基于荒漠化差值指数(DDI)的精河流域荒漠化研究

利用精河流域1990和2011年TM-5影像数据,基于荒漠化差值指数(DDI)构建了精河流域反照率(Albedo)—植被指数(NDVI)特征空间下的荒漠化遥感监测模型。结果表明,1990—2011年精河流域土地荒漠化类型转化以恶化为主;年蒸发量和年均温是导致研究区荒漠化面积增加的主要自然因素,该区也存在潜在风蚀荒漠化风险;由气候变化导致的荒漠化发展,近些年来正被政府的积极措施部分抵消,但人口压力大,水资源低效利用等问题仍是未来荒漠化防治过程中需要解决的重点问题。

甘肃省土地荒漠化时空演变及驱动力分析

[目的]对甘肃省的荒漠化状况及驱动因素进行分析,为该地区荒漠化综合防治及“三北”防护林等生态工程的推进提供科学依据。[方法]基于植被指数及地表反照率构建了荒漠化差值指数,使用趋势分析、空间自相关分析等方法分析了甘肃省2000—2022年23 a间的荒漠化时空分布特征,并利用地理时空加权回归法对其影响因素进行了分析。[结果]①甘肃省荒漠化整体呈现出“西北荒东南绿”的特点,西北区域同时受风蚀荒漠化和盐渍化影响,荒漠化最严重,向东南方向荒漠化程度逐渐减轻,中部地区受水土流失影响荒漠化程度较严重,南部区域荒漠化程度较轻;时间上,23 a间,甘肃省荒漠化程度逐渐改善,且南部区域改善程度强于北部区域;②从空间自相关看,甘肃省荒漠化主要表现出聚集特性,即荒漠化程度表现出明显的空间正相关性;③降雨对缓解荒漠化最有益处,且对西北的影响大于东南,风速和人口会加剧荒漠化的发生,西南部气温升高荒漠化程度会加重,其余区域则相反。[结论]2000—2022年甘肃省荒漠化整体呈改善趋势,西北部荒漠化仍较严重,甘肃省荒漠化的驱动因素存在较明显的时空异质性,最主要的因素为降雨。

小滦河流域土地沙化时空动态监测及景观格局演变特征

【目的】河北省围场满族蒙古族自治县(简称围场县)的小滦河流域位于中国北方典型的农牧交错带,土地沙化问题严重。探究小滦河流域土地沙化变化过程,了解土地利用变化和海拔对土地沙化的影响,为流域土地沙化的防治和山水林田湖草沙综合治理提供理论依据。【方法】基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine)和ArcGIS平台分析2000、2010、2020年Landsat系列遥感数据,通过构造归一化植被指数(NDVI)和地表反照率(Albedo)特征空间,建立荒漠化差值指数(DDI)模型,对沙化土地进行程度划分,分析区域土地沙化的时空变化特征。【结果】20 a间小滦河流域土地沙化总体呈好转趋势,极重度、重度沙化土地面积分别减少近80%和56%,流域以轻度沙化、非沙化土地为主,约占流域面积的65%。沙化土地改善速率在后期有所降低,集中分布在塞罕坝林场及小滦河下游。流域沙化景观趋向于集中,景观破碎化程度持续降低。林地、草地的沙化状况改善作用明显,土地沙化程度随海拔升高呈降低趋势。【结论】2000年来小滦河流域土地沙化状况整体有所好转,而御道口镇及牧场等区域存在土地沙化恶化趋势。今后需加强对流域沙化的改善措施,开展精准治沙,进而实现小滦河流域的可持续发展。

