渭河流域植被净初级生产力时空格局及影响因素分析

利用GIS技术将遥感数据和各种观测数据对渭河流域净初级生产力(NPP)进行估算并分析其时空格局及影响因素。结果表明,(1)整个流域12个月总的NPP平均值为473gC/(m2·a),空间分布特点是北部和西北部的黄土高原低,中部六盘山、子午岭和南部秦岭高;不同生态系统的平均NPP呈现为无植被地段61草地376农业植被440灌丛483森林692;(2)研究区NPP的积累期主要发生在4—10月份,其NPP占了全年NPP总量的90%;从季节来看,流域内春(3—5月)、夏(6—8月)、秋(9—11月)、冬(12—2月)4个季节的NPP各占全年总量的20.34%,52.51%,22.66%,4.49%;(3)渭河流域NPP与温度、降水和太阳辐射的相关性分析表明温度和降水是影响渭河流域NPP的2个重要影响因子。     

毛乌素沙地农田土壤水分的时空变化格局

水分因子是直接关系毛乌素沙地农田生态系统产出稳定及提升的关键因子。对沙地农田土壤水分时空变化格局进行了试验研究,结果表明,在地表有植被覆盖时,地表土壤水分的散失途径增加,尤其是后期植被的蒸腾散失对农田土壤水分的影响较大,但土壤水分含量散失较为平缓;裸露的地表则恰好相反,但随着地表干沙层的加厚,地表土壤水分散失防护的效应越来越明显,后期土壤深层水分得到了一定恢复;受干沙层的防护,有植被覆盖的土壤水分消耗量大于裸地,裸地的无效地表蒸发也不容忽视。在沙漠化地区土地上进行农业生产和植被恢复时,应加强地表覆盖,增加土壤水分储量,为沙漠化地区农业增产和植被恢复提供良好的水分供给。探明沙地农田土壤水分的运移规律,还可以为相似逆境地区农业生产高效用水和管水提供可靠的理论依据。     

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。     

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...     

2000-2013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。     

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\     

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。     

上海农田生态系统碳源汇时空格局及其影响因素分析

以1990—2009年上海市农作物产量、农田面积、农业投入等相关统计数据为依据,对上海农田生态系统主要碳源汇进行了测算,分析了上海农田生态系统碳源汇的时空变化特征,并探讨了农田生态系统碳源汇的影响因素。结果表明,1999—2009年上海农田生态系统碳吸收总量总体处于逐步下降趋势,且经济作物和果蔬作物碳吸收比例分别下降和上升明显;碳排放总量则呈逐步下降并趋于稳定的趋势,农用化学品投入是其主要排放源;单位面积碳吸收和排放量则一直处于波动状态。2009年上海各区县农田生态系统碳吸收量、碳排放量和单位耕地面积碳吸收量均为远郊大于近郊,而单位耕地面积碳排放量则为近郊大于远郊。碳源汇影响因素相关性分析表明,碳吸收与粮食作物和经济作物产量显著正相关,而与果蔬作物产量显著负相关;碳排放与农用化学品投入和燃料动力使用以及耕作灌溉管理均显著正相关。     

农田景观格局演变规律分析

通过历史文献分析,归纳出一般农田景观格局演变规律。农田景观格局的形成有其历史、自然、人文等原因,比较复杂。农田景观规模、形状、结构和质地各异,是各种复杂的自然和社会条件相互作用的结果。在农田建设的初级阶段,农田景观格局明显表现出对自然环境的适应性特征,随着人类生产技术的进步,农田景观格局更多地体现在人与自然的和谐。在该过程中,农田景观格局大致经历了短期或定期零星农田、长期集中连片农田、配套集约化农田和精准农业的发展历程,而农田景观格局的变化又能在一定程度上反映社会的发展和相关科学技术的进步。     

