2000—2019年若尔盖高原植被净初级生产力时空动态变化及其与气候因子的关系

基于2000—2019年逐年MODIS–NPP数据和逐月气温、降水数据,采用一元线性回归和偏相关分析等方法,研究了若尔盖高原植被NPP的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：若尔盖高原植被多年平均NPP为366.55 gC/(m²·a),呈东高西低的态势;2000—2019年植被平均NPP总体上以1.66 gC/(m²·a)的增加速率呈波动上升的趋势,植被NPP呈上升趋势的面积占整个高原面积的95.75%。不同生态系统类型间植被多年平均NPP存在差异,森林生态系统>湿地生态系统>草地生态系统;年际增长速率也有所不同,湿地生态系统>草地生态系统>森林生态系统。若尔盖高原植被NPP与降水量总体上呈现弱的负相关关系,表明降水量并不是影响若尔盖高原植被NPP的主导气候因子;若尔盖高原植被NPP变化主要受气温的影响,气温是若尔盖高原植被NPP变化的主要驱动因子。此外,还发现年均最高温、年均最低温对若尔盖高原植被NPP变化的影响不同,年均最高温对若尔盖高原植被NPP的影响更为显著。     

内蒙古中部植被覆盖度监测及气象驱动力分析

内蒙古中部农牧交错区域生态系统比较脆弱,气候影响下的植被覆盖度变化和气象驱动力是该地区生态系统变化的主导因子。基于遥感MOD13 A2获取内蒙古中部2000-2012年归一化植被指数(NDVI)数据,监测近13年内蒙古中部植被覆盖度变化,并对与植被生长相关的气象因子进行相关性分析。结果表明,2000-2012年内蒙古中部平均植被覆盖度在波动中呈现缓慢增长的趋势,平均每年增长1.29个百分点;覆盖度变化与年降雨量和7、8月降雨量呈极显著正相关,与7、8月平均温度呈显著负相关,与年均温度、风速相关程度低。     

津巴布韦近20年植被覆盖度时空动态变化特征研究

植被覆盖度是反映生态环境的重要指标，津巴布韦是中国“一带一路”上重要合作伙伴，对津巴布韦植被覆盖度进行监测对区域内生态环境经济建设具有重要意义。基于MODIS NDVI数据，采用像元二分法、趋势分析、Hurst指数等方法从时空角度分析了津巴布韦近20年植被覆盖度动态变化特征。结果表明，总体上津巴布韦植被覆盖度较高；2001—2009年、2015—2017年植被覆盖度呈波动上升趋势，2009—2015年、2017—2019年呈现波动下降趋势；从空间上，存在明显的区域差异性，植被覆盖度北部高，西南和中部地区低。津巴布韦植被覆盖度变化趋势主要以不显著变化为主（占81.70%）,11.52%的地区呈增加趋势，6.78%的地区呈减少趋势。津巴布韦地区植被覆盖度反向持续性强于正向持续性，增加趋势占7.44%，减少趋势占9.69%。津巴布韦植被覆盖度受降水量、气温共同影响，主要受降水量因素的影响。植被覆盖度受夜间灯光数据影响，呈负相关区域主要在哈拉雷和布拉瓦约，正相关区域主要在马邵纳兰省。     

毛乌素沙地南缘植被覆盖度动态监测——以陕西省靖边县为例

监测毛乌素沙地边缘的植被覆盖状况,为治理沙地提供科学的数据。以1986和2000年的TM影像为基础,利用RS、GIS技术和植被指数,动态监测毛乌素沙地南缘的植被覆盖度,揭示陕西省靖边县植被覆盖格局的变化趋势,并且利用ERDAS IMAGIG 8.6软件实现了植被覆盖度模型的建立及该模型输出图像的分类。1986~2000年间靖边县的植被覆盖度总体呈现上升的趋势,低度和中度覆盖度的区域分别减少了57 155.31和27 997.92 hm2,高度覆盖度的区域增多了85 153.23 hm2,这与靖边县加大水土流失治理力度有重要关系。1986和2000年的植被覆盖度比较表明,靖边县的生态恢复呈现了良好的态势。     

