2000-2020年湟水流域植被NDVI变化及其驱动力分析

探究湟水流域植被NDVI时空变化及其驱动因素将有利于地区生态环境的恢复和区域可持续发展。基于多源遥感数据和社会经济数据,利用趋势分析法和皮尔逊相关分析法探究2000—2020年流域植被NDVI时空变化特征,并借助地理探测器分析自然和人为驱动因素对流域内植被空间分异及变化的影响力。结果表明:(1)2000—2020年流域植被NDVI值整体呈现上升趋势,平均增速为0.003 8/a,其中湟水沿岸及下游部分上升趋势最为明显,同时新兴城镇与"引大济湟"工程区存在明显的下降趋势。(2)整个流域内,气温和高程是影响植被NDVI空间分异的主要因素;高程、土壤和植被类型是影响植被NDVI空间变化的主要因素。(3)各驱动因素间的交互作用解释力均高于单因素,呈现出非线性增强与双因子增强的情况,气温与地貌交互作用解释力最高,达到71.6%,对植被NDVI空间分异的解释力最强。(4)流域植被NDVI空间分异及变化受自然因素与人为因素的共同影响,且自然因素的影响起主导作用。随着人们环境保护意识显著提升与地区生态工程逐步落实,流域植被覆盖情况正在转好。     

中国丝绸之路经济带沿线植被覆盖变化及自然影响因素分析

该研究基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine, GEE)共享的遥感数据及对地分析,在线访问MOD13 Q1数据,采用一元线性回归法、最大合成法(Maximum Value Composite, MVC)和均值法,分析2000-2018年中国丝绸之路经济带沿线省份的植被覆盖时空变化趋势;并利用地理探测器模型定量分析不同自然因子对植被覆盖变化的影响。结果表明:1)2000-2018年植被覆盖变化时空差异显著,空间变化趋势以改善为主,且改善区域主要在广西、重庆、陕西、宁夏及甘肃南部;2)NDVI年最大值(NDVImax)和NDVI生长季均值(NDVISeaAvg)随时间变化均呈显著的波动增加趋势(P0.001);3)年均降水量、湿润指数、植被类型和土壤类型是NDVImax空间分布的主要驱动因子,解释力分别为0.776、0.764、0.762和0.505;4)各自然因子存在促进植被生长的最适宜范围或特征,不同自然因子之间的交互作用为双因子增强或非线性增强。研究结果有助于理解自然因子对植被覆盖变化的影响及其驱动机制,为合理利用土地、有效保护生态环境提供科学参考。     

农牧交错带辽河流域2010-2019年植被覆盖变化及驱动因素分析

农牧交错带是中国北方重要的生态屏障,厘清其内部植被变化特征及驱动机理对区域生态建设和环境保护具有重要战略意义。虽然一些学者对辽河流域植被变化的特点和影响因素进行了研究,但植被变化是一个复杂的过程,部分研究只考虑了单因素对流域内植被变化的影响,而没有充分探讨因素之间交互作用对植被的复杂影响。该研究基于MOD1S NDVI数据,采用因子回归和因子交互相结合的方法,从区域和整体角度分析了2010-2019年自然和社会经济因素对辽河流域植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）变化的影响。研究结果表明：1）2010-2019年辽河流域FVC整体呈上升趋势,10年平均FVC值为0.68,植被覆盖水平整体较高。植被覆盖度上升趋势为从大到小依次为牧区、农区、半牧区。2）自然因素对全流域植被变化的解释力大于人为因素,其中降水的解释力最为显著。同时,植被变化和降水变化存在明显的同步性,此趋势在牧区最为显著。3）多数因子对植被覆盖变化的影响呈现出相互促进和非线性增强的特点,不存在完全独立因子。整个流域最大的三组交互作用因素是降水∩温度、降水∩高程、降水∩风速。在牧区和半牧区,自然因素的交互作用对植被变化起主导作用,而在农区则是自然和人类活动共同作用,显著影响了植被变化。4）降水梯度影响了辽河流域植被覆盖空间异质性的解释程度。随着降水的增加,其他环境因子与FVC的拟合效果越来越好。农牧交错带植被空间覆盖异质性显著,受自然和人类活动多种因子交互作用,自然因子强于人类活动,降水在全流域及各分区植被变化中起到了关键作用。该区域植被保护应因地制宜,分类施策,以自然恢复为主,降低人为扰动,辅以合理生态工程建设。     

