基于MODIS NDVI的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力#br#

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区,也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS NDVI数据,以及同时期的气象数据和其他辅助数据,利用最大值合成法（MVC）、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明：攀枝花市植被覆盖整体较高,属于高植被覆盖区域,年际尺度上,植被覆盖呈上升的趋势,增长速率为0.02/10 a;从年内来看,9月NDVI达到最大值,NDVI最小值出现在3月;植被覆盖在水平空间上呈“南低北高”的分布特征,并在垂直空间上呈现出显著的差异性,研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值;受水热条件的影响,阴坡（0°~45°, 315°~360°）植被覆盖高于阳坡（135°~225°）,而平地（-1°）植被覆盖度最低;就整个研究区而言,植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%,增加的面积远大于退化的面积;年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响;大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。 关键词： 植被覆盖变化;归一化植被指数;气候变化;人类活动;攀枝花市     

长江流域中上游植被NDVI时空变化及其地形分异效应

研究植被NDVI的时空演变及其地形分异效应,对于深入理解植被与人类活动的关系,揭示区域环境变迁,指导区域生态环境科学治理具有重要意义。以长江流域中上游作为研究区,基于1998～2015年SPOT-VEGETATION NDVI年度数据、DEM数据和基础地理信息数据,运用RS、GIS和数理统计分析等方法,探究了植被NDVI的时空演变特征及其地形分异效应,并对其影响原因进行了探讨。结果表明:(1)1998～2015年长江流域中上游地区生态环境得到极大改善,植被年均NDVI在时间上由1998年0.67增长至2015年0.75,年均增长率为0.57%。(2)植被NDVI在空间上的改善区域(48.58%)明显大于退化区域(11.1%),改善区域主要集中分布在研究区中东部地区。(3)植被NDVI在海拔500～1 000、1 000～1 500 m及坡度8°～15°、15°～25°区域改善趋势最大,在5 000 m和坡度0°～5°区域退化趋势最大;坡向对植被NDVI变化影响不显著。(4)18年间长江流域中上游地区植被NDVI变化可能是受天然林保护、退耕还林(草)等生态工程实施和人类社会经济活动共同作用的结果。该文能为长江流域中上游地区脆弱生态环境的治理和改善提供科学依据,进而筑牢长江中上游重要生态屏障,推进长江经济带绿色发展。     

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。     

近34年祁连山南坡植被覆盖变化与气象因子关系研究

基于1982~2015年GIMMS NDVI数据，通过趋势线法和相关性分析方法，对祁连山南坡植被覆盖变化及影响因素进行分析。研究结果表明：（1）祁连山南坡植被覆盖整体呈显著上升趋势，线性回归增速为0.99%/10 a；各季节平均NDVI依次为夏季>秋季>春季>冬季， NDVI变化斜率排序依次为冬季>夏季>秋季>春季； NDVI月变化趋势基本一致，夏季NDVI在2004~2015年最大。（2）近34年来，祁连山南坡大部分区域属于常绿区域，三时间阶段植被增加面积整体表现出增加-减少-增加趋势，且在2004~2015年之间植被增加面积最大，占比为92.66%，增加速度最快的区域在门源县境内。（3）在影响因素方面，研究区NDVI与气温的相关性（0.58）大于降雨的相关性（0.27），研究区生长季 (4~9月)植被覆盖受气温和降水共同影响。     

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。     

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     

川中丘陵区植被遥感动态监测及其驱动力分析

川中丘陵区是长江上游重要的生态屏障,也是国家退耕还林还草和天然林资源保护工程重点实施区。近年来,由于气候变化与人类活动的影响,该区植被覆盖及生态发生了较大变化。利用该地区2000～2015年MODIS NDVI数据、气象和土地利用数据以及研究区统计数据,采用最大值合成法(MVC)、趋势分析法和相关系数法,分析了川中丘陵区经国家生态工程建设后的植被动态变化特征,并探讨了气候变化和人类活动对植被覆盖的影响。研究结果表明:近15年,川中丘陵区植被呈增加的趋势,增速为5. 84/10 a(P0. 01);31. 58%的区域植被NDVI显著增加,主要分布在嘉陵江中游和岷江中下游,2. 90%的区域植被NDVI显著减少,主要分布在城市中心及周边;研究区植被对降水的敏感性较气温更强,22. 08%的区域面积NDVI与降水是呈显著相关的,仅7. 69%区域面积NDVI与气温是显著的;森林、灌木和草地的NDVI增加明显,各自增加比例超过60%,而建设用地和湿地是NDVI减少最明显的土地利用类型;退耕还林还草和天然林资源保护工程的建设,对川中丘陵区植被覆盖的增长起到了积极作用。     

