基于地理探测器的区域植被覆盖度的定量影响——以京津风沙源区为例

植被覆盖度（FVC）是衡量生态环境优秀的重要指标.本文基于MODIS NDVI数据,运用像元二分法模型,估算了2000~2018年京津风沙源区FVC,分析了其时空变化特征.在此基础上,基于地理探测器模型,定量分析了自然因素和人类活动因素等12个因子对京津风沙源区FVC空间分布的影响.结果表明,近20a来京津风沙源区FVC整体上呈增加趋势,增加率为8.2%.空间上,研究区73.7%的区域FVC在增加,其中显著增加的区域主要集中在晋北山地丘陵亚区、燕山丘陵山地水源保护亚区、大兴安岭南部亚区和科尔沁沙地亚区的南部.2000~2018年,降水是影响京津风沙源区FVC空间分布的主要自然因子,解释力为63.3%;年末大牲畜头数是影响FVC空间分布的主要人为因子,解释力为34.8%.自然因素和人类活动之间的双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主,表明相对于单因子,自然因素和人类活动间的交互作用对FVC的解释力更强.其中,降水与其他11个因子的交互作用对研究区FVC起主导作用,解释力超过60%.     

沙漠化驱动因子及定量辨识方法研究综述

从沙漠化定义出发,阐述了沙漠化驱动因素研究的发展历程。分析了温度、干旱、风等自然驱动因子和人口与牲畜数量、土地利用方式、技术、政策等人文驱动因子对沙漠化的影响,系统梳理了沙漠化过程中自然和人文驱动因子的定量辨识方法。指出目前评价方法的不足和片面性,应进一步考虑沙漠化过程中的微观变化,加强人文与社会经济学角度的研究,提高数据精度和数据库建设步伐。