砒砂岩区植被覆盖度环境驱动因子量化分析——基于地理探测器

砒砂岩区地形破碎,生态环境恶劣,降水量少且以暴雨为主,研究该区植被覆盖变化及环境驱动因子作用机制对区域植被建设具有重要的理论意义。基于1999—2018年的NDVI数据分析了砒砂岩区近20年植被覆盖度时空变化特征,利用了地理探测器方法量化分析了不同环境因子对植被覆盖度的影响。结果表明：1)近20年砒砂岩区平均植被覆盖度为42.3%,时间尺度上1999—2018年区域植被覆盖度呈增加趋势,平均上升幅度为0.086/10 a,空间尺度上植被覆盖度呈现从东南向西北递减的空间分布特征;2)近20年区域植被覆盖整体得到改善要比退化的区域面积大,45.5%的区域面积植被覆盖度极显著增加,主要分布在砒砂岩区东部区域,该区植被覆盖度未来变化趋势将以持续性改善为主,但仍有约41.6%的植被将由改善向退化方向变化;3)降水、土壤水分和气温是影响砒砂岩区植被覆盖空间分布的主导环境因子,且降水同其他环境因子的交互作用对植被覆盖影响最大。     

宁夏近20年来植被覆盖度及其与气温降水的关系

利用1981—2004年的植被指数(NDVI)资料,结合实地植被调查资料,将宁夏植被类型划分4个区域,确定了各地植被指数与覆盖度的关系,分析了宁夏各区域植被覆盖度的年际变化、季节变化、植被覆盖度的面积变化及其与气温和降水量的关系。结果表明:24年来宁夏贺兰山与贺兰山东麓的年植被覆盖度呈下降趋势,中部干旱带植被覆盖度呈上升趋势;近4年来,贺兰山植被状况整体变好;贺兰山东麓植被状况整体变差;中部干旱带的植被状况夏季变差,秋季变好;南部山区的植被覆盖度整体变好。宁夏春夏季降水量是影响植被覆盖度的关键性因子,气温对植被覆盖度的影响不显著。     

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。     

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。     

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。     

苏干湖湿地植被覆盖度时空变化格局

植被覆盖度是反映群落外貌特征和影响植被生态系统稳定性的重要因子,其时空异质性演化规律研究有助于认识湿地群落的结构功能及其环境响应机制。采用湿地群落学调查和遥感技术相结合的方法,分析了苏干湖内陆盐沼湿地近30年植被覆盖度的时空变化及其影响因素。结果表明:像元二分模型在内陆盐沼湿地植被覆盖度研究方面具有较高的模拟精度;苏干湖湿地的植被覆盖度在1987—2017年间总体呈上升趋势,年际增幅为0.162%/5a,与气温和降水呈正相关关系;在空间上植被覆盖度与地下水位埋深呈正相关,与土壤全盐量呈负相关,但不同等级植被覆盖度与地下水位埋深、土壤全盐量间的相关性各有差异。苏干湖湿地植被覆盖度受地下水位埋深、土壤全盐量空间异质性的影响,呈现出斑块状镶嵌分布。     

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。     

FAST电磁波宁静区植被覆盖度与地形因子的时空关系分析

植被覆盖度对FAST电磁波宁静区的生态系统环境变化有着重要指示作用, 研究选取2008年、2013年和2018年3个时期的Landsat TM/OLI影像, 获取FAST电磁波宁静区的植被覆盖度数据, 并探讨其与海拔、坡度、坡向等因子的时空变化关系。结果表明: (1)近10年来, 植被覆盖度整体呈增加的趋势, 且森林覆盖增加速率远高于退化速率; (2)根据IR-MAD变化检测来看, 植被覆盖变化较剧烈的区域沿道路和居民区分布, 此时受人类活动的影响较大; (3)地形因子不同程度地影响着植被覆盖度的变化, 中低山的植被覆盖度较高, 坡度较缓区域植被覆盖度占比大, 阳坡的植被覆盖度高于阴坡, 平地稀少植被覆盖可忽略不计。研究结果可为FAST电磁波宁静区生态环境保护提供参考价值。     

