2000~2020年西南地区植被NDVI对气候变化和人类活动响应特征

研究植被变化及其对气候变化和人类活动的响应机制,对区域生态保护和植被恢复具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据和土地利用数据,结合Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性分析、残差分析、偏相关分析和复相关分析等方法,基于不同地貌单元,分析2000～2020年中国西南地区植被覆盖时空演变特征及其对气候和土地利用变化的响应特征.结果表明,2000～2020年西南地区植被NDVI整体呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高和西北低的分异格局.气候变化和人类活动对西南地区植被NDVI上升均以促进作用为主,且对广西丘陵植被生长的促进作用强于其他地貌单元.2000～2020年间西南地区植被NDVI与气温和降水呈正相关,与相对湿度和日照时数呈负相关,且温度是影响西南地区植被NDVI变化的气候主导因子.城市扩张在一定程度上减少了区域植被覆盖,但得益于适宜的气候条件以及林业生态工程的实施,西南地区整体植被覆盖以上升为主.研究结果可为西南地区生态保护及经济可持续发展提供科学依据.     

2000~2020年长江流域植被NDVI动态变化及影响因素探测

研究植被动态变化并探测驱动其变化的影响因素,对区域生态环境质量监测和林业恢复工程效应评估具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据、DEM数据、人口密度数据和夜间灯光数据等,结合Theil-Sen Median斜率估计、Mann-Kendall显著性检验、稳定性分析和地理探测器,在多时空尺度下分析2000～2020年长江流域植被NDVI时空演变特征及稳定性,并探测驱动植被NDVI空间分异的主要影响因素.结果表明,2000～2020年长江流域植被NDVI整体呈波动上升趋势.除太湖水系外,其余流域单元植被NDVI均呈上升趋势.长江流域植被NDVI呈上升趋势的面积占84.09%,其中,呈极显著上升和显著上升的区域占53.67%,主要分布在乌江、宜宾至宜昌、嘉陵江、汉江和洞庭湖水系.除金沙江石鼓以上和太湖水系植被NDVI稳定性较差以外,其他流域单元植被NDVI整体较为稳定.海拔是影响各流域单元植被生长的重要因素,而气候因子对金沙江石鼓以上植被NDVI的影响程度最高,人文因子对乌江、湖口以下干流和太湖水系植被NDVI影响最大.长江流域影响因素双因子交互作用均表现为双因子增...     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.     

2000~2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因

基于MODIS-NDVI数据,辅以一元线性回归分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了2000~2014年黄土高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因素.研究表明:近15年黄土高原NDVI呈显著增加趋势,增速为6.93%/10a(P<0.01);空间上,植被归一化指数,或归一化值被指数Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)呈由东南向西北递减的分布格局,高值区主要分布在东南部的土石山区、河谷平原区;同时,500m以下和3500米左右的NDVI值最高;在趋势上,NDVI呈现增加和减小趋势的面积比重分别为88.24%和11.76%;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续的比重分别为50.07%和49.93%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占43.98%和44.28%;降水是影响NDVI变化的主要驱动因子,表现为NDVI随降水的增加而增加;人类活动也是影响NDVI的重要因素,且对NDVI有双重影响.     

基于空间尺度效应的西南地区植被NPP影响因子探测

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统质量的重要参数,研究植被NPP时空演变特征及其驱动力对区域生态环境保护和可持续发展具有重大意义.基于MODIS NPP数据、气象数据、 DEM数据、人口密度数据、 GDP数据和土地利用类型数据,采用一元线性回归分析、 R/S分析和地理探测器模型,分析西南地区及其六大地貌单元植被NPP时空演变特征及未来变化趋势,探究植被NPP空间分异的影响因子.结果表明,2000～2020年西南地区植被NPP整体呈极显著上升趋势.地貌单元中,除青藏高原南部外,其余地貌单元植被NPP均表现为改善态势,其中四川盆地和云贵高原表现为极显著改善.西南地区的植被NPP变化斜率整体呈现“东高西低”的分布格局.西南地区及各地貌单元植被NPP呈上升趋势的区域面积均大于呈下降趋势的区域面积,但未来植被NPP变化趋势均以下降为主.地理探测器结果表明,除云贵高原植被NPP空间分异主要受气温影响外,海拔是西南地区及各地貌单元植被NPP空间分异的主导因子.交互探测结果表明,影响因子之间的交互作用均表现为双因子增强或非线性增强,其中,海拔∩温度对西南地区植被NPP空间分异的解释力最大.地...     

