2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。     

2000—2012年京津风沙源治理区植被覆盖时空演变特征

植被是陆地生态系统的主体,分析长时期植被覆盖变化,有助于揭示陆地生态环境的演变规律。研究以京津风沙源重点治理区的MODIS02B产品为数据源,通过数据处理获得2000—2012年的NDVI(Normalized difference vegetation index)时序数据集,采用线性趋势分析、标准差、Hurst指数和相关系数等方法,分析京津风沙源重点治理区植被覆盖的时空变化特征及影响因子。结果显示:(1)近13年来,治理区植被覆盖总体呈上升趋势(R2=0.70),2012年NDVI值达最大值0.324,比2000年增加了135.62%。但增加速率和幅度各异:北部干旱区(Bbghq)增加速度最快,浑善达克区(Hsdkq)次之,农牧交错区(Nmjcq)植被变化相对稳定。(2)工程区地表植被覆盖改善区域的面积明显大于退化区域,其中得到改善且通过显著性检验(P=0.10)的区域约占总面积的94.31%;Hurst指数分析表明,工程区植被变化整体呈中强持续性特征,面积合计约占64.48%;综合分析表明,工程区植被变化以良性发展为主,特别是强持续性的退化区和弱持续性的改善区值得关注,二者合计占35.27%。(3)人类活动是京津风沙地区植被覆盖上升的重要驱动因素;自然因素中,降水是控制工程区植被生长的主要因子,温度的影响相对较弱。     

三江源国家公园植被时空变化及其影响因子

三江源国家公园对于区域生态环境和物种栖息地的保护具有重要意义。基于2000—2018年的GLASS植被覆盖度产品,使用线性回归和Hurst指数分析园区植被覆盖度的时空变化,并利用皮尔逊相关系数、残差分析法探究气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明:三江源国家公园植被覆盖度较低,其均值为0.24; 2000—2018年间,园区植被覆盖度呈轻微增加趋势;园区植被变化以增长为主,且其变化大都呈正向持续性;趋势变化与Hurst指数叠加分析发现,园区植被变化类型以持续性增长为主,占园区植被区总面积的61.33%;其他依次为持续性退化、未来变化不确定类型;降雨对园区植被变化影响最大,其次为温度,人类活动对植被变化的影响最小。近年来,园区的温度和降雨都呈增加态势,改善了区域植被的水热条件,促进植被生长。     

基于地理探测器的河南省植被NDVI时空变化及驱动力分析

植被作为陆地生态系统的主体,能够有效反映全球或区域尺度下的生态环境变化状况。分析植被覆盖时空动态变化特征及驱动力因素,对区域生态系统可持续发展具有重要意义。本文利用归一化植被指数(NDVI)作为指标,研究2000—2019年河南省植被时空动态变化特征,基于地理探测器模型分析河南省植被的空间异质性及其驱动力,并通过Hurst指数分析植被的未来趋势。结果表明：2000—2019年河南省NDVI整体呈现波动上升趋势,增长速度为0.016 10 a^-1,其中2009—2019年增长速度减缓并出现减小趋势;土壤类型、土地利用类型、GDP和人口密度4类因子对NDVI空间分布的影响程度最大;单一因子影响力均低于任两个因子的交互解释力,其中,自然和人为因子的交互作用对NDVI空间分布有明显的影响;由Hurst指数分析发现,河南省未来NDVI变化呈现反可持续性特征,Hurst指数<0.5区域占整个研究区域的植被覆盖度百分比为58.3%,整个研究区未来主要呈现下降趋势。     

2000—2018年辽河流域植被NDVI变化及其与温度、降水的响应关系

在全球气候变暖的背景下, 研究流域植被覆盖度的时空变化及对气候变化的响应对辽河流域的生态环境建设具有重要参考价值。基于2000—2018年研究区分辨率为250 m×250 m的MODIS-NDVI遥感数据、同期流域温度和降水量数据, 借助MVC最大合成、变异系数、趋势分析、Hurst指数、偏相关分析等方法, 得出辽河流域近19年植被覆盖空间分布、变化特征、演变趋势以及气象要素对NDVI变化的响应关系。结果表明: (1)在时间上, 辽河流域19年来NDVI月平均波峰值集中在6—8月份, 7月份达到最大。在年际变化方面, 辽河流域植被覆盖呈缓慢增长的趋势。(2)在空间上, 辽河流域植被覆盖度整体较好, 空间分布由东向西递减, 低植被覆盖区域(<0.3)约占流域总面积的37.78%, 高植被覆盖区域(>0.4)约占流域总面积的14.93%。(3)植被覆盖变异方面, 研究区整体呈低和较低波动的变化状态, 共占90.60%。东西区域的波动差异较为明显。(4)在变化趋势上, 约46.50% 的地区植被覆盖得到了改善, 约36.99% 的区域植被覆盖基本没有发生变化。(5)温度、降水对辽河流域植被生长整体表现为促进作用。近19年来辽河流域植被覆盖整体在不断改善。     

