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。     

青藏高原典型区生态系统服务空间异质性及其影响因素——以那曲市为例

那曲市位于青藏高原生态屏障区的中心,其提供的多项生态系统服务对维持高原乃至周边地区的生态安全与可持续发展具有重要意义。借助InVEST模型与CASA模型模拟那曲市2000、2010、2018年的产水、土壤保持、固碳以及生境质量四项生态系统服务,分析它们的时空格局及相互关系,在此基础上用地理探测器揭示那曲市生态系统服务空间异质性的主要影响因子。结果表明：1）2000-2018年间,那曲市产水服务与土壤保持服务分别下降了35.1%和4.8%,生境质量趋于稳定,固碳服务增长了5.6%。2）2000-2018年间,那曲市产水、土壤保持、固碳的空间分布均呈现东南高西北低的趋势,生境质量高值区分布在湖泊河流以及植被覆盖率高的地区。那曲市生态系统服务极重要与高度重要区域占比保持在5.3%-5.4%和12.3%-13.8%之间,主要分布在那曲中部与东部水热与植被条件好的区域。3）2000-2018年间那曲市各生态系统服务之间主要为协同关系,其中土壤保持服务和产水服务间的协同性最强。4）因子探测结果表明,降水量、土壤类型、归一化植被指数因子（NDVI）对产水服务和固碳服务的空间异质性有最强的解释力,土壤保持服务的空间异质性主要受坡度因子影响,生境质量受土地利用类型因子的影响最大。交互探测结果凸显了土地利用因子的重要性,土地利用类型与NDVI以及土地利用类型与降水交互后分别对固碳服务、生境质量以及产水服务的解释力最强。研究结果可为那曲市生态保护与生态文明建设提供理论依据。     

2000-2015年长江上游NDVI时空变化及驱动力——以宜宾市为例

选取长江上游地区生态环境相对脆弱的宜宾市为典型案例,分析其16年来NDVI所表征的植被生长动态变化。以MODIS MOD 13Q1为数据源,采用Sen+Manna-Kendall非参数检验方法和Hurst指数模型,分析NDVI时间变化特征、变化趋势与未来可持续特征,并应用空间转移矩阵和重心迁移模型分析其空间变化特征,最后应用地理探测器模型探测影响NDVI空间分布的主导因素,进一步揭示NDVI分异特征及其驱动力。结果表明：（1）2000-2015年宜宾市植被覆盖整体状况良好,自北向南逐渐优化,多年平均NDVI大于0.6的区域占52.06%。年际NDVI以极显著趋势波动增长,平均年际变化率达到0.007/a,极显著增长区域面积达70.18%。与此同时,NDVI增长整体持续性不强,未来可能出现波动的区域占53.65%。（2）2000-2015年间宜宾市植被生长以正向演进为主,演进过程和已有生态建设工程成效研究结论相符,生态环境不断优化。（3）宜宾市NDVI主要受一系列地表差异,包括海拔、年均温、土地利用类型、人口密度所决定,其因子解释力均超过25%,自然环境因素与人类活动共同作用对NDVI影响更加显著。     

黄河三角洲湿地不同景观类型影响下植被与土壤因子的空间分布特征

以黄河三角洲湿地为研究区, 结合遥感影像和实地调查数据, 构建湿地景观类型和主要影响因子的空间分布格局, 解析不同景观类型下的植被及土壤因子的空间分布特征以及耦合关系。结果表明: 农田、湿地植被区是研究区内面积最大的景观类型, 分别占有46.87%、20.6%, 而植被覆盖贡献率59.07%、37.62%, 生物量贡献率59.08%、36.04%, 是湿地蓝碳资源的重要补充。另外, 黄河三角洲湿地年均有效磷(AP)以Ⅳ级土壤为主, 土壤肥力标准处于缺乏状态, 景观类型中农田区年均AP最高, 湿地植被区最低; 年均有效钾(AK)以Ⅲ级土壤为主, 处于中等状态; 光滩、盐田区年均AK高、湿地植被区最低。最后,相关性分析显示: 春秋两季, 有效钾与Shannon-wiener指数、植被覆盖度呈显著负相关, 成为植物生长、凋零过程中主控因子。     

黄土高原与安塞县植被变化及其气候响应特征

利用1982～2003年黄土高原和安塞县归一化植被指数(NDVI)及安塞县气候资料,分析了黄土高原不同尺度范围植被的时间变异特征及其对安塞县气候变化的可能影响.结果表明:(1)22年间黄土高原植被NDVI以年均7.0×10-4增加,且春秋植被NDVI增加显著,表明黄土高原植被覆盖状况明显改善.(2)安塞县植被NDVI并未呈现显著增加趋势,且植被NDVI比黄土高原整体水平低22.93%,使得安塞县气候对黄土高原植被变化有显著的响应变化.(3)当黄土高原年际和春季植被NDVI每增加0.01,安塞县最高和最低气温分别增加0.42℃和0.26℃;生长季植被决定了黄土高原整体植被的分布,当其植被NDVI每增加0.01时,安塞县年均相对湿度增加1.14%,蒸发量和风速分别下降49.70 mm和0.06 m*s-1.可见黄土高原植被恢复对其所含县域尺度区域的气候有明显影响.     

