基于地理探测器的重庆坡耕地时空格局演变特征及驱动机制

坡耕地是耕地的重要组成部分,分析坡耕地时空格局演变规律及驱动因素,有益于为合理利用坡耕地资源及生态功能修复与保持提供参考。基于2000—2018年坡耕地空间分布信息,利用土地利用转移矩阵、局部空间自相关(Local Spatial Autocorrelation, LISA)、地理探测器(Geodetector)等方法,从坡耕地时空变化特征、坡耕地冷热点格局和坡耕地变化驱动因子等方面开展,揭示重庆坡耕地时空分布特征及驱动因素。结果表明：1)与2000年相比,2018年重庆坡耕地面积减少2.40%,坡耕地2.23万km²,占耕地59.35%。6个区县(渝中、江北、江津、南岸、大渡口、石柱)年均坡耕地变化动态度大于1%,不同区县坡耕地面积变化趋势差异明显。2)近18年坡耕地与林地、草地、水田、建设用地等地类发生显著转移,转出、转入总体较均衡,其中坡耕地退为林地主要集中位于秦巴和武陵山区的石柱、武隆、丰都、云阳等区县,在土地利用转移过程中坡耕地面积呈小幅度减少趋势。3)坡耕地局部空间自相关异质性较显著,大多数区域坡耕地面积呈高-高和低-低聚集状态,热点区集中在渝东北区,...     

基于地理探测器的藏东南高山峡谷区土地利用变化及其驱动机制——以西藏林芝市为例

为探讨西藏高原高山峡谷区土地利用变化及其驱动机制,基于2010、2015及2020年共3期的Landsat卫星遥感数据,获得30 m网格土地利用变化空间信息,并结合社会经济统计资料,利用土地利用动态度、地理探测器等方法分析林芝市土地利用变化特征及其驱动力。结果表明：2010—2020年林芝市草地、林地、未利用地、水域等4类用地稍有减少,而耕地呈现波动增加的态势,建设用地显著增加至了原来的2.66倍。其中：土地利用类型变化集中分布在雅鲁藏布江、尼洋河、帕隆藏布河谷平地。建设用地动态度一直处于最高水平,呈现出逐年扩张的态势;耕地的变化动态度次之,表现出“先减少后增加”趋势。全市综合土地利用动态度为0.012%/a;县(区)域尺度上,巴宜区的综合土地利用动态度最高;乡(镇)域尺度上,工布江达县巴河镇综合土地利用动态度最高,其次是巴宜区更张门巴民族乡和巴宜区林芝镇。人口密度变化、粮食产量变化、固定资产投资变化、农牧民人均纯收入变化、城镇化率变化、地区生产总值变化和海拔等7个因子显著影响林芝市综合土地利用动态度,土地利用发生的变化是多个自然和社会经济因子同时作用的结果,各个因子相互作用后解释力全...     

1988-2018年哈密绿洲植被覆盖度时空变化及其驱动力

[目的] 对近30 a来哈密绿洲植被覆盖度时空变化及驱动力进行分析,为该地区绿洲持续健康发展提供理论借鉴。[方法] 以1988,1998,2008及2018年4期影像为基础数据,利用像元二分模型计算了基于AFRI_SWIR2指数提取的植被覆盖度,利用动态度指数与植被覆盖度转移矩阵分析哈密绿洲植被覆盖度动态变化;再通过地理探测器对8个影响因子进行探测,探寻哈密绿洲植被覆盖度的驱动因子。[结果] 近30 a来哈密绿洲面积从1988年的214 km²增长到2018年的632.1 km²,增幅达195%,但绿洲内植被覆盖度等级却较低,同时哈密绿洲面积主要扩展的区域在西北部和东南部区域;哈密绿洲的发展阶段可分为3个阶段：1988-1998年为低强度稳定期,1998-2008年为极度扩张期,2008-2018年为高强度稳定期。[结论] 土地利用类型变化是造成哈密绿洲植被覆盖度变化的直接原因,同时在近30 a内,人为因素对哈密绿洲植被覆盖状况的影响远高于自然因素。     