基于NDVI-Albedo特征空间的柴达木盆地荒漠化监测研究

荒漠化目前已成为威胁全球生态环境的主要问题,开展荒漠化监测对于荒漠化防治至关重要。基于2014—2021年植被生长季(5—9月)Suomi/NPP(National Polar-orbiting Partnership)遥感数据和柴达木盆地8个气象站点观测数据,利用NDVI-Albedo(Normalized Difference Vegetation Index-Albedo)特征空间计算荒漠化差值指数(Desertification Difference Index,DDI),运用自然间断法、Sen+M-K趋势分析法、相关性分析法、精度误差矩阵计算和转移矩阵计算等方法,探讨柴达木盆地植被生长季荒漠化土地时空动态演变及气象影响因素。结果表明:(1)基于NDVI-Albedo特征空间构建的DDI在柴达木盆地荒漠化监测中适用性较高,特征方程R2≥0.65,整体分类精度79.38%,Kappa系数0.62。(2)2014—2021年,柴达木盆地荒漠化程度东部、南部较低而西部、中部较高,且东部、南部部分地区DDI值以每年超过0.01的速率增大,部分地区增大显著;荒漠化土地总面积呈减小趋势,速率为-1 173 km^(2)·a^(-1),不同程度荒漠化土地之间存在转移特征,具体表现为荒漠化程度较重的土地向较轻的土地转移。(3)相关性分析表明,降水量、平均相对湿度均与DDI呈极显著正相关(P<0.01),相关系数分别为0.91、0.86,水分是影响柴达木盆地荒漠化的主要气象因子。

蒙古国荒漠化分布数据集(2015年)

荒漠化是全球最严重的生态环境和社会经济问题之一。蒙古国生态环境脆弱,土地退化严重,是全球荒漠化的热点地区。本研究基于Google Earth Engine平台,利用Landsat7遥感影像,选取归一化植被指数(NDVI)、地表反照率(Albedo)、改善型土壤调节植被指数(MSAVI)和表土粒度指数(TGSI)作为荒漠化判别指标,采用地理分区与荒漠化反演特征空间模型相结合的方法,完成蒙古国荒漠化信息精细反演,获得30 m空间分辨的2015年蒙古国荒漠化分布数据集。通过野外调查数据和高分辨率Google Earth影像验证本数据集的质量和精度,总体评价精度达到87.00%,Kappa系数为83.19%。本数据集直观反映蒙古国不同程度荒漠化土地的空间分布状况,可为蒙古国荒漠化防治重点区域的划定及修复策略的制定提供详实可靠的数据支持,对中蒙俄经济走廊的生态环境及绿色可持续发展具有重要意义。

基于MODIS NDVI的科尔沁沙地荒漠化动态监测

以MOD IS植被指数产品为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)与植被盖度的高相关性,以NDVI为荒漠化评价的定量依据进行荒漠化程度划分,得出科尔沁沙地2000年与2007年的NDVI分级分布图,并分别统计出相应的不同程度荒漠化土地面积所占比例;最后,利用不同等级荒漠化土地面积所占比例和NDVI分级分布图所提供的空间分配状况来评价研究区荒漠化程度及动态变化状况。研究结果表明,2000年至2007年科尔沁沙地荒漠化程度总体上呈减少趋势。

古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征分析

荒漠化过程是荒漠化研究的核心问题。以1977年MSS,1990年、2010年TM和2001年ETM+四个时期为遥感影像数据源,研究了近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变的景观格局特征。结果表明:(1)近40 a古尔班通古特沙漠南缘荒漠化过程演变经历了微弱逆转-加剧-逆转变化,荒漠化处于正逆交替动态变化中,总体上呈逆转趋势。(2)不同时期荒漠化过程演变格局特征呈波动性变化,以2001年为分水岭。近40 a来轻度和中度始终为主导作用,且有增强趋势。(3)年降水量与归一化植被指数(NDVI)相关系数达0.805,有明显正相关关系。年降水量对荒漠化具有显著作用,且其影响明显大于年均气温。(4)荒漠化过程景观格局特征对年降水量有明显响应。不同时期荒漠化过程演变中斑块密度随着降水量的增加总体呈减小趋势,年降水量达到184.4 mm,斑块密度趋于稳定,景观破碎度和景观异质性趋于稳定。随着降水的增加,轻度荒漠化类型破碎度呈逐渐减小趋势;中度荒漠化土地破碎度呈波动式变化;重度荒漠化破碎度波动下降趋势。(5)近40 a来气候变化是古尔班通古特沙漠的荒漠化与景观格局演化主要因素,但人为因素不容忽视,预示着未来干旱区荒漠化处于继续逆转趋势中。

