土地利用与地形因子关系研究——以砖窑沟流域为例

以黄土丘陵沟壑区的砖窑沟流域为例,依据2003年和2008年两期土地利用现状图,采用地理信息系统(GIS)软件和统计分析(SPSS)软件,进行了基于10m×10m栅格单元的土地利用与地形因子关系的研究,探讨了土地利用格局的演变及其驱动力。结果表明:基于栅格的土地利用类型与坡度、坡向和海拔关系的综合分析是从数量上准确剖析土地利用空间分布特征及其演化规律的有效方法;砖窑沟流域的海拔、坡度、坡向的平均值分别为1069m、19.24°和279°(西坡);采用各种土地利用类型的sin(坡向)和cos(坡向)平均值绘制坡向分布图,可直观地显示各种土地利用类型坡向分布特征。分析表明,农田和宜林荒山共占流域总面积的80%左右,二者的分布和变化控制着整个流域土地利用的地形分布格局。农田主要以坡地和梯田的形式分布于坡上、峁顶和梁顶,坡度较低,而海拔较高,与坡度呈显著负相关,与海拔呈显著正相关;而宜林荒山往往分布于坡度较大而海拔较低的位置,与坡度呈显著正相关,而与海拔呈显著负相关。研究结果反映了黄土丘陵沟壑区土地利用的地形地貌特征。生态建设项目的实施可在短时间使土地利用的空间分布发生较大变化。     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与站点气候因子的关系

作为反映流域植被覆盖度的一个指标,NDVI的变化受多个气候因子的影响,而降水与平均气温是重要的影响因子。对雅鲁藏布江流域NDVI时空变化特征分析的同时,根据流域站点的经纬度提取流域面上的NDVI值并与流域站点主要气候因子(降水与平均气温)的关系进行了分析。结果表明,流域站点NDVI与主要气候因子(降水、平均气温)均具有较强的季节性、时间上的一致性与较高的相关性。NDVI与降水量线性相关系数为0.77,对数相关系数为0.7;NDVI与平均气温线性相关系数为0.72,对数相关系数为0.68。     

丹江中游典型小流域土壤颗粒及分形特征

在丹江鹦鹉沟小流域,利用网格状取样和典型样地取样相结合的方法,进行土样采集,共计采样点268个,研究土壤颗粒组成和分形特征,以及与土壤全氮之间的相互关系。结果表明：土壤粉黏粒质量分数随土壤深度的增加而增大,不同土层下土壤粉黏粒质量分数平均值均表现为农地〉林地〉草地。经ANOVA分析,不同土地利用在10—40cm土层的粉黏粒质量分数存在显著差异（P〈0．05）。不同植被类型间土壤颗粒分形维数亦存在显著差异（P〈0．05）,10～20cm土层的土壤颗粒分形维数更能代表不同土地利用的差异。土壤颗粒分形维数与坡度呈显著负相关（P〈0．05）,与坡向和海拔无显著相关性。土壤全氮质量分数在0～20cm土层与中粗砂粒质量分数呈极显著正相关（P〈0．01）,土壤颗粒分形维数和土壤全氮质量分数在20～60cm土层均与土壤粉黏粒质量分数呈极显著正相关（P〈0．01）。鹦鹉沟流域0～10cm土层的土壤粉黏粒储量为13．28万t,不同土地利用下0～10cm土层每m2土壤粉黏粒储量表现为农地〉林地〉草地,分别为74．71kg／m2、71．54kg／m2和70．23kg／m2。     

青海湖流域NDVI时空变化特征及其与气候之间的关系

作为陆地生态系统中的重要组成部分,植被的时空动态深刻影响生态结构和功能,深入了解植被时空演变特征及其与气候之间的关系,有助于提高对生态系统格局—过程—功能的认识,为生态保护和建设提供重要参考。基于2000—2016年MODIS13Q1 NDVI数据集,结合该区域及周边14个气象站的降水和平均气温数据,采用趋势分析法、突变检验法、IDW空间插值法、偏相关分析法和R/S分析法等方法,分析了青海湖流域近17年的NDVI时空动态特征及其与气候因子间的关系。结果表明:(1)2000—2016年青海湖流域NDVI总体上呈上升趋势,显著和极显著改善的区域占总面积的40.18%。(2)NDVI与年降水和平均气温呈正相关关系,但大部分区域呈不显著相关,NDVI与年降水的相关性高于年平均气温。(3)流域NDVI未来演变多为随机状态,占比为65.07%,由改善转退化的区域占26.73%,多分布在流域上游天峻县境内的多年冻土区。青海湖流域气候朝暖湿化方向发展,辅以生态建设工程的实施,2000—2016年青海湖流域NDVI整体改善,由于青藏高原的典型性和特殊性,未来植被的发展趋势仍具有较大的随机性和异质性。     

