长江中上游地区退耕还林成效监测与评价

将长江中上游地区84个地市级区域作为一个整体,利用GIS综合解译分析归一化植被指数(NDVI)、土地利用类型和数字高程模型(DEM),揭示该区域退耕还林工程所取得的成效.结果表明: 2000-2015年,研究区域NDVI持续增长;与2000年相比,2015年长江中上游地区有2.1%的耕地不再耕种,坡度>35°坡耕地的25%实现了退耕,25°~35°坡耕地的2.7%实现了退耕,中坡度耕地绝大部分实现退耕;耕地主要转变为林地和草地.研究期间,林草覆盖度增加显著,增幅达21.9%;低植被覆盖度的土地面积大幅减少,植被覆盖度小于10%的面积减少95.3%,高植被覆盖度的土地面积显著增加;土壤侵蚀强度总体降低,轻度、强度、极强度等级土壤侵蚀的土地面积均减少10%以上,但剧烈土壤侵蚀状况未得到缓解.研究区森林覆盖率达到60%,但不同时段覆盖度的变化比例存在差异,空间分布不均匀,呈现东部高、西部低的特征,需要继续加强治理.     

退耕还林还草工程生态效应的地域分异特征

退耕还林还草工程作为我国投资最大、涉及面最广的一项重大生态工程,其生态经济社会效应是行业部门及学术界关注的焦点。选择退耕还林还草面积、植被覆盖度、土壤侵蚀量作为指标,依据遥感反演和模型模拟得到的结果,分析了2000—2015年县域退耕还林还草时空差异,退耕还林还草区域植被覆盖度与土壤侵蚀变化及其对县域生态状况变化的贡献,并基于规划目标评估了退耕还林还草工程的宏观生态效应及其地域分异特征。结果表明:(1)近15年,工程区耕地转林地面积12.75万km~2,耕地转林地区域植被覆盖度年增加0.32%、土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.43 t/hm~2和0.21 t/hm~2。(2)耕地转草地面积9.43万km~2,耕地转草地区域植被覆盖度年增加0.43%,土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.55 t/hm~2和0.94 t/hm~2。(3)工程区全县域植被覆盖度年增加0.17%,平均土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.13 t/hm~2和0.68 t/hm~2。(4)遥感估算结果与工程规划目标相比,退耕还林的面积完成率达到87%,工程区林草覆盖率增加4.8%—6.5%,工程区平均土壤水蚀和风蚀模数逐年减少,大部分县域15度及以上坡耕地退耕比例超过50%。工程在黄土丘陵沟壑、东北山地及沙地、云贵高原等区域凸显了提高植被覆盖度与土壤抗蚀效应的正面作用。     

黄土高原典型干旱区退耕还林后植被覆盖变化研究

以MODIS NDVI 为数据源, 选择退耕还林意义最为典型的甘肃省会宁地区为示范区, 应用像元二分模型计算该地区2000-2010 年11 a 的植被覆盖度, 分析了退耕还林后该地区植被覆盖度动态变化特征及趋势。结果表明: 从实施退耕还林还草政策以来, 会宁县植被覆盖度虽然年际间有较大波动, 但总体上呈微弱的增加趋势, 并以低植被覆盖度类型和中低植被覆盖度类型为主, 11 a 监测期植被覆盖度增加的面积达到70.60%, 且植被覆盖度主要向10%-45%范围内转化。空间上植被覆盖度差异较大, 南部高、中部和北部显著偏低。人类活动与气候变化是影响植被覆盖度变化的主要因素。     

