基于RS和GIS的赤水河流域植被覆盖度与各地形因子的相关强度研究

以赤水河流域为研究区域,综合运用遥感和GIS技术,用TM遥感影像反演植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取地形因子并进行子流域的划分与构建;首先借助空间叠加分析,研究了区内植被覆盖度分别随高程、坡度及坡向变化的规律;然后从数理统计的角度分析区内不同植被覆盖度与地形等级因子的相关性,并就相关强度进行排序。研究表明:1、在赤水河流域,中度以上植被覆盖度与坡度、高程与之间,并不是单一的正比关系,其随坡度和高程的增加而先增加后减小,存在着临界坡度区间和临界高程区间。2、不同植被覆盖度下各地形因子的影响程度明显不同。对各级植被覆盖,坡度和坡向对其的影响都明显高于高程;中度植被覆盖受坡向影响较为显著,但随着植被覆盖度的增高坡度的影响越来越显著。该研究对喀斯特区域生态环境的评价和改良具有重要参考价值,同时也为喀斯特地区的植被保护和石漠化防治提供决策依据。     

基于DEM的植被类型地形分异研究

通过南靖县数字高程模型(DEM)与南靖县植被类型数据进行叠加,分析了南靖县植被景观地形分异特征和变异规律.结果表明:研究区植被类型覆盖面积差异较大,常绿阔叶林为主要的植被类型,集中分布的坡度范围为5°～25°.植被在海拔、坡度和坡向的分布上均出现不同程度分异,以坡度分异尤为明显.植被随海拔与坡度的升高,分布面积均呈现先升高后减小的变化趋势.在低海拔和低坡度范围,受人类活动影响,植被覆盖面积较低.     

基于MODIS EVI的重庆植被覆盖变化的地形效应

基于2000—2015年的MODIS EVI数据,采用趋势分析结合地形差异修正,分析了重庆市植被覆盖变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明:1)近16 a来,重庆植被以低覆盖度和中覆盖度为主,低覆盖度呈下降趋势,劣覆盖度、中覆盖度和高覆盖度呈上升趋势;2)研究区植被显著减少趋势占3.84%,基本不变占81.12%,显著增加占15.04%,植被变化总体上呈恢复趋势;3)在地势低(400 m)、坡度小(6°)的区域,植被覆盖度低,但变化趋势显著;在400~1 200 m、6°~15°的区域,植被变化趋势分布出现由优势到非优势或由非优势到优势的转折;4)在地势高(1 200 m)、坡度大(15°)的区域,植被覆盖度高,变化趋势较弱,但是在高程大于1 500 m、坡度大于25°的区域也存在植被减少的现象;5)不同坡向上,除了在平地区域植被变化趋势较显著外,其余坡向差异不明显。     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000~2019年MODIS归一化植被指数（NDVI）遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明：黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.     

基于DEM的复杂地形下平均气温分布式模拟研究——以贵州高原为例

影响复杂地形下气温分布与变化的因素很多,其中尤以海拔高度和地形的影响最显著。论文在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下平均气温的分布式模型,在模型中还考虑了海拔高度、山区太阳总辐射、日照百分率。以地形复杂的贵州高原为例,应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年的平均气温精细空间分布。结果表明:①坡度、坡向、地形遮蔽对平均气温的影响较大,由于局地地形因子的影响,复杂地形下平均气温的空间分布具有明显的地域分布特征,地形对平均气温的影响在计算时是不容忽视的,②季节不同,局地地形因子对复杂地形下平均气温空间分布的影响不同,冬半年大于夏半年。平均气温随海拔高度的增加而降低。南坡随坡度的增大而升高;北坡随坡度的增大而降低。在坡向影响上,1—5月、10—12月偏北坡月平均气温偏低,偏南坡月平均气温偏高;7—8月因太阳高度较高,因此出现相反的情况,北坡高于南坡。     

贵州植被生产力时空变化分析:以威宁县为例

为了研究贵州高原植被生产力分布特点及其与地形变化的关系,该文使用MODIS下的MOD17A3H、MCD12Q1数据,辅助以DEM数据和GF1数据,利用移动平均趋势分析、线性回归分析、栅格统计分析等方法对威宁县2007-2015年间的植被生产力时空变化及其与海拔、地形起伏度的关系进行分析。结果表明:(1)2007-2015年之间,威宁县9年植被净第一性生产力(NPP)均值为607.04g/(m~2·a)(以C计),年增长率8.69 g/(m~2·a)(以C计)。(2)NPP均值林区大于草原,草原大于农业区;农业区域生产力总体上呈现增加趋势,林区NPP变化不大;(3)NPP分布与海拔无相关性或相关性不明确;地形起伏度与NPP相关性显著(sig=0.015),呈正相关,提示地形起伏大的区域NPP值越高。     

