2000—2019年四川省植被恢复成效与影响因素

国家实施天然林资源保护工程与退耕还林等生态建设工程,为构筑长江上游生态屏障、促进长江流域经济可持续发展做出了突出贡献;评估退耕还林等生态工程实施后植被恢复成效及影响因素是促进区域植被恢复优化与生态环境改善的关键一步。基于MODIS MOD13Q1数据,应用Theil Sen斜率与Mann-Kendall趋势检验、“基线”评价方法、时空地理加权回归模型等量化不同时间尺度的植被时空变化、恢复成效和恢复机制。结果表明(1)植被覆盖状况良好,截止2019年底,四川省91%的区域植被出现增长,四川盆地东北部、四川省南部地区以及东南部乌蒙山、川西北高原地区植被覆盖较高;成都市内以及周围市区植被覆盖率较低。(2)植被恢复成效时空差异显著,占全省面积98.68%的区域植被恢复成效明显,高值区面积占比71.47%,集中于除成都平原外的四川省绝大部分区域。(3)气候变化对植被变化的影响以不显著为主,气温、降水对四川省植被恢复影响微弱,海拔和>35°坡度面积比等地理环境因子则以弱抑制作用为主。(4)在相对平稳的气候背景下,人均财政支出、耕地面积与人均GDP所代表的社会经济因素是植被恢复成效改善的重要影...     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

黄土高原生态工程实施下基于日光诱导叶绿素荧光的植被恢复生产力效益评价

基于日光诱导叶绿素荧光(SIF)揭示黄土高原大面积实施生态工程后植被恢复区域的植被生产力效益。通过分析遥感观测的地表绿度特征变化和土地利用动态, 该研究首先识别了近20年来黄土高原植被恢复区域和原有植被的空间分布范围, 在此基础上, 使用SIF和气象数据, 根据改进机理光响应模型(rMLR)计算了植被总初级生产力(GPP), 对比分析了植被恢复区域绿度特征变化下GPP的差异。结果显示: 空间上, 由于生态工程的广泛实施, 黄土高原整体绿化情况得到了明显改善。在2001-2020年间, 黄土高原上林地恢复面积约3.5万km², 占区域总面积的7.42%; 草地恢复面积11万km², 约占区域总面积的25.25%。整体上, 林地恢复区域的光合能力和生产力水平均低于原有林地, 而草地恢复区域较原有草地高; 恢复林地的GPP相当于原有林地GPP的83.86%, 恢复草地的GPP相当于原有草地的121.10%。在相同的叶面积指数(LAI)等级下, 植被恢复区域与原有植被的生产力呈现不同的差异性, 当LAI较大时植被恢复区域与原有植被的GPP差距较大。由裸地转变而来的植被恢复区域生产力效益最差, 而林地生长区域和退耕还草的植被恢复区域分别是林地恢复和草地恢复中的最优模式。植被恢复区域的LAI增长速率和恢复年限也影响了生产力, LAI增长速率越大的区域生产力效益越高, 林地恢复年限越久越利于生产力的提升, 草地恢复年限较短的区域有较高的生产力。总体上, 由于生态工程的实施, 虽然黄土高原上的植被覆盖面积和生物量得到了显著提高, 但植被生产力(尤其是林地)并没有获得同等程度的恢复, 影响了生态工程的生态效益。     

锡林郭勒植被NDVI时空变化及其驱动力定量分析

定量评价归一化植被指数(NDVI)变化特征及其驱动机制, 对了解区域生态变化特征, 促进区域生态与社会经济的可持续发展具有重要作用。该文利用MODIS-NDVI数据, 采用趋势分析法探讨了锡林郭勒2000-2015年生长季植被NDVI时空格局; 然后, 将各驱动因子的空间影响面积与植被显著增加/减少区域进行空间叠加分析, 二者比例即为贡献率大小。结果表明: 研究区植被NDVI整体缓慢增加, 呈现“东北高西南低”的分布格局。NDVI显著增加面积大约是显著减少面积的2倍, 且在气候和人类活动的双重作用下, 植被NDVI表现出显著的空间异质性。在NDVI显著增加区域, 气候影响比例为47.79%, 且降水和气温影响比例相当; 禁牧及草畜平衡政策是最主要的人为影响因素, 占比69.55%。在NDVI显著减少区域, 气候因素占比52.55%, 且以降水影响为主; 人类活动占比24.73%。在NDVI显著增加区域, 人类活动的影响大于气候因素, 且二者耦合作用较突出。     