福州市植被覆盖度时空特征及与地形因子的关系

利用空间分辨率为30 m的Landsat TM/OLI遥感影像数据,采用像元二分模型对福州市1995-2015年6期植被覆盖度进行反演,并利用线性回归分析法和差值法分析植被覆盖度时空特征,同时分析了地形因子对研究区植被覆盖度时空特征的影响。结果表明:①1995-2015年,福州市植被覆盖度呈增加趋势,年际植被覆盖度均值由1995年的57.93%增加至2015年的66.44%,年均增加0.43%;各等级覆盖度植被变化趋势存在差异,其中极高植被覆盖面积不断增加,2015年面积占比达54.18%;整体而言,福州市植被以改善为主,面积占比达55.73%,但仍有约16.98%区域植被覆盖度呈退化趋势,有待进一步恢复和治理。②高程、坡度对福州市植被覆盖度空间格局和变化趋势影响较大,随着高程的升高,植被覆盖度呈增加趋势,随着坡度增大,植被覆盖度呈先增加后微弱衰减趋势;坡向对植被覆盖度影响较小,除平坡植被覆盖度略低外,其余各坡向植被覆盖度差异不显著。③1995-2015年,高程> 300 m和坡度> 5°区域植被覆盖度增加趋势明显,而低高程和平坡地区植被覆盖度变化较小,各坡向植被覆盖变化趋势相近。地形因子对福州市植被覆盖空间格局和动态具有较大影响。     

广西壮族自治区植被覆盖度时空变化及多元化因子分析

旨在利用MODIS遥感数据集对研究区19年植被覆盖度的时空变化及多元化因子进行分析,研究表明：(1)广西近19年植被覆盖度整体较高,空间分布呈四周高、中间低的特征;(2)2001-2019年FVC呈上升趋势,且上升趋势的面积占比达到61.50%,上升速率为每10年0.091,且波动变化相对稳定;(3)由气温、降水量与FVC偏相关性结果可知,植被覆盖度与气候因子之间存在相关性,气温以每10年0.38℃的上升速率呈上升趋势,降水量呈缓慢下降趋势,降水量及气温对植被覆盖度的影响存在空间异质性;随着海拔的升高植被覆盖度呈先增后减的趋势;坡向对植被类型的布局影响较大,阳坡主要以林地类型为主,阴坡主要以草地和林地为主;不同坡度植被覆盖变化显著,在坡度≤15°时植被覆盖度较高,当坡度越大时植被覆盖度呈下降状态;(4)随着土地利用类型的变化植被覆盖度有明显差异,转为林地和草地的面积及植被覆盖度都呈逐年增加趋势,耕地植被覆盖度呈先增后降的趋势。     

气候变化和人类活动对环塔里木盆地植被覆盖度的影响

塔里木盆地生态系统脆弱,易受到人类活动的影响,植被对维持塔里木盆地生态系统稳定性具有极其重要的作用。以塔里木盆地边缘的绿洲区域、绿洲外围植被分布区及塔克拉玛干沙漠公路周围植被分布区作为研究区域,将植被覆盖度(FVC)作为反映植被变化的监测指标,利用归一化植被指数(NDVI)、气温、降水、植被类型数据,采用像元二分模型、一元线性回归法、残差分析等方法,分析了植被覆盖度的时空变化,以及气候变化和人类活动对环塔里木盆地、各植被类型植被覆盖度的影响。结果表明：(1)2000—2022年环塔里盆地植被覆盖度每10年增长0.008,各植被类型的植被覆盖度均呈现上升趋势,空间上植被覆盖度呈现“北高南低”的分布格局。气候变化影响的大部分区域植被覆盖度基本不变,人类活动影响的植被覆盖度以改善为主;(2)植被覆盖度的变化主要由气候变化和人类活动共同主导,但人类活动的影响大于气候变化。气候变化和人类活动共同作用时,植被覆盖度改善和退化的面积占比分别为19.79%、49.55%;(3)在植被覆盖度改善区,人类活动的相对贡献率整体较高。在植被覆盖度退化区,气候变化对绿洲区域内植被的相对贡献率更高,在绿洲区域外人...     

