2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化及驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算岷江上游植被覆盖度,运用一元线性回归分析和稳定性分析方法,研究2006-2016年岷江上游植被覆盖度时空变化格局及稳定性,并分段讨论2008年"5.12汶川地震"对岷江上游植被的破坏程度以及震后植被恢复情况,利用地理探测器模型对岷江上游植被覆盖度影响因子及影响力进行探测,分析岷江上游植被覆盖度变化驱动力。结果表明：（1）2006-2016年岷江上游植被覆盖整体状况良好,植被覆盖总体情况较为稳定,多年平均植被覆盖度为0.79,植被覆盖度大于0.8的区域占整个岷江上游地区面积的69%。（2）2008年"5.12汶川地震"给整个岷江上游植被造成了严重的破坏,植被覆盖度退化区域面积为14013.41 km²,占整个岷江上游面积的57%,2008-2016年岷江上游植被恢复状况良好,植被覆盖度改善区域面积为17390.69 km²,占整个岷江上游面积的71%,岷江上游植被覆盖度已经超过震前水平。（3）岷江上游植被覆盖度主要受海拔、气温、土壤类型、降水4个因子的影响,其解释力均在40%以上;地貌类型、植被类型的解释力在20%-40%之间;坡度、坡向的解释力均小于1%。     

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。     

基于TM NDVI的武功山山地草甸植被覆盖度时空变化研究

以江西省武功山山地草甸为研究区,基于4期TM(Thematic Mapper,专题测图仪)卫星遥感影像,提取NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数),采用像元二分模型,运用ENVI 5.1和Arc GIS 10.0软件计算得到武功山山地草甸的植被覆盖度分布格局及动态变化。研究结果表明:(1)研究期间山地草甸面积减少了9.72%,呈递减趋势。20年来随着武功山风景区成立—旅游业发展—山地草甸生态修复,山地草甸植被覆盖度增加和减少交替,总体呈上升趋势;(2)山地草甸植被覆盖度呈现东南高西北低的空间分布特征。低覆盖度草甸区集中在武功山山脉的西北侧坡面的崖壁和部分山脊线上,而高覆盖度草甸区多分布在武功山山脉的东南坡面;(3)研究区山地草甸退化与改善并存,山地草甸最北端和白鹤峰-九龙山区域的东南坡、南坡低海拔处植被总体呈退化特征;发云界南部的东坡植被总体呈现改善特征。研究期间山地草甸退化面积比改善面积多出1.78%。(4)山地草甸植被覆盖度的分布格局和地形因子存在较高的相关性(P0.05):植被覆盖度随着坡向的变化而呈规律性的变化,总体上山地草甸植被覆盖度的分布为阳坡平坡阴坡;植被覆盖度先是随着坡度的上升而升高,在坡度15°—25°时达到峰值,然后随坡度的上升而下降,在45°—90°最低;植被覆盖度随海拔升高呈波浪式下降,1000—1200m最高,在主峰山顶海拔1800—1918.3m最低。遥感解译检验结果证明采用此方法对大面积山地草甸覆盖度分布及变化进行反演可行而准确;在后续研究中将采用不同季相的多期影像数据提取NDVI对研究区植被覆盖度进行长期监测,以便更准确可靠地分析山地草甸演化过程和趋势。     

1994-2016年和田绿洲植被覆盖时空变化分析

监测植被变化对评价区域生态环境质量及生态过程具有重要意义。基于Landsat数据影像,运用归一化植被指数、像元二分模型、重心迁移模型等方法分析和田绿洲植被覆盖时空变化。结果表明：（1）和田绿洲植被分布总体以玉龙喀什河和喀拉喀什河为轴线,从高到低向外展布,高覆被以大面积片状集中于绿洲中部,低、中覆被相对零散围绕高覆被分布;（2）过去23年,和田绿洲植被覆盖面积和植被覆盖度均呈升高趋势。2016年相比1994年,绿洲植被覆盖面积增加553 km²,增长了19.6%;（3）和田绿洲覆被变化存在阶段性和区域性差异。时段上,2000-2005年覆被面积增加最明显;区域上,西部覆被增加最显著;（4）气候变化对和田绿洲覆被变化存在一定影响,但人类活动影响最直接。其中耕地开垦、作物种植是和田绿洲覆被增加的最主要因素,而城市基建是引起绿洲覆被减少的最主要因素。同时,因农耕区水耗增加挤占天然覆被生态用水,引起天然覆被退化,威胁绿洲未来发展;（5）过去23年,绿洲覆被重心整体西移。     