丹江土石山区景观格局模拟与社会经济响应关系

以丹江流域陕西省段为研究对象,采用GIS,IDRISI和Fragstats平台与系列经济数据,分析了丹江流域土地的数量变化及转移情况,建立了景观格局和经济指标的模型,模拟出2020年、2030年的景观格局,并通过模型计算相应年份经济数据。结果表明:(1)该流域的优势景观为草地,1980—2010年草地面积减少最大为46.65km2,林地增加最多为50.42km2;与2010年相比,2030年的林地和城镇工矿用地会进一步增加,草地大幅度减少(90.84km2);(2)研究区整体多样性增加,稳定性降低。草地、林地和城镇用地都趋于规则,更加聚集,高连通;(3)景观指数DIVISION,IJI,LPI,SHDI与经济有显著关系,其中DIVISION,SHDI与经济呈负相关,而IJI,LPI与经济呈正相关;(4)2010—2020年是经济增速明显,除人口外增幅80%～188%;2020—2030年增幅降低,保持在30%以上,但人口相比2020年开始降低。     

土地利用和农业管理对丹江流域非点源氮污染的影响

为研究土地利用和农业管理对流域非点源氮污染的影响,选择南水北调中线的重要水源地丹江流域作为研究区,应用SWAT模型模拟了流域地表水硝酸盐氮和氨氮负荷,揭示了土地利用变化和不同施肥灌溉措施对氮污染负荷的贡献。结果表明:(1)流域内全年氮污染分布不均,硝酸盐氮和氨氮污染较为严重的时段集中在每年7—9月,输出量分别为734.32,735.36 t,占全年硝酸盐氮和氨氮输出量的50%以上;(2)硝酸盐氮和氨氮的输出量具有较大的空间差异,自上游至下游逐渐加重,污染较为严重的子流域主要集中在丹凤县和商南县;(3)通过设置情景模拟,当坡度大于15°和25°的耕地退耕还林时,流域硝酸盐氮负荷分别减少59.83%和45.89%,氨氮负荷分别减少48.91%和35.78%。当流域内施肥量和灌溉量分别降低20%时,流域硝酸盐氮负荷分别减少3.63%和13.26%,氨氮负荷分别减少0.12%和15.65%;(4)耕地是流域氮污染的主要来源,降低流域施肥灌溉量和陡坡地退耕还林是控制流域非点源氮污染的关键。     

丹江流域气候因子变化分析

利用1970—2015年丹江流域气候因子数据,采用小波分析和Mann-Kendall突变检验法,研究了丹江流域气候因子多时间尺度的周期性变化规律。小波分析结果显示,在大尺度上(23~32 a)气温的年际和季节变化规律一致,但在小尺度上(8~22、3~7 a)变化周期差异明显,且随着时间尺度的缩小,周期变化越来越频繁;降水量的年际和季节变化在不同时间尺度上呈现出不同的规律性,这种规律在大尺度上(22~31 a)相对稳定,在小尺度上(12~21、3~11 a)干湿交替频率增大、时间间隔缩小。Mann-Kendall突变检验表明,丹江流域年平均气温变化总体呈上升趋势,且在1985年增温突变,冬季气温对全年增幅贡献最大,也是年平均气温在1985年后突变增温的主要原因;年平均降水量的增加中夏季的贡献值较大,但其不稳定的变化趋势也是导致年平均降水量变频较大的主要原因;年平均日照时数的减少与年平均降水量的增加有关。     

鄱阳湖流域NDVI时空变化及其与地表径流的关系

根据鄱阳湖流域4个子流域1982-1999年归一化植被指数（NDVI）数据集和4个水文站的径流数据,采用年代际差异变化、相关分析、Morlet小波分析方法,对鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系进行研究,并从年内、年际两个角度研究各子流域的NDVI时空变化特征。结果表明：分析期内鄱阳湖流域各子流域多年平均NDVI的年内变化趋势一致,年平均NDVI总体上都呈增加趋势,NDVI主要受到降水、径流的影响。相关分析显示,整个流域年NDVI与径流量间呈显著正相关,径流量与滞后3个月的植被NDVI间相关性最高;子流域的径流量普遍存在着12个月、部分存在35、62个月左右周期的震荡信号,各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异,其中12个月周期最强,短周期强于长周期;NDVI与径流量具有同等的周期变化特点。     

