贵州省北盘江流域2000-2018年NDVI变化及其与地形梯度、人口分布的关系

[目的] 研究贵州省北盘江流域NDVI变化及其与地形梯度、人口分布的关系,为喀斯特地区植被恢复、退耕还林开展、国土空间优化整治等提供科学参考。[方法] 采用2000—2018年贵州省北盘江流域NDVI数据,分析其时空变化特征及与海拔、坡度、人口密度等影响因素的相互关系。[结果] ①2000—2018年北盘江流域NDVI值总体呈上升趋势,且年均增长稳定,植被呈现不断恢复的趋势。②2000年北盘江流域NDVI空间分布在东南部最高,在西北部最低,NDVI高值在中部地区分布较为破碎,至2018年各地区NDVI值差距显著缩小,其中在西北部和中部NDVI低值区转变最为明显。③2000—2018年北盘江NDVI显著减少、轻微减少及轻微增加的地区面积较少,面积比例不足10%;而显著增加地区面积为19 986.04 km²,比例为90.93%。④2000—2018年,北盘江流域NDVI的海拔效应表现为阶段变化特点,其中2000—2010年NDVI值随着海拔的上升总体呈现下降趋势;2010—2018年NDVI值随着海拔的上升总体呈现上升趋势;NDVI值随坡度增加表现为上升—下降趋势;而NDVI值随人口密度增加呈降低趋势。[结论] 地形因子奠定植被生长条件,而社会和人为因子对NDVI值变化影响较大。     

盐池县荒漠草原人工植被重建对区域生态系统蒸散的影响

[目的]研究荒漠草原人工植被重建对区域蒸散的潜在影响,旨在为区域生态恢复重建提供理论依据。[方法]基于2001—2018年MODIS ET和NDVI产品,利用趋势分析、相关分析和分区统计等方法,以宁夏回族自治区盐池县为例,研究了荒漠草原人工植被重建对区域生态系统蒸散的影响。[结果]①2001—2018年盐池县NDVI整体呈上升趋势,增长幅度为0.006 0/a,98.55%的区域显著上升。②2001—2018年均蒸散量(ET)为266.73 mm,空间上表现为西南高于西北的特征,近18 a盐池县蒸散量显著上升(p0.01),增长幅度为6.27 mm/a,全县区域内ET均达到了显著上升趋势。③盐池县大面积人工植被重建后,ET显著升高,ET与NDVI呈显著正相关。ET与NDVI的变化趋势相关性为0.76(p0.01)。④在盐池荒漠草原地区,人工植被重建造成的植被结构变化导致生态系统蒸散量更大,消耗更多的水分,同时也使ET增长速率加快。[结论]盐池荒漠草原人工植被重建提高了区域NDVI值,也增强了生态系统的ET,水分消耗的加剧将影响生态系统的稳定性。     

2001—2018年雅砻江流域植被NDVI时空动态及其对气候变化的响应

为了了解雅砻江流域植被覆盖变化及其对气候的响应,基于MOD13Q1和气象数据,采用趋势分析和偏相关分析等方法,分析了2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI的时空变化特征,探讨了NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:(1)2001—2018年雅砻江流域NDVI均值为0.66,呈东南向西北逐渐下降趋势,并随海拔的升高呈先增后减趋势;(2)2001—2018年雅砻江流域NDVI整体以0.003/10 a的速率波动上升,NDVI增加面积(63.97%)大于减少面积(36.03%); 2001—2018年雅砻江流域生长季的气温上升趋势显著,降水上升趋势不明显,流域上、中游气候向暖湿方向发展;(3)整体上NDVI受气温影响大于降水,与气温呈正相关关系,与降水呈负相关关系; 空间差异明显,上游受气温和降水共同影响,中、下游大部分地区受降水影响。整体而言,雅砻江流域被的生长受地形、气候和人类活动等因素影响,近18年植被NDVI改善面积持续增加。     