京津风沙源区不同分区植被覆盖度变化及归因分析

以2000—2018年MODIS NDVI影像为数据源,基于像元二分模型估算京津风沙源区植被覆盖度(FVC),分析京津风沙源区FVC的时空变化特征,并结合自然因素和人类活动,运用地理探测器模型探究自然、人类活动对区域尺度FVC空间分布的影响。结果表明:2000—2018年,京津风沙源区FVC呈增加趋势,增长速率为0.013·(10 a)^-1,植被增加率为8.2%,FVC较高的区域在燕山丘陵山地水源保护区,其次是农牧交错带沙化土地治理区和浑善达克沙地治理区,FVC较低的区域为北部干旱草原沙地治理区。不同分区各驱动因子对FVC空间分布的解释力不同。自然因素中,年降水量是控制北部干旱草原治理区、浑善达克沙地治理区和燕山丘陵山地水源保护区FVC空间分布的主要驱动因子,坡度是控制农牧交错带沙化土地治理区的主要驱动因子;人类活动中,年末大牲畜头数是控制北部干旱草原治理区和农牧交错带沙化土地治理区FVC空间分布的主要驱动因子,人口密度是控制浑善达克沙地治理区和燕山丘陵山地水源保护区FVC空间分布的主要驱动因子;其他因子对FVC空间分布的影响则存在区域差异。交互探测器结果显示,双因子交互作用以双协同作用和非线性协同作用为主。人类活动与年降水量、坡度等自然因素的共同作用能够更充分地解释FVC空间分布。风险探测器识别的适宜植被生长的范围为年降水量316.4～486.0 mm、平均相对湿度48.4%～57.6%、年均温2.5～7.9 ℃的区域,其他驱动因子则在不同分区之间存在差异。     

乌伊岭国家级自然保护区植被覆盖演变及其对气候突变的响应

探究中国北方高纬度森林覆盖区植被演变受到气候因子变化乃至突变的影响,选用MODIS-NDVI数据与TM/ETM+数据,结合62年的气象观测数据,运用像元二分法模型、累计距平分析、Mann-Kendall非参数检验、滑动T检验与相关性分析,探讨了乌伊岭国家级自然保护区1975—2016年气候变化及其突变对植被覆盖的演化规律,并对不同气候因子与植被覆盖类型的空间变化进行相关性分析。结果表明:(1)乌伊岭保护区气候变化呈现暖干化发展的趋势。年均气温上升(0.557℃/10a),年均最低气温与冬季增温幅度最快,秋季最慢。降水量年际变化较小(-14.052 mm/10a),季节性变化明显。经突变性检验,1980—1995年是气候增温减湿的突变时期。(2)研究区植被生长季的NDVI为0.673,有植被覆盖的区域占87.69%,其中高等植被覆盖区所占比最大。(3)气候突变时期,生长季NDVI显著下降,植被退化严重。低植被覆盖区无显著变化,而高植被覆盖区开始逐渐退化为中等与中低等植被覆盖区。在空间上植被覆盖的退化状况主要由中心山地沿四周低山丘陵区累年逐渐降低。不同植被覆盖区域下降的幅度:混交林草地针叶林耕地湿地。(4)乌伊岭保护区年均最大NDVI与年均气温和年均降水量的相关系数分别为0.261、0.068,其中呈正相关区域占总面积56.67%和42.79%,在分布趋势上两者都表现出明显的空间差异性。而气温因子影响植被覆盖的空间范围与能力更强,空间相关性更高,也是影响植被退化的主导因素。     

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。     

基于ICEEMDAN方法的黄土高原植被覆盖变化及其对气候变化的响应

地理数据和遥感数据的长期序列中包含噪声和周期性波动信息。本研究基于ICEEMDAN方法对黄土高原1982—2015年归一化植被指数(NDVI)、降雨和温度进行逐像元分解,分解后得到的残差项减少了原始数据中的噪声和周期性波动,并利用残差项研究NDVI的变化趋势以及NDVI与气候因子之间的关系。结果表明: 1982—2015年,黄土高原NDVI以上升为主,残差项NDVI变化趋势的显著性(95.9%)大于原始NDVI变化趋势的显著性(72.3%),并且存在一定的空间差异性。温度和降雨的变化可以在很大程度上解释植被覆盖的变化。其中,温度与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占83.7%,极显著负相关区域占13.9%;降雨与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占54.4%,极显著负相关区域占37.2%。黄土高原植被对气候变化的响应存在明显的空间差异性,不同气候因子对不同植被覆盖类型的影响程度不同。总体上,黄土高原生长季不同植被与温度之间的相关性强于降水,温度是影响黄土高原植被覆盖变化的主要因素。     