1996—2020年海南岛水源涵养量时空变化及地理探测

[目的] 分析影响海南岛水源涵养量时空变化的主要驱动因素,为海南岛生态系统水源涵养功能重点区域识别及保护,水资源管理及区域可持续发展等方面提供决策依据。[方法] 基于InVEST模型产水量模块,定量分析海南岛1996—2020年水源涵养的时空变化,并对海南岛的水源涵养影响因素展开地理探测分析研究。[结果] ①1996—2020年海南岛水源涵养总量略微上升,多年平均水源涵养量为41.77 mm,水源涵养总量为1.42×10⁹ m³。空间上,海南岛水源涵养分布呈现东高西低及北高南低的特征。各地类中,林地的水源涵养能力较强,且面积占比大,对海南岛水源涵养量的贡献显著。②水源涵养量有较强的空间正相关性,呈现明显聚集特征,水源涵养重点区域主要分布于海南岛东中部、东部沿海海岸带以及海口市西部的火山熔岩湿地。③各因子对水源涵养影响力从大到小依次为降水量、土地利用类型、实际蒸散发和高程;因子交互作用,尤其是降水与土地利用的交互显著增强水源涵养分布的解释。[结论] 气候作用和人类活动主导了海南岛水源涵养量空间格局。未来既要充分考虑气候变化对水源涵养的影响,通过建立有效措施确保海南岛生态系统水源涵养功能有效适应全球变化,又要通过土地资源的合理利用与管理,确保土地生态安全。     

2000-2020年漓江流域景观生态脆弱性时空分异

漓江流域是我国南方脆弱岩溶环境的重要生态安全屏障。通过景观生态脆弱性评价优化国土空间治理,可为岩溶区生态修复和脱贫攻坚成果提供科学依据。基于土地利用、遥感信息和GIS空间分析平台,应用景观指数、时空统计、空间分析、地理探测等方法,从多维时空尺度分析了漓江流域景观生态脆弱性及其时空变化规律。结果表明:(1)漓江流域以林地、耕地为主体景观,面积占全流域的90%,近20年其变率小于0.37%,扩张强度小于3.59%,流域景观格局稳定; 建设用地增长最快,扩张强度高达72.97%,动态度明显高于其他地类,城镇化进程是景观格局的主要驱动因素;(2)景观生态系统以中低级脆弱区为主,占总面积的56.53%,高危脆弱区面积占比小于10%; 形成城镇化中心低值聚集,山地区高值连片的分异格局; 近20年一级、五级脆弱区扩张强度分别为1.70%,1.36%,中高级脆弱区面积扩张强度-2.59%,流域景观生态脆弱性减弱。(3)LEV空间分异呈现人工景观低值化与自然景观高值化格局。桂林市区是低—低相邻的冷点,周边山区为高—高相邻的热点,近20年冷点、热点范围都略有扩大,景观生态脆弱性与城镇化有显著的正向空间依赖性。(4)城镇化及坡度变化对脆弱性的解释度最大,其q值分别为0.2689,0.250 8,是LEV空间分异的核心驱动,自然和人工因素共同决定了LEV时空分异。漓江流域土地利用应坚持综合治理和系统规划的原则,统筹城乡土地利用和国土空间规划,系统融合城市与乡村、自然与人工景观类型及功能。     

天山新疆段及南北麓草地植被覆盖度时空变化特征研究

天山草地分布面积广阔,不仅是新疆畜牧业发展的主要支撑,也在维护生态安全方面具有重要贡献。为了解天山新疆段草地植被覆盖度的动态特征与变化趋势,以2001-2020年MODIS NDVI产品为主要数据源,采用像元二分模型估算植被覆盖度,运用转移矩阵和趋势分析法研究其变化特征,并利用地理探测器模型分析驱动因素。结果表明,研究区草地多年平均植被覆盖度在0.34～0.42波动,主要以中低、中植被覆盖度为主,各等级植被覆盖度大致呈西部高覆盖东部低覆盖的分布特征;从变化趋势来看,研究区草地植被覆盖度总体上有上升趋势,盆地周围覆盖度增加、中部山区其变化基本稳定,增加和基本稳定的区域面积占总面积的10.41%和89.16%;从地理探测器运行结果来看,单因子作用解释最大的是降水量,q为18%,当降水量与海拔交互作用时对研究区草地植被覆盖度的影响更为明显。研究结果可为天山草地生态安全保护与质量评估提供参考依据。     

