基于地块尺度的耕地非农化驱动力空间异质性研究——以武汉市为例

土地用途管制和基本农田保护制度下,耕地非农化概率值和其驱动力的空间作用强度分布在土地资源配置和耕地保护方面有积极的指示性。基于武汉市2000~2011年耕地非农化地块的微观数据,通过比较分析Logistic回归模型和地理加权Logistic回归模型参数估计结果,验证了耕地非农化驱动力的空间异质性,并对异质性的空间分布规律和政策涵义做出总结分析。研究表明:1耕地间的空间依赖效应和建设用地对耕地的空间溢出效应在耕地非农化过程中具有显著影响力,且耕地非农化驱动力存在显著的空间异质性;2地理加权Logistic回归模型由于考虑到数据的空间非平稳状态所以比Logistic回归模型有更好的拟合效果;3耕地非农化驱动力的异质性在空间上呈现出一定规律,这些受到产业布局、经济和城市发展特点等的影响,根据不同驱动力空间异质性产生的原因进行差异化土地管理可以解决耕地保护和建设用地供给间的矛盾。研究结果能从地块尺度上反映出耕地非农化驱动因素的空间异质性,实现了驱动因素作用强度空间分布的可视化,并能为国土资源差异化管理提供理论和实践参考。     

Comparing different environmental variables in predictive models of bird distribution

The response variable (often the presence of a species) in predictive habitat models relies on a set of environmental predictors. Among all known environmental predictors, vegetation has the most effect on species abundance and on their habitat preferences, due to the wide range of necessary resources that it provides for the survival of bird species. However, other predictors, in turn, affect bird distribution, and some-times they play a more important role in habitat selection, depending on the natural history and ecological needs of the bird species. In this regard, different analyses have been conducted to predict the distribution, and define habitat suitability (such as discriminant function analysis, General Linear Models, and ANOVA). In this study, all three analytical designs were used to investigate the relationship of seven bird species to the major environmental gradients in the study area, to find out the significance of each of these factors on habitat selection. GIS has been used to prepare spatial distributional data, and to overlay and calculate different aspects of the environmental factors. The results suggest that potential individual habitat patches play a small role compared to the landscape (entire corresponding habitat patches), when considering vegetation. The influence of built-up areas is significant for all the species, and the proximity to the sea shore is very significant for at least one of the species, however, it is not neutral for all other species.     

聚落景观格局的空间粒度转换响应及其机理分析——以江苏省镇江地区为例

以镇江地区第二次土地调查（2009年）1〖DK〗∶10 000土地利用现状数据为主要数据源,运用GIS和景观格局分析方法,研究了按照中心属性值法和面积最大法从现状数据粗化为30 m、100 m、500 m和1 000 m栅格和矢量数据的聚落景观格局变化特征及机理。结果显示：最大面积值法生成数据各景观类型的面积相对误差较大,特别是其它土地,在空间粒度为1 000 m时消失,中心属性值法在空间粒度转换中的面积相对误差较小,并且是随机的;在聚落景观变化方面,研究区斑块密度、聚集度指数和斑块结合度指数降低,分维数、最大斑块指数和平均邻近距离升高,说明聚落景观斑块破碎化降低、斑块面积扩大并趋于成片成团、空间分布更为离散等特征;聚落景观格局变化表明最大面积值法突出整体分布规律,中心属性值法突出聚落景观的空间分布特性;基于最大面积值法的聚落景观格局的空间粒度转换响应与其斑块面积结构和空间邻接有所关联     

