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。     

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。     

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.     

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.     

青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析

基于象元二分模型,利用MODIS植被指数产品定量估算研究区2000—2009年生长季(4—9月)植被覆盖度,采用相关系数法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了分析,并结合DEM分析其对地形因子的响应。结果显示:1)研究区2000—2009年整体植被覆盖度在波动中呈不显著增加趋势,其中2001年是显著突变年份,表明研究区植被覆盖度发生比较显著的变化;2)通过对地形因子的响应分析,植被覆盖度在高程2500m和4100m,坡度4°和26°发生突变;对各高程带、坡度带植被覆盖度年际变化趋势及突变年份进行分析,获得了各带的变化趋势及其突变年份。对研究获得的结果进行讨论,结果表明:研究区降水量的变化及退耕还林措施是植被覆盖度变化的重要影响因素,其中退耕还林措施对植被覆盖度变化的影响较大。     

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。     

2000—2016年宁夏植被覆盖度的时空变化及其驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数及Hurst指数等方法反演了2000-2016年宁夏地区植被的动态变化特征.结果表明:宁夏地表植被覆盖总体为增加趋势,呈现显著的地域性特征,南北差异很大.植被年际变化受自然和人为的影响具有明显的阶段特征,2000-2016年整体为增长趋势,2000-2005和2006-2011年间增长显著,2012-2016年植被退化,降水量和湿润指数对植被生长的响应最为显著.生长季植被显著增加的面积占79.88%,春、夏、秋季NDVI分别以0.026·10 a^-1、0.07·10 a^-1和0.049·10 a^-1的速率增加.宁夏大部分地区植被变化将保持现有的生长趋势,但局部将有反持续性的变化,62.13%的植被NDVI呈现持续改善的趋势,且南部林区持续改善的面积大于北部引黄灌区.     

宁夏灵武白芨滩自然保护区植被覆盖变化地形效应

基于MODIS—NDVI时序数据,运用ArcGIS软件,采取植被指数法和趋势分析法,估算了宁夏灵武白芨滩国家级自然保护区2000—2019年植被覆盖度,分析研究了植被覆盖变化趋势及其与地形因子的关系.结果表明:该保护区植被覆盖度由波动变化不明显逐渐变为波动上升趋势.植被覆盖类型以低覆盖度和中覆盖度类型为主.随着高程的增...     

基于MODIS-EVI的重庆植被覆盖时空分异特征研究

利用MODIS-EVI数据,采用像元二分模型结合距平百分率、变异系数和分布指数对2000—2015年重庆植被覆盖度变化时空分异特征进行了分析,结果表明:(1)重庆植被年际、夏、秋季和2008—2015年春季以中覆盖度为主,冬季以及2000—2007年春季以低覆盖度为主。(2)植被覆盖年际变化不明显;劣覆盖度在2000、2002、2003年春季,2001、2006年秋季以及2011年冬季异常偏多;低覆盖度在2000、2001年秋季异常偏多;高覆盖度在2000、2008年秋季和2014年春季异常偏少。(3)植被的波动变化除了冬季以中度为主外,年际、春、夏、秋季均以轻度为主;稳定比例最高为夏季,轻度比例最高为秋季,中度和重度比例最高为冬季。(4)稳定和轻度波动类型主要分布在山地森林和草地区,中度和重度波动类型主要是城镇、水域及其周边区域。在400m以下,植被变化为重度波动;在400—800m,植被年际和夏季趋于稳定分布,而春、秋、冬季为轻度波动;在800—1300m,植被年际和夏季为中度波动,春、秋、冬季为稳定分布;在1300m以上,植被年际和夏季呈现轻度波动,春季为中度波动,秋、冬季为稳定分布。     