锡林郭勒植被NDVI时空变化及其驱动力定量分析

定量评价归一化植被指数(NDVI)变化特征及其驱动机制,对了解区域生态变化特征,促进区域生态与社会经济的可持续发展具有重要作用。该文利用MODIS-NDVI数据,采用趋势分析法探讨了锡林郭勒2000–2015年生长季植被NDVI时空格局;然后,将各驱动因子的空间影响面积与植被显著增加/减少区域进行空间叠加分析,二者比例即为贡献率大小。结果表明:研究区植被NDVI整体缓慢增加,呈现"东北高西南低"的分布格局。NDVI显著增加面积大约是显著减少面积的2倍,且在气候和人类活动的双重作用下,植被NDVI表现出显著的空间异质性。在NDVI显著增加区域,气候影响比例为47.79%,且降水和气温影响比例相当;禁牧及草畜平衡政策是最主要的人为影响因素,占比69.55%。在NDVI显著减少区域,气候因素占比52.55%,且以降水影响为主;人类活动占比24.73%。在NDVI显著增加区域,人类活动的影响大于气候因素,且二者耦合作用较突出。     

近16年青海高原植被NPP时空格局变化及气候与人为因素的影响

采用2000—2015年MOD13Q1—16天合成的250 m分辨率NDVI时序数据,基于CASA改进模型估算了青海高原植被NPP,分析了近16年来植被NPP时空变化的特征与规律及其对气候因素变化的响应,并探讨不同区域生态保护工程建设的成效。研究结果表明:①青海高原植被NPP多年平均值242.50 gC m~(-2) a~(-1),空间上呈东高西低,南高北低,由西北向东南逐渐递增分布趋势;②2000—2015年,研究区年NPP分布在53.24—96.56 TgC,呈平稳增加,年增长率1.32 TgC/a;③气候的暖湿化是植被NPP增加的主要因素,降水、气温的耦合作用是青海高原植被NPP年际波动的重要因素,不同区域植被NPP受控因子存在差异;④不同生态保护工程的实施,对区域NPP时空格局及变化趋势存在不同程度的影响。其中,三江源地区年NPP上升趋势最为明显,环青海湖地区、东部地区次之,柴达木地区是最缓慢的地区。     

中国西南喀斯特地区植被变化时空特征及其成因

2000年以来,国家在中国西南喀斯特地区开展一系列生态治理工程,该地区退化生态系统得到一定程度的恢复,而2008年开展石漠化综合治理工程以来该地区的植被覆盖和生产力如何变化尚不清楚。本研究利用遥感增强型植被指数(EVI)和总初级生产力(GPP)数据,研究2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI年均值和GPP年总量的时空变化特征,重点探讨2008年以来石漠化综合治理工程、气候变化等因素对植被覆盖及生长的影响,进而评估石漠化综合治理工程的成效。结果表明,2000—2015年西南喀斯特地区植被EVI总体显著增加,其中2008—2015年植被EVI均值和变化率分别比2000—2007年高6.9%和85.7%,EVI显著增加的区域占西南喀斯特地区的13.4%;该区域GPP年总量亦呈显著增加趋势(20.58 g C m-2a-1)。2008—2015年气温和降水对植被EVI变化趋势的贡献仅占28.3%,退耕还林还草等生态恢复措施、大气CO2浓度、大气氮沉降的增加可能是该区域植被覆盖显著增加的主要贡献因子。在100个首批石漠化综合治理试点县中,大部分试点县植被EVI的变化趋势受非气候因子的影响,其中治理面积大的县受非气候因子的影响显著高于治理面积小的县,表明石漠化综合治理工程的实施有效地促进了试点县植被覆盖的增加。     

