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。     

中国西北地区地表植被覆盖特征的时空变化及影响因子分析

归一化的植被指数(NDVI)自然正交分解结果显示,自上世纪80年代初期至1994年前后,中国西北部区域地表植被覆盖呈增加的过程;1994～2000年,地表植被覆盖状况开始退化,植被退化强度空间分布不匀.TOVS云覆盖数据与地表特征时间变化的一致性,间接证明1994年之后西北部地区植被退化的事实.通过降水和NDVI的相关分析,划分出西北地区地表植被覆盖变化气候影响显著区域、气候与人为影响共同作用显著区域.并从气候和人为影响2个方面分析了造成西北部地区地表植被覆盖状况下降的原因.在降水和NDVI相关显著区域,气候干旱因素是造成1994年后植被覆盖退化的主要原因;而黄河等流域1994年后植被退化的区域,气候干旱和人为活动因素是造成植被覆盖退化的主要因素.     

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。     

神东矿区AVHRR/NDVI的时空、开采强度和气候效应

研究采矿扰动区长时序、多维度NDVI变化趋势,有助于认识非自然生态区植被演替规律,对高强度开采条件下西北脆弱生态区地表植被自然修复和人工修复工作具有指导意义.研究通过设立直接影响区、间接影响区和自然生态校验区,利用长时序GIMMS AVHRR/NDVI（1981～2006）植被指数数据集,结合同期温度、降水和煤炭产量信息,从时间、空间、气候和开采强度方面开展对比分析,并以长时序MODIS NPP/NDVI（2000～2010）数据进行结果验证.时序分析表明,全球变化背景下,神东矿区植被生长季二度延长;空间分析表明,神东矿区NDVI增量低于缓冲区,缓冲区NDVI增量低于自然生态区;开采强度分析表明,随着神东矿区开采强度增强,NDVI增速放缓,增长速率低于自然生态区;气候变化分析表明,神东矿区NDVI受温度升高、降水减少共同作用,与温度相关性较高,与降水相关性较低;同期MODIS NPP/NDVI验证结果表现出与AVHRR/NDVI一致的规律性.     

2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其对气候变化的响应

全球变化背景下,青藏高原作为我国乃至全球气候变化的“天然实验室”,植被生态系统发生了深刻变化。引入重心模型等方法分析和探讨2000—2015年青藏高原植被NPP时空变化格局及其驱动机理,并定量区分NPP变化过程中气候变化和人类活动的相对作用。研究发现：（1）2000—2015年,青藏高原植被NPP年均值总体上呈现从东南向西北递减的趋势。在年际变化方面,近16年植被NPP呈现波动上升趋势,其中在2005年出现上升陡坡,并在2005—2015年表现为高位波动的态势。（2）青藏高原植被NPP增加区（变化率>10%）主要集中于三江源地区、横断山区北部、雅鲁藏布江中下游以及那曲地区的中东部,而植被NPP减小区（变化率<-10%）则主要分布于雅鲁藏布江上游和阿里高原。（3）近16年青藏高原植被NPP重心总体向西南方向移动,表明西南部植被NPP在增量和增速上大于东北部。（4）青藏高原植被NPP与气候因子相关性的地区差异显著,其中植被NPP与降水显著相关的区域主要位于青藏高原中部、青藏高原东南部及雅鲁藏布江流域中下游,而植被NPP与气温显著相关的区域主要位于藏南地区、横断山区北部、青藏高原中部和北部。（5）气候变化和人类活动在青藏高原植被NPP变化过程中的相对作用存在显著的时空差异性,在空间上呈现“四线—五区”的格局。研究成果能够为揭示青藏高原区域生态系统对全球变化的响应机制提供理论和方法支撑。     

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。     

澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析

基于2000-2010年MODIS NDVI数据和气象台站数据,对澜沧江流域植被NDVI与气候因子间的相关性逐像元进行分析,研究流域植被-气候关系的空间格局特征,并对其可能影响因素进行了探讨。研究结果表明：① 气温和降水对澜沧江流域植被生长均具有明显影响,其中,温度的影响尤为显著;② 流域植被生长对气候响应表现出明显的滞后效应,随着纬度的升高,植被对气候因子响应的滞后时间逐渐缩短;③ 流域不同植被类型受气温和降水的影响程度及其对气温和降水变化的敏感性均表现为草地>耕地>灌木林地>有林地。同一植被类型受气温的影响强于降水,但对降水的变化更为敏感;④ 气候特征（多年平均气温和年降水量）显著影响植被NDVI对气候变化的响应时间。年平均气温的高低与气温对植被的影响力并无必然联系,但年降水量显著影响植被NDVI与降水间的相关程度。     

