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。     

乌兰察布市植被叶面积指数时空变化及对气候因子的响应

[目的]研究乌兰察布市植被叶面积指数(LAI)动态变化及对气候因子的响应,为该地区资源合理分配和生态保护提供科学依据。[方法]基于2000—2019年7—8月哥白尼气候变化服务项目PROBA-V LAI数据,结合气象数据,利用趋势分析、变异系数法、相关性分析方法等探讨了乌兰察布市LAI时空变化及与气温、降水、土壤湿度的关系。[结果](1) 2000—2019年7—8月乌兰察布市LAI整体呈波动上升趋势,速度为0.01/a, LAI空间分布差异明显,呈东南高西北低的特征。(2)LAI增加的区域占88.3%,兴和县大部、丰镇市东部、凉城县西部、四子王旗西南部及察哈尔右翼中旗中北部等地显著增加,阴山以北的后山大部分地区LAI上升速度较缓慢或出现下降,研究期内植被LAI变化相对不稳定。(3)LAI与同期气温呈显著负相关,与降水和土壤湿度呈极显著正相关,且与土壤湿度的相关性高于降水和气温。(4)LAI与气温、降水、土壤湿度的相关系数空间分布差异不显著,大部分区域植被LAI与气温呈负相关,45.4%的区域相关性显著;与降水和土壤湿度呈显著正相关,呈极显著正相关的区域土壤湿度大于降水。[结论] 20...     

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。     

北洛河流域植被覆盖度时空变化的遥感动态分析

采用1987,1995及2007年3期Landsat TM遥感影像,计算归一化植被指数(NDVI),利用像元二分法估算植被覆盖度并进行分级,分析了北洛河流域近20 a的植被覆盖变化趋势,对黄土高原地区环境演变及水沙变化机理分析提供基础数据信息.研究结果表明:(1)在气候变化和人类活动双重影响下,1987 2007年北洛河流域植被呈缓慢增长—迅速增长趋势,其流域植被覆盖面积比例从41.12％,46.43％,增加至63.43％.(2)流域不同分区中,丘陵沟壑区、高塬沟壑区植被均呈缓慢增加—迅速增加的趋势,而土石山林区植被表现出较强稳定性.丘陵沟壑区植被恢复以吴旗、志丹县为主,高塬沟壑区植被恢复以洛川塬为主.     

甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局变化

基于1998—2012年SPOT NDVI数据,采用像元二分模型和景观格局分析方法,对甘肃白龙江流域植被覆盖度及景观格局时空变化及影响因素进行分析。结果表明:（1）1998—2012年白龙江流域植被覆盖度明显增加,高植被覆盖度面积增加量最大（737.30 km²）,2012年中高和高植被覆盖度面积比例达70.7%,植被覆盖度增加区域主要分布在宕昌县北部、岷江东岸、舟曲—武都段白龙江两岸及其以北区域。（2）研究期间,白龙江流域植被覆盖整体改善、局地退化,植被覆盖度显著增加和轻度增加的总面积和比例分别为4 675.90 km²,25%,显著减少的面积仅占3.84%。（3）1998—2012年景观破碎度增大,斑块密度增加了58.23%;景观形状趋于复杂化,LSI,AWMPFD和IJI分别增大到25.14,1.128,80.01;香农多样性和均匀度指数分别减少到1.342,0.834。（4）白龙江流域植被覆盖度增加是自然因素和人为因素共同作用的结果,退耕还林、天然林保护等一系列生态工程的实施是植被覆盖度增加的主要原因。     

植被覆盖度时空变化特征与地形因子关系分析

采用MODIS NDVI遥感影像数据和像元二分模型估算大凌河流域5个时期植被覆盖度,通过线性趋势分析和DEM数据揭示植被覆盖度的时空变化特征及其与地形因子的关系。结果表明：大凌河流域2006—2021年植被覆盖度整体呈上升趋势,并以高、中高和中覆盖度为主,流域下游植被覆盖度良好;大凌河流域植被覆盖度随高程的增加而提高,随坡度的增大而逐渐增高,植被覆盖度与坡向的关系较小,不同坡向的变化较为平缓;大凌河流域植被生长状况和覆盖状况逐渐变好,植被生长受地形因子影响显著。     

2000-2015年黄河流域植被净初级生产力时空变化特征及其驱动因子

黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m²·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m²·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。     

