秦巴山区生态系统服务对植被覆盖变化的响应阈值

秦巴山区地处我国南北气候、生物区系的交汇地带,具有十分重要的地理与生态价值,蕴藏着巨大的发展潜力。确定生态系统服务对植被覆盖变化的响应阈值是实现秦巴山区环境资源有效配置、管理政策科学制定以及生态效益最大化的重要前提。在分析秦巴山区产水、固碳、土壤保持和生境质量4项生态系统服务时空特征的基础上,综合运用聚类分析、方差分析和弹性分析对比不同植被类型和地形梯度下生态系统服务的异同进而分区计算植被覆盖变化的影响阈值。结果表明:(1)2000—2020年,产水、固碳、土壤保持和生境质量服务整体提升且均表现为东南高西北低的空间分布。(2)不同类型植被下,生态系统服务整体供应能力从大到小依次为林地、草地和农田。不同地形变化下,除生境质量呈持续增长态势外,其他3项服务均出现了先提高后衰减的非线性趋势。(3)植被覆盖度对生态系统服务有促进作用,但超过一定阈值后这种作用会逐渐减弱。植被覆盖影响阈值在林地、草地和农田区分别为0.85、0.80和0.78;且该阈值随地形因子增加先增大后减小。本研究结果可以转变秦巴山区单纯依靠扩大森林面积提升生态系统服务供给的简单化生态保护模式,为构建分区管理、全面系统和动态平衡的生态可持续发展体系提供依据。

黄土高原极端降水变化及其对植被覆盖度影响

全球变暖背景下,黄土高原极端降水事件频发,对社会经济及植被生态产生了重要影响,研究黄土高原极端降水变化特征及其对植被覆盖度(fractional vegetation cover,FVC)影响,可为生态环境保护和区域可持续发展提供科学支撑。基于2000—2020年黄土高原64个气象站点逐日降水数据和MODIS NDVI数据,采用趋势分析、相关分析等方法,分析了黄土高原地区极端降水和FVC时空变化特征及极端降水对FVC的影响。结果表明:2000—2020年黄土高原地区总降水量P_(RCPTOT)、中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)均呈显著上升趋势(P<0.05),区域西部和北部强降水总体增加,但区域南部呈干旱化。2000—2020年黄土高原FVC总体呈显著上升趋势(P<0.05),集中分布在区域中东部,占区域总面积的32.00%;显著下降趋势主要分布在南部少部分地区,仅占区域总面积的4.91%。2000—2020年黄土高原地区FVC与中雨日数R_(10mm)、大雨日数R_(20mm)、强降水日数R_(25mm)和降水强度S_(DII)以正相关关系为主,其中呈显著正相关的区域占比分别为22.33%、48.19%、14.36%和24.37%,主要分布在中部地区。研究认为近20年黄土高原极端降水和FVC同步增加,表现为极端降水促进植被生态改善的作用,但应注意极端降水研究中的时间尺度效应问题,即年尺度数据可能掩盖了短时间尺度上极端降水对FVC的破坏作用。

“胡焕庸线”两侧植被覆盖度地域分异的时空特征分析

探究“胡焕庸线”两侧植被覆盖度的地域分异对于生态环境保护与自然资源的可持续管理具有重要意义。本研究根据MODIS-NDVI遥感数据及相关研究资料,运用像元二分法量化了2000至2020年间植被覆盖的变化情况,并结合斜率分析、空间自相关分析、转移矩阵及相关分析法,系统分析了“胡焕庸线”东西两侧植被覆盖度的动态及降水对其的潜在影响。研究发现,中国植被覆盖度在“胡焕庸线”两侧展现出显著的空间异质性,西部地区普遍低于东部;冷点主要分布于线西,热点主要分布于线东。尽管过去21年间全国植被覆盖度经历了局部年度波动,但从整体趋势看呈上升态势,约有45%的地区植被覆盖水平实现了由低向高的转变。具体而言,“胡焕庸线”以西区域的年均植被覆盖度增长率约为0.0035/a,而线东地区则达到0.0059/a,且在各自区域内,植被显著增长的区域占比分别为53.22%和59.81%。此外,年降水量与年际间植被覆盖度的相关性在“胡焕庸线”两侧表现出空间上的差异化特征,即东部地区呈负相关,而西部则为正相关。综上所述,以“胡焕庸线”为界,中国的植被覆盖度在时间和空间上的分布特征凸显了其独特的地域分异性。本研究为理解我国植被生态系统的动态变化提供了重要依据。