基于MODIS/NDVI的陕北地区植被动态监测与评价

陕北地区从1999年退耕还林试点工程实施以来,区域植被发生很大变化,退耕前后植被动态变化监测成为退耕还林工程评价任务之一,而当前植被恢复监测评价的难点在于如何确定哪些是由于退耕而引起的植被变化。针对此问题,选取适合陕北地区植被变化监测的MODIS/NDVI数据,利用均值变化及趋势分析方法,从不同土地利用/覆被类型和不同坡度植被指数动态变化两方面分析退耕还林对植被动态变化的影响。结论如下:(1)陕北地区平均NDVI从2000-2008年呈现较明显的增长趋势,坡耕地和草地NDVI增长速度相对较快;(2)趋势分析结果显示,陕北绝大部分地区植被恢复良好,植被指数呈明显改善的面积占整个地区面积的64.96%,中度改善占18.58%,其中又以坡耕地、草地植被明显改善面积分别占陕北地区明显改善面积的45.43%和17.10%,坡耕地对陕北地区植被明显改善面积贡献最大;(3)7 15°、15 25°及25 35°坡度植被明显改善面积分别占总改善面积的39.91%、25.81%、2.28%,其中7 25°坡度植被明显改善面积占总面积的65.72%;(4)基于陕北地区近年气候呈暖干化发展趋势,同期降雨并未呈现显著变化,说明非气候因子中退耕还林等人为因素是引起NDVI增长的主要因素,退耕还林对于陕北地区植被恢复有明显促进作用。     

生态恢复背景下陕北地区植被覆盖的时空变化

基于2000-2008年的MODIS影像,通过归一化植被指数(NDVI)像元二分模型对退耕还林(草)、水土流失综合治理等生态恢复措施驱动下陕北黄土高原生态脆弱区的植被覆盖度进行了动态评估.结果表明:2000-2008年,陕北地区植被覆盖度年内呈波动趋势,3月的植被覆盖度最差,8月最好;植被覆盖度空间分布的总体趋势是从西北向东南逐渐增加;年最大植被覆盖度在研究期间表现为明显增加;植被覆盖度组成中,低等植被覆盖度面积减少,中等植被覆盖度面积增加;植被覆盖度增加地区的面积占全区一半以上,以研究区东北部尤为明显.研究区植被覆盖度的显著增加是气候和人为因素综合作用的结果,一定程度上反映了生态恢复重建措施的有效性.像元二分模型可以准确模拟区域尺度上植被覆盖度的时空变化趋势,在区域植被恢复效果定量监测与评估方面具有适用性.     

基于MODIS数据的三北防护林工程区植被覆盖度提取与分析

以像元二分模型为基础,构建了基于归一化植被指数(NDVI)的植被覆盖度定量估算模型,并利用MODIS-NDVI时间序列数据,估算了三北防护林工程区2001年8月和2007年8月的植被覆盖度,分析了三北防护林工程区植被覆盖度的时空变化特征.结果表明:2001-2007年三北防护林工程区植被覆盖度变化较为明显,平均覆盖度增加了2.07%,其中吉林、山西、陕西和宁夏四省变化幅度最为显著,增加幅度分别达到27.37%、14.12%、9.29%和9.22%.研究区植被覆盖度增加的主要自然原因是降雨量的增加,主要人为原因是人们环境意识的提高以及国家实施的封山育林、退耕还林还草等一系列生态保护政策,特别是三北防护林体系建设工程.     

疏勒河流域中下游LUCC及驱动力分析

借助ArcGIS和ENVI软件,对疏勒河中下游1987、1996、2000、2006和2010年等5期TM遥感影像进行解译,并分9种类型研究其LUCC特征及成因,结果表明:近23年来,人工植被面积不断扩张,共增加900 km2,自然植被不断萎缩,共减少842.9 km2;耕地、灌木林地、城建用地面积净增,无植被区面积先增后减,其他地类面积净减;各地类间相互转换频繁,主要转换方向——草地由高、中、低覆盖度到无植被区依次转换,灌木林地的增加主要由中、低覆盖度草地转化而来,水域湿地主要转出为无植被区和低覆盖度草,耕地的扩张主要得益于无植被区和低覆盖度草地的减少,无植被区向耕地净转出,向低覆盖度草地净转入,城建用地的增加主要由耕地和无植被区转化而来,冰雪主要转出为无植被区;整个区域LUCC速度在1987—1996年间缓慢,1996—2010年间剧烈;灌溉区周边的植被覆盖有扩张的趋势,其他区域的植被处于退化状态;农业人口的急剧增长、大规模农业开发及移民政策是区域LUCC的主要原因,气温、降水和径流量等自然因素对其影响较小。     

