基于地理探测器的祁连山国家公园植被NDVI变化驱动因素分析

植被是联结大气圈、土壤圈、水圈和生物圈的重要纽带,植被的时空变化特征与其驱动因素之间的关系在区域生态环境变化研究中具有重要意义.基于祁连山国家公园植被NDVI、气候、植被类型、地貌、土壤类型和DEM数据,运用地理探测器模型分析了2000-2019年祁连山国家公园植被NDVI时空变化特征及其驱动因素.结果 表明:(1)祁...     

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。     

基于地理探测器的岷江中下游地区植被NPP时空格局演变及其驱动力研究

植被净初级生产力作为反映植被生态系统对气候变化响应的重要指标,是长期以来备受世界各国关注的焦点问题。论文以岷江中下游地区为研究区域,基于2000—2015年MODIS NPP数据,结合同年期海拔、气温、降水、土地利用类型等,运用地理探测器等模型方法,诊断植被NPP分布的主要驱动力,并揭示了不同时段的驱动力决定力的变化。结果表明:(1)2000—2015年岷江中下游植被NPP平均值为513.93gC/m~2;植被年均NPP最大值出现在2000年石棉县北部硗碛藏族乡的林地分布区,为1876gC/m~2,最小值出现在2005年五通桥区中部竹根镇的平原旱地分布区,最小值为26.98gC/m~2;植被NPP具有较强的时空分异性,NPP总量变化除了受NPP强度影响外,植被覆盖总面积是其另外主要的影响因素。(2)影响植被NPP分布的主导因素包括气温、海拔、土地利用等,各因素对NPP分布的决定力存在明显差异。(3)不同时间植被NPP空间分布的驱动力存在明显差异,主要表现在其变化受人类扰动的影响越来越强烈。刻画岷江中下游植被NPP时空演变,并揭示其主要驱动力,可为研究区生态安全预警和生态补偿提供数据支撑和辅助决策。     

退耕还林还草工程对陕北地区生态系统服务价值时空演变的影响

基于陕北地区1990、2000、2015年土地利用数据,运用单位面积生态系统价值当量因子法、格网法、探索性空间数据法（ESDA）,分析了退耕还林还草工程实施前后生态系统服务价值（ESV）的空间分布和演化规律,探讨了退耕还林还草工程对ESV的影响。结果表明：（1）陕北地区退耕还林还草工程实施效果显著,工程实施后共有297066.15 hm2耕地转化为林地和草地,林草覆盖率由57.33%增长至60.50%。（2）退耕还林还草工程使得陕北地区ESV得到了显著提升。25年间陕北地区ESV共增加了32.82亿元,ESV在工程实施后比工程实施前多增加了5.93亿元,增长主要源于退耕引起林地和草地面积的增加。（3）ESV空间分布上呈显著的“南高北低”分布格局,并表现出正向的集聚性和依存性,ESV热点区和冷点区集聚效果明显,热点区集聚与林地、草地的空间分布相吻合,冷点区集聚与未利用地、耕地和建设用地的空间分布相吻合。（4）受退耕还林还草工程影响,陕北地区中部中等等级和次高ESV分布区域逐渐增大、次热点区空间集聚性逐渐增强,北部次低等级和低等级ESV分布区域逐渐减少、冷点区空间集聚性逐渐减弱。整体而言,陕北地区土地利用类型转移和ESV的增减变化与推行退耕还林还草工程在时间上相呼应、在空间上相匹配,退耕还林还草工程实施使得陕北地区生态环境得到了有效改善,ESV得到了显著提升。     

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。     

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。     

基于地理探测器的云南省净初级生产力时空演变及因子探测

为探明云南省植被净初级生产力(NPP)时空演变特征及其驱动因子,基于2000-2015年NPP数据和相应时间序列的气象、DEM、土地利用、NDVI、人口密度数据,采用趋势分析法、相关分析法及地理探测器方法,对2000-2015年云南省植被NPP的时空变化及其驱动因子进行了定量研究.结果 表明:云南省植被NPP年际变化总...     