基于CA-Markov模型的陕西省植被覆盖模拟及预测

以陕西省作为研究区域,首先基于MODIS NDVI中国月合成数据计算研究区2000、2005、2010和2015年度的植被覆盖度并进行等级划分;而后利用CA-Markov模型,以植被覆盖度等级作为元胞类型,计算不同时期各植被覆盖度等级的转移矩阵,由此模拟2010和2015年的NDVI值;对比模拟NDVI结果和原始影像数据,评价模拟精度,并预测2020年NDVI的空间分布状况。结果表明,利用CA-Markov模型进行植被覆盖空间分布的模拟,得到2010和2015年模拟结果的Kappa系数分别为0.797 5、0.853 2,符合精度要求,可以用于植被覆盖空间分布的预测。陕西省植被覆盖存在明显的空间差异性,呈现出陕北—关中—陕南地区植被覆盖度逐渐递增的纬度地带性规律。2000—2020年各级植被覆盖区均有向更高一级植被覆盖区变化的趋势。总体上植被覆盖度上升趋势明显,尤以陕北地区北部变化最为显著,关中地区和陕南秦巴山区植被覆盖度增幅较小。     

应用Landsat影像数据分析岷江上游植被覆盖度时空变化及地形分异特征

以2000、2010和2020年的Landsat遥感影像为数据源,利用像元二分模型提取岷江上游3个时期的植被覆盖度,结合海拔、坡度以及坡向等地形因子,对研究区2000—2020年的植被覆盖状况变化及地形分异特征进行分析,为生态保护和土地规划利用提供数据支持。结果表明：(1)2000—2020年,研究区植被覆盖度呈先降低后升高的趋势,总体上得到改善,植被覆盖度Ⅲ级以上区域面积达到80%以上。(2)植被覆盖度在空间上呈现为“东高西低,南高北低”的分布特征,岷江上游中西部地区的植被覆盖度为Ⅳ级以上,黑水县西北部山区和松潘县的极高海拔地带植被覆盖度为Ⅰ级。(3)随海拔、坡度的上升,研究区植被覆盖度均表现为先升高后降低的特征;植被覆盖度半阳坡最大,阴坡最小,平地大于半阴坡。岷江上游作为长江上游的生态屏障,植被覆盖状况受海拔、坡度以及坡向和人类活动影响较大,因此,对岷江上游地区生态保护和土地利用应考虑地形限制,因地制宜采取措施。     

宁夏草地植被覆盖度动态变化监测

为了研究宁夏草地植被覆盖度动态变化情况,研究以宁夏天然草原为研究对象,采用遥感监测的方法对宁夏草地2002、2006、2011、2016年不同时期草地植被覆盖度进行了计算。结果表明:在2002—2016年,宁夏地区草地覆盖度呈升高的趋势,草原覆盖度好转;草地植被覆盖度指数呈现先增加后减少的趋势。     

基于遥感与像元二分模型的新疆和静县草地植被覆盖度时空变化特征研究

以新疆和静县草地植被为研究对象,Landsat影像为主要数据源,采用像元二分模型,运用ArcGIS叠加分析功能,分级估算4个不同时期草地植被覆盖度,基于重心迁移分析方法,研究其变化特征。结果表明:1)4个不同时期平均植被覆盖度面积加权分别为4.285 1、4.304 2、4.425 2、3.752 4,平均植被覆盖度呈现先增加再增加后减少的趋势,2000-2015年平均植被覆盖度整体减少0.532 7,其中,2015年较2010年植被覆盖度减少最多为15.20%。2)2000-2015年,5个不同等级植被覆盖度由低到高转化率分别为54.82%、60.08%、5.52%、266.82%、772.37%,三级植被覆盖转化率最小为5.52%,五级植被覆盖转化率最大为772.37%。3)2000-2015年,一级植被覆盖面积占比呈现先减少后增加再减少趋势,且减少最多,减少797 650.38hm2,2015年覆盖度面积比2010年减少57.07%;二级植被覆盖面积占比呈现持续上升趋势,且增加最多,增加475 914.87hm2,2015年覆盖度面积是2000年的160.01%。4)2000-2015年,一级植被覆盖类型重心向西北方向迁移了49.78km,三级植被覆盖类型重心向东北方向迁移了4.24km,二级、四级和五级植被覆盖类型重心均向西南方向迁移,迁移距离分别为38.07、53.00、83.35km。     

