基于MODIS序列的北京市土地利用变化对净初级生产力的影响

了解土地利用变化对区域净初级生产力(NPP)的影响,对于综合理解区域植被的固碳能力及其与土地利用变化的关系,以及维持区域生态安全均具有重要意义。以北京市为例,基于2000—2012年MODIS NPP遥感影像和土地利用类型数据,利用同期Landsat TM影像(分辨率30 m)对MODIS NPP数据进行降尺度计算的基础上,分析北京市区域NPP的时空分布特征,探讨土地利用变化对植被固碳能力的影响。结果表明:研究期内Landsat NDVI与NPP数据的线性关系显著(R~2为0.22—0.68,P0.01),基于该线性关系可实现对MODIS NPP的降尺度重计算。土地利用面积分配和景观格局的变化均显著影响NPP。13年间,北京市林地和草地面积增加而耕地面积迅速减少,NPP总量由123万t C增长至190万t C,其中66%的NPP由林地贡献,其次为耕地(26%),草地最低(8%)。2000—2006年,面积变化促进了NPP的增加,贡献率为34%;而2006—2012年,面积变化则抑制区域NPP的增加,贡献率降低至27%。同时,研究区域内斑块聚集度的降低,斑块密度及丰富度的增加均有利于其NPP的增加。提高研究区植被固碳能力,需要在维持区域当前植被数量和质量的基础上,增加区域景观的异质性和多样性。     

近17年陕西榆林植被指数的时空变化及影响因素

植被指数是研究区域植被变化的重要手段。基于MODIS/Terra NDVI遥感影像数据,对陕西榆林市2000—2016年8月份NDVI进行像元尺度的时空变化及影响因素分析。结果表明,榆林有96.44%的区域植被指数是增加的,增加值在0—0.02/a区域面积占榆林的93.63%,呈显著增加趋势的面积占榆林的80.72%。复直线回归分析显示,气象因素对植被生长、演化起到了促进作用,人类活动使得植被指数等级变得更加均匀。人类活动抑制植被生长演化的区域占榆林总面积的45.04%,主要分布在榆林市最北部的府谷县、榆林市南部及西部的大部分区域;人类活动促使植被指数增加的区域占榆林总面积的54.96%,说明有一半以上的区域,人类活动对植被生长起到了促进作用,这些地区的封山育林、退耕还林、退牧还草等措施的实施效果较好。     

内蒙古不同类型草原光合植被覆盖度对降水变化的响应

植被是影响土壤侵蚀过程的重要因素。论文基于MODIS遥感数据和同期降水数据,用相关和回归分析方法从不同时间尺度揭示了内蒙古草甸草原、典型草原和荒漠草原2002—2016年光合植被覆盖度(Fractional Photosynthetic Vegetation,f_(PV))的变化规律及其对降水变化的响应。结果表明:(1)2002—2016年间多年平均f_(PV)草甸草原为46.5%,典型草原和荒漠草原分别为36.3%和22.4%;草甸草原f_(PV)随时间变化呈不显著增长趋势(线性变化斜率为0.29%/a),典型草原和荒漠草原f_(PV)呈不显著下降趋势(线性变化斜率分别为-0.04%/a和-0.21%/a);相应时期年降水量随时间变化都呈现不显著波动上升趋势。(2)内蒙古草原的月植被覆盖度对月降水量存在明显的1—2个月滞后效应和显著的累积效应,且表现出草原类型越干旱,滞后效应越明显的特征;相比草甸草原和典型草原,荒漠草原植被对降水量变化更加敏感。(3)内蒙古3类草原年平均植被覆盖度对降水量的响应,均表现出年、季、月尺度上分别受当年降水量、生长季降水量以及6、7、8月份降水量的显著影响的特征;3类草原年植被覆盖度与生长季降水线性拟合结果都较好,内蒙古3种草原类型的年植被覆盖度与降水量具有的强相关性,可为区域土壤侵蚀动态评价提供科学依据。     