陕西省退耕还林固碳释氧价值分析

利用基于EOS/MODIS的遥感生物地球化学模式(BIOME-BGC)NPP产品(MOD17A3),分析了2000—2010年陕西省退耕还林生态建设工程区植被固碳量时空变化,在此基础上根据林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》(LY/T1721—2008),估算了退耕还林植被固碳释氧服务价值。结果表明:(1)2000—2010年陕西省退耕还林区平均植被固碳密度为299g·m-2·a-1。与2000年相比,2010年陕省退耕还林区固碳量增加了5.37×106t·a-1,合固碳价值14.01亿元·a-1,占全省固碳价值增量的50.4%,而退耕还林区面积仅占全省总面积38.5%。退耕还林区释氧量增加了1.43×107t·a-1,合释氧价值50.53亿元·a-1。(2)研究期间,陕西省退耕还林区固碳密度在波动中逐年缓慢增加,退耕还林区植被固碳密度变化增加趋势比其周边区域显著,固碳密度增加量比其周边高。陕北退耕还林区固碳密度增加的面积占其总面积的99.8%,固碳密度减少的面积仅占0.2%。退耕还林区低固碳密度所占的面积比例逐年减少,中、高固碳密度所占的面积比例逐年增加。(3)退耕还林区主要土地利用类型固碳密度均呈较明显的增长;不同坡度耕地固碳密度均具有不同程度的上升,退耕还林区>25°坡耕地固碳密度极显著(P<0.01)增加。说明随着退耕还林工程的实施,植被覆盖逐步得到改善,同时获得了显著的植被固碳释氧效益。     

延安北部丘陵沟壑区植被指数变化及其与气候的关系

利用GIMMS和SPOT两种归一化植被指数(NDVI)数据和气候资料,分析延安北部丘陵沟壑区1982—2007年植被覆盖的历史演变及其与气候因子的关系。结果表明:(1)延安北部丘陵沟壑区植被覆盖状况26a来尽管有波动起伏,但是整体在持续转好,年平均NDVI增加了14.2%。夏季的NDVI值最高、波动起伏最大,其次是秋季,春、秋季的NDVI年际变化具有明显的上升趋势。各季NDVI与年NDVI均有相关关系,春、秋季NDVI与年NDVI相关显著。NDVI年内变化曲线为单峰型,春季NDVI缓慢增加,秋季NDVI降低速度比较快。(2)年平均NDVI与年温度相关不明显,夏、秋、冬三季NDVI与同期温度相关也不明显,只有春季平均NDVI与该季温度相关显著。3—4月份温度对植被的影响呈正相关,温度越高,返青生长越快;初夏6—7月份,温度对植被生长有滞后影响,前期温度与后期NDVI为负相关。降水量是引起NDVI年际波动的影响因子之一,年降水量与当年7月和9月份NDVI相关,决定了一年植被最为旺盛时的好坏。月降水量对NDVI影响具有滞后性,上年9月份降水影响翌年4—6月份的NDVI,6月和7月份NDVI受当月和前期降水影响。(3)1999年以来,延安北部丘陵沟壑区植被覆盖快速上升,除与降水增多有关外,非气候因素中生态保护和环境建设等人为措施,如植树造林、封山禁牧等封育措施是导致植被显著增加的重要原因。     

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.     

应用NOAA/AVHRR资料监测松毛虫危害研究初探

探讨了利用气象卫星定量监测松毛虫危害程度的可能性.以针叶被害率代表松毛虫的危害程度,轻度、中度、重度危害分别定义为针叶被害率<30%、30%～60%和>60%.根据地面光谱观测资料,建立了归一化植被指数与针叶被害率的相关方程,无松毛虫危害时NDVI为0.8823;为了消除大气等因子影响,利用松毛虫危害与未被危害的植被指数相对值表示松毛虫轻、中、重危害程度的遥感监测指标,无危害为1,0.78～1为轻度危害,0.57～0.78为中度危害,<0.57为重度危害.监测危害面积时,利用线性可加垂直植被指数进行混合象元分解.并分别对严重、中度、轻度3种类型发生年进行了定量监测分析,结果表明,AVHRR资料对中等以上松毛虫危害可进行定量监测分析,监测受灾面积比用同期的陆地卫星TM资料监测的受灾面积小12.1%～14.3%;对于轻度危害区域,采用气象卫星不易分辨,主要是由于不同下垫面和大气影响的差异,以及气象卫星空间分辨率较低.     