黄土高原近10年植被覆盖的动态变化及驱动力

基于Timesat的非对称高斯函数(AG)拟合法重建MODIS-NDVI数据,利用像元二分模型估算了黄土高原近10年的植被覆盖度(VC),并分析了年植被覆盖度的变化趋势和其与降水温度的相关性。研究结果表明:黄土高原植被覆盖度总体上呈现东南高西北低、由东南向西北递减的特征。其中森林生态系统平均覆盖度最高,灌木、草地生态系统次之,荒漠生态系统最低,空间差异明显。2010年森林生态系统植被覆盖度达到81.6%,主要包括太行山、吕梁山和秦岭地区。暖温带森林区植被组成以落叶阔叶林为主,覆盖度常年较高,为80%以上。西北部温带草原区,植被覆盖度达到38.8%。温带草地主要依水分梯度,由东南到西北分布有以旱生性多年生草本植物为主的典型草原,植被覆盖度呈现相应的递减趋势。黄土高原总面积78.6%的地区年植被覆盖度呈增加趋势;而占总面积19.4%的地区年植被覆盖度呈下降趋势。在空间分布上,植被覆盖度显著增加的区域主要分布在榆林至延安周边地区和秦岭一带;植被覆盖度显著减少区域沿兰州至银川呈条带状分布。     

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。     

温带大陆性半干旱季风气候区植被覆盖度时空变化及其地形分异研究

以内蒙古大青山为研究区,基于4期TM/OLI影像,提取NDVI,采用像元二分模型,计算植被覆盖度,探测温带大陆性半干旱季风气候区2000-2017年间植被覆盖度的分布格局、动态变化及其地形分异规律。研究结果表明：（1）研究期间,随着研究区从经济开发到国家自然保护区功能规划的改变,植被覆盖度先降低后升高,整体上趋向良好,平均有64.19%的区域以中高植被覆盖度为主。（2）植被覆盖度空间格局总体上呈"东高西低,南高北低"的分布特征。中高植被覆盖度集中在大青山呼和浩特段南部和乌兰察布段,而低植被覆盖度主要分布在西段山体。（3）研究期间,研究区32.46%的植被覆盖度得以改善,12.92%的植被退化,表明研究区植被覆盖度总体改善。（4）地形因子对研究区植被覆盖度分布格局影响显著：植被覆盖度随海拔升高呈增加趋势,在2000-2296m高程带最高。植被覆盖度与坡度正相关,坡度越高,植被覆盖度越大。植被覆盖度在不同坡向上差异明显,总体上呈现阴坡 > 平地 > 阳坡的分布规律。     

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.     

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。随着高程的增加,植被明显改善类型占比逐渐降低,植被无明显变化类型占比逐渐升高;坡度越平坦的地区植被改善越明显,且北坡和西坡的植被改善情况好于东坡和南坡。总体来看,该保护区2000—2019年的保护成效显著,但仍需要对植被覆盖度低的区域实施生态保护建设,并重点关注地势高、坡度大的区域。     

基于多时相Landsat5/8影像的岷江汶川-都江堰段植被覆盖动态监测

植被覆盖度是衡量地表植被状况和指示生态环境变化的一个重要指标。基于像元二分模型,利用Landsat5/8遥感影像和DEM数据,对岷江汶川-都江堰段植被覆盖动态变化进行了监测,并结合高程、坡度和坡向数据,分析了汶川地震前后植被受损与恢复的空间动态格局变化。研究表明:植被覆盖总体良好,大部分区域的植被覆盖度均在中、高度以上,空间格局上呈现由汶川县东部、都江堰市西北部的龙门山区向两侧减少的总体趋势;地震造成植被受损面积达63808.7 hm~2,且集中分布于海拔567—4331 m、坡度26—51°的范围以及东坡、北坡、南坡和西坡;震后5a,植被恢复面积17786.47 hm~2,主要分布在海拔576—2180 m与3256—3793 m、坡度小于9°和26—51°以及东坡、东南坡和和南坡;高程和坡度对植被损毁与恢复的影响明显高于坡向。     

