基于地理探测器的岷江上游地区土壤侵蚀变化

为掌握岷江上游地区土壤侵蚀动态变化规律和驱动力,以修正的土壤侵蚀模型(RUSLE)为基础,实现该地区2000—2018年侵蚀定量评价,按照国家水力侵蚀分级标准将其分为6个等级,以斜率变化模型完成其动态变化规律的分析,借助地理探测器实现其变化驱动力的探索。结果表明:微度和轻度侵蚀占据全域总面积的70%以上;近20 a内,全域土壤侵蚀整体得到了有效遏制,整体发展态势相对良好;植被覆盖度、降水和高程是驱动土壤侵蚀强度空间分布格局形成和改变的主要因素,特别是植被度的驱动作用最明显;各因子间产生交互关系时,其协同作用均比单因子产生的驱动作用更明显。岷江上游地区土壤侵蚀强度分布格局差异显著,侵蚀总体得到有效遏制,植被覆盖是驱动该地区土壤侵蚀强度空间分布格局变化的主要因素。     

近40年中国植被NDVI时空演变格局及主导驱动因子的差异分析

[目的] 揭示中国不同子区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子的差异性，为不同区域植被生态系统的保护和恢复提供决策支持。 [方法] 基于GIMMS NDVI，MODIS NDVI及气象站点数据等，引入重心模型和地理探测器等，在地理分区视角下分析和探讨了中国植被NDVI时空演变格局及驱动机制。 [结果] ①1981-2019年近40 a中国植被NDVI重心向南迁移，表明南方地区的植被NDVI增量与增速要高于北方地区; ②植被NDVI与气温呈正相关区域主要分布于黄土高原地区、四川盆地的中部、云贵高原以及长江中下游地区，植被NDVI与降水呈负相关区域则主要分布于云贵高原和长江中下游等地区； ③1981-2019年不同分区、不同历史时期的植被NDVI演变主导驱动因子存在显著差异，随着人类活动干扰强度的增加，土地利用∩其他因子逐渐成为各子区植被生态系统演变的主导因子。 [结论] 近40 a中国植被状况总体上呈现改善趋势，而人类活动在植被生态系统演变过程中贡献率已高于自然因子。     

黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力

[目的] 探究黄河流域河南段的生态状况，分析该区植被生长发育规律及其主控因素，为该区乃至整个黄河流域生态保护和恢复提供理论依据和技术支持。 [方法] 以黄河流域河南段为研究区，利用2001-2020年MODIS-NDVI影像，选取气象、地形、土地利用类型等因素，采用像元二分模型、一元线性回归方程和地理探测器等方法开展黄河流域河南段植被覆盖度变化及其驱动力的研究。 [结果] ①20 a间黄河流域河南段多年平均植被覆盖度由0.54增长到0.71，年增长率为0.85%，中等植被覆盖度(0.45＜FVC≤0.6)、中低植被覆盖度(0.3＜FVC≤0.45)、低植被覆盖度(0.1＜FVC≤0.3)、裸地(FVC≤0.1)向中高植被覆盖度(0.6＜FVC≤0.75)、高植被覆盖度(FVC≥0.75)转化，等级面积分别增加12.60%，75.49%； ②空间上，高、中高植被覆盖度区域主要集中在西部伏牛山、北部太行山山区和东部平原区，中等、中低、低植被覆盖度区域主要集中在中部洛阳至郑州段，裸地主要分布在水系和黄河两岸； ③20 a间研究区植被覆盖度改善面积远大于退化面积，极显著改善区域面积比例31.11%，主要分布在西部伏牛山和北部太行山山区；显著改善区域面积比例9.42%，主要分布在极显著改善区域周边；未发生明显变化区域比例52.35%；显著退化和极显著退化区域面积比例分别为3.01%和4.11%，主要分布在中部、东部平原的耕地和建筑物区； ④各因子对植被覆盖度的影响表现为：土地利用类型＞高程＞坡度＞降水量＞气温，土地利用类型与高程的交互协同作用对植被覆盖度空间格局分布的影响力达到0.52。 [结论] 2001-2020年研究区植被覆盖度呈现显著改善趋势，空间差异性明显，土地利用类型是影响植被覆盖度的主要影响因子。     