内蒙古草原区植被覆盖度时空演变及其驱动力

内蒙古草原具有丰富的自然植被和矿产资源。本研究基于Landsat5/7/8 NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度,通过Sen+MK和Hurst指数对内蒙古草原区植被覆盖度的稳定性、空间分布和未来演变趋势进行研究,并使用最优参数地理探测器分析植被覆盖度空间分异的驱动因素。结果表明：从植被覆盖特征来看,2006—2020年内蒙古草原区植被覆盖度呈增长趋势,整体呈现东高西低的空间格局,以高波动为主,植被具有轻微或明显改善特征的区域(64.8%)远多于轻微或严重退化特征的区域(23.2%)。与过去15年相比,未来植被退化区域的面积占比预计将增加至36.6%,中部草原区的锡林郭勒盟和乌兰察布中部、东部草原区呼伦贝尔的西部和鄂尔多斯市的西部以及西部草原区乌海都有退化风险,应重点关注。从驱动因素来看,降水是内蒙古草原区空间分异性的主导因素,其与土壤类型、土地利用和气温3个因子的协同作用最显著。     

喀斯特关键带植被时空变化及其驱动因素

中国南方喀斯特地区广泛面临着生态问题,植被的保护与恢复倍受关注,对这一区域植被覆盖的进行监测和预测是非常必要的。以MODIS-NDVI为数据源,分析2000—2016年间,研究区不同地质背景,多种土地覆被类型的NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)从2000—2016年间,研究区植被覆盖整体呈增长趋势;其中喀斯特区域增长情况略优于非喀斯特区域。植被覆盖在空间上呈现东高西低;其中林地的NDVI值最高,耕地次之,依次草地,居民用地,水域,未利用地最低;在林地和耕地中,非喀斯特区域的NDVI值比喀斯特高,其余的土地覆被类型中都比喀斯特区域低。(2)研究区植被覆盖改善的地区占60.19%,退化地区占17.06%;草地,耕地区改善明显,退化主要在水域和建设用地; Hurst指数显示在研究区持续性改善的NDVI大于持续性退化;相比非喀斯特区域,喀斯特区域改善及持续性改善情况更佳。(3)整体而言,海拔对NDVI的空间分布影响力最大,温度次之,依次为降雨,夜间灯光指数;相比而言,非喀斯特区域NDVI空间分布更易受地形因子影响;喀斯特区域NDVI空间分布更易受气候差异及人类活动影响。(4)研究区分别有49%,45%,61%的NDVI与气温,降雨,日照的相关系数通过a=0.05的显著性检验;相比非喀斯特而言,喀斯特区域植被生长更易受气候变化的影响。     

2000—2020年黄河流域植被生态质量变化及其对极端气候的响应

黄河流域处于我国生态保护和建设的重要战略地位,但流域生态环境脆弱,特别是在人类活动和气候变化等因素影响下,流域生态特征逐步发生变化,生态安全面临重大挑战。为了掌握极端气候变化对黄河流域植被生态特征影响,以植被生态质量指数(EQI)为评价指标,利用2000—2020年黄河流域气象数据和遥感数据,采用线性趋势分析、Hurst指数和相关分析等统计方法,分析了黄河流域植被生态质量的时空变化特征,探讨了气候变化背景下极端气温指标和极端降水指标与植被EQI变化关系。结果表明：(1)2000—2020年,黄河流域季尺度和年尺度植被生态质量指数均呈波动增加趋势(P<0.05),其中夏季增加趋势最大,平均每10年生态质量指数增加6.7;(2)2000年以来黄河流域有97.7%的地区植被生态质量指数呈上升趋势,其中趋势率>5/10a的面积占比为37.4%,且流域Hurst指数达到0.8,表明流域植被生态质量指数具有强持续性,未来大部分流域植被将持续改善。(3)流域植被生态质量指数与极端气温类指数以负相关为主,相关系数多介于-0.3—0.3之间,其中霜冻日数(FD0)和夏日日数(SU25)与植被...     

