2000-2020年陕西省植被NDVI时空变化及气候因子探测

[目的]揭示陕西省不同生态系统植被时空变化,厘清不同气候因子及相互作用对植被变化的影响机制,为区域生态环境保护提供理论依据。[方法]基于MODIS NDVI及年均高温、年均低温、年均温、年总降水数据,采用Theil-Sen Median趋势、偏相关、地理探测器等方法,分析了2000—2020年各地貌分区植被NDVI时空变化特征,结合变量分离探究了植被NDVI变化与降水、气温的内部关联和响应机制。[结果]2000—2020年陕西植被NDVI波动增加,速率为5.9%/10 a,速率大小为陕北>关中>陕南;全省多年植被NDVI值为0.71,南高北低;植被NDVI显著改善区域占比67%,分区占比为陕北>陕南>关中。2000—2020年陕西气候因子随时间波动变化,速率大小为陕南>关中>陕北,空间上呈现年均高温降低、年均低温上升、年均温降低、降水增加。2000—2020年陕西及各分区植被NDVI与年均高温整体呈负相关,与年均低温、年均温、年总降水量呈正相关;全省及陕北年总降水贡献最大,关中和陕南年均高温贡献最大;年均高温与年总降水交互主导全省、陕北及陕南植被NDVI变化,年均温与年总降水的交互主导关中植被NDVI变化。[结论]研究期陕西及各分区植被整体变好,各分区植被对气候的响应关系、各因子的贡献及其相互作用不同,降水和年均高温、年均温的交互显著影响植被NDVI变化。

石羊河流域气候变化及其对植被指数的影响

研究气候变化对植被覆盖的影响,对干旱区生态环境保护具有重要意义。以石羊河流域2000-2020年逐月气温、降水、日照、蒸发和NASA GIMMS归一化植被指数(NDVI)资料为基础,首先运用线性趋势法分析了气温、降水量、日照时数、蒸发量与NDVI的年、季节变化趋势,然后采用相关系数法研究了气候要素对NDVI的影响。结果表明:石羊河流域及各地年气温呈明显上升趋势,春、夏、秋季气温呈上升趋势,冬季(除民勤外)呈下降趋势;全流域及永昌、古浪、天祝年降水量呈增多趋势,民勤、凉州呈减少趋势,各季节降水量变化趋势不太一致;年日照时数除古浪呈增多趋势外,全流域及其他各地呈减少趋势,各季节日照时数变化趋势很不一致;年蒸发量除凉州呈减少趋势外,全流域及其他各地呈增多趋势,各季节蒸发量变化趋势也不太一致。石羊河流域及各地年NDVI呈显著增长趋势,除凉州春季外,各季节也呈增长趋势。年、季气温和降水量与NDVI基本呈正相关,气温、降水量对NDVI具有正贡献。年、季日照时数和蒸发量与NDVI相关性的正负差异较大,总体来看,日照时数对NDVI具有负贡献,蒸发量对NDVI具有正贡献。研究结果将为石羊河流域提高气候资源的利用率、调整种植结构和改善生态环境提供科学的参考依据。

基于无人机多光谱NDVI值估测玉米产量

【目的】研究基于UAS-8无人机采集数据,运用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index)模型估测玉米产量,为大田无人机多光谱预测玉米产量提供理论依据。【方法】以新疆18份春播玉米为研究对象,获取开花期多光谱图像,经过辐射校正、大气校正、建立掩膜、提取NDVI图,计算植被覆盖率,得到区光谱反射率和归一化植被指数实际数值,将NDVI值与田间实测产量值进行模型拟合。【结果】幂函数Y=23411.46-10997.99/X(R^(2)=0.4886),二次函数为Y=39003.00-117963.03X+103130.25X 2(R^(2)=0.562),正反比函数(Inverse Proportional Function)为Y 2=2840.5 X/(1-X)(R^(2)=0.495),利用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression),其线性函数Y=24458.22X-9620.55(R^(2)=0.521)。【结论】在数值0.5~0.8区间,NDVI与玉米产量具有较高的相关性,线性函数方程NDVI值可预测玉米的产量。