邕江流域植被时空分布及演变研究

以250 m分辨率的MOD13Q1数据为数据源,通过最大值合成法和均值法分别获得2000—2010年邕江流域年均NDVI时间序列,采用回归分析、相关系数分析和变异系数等方法,研究邕江流域植被状况的时空分布特征。结果表明,在空间分布上,邕江流域植被覆盖呈四周高,中部低的分布特征。在时间变化上,2000—2010年邕江流域植被覆盖区域年均NDVI波动为0.42~0.54,其中2000—2004年植被覆盖区域NDVI波动较大,不存在明显的趋势特征,但2004年以后植被覆盖区域NDVI呈波动性缓慢增长趋势;在年际波动上,邕江流域92.87%的植被覆盖区域NDVI呈中低波动,而高波动区域仅占植被覆盖区域总面积的7.13%,植被覆盖状况总体稳定性较好。在变化趋势上,2000—2010年邕江流域地表植被覆盖改善的区域远大于植被退化的区域,其中,改善的区域占植被覆盖区域总面积的56.02%,退化的区域占13.36%,30.62%的区域呈稳定不变的状态。     

国家生态文明试验区(贵州)经济增速与植被恢复协调发展

以国家生态文明试验区(贵州)作为研究区,以植被覆盖度(FVC)作为研究对象,基于2000～2019年的NDVI数据分析了贵州省近20年FVC的时空演变特征,利用地理探测器方法识别并量化了经济持续增速下维持植被恢复的主要驱动力,结果表明:(1)近20年来贵州省FVC整体呈增加趋势,FVC分布整体水平较高,主要以中等、中高和高度覆盖为主,三者面积占比之和约为89.7%,年均增长率为0.52%,平均FVC为0.53.(2)近20年来贵州省FVC变化趋势以轻微改善、基本不变为主,两者面积占比之和为68.94%,改善区域面积占比为57.93%,西部区域得到明显改善和提升,退化区域主要集中在城镇周边,总体动态变化趋于稳定且向好改善.(3)FVC空间分布格局演变深受人类活动与自然环境因子的双重影响,且人类活动对于植被恢复的驱动作用更强,国内生产总值(GDP)和降水是经济持续增速下维持植被恢复的人类活动与自然环境因子主导驱动力.(4)积极推动产业结构优化升级、大力推进第三产业快速发展以及不断贯彻落实退耕还林还草政策等积极的人类活动为贵州省实现经济增速与植被恢复协调发展的“双赢”局面做出了巨大贡献.     

2000~2020年黄河流域植被时空演化驱动机制

以归一化植被指数（NDVI）作为植被覆盖及生长状况指标,基于2000～2020年MODIS NDVI数据及同时期气象数据,采用Theil-Sen斜率估算、Mann-Kendall检验、相关性分析和残差分析等方法研究了2000～2020黄河流域植被时空演化驱动机制.结果表明,2000～2020年黄河流域生长季NDVI均值以0.005 a^-1的速率波动上升,植被明显改善的区域主要分布于流域中游的秦岭山系、陕北高原和吕梁山系;黄河流域生长季NDVI与降水和气温的偏相关系数均值分别为0.57和0.49,降水对植被的影响高于气温;人类活动对植被生长起明显改善的区域主要分布在流域中部的陕北高原、吕梁山系和宁夏南部等区域,对植被生长起抑制作用的区域主要分布在银川、包头、西安、洛阳、郑州和太原等人类活动强烈的城市区域;人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了72%和28%,在人类活动和气候变化的驱动下,黄河流域植被生长得到改善的面积占流域面积的96.4%,其中人类活动贡献率大于80%的区域面积占34.3%,主要分布在流域中部和东南部.气候变化贡献率大于80%的区域面积占4....     