基于地理探测器的江苏省沿江地区土壤侵蚀定量分析

[目的]研究江苏省沿海地区土壤侵蚀空间分布特征,识别主要影响因素并开展驱动力因子定量归因,为该区域水土流失防治与生态环境建设提供科学指导。[方法]以江苏沿江地区为对象,基于高分辨率遥感影像、数字高程模型和长系列降雨等数据,采用中国土壤流失方程、地理探测器等方法,探索土壤侵蚀空间分异性的主导影响因子及其交互作用影响程度,识别土壤侵蚀高风险区域。[结果](1)平原区与山丘区土壤侵蚀均以坡度与土地利用类型为主导因素。茶园的土壤侵蚀以植被覆盖度为主导,其他类型土地的土壤侵蚀均以坡度为主导因子。(2)土壤侵蚀的主导交互作用为坡度叠加土地利用类型。茶园与草地主导交互作用因子为坡度叠加植被覆盖度,其他类型土地的土壤侵蚀主导交互作用因子为坡度叠加降雨量。(3)果园、茶园、林地与生产建设活动扰动地的土壤侵蚀高风险区域位于坡度>20°,降雨量1 300～1 400 mm,植被高覆盖度的丘陵山区。[结论]地理探测器操作简便,结果包括单因子影响、两因子交互作用及风险区域分析。江苏省生产建设活动扰动地、园地的水土流失问题应引起密切关注。     

2003-2017年陕西省NDVI时空变化及其影响因素

[目的] 研究影响陕西省植被覆盖主导气候类和非气候类因子,为区域生态文明建设提供科学依据。[方法] 基于2003—2017年MODIS NDVI数据,利用趋势分析和地理探测器模型等方法,研究了气候类和非气候因素对陕西省植被覆盖的影响。[结果] ①2003—2017年陕西省NDVI空间分布总体上为改善趋势,但在不同植被类型区和生态区有所差异。②降水是影响陕西省植被覆盖空间分布的主导气候类因素,其他因素对当地植被覆盖影响程度有所差异。③降水与气温、日照、风速、相对湿度的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。且气温的作用只有在和降水的交互作用下才能体现出来。④植被类型和地貌是陕西省植被覆盖空间分布的主导非气候类因素,其他因素的影响有所差异。⑤植被类型、地貌和土壤类型之间的交互作用对陕西省植被覆盖空间分布起主导作用。人口、GDP的影响也只有在与其他因素的交互作用下才能显现出来。[结论] 气候类因素的影响大于非气候类因素,气候类和非气候类因素的共同作用能够充分的解释植被覆盖空间分布。     

白洋淀流域植被净初级生产力时空变化及驱动因素

[目的] 评估白洋淀流域长时间序列植被生长状况及驱动机制,为进一步保护雄安新区生态环境质量提供理论支撑。 [方法] 基于2007—2020年NASA MOD17A3H的NPP数据,运用趋势分析、变异系数、Hurst指数、地理探测器等方法,探究白洋淀流域植被NPP的时空分异、变化趋势及驱动因素。 [结果] ①白洋淀流域植被年均NPP值在217.1～357.6 g/(m²·a)之间变化,在空间上呈现西北部山区较高,东南部平原区较低的分布规律; ②超过80%的研究区域植被NPP具有明显波动性,其中西北山区和东南平原波动性最强; ③绝大部分植被NPP随年份呈增加趋势,并且由东南至西北,从不显著增加逐渐过渡到显著增加状态; ④研究区内,西北部地区为Hurst指数小于0.5的反向持续性区域,未来植被NPP可能会出现增加趋势减缓的问题,西南地区为正向持续区,未来变化趋势良好; ⑤研究区植被NPP空间分异的主导驱动因素为温度、人口、第三产业等,双因子交互作用的影响力明显高于单因子,其中降水和温度的交互作用最强。 [结论] 2007—2020年,白洋淀流域植被NPP逐渐增强,温度虽是影响NPP空间分异的主要驱动因素,但社会因素发挥的作用在逐渐增强。     