基于遥感监测的沿运洼地内涝特征与影响因素研究

【目的】探究沿运邳苍郯新平原洼地内涝特征及影响因素。【方法】以沿运洼地为重点研究区域,在内涝影响范围内开展勘测、遥感解译等,分析洪涝前后归一化差异水体指数(NDWI)及归一化植被指数(NDVI)特征,研究沿运邳苍郯新平原涝洼地内涝影响范围变化及其对农作物长势影响,探索水利设施建设等对灾害范围的影响。【结果】(1)受灾作物2004年与2005年NDVI的差值为0.5,未受灾区域2004年与2005年NDVI差值为0.25,受灾作物NDVI显著降低,受灾区域内2005年整年作物生长情况弱于2004年。(2)台儿庄节制闸建成后可降低洪涝对附近农田的影响,有效减少洪涝灾害造成的经济损失。【结论】洪涝灾害对洼地内作物长势影响大于洼地外作物,水利设施建设可以有效减少洪涝灾害造成的经济损失;遥感监测技术是防治洪涝灾害的有效手段。

高空间分辨率遥感影像地形校正方法比较

在地形复杂的山区,地形阴影对遥感影像信息提取造成了极大的影响,因此应对遥感影像进行地形校正,从而消除地形效应,恢复地形阴影区域的地表反射率。本文以辽宁东部林区(辽东林区)为研究区域,采用空间分辨率为16 m的GF-1 WFV遥感影像,分别使用SCS+C、Minnaert+SCS和SCEDIL校正模型对原始影像进行地形校正,通过目视分析、光谱保留效果、地形校正效果、分类精度验证和阴阳陡坡光谱反射率一致性等评价指标对校正前后的影像进行对比,最终确定适合于林区的最佳地形校正模型。研究结果表明:(1)对连续山地丘陵且地形起伏较大的林区,SCS+C相比Minnaert+SCS和SCEDIL模型光谱保留性更好,校正前后各波段反射率均值相差小于4.32,且不存在过校正现象;通过校正后近红外波段反射率与太阳入射角余弦相关性判断3种模型的地形校正效果,SCS+C模型相关性最小,地形校正效果最好,Minnaert+SCS相关性略大,SCEDIL模型存在过校正现象;SCS+C模型校正后影像分类精度比校正前提高近3%,与Minnaert+SCS及SCEDIL模型相比高出近2%。(2)基于地形校正原理新增阴阳陡坡光谱反射率一致性评价方法,利用校正前后对阴阳陡坡NDVI的影响作为地形校正效果的评价指标,SCS+C校正效果最佳,两个典型区域校正前后阴阳陡坡光谱反射率均值的绝对偏差(10^(-2))分别由1.14减小至0.58和由1.67减小至0.49,校正后阴阳陡坡光谱一致性提升。综上所述,SCS+C模型优于Minnaert+SCS和SCEDIL,更适用于林区的地形校正。

唐白河流域植被覆盖时空变化研究

基于卫星遥感影像、气象站点数据和统计数据,综合采用Theil-Sen Median趋势分析法和Hurst指数法分析2000—2019年唐白河流域植被覆盖空间格局、年际变化特征和发展趋势,引入通径分析法揭示气象因子(年降水量和平均气温)对植被覆盖的影响机制,利用残差分析法量化气候变化和人类活动对植被变化的贡献率。结果表明:(1)唐白河流域植被覆盖呈西北部和东南部高、中部低的空间特征。(2)研究时段内,唐白河流域植被覆盖的变化以改善类型为主,其面积占流域总面积的96.27%,但流域NDVI增幅较小,且未来植被覆盖存在较大的退化风险。(3)气象因子对植被覆盖变化的直接影响大于间接影响,且主要表现为促进植被覆盖改善;年降水量是决定唐白河流域植被覆盖变化的关键气象因子,综合通径系数为0.224 9。(4)唐白河流域植被覆盖变化受气候变化和人类活动的共同影响,但人类活动的影响大于气候变化的影响。