基于时序植被指数的湖北省物候空间特征分析

湖北省地貌类型多样,植被类型丰富,也是农业大省,物候信息监测对于自然生态和农业生产具有重要意义。使用MODIS MOD13Q1 产品中的归一化植被指数数据集,运用时间序列谐波分析法重构 NDVI时序曲线,并结合土地覆被数据,采用物候特征动态阈值法获取湖北省植被物候空间分布特征,分析不同土地覆被类型的物候指标。结果表明：(1)湖北省西部山区、东南部和东北部丘陵地区,多为自然植被覆盖,且植被状况良好,NDVI最大值达到0.75以上,大部分区域NDVI最小值在0.6以上。中部江汉平原和农作物区域NDVI变化受农业耕种方式影响较大,与自然植被NDVI变化特征有所差异。(2)不同土地覆被类型物候特征各异。湖北省大部分区域的植被在2月到3月进入生长季,11月到12月结束生长,襄阳地区呈现相反的特征。耕地、裸地、水体等受人类影响较大的土地覆被类型生长季长度较短,开始时间较晚,结束较早。森林、草地、灌丛等自然植被生长季长度较长,开始较早、结束较晚。(3)物候参数由于地形地貌、地表覆被类型、人类和自然因素的影响具有显著的差异,对区域植被生态状况、不同土地覆被类型物候空间分布特点的分析,结果对于植被生态保护、植被分类、农业区划等都具有参考意义。     

基于MODIS NDVI汉江中游植被时空变化及其地貌分异分析

基于2001~2015年的时间序列MODIS NDVI数据,通过逐像元线性趋势回归和回归系数计算,分析汉江中游地区植被年均NDVI变化的时空规律;通过植被时空变化的地貌分异分析,评估人类活动的影响及其空间差异。研究结果表明:汉江中游地区近15 a来,植被年均NDVI值呈现明显的波动增长趋势;植被时空变化表现出一定的地貌分异规律,平原、河漫滩、台地植被年均NDVI呈现明显的增长趋势,而丘陵、低山和中山植被年均NDVI增长趋势不明显。不同地貌类型区年均NDVI值变化受人类活动影响程度的强弱依次为:平原、台地、河漫滩、丘陵、低山、中山。人类活动是汉江中游平原区年均NDVI稳定增长的主要原因。     

基于多源遥感信息和土地利用数据的中国海岸带GDP空间化模拟

目前包括GDP在内的社会经济数据大多以行政区划为统计单元,普遍存在统计单元内的数据均一化以及与其他环境数据空间不匹配等问题。以中国海岸带地区为例,利用DMSP/OLS夜间灯光数据和植被指数构建的人居指数与非农业GDP之间的线性关系建模,对非农业GDP进行了空间化模拟,基于土地利用数据建立了农业GDP空间化模型,最终得到2010年中国海岸带地区250 m×250 m空间分辨率的GDP密度图。结果显示：相比仅利用夜间灯光数据模拟非农业GDP,人居指数模型较好地改善了夜间灯光数据的像元溢出效应以及过饱和问题,提高了对非农业GDP的模拟精度。栅格尺度上的中国海岸带GDP密度图可以为沿海地区灾害风险评估、社会经济决策、区域规划和可持续发展研究提供基础数据支持。     

2000～2015年川西高原植被EVI海拔梯度变化及其对气候变化的响应

川西高原植被系统受地形因子影响在垂直方向上空间特征差异明显。以MODIS EVI遥感数据作为植被动态监测指数,结合高程数据分析2000～2015年川西高原植被EVI沿海拔梯度的变化规律,然后根据川西高原内部及附近39个气象站点的气温和降水资料开展川西高原植被EVI变化对气候变化的响应研究。结果表明:(1)川西高原近16年生长季植被EVI以0.8%/10 a的速率波动增加,沿海拔梯度具有先升高后降低的特点,垂直分布特征差异显著;(2)川西高原植被EVI变化趋势整体处于稳定状态,改善面积多于退化面积。在1 000 m的低海拔区域,由于人类活动的干扰,植被退化严重;中等海拔范围内水热条件充足,利于植被生长,植被逐渐得到改善,局部地区有轻微退化现象;在4 000 m的高海拔地带,植被EVI波动幅度较低并趋于稳定;(3)不同高程区间内植被EVI变化受气候影响不同,川西高原高海拔地区植被生长主要受气温控制,而中等海拔地区受降水影响较大。(4)在0.05显著性水平下,川西高原植被EVI变化受非气候因子驱动的面积分布较广,约84.22%;受气候因子驱动的面积占比为15.78%,气温对植被生长和分布的驱动作用强于降水驱动作用。     