滇黔桂地区NDVI变化及其对SPEI的响应特征

滇黔桂地区生态环境脆弱,干旱频繁,研究植被对干旱的响应机制对区域水资源的管理调控和干旱综合应对具有重要意义。基于滇黔桂地区1982～2015年的GIMMS NDVI数据和多时间尺度(1/3/6/9/12/24个月)的标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index, SPEI)数据,运用趋势分析法和相关分析法研究植被变化及其对气象干旱的响应特征。结果表明：1982～2015年滇黔桂地区年际及季节NDVI增加趋势显著,岩溶区NDVI增长速率高于非岩溶区;岩溶区植被改善状况显著,但空间分布上具有差异性。年际NDVI对6种时间尺度SPEI的最大相关系数以正相关为主,绝大部分地区NDVI对SPEI-1和SPEI-3响应比较敏感,岩溶区尤为显著。季节NDVI与6种时间尺度SPEI的最大相关系数均以正相关占主导,且响应时间存在季节差异。生长季NDVI与6种时间尺度SPEI的最大相关系以正相关为主,随着SPEI时间尺度的推移最大相关系数呈正相关的区域呈减少趋势,表明NDVI对短时间尺度SPEI响应比较敏感;不同植被类型对6种时...     

基于时序NDVI的湖北省植被覆盖动态变化监测分析

基于1998～2011年7、8月份SPOT VEGETATION NDVI数据,求取两月份NDVI平均值,构建14 a间的NDVI时序文件,通过对NDVI时序文件进行信息提取、分析,反映湖北省植被生长情况,从而监测、研究湖北省植被生长高峰期植被覆盖动态变化及趋势。具体为：利用植被覆盖分区法,将研究区分为弱植被覆盖区、稀疏植被覆盖区、低植被覆盖区、中植被覆盖区、高植被覆盖区和密集植被覆盖区等区域,监测各区域14 a间植被覆盖动态变化,结果表明,研究区整体上植被覆盖变化不大;利用Mann Kendall趋势分析法,对研究区植被覆盖变化趋势进行研究,结果表明绝大部分呈现无明显变化趋势,1655%的区域表现增加趋势,033%的区域表现减少趋势。通过以上分析结论可知,植被覆盖分区法和Mann Kendall趋势分析法的分析结果基本一致,表明两种方法能从植被覆盖状况和变化趋势角度动态反映植被的变化情况     

长三角地区植被退化的空间格局及影响因素分析

植被退化是陆地生态系统功能下降的重要表征。利用2000~2010年SPOT-VEGETATION NDVI遥感数据、土地利用数据,采用趋势分析、叠加分析和格网计算方法,对长三角植被退化的空间格局及其影响因素进行分析。结果表明:10a间长三角地区最大化NDVI均值空间分布南北高、中间低,区域14%的植被覆盖面积显著退化。植被退化呈现一定的空间分异,而人类活动是导致植被退化的主要原因。在长江以南、太湖的北部与东部,环杭州湾地区及南京、南通和台州等城市快速无序的城镇化,造成了建设用地面积增加和耕地的破碎化,使植被退化区域集中连片分布。经济利益驱动农民将水田转化为向水产养殖,引起植被退化。部分区域植被面积未减少而呈退化态势的原因有待研究。     

雅鲁藏布江流域近13年植被覆盖动态监测及与降水因子的相关性分析

基于MODIS NDVI 和SPOT VGT遥感数据探讨了雅鲁藏布江流域1998、2004、2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律,并从空间上利用重心模型、从时间上利用相关系数模型分析了降雨因子对雅鲁藏布江流域植被生长的影响。结果表明：（1）雅鲁藏布江流域植被覆盖度整体呈上升趋势,表现为低等和中低等覆盖度面积减少,而高等和中高等级有所增大;（2）从变化强度来看,雅鲁藏布江流域的植被覆盖相对较稳定,3个时期的植被盖度变化都以稳定和轻微变化为主,此类变化强度的地区主要集中在上游和下游受人类活动影响较小的区域且其面积比例在3个时期都达到了70%以上;（3）雅鲁藏布江流域植被NDVI年际变化、月际变化与降水分别在空间重心迁移和滞后效应上均表现为较大的正相关性     