密云水库流域2000-2005年植被覆盖度变化监测

植被是生态系统最重要的组成部分,而植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,是生态系统健康评价的前提和必要的基础。文章利用2000和2005年2个时相的Landsat 7 ETM+遥感影像为数据源,以BP神经网络法为植被覆盖度估算模型,计算了密云水库流域内不同时期的植被覆盖度,生成了该流域2个时相内的植被覆盖度图,以此分析密云水库流域植被覆盖度的时空变化。结果表明,从2000-2005年,密云水库流域内除无植被覆盖类型外(即水域部分),其余土地利用类型的植被覆盖度都呈增加趋势,其中以沙质地和耕地最为明显,分别增长了29.5%和27.3%,并且密云水库流域的平均植被覆盖度不高,尤其西部地区植被覆盖度较差,水土流失和土地沙化情况比较严重。     

利用CASA模型估算黑河流域净第一性生产力

陆地生态系统是维系生物圈乃至人类存在与发展的生命支持系统。该系统净第一性生产力估算研究有助于寻找陆地植被从大气中固定碳的数量及影响其时空分布的驱动因子。基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型,结合多光谱遥感数据和气候数据,模拟干旱半干旱典型区黑河流域1998~2002年净第一性生产力的时空分布,并分析和探讨了上、中、下游NPP的驱动因子。研究结果证明CASA模型适用于内陆河流域范围内NPP研究;通过分析黑河流域上、中、下游的NPP变化与气温、降水、太阳辐射和NDVI的相关关系,发现上游山区NPP与热量相关性显著,中游地区由于人工绿洲对水资源的截留用于作物灌溉,NPP相对稳定,下游的NPP受热量和水分因素共同复杂控制。     

重要生态功能区干旱时空演变特征及对关键资源的影响:以黄河流域为例

基于温度-植被-降水的综合干旱指数（TVPDI）、地表径流、植被净初级生产力和粮食产量等数据,利用数据空间化方法、Slope趋势分析及Pearson相关分析等方法,探究了黄河流域从2001~2020年这20年间干旱时空变化特征以及对水资源、粮食资源和植被资源的影响,试图探究干旱与关键资源之间的相互影响.结果表明:①黄河流域干旱空间分布由东南向西北呈阶梯状加重,全流域有60.6 %的区域处于干旱状态;从变化看全流域干旱整体上呈逐年下降趋势,有94 %的区域由干旱逐渐向湿润转变,从春季到冬季干旱呈现先减轻后加重的趋势.②从流域重要资源的时空变化看,起关键作用的地表径流量有53 %的区域呈现增加趋势,且主要分布在流域西南地区;表征植被资源的植被净初级生产力（NPP）及表征粮食资源的粮食产量亦呈增长趋势.③干旱与3类资源呈现显著的空间关联度,干旱程度越高对地表径流量、植被生产力和粮食产量产生的影响越显著,但近年来变湿的地区,其重要资源并未显著增加,这说明干旱对3类重要资源的影响具有时间滞后性,且其滞后性在空间分布上具有显著差异性和地域分异规律.研究对于黄河流域农业生产和抗旱减灾、生态保育具有重要理论意义.     