2000-2018年赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应

[目的] 对赣江上游植被覆盖度时空演化及其对气候变化响应的研究,为区域的生态环境保护提供科学依据和数据支撑。[方法] 基于MODIS NDVI数据,结合年平均气温和年降水量数据,运用趋势分析、变异系数、Hurst指数与相关分析等方法对赣江上游2000—2018年的植被覆盖度时空演化及其对气候变化的响应进行了分析。[结果] ①赣江上游植被覆盖度呈显著增加趋势,增速为5.21%/10 a,空间上呈现四周高中间低的特征,且以高植被覆盖为主;研究区植被覆盖度呈极显著和显著增加的分别占25.59%和39.7%,极显著和显著减少的分别占1.32%和2.46%,而变化不显著的占57.84%;②研究区植被覆盖总体上比较稳定,平均变异系数为14.73%;Hurst分析显示赣江上游植被变化反持续性要强于持续性,总体上以弱反持续性为主;③研究区植被生长总体上受气温影响强于降水量,但存在空间差异。[结论] 赣江上游植被覆盖度变化较小,未来将呈微弱下降趋势,气温是影响植被生长的主要气候因子。     

基于Google Earth Engine的江西省植被覆盖度时空变化特征分析

基于Google Earth Engine云计算平台,收集了江西省2017—2019年Landsat OLI卫星影像,用最大值合成法获得12个月的NDVI值,然后用像元二分法计算了江西省2019年12个月的植被覆盖度,并分析其时空变化特征。结果表明：基于Google Earth Engine云计算平台,可以实现用Landsat影像估算大面积研究区的月尺度植被覆盖度;2019年江西省的植被覆盖度为65.69%,处于中高覆盖度水平;夏季7月的植被覆盖度最高(74.18%),冬季1月的植被覆盖度最低(60.00%),与植被的生长周期基本一致;从空间分布上看,植被覆盖度在东、西、南三面较高,在北部和中部较低。鄱阳湖湖滨区和五河尾闾区需加强沙地植被建设,赣中地区应注重城市发展对植被的破坏和关注林下水土流失问题,赣南应加强崩岗侵蚀区的植被恢复和特色经果林开发的植被保护。     

1981—2012年黄土高原植被覆盖度时空变化特征

植被覆盖度是反映植被覆盖状况最直接的指标。基于1981—2012年的MODIS影像,采用像元二分模型反演黄土高原植被覆盖度,分析了黄土高原各省区、典型流域及土壤侵蚀类型区生长季(5—10月)的植被覆盖度时空动态变化。结果表明:1981—2012年期间,黄土高原生长季植被覆盖度由31%增加到50%,呈显著上升趋势,但各区域增长幅度不同。2001年之前,黄土高原植被覆盖度平均为36%,年际间以小幅波动为主;之后,该区生长季年平均植被覆盖度为41%,年际间呈显著增加趋势。按省区,河南省植被覆盖度增幅最大,陕西省次之,内蒙古、宁夏增幅不明显且覆盖度在20%左右波动。按典型流域,延河流域增幅最大,窟野河流域增幅最小。按土壤侵蚀类型,水力侵蚀区植被覆盖度增长较快,风力侵蚀区则变化不明显。按植被覆盖度构成,低覆盖度面积比例减少,高覆盖度面积比例增加,其中黄土高原丘陵沟壑区植被覆盖度增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。     

黄河流域极端气候事件时空变化规律

为分析黄河流域极端气温和极端降水的变化规律特征,利用黄河流域284个气象站点1969—2018年逐日最高气温、最低气温和降水量观测数据,采用国际通用的极端气候事件指数,以水系为空间单元分析了极端气候指数的时空变化特征。结果表明:空间尺度上,最高气温、最低气温、夏天日数和生长期长度呈东南高西北低的特征,日平均温差、霜冻、结冰日数呈相反特征;除连续无雨日数外,其余极端降水指数均呈东南高、西北低的格局。时间尺度上,表征极端高温事件的最高气温、最低气温、夏天日数、生长期长度、暖夜、暖昼日数呈上升趋势,极端低温事件指数如霜冻、结冰、冷夜、冷昼日数呈下降趋势,研究区内7个水系的极端气温指数变化趋势相一致,甘宁、内蒙和黄河上游水系趋势较显著;极端降水指数除连续无雨日数外均呈上升趋势,显著上升的站点主要集中于陕北和黄河上游水系。黄河流域气温整体均呈上升趋势,极端降水指数变化特征空间差异性较大。     