山区LAI遥感产品对比分析及影响因子评价

叶面积指数（LAI）遥感产品对比分析不仅能够提供产品质量的定量化描述信息,还对产品反演算法优化和认知陆面过程模型的不确定性具有重要意义。为研究不同LAI产品在地形复杂、景观破碎的中国西南地区的表现差异,选择2001-2016年间MODIS（C5、C6）和Geoland2（GEOV1、GEOV2）LAI产品,从时空完整性和连续性方面,对比分析不同LAI产品在山区的变化情况,并比较同源不同版本LAI产品在山区的改进效果。选择地形（如高程、地形起伏度）、植被类型、气候因子,使用地理探测器评估LAI遥感产品受不同下垫面的影响程度。结果表明：（1）高海拔和高地形起伏度区域LAI产品质量较差;（2） MODIS LAI产品连续性整体性差于Geoland2,MODIS LAI均值在局部地区高于Geoland2,同源产品LAI差值低于非同源产品;（3） MODIS C6主算法反演比例低于C5,时间连续性优于C5,GEOV2反演成功率和连续性优于GEOV1;（4）各因子对山区LAI变化的贡献量q：地形起伏度最小,MODIS产品受植被类型影响最大,Geoland2产品受高程和气象数据影响较大。通过LAI产品对比分析,能够准确认知山区各因素对LAI产品精度的影响程度,可为山区生产高质量的LAI产品提供借鉴。     

遥感数据结合Biome-BGC模型估算黄淮海地区生态系统生产力

植被净生态系统生产力(NEP)和净第一性生产力(NPP)作为表征植被活动的关键变量,在全球变化研究及区域生态环境评价中起着很重要的作用。Biome-BGC是一个模拟生态系统植被和土壤中的能量、水、碳、氮的流动和存储的生物地球化学循环模型。论文利用2004年时间序列MODIS LAI遥感产品和气象数据,对黄淮海地区的NEP和NPP进行了模拟估算,由于Biome-BGC模型没有农作物生理生态参数,农作物模拟通过修改草地生理生态参数,并在增加施肥、灌溉和收割代码基础上实现。结果表明,2004年黄淮海地区NEP、NPP呈现南部大于北部的空间分布特征;不同植被类型平均NEP和NPP大小顺序分别为:混交林>落叶阔叶林>常绿针叶林>农作物>灌木>草地、混交林>农作物>落叶阔叶林>常绿针叶林>灌木>草地;与观测数据、MODIS NPP产品和统计数据进行对比,表明Biome-BGC模型可较好用于区域植被生产力的模拟,农作物模拟结果与统计数据的决定系数达到0.612 3,且模拟得到的黄淮海地区农作物NPP比MODIS NPP产品更接近统计值。     

岷江上游小流域多尺度NDVI与地形的关系研究

基于2015年OLI遥感影像和DEM数据,运用二维小波变换研究了岷江上游干旱河谷渭门小流域NDVI与地形因子的多尺度耦合关系。结果表明：（1）渭门小流域NDVI的空间分布特征为东南低西北高、河谷低山地高。多尺度下低频部分NDVI与地形因子的空间相似性和相关性大小均为坡向 > 高程 > 坡度。高程、坡度与NDVI低频系数的最强相关性出现在较大尺度,而坡向与NDVI低频系数的最强相关性出现在较小尺度。（2）NDVI的空间波动性随着分解尺度的增大而增强,但波动性的强弱与地形因子并未表现出明显的空间相似性。高频部分NDVI与各地形因子的相关性随小波分解尺度的变化规律不明显。（3）NDVI的空间分布特征是由高程、坡度和坡向共同决定,但是各因子对NDVI的控制作用大小随尺度发生改变。小波变换可以揭示出NDVI和地形因子的多尺度特征,对干旱河谷植被景观的合理布局,提高生物多样性,生态环境保护和农业产业规划具有重要意义。     

气候变化背景下人类活动对承德接坝区植被净初级生产力的影响

承德接坝区位于农牧过渡区,对气候变化和人类活动极为敏感.以植被净初级生产力(NPP)作为评价指标,基于Thornthwaite Memorial模型计算潜在NPP和MODIS NPP遥感影像获取实际NPP数据,利用潜在NPP与实际NPP间的差值衡量人类活动作用下NPP的大小,运用Slope趋势和变异系数法分析实际NPP、潜在NPP和人类活动作用下NPP的变化趋势及稳定性分布,并采用相关系数法分析实际NPP与年降水量和年均气温间的相关性,最终量化气候变化和人类活动对该区域植被变化的影响.结果表明,潜在NPP自西北向东南递增,其变化趋势和稳定性均为自西向东递增.实际NPP与年降水量和年均气温呈正相关区域面积占比分别是99.87%和91.66%.该区域99.85%的植被得到改善且变化稳定,主要是由气候因素和人类活动共同主导(99.71%),而植被退化完全是由人为因素所导致(0.15%).     