2000-2019年新疆植被覆盖度时空格局及重心变化分析

植被对生态环境稳定有着极其重要的意义，研究植被覆盖变化及驱动机制，可为区域生态保护工作提供参考。该研究利用2000-2019年MODIS/EVI数据，基于像元二分法获取植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC），运用线性回归分析揭示了FVC变化规律，进一步利用重心模型分析了植被、气温和降水的空间变化过程。结果表明：1）2000-2019年新疆平均FVC值为0.255，空间分布差异明显，以极低覆盖度为主，极高覆盖度区域主要分布在西北部、北部以及南疆的绿洲地区。2）新疆FVC呈上升趋势，变化平稳。东疆波动较大，2015年FVC高于平均值近20%，其他地区FVC在平均值5%上下波动；全疆植被减少趋势区域占总面积的53.04%，极显著恶化区域占总面积的4.73%。3）从重心迁移分析，气温是新疆FVC空间变化的主要驱动因素，在经度变化上呈正相关（相关系数为0.734）；伊犁河谷地区植被重心和降水重心在经度变化上呈负相关（相关系数为?0.492）。新疆植被覆盖度低且分布不均匀，具有显著性变化（P<0.05）的像元主要分布在人类活动区域，好转区域面积大于恶化区域，生态恢复工作效果明显，在恶化区域应当继续加强植被保护工作。     

西南高山亚高山区植被活动变化的气候驱动效应与可持续性

[目的]探究西南高山亚高山区植被活动变化的驱动因素及可持续性,可为其生态系统管理提供一定的科学依据。[方法]基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象数据,用线性回归、Hurst指数、相关分析等方法分析了西南高山亚高山地区植被活动的时空变化特征、植被活动的稳定性和可持续性及对气候变化的响应。[结果](1)研究区以NDVI为代表的植被活动整体上显著增强,其中相对稳定的区域占63.69%,显著增强的区域占25.06%,显著降低的区域占2.73%。在植被类型中,落叶阔叶林的显著绿化趋势最强,而灌木的显著褐化趋势最强,草地对气候变化的敏感性高于林地。植被活动显著增加的区域主要分布在区域东北部的嘉陵江和岷江等地。(2)变异系数(CV)表明NDVI整体稳定性较强,从植被类型看,阔叶林和混交林的稳定性较高,农田的稳定性最低。(3) Hurst指数分析表明,植被活动趋势呈反持续的比例为69.47%,植被活动趋势呈可持续的比例为29.88%,研究区植被总体出现弱反持续性特征,在未来,植被活动增强的趋势有降低或反转的风险;(4)气候驱动因子分析表明,西南高山亚高山区温度对植被的影响占主导,即温...     

近20年来西藏地区NPP时空变化及影响因素

[目的] 探究西藏地区植被净初级生产力(net primary productivity， NPP)时空变化规律以及与影响因素之间的关联，为该区绿色生态建设和国土资源开发提供科学依据。 [方法] 利用MOD17A3 NPP数据、气象数据和植被类型空间分布等数据，采用趋势分析、偏离分析、相关性分析法和地理探测器等方法，对西藏地区2000-2020年的NPP时空格局及影响因素进行分析。 [结果] ①西藏地区2000-2020年NPP总体呈增长趋势，均值为137.36 g/(m²·a)，波动范围为128.04～148.06 g/(m²·a)，总体分布具有明显的空间异质性，呈东南高西北低的趋势； ②不同植被类型的年均NPP差异明显，其中阔叶林最高，为1107.09 g/(m²·a)，荒漠最低，为29.76 g/(m²·a)，按NPP均值大小顺序排列为：阔叶林＞栽培植被＞针叶林＞灌丛＞草甸＞高山植被＞草原＞荒漠； ③NPP与气温和降雨均存在明显相关性，其中NPP与降雨多呈负相关，与气温多呈正相关； ④各影响因子对NPP空间分异性解释力依次排列为：降雨量＞海拔＞气温＞坡度＞植被类型＞土地利用类型，自然因子对NPP的影响力强于人为因子，双因子交互作用影响力强于单因子。 [结论] 西藏地区水热条件分布不均，NPP空间分布差异较大，整体生态系统呈改善趋势，局部生态系统较脆弱。     

