气候变化对宝鸡地区植被覆盖时空演变的影响

植被覆盖变化及其对气候因子的响应研究是一个长期、复杂的动态过程,本研究基于MODIS NDVI数据和宝鸡气象局11个气象站点的气候因子（气温、降水量）数据,运用趋势和相关分析法等探讨宝鸡地区近13年植被覆盖的时空变化规律及与年均温和年降水量之间的相互关系,为区域农业发展和生态文明建设工作提供了理论支撑。结果表明：（1）宝鸡地区近13a年均NDVI以0.025/10 a的速度上升,较快于三北防护林工程区1982—2006年植被覆盖的增速(0.007/10 a),且出现2001—2002年、2003—2004年两次高恢复期;（2）多年NDVI高值区集中于太白河和湑水河之间的太白县南部地区。千河沿岸及渭河流域宝鸡段的宝鸡市、宝鸡县、凤翔、岐山南北沿岸的“带状”地区,植被覆盖最低;（3）全区植被覆盖与气温较显著正相关像元占15.016% (P<0.05),与降水量较显著正相关像元占16.872% (P<0.05),相关性均较好。     

Determining corn nitrogen rates using multiple prediction models

Weather uncertainty and soil spatial variability impact nitrogen (N) cycling and corn (Zea mays L.) growth, making accurate N predictions a challenge. Field studies were conducted in Lansing, Michigan, to evaluate a computer model (i.e., Adapt-N), a preseason year-based model (i.e., maximum return to N [MRTN]), and a crop sensor model (i.e., active canopy sensor with algorithm) for recommending corn N rates. To determine site-specific economic optimum N rates (EONR), five N rates were also applied (0, 33%, 66%, 133%, and 166% of the suggested MRTN) as starter + sidedress (SD) at V4. In a wet year (i.e., 2015), Adapt-N increased V8 SD N rates 35 kg N ha^?1 relative to the MRTN V4 SD N application. Although the greater rate of N may have provided additional yield protection, no statistical yield differences were observed between the two models. The MRTN model increased partial factor productivity (PFP) 20% relative to Adapt-N. Limited expression of V8 corn N deficiency reduced crop sensor total N rates (21–56 kg N ha^?1) and yield (0.82–1.05 Mg ha^?1) relative to other models. In a drier year (i.e., 2016), N demand was reduced (EONR 64 kg N ha^?1 less than 2015), resulting in similar corn response to all three models. Despite differences in actual corn N rate recommendations, all three models resulted in similar economic net returns across study years.

Abbreviations: EONR, economic optimum nitrogen rate; MRTN, Maximum Return to Nitrogen; NUE, nitrogen-use efficiency; PFP, partial factor productivity; SBNRC, sensor-based nitrogen rate calculator; SD, side-dress     

The use of remote sensing to detect the consequences of erosion in gypsiferous soils

Tillage practices on sloping ground often result in unsustainable soil losses impairing soil functions such as crop productivity, water and nutrients storage, and soil organic carbon (SOC) sequestration. A sloping olive grove (10%) was planted in shallow gypsiferous soils in 2004. It was managed by minimum tillage; the most frequent management practice in central Spain. The consequences of erosion were studied in soil samples (at 0–10, 10–20, and 20–30 cm depths) by analyzing SOC, available water and gypsum content, and by detecting spectral signatures using an ASD FieldSpecPro® VIS/NIR-spectroradiometer. The Brightness index (BI), Shape index (FI), and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) were derived from the ASD spectral signatures and from remote sensing (Sentinel-2 image) data. The development of these young olive trees was estimated from the measured diameter of the trunks (17 ± 18 cm diameter). In 20–30 cm of the soil, the carbon stock (38 ± 18 Mg ha⁻¹) as well as the available water content (12 ± 6%) was scarce, affecting the productivity of the olive grove. The above-mentioned indices obtained from the laboratory samples and the pixels of the Sentinel-2 image were significantly (p < 0.01) correlated, with a correlation coefficient of around 0.4. The BI was related to the gypsum content and the slope of the plot. The FI was related to the carbon and water contents. The NDVI derived from the satellite image identified the influence of soil degradation on the trees and the carbon content. The spatial-temporal changes of the indices might help in tracking soil changes over time.     

基于USLE模型的长株潭城市群生态绿心区水土流失研究

[目的]研究2018年长株潭(长沙市—株州市—湘潭市)城市群生态绿心区最佳植被覆盖和水土流失状况,为区域综合治理提供理论依据。[方法]运用GIS和RS技术,以长株潭区域降雨、土壤、地形、土地利用等数据为基础,采用归一化植被指数(NDVI)模型和USLE国际通用土壤流失方程为优选模型。[结果]长株潭绿心区总面积为52 287 hm~2,整体植被状况较好,高覆盖度(75%～100%)面积最大,占绿心区总面积一半以上,为26 598.40 hm~2;中低覆盖度(30%～40%)面积最小,占区域总面积的8.61%,为4 501.91 hm~2。长株潭城市群生态绿心区总侵蚀(不含微度)面积为3 654.24 hm~2,占总面积的6.99%。湘潭市侵蚀比重最高,为8.51%,长沙市次之,为6.67%,株洲市侵蚀总比例最小,为5.68%。工程建设用地在禁止开发区、限制开发区和控制建设区的侵蚀面积分别为963.92,310.74,735.11 hm~2。[结论]受人为因素、城市建设、产业分布等影响,长株潭城市群生态绿心区覆盖度空间呈现西部低,中东部高的格局,工程建设是造成绿心区土壤侵蚀的主要原因。     

