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。     

中国西北地区NPP模拟及其时空格局

中国西北地区MOD17A3 NPP数据产品缺失严重,影响了该区域植被净初级生产力的进一步研究。本研究利用气象数据、高程数据、NDVI和质量好的MOD17A3 NPP,构建BP神经网络模型,模拟2000—2014年西北地区植被NPP,填补数据缺失区域。利用一元线性回归分析法、R/S分析法、偏相关分析法等,分析了植被NPP的时空变化特征及其与气象要素的关系。结果表明:(1) MODIS NPP产品值与BP神经网络模拟值的决定系数R~2、平均绝对误差MAE、平均相对误差MRE、均方根误差RMSE分别在0.833～0.906、25.84～40.10、0.16～0.23和34.57～59.36,满足精度要求,BP神经网络模型适用于模拟西北地区植被NPP。(2)植被年均NPP具有较强的空间差异,呈现出由东南向西北递减,而新疆西北部地区出现"条块状"高值区特征。(3) 2000—2014年西北地区植被年均NPP在106.64～156.17 g C·m~(-2)·a~(-1),年际变化上呈现波动下降趋势。(4) 2000—2014年西北地区植被NPP变化具有空间异质性,以减少为主,仅10.79%的区域通过了显著性检验。植被NPP变化具有较弱的持续性特征,未来发展方向以不确定为主,有利和不利为辅,其中有利区域面积大于不利区域。(5)植被NPP对气温和降水的响应具有空间差异,总体上与降水关系更密切。     

基于生态足迹-净初级生产力的珠三角城市群经济与生态的关系

随着区域经济一体化进程加快,人类活动对区域可持续发展的影响越来越重要。本研究利用MODIS遥感数据,基于净初级生产力的生态足迹法(EF-NPP),对珠三角城市群6大生物生产性土地面积的均衡因子和产量因子进行计算,分析研究区2000—2020年的人均生态足迹、生态承载力、自然资源利用效率和生态适度人口的变化。结果表明: 2000—2020年,珠三角城市群人均生态足迹不断上升,化石能源用地的生态占用最高,人均生态足迹呈现出西部高、中部低、东北部较高的空间变化特征;人均生态承载力高值集中分布在肇庆市、江门市,低值集中分布在深圳市、东莞市、佛山市、中山市;生态适度人口与区域实际人口的差距随时间呈增大趋势,其中,2020年生态适度人口与区域实际人口的差距达3062万人,区域实际人口数远大于生态适度人口数,人口压力大;三大产业自然资源利用效率高,人均生态足迹所能创造的经济效益在研究期间增加3.68 万元·hm^-2,年均增速为0.18万元·hm^-2,且第三产业的增加速度最快。研究结果能为中小尺度区域自然资源利用效率的研究提供一定的借鉴与参考。     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其驱动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

2000—2015年秦巴山区植被净初级生产力时空变化及其趋动因子

基于2000—2015年MOD17A3数据及各驱动因素数据,辅以地统计学理论,利用趋势分析、Hurst指数及相关分析等方法,剖析秦巴山区近16年植被净初级生产力(NPP)时空变化特征,研究气候变化、土壤类型、地形因子、植被类型及人类活动等对植被NPP的影响.结果表明: 秦巴山区植被NPP空间上呈西南高、东北低的分布格局;时间上,近16年呈西北增、东北减的变化特征,在未来呈北部持续性、南部反持续性的发展态势.秦巴山区植被NPP与降雨量和气温呈正相关;暗棕壤、黄壤、紫色土和水稻土4种土壤类型的NPP均值明显高于其他土壤类型;不同植被类型的NPP存在空间分布和变化趋势的差异;NPP的高值主要分布在坡度25°～50°、海拔500～1000 m 以及大于2500 m的区域内;人类活动对NPP具有双重扰动性,表现为正向促进,反向抑制.     

西安市景观格局与城市热岛效应的耦合关系

基于西安市2000、2006和2015年3期遥感数据,进行景观分类和温度反演,建立两者的回归模型,探讨景观格局对城市热岛效应的影响及预测作用.结果表明:不同尺度上的景观格局指数与温度具有不同的相关性,在景观尺度上,景观形状指数(LSI)、景观分割指数(DIVISION)和Shannon多样性指数(SHDI)与温度显著相关;在类型尺度上,CA₁、PD₁、LSI₁、AI₁、LPI₂、AI₂、CA₃、DIVISION₃、LPI₃、AI₄ (其中,1代表建设用地、2代表耕地、3代表林地、4代表草地;CA指斑块类型面积,PD指斑块密度,LSI指景观形状指数,AI指聚集指数,DIVISION指景观分割指数,LPI指最大斑块指数)与温度显著相关.景观格局是影响热岛效应的主要因子,对城市热岛效应响应明显.部分景观指数可以表征地表温度,合理的景观配置对缓解城市热岛效应具有长远意义.通过不同尺度上建立的多元线性回归模型预测,2030年的热岛效应同比2015年有所回落,但减幅不明显,依旧强于2006年的热岛状况.热岛效应先由主城区蔓延,以点向面扩展,随后主城区呈现减弱趋势,而周围区(县)热岛出现明显增幅.