基于地理探测器模型的珠三角植被覆盖度时空变化驱动力分析

[目的]探究珠三角植被覆盖度空间分布和时空变化的驱动力,为该地区生态环境的保护提供科学参考。[方法]基于Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI数据,利用像元二分模型反演珠三角2000,2005,2010,2015和2020年5个时期的植被覆盖度,分析珠三角植被覆盖度的空间格局和时空变化的过程。并结合5个时期的年降水量、年均温度、人口密度和土地利用,采用相关系数和地理探测器等方法开展研究。[结果](1)珠三角植被覆盖度在空间上表现为中部较低,边缘区域较高的分布格局,在佛山市、中山市、珠海市、广州市西南部、东莞市和深圳市较低,肇庆市、江门市和惠州市较高。植被覆盖度总体上表现为改善的趋势,改善的面积比例为64.99%,在时间上存在阶段性的差异,2010—2015年期间高植被覆盖度(80%以上)增长的面积最明显;(2)影响因素对植被覆盖度的驱动有明显的区域差异性,年降水量和土地利用程度起抑制作用的面积大于起促进作用的面积,年均温度和人口密度起促进作用的面积大于起抑制作用的面积;(3)植被覆盖度空间格局因子探测表明土地利用程度的解释力最强,交互探测表明年均温度与土地利用程度交互作用...     

2001—2020年三江源区植被覆盖时空变化特征及其影响因素

[目的] 分析三江源植被覆盖变化趋势,掌握三江源生态环境状况,为三江源后期生态建设项目的宏观布局和实施提供科学依据。[方法] 基于MODIS-NDVI,DEM及气象数据,借助最大合成法(MVC)、趋势分析、Hurst指数等方法从多个角度,综合分析2001—2020年三江源植被覆盖时空演变特征及未来发展趋势,并结合偏相关分析和多元回归残差分析法探讨气候变化和人类活动对植被覆盖的响应特征。[结果] ①近20 a来三江源植被覆盖呈现显著上升趋势,增速为2.1%/10 a;空间上整体呈现“东南高,西北低”,从东南向西北呈阶梯式逐渐递减。②三江源植被覆盖整体表现为上升趋势,上升面积占74.59%,下降面积占25.41%,具体表现为东北部以及西北部显著上升,曲麻莱南部、杂多北部和甘德西南部下降。③三江源植被覆盖未来变化的反向特征比同向特征更明显,持续改善面积占29.22%,改善到退化的面积占45.54%。④气温和降水对三江源植被覆盖都呈正面影响,且降水是主要驱动因子。⑤人类活动对三江源植被覆盖影响呈显著增强趋势,且以积极影响为主,主要分布在黄河流域东北部、长江流域通天河南侧和澜沧江流域东南部。[结论] 三江源是中国生态安全的重要区域,植被覆盖受气候和人类活动影响大,需要加强区域生态保护治理和生态维持。     