2000—2021年安徽省归一化植被指数时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,分析2000—2021年安徽省归一化植被指数（Normal Difference Vegetation Index,NDVI）时空变化特征。结果表明：在时间分布上,2000—2021年安徽省月均NDVI整体呈先升高后降低的趋势,8月NDVI最高,2000—2021年安徽省年均NDVI总体呈显著增加趋势,增率为0.003 4/a,在2021年达最高值（0.61）;在空间分布上,2000—2021年安徽省NDVI高值区域主要分布在皖南山区和皖西大别山地区,NDVI低值区域集中分布在江淮丘陵及沿江平原地区,2000—2021年安徽省大多数地区NDVI呈显著增加趋势,NDVI显著增加区域占比为73.20%,NDVI显著减少区域占比为3.99%。这表明2000—2021年安徽省植被状况呈现明显改善的趋势。     

广东省植被覆盖度时空变化及驱动因素分析

以南方重点林区广东省为研究对象,以2000—2010年MODIS NDVI月度合成数据、2000—2010年全球辐射定标夜间灯光数据DMSP/OLS为主要信息源,在植被覆盖度计算基础上,进行了植被覆盖度时间系列分析、空间趋势面分析、驱动因素分析。结果表明：2001—2010年间,广东省的年均植被覆盖度呈现围绕78.6%均线上下波动、总体趋势保持基本不变的时间系列变化格局;在空间格局上,广东省植被覆盖度从高到低,总体呈现由北向南逐渐降低的带状分布格局;年均植被覆盖度与年降水日高度负相关,与年日照时数低度正相关,与年平均温度、年平均降水量、灯光指数不相关。     

西南地区植被覆盖度时空演变及其与气候和地形的相关性

【目的】探究西南地区植被覆盖度的时空演变特征及其与气候和地形的相关性,为区域生态环境质量监测和生态林业工程效益评估提供参考依据。【方法】基于MODIS NDVI数据、气象数据、数字高程模型(DEM)数据和植被类型数据,通过像元二分模型、Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验和偏相关分析等方法,分析2000—2020年西南地区植被覆盖度的时空演变特征及植被覆盖度与降水和气温的偏相关关系和滞后效应,探究植被覆盖度与地形因子的相关性。【结果】2000—2020年西南地区各类型植被的覆盖度和整体植被覆盖度均呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高西北低分布特征。阔叶林植被覆盖度上升速率明显高于其他植被类型,而栽培植被的覆盖度明显高于其他植被类型。植被覆盖度与降水和气温均呈正相关,且与气温的偏相关系数略大于降水,说明气温是影响西南地区植被生长的主导气象因子。植被生长主要响应于前0～2个月的降水和气温,针叶林、阔叶林、灌丛和草丛生长主要受气温主导,而栽培植被和草甸主要受降水影响。从坡度上看,植被覆盖度的改善状况随着坡度增大呈先上升后下降变化趋势,改善效果和退...     

基于InVEST模型近10年太湖流域土地利用变化下碳储量功能

应用"全国生态环境十年变化(2000—2010年)遥感调查与评估"项目中2000、2010年2期土地覆盖类型数据和生物量数据,并根据《基于1∶100万世界土壤数据库(HWSD)的中国土壤数据集》计算太湖流域地区土壤碳密度、植被(地上、地下)碳密度,并分别计算2000、2010年太湖流域地区碳储量,结合土地利用变化转移情况,分析土地利用变化对碳储量变化的影响。结果表明:太湖流域地区近10年碳储量总体呈下降趋势,碳储量净减少了914.80万t,其中土壤碳储量下降了1 375.66万t,主要是由于林草湿地等土地类型转换为建设用地所致;植被碳储量上升了460.86万t,主要由于林草地近10年生物量上升所致,虽然农田和建设用地向林草地转换使得植被碳储量有所上升,但土地利用转换不是植被碳储量上升的主要驱动因素。     

