京津冀地区物种多样性保护优先区识别研究

着力扩大环境容量和生态空间，加强跨区环境保护合作，是落实京津冀一体化协同发展国家战略的重要内容。摸清京津冀地区的生物多样性分布格局，可为国家公园布局、生态环境保护工程的实施提供依据。根据"自然保护区生物多样性保护价值评估技术规程（LY/T 2649-2016）"，基于京津冀地区自然保护区的综合科学考察报告，评估了京津冀地区典型自然保护区的物种多样性保护价值，并以其为因变量，以自然保护区的综合地形地貌为自变量，构建多元回归模型，同时以自然保护区的平均面积为基准，利用ArcGIS的创建"渔网"功能，将京津冀地区划分为1638个网格单元，利用构建的多元回归模型评估了这些网格单元的保护价值。结果表明：京津冀地区国家级自然保护区的保护价值平均得分为204分，比参评的全部35个自然保护区的平均分高40分；在省级自然保护区中也存在一些得分较高的自然保护区，如，唐海湿地自然保护区和河北南大港自然保护区，且超过了参评国家级自然保护区保护价值得分的平均值。京津冀地区的物种多样性保护优先区总面积为36791.35 km²，占京津冀地区总面积的16.94%，其中一级保护优先区面积4611.57 km²，二级保护优先区面积16045.79 km²，三级保护优先区面积16133.98 km²。这些区域主要分布在河北省和北京市的北部地区，区域内绝大部分以森林植被和灌丛植被为主。建议在未来的国家公园布局、生态环境保护工程布局中重点考虑这些地区。     

辽宁省生物多样性保护优先区识别

生物多样性保护优先区是我国为加强生物多样性保护划定的重要区域,辽宁省境内目前并无此类优先区,弥补相关缺失具有重要意义。本研究通过对生态系统保护、人类影响和生物多样性保护区划3个准则层7个指标进行计算,依次获得辽宁省生物多样性保护优先区指标值、准则层值和优先区识别综合值,结合辽宁省县(市)行政边界和自然保护区边界数据,确定了辽宁西部和东部生物多样性保护优先区的建议地域范围。其中,辽宁西部生物多样性保护优先区面积为12951 km²,森林覆盖率为53.6%,包括9个省级以上自然保护区,以水土保持作为区域重要生态功能;辽宁东部生物多样性保护优先区面积为20057 km²,森林覆盖率为78.9%,包括8个省级以上自然保护区,以水源涵养作为区域重要生态功能。上述优先区是国家和省级保护物种的集中分布区,也是辽宁省重要生态系统的分布区,亟待开展生物多样性保护工作。     

全国重要生态功能区生物多样性保护成效区域对比评估

国家重要生态功能区是国家主体功能区战略实施和生态保护红线划定的基础,关系到全国乃至全球范围的生态安全。开展大尺度生物多样性保护成效区域对比评估对促进物种栖息地科学管理、提升国家生物多样性保护水平具有较为重要的意义。本研究以2015年《全国生态功能区划》修编版划定的24个生物多样性保护生态功能区为研究对象,选取生态功能区内或邻近生态功能区的国家级自然保护区核心区作为参照区,利用InVEST模型计算多年参照区生境质量指数,并从中筛选出最大值,构建全国尺度的生境质量指数参照基准,在此基础上,采用空间叠加分析方法建立保护成效指数,定量分析了24个重要生态功能区生物多样性保护成效空间对比差异。研究结果表明:(1)基于参照基准的生物多样性保护成效区域对比评估方法可以较好地应用于全国尺度,全国重要生态功能区生境质量指数参照基准呈现明显的"西北低,东南高"的分布格局,而重要生态功能区生物多样性保护成效则表现出"西北高,东南低"的空间差异;(2)位于华东和华南地区的重要生态功能区生态环境本底状况较好,东北和华中地区的重要生态功能区居中,而西北和西南地区的重要生态功能区生态环境本底状况较差;(3)2015年西北和西南地区的重要生态功能区生境质量指数基本与参照基准持平,表现为生物多样性保护成效较好,华中和华南地区的重要生态功能区生境质量指数小幅度低于参照基准,体现保护效果居中,保护效果较差的重要生态功能区则位于东北与华东地区,其生境质量指数大幅度低于参照基准。通过对全国尺度重要生态功能区生物多样性保护成效区域对比评估,为进一步完善国家生物多样性保护成效的绩效考评机制和转移支付提供科学依据。     

