贵州省乌江流域土地利用与土壤侵蚀关系研究

根据贵州省乌江流域20世纪80年代初和2000年左右的15幅Landsat MSS/ETM遥感影像数据、2000年土壤侵蚀调查数据和GIMMS/AVHRR NDVI数据,利用遥感、GIS技术和数理统计方法,系统分析了1980-2000年贵州省乌江流域土地利用/覆被变化的时空特征,探讨了不同土地利用方式对土壤侵蚀的影响.研究表明:乌江流域土地利用类型以林地、耕地和草地为主.1980-2000年的20 a间,流域内土地利用/土地覆被数量结构变化明显,呈好转趋势.不同土地利用类型下的土壤侵蚀强度大小为:裸岩石砾地＜其他林地＜建设用地＜有林地＜水域＜水田＜低覆盖度草地＜灌木林地＜高覆盖度草地＜疏林地＜中覆盖度草地＜旱地.旱地、中覆盖度草地和疏林地是流域内土壤侵蚀发生的主要土地利用类型.从不同侵蚀等级的发生区域来看,各强度类型侵蚀都集中分布在植被覆盖度为50％～60％的地区,侵蚀存在50％～60％的植被覆盖度临界值,这与非喀斯特地区随着植被盖度降低,侵蚀强度逐渐增大的规律不同.     

岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性

[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。     

胶东半岛省级重点预防区水土流失动态变化特征研究

基于RS、GIS技术开展监测,采用定性和定量相结合的综合评判法评估福山区2016—2017年的水土流失分布特征、面积和强度。研究结果为:与2016年相比,2017年全区土地利用类型以耕地、园地向其他用地变化为主;植被覆盖度发生变化的面积为2.480 km~2,占全区土地总面积的0.51%;水土流失面积减少了0.48 km~2,水土流失总体呈减少趋势;侵蚀强度以轻度侵蚀为主,轻度侵蚀主要分布在植被覆盖度较高但地表植被少、坡度较大的丘陵区园地。     

丹江口库区及上游小流域水土流失治理成效评价

选以丹江口库区及上游治理的38条小流域为研究对象,以2007与2010年ALOS遥感影像为信息源,借助遥感和地理信息系统技术,解译出与土壤侵蚀密切相关的土地利用类型、植被覆盖度,同时根据数字高程模型(DEM)提取坡度,将这3个因子在Arc GIS中进行叠加和统计分析,生成每条小流域的土壤侵蚀强度分级图并统计出各等级所占的面积。把各条小流域分析结果汇总,利用2007(治理前)、2010年(治理后)坡度、土地利用、植被覆盖度、土壤侵蚀的汇总结果来评价水土流失治理工程的总体成效。结果表明:治理区地形以陡坡、急坡、险坡为主,三者占治理土地总面积的74.52%;经过三年治理,林地、园地、交通用地分别增加了326.05 km2、0.54 km2和6.32 km2,耕地、草灌、城镇工矿用地分别减少了113.44 km2、206.65 km2和3.47 km2;低覆盖度、中低覆盖度、中等覆盖度、中高覆盖度林草面积均在减少,高覆盖度林草面积大幅增加,增加了451.88 km2;在各土壤侵蚀强度等级中,中等强度侵蚀减幅最大,减少了173.60 km2,2007~2010年水土流失总面积减少了339.24 km2。     

不同林草植被覆盖度的水土保持效益及适宜植被覆盖度

以1954--2004年南小河沟流域水文气象观测资料及所布设的林地、草地径流场观测资料为数据源,进行坡面侵蚀强度与径流指标、降水指标、植被覆盖指标之间的定量分析。结果表明：林草植被措施减轻坡面侵蚀的作用明显;防治水土流失的林草植被覆盖度以40％～60％分界明显;从防治水土流失的角度出发,黄土高原沟壑区人工林地和草地建设的有效植被覆盖度应不小于60％和50％。     