恢复力视角下生态型城市植被恢复空间分异及其影响因素——以陕南商洛市为例

植被恢复是建设生态型城市的重要途径,通过明晰植被恢复空间分异与潜在的植被恢复力,有助于指导可持续性生态城市的建设。以商洛市为例,基于MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,利用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst模型研究2000—2013年商洛市植被恢复趋势及未来持续能力,并采用地理加权回归模型(GWR)分析市域尺度内植被恢复空间分布的影响因素。结果表明:(1)2000—2013年商洛市的植被恢复效果明显,植被覆盖增大的区域占总面积的82.5%,减小的区域占总面积的9.4%;(2)2000—2013年,受城镇的距离及土地集约程度等人文因素的影响,西北部植被恢复略好于东南部。(3)Hurst指数显示,商洛市未来植被恢复的持续性不强。48.0%的区域未来植被覆盖可能会呈现由改善变退化的现象,而持续增大的区域仅占36.7%,植被恢复力仍有待加强。(4)市域尺度上,植被恢复趋势空间差异形成的自然因素包括高程、坡度、坡向、与水体的距离,而人文因素则由距离城镇的距离和土地利用集约度所主导。地理加权回归显示各区县植被恢复趋势的空间影响因素及其强度并不一致,充分说明人地关系变化对植被恢复作用机理的复杂性。     

中国西北干旱区蒸散发时空动态特征

利用MODIS ET数据集中2000—2014年的地表实际蒸散发量产品,运用变异系数、Theil-Sen median趋势分析与MannKendall检验和Hurst指数法,研究了中国西北干旱区蒸散发的空间格局、不同维度的空间异质性和时间变化特征及未来趋势预测。结果表明:(1)2000—2014年全区蒸散发量总体较小,蒸散发量小于200 mm的区域占总面积的38.329%。在空间上ET自山区向两侧平原减少,不同土地覆盖的ET大小为:林地农用地草地稀疏植被。受降水和土地覆盖的综合影响,ET的高值区(400 mm)主要在降水丰富的山区林地和草地,而低值区(200 mm)主要在降水较少的平原稀疏植被区和草地。(2)近15年全区蒸散发变异程度不明显,以相对较低的波动变化为主。各亚区内波动较低区域的比例为:北疆天山祁连山内蒙西部河西走廊南疆。(3)15年间全区年均蒸散发量呈波动变化,总体有微弱的减小趋势,变化率为-0.9348 mm/a。基于像元尺度的分析也表明全区ET以减小的变化趋势为主,但各亚区的减小程度各异:天山内蒙西部河西走廊北疆祁连山,仅南疆有增加趋势。(4)全区ET的Hurst指数均值为0.689,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为80.033%,未来全区蒸散发的变化趋势以持续性减小为主。其中22.003%区域的变化趋势无法确定。未来各亚区ET的减少趋势为:内蒙西部天山河西走廊北疆祁连山南疆。     

黑河中上游典型地区草地植被变化及其生态功能损失分析--以山丹县为例

以黑河流域山丹县1986年和2000年TM影像资料为主要数据源,运用遥感信息解译与地理信息系统技术,分析了研究区10多年来草地植被覆盖的时空变化。并参照Costanza等的生态系统服务功能的单位价值和谢高地等人的中国自然草地生态系统服务价值,初步估算退化型草地植被覆盖变化的生态损失价值,对草地植被覆盖变化给研究区生态系统宏观经济所造成的影响进行了分析研究。结果表明:在1986～2000年间,该区域草地植被覆盖总的变化趋势是草地、林地向其它类型转化,即草地植被覆盖总量在逐年减少。高、中、低覆盖度各类草地,分别减少达35％、9．9％和13．8％。草地植被覆盖类型也呈减少趋势,其中高覆盖度草地减幅最大,其次是低覆盖度草地和中覆盖度草地。草地植被利用过度或退化较为严重,生态环境将趋于恶化。由此导致草地生态系统宏观经济价值损失约9 466．8×104CNY／(km2·a)。     

