近20年黄河三角洲地区植被覆盖度时空变化及其趋势分析

[目的]探究黄河三角洲地区植被覆盖度的时空动态变化以及植被覆盖度对土地利用变化的响应机制,为地区生态保护、建设与高质量发展提供参考。[方法]基于2000—2019年的归一化植被指数(NDVI)数据和2000—2020年5期土地利用数据,采用slope趋势分析和相关性分析等方法,分析了2000—2019年东营市植被覆盖度的时空动态变化及其对土地利用类型变化的响应。[结果]植被覆盖度在东营市南部地区、黄河沿岸以及黄河故道地区较高,而北部和东部沿海地区较低。在时间上,2000—2019年东营市NDVI为0.25～0.33,植被覆盖度呈现先增加后减少的趋势,在2010年达到最高水平。在空间上,东营市植被覆盖度改善区域面积大于退化区域,其面积占比分别为44.86%,37.94%。[结论]草地和未利用土地向城乡、工矿、居民用地和水域转化是造成植被覆盖退化的主要原因。     

黄河流域甘肃段植被覆盖度时空变化及对气候因子的响应

[目的]分析黄河流域甘肃段2000—2018年植被覆盖度变化的时空演变规律,探讨该区域植被覆盖度的变化对气候的响应机制,为该区域生态环境与社会经济的协调可持续发展和进一步落实生态环境保护、建设及恢复提供科学依据。[方法]基于2000—2018年的MODIS NDVI数据、气象数据,采用线性趋势分析和相关性分析等方法,对黄河流域甘肃段植被覆盖度的时空变化特征及与气候因子之间的关系进行分析。[结果]①空间上,近19 a研究区植被覆盖度自西南向东北在不断降低,以甘南州的植被覆盖状况最好;植被覆盖度改善面积占36.64%,主要分布于兰州市北部、临夏州、定西市、庆阳市、平凉市大范围区域、天水市南部等,而退化面积占4.2%,主要集中于甘南州等地区。②时间上,研究区植被覆盖度以2013年为界呈现"先持续增加后波动减少"的变化趋势,但整体在不断增加;以平凉市的增加速度最快,平均每年增长0.96%。③研究区植被覆盖度对降水量变化的响应敏感,与降水量呈现显著的正相关关系。[结论]研究区植被覆盖度空间差异明显,2000—2018年植被以改善为主,降水是影响这些区域植被改善的有利因素,降水状况的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要。     

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。     

黄土高原植被覆盖时空变化及原因

研究黄土高原地区植被覆盖动态变化及其与人类活动和气象因子的关系对评价区域生态环境质量及生态过程具有重要意义。以黄土高原1982—2018年NDVI(1982—2011年GIMMS NDVI和2000—2018年MODIS NDVI)数据为基础,利用像元二分模型对植被覆盖度进行估算,借助植被绿度、相关分析和多元回归残差法分析了黄土高原植被覆盖度时空变化规律及其对人类活动和气象因子的响应特征。结果表明:(1)过去37年,黄土高原春、夏、秋和生长季植被覆盖度呈现升高趋势,且各季节FVC增加速率逐年升高,尤其以夏季和生长季增加速率的变化最为明显;(2)空间上,春、夏、秋和生长季FVC呈由西北向东南递增的趋势,且大部分地区呈显著上升趋势,植被呈现改善趋势的面积要大于呈现退化趋势的面积;(3)春、夏、秋和生长季人类活动对FVC主要以正面影响为主,且夏季人类活动对于FVC影响更为显著。在气象因素方面,FVC与平均气温在夏季和生长季呈现显著正相关的区域面积占比较大,FVC与总降水量在春季和秋季呈现显著正相关的区域面积占比较大。退耕还林(草)等生态工程的实施,使得黄土高原植被状态得到明显改善,但是城市扩...     

基于NDVI的延河流域时空演变分析

利用8年的MODIS NDVI构建时序数据集,分析了延河流域2003—2010年植被覆盖度的时空格局和演变规律。借鉴时空数据分析模型,以栅格像元为分析单元,对该流域研究时段的绿度变换率进行计算分析,并利用像元二分模型对2003年和2010年地表植被覆盖度进行反演。结果表明:(1)延河流域植被生长状况总体呈改善趋势,延安南部林区、宝塔区东南部以及延长县中部植被覆盖较好且较稳定;(2)安塞县中南部、延长县大部以及杏子河中游的王瑶水库周边区域植被恢复效果显著;(3)在宝塔城区和城市重点开发区植被出现退化趋势。经分析,引起该流域局部植被退化主要是由于不合理的土地利用方式以及城市开发建设造成的植被破坏。基于像元的变化趋势分析更易于体现区域NDVI时空演变的细节信息。     