高寒气候区生长季NDVI与昼夜不对称增温的Copula分析

利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与NDVI之间的关系在不同季节呈现显著差异。尤其在秋季,昼夜增温对NDVI的影响最为显著,其次是夏季和春季。通过Copula函数模型,发现昼夜增温与NDVI在特定温度区间内呈现正相关,表明适宜的温度条件下昼夜增温对植被生长具有促进作用。然而,当昼夜增温超过某一阈值时,其对NDVI的促进作用转变为抑制作用,从而限制了植被的生长。同时,还揭示了重现期与昼夜增温及NDVI之间的关系。在较低的重现期下,昼夜增温与NDVI的联合概率较高,表明在这些条件下,植被生长良好的情况出现的频率较高。反之,较高的重现期对应于昼夜增温与NDVI较低的联合概率,表明植被生长受到抑制。本研究通过Copula函数提供了一个全新的视角来理解昼夜增温与植被动态之间的相互作用,强调了气温变化对植被生长影响的复杂性。

2000—2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制

[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据。[方法]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候、地形、土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000—2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析。[结果]①2000—2020年阿克苏河流域NDVI呈显著增加趋势,增速为0.0032/a,且人类活动区增速显著大于非人类活动区。②潜在因子对NDVI变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区NDVI变化重要驱动因子,海拔、土壤类型、距冰川积雪距离、距水体距离是非人类活动区NDVI变化重要驱动因子。因子间交互作用可以提高对NDVI变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对NDVI变化的解释力最强;背景因子、距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区NDVI变化的重要因子组合。③2000—2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地、林地、灌木地、人造地表面积显著增加。[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区NDVI变化时空特征及驱动机制存在差异,应因地制宜,合理管理,促使该流域生态环境良性发展。

云南省植被覆盖时空变化特征及影响因素研究

云南省物种资源丰富但生态系统十分脆弱,生态环境脆弱性保护与植被覆盖联系紧密。为此,该文采用2000—2022年MOD13Q1数据集的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI),利用最大值合成法(maximum value composite,MVC)、Theil-Sen中位数趋势分析、Mann-Kendall显著性检验方法动态监测植被的时空格局变化。利用相关分析方法探讨植被对地形地貌、气候变化及土地覆被等影响因素的响应。研究表明:2000—2022年,云南省整体植被覆盖度较高,年均NDVI值在0.74~0.90之间,呈波动上升趋势,其中增加趋势的面积占91.17%,滇东北增长速率最快;植被覆盖在地域上存在差异,滇东南、滇西南的植被覆盖高于滇西北、滇中、滇东北;在海拔3900 m以下,云南省NDVI值比较稳定,3900 m以上随海拔升高而NDVI值呈减少趋势;坡度<3°时,NDVI值最低,随着坡度增加,NDVI值先增加后降低;平面坡向的NDVI值最低,除平面坡向外,其余坡向对植被生长影响较小;2000—2022年,滇中、滇东南、滇东北的植被覆盖与降水呈正相关,表明降水有利于植被生长;而滇西南、滇西北与降水呈负相关。全区及各区域的植被覆盖与气温呈正相关,表明气温有利于植被生长。研究结果可为加强云南省生态环境建设和生态管理提供科学依据。

2000—2021年渭河流域NDVI变化及其影响因素

渭河流域是黄河中游重要的生态涵养地,同时也是黄土高原水土流失的典型区域,监测该地区植被生长变化趋势,并分析其与气候变化和人类活动的关系,对科学评估区域生态建设成效、黄土高原植被恢复和生态修复具有重要意义。基于2000—2021年归一化植被指数(NDVI)、气温、降水量、人口密度、土地利用数据,分析了渭河流域NDVI的时空变化特征,探究了气候变化和人类活动对NDVI变化趋势的影响。结果表明,2000—2021年,渭河流域植被生长季NDVI呈增加趋势,全区年平均增速为0.004。年际尺度上,NDVI与年平均降水量呈正相关关系,与年平均气温的相关性不显著;月尺度上,NDVI与4月和8月的气温、降水量均呈正相关关系,与7月气温呈弱的负相关关系。人口密度变化与NDVI变化趋势呈负相关,流域人口密度的减小有利于植被的恢复和改善。土地利用类型内部变化是植被NDVI变化的主要原因。NDVI显著减少区NDVI的减少趋势主要由关中平原耕地NDVI的减少引起,NDVI显著增加区NDVI的增加趋势主要由草地、林地以及黄土丘陵区、黄土残塬区耕地NDVI的增加引起。

