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...     

MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应差异

以喀斯特地区植被为研究载体,利用2001-2010 年MODIS NDVI、MODIS EVI 序列和气候资料,分析两种植被指数与同期及前1-9 期水汽压、降水量、相对湿度、最高气温、最低气温、平均气温、露点温度、气压、风速、日照时数多个气候因子的相关性及响应差异,为合理选择植被指数序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:①喀斯特地区植被EVI和NDVI与多数气候因子显著相关,但二者对气候因子的响应有明显差异。除日照外,EVI 与其他各气候因子相关性明显高于NDVI。与NDVI相关性较高的气候因子为日照、最高气温、平均气温,其对应的相关系数平均为0.616、0.535、0.474;而与EVI相关性较高的气候因子为水汽压、平均气温、露点温度,其对应的相关系数平均为0.857、0.844、0.839。②喀斯特地区植被EVI和NDVI对多数气候因子的响应存在明显的滞后性,较之于EVI,NDVI对气候因子的响应更为滞后。EVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前1 期,NDVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前2 期。两种植被指数对日照、风速的响应无滞后性。除相对湿度、日照、风速外,各站点两种植被指数与其他各气候因子在0-9期的响应趋势均较一致。     

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.     

大兴安岭林草交错带植被NDVI时空演变及定量归因

探究植被动态变化并识别其驱动因素对区域生态环境恢复与可持续发展具有重要意义.基于2000～2020年MODIS NDVI数据与同期气象、 DEM和土地利用类型等数据,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析与Hurst指数法,深入解析大兴安岭林草交错带植被时空变化特征,预测其未来演变规律,并引入地理探测器模型,定量揭示全域及不同自然地理分区尺度下,各探测因子及其交互作用对植被空间分异的影响程度和作用机制.结果表明：(1)时空演变上,2000～2020年大兴安岭林草交错带NDVI时空异质性明显,时间上以0.002 a^-1(P <0.05)的速率波动增长并于2011年发生上升突变;空间上呈“自西南向东北递增”分布格局,21年间NDVI等级转移以“中植被覆盖→中高植被覆盖”为主,植被改善区域面积远大于退化区域面积.(2)趋势预测上,大兴安岭林草交错带NDVI未来变化趋势主要为持续改善,占比37%,但以弱持续居多.(3)驱动机制上,风速、蒸发和相对湿度对全域NDVI空间分异的影响最为显著,21年间自然因素的影响呈削减态势,而人为因素的影响愈发增强,在不同植被区、...     

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.     

气候变化和人类活动对东部沿海地区NDVI变化的影响分析

植被是陆地生态系统的重要组成部分,特别是在人类活动密集地区,良好的植被覆盖对于维持区域生态环境稳定、增进居民生活福祉和促进社会经济可持续发展意义重大.基于归一化植被指数(NDVI)、气温、降水和太阳辐射数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,探究了1982～2019年中国东部沿海地区NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系,评估了气候因素和人类活动等非气候因素对NDVI变化的影响.结果表明：(1)1982～2019年研究区NDVI变化趋势具有明显区域性、阶段性和季节性差异,就区域平均而言,2000年以前(第一阶段)的生长季NDVI比2001年以后(第二阶段)增加更快,而两阶段春季NDVI增加速率均为各季节最快;(2)同一阶段NDVI与各气候因子的关系在不同季节存在差异,而同一季节NDVI的主要气候控制因子在不同阶段也不一致,并且NDVI与气候因子的关系具有很大空间差异.总体上,1982～2019年研究区生长季NDVI的增加与气温的持续上升关系紧密,第二阶段降水和太阳辐射的增加也产生了积极作用;(3)相比于人类活动等非气候因素的影响,气候变化对近38年来研究区生长季NDVI变化的...     