西南高山峡谷区植被变化及影响因素分析

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.     

2000～2020年西南地区植被NDVI时空变化及驱动机制探究

基于2000～2020年MOD13A3 NDVI时间序列、1999～2020年气象数据以及2000年和2020年两期土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验、多重共线性检验、残差分析和相对作用分析等方法,分析了西南地区植被NDVI时空变化特征及气候变化和人类活动对植被NDVI变化的驱动机制.结果表明,研究时段内西南地区整体及各地貌单元植被NDVI均呈上升趋势,其中,广西丘陵和云贵高原植被NDVI上升趋势最为显著,青藏高原植被NDVI上升趋势最为微弱.气候变化和人类活动影响下西南地区植被NDVI上升斜率分别为0.001 0 a^-1和0.000 6 a^-1.气候变化和人类活动的共同驱动是引起西南地区植被改善的主要原因.西南地区植被改善主要受区域气候条件的控制,植被退化主要受人类活动的影响.总体上,植被NDVI与最低气温、降水、最高气温、可能蒸散率和相对湿度呈正相关,与平均气温、气压、日照时数、温暖指数和湿度指数呈负相关.最低气温、日照时数和降水是影响西南地区植被NDVI变化的主要气象因子...     

中国八大经济区GPP变化及影响因子协同机制

以中国和八大综合经济区为研究区,全面分析人文因子、土地利用类型、气候因子和地形因子对植被总初级生产力(GPP)空间分异的影响差异.利用MODIS GPP数据、气象数据、土地利用类型、DEM数据、夜间灯光和人口密度数据等,基于Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和地理探测器模型,在全国和经济区尺度上分析2000～2020年植被GPP时空变化特征,探测植被空间分异的影响因子及影响因子间的协同机制.结果表明,2000～2020年中国及八大经济区植被GPP整体呈波动上升趋势,呈上升趋势的区域占总面积的84.46%,其中,呈极显著上升区域占19.86%,主要分布在黄河中游综合经济区中部和大西北综合经济区东部.影响因子探测结果表明,湿度、日照时数、降水和土地利用类型是中国植被GPP空间分异的主要影响因子,其中,湿度的影响力最高,q值为0.64.经济区尺度上,湿度、日照时数、降水是影响东北、黄河中游、大西南和大西北综合经济区植被GPP空间分异的主导因子,而人文因子对东部和南部沿海综合经济区植被空间分异的影响较大.交互作用探测结果表明,中国植被GPP空间分异主要...     

基于参数最优地理探测器的福州市生境质量时空格局与驱动力分析

揭示生境质量的时空演变特征和影响因素可为区域可持续发展提供参考依据。基于2000年、2010年和2020年的土地利用数据,运用InVEST模型、土地利用转移矩阵和参数最优地理探测器等方法,综合分析福州市生境质量时空演变及其驱动因素。结果表明：福州市2000年、2010年和2020年生境质量指数分别为0.812、0.806和0.793,生境质量改善的面积小于生境质量退化的面积,福州主城区和东南沿海区域的生境状况亟须改善。3 km网格为本研究的最佳空间尺度,最佳数据离散化分类数为6,自然间断点法更能解释驱动因素的驱动程度。高程、坡度和夜间灯光是福州市生境质量空间分异的主要影响因素,坡度和夜间灯光的交互作用对生境质量变化的解释力最强。     

基于遥感的近20年黄河乌兰布和沙漠段生态环境状况变化分析

本文通过遥感技术,从土地利用/覆盖、植被覆盖和生态功能三个方面对黄河乌兰布和沙漠段2000-2020年间的生态环境状况变化趋势进行分析.结果 表明:(1)土地利用与覆盖类型中林地、水域湿地、建设用地、耕地面积呈增加趋势,未利用地(沙地)和草地(灌丛草地)面积呈减少趋势.(2)植被覆盖度较低,植被覆盖指数均值为15,绝大...     