2000年以来西秦岭地区植被覆盖变化特征——以陇南市为例

利用NDVI数据,以陇南市为案例区,研究了2000年以来西秦岭地区植被覆盖度变化的时空特征.采集2000-2010年6--10月NDVI数据,利用像元二分法设计了植被覆盖度(Vc)的计算方法,结果显示,2000 2010年陇南市植被覆盖度变化呈基本稳定态势,与同期温度和降雨的变化显著相关.利用一元线性回归和标准差方法,分析了Vc的时空变化特征,结果显示,土地面积将近90％的区域表现为稳定趋势,Vc的年际波动较小,空间分布与林地的分布区域基本吻合;将近1/10的区域表现为上升趋势,Vc的年际波动较大,主要分布在徽成盆地、西礼盆地、白龙江河谷阳面山坡等区域,与耕地、草地分布区域基本吻合,表明退耕还林工程对植被覆盖度增加的贡献显著.论文为20世纪末以来西秦岭地区生态建设的成效提供了证据,也为当地深化生态环境建设和可持续发展提供了借鉴.     

影响福建省水土流失导因子的研究

影响水土流失的因素众则复杂,以福建省为研究区域,在闽西北,闽中,闽东,闽西南和闽东南５个地区共建立了４４２个样区,应用数量化理论Ⅰ,分析样区的土壤侵蚀强度与植被覆盖度,植被结构,土地利用类型,坡度,母岩类型和工程措施及有机质,质地,分用率和降雨侵蚀力Ｒ值等的关系,结果表明：影响福建省水土流失的主导因子为植被覆盖度、工程措施、降雨侵蚀力Ｒ值、土地利用类型,坡度和有机质６个主导因子,另外,母岩对福建省     

海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

基于遥感技术的苕溪流域水土流失动态监测研究

以多源遥感影像为信息源，基于ArcGIS平台的空间分析与数据管理等功能，获取苕溪流域土地利用、植被覆盖、水土保持措施等数据，对降雨、土壤、地形、植被、水土保持措施等数据进行处理，提取各土壤侵蚀因子，应用中国土壤流失方程(CSLE)计算土壤侵蚀模数，得到苕溪流域水土流失动态监测成果。监测结果表明，2020年苕溪流域土地利用以林地、建设用地和耕地为主；耕地主要分布在≤2°坡度级；植被覆盖状况良好，九成以上的园、林、草地植被覆盖度大于60%;流域水土流失总面积304.45 km~2,侵蚀强度以轻度侵蚀为主；水土流失主要分布在茶园、人为扰动用地、其他林地及旱地，其中极强烈及以上侵蚀主要分布在人为扰动用地、茶园和坡耕地；整体来看，土壤侵蚀强度改善的区域面积大于加剧的区域面积。     

官渡河流域植被覆盖变化与地形因子相关性

以南水北调中线水源区源头之一的官渡河流域为研究区域,区域内以山地为主,生态环境脆弱。基于GIS和RS技术,利用1990年、1999年、2004年、2007年、2010年Landsat TM遥感影像,基于像元二分模型和变化斜率法,从数理统计角度定量估算了研究区各时期植被覆盖度及其时空分布特征。结果表明:（1）植被覆盖度在不同河段呈现明显的规律性,上、中、下游植被覆盖度5期平均值分别为94.52%,87%,81.69%。（2）植被覆盖变化受地形因子影响比较明显,植被覆盖度与不同地形因子响应程度不同,对不同时期植被覆盖度,高程和坡度对其影响明显高于坡向。随着坡度的不断增加,植被覆盖度也随着增大;整体上向阳区植被覆盖度要大于同区域的背阳区;官渡河流域不同时期植被覆盖度随着高程的增加均出现先增加后减少的趋势。（3）不同地质单元组植被覆盖变化各不相同。     

浅谈植物措施在水土保持中的作用机理

造成水土流失的原因除自然因素外,与当地植被覆盖度有着密切的关系。大凡水土流失加剧,沙漠扩大,湖海湮废,水源减少,局部地区气候变化以及物种分布变迁与灭绝等,都与植被有直接或间接的关系。植被防治风蚀的作用在于其林分结构可有效降低风速及能量。当植被覆盖度<27.15%时,风蚀开始变得很明显。植被防治水蚀作用在于其能够减少雨滴溅蚀以及拦截部分降水量,减少地表径流量,防止地表土壤被侵蚀。使土壤具有良好的结构和提高土壤孔隙度以及较高的水分渗透性;森林枯枝落叶层起到过滤泥沙和海绵的作用。植物的根系盘根错节固结土壤,增强了土壤的抗蚀强度,减少滑坡、泥石流和山洪的发生。     