西南地区生物多样性保护优先格局评估

选择831种西南地区重要保护物种为指示物种,分析指示物种空间分布特征,基于系统保护规划理论应用MARXAN模型评估西南生物多样性保护优先格局,确定优先保护区域,在最小保护成本条件下达到最优化的保护效果。结果表明:生物多样性保护优先区面积89.88×10~4km~2,占西南研究区面积的37%;保护优先区内除鸟类外其他类别栖息地面积均超过各自栖息地面积50%,其中94%指示物种栖息地面积比例超过60%;GAP分析发现,保护优先区同国家级自然保护区存在空间分布不匹配的现象;建议在原有国家级自然保护区基础上优先扩充保护区范围,并借助国家公园建设等政策适当建立新的自然保护体系。     

基于最小累积阻力模型的自然保护区网络构建与优化——以秦岭地区为例

构建自然保护区网络并探讨保护成效最大化,逐渐成为生物多样性保护研究的热点。本文以秦岭为研究区域,通过生态脆弱性、生态系统服务重要性、生物多样性丰富度和气候变化评价划分生态源地,选取海拔、坡度、土地利用等8个阻力因子作为生态约束条件建立阻力面,基于最小累积阻力模型计算生态源地的最小累积阻力面,并结合现有自然保护区体系进行保护空缺分析、确定生态廊道、辨识生态节点,构建和优化一个空间明晰的自然保护区网络。结果表明:秦岭地区生态源地面积为25088.84 km2,占总面积的24.66%,较低阻力区面积最大,占区域总面积的25.06%。结合现有自然保护区体系进行保护空缺分析,构建出由点、线、面交织的自然保护区网络,包括38个生态节点、40条生态廊道、1个较大的生态源区和若干个小面积源区。以期为该区域生物多样性保护规划和自然保护区建设提供科学依据。     

2011和2019年生物多样性维护型国家重点生态功能区状态及变化评估

适时掌握国家生物多样性维护型重点生态功能区的生境质量状况及其变化特征,是国家生物多样性保护战略规划及措施实施的重要科学依据。针对生物多样性维护型国家重点生态功能区,重点考虑生态系统结构与功能、人类活动的生态胁迫、人类社会响应3方面影响因素,构建生物多样性综合评估指标体系,评估了生物多样性维护型国家重点生态功能区2011和2019年的状况及变化。结果表明：（1）从2011到2019年,生物多样性维护国家重点生态功能区内人口以迁出为主,但路网密度显著上升,人类干扰指数和生态空间破碎度仍然呈增加趋势;（2）2011和2019年,各生物多样性维护型生态功能区综合评估指数BDI总体上均维持在0.4以上,生境质量总体上处于中、良等级范围内;（3）从2011年到2019年,各生态功能区BDI值平均从0.582上升到了0.606,中、良等级的功能区占比从61.5%提升到了76.9%;（4）从2011年到2019年,有2个生态功能区的BDI值出现下降,占比15.4%。近十多年内,生物多样性维护型国家重点生态功能区总体上呈现持续向好的变化趋势,但人口密度、路网建设、生态空间破碎度等因素,仍然是今后一定时期内国家生物多样性保护面临的关键压力,而加大保护区面积并严格控制,是缓解压力的有效途径。     

