2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究,为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据,结合年平均气温和年降水量数据,运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势,增速为5.21%/10 a,空间上呈现四周高中间低的特征,且以高植被覆盖为主;研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%,极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%,而变化不显著的占57.84%;②研究区植被覆盖总体上比较稳定,平均变异系数为14.73%;Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性,总体上以弱反持续性为主;③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量,但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小,未来将呈微弱下降趋势,气温是影响植被生长的主要气候因子。     

2000-2013年江苏省不同植被类型NDVI时空变化特征

基于2000—2013年美国国家航空航天局（NASA）发布MODIS NDVI数据产品,运用最大值合成法、趋势分析法和稳定性分析法,对江苏省近14年来不同植被类型时空变化特征进行了分析。结果表明:（1）江苏省整体植被覆盖呈下降趋势,下降速率为0.000 8/a。水田、草地呈下降趋势,水田下降趋势明显,下降速率为0.002 1/a,旱地和林地呈上升趋势,旱地上升趋势较大,为0.001 5/a;（2）近14年江苏省植被退化面积占总面积的32.21%,主要集中在城市中心区和沿江沿海环湖地区。水田退化面积呈由南往北,由东往西逐渐递增的空间分布特征,旱地退化面积主要分布在苏北地区;（3）近14年江苏省植被表现出较好的稳定性,变异系数小于10%的面积占总面积的86.97%,林地、水田和旱地稳定性较好,草地稳定性最差;（4）近14年江苏省植被NDVI、植被变化趋势与植被稳定性在空间上表现出较好的耦合性,植被NDVI高、稳定性高的地区植被以轻微改善和中度改善为主,植被覆盖度低、稳定性较差地区以轻度退化和中度退化为主。     

2000-2018年乌海市植被覆盖度时空变化

为了探究乌海市植被覆盖度时空动态变化特征以及预测NDVI变化趋势,基于Lantsat OLI/TM/ETM,DEM影像运用像元二分模型法、趋势分析法研究了乌海市2000—2018年植被覆盖度时空动态变化特征,重标极差(R/S)分析法的Hurst指数预测了乌海市未来NDVI变化趋势。结果表明:(1) 2000—2018年乌海市植被覆盖度整体呈现上升趋势,增长速率为0.07%/10 a,植被覆盖度均值由22.26%增至41.30%;(2)空间上植被覆盖度呈现由西北向东南逐渐递增的趋势,植被覆盖度改善的区域大于退化区域,海南区改善趋势更明显;(3)从地形因子来看,植被覆盖度受高程、坡度影响较大,不同坡向间变化不明显;(4)乌海市大部分地区植被未来变化趋势为随机发展,持续改善区域占10.95%,持续退化区域占2.93%,海勃湾区持续变化性强,乌达区反持续变化性强。整体来看研究区2000—2018年植被覆盖度持续上升,植被改善明显,未来进行生态保护时应多关注地形因素和植被退化的区域,从而制定合理的政策。     

沈阳市植被覆盖度计算及其时空变化特征分析

根据沈阳市2018—2020年Landsat影像和GEE云平台,采用最大值合成法及像元二分法计算沈阳市2020年月尺度NDVI值和植被覆盖度,并深入揭示时空变化特征。研究表明：综合利用Landsat影像与GEE云计算平台可实现月尺度植被覆盖度的大面积估算,2020年沈阳市植被覆盖度达到中低水平,覆盖度值37.38%;植被覆盖度的高低与其生长周期保持一致,1月最低为32.2%,7月最高达到46.2%;从空间上,沈阳市东、南、西三面的植被覆盖度较高,而中、北部较低,应加强沙地植被建设,治理林下水土流失,注重特色经果林开发和植被恢复、保护。     

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。     

1989—2019年库布齐沙漠植被覆盖度的时空变化

[目的]探究库布齐沙漠近1989—2019年植被覆盖度的时空动态变化规律,为库布齐沙漠植被恢复及生态建设提供理论参考和基础数据。[方法]以1989—2019年每5 a为1期(共7期)的Landsat影像为数据源,结合归一化植被指数(NDVI)像元二分法模型,利用ENVI 5.3和ArcGIS 10.2分析库布齐沙漠1989—2019年植被覆盖度(FVC)时空动态变化特征。[结果](1)在时间变化上,近30 a间库布齐沙漠植被覆盖度整体呈增长趋势,平均植被覆盖度由0.104增长到0.243。在空间分布上,库布齐沙漠植被覆盖度呈现由西向东、向北增加的特征。(2)库布齐沙漠植被覆盖在1999—2004年和2009—2014年均呈现退化趋势,平均植被覆盖度分别减少0.053和0.054,退化面积分别为3 870.22和6 093.59 km~2,退化程度均以植被覆盖度减少10%～30%为主。[结论] 1989—2019年库布齐沙漠植被覆盖度总体有所改善,未来该区生态修复重点关注低植被覆盖区域。     