2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征及其驱动因素

基于MODIS-NDVI数据、气象数据、地形数据和人类活动数据,采用趋势分析等方法,应用地理探测器模型,全面分析2000-2019年重庆市植被覆盖时空变化特征,并探究各地理因子及其交互作用对重庆市植被覆盖的影响程度与作用机制。研究发现:(1)2000-2019年,重庆市植被覆盖整体呈波动上升趋势,增长率为4.4%/10a,NDVI偏差值呈先减小后增加趋势。(2)2000-2019年,重庆市植被覆盖高值区主要分布于渝东北和渝东南,低值区则主要分布于三峡库区消落带及渝西、主城地区;植被覆盖空间格局在东西方向上由"一字型"向"斜线型"演化,南北方向上由"浅U型"向"深U型"演化。(3)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖空间分异性解释力大小依次为:年均温(0.3459)>高程(0.3281)>年均降水量(0.2305)>人类活动强度指数(0.1747)>坡度(0.1008)>总辐射(0.0552)>坡向(0.0034);年均温、坡向、人类活动强度指数解释力总体呈增加趋势,年均降水量、总辐射、高程、坡度解释力总体呈减小趋势。(4)2000-2019年,各地理因子对重庆市植被覆盖变化存在交互作用,且呈双因子增强和非线性增强两种类型,而不存在相互独立作用或对植被覆盖变化解释力减弱的交互因子。     

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...     

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。     

黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析

探究黄土高原地区气象因子对植被覆盖的影响作用以丰富生态修复理论。基于黄土高原2001—2017年归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)与气象数据,采用通径分析方法分别从时间和空间尺度上,分析黄土高原气温和降水对植被覆盖变化的直接及间接影响作用,为该地区生态建设提供科学依据。结果如下：黄土高原地区年际间植被明显波动增长,降水变化大体上与植被变化相似;降水整体较气温对植被覆盖变化的作用大。黄土高原植被与水热空间关系的最优分析尺度为80km,在80km空间尺度上,植被与气温有最大相关性,植被、降水由东南到西北递减,而气温分布规律不显著;降水整体呈现促进作用,气温的抑制作用较强,且空间差异明显。在时间与空间尺度上,植被主要受水热促进尤其是降水促进影响,且降水对植被生长的直接作用远大于通过气温的间接作用;不论生态区还是植被类型,气候因子作用均以促进类型为主,但存在明显差异。水热作用在时空尺度上具有明显空间差异性,不同地区影响植被变化的主控因子不同。     

黄土高原不同土地利用类型土壤含水量的地带性与影响因素

通过对黄土高原南北样带大面积(北纬34°05'—40°75'、东经107°14'—111°09')土壤含水量(0—500 cm剖面)测定和相应植被类型调查,研究了黄土高原农田、草地、灌木林地和乔木林地4种土地利用类型土壤含水量的空间变化及它们之间的差异性。结果表明:黄土高原4种土地利用类型的土壤含水量皆呈现南北向地带性变化,自南向北土壤含水量有明显递减趋势,与多年平均降雨量、潜在蒸散量、土壤质地等的分布具有一致性;同一地点不同土地利用类型下土壤水分含量具有显著差异(农地草地灌木和乔木林地),不同植被类型根系分布、蒸散耗水量的不同是造成含水量差异性的原因。植被建设应遵循土壤水分分布规律,研究结果对黄土高原植被恢复建设具有一定参考价值。     