基于SWAT模型的丹江流域土地利用变化对径流影响研究

为定量分析土地利用类型变化对径流的影响,基于SWAT模型,通过分析丹江流域近20年来的土地利用变化,并设置3种不同土地利用情景模式,探究了土地利用类型对流域径流的影响作用。结果表明:SWAT模型率定期和验证期的决定性系数R²和纳什效率系数NS分别为0.8,0.73和0.86,0.78,适用于丹江流域径流模拟。2000—2020年,丹江流域土地利用变化引起的径流变化为-0.18%; 情景1中,把林地、草地全变为耕地的情况下,模拟的年均径流变化率为61.65%,情景2中,把耕地和草地全转换为林地的情况下,模拟的年均径流变化率为-12.69%,情景3中,把耕地和林地全转换为草地的情况下,模拟的年均径流变化率为24.24%。耕地对径流深度的影响系数为0.26 mm/hm²,林地对径流深度的影响系数为-13.35 mm/hm²,草地对径流深的影响系数为-0.01 mm/hm²。由此得出,耕地对产流起促进作用,草地和林地对产流起抑制作用。为维护丹江流域生态环境,增强丹江流域径流供给,应科学开发耕地资源。     

基于GIS的县域土地利用与地形因子关系研究--以陕西省黄陵县为例

以陕西省黄陵县为研究区,基于研究区的DEM和土地利用现状图,利用ArcGIS提取了该区的地形特征(高程、坡度和坡向)及土地利用信息,并将各地形特征与土地利用信息进行了叠加分析,研究了不同高程、坡度和坡向上各土地类型的分布状况。结果表明,在坡度和高程层面上,耕地、园地和住宅用地都集中在坡度小于3°和海拔较低的地区。而林地则集中在坡度大于8°和海拔大于1 000m的区域。而对于坡向而言,除平面被广泛利用外,其余坡向也都有不同程度的利用,并无太大差别。     

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。     

基于GPS-IR的美国中西部地区NDVI时间序列反演

基于AVHRR(advanced very high resolution radiometer)、MODIS(moderate-resolution imaging spectroradiometer)等卫星遥感影像获取的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)存在大气噪声、土壤背景、饱和度等固有问题。GPS(global positioning system)卫星播发的L波段信号对土壤和植被水分含量变化较为敏感,GPS-IR(GPS-interferometric reflectometry)利用测地型接收机和天线记录GPS反射信号的变化,进而反演测站环境参数。该文研究了利用GPS-IR反演区域NDVI时间序列的方法。采用4个GPS参考站2007-2015年近9 a的连续观测数据,由伪距和相位观测值计算了归一化微波反射指数(normalized microwave reflection index,NMRI),傅立叶变换显示NMRI具有明显的周期特性,其中年周期和半年周期分量普遍较为突出。利用三角多项式拟合剔除NMRI中由积雪和降雨引起的粗差点后,其波动与同时间段内MODIS NDVI的趋势一致。一元线性回归结果显示NMRI与NDVI之间存在显著线性相关,相关系数在0.697~0.818(P0.001),NDVI反演误差的均方根误差在0.059~0.079,表明GPS-IR反演区域NDVI时间序列是可行的,该研究为获取准实时、低成本和高时间分辨率的NDVI提供了新的思路。     

渭河流域相对湿度与植被覆盖变化及其响应关系

借助GIS、遥感技术和数理统计等方法,对渭河流域相对湿度和植被覆盖变化进行了研究,定量分析植被恢复对该地区空气相对湿度的影响。结果表明:(1)近60a相对湿度分布具有一定的纬度地带性,存在由北向南递增的特点。相对湿度总体上呈下降趋势,退耕10a间呈微弱上升趋势。(2)退耕10a间植被覆盖呈整体改善,局部恶化的趋势,近1/3的地区植被覆盖基本不变。植被覆盖状况改善较为明显的几个县(市)主要集中在渭河干流及泾河上游、马莲河上游、北洛河中游一带,植被退化的县(市)大多位于渭河中下游、泾河中上游地区。(3)退耕前的50a对于相对湿度影响较大的因子依次为降水、日照和气温。退耕后的10a相对湿度随着植被覆盖状况的改善(退化)而相应上升(下降)。(4)吴旗县冬季和年的相对湿度与NDVI呈负相关,春季和夏季的相对湿度与NDVI呈极显著的正相关。1982—2006年夏季湿润则植被状况较好,夏季干燥则植被状况较差。     

