重庆喀斯特地区NDVI变化的影响因素

[目的]区域植被指数是评价其生态系统的重要指标.喀斯特地区生境脆弱,对气候变化和人类活动均较敏感,易遭受破坏且恢复困难.本研究探讨气候要素与植被变化之间的关系,通过残差分析分离人类活动对植被的影响,定量评估其贡献.[方法]基于2001-2014年归一化植被指数数据、气象数据及土地利用数据,采用趋势分析法、偏相关分析.[...     

基于NDVI的贵州省2006-2015年植被覆盖变化分析

为了探究贵州省2006—2015年总体植被覆盖状况在时空上的变化特征,该文利用地理空间数据云提供的MODIS-NDVI影像数据,运用GIS空间分析法计算了贵州省近10年的植被覆盖度,从时间和空间上对贵州省植被覆盖的变化情况做出了分析.     

太行山区NDVI时空变化及其与气候因子的关系

为明确太行山区长时间尺度植被覆盖度变化规律及其对气候因子的响应机制，采用1998-2018年的SPOT VEGETATION/NDVI卫星遥感数据，通过趋势线分析法、相关系数法与时滞相关分析法等，从时间和空间2个尺度分析太行山区植被生长状况、覆盖变化及其对气温和降水的响应程度。结果表明：1)太行山区总体植被覆盖率较高，77.5%区域面积的NDVI值在0.6～0.8范围内；2)21 a间太行山区NDVI值随时间呈现波浪式显著增加趋势，平均增长速率为0.03/10 a(线性增长率为0.067/10 a),通过0.01的显著性检验；太行山区植被覆盖在空间分布上呈现西北低、东南高，中部区域高低值交叉分布的特点；3)太行山区NDVI与气温在空间上呈现负相关为主，呈负相关面积约占太行山区总面积的54.37%,主要分布在太行山区的中部区域、南部边缘区域以及东北沿线区域；NDVI与降水呈现正相关为主，呈正相关的面积约占太行山区总面积的81.89%,整体上可以概括为从太行山区的西北区域到东南区域相关系数(R)逐渐变小。4)时间尺度上，NDVI与气温和降水均没有明显的相关性，但NDVI与降水的相关系数(R...     

基于NDVI的太原盆地植被覆盖度变化初步分析

笔者在ENVI软件支持下,通过432波段假彩色合成方法对黄土高原经济带山西太原盆地的土地类型进行影像判读,区分出类别。利用1990年TM和2000年ETM影像对黄土高原经济带山西太原盆地影像计算NDVI值,求解植被覆盖度,通过对比,得到植被覆盖度10年间的各个土地类型上变化。     

基于NDVI的四川省植被变化动态监测及驱动因素分析

【目的】探索植被时空演化规律和机理，为揭示区域环境变化奠定基础。【方法】利用SPOT/VEGETATION数据，辅以Theil-Sen Median趋势分析、回归分析以及残差分析等方法，探索2000—2018年四川省植被覆盖时空变化趋势，并揭示其影响因素。【结果】近二十年四川省植被覆盖呈显著增加趋势，增速为6.4%/10a,其中2006—2012年植被覆盖呈波动趋势；植被覆盖空间格局呈“东高西低”的分布特征，城镇化进程和高海拔地区气候对植被覆盖有剧烈干扰；四川省植被覆盖呈增加趋势的面积比例为72.45%,呈减少趋势的面积占比27.55%,植被状况改善较显著。四川省18个地级市中，雅安市、乐山市、攀枝花市、达州市、宜宾市、巴中市和广元市的植被改善状态较好。四川省海拔0～1000、1000～3000 m是植被恢复最显著的区域。【结论】通过剥离自然、人类活动因素发现，人类活动是导致四川省植被覆盖变化的主要因素，气候因素是影响四川省植被覆盖变化的次要因素。研究结果可为四川省生态保护和修复工程的科学布局提供依据。     