近40年科尔沁沙地植被时空变化及其驱动力

科尔沁沙地是我国沙漠化土地防治的重点工程区。近些年来,受气候变化、生态工程建设和人类活动的影响,该区的植被生长发生了一定的变化。研究区域植被的动态变化,可为后期沙地的综合治理和工程的合理建设提供科学依据。基于此,以1981-2015年NOAA-NDVI、MODIS-NDVI数据及同期气象和社会经济数据为依托,采用一元线性回归和相关分析的方法,对科尔沁沙地NDVI的时空变化及驱动因素进行了研究。结果表明:(1)1981-2015年NDVI整体呈波动的增长趋势(增速为0.00114 a-1);空间上NDVI呈增长趋势的区域(面积占68.8%)主要位于东南缘及中部部分地区,而研究区的西北缘呈降低趋势。(2)不同程度沙漠化区的NDVI均表现为先降低(1981-2000年)后上升(2001-2015年)的变化过程,说明前期遭受破坏的植被在后期得以恢复。(3)驱动力分析表明,降水和温度是驱动科尔沁沙地部分区域NDVI变化的影响因素;人口变化和生态工程的实施均驱动了区域内植被的时空变化;而经济的发展并不是该区植被变化的主要驱动因素。     

黄土高原半干旱区云雾山封禁草原30年植被恢复对气候变化的响应

植被是区域气候与环境的综合反映,研究特定地区草地植被与气候变化的关系,寻找影响植被变化的关键因子,是植被重建和生态环境恢复的前提。利用1957-2008年的气候数据和1982-2008年的植被定位监测资料,分析了黄土高原半干旱区的宁夏云雾山植被动态变化规律及其与温度和降水的关系。结果表明:51a来,该区年平均温度明显升高,而年平均降水量总体呈减少趋势,显示黄土高原地区气候暖干化趋势明显。统计分析表明,研究区年平均温度对植被的重要值年际变化有极显著影响(P0.01),而年降水量与植被的重要值呈极显著正相关(P0.01),表明气候持续干旱化对该区植被的生长有较大影响,该区降水的多寡是直接影响植被生长优劣的决定性因子,改善区域水分状况和封禁是推进植被恢复与重建的主要措施。     

基于ICEEMDAN方法的黄土高原植被覆盖变化及其对气候变化的响应

地理数据和遥感数据的长期序列中包含噪声和周期性波动信息。本研究基于ICEEMDAN方法对黄土高原1982—2015年归一化植被指数(NDVI)、降雨和温度进行逐像元分解,分解后得到的残差项减少了原始数据中的噪声和周期性波动,并利用残差项研究NDVI的变化趋势以及NDVI与气候因子之间的关系。结果表明: 1982—2015年,黄土高原NDVI以上升为主,残差项NDVI变化趋势的显著性(95.9%)大于原始NDVI变化趋势的显著性(72.3%),并且存在一定的空间差异性。温度和降雨的变化可以在很大程度上解释植被覆盖的变化。其中,温度与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占83.7%,极显著负相关区域占13.9%;降雨与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占54.4%,极显著负相关区域占37.2%。黄土高原植被对气候变化的响应存在明显的空间差异性,不同气候因子对不同植被覆盖类型的影响程度不同。总体上,黄土高原生长季不同植被与温度之间的相关性强于降水,温度是影响黄土高原植被覆盖变化的主要因素。     

黄土高原不同土地利用类型土壤含水量的地带性与影响因素

通过对黄土高原南北样带大面积(北纬34°05'—40°75'、东经107°14'—111°09')土壤含水量(0—500 cm剖面)测定和相应植被类型调查,研究了黄土高原农田、草地、灌木林地和乔木林地4种土地利用类型土壤含水量的空间变化及它们之间的差异性。结果表明:黄土高原4种土地利用类型的土壤含水量皆呈现南北向地带性变化,自南向北土壤含水量有明显递减趋势,与多年平均降雨量、潜在蒸散量、土壤质地等的分布具有一致性;同一地点不同土地利用类型下土壤水分含量具有显著差异(农地草地灌木和乔木林地),不同植被类型根系分布、蒸散耗水量的不同是造成含水量差异性的原因。植被建设应遵循土壤水分分布规律,研究结果对黄土高原植被恢复建设具有一定参考价值。     