海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析

[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(FVC)的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护、建设与可持续发展提供参考。[方法]基于MODIS NDVI遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M-K显著性检验分析了2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力。[结果]2001—2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10 a, 2011年之后增速减缓。空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低。改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%。海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上。对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例。[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例。     

新疆不同土地利用类型WUE的时空变化及其对气候因子的响应

水分利用效率(WUE)是衡量植被耗水能力的重要指标。利用MODIS产品并结合土地利用类型和气象数据,对2001—2014年不同土地利用类型下的植被水分利用效率的时空变化特征及其对气候因子的响应进行了研究。结果表明:(1)从空间上看,相较于其他土地利用类型,耕地年均WUE绝大部分区域在1.2 gC/(m~2·mm)以上,而未利用地年均WUE基本处于0.6～1.2 gC/(m~2·mm),集中分布在准噶尔盆地。(2) 2001—2014年新疆地区各土地利用类型WUE整体上呈增加趋势,其中沼泽WUE增加比较显著。(3)新疆地区草地和未利用地月均WUE呈现出先增高后降低的"单峰型"分布格局,而沼泽和耕地年内WUE都呈现出"双峰型"分布格局。林地年内WUE在5—9月份变化较小。(4)从整体上看,各土地利用类型WUE与降水、平均风速和平均湿度呈显著负相关的区域要明显大于显著正相关的区域,而日照时数则相反。除未利用地之外,其他土地利用类型WUE与气温呈显著正相关性的区域要明显大于显著负相关性的区域。     

黄河流域植被指数对气候变化的响应及其与水沙变化的关系

[目地]研究流域植被对气候变化的响应及其与水沙的关系,为黄河流域生态环境政策调整提供科学依据。[方法]基于归一化植被指数(GIMMS NDVI)、气温、降水和径流量、输沙量数据,利用线性回归和相关分析方法分析了黄河流域NDVI时空变化和对气温与降水的响应,及其与径流量和输沙量关系。[结果]①1982—2015年黄河流域及上、中游流域NDVI均呈显著线性增加趋势,中游流域增速最快,显著增加区域面积也最大。②1982—2015年黄河流域NDVI与年平均气温、年降水量呈显著正相关面积分别占22.39%和21.99%,集中分布在中北部区域。③2000—2015年黄河流域总体和上游流域年径流量均表现出增加趋势,上游和中游流域输沙量呈下降趋势。黄河流域水沙关系变化是多种因素共同作用的结果。[结论]气候变化背景下黄河流域1982—2015年植被总体呈改善趋势,但具有明显空间差异特征,植被变化与河流径流和输沙变化关系尚待进一步研究。     

1990—2019年澄碧河流域NDVI时空动态及驱动因素分析

为了解西南喀斯特流域的植被恢复状况及其驱动因子,以澄碧河流域为例,基于GEE平台和1990—2019年研究区Landsat遥感影像,采用Sen+Mann-Kendall趋势、偏相关等方法,分析了澄碧河流域归一化植被指数(NDVI)时空演变特征与驱动力。结果表明:1990—2019年澄碧河流域NDVI总体呈波动上升趋势,年平均增速为0.004 6,植被呈显著改善的区域占87.09%; 不同土地利用类型下,NDVI均值排序为常绿灌木地>常绿阔叶林>常绿针叶林>落叶阔叶林>旱地>草地>水田; NDVI随海拔上升呈先增加再缓慢下降再缓慢上升的趋势,随坡度的增加呈先缓慢上升再缓慢下降的趋势; 澄碧河流域88.88%区域NDVI与气温具有正相关关系,其中显著正相关占20.75%,与降水量变化相关性较小,仅有1.14%区域通过p<0.05显著性水平检验。总体而言,澄碧河流域植被得到显著改善,温度变化和人类活动一定程度上促进了流域植被的生长。     