鄂尔多斯市生态脆弱性评价及归因分析

以地处农牧业交错带的鄂尔多斯市为研究对象,利用SRP概念模型结合空间主成分分析法,对2005、2010和2018年的生态脆弱性进行评价,并通过地理探测器对影响生态脆弱性的因子进行分析。结果表明：1)2005、2010和2018年鄂尔多斯市平均生态脆弱性指数为0.52、0.44和0.42,整体均处于轻度脆弱状态;指数平均值呈现降低趋势,表明生态脆弱性逐渐转好。3期数据均显示生态脆弱性在空间上呈现东部到西部逐渐加重的特征。2)2005年与2010年相比潜在脆弱面积增加了390 km²,微度脆弱面积增加了22 628 km²;2010年与2018年相比潜在脆弱面积增加了5 616 km²,微度脆弱面积增加了6 031 km²;3)鄂尔多斯市生态脆弱性不同年份各评价因子的影响不同,自然因素中的年均降水量、NPP以及人类活动所产生的人口密度、人均GDP、万元GDP用水量是影响鄂尔多斯市生态脆弱性的主要因子。     

河北省县域相对贫困度空间分异及影响因素分析

区域贫困一直是困扰人类社会发展的重要问题,综合分析县域相对贫困度对更好地实施扶贫攻坚战略具有重要意义.以经济发展水平测量河北省县域相对贫困度,并采用空间自相关法分析空间特征,基于此运用地理探测器方法探测区域贫困影响因素,为加快县域脱贫步伐、精准脱贫建议的提出提供参考.结果表明:①河北省县域相对贫困度空间分布差异显著,相对贫困度较高的县主要分布在冀西北、冀中和冀中南地区,且区域内有少数潜在贫困县分布,相对贫困度较低的县主要分布在冀东和冀中部分地区;②地理探测器分析发现,地区生产总值、固定社会资产投资、公共财政预算收入等7个因子对县域相对贫困度影响显著,且因子之间交互作用明显;③区域发展过程中,在结合区域自然社会经济实际状况下,应针对性地提出相应扶贫策略,逐步实现区域协调发展.     

1986—2021年彬长矿区植被覆盖度时空变化及其影响因子

[目的] 分析彬长矿区植被覆盖度变化特征及空间分布影响因素,判别矿区的生态状况断,为矿区复垦和生态恢复提供科学参考和理论依据。[方法] 基于Google Earth Engine云平台,获取1986—2021年30 m分辨率Landsat Surface Reflectance Tier 1 Data（地表反射率数据）,基于像元二分模型,采用趋势分析法、F检验等方法对彬长矿区植被覆盖度多年时空变化作出定量分析;在此基础上运用地理探测器对植被覆盖度的空间分异性进行地理因子解析。[结果] ①1986—2021年彬长矿区植被覆盖度改善状况较好,总体呈现增长趋势,平均增长率为0.64%/a;研究区多年平均植被覆盖度水平较高,中覆盖度及以上面积占87.14%,空间分布上呈现“东南高,西北低”的特点。②植被覆盖度变化趋势上,研究区以显著改善区域为主,其面积所占比例为56.65%,但仍有些许地区植被显著退化,主要集中在靠近城市河流道路区域。③各因子对植被覆盖度的影响大小排序为：坡度>高程>年降水>GDP>人口密度>年均温>植被类型>土壤类型,坡度与年降水交互作用对植被覆盖度空间分异性影响最强。[结论] 1986—2021年彬长矿区植被覆盖状况良好,整体呈现显著增长趋势,植被改善情况明显,坡度为影响研究区植被覆盖度空间分异性的主导因子。     

基于Sentinel-2影像的平寨水库水体透明度遥感反演

[目的]研究水体透明度的变化规律及其空间分异驱动因素,为管理湖库及恢复湖库生态系统提供科学依据。[方法]基于2020年5月18日,8月26日,11月14日的Sentinel-2 MSI卫星影像及准同步实测透明度数据构建平寨水库透明度遥感反演模型,利用地理探测器定量分析影响透明度空间分异的驱动因素。[结果](1)平寨水库水体透明度与Sentinel-2 MSI的B₃波段最为敏感,利用波段组合B₃×B₄作为最佳敏感因子构建出的透明度反演模型具有较高的精度(R²=0.81,RMSE=0.11 m, MRE=16.91%)。(2)平寨水库水体透明度呈现出中心库区高而各支流上游低,近水体两岸低的空间分布趋势,且水体透明度11月>8月>5月。[结论]总悬浮物、叶绿素a及总有机碳含量是平寨水库水体透明度空间分异的主要因素。总磷、总氮、水温及风速通过影响水体中的总悬浮物、叶绿素a及总有机碳含量进而影响水体透明度空间分布。