快速城市化时期中国城市建成区植被状况的时空分异特征

基于植被变化视角,以中国656 个建制城市的建成区为研究对象,选择1992、2000 和2010 年DMSP/OLS 夜间灯光数据和植被数据,选用城市建成区内归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的均值反映建成区植被的状况;用建成区内NDVI均值和背景区内NDVI均值的比值（NDVI比值）衡量人为因素对城市建成区植被的影响情况。结果表明：①同一年份,城市规模越大,建成区植被越差;近20 a 来,除小城市植被变差外,其他等级城市植被总体在变好。②同一年份,规模小的城市人为因素产生的不利影响相对较小。近20 a 来,人为因素对特大城市和大城市植被产生的不利影响在减小,而中等城市基本不变,小城市则变大。③同一年份,从湿润半湿润森林带、半干旱草原带到干旱荒漠带的城市建成区内的植被逐渐变差;近20 a 来,干旱荒漠带的建成区植被状况略微变差,其余植被带内建成区植被变好。④同一年份,从湿润半湿润森林带、半干旱草原带到干旱荒漠带人为因素对建成区植被的不利影响逐渐减小;近20 a 来,湿润半湿润森林带内人为因素对建成区植被的不利影响在减小,而其他植被带内,人为因素的不利影响在增加。     

基于多时相MODIS数据的四川省森林植被类型信息提取

森林植被类型信息对于生态的保护、规划和建设具有重要的意义。论文针对单一时相遥感数据在提取森林植被类型信息方面的局限性,探讨了基于多时相MODIS遥感数据实现提取主要森林植被类型信息的方法。将四川省的森林植被划分为常绿落叶混交林、常绿阔叶林、常绿针叶林、落叶阔叶林、落叶针叶林5 种类型。通过对其年内生长差异的分析,选取多时相（2005 年1 月9日、2 月26 日、4 月22 日、7 月19 日和10 月23 日）特征数据,利用光谱和时相特征知识建立了常绿林、落叶林和针叶林的提取模型;通过特征组合与逻辑判断,实现了5 种植被类型信息的提取,提取精度总体达到84%,植被类型最低精度达到76%。研究表明,该方法可以节约大量的人力、物力和财力,在大范围的植被类型调查与监测方面具有较大的应用价值。该研究表明,四川省2005 年的森林覆盖率为28.43%。各类型按所占百分比由高到低的排序为落叶阔叶林、常绿针叶林、常绿阔叶林、落叶针叶林和常绿落叶混交林。该数据对四川省森林植被的保护和利用具有重要的应用价值。     

浙江省植被物候变化及其对气候变化的响应

基于改进的Savitzky-Golay滤波算法重构了2001-2010年MODIS NDVI时间序列数据,反演了浙江近10 a来的植被生长状况,利用分段多项式拟合和动态阈值法提取了自然植被重要物候期(生长季开始时间、结束时间和生长季长度等),分析了植被物候期的年际变化趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨了植被物候变化与气候变化的关系.主要结论如下:①浙江植被覆盖有所减少,整体下降趋势不显著,平均植被生长季为222 d,长度略有延长,其中开始时间提前趋势不显著,而结束时间推迟显著.②植被生长季为3月下旬至11月中旬,植被生长季的开始时间从北往南逐渐推迟,生长季结束时间相对集中,其中生长季延长的区域面积和缩短的区域面积相当.③气象要素与关键物候期参数的相关性分析表明冬季的热量供给是影响浙江植被生长开始的重要因子,植被生长季前期温度积累的增加有利于植被生长;生长季结束时间与当年温度呈极显著正相关,与当年降水和湿润指数的减少呈负相关,但影响不显著,从与各相关月、季度相关分析来看,秋季干湿程度对植被生长季结束时间影响相对较大.     

退耕还林（草）工程实施前后黄土高原植被覆盖时空变化分析

基于GIMMS NDVI3g（the third generation of Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index）数据,辅以趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,识别了1982—2013年及1982—1999、2000—2013年黄土高原植被覆盖时空演变特征,并探讨其驱动因素。研究发现：1）1982—2013年及1982—1999、2000—2013年期间黄土高原生长季NDVI分别以0.019/10 a（P<0.01）、0.016/10 a（P<0.05）和0.057/10 a（P<0.001）的速率增加;2）除1999年以前林地外,所有植被类型的生长季NDVI均呈现显著的增加趋势,2000—2013年尤为明显;3）黄土高原生长季NDVI呈现由东南向西北递减的趋势,1982—2013年及1982—1999、2000—2013年NDVI显著上升的面积分别占74.94%、24.26%和53.34%,主要集中在黄土高原的北部和中部地区;4）研究区未来生长季NDVI呈持续性和反持续的比重分别为33.32%和66.68%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占31.08%和61.88%;5）2000年以后降水增多与生长季NDVI上升相对应,大规模的生态工程建设对2000—2013年生长季NDVI增加有重要影响。     