基于NDVI的重庆市植被覆盖变化及其对气候因子的响应

运用美国NASA发布的MOD13Q1级产品16d最大值合成数据结合重庆市34个气象站点的气候资料,分析2000～2011年重庆市植被变化状况以及NDVI与主要气候因子温度、降水的相互关系。结果表明：12 a来重庆市年均NDVI呈增长趋势,但空间时间尺度上有所差异,从空间尺度上看NDVI增长区域主要分布在东北、东南、西南部区域,NDVI降低区域主要分布在重庆主城区、区县城区及长江沿岸、三峡库区消落带;从时间尺度上看,春季、秋季NDVI有一定幅度的增长,夏季NDVI趋于稳定,冬季NDVI有所下降;NDVI在年际尺度上与温度和降水相关并不显著,但在月份尺度上与气温降水均呈显著相关关系,且与气温相关性大于降水     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

2000～2019嘉陵江流域植被覆盖时空变化特征及气候响应分析

嘉陵江是长江水系流域面积最大的一条支流,近年来嘉陵江流域出现严重水土流失,在生态保护工程的实施和气候变化的共同作用下植被覆盖发生了明显变化,研究植被覆盖时空变化特征、未来趋势和影响因素,可为嘉陵江流域生态环境治理提供参考依据.基于MODIS-NDVI时序数据和地面气象数据,借助3S技术和线性趋势分析、Hurst指数、变异系数等方法多角度分析了嘉陵江流域植被覆盖的时空演变特征及未来趋势,并结合Mann-Kendall(M-K)检验与偏相关系数研究气候因子对植被覆盖的影响.结果 表明:(1)近20年来嘉陵江流域植被覆盖总体呈上升趋势,增加速率为2.9％/10a,且空间分布上具有显著差异,表现为上中游偏高,下游偏低;(2)嘉陵江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占88.68％和11.32％,具体表现为陇南陕南地区及中下游东部地区显著增加,流域西北部与南部各市县城区减少;(3)流域北部地区植被覆盖变化的波动性强于南部地区,中东部地区波动最小.(4)嘉陵江流域植被覆盖变化反向持续性较强,植被变化呈持续退化趋势的主要在碌曲县南部与流域南部各市县城区,呈持续改善趋势的主要在广元市剑阁县与苍溪县,其余区域呈由退化到改善的趋势;(5)气温对嘉陵江流域植被覆盖变化的影响最大,且植被NDVI对气温和降水的响应均存在一定的滞后现象,人类活动对植被覆盖变化的影响具有两面性.     

三江源区植被覆盖度的定量估算与动态变化研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,其时空分布和变化对政府进行区域规划和决策起着重要作用。MODIS植被指数是区域植被覆盖度提取的重要数据源。利用2000年1月到2009年10月的MODIS 250 m归一化植被指数16 d合成产品（MODIS NDVI）和其他MODIS辅助数据估算三江源区的植被覆盖度并分析时空格局变化趋势。在混合像元二分模型的基础上改进了NDVI参数的确定方法,然后利用重构后的MODIS数据估算植被覆盖度。与2007年8月的野外采样点数据比较,估算精度是8772%,相关系数r为0889 7,表明该模型估算大面积植被覆盖度是可行的。将获得的植被覆盖度分为5个等级,从年最大化植被覆盖度Mfc的角度进行10 a里植被覆盖度的年际变化趋势分析和时空格局变化分析。趋势分析结果表明,2000~2009年三江源区植被覆盖波动式变化,东北部地区得到改善,西部地区在退化,总体呈现退化趋势;时空格局变化分析结果表明,植被覆盖破碎度降低,趋于集中化分布;不同等级覆盖度分布的复杂化程度降低     

