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1.
赖金林  齐实  崔冉冉  廖瑞恩  唐颖  李鹏 《环境科学》2023,44(12):6833-6846
西南高山峡谷区是我国典型生态脆弱区,认识其植被变化特征及影响因素可以为西南高山峡谷区生态环境建设对策的制定提供理论依据,对实现区域经济、环境以及生态和谐统一发展,具有一定的现实意义.基于2000~2019年NDVI、社会经济因子和自然因子数据集,采用一元线性回归法、Hurst指数、地理探测器模型和变异系数等方法分析了西南高山峡谷区NDVI时空变化及稳定性特征,并探讨了NDVI空间分异影响因素.结果表明:①空间上看,植被呈现东南高,西北低的分布格局,中高和高植被覆盖的区域面积占比71.71%,植被覆盖总体处于较高水平.时间上看,植被呈现改善趋势的区域面积占比85.90%,恢复效果明显,且未来植被变化趋势还将以改善为主.②高程、植被类型和土壤类型是影响NDVI空间分异的主导因子,q值均不低于0.40;气温和降雨量为次要因子,q值分别为0.274和0.225.双因子交互作用增强了单因子的影响力,表现为双因子增强和非线性增强两种关系,其中高程∩植被类型组合q值最高为0.714,其次是高程∩土壤类型组合q值为0.688.③研究时段内NDVI整体稳定性较好,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为89.95%;而中等以上波动的区域面积占比为10.05%,集中在海拔高、气温低、降雨少、土壤贫瘠和植被较差等生态环境相对脆弱的区域.植被变化是多因素综合作用的结果,需因地制宜,有针对性地采取不同策略修复西南高山峡谷区生态环境.  相似文献   
2.
利用MODIS 3 km AOD原始数据,借助ENVI、Arc GIS等软件对桂林市AOD进行提取和插值,模拟该市AOD的空间分布特征,综合分析区域地形、NDVI与AOD分布的相关关系。结果表明:桂林市AOD空间分布受到地形的影响,AOD高值区出现在近乎封闭的桂林中部盆地和其他区域的谷地,地势高的区域AOD值较低;利用NCEP分析资料的风场数据,对比春节期间桂林市的AOD相对高值中心的变化,得出气溶胶的迁移和扩散方向与风向一致,静风时AOD相对高值中心更容易集中在中部盆地的城区。  相似文献   
3.
4.
植被覆盖度与沙尘暴形成条件分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
陈志刚  周坚华 《生态环境》2010,19(4):870-876
以归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)为指标分析了我国1981年到1998年期间植被覆盖变化情况,给出了植被急剧减少产生新沙源的实例。通过对1998年4月强沙尘暴的分析,指出影响沙尘暴产生和运移的因素除了地形、风速、风向、大气稳定度外,当地植被覆盖和土壤因素也是关键因素之一。并通过对植被覆盖度(NDVI)与浮尘指数(Aerosol Index)进行定量分析,发现二者之间存在明显的负相关关系,表明植被的存在可以从一定程度上抑制浮尘现象的产生。因此,在沙尘运移路径上,采取封山封荒,植树种草,增加植被覆盖度以固结当地土壤和泥沙的措施,可以在一定程度上抑制沙尘暴灾害的发生。  相似文献   
5.
基于决策树的辽宁省北部沙漠化信息提取研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
以沙漠化问题较突出的辽宁省北部地区为例,选取2007年Landsat 5 TM遥感影像作为基本数据源,通过对影像中耕地、林地、草地、水域等常见地物及典型沙漠化土地进行光谱特征分析和波段间的相互运算,将修改型土壤调整植被指数(MSAVI)、归一化差异水体指数(NDWI)和遥感图像缨帽变换后的土壤亮度指数(SBI)、绿度植被指数(GVI)及湿度指数(WVI)等特征变量融入决策树分类模型后进行分层分离,从而实现对沙漠化信息的高精度提取。结果显示,决策树分类法可排除提取地物时的干扰信息,是保证沙漠化土地信息快速自动提取的方法之一。  相似文献   
6.
基于辽宁省56个气象站的气象资料,利用Kira的温暖指数(WI)、寒冷指数(CI)和徐文铎的湿度指数(HI)分析辽宁省近40年(1967-2006年)气候-植被指标的时空变异。结果表明,就辽宁省区域平均值而言,WI指数呈升高趋势,每10年增加幅度为2.47℃·月,CI指数呈下降趋势,每10年下降幅度为2.31℃·月,HI总体呈下降趋势,波动较WI和CI明显,从气候—植被指数变化趋势看,对红松Pinus koraiensis Sieboldet Zuccarini、长白落叶松Larixolgensis等不利,而对油松Pinu stabulaeformis Carr、栓皮栎Quercus vari abilis Blume等树种有利。空间变化特征表现为,温暖指数界限呈向西北移动的趋势,表明暖温带落叶阔叶疏林带的适宜面积增加,而温带针阔叶混交林带的适宜面积减小;HI指数减小并且向东移,表明随着指数带的北移和东移缩小限制了原有针叶树种的生长,而对栎树Phytophthora ramorum等阔叶树种有利。  相似文献   
7.