珠江源区植被变化特征及其影响因素研究

江河源区以其特殊的地理位置在国家生态环境的保护和建设中具有举足轻重的作用和地位。利用非季风期Landsat TM、ETM和OLI_TIRS卫星影像,结合Sen′s斜率、Mann-Kendall非参数检验、偏相关分析和GIS空间技术等,研究了1987年以来珠江源区植被变化特征及其影响因素。结果表明:①1987年以来,珠江源区非季风期植被NDVI指数多年平均值为0.19,年际NDVI波动较大但没有明显的长期趋势,年代际植被NDVI大致经历了高-低-高-低的动态过程;②不同坡度植被覆盖的差异不明显,[8°~15°)坡度范围内植被覆盖最高,而坡度在35°以上的区域则覆盖度最低,两者NDVI分别为0.22和0.16;③源区植被覆盖空间差异较大,大坡-菱角-热水-西泽一线是植被覆盖的分界线,此线西侧植被NDVI均值为0.32,而东侧仅为0.15;④源区气温总体呈波动上升趋势,变化速率为0.51℃/10 a,而降水量呈减少趋势,速率为-4.70 mm/10 a,植被NDVI波动受降水量的影响较气温更为明显;⑤自然保护区建设、“珠治”工程、退耕还林还草工程等的启动实施,改善了区域生态环境,促进了植被扩展、保护。

基于GWR的陕西省夏季GPM降水融合降尺度研究

以陕西省为研究目标,基于GWR方法,使用NDVI对GPM降水进行融合降尺度分析,结合87个地面雨量计数据,分析融合前后降水在空间上的差异和原因;同时,考虑陕西省特殊地形,将陕西分为陕北、关中和陕南三部分,利用雨量计数据分析这3个区域的降尺度效果.研究发现:1)GPM和融合降尺度数据均能反映降水在空间上的分布特征,融合降尺度数据更能呈现降水细节;2)参数计算显示,融合降尺度数据与站点数据更接近;3)当具体到某一个较小的范围时,GPM和融合降尺度数据精度仍有待提高;4)GPM和融合降尺度数据能反映陕北、关中和陕南不同的降水特征,且关中和陕南观测质量优于陕北;5)GPM和融合降尺度数据对高降水量的记录更为准确,对小降水量的记录能力有待提高.

中国沿海地区植被NDVI时空变化及驱动力分析

研究植被变化对区域生态修复具有重要意义。以中国沿海地区为例,基于归一化植被指数(NDVI)和降水、夜间灯光等自然和人为因子数据,运用Theil-Sen Median趋势分析+Mann-Kendall检验、最优参数地理探测器(OPGD)、相关分析和Hurst指数,多时空尺度探讨了中国沿海地区植被NDVI时空变化规律及其驱动力。结果表明:1)2001-2020年研究区植被状况较好,NDVI多年均值为0.762,具体到各分区,东北沿海的NDVI均值最高,其次是华南沿海,华东沿海和华北沿海;全区NDVI逐年变化率为0.019/10 a(P<0.01),不同分区的上升趋势从大到小为华南沿海、东北沿海、华北沿海和华东沿海,区域内植被状况不断改善,退耕还林还草和沿海防护林等生态工程效益不断显现;2)夜间灯光指数在全区各个因子中的解释力最大(q值为0.354),人为因素对NDVI的解释力明显大于自然因素,其对植被恢复产生了积极影响,并且随时间推移逐渐增强;3)两因子结合后的解释力大于单因子,表现为双因子增强和非线性增强。在全区范围内,影响最大的一对交互作用为土壤类型∩夜间灯光,其他分区则为日照时数∩夜间灯光(东北沿海地区),土壤类型∩夜间灯光(华北沿海和华东沿海地区),人口密度∩夜间灯光(华南沿海地区),自然因素和人类活动因素作用后影响力有了显著提升,但人类活动因素仍占据主导地位;4)Hurst指数均值为0.463,未来一段时间内,研究区内植被变化有66.3%的地区表现出一定的反持续性。研究结果有利于为中国沿海地区生态保护和高质量发展提供科学支撑。