青藏高原植被绿度变化及其对干湿变化的响应

青藏高原是全球气候变化的敏感区,特殊的自然环境孕育了极端脆弱的植被及其生态系统,已成为研究植被对气候变化响应的一个理想区域。植被易受气候变化的影响且响应可能因季节和植被类型而异。该研究将标准化降水蒸散指数(SPEI)和MODIS归一化植被指数(NDVI)分别作为干湿度和植被绿度指标,采用Sen’s斜率估计、BFAST模型和相关分析,分析了2000–2018年青藏高原植被绿度变化的时空格局特征,并探讨了植被绿度对干湿变化的响应。结果表明:2000–2018年青藏高原植被绿度呈上升趋势,但变化速率空间差异显著。大部分高原地区植被绿度于2012–2015年间存在突变,突变后普遍呈上升趋势,以藏北地区最为突出。青藏高原植被生长季NDVI与不同时间尺度SPEI整体呈正相关关系,且在生长季的中后期相关性逐渐增强。青藏高原植被对SPEI的响应表现出一定的年内周期性,草本植被(草甸和草原)区尤为显著。相对于森林和灌丛植被,草本植被对SPEI响应更为敏感,且在生长季的不同阶段对不同时间尺度的SPEI的响应存在明显差异。     

近30年新疆植被生长异常值时空变化及驱动因子

作为陆地生态系统的主体,植被的时空变化深刻地影响着景观格局和生态功能,深入理解植被动态及其对气候变化的响应,对于提高对生态过程的认识、加强生态管理具有重要意义。在一致性检验的基础上,利用中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging Spectroradiometer,MODIS)的归一化植被指数(normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集将新疆地区全球检测与模型研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies,GIMMS)开发的NDVI数据集的时间序列拓展到2012年,探讨了生长季和各季节植被绿度、气候异常值的动态变化,分析了植被对气候变化的响应。研究结果显示,区域尺度和像元尺度GIMMS与MODIS NDVI之间的一致性较强。1982—2012年,研究区域生长季和各季节植被绿度呈显著增加趋势,但生长季存在明显阶段性:1998年前后分别呈显著增加和显著减少,夏季与秋季与生长季类似,而春季则不存在变化趋势的逆转。NDVI呈正异常值的面积比例与区域尺度NDVI的变化趋势一致;极端异常值、较大异常值多呈明显减少趋势,而一般异常值多呈增加趋势,NDVI的变化倾向于逐渐平稳。区域变暖趋势显著,降水量略有增加,潜在蒸散发显著提高,而湿润指数变化不明显。气温、潜在蒸散发主要在春季、秋季促进植被生长,而夏季降水量、湿润指数对植被生长的调节作用更为突出。     

2001—2020年秦巴山区植被生产力对干旱的响应

为定量评估干旱对秦巴山区植被生产力的影响,本研究利用MODIS GPP数据和标准化降水蒸散指数(SPEI),分析了2001—2020年秦巴山区总初级生产力(GPP)和干旱时空变化特征,识别了不同植被类型GPP负异常事件的波动趋势,量化了GPP的干旱脆弱性和干旱风险。结果表明: 2001—2020年间,秦巴山区98.0%的区域年GPP呈增加趋势。除湿地外,其余植被类型GPP均呈极显著增长。秦巴山区23.8%的区域SPEI呈减小趋势。GPP负异常事件数无显著变化,但GPP异常波动程度逐渐加剧,并以耕地最明显。2011年后,所有地类GPP负异常与干旱并发事件比例均下降,但干旱在GPP负异常事件中的时空范围呈扩大趋势。与2001—2010年相比,2011年后GPP干旱脆弱性和干旱风险为正值的区域占比分别增长104.1%和6.7%,即干旱导致GPP下降的面积有所扩大。所有地类中,干旱导致湿地GPP下降的程度最大。研究结果揭示出2001—2020年干旱使秦巴山区GPP波动加剧,极端值出现频率增大,进而导致多数植被类型GPP出现不同程度的下降。     

