苏贝淖流域植被覆盖时空变化及影响因素分析

利用Landsat TM影像数据,结合乌审召气象站的气象资料,分析了苏贝淖流域植被覆盖变化以及可能的影响因素,在小尺度流域层面上探讨了干旱半干旱地区地下水系统排泄区湖淖流域植被变化与气候因子、人类活动的关系。结果表明:1)时间尺度上,2000-2007年间苏贝淖流域年均NDVI呈增长趋势;2)空间尺度上,植被覆盖在2000-2007年里整体改善、局部恶化,退化区主要分布在可能受到工业活动开采地下水影响的苏贝淖、奎生淖、乌审旗碱厂附近,但之后的2009-2011年间植被覆盖由局部退化发展为整体退化,水体面积也逐渐缩减,佐证了地下水开采对植被覆盖产生一定程度负面影响的论点;3)NDVI在月份尺度上与气温、降水存在显著的相关性,且与气温的相关性大于降水。     

汾河流域气温变化时空特征分析

根据汾河流域上、中、下游典型市区54年(1954-2007年)气温观测资料,运用气候统计分析法、累积距平和信噪比法对汾河流域气温变化时空特征进行了分析。结果表明:汾河流域54年来气候呈现暖干化趋势,年均气温整体呈现上升趋势,总降水量整体呈现下降趋势;汾河流域气温变化呈上升趋势,10 a平均增幅为0.24℃;汾河流域进入21世纪初期气温上升幅度减小,且上、中、下游气温悬殊差距缩小;经气温变化的突变分析得出54年来汾河流域气温不存在突变年,1960年、1996年分别是汾河上游、汾河中、下游小的气温转折年,1993年是汾河流域大的气温转折年。     

毛乌素沙地17年间植被覆盖度变化的遥感监测

为揭示毛乌素沙地植被变化规律,利用归一化植被指数(NDVI)和像元分解模型,建立了TM影像尺度下的毛乌素沙地植被覆盖度遥感定量模型。在此基础上,对毛乌素沙地1990年和2007年2个时期植被覆盖的进行了等级的划分。采用转移矩阵的方法,分析了该区17年来植被覆盖度的变化趋势。研究结果表明:研究区植被覆盖类型的主体为低盖度植被(NDVI,<0.3),其面积由1990年的33176.7369km2下降为2007年的30671.6454km2,年变化率为-0.048%;中盖度(NDVI,0.3-0.6)、高盖度(NDVI,>0.6)的总面积由1990年的1313.5023km2变为2007年的3818.5938km2,年变化率分别为3.91%和3.48%。整个研究区17年间发生正向转移的面积为3209.5153km2,占总面积的9.31%;负向转移的面积为633.0195km2,占总面积的1.84%。毛乌素沙地植被覆盖状况总体呈良性转移趋势,但局部退化的问题也应该加以关注。     

新疆伊犁河流域植被变化动态监测与评价

基于2000-2013年MODIS/NDVI数据和研究区内气象站点资料,分析了伊犁河流域植被生长季NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:1)研究区植被整体呈微弱的退化趋势,年退缩率为-0.8×10-3a-1,其中草原的退化趋势较草甸、灌丛和林地略显著。2)2000-2013年研究区植被退化区面积占研究区总面积的11.45%,主要分布在特克斯河中下游、巩乃斯河周边地区;植被改善面积占全区总面积的8.38%,主要分布在伊宁市及霍尔果斯河周边地区。3)研究区伊宁站周边植被生长季NDVI与同期气温及降水存在不显著相关性,昭苏站周边植被生长季NDVI与同期气温及降水分别存在显著负相关和极显著正相关。气候的暖干化趋势可能是导致伊犁河流域植被生长退化的主要原因。     

叶尔羌河流域1990—2010年生态环境变化特征

利用叶尔羌河流域1990、2000年和2010年Landsat-TM影像数据和中巴资源卫星数据,结合GIS技术及生态环境状况指数计算方法,分析流域内1990-2010年流域生态环境变化特征.结果显示:1990-2010年,叶尔羌河流域生物丰度指数、植被覆盖指数和土地退化指数分别减少4.53％、4.00％和3.56％,水网密度指数整体增高了3.71％;1990、2000年和2010年,叶尔羌河流域生态环境状况指数分别为34.94、34.77和34.32,均属于较差级别,受自然和人为因素的双重影响流域生态环境趋于退化.     