川西高原植被NDVI动态变化特征及对气候因子的响应

[目的]分析川西高原2001—2017年植被NDVI动态变化特征,研究植被NDVI对气候因子的响应,为区域水土保持和生态环境保护提供科学依据。[方法]基于MOD09A1数据反演川西高原植被NDVI,结合中国气象科学数据共享服务网提供的气温和降水等资料,利用Theil-Sen media趋势分析、Mann-Kendall统计检验和Hurst指数等方法,分析川西高原2001—2017年植被NDVI的时空分布特征、变化趋势及持续性变化特征,探讨川西高原植被NDVI变化对气候因子的响应。[结果](1)川西高原2001—2017年植被NDVI均值为0.486,呈由西北向东南逐渐升高的趋势,垂直分布上植被NDVI随高程增加呈现先增加后下降趋势;(2)近17 a川西高原植被NDVI整体以0.01/10 a的速率变化,变化趋势以改善为主,改善和退化面积分别占比83.5%和16.5%;Hurst指数研究表明,川西高原植被NDVI总体变化持续性较强,反持续性较弱;(3)2001—2017年川西高原气温呈上升趋势,降水上升趋势不明显;整体上植被NDVI对气候的响应存在空间差异,研究区北部主要受气温和降水影响,西南部主要受降水影响。[结论]川西高原植被的生长受气候、地形和人类活动等因素影响,植被NDVI呈现明显空间异质性。随着生态文明建设的持续推进,近17 a植被NDVI改善面积持续增加,且未来持续性较强。     

长白山区植被覆盖度时空变化及地形分异研究

[目的] 探究长白山区植被动态变化及其与地形的响应关系,为山区生态环境保护与治理提供科学支撑。[方法] 基于MODIS NDVI与DEM数据,采用像元二分模型估算长白山区2000—2020年植被覆盖度,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、空间自相关分析及重心迁移模型,结合地形面积差异修正系数,深入解析植被覆盖度时空演变特征,并定量揭示植被覆盖变化在高程、坡度、坡向因子上的分异效应。[结果] ①时空分布上,2000—2020年长白山区植被覆盖度以0.023 7/(10 a)(p＜0.001)的速率增长并于2010年发生明显的上升突变,呈“四周高,中间低”的分布格局,整体处于较高水平。②时空变化上,2000—2020年长白山区植被改善区域面积远大于退化区域面积,呈以“高—高”模式为主的显著聚集状态,但聚集程度波动下降;21 a间植被覆盖重心整体向西南迁移。③地形分异上,长白山区植被覆盖度随海拔、坡度升高均表现为先增加后减少趋势,不同时段下海拔＜600 m,≥1 200 m及坡度＜2°,≥25°区域植被普遍呈退化趋势,海拔600~1 200 m及坡度2°~25°范围内以改善或稳定趋势为主;平地区域植被退化趋势明显,其他坡向上各变化类型差异较小。[结论] 近21 a来长白山区植被状况总体向好发展,不同高程和坡度条件下植被变化空间分异明显,而坡向对植被变化的影响并不显著。     

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...     

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。[...     

四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化遥感动态监测

[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。     

2000—2019年吕梁市植被NDVI时空动态及其影响因素分析

为了详细分析吕梁市植被生长变化与气候变化和人类活动的关系,基于吕梁市的2000—2019年逐年归一化植被指数(NDVI)数据和13个县(市、区)气象观测站年气温和降水观测数据,采用空间插值方法、空间相关性分析法和残差分析法,对吕梁市多年植被NDVI的时空变化特征进行分析,并探讨了气候变化和人类活动对吕梁市植被覆盖变化的影响。结果显示:2000—2019年吕梁市96.32%的区域NDVI呈现增加趋势,但各区域间存在明显空间性差异,中部吕梁山山区NDVI较高,东部平川地带和西部沿黄区域NDVI较小。总体而言,2000—2019年吕梁市的NDVI呈波动增加趋势,2018年达最大值。2000—2019年吕梁市NDVI与降水量和气温在年尺度上均呈正相关关系,且植被生长发育受降水的影响强于气温,全市38%的区域植被NDVI与气温-降水的复相关性通过0.05显著水平检验; 人类活动对吕梁市95%以上地区的植被生长有积极影响,表明退耕还林还草等生态修复工程对吕梁市植被覆盖增加有积极作用,生态提升效应逐渐凸显。     

气候变化下珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异

在全球气候变化背景下,为探究珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异,采用样方调查数据,MODIS/NDVI数据和气候数据,基于TS趋势分析和偏相关分析研究了珠峰保护区2000—2018年南北坡植被变化及其对气候变化的响应,并预测了其未来植被变化。结果表明：(1)总体上,保护区植被NDVI在2000—2009年呈下降趋势,2009—2018年呈上升趋势,且年内NDVI与温度相关性强于降水。(2)南坡地区NDVI值大于0.6且变化稳定,主要分布着喜马拉雅冷杉(Abies spectabilis)等高大乔木;北坡地区NDVI值小于0.4且易波动,主要分布着苔草(Artemisia younghusbandii)等灌草丛。(3)南坡地区NDVI在整个2000—2018年均呈轻微上升趋势;北坡地区NDVI在2000—2009年下降,在2009—2018年上升,且Hurst指数预测未来NDVI变化不稳定,大部分区域可能会出现下降趋势。(4)南坡地区NDVI与气候因子相关性弱,北坡地区NDVI与温度呈负相关,与降水呈正相关;北坡定日和定结县居民地附近区域植被对人类活动较为敏感。研究为当地可持续发展和...     