青藏高原沼泽湿地植被NDVI时空变化及其对气候变化的响应

基于2000—2017年逐旬MODIS NDVI数据和逐月气温、降水数据,分析了青藏高原不同类型沼泽湿地植被生长季NDVI时空变化特征及其对气候变化的响应。研究结果表明：青藏高原沼泽植被生长季多年平均NDVI自西北向东南逐渐增加;沼泽植被生长季平均NDVI在2000—2017年总体呈现显著上升趋势 (0.010/10a) ,生长季NDVI呈上升趋势的面积占整个研究区面积的78.25%。青藏高原沼泽植被生长季NDVI与降水量总体上呈现弱的相关性,表明降水并不是影响该地区沼泽植被生长的主要因素。青藏高原沼泽植被生长主要受气温影响,气温升高能明显促进沼泽植被的生长。此外,首次发现白天和夜晚温度升高对青藏高原沼泽植被生长具有不对称性影响,其中夜晚增温对沼泽植被生长的促进效果更加显著。在全球白天和夜晚不对称增温的背景下,白天和夜晚温度对青藏高原沼泽植被的不对称影响应当引起重视,尤其是在利用模型模拟未来气候变化对该地区沼泽植被影响时。     

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。     

祁连山不同植被类型的物候变化及其对气候的响应

基于1982—2006年GIMMS NDVI和2000—2014年MODIS NDVI遥感数据,利用double logistic拟合方法提取了1982—2014年祁连山区不同植被的生长季始期、生长季末期和生长季长度3个重要的物候参数,分析了不同植被物候期的时间变化趋势、空间分异特征及对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山区不同植被的生长季始期和生长季末期随年际变化表现出波动提前或推迟,其中沼泽植被的变化波动最大;草甸植被、灌丛植被、阔叶林植被和栽培植被生长季长度出现延长趋势;(2)祁连山区植被生长季始期集中在5月初,其中阔叶林植被生长季开始最早,荒漠植被生长季开始最晚,植被生长季末期集中在9月,栽培植被生长季结束较早,荒漠植被、沼泽植被生长季结束较晚,植被生长季长度集中在110—140 d,其中阔叶林植被、针叶林植被生长季长度较长,而荒漠植被、高山植被生长季长度较短;(3)祁连山植被物候期变化趋势的空间分布表明植被生长季始期、生长季末期主要表现为提前不明显和推迟不明显,生长季长度主要表现为缩短不明显和延长不明显;(4)物候要素与气候要素相关性表明前期温度的积累有利于植被的开始生长,但当年3月的降水量对植被生长季始期同样有重要作用,不同植被生长季末期与8月、9月温度相关性较大,而与10月、11月降水的相关性较大。     

基于MODIS遥感监测的东南亚地区植被动态

利用2000-2008年的MODIS陆地产品MOD15A2(fPAR)与空间插值的气温和热带降雨观测卫星(TRMM)数据,分析了东南亚地区植被时空动态,主要分析了常绿阔叶林、灌丛草原、热带草丛和农田4种植被fPAR的年际变化、季节变化特征及其与气候的相关性.结果表明:(1)2000-2008年研究区植被的fPAR平均为47.58%,呈由西北向东南递增、沿海高于内陆的空间分布格局.(2)研究区87.34%的区域植被fPAR变化不显著.(3)fPAR能够反映植被时空动态,对气候变化具有较好的响应.fPAR的动态变化表明,不同区域的各植被生长年际变化各有差异,其所受气温和降水的影响程度也不同.     