区域农田生态系统碳足迹时空差异分析——以江苏省为案例

以江苏省为案例,应用江苏省1995—2009年化肥用量、农药消耗量、灌溉面积、农机燃料用量、农膜用量、耕地面积、农作物产量等数据,测算了区域农田生态系统碳吸收、碳排放及碳足迹的变化动态,以及在各地市的空间分布特征。结果表明：近15a来,江苏省农作物碳吸收总量和碳吸收强度呈＂V＂字形变化,变化范围分别为2933.6×104～3896.9×104t·a-1和6.04～7.71t·hm-2·a-1。农业投入碳排放呈逐渐上升趋势,由727.2×104t·a-1增长至882.7×104t·a-1,同时碳排放强度从1.43t·hm-2·a-1上升到1.88t·hm-2·a-1,增长了31.5%,化肥排放始终占据主导地位。农田生态系统碳足迹呈现波动增长,变化在13.68×105～17.56×105hm·2a-1之间,占同期耕地面积的比重达到27.0%～36.1%,碳生态盈余呈明显减少趋势,变化在36.99×105～32.22×105hm2·a-1之间。各地市之间碳足迹存在明显差异,空间分布格局为由北向南递减。     

江西省县域农业碳排放时空格局及影响因素分析

农业生产是碳排放的主要来源之一,在碳达峰碳中和的时代背景下,厘清区域农业碳排放现状并分析其时空变化和影响因素具有重要意义。江西省是农业大省,近几十年来农业的快速发展伴随着农业碳排放量的升高。因此基于本区域水稻种植、农资投入、土壤利用及畜禽养殖4类主要碳源,构建农业碳排放测算体系,评估2000－2020年农业碳排放量,分析县域农业碳排放空间格局及其驱动机制。结果表明：1）江西省农业碳排放量总量范围在1 098.32万～1 471.94万t;种植业碳排放强度整体呈下降趋势,范围在2.50～3.87 t/万元,畜牧业碳排放强度整体亦呈下降趋势,范围在0.76～2.03 t/万元;各碳源碳排放总量和其占农业碳排放总量的比例大小依次为：水稻种植（806.72万t,61.15%）、畜禽养殖（243.57万t,18.57%）、农资投入（237.39万t,18.02%）、农田土壤利用（29.60万t,2.26%）;2）江西省县域农业碳排放量空间特征明显,高碳排放区均集中于鄱阳湖平原地区以及吉泰盆地;农业碳排放强度空间分布由相对离散到集中在赣北地区;整体上江西省碳排放总量的重心向北移动;3）农业碳排放效率是影响农业碳排放的最重要的因素,各因素对农业碳排放减少量和其占总农业碳排放减少量的比例大小依次为：农业生产效率因素（1 828.13万t,56.57%）、地区产业结构因素（1 265.29万t,39.15%）、农业产业结构因素（86.12万t,2.66%）、农村总人口因素（52.12万t,1.62%）。整体上,各因素减少农业碳排放总量绝对值由大到小为：赣北、赣中、赣南。研究结果可为江西省乃至全国其他粮食主产区农业碳排放的测算以及农业碳减排政策的制定提供科学参考。     

子午岭植被自然恢复过程中土壤有机碳密度的时空变化

To probe the processes and mechanisms of soil organic carbon （SOC） changes during forest recovery, a 150-year chronosequence study on SOC was conducted for various vegetation succession stages at the Ziwuling area, in the central part of the Loess Plateau, China. Results showed that during the 150 years of local vegetation rehabilitation SOC increased significantly （P 〈 0.05） over time in the initial period of 55-59 years, but slightly decreased afterwards. Average SOC densities for the 0-100 cm layer of farmland, grassland, shrubland and forest were 4.46, 5.05, 9.95, and 7.49 kg C m^-3, respectively. The decrease in SOC from 60 to 150 years of abandonment implied that the soil carbon pool was a sink for CO2 before the shrubland stage and became a source in the later period. This change resulted from the spatially varied composition and structure of the vegetation. Vegetation recovery had a maximum effect on the surface （0-20 cm） SOC pool. It was concluded that vegetation recovery on the Loess Plateau could result in significantly increased sequestration of atmospheric CO2 in soil and vegetation, which was ecologically important for mitigating the increase of atmospheric concentration of CO2 and for ameliorating the local eco-environment.     