黄土高原地区生态系统碳储量空间分布及其影响因素

准确估算生态系统碳储量,探明其空间分布及其影响因素对区域生态管理具有重要意义,但黄土高原地区碳储量现状、空间格局及其驱动因素尚不清楚。选择黄土高原地区森林（包括乔木林和灌木林）,草地和农田生态系统为对象,基于大量实测样点通过克里金插值和地统计方法,评估了三种生态系统地上生物量碳密度、地下生物量碳密度和0-100 cm土壤有机碳密度空间分布,并通过路径分析探讨了各碳库的主要影响因素。结果表明：黄土高原地区约占全国总面积的6.7%,其生态系统总碳储量约为2.29 Pg,仅占我国生态系统碳储量的2.3%。生态系统各碳库中,地上生物量碳储量、地下生物量碳储量、土壤有机碳储量分别为0.44、0.32和1.52 Pg;森林、草地、农田（仅指土壤）生态系统碳储量分别为0.98、1.09和0.21 Pg。气候（年均温度、年均降水）、海拔、坡度、土壤质地（砂粒、粉粒、粘粒含量）、植被覆盖状况（用NDVI表示）等因子可解释地上生物量碳密度、地下生物量碳密度、农田土壤有机碳密度空间变异的12%、8%和32%,其中,年均降水、海拔、粘粒含量是黄土高原地区生态系统碳储量空间格局的主要影响因素。本研究表明,由于黄土高原地区独特的气候、地形和土壤条件,其生态系统虽然具有较大的碳储量,但是低于我国生态系统碳储量的平均水平。     

青藏高原高寒草原生态系统土壤碳氮比的分布特征

利用67个样点数据,研究了青藏高原高寒草原生态系统土壤碳氮比的分布特征。结果表明:(1)在水平方向上,土壤碳氮比呈现出西北高、东南低的总体态势和斑块状交错分布的格局,碳氮比的高值区主要集中在藏北高原腹地和喜马拉雅山北麓湖盆区,不同草地型和不同自然地带土壤碳氮比差异显著;(2)土壤剖面自上而下,不同草地型碳氮比可分为低-高-低型、由高到低型、由低到高型、高-低-高-低型和高-低-高型等5个类型。表土层(0—20 cm)与底土层(30—40 cm)土壤碳氮比差异显著;(3)土壤碳氮比与与最冷月均气温、年均蒸发量、年均相对湿度和土壤全氮含量呈极显著正相关关系,而与年均日照时数、年均气温、速效钾含量呈极显著负相关关系,这些环境因素对土壤碳氮比影响从大到小的顺序是年均相对湿度年均日照时数最冷月均气温年均气温年均蒸发量土壤全氮含量土壤速效钾含量。     

2001—2019年黄土高原植被覆盖度时空演化特征及地理因子解析

探究黄土高原植被覆盖度变化及其与地理因子之间的关系有助于区域植被恢复政策的优化以及人地关系的协调发展。因此,以MOD13 A1数据作为数据基础,采用趋势分析、标准差和重心迁移模型,研究2001—2019年黄土高原植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)时空演化特征,并结合地理探测器和相关分析对影响FVC的地理因子进行解析。结果表明：(1)2001—2019年黄土高原植被覆盖度恢复状况较好,FVC平均增速为0.0095/a,呈东南高西北低分布,极显著、显著增加的区域面积占比为84.37%,研究区各年FVC重心位于陕北一带,19年向北推进55.1km;(2)各地理因子对FVC的解释力存在显著差异,降水、土壤类型、气温、土地利用类型和坡度是FVC空间分布的主要驱动因子,且各因子之间交互作用的解释力高于单因子;(3)FVC与气温、降水相关系数均以正相关为主;FVC均值与变化趋势存在地形、土壤、人口密度、土地利用分异特征;土地利用转移可体现人类活动特征,其退耕还林还草、未利用地绿化等积极效应促使区域植被得到显著改善,城市扩张等消极效应则抑制植被增长。     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

基于地理探测器的丹霞梧桐空间分布与生境因子的相关性

丹霞梧桐是中国丹霞地貌的特有种,识别影响其分布的主要环境驱动因子,可为保护丹霞梧桐及其生境提供科学依据。本研究以广东南雄丹霞梧桐县级自然保护区与广东丹霞山旅游风景区(核心景区)为研究区,运用地理探测器分析丹霞梧桐空间分布与两地生境因子的相关性(用q值衡量),分析要素包括地理要素(地貌形态成因类型、土壤亚类、高程、坡度、坡向)和气候要素(年均降水、年日照时数、年均相对湿度、年均风速)。结果表明: 影响丹霞梧桐空间分布的主要生境因子为土壤亚类、年日照时数、地貌形态成因类型。其中,丹霞梧桐生境的各因子相关性分析中,土壤亚类、年日照时数和地貌形态成因类型的q值大于所有因子q值的均值,具有较强相关性;丹霞梧桐生境因子的两两组合中,地貌形态成因类型∩年日照时数和土壤亚类∩年日照时数的交互作用表现为双因子增强且q值大于所有组合q值的均值,具有较强相关性;丹霞梧桐空间分布相关性的生态探测中,与其他各因子相比,土壤亚类、年日照时数以及地貌形态成因类型的q值具有显著差异。丹霞梧桐的空间分布主要与土壤亚类、地貌形态成因类型、年日照时数存在显著相关性,同时也表明,地理探测器为植被生境因子分析、预测物种分布等研究提供了有益的方法探索。