基于断点检测的延安市富县植被变化研究

  目的  多项生态工程实施以来,陕北黄土高原地区环境明显改善,探究该区域植被的时空变化,为生态环境建设与差异化决策提供依据。  方法  以陕西省延安市富县为研究对象,利用2000—2019年生长季的Landsat TM/ETM+/OLI影像,运用DBEST算法对归一化植被指数(NDVI)时间序列进行断点检测,并提出多阶段趋势分析方法分析富县植被变化时空特征。  结果  富县植被的断点检测结果表明:66.47%的区域断点NDVI变化幅度小于0.2,主要分布在富县西部和东北地区,植被相对稳定,未发生剧烈变化;33.53%的区域断点NDVI变化幅度大于0.2,其中断点数量多于4个的区域仅占5.88%,集中分布于道路、河流沿线,变化频繁,与人为活动有关。当前阶段趋势分析表明:断点NDVI变化幅度大于0.2的区域,改善的面积占总面积的24.57%,退化面积仅占2.12%;开始时间均在2014年之前,时间分布跨度大,空间异质性强,揭示了富县植被变化的多样性及复杂性;富县有林地、疏林地、灌木林地、未成林造林地4种主要林地均趋于改善,改善面积占林地面积的96.23%。  结论  2000—2019年,富县植被整体呈现改善趋势,生态建设工程取得良好的效果;植被变化的时空特征存在差异,后续决策需因地制宜。图6表1参25     

基于连清样地数据的全国杉木人工林平均木树高-胸径模型

[目的]基于我国森林资源连续清查(简称“连清”)样地数据，分省区研建全国杉木人工林平均木树高-胸径的最优基础模型，以期为全国各省区杉木人工林的树高预测提供基础模型。[方法]研究范围为杉木人工林分布的15个省份，数据来自第六次、第七次连清样地数据的树高调查表，总样本数为23 239个。选取18种基础生长方程作为候选模型，分别拟合各省区杉木平均木树高与胸径的关系，根据模型的决定系数(R2)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)、均方根误差(RMSE)和平均预估误差(MPE)，并结合模型残差分布图，确定各省区最优模型，同时采用5折法验证各省区最优模型的预测能力，最终决定各省区最优树高-胸径模型。[结果]15个省区的杉木最优树高-胸径模型并不相同，四川、云南、重庆、陕西、浙江、江西、湖南、广西的最优模型为模型18(Mitscherlich方程)，江苏、安徽、河南和福建的最优模型为模型16(Hossfeld方程)，广东、湖北、贵州的最优模型分别为模型10(双曲线方程)、模型11(Logistic方程)和模型13(Gompertz方程)，R²分布在0.602～0.8...