保护才能发展、绿色就是财富 保护区管理心得之一

严格控制自然保护区范围和功能分区的调整,严格限制涉及自然保护区的开发建设活动,加强国家级自然保护区规范化建设。加大生物多样性保护优先区域的保护力度,完成8至10个优先区域生物多样性本底调查与评估。开展生物多样性监测试点以及生物多样性保护示范区、恢复示范区等建设。到2015年,90%的国家重点保护物种和典型生态系统得到保护。摘编自《国家环境保护"十二五"规划》自然保护区的首要目标就是资源保护,保护区工作者应在不影响保护的前提下,把科学研究、经济发展、宣传教育、社区共建等活动有机地结合起来,使保护区的生态、社会和经济效益都得到充分体现。为什么保护。从大概念来讲,就是为了保护国家     

基于优势种的生物多样性保护价值空间异质性研究——以长白山生态功能区为例

生物多样性保护是生态系统的主导功能之一,对生物多样性空间异质性的研究有助于准确认识区域的保护价值及重要性,但目前可借鉴的生物多样性价值空间异质性评价方法和经验偏少。以长白山生态功能区核心区为研究区域,基于生物多样性丰富区域优势物种的分布及其环境因子,通过Maxent评估生物多样性保护价值,将研究区域分为生物多样性保护高价值区、中价值区和一般价值区,并开展景观分析与评估。研究结果表明:研究区域内生物多样性保护高价值区域占总面积的42.9%、主要分布于长白山保护区内,保护区内的高价值斑块也较保护区外完整、面积大;研究区域内生物多样性高价值斑块的平均面积和最大斑块面积远高于中价值区和一般价值区,其斑块景观较完整、破碎化水平相对较低,是研究区域生物多样性保护价值和生态系统稳定性的重要基础。植被是对研究区域生物多样性影响最大的环境因子,其次是土层厚度和海拔。从生态系统完整性和过程连续性保护的需要,保护区南部缓冲区可考虑调整为核心区,保护区外还有较大面积的生物多样性高价值和中价值区域也应纳入保护区进行保护;长白山西坡是生物多样性高价值斑块最破碎的区域,应在未来的保护工作中予以特别关注。本研究表明关联优势种空间分布及环境因子是认识生物多样性价值及空间异质性的有效手段,本研究方法可为生态红线划定和国家公园设计提供参考。     

2000—2010年我国重点生态功能区生态系统变化状况

分析了2000—2010年我国水源涵养型、水土保持型、防风固沙型、生物多样性维护型重点生态功能区的生态系统结构、质量与核心服务的变化.结果表明: 近11年来,水源涵养型重点生态功能区的森林、草地面积减少,水体与湿的面积增加,森林、草地、湿地生态系统水源涵养总量增加了2.9%,该类区域需要遏制森林、草地的减少趋势.水土保持型重点生态功能区的农田面积减少,而森林、草地、水体与湿地的面积增加,土壤侵蚀总量减少了28.2%,生态系统土壤保持总量增加了38.1%.防风固沙型重点生态功能区的农田、森林面积增加,草地、水体与湿地的面积减少,单位面积土壤风蚀量下降,单位面积防风固沙服务量有所提升,该类区域多位于干旱半干旱区,需要减少农田面积,优先保护原有生态系统.生物多样性维护型重点生态功能区的草地、荒漠面积减少,其他类型的面积有所增加,人类扰动呈现微弱的上升趋势,该类区域需要减少人类干扰.重点生态功能区应该针对核心服务和保护目标,分类分区开展生态系统保护、改善及其效果的定量综合评估.     

长江上游森林生态区生物多样性保护优先区确定--基于生态区保护方法

邀请110位在长江上游地区开展生物多样性研究与保护的专家,分4个阶段进行了参与式研讨,采用生态区保护方法确定了兽类、鸟类、两栖和爬行类、昆虫、真菌和维管植物等生物类群的指示物种和保护优先区,最后确定了长江上游森林生态区内16个生物多样性保护优先区和5个连接带。16个优先区中,7个具有最高优先性,即秦岭、大巴山、金佛山-梵净山-武陵源区、岷山、邛崃山-大相岭、贡嘎山、三江并流核心区;9个具有高优先性,即伏牛山、米仓山、若尔盖高原、凉山、攀西地区、中甸-木里地区、川西北高原、金沙江上游高山峡谷区、怒江—澜沧江高山峡谷区。目前这些优先区及连接带内保护区的分布很不平衡:某些优先区和连接带内保护区面积所占比例很小甚至没有保护区分布;某些优先区人为干扰比较强烈,生境破碎化比较严重。建议通过新建自然保护区和调整已有的保护区,填补保护空缺,完善自然保护区系统;结合国家重点生态建设工程和生物多样性保护行动,保护天然林,恢复退化植被,在优先区和连接带内限制人类经济活动,以确保优先区和连接带发挥应有的生态功能。     

