基于参数最优地理探测器的福建省植被NPP时空分异及驱动力探究

植被净初级生产力(NPP)是生态系统碳循环的重要组成,研究其时空尺度的变化和驱动机制,对生态系统的可持续发展具有重大意义。选取MOD17A3HGF植被NPP数据、土地利用、地形、气象和社会经济数据,通过Sen+MK趋势分析、Hurst指数、最优参数地理探测器等方法,分析2000-2020年福建省植被NPP时空变化特征及未来趋势,并探究植被NPP空间分异的驱动因子。结果表明,1)2000-2020年福建省植被NPP呈波动状缓慢下降,多年均值为843.71 gC·m^(-2)·a^(-1);灌木植被NPP的多年均值926.54 gC·m^(-2)·a^(-1),是生产力最强的土地利用类型;植被NPP主要集中在600~900 gC·m^(-2)·a^(-1),处在该范围的区域占全省总面积的52.09%~66.23%。2)福建省北部、东南部植被NPP多为显著上升,而中部和西南部主要为显著下降;未来植被NPP变化趋势以反持续性为主(53.25%),应重点关注闽北山地与闽江下游区域。3)造成植被NPP空间分异的驱动因子平均解释度高低排序为降水量>气温>土地利用>夜间灯光>人口密度>坡度>高程>国内生产总值,双因子交互中最高解释度为气温∩降水量(0.282),自然因子间的交互作用影响更大。

中国农村商业发展的区域差异与变动趋势分析

文章运用GINI系数、Theil系数、对数离差均值系数对1983～2006年中国农村商业发展的各地带间差异、省际差异进行度量,并在此基础上运用R/S分析方法对区域农村商业发展差异性的未来变动趋势进行了分析。结果表明:中国农村商业发展的区域差异主要表现为组内差异。但Hurst指数表明,不管是组内差异还是组间差异,未来的差异性还要扩大;农村商业发展水平较低的省际差异最明显,其次是中等发展水平的省际差异,最后是高发展水平的省际差异。与此同时,Hurst指数显示:中部地带内农村商业发展的省际差异正在逐步缩小。

2000-2020年呼伦贝尔地区归一化植被指数时空变化及其对气候的响应

利用2000—2020年MOD13Q1和气象观测数据,结合Sen趋势分析、M-K显著性检验、变异系数、Hurst指数、相关系数等对呼伦贝尔地区归一化植被指数(NDVI)时空变化及气候响应进行分析。结果表明:呼伦贝尔地区多年生长季平均NDVI为0.63,平均年变化倾向率为0.028/10 a,大部分地区呈增加趋势,其中大兴安岭森林大部及岭西耕地增加显著。呼伦贝尔地区生长季NDVI的平均变异系数为0.08,其中呼伦贝尔草原西部的波动较大。Hurst指数表明,呼伦贝尔地区生长季NDVI整体变化呈反持续性趋势,结合现有NDVI变化趋势,未来将呈下降趋势,对生态环境的保护工作较为不利。大兴安岭森林生长季NDVI与气温呈正相关,耕地与草原区呈负相关,而呼伦贝尔大部分地区的生长季NDVI与降水普遍呈正相关,其中呼伦贝尔草原和大兴安岭两麓耕地的生长季NDVI与降水相关显著,说明气温是制约北部大兴安岭森林生长的主要因素,而降水是制约呼伦贝尔草原生态平衡和农牧业发展的主要因素。

2000—2013年北部湾海岸带蒸散量时空动态特征

基于北部湾海岸带2000-2013年MOD16蒸散发（ET）数据和植被类型数据，借助于Theil—Sen中值趋势分析、Mann—Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对海岸带蒸散量的时空变化特征进行定量分析，并在此基础上对蒸散量的未来变化趋势进行预测。结果表明：时间尺度上，2000--2013年北部湾海岸带蒸散量呈波动增加趋势，增速为1．41mm／a，高于广西桂南地区，海岸东岸蒸散量增速快于全区，而丘陵地区和海岸西岸地区增速慢于全区。季节蒸散量由大到小排序为：夏季（111．88mm）、秋季（93．45mm）、春季（85．57mm）、冬季（47．98mm），分别占年内蒸散量的33．01％、27．58％、25．25％和14．16％；空间尺度上，蒸散量自东北一西南中心线呈现海岸带西岸年均蒸散量高于海岸带东岸，东南地带年均蒸散量达到全年最小值的态势，ET—sen趋势度介于-50．93～51．76mm／a，海岸带蒸散量在空间上呈现出减小的趋势；空间波动性上，海岸带蒸散量的变异系数较大，其值介于0．02～0．39。海岸带中部以及东南部蒸散量处于高波动状态，而海岸带西岸和西北部处于低波动状态，其中合浦县的南流江三角洲蒸散量的波动性最大；未来变化趋势上，海岸带蒸散量Hurst指数的范围为0．25—0．93，平均值为0．68，呈现单峰右偏分布，Hurst指数反持续序列（7．58％）小于持续性序列（92．42％），说明研究区ET未来变化呈持续性减小的趋势。

北部湾南流江流域植被净初级生产力时空分布及其驱动因素

分析北部湾南流江流域净初级生产力时空动态变化特征及其驱动机制,为该区域生态环境保护及应对气候变化提供科学依据。基于光能利用率模型(CASA),利用遥感数据、气象数据和植被类型数据估算了研究区2000—2015年流域的净初级生产力(NPP),借助于Theil Sen趋势、Mann Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区NPP的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素进行了定量化分析。结果表明:①时间尺度上,流域NPP总体上呈现出波动上升趋势,增速为44.03 g C m^-2(10 a)^-1,快于广西自治区,上游和下游地区NPP快于全区,而中游地区慢于全区;②空间尺度上,流域NPP的分布规律表现出明显的地域分异,中游最高(1098.99 g C/m^2),下游次之(1041.71 g C/m^2),而上游最小(1013.22 g C/m^2)。NPP的Sen趋势度介于-77.10—74.80 g C m^-2 a^-1之间,在空间上呈现出增加的趋势。③空间波动性上,流域NPP的变异系数较大,其值介于0.01—0.71,其中洪潮江水库、小江水库周边以及玉林市的城乡建设用地扩张区域处于高波动状态,而流域中部的六万大山以及五皇山地带则处于低波动状态;④未来变化趋势上,流域NPP的Hurst指数范围介于0—0.99之间,平均值为0.70,呈现单峰右偏分布,预示着流域NPP未来处于持续性增加的趋势;⑤驱动机制上,流域NPP与多年平均气温呈正相关关系,与年均降水量呈负相关关系,气温是该流域植被NPP的主控因子。由耕地转化为建设用地所导致的NPP损失值最大,其值达到4715.62 t/a,而草地转换为建设用地导致NPP损失值最小,其值仅为184.63 t/a。