气候变暖背景下安徽省月NDVI动态变化研究

地表植被覆盖时空动态变化能很好地反映气候变化.基于2000～2016年MODIS NDVI逐月数据及同期内格点降水和气温数据,探讨了安徽省NDVI时空变化及其与气象因子的关系,结果表明:(1)安徽省NDVI呈显著增加的趋势,全省平均增速为5.7～ 11.3×10-3/a,其中,旱地增长较快,阔叶林和灌丛增长较缓.时间上,除水田外,10月至翌年3月具有显著增加趋势,6～9月增加趋势不明显.空间上,皖南山区、江淮之间大别山区和淮北平原增长较快;(2)各种植被类型月均NDVI与气温或降水具有相关性.且NDVI均为与前一个月的气温或降水相关性最高的时滞特点;(3)像元尺度NDVI与气温的偏相关系数较大,其中正相关达到0.01显著性水平的面积占92.2％.而与降水的偏相关性较小,其中正相关达到0.01显著性水平的面积仅占8.2％.月尺度NDVI的驱动类型分析结果表明,气温驱动型占75.0％,降水气温共同驱动型占15.3％.研究结果可为全球变暖背景下区域生态系统管理和保护提供理论参考.     

基于MODIS NDVI时序数据的湖南省植被变化研究

基于MODIS NDVI时间序列数据集,运用Mann-Kendall趋势分析检验、Hurst指数和相关分析等方法,对2000～ 2018年湖南省植被时空变化特征、演化趋势的可持续性及其与气温、降水和日照时数的关系进行了研究.结果 表明:(1)湖南省植被覆盖整体较高(年均NDVI为0.54),高植被覆盖区主要分布在以林地覆盖为主的山地和丘陵地区;NDVI具有明显的季节变化特征,8月份最高(0.67),2月份最低(0.36).(2)近19年湖南省NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P＜0.01);其中显著增加的地区占76.09％,主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地、草地区域;NDVI显著下降的区域仅占1.46％,主要分布在长株潭等建设用地区域以及洞庭湖平原的局部耕地区域.(3)未来湖南省植被变化的总体趋势可能向退化的恶性方向发展(占76.59％),其中改善与强反持续性趋势占23.25％.(4)日照时数、气温对研究区植被NDVI的影响主要表现为冬季的正相关.     

基于SPOT_NDVI的甘肃省植被覆盖变化及其与气候、地形因子的关系

植被覆盖时间序列特征体现了气候变化和人类活动对环境的影响,利用2000~2018年SPOT_NDVI并结合气象和地形数据,采用趋势分析、偏相关分析、地形面积修正等方法探究甘肃省植被覆盖的变化特征及与气候、地形的关系。研究表明：近19年来,甘肃省植被覆盖整体呈恢复状态,但低覆盖区面积仍为最大,空间分布总体呈现南高北低的状态。降水对省内植被生长总体起到促进作用,特别是黄土高原地区,植被覆盖度与降水有显著的正相关性;在南部湿润区和北部干旱区,气温对植被生长分别起到促进和抑制作用。就地形而言,海拔2 500~3 000 m、坡度大于25°的半阳坡地区最适宜植被生长。进行植被覆盖研究,有利于区域生态建设和持续性发展,同时对人地关系以及经济发展的统筹规划也有重要的理论与实际意义。     

湖北省植被覆盖度时空变化特征与影响因素分析

湖北省植被结构变化受自然和人类活动因素的影响较大,揭示湖北省植被变化的空间特征对其生态环境改善具有重要意义.基于MOD13Q1 NDVI数据计算湖北省的植被覆盖度,结合气象、DEM数据分析湖北省2000～2020年植被覆盖度的时空变化及分布格局,并探讨了其对气候变化、人类活动的响应.结果 表明:(1)2000～2020年湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势,增大区域集中在湖北省的西北部,十堰、神农架林区和随州周围;(2)局部地区存在植被退化现象,退化面积呈先减小后增加的趋势.2000～2005年植被恢复区域主要集中在西北部和西南部,退化区域分布在武汉、襄阳、仙桃和黄石等地区;2005～2010年湖北省整体植被覆盖状况相对较差,退化区域分布在西北部和东南部,十堰和武汉较为明显,改善区域集中湖北省中部、神农架林区、襄阳、随州和天门;2010～2015年湖北省植被退化面积减少,分布在东部和西北部;2015～2020年植被覆盖度整体呈现下降趋势;(3)湖北省的东北部、西南部以及襄阳等地区的植被覆盖度与气温、降水呈现正相关,随着海拔的升高,气温、降水及风速和植被覆盖度正相关和负相关所占比重逐渐减少;(4)人类因素对湖北省的生态环境有正影响,对植被恢复有促进作用;负影响主要集中在武汉周边城市、襄阳、荆州等区域.