陕西省植被覆盖度变化特征及其成因

基于像元分解模型,利用2000—2009年MODIS NDVI数据(250m分辨率)定量分析了陕西省植被覆盖度的时空变化特征及其成因.结果表明:2000—2009年,陕西省植被覆盖度在波动中呈极显著增加趋势(P0.001),变化率为35.0%,植被覆盖度由2000年的56.9%增至2009年的68.9%,其中,陕北地区植被覆盖度的增幅尤为显著,榆林市、延安市植被覆盖度分别增加了21.6%和22.0%.研究期间,陕西植被覆盖整体改善、局地退化,改善极显著(P0.01)、显著(P0.05)的面积比例分别为37.8和11.9%,变化趋势不明显的面积占46.1%,退化的面积仅占4.2%;植被覆盖度变化率200%、100%～200%、10%～100%、-10%～10%和-10%的面积分别占研究区总国土面积的12.2%、13.3%、38.8%、29.3%和6.4%.2000—2009年,陕西省植被覆盖结构转好,高覆盖植被所占的面积呈极显著上升趋势(P0.001),增幅为10.0%;中覆盖植被所占的面积呈显著上升趋势(P0.05),增幅为8.4%;低覆盖植被所占的面积呈极显著下降趋势(P0.001),降幅为18.4%.陕西省植被覆盖度的增加是人类活动和自然因素共同作用的结果,封山育林、退耕还林等一系列生态建设工程的实施是陕北地区植被覆盖度增加的主要原因.     

2000-2010年陕西北部不同类型草地面积及其覆盖度变化

利用生态系统分类及生态参量数据产品,运用植被覆盖度年际变异系数、趋势斜率和退化指数等草地覆盖度变化状况评价指标,对陕西北部重大生态建设工程实施关键年份（2000-2010年）内各类型草地植被覆盖度的演替状况进行研究。结果显示：（1）延安市和榆林市的黄土沟壑区草地生态系统面积明显增加,年均植被覆盖度由2000年的27.94%增长到2010年的40.50%,草地覆盖度整体由低覆盖向中覆盖等级转变,其中温带草原和温性草丛覆盖度呈明显上升趋势。（2）陕西北部大部分草地覆盖度波动变化明显,延河以北温带草原稳定性低,延河以南温性草丛稳定性较高、波动变化较小;93.98%的草地区域覆盖度呈上升趋势,其中极显著上升区域主要分布在黄土沟壑区;3.23%的降低区域集中于榆林市西北部的温带荒漠草原分布区。（3）11年间,陕西北部退化草地得到改善恢复的面积由2000-2005年期间的9594.44 km²增加到2005-2010年期间的26 544.39 km²,远大于退化区域,草地极重度退化程度得到扭转。本研究表明陕西北部不同类型草地覆盖度均不同程度得到了缓解和改善。     

1982-2018年中国植被覆盖变化非线性趋势及其格局分析

探究植被覆盖变化是评估陆地生态系统环境变化的重要手段,但现有研究多采用线性趋势来表达植被覆盖的变化情况而忽略了趋势的非线性。本文使用GLASS FVC数据,利用BFAST方法和格局分析,探讨了1982-2018年我国植被覆盖变化的非线性趋势及其分布格局。结果表明：（1）与线性趋势方法的对比发现,BFAST的检测结果揭示了四川盆地、黄土高原等地的植被覆盖显著增加趋势其实存在中断,青海和东北等地植被覆盖经历了由退化到改善的过程而并非简单的线性增加,而青藏高原中东部等地则由原先的改善趋势变为了退化趋势。（2）将非线性趋势结果进行分类,其中单调型增加类型占比最多,达到33.58%,主要分布在内蒙古、陕西及河南等地;单调型减少占比1.82%,主要分布在东南沿海地区;中断型增加占比22.91%,主要分布在四川盆地东部和华北地区;中断型减少占比2.68%,主要分布在青藏高原东南部;由增到减占比4.20%,主要分布在青海等地;由减到增占比14.62%,主要分布在吉林等地。大范围的植被覆盖增加趋势充分反映了我国过去几十年植被的改善,但同时存在的减少趋势表明潜在的植被退化风险仍不可忽视。（3）不同趋势类型发生改变的时间有所差异,总体上1988-1999年间发生的改变较少,而2000-2011年间发生的改变较多,我国21世纪以来实施的大规模生态保护和恢复工程对植被的改善过程有重要影响。（4）分布格局上,植被覆盖改善趋势类型（单调型增加,中断型增加,由减到增）呈现大聚集,小分散的特点,具有复杂的形状;退化趋势类型（单调型减少,中断型减少,由增到减）的面积均较小,分布也相对离散。全国尺度上趋势空间格局呈现一定规律但分布的异质性较大,区域尺度上植被覆盖经受的干扰显著,变化过程实际也是较为复杂的。本研究表明,使用非线性趋势方法和格局分析,可以更准确地评估植被覆盖的时空变化,从而为生态环境相关工作的开展提供科学的参考。     