华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析

利用GIMMS NDVI数据和气象数据,采用趋势分析、残差分析和相对作用分析对华北地区1981—2006 年植被覆盖时空变化特征进行了分析,并计算了气候变化和人类活动在植被覆盖变化过程中的相对作用.结果表明,1981—2006 年华北地区植被NDVI呈现显著上升趋势,其增加速率为0.009/10 a,但却存在着明显的空间差异,且植被NDVI退化区域面积大于改善区域面积;华北地区植被覆盖变化与干燥度指数和气温有很好的相关性,说明气候变化是影响植被覆盖变化的重要因素;此外,无论在华北地区植被改善区域还是退化区域,人类活动起到的作用都占据了主导地位.在植被改善区,人类活动的相对作用为68.10%,大于气候变化的相对作用(31.90%),在植被退化区,人类活动的相对作用为71.88%,也远大于气候变化的相对作用(28.12%),且气候变化和人类活动的相对作用大小在不同空间位置上表现不同.     

2000～2017年贵州省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化的响应

利用MODIS/NDVI数据、近18年来贵州省气象站点数据，辅以时间序列、变化趋势和空间动态变化分析等方法，研究贵州省植被覆盖的时空变化特征；探讨植被覆盖变化对气象因子在地域、变化速率和变化方向方面的时空响应规律。研究结果显示：（1）2000~2017年贵州省植被覆盖呈现显著增加的趋势，增速为0.004/a，夏季NDVI值最高，冬季增加趋势最大；空间上，贵州省植被覆盖格局呈现"南高北低、东高西低"的空间分布特征。在变化趋势上，贵州省植被覆盖呈改善和退化趋势的面积分别占贵州省总面积的94.97%和5.03%。（2）2000~2017年，贵州省气候变化特征是降雨量在年内分布不均，且主要分布在5月至8月；温度在各个季节变化趋势不明显，但是总体呈上升的趋势。气温和降水变化趋势大于零的面积分别占贵州省总面积的98.4%和60.46%，说明在全球暖湿化的大背景下，贵州省大部分地区亦呈温度升高、降水增加的态势。（3）贵州省NDVI与气温的相关性大于降水，但其对降水的滞后性却高于气温。其中，秋季植被受降水影响滞后性最强，其次是夏季。（4）不同气候要素对贵州省植被生长影响具有空间差异性，98.4%的地区NDVI与同期温度均达到正相关水平；NDVI与同期降水并未表现出良好的相关性，但82.63%的地区植被与前一年降水呈正相关水平。植被与降水呈负相关的地区，建设用地、裸地占更大比率，且人类活动在植被变化中的作用不容忽视。     

乌江流域固碳服务时空格局及驱动机制

生态系统提供的固碳服务是实现碳中和的重要手段之一,明确环境因子的驱动机制是有效提高固碳服务的重要基础.该研究以乌江流域为研究区域,利用InVEST模型核算乌江流域2000—2020年碳储量,并综合考虑社会-经济-自然系统中的影响因素,使用随机森林模型和部分依赖图模型(PDP模型)分析各因子对固碳服务的贡献度及驱动机制.结果表明：(1)2000—2020年,乌江流域固碳服务空间上呈东北高西南低的分布特征,表现为下游>中游>上游,时间上呈显著增加趋势,且上游的增速大于中游及下游.(2)时空尺度上,自然地表类因子均是对固碳服务贡献最大的环境要素,其中植被覆盖度在空间尺度上的贡献度最高,为55.08%;坡度在时间尺度上的贡献度最高,为34.46%.(3)各影响因子在时空上呈现出不同的驱动机制,其中人口密度的驱动机制变化最为强烈,在空间上,固碳服务随人口的增加而降低,在时间上,固碳服务整体随人口的增加而增加.(4)2000—2020年,人类活动的改变是乌江流域固碳服务增加的重要原因,气候变化也是较重要的影响因素.研究显示,固碳服务的高低虽受限于自然地表类环境因子,但人类活动的正面干扰...     