2000-2013年海河流域植被覆盖的时空变化

基于2000-2013年SPOT VGT/NDVI数据,结合土地覆盖类型数据,采用Slope趋势分析法和Hurst指数对海河流域近14年植被覆盖的空间分布状况、时间变化特点、空间变化趋势和可持续性特征进行了分析。结果表明:1)空间分布上,流域内NDVI值总体较高,低值区只分布在环渤海湾地区及一些城市中心;2)时间变化上,近14年NDVI值在0.64-0.76之间波动,总体呈显著上升趋势;3)空间变化上,植被改善区域远大于退化区域,且以明显改善为主;4)可持续性上,植被变化正向持续性较强,且以持续改善为主,占流域面积的89.11%。结合不同土地覆盖类型来看,持续改善以林地、草地最为明显;持续严重退化的土地覆盖类型中,湿地和建设用地所占比重最高。     

汾河流域土地利用变化及生态环境效应

选取汾河流域为研究区，采用土地利用动态度、地学信息图谱、生态价值指数和植被覆盖度综合分析研究区2000年、2005年、2010年、2015年及2018年土地利用变化及生态环境影响效应问题。结果表明：（1）2000—2018年，流域建设用地、林地呈现增长趋势，增长面积分别为1350.90 km²、85.50 km²，增长率分别为92.83%、0.96%；耕地、草地出现小幅下降趋势，缩减面积分别为729 km²、674.10 km²，缩减率分别为-5.02%、-7.63%；水域及未利用土地维持多年平均水平，平均面积为297 km²、7.92 km²。空间格局呈现建设用地、耕地集中于流域核心区，草地、林地集中于边缘区的分异特征。（2）各时序综合土地利用动态度、土地转移图谱、土地利用涨落势变化近似，显著变化区主要位于流域盆地及其与山地过渡区，多年综合土地利用动态度为4.34%，单一土地利用动态度及土地利用涨势幅度最高的是建设用地及林地。（3）基于不同的主导土地利用...     

基于CWSI的汾河流域干旱时空变化特征

基于MOD16数据,计算作物缺水指数(Crop Water Stress Index, CWSI),结合汾河流域气象站点数据、植被指数数据和土地利用数据,采用差值法、线性趋势法和相关分析法,分析汾河流域2000—2021年干旱时空变化特征。结果表明：（1）CWSI能有效监测汾河流域旱情,其与10 cm土壤相对湿度呈显著负相关。（2）汾河流域CWSI空间分布差异明显,呈现出南湿北旱的特点。（3）汾河流域CWSI年际变化较为平稳,而月变化波动较大,5月CWSI达到年内峰值。（4）汾河流域不同生长期内干旱情况差异显著,生长季前期（4—5月）特旱区占汾河流域总面积的48.55%;生长季中期（6—8月)基本全域无旱;生长季后期（9—10月）,仅11.17%的地区发生干旱。（5）不同土地利用类型干旱程度不同,CWSI从小到大依次为：林地（0.686）<草地（0.749）<耕地（0.751）<未利用地（0.758）<城镇（0.765）。本研究结果可为汾河流域旱情监测和抗旱决策的制定提供科学数据支撑。     