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。     

2000—2017年东北森林NDVI时空动态及其驱动因子

森林是陆地生态系统的重要组成部分,调节着地表-大气间碳、水、能量交换,在减缓气候变化方面具有重要的作用。因此,理解森林生态系统动态及其驱动因子,对于预测气候变化下影响森林生态系统结构、功能的动态变化具有重要意义。本研究基于2000—2017年中分辨率光谱成像仪(MODIS)数据集,通过归一化植被指数(NDVI)逐像元计算分析东北森林植被动态变化趋势,并结合气象数据,分析气候因子对东北森林NDVI变化的影响。结果表明:东北森林NDVI在春季、夏季、秋季以及生长季均呈现了增长的趋势,其中秋季的增长速率最高,夏季的增长速率最低,整个生长季增长速率为0.0025 a^-1(R²=0.77)。3种森林类型中,阔叶林NDVI增长速率最快,混交林次之,针叶林最慢。通过NDVI与气候因素的多因素相关性计算结果表明,干旱指数(Palmer drought severity index,PDSI)是驱动东北森林NDVI变化的主要因素。NDVI与PDSI呈显著的正相关关系,说明气候越湿润植被活动越强烈。气候变暖的背景下,气温升高可增加地表蒸发散,由此带来的干旱频率增...     

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。     

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。     

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.     

1980-2018年浑善达克地区防风固沙服务时空变化及其驱动因素

防风固沙服务是干旱半干旱地区生态系统提供的最重要的防护型服务,对风蚀地区及周边区域的生态环境安全具有重要意义。基于修正的土壤风蚀方程（RWEQ）模型模拟了1980-2018年浑善达克地区防风固沙服务的时空变化,利用地理探测器分析了包括数值和类型变量的自然与社会经济因素对该区防风固沙服务空间格局的影响及交互作用。研究结果显示：（1）1980-2018年,单位面积防风固沙量波动下降,2015年单位面积防风固沙量最小,为13.01 kg/m²。同时,防风固沙保有率波动增加,2018年保有率达到最大值,为94.28%;（2）土壤类型、年末牲畜数量、年降水量与人工造林面积是影响防风固沙服务空间变化的主要因素,其中,土壤类型对防风固沙服务空间变化的影响最大,q值为75.15%;（3）各驱动因素间的交互作用都会放大单因子对浑善达克地区防风固沙服务空间分布的影响。其中,年均温对防风固沙服务空间分布变化具有较强的间接影响。因此,在土壤类型、年均温的间接作用下,1980-2018年浑善达克重点生态功能区防风固沙能力整体提高、风蚀程度有所缓解与年均风速、年降水量变化,以及2000年之后京津风沙源工程引起的人工造林面积、年末牲畜数量的空间分布格局变化有密切关系。     

基于地理探测器的宁夏贺兰山植被覆盖度时空分异及驱动因子

监测区域植被覆盖变化并分析其驱动因子,有利于实现生态环境的可持续发展。本研究以1989—2021年Landsat 5/8遥感影像为数据源,利用像元二分模型获取宁夏贺兰山植被覆盖度,基于地理探测器量化了环境和人为等10个因子对其时空分布的影响。结果表明: 1989—2021年间,宁夏贺兰山平均植被覆盖度为35.8%,时间尺度上总体呈增加趋势,平均增幅为0.043·(10 a)^-1,空间尺度上呈现从西南向东北递减的分布特征;研究区58.1%的区域植被覆盖度未来将持续性改善,但仍有30.7%的植被存在退化的潜在风险。降水是影响植被分布的主要环境因子,与单因子相比,环境因子和人为因子的交互作用对植被覆盖度的解释力更强,降水与其他因子的交互作用处于主导作用。     

内蒙古草原区植被覆盖度时空演变及其驱动力

内蒙古草原具有丰富的自然植被和矿产资源。本研究基于Landsat5/7/8 NDVI数据,采用像元二分模型反演植被覆盖度,通过Sen+MK和Hurst指数对内蒙古草原区植被覆盖度的稳定性、空间分布和未来演变趋势进行研究,并使用最优参数地理探测器分析植被覆盖度空间分异的驱动因素。结果表明：从植被覆盖特征来看,2006—2020年内蒙古草原区植被覆盖度呈增长趋势,整体呈现东高西低的空间格局,以高波动为主,植被具有轻微或明显改善特征的区域(64.8%)远多于轻微或严重退化特征的区域(23.2%)。与过去15年相比,未来植被退化区域的面积占比预计将增加至36.6%,中部草原区的锡林郭勒盟和乌兰察布中部、东部草原区呼伦贝尔的西部和鄂尔多斯市的西部以及西部草原区乌海都有退化风险,应重点关注。从驱动因素来看,降水是内蒙古草原区空间分异性的主导因素,其与土壤类型、土地利用和气温3个因子的协同作用最显著。     