2000-2013年塔里木河流域生长季NDVI时空变化特征及其影响因素分析

受塔里木河流域综合治理工程实施和近期气候变化的影响,流域植被覆被时空分布产生一定的变化,厘清植被覆被与流域气候变化及人类活动的关系可以为塔里木河流域生态维护与治理提供科学参考依据。为此,论文以NDVI为指示因子,运用趋势分析、R/S分析、偏相关分析以及残差分析等方法,分析了2000-2013年综合治理工程期间NDVI的时空变化特征,并探讨及区分降水、气温气候因子以及人类活动对植被覆被变化的影响范围和程度,结果表明：1）2000-2013年,塔里木河流域植被生长季NDVI总体呈现增加趋势,增加速率为0.8%/10 a,平原区增速明显高于山区;且开都河-孔雀河流域山区、塔里木河干流的上、中游部分地区呈现比较明显的退化趋势。与此同时,塔里木河干流下游生长季NDVI持续改善。2）山区植被覆被变化主要受气候变化的影响,其中温度是高山区植被生长的主要限制因子,温度的增加促进植被的生长;中低山区以及出山口平原地区植被生长季NDVI变化是降水和温度共同作用的结果,且主要受降水的影响。降水与植被生长季NDVI变化呈正相关,温度与植被生长季NDVI变化呈负相关。3）平原绿洲区植被生长季NDVI增加主要是绿洲灌区面积不断增加以及塔里木河流域生态治理工程对植被恢复的结果,人类活动是该区域植被生长的主要驱动力。4）塔里木河干流生态闸工程在恢复下游植被的同时,也在一定程度上影响了上、中游地区的用水,尤其是导致中游植被出现退化趋势,退化速率约为0.1%/10 a。相关部门应进一步加强水资源的合理配置,充分发挥生态闸工程的水资源调度调控作用。     

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Google Earth Engine分析黄土高原植被覆盖变化及原因

为探明黄土高原植被覆盖时空变化及其原因,基于Google Earth Engine（GEE）,采用Landsat Surface Reflectance data（陆地卫星地表反射率数据）分析了黄土高原1987~2015年间植被覆盖度的时空变化规律,并借助累积量斜率变化率方法对引起植被覆盖度变化的气候和人为因素进行了量化分析.结果表明：黄土高原年均植被覆盖度由1987年的41.78%增加到2015年的53.23%,增速为0.38%/a（P<0.05）.其中,1987~1999年年均植被覆盖度变化趋势不显著（P>0.05）;而退耕还林还草工程实施以来（2000~2015年）,年均植被覆盖度显著增加（P<0.05）,增速达到0.59%/a.由像元尺度分析,黄土高原72.93%的区域植被覆盖度呈增加趋势,其中38.31%的区域增加趋势显著（P<0.05）.植被覆盖度的变化受气候和人为因素的共同影响,以1987~1999年为基准期,气候变化和人类活动对黄土高原2000~2015年间植被覆盖度变化的相对贡献率分别为23.77%、76.23%,人类活动为引起黄土高原植被覆盖度变化的主要原因.退耕还林还草工程极大地改善了黄土高原的植被覆盖状况,但是城市的扩张使得部分地区的植被覆盖呈显著退化现象.     

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.      

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...     

基于MGWR的长江流域植被演化及其影响因素

以2000～2022年长江流域植被覆盖度为因变量,以地形、气象、社会经济因素为自变量,借助能很好处理尺度差异的多尺度地理加权回归(MGWR)探讨植被时空变化及其影响因素.结果表明:2000～2022年长江流域植被覆盖度呈现波动变化,以改善为主,增长速度为0.245%/a;流域植被空间分布模式为东西低,中部高的空间分异;未来流域大部分地区有退化风险.不同影响因子对于长江植被的作用出现明显的空间差异,其中坡度、高程、气温及相对湿度是长江流域植被变化的主要驱动因素;值得注意的是人为因子对于植被的影响力相对较小.植被与各个影响因子的响应尺度具有显著差异,其中地形和气候因子等自然因素对于植被的作用尺度较小,仅为43,而社会因素的作用尺度较大(>870).     

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....     

新安江上游流域径流变化特征与归因分析

开展变化环境下新安江上游流域径流变化及其归因的研究,有助于理解湿润区水循环过程对气候变化和人类活动的响应机制。利用实测径流、气象资料和遥感植被指数（NDVI）数据,基于布迪克假设框架的弹性系数法,分析了新安江上游降水、潜在蒸散发（ET₀）和植被变化对径流的影响。结果表明：（1）实测径流序列转折点发生在1999年左右。2000-2015年径流深较1983-1999年下降了281 mm,相对变化率为20.8%,且21世纪初期径流下降尤为显著。（2）2000-2015年下垫面参数n较1983-1999年增加了52.5%,植被变化对径流影响显著增强。径流对气候变化更加敏感,且对降水敏感性超过潜在蒸散发。（3）气候变化是径流变化的主导因素,其次为植被变化。气候变化和植被变化分别导致径流深下降了145.37 mm和140.96 mm,贡献率分别为50.77%和49.23%。NDVI在2000年后增加显著（P<0.001）,植被变化的水文效应超过了降水和潜在蒸散发,未来长期的植被生态水文效应研究仍需进一步加强。     

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...