基于MODIS/NDVI的塔里木河流域植被覆盖变化驱动因素相对作用分析

塔里木河流域是我国生态较为脆弱的地区,过去几十年不合理的开发,导致植被覆盖遭到严重破坏。2001年以后,随着"塔里木河流域近期综合治理项目"等系列生态工程的实施,流域环境得到初步改善,植被覆盖日益好转。利用2001—2013年逐旬MODIS/NDVI数据和气象数据,通过分离气候变化对塔里木河流域植被覆盖的影响,对气候变化和人类活动对植被覆盖变化的相对作用进行定量分析。研究表明:(1)2001—2013年塔里木河流域植被覆盖总体呈增长趋势;植被覆盖呈改善趋势的区域占流域总面积的28.02%,呈退化趋势的区域占10.99%,其他区域则基本不变。(2)采用相关分析与残差法分析了气候变化和人类活动对植被覆盖变化的影响,结果表明植被覆盖变化与气候因子显著相关;人类活动对植被覆盖变化起积极作用的面积占流域总面积的61.8%,起消极作用的占38.2%。(3)通过对植被覆盖变化驱动因素进行相对作用分析,可以得出在植被改善区和植被退化区,人类活动的作用相对于气候因素更大,是植被覆盖变化的主要驱动因素。     

基于SPOT NDVI的植被覆盖时空演变规律分析——以西北五省为例

基于SPOT VGT-NDVI影像数据,通过最大值合成法、均值法、线性回归以及最小二乘法等研究方法分析西北五省1999—2007年9 a间的植被覆盖时空演变与动态变化规律。结果表明:9 a间西北地区的植被覆盖有明显改善趋势,改善面积百分比为26.92%;部分地区植被覆盖仍有退化现象,面积百分比为1.22%,但其明显小于植被改善比例;除陕西省外,西北地区植被覆盖整体不高;7、8月份该区域植被覆盖达到一年中最大值。     

黑河中游植被覆盖率变化趋势及其驱动因子分析

利用2002~2011年的黑河干流中游归一化值被指数数据获得植被覆盖率变化趋势,选取合适的NDVI阈值将整个区域划分为"绿洲区"和"荒漠区",并分别探讨了地下水埋深、中游耗水量及累积降水量对两种区域面积和植被覆盖率变化的影响。结果表明:黑河干流中游植被覆盖率整体呈增长趋势,由2002年的32%增长到了2011年的36%,对植被覆盖率增长贡献最大的因素为绿洲区扩张,10年间绿洲区面积占比增长了10%;影响绿洲扩张的主要因素为地下水位埋深和中游耗水量,绿洲区植被覆盖率变化较小,可忽略其影响。荒漠区植被覆盖率的变化主要受累积降水量影响。利用地下水位埋深、中游耗水量、累积降水量可预测区域植被覆盖率的变化趋势,区分人类活动和气候变化对区域植被覆盖率的影响是可行的。     

Responses of vegetation cover to the Grain for Green Program and their driving forces in the He-Long region of the middle reaches of the Yellow River

The implementation of the Grain for Green Program is a great breakthrough in the history of China's ecological environment construction,which can control soil erosion effectively,increase land productivity and improve the ecological environment.To investigate the eco-environmental benefits brought by the Grain for Green Program,the spatiotemporal variations of vegetation cover in the growing season from 2000 to 2010 across the Hekou-Longmen(He-Long) region were analyzed by using remote sensing information,meteorological data and land use data.Moreover,the impacts of climate and human activities on vegetation change were evaluated objectively.Annual vegetation cover in the growing season increased very significantly.Increased vegetation cover occurred in 98.7% of the region,of which the area for vegetation cover improved slightly constituted 79.8% of the whole area.Vegetation moderately improved was mainly distributed in the south of the He-Long region,covering 9.6% of the area,and the area for vegetation basically unchanged concentrated in the middle and upper reaches of the Wuding River.Precipitation was found to be an important natural factor influencing vegetation cover change.The area of vegetation cover showing a significantly positive correlation with precipitation occupied 22.14% of the region.As driven by policies from the Grain for Green Program,forestland increased significantly and land use structure became more intensive.Human activities played a positive and effective role in the protection,restoration and improvement of vegetation in the places where vegetation cover was basically unchanged,even though precipitation declined greatly,and vegetation improved moderately with massive increases of forestland and grassland.     