2000—2020年延安市植被覆盖时空变化及其影响因素

[目的] 对陕西省延安市植被覆盖时空变化特征及其与气候变化和人类活动之间的关系进行研究,为该市评估生态环境效益和生态环境建设提供科学支持。[方法] 基于MODIS-NDVI和气象等相关数据,采用线性趋势分析、相关性分析和残差分析对延安市2000—2020年植被覆盖时空变化特征及其影响因素进行研究,并用地理探测器分析不同因子对植被覆盖变化的影响以及各因子之间的交互作用。[结果] ①2000—2020年延安市植被NDVI总体呈上升趋势,增速为10%/10 a,快于同期三北防护林植被覆盖的平均增速。②延安市植被覆盖状况不断优化,呈现改善的面积占99.64%,其中明显改善的面积占97.85%,呈现退化趋势的范围比例极少。③受水热分布的影响,延安市呈现“东高西低,南高北低”的植被分布格局。④延安市植被NDVI与降水的相关性要显著强于气温,与气温的相关系数分布在-0.60~0.70,其中呈正相关的面积占47.52%;与降水的相关系数分布在-0.23~0.91,其中呈正相关的面积占99.62%; ⑤延安市退耕还林还草等生态恢复工程的有效实施对植被状况改善最为显著,降水作用次之,气温和自然地理因素作用较小,多影响因子对延安市植被覆盖变化的交互作用表现为非线性增强或双因子增强。[结论] 延安市是黄土高原腹地中心城市,植被覆盖受气候和人类活动影响较大,未来在生态建设背景下,要立足于不同区域的资源禀赋,人为因素合理参与,因地制宜地采取相应的管控和补偿措施,以期达到植被NDVI持续改善的效果,进一步增强其生态效益。     

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...     

新疆玛纳斯河流域植被变化的特征与归因

植被覆盖是旱区生态环境状况的重要表征和直接反馈。气候变化和人类活动干扰加剧的背景下,亟需明确植被覆盖的变化状况和归因,但当前研究缺乏对各驱动因子贡献率的量化。为此,选取新疆玛纳斯河流域为研究区域,基于1982—2015年NDVI和气候数据,在分析植被时空变化格局的基础上,量化了气候变化和人类活动的贡献率。1982—2015年,流域年均NDVI值呈东高西低、北高南低的空间分布格局。34年间NDVI呈显著上升趋势（+0.60%/10 a）,但存在年际变异;1995年发生突变,1982—1995年NDVI显著上升（+1.50%/10 a）,而1996—2015年显著下降（-0.40%/10 a）。较1982—1995年,1996—2015年的植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,其对植被变化的贡献率分别为52%和48%。采取的贡献率量化方法有效地甄别了不同因子对植被变化的影响,量化的结果表明玛纳斯河亟需采取措施进行植被管理以提升其生态环境状况。     

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。     

2000—2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制

[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据。[方法]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候、地形、土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000—2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析。[结果](1)2000—2020年阿克苏河流域NDVI呈显著增加趋势,增速为0.003 2/a,且人类活动区增速显著大于非人类活动区。(2)潜在因子对NDVI变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区NDVI变化重要驱动因子,海拔、土壤类型、距冰川积雪距离、距水体距离是非人类活动区NDVI变化重要驱动因子。因子间交互作用可以提高对NDVI变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对NDVI变化的解释力最强;背景因子、距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区NDVI变化的重要因子组合。(3)2000—2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地、林地、灌木地、人造地表面积显著增加。[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N...     

黄土高原植被覆被时空动态及其影响因素

为探究黄土高原植被覆被时空分布与动态变化及其与气候和人类活动的响应机制,基于趋势分析、偏相关性分析和残差分析等方法,利用2000—2015年黄土高原MODND1T/NDVI植被遥感数据、同期气象数据及ESA CCI-LC植被覆被分类数据,根据气候和人为因素对植被覆盖变化的驱动贡献,(1)分析了黄土高原NDVI分布格局、变化趋势及其驱动因素。结果表明：(1)黄土高原NDVI由西北向东南呈递增趋势,具有明显空间异质性分布特征。16年间NDVI呈显著增加趋势,平均递增速率0.010 2/a,波动范围介于0.54～0.71。(2)黄土高原NDVI变化趋势与降水有较强相关性,两者偏相关系数为0.53。(3)黄土高原不同季节NDVI均呈整体增长趋势,春季NDVI与降水呈显著正相关关系,降水是决定春季所有植被类型覆盖变化的最直接因素。(4)残差分析表明,人类活动对黄土高原NDVI的波动影响较大,是黄土高原植被覆盖变化的重要驱动因素。综上,黄土高原16年间植被覆被明显增加,降雨是黄土高原植被生长发育的主要限制因素,人类活动通过退耕还林等生态修复措施对黄土高原植被覆被带来明显改善。     