基于定位观测站图像实现草原植被覆盖度自动化提取的方法比较

植被覆盖度是草原生态监测和研究中极其重要的指标。本研究采用无人值守定位观测站获取样方图像数据集,比较选取多种提取算法,旨在解决定位连续观测中不同样方的大量图像数据集如何自动化提取植被覆盖度指标的难题。本文使用绿度指数法、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和反向传播(BP)神经网络不同图像分割方法提取不同草地类型的覆盖度,并讨论绿度指数之类的阈值分割方法与机器学习方法的优劣、3种机器学习算法产生不同分类效果的原因以及覆盖度数值产生误差的主要原因。结果表明,机器学习算法可灵活解决定位观测站样方图像集的快速自动化提取植被覆盖度问题。绿度指数阈值分割方法应用于植被覆盖度的分割效果较差;RF算法在高寒草原的分割精度较高,SVM在温性草原和温性荒漠草原中分割效果较高,BP神经网络在高寒草甸的覆盖度提取中更有优势。本研究可为新时代草原生态监测的信息化和智能化监测设备研发提供重要的参考依据。

阿克苏地区天然林保护工程区植被覆盖度变化及驱动因子研究

本文以阿克苏地区天然林保护工程区为研究区域,基于MODIS卫星影像资料,首先利用像元二分法模型制作了研究区2000—2020年生长季(5—9月)植被覆盖度产品,然后分析了长时序植被覆盖度时间变化规律和空间分布特征,最后利用地理探测器模型分析植被覆盖度变化驱动机制。结果显示,2000—2020年阿克苏天保区植被覆盖度以0.23%/a的速度呈显著上升趋势,植被覆盖度显著增加面积占比达50.4%。在众多影响因子中,土地利用是影响研究区植被覆盖的主要影响因子,解释力达0.59;人口密度、蒸散发及GDP对植被的解释力是次要影响因子,分别为0.360、0.357、0.308。本文有助于更好地理解人类活动和自然因素对植被生态质量变化的影响及其相互作用机制。

黄河流域开封段植被覆盖遥感监测研究

植被覆盖度是反映某一区域的生态环境建设、绿化水平的重要指标,本文以黄河流域开封段为研究对象,使用NDVI-MVC数据反演研究区2016—2021年年度最大植被覆盖度,并分析植被覆盖度的时间变化特征和空间分布格局;结合Theil-SenMedian趋势分析和Mann-Kendall显著性检验,分析研究区内植被覆盖的演变趋势特征;最后使用Pearson相关性分析法,分析气温和降水量对植被覆盖的影响。研究了黄河流域开封段的植被覆盖时空变化及其影响因素,可以为该地区的生态环境保护、生态文明建设和水土保持监测等提供有效的理论支持和决策依据。

桂西喀斯特区植被覆盖度变化趋势及其地形效应

利用2000—2020年MODIS卫星遥感资料和数字高程模型(DEM),运用趋势分析和地形效应的方法,以桂西喀斯特区百色市为研究区,探讨桂西喀斯特地区植被变化的高程、坡度和坡向等因素的空间差异性。结果表明:(1)桂西喀斯特区百色市植被覆盖度总体状况良好。以中度植被覆盖度(59.19%)和中高度植被覆盖度(37.71%)为主,两者面积变化明显,前者区域面积减少33.2%,后者区域面积增加29.8%。中低度植被覆盖度仅为2.10%。(2)地形因子对桂西喀斯特区植被生态的影响明显。在地势低、坡度小的平坦区域和地势高、坡度大的陡峭区域,植被覆盖度以减少为主导,在地势较高,坡度2°~15°的区域,植被覆盖度变化以增加为主导。地形从阴坡过渡到阳坡,植被覆盖度的恢复趋势有所提升,但在幅度上表现得相对较为平缓。