蝗虫生境监测方法研究进展

蝗虫是一种能对农业生产带来毁灭性打击的害虫。预测、监测蝗虫的发生、发展对于防治蝗虫、减轻蝗灾具有重要意义。在分析蝗虫的发生和消长与其生存环境的关系基础上,概述了以往蝗虫发生、发展预测、监测的主要方法。然后,从监测蝗虫生境采用的指标、卫星数据、算法等方面进一步阐述了运用现代遥感、地理信息系统技术监测蝗虫生境、预测蝗虫发生、发展的理论基础和最新进展;最后,结合现代对地观测技术、网络、快速计算和模拟等技术的发展探讨了蝗虫生境监测的发展方向。     

藏北那曲地区草地退化动态评价

利用1982—2000年NOAA/AVHRR 第1通道、第2通道和NDVI的旬资料反演得到的藏北那曲地区历年植被覆盖度、年最大牧草鲜质量和6—9月平均改进型土壤调节植被指数,分析了近20年来那曲地区草地荒漠化的动态变化规律.结果表明：以草地荒漠化评价“基准”和5年滑动平均的方法,得到那曲地区近20年平均草地退化面积占土地总面积的43.1%,草地退化面积总体呈减少趋势,其中前10年呈减少趋势,后10年呈增加趋势,西部地区的退化面积大于其它地区.在气温、降水、潜在蒸散、水汽压、风速、日照时数、降水蒸散比和温度降水比8个气候因子中,潜在蒸散量对草地退化面积的影响最显著.     

Estimation of primary production of subhumid rangelands from remote sensing data

Abstract. Above‐ground Net Primary Production (ANPP) is the main determinant of forage availability and hence of stocking density. A tool to track the seasonal and interannual changes in ANPP at the paddock level will be very important for livestock management. We studied the relationship between field ANPP data and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for rangelands of the Flooding Pampa of Argentina using spectral data provided by sensors on board of two satellites: NOAA/AVHRR and Landsat TM. The relationship between NDVI and ANPP was linear both for data derived from NOAA/AVHRR and Landsat TM. Changes in ANPP accounted for a large proportion of the temporal and spatial variation of NDVI: 71% of NOAA/AVHRR data and 74% of Landsat TM data. By inverting these models, ANPP may be inferred from NDVI data at a seasonal and paddock scale. NOAA/AVHRR data captured better the seasonal variation in ANPP and were less sensitive to local variations than Landsat TM data. In contrast, Landsat TM data were more sensitive to inter‐site differences in primary production, except for the winter months. Thus, combining information from these two sources offers a good alternative for monitoring rangeland production at high temporal and spatial resolution.     

内蒙古温带草原区植被盖度变化及其与气象因子的关系

利用1982-1999年内蒙古地区NOAA/AVHRR的NDVI数字遥感影像,对内蒙古温带草原区植被盖度进行了反演,探讨了近20a来温带草原植被盖度的变化情况,并对植被盖度与不同组合方式的降水及气温数据进行了相关分析,探讨了植被盖度与气象因子的关系。结果表明:①近20a来温带草原植被盖度呈上升趋势,占总面积72%的草原植被盖度发生了增长,3种不同草原类型中典型草原盖度上升趋势最为明显;②温带草原生长季平均盖度、逐月盖度与降水成正相关关系,与气温呈负相关关系,其中降水对盖度的影响存在着时滞及累积效应;③3种草原类型植被盖度对气象因子的敏感性不同,荒漠草原植被盖度与气温和降水相关性最强,其次为典型草原与草甸草原。     