近20年辽宁省植被动态特征及其对气候变化的响应

区域归一化植被指数(NDVI)变化特征对环境容量和生态发展方向有重要指示作用。基于SPOT/VEGETATION NDVI数据和ESA CCI-LC植被分类数据，利用Theil-Sen+Mann-Kendall、变异系数、Hurst指数和相关性分析方法，对辽宁省2000—2019年不同植被类型归一化植被指数时空变化特征和气候因子之间的响应关系进行分析。结果表明：(1)NDVI均值呈现从乔木到草原逐渐降低的趋势，不同植被类型在生长季具有不同的生长习性；(2)各植被类型都呈增加趋势，结合Hurst指数和Sen趋势，辽宁省36.26%的植被将趋于改善，约有61.51%的植被将趋于退化；(3)变异系数结果表明：所有植被类型中以乔木植被最为稳定，草原型植被最不稳定。(4)辽宁省各植被类型NDVI与降水显著正相关，与气温相关性相对较低。结果可为辽宁省生态评价和碳循环研究提供植被覆盖动态参考。     

中国重要生态系统保护和修复工程区域植被覆盖时空变化研究

植被覆盖变化是气候变化和生态环境变化的双重指示器，如何量化全国尺度植被变化、评估生态修复成效，成为当前陆地表层生态系统研究领域共同的科学问题。利用2000—2020年的植被覆盖度(FVC)数据，采用增幅变化分析、Theil-Sen Median趋势分析、稳定性分析方法，对中国六大重要生态系统保护和修复工程区域的自然植被覆盖度本底和时空变化特征进行了研究，并对不同区域植被覆盖度变化与气温、降水的相关性进行了分析，以期掌握我国生态系统保护和修复“家底”。结果表明：(1)2020年，六大区域平均植被覆盖度为27.66%,2000—2020年，黄河重点生态区、北方防沙带和青藏高原生态屏障区增幅分别为54.4%、34.6%和21.8%,是全国范围平均植被覆盖度增幅的1.04—2.59倍；长江重点生态区、东北森林带和南方丘陵山地带增幅分别为18.0%、13.7%和12.9%,均低于全国增幅，我国西北方较南方改善更明显。(2)2000—2020年，六大区域植被覆盖度变化总体呈增加趋势。黄河重点生态区、东北森林带、南方丘陵山地带和长江重点生态区增加区域面积占比均超过60%,北方防沙带和青藏高原生态屏障...     

青藏高原草地退化特征及其与气候因子的关系

了解草地退化的分布、特征、变化趋势及持续性,揭示草地退化机理,可为有效管理和保护草地提供重要的科学依据。本研究选择草地覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,建立了草地退化遥感监测和评价指标体系,对青藏高原草地退化现状(2016—2020年)进行了评价,利用线性回归和Hurst指数分析了长时间序列尺度上(1982—2020年)草地覆盖度变化的趋势及持续性,并且基于草地覆盖度与气候因子的偏相关分析,研究了气候因子对草地退化的影响。结果表明: 2016—2020年,平均草地退化面积达24.3%,主要表现为轻度退化和中度退化,主要分布在低海拔和高植被覆盖地区。1982—2020年,草地覆盖度在青藏高原北部、西部和西南部地区呈增加趋势,在东部和中部地区呈减少趋势。98.1%的地区草地覆盖度的Hurst指数小于0.5,草地覆盖度变化表现出反持续性。草地覆盖度与降水量的偏相关系数(0.096)整体高于其与温度的偏相关系数(-0.033),温度占主导地位的面积占比为16.0%,主要分布在青藏高原的中部和东南部,降水量占主导地位的面积占比为12.2%,主要分布在青藏高原东北部和西部。     