南水北调中线水源区植被指数时空变化分析

通过单线性回归(SLOPE)和地理加权回归(GWR)法,用植被指数(NDVI)研究南水北调中线水源区的植被分布变化趋势及机制,为保障水量和水质提供理论支撑。结果表明,2000—2019年水源区NDVI和入库流量呈现同步增长,植被逐渐变好,2007年以前NDVI增长幅度大,2008—2011年处于波动阶段,2012年以后增长幅度减小;NDVI变化最明显的是研究区东北部、西部和丹江口库区周边,这些区域地势相对低平、人口集中,中山和高山区NDVI变化不大;高程、坡度、人口数和城镇化是影响水源区NDVI分布的主要因素,降水、气温和产业比重是次要因素;各因素影响的强度和方向在空间上有异质性,自然地理因素对NDVI影响的最显著范围为高程1090 m以下、年均降水量980 mm以上的区域,人文地理因素影响的显著范围区是人口密度大、城镇化率高的地区。

湖北省极端干湿事件时空变化规律及对水稻长势的影响

气候变暖背景下,极端干旱、极端湿润事件频发对作物生长带来极大威胁,研究极端干湿事件(干旱/湿润)对农业生产的影响对于地区粮食安全和水资源管理有重要意义。以湖北省水稻种植区为研究区,利用归一化植被指数(NDVI)刻画水稻生长状况,基于1990—2020年32个气象站的气象资料和标准化降水蒸散发指数(SPEI),分析极端干湿事件时空变化规律,基于2000—2020年NDVI分析水稻长势变化及其对极端干湿事件的响应。结果表明:1990—1999年极端干旱事件7次,2000—2009年4次,2010—2020年后2次,频次有所减少;极端湿润事件1990—1999年5次,2000—2009年2次,2010—2020年5次,频次无明显变化但面积有所增加;重要生长期(6—8月份)总NDVI呈现出显著增加趋势(p=0.012),增速为0.0078/a,生长情况变化呈良好态势;整体上极端干旱、极端湿润事件对水稻长势都有负效应,NDVI与SPEI相关系数最高分别达0.418、-0.358。为应对极端干湿事件,相关部门应加强水稻重要生长期内的气象监测,提高抗旱涝能力,确保农业高产稳产。

陕北黄土高原中部生态修复对局地气候的影响

利用陕北黄土高原2000—2019年MODIS产品MOD13Q1数据,定边、安塞、志丹、子长、延安气象站1990—2019年月(年)平均气温及最高(最低)气温、降雨量、降雨日数等资料,通过差值(比值)、相关系数、线性回归等方法,对陕北黄土高原生态修复显著区(志丹、安塞、子长、延安)和非显著区(定边)在生态修复前(1990—1999年)、生态修复中(2000—2019年)的气象要素变化进行对比分析。结果表明:(1)生态修复中显著区、非显著区的归一化植被指数分别以0.123、0.081/10 a的速率增加,显著区为非显著区的1.5倍;显著区和非显著区年平均气温分别以0.164、0.467℃/10 a的速率上升,平均降雨量分别以39.95、25.56 mm/10 a的速率增加,显著区较非显著区升温明显缓慢,但平均降雨量的增加速率明显大于非显著区。(2)生态的显著性修复在2012年之后对年平均气温上升的抑制作用凸显,显著区和非显著区年平均气温差值在2013年发生突变,2013年为生态修复对年平均气温影响的关键时间点;生态修复显著区在植被生长季(4—9月)对年平均气温上升的抑制较为明显,7月最明显,显著区较非显著区年平均气温降低了1.05℃;对最高气温的抑制出现在7—8月,对最低气温的抑制出现在5—6月。(3)生态修复中(2013—2019年)显著区的降雨日数较修复前明显偏少近6 d,其减少主要是小雨日数的减少,中雨以上的降雨日数均随着生态修复的开展呈增加趋势;显著区植被生长季降雨量增加最明显,降雨量的增加主要表现为中雨以上降雨日数的增加;1—7月随着植被覆盖度不断增加,显著区与非显著区不同等级降雨日数差值逐渐增大,7月达到最大,8—12月随着植被覆盖度不断降低,降雨日数的差值逐渐减小。