塞罕坝机械林场植被覆盖度及景观格局变化分析

以塞罕坝机械林场为研究区,利用1980年、2000年、2019年3期Landsat遥感影像数据,借助ENVI5.3、Arc GIS 10.5和Fragstats 4.2软件对研究区近40a植被覆盖度变化以及其景观格局变化进行分析。结果表明:该区域平均植被覆盖度较高,以中、高覆盖度为主;植被覆盖度空间差异明显,呈西低东高; 1980—2019年,林场西部地区植被覆盖度呈增加趋势,东部部分地区植被覆盖度有所下降。整体上,近40a塞罕坝机械林场植被覆盖度呈上升趋势。该区域整体景观破碎度随时间先增加后降低,景观集聚性、连通性先降低后增加;不同等级植被覆盖度的景观格局有明显差异。其中,低覆盖度的景观破碎度最小,且受人类活动影响最大。     

气候变化背景下阿拉善盟生态环境监测评估

针对气候变化背景下,阿拉善盟气候生态环境进行研究分析。结果表明：全盟主要气象要素变化存在明显的变化特征,年平均气温、降水量、积温呈明显上升趋势,年平均相对湿度、风速、沙尘日数、大风日数呈下降趋势。全盟NDVI总体上呈现片状分布特征,且存在显著的地区差异。1997—2021年全盟NDVI总体呈增长趋势,有3个明显的衰退阶段和增长阶段。植被衰退期发生在1998—2001年、2002—2005年及2012—2015年,NDVI呈现下降趋势,研究区域植被覆盖减少。但在衰退期之后,出现5个明显的增长期,分别为2001—2002年、2006—2007年、2009—2012年、2015—2016年及2017—2018年,NDVI呈现上升趋势,研究区域植被覆盖增加。     

恩施市植被覆盖时空特征及动态变化分析

以湖北省恩施市为研究区,运用RS和GIS技术,采用归一化植被指数及像元二分模型,对2007—2015年3个不同时期同一季像的遥感影像进行不同年份植被覆盖度信息的提取,基于转移矩阵及统计分析2007—2015年植被覆盖度时空变化特征和空间分布。通过对比分析可知,恩施市植被覆盖度以较高等级以上植被覆盖度为主,3期较高以上植被覆盖度占总面积比例均在68%以上。总体分布特征是中部地区及东北部地区植被覆盖度较低,向西南部及西北部的覆盖度逐渐升高,高覆盖的植被主要集中在西南部及东南部地区。恩施2007—2015年植被覆盖度一直处于正向增长趋势,未出现局部或整体退化的现象,中等及较高植被覆盖度转出面积基本转向至高植被覆盖区域,高植被覆盖区域面积共增加910.3 km²,增加了22.98%。恩施大部分乡镇植被覆盖度均处于较高的覆盖水平,2007—2015年总体呈现增长趋势。     

基于MOD13Q1的塔里木盆地植被覆盖度时空变化

植被覆盖能客观的反映植被基本情况,为区域社会经济可持续发展和生态环境保护提供科学依据和决策参考。基于此,以新疆塔里木盆地为研究区,利用MOD13Q1产品数据获取研究区植被覆盖度信息,采用转移矩阵的分析方法,分析了2000—2015年塔里木盆地植被覆盖度的时空变化特征和发展趋势。结果表明:塔里木盆地植被覆盖度类型主要为极低覆盖度,其次是低覆盖度,而中等植被覆盖度、高植被覆盖度和极高植被覆盖度在塔里木盆地分布较少;2000—2005年、2005—2010年和2010—2015年3个时期塔里木盆地的植被覆盖度呈现由低向高转移的趋势,虽然转换比重不大,但还是向着好的方向变化。其中,在2005—2010年期间各类型植被覆盖度数据向好转移趋势最为显著,但部分极高的植被覆盖度地区出现了植被退化现象,这表明塔里木盆地极低植被覆盖度有改善的趋势,极高植被覆盖度出现退化。     

湖南省植被覆盖度动态变化监测及影响因素分析

利用MODIS NDVI月平均数据及湖南省标准气象站的气象数据,采用像元二分模型对湖南省的植被覆盖度进行估算,并对其时空变化及影响因素进行分析。结果表明,湖南省植被每年3月进入生长季,9月结束。植被覆盖度总体呈上升趋势,上升趋势率为0.59%/a;湖南省89.16%的区域植被覆盖度呈上升趋势,仅1.29%的区域呈下降趋势。植被覆盖度减少最为严重的区域主要集中在长沙、岳阳等城市的周边地区;气温是影响植被覆盖度的主要气候因子。