云南中部地区植被覆盖时空变化特征及其影响因素研究

基于MODIS NDVI数据通过像元二分模型提取植被覆盖, 利用线性趋势、相关分析方法分析了云南中部地区2000—2016年植被覆盖的时空分布特征与变化趋势, 并探讨了气候因子、地形因子、人类活动对其植被覆盖的影响。研究结果为: 云南中部地区植被覆盖春季最低(平均58.75%), 秋季最高(平均66.30%), 大部分地区年植被覆盖度的平均值在50%—70%之间; 植被覆盖高值区主要分布在曲靖境内(>80%); 滇池周边人口高密度区植被覆盖常年最低(<20%)。近17年来云南中部地区植被覆盖总体呈现增长趋势, 年平均增长率0.3%•a-1, 其中秋季增幅最大(0.42%•a-1)。坡度对植被覆盖影响较大, 坡度≤8°地区的植被覆盖明显较低。除了冬季降水量与植被覆盖呈现显著正相关关系, 其他季节多呈现负相关关系; 气温与植被覆盖多呈现正相关关系, 云南中部地区植被覆盖变化主要受气温影响。人类活动对植被覆盖变化影响较大, 造林面积变化与植被覆盖趋势变化具有相对一致性, 经济发展水平较高的昆明市区植被覆盖为常年最低。     

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。     

基于地理探测器的内蒙古自然和人为因素对植被NDVI变化的影响

研究区域植被覆盖度变化趋势并探寻其驱动因素对于维护生态安全具有重要意义。将内蒙古旗县分为牧业旗县和非牧业旗县,应用线性趋势分析法和地理探测器模型探讨2000-2015年自然和人为因素对植被NDVI变化的影响。结果表明：（1）2000-2015年内蒙古地区植被覆盖度总体上呈增加趋势,但空间上显现出西部减少,东部与南部增加的趋势;非牧业旗县植被NDVI改善面积大于牧业旗县。（2）在整个内蒙古地区中,年降水量和土壤类型是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在22%以上。在牧业旗县年降水量和土壤类型是主要驱动因素,而在非牧业旗县中粮食产量是最主要的驱动因素。（3）各因子之间的交互影响均高于单因子的影响。在牧业旗县,因子之间的交互作用呈现出非线性增强和双因子增强关系,植被NDVI变化受乡村户数和牲畜数量的交互影响最为突出。非牧业旗县因子之间呈现出非线性增强的交互作用关系,植被NDVI变化受土壤类型和粮食产量的交互影响最为明显。     

内蒙古大青山国家级自然保护区植被归一化指数时空变化及其与环境因子的关系

选取2000—2020年MODIS影像的归一化指数(NDVI)数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数、相关分析等方法,从海拔、坡度和坡向的角度分析了内蒙古大青山国家级自然保护区生长季NDVI的时空变化特征,并进一步探讨了NDVI时空变化与气候因子的相关性。结果表明：(1)2000—2020年,内蒙古大青山国家级自然保护区植被总体覆盖状况良好且呈增长趋势,增长速率为0.058/10a;(2)保护区NDVI空间分布呈现出西部低、东部高的从西到东逐渐增加的特征。保护区生长季NDVI均值随着海拔的升高而明显增加,随着坡度的增加呈缓慢增加趋势,在不同坡向上,生长季NDVI均值大小依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;(3)从NDVI变化趋势分析来看,2000—2020年大青山自然保护区植被覆盖改善的面积占总面积的61.75%,其中,显著改善、极显著改善面积分别占总面积的41.13%、20.62%,基本保持不变的面积占总面积的38.17%,退化面积占总面积的0.07%。在空间分布上,NDVI显著、极显著增加的区域主要分布在保护区西部和东部,中部以变化不显著为主。保护区各功能区N...     

1982-2020年内蒙古地区极端气候变化及其对植被的影响

内蒙古地处生态环境脆弱区,对气候变化尤为敏感。在全球气候变暖背景下,探究极端气候变化及其影响显得尤为重要。基于内蒙古地区115个气象站点1982—2020年的逐日气象数据,从强度、持续时间、频率3个维度出发计算了18个极端气候指数,在综合分析极端气候的时空变化特征的基础上,运用地理探测器和皮尔逊相关分析方法,定量评估极端气候对该区植被的影响。结果表明：(1)极端暖指数均呈增加趋势,说明1982—2020年期间内蒙古地区极端偏暖现象增多。(2)持续干旱日数与持续湿润日数呈减少趋势,说明39年来内蒙古地区连续性无降水天数和降水天数均减少。(3)极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系表现出明显的空间异质性,表明内蒙古不同区域NDVI对各极端气候指数的响应程度不同。(4)因子探测器结果表明极端降水指数相对于极端气温指数来说,对内蒙古植被生长变化的影响较大。研究结果可为内蒙古地区防灾减灾与生态修复工程提供一定的科学依据。