基于神经网络的土地荒漠化信息提取方法研究

土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果。区域荒漠化信息的提取技术研究是荒漠化研究进一步深入的关键,根据土地荒漠化的遥感探测机理,应用神经网络技术,利用了TM卫星遥感数据中的可见光、热红外和植被指数(NDVI)数据,建立了相应的BP神经网络的土地荒漠化信息的自动提取模型。实验应用表明,基于人工神经网络方法提取土地荒漠化发生的地点和范围等信息,其精度可达到84%。因此,应用人工神经网络方法提取土地荒漠化信息是切实可行的,并具有可推广价值。

基于NDWI的海南岛西部沙漠化信息自动提取方法研究

分析海南岛西部沙漠化土地的光谱特征,主要表现为沙漠化土地整体反射光谱率偏高,在TM3和TM5波段表现尤其突出,反射光谱曲线的波峰形态也比其他背景地物更为明显。选择能较好反映沙漠化土地的植被信息(TM4)和土壤水分信息(TM5)的波段,经波段运算得出归一化水指数(NDWI),用以自动提取沙漠化土地信息。运用海南岛西部典型沙漠化区域对该方法进行了精度检验,结果表明,利用NDWI自动提取沙漠化土地信息是可行的,正确率达到89.71%。为快速自动提取沙漠化土地信息提供了一种新思路,以期能更快捷地为沙漠化治理决策提供准确的时空变化信息和科学依据。

基于SPOT卫星NDVI数据的神东矿区植被覆盖动态变化分析

利用SPOT-4/5卫星的NDVI遥感数据,采用沙化土地分级变化检测与一元线性回归方法,对神东矿区1999—2008年植被覆盖和土地沙化的动态变化进行了分析.揭示了10 a来神东矿区的植被覆盖指数值整体呈增加趋势,矿区内绝大部分地表植被覆盖得到改善,其中明显改善区面积达82.13%,退化区面积不足1%;矿区沙漠化情况整体有所好转,重度沙漠化区面积比由88.33%下降到23.56%.结合矿区生态环境治理措施与实效分析,表明SPOT-4/5卫星的NDVI数据可用于中国西北地区大型煤矿区植被覆盖变化和土地沙化监测与分析.

多源地学信息在土地荒漠化遥感分类中的应用研究

土地荒漠化是当今全球面临的重大环境问题之一 ,它的发生、发展及其逆转是气候、环境和人类社会经济活动综合作用的结果 .荒漠化土地分类是土地荒漠化研究中至关重要的一个环节 ,由于地形粗糙度和植被覆盖率对土地荒漠化具有重要的影响 ,但遥感图象很难对地表地形粗糙度进行定量描述 ,因此引入了数字高程模型(DEM)对研究区地形粗糙度进行表达和采用植被指数 (NDVI)对地面植被覆盖率进行描述 ,并对由DEM生成的地面坡度 (SLOPE)图象、植被指数图象与原始遥感图象进行了信息融合 ,从而大大丰富了遥感图象的荒漠化信息 .通过对融合图象的n 维散度分析 ,不同类型、不同程度的土地荒漠化样本的分离度大幅度提高 .分类结果也证明 ,信息融合可大大提高分类精度 .

2000—2016年黄土高原地区荒漠化遥感分析

鉴于利用NDVI-albedo特征空间的方法进行黄土高原荒漠化的研究较少,利用MODIS归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和地表反照率(albedo)数据,构建NDVI-albedo特征空间,计算荒漠化差值指数(desertification difference index,DDI)和植被条件反照率干旱指数(vegetation condition albedo drought index,VCADI),并利用实测土壤湿度数据进行验证,分析黄土高原2000—2016年土地荒漠化和旱情的时空分布规律和影响因素。结果表明,DDI、VCADI与土壤湿度分别呈正相关和负相关,均通过了显著性检验,均可作为土地荒漠化和旱情监测指标;17年间,黄土高原重度荒漠化面积逐渐缩小,土地荒漠化改善面积占84.55%,荒漠化加重区域仅占5.61%;旱情改善面积占67.07%,加重区域占19.44%;荒漠化与降水量呈负相关关系,与气温呈正相关关系,而旱情与降雨量、年均温度均呈正相关关系。