1981-2013华北平原气候时空变化及其对植被覆盖度的影响

基于1981—2013年华北平原气象数据,对华北平原近30a的气候时空变化趋势与突变情况进行分析,并结合GIMMSNDVI(1981—2006年)和MODIS-NDVI(2000—2013年)遥感数据,探讨气候突变影响下,华北平原1981—2013年植被覆盖度的空间分布和变化特征。结合生态学分区,从不同时空尺度出发,分析华北平原不同生态分区内气候因子与植被覆盖度在年代际、年际和月变化的相关关系。结果发现:(1)1981—2013年,华北平原气温整体呈现显著上升趋势(0.20℃/10a,P0.01),春季气温的升高、15℃等温线控制范围的扩大和年均温0℃等值线在华北平原的消失,是区域平均气温升高的诱因。华北平原降水整体呈现显著减少趋势(-1.75mm/10a,P0.05),其中秋季降水量减少过快,400—600mm降水等值线控制范围的扩大、600—800mm和800—1000mm降水等值线的范围的缩小,共同造成区域降水量的减少。四季气候倾向率的特征变化敏感区域主要位于北纬35°—39°之间。1991—1994年为华北平原气候的突变时期。(2)华北平原植被覆盖度总体呈现上升的趋势,呈增加趋势的面积占总面积的55%。人类活动不仅加速了区域植被覆盖度的降低,也加剧了降低速率的变快。(3)总体上,研究区月尺度植被覆盖度与气候因子的相关性高于年尺度的值。植被覆盖度与年降水量的偏相关性高于其与年均温的偏相关性。年均温对农业生态区和森林生态区的植被覆盖度的影响更大,草原生态区的植被覆盖度对年降水量的依赖性更强。在月尺度上降水量对植被的影响具有时滞效应。气温对草原生态区具有时滞效应,降水量对农业生态区具有时滞效应。(4)华北平原干热化的气候突变降低了植被覆盖度的增加趋势。从植被覆盖度出发,草原生态区对气候突变的响应最明显;从变化速率角度出发,农田生态区的响应最明显。就整体而言,人类活动的影响力还在持续增强,且呈现出在退化区的作用力高于改善区的趋势。气候突变后,出现了人类活动在植被覆盖度的改善区的相对作用力高于退化区的变化。     

浙江省植被NDVI动态及其对气候的响应

利用GIMMS和MODIS两种归一化植被指数(NDVI)资料反演了1982—2010年浙江植被覆盖状况,结合同期研究区63个气象站点的气温、降水和湿润指数等气候指标,分析了该地区植被年际变化、月际变化及其对气候要素的响应特征。结果表明:(1)研究期间,浙江气候总体呈暖干化趋势,植被覆盖缓慢下降,主要是由于森林植被遭破坏,农业生产活动受抑制影响所致,其中NDVI显著减少的地区约占全省陆域面积的29.1%,主要发生在6—11月;(2)降水量及干湿程度对浙江植被NDVI年变化起着决定性作用。植被与气候要素年变化相关分析发现,NDVI与湿润指数关系较降水、气温更为密切,两者相关及偏相关系数均通过0.05水平的置信度检验,这表明在年际尺度上,湿度的增加增大了植被的生长势,有利于植被生长;(3)植被与气候要素月变化分析表明冬季的热量供给是影响浙江植被生长的重要因子,而植被变化对夏季降水和干湿程度的最大响应为滞后两个月;(4)农业生产水平的提高使得农作物种植区NDVI有所增加,人类活动对浙江植被覆盖的影响不可忽视。     

黄土高原不同植被覆被类型NDVI对气候变化的响应

植被与气候是目前研究生态与环境的重要内容。为探究黄土高原地区植被与气候因子之间的响应机制,利用线性趋势分析、Pearson相关分析、多元线性回归模型以及通径分析的方法,对黄土高原2000—2015年全区和不同植被覆被类型区内NDVI与气候因子的变化趋势以及相互作用关系进行分析。植被覆被分类数据和植被指数数据分别来源于ESA CCI-LC(The European Space Agency Climate Change Initiative Land Cover)以及MODND1T/NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)。结果表明:(1) 2000—2015年黄土高原全区植被年NDVI_(max)显著增加的区域占总面积的74.25%,不同植被覆被类型年NDVI_(max)分别为常绿阔叶林常绿针叶林落叶阔叶林落叶针叶林镶嵌草地农田镶嵌林地草地灌木,并且都呈显著增加趋势,其中常绿阔叶林和农田增加幅度最大,为0.012/a。(2)黄土高原全区NDVI与气温、日照、降水和相对湿度等气候因子之间没有显著相关性,但在不同植被覆被类型区,气候因子对NDVI存在显著作用,且不同植被覆被类型差异明显。(3)在全区和不同植被覆被类型区NDVI仅对降水的响应比较一致,气温无论在整个区域尺度还是不同植被覆被类型区对植被的影响均不显著。(4)常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林及镶嵌林地等以乔木为主的植被覆被类型受年均相对湿度和年总日照时数的显著负效应驱动,草地、镶嵌草地等以草本为主的植被覆被类型则受到年总降水量的显著正效应影响。这说明对植被类型进行区分,更有利于揭示气候对植被的作用机制。     