基于SPOT NDVI的甘肃河东植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998—2011年SPOT NDVI和年均气温、降水数据,采用植被覆盖度法、趋势分析法及相关分析法对甘肃河东地区植被覆盖时空变化及其对气温和降水的关系进行研究。结果表明:河东地区植被覆盖度南高北低,依次为陇南山区甘南高原陇东高原陇中高原;近14年来植被覆盖度呈波动上升趋势,增速分别为陇南山区0.050 10 a-1、甘南高原0.009 10 a-1、陇东高原0.039 10 a-1、陇中高原0.023 10 a-1;植被覆盖轻度改善面积占37.20%,基本不变占59.75%,表明研究区植被覆盖稳中有所上升;河东地区植被NDVI与气温和降水的相关性各异,其中54.59%的地区植被NDVI与气温呈负相关,45.41%区域呈正相关;87.86%的地区植被NDVI与降水呈正相关,12.14%区域呈负相关;植被NDVI与降水正相关面积明显大于气温,说明降水是研究区植被生长的主导气候因子。     

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%。     

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。     

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NDVI的驱动机制。结果表明:(1)2000-2019年陕北地区中高和高植被覆盖区面积分别增加了25.64%和11.74%,植被覆盖状况整体良好;NDVI空间分布差异显著,其中,东南丘陵沟壑区植被覆盖度较高,西北风沙区以及城镇建设用地区域植被覆盖度较低;(2)陕北地区植被NDVI主要受年降水量和干燥度指数的影响,其解释力均大于45%;植被类型、≥10℃积温、地貌类型和坡度的解释力在15%-35%之间;土壤类型、年均温、高程和坡向的解释力均小于10%;(3)各环境因子对陕北地区NDVI变化的影响存在相互增强和非线性增强的协同交互关系。结果揭示的中高和高植被覆盖区面积的显著增加、影响NDVI的主要驱动因子年降水量和干燥度指数的适宜阈值以及它们之间交互增强的驱动机制,能够为陕北地...     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

怒江-萨尔温江流域植被覆盖时空变化趋势及驱动力

植被作为陆地生态系统的主要组成部分,对区域生态系统环境变化、全球碳循环和气候调节具有非常重要的作用。怒江-萨尔温江流域是东南亚最重要的跨境河流之一,其植被变化会影响区域生态系统和气候。研究以怒江-萨尔温江流域为研究区,基于2000—2021年MODIS NDVI数据,利用BFAST模型、Hurst指数以及地理探测器研究了其植被覆盖时空演变趋势和未来可持续性以及驱动因子。结果表明：(1)2000—2021年,怒江-萨尔温江流域植被覆盖总体呈波动上升趋势,多年平均植被覆盖度FVC(Fractional Vegetation Cover)为0.73,以高植被覆盖和较高植被覆盖为主。植被分布具有明显的空间异质性,下游和中游植被覆盖明显优于上游。(2)BFAST趋势表明,近22年怒江-萨尔温江流域植被覆盖改善和退化的区域面积占比分别为71.24%、28.76%,改善的区域远大于退化的区域,说明研究区植被得到较好的保护。Hurst指数显示,未来植被将持续改善和退化的区域占比分别为94.89%、2.76%。BFAST与Hurst二者叠加共耦合了17种植被覆盖的未来趋势情形,整体上未来植被呈持续改善为...     

黄龙山森林植被地上碳储量时空变化及驱动力

快速准确地估计植被地上碳储量及其动态变化,对评估森林固碳能力具有重要意义。以陕西省黄龙林区森林为研究对象,基于样地实测和卫星遥感数据,建立黄龙山林区植被地上碳储量模型,实现研究区2000-2021年长时间序列的森林植被地上碳储量的反演及时空分异研究。结果表明：（1）黄龙山森林植被地上碳储量平均值总体呈波动上升趋势,碳储量高于全省平均水平。（2）研究区东部、南部、中部及西北部是植被地上碳储量高值分布地区,且呈增加趋势;而东北部、西部和西南部植被地上碳储量较低,且呈减少趋势,研究区22年间森林植被地上部分固碳量增加,生产力提升。（3）年均温、年蒸散发量、年降水量和海拔是2000-2021年影响研究区森林植被地上碳储量空间分异主要因素;任意两个因子间的交互作用对黄龙山森林地上碳储量影响都大于单个因子,表明黄龙山森林植被地上碳储量在不同时间的空间分布受多种因素共同作用。年降水量对其空间分布影响逐渐减小,森林稳定性提高。研究在信息有限的基础上提出了快速估算地区植被地上碳储量的方法,了解了地区森林植被地上碳储量时空分异情况及其驱动因素,为掌握地区植被地上碳储量信息、评估森林固碳能力提供了重要依据。     