恭城县岩溶石漠化环境变化定量遥感研究

恭城县喀斯特地貌占全县土地面积60%以上,岩溶石漠化分布广泛,制约了该县经济发展。采用1991、2000和2006年时间序列的卫星遥感影像数据,对该县岩溶石漠化环境变化开展了植被指数NDVI、监督分类和重心轨迹等遥感定量分析。采用4种图像监督分类方法,提取了6种主要的生境信息。1991、2000和2006年NDVI分别为0.176 417、0.068 84和0.336 478,岩溶石漠化面积分别为160.8、234.1和118.0 km2,均说明了恭城县的岩溶生态环境恢复正在朝好的方向发展。研究表明:运用最小距离分类在本试验区对识别6类生境分区比较可行;岩溶石漠化灾害在总体上具有向南东方向偏移的趋势,年均偏移速度约为49 m。

基于MODIS NDVI的京津风沙源工程治理区荒漠化动态监测

以MODIS植被指数产品为数据源,利用归一化植被指数(NDVI)进行京津风沙源工程治理区荒漠化程度划分,得出2000年、2004年、2008年荒漠化等级分布图,在此基础上对研究区不同等级荒漠化进行对比分析。结果表明:京津风沙源工程治理区荒漠化程度总体上呈现减少趋势;荒漠化转移方向主要为严重荒漠化→重度荒漠化→中度荒漠化→轻度荒漠化→非荒漠化。

基于EVI-Albedo特征空间的土地荒漠化遥感分类方法

针对基于NDVI-Albedo特征空间的土地荒漠化遥感分类方法受大气和土壤影响存在不足的问题,提出基于EVI-Albedo特征空间的辽北亚湿润干旱地区土地荒漠化遥感分类方法。首先,设计基于支持向量机(support vector machine,SVM)的多分类器从总体上提取荒漠化土地覆盖区,并以此作为研究区;其次,对提取的荒漠化研究区构建EVI-Albedo特征空间,计算其荒漠化差值指数(desertification difference index,DDI);随后,依据DDI值,提出土地荒漠化等级分类模型,并与NDVI-Albedo模型进行对比分析;最后,以1989年和2020年两期Landsat图像为数据源,分析辽宁省康平县土地荒漠化动态变化情况。结果表明,EVI-Albedo模型在荒漠化分类的准确度上优于NDVI-Albedo模型;同时,基于EVI-Albedo模型的荒漠化监测结果表明,康平县1989—2020年土地荒漠化逐渐走向好转。

西南典型喀斯特地区石漠化时空演变特征--以贵州省普定县为例

为揭示我国西南典型喀斯特地区石漠化时空演变特征,选取贵州省普定县为研究对象,基于Landsat、DEM等影像数据,提取了坡度和4期植被覆盖度、岩石裸露率分布图,并利用地理探测器获得各自的贡献率,反演了1990—2015年4期石漠化空间分布信息,进而讨论了石漠化时空演变特征。结果表明:(1)在1990—2015年间,普定县石漠化演变复杂,经历了由好转到恶化再到好转的阶段,总体趋势在好转,局部恶化,石漠化治理仍需加大力度;(2)中度以上石漠化集中分布在三岔河沿岸附近,轻度以下石漠化则分布较散乱;(3)潜在和轻度石漠化演变方向复杂,潜在石漠化平均变化速率最大(2.75 km2/a),在1997—2006年间更是达到了16.5 km2/a;(4)植被覆盖度与岩石裸露率的变化主要呈负相关,前者的增加主导了石漠化的好转,而后者的增加则控制了石漠化的恶化;(5)石漠化演变存在突变,在三岔河沿岸附近,存在无/潜在石漠化突变为重度以上石漠化的现象;在靠近城乡居民地附近,存在重度以上石漠化突变为无/潜在石漠化的现象;(6)植被覆盖度、岩石裸露率、坡度能较准确反演石漠化,贡献率分别为44%、42%、14%。本文提供的石漠化反演方法快速高效,制作的图件、数据为同行提供了参考,得出的结论为石漠化治理提供了科学支撑。