山水林田湖草生态问题系统诊断与保护修复综合分区研究——以陕西省为例

山水林田湖草生态保护修复分区的划定,是科学合理的分区域提出生态保护修复方案的基础。但是,目前生态保护修复分区的划定,对于生态系统问题诊断的综合性考虑不足,未能很好的体现山水林田湖草生命共同体的理念。因此,选取了8个指标综合考察了陕西省的山水林田湖草生态系统问题,并以小流域为基本单元,划定了陕西省山水林田湖草生态保护修复综合分区。研究表明：（1）2015年陕西省生态修复指数平均值为0.39（该值越小表明山水林田湖草人的综合问题越严重）,各流域生态修复指数在0.23-0.60之间。总体来看,陕西省生态修复指数的空间分异较为明显,呈现自南向北逐渐递减的格局。（2）划分了8个生态保护修复分区,包括陕南秦岭东部地区、关中平原中部的城镇地区、汉江河谷盆地、陕北黄土高原中南部地区、陕南秦岭山区、陕北黄土高原北部地区、关中平原地区和陕南大巴山地区。在生态系统问题综合诊断方面,水土流失、植被退化、降水资源不足是陕北黄土高原地区主要生态问题;南部秦巴山区的生态系统则易受到极端降水和土壤侵蚀的影响;关中平原主要存在林草植被退化、矿产资源开采强度大和水土流失等生态问题。     

基于MODIS NDVI数据的陕西省植被绿度时空变化及人类活动影响

气候和人类活动是控制和影响植被空间分布及其变化的基本驱动力。利用2001-2018年的MODIS NDVI和1999-2018年的降雨时间序列数据,分析了陕西省NDVI的时空变化规律。采用TSS-RESTREND （Time Series Segmentation and Residual Trend）算法剥离了气候要素（降雨）对植被NDVI的影响,分析了人类活动对植被变化的影响程度和区域。（1）2001-2018年间,陕西省NDVI呈显著增加,全省平均增加速率为0.006/a;（2）相比18年来的平均值,77.29%的区域大于均值。其中,陕北的榆林市、延安市大于均值的区域较大,分别为97.52%和89.03%,秦巴山区次之,为73.91%。2012年之后,NDVI高值向北逐年推进趋势明显。（3）全省NDVI增加的区域达71.77%,而陕北地区的增加量明显大于关中平原区和陕南秦巴山地,其中陕北的榆林NDVI增加区域为72.11%,延安为86.44%,均超过了全省平均水平。（4）总体上陕西全省呈变绿趋势。榆林市和延安市的变绿区域明显多于关中平原和秦巴山地,延安和榆林的剧烈增长区域分别为55.46%和34.34%,而陕南为41.03%,说明处于湿润气候区的陕南地区也有显著变绿趋势。     

陕西省植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

基于2001—2018年MODIS NDVI数据,从生态分区视角分析陕西省归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征,并结合该地区31个气象站点日值数据,探讨NDVI对极端气温和极端降水指数的响应特征。结果表明：(1)陕西省及其各生态区的NDVI变化均显著上升,整体呈南高北低的分布特点,其中秦巴山地落叶与阔叶林生态区(IV)NDVI值最高为0.86,陕北北部典型草原生态区(I)NDVI值最低为0.38。(2)年际尺度上,陕西省NDVI与极端气温暖极值(暖夜日数)和极端降水指数总体呈显著正相关(P<0.05),在陕西省北部NDVI变化主要受极端降水的影响,南部则对极端气温的敏感度更高。(3)多年月尺度上,各生态区NDVI对极端气温冷极值(最低气温、日最低气温的极低值和日最高气温的极低值)和极端气温暖极值(最高气温、日最低气温的极高值和日最高气温的极高值)存在明显的滞后性,滞后时间多为3个月;与极端降水指数(单日最大降水量和连续5日最大降水量)的滞后时间为2个月,说明陕西省内NDVI对极端气候的响应具有显著的滞后效应。     

陕西吴起植被动态及其与气候变化的关系

使用归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)资料,分析了陕西省吴起县1982-2003年NDVI的演变情况及其与气候变化的关系。结果表明,22年来植被覆盖状况尽管有波动起伏,但整体在持续转好,表现在低覆盖率植被面积在减少,高覆盖率植被面积在增加;年平均NDVI与降水量呈正相关,植被覆盖的改善有利于减小风速;从季节平均值来看,春季降水量与夏季NDVI、夏季降水量与秋季NDVI的相关性均极显著(P<0.01),并且夏秋两季的降水量与年NDVI相关性也显著,说明降水量是影响吴起县植被分布状况的关键性因子;春夏季蒸发量与夏季的NDVI均呈极显著的负相关(P<0.01);春夏季相对湿度与夏季的NDVI呈极显著的正相关(P<0.01),冬季相对湿度与冬季的NDVI呈极显著的负相关(P<0.01)。     