近20年防风固沙重点生态功能区植被动态分析

植被是影响防风固沙生态功能的关键指标,也是检验防风固沙区生态保护成效的重要依据。由2010年国务院《全国主体功能区规划》划定的防风固沙类国家重点生态功能区、国家重点生态功能区转移支付县域综合确定研究范围。基于2000-2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）的叶面积指数（LAI）产品,从生态区和像元两个尺度分析近20年防风固沙重点生态功能区植被的时空变化趋势,并进一步探索气候因子对LAI的影响,以期揭示我国北方风沙区生态系统防风固沙功能的现状,为今后生态保护提供支撑。研究结果表明,2000-2019年间,研究区LAI年平均值呈现东高西低的空间格局,随着时间推移有显著增加趋势,平均增幅为0.03 m² m^-2（10a）^-1（P<0.01）。在生态区尺度,LAI在8个生态功能区均表现出不同程度的增长,且2010-2019年间LAI的增长速率高于2000-2009年的,其中,科尔沁草原生态功能区在20年间呈现最为显著的增加趋势,区域平均增幅为0.1154 m² m^-2（10a）^-1（P<0.01）。在像元尺度,近20年LAI显著增长（P<0.05）的区域面积占整个研究区植被面积的41.6%,其中,83.7%的LAI增长区域为草地,11.2%为耕地。增长区域主要集中在研究区东部,呈片状分布,研究区西部的LAI也有一定程度的增长,增长区域呈带状分布。2010-2019年LAI增长的区域面积为7.7%,明显大于2000-2009年LAI增长的区域面积。气候因子对研究区植被的影响为：研究区东部降水的增加对当地植被生长有正向的促进作用,而温度的影响则在整个研究区都较弱。除自然因素外,人为因素（防风固沙政策实施、农业技术进步等）对防风固沙功能区植被状况的改善也至关重要。研究区LAI的显著增加表明我国北方防风固沙屏障的生态功能在近20年有一定程度的提高。     

祁连山国家公园植被时空变化及其对人类活动的响应

祁连山国家公园地处青藏、蒙新、黄土三大高原交汇地带的祁连山北麓，作为国家公园体制试点之一，是我国重要的生态功能区、水源涵养地和生物多样性保护优先区域，其生态功能不可忽视。以祁连山国家公园2000—2019年归一化植被指数(NDVI)和净初级生产力(NPP)数据为基础，结合气温、降水、土地利用、矿产开采和旅游发展数据，利用泰尔-森趋势分析(Theil-Sen趋势分析)、曼-肯德尔检验(Mann-Kendall显著性检验)、土地转移概率矩阵和多元残差分析方法，分析该区域的植被时空分布特征、变化趋势特征及其对气候变化和人类活动的响应。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园内NDVI和NPP在空间上呈现出东南高西北低，由东南向西北递减的格局。时间上呈现上升趋势，上升速率分别为0.0053/a和0.0014/a;(2)祁连山国家公园内NPP提高、降低和稳定区域分别占总面积的87.29%、0.40%和12.30%。降低区域零星分布于整个国家公园，其中在走廊南山和冷龙岭交汇处，靠近甘青两省交界边缘分布最为集中。提高区域分布广泛，尤其以国家公园东部最为明显；(3)祁连山国家公园NDVI与气...     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000-2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000-2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