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。     

2000—2020年北疆地区草地植被覆盖度和草地退化时空变化特征

以2000—2020年Landsat NDVI序列数据为数据源,利用时空分析及统计分析的方法,探讨了北疆地区草地植被覆盖度时空变化特征、草地退化时空变化特征,并从气候和人类活动2方面对北疆地区草地退化的驱动力进行分析。结果表明,从草地植被覆盖度时空变化看,2000—2020年北疆地区草地植被覆盖度整体呈增加趋势;北疆地区北部生态系统更脆弱,易受气候变化和人类活动的影响;北疆地区草地在阳坡草地植被覆盖度相对较高,草地植被覆盖度较高的区域主要位于地形位置指数较高、水热条件相对较好的山地,草地植被覆盖度较低的区域主要位于相对缺水、干旱的沙漠边缘等地区。从草地退化时空变化特征看,2000—2020年北疆地区各草地退化等级发生了明显的转移,主要表现为轻度退化、中度退化向未退化草地的转移及重度退化向轻度退化转移,表明北疆地区草地退化现象进一步好转。北疆地区草地退化是气候变化和人类活动共同作用的结果,其中降水量是主要气候因素。     

基于NDVI的渭河流域时空演变分析

基于渭河流域2010—2015年MODIS NDVI时序数据集,采用GRC趋势分析法、植被覆盖度估算,分析2010—2015年渭河流域NDVI的变化趋势,并对2010和2015年植被覆盖度的时空格局进行分析。结果表明,2010—2015年,渭河流域NDVI均值呈缓慢增加趋势,仅增加了2.7%。渭河流域植被覆盖度总体呈现由西北向东南逐渐增加的趋势,高覆盖区仍集中分布在渭河谷地及延安南部。2010—2015年中高覆盖和高覆盖区面积分别增加3.2%、9.3%,中低覆盖和中覆盖区面积分别减少6.7%、5.9%。轻微改善区主要分布在天水地区,轻度退化区主要分布在秦岭北麓以及延安南部,明显退化区分布在六盘山南麓以及关中地区。     

西安市NDVI时空演变分析

NDVI时空演变可以反映研究区生态环境变化和水土流失情况,是进行水土保持工作的重要参考指标。利用8年期MODIS NDVI构建时序数据集,借鉴时空数据分析模型,以栅格像元为分析单元,对西安市2003-2010年的NDVI变异系数、变化趋势进行分析,并对2003年和2010年地表植被覆盖度进行反演。结果表明,西安市总体植被生长状况平稳良好,南部山地和渭河洪冲积平原区植被长势维持平稳,沿山洪积扇、黄土台塬区以及骊山低山丘陵区植被恢复效果显著,在新建城区和城市重点开发区植被出现退化趋势。经过分析,引起西安市局地植被退化的主要因素为人为建设造成的植被破坏。基于像元的变化趋势分析更易于体现区域NDVI时空演变的细节信息。     

近22年民勤地区植被变化的时空特征及其驱动因素

选择植被作为指示因子，基于SPOT-VGT NDVI数据集，结合气象数据和社会经济发展政策，运用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall显著性检验法及相关性分析方法，探究1998—2019年民勤地区植被覆盖变化的时空特征及可能驱动因素。结果表明，近22年民勤地区总体植被覆盖增加，沙漠化改善明显；归一化植被指数(NDVI)以平均年增速0.16%小幅上升并伴随宽幅振荡，空间变化上存在着明显的空间差异；民勤地区风力对于该地区植被变化的影响显著，且对当地人类活动特别是生态环境治理政策的推行有响应。建议在之后的环境治理中从风力的角度解决绿洲与沙漠缓冲地区的植被退化问题。     

1985—2015年厦门市土地利用变化及驱动力

运用面向对象分类法得出厦门市1985—2015年土地利用覆盖数据,结合土地利用转移矩阵分析法、动态度分析法对厦门市30年城市用地变化过程进行动态监测与分析.结果表明:30年间林地和耕地分别减少了60.96和108.33 km~2,减少的部分主要转化为建设用地和交通用地;水域和其他用地分别减少了14.23和15.89 km~2,主要转化为建设用地;养殖水面面积1985年后增加31.00 km~2,主要占用耕地,但2005—2015年减少了38.35 km~2,主要转化为建设用地.气候变化、经济发展、人口剧增及旅游业发展是厦门市土地利用发生变化的主要原因.     