2001-2018年西南地区NDVI变化特征及影响因素

[目的] 研究西南地区人为和自然因素影响下的NDVI动态特征,为该区天然林保护政策的科学实施提供依据。[方法] 利用2001—2018年MODIS NDVI数据、土地利用数据、气候数据,结合Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall趋势检验等,探讨人为和自然因素下西南地区植被动态变化。[结果] ①各类型植被NDVI均逐年递增,增速最快的是农用地和稀树草原。岷江—乌蒙山以东是NDVI高值区和显著改善趋势区;加上云贵高原南缘,显著改善趋势区占总面积的67.09%。②天然林保护、退耕还林/还草的林业政策促使低NDVI植被向高NDVI植被转变是西南地区NDVI增加的原因之一。其中贡献度最大的是稀树草原类型向森林类型的转化,2001—2018年转化面积达73 693 km²,净转化率逐年提高,主要分布在岷江—乌蒙山以东。③气温与不同植被NDVI的正相关性大于年降水量,在岷江—乌蒙山以东,NDVI与气象要素的正相关性都较高。在气温上升、降水量增加的条件下,41.8%的NDVI增长与气温和降水有关,二者的贡献率分别为32.35%和14.54%。[结论] 随着20世纪末以来的天然林保护政策实施以及暖、湿化区域气候变化等人为和自然因素影响,2001—2018年西南地区NDVI持续增加,这种增加特征在岷江—乌蒙山东、西两侧表现差异,东侧森林增加面积、NDVI改善趋势普遍高于西侧。     

2001-2018年贵州省NDVI时空演变及其对气候变化和人类活动的响应

[目的]研究贵州省植被覆盖对气候变化和人类活动的响应程度,为区域生态环境建设提供理论依据。[方法]选取2001-2018年MODIS13 A1影像,结合气象数据,利用线性趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了贵州省18年间NDVI的时空变化特征,探究了NDVI对气候变化的响应规律以及人类活动对NDVI的影响。[结果]①2001-2018年贵州省NDVI呈现显著上升趋势,增长速率为0.0053/a,空间上极显著增加和显著增加区域面积分别占研究区域的52.80%和16.80%。②2001-2018年贵州省气候向暖湿方向发展,NDVI与气温和降水呈正相关关系,且NDVI对气温的敏感性高于降水。③月尺度上NDVI对气温的响应不存在滞后性,对降水响应存在一个月滞后性;NDVI与气候月尺度相关性高于年尺度。④人类活动对贵州省植被覆盖作用日益增强,对NDVI贡献度为72.30%。[结论]人类活动对NDVI的影响大于气候变化,贵州省植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果。     

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。     

山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应

[目的]了解山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应关系,对该流域生态保护、修复和高质量发展具有重要的意义。[方法]基于1998—2018年NDVI数据,利用NDVI变化趋势、变异系数、空间自相关等方法,对山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化特征及其与气温、降水的关系进行分析。[结果]不同土地利用类型NDVI变化趋势均呈向好态势,草地和林地覆盖状况优于整体水平。NDVI在空间上整体呈南北纵列、高低相间的分布格局,吕梁山和太岳山—中条山高,西部高原丘陵区和汾河谷地低。NDVI变化趋势的空间异质性显著,植被以显著改善为主。林地改善趋势的稳定性最好。NDVI表现出明显的空间集聚性特征,其中耕地NDVI变化趋势聚集特征最明显。不同土地利用类型NDVI对降水的敏感性强于气温。[结论]山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化差异显著,并对气温和降水存在响应关系,此研究将为该流域生态保护和建设提供更精准的植被恢复数据及其和气温、降水关系的基础资料。     