江苏农用地资源质量空间格局及影响机制研究

该文在农用地分等成果基础上,采用GIS技术、地统计学分析、景观生态学、典型相关分析相结合的方法,对江苏农用地资源质量空间格局及影响机制进行研究.结果表明:各农业区农用地资源质量结构差异和区域分异明显,表现出由南向北、由东向西两个方向上的递变规律.农用地资源质量空间格局的影响机制上,省域尺度主要受到地带性因素及大尺度的非地带性因素如大地貌单元等要素的控制:农业区尺度主要受到局部自然条件如土壤pH值、土壤有机质、耕层厚度等因素的制约和人类活动的影响,但主导因素有所差异;人类活动的扰动进一步影响了农用地资源质量的分布格局,使其更加复杂和多变.     

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。     

陕西省保护性耕作净碳汇的时空演变及差异性分析

保护性耕作是提升耕地系统固碳减排能力的重要措施。分析保护性耕作净碳汇效益及差异特征对于优化保护性耕作推广政策和农业助力国家“双碳”目标具有重要现实意义。该研究在测度2000—2020年陕西省各市保护性耕作净碳汇的基础上,利用Kernel密度函数、趋势面分析和Dagum基尼系数分析其时空演变格局及差异性特征。研究结果表明：1）陕西省保护性耕作净碳汇随时间整体呈“稳定-上升-波动上升”趋势,其由2000年的57.76万t上升至2020年的129.30万t,增幅为123.86%,且其净碳汇及净碳汇强度在空间上均表现出“中部高-南北低”的分布格局。2）保护性耕作净碳汇Kernel密度曲线随时间呈“主峰右移、波峰渐宽”并伴有“右拖尾”的演变特征;空间趋势面在东西方向较为平缓,而在南北方向上呈倒U型分布,分异特征明显。3）全省保护性耕作净碳汇基尼系数由2000年的0.50降至2020年的0.45,区域间差异（贡献率均值为67.22%）是其空间非均衡性的主要来源,但关中地区的内部差异大于陕南和陕北地区。研究结果将为陕西省区划保护性耕作推广的核心区域和重点区域提供理论依据,同时为全国确定保护性耕作的重...     

山东省农业净碳汇时空演化特征分析

基于农地利用、水稻种植、畜禽养殖、秸秆焚烧4大方面25类主要碳源和17类主要农作物碳汇,测算了山东省2000—2015年及全省17个地级市2000年、2007年、2015年的农业碳排放量和碳汇量,在此基础上计算出农业净碳汇量和净碳汇强度,并对其时空演化特征进行分析。结果表明,2000—2015年间山东省农业净碳汇总量和净碳汇强度均呈上升趋势,分别增长33.05%和39.14%,农业发展的碳效应以碳汇为主,减排增汇效果明显;农业净碳汇量区域差异明显且随时间的变化呈扩大趋势,存在净碳汇量持续增长型、波动增长型、波动下降型和持续下降型4种类型区;农业净碳汇强度区域差异较明显,亦随时间变化呈扩大趋势,存在净碳汇强度持续增长型和波动下降型2种类型区;基于空间分布特征,将各地级市净碳汇量和净碳汇强度分别划分为低、较低、中、较高和高5个等级区,2000—2015年间净碳低汇区空间分布格局相对稳定,其他4个等级区发生了较大幅度的变化,净碳高汇区向鲁西地区集中,净碳较高汇区向鲁东南地区分布;净碳汇强度空间分布格局发生了较大幅度的变化,净碳汇高强度区由鲁中向鲁西和鲁西南地区扩展,净碳汇较高强度区由鲁中向鲁东南地区扩展。     

