基于多源遥感指数监测山区植被动态及其驱动因子的不确定性分析——以尼泊尔地区为例

准确获取山区植被动态数据对山区生态系统研究及其保护有着重要意义。卫星遥感数据作为获取大尺度山区植被动态的重要数据源,已被制作成各种植被监测产品并被应用于植被绿度、覆盖度以及生产力等研究。然而,不同遥感指数监测山区植被动态及其驱动因子的一致性尚不确定。以尼泊尔地区为例,基于5种遥感指数(MODIS NDVI、MODIS EVI、MODIS LAI、MODIS NPP和OCO-2 GOSIF)和5种气候因子(温度、降水、气压、太阳净辐射和CO₂浓度)数据,采用趋势分析和两种残差分析法(多元回归法和一阶偏导法),系统分析了不同遥感指数监测尼泊尔地区植被动态及其驱动因子的不确定性。结果表明：1)2000—2020年尼泊尔地区5种遥感指数均呈现增加趋势,但不同遥感指数空间分布存在差异,MODIS NPP在中山带增加趋势更明显,其他遥感指数在低海拔地区增加态势更明显。2)不同残差分析方法所估算的气候变化对植被变化贡献率差异极大,多元回归法可能严重低估了气候变化的贡献,而一阶偏导法可能高估气候变化的影响。3)基于不同遥感指数的归因结果差异大,气候变化对OCO-2 GOSIF的贡...     

基于植被生产力的黄土高原地区生态脆弱性及其控制因子分析

作为中国典型的生态脆弱区之一,研究黄土高原生态脆弱性的空间分布格局及控制因子,可为该地区生态系统修复和环境管理提供重要科学参考和理论支持。该研究依据IPCC生态脆弱性定义,以生态系统净初级生产力（netprimary productivity,NPP）为指标,评估了2001—2020年黄土高原生态脆弱性的空间分布格局,并基于地理探测器定量分析了生态脆弱性的控制因子。结果表明,黄土高原生态脆弱性整体较高,中度及以上等级脆弱区域面积占比约61%,且脆弱性呈现出西北高东南低的分布格局。林地脆弱性最低,中度及以下等级脆弱区面积占比超过85%;草地、耕地和建设用地中度及以下等级脆弱区面积占比分别为59%、66%和76%;未利用地的脆弱性程度最高,中度及以上等级脆弱区面积占比超过86%。植被覆盖度和降水是影响生态脆弱性的主控因子,二者的解释力分别为0.59和0.48;其他因子对生态脆弱性的影响力整体较小（<0.18）。此外,不同影响因子间均存在较强的交互作用,特别是植被覆盖度与海拔之间,其交互作用的解释力高达0.66。该研究表明,基于NPP动态变化能够有效表征黄土高原地区生态脆弱性的空间分布...