红河流域“通道-阻隔”作用下2000-2014年植被EVI变化趋势与驱动力

红河流域地表生态、水热分布格局等受到"通道-阻隔"作用的显著影响,以MODIS EVI数据作为植被定量研究指标,结合全国1：100万植被类型图、红河流域内部以及周边气象数据和研究区的DEM数据,利用趋势分析和相关性分析法,探讨在"通道-阻隔"作用的影响下流域内2000-2014年植被EVI时空变化趋势及其驱动力,重点研究了植被EVI变化对气候因子的响应规律。结果表明：（1）2000-2014年间,红河流域生长季植被EVI整体上以-0.15%/a的年际变化率呈波动减少趋势,空间异质性明显。EVI呈减少趋势区域主要集中在绿春县中部和金平县西南部;EVI呈增加趋势区域集中分布在墨江县、文山县,麻栗坡中部、广南-富宁南部区域、红河-元江一带以及藤条江西南部地区。（2）通过对生长季EVI指数与四个不同时间序列的月平均气温和月累积降水量的相关分析可知,生长季EVI指数与同期气温相关性较好;与降水量呈现明显的滞后性,滞后时间约为1个月。（3）相关分析表明,整体上红河流域生长季植被EVI与气温呈负相关关系,与降水呈正相关关系。在0.05显著性检验水平下,红河流域生长季植被EVI变化受气候影响的区域占3.11%,气温以负向驱动型为主,面积约占1.26%,降水以正向驱动型为主,面积约占0.46%,气温降水联合驱动以弱驱动为主,面积约占1.39%;大部分地区表现为受非气候因子驱动。     

黄土高原泾河流域长时间序列的归一化植被指数动态变化及其驱动因素分析

泾河流域土地开发历史悠久, 是黄土高原水土流失的典型区域。研究气候变化和人类活动影响下泾河流域的植被覆盖变化及其原因, 对黄土高原的植被恢复、水土保持和景观管理等都具有重要意义。该研究应用GIMMS归一化植被指数NDVI、土地覆盖分类数据和气候数据, 采用趋势分析和相关分析方法, 研究了泾河流域1982-2005年植被覆盖变化趋势及其驱动因素。研究表明: 泾河流域24年间79.64%的区域NDVI无显著变化趋势, NDVI趋势显著增加的区域占16.33%, 主要集中在流域中部和南部, NDVI趋势显著减小的区域占4.03%, 主要集中在流域北部。流域所有气象站点的降水量均无显著变化趋势, 气温均呈显著升高趋势。分析发现气候变化不能很好地解释NDVI趋势的空间分异, 人为因素更为重要。从土地利用分析结果来看, NDVI不同趋势下各土地利用类型比例无明显变化, 但NDVI显著增加区以耕地为主, 显著减小区以草地为主, 由此推断NDVI的显著增加趋势主要由耕地NDVI增加引起, 显著减小趋势可能与林地减少和草地退化有关。通过分析不同分区的土地利用数据和社会经济资料, 着重探讨了造成植被覆盖显著变化趋势的人为因素。     

基于MODIS-EVI的西南地区植被覆盖时空变化及驱动因素研究

基于MODIS-EVI和气象数据,利用最大值合成法、像元二分模型、趋势分析和相关分析等方法,探讨了西南地区2001-2015年植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应,并分析了温度和降水对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：（1）2001-2015年,西南地区植被EVI以0.1%/a的变化率呈波动增加趋势,但空间异质性显著,呈现出从东南向西北逐渐递减的趋势;（2）西南地区以高和极高植被覆盖度为主,极低植被覆盖度区域约占研究区总面积的8.6%,植被覆盖度增加的区域集中分布在广西省北海-钦州、贵州省邵通-毕节-遵义、四川省广元-广安以及西藏那曲等地区,植被覆盖度呈减少趋势区域主要集中在西藏拉萨-阿里地区和四川成都-阿坝州-甘孜州等地区;（3）植被EVI与同期温度和降水相关性较好,均以正相关为主。在0.05显著水平下,受降水驱动的区域呈斑块状分布在西藏自治区和青海省交界处,以及云南和广西部分地区,约占研究区总面积的3.4%;受温度驱动的区域零星分布在各省、自治区,约占研究区总面积的1.6%;受温度和降水共同驱动的区域约占研究区总面积的7.2%,主要分布在西藏自治区的阿里地区北部,青海省的三江源地区以及四川和贵州两省交界处的小部分地区;西南地区大部分区域的植被EVI指数变化表现为非气候因素驱动。