安徽省淮南市城市湿地景观格局及其脆弱性——以大通废弃矿生态湿地修复区为例

[目的] 对城市湿地景观格局及其脆弱性进行研究，为城市湿地保护和可持续发展提供科学依据。[方法] 以安徽省淮南市大通城市湿地为例，基于高空间分辨率WorldView-3遥感影像，提取景观类型分布信息，选取景观多样性指数、斑块密度、斑块数量等景观空间结构指标，综合利用地理信息系统（GIS）技术与景观生态学方法定量分析大通城市湿地的景观格局及其异质性。基于景观敏感度和适应度指数构建景观脆弱度评价模型，进而评价大通城市湿地的景观脆弱度。[结果] ①大通湿地内景观类型以乔木、水体和裸地等类型为主，各类型的数量规模相对均衡；②各景观类型在空间上呈交错分布，形成明显的"网状结构"，水体、裸地和水杉林分布相对连续，其他景观的破碎化程度较高，呈现出异质性；③景观格局脆弱度以低脆弱度为主，呈现显著空间正自相关性和空间聚集模式，主要集聚类型的"高-高"值集聚区域及脆弱度的热点区主要分布东部裸地，"低-低"值集聚区及脆弱度冷点主要分布在水体区。④景观脆弱度与植被覆盖度、景观格局的复杂度具有空间一致性，即植被覆盖越高且空间分布的交错性越强，其脆弱性越小。[结论] 大通湿地内景观类型主要包括乔木、水体和裸地，景观脆弱性以低脆弱度为主，空间上表现为显著的集聚模式，且与植被覆盖度、景观格局的复杂度具有空间一致性。     

2000—2020年四川省植被覆盖时空变化特征及其气候驱动因子

[目的] 对四川省植被变化规律及影响因子进行分析,为该地区自然资源可持续发展提供理论支持。[方法] 基于2000—2020年四川省MODIS-NDVI数据集,统计研究区2000—2020年植被覆盖度(FVC),分析其时空变化特征以及与气候因子的关系。[结果] ①四川省FVC变化趋于稳定,其多年FVC均值在0.50左右。②在空间尺度上,FVC存在明显的空间分布异质性,东部FVC高于西部,且从西北向东南方向呈现依次递增的空间分布格局。③四川省高植被覆盖度区域面积比例达到70%左右,其总体植被状况较好,且总体存在缓慢增长的迹象。④研究区内FVC变化与气温、降水正负相关关系并存且面积比例接近。⑤四川省FVC变化的驱动力主要为非气候因子,以气候因子为驱动的区域面积占研究区总面积的21.17%。[结论] 四川省地形地貌复杂,气候条件好,植被生长旺盛,多年来FVC较为稳定,维护了长江中上游地区的生态环境。四川省未来应着重关注人类活动因子,积极构建长江中上游生态屏障。     

内蒙古草原植被覆盖度时空格局变化及驱动因素分析

植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover，FVC）是定量反映植被生长状况的重要参数，对水土保持、防风固沙等生态系统功能具有重要影响，多被用于监测植被长时间序列变化特征。为系统分析近20年内蒙古草原及不同类型植被FVC时空格局变化及其驱动因素，该研究基于MOD13Q1产品，首先采用像元二分模型反演构建2001-2020年内蒙古草原逐年FVC数据集，随后利用Sen + Mann-Kendall趋势分析探究内蒙古草原植被时空分布与变化特征，最后通过相关性分析和地理探测器方法分析内蒙古草原FVC对气候因子和社会经济因子的响应机制。结果表明：内蒙古草原FVC呈"东高西低"地带性空间分布特征，多年均值为0.44；不同草原类型FVC之间存在明显差异，草甸草原FVC（0.70）最高，草甸FVC（0.64）略低于草甸草原，典型草原FVC（0.41）次之，荒漠草原FVC（0.13）最低；内蒙古草原植被状态近20年来整体向好，FVC呈增长趋势的草原面积占77.96%，其中15.21%的草原区域显著改善，毛乌素沙地和科尔沁沙地最具代表性；内蒙古草原FVC与年降水（Mean Annual Precipitation，MAP）呈显著正相关区域面积占比为55.85%，在5个因子中，MAP的q值最大，为0.66，降水是驱动内蒙古草原FVC变化的主要气候因子。该研究揭示了内蒙古草原及不同类型植被FVC时空格局变化及其对气候和社会经济因子的响应，能够为评估内蒙古草原生态环境状况，治理退化、草原沙化提供借鉴和参考，为制定草原生态修复策略和实现草原可持续发展提供科学依据。     