三江源国家公园生态功能时空分异特征及其重要性辨识

三江源国家公园的建立有利于在该区域实行最严格的生态保护,筑牢国家生态安全屏障。为摸清三江源国家公园生态本底,基于遥感数据,地理信息系统平台及生态评估模型模拟等技术手段,分析了三江源国家公园生态系统类型,2000—2015年生态功能的时空分异特征及变化趋势,辨识其重要性,并对其变化驱动因素进行初探。结果表明:(1)三江源国家公园以草地、荒漠、水体与湿地生态系统为主,面积占比达到99.8%。(2)三江源国家公园水源涵养、土壤保持及防风固沙极重要区的占比分别为15.3%、13.7%和22.4%。(3)整体呈现东部以水源涵养、中部以土壤保持、西部以防风固沙为核心生态功能的空间格局。(4)2000—2015年,水源涵养功能量总体下降,但提升区域面积占比达84.5%,极重要区呈现下降态势;土壤保持功能量总体提升,年变化趋势为987万t/a,全区超过95%的地区均呈上升趋势;防风固沙功能由于风速减小及植被覆盖度的降低,出现下降态势,为-356万t/a。(5)气候暖湿化以及三江源生态保护工程的实施是三江源国家公园生态功能总体提升的主要原因,然而草地退化态势尚未完全遏制,局部地区植被覆盖度仍有所下降。为实现国家公园和自然资源的严格保护和永续利用,需对其进行统筹规划、科学布局,在科学把握生态系统自然规律的基础上,分区、分级对其进行生态保护和修复。     

基于GEE和BRT的1984—2019年长三角生态绿色一体化发展示范区植被覆盖度变化

长三角生态绿色一体化发展示范区是国家重大战略的区域,生态环境保护是该区域发展的优先本底。探究植被覆盖度(FVC)时空变化有利于更准确地认识生态环境质量状况,对区域绿色可持续发展具有重要意义。本研究基于Google Earth Engine(GEE)云平台,分析了一体化示范区1984—2019年植被覆盖的时空变化特征和变化趋势,并基于增强回归树(BRT)量化不同生态因子对FVC的影响。结果表明: 1984—2019年间,研究区域植被覆盖整体呈先减少后增加的趋势。研究区域植被覆盖空间分布具有阶段性和区域性的特征。植被覆盖以退化为主, 相较于1984年,2019年覆被退化和改善的区域面积占比分别为49.8%和12.8%。其中,覆被退化主要发生于吴江北部、嘉善南部和青浦东北部。人类活动完全削弱了自然因素对FVC的影响。基于研究结果,提出GEE平台是实现植被覆盖常态化监测的有效工具。     

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.     

气候变化和人类活动对祁连山国家公园植被净初级生产力的定量影响

祁连山国家公园作为西北地区重要的生态安全屏障和水源涵养地，研究其植被变化对西北地区的生态安全具有重要意义。基于2000—2019年祁连山国家公园的MOD17A3遥感数据，利用一元线性回归、偏相关分析、多元线性回归和残差分析等方法，分析了祁连山国家公园植被净初级生产力(NPP)的时空态势及其与降水、气温和人类活动的相关性，在此基础上量化气候变化和人类活动对植被NPP的影响。结果表明：(1)2000—2019年祁连山国家公园植被NPP整体呈波动上升趋势，且空间上呈东高西低的分布格局，其多年平均值为113.14 g C m^-2 a^-1,年均增长量达1.41 g C m^-2 a^-1;(2)植被NPP与降水、气温均呈正相关，其中降水对植被NPP影响更为显著；(3)人类活动区植被NPP总体呈增加趋势，与2016年相比，2019年人类活动区植被NPP增加的面积占87%,植被NPP降低的面积占13%;(4)在植被恢复区，气候变化和人类活动对植被恢复分别解释了92%和8%;在植被退化区，气候变化和人类活动对植被退化分...     