安徽省霍山县植被覆盖度动态变化及预测

基于1994,2000,2006和2011年4个时期的Landsat TM/ETM+遥感影像数据,应用像元二分模型和CA—Markov模型对安徽省霍山县植被覆盖度的时空变化进行了分析。结果表明,霍山县植被覆盖度总体分布特征是东北部植被覆盖度较小,南部、西北部较大;1994—2011年该县植被覆盖状况呈明显的上升趋势,高植被覆盖度的面积增加了339.91km2,中低植被覆盖度、低植被覆盖度、裸地的面积分别减少了116.15,63.34和20.29km2;CA-Markov模型可较好地预测2020年植被覆盖度的空间分布格局;霍山县植被覆盖状况的改善是人类活动和气候变化共同作用的结果。优化产业结构,防治水土流失是研究区生态环境建设的重点。     

2000—2020年湖北省土地利用变化对植被覆盖度的影响

[目的] 土地利用及其对陆地生态系统的影响是当前全球变化研究的重要内容。科学分析土地利用变化对植被覆盖度的影响,促进社会经济与生态环境质量的协调发展及地区经济的平衡发展,为政府部门对区域生态保护和恢复管理提供借鉴和参考。[方法] 以湖北省为研究对象,利用2000,2020年2期Landsat遥感影像、土地利用遥感数据,利用遥感数据的空间处理、像元二分模型、土地利用转移矩阵等方法,分析研究湖北省植被覆盖的时空变化、土地利用类型变化特征及其对植被覆盖度的影响。[结果] ①2000-2020年,湖北省耕地、草地和未利用地面积减少,水域以及建设用地面积增加,林地面积基本保持不变,其面积大小顺序为:林地>耕地>水域>建设用地>草地>未利用地。②湖北省植被覆盖度平均值上升了6.50 %。林地、耕地、草地和未利用地的平均植被覆盖度均有所增加,建设用地的平均植被覆盖度有所降低。③湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势。植被覆盖度增大的区域主要集中在湖北省的西部和东南部地区,局部地区也存在植被退化的区域,主要集中在湖北省中南部及襄阳北方部分区域。④不同土地利用类型FVC转移过程中,耕地较高植被覆盖与高植被覆盖之间的转移过程最为剧烈,林地不同等级植被覆盖的转移量占转移总量的47.87 %,草地不同水平植被覆盖度的转移量占转移总量比例较小,仅为3.40 %。[结论] 2000-2020年湖北省土地利用变化较大,不同土地利用类型的植被覆盖度相互转移,尤其是林地、耕地及草地的平均植被覆盖度均有所增加,使得湖北省近20 a来整体植被覆盖度呈现出上升趋势。     

基于Google Earth Engine的江西省植被覆盖度时空变化特征分析

基于Google Earth Engine云计算平台,收集了江西省2017—2019年Landsat OLI卫星影像,用最大值合成法获得12个月的NDVI值,然后用像元二分法计算了江西省2019年12个月的植被覆盖度,并分析其时空变化特征。结果表明：基于Google Earth Engine云计算平台,可以实现用Landsat影像估算大面积研究区的月尺度植被覆盖度;2019年江西省的植被覆盖度为65.69%,处于中高覆盖度水平;夏季7月的植被覆盖度最高(74.18%),冬季1月的植被覆盖度最低(60.00%),与植被的生长周期基本一致;从空间分布上看,植被覆盖度在东、西、南三面较高,在北部和中部较低。鄱阳湖湖滨区和五河尾闾区需加强沙地植被建设,赣中地区应注重城市发展对植被的破坏和关注林下水土流失问题,赣南应加强崩岗侵蚀区的植被恢复和特色经果林开发的植被保护。     

冀北土石山区坡面尺度径流特征及其影响因素

为了揭示区域水土流失规律,以冀北土石山区坡面径流小区定位观测资料为基础,对坡面尺度产流特征与地形因子、降雨因子、植被覆盖、水土保持工程措施等主要影响因素的关系进行分析,拟为该区水土流失防治及生态建设提供科学参考。研究结果表明:坡面径流小区的年径流量随坡度的增加出现先增后减的趋势,坡度临界值在11°00′左右;坡面径流小区的年径流量随坡长的增加而增加;不同坡度和不同坡长条件下,径流量与有效降雨量及平均降雨强度都成正相关,但与有效降雨量的相关系数要大于平均降雨强度的相关系数且在0.01水平上显著,与平均降雨强度的相关系数不显著;坡面径流小区的年径流量随着植被覆盖度的增加而减少,但覆盖度为60%和90%的草地径流小区的年径流量相差甚小,说明在水土保持治理过程中存在着临界植被覆盖度;水平阶、鱼鳞坑、梯田等水土保持工程措施通过改变下垫面状况,可以有效拦蓄径流,从而削弱降雨特征对径流的影响。     