中蒙毗邻草原区荒漠化时空动态研究

草原荒漠化是导致沙尘暴频发的重要原因,为掌握中蒙毗邻草原区荒漠化的时空动态,利用2001年、2010年和2020年的Landsat和Modis遥感影像、Albedo-NDVI特征空间及荒漠化监测差值指数(DDI)对该区域荒漠化动态特征及其驱动因素进行了研究.结果表明:①2001—2020年中蒙毗邻草原区荒漠化现状呈“西高东低、南高北低”的空间特征.其中,蒙古苏赫巴托尔省典型草原区以未荒漠化(ND)和轻度荒漠化(LD)为主,东戈壁省荒漠草原区以极重度荒漠化(ESD)和重度荒漠化(SD)为主;中国内蒙古自治区荒漠草原以中度荒漠化(MD)和重度荒漠化(SD)为主.②2001—2020年研究区荒漠化总体呈逆转态势,净逆转面积(荒漠化逆转面积与加剧面积之差)约147220 km^(2),其中2001—2010年逆转面积占34.89%,2010—2020年逆转面积占65.11%.③研究区荒漠化逆转程度总体呈现“东高西低”格局,其中,中国内蒙古自治区的荒漠草原区逆转趋势最为明显.④研究区荒漠化程度与年降水量呈极显著负相关(P<0.01),表明降水增加有助于区域荒漠化逆转;近20年来降水量波动增加决定了中蒙毗邻草原区土地荒漠化总体呈逆转态势,而中国在中蒙毗邻草原区实施的多项生态保护工程有效加速了荒漠化逆转速率.研究显示,实施荒漠草原区的生态保护和修复政策可有效遏制荒漠化的发展并促进荒漠化逆转,在巩固我国荒漠化治理政策的同时,应加强与邻国合作,以防治境外荒漠化程度加重导致的沙尘暴灾害.

湘西石漠化区3种造林模式土壤真菌群落结构差异

湘西石漠化地区是我国生态系统脆弱而又敏感的区域,土壤微生物在维持石漠化区森林生态系统结构和功能稳定中发挥重要作用。选取石漠化地区立地条件相同的32年生的马尾松纯林、光皮桦纯林及马尾松⁃光皮桦混交林为研究对象,以立地条件相似的未造林荒地演变成的灌草群落作为对照,比较分析石漠化地区不同造林模式对土壤真菌群落结构和多样性的影响及其主要驱动因素。采用Illumina HiSeq第二代高通量测序技术,分析了3种森林土壤真菌群落组成及多样性。结果表明,不同造林模式下土壤真菌优势类群不同,光皮桦、马尾松⁃光皮桦混交林以及石漠化灌草地土壤真菌优势门均为子囊菌门(Ascomycota),且在石漠化灌草地相对丰度最大,为64.0%;马尾松则以担子菌门(Basidiomycota)为优势类群,其相对丰度占57.9%。混交林土壤真菌物种总数和Shannon指数显著高于马尾松和光皮桦林地,整体上真菌群落多样性表现为:未造林灌草地>混交林>马尾松林>光皮桦林。与未造林灌草地相比,马尾松⁃光皮桦混交林和光皮桦纯林显著提升了土壤有机碳(SOC)和全氮(TN)含量。Mantel test检验结果显示,真菌群落结构与全磷(TP)、有机碳(SOC)、铵态氮(NH_(4)^(+)⁃N)、硝态氮(NO_(3)^(⁃)N)、全氮(TN)、pH和含水量(SWC)具有显著相关性(P<0.05),其中土壤SOC、TN、pH值对真菌群落结构影响最大。冗余分析(RDA)结果发现,子囊菌(Ascomycota)与pH、TP、SOC、TN、AP、NO_(3)^(⁃)-N含量均呈正相关;担子菌门(Basidiomycota)和被孢霉门(Mortierellomycota)主要与NH_(4)^(+)⁃N成正相关,与pH、TP、SOC、TN、AP、NO_(3)^(-)⁃N呈负相,而罗氏菌门(Rozellomycota)与SWC呈正相关(P<0.05)。综上,相比针叶纯林,石漠化地区针阔混交林能通过增加土壤SOC、TN而显著提高真菌群落多样性,促进土壤肥力状况的提升。此研究结果可以为石漠化区人工植被恢复以及土壤肥力管理提供依据。