2000—2014 年艾比湖NDVI 变化及其与降水、温度响应关系

采用2000—2014 年艾比湖流域1 km×1 km 分辨率的MODIS-NDVI 影像数据,以MVC 法合成 年最大归一化差分植被指数（ NDVI）,利用研究区内20 个气象站点的同期气象因子（温度、降水）数据, 探讨2000—2014 年艾比湖流域 NDVI 变化以及对温度与降水的响应特征。结果表明：15 年间艾比湖流域 NDVI 呈现增长趋势,其中轻微增加面积占82.97%,轻微减少和明显减少面积分别占2.11%、0.27%,植被 改善情况较好;从年际变化水平来看,线性相关与二维空间分析结果总体上研究区NDVI 与降水量呈正相 关、与温度呈负相关,同时降水对NDVI 变化的响应关系高于温度的影响,NDVI 与降水量和温度的线性相 关系数分别为R2=0.95、R2=0.81。利用遥感技术对艾比湖NDVI 进行长时间序列的趋势变化研究,对当地生 态安全的保护有理论与实际意义。     

宁夏耕地面积变化及驱动力分析

根据1996—2005年宁夏国土部门的统计数据,对宁夏耕地的动态变化进行分析,反映出近10年来由于城市建设的发展和生态建设的推进,宁夏耕地面积存在下降趋势.利用主成分分析法分析宁夏耕地面积变化的驱动因素,结果表明:社会经济综合作用、农业发展和退耕还林三大因素是影响宁夏耕地面积变化的三个主要驱动力因素.     

1981-2015年华北地区种植结构演变及其驱动机制分析

为明确农业生产资料投入和作物受灾面积对作物产量的影响以及作物综合比较优势指数对华北地区种植结构演变的影响。本研究利用综合比较优势指数和线性回归等方法分析1981—2015年河北、河南和山东3个华北地区粮食主产省的作物生产、农业生产投入和作物受灾面积等变化特征。结果表明:1)1981—2015年,华北地区玉米和花生种植面积均显著增加,大豆和棉花种植面积均显著减少,冬小麦和油菜种植面积保持相对稳定;冬小麦、玉米和花生总产量显著增加,大豆和棉花总产量显著下降;1981—2015年所有作物单位面积产量均显著增加,其中冬小麦、玉米和花生单位面积产量增加速率较快,大豆和棉花单位面积产量增速较慢;2)1981—2015年,华北地区氮肥、磷肥和钾肥等肥料投入和有效灌溉面积均显著增加,增长速率分别为14.3万t/年、7.2万t/年、7.3万t/年和12.2万hm~2/年;3)旱灾是影响华北地区作物生产的主要自然灾害,1981—2015年各省旱灾受灾面积显著减少;4)农业生产资料投入增加是作物单位面积产量提升的主要推动力,自然因素中旱灾是造成作物产量波动的主要因素,作物之间的比较优势是华北地区种植结构变化的主要驱动因子。     

太行山前南峪旅游区景观格局及其多样性研究

为给太行山区资源的合理利用和可持续发展提供科学依据,对太行山前南峪旅游区的景观空间格局及其多样性进行了分析。选取的景观空间格局度量指标包括:斑块数量、斑块大小、斑块密度指数、破碎度指数、分离度指数、多样性指数、优势度指数、均匀度指数等。结果显示:前南峪景观以水土保持林和板栗林为主,二者面积占全区面积的92.24%,并且处在山坡的中坡和上坡位,在各景观中占绝对优势;景观面积、周长、斑块数、景观多样性指数较其他景观类型大,破碎度指数和分离度指数较其他景观小,对景观整体结构、功能及其变化的控制作用较强。其他景观类型处在山坡中下坡位,均匀度大小相似,增强了整体景观的多样性。这些结果表明,目前前南峪的景观格局基本合理,利于前南峪生物多样性的维持、生态环境的稳定和资源的可持续利用。     