西南高山亚高山区植被活动变化的气候驱动效应与可持续性

[目的]探究西南高山亚高山区植被活动变化的驱动因素及可持续性,可为其生态系统管理提供一定的科学依据。[方法]基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象数据,用线性回归、Hurst指数、相关分析等方法分析了西南高山亚高山地区植被活动的时空变化特征、植被活动的稳定性和可持续性及对气候变化的响应。[结果](1)研究区以NDVI为代表的植被活动整体上显著增强,其中相对稳定的区域占63.69%,显著增强的区域占25.06%,显著降低的区域占2.73%。在植被类型中,落叶阔叶林的显著绿化趋势最强,而灌木的显著褐化趋势最强,草地对气候变化的敏感性高于林地。植被活动显著增加的区域主要分布在区域东北部的嘉陵江和岷江等地。(2)变异系数(CV)表明NDVI整体稳定性较强,从植被类型看,阔叶林和混交林的稳定性较高,农田的稳定性最低。(3) Hurst指数分析表明,植被活动趋势呈反持续的比例为69.47%,植被活动趋势呈可持续的比例为29.88%,研究区植被总体出现弱反持续性特征,在未来,植被活动增强的趋势有降低或反转的风险;(4)气候驱动因子分析表明,西南高山亚高山区温度对植被的影响占主导,即温...     

台湾省植被NDVI随海拔高度的变化及其气候响应

[目的]揭示台湾省陆地植被生态系统随海拔高度的变化趋势及其响应程度,为区域可持续发展、生态环境保护提供理论依据。[方法]基于台湾省1998—2018年SPOT/VEGETATION NDVI卫星遥感数据、气象及DEM数据,结合相关分析法、回归分析法等数理统计方法,对气候变化下的台湾省植被归一化植被指数(NDVI)变化趋势及区域响应进行了分析。[结果] 1998—2018年台湾省植被NDVI均值增长率为5.09%;台湾省不同高程范围所占的面积比例差异较大,500 m区域的面积比例高达52.49%,3 600 m区域的面积比例仅为0.01%,且NDVI均呈现较低值,分别为0.72和0.73;1998—2018年台湾省海拔除3 600 m外,其他海拔高程范围NDVI均值增长明显(p0.001);在500～3 600 m高程范围内,NDVI年均值与气温、降雨相关关系显著(p0.05)。[结论]海拔越高,植被生长状况对降雨的变化较气温更为敏感。     

黄河流域植被变化和产水服务的时空特征分析

[目的]黄河流域是我国重要的生态保护屏障,但其生态环境脆弱,研究黄河流域植被变化与产水服务之间的关系,为其生态建设和高质量发展提供保障。[方法]基于NDVI数据和InVEST模型,采用趋势分析和相关分析方法,将植被变化与水源供给服务相结合,对2001—2020年黄河流域NDVI与产水服务的时序变化和空间特征进行分析,研究NDVI与产水服务的趋势变化和相互关系。[结果](1)黄河流域NDVI与产水深度均呈现增加趋势,增速分别为0.05/10,18.215 mm/10 a, NDVI以明显增长为主,产水深度则以不明显增长为主,此外,流域产水量也不断增长。(2)NDVI与产水深度联系紧密,二者在时间上呈显著正相关,相关系数为0.75(p<0.01),空间上表现出东北正相关-西南负相关的空间分化。(3)较高植被覆盖度下产水深度增加速率最高,不同植被覆盖度下NDVI与产水深度均以正相关为主,但随着植被覆盖度增多,NDVI与产水深度的负相关比例不断增加,表明目前各类植被覆盖度下NDVI对产水的影响均是积极的,但随着植被覆盖度增加,其对产水深度的消极影响也不断增加。[结论]黄河流域NDVI与产...     