沈阳市植被覆盖度计算及其时空变化特征分析

根据沈阳市2018—2020年Landsat影像和GEE云平台,采用最大值合成法及像元二分法计算沈阳市2020年月尺度NDVI值和植被覆盖度,并深入揭示时空变化特征。研究表明:综合利用Landsat影像与GEE云计算平台可实现月尺度植被覆盖度的大面积估算,2020年沈阳市植被覆盖度达到中低水平,覆盖度值37.38%;植被覆盖度的高低与其生长周期保持一致,1月最低为32.2%,7月最高达到46.2%;从空间上,沈阳市东、南、西三面的植被覆盖度较高,而中、北部较低,应加强沙地植被建设,治理林下水土流失,注重特色经果林开发和植被恢复、保护。

林西县近30年植被覆盖率时空变化分析

林西县是内蒙古东部的重要组成部分,其植被的动态变化对林西县以及内蒙古东部地区的生态可持续发展有重要意义。本文基于Landsat-5与Landsat-8影像,通过Envi,Arcgis等软件处理林西县1990~2020年数据,提取NDVI和根据植被覆盖指数并进行分级,分析林西县近30年植被覆盖率时空变化特征和探讨其影响因素。结果显示:(1) 总体上看,林西县30内植被覆盖度剧烈减少,随时间变化幅度较大,在1990~2000年期间植被覆盖下降极其显著,仍有下降的趋势;2000~2010呈轻微上升,植被状况有所改善;2010~2020又轻微下降,且趋势明显。(2) 空间上林西县植被覆盖分布不均,北多南少,植被覆盖北部变化较大,南部变化较小。(3) 林西县植被覆盖的变化在空间分布特征上受到地形与气候的影响,年际数量变化上,受到经济发展、人口和政策的影响。

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。

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。

百色市植被覆盖度变化趋势分析

该文根据2000—2020年MODIS卫星遥感资料和数字高程模型(DEM),运用趋势分析和地形效应的方法,以桂西喀斯特地区百色市为研究区,探讨了该地植被变化的高程、坡度和坡向等因素的空间差异性。研究结果表明,2000—2020年,桂西喀斯特地区百色市植被覆盖度总体状况良好。植被覆盖以中植被覆盖和中高植被覆盖为主,覆盖度分别为59.19%和37.71%,而中低植被覆盖度仅为2.10%;中覆盖度和中高覆盖度变化明显,其中,中覆盖度下降33.20%,中高覆盖度上升29.83%,高覆盖度上升6.35%。

2001—2021年巢湖流域植被覆盖时空变化及驱动分析

基于2001—2021年Landsat遥感数据,研究巢湖流域植被覆盖多年变化,利用时空地理加权模型探讨地形、气候及人类活动的驱动影响。结果表明:(1)流域内平均植被覆盖度0.75,近20 a总体呈增加趋势,增速0.12%/a;2009年前,呈下降趋势,2009年后,呈增加趋势。(2)流域内89.79%的区域植被覆盖度高于0.6,不同土地利用的植被覆盖度为林地>旱作农田>稀疏植被>灌溉农田>城市建成区>湿地,湿地受蓄水排涝功能的影响,植被覆盖度相对较低。(3)近20 a,34.78%的区域植被覆盖度发生变化,以增加趋势为主,面积占比62.73%,集中在合肥市老城区、山区林地、沿江北岸平原地带以及环巢湖湿地区域,政策上的生态环境保护和流域治理对植被覆盖产生正影响成效显著;减少趋势发生在城市外围和部分耕地区域,体现城镇化建设、耕地种植模式等人类活动对植被覆盖的负影响,对于引江济淮(派河—东淝河)段施工沿线和柘皋河流域植被覆盖度减少,应值得关注。(4)2010年前,地形因素的影响逐年降低,气候作用逐年增加,2010年后,地形因素持续增加并成为主要因素。(5)人类活动对植被覆盖的影响程度整体呈增强趋势,生态环境得到改善,增强幅度为0.013%/(10 a)。