川西北高原区植被覆盖变化及驱动力

[目的]了解川西北高原区植被覆盖变化规律及驱动力，为区域植被保护与恢复建设提供理论参考。[方法]以MODIS NDVI为基础数据，结合Sen氏趋势、Manna-Kendall检验及Hurst模型完成该地区近20年空间分布特征、趋势变化和未来可持续状态分析，以地理探测器对其驱动力进行探索。[结果](1)该地区植被覆盖整体表现为东部相对较好；(2)全时段内，全域80.56%的地区植被覆盖变化趋势为无显著改变，显著改善地区全域面积占比为17.80%;(3) Hurst指数表明，未来全域植被覆盖整体将处于无显著改变的发展状态；(4)高程、年均气温和土壤类型的单因子解释力均在30%以上，它们是驱动植被覆盖分布格局差异形成的主要因素，各因子交互协同作用均为增强效果，各因子适宜植被生长的区间或类型也存在明显差异；(5)自然因素主导了区域植被覆盖空间分布总体格局的形成，而土地利用类型则是驱使其动态变化的关键因素。近20年内，川西高原区植被覆盖变化规律显著，自然因素主导了区域植被覆盖的空间分布格局。[结论]近20年研究区植被覆盖变化规律明显，自然因子虽然主导了植被覆盖的空间布局，但是对其格局变化产生驱动...     

沱江流域土壤侵蚀动态变化及驱动力分析

为了解沱江流域土壤侵蚀的动态演变规律及驱动机制,以沱江流域为研究区,基于GIS和RS技术,运用RUSLE模型测评流域2000—2018年的土壤侵蚀,对其时空动态演变规律进行了探索分析,并结合海拔、坡度、植被覆盖度、地形地貌、土地、降雨、GDP、人口等影响因子,借助地理探测器对其土壤侵蚀进行了定量归因研究。结果表明:(1)沱江流域土壤侵蚀以微度侵蚀为主,主要分布于低矮的平原和坡耕地地区;2000—2018年,微度侵蚀等级比例随时间在逐渐增大,2018年相比2000年增加了7.03%,剧烈侵蚀等级比例随时间在逐渐减小,2018年相比2000年减小了2.00%。(2)以2010年为分界点,2000—2010年和2010—2018年土壤侵蚀等级微度的变化稳定率都大于75%,两个时间段内土壤侵蚀强度等级降低的范围均大于侵蚀等级升高的范围。(3)地理探测器结果表明,不同影响因子对土壤侵蚀的解释力具有差异性,解释力最强的为坡度,达到48.32%,因子间交互作用均能增强对土壤侵蚀的解释力,坡度与土地利用、坡度与降雨量的交互最为显著,交互作用解释力分别达到61.58%,52.32%,风险探测表明坡度大于...     

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。     

1999—2018年黄河流域NDVI时空变化及驱动力分析

为了探究黄河流域NDVI时空变化及其驱动力,基于SPOT NDVI遥感数据,采用趋势分析、空间转移矩阵分析了1999—2018年黄河流域NDVI时空变化特征,并采用地理探测器模型对黄河流域NDVI空间分异特征与驱动力进行解释。结果表明:(1)从NDVI像元尺度的时间变化趋势来看,1999—2018年黄河流域NDVI变化趋势以极显著缓慢增长为主,占整个流域面积的53.12%,整体变化趋势向好,但可持续性不强; 极显著较快增长和快速增长的区域占15.47%,主要位于山西西部吕梁山脉和陕西北部黄土高原。(2)从NDVI空间变化特征来看,20 a间,植被覆盖度保持稳定的区域占31.6%,持续增加的占65.99%。(3)黄河流域的NDVI空间差异主要由年平均降水量、湿润指数、干燥度、土壤类型所决定,其因子解释力均超过30%,这表明气候因素仍然是影响黄河流域NDVI的主导因素。绝大多数驱动因子间交互呈现相互增强或非线性增强,交互解释力最强的是年平均降水量和土地利用,q值为0.704。只有年平均降水量与土地利用类型交互及高程与人口密度的交互是相对独立的。     

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。     

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。     

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...     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

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。     

黄河中游地区生态恢复对流域水资源的影响

[目的] 研究黄河中游地区生态恢复对水资源的影响,为流域生态保护和高质量发展提供科学依据。[方法] 利用GIMMS NDVI、ET、土壤水分、地表径流等相关水文数据,基于趋势分析和双累积曲线等方法,探讨生态恢复前后黄河中游地区蒸散发、土壤水分、地表径流的时空变化特征。[结果] 1982-2018年,黄河中游地区植被覆盖度增加了29.72%;在黄河中游地区植被覆盖度增加1%,蒸散发量增加了3~4 mm;在生态恢复区土壤水分呈下降趋势,下降速率为0.001 3%/a;各站点的平均径流量在1961-2018年呈逐年下降趋势,以生态恢复为代表的人类活动对径流量下降起到重要作用。[结论] 由于生态恢复和暖干化的气候背景,黄河中游水资源严重短缺。建议后续黄河中游生态恢复综合考虑水资源,减少人为干扰,以自然植被恢复为主。