近30年辽河三角洲生态系统服务价值时空演变及影响因素分析

深入研究辽河三角洲生态系统服务价值（ESV）的时空演变特征及影响因素,对其生态环境治理和保护具有重要意义.基于1990～2020年辽河三角洲7期土地利用数据,利用当量因子系数修正法建立估算模型评估ESV,综合分析研究区ESV时空演变特征,并探究ESV驱动影响因素与机制.结果表明：(1)1990～2020年辽河三角洲地区土地利用方式大部分为耕地,30年间林地、湿地和未利用土地面积呈现下降趋势,草地、水域和建设用地呈上升趋势,耕地面积基本无变化.(2)辽河三角洲ESV呈现先减少后增加再减少的趋势,生态系统服务总价值整体呈现出西南部价值高,东北部价值低的空间分异规律.(3)辽河三角洲地区的所有土地利用类型敏感性指数均小于1,表明ESV缺乏弹性.(4)辽河三角洲ESV具有空间正相关性,整体而言,辽河三角洲以HH和LL聚类为主,HL聚类多分布在LL聚类边界处,LH聚类分布在HH聚类周围,少量分布在LL聚类周围.(5)辽河三角洲生态系统服务价值演变的影响因子中,DEM对ESV的影响最小,HAI对ESV影响最大,其次是GDP,所有影响因子的交互结果对ESV空间分布的影响均具有增强作用,其中HAI和降...     

西南地区陆地植被生态系统NPP时空演变及驱动力分析

研究西南地区陆地植被生态系统净初级生产力(NPP)的时空演变特征及其驱动力,对区域生态环境保护具有重要的现实意义.利用2000～2021年MODIS NPP、1999～2021年基于站点的气象数据和2000～2020年土地利用类型等数据,结合主成分分析、残差分析、Theil-Sen Median趋势分析和偏相关分析等方法,研究西南地区陆地植被生态系统NPP时空演变及其对驱动力的响应特征.结果表明,时间上,2000～2021年西南地区植被NPP呈波动上升趋势,速率为3.54g·(m²·a)^-1.气候变化和人类活动影响下,农田、草地和森林生态系统NPP均呈上升趋势,但农田生态系统NPP的上升趋势最为显著.空间上,西南地区植被NPP呈上升趋势的面积占比为89.06%,显著上升和极显著上升的区域主要分布在广西南部、四川东部、重庆西部,以及云南和贵州交界处.气候变化和人类活动对西南地区植被生长具有双重影响,气候变化和人类活动影响下农田生态系统NPP呈上升趋势的面积占比均高于草地和森林生态系统.西南地区植被NPP与各气象因子的相关性呈明显地域差异.区域尺...     

生态恢复背景下喀斯特地区植被覆盖的时空变化——以黔中地区为例

为了揭示退耕还林(草)、封山育林和石漠化综合治理等生态恢复工程驱动下喀斯特地区的植被覆盖度的时空变化情况,以黔中为研究区,利用2000年、2005年和2010年三期的MODIS影像数据,通过NDVI像元二分模型法,对研究区植被覆盖进行了动态变化评估。结果表明:2000年到2010年,极高植被覆盖度面积持续增长,高植被覆盖度面积持续减少,极低植被覆盖度、低植被覆盖度和中等植被覆盖度面积先增后减,植被覆盖总体呈现转好趋势;此外,植被覆盖景观斑块数减小,平均斑块面积增大,香农多样性指数减小,表明这一时期内植被覆盖景观的破碎化程度逐渐降低,生态恢复工程取得良好实效。     

2010～2019年雅鲁藏布江中游植被变化及其对气候因子的响应——以拉林铁路段为例

基于2010~2019年MOD13Q1/NDVI数据,结合研究区地形、1∶100万植被类型图和气象数据,采用趋势分析法、相关分析方法,探讨在气候变化背景下雅鲁藏布江拉林铁路段植被覆盖的时空演变规律及植被与气温、降水的相关性研究。结果表明,2010~2019年研究区生长季NDVI值呈波动上升趋势,增速为0.2%/10a; NDVI值呈四周高中部低,区域植被覆被改善面积(65.66%)大于退化面积(34.34%);植被覆盖变化与同期的降水呈正相关关系,与气温呈负相关;研究区植被生长对降水较气温更敏感,且西部冲积平原、山南宽谷及米林宽谷的灌丛、草原、高山植被和少量的针叶林对水热条件响应较强。