多尺度下宝鸡地区干旱动态格局演变及其与植被覆盖的关系

利用宝鸡地区11个气象站点1974—2013年逐月气温和降水量数据,基于标准化降水蒸散指数(SPEI),结合土地利用/覆盖数据,从干旱发生频率、发生强度及与植被NDVI相关性等角度,探讨了近40年来干旱时空变化格局及其对植被覆盖的响应。结果显示:宝鸡地区年均SPEI指数以-2.50%/a的速度下降,干旱趋势明显增强。自20世纪末以来,全区年均干旱指数呈明显的上升趋势,以2007—2010年增大趋势最为显著(超过0.05临界线);近40年来,春季干旱发生频率达60%及以上的有21 a,达90%以上的有9a。1981—1986年起伏变化最为剧烈。秋季平均干旱发生频率为46.29%,为春、夏、秋、冬4个季节中最低。从干旱发生强度来看,全区年际、四季及月6个时间尺度上干旱强度高、低值区域分布均比较集中;秋季强度最弱的区域面积表现最高,占总面积的75.47%。干旱发生最严重的是春季,占总面积的11.90%。全区干旱与植被覆盖相关性均表现较好(均通过0.05显著性水平检验),林地、草地负相关性最为显著(除夏季),夏季、秋季、月尺度上,耕地、水域、城乡地区干旱与植被覆盖的相关性与土地利用类型无关。     

Beyond “greening” and “browning”: Trends in grassland ground cover fractions across Eurasia that account for spatial and temporal autocorrelation

Grassland ecosystems cover up to 40% of the global land area and provide many ecosystem services directly supporting the livelihoods of over 1 billion people. Monitoring long-term changes in grasslands is crucial for food security, biodiversity conservation, achieving Land Degradation Neutrality goals, and modeling the global carbon budget. Although long-term grassland monitoring using remote sensing is extensive, it is typically based on a single vegetation index and does not account for temporal and spatial autocorrelation, which means that some trends are falsely identified while others are missed. Our goal was to analyze trends in grasslands in Eurasia, the largest continuous grassland ecosystems on Earth. To do so, we calculated Cumulative Endmember Fractions (annual sums of monthly ground cover fractions) derived from MODIS 2002–2020 time series, and applied a new statistical approach PARTS that explicitly accounts for temporal and spatial autocorrelation in trends. We examined trends in green vegetation, non-photosynthetic vegetation, and soil ground cover fractions considering their independent change trajectories and relations among fractions over time. We derived temporally uncorrelated pixel-based trend maps and statistically tested whether observed trends could be explained by elevation, land cover, SPEI3, climate, country, and their combinations, all while accounting for spatial autocorrelation. We found no statistical evidence for a decrease in vegetation cover in grasslands in Eurasia. Instead, there was a significant map-level increase in non-photosynthetic vegetation across the region and local increases in green vegetation with a concomitant decrease in soil fraction. Independent environmental variables affected trends significantly, but effects varied by region. Overall, our analyses show in a statistically robust manner that Eurasian grasslands have changed considerably over the past two decades. Our approach enhances remote sensing-based monitoring of trends in grasslands so that underlying processes can be discerned.     

2000—2018年深圳市植被覆盖动态变化与预测

采用Landsat系列多时相影像数据,以像元二分法估算植被覆盖度,运用线性回归分析、重心迁移等方法来探究深圳市2000—2018年植被覆盖的时空变化特征,并结合CA-Markov模型对深圳市未来土地覆盖情况进行预测。结果表明: 2000—2018年,深圳市植被覆盖呈明显的地域分异特征,在区域上表现为东部大于西部、南部大于北部,此分异特征与区域地形效应具有良好的一致性。植被覆盖度重心的空间迁移特征为西北-东南-西北,迁移速率为551.2 m·a^-1,此进程与深圳市城市化进程密切相关。2000—2018年间,深圳市植被覆盖度总体呈改善趋势,改善速率为0.005·a^-1,其中,植被覆盖度显著改善和退化的面积比例分别为30.8%和12.8%。采用CA-Markov方法分理论、自然两种情景对深圳市2024年土地覆盖/利用类型进行预测,两种预测方法所得土地覆盖/利用类型的面积所占比例之间没有显著差异,其差异阈值在0~1.2%。与2018年之前相比,2024年深圳市乔木林、耕地等转化为建设用地的比例将明显减少,但供需矛盾仍然紧张。     