喀斯特地貌区植被覆盖与地形因子的空间关系分析——以贵州普定县为例

以贵州省普定县为研究区,选取区内植被覆盖为研究对象,综合运用遥感和GIS技术,借助空间叠加分析,研究了区内植被覆盖度分别随地形因子变化的规律,再利用普定县土地利用现状图与植被覆盖分布图和各地形因子叠加综合并结合分布指数分析了地形因子与植被覆盖分布的格局。研究结果表明：（1）向阳坡向、低海拔地区以低植被覆盖度为主;高程1 400~1 600 m的地区,坡度在25°以上的地区,坡向上东北坡、北坡、西南坡、西北坡的地区,地表切割深度30~40 m上的地区为植被分布的优势地形位;（2）在优势地形位上各级植被覆盖的分布面积波动较大,这也体现了植被覆盖的分布格局与地形因子的空间关系具有较大的不确定性;（3）人为因素对植被发育、分布的影响较大,地形因素通过影响会限制人类活动,而间接影响或有利于植被的生长。研究结论有助于揭示普定县植被覆盖的空间分布和变化特征,对喀斯特区域生态环境的评价和改良具有重要的参考价值,同时也为喀斯特地区植被修复、保护和石漠化防治提供决策依据     

西南地区近14a植被覆盖变化及其与气候因子的关系

基于1999~2012年NDVI数据,结合气温和降水资料,运用GIS和RS技术,分析了西南地区近14a植被覆盖的时空变化特征及与气温、降水的关系。结果表明:(1)该区植被生长良好,各植被类型NDVI均呈显著增加趋势。空间整体表现为改善状态,改善面积远大于退化面积,严重退化区仅占1.18%。退化区分布于横断山地北部、四川盆地东部以及云贵高原中部。(2)植被覆盖变化将以良性发展为主,但强持续性的退化区和弱持续性的改善区应值得关注;强持续性的退化区主要分布在横断山地中北部、云贵高原中西部、若尔盖高原中部、四川盆地与若尔盖高原相交区域;草原强持续性的退化面积最大,针阔混交林强持续性的改善面积最大。(3)NDVI与温度存在明显的正相关关系,而与降水及干旱指数变化的关系不太明显,温度是影响该区植被变化的主要自然因素。     

基于面向对象的石漠化山区植被信息提取及分布特征研究

重庆东北部地区是重庆岩溶石漠化重点治理区,该区地形复杂,山高坡陡,植被退化现象严重。了解该地区的植被分布特征,对该区环境的改善和石漠化治理具有十分重要的现实意义。基于Landsat OLI等数据,运用面向对象分类方法对研究区植被信息进行提取,然后对分类后的数据进行统计、制图和分析,并在空间布局上进行总结和探讨,旨在了解该区域植被的空间分布特征和规律。结果表明：（1）在eCognition 9.0软件中进行多尺度分割,再结合地物类型特征使用隶属度函数法进行分类,该方法符合山地地物类型的分布规律和特点,分类精度达到81.35%;（2）研究区属典型的中山地区,海拔在500~1 500 m之间的地区约占64.49%,林地和耕地是该区域主要的地物类型,所占总面积为8 872.22 km2,占研究区总面积的96.50%,各地物类型分布受地形地势的影响较大;（3）综合研究区地形因子(高程和坡度)与植被分布的相关性可知,耕地和草灌主要分布在高程为200~1 500 m且坡度等级在2~4级（5°~35°）之间,该区域人类活动频繁,故受人类活动影响较大,植被覆盖度低,群落生长不稳定,容易受到干扰。针阔混交林主要分布在高程>500 m且坡度等级在2~4级（5°~35°）之间。马尾松林、阔叶林和柏木林主要分布在高程大于500 m且坡度等级在2~5级（5°~45°）之间。 关键词： 多尺度分割;面向对象分类;地形因子;植被空间分布     