2000—2015年陕西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

利用MOD17A3 NPP时间序列数据、地表覆盖类型数据、气象数据、MOD16蒸散产品、地形数据等,分析2000—2015年陕西省植被净初级生产力(NPP)时空变异特征,探讨NPP的时空变异对各影响因素的响应特征.结果表明: 研究期间,陕西植被NPP 整体呈极显著上升趋势,NPP变化趋势线斜率为5.02 g C·m^-2·a^-1.NPP年平均值为344 g C·m^-2·a^-1,变化范围为247～390 g C·m^-2·a^-1.陕西NPP显著增加的区域占全省国土面积的61.2%,主要分布在陕北、渭北地区和秦巴山地西部;显著减少的区域主要分布在西安市、宝鸡市等城市周边区域,仅占2.5%.陕西年平均气温和年降水量变化趋势均不显著,气温呈现不显著升高,降水呈现不显著降低,具有暖干化趋势.NPP与降水量、平均气温显著相关的区域分别占全省总面积的9.4%和1.5%.由于人类活动的频繁干预大大降低了气候环境对NPP变化的影响程度,人类活动逐渐成为影响NPP变化的主导因素.陕北、关中地区的NPP与蒸散显著相关,随着植被NPP的增加,势必对这些地区水平衡造成重大影响.各土地覆盖类型NPP平均值为耕地>林地>草地>园地,NPP增加速率为园地>草地>林地>耕地,NPP变化百分率为草地>园地>林地>耕地.研究区内坡度0°～5°、5°～25°和>25°区域的NPP增长百分率分别为14.6%、25.7%和35.9%.     

气候变暖背景下秦岭陕西段植被潜在分布区格局变化

植被分布在一定程度上受控于气候因子,在气候变化背景下,利用生物气候指标研究地带性植被的潜在分布区格局变化对于区域生态系统应对气候变化具有有益的参考价值。从生态气候学角度出发,利用植被热量指标——有效温暖指数(EWI),研究1959—2020年以及未来气候模式下秦岭山地陕西段植被潜在分布格局的变化。结果表明：(1)气候变暖导致植被热量指标发生变化,近62年来,秦岭山地陕西段EWI总体呈上升趋势,并于2001年发生上升突变。(2)基于EWI对秦岭陕西段植被类型的潜在分布区划分发现,2001年以前秦岭北坡无暖温带落阔常绿混交林的分布区,2001年后秦岭北坡渭河东部出现了该植被类型的潜在分布区。(3)随着气候变暖,秦岭陕西段暖温带植被潜在分布区不断扩张,而温带、寒温带以及高寒植被分布区持续缩减,同时各植被类型分布区的平均海拔高度均呈上移趋势。从面积及海拔变化幅度来看,秦岭南坡较北坡植被对气候变化更为敏感,高海拔区较低海拔区植被对气候变化更为敏感。(4)在代表性浓度路径4.5及8.5(RCP4.5及RCP8.5)情景下,未来50年,秦岭南北坡均将可能出现亚热带常绿阔叶林潜在分布区,亚热带常绿阔叶...     

陕西省生态恢复综合效益评估

开展区域内生态恢复综合效益评估工作,将为地区生态恢复成果梳理及生态系统管理提供决策支持,为未来生态恢复工作的开展提供理论依据。以陕西省为研究区,基于空间遥感数据和生态模型模拟,从生态系统结构、质量和服务3个方面综合评估区域内2000-2015年生态恢复效益。研究结果表明：1）近16年间陕西省土地利用类型呈现林地增加,耕地减少的态势,同时关中地区建设用地大量增加。陕西省87.95%和72.72%的区域分别呈现植被覆盖和生态系统服务总值增加的趋势,尽管区域内人类活动占地增加,但整体生态恢复效果明显。2）陕南地区植被覆盖及生态系统服务总值相对较高,特别是秦岭地区,生态环境较为优越。陕北地区植被覆盖及生态系统服务均值虽相对较低,但均呈现显著增加趋势,未来区域范围内生态环境有着较大的发展潜力。3）尽管不同生态工程基本覆盖了陕西省全境,但受气象因素影响,生态系统服务总值在关中及陕南地区仍呈现出了一定的下降趋势。在未来相关区域的生态恢复资源投入中,应注意干旱环境对生态恢复效果的影响,因地制宜地选取适宜生态工程措施,以保证生态恢复的有效性和持续性,将生态恢复资源的成效最大化。