成都市城市森林格局与热岛效应的关系

城市森林对城市热岛效应有显著的缓解作用,其景观格局对热岛的分布有巨大的影响.以成都市为研究对象,采用该地区2003年的spot、landsat-7卫星影像资料,在对成都市进行城市森林景观格局的定量分析和热量反演算的基础上,结合土地利用分类图、气象观测资料、绿地统计资料,建立动态监测和空间分析模式,对城市热岛的热力分布特征和城市森林格局对热岛效应的缓解作用进行综合分析.研究结果表明: (1)成都市热量分布呈现东南多西北少的格局,这与成都市城市森林西北多东南少的格局成负相关;(2) 城市绿化覆盖率越高,降温效应越明显;(3) 在绿化覆盖率相当的情况下,大面积集中的绿地的降温效应明显高于面积小的绿地.基于研究结果,建议成都市在合理规划城市森林布局的同时,适当增加大面积城市森林公园的建设.     

藏北高原植被物候时空动态变化的遥感监测研究

利用遥感数据提取的植被物候格局及时空变化特征能很好地反映区域尺度上植被对全球变化的响应。目前关于青藏高原地区植被物候的少量报道基本上是基于物候站点的观测记录展开分析的。该文基于非对称高斯拟合算法重建了藏北高原2001-2010年的MODIS EVI (增强型植被指数)时间序列影像, 然后利用动态阈值法提取整个藏北高原2001-2010年植被覆盖的重要物候信息, 包括植被返青期、枯黄期与生长季长度, 分析了植被物候10年间平均状况的空间分异特征以及年际变化情况, 并结合站点观测记录分析了气温和降水对植被物候变化的影响, 结果表明: (1)藏北高原植被返青期在空间上表现出从东南到西北逐渐推迟的水平地带性与东南高山峡谷区的垂直地带性相结合的特征, 近60%区域的植被返青期提前, 特别是高山地区; (2)植被枯黄期的年际变化不太明显, 大部分地区都表现为自然的年际波动; (3)生长季长度的时空变化特征由植被返青期和枯黄期二者决定, 但主要受返青期提前影响, 大部分地区生长季长度延长; (4)研究区内不同气候区划植被物候的年际变化以那曲高山谷地亚寒带半湿润区和青南高原亚寒带半干旱区的植被返青期提前和生长季延长程度最为明显; (5)基于气象台站数据分析气候变化对物候的影响发现, 返青期提前及生长季延长主要受气温升高的影响, 与降水的关系尚不明确。     

2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算岷江上游植被覆盖度,运用一元线性回归分析和稳定性分析方法,研究2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化格局及稳定性,并分段讨论2008年"5.12汶川地震"对岷江上游植被的破坏程度以及震后植被恢复情况,利用地理探测器模型对岷江上游植被覆盖度影响因子及影响力进行探测,分析岷江上游植被覆盖度变化驱动力。结果表明：（1）2006-2016年岷江上游植被覆盖整体状况良好,植被覆盖总体情况较为稳定,多年平均植被覆盖度为0.79,植被覆盖度大于0.8的区域占整个岷江上游地区面积的69%。（2）2008年"5.12汶川地震"给整个岷江上游植被造成了严重的破坏,植被覆盖度退化区域面积为14013.41 km²,占整个岷江上游面积的57%,2008-2016年岷江上游植被恢复状况良好,植被覆盖度改善区域面积为17390.69 km²,占整个岷江上游面积的71%,岷江上游植被覆盖度已经超过震前水平。（3）岷江上游植被覆盖度主要受海拔、气温、土壤类型、降水4个因子的影响,其解释力均在40%以上;地貌类型、植被类型的解释力在20%-40%之间;坡度、坡向的解释力均小于1%。     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