1999-2016年天山西部植被覆盖的时空变化

[目的]调查天山西部生态环境植被覆盖状况,为科学保护区域生态环境和管理提供科学依据。[方法]以天山西部林区—霍城林场为研究对象,基于1999,2007和2016年3个时期的Landsat TM遥感影像和DEM数据,运用归一化植被指数分析研究区植被覆盖情况和空时变化特征。[结果]时间变化上,1999—2016年期间霍城林场植被覆盖以Ⅱ和Ⅲ级为主,所占比重达到55%以上,总体上是呈现上升趋势;空间分布上,霍城林场因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同而出现不同的分布和变化特征,当海拔在1 500~2 000 m和2 000~2 500 m或者坡度30°~45°的区域时,植被覆盖度相对较高;当海拔 < 1 500 m以及 > 2 500 m或坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度相对较低;植被覆盖度随着坡向的变化而变化着,呈现出阴坡 > 半阴坡 > 半阳坡 > 阳坡的分布特征;当海拔 < 1 500m和坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度变化较为明显,而当海拔 > 2 500 m和坡度 > 45°的区域时,因受人为社会活动影响小,植被覆盖变化不明显。[结论]1999—2016年期间,霍城林场植被覆盖在时间变化上总体呈现上升趋势,在空间分布上因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同呈现不同的分布和变化特征。     

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。     

藏西南高原植被NDVI时空变化及其与海拔梯度的关系

青藏高原植被分布不仅与区域水热条件密切相关,而且受海拔和地形的共同影响,认知植被与海拔梯度的关系对青藏高原生态保护具有重要科学和现实意义。基于MODIS NDVI数据和植被类型数据,分析了藏西南高原近21年来不同植被类型生长季NDVI时空变化特征,探讨了植被覆盖与海拔梯度的关系。结果表明:藏西南高原植被类型有森林、荒漠、草原、草甸、高山植被、栽培植被、灌丛和其他植被8种; 随时间推移,各植被类型NDVI均显著增加且在2017年达到最大值。研究区草原、草甸、灌丛和高山植被的增加速率依次为0.006/10 a,0.004/10 a,0.01/10 a和0.006/10 a。除了局地植被呈退化趋势外,绝大部分植被覆盖不断改善。草原、草甸、灌丛和高山植被主要集中分布在海拔4 000 m以上的地区,NDVI在各海拔梯度上均存在较大差异。不同植被类型NDVI随海拔升高均呈现不同的减小趋势,不同年份间同种植被NDVI随海拔梯度变化具有相似的变化趋势。研究结果可为藏西南高原生态建设、植被恢复和畜牧业发展提供一定的科学依据和决策支持。     

江淮分水岭地区干旱分析

通过对江淮分水岭地区气象和水文资料以及多年旱涝状况的分析，得出了该地区基本的气候特点。该地区气候可划分为东、中、西3部分，西部气候湿润而稳定，旱涝灾害较少；中部气候干燥而稳定，旱灾多于涝灾；东部气候变化复杂，分析认为东部气候类型是整个江淮分水岭地区的基本气候类型，中、西部气候是在该基本气候类型基础上受山地和水域等周围地理环境影响而形成的。     

利用NDVI资料估算中国北方草原区牧草产量

该文利用NOAA/AVHRR归一化植被指数（NDVI）资料和牧草地面观测资料,分5种草地类型建立了牧草产量遥感模型,所有模型的相关系数均大于0.7,说明这些模型可以较好地估算中国北方草原区牧草产量。由于牧草产量地面观测资料来自于北方主要草原省,数据具有较好的代表性,利用牧草产量遥感估算模型能够将过去小区域牧草产量估算扩展到整个北方草原。通过对模型结果的空间分析表明,中国北方高产草原位于内蒙古东部、甘肃祁连山区、新疆天山和阿尔泰山地区、青藏高原东部,同时也表明遥感模型对草地资源清查也是一种很好的手段。通过对模型结果的时间分析表明,牧草产量遥感模型可以表现出牧草产量随气象条件变化的波动性,这个性质表明牧草产量遥感模型可以用于气象灾害造成的损失评估。     

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。