1988-2018年哈密绿洲植被覆盖度时空变化及其驱动力

[目的] 对近30 a来哈密绿洲植被覆盖度时空变化及驱动力进行分析,为该地区绿洲持续健康发展提供理论借鉴。[方法] 以1988,1998,2008及2018年4期影像为基础数据,利用像元二分模型计算了基于AFRI_SWIR2指数提取的植被覆盖度,利用动态度指数与植被覆盖度转移矩阵分析哈密绿洲植被覆盖度动态变化;再通过地理探测器对8个影响因子进行探测,探寻哈密绿洲植被覆盖度的驱动因子。[结果] 近30 a来哈密绿洲面积从1988年的214 km²增长到2018年的632.1 km²,增幅达195%,但绿洲内植被覆盖度等级却较低,同时哈密绿洲面积主要扩展的区域在西北部和东南部区域;哈密绿洲的发展阶段可分为3个阶段：1988-1998年为低强度稳定期,1998-2008年为极度扩张期,2008-2018年为高强度稳定期。[结论] 土地利用类型变化是造成哈密绿洲植被覆盖度变化的直接原因,同时在近30 a内,人为因素对哈密绿洲植被覆盖状况的影响远高于自然因素。     

2000-2021年新疆植被覆盖度变化及驱动力

[目的]探讨2000—2021年新疆植被覆盖变化及其驱动力的分析，为新疆地区环境监测提供理论依据。[方法]借助GEE平台获取由NASA提供的NDVI数据，利用趋势分析、Hurst指数法对新疆地区2000—2021年植被覆盖变化进行动态分析，结合气象等数据，采用Mann-Kendall、偏相关分析法等对植被覆盖变化与气候、地表因素的响应进行分析。[结果](1) 2000—2021年新疆地区NDVI年际变化总体以0.001 4/a的速率波动式增长；年内变化总体呈倒U型，草甸植被的NDVI月均值波动最大。(2) 2000—2021年新疆地区NDVI年均值77.9%在0～0.3波动，在空间分布表现为北部和西北部高，南部和东南部低。(3) 2000—2021年新疆地区总体slope值在-0.036～0.052波动，主要变化趋势为基本不变和轻微改善，结合Hurst指数，新疆植被主要未来趋势变化为改善到退化。(4) 22年间新疆地区的气温总体呈上升趋势，降水、土壤湿度和径流总体呈下降趋势。NDVI年均值与气温、降水、土壤湿度和径流呈显著负相关性的像元数占比均大于正相关性的像元数占比，且存在明显的空间...     

晋西黄土高原矿区生态系统服务与居民福祉空间耦合特征

[目的] 探析晋西黄土高原矿区生态系统服务与居民福祉空间耦合关系，为推进资源密集地区生态环境与居民福祉协调发展提供科学依据。[方法] 以晋西三川河流域街镇为研究单元，利用问卷调查、当量因子法、耦合协调度和地理探测器模型刻画该流域2020年生态系统服务和居民福祉的耦合度及耦合协调度空间特征，并分析其驱动因子。 [结果] ① 生态系统服务价值呈现“东高西低”的空间格局，东西差异明显。 ②居民福祉水平总体呈现“中部低，东西高”的空间特征。 ③耦合协调度空间分布呈现“东高西低”的特征，以协调状态为主，其中良好协调比例58.9%。 ④耦合协调度在空间上的差异受多种因子的影响，其中土地利用程度、植被覆盖度和年均降水量是耦合协调度空间分异的主要影响因子，且植被覆盖度、土地利用程度与其他因子的交互作用对耦合协调度的影响显著。 [结论] 三川河流域生态系统服务与居民福祉空间耦合特征差异明显，主导影响因子为植被状况，未来需整体科学规划生态空间，重点关注流域中西部绿色开发和生态修复工作，同时切实提升居民福祉水平。     