生态系统服务价值空间演变研究——基于浙江省90个县域的实证分析

本文在定量测度浙江省生态系统服务价值(ESV)的基础上,分析其空间演变趋势,探索各功能区的生态系统服务价值实现路径,以期为浙江省的可持续发展提供理论支持。本文运用当量因子评价法、NDVI修正法等方法开展研究。结果表明:(1)2005至2020年,浙江省“两山”转化先行示范地域建设成效明显,ESV总值从2 831.96亿元上涨到2 917.55亿元;(2)浙江省生态调节功能与美学景观状况趋于优化,调节服务价值是浙江省最为主要的生态系统服务价值来源;(3)浙江省生态系统服务价值呈现出浙西地区高、浙北及浙东南沿海地区低的形态,空间差异趋于平衡;(4)主导功能分区结果显示,浙江省原料生产主导区、气候调节主导区、土壤保持主导区分布较广,生态文化服务功能挖掘潜力较大。随着未来“两山”转化先行示范区的逐步推广,我国区域生态服务价值有望进一步提升,应落实国土空间引领下的生态空间分区管控,建立动态化的监测评估体系和差异化的生态服务价值开发策略。

苏南运河植被覆盖度测算研究

研究采用植被指数(NDVI)法,运用ArcGIS对苏南运河区域2022年5—9月MOD13遥感影像数据进行处理,测算和分析苏南运河植被覆盖度。同时运用无人机航拍结合Photoshop像素计算分析方法,对部分河段的植被覆盖度进行验证。研究成果可为苏南运河健康评估、幸福河湖建设成效评估、生态修复、岸线开发利用等提供一定的参考,对于其他河道的植被覆盖度测算也具有参考性。

基于遥感影像的城市植被覆盖度监测研究

城市植被生长状态及分布密度对于城市生态环境有着重要影响,本文首先以近年来新开放的Landsat 9卫星影像数据为基础,分析研究卫星构成及影像特征,然后对其进行辐射定标、大气校正等,最后利用归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)对城市植被覆盖率进行反演。结果表明:研究区植被覆盖率相对较高,平均值为60.17%,普遍为高植被覆盖度和较高植被覆盖度区域,较低和低植被覆盖度相对较少;从空间分布可得,浦口区、江宁区、溧水区植被覆盖度平均值均在60%以上,其他地区则低于60%。总体而言,研究区植被生态态势较好,植被覆盖度较高,同时利用Landsat 9卫星影像数据能够较为准确地反演城市植被覆盖度,为城市生态环境保护监管提供可靠数据支撑。

基于Sentinel-2A NDVI时间序列数据和随机森林方法的高山冷凉蔬菜识别

该研究基于Sentinel-2A卫星的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据,结合随机森林(RF)分类方法,对高山冷凉蔬菜种植区域进行精准识别与分类。以西吉县为研究区,利用2023年覆盖高山冷凉蔬菜全生育期的Sentinel-2A遥感数据,构建10 m高空间分辨率的NDVI时间序列数据,结合田间实测数据,使用RF分类方法对高山冷凉蔬菜进行识别分类。结果表明文章提出的方法在高山冷凉蔬菜种植区域识别中表现出了较高的精度和稳定性,总体精度达93.52%,Kappa系数为0.89。