基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析

基于1998年4月至2009年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法计算各季及年均NDVI值;对5种植被类型的年均NDVIy和生长季NDVIg进行一元线性回归,辅助以趋势线分析定量描述研究区植被覆盖动态变化,并采用R/S分析(重标极差法)动态预测米仓山植被覆盖未来变化趋势。结果表明:研究区12年间NDVI整体呈上升趋势,相对于前期(1999~2001年)、中期(2003~2005年)和后期(2007~2009年)的NDVI增加显著;年最大NDVI≥0.70的区域占总面积的98.95%,年均NDVI≥0.70的区域占93.69%,且植被覆盖增加的面积远大于减少的面积;划分的5种植被类型中,阔叶林类NDVI值最高,人工植被类NDVI值最低;R/S法计算结果显示,Hurst指数(H)为0.876 8,表现为很强的持续性,预示未来一定时限内米仓山植被覆盖将有稳定的增加趋势。     

基于规划目标的京津风沙源治理区生态保护与修复效应

为改善和优化京津及周边地区生态环境状况,减轻风沙危害,2003年启动实施了京津风沙源治理工程。基于工程规划目标评估了京津风沙源治理区生态保护与修复效应,结果表明:(1)草地和林地作为京津风沙源治理区绿色生态屏障的主要组成,分别占治理区面积的57.3%和9.7%,而风沙策源地的耕地和沙地分别占17.2%和6.4%。(2)2003—2017年,京津风沙源治理区草地、耕地、沙地面积减少,而林地和其他类型面积增加。治理区植被覆盖度平均提高了2.3%,其中林地提高了4.3%,草地提高了2.4%。(3)沙尘天气发生的春季,治理区土壤风蚀量减少了54%。在防风固沙服务总量的贡献中,草地和沙地贡献了71%。因此,草地和沙地生态系统的植被恢复,对治理区生态系统防风固沙服务的提高发挥了最为重要的作用。(4)除治理区植被有所恢复外,由于气候整体变暖,近15年风场强度有所减弱,特别是沙尘天气易发生的春季风场强度减弱近45%,也是影响京津风沙源治理区风蚀量下降的一个重要原因。     

退耕还林(草)过程中陕北地区NDVI时空变异及其驱动因子的地理探测

地表植被作为生态环境变化的敏感因子,对维持区域生态稳定性具有重要作用.基于退耕还林(草)生态工程实施过程中2000-2019年陕北地区的MODIS NDVI数据,结合地形、地貌、气候、土壤和植被等环境因子,探究NDVI时空变异特征,并运用地理探测器模型对植被NDVI影响因子及其影响程度进行探测,最终确定主要环境因子对N...     

发展NECT土地覆盖特征数据集的原理、方法和应用

着重探讨了建立中国东北样带 (NortheastChinatransect, NECT) 土地覆盖特征数据集的原理、方法及其在全球变化研究方面的重要应用。NECT土地覆盖特征数据集是以多时相的 1km分辨率的NOAA/AVHRR归一化植被指数NDVI (Normalizeddifferencevegetationindex) 数字影像为基础, 同时采用高程、气候、土壤、植被、土地利用、土地资源、生态区域、行政边界、经济、社会等多源数据作为数据源, 并经过标准化处理 (如数字化、空间插值、几何配准、投影转换 ) 集成而成。在土地覆盖特征数据集的主要应用方面, 如 :1) 利用多时相、1km分辨率的NOAA/AVHRR影像完成了中国东北样带土地覆盖分类图。一级分类系统包括森林、草原、荒漠和沙地、灌丛、农田、混合覆盖 类型、城镇和水体等 8类, 二级分类体系包括 12类。经过地面采样进行精度检验, 分类精度达到 81.6 1%。 2 ) 对主要植被类型的植物生长季变化进行的研究。利用多时相的遥感影像构造了能够反映植被年际、季节生长变化的遥感植被指数ND VImax、NDVI变幅xam以及NDVI的标准偏差x′s 等, 分析这 3个参数 1983~ 1999年的 17年中的变化情况。该数据集的建立是研究该样带土地覆盖特征及其变化规律的基础, 对基于样带的全球变化研究有重要的意义。