基于MODIS-OLI遥感数据融合技术的农田生产力估算

大范围、高精度的农田生产力遥感监测依赖于高时空分辨率的遥感数据,单纯依靠由单一类型传感器数据获取的高时相或者高空间分辨率的遥感数据都不能满足清晰掌握田块尺度上作物生长动态的需求。全球免费提供的空间分辨率250~1 000 m的MODIS数据和空间分辨率30 m的Landsat数据是植被动态监测普遍应用的数据源,针对应用MODIS数据估算的农田生产力空间分辨率较低而Landsat卫星重访周期长的局限性,研究基于空间分辨率30 m的Landsat 8 OLI数据与空间分辨率500 m的MODIS数据,应用时空数据融合技术,融合OLI数据的高清晰空间表达能力与时间间隔8 d的MODIS数据的植被生长时间序列过程的监测能力,获得空间分辨率30 m、时间步长8 d的时间序列数据,利用VPM （Vegetation Photosynthesis Model）模型以宁夏永宁县部分地区为试验区估算该区域的NPP。研究结果表明,融合后所得30 m分辨率的NPP具有良好的空间细节信息,提高了MODIS数据中混合像元上的估算精度,并保留了MODIS数据原始的时间过程信息,以30 m的空间分辨率刻画出作物的生长动态;较单独应用MODIS数据,使用融合数据估算的NPP可更有效检测出高标准农田建设对农田生产力的提升。     

基于MODIS的长江源植被NPP时空变化特征及其水文效应

植被净初级生产力是反映植被生态系统对气候变化响应的重要指标。基于2000—2010年MODIS NPP数据,结合同期年径流、气温、降水数据,运用趋势分析法、相关分析法以及径流过程指标法等方法,研究了长江源区2000—2010年植被aNPP的时空变化特征及其水文效应。研究结果表明：1） 近11 a来,长江源区植被aNPP呈增加的趋势,增加趋势不显著,线性增长率为48.22 gC/m²;在水热条件的影响下,植被aNPP增长呈现出空间异质性,增加幅度由东南向西北逐渐减少。2） 不同植被类型的aNPP增长趋势不同,其中针叶林、灌丛、高寒草甸和高寒草原的aNPP增长率分别为3.03、2.68、1.43和0.85 gC/(m²·a)。3） 植被aNPP与6—9月的气温、5—8月的降水量呈显著相关。4） 径流系数和水源涵养指数的增大进一步验证植被aNPP的增加趋势,并对源区的水资源量产生有利影响。     

广东省土地覆盖变化对植被净初级生产力的影响分析

理解土地利用/覆盖变化对植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）的影响对于全球碳循环和粮食安全具有重要意义。论文采用优化的CASA（Carnegie-Ames-Stanford Approach）模型估算广东省2000、2005和2010年NPP,分析NPP的空间格局和土地覆盖的时空动态,研究土地覆盖变化对NPP的影响。结果表明：1）广东省NPP空间分布不均,形成一系列高值区和低值区;总体上是粤中区最高,珠三角区最低。2）2000—2010年广东省土地覆盖变化程度增强,城市用地和耕地变化最大,主要集中在珠三角区和粤中区。3）在气候变化条件下,以城市扩张为主导的广东省土地覆盖类型变化整体上造成NPP的损失,损失量主要来自林地和耕地向低生产力土地覆盖类型的转换,尤其是被城市用地占用;不同生态区NPP损失差异显著,珠三角区和粤中区NPP损失较为严重;2005—2010年珠三角区NPP损失量有所降低,其他生态区均有所增加,体现了城市扩张对NPP影响的复杂性。     

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...     

太子河流域水生态功能Ⅱ级区的划分

流域水生态功能Ⅱ级区是实施流域层面水生生物多样性保护的重要依据. 以太子河流域为研究对象,开展分区指标筛选技术方法研究,通过指标的空间变异性、主导性及其与水生态因子相关性分析,从年均气温、年降水量、年蒸发量、高程、坡度、坡向和NDVI(归一化植被指数)等备选分区指标中筛选出适宜分区指标,在此基础上采用ISODATA(迭代自组织数据分析方法)非监督分类方法划分了太子河水生态功能Ⅱ级区. 结果表明,高程和NDVI具有良好的空间敏感性、主导性以及与水生态因子的相关性,可以反映地貌和植被对太子河水生态系统的影响,是太子河流域水生态功能Ⅱ级区划分的适宜指标. 采用上述指标可将太子河流域划分为3个水生态功能Ⅱ级区:①上游山地森林河流水生态亚区,平均海拔511m,区内以浅水性鱼类和激流性大型底栖动物为主;②中游丘陵森林河流水生态亚区,平均海拔282m,区内以溪流性鱼类和缓流性大型底栖动物为主;③下游平原农业河流水生态亚区,平均海拔65m,区内多受人类活动干扰,以耐污性大型底栖动物为主,少见鱼类.      