长江上游近19年植被覆盖度动态变化及驱动力分析

为探究2000—2018年来长江上游植被覆盖度动态变化及驱动力,基于2000、2010及2018年3期Landsat TM影像,以长江首城宜宾为例,对其19年间植被覆盖度动态变化进行监测。应用ENVI和GIS技术对数据进行预处理,运用像元二分模型计算植被覆盖度,结合主成分分析和相关性分析方法探讨其变化的驱动力,实现对长江上游植被覆盖度的局部动态分析。这对于长江上游沿岸的生态保护意义重大。结果表明:1)中植被覆盖区在2000年和2010年面积占比最大,而2018年高植被覆盖度占比变为最大,宜宾市域整体植被覆盖度向好的方向发展。2)近19年植被改善和退化面积分别占33.51%、29.48%。退化区域遍布整个研究区,改善区主要分布在东部边缘。3)植被覆盖度随海拔升高而上升;随坡度的增加而呈不同变化;坡向对植被覆盖度的影响主要表现在温度上,阴坡小于阳坡,但宜宾正西北方向植被覆盖度最高,这是由于西北方向有大面积原始森林。4)研究区植被变化受经济、社会和人口的共同影响。森林面积、建设用地面积、GDP、总人口、耕地面积等因子是影响研究区植被覆盖变化的主要驱动力因子。     

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.     

京津冀地区城市化对植被覆盖度及景观格局的影响

定量研究了2000—2010年,京津冀地区植被覆盖度及其景观格局的动态变化,揭示了城市化进程对植被景观的干扰过程及生态质量的影响。结果表明:(1)2000—2010年,城市化进程显著是京津冀城市群土地变化的一大特点,人工表面面积从2000年的1.79×10~4km~2增加至2.16×10~4km~2,增幅高达21.16%;(2)京津冀平均植被覆盖度呈增加趋势但不显著(P=0.46),存在明显的时空动态差异。在覆盖度结构上形成了以中低和中植被覆盖度为主导的格局;(3)从景观空间格局变化来看,中低、高覆盖度区域植被景观更加破碎,而低、中等覆盖度区域的植被面积增加,景观破碎度减小;尤其是低植被覆盖度为主的城市区域,景观格局变化幅度大,表现为绿地面积有所增加,景观破碎化程度降低,生态质量有所改善;(4)在整个研究区范围,城市化对区域植被覆盖度存在负面影响,表现为城市化程度与区域平均植被覆盖度存在负相关(P=0.08);但是在低植被覆盖度的区域(主要为城市区域),城市化程度与植被覆盖面积呈显著正相关(P0.001),表明城市区域在城市化进程中植被覆盖面积有所提高,生态质量有所改善,与城市化过程中,日益重视城市绿地的建设有关。     

典型矿区植被覆盖度时空分布特征及影响因素

植被状况可以直接或间接地反映采煤对生态环境的影响。以长河井工煤矿、离柳井工煤矿、平朔露天煤矿3个典型矿区为研究区域。以Landsat数据为数据源,基于地形调节植被指数的像元二分模型提取植被覆盖度;采用趋势分析、线性回归斜率、稳定性分析方法,分析了3个典型矿区2001-2016年植被覆盖度的时空变化特征;运用"以时间换空间"的方法,采用相关分析方法对植被覆盖度变化的自然影响因素进行了分析。结果表明：（1）近16年3个典型矿区植被覆盖度呈增加趋势,长河、离柳、平朔矿区的增长速率分别为0.09%/10 a、0.10%/10 a、0.08%/10 a（P > 0.05）。（2）空间上,长河、离柳、平朔矿区植被覆盖度变化不明显比例分别占到66.63%,59.90%,62.25%,呈增加趋势的比例仅分别占28.14%、32.55%、27.81%,而呈减少趋势的比例分别占到5.23%、7.55%、9.94%。长河矿区明显改善的区域位于自然植被和耕作区的北部和东北部,离柳矿区明显改善的区域位于以低植被覆盖度为主的北部,平朔矿区明显改善的区域位于复垦的中西部。（3）不区分植被类型时,3个矿区的植被覆盖度变化与高程、高程与温度的交互作用表现出显著相关性（P < 0.01）,与各自然因素的相关性总体表现为长河 > 离柳 > 平朔矿区;区分植被类型时,草地与坡度的相关性不显著（P > 0.05）,与降雨量、高程存在显著正相关（P < 0.05）;灌木林与温度相关性不显著,与高程和降雨量的交互作用存在显著正相关;旱地与高程、高程与温度的交互作用存在显著相关性;疏林地与坡向、降雨量与坡向坡度的交互作用均没有表现出相关性;有林地与高程降雨量的交互作用表现出显著正相关性。探讨不同植被类型对自然因素的响应,可为矿区植被结构的选择,矿区复垦提供参考依据。     