黄土高原植被水分利用效率对气候和植被指数的敏感性研究

生态系统水分利用效率(water use efficiency,WUE)连接了碳循环和水循环,是碳水耦合的重要参数。全面深入理解WUE的时空分布及其影响因素对预测陆地表面-大气相互作用和陆地生态系统的动态变化至关重要。该文基于大尺度遥感归一化植被指数(normalization difference vegetation index,NDVI)以及温度和降水栅格数据,采用中分辨率成像光谱仪的总初级生产力和蒸散产品计算2000—2014年黄土高原生态系统WUE,运用岭回归探究黄土高原WUE对温度、降水和NDVI的敏感性。结果表明:1)沿西北-东南随降水量的增加,黄土高原多年均WUE逐渐降低,且黄土高原西南部高海拔地区WUE最低;同时,WUE的年际变化明显,以2011年为转折点,2012—2014年WUE明显高于其他年份。2)WUE对温度的敏感性在整个黄土高原呈现正值,WUE对降水和NDVI的敏感性存在阈值效应,即小于500mm降水量,WUE随降水和NDVI的增加而升高,超过550mm降水量,WUE则随降水和NDVI增加而降低。3)草地和灌丛WUE与NDVI正相关,森林WUE与NDVI负相关;灌丛WUE对温度和降水的敏感度明显高于森林和草地。     

2000-2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化及其驱动因素分析

植被是陆地生态系统的重要构成,研究植被变化规律及影响因素有助于加强区域植被生态保护和可持续发展。基于SPOT NDVI和气象数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法对2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化特征及其驱动因素进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI总体以0.008 6/a的速率呈极显著增加趋势,不同地域NDVI增速为陕北(0.010 9/a)>关中(0.005 3/a),不同土地利用类型NDVI增速为草地(0.011/a)>耕地(0.008 1/a)>林地(0.007 8/a)。(2)植被NDVI呈增加趋势的面积占比为86.19%,其中显著增加的面积比例为81.90%,陕北(91.87%)>关中(66.91%),林地(97.48%)>草地(90.38%)>耕地(69.78%)。(3)偏相关分析发现90.24%的区域植被NDVI与年降水量以正相关关系为主,66.3%的区域植被NDVI与年均温呈正相关关系。(4)研究区植被NDVI变化受到气候变化、人类活动以及二者共同作用的影响,占比分...     

基于CASA模型探究泾河流域植被NPP时空动态及其对气候变化的响应

植被NPP是判定生态系统碳源/碳汇及调节生态过程的主要因子,基于CASA模型估算NPP,探究时空尺度NPP的变化及其对气候变化的响应状况,可了解泾河流域植被恢复状况并为流域生态环境改善提供科学参考及建议。以泾河流域为研究区域,基于2000年、2009年、2018年MODIS NDVI数据、气象数据与植被分布数据等,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)对2000年、2009年及2018年流域NPP进行了估算,探究流域内NPP时空动态及其对气候变化的响应,并分析了各植被类型下NPP分布规律。结果表明:(1)时间尺度上,2000年、2009年及2018年泾河流域NPP均值分别为521.81 gC/(m²·a),664.77 gC/(m²·a),719.78 gC/(m²·a),年际变化呈增长趋势; 月际变化曲线呈单峰型,4—8月呈较强上升趋势,8月后逐渐下降; 各季节的NPP均值由高到低依次为夏季>秋季>春季>冬季。(2)空间尺度上,NPP分布存在一定的地域差异性,水平方向呈“南高北低”的特点; 垂直方向上,NPP值随海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。(3)不同植被类型下NPP均值存在明显差异,其中常绿阔叶林年均NPP值最高,为1 544.50 gC/(m²·a)。(4)气候变化背景下,NPP主要受气温与降水的影响,且降水为主导因素。研究结果表明泾河流域NPP呈增加趋势,即植被覆盖情况在逐步改善; 流域北部植被覆盖状况仍有待改善,建议加大退耕还林政策实施力度,加大果树、茶树等防护型林地的种植; 且该流域NPP对降水的响应强于气温,故可加大植树造林恢复植被的力度,也可修建水库和水利工程,退田还湖,并加大湿地保护,从而保证空气湿度,增加降水,改善植被覆盖,实现人与自然和谐共生。