基于GoogleEarthEngine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]探究黄土高原植被覆盖度变化的时空特征,揭示植被对气候因子变化的时滞效应,进而为地区生态保护与高质量发展提供数据支撑。[方法]基于2001年至2020年的黄土高原地区NDVI数据、气温和降水数据,利用像元二分法、一元线性回归和时滞偏相关分析等方法,开展地区植被与气候因子变化关系的研究。[结果]过去20年间,黄土高原植被覆盖度以0.076/10 a的速率增加,在空间上主要呈现极显著增加,但占总面积38.29%的区域植被覆盖变化波动较大。黄土高原月植被覆盖度与气温和降水呈现显著正相关关系,其中降水是影响植被变化的主要因素。植被对降水的响应滞后时间主要集中在3个月,而气温的滞后时间在空间上存在较大差异,东南部植被主要滞后0至1个月,而西北部植被主要滞后2至3个月。[结论]黄土高原植被变化主要受降水影响,20年间植被恢复情况良好,但变化波动较大,未来应继续生态保护工作进行巩固。

塔河流域植被覆盖对气候变化的影响研究

目的:探究塔河流域植被覆盖对气候不同因素变化的影响。方法:选取降水量、气温以及相对平均湿度作为气候因子、NDVI作为植被覆盖度指标,使用Sen+Mann-kendall趋势分析方法分析塔河流域植被覆盖对气候变化的影响。结果:塔河流域NDV与气温相关系数为-0.159,与相对平均湿度相关系数为0.158。结论:塔河流域植被覆盖与降水量、相对平均湿度呈现出正相关关系,与气温呈现出负相关关系,且其对降水量的影响较大。

气候变化和人类活动对环塔里木盆地植被覆盖度的影响

塔里木盆地生态系统脆弱,易受到人类活动的影响,植被对维持塔里木盆地生态系统稳定性具有极其重要的作用。以塔里木盆地边缘的绿洲区域、绿洲外围植被分布区及塔克拉玛干沙漠公路周围植被分布区作为研究区域,将植被覆盖度(FVC)作为反映植被变化的监测指标,利用归一化植被指数(NDVI)、气温、降水、植被类型数据,采用像元二分模型、一元线性回归法、残差分析等方法,分析了植被覆盖度的时空变化,以及气候变化和人类活动对环塔里木盆地、各植被类型植被覆盖度的影响。结果表明:(1)2000—2022年环塔里盆地植被覆盖度每10年增长0.008,各植被类型的植被覆盖度均呈现上升趋势,空间上植被覆盖度呈现“北高南低”的分布格局。气候变化影响的大部分区域植被覆盖度基本不变,人类活动影响的植被覆盖度以改善为主;(2)植被覆盖度的变化主要由气候变化和人类活动共同主导,但人类活动的影响大于气候变化。气候变化和人类活动共同作用时,植被覆盖度改善和退化的面积占比分别为19.79%、49.55%;(3)在植被覆盖度改善区,人类活动的相对贡献率整体较高。在植被覆盖度退化区,气候变化对绿洲区域内植被的相对贡献率更高,在绿洲区域外人类活动的相对贡献率更高。

天山北坡经济带植被覆盖度动态变化研究

为探明天山北坡经济带植被覆盖度时空变化及其原因,本研究基于MODIS13Q1NDVI数据、气象数据、地形数据、人文数据,基于Google Earth Engine(GEE)平台,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验和稳定性分析方法,探究2000-2020年天山北坡经济带植被覆盖度(FVC)时空变化特征及其影响因子.结果表明:天山北坡经济带的FVC表现为两条平行的高覆盖度带.其中中部地区具有较高的植被覆盖度,而边缘地区的植被覆盖度相对较低.2000~2020年间,天山北坡经济带的FVC在时空上呈轻度变化,约占总变化的70%.植被改善区域主要呈现带状分布,集中在研究区的中部,而植被减少区域主要分布在研究区的南缘.整体上,天山北坡的植被覆盖度呈现出西北至东南的相间分布趋势,并且有逐渐上升的趋势.与东部地区相比,西部地区的植被改善更为明显.2000~2020年间,天山北坡经济带的FVC整体上表现出较高的稳定性和较小的波动,其变异程度介于弱变异和中等变异之间.但是,在克拉玛依市北部、乌鲁木齐市西南部以及研究区南缘的零星地区,FVC存在较强的变异.通过地理探测器模型对天山北坡经济带FVC影响因素的研究表明,人类活动(人口密度、夜间灯光和土地利用类型)是FVC空间分异的主要解释因素.从驱动因素来看,人口密度P值为0.283,对FVC影响最大,夜间灯光P值为0.125,土地利用类型P值为0.179.