西安市1995—2016年植被覆盖度动态变化监测及景观格局分析

基于Landsat TM/OLI遥感影像数据反演了西安市1995—2016年的植被覆盖度, 分析了西安市不同时期的植被覆盖度变化特征, 并运用景观格局对植被覆盖度的空间格局变化进行了定量化分析。总体统计结果显示: 西安市1995年、2002年、2009年、2016年平均植被覆盖度分别为45.40%、50.03%、55.97%、59.42%, 呈现逐年增加趋势, 其中1995—2016年极低覆盖度面积减少了1427.9337 km2, 极高植被覆盖度面积增加了1252.9080 km2, 表明西安市自然生态环境明显转好。分区统计结果显示: 南部山区秦岭和渭河洪冲积平原的植被生长保持稳定; 沿山丘陵、黄土台塬区植被增长趋势显著; 植被退化主要发生在新的建城市区域和主要发展开发区。景观格局分析显示: 西安市在此20年间, 植被覆盖度的斑块密度和斑块数量呈上升趋势, 破碎化程度加大, 这不仅表明西安市资源不断被开发利用, 同时也表明生物多样性的环境向不利趋势方向发展。这提醒我们尽管西安市总体植被覆盖度变好, 但仍需要在资源开发利用过程中密切关注保持生物多样性的环境。     

1990—2020年黑龙江省植被覆盖度的时空变化趋势及驱动力

植被覆盖度(FVC)作为表征植被生长状况与生态系统变化的定量指标,其时空变化趋势及驱动力是全球及区域生态环境的重要研究内容。本研究基于GEE云计算平台,应用像元二分模型对黑龙江省1990—2020年FVC进行估测,并通过Mann-Kendall突变检验、Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、相关性分析及结构方程模型,分析FVC的时空变化趋势及驱动力。结果表明：基于像元二分模型法计算研究区FVC具有较高精度(R²>0.7、均方根误差<0.1、相对均方根误差<14%)。1990—2020年,黑龙江省年均FVC为0.79,呈波动上升趋势(0.72～0.85),年均增长0.4%,市级行政区年均FVC也呈不同程度的增长。黑龙江省以极高FVC类型为主,其面积占比逐渐增加。FVC呈增加趋势的面积占比为67.4%,呈减小趋势的面积占比为26.2%,其余保持不变。人为活动因子对年均FVC的相关性高于生长季月平均气象因子对年均FVC的相关性。人为活动因子是黑龙江省FVC变化的主要驱动因子,其次为土地利用类型,而生长季月平均气象因子对FVC变化的总影响为...     

东北老工业区生态安全动态演变过程及驱动力

生态安全与国防安全、经济安全、金融安全等已具有同等重要的战略地位,并成为未来经济社会安全的主要约束。东北老工业区作为我国重要的老工业基地及粮食生产基地,其生态安全状况关系着中国可持续发展战略的实施。采用能值-生态足迹模型,对东北老工业区2000—2014年生态安全动态演变过程进行时间序列的定量分析,并采用主成分分析方法分析其驱动力。结果表明:研究期内,人均能值生态承载力从0.66 hm2/人下降到0.64 hm2/人,人均能值生态足迹由10.58 hm~2/人增加到19.85 hm~2/人,处于生态赤字状态,且赤字增大趋势明显;生态压力指数与生态安全等级均不断增大,生态安全状况呈恶化趋势,生态安全问题亟待解决,而这是由社会经济、人口状况、资源环境、技术水平及土地利用程度等因素共同驱动的结果。最后,提出了改善东北老工业区生态安全状况的对策建议。     

黄土高原典型县域植被覆盖度时空变化及地形分异特征

探讨黄土高原植被时空格局变化及地形分异效应,对于掌握退耕还林还草工程可持续性发展模式以及区域生态演变规律具有重要意义.本研究以位于典型黄土高原区的山西省吉县为研究区域,基于1997-2018年植被生长期的Landsat影像,结合数字高程模型(DEM)数据,分析退耕还林工程实施前后研究区域内植被覆盖度(FVC)时空格局变...     

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。