2000～2015年渭河流域生态资产时空变化分析

基于MODIS-NDVI等数据,利用遥感定量测量和生态学方法,估算了渭河流域2000²015年的生态资产并分析了其时空变化特征。结果表明:渭河流域2000、2005、2010和2015年的生态资产总量分别为1092.75亿、1076.43亿、1073.81亿和1109.11亿元,16年间只增长了1.50%;在渭河流域的各子流域中,渭河干流的生态资产最高,其次为北洛河流域和泾河流域;渭河流域生态资产较高的地区主要分布于南部秦岭北坡林区及六盘山区和北部黄龙山、子午岭等地区,生态资产较低的地区主要分布于黄土高原丘陵沟壑区以及关中平原部分地区;人为因素是导致渭河流域生态资产变化的重要原因,北洛河流域生态资产出现小幅度退化,应加强生态保护。     

基于地理探测器的太行山NDVI时空变化及其驱动力分析

基于1982～2015年GIMMS NDVI数据,探究了太行山34 a来的植被覆盖状况,分析了NDVI的空间分布特征及其趋势变化;同时,基于地理探测器模型,结合自然因素和人为因素,探讨了各因子对太行山NDVI空间分布影响力的大小。结果表明:(1)太行山区的NDVI呈现波动上升的趋势,植被覆盖状况总体以改善为主;(2)各因子对NDVI分布影响程度的排序为:气温>坡向>土壤类型>降水量>地貌>植被类型>DEM>坡度>人口>GDP,其中气温、坡向、土壤类型、降水的影响力均大于10%,而GDP和人口均小于1%;(3)任意2个影响因素的交互作用都为增强,其中气温和坡向结合对研究区NDVI空间分布的影响力最大(q=0.3281)。人为因素在与自然因素相互作用之后,影响力有了很大幅度的提升。     

基于地理探测器的太行山NDVI时空变化及其驱动力分析

基于1982～2015年GIMMS NDVI数据,探究了太行山34 a来的植被覆盖状况,分析了NDVI的空间分布特征及其趋势变化;同时,基于地理探测器模型,结合自然因素和人为因素,探讨了各因子对太行山NDVI空间分布影响力的大小.结果表明:(1)太行山区的NDVI呈现波动上升的趋势,植被覆盖状况总体以改善为主;(2)各...     

延吉市建设用地动态变化及驱动力分析

利用延吉市2000—2009年土地变更调查数据,分析延吉市建设用地变化的总体趋势和空间差异,并运用主成分分析法探讨建设用地增长的驱动机制.结果表明：延吉市建设用地呈逐年增加趋势,空间差异变化显著,其中城镇、交通运输和水利设施用地增长较快.驱使建设用地增长的3大因子为经济发展、基础设施建设、人口增长与人口流动引起的城镇化进程推进,其中经济发展是主要社会驱动力.针对不同驱动力提出相应的措施,以促进本地区城市建设的可持续发展.     

2015—2020年徐州市农业用地时空变化分析

【目的】分析徐州市2015—2020年农业用地的时空变化,厘清徐州市农用地时空变化特征,为相关部门土地政策的宏观调控提供数据支持。【方法】基于2015—2020年徐州市地理国情监测数据,采用单一土地利用动态度、地理空间数据可视化以及景观格局指数对徐州市农业用地时空变化情况进行分析。【结果】研究表明：(1)2015—2020年,旱地、水田、果园是徐州市主要农业用地类型,占总农业用地的94%;(2)在时间序列分布上,农业用地总面积逐年增长,水田、桑园种植面积逐年减少,旱地、设施农用地种植面积逐年增加,果园和苗圃呈现先减少后增加的变化趋势,其他农业用地呈波浪性上升趋势;(3)在空间分布上,徐州市水田种植有明显的河湖集聚现象,桑园和果园种植较为集中,桑园分布在中心城区南部,果园主要分布在徐州市西北部的丰县以及东北部的邳州市,设施农用地集中分布在徐州市西北部的沛县以及与沛县相邻的铜山区的西北部区域;(4)在景观格局上,徐州市农业用地破碎度加强,但是斑块边缘有效性和稳定性增强。【结论】2015—2020年,徐州市农业用地面积逐年增长,整体景观破碎化加剧。其中,水田、桑园面积逐年减少,旱地、果园、苗...