焉耆盆地绿洲区土地利用变化对生态系统服务价值影响研究

以新疆焉耆盆地为例,利用从1964-2007年遥感影像中获取的景观数据,分析了焉耆盆地绿洲区域土地利用变化。在此基础上,采用中国陆地生态系统服务价值的测算方法,评估了焉耆盆地绿洲区域生态服务价值并分析了景观之间的转化所引起的生态服务价值的变化。结果表明:在过去的近50年间,焉耆盆地土地利用变化趋势是以农田取代草地而发展的。绿洲区域生态服务价值总量变化不大,2007年比1964年只下降了37570万元,但各景观生态服务价值变动很大,其中农田生态服务价值增加了9.8亿元,草地的生态服务价值减少了8.8亿元,其变化率分别达到350.14%和-76.77%。各景观类型中湿地景观的生态服务价值贡献系数最大,达到3.7;其次是水域,生态服务价值贡献系数为2.71。因此,在绿洲开发建设的过程应加强对湿地和水域的保护,以实现焉耆盆地的可持续发展。     

Estimating aboveground biomass in Mu Us Sandy Land using Landsat spectral derived vegetation indices over the past 30 years

Remote sensing is a valuable and effective tool for monitoring and estimating aboveground biomass （AGB） in large areas.The current international research on biomass estimation by remote sensing technique mainly focused on forests,grasslands and crops,with relatively few applications for desert ecosystems.In this paper,Landsat Thematic Mapper （TM）/Enhanced Thematic Mapper Plus （ETM＋） images from 1988 to 2007 and the data of 283 AGB samples in August 2007 were used to estimate the AGB for Mu Us Sandy Land over the past 30 years.Moreover,temporal and spatial distribution characteristics of AGB and influencing factors of climate and underlying surface were also studied.Results show that：（1） Differences of correlations exist in the fitted equations between AGB and different vegetation indices in desert areas.The modified soil adjusted vegetation index （MSAVI） and soil adjusted vegetation index （SAVI） show relatively higher correlations with AGB,while the correlation between normalized difference vegetation index （NDVI） and AGB is relatively lower.Error testing shows that the AGB-MSAVI model established can be used to accurately estimate AGB of Mu Us Sandy Land in August.（2） AGB in Mu Us Sandy Land shows the fluctuant characteristics over the past 30 years,which decreased from the 1980s to the 1990s,and increased from the 1990s to 2007.AGB in 2007 had the highest value,with a total AGB of 3.352×106 t.Moreover,in the 1990s,AGB had the lowest value with a total AGB of 2.328×106 t.（3） AGB with relatively higher values was mainly located in the middle and southern parts of Mu Us Sandy Land in the 1980s.AGB was low in the whole area in the1990s,and relatively higher AGB values were mainly located in the southern parts of Uxin.In 2007,AGB in the whole area was relatively higher than those of the last twenty years,and higher AGB values were mainly located in the northern,western and middle parts of Mu Us Sandy Land.     

基于NDVI的干旱区典型绿洲植被覆盖动态变化分析——以策勒绿洲为例

绿洲是干旱气候特有的产物,植被变化可以很好反映绿洲的展缩,而策勒绿洲是典型的干旱区绿洲。因此,文中选取策勒绿洲两个不同时期的TM影像,通过归一化植被指数和植被覆盖度像元分解模型,研究了1990~2000年策勒绿洲植被覆盖度的动态变化。研究表明:在此期间策勒绿洲植被呈退化、绿洲缩减、荒漠化加剧;最后结合自然与社会因素对植被覆盖变化原因进行详细分析,并提出相应对策。     