鄱阳湖流域叶面积指数时空变化特征及其与气候因子的关系

利用1982~2001年NOAA/AVHRR NDVI数据,根据简单生物模型SiB2的方法计算鄱阳湖流域叶面积指数LAI,分析不同植被类型LAI年内和年际变化及其与降水、气温的关系。结果显示：在年内,LAI从1月开始减小,至3月降到最小,之后开始迅速增大,7月达到最大值,然后又开始减小;各植被覆盖类型LAI与前3月降水和前1月平均气温相关性较强,并且全部通过95％的显著性检验。在年际上,各植被覆盖类型LAI在20 a间无明显整体增大或减小趋势,但每隔2~3 a呈锯齿状增大减小交替变化,其中常绿针叶林LAI变幅较大,在23~35之间,而林地草原LAI变化较平缓,在05~09之间;植被LAI年际变化受流域内5~7月降水年际变化的影响较大。在空间上,植被LAI在春、冬季整体较小,空间分布差异也较小,仅在流域边缘山区林地覆盖区稍大,其余大片区域LAI值很低,且分布比较均一;夏、秋季LAI较大,空间分布差异也较大,其空间分布主要与流域内土地覆盖类型有关     

长时序丹江口水源区NDVI数据集构建及其时空动态变化分析

由于不同传感器时空分辨率不一致，当前NDVI动态变化研究存在研究时间较短的问题。基于EOT算法，以丹江口水源区为例，借助重叠时期的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据，将8 km分辨率GIMMS NDVI数据重采样为1 km，构建了1982～2018年NDVI长时序数据集，并在此基础上分析丹江口水源区NDVI时空动态变化。结果表明：EOT算法在空间重采样中具有良好的适用性。EOT NDVI与MODIS NDVI之间拟合度较高（R=0.929，P<0.01，n=24），EOT NDVI与Landsat NDVI之间表现出显著相关关系（R=0.702，P<0.01，n=200）。空间上，EOT算法在土地利用类型较为复杂的区域受混合像元的影响，预测精度降低，在植被分布连片的区域预测精度较高。基于时序NDVI数据分析，研究时段内NDVI呈现波动上升趋势，变化趋势为0.002 9 year-1。空间上，丹江口水源区NDVI以显著增加为主（P<0.05），在汉中市、安康市河流附近以及北部商州市、南部竹溪县等区域年均NDVI增加趋势较其他区域明显；年均NDVI呈现减小的区域主要分布在丹江口水库、十堰市、南阳市、平利县等经济发展较快的区域。Mann-Kendall检验显示年均NDVI时间序列没有突变现象，但局部区域NDVI在不同时间呈现差异。     

A model of vegetation pattern at the Verkhneussuriysky Biogeocenotic Station

A model of relationships between forest communities and basic parameters of environmental conditions, which is suitable for making prognostic maps of forest types, has been developed and tested on the territory of Verkhneussuriysky Biogeocenotic Station of the Institute of Biology and Soil Science. A comparative analysis of the spatial distribution of forest communities has been performed according to this model and to the large-scale map of recent forest vegetation on the territory of the station.     