2000—2015年江汉平原农田生态系统NPP时空变化特征

基于MODIS数据和VPM（Vegetation Photosynthesis Model）模型估算2000—2015年江汉平原农田NPP,利用空间自相关和Sen趋势分析方法,分析16年间江汉平原农田NPP的时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1）江汉平原农田年均NPP在2000—2005年呈上升趋势,2005—2009年呈波动性下降趋势,2009—2015年呈上升趋势;农田年NPP总量在2000—2015年整体上趋于平稳。（2）高中低产田面积占比分别为66.03%、27.04%和6.93%。2000—2015年NPP具有很强的空间聚集性且呈逐年增强趋势,并随空间距离增加聚集性减弱;江汉平原NPP主要呈高—高聚集和低—低聚集特征。（3）江汉平原农田NPP显著上升、无显著变化和显著下降区域面积分别占1.30%、69.50%和29.20%。     

渭河流域植被WUE遥感估算及其时空特征

论文基于估算NPP的CASA模型和估算ET的三角形模型对水分限制因子算法进行改进的基础上,构建了由NPP子模型和ET子模型组成的WUE遥感估算模型,以2010年相关MODIS影像和气象参量为数据源,实现了渭河流域WUE的估算,并对WUE的时空特征及其与年内气温、降雨的关系进行了分析。研究表明：1）WUE模拟结果与通量观测数据以及生态系统模型模拟结果均具有一定的可比性,各模型模拟结果存在差异可能与WUE定义、模拟区域、使用数据源以及使用植被覆盖分类底图等存在差异有关;2）渭河流域WUE年内分布呈现微“双峰”型格局,以8月最高,春、夏、秋、冬四季WUE分别为0.57、1.05、0.66、0.12 gC·m^-2·mm^-1,呈现夏季>秋季>春季>冬季的特征;3）渭河流域WUE空间分布呈现子午岭、黄龙山、六盘山以及秦岭北坡等林区高,西安市建成区、子流域上游低植被覆盖区以及局部旱作农业区低的分异特征;4）渭河流域尺度上,WUE随年内气温和降雨的变化均呈现5阶段的变化特征,但变化形式存在差异。     

近20年气候变化对西南地区植被净初级生产力的影响

论文利用大气-植被相互作用模型(AVIm²)模拟了西南地区植被净初级生产力的空间分布格局和多年变化,分析了1981-2000年西南地区气候变化对森林、灌丛和草地净初级生产力的影响。研究表明,西南地区植被净初级生产力的空间分布与降水量呈显著正相关,与海拔高度呈负相关。从年际变化来看,西南地区总植被净初级生产力近20年略有上升。近一步分析表明,由于近20年西南地区自然植被分布区域降水量变化具有明显差异,从而使得不同类型植被对气候变化有不同响应特征。在森林分布广泛的地区,气温升高速率为0.037℃/年,降水量变化趋势不明显,模拟的森林植被净初级生产力没有明显变化趋势。灌丛和草地集中区域气温升高速率分别为0.040℃/年和0.034℃/年,年降水量有明显增加趋势,植被净初级生产力有上升趋势。     

三江源区草地生态系统质量及其动态变化

为探讨三江源区2000—2010年草地植被的时空演变特征,定量评价三江源区草地生态系统质量及其动态变化,采用植被覆盖度和NPP 2个生态参数,分析三江源区草地生态系统的时间变化特征和空间分布规律.结果表明:2000—2010年三江源区草地年均植被覆盖度为26.89%,年均NPP（以C计）为34.35 g/m2,11 a间二者均呈增加趋势.三江源区草地质量具有明显的季节性变化特征,呈南高北低、东高西低的空间分布格局.从11 a的平均结果来看,三江源区草地植被覆盖度在8月达到最大值,约为59.19%;而草地NPP在7月达到最大值,为98.53 g/m2.气温是三江源区草地植被覆盖度变化的主要影响因子,而雨热不同期则造成三江源区草地NPP的年际波动变化.植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果.研究显示,2000—2010年三江源区草地生态系统质量有所改善,特别是生态工程实施后,草地生态系统质量明显好转.三江源区需在促进农牧业产业升级和资源优化配置的基础上,继续采取积极的减压增效措施,真正实现草畜平衡,达到生态保护的目的.