1982-2015年黄土高原植被变化特征及归因

黄土高原植被对于黄河中下游泥沙量减少以及区域生态安全维持发挥着重要作用。气候变化和人类活动是驱动黄土高原植被覆盖度变化的两大因素,然而先前研究多基于统计方法建立植被覆盖度与气候变化的线性关系,忽略了植被覆盖度与气候变化之间复杂的非线性关系,限制了对黄土高原植被变化驱动机制的理解。基于1982-2015年黄土高原植被覆盖度(GIMMS NDVI)数据,以1999年退耕还林工程开始实施为界限,采用随机森林和残差阈值法等手段量化并分析了1982-2015年植被变化特征及气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明:(1)1982-2015年黄土高原植被覆盖度整体上呈现增长趋势,1999年之后植被覆盖度增加的面积大于1999年之前, 1999年以前显著增长的区域只占总面积的54.68%,1999年以后显著增长的区域面积占比增长至85.11%;(2)在考虑时滞效应的基础上,1982-1998年黄土高原超过80%的区域的逐月温度、降水、日照时数与植被覆盖度存在显著的正相关关系,表明1999年以前植被覆盖度变化主要与气候变化有关。随机森林算法能较好地模拟植被覆盖度与气候因子之间的关系,99.71%的区域拟合的决定系数R²达到0.5以上;(3)2000-2015年,气候因素和人类活动对植被覆盖度的影响具有空间异质性。人类活动对植被覆盖度产生积极影响的面积增加了55.94%,气候消极影响的面积减少了42.58%,气候积极影响的面积减少了12.86%。研究提出的量化气候变化与人类活动对植被覆盖度影响的方法能够更好的区分黄土高原植被覆盖度变化的驱动因素,为黄土高原生态建设以及黄河流域的生态安全和高质量发展提供数据支撑。     

2001年以来宝鸡地区植被覆盖时空演变及驱动力分析

植被在全球变化中影响着地-气系统的能量平衡,是自然和人文因素对环境影响的敏感指标。分析地表植被的覆盖现状并探究影响植被变化的驱动力因素对区域生态恢复以及区域经济发展和区域生态文明建设都有促进作用。本研究基于中分辨率成像光谱仪-归一化植被指数（MODIS-NDVI）数据,结合宝鸡11个气象站的气温和降水量实测数据、净初级生产力（NPP）以及宝鸡统计年鉴数据,采用趋势分析方法、Pearson相关分析法、主成分分析方法对2001-2013年宝鸡地区植被覆盖的时空演化特征进行了分析,并对自然驱动因子和人为驱动因子双重影响下的宝鸡地区植被覆盖演化状况进行了综合评价。结果显示：（1）2001-2013年宝鸡地区年均NDVI以0.025/10a的速度上升,比三北防护林工程区1982-2006年植被覆盖的增速（0.007/10a）快,且2001-2002年、2003-2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;（2）植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的趋势（个别地区除外）;（3）自然因素中的降水量和NPP是制约植被生长的主要因素。整体来看,人为因素相对于自然因素对宝鸡全区的植被覆盖影响较大,贡献率在90%左右,呈先减小后增加的趋势。     

亚热带典型红壤侵蚀区人类活动对植被覆盖度及景观格局的影响

福建省长汀县是中国南方最严重的水土流失区之一,在20世纪80年代初和2000年两次集中治理的推动下,当地生态环境已得到显著改善。基于Landsat系列卫星影像提取长汀县1975—2013年共6期植被覆盖度分布图,分析该区在不同时期植被覆盖度及其空间格局的时空动态,并探讨人类干扰与政策治理对植被覆盖度及景观格局的影响。结果表明:(1)近38年来,长汀县平均植被覆盖度由47.02%(1975)提升至71.47%(2013),在覆盖度结构上逐渐形成以中高和高植被覆盖度占主导的格局;县域中部河田盆地的植被覆盖度由30.83%(1975)提升至60.34%(2013)。(2)在景观格局上,研究期间长汀县极低、低和中低覆盖度斑块平均面积呈波动下降趋势、同时斑块密度增加,而中高、高植被覆盖度区域面积扩大,表明封禁、造林等治理措施导致植被覆盖度较高的区域不断汇聚成片。(3)植被覆盖度的提升在空间上主要集中在海拔600 m和坡度25°以下区域,尤其在海拔400—600 m和坡度5°—15°区域最显著,表明植被的破坏和恢复过程与人类活动的联系密切。(4)空间分析表明,在距离农户居民地边缘1.2 km的范围内,越接近居民地中心的区域植被覆盖度越低、破碎度越大且恢复缓慢,但这种空间差异伴随治理进行正在逐步减弱。总体上看,长汀县生态治理和人类干扰的长期驱动影响,其恢复速度在不断提升。