江苏省NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系

[目的]分析江苏省NDVI时空变化特征,并探讨该地区NDVI与气候因子之间的关系,为合理制订生态环境保护政策和措施服务。[方法]运用一元线性回归模型分析NDVI时空变化特征,运用相关性分析法分析NDVI与气候因子之间的关系。[结果](1)江苏省NDVI在2001—2010年上升速率为0.005/a。(2)江苏省部分丘陵山区平均NDVI达到0.8以上,江淮平原及黄淮平原平均NDVI大多位于0.7~0.8之间。(3)年际NDVI与相对湿度的相关系数为-0.720,月际NDVI与当月气温的相关系数为0.860;降雨和相对湿度对NDVI的影响存在滞后效应和累积效应,且滞后期均为1个月。[结论]江苏省NDVI在2001—2010年呈上升趋势;NDVI平均值空间分布及其变化趋势区域差异明显;NDVI年际变化与相对湿度相关性最高,而气温对月际NDVI变化影响最大。     

浙江省水资源生态足迹时空格局

[目的]研究浙江省水资源生态足迹时空格局,并对浙江省及各市水资源可持续利用水平进行评价,为区域发展和相关政策的制定提供必要的理论指导和依据。[方法]以生态足迹理论为基础,运用水资源生态足迹和生态承载力模型,核算浙江省及其各市水资源生态足迹和生态承载力。[结果]从时间序列看,2003—2013年浙江省整体水资源生态足迹呈较小波动的上升趋势;水资源生态承载力波动较大;人均水资源生态量均为盈余,且整体为上升趋势;水资源利用处于安全状态;水资源利用效率逐步提高。从空间差异看:浙江省各市水资源生态足迹可分为高值、中值和低值3个级别;水资源生态承载力和人均水资源量均呈自西南向东北递减格局;南部地区水资源生态安全程度高于北部地区;东部地区水资源利用效率高于西部和北部地区。[结论]浙江省整体水资源可持续利用水平逐步提高,但内部差异显著。为提高水资源利用科学化水平,浙江省及其各市应从发展阶段和发展目标出发,合理调整产业结构,建设相关水利工程设施,加强水资源循环利用,增强水资源保障。     

浙江省生态安全格局时空演变特征及其影响因素

[目的] 研究浙江省生态安全格局时空演变特征及影响因素，为该省生态安全建设提供科学参考，以保障长江经济带经济、社会、生态的全局发展。[方法] 以2009-2018年浙江省各市经济、社会、环境资料和"压力-状态-响应（PSR）"生态安全评价指标体系为基础，采用熵值法从时间维度和空间维度对浙江省2009-2018年生态安全格局时空演变特征进行了分析，并结合PSR分项指数和因子分析法提取关键因素，揭示关键因素对生态安全的影响。[结果] ①2009-2018年浙江省生态安全综合指数呈小幅波动状态；②从空间来看，浙江省各市生态安全指数已经达到了预警状态，呈现由"南高北低"向"北高南低"转变的空间格局；③从时间节点来看，浙江省生态安全状况最好的年份为2016年（0.123），最差的年份为2011年（0.077），分别处于较安全状态和临界安全状态；④城镇化、经济发展、社会发展、工业发展和资源条件是影响浙江生态安全格局的重要因素。[结论] 国家和区域的规划与政策对浙江省生态安全指数具有显著影响，为了全面保障浙江省生态安全健康发展，需要不断加大生态安全建设的投入，持续推进"五水共治"，促进制造业智能化，绿色化，在古村落、特色小镇等培育一批生态文明典型示范点，改善生态环境质量。     

不同耕作措施下江苏省稻田土壤固碳潜力的模拟研究

以江苏省稻田为对象,整合DNDC和1:100万土壤数据库,以土壤图斑为基本模拟单元,定量估算少耕、免耕和综合措施（少耕 + 30% 秸秆还田）下江苏省稻田土壤的固碳潜力（0 ~ 30 cm）。模拟结果表明：相对于传统耕作,采用少耕、免耕和少耕 + 30% 秸秆还田均可明显地增加稻田SOC的积累,其在2009—2050年间的固碳潜力分别为24.5、47.7和43.8 Tg。免耕和少耕 + 30% 秸秆还田条件下稻田固碳速率大约是少耕的2倍。结合实际情况,少耕 + 30% 秸秆还田将是最可行的固碳措施之一。