峰丛洼地流域植被覆盖度时空演变及其归因

采用像元二分模型估算2000～2020年桂西南峰丛洼地流域的植被覆盖度,并借助Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验方法以及Hurst指数等分析方法对研究区域内植被覆盖度的空间分布、未来趋势和可持续性进行深入解析,最后引入地理探测器对其驱动力因素进行定量化分析.结果表明:(1)年际变化上,流域21a间植被覆盖度呈递增趋势,增速为0.6754a-1.喀斯特区域增长速率(0.774a-1)>非喀斯特区域增长速率(0.5751a-1);(2)空间尺度上,研究区域植被覆盖度整体上呈现出“北高东低”的格局,其中82.68%的区域植被覆盖度显著增加,仅有0.61%区域表现为显著减少;(3)未来变化趋势上,区域植被覆盖度的Hurst指数介于0～1之间,平均值为0.8207,呈现出向右单峰偏斜,即研究区未来植被覆盖度呈现出持续改善的趋势;(4)驱动力机制上,土地利用/覆被(LULC)是整个研究区域植被覆盖度的主导因素;各驱动因子对植被覆盖度空间分布均表现出明显的交互作用,其中土地利用/覆被(LULC)与人口密度(pop)的交互作用最强.     

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。     

秦岭南北地区植被覆盖对区域环境变化的响应

利用GIMMS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)和SPOT VGT(Spot Vegetation)两种数据集的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)对1982~2007年26年间秦岭南北地区植被覆盖变化进行了比较,并对其环境驱动力进行了分析.结果表明,研究时段内,秦岭南北地区的植被覆盖均呈降低趋势,且秦岭以北地区的降低速度大于秦岭以南.经计算分析得出,两地区春季和夏季的季平均NDVI与温度的相关系数均通过了p<0.1的显著性检验,其中,秦岭以南地区1982~1997年春季NDVI与温度的相关系数最高为0.61(p<0.05);秦岭以北地区春季的降水与年NDVI之间也显著相关(p<0.05).值得注意的是,1998~2007年间,秦岭以北地区冬季NDVI与温度相关系数高达0.75(p<0.05),这是秦岭地区在区域环境影响下植被覆盖变化的一个重要特征,表明秦岭以北地区的植被更多地受气温变化的影响,在全球变暖大趋势下,该地区植被可能更为敏感,是区域生态响应的一个重要信号.人为活动（如土地利用类型的改变）也是影响该区植被覆盖变化的一个重要因子.     

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.     

北部湾沿海地区植被覆盖对气温和降水的旬响应特征

论文分析北部湾沿海地区植被覆盖对气候变化的响应,为该区域植被恢复和植被生产力研究提供依据.基于研究区2000--2011年423景SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据及逐日气温和降水数据,利用像元二分模型,相关分析,偏相关分析和时滞偏相关分析等数理统计方法,对研究区植被覆盖时空变化特征及与旬降水和旬均温的相关性及滞后性进行分析.结果表明:1)近12 a来,北部湾沿海地区植被覆盖度平均值呈增长趋势,由2000年的65.23%增加到2011年的72.02%,增加了6.79%;2)研究区植被生长季旬NDVI均值介于0.21~0.67之间,在不同时期变化是不同的,其值呈现出"降低--增长--降低"3种变化过程;3)各种植被类型与温度具有显著的相关关系,全部通过了0.01的显著性水平,且NDVI与温度的显著性水平高于NDVI与降水的显著性水平,说明北部湾沿海地区植被覆盖NDVI对气象因子中的温度更为敏感;4)NDVI与气温的时滞偏相关系数显著高于NDVI与降水的时滞偏相关系数,旬NDVI与旬降水的滞后时间多集中于6~9旬之间,而旬NDVI与旬气温的滞后时间多以0~5旬为主;5)不同类型植被的生长对气温和降水的响应时间不一致,但与水热条件时滞偏相关系数越高的植被类型响应时间越短.上述研究结果表明,近12 a来北部湾沿海地区植被处于恢复状态,且植被对降水和气温具有明显的阈值和滞后性.     