中国陆地植被氧气生产量变化模拟及其影响因素

大气中氧气主要来源于陆地绿色植物的光合作用,其含量高低直接影响大气质量。基于植被归一化指数(NDVI)、气温、辐射等要素,运用C-FIX模型,在模拟绿色植物净生态系统生产力(NEP)基础上,依据碳氧平衡原理,并结合Arc GIS空间叠加、裁切、栅格计算、空间统计等方法,估算了2001年、2005年和2009年中国陆地植被年氧气生产量,并通过控制实验分析了影响其变化的因素。结果表明:(1)2001年、2005年、2009年中国陆地植被年平均氧气生产量为531.618×107t,云南省、内蒙古自治区、黑龙江省、四川省年氧气生产量最多。中国植被氧气生产量随季节变化明显,夏季最多,其值是春、秋季的2倍,冬季的8倍。(2)中国陆地植被年氧气生产量空间分布为东南高、西北低,以福建省、浙江省、台湾省、云南南部、西藏东南部最高。各季节氧气生产量春季以云南省南部、西藏东南部和中国华东地区为最高,夏季以大、小兴安岭及长白山一带最高,秋季位于东南沿海、云南省、西藏东南部,冬季集中分布在云南南部与海南省。(3)2001—2009年中国陆地植被年氧气生产量呈增加趋势,增加率为7.886%。宁夏回族自治区增加最多,山西省次之。(4)植被覆盖变化是决定年氧气生产量增加的主要因素,贡献率约为60%,CO2浓度增加、气候变化分别承担了28%、12%的贡献率。     

基于祁连山树轮宽度指数的区域NDVI重建

利用祁连山自东向西5条树轮宽度年表序列和1986–2003年间的归一化植被指数(NDVI),分析了NDVI的时空变化及其与树轮宽度年表之间的关联。结果表明,祁连山地区植被的生长主要集中在6–8月。空间上,NDVI值从祁连山东段向西段逐渐减小;在1986–2003时段内,东、中和西段生长季的NDVI值分别增长了3.28%、4.82%和7.75%。整个祁连山地区的NDVI变化与5个宽度年表的第一主成分相关性较高(r=0.74,p0.01)。基于此,利用树轮宽度RES年表的第一主成分重建了1843–2003年间祁连山地区生长季的NDVI变化曲线。重建的NDVI曲线表现出6个高值期和6个低值期,其中1923–1932的10年间植被生长状况最差。另外,在1989–2003时段内NDVI年际波动较大,总体上表现为NDVI低于平均值,但是从1991年开始,NDVI有上升的趋势。     

基于小波变换的卧龙国家级自然保护区植被时空变化分析

提出一种基于小波变换从长时间序列、大范围遥感数据中快速、自动化检测植被动态变化的方法。以MODIS 500m空间分辨率,16d合成的NDVI数据为数据源,对受到2008年5月12日汶川地震严重影响的卧龙国家级自然保护区内2003年至2012年的植被动态变化进行时空分析,为保护生态多样性及生态系统的稳定性提供依据。研究表明:1)地震后保护区内植被指数减少的面积大范围增加,且波动较震前更为明显,统计分析结果能够更为直观地反映地震及其次生灾害等极端现象对该地区植被的破坏程度;2)保护区内植被指数极值变化多发生在夏季或秋季,较低海拔地区极值变化多发生在夏季,而在高海拔地区则多发生在秋季;3)在大熊猫最适宜栖息的区域(2600—2800m)植被指数极值减少量大于0.4的范围大于增加量大于0.4的范围,反映出植被在震后的恢复状况并没达到理想的水平。同时发现在该海拔区域范围内植被指数减少的面积在春夏两季较大,表明在该时间段卧龙地区大熊猫最适宜生存区域的植被情况较为不稳定,需更为关注其动态,采取适当的保护措施。