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。     

植被覆盖度与沙尘暴形成条件分析

以归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）为指标分析了我国1981年到1998年期间植被覆盖变化情况,给出了植被急剧减少产生新沙源的实例。通过对1998年4月强沙尘暴的分析,指出影响沙尘暴产生和运移的因素除了地形、风速、风向、大气稳定度外,当地植被覆盖和土壤因素也是关键因素之一。并通过对植被覆盖度（NDVI）与浮尘指数（Aerosol Index）进行定量分析,发现二者之间存在明显的负相关关系,表明植被的存在可以从一定程度上抑制浮尘现象的产生。因此,在沙尘运移路径上,采取封山封荒,植树种草,增加植被覆盖度以固结当地土壤和泥沙的措施,可以在一定程度上抑制沙尘暴灾害的发生。     

Uneven distribution of urban green spaces in a coastal city in northwest Mexico

ABSTRACT

Extent and distribution of urban green spaces (UGS) in Mazatlan (Mexico) are analysed using remote sensing and GIS techniques. Vegetated areas (2,270?ha), a third of the urban area in 2015, were reclassified into green spaces (GS), urban tree (UT) and open spaces (OS), based in the normalised difference vegetation index, relating them with demographic and socioeconomic data. UGS allocation per capita amount 55?m², mainly represented by the UT class, with the largest patches associated with low developed and very high marginalised areas, and also with very low marginalised sectors, while the lowest allocation correspond to medium and low marginalisation, highly populated sector, without significant correlations. Despite the USG allocation, it is required a better urban planning to maintain public UGS and to protect the local flora, threatened by the introduction of exotic, ornamental species (64% of UT), to guarantee the provision of ecosystem services to the population.     

长白山的台风灾区范围及植被恢复动态——基于遥感技术的研究

通过对1985年和1987年Thematic Mapper(TM)影像中提取出的归一化植被指数进行对比分析,提取了1986年长白山自然保护区内遭受台风袭击后的灾区范围,并通过比较1988年和2007年的TM影像,分析了风灾区的植被恢复过程。同时,结合该地区的地形、水文、土壤和公路数据对风灾区的植被恢复进行了驱动力分析。发现地形驱动因子与风灾区的恢复程度呈高度相关,随着高程、坡度和平地所占比例的减少,恢复程度逐渐变好;此外水文、土壤和人类活动都对风灾区的植被恢复产生一定影响,另外人工干预恢复对植被生长也起着积极的作用。研究结果可供风灾区内植被的进一步恢复和森林防火工作参考。     

西南高山峡谷区植被变化及影响因素分析

西南高山峡谷区是我国典型生态脆弱区,认识其植被变化特征及影响因素可以为西南高山峡谷区生态环境建设对策的制定提供理论依据,对实现区域经济、环境以及生态和谐统一发展,具有一定的现实意义.基于2000~2019年NDVI、社会经济因子和自然因子数据集,采用一元线性回归法、Hurst指数、地理探测器模型和变异系数等方法分析了西南高山峡谷区NDVI时空变化及稳定性特征,并探讨了NDVI空间分异影响因素.结果表明：①空间上看,植被呈现东南高,西北低的分布格局,中高和高植被覆盖的区域面积占比71.71%,植被覆盖总体处于较高水平.时间上看,植被呈现改善趋势的区域面积占比85.90%,恢复效果明显,且未来植被变化趋势还将以改善为主.②高程、植被类型和土壤类型是影响NDVI空间分异的主导因子,q值均不低于0.40;气温和降雨量为次要因子,q值分别为0.274和0.225.双因子交互作用增强了单因子的影响力,表现为双因子增强和非线性增强两种关系,其中高程∩植被类型组合q值最高为0.714,其次是高程∩土壤类型组合q值为0.688.③研究时段内NDVI整体稳定性较好,低波动变化和较低波动变化的区域面积占比为89.95%;而中等以上波动的区域面积占比为10.05%,集中在海拔高、气温低、降雨少、土壤贫瘠和植被较差等生态环境相对脆弱的区域.植被变化是多因素综合作用的结果,需因地制宜,有针对性地采取不同策略修复西南高山峡谷区生态环境.     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.