太白山植被指数时空变化及其对区域温度的响应

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。     

1982-2006年中国东部秋季植被覆盖变化过程的区域差异

为进一步认识1982-2006年中国东部秋季植被覆盖变化过程及其区域差异,论文分析了1982-2006年9-10月归一化差值植被指数(NDVI)的多年平均状况和年际变化,并通过聚类分析辨识了NDVI变化过程的主要模态,进而探讨了它们与温度和降水变化的相关关系。结果表明:(1)中国东部秋季森林的覆盖度最高,农田次之,草原最低,并表现出1998年之前趋于增加、此后趋于锐减的变化特征;(2)不同区域植被覆盖变化过程不尽相同,整个研究区植被覆盖变化过程可以分为6种模态,其中①东北地区呈波动上升趋势,②内蒙古高原东北部1982-1998年波动上升、1998年后陡然降低,③华北北部-东北南部呈现跃迁式上升,跃迁年份为1994年,④华北南部表现为先降低后略微增加,趋势转折出现在2000年,⑤江淮地区呈现为1982-1992年波动增加、1992-2006年波动降低,⑥长江及其以南地区表现为陡然下降,突变始于2000年;(3)除了内蒙古高原东北部降水变化能够解释植被覆盖度年际变率的66%以外,华北北部-东北南部的植被覆盖与降水具有正相关关系,秦岭-大巴山-长江中下游及以南地区的植被覆盖与同期温度呈显著正相关,但是降水或温度仅能够解释植被覆盖年际变率的21%,其余地区植被覆盖与气候变化没有显著的相关关系。     

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....     

因子回归和交互联合探索区域植被覆盖度的影响因素——以三江源地区为例

利用SPOT VEGETATION数据获取的归一化植被指数（NDVI）,分析三江源地区植被覆盖度（FVC）的空间异质性,围绕自然和人类活动因素,基于因子回归与交互作用联合探索自然因素和人为因素对三江源地区植被覆盖的影响.结果表明：（1）三江源地区植被覆盖度整体呈现明显的空间异质性;（2）总体上FVC空间分布的影响因素表现为自然环境因素>人类活动因素;（3）降水是影响三江源地区FVC的主要驱动因子,解释力达0.777;（4）因子交互发现：驱动解释系统呈现双因子增强,说明从系统的角度来看不存在独立起作用的因子,年降水量与其他因子的交互作用最强;（5）降水梯度影响了三江源地区FVC空间异质性的解释程度.随着降水增加,因子解释力趋稳,在降水量较多的三江源东部地区,FVC趋向于更易受高程和气温的影响;（6）数据结果亦验证了因子独立的全局最优筛选仅仅是模拟因变量特征的最优函数,其解释效果与因变量的驱动解释不能完全等同.     

塔里木河下游输水前后NDVI差异分析

运用统计方法分析塔里木河下游英苏、喀尔达依、阿拉干三断面输水前后归一化植被指数(NDVI)的差异大小并推测河畔植被对输水的响应程度。结果表明:随着输水进行,研究区NDVI与地下水埋深逐渐呈负相关趋势,NDVI增幅随地下水埋深减小逐渐增大;输水前后相同断面NDVI差异极显著,根据输水前后NDVI差值大小确定植被恢复速度为:英苏>喀尔达依>阿拉干;各断面NDVI在输水前没有差异,输水后断面间NDVI差异显著,根据差异大小确定恢复程度顺序为英苏>喀尔达依>阿拉干;以大西海子水库周边NDVI为参照,确定经7年8次生态输水英苏、喀尔达依、阿拉干三断面植被恢复度分别为20.2%、18.4%和8.4%。以上研究表明,研究区植被恢复仍然有限,坚持持续输水很有必要。     

基于SPOT VEGETATION的秦岭南坡近10年来植被覆盖变化及其对温度的响应

利用1km分辨率的SPOT VEGETATION(SPOTVGT)数据对秦岭南坡1998～2007年植被覆盖空间变化特征进行分析,并研究了温度与年最大NDVI(归一化植被指数)值的相关性.结果表明:秦岭南坡年最大NDVI值大于0.57的面积占总面积的97%.植被覆盖增加地区的面积总体大于退化的面积,但年最大NDVI值显著减小的像元占像元总数的4.45%以上,且部分阔叶林分布区的NDVI值显著降低;草灌丛是秦岭南坡退化最严重的植被类型.年最大NDVI值与前一年8月至当年7月平均温度具有显著的相关性,其大小随平均温度的变化符合y=-0.004x2-0.0015x+0.7168(p0.05).在研究区范围内,当前一年8月至当年7月平均温度低于某一温度(约为(13.0±0.2)℃)时,其与年最大NDVI呈正相关,而高于另一温度界限(约为(14.4±0.2)℃)时则呈负相关,其中研究区南端的人为耕作区表现尤为敏感.     