太白山植被指数时空变化及其对区域温度的响应   总被引:5,自引:0,他引:5  
太白山地处陕西秦岭腹地中段,是秦岭最高峰。基于5月的遥感影像提取研究区NDVI数据,结合实际调查,对太白山自然保护区1979-2009年植被指数变化特征进行分析,研究不同植被带NDVI对温度变化的响应。结果表明:近30 a来,太白山5月植被指数NDVI平均值达0.2以上的面积占研究区面积的89.5%,植被整体覆盖较高;但NDVI表现出明显的垂直性差异,中低海拔区NDVI大多分布在0.2以上,而较高海拔区NDVI则主要分布在0.2~0.5区间。有56%以上的区域NDVI基本没有发生变化;NDVI增加极显著和减少极显著区占总面积的4.88%和3.92%。近30 a来,研究区年平均温度呈明显上升趋势,线性增加趋势为0.35℃/10 a;随着海拔的升高,各植被带NDVI对温度的变化更为敏感,高海拔植被对温度变化的敏感性远大于低海拔植被,即人为影响相对较小、但海拔相差巨大的太白山植被生态系统,已成为气候变化影响的敏感场所。  相似文献   
8.
基于SPOT5影像多辐射校正水平的植被绿量遥感估算   总被引:1,自引:0,他引:1  
选用南京市SPOT5图像的灰度值(DN)、星上辐射率(SR)、表观反射率(TOA)和地物反射率(PAC)数据,提取了两种植被指数(VI),即归一化植被指数(NDVI)和比值植被指数(RVI),并与地面实测的绿量(LVV)进行相关分析,建立了165个关系模型.结果表明,LVV与VI呈极显著的相关关系,其相关系数多以相对均质植被高于植被总体,基于灰度值高于常用的地物反射率为主.LVV-VI关系模型的R~2均值以多元线性回归模型最高(0.821),指数模型最低(0.536),而1~3次多项式模型均接近0.7.每种植被样方优选出一个模型,即阔叶林LVV-7.802 RVI_(PAC)-2.455(R~2=0.827,RMSE=0.498);针阔叶混交林LVV=-15.421 RVI_(TOA)+26.971 RVI_(DN)-8.261(R~2=0.918,RMSE=0.356);灌木LVV=-342.591 NDVI_(DN)~3-20.553 NDVI_(DN)~2+14.013 NDVI_(DN)+1.509(R~2=0.764,RMSE=0.689);草地LVV=2.934 RVI_(PAC)+2.147 RVI_(TOA)-3.193(R2=0.903,RMSE=0.464);总体植被LVV=1.789RVI_(PAC)-6.814NDVIs+4.258NDVI_(PAC)+12.854 NDVI_(DN)-0.342(R~2=0.810,RMSE=0.638).这些优选模犁的自变量包括了4种辐射校正水平下提取的两种植被指数,显示基于不同辐射校正水平的植被指数在植被LVV遥感反演中具有一定的应用潜力.  相似文献   
9.
通过对1985年和1987年Thematic Mapper(TM)影像中提取出的归一化植被指数进行对比分析,提取了1986年长白山自然保护区内遭受台风袭击后的灾区范围,并通过比较1988年和2007年的TM影像,分析了风灾区的植被恢复过程。同时,结合该地区的地形、水文、土壤和公路数据对风灾区的植被恢复进行了驱动力分析。发现地形驱动因子与风灾区的恢复程度呈高度相关,随着高程、坡度和平地所占比例的减少,恢复程度逐渐变好;此外水文、土壤和人类活动都对风灾区的植被恢复产生一定影响,另外人工干预恢复对植被生长也起着积极的作用。研究结果可供风灾区内植被的进一步恢复和森林防火工作参考。  相似文献   
10.
归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)是衡量区域植被生产力变化的一个重要指标,而土地利用/覆盖变化(Land use/cover change,LUCC)进程深刻影响了陆地生态系统空间分布格局及其生产力变化。因此本文结合趋势分析和转移矩阵法,从中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)NDVI年际变化角度分析鄂尔多斯北部典型农牧交错区(十大孔兑地区)2000-2015年植被生产力的变化趋势与LUCC的关系。结果表明:(1)在农牧交错区植被生产力总体呈增加趋势,其中显著增加和不显著增加区域面积占总面积的89.41%,分别为22.01%和67.4%;其后依次为不显著减少区域、无变化区域和显著减少区域,面积比例分别为4.59%、3.32%和2.68%。(2)在不显著增加和显著增加区,土地转换面积分别为235146.08 hm2和82761.76 hm2,草地转为农田、林地、水体、建设用地和未利用地尤其是草地转为农田导致对应区域植被生产力增加。  相似文献   
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