2000-2013年西安市植被覆盖度时空演变

随着黄土高原地区退耕还林政策的实施,近十几年西安市植被覆盖情况变化发生了显著变化。为了对西安市植被覆盖变化进行深入的研究,利用Mann-Kendall趋势检验法及Hurst指数、Pettitt检验法分析了2000-2013年来西安市植被覆盖度变化特征,并利用重心转移模型和相对发展率分析了西安市植被覆盖度变化的空间变化差异。结果表明:（1）西安市植被覆盖度中等程度变异面积占总面积10.02%;（2）西安市植被覆盖度呈增加趋势的面积占区域总面积86.54%,具有正向持续性的面积占区域总面积72.62%,35.30%面积植被覆盖度呈持续改善;（3）西安市植被覆盖度突变年份均显著发生在2004年、2005年、2006年、2007年、2008年,发生显著突变年份的面积占总面积的17.58%;（4）西安市植被覆盖度相对发展率空间变化范围为-9.07~7.49,相对发展率的负值占区域总面积的20.77%,西安市植被覆盖度空间重心呈现由西南逐渐向东北方向转移的趋势;（5）西安市降雨量与植被覆盖度均值均呈现增加趋势,相关系数为0.47（p<0.09）,空间分布重心呈现从东北向西南转移的趋势,与植被变化呈现相反的趋势。研究成果有助于进一步深化对西安市植被恢复状况及其影响因素的认识,为西安市植被恢复等生态建设工程提供一定的科学依据。     

2000-2020年黄土高原植被覆盖度时空格局变化分析

以2000—2020年MODIS-NDVI植被指数为数据源,反演计算黄土高原植被覆盖度,通过转移矩阵和重心迁移等方法分析黄土高原植被覆盖度时空格局变化及其与降水、气温、坡度和土壤类型等因素的关系。结果表明：(1)2000—2020年黄土高原植被覆盖度由0.39提高到0.61,整体呈上升趋势,2017年后实现快速提升;(2)近20年,黄土高原植被覆盖度显著好转类型与极显著好转类型改善面积比例达到37.93%,2009年前以低覆盖和中低覆盖植被为主,2010年后以中覆盖及更高等级覆盖植被为主,2019年以后中高覆盖植被所占比例最高;(3)从2000年到2020年,黄土高原低覆盖、中低覆盖、中覆盖和中高覆盖植被向更高等级覆盖植被转化比例分别为93.10%,96.57%,82.99%,43.34%,中低覆盖、中覆盖、中高覆盖和高覆盖植被向更低等级覆盖植被转化比例分别为0.30%,2.21%,7.83%,12.47%;(4)近20年黄土高原植被覆盖度变化与气温和降水的变化表现敏感,斜坡地和陡坡地植被覆盖度较高,淋溶土类型下的植被覆盖度较高,国家政策和措施实施等人为因素对植被覆盖度改善发挥重要作用...     

2000-2014年黄土高原植被叶面积指数时空变化特征

研究植被叶面积指数(LAI)时空变化特征,对植被的水土保持效具有重要意义.利用MOD15A2H遥感产品,基于Mann-Kendall趋势检验与Sen斜率分析方法,提取区域尺度与像素尺度上的植被LAI变化特征,并基于不同子流域、坡度、坡向及植被覆盖类型,对植被LAI的变化特征进行分析.基于MOD44B遥感产品,利用线性回归和偏相关系数,分析植被LAI的变化原因.结果表明:1)黄土高原2000-2014年,植被LAI呈显著增加趋势,其年绝对变化幅度为0.042,年相对变化程度为2.71％.2)空间上,在黄土高原58.6％的区域,LAI呈现显著增加趋势,仅有0.9％的区域LAI呈现显著减少趋势.植被LAI剧烈增加,主要发生在河口—龙门区间,包括皇甫川、窟野河、无定河和延河.植被在15°～35°的坡度上,LAI变化程度最剧烈,其变化在各坡向上没有显著差异,农田和草地的LAI变化程度最剧烈.3)与植被总覆盖度相比,植被垂直维结构与黄土高原植被LAI的变化更为相关,其中树木覆盖度的增加,是植被垂直维结构变化的重要原因之一.     

1973-2017年贵阳市饮用水源地植被覆盖度的演变特征

[目的] 探讨贵阳市"两湖一库"（红枫湖、百花湖、阿哈水库）1973-2017年的植被覆盖度变化规律，为定量化探讨城市饮用水源地生态环境演变监测提供科学途径和理论依据。[方法] 采用1973年MSS影像、1993，2001，2008年TM数据和2017年OLI数据5期遥感影像，基于像元二分模型和植被覆盖度动态模型，运用遥感和GIS技术进行分析。[结果] ①研究区域植被覆盖度总体呈现"两头升高，中间降低"的规律，即低覆盖度和高覆盖度面积比例均呈上升趋势，而中低覆盖度、中覆盖度和中高覆盖度均基本呈下降趋势；②2001-2017年期间植被覆盖度年均变化率明显高于前3个时段即1973-1993，1993-2001，2001-2008年3个时段，2017年的中高覆盖度和高覆盖度面积比例之和大于1973年的两者之和，且高植被覆盖度区域的面积比例一直处于稳定上升态势。[结论] 贵阳市"两湖一库"植被中覆盖度部分退化、部分改善，但是整体主要以退化为主，退化原因则是城镇建设用地的扩张；社会经济活动和区域发展政策是地表植被覆盖度演变的主要驱动力，尤其是对低植被覆盖度和中植被覆盖度区域的影响。     