基于耦合协调度的黄土高原地区NDVI与降水关系的变异诊断

植被是地表生态系统的重要"指示器"，在能量交换、水循环、碳循环、生物地球化学循环和维持中发挥着重要作用，降水是影响植被变化的主要气候因子，研究两者之间的作用关系具有重要的意义和价值。利用Mann-Kendall趋势检验法和Hust指数分析了黄土高原地区归一化植被指数（NDVI）的变化趋势，使用相对发展率（RDR）指数和重心转移模型分析了NDVI变化的时空差异，并构建了基于耦合协调度理论和Pettitt检验方法的NDVI与降水关系的变异诊断方法，识别了黄土高原地区NDVI与降水关系的突变点，探讨了降水对NDVI变化的影响以及造成NDVI与降水关系变化的原因。结果表明：（1）黄土高原地区73.49%面积的NDVI在1998-2017年有呈现显著增加趋势（P<0.05），大部分地区NDVI在未来依旧呈现增加趋势；（2）黄土高原地区丘陵沟壑区与高原沟壑区的NDVI增加幅度大于黄土高原地区整体的增加幅度，而北部风沙区和农灌区以及黄土高原地区边界区域的NDVI增加滞后于区域整体变化；（3） NDVI与降水耦合协调程度逐年增强，两者关系在2006年发生显著突变（P<0.05）；（4） NDVI呈现显著增加区域降水明显高于不显著变化区域（P<0.05），降水对NDVI变化存在一定影响，在丘陵沟壑区、高原沟壑区北部和东部河谷及土石山区北部NDVI和降水存在显著正相关关系（P<0.05），然而黄土高原地区大部分区域的降水并不存在显著变化趋势（P>0.05），因此造成黄土高原地区NDVI与降水关系在2006年发生显著突变的主要原因应该是人类活动（P<0.05）。研究成果有助于进一步理解黄土高原植被变化与降水的相互作用，为黄土高原生态建设和水土流失治理提供一定的科学支撑。     

2001—2019年黄土高原植被覆盖度时空演化特征及地理因子解析

探究黄土高原植被覆盖度变化及其与地理因子之间的关系有助于区域植被恢复政策的优化以及人地关系的协调发展。因此,以MOD13 A1数据作为数据基础,采用趋势分析、标准差和重心迁移模型,研究2001—2019年黄土高原植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)时空演化特征,并结合地理探测器和相关分析对影响FVC的地理因子进行解析。结果表明：(1)2001—2019年黄土高原植被覆盖度恢复状况较好,FVC平均增速为0.0095/a,呈东南高西北低分布,极显著、显著增加的区域面积占比为84.37%,研究区各年FVC重心位于陕北一带,19年向北推进55.1km;(2)各地理因子对FVC的解释力存在显著差异,降水、土壤类型、气温、土地利用类型和坡度是FVC空间分布的主要驱动因子,且各因子之间交互作用的解释力高于单因子;(3)FVC与气温、降水相关系数均以正相关为主;FVC均值与变化趋势存在地形、土壤、人口密度、土地利用分异特征;土地利用转移可体现人类活动特征,其退耕还林还草、未利用地绿化等积极效应促使区域植被得到显著改善,城市扩张等消极效应则抑制植被增长。     

Spatiotemporal variations of vegetation and its determinants in the National Key Ecological Function Area on Loess Plateau between 2000 and 2015