气候变化和人类活动对黄河流域砒砂岩区植被覆盖的影响

[目的]砒砂岩区是黄河流域土壤侵蚀最为严重的区域,探讨该地区植被覆盖度变化状况及其影响的驱动因素,以期为该区植被恢复及生态重建工作提供科学参考。[方法]基于2000—2022年的MOD13Q1 NDVI数据,运用Sen趋势、Mann-Kendall显著性检验、Hurst指数、残差分析等方法分析砒砂岩区研究期内的植被覆盖度时空变化趋势,并探究植被覆盖度与气候因子及人类活动的响应关系。[结果](1)2000—2022年砒砂岩区植被覆盖度增加,增速为4%/a(p<0.05);空间尺度上,研究区植被覆盖度在3个区有明显的分异效果,整体呈现“南高北低,东高西低”的分布态势;(2)研究期内,砒砂岩区植被覆盖度与降水量呈正相关区域占总面积的66.30%,负相关区域占总面积的33.70%;与气温呈正相关区域占总面积的92.19%,负相关区域占总面积的7.81%;(3)残差分析结果表明,2000—2011年人类活动多以负面影响为主,2012—2022年人类活动多以正向影响为主。[结论]研究期间砒砂岩区植被覆盖度呈显著上升趋势,与年均气温的相关性高于年降雨量,且一系列生态保护工程为改善植被情况做出了...     

河南省植被覆盖度及其景观格局时空变化

[目的]对河南省近10a来植被覆盖度及其景观格局的时空变化及其驱动因素进行分析,为区域经济—社会—环境持续协调发展提供决策参考。[方法]基于2000,2003,2006,2009年MOD13Q1数据集,借助ArcGIS 9.3和Fragstats 3.3软件平台进行定量分析。[结果]10a尺度上,河南省植被覆盖以高覆盖度为主,总体覆盖度呈现先下降后上升的特点,2003年最低,为72.64%;2009年最高,为76.48%;极高植被覆盖度区域主要分布在豫西的林区,最低区域主要分布在城市建成区、大型水库和沿黄河生态涵养带;城市与建成区植被覆盖度呈现波动中下降趋势且其植被覆盖度等级景观格局向恶性方向发展,农田区和自然植被区则与城市建成区变化趋势相反。[结论]降水和气温的变化、快速城镇化以及河南省城镇化、新型工业化、新型农业现代化协调发展战略的实施是导致上述河南省植被覆盖度及其景观格局变化的主要原因。     

新疆植被NDVI时空变化及定量归因

为揭示自然与非自然因素以及因素之间的交互作用对新疆植被覆盖变化的影响,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为植被覆盖状况表征指标,结合气候、地形、水文、土壤以及人为干扰等15种因子,采用线性趋势分析、随机森林和地理探测器模型,分析了2000—2018年新疆地区植被NDVI的时空演变特征,并对其空间分异的驱动力进行了定量探测。结果表明:新疆NDVI分布呈现北高南低、西高东低、山区高平原低的特点;研究期间植被覆盖状况有明显改善,60.91%的植被区域NDVI呈增加趋势。土壤湿度的解释力最高(0.394),与耕地面积和潜在蒸散发共同主导植被NDVI的时空格局;双因子的交互作用能以非线性方式增强对NDVI空间分布的解释力,其中,尤以土壤湿度和潜在蒸散发的交互作用影响力最强;各因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,其中,NDVI空间变化基本与水分因素呈正相关,与辐射量、海拔呈负相关。总体上,土壤水分条件对新疆植被变化的影响更为直接,此外,适度的人类活动对植被恢复已有明显的促进作用。