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。     

植被覆盖度时空变化特征与地形因子关系分析

采用MODIS NDVI遥感影像数据和像元二分模型估算大凌河流域5个时期植被覆盖度,通过线性趋势分析和DEM数据揭示植被覆盖度的时空变化特征及其与地形因子的关系。结果表明：大凌河流域2006—2021年植被覆盖度整体呈上升趋势,并以高、中高和中覆盖度为主,流域下游植被覆盖度良好;大凌河流域植被覆盖度随高程的增加而提高,随坡度的增大而逐渐增高,植被覆盖度与坡向的关系较小,不同坡向的变化较为平缓;大凌河流域植被生长状况和覆盖状况逐渐变好,植被生长受地形因子影响显著。     

安徽省植被覆盖度动态变化及其对地形的响应

[目的] 探究安徽省植被覆盖度的时空变化特征与地形的相互关系，为当地资源开发中加强生态环境建设提供理论依据。[方法] 在GIS与RS技术支持下，使用安徽省2001—2019年逐月MODIS/NDVI数据，2001—2019年土地分类数据和安徽省DEM海拔、坡向地形数据，分析植被覆盖度时空变化特征及其与地形因子相互关系。[结果] 安徽省植被覆盖度季节变化特征明显。1月、10—12月，全省植被覆盖度呈现低值，且山区高于平原；2—5月，淮北平原地区植被覆盖度呈现高值，6月迅速减小；7—9月全省范围植被覆盖呈现高值，大部地区植被覆盖度高于0.8，山区平原空间差异最小。全省植被覆盖度年变化率为0.003 9/a，与时间相关性显著（R²=0.814 8）。不同海拔区间内，植被覆盖度四季差异明显。受下垫面地表类型影响，200 m以下植被覆盖度呈现低值，200～350 m植被覆盖度陡然升高，1 250 m以上植被覆盖度呈下降趋势。各坡向四季植被覆盖度夏季>秋季>春季>冬季。北坡、南坡分别为峰值、谷值。南、北向山区植被覆盖度差异呈逐年波动下降趋势，其差异值多年平均值夏季最低（0.009 3），秋季最高（0.014 2），春冬季分别为0.013 9，0.012 5。[结论] 安徽省海拔、坡向显著影响植被覆盖度动态变化特征，需结合地形特点合理开发利用地表资源，并做好生态环境保护工作。     

玛纳斯河流域植被覆盖度随地形因子的变化特征

基于2000-2016年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型和ArcGIS空间分析功能对玛纳斯河流域植被覆盖度分布格局及动态变化特征进行研究,并分析植被覆盖度变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明：（1）玛纳斯河流域以低等级植被覆盖为主,高等级植被覆盖面积显著增加,其它各等级面积波动较小,研究期内植被覆盖改善的面积比例（31.17%）远大于退化的面积比例（16.1%）,研究区总体植被覆盖度增加,生态环境有所好转。（2）在海拔<800m,坡度<8°区域内,植被覆盖度明显改善,植被显著退化区主要分布在海拔1300-3400m,坡度>25°区域内,植被覆盖度未发生变化的区域主要集中在海拔>3600m范围内。（3）当海拔>2100m时,植被覆盖度随海拔增加呈现持续减少的趋势,海拔低于2100m的地带,植被覆盖度随海拔增加波动较大。（4）随着坡度的增加,植被覆盖度呈逐渐减小的趋势,全流域0?5°坡度范围内植被覆盖度最大（42.69%）。（5）在各坡向上,植被覆盖度差异不明显。流域内平地上的植被覆盖度最大（44.21%）;阴坡的植被覆盖度优于阳坡,植被变化趋势除在平地区域较显著外,其余坡向间差异不大。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。