黄河流域濒危物种保护热点区与保护空缺识别

黄河流域具有重要的生物多样性保护意义,通过研究珍稀濒危物种分布热点区可为生物多样性保护提供依据。选取70种濒危维管植物和陆生脊椎动物,综合多来源的分布数据,运用物种分布模型Maxent模拟物种分布区,结合自然地理区划,计算保护价值,进行热点区分析,并结合国家级自然保护区和国家公园体制试点区的分布情况进行空缺分析。研究结果显示,黄河流域濒危物种分布主要呈现出南高北低、集中于山地的特征,热点区包括秦岭区域、太行山区域、子午岭-六盘山区域、陇中高原至松潘高原、祁连山、贺兰山和沿黄湿地等。在区分自然地理区后,现有的国家级自然保护区和国家公园体制试点区覆盖了热点区面积的13.89%,保护空缺主要出现于子午岭南部、六盘山南部、松潘高原南部和拉脊山等。建议在推进黄河流域生态保护和高质量发展中将濒危物种热点区考虑在内,对黄河流域自然保护地体系进行优化,并针对黄河流域的三个自然地理分区提出了相应的保护建议。此外,研究发现,在进行热点区分析时,考虑自然地理区域划分,并综合多类群叠加和单一生物类群的分析结果进行统筹考虑,可能会更好满足生物多样性就地保护需求。     

基于土地利用及植被覆盖变化的黄河源区生境质量时空变化特征

位于青藏高原腹地的黄河源地区生态环境脆弱,面临生物多样性锐减、生态系统退化等问题,黄河源区生态系统保护及其高质量发展已成为国家的重点战略之一。土地利用与植被覆盖是影响生境质量的重要因素,定量化土地利用方式、强度及格局和植被覆盖格局对生态质量影响的研究越来越受到关注,但其对黄河源区生态质量的耦合效应尚不明确。基于2000年和2015年黄河源区土地利用类型及生长季归一化植被指数（NDVI）,采用InVEST模型探究了不同时期黄河源区生境质量时空变化,并采用地理加权回归（GWR）模型揭示了生境质量对土地利用和植被覆盖变化的空间响应特征。结果表明,2000年与2015年土地利用类型变化主要为未利用土地向草地的转移。植被覆盖变化方面,源区生长季NDVI整体上升。从生境质量的空间分布来看,黄河源区生境质量总体呈现南高北低的空间格局,高值分布在南部及中部地区,低值分布在北部布青山、东北部高海拔区及黄河乡的黄河沿岸。相较于2000年,2015年黄河源区生境质量平均提高11.47%。草地面积和NDVI与生境质量均呈显著正相关关系,其中NDVI是提高黄河源区生境质量的重要驱动因子。研究结果突出了NDVI对提高黄河源区生境质量的主导作用,可为未来源区生态保护提供借鉴。     

Spatio-temporal analysis of vegetation variation in the Yellow River Basin

To understand the variation and patterns of vegetation coverage in the Yellow River Basin, as well as to promote regional ecological protection and maintain ecological construction achievements, MOD13Q1 data at a resolution of 250 m were used to calculate the annual average normalised difference vegetation index (NDVI) in a time series from 2000 to 2010. Using a variation coefficient, a Theil–Sen Median trend analysis, the Mann–Kendall test, and the Hurst index method, this study investigated the temporal and spatial variations of vegetation coverage characteristics of the Yellow River Basin. The results showed that (1) the vegetation coverage of the Yellow River appeared to have an overall trend of high in the southeast and west and low in the northwest; (2) the averaged NDVI of the whole basin fluctuated in a range of 0.3 to 0.4 from 2000 to 2010 (from 2000 to 2004 there were larger variations and these have been growing rapidly since 2005); (3) the NDVI was stable, 73.4% of the vegetation-coverage area fluctuated with a low-to-medium amplitude, while 27.6% of the area varied by a large amplitude; (4) the regions with improved vegetation coverage (62.9%) were far greater than the degraded regions (27.7%), while the sustained invariant area accounted for 9.4% of the total vegetation coverage regions; and (5) 86% of the vegetation-covered area was positively sustainable. The areas with sustainable improvement accounted for 53.7% of the total vegetation coverage area; the invariant area accounted for 7.8%. The area with sustainable degradation was 24.5%; the future variation in trends of the residual (14%) could not be determined. Therefore, continuous attention must be given to the variation in trends of vegetation in the sustainably degraded and underdetermined regions.