黄河流域NDVI/土地利用对蒸散发时空变化的影响

基于蒸散发(ET)、归一化植被指数(NDVI)及土地利用数据利用M-K检验、Sen趋势分析等方法,研究2001-2015年黄河流域ET时空分布及不同植被覆盖/土地利用下的ET变化规律。结果表明:(1)黄河流域年均ET呈东南高西北低的空间分布格局,与植被覆盖和土地利用的关系具有较好的一致性;(2)黄河流域ET、NDVI均呈现波动式增长状态,土地利用除草地外其他类型面积均有增加,上中下游的变化具有明显差异;(3)流域大部分地区ET与植被呈正相关关系,植被变化是影响ET的主要因素之一;(4)黄河流域土地利用类型对ET的响应时空差异比较明显。

归一化水体指数用于河南省干旱监测适用性分析

利用30 m分辨率的归一化植被指数(NDVI)图像信息熵对河南省气象站周边地表异质性进行分析,选取观测站周围地表较为均匀的站点实测土壤水分数据,通过计算归一化水体指数(NDWI)与实测土壤水分之间的相关系数,分析比较NDWI用于干旱监测的适用性。研究表明:信息熵方法可有效地对土壤水分观测数据进行筛选;在时间序列上,各站点实测值与NDWI具有负相关关系,在增强型植被指数EVI>0.4时相关性更高,说明在植被覆盖高的区域NDWI对土壤水分的反演更为敏感;空间上,根据地形将河南省分为北部、中部、南部和西部4个区域并选取第121、201、313天的土壤水分数据来分析与NDWI之间的相关性,在地形较为平坦的中北部地区NDWI与土壤水分之间负相关性最稳定且相关系数较高。根据NDWI空间分布可知,2014年河南省大部分地区均遭受了干旱,且干旱地区大部分位于平原,特别是北方地区受灾严重。总体来说,NDWI用于平原地区对作物进行干旱监测精度较高,并可预测干旱发展趋势及程度。

黑河生态调水后额济纳绿洲植被变化规律研究

为了客观认识和评估生态调水对黑河下游绿洲植被的影响,基于遥感技术手段,分析了生态调水后黑河下游额济纳绿洲植被变化规律。结果表明:1987-2017年,水域和林地、草地面积变化过程呈Ⅴ形,2000年以来林地、草地面积持续增加,植被覆盖度增加显著,植被覆盖改善区域占总面积的比例近30%,水域面积持续扩大;额济纳绿洲土地利用类型转换主要经历了由林地和中、高覆被草地转变为低覆被草地和未利用地,而后转变为林地和中、高覆被草地的过程;通过近20a的生态调水,总体上遏制了下游绿洲植被持续减少的状态,绿洲生态环境得到明显改善。说明黑河生态调水对下游植被恢复起到关键作用,随着生态调水年份的增加,林草地向高覆被转变趋势明显。

延安地区植被覆盖度时空变化及驱动力

植被作为反映气候变化和人类活动的敏感因子,对维持生态环境安全和变化具有重要作用。以地处黄土高原脆弱区的延安市为研究区,采用地理探测器模型,研究延安地区自然、人文因子及其交互作用对植被时空覆盖变化的影响,分析影响因子促进植被生长的适宜范围或类型。结果表明:(1) 2000—2018年延安市平均植被覆盖呈现增加趋势,增速为0.89/10 a,生态环境得到有效改善,95.52%区域属于增加区域,其中在2000—2010年植被覆盖面积增速最快,低植被覆盖区主要位于延安市中心城区;(2)降水、气温因素对植被NDVI空间分布的影响力最大。自然、人文因子之间对植被NDVI的交互作用以非线性增强和双因子增强效应为主;(3)通过分析研究区内适合植被生长的各影响因子范围或类型,为进一步促进延安市植被恢复和生态保护提供科学依据。

黑河上游植被时空分布及驱动力分析

为了探究植被的时空变化及其与自然因子之间的关系在生态保护中的重要作用,基于植被、气候、土壤和地形数据,采用地理探测器模型的方法,揭示了黑河上游地区植被时空变化特征及自然因素对植被空间分布模式的影响机制,并确定了促进植被生长的各主要自然因子最适宜特征。结果表明:(1)研究区植被NDVI呈东南高西北低的空间分布特征,2001—2017年NDVI年际呈波动式增加趋势,年增长速率为0.0017,改善区域主要分布在中部和北部地区;(2)日照时数、高程和降水作为影响植被空间分布的主要因子对NDVI的空间分异性具有较好的解释作用;(3)黑河上游植被NDVI与自然因子之间的交互作用均呈现相互增强或非线性增强关系。促进植被生长的各自然因子最佳范围以及该条件下NDVI均值具有明显的差异,热量成为限制高海拔地区植被生长的主要因子。

基于遥感生态指数的河套灌区生态环境质量变化研究

河套灌区是黄河中游的大型灌区,也是我国设计灌溉面积最大的灌区,2019年被列入世界灌溉工程遗产名录。为探究河套灌区在近十年来的生态变化情况,基于Landsat系列卫星2010年TM及2016年和2020年OLI/TIRS数据,利用绿度、湿度、干度、热度构建了遥感生态指数等指标,分析了河套灌区的近年来的生态环境变化情况。研究结果表明:从2010年至2020年,研究区的植被覆盖区域的绿度水平显著提高,湿度增加变化明显,干度和热度两大指标均有所下降,遥感生态指数由0.45上升到0.57,生态水平有所提高。沙漠及盐碱化地区的生态水平有变好的趋势,部分区域完成了从无植被到有植被覆盖的转换,人为影响因素显著,极大提高了区域生态环境水平。本次研究通过多种环境因子、遥感生态指数等手段研究河套灌区的生态变化情况,探讨人为因素对生态环境的影响,以期为河套区域生态保护提供理论参考和科学依据。

基于Google Earth Engine平台的太湖围网养殖时空变化

基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,简称GEE)平台,以我国太湖水域为例,利用30年时间序列的Landsat系列卫星数据,结合光谱信息、多种遥感指数和纹理信息,利用分类与回归树的方法对1985—2019年之间的太湖围网养殖区域进行分类提取,并且探讨太湖围网养殖空间分布模式及时间序列上的面积变化情况。结果表明,分类与回归树方法可以用于提取围网养殖区域,同时提取精度较高,细节信息也较为丰富;在空间上,太湖围网养殖活动主要存在于东太湖水域,西太湖区域面积较小。在时间序列上,太湖围网养殖产业自1985年开始以来,围网养殖区面积逐年提高,至2007年达到峰值,然后逐年缩小,在近年保持稳定状态。养殖区最大面积达到136.57 km^(2),经过近年来的一系列的治理工作之后,太湖水产养殖区面积减少至15 km^(2)以下。利用谷歌地球引擎遥感大数据平台提取围网养殖区对于太湖水资源保护具有极大的优势,主要表现在GEE平台降低了数据准备的时间,同时保证大数据量的高性能计算,在以后的水资源保护研究中有着极大的优势。