2000-2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

黄土残塬沟壑区范围界定及近21年来NDVI时空变化特征

为探究黄土残塬沟壑区退耕还林（草）工程等林业生态工程实施后林业资源恢复情况，以黄土高原DEM数据及2000—2020年归一化植被指数NDVI数据为基础，采用地形因子计算、水文分析、空间叠加分析等方法，划分了较为完整的黄土残塬沟壑区的范围，并利用趋势分析法、变异系数的相关理论与方法，分析了近21年来黄土残塬沟壑区NDVI时空变化特征。结果表明：（1）黄土残塬沟壑区横跨山西、陕西和甘肃3省，面积约为2.99万km²，沟壑密度为1.91~3.21 km/km²；（2）黄土残塬沟壑区NDVI从时序变化上看，全区21年总平均NDVI值为0.711，2000—2020年该区植被NDVI变化趋势呈快—慢—较快增长；从空间分布来看，植被覆盖度NDVI值总体为0.6~0.9，研究区中部地区植被覆盖度较其他地区高；（3）在时空趋势特征方面，研究区西部和东部部分地区植被覆盖改善程度明显，中部地区植被覆盖情况较为稳定；在时空波动特征方面，该区植被NDVI时序波动稳定，空间波动差异性较大，低波动区域面积占比为48.06%。整体而言，黄土残塬沟壑区主要分布在山西、陕西和甘肃3省，该区2000—2020年间植被NDVI整体呈上升态势，植被覆盖水平整体较高且波动较低，并呈持续改善趋势。研究结果可为黄土残塬沟壑区水土保持工作提供理论基础和科学依据。     

基于地理探测器的西南岩溶槽谷区近20年

植被覆盖度变化及其与驱动因子关系的研究是开展大规模植被恢复效益评估的基础,而目前对西南槽谷地区植被绿化的时空变化模式及其驱动因素的认识并不明晰,不利于进一步生态建设。基于2000—2018年西南槽谷区NDVI、气温、降雨、DEM、土地覆被和人口密度数据,应用线性趋势回归分析和Hurst指数分析等方法以及地理探测器模型,探究了西南槽谷区植被覆盖的时空变化特征和驱动因素,预测未来变化趋势。结果表明：（1）近19年来NDVI范围介于0.79~0.84,总体呈波动上升趋势,岩溶区植被NDVI （0.003 17/a）年增长率显著高于非岩溶区（0.002 60/a）。（2） Hurst指数分析结果表明,西南槽谷区的植被NDVI主要以上升趋势为主,但其中64.31%在未来呈现退化趋势,植被保护形势较为严峻。（3）岩溶区植被NDVI与温度变化之间存在负相关关系（R=-0.040）,而非岩溶区为正相关关系（R=0.013）。残差分析结果表明,人类活动促进89.60%的区域植被NDVI增长。（4）在整个岩溶槽谷地区,土地覆被类型和气温是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在25%以上,各因子的交互作用明显高于单因子作用。总体来看,人类活动对槽谷区植被恢复具有明显的积极影响。     

滇西南植被覆盖度动态变化特征及其驱动力分析

为了探究滇西南植覆盖度动态变化及与气候因子的关系,以便于推动滇西南植被资源保护以及可持续发展。基于滇西南2000—2020年MODIS NDVI数据以及同期气象数据,运用像元二分法、转移矩阵、线性趋势分析、相关分析和残差分析等方法进行了分析。结果表明:(1)滇西南近21 a低植被覆盖度逐渐向高植被覆盖度转化,2000—2020年滇西南植被覆盖度整体呈现改善趋势。(2)滇西南近21 a年累计降水量以94.18 mm/10 a的趋势减少; 年均气温以0.78℃/10 a的趋势上升。(3)滇西南植被覆盖度主要与气温变化关系更密切,其中FVC与气温正、负相关面积占整个研究区比例分别为58.47%,41.53%; 与降水量正、负相关面积占整个研究区域比例分别为41.22%,58.78%。(4)气温驱动为滇西南植被覆盖度的主要驱动因素,占研究区域面积的2.94%; 降水量驱动区域所占1.76%; 受气温和降水量共同驱动区域所占2.66%。(5)近21 a滇西南残差值以0.021/10 a的速率波动上升。2000—2020年滇西南人类活动对植被的影响由负到正,其中2009年为由负到正的转折点。     

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。