Vegetation distribution on Tibetan Plateau under climate change scenario

The impact of climate change on distribution of vegetation is an important aspect in studies on the responses of ecosystems to the climate change. Particularly in the sensitive environments of the Tibetan Plateau, vegetation distribution may be significantly affected by climate change. In this research, the coupled biogeography and biogeochemistry model, BIOME4, was modified according to the features of vegetation distribution on the Plateau, and the Kappa statistic was used to evaluate the modeling results by comparing the simulated vegetation distribution with the existing 1:1,000,000 vegetation map of China. The comparison showed that modified model was appropriate for simulating the overall vegetation distribution on the Plateau. With the improved BIOME4 model, possible changes in the vegetation distribution were simulated under climate change scenarios. The simulated results suggest that alpine meadows, steppes, and alpine sparse/cushion vegetation and deserts would shrink, while shrubs, broad-leaved forests, coniferous-broad-leaved mixed forests, and coniferous forests would expand. Among these types, shrubs, alpine meadows, and steppes would change the most. The shrubs vegetation would expand toward the northwest, replacing most alpine meadows and part of steppes, and thus causing their shrinkages. Yet broad-leaved forests and coniferous-broad-leaved mixed forests demonstrated smaller changes in their distributions. For all the forest types, the area of coniferous forests would increase the most by spreading to the interior of the Plateau.     

引入城市扩张干扰效应的生态服务价值化方法改进

城市扩张在规模上对自然环境空间造成挤压,在结构上加剧生境破碎化程度,且对其邻域的生态用地有负面影响,测算城市扩张引起的生态服务价值变化应考虑其干扰效应。以南昌市为研究区,首先测算生态服务价值变化,在此基础上,考虑不同建设用地类型的不同干扰效应,测算引入城市扩张干扰效应改进的生态服务价值,深入对比分析南昌市1995～2005年和2005～2015年间改进前后生态服务价值变化的差异。研究结果表明:(1)南昌市各城市扩张斑块的干扰强度总体较高。2005～2015年间的城市扩张干扰效应明显比1995～2005年间的城市扩张干扰效应高,城市扩张的生态成本在增加;(2)城市扩张斑块干扰效应的空间分布差异明显,周围的耕地、林地和水域面积比例较大的城市扩张斑块的干扰效应较高;(3)基于改进方法评估的城市扩张引起的生态服务价值变化大于改进前方法评估的生态服务价值变化,不同的邻域组成,不同来源类型的城市扩张斑块的生态服务价值变化差异明显。研究结果有助于科学合理度量城市扩张引起的生态系统服务价值变化,并为城市扩张生态成本的测算提供科学的支撑。     

长江三峡张家湾遗址孢粉组合及古环境演变

长江三峡巫山地区张家湾东周一汉代古遗址文化层中含有丰富的了解粉,孢粉数据分析,为研究本区东周-汉代时期人类活动的古地理环境提供了有利的资料,根据孢粉组合的变化,可把该区地层由上到下划为三个孢粉组合带;带1（生土层）海金沙（Lygodium)一卷柏-（Seleginella)-紫萁（Osmunda)-松（Pinus)孢粉带;带2（文化层）菊科（Compositae)-毛莨科的唐僧草（Thalictrum)孢粉带;带3（文化层上部）海金沙-紫萁-水龙骨科（Polypodiaceae)-榆（Ulmus)-小芘（Berberis)-栗（Castanea)-慈菇（Sagittaria)-泽泻（Alisma)孢粉带,这种孢粉组合的差异,反映各阶段人类活动古地理环境的变化。该区古人类活动初期处于暖湿的气候,东周一汉代时期转变为温凉略干的温带落叶阔叶林-草地景观,东周-汉代后气候逐渐由于变湿,植被由草原向森林转变,同时该区经历了一次规模较大的洪水泛滥期。     