陕西关中地区植被指数变化多尺度分析

以关中地区遥感影像、数字高程(DEM)、地貌类型等资料为依据,运用地学信息图谱理论和方法,在RS和GIS的支持下生成关中地区1986-2007年NDVI变化图谱,并从栅格、地貌单元、坡度带及行政区划等多个尺度上,分析该区近22 a来NDVI的时空变化特征。研究表明：1986-2007年,关中地区年度NDVI]增加了20.91%,2000-2007年年均增幅约为1986-2000年的2.31倍;各地貌单元NDVI增幅表现为：黄土台塬＞黄土墚峁＞山地＞平原＞黄土塬;各坡度带NDVI]基本随坡度的增加而加大,且均呈增大态势;各地市年度NDVI增速为：渭南市>铜川市>宝鸡市>西安市>咸阳市。关中地区NDVI的时空变化是土地利用/覆被变化的结果,“退耕还林”政策的实施,促使了植被覆盖状况的改善。     

疏勒河中游土地利用动态变化分析

以疏勒河中游为研究区,利用ArcGIS9.2和ERDAS9.1平台,对1990年、2000年和2010年3期Landsat TM遥感影像进行目视解译,获取流域20年间土地利用/覆被变化遥感资料,通过土地利用动态度方法,分析流域20年主要土地利用类型的数量变化和土地利用/覆被变化的驱动力。结果表明:(1)1990-2010年间,疏勒河中游地区土地覆被类型主要为未利用地、牧草地、耕地,三者面积占研究区总面积的98.22%,20年间土地利用整体特征并未发生重大变化。(2)疏勒河中游主要土地利用类型变化发生在耕地、建设用地和牧草地,其土地利用动态度分别为13.60%、7.97%和7.68%。(3)政策和人口增长可能是促进土地利用/覆被变化的主要驱动因素。     

青海气候变化趋势及对植被生产力影响的研究

应用青海省南部三江源区、东北祁连山地及环青海湖区气象站1961-2004年气温、降水和所在地区植被地上净初级生产力资料,分析和模拟了44年来有关气候变化特征以及植被生产力与气温、降水、地理坐标参数间的关系,模拟估算了假设未来气候温暖化情景下青海植被生产力变化的可能。结果表明:44年来青海各地气温均在升高,青海北部比南部增温明显;年降水量变化平稳,但北部比南部有所增加;土壤实际蒸发散表现出明显的升高趋势;青海南部植被地上净初级生产力(NPP)逐年降低,青海东北地区相对平稳。模拟计算表明,由于青藏高原植被的生长主要受温度条件的限制,在未来气候增暖,降水不变或增加的趋势下,植被地上NPP均有所增加。     

黑河流域绿洲植被长势年内变化和最佳期分析

利用2008年黑河流域SPOT-VEGETATION NDVI数据,采用数学统计、一元线性回归方法,对绿洲植被年内长势变化的过程、速度和幅度进行了定量分析;利用空间统计方法对各地区年内长势最佳期进行了分析.结果表明:(1)绿洲植被长势在一年中呈阶段性显著:第1-18旬(1-6月)明显上升,第19-22旬(7-8月上旬)波动,第23-36旬(8月中旬-12月)明显下降.(2)绿洲植被长势变化速度具有明显的时间差异性,第14-15旬的长势速度增加最快,第27-29旬的减少最快,而且增加和减少相当的区域略具空间一致性.(3)绿洲植被长势变化的幅度也具有明显的空间差异.绿洲核心区域年内长势变化最大,向外围依次递减.(4)各区域绿洲植被长势最佳期的出现具有差异性.总体而言以出现在第22旬(8月上旬)的区域占绝对优势,其次为第20旬和第18旬等.因此在选择遥感影像时针对全流域绿洲整体的研究可以选择8月上旬的影像,而针对局部区域可以选择6月下旬、7月中旬或9月下旬的影像.