2001-2020年南盘江流域植被物候时空变化及其对气候的响应

植被物候对气候敏感易观测,是观测生态变化与全球气候变化的重要指标,研究植被物候变化及其对气候的响应对于了解全球气候变化与植被之间的复杂关系具有重要意义。为揭示近20年来南盘江流域植被物候时空变化及其对气候的响应特征,基于2001—2020年增强型植被指数(MOD13Q1-EVI),运用S-G滤波、动态阈值法、Sen斜率分析法、相关性分析法等方法,获取了南盘江流域植被物候参数,分析其时空分布特征,利用偏相关系数分析了气候变化对SOS,EOS的影响。结果表明:(1)2001—2020年,南盘江流域物候特征变化较大,SOS(Start of the growing season)呈提前趋势,EOS(End of the growing season)和LOS(Length of the growing season)呈推迟延长趋势,物候变化具有空间异质性,不同子流域植被物候存在较大差异。(2)植被物候变化受到地形的影响,EOS随海拔升高,结束时间提前; SOS随海拔变化的规律与LOS的规律相反,都存在1 000 m,2 000 m和2 600 m分界线。(3)南盘江流域SOS变化与气温、降水呈正相关关系,EOS与气温呈正相关关系、与降水呈负相关关系。该研究可为南盘江流域的生态环境保护与植被资源可持续发展提供科学依据。     

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...     

近20年黄河流域植被净初级生产力时空分布及其对极端天气变化的时空响应

为探究黄河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP)变化及对极端天气指数的响应情况,利用MODIS NPP数据和极端气候数据,辅以斜率法和偏相关分析法分析了2000—2019年黄河流域植被NPP时空动态及其对极端降水指数和极端温度指数的响应情况。结果表明：(1)近20 a黄河流域植被NPP呈从北向南增加的趋势,大面积上表现为增加趋势。(2) NPP与极端降水指标以显著和极显著正相关为主。其中,除最长连续湿润天数呈显著正相关和极显著正相关的像元占比为16.5%,其他几种指标均在25%以上。(3)极端降水事件的水量和强度呈显著增加趋势,极端温度事件中与偏冷相关指标总体呈下降趋势,与变暖有关的事件呈明显上升趋势,其变化存在显著空间异质性,年际差异大。(4)日最高气温的最大值、日最低气温的最大值、冷夜日数、冷昼日数、冰冻天数和霜冻天与植被NPP以负相关为主,日最高气温的最小值、日最低气温的最小值、暖夜日数、暖昼日数、气温日较差和暖期与植被NPP以正相关为主。近20 a黄河流域植被NPP时空变化存在显著地域性差异,其中在干旱和半干旱地区极端降水增多在一定程...     

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。     

基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究

以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。     

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。     

汾河流域植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

[目的]研究汾河流域植被覆盖度在时间以及空间上的变化特征,及其与地形因子的关系,为汾河流域的绿色发展提供科学依据.[方法]基于MODIS NDVI遥感影像数据,选取汾河流域2005-2020年中的2005,2009,2013,2017,2020年数据,采用像元二分模型估算汾河流域15 a的5个时期的植被覆盖度;结合线性...     

基于AVHRR和MODIS数据源的山东省植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

[目的]研究山东省的植被覆盖变化和极端气候的关系,以期为区域植被生态维护提供科学借鉴。[方法]基于AVHRR-GIMMS NDVI对MODIS NDVI插补获取的1982—2021年长时间序列NDVI数据集,分析山东省NDVI的时空变化,并结合该省96个气象站的逐日数据,研究NDVI对极端气候的响应。[结果](1)山东省及各分区NDVI总体呈强持续性的显著上升趋势,该省平均增速为0.013/10 a(p<0.001);空间上NDVI大体呈西高东低,南高北低分布;空间趋势上植被覆盖以强持续性显著改善和基本不变为主。(2)整体上NDVI与年和月的极端气温暖指数、极端降水指数以显著正相关为主,与冷指数以显著负相关为主,与GSL,DTR相关性不显著;空间上鲁西平原区主要受极端气温的影响,其他分区对极端气温和极端降水均响应明显。(3)NDVI对极端气候的响应具有明显的滞后性,且对极端气温的滞后性比对极端降水的滞后性强。[结论]山东省植被覆盖总体向持续改善的方向发展;NDVI对极端气候响应明显,极端高温和极端降水对植被生长总体起促进作用,而极端低温以抑制作用为主;植被覆盖变化对极端气候响应存...     

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。