1999—2018年河南省植被覆盖时空演变分析

为了研究河南省植被覆盖的时空演变特征,利用slope趋势分析、典型地市分析、典型年份和月份分析、土地利用类型改变对植被覆盖的影响分析等方法,分析了1999—2018年河南省植被覆盖时空演变特征。结果表明:(1)河南省西部和南部植被覆盖改善十分明显,河南省北部和东部有轻微改善,而河南省中部植被覆盖有所退化;(2)河南省NDVI分布具有较强的空间差异性,从南北向来看,NDVI均值中部最低,南部最高,北部次之。从东西向来看,NDVI均值中部最低,东部最高,西部次之。河南省NDVI平均值在空间上呈现两头高中间低的趋势;(3)河南省月尺度的NDVI呈现出明显的季节性,最高值出现在夏季8月,最低值出现在冬季1月。(4)居民用地的增加影响着河南省的植被覆盖状况,并且呈负影响;(5)河南省自从实施“退耕还林”政策后,耕地明显减少、林地增多。由此可以得出,1999—2018年河南省总体植被覆盖率改善,NDVI值增加。     

2000-2020年陕西省植被覆盖时空变化多尺度分析

[目的]退耕还林还草工程实施以来,陕西省植被覆盖度明显提高。然而,省级尺度上植被覆盖度的增加一定程度上掩盖了部分市、县级区域植被覆盖度下降的实事,当前迫切需要加强对不同空间尺度植被覆盖变化及其驱动因素的研究。[方法]基于MODIS NDVI数据计算了陕西省植被覆盖度,分析了2000—2020年陕西省、地区、市和县四级尺度植被覆盖度时空变化趋势。[结果]2000—2020年陕西省植被平均覆盖度为64.3%±2.1%,增长率为0.24%/a;陕北植被覆盖度平均为37.6%±4.4%,增长率为0.63%/a;陕南植被覆盖度平均为89.6%±1.2%,增长率为0.13%/a;关中植被覆盖度平均为70.6%±3.5%,下降率为-0.18%/a。延安市、榆林市、铜川市、宝鸡市、安康市、商洛市的植被覆盖度呈持续增加趋势,而西安市、渭南市、咸阳市和汉中市的植被覆盖度呈先增加后下降趋势;全省有72.3%的区县植被覆盖度呈增加趋势,有22.3%的区县植被覆盖度变化方向与所在市相反。在不同空间尺度上,陕西省植被覆盖度增速均表现为2000—2010年高于2010—2020年,这与两个时期的造林面积差异有关。[...     

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。     

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G1S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...     

2000-2009年青海省植被覆盖时空变化特征

基于2000-2009年MODIS-NDVI植被覆盖指数,采用线性趋势分析、标准差等数理分析方法,对青海省"退耕还林还草"实施10 a来植被覆盖时空变化特征进行分析。结果表明:(1) 2000-2009年青海省植被覆盖呈明显增加趋势为0.018/10 a,远快于三北防护林工程区1982-2006年植被覆盖平均增速0.007/10 a; (2) 2000-2009年青海省植被恢复具有阶段性,"退耕还林还草"实施前6 a,植被覆盖呈现快速上升,2005年后呈波动下降趋势; (3)青海省植被恢复以轻微改善为主(32.66%),中度改善次之(13.32%),明显改善区主要分布在柴达木盆地东南边缘、青海湖盆地、茶卡-共和盆地、河湟谷地及黄南低地; (4)青海省植被呈退化趋势区域比重为18.40%,主要分布于青南高原三江源地区和祁连山中东段;(5)青海省2000-2009年植被稳定性存在明显地域差异。空间格局主要表现为"东南波动,西北稳定,高原温带波动,高原寒带、亚寒带稳定"。青海东部中低山地、丘陵、盆地地区变化幅度最为明显。     

2000-2018年子午岭区植被覆盖时空变化及其与气候变化和人类活动的关系

[目的]探究子午岭区气候变化和人类活动与植被动态变化关系,为子午岭区生态保护、植被恢复监测与评价、生态保护及人类活动管理提供科学依据.[方法]基于MODIS EVI数据和气象数据等,利用像元二分法、相关分析、残差分析等探究了子午岭区2000-2018年生长季(4-10月)植被覆盖时空变化及其与气候变化和人类活动的关系,...