基于CLUE-S模型的重庆市主城区土地利用情景模拟

以重庆市主城区为研究区,采用120m×120m栅格大小的数据为模拟基准,借助CLUE-S模型、情景分析法、SPSS软件及ArcGIS10.1软件建立了数量变化和空间分布变化相结合的不同情景下土地利用/覆盖变化的动态模拟模型,并对研究区不同情景下的土地利用/覆盖动态变化进行了模拟,模型综合考虑各种宏观驱动因子与土地利用变化之间的关系,较全面地考虑了多种土地利用/覆盖变化驱动因子,并利用SPSS软件进行相关性分析,确定了各因子的回归模型,提高了模拟结果的精度,通过对已有数据的模拟及精度分析,整体模拟精度达86%以上,在一定程度上反映了该模型在研究高分辨率土地利用/覆盖变化方面有很好的适应性,对土地利用/覆盖变化的复杂性研究和相关部门对土地布局、规划方面具有一定的参考价值。模拟结果表明:到2030年湿地、人工用地、林地将增加,耕地和其它用地减少,草地在不同的情景下均有稍微的增加,耕地和人工用地是变化最大的两种类型,随着时间的推移耕地和林地面积不断接近甚至持平,研究区西部及西南部变化比较明显。     

卧龙自然保护区植被覆盖度变化及其对地形因子的响应

通过像元二分模型在NDVI数据基础上,估算了卧龙自然保护区2000和2015年的植被覆盖度,分析了这15年间研究区域植被覆盖的变化及空间分异特征,初步揭示了植被覆盖变化与地形因子的响应关系。结果表明：（1）2000~2015年间卧龙自然保护区植被覆盖度整体良好,以中高和高植被覆盖为主,空间格局上呈现东南高、西北低的总体趋势。（2）研究时段内高覆盖度面积明显减少,而其他覆盖等级面积存在不同程度的增加,植被覆盖度均值降低。（3）研究区域各海拔范围内均以植被稳定类型为主,低海拔和高海拔地区植被退化显著,在1 500~3 250 m的高程范围内植被稳定和植被改善相对显著。（4）研究区不同坡度间植被变化类型差异不明显;不同坡向上植被变化显著,其中阳坡的植被退化分布,阴坡的植被改善分布明显,随着坡向由阴坡转阳坡,植被退化增加,改善减少。其结论有助于揭示卧龙自然保护区植被覆盖的时空变化特征,对保护区生态环境评价和改进具有重要的参考价值,同时对保护区的管理和植被恢复有一定借鉴意义。     

基于MODIS像元尺度的三峡库区植被覆盖度变化的地形分布特征

区域植被覆盖变化监测是研究资源环境承载力的基础，其对区域可持续发展至关重要。基于MODIS NDVI数据，采用像元二分模型计算了2001~2018年三峡库区植被覆盖度，结合植被覆盖度变化类型提取模型及分布指数，揭示了库区植被覆盖度变化在不同地形因子上的分布特征。研究表明：（1）三峡库区植被以高和中高覆盖度为主，其分别占库区总面积的65.72%和28.61%。18年来，库区年均植被覆盖度增长率为0.14%；（2）库区植被稳定类型占总面积的79.50%，植被改善占16.71%，植被退化占3.79%。26个区（县）中，长寿区、江北区等7区的植被改善面积小于植被退化面积，存在生态退化风险；（3）高程小于500 m、坡度小于6°的区域植被退化优势显著；高程500~1 100 m的区域植被改善为主导类型；坡度6°~15°的区域无明显优势分布；高程大于1 100 m、坡度大于15°的区域植被稳定和植被改善类型为优势分布；（4）库区不同坡向上，平坡上的植被退化类型显著，当坡向由阴坡向阳坡转变（西坡→南坡，北坡→东坡）时，植被覆盖度变化优势分布类型由植被退化型转变为植被改善型。研究结果揭示了三峡库区植被覆盖的空间分布和变化特征，对库区生态环境评价和植被恢复及保护具有一定的借鉴意义。     

The Distribution of Tree Species in the Ridge Landscape (Southern Karelia)

The distribution of tree species in the landscape was studied using the approach based on the comparison of the ecological requirements of species and the properties of ecotopes distinguished by their position in the relief and peculiarities of basement rocks. The types and specificity of ecological regimes were determined for the typical ecotopes of the southern Karelian ridge landscape. The main environmental and successional factors determining the distribution of seven forest-forming tree species in the ecotopes of this landscape were identified. The results of this work can provide a basis for the prognosis of forest vegetation in the landscape studied.