China defined 25 National Key Ecological Function Areas in 2010 and adopted various measures to support ecosystem restoration in these areas. During the process of environment policymaking, it is important to observe the variation of vegetation and its driving factors. In this paper, we chose the National Key Ecological Function Area (NKEFA) on Loess Plateau as the study area. Based on MODIS‐NDVI data between 2000 and 2015, the trend analysis was used to depict the change in NDVI and the stepwise regression analysis method was used to quantitatively assess its determinants. The results show that: (a) The vegetation coverage in study area was low in the northwest and high in the southeast, corresponding to the distribution of precipitation and temperature. (b) NDVI in the growing season increased remarkably from 0.2841 in 2000 to 0.4199 in 2015 with a linear tendency of 0.085/10a. About 71.22% of the study area experienced an extremely significant increasing of NDVI, while only 0.03% of the total area suffered from significant decreasing of NDVI. (c) Compared to climatic factors, ecosystem conservation policies, and labor transfer contributed more to the vegetation changes in the study area. In order to ensure ecological security and sustainable development in these areas, it is necessary to maintain the continuity of ecological compensation policy. Moreover, developing targeted eco‐compensation policies and encouraging farmers to participate in nonfarm employment are effective ways to reach a win–win outcome of reducing the ecosystem pressure and improving the welfare of rural households.     

陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应

基于月尺度气温、降水以及MODIS-GPP、MODIS-ET遥感数据,采用基于像元的时滞偏相关分析,揭示了陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应及其影响因素。结果表明:①2000—2014年,受退耕还林草生态工程和气候变化的双重影响,陕北黄土高原WUE呈波动变化趋势,2001—2003年显著下降,2003—2005年、2010—2013年显著上升。受不同植被类型的影响,年内WUE呈急速双峰、缓速双峰和单峰型3种变化状态。②陕北黄土高原WUE对降水存在明显的时滞效应,滞后时间多为3个月,人为扰动较大的I-1、I-2、Ⅱ-2生态区以及植被覆盖度较高的Ⅲ-3生态区WUE对降水的时滞响应程度明显低于其他生态区;而对气温的时滞效应较弱,仅南部的Ⅲ-2、Ⅲ-3生态区WUE对气温存在1—2个月滞后时间。③不同植被类型WUE对降水的时滞效应较明显,荒漠类植被WUE对降水时滞响应程度最强,滞后时间近3个月,针叶林时滞响应程度最弱,滞后时间为2.1个月;但对气温的时滞效应总体较弱,针叶林WUE对气温滞后时间为15 d,其余大多数植被类型WUE对气温不存在滞后时间。④WUE气候时滞效应对植被覆盖度的敏感性存在一定的阈值效应,植被覆盖度高于阈值62.3%时,对降水的时滞效应开始逐渐减弱,而对气温的时滞效应逐渐显现。     

黄土高原草地净初级生产力时空趋势及其驱动因素

草地净初级生产力是生态系统碳循环的关键环节和重要组成部分.本研究使用分段线性回归分析和Pearson相关分析,分析了黄土高原2000-2015年间土地利用类型未改变的草地净初级生产力(NPP)的变化趋势及气候核心因子(年降水量、年强降水量、年有效降水日数、年平均温度、年最高温度、年最低温度)对NPP变化的影响,并借助增...     

Relationships between vegetation and climate on the Loess Plateau in China

The Loess Plateau is one of the most environmentally sensitive regions in China. This study addresses the relationships between vegetation and climate of this area quantitatively at a large-scale, in order to determine the factors that control vegetation distribution. The Loess Plateau, located at 101°01′–155°10′ E and 34°02′–40°40′ N, covers an area of 52 million hectares. Vegetation data were collected from the vegetation map (1:500,000) and the Landsat Thematic Mapper scenes of the Loess Plateau. The Loess Plateau was divided into small districts of 30′ latitude by 30′ longitude on the vegetation map. In each district, areas with different vegetation were measured and used as vegetation data. The climatic data were average values of county meteorological records in each district in the past 25 years. GIS, TWINSPAN and canonical correspondence analysis (CCA) were employed for analysis. 257 small districts were clustered into 7 groups using TWINSPAN, representing 7 vegetation regions or subregions. The first three CCA axes had significant correlations with climate. The first CCA axis represented the variation of vegetation and climate along the latitude gradient, while the second CCA axis the variation along the longitude gradient. The distribution pattern of 171 vegetation formations on the CCA plot is identical to that of vegetation regions (districts). The spatial distribution of vegetation is closely related to climate variables on the Loess Plateau. Water variables and temperature are important in both latitude and longitude gradients, while the sunshine hours, accumulated temperature and wind speed are more important than water variables and temperature in longitude gradients.