基于RS和GIS的陕西省洛川县土地利用类型和植被覆盖变化特征

明确土地利用类型转变和植被覆盖度变化的范围、幅度和归因是评估生态工程环境效应的前提。然而,在黄土高原塬区县域尺度类似的研究鲜有报道。基于长时间序列NDVI数据和Landsat系列卫星数据,探究黄土高原洛川县土地利用和植被覆盖度的变化状况。结果表明:退耕还林(草)工程实施以来,洛川县植被覆盖度从0.6(2000年)增至0.9(2020年),耕地面积减少了481.8 km2,其中231.3 km2为坡度≤15°的适耕区转为苹果园。由于坡耕地还林草的面积在洛川县土地变化总面积中仅占1.5%,远小于其他地类改种苹果的面积(占20.0%),因此,洛川县植被覆盖度的提升主要是政府大力推广苹果树种植的结果。研究结果可为黄土高原经济林建设提供基础数据和科学参考。

川西北高原区植被覆盖变化及驱动力

[目的]了解川西北高原区植被覆盖变化规律及驱动力,为区域植被保护与恢复建设提供理论参考。[方法]以MODIS NDVI为基础数据,结合Sen氏趋势、Manna-Kendall检验及Hurst模型完成该地区近20年空间分布特征、趋势变化和未来可持续状态分析,以地理探测器对其驱动力进行探索。[结果](1)该地区植被覆盖整体表现为东部相对较好;(2)全时段内,全域80.56%的地区植被覆盖变化趋势为无显著改变,显著改善地区全域面积占比为17.80%;(3)Hurst指数表明,未来全域植被覆盖整体将处于无显著改变的发展状态;(4)高程、年均气温和土壤类型的单因子解释力均在30%以上,它们是驱动植被覆盖分布格局差异形成的主要因素,各因子交互协同作用均为增强效果,各因子适宜植被生长的区间或类型也存在明显差异;(5)自然因素主导了区域植被覆盖空间分布总体格局的形成,而土地利用类型则是驱使其动态变化的关键因素。近20年内,川西高原区植被覆盖变化规律显著,自然因素主导了区域植被覆盖的空间分布格局。[结论]近20年研究区植被覆盖变化规律明显,自然因子虽然主导了植被覆盖的空间布局,但是对其格局变化产生驱动作用的因素主要为人类活动。

川南城市群植被覆盖度时空演变及驱动力

[目的]探究川南城市群植被覆盖度时空演变规律,并分析其驱动机制,以期为推动长江上游生态环境保护和社会经济可持续发展提供参考和决策依据。[方法]以植被覆盖度为研究对象,采用变异系数和线性回归研究方法分析了2001—2021年川南城市群植被变化时空演变特征,并采用地理探测器模型探究了其影响因素。[结果](1)川南城市群植被覆盖度整体状况良好,植被覆盖度为0.4以上的区域占比为71.74%。植被覆盖度变化以低波动为主,占比为78.16%。植被退化趋势显著,占比为8.89%。(2)各驱动因子对植被覆盖度影响程度降序排列为高程>土地利用类型>年均气温>坡度>人口密度>GDP>城镇化率>年均蒸散发>年均降水量>坡向。其中,前6个因子的解释力q值均大于16%,是影响植被覆盖度变化的主要驱动因子。(3)任意两个因子交互关系以双因子增强和非线性增强为主,其中高程与土地利用类型交互的q值最大,为0.369。(4)当高程1200~1400 m、年均气温12.15~15.16℃、坡度32°~35°、人口密度小于22.31人/km^(2)、GDP为122~1221元/km^(2)以及土地利用类型为林地时,最适宜植被生长。[结论]2001—2021年川南城市群植被覆盖度整体状况良好,地形地貌、气象条件和社会经济因素均对区域植被变化产生显著影响。