岩溶断陷盆地“盆-山”耦合地形影响下的气候特征及其对石漠化生态恢复的影响探讨

掌握石漠化山区受海拔影响的气候特征的垂直差异,能够对岩溶山地气候及其影响下的水热组合条件有更为科学的认识,对石漠化演变研究和综合治理有重要意义。本文通过在典型石漠化山区(云南蒙自断陷盆地区)沿盆地、坡地到山区设立三个小型气象观测站获取山地垂直剖面的气象数据,从月(季)、日尺度分析石漠化山区"盆-山"耦合地形的气候垂直特征及其对石漠化生态恢复的可能影响,结果表明:(1)观测剖面是当地主导风东南风的背风坡,年降雨量高原面(1 027.4 mm)>盆地(662.6 mm)>坡面(574.4 mm);且"山谷风"效应显著,白天吹谷风,降雨比例更大。地形起伏使盆地降雨年变异系数达152.36%,远大于坡面(113.81%)与高原面(99.36%),地形放大了垂直方向的"干湿"差异,区域干燥指数:盆地(1.74)>坡面(1.70)>高原面(0.88)。(2)垂直方向水汽差异使高原面年太阳辐射量(5 492 MJ·m^(-2))略小于盆地(5 817 MJ·m^(-2))。同时盆地与高原面气温垂直梯度达0.74℃·100 m^(-1),因此在光热条上存在明显的垂直差异。(3)垂直气候特征对石漠化生态恢复的影响具体表现在:①年内降雨集中,结合坡度较陡的地形易加速水土流失;②降雨量少,且集中在日间,强烈的蒸发易加剧土壤水分亏缺,不利于植被恢复。③研究区水分缺乏,因此在植被恢复治理中应选择耐旱的作物,同时要考虑垂直方向的光热条件差异,盆地选择喜光热作物,海拔高的地区选择喜温凉的作物。

1990—2016年若尔盖高原荒漠化时空变化分析

近几十年若尔盖高原的荒漠化呈明显增长趋势,威胁着当地草原生态环境。为获取并定量分析若尔盖高原荒漠化的最新动态及趋势,探讨不同区域的荒漠化变化机制,利用ENVI和ArcGIS对多时相Landsat遥感数据(1990—2016年)进行处理。通过计算NDVI和Albedo,建立荒漠化指数(DDI)模型,开展若尔盖高原荒漠化等级划分以及时空分布特征的定量评估及分析。研究表明,1990—2016年荒漠化面积以2.17 km^2·a^(-1)速率呈增加趋势,1990—2004年主要以轻度和重度荒漠化的面积增加为主,其增幅分别为1.27 km^2·a^(-1)和1.36 km^2·a^(-1);2004—2011年荒漠化整体呈逆转趋势,7年间荒漠化总面积减少33.44%,其中轻度荒漠化减少速率最快,为2 km^2·a^(-1);2011—2016年荒漠化又趋于严重,总面积增加幅度达58.43%,仍以轻度和重度荒漠化为主,增长幅度分别为2.59 km^2·a^(-1)和4.04 km^2·a^(-1)。荒漠化的空间分布及扩张范围为:采日玛乡北部的成片泥炭沼泽的边缘处、河流附近的河漫滩与江心洲、阿西乡西南方向泥炭沼泽范围、若尔盖县西北方向沿泥炭沼泽边缘、阿西乡南部及西南方向相距12.8~18.0 km区域。荒漠化因治沙措施的作用发生短期逆转,但总体上仍呈扩张趋势,其内因是河流地貌过程及其地表以下分布疏松易破碎的堆积物和粒径细的湖相沉积物,外因是气候变化和沟渠排水引起湿地萎缩退化,以及高强度的人类活动(如过度放牧)对地表植被的破坏。