1982—2021年黄河流域植被覆盖时空演变及影响因素研究

通过科学认识黄河植被覆盖的空间格局、时间规律,揭示气候变化与人类活动对植被覆盖率空间演化的影响与机理,对于提出科学的生态防护方法、进行生态安全评价,以及推进黄河战略有着重大的理论意义与应用意义。本文以1982—2015年GIMMS NDVI和2000—2021年MODIS NDVI为主要数据源,通过最大值合成法、平均值法、Theil-Sen Median和Mann-Kendall等方法分析了黄河流域1982—2021年植被覆盖空间格局、月际和年际变化规律。结合同时段的年平均气温和年降水量,采用二元线性回归分析和残差分析等方法,探讨了黄河流域植被覆盖的主要影响因素。根据时空变化分析,1982—2021年黄河流域多年NDVI均值变化趋势由西北向东南依次增加,年际变化呈现波动增长趋势,增长速率为0.019 ? (10a)^?1,月际变化呈现先增后减的单峰曲线状分布,8月(0.50)为峰值。根据变化趋势分析,1982—2021年黄河流域77.35%的区域植被覆盖呈增加趋势。根据影响因素分析,黄河流域植被覆盖以气候变化和人类活动共同作用为主要影响因素,其中受人类活动促进作用较...     

黑河流域中游地区生态环境变化特征及驱动力

多角度分析黑河流域中游地区植被覆盖度时空变化特征,并建立基于演变过程的生态系统灰色关联度模型,分析生态环境变化的驱动因子.研究表明:1)1999~2008年,平原旱地、低覆盖草地、有林地年最大归一化差异植被指数(NDVI)增幅较大,达0.1~0.2,疏林地2004年后保持高速增长,年最大NDVI增幅0.208,增长了77.6%; 2)张临高盆地年最大植被覆盖度线性拟合年均增幅0.0063,生长季节平均植被覆盖度在小幅波动中呈现稳定增长趋势,拟合优度达0.74;甘州区生态治理成效最显著,年增长幅度集中在0.03~0.3;临泽县和高台县以增长为主,但局部过渡带地区下降幅度达0.1~0.3; 3)植被7~10月覆盖度呈现明显增长趋势,峰值从6~7月延迟到7~8月,2007年达0.39;植被覆盖度分级结构呈现优化趋势,极低覆盖度植被逐渐转化为低覆盖度植被,2007年相比2000年降低25%以上,高覆盖度植被1998~2008年间增长约16%; 4)根据3种植被覆盖度变化与各驱动因子关联分析,气象水文因子主要包括降雨量、蒸发量、径流量,最大关联度分别为0.91、-0.83、0.76,社会经济因子主要包括农作物播种面积、第一产业产值、农业科技水平,最大关联度分别为-0.81、0.78、0.81.     

黑河流域中游地区生态环境变化特征及驱动力

多角度分析黑河流域中游地区植被覆盖度时空变化特征,并建立基于演变过程的生态系统灰色关联度模型,分析生态环境变化的驱动因子.研究表明:1)1999~2008年,平原旱地、低覆盖草地、有林地年最大归一化差异植被指数(NDVI)增幅较大,达0.1~0.2,疏林地2004年后保持高速增长,年最大NDVI增幅0.208,增长了77.6%;2)张临高盆地年最大植被覆盖度线性拟合年均增幅0.0063,生长季节平均植被覆盖度在小幅波动中呈现稳定增长趋势,拟合优度达0.74;甘州区生态治理成效最显著,年增长幅度集中在0.03~0.3;临泽县和高台县以增长为主,但局部过渡带地区下降幅度达0.1~0.3;3)植被7~10月覆盖度呈现明显增长趋势,峰值从6~7月延迟到7~8月,2007年达0.39;植被覆盖度分级结构呈现优化趋势,极低覆盖度植被逐渐转化为低覆盖度植被,2007年相比2000年降低25%以上,高覆盖度植被1998~2008年间增长约16%;4)根据3种植被覆盖度变化与各驱动因子关联分析,气象水文因子主要包括降雨量、蒸发量、径流量,最大关联度分别为0.91、-0.83、0.76,社会经济因子主要包括农作物播种面积、第一产业产值、农业科技水平,最大关联度分别为-0.81、0.78、0.81.