京津冀地区植被NDVI动态变化及其与气候因子的关系

[目的] 探究气候变化对植被覆盖变化的驱动机制,可为揭示区域乃至全球植被覆盖动态变化及其与气候变化之间的响应机制提供依据。[方法] 以MODIS NDVI,SRTM DEM,降水和气温为数据源,运用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall显著性检验法、R/S分析法和Pearson相关分析法等数学分析方法,结合ANUSPLIN气象插值模型,研究2001—2019年京津冀地区植被NDVI时空演变特征及预测未来变化趋势,并探究植被NDVI与降水和气温最大相关关系及时滞效应。[结果] ①2001—2019年京津冀地区植被NDVI整体呈波动上升趋势,上升速率为0.002 2/a,且未来植被NDVI呈改善趋势的面积略小于呈退化趋势的面积;②降水和气温对京津冀地区植被生长以正向促进作用为主,且降水对植被生长的作用强度高于气温;③植被NDVI对降水变化的滞后期略长于气温,京津冀地区植被生长受前3月的降水和前1月的气温影响最大。[结论] 在林业生态工程实施背景下,2001—2019年京津冀地区植被覆盖整体呈改善态势,尤以西北部为著;植被NDVI与降水和气温相关关系呈现出明显的地域差异,且植被生长相对降水和气温变化存在一定的滞后效应。     

复合干热胁迫下黄土高原夏季植被脆弱性评估

随着气候变化的加剧,高温干旱事件频发,对植被健康生长造成了严重影响。针对相关性方法难以准确刻画复合干热胁迫下植被脆弱性的问题,利用1982—2015年去趋势和标准化的归一化植被指数（detrended and standardized normalized difference vegetation index,SNDVI）、标准化降水蒸散发指数（standardized precipitation and evapotranspiration index,SPEI）和标准化气温指数（standardized temperature index,STI）,构建基于Vine Copula的复合干热胁迫下植被脆弱性评估模型,量化黄土高原不同土地利用类型和气候区植被对高温干旱的响应关系。结果表明：1）黄土高原大部分区域SNDVI与SPEI呈正相关关系,与STI呈负相关关系,草地SNDVI与SPEI、STI的相关性最高,其次为耕地,林地最低;2）相对于单一干旱或高温事件,复合干热事件进一步加剧了植被脆弱性,复合干热胁迫下黄土高原6、7、8月植被损失概率分别为0.51、0.57和0.55,较高的区域集中在陕西北部、宁夏、甘肃东部和内蒙古等地区;3）黄土高原地区不同植被类型对复合干热的脆弱性各异,脆弱性从大到小依次为草地、耕地、灌木、林地。研究结果有助于深入了解植被对气候极端事件的响应,支持应对气候变化的陆地生态系统风险管理。     

新巴尔虎右旗植被覆盖变化研究

利用ArcGIS和ENVI的栅格空间分析工具,采用叠置分析、线性趋势分析法、均值法等分析方法,选用2001～2016年每年5～9月MODIS NDVI数据和该研究区域行政区划矢量数据来研究新巴尔虎右旗16年间的植被覆盖变化,为该地区植被趋势研究和生态建设提供一定的科学依据.结果表明:2001～2016年间新巴尔虎右旗生...     

2000—2020年湖北省土地利用变化对植被覆盖度的影响

[目的] 土地利用及其对陆地生态系统的影响是当前全球变化研究的重要内容。科学分析土地利用变化对植被覆盖度的影响,促进社会经济与生态环境质量的协调发展及地区经济的平衡发展,为政府部门对区域生态保护和恢复管理提供借鉴和参考。[方法] 以湖北省为研究对象,利用2000,2020年2期Landsat遥感影像、土地利用遥感数据,利用遥感数据的空间处理、像元二分模型、土地利用转移矩阵等方法,分析研究湖北省植被覆盖的时空变化、土地利用类型变化特征及其对植被覆盖度的影响。[结果] ①2000-2020年,湖北省耕地、草地和未利用地面积减少,水域以及建设用地面积增加,林地面积基本保持不变,其面积大小顺序为:林地>耕地>水域>建设用地>草地>未利用地。②湖北省植被覆盖度平均值上升了6.50 %。林地、耕地、草地和未利用地的平均植被覆盖度均有所增加,建设用地的平均植被覆盖度有所降低。③湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势。植被覆盖度增大的区域主要集中在湖北省的西部和东南部地区,局部地区也存在植被退化的区域,主要集中在湖北省中南部及襄阳北方部分区域。④不同土地利用类型FVC转移过程中,耕地较高植被覆盖与高植被覆盖之间的转移过程最为剧烈,林地不同等级植被覆盖的转移量占转移总量的47.87 %,草地不同水平植被覆盖度的转移量占转移总量比例较小,仅为3.40 %。[结论] 2000-2020年湖北省土地利用变化较大,不同土地利用类型的植被覆盖度相互转移,尤其是林地、耕地及草地的平均植被覆盖度均有所增加,使得湖北省近20 a来整体植被覆盖度呈现出上升趋势。     

新疆艾比湖绿洲土地退化遥感动态监测

层次分析法是一种将决策者对复杂系统的决策思维过程模型化、数量化的过程.采用层次分析法,对影响和指示土地退化的生物量、归一化植被指数、土壤水分指数和土壤盐碱化4个影响因子进行分析.通过计算每个影响因子的权重,基于ASTER,SPOT,TM,MODIS产品以及野外调查数据等多源数据,对新疆艾比湖地区2000年8月至2004年8月的土地退化状况进行了评价,并且分析了层次分析法应用于土地退化研究的适用性及其优缺点.研究表明:艾比湖地区耕地退化现象普遍,占耕地总面积的55.78%,分布广,程度重.