北部湾南流江流域植被净初级生产力时空分布及其驱动因素

分析北部湾南流江流域净初级生产力时空动态变化特征及其驱动机制,为该区域生态环境保护及应对气候变化提供科学依据。基于光能利用率模型（CASA）,利用遥感数据、气象数据和植被类型数据估算了研究区2000-2015年流域的净初级生产力（NPP）,借助于Theil-Sen趋势、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区NPP的时空变化特征、未来趋势及其驱动因素进行了定量化分析。结果表明：①时间尺度上,流域NPP总体上呈现出波动上升趋势,增速为44.03 g C m^-2（10 a）^-1,快于广西自治区,上游和下游地区NPP快于全区,而中游地区慢于全区;②空间尺度上,流域NPP的分布规律表现出明显的地域分异,中游最高（1098.99 g C/m²）,下游次之（1041.71 g C/m²）,而上游最小（1013.22 g C/m²）。NPP的Sen趋势度介于-77.10-74.80 g C m^-2 a^-1之间,在空间上呈现出增加的趋势。③空间波动性上,流域NPP的变异系数较大,其值介于0.01-0.71,其中洪潮江水库、小江水库周边以及玉林市的城乡建设用地扩张区域处于高波动状态,而流域中部的六万大山以及五皇山地带则处于低波动状态;④未来变化趋势上,流域NPP的Hurst指数范围介于0-0.99之间,平均值为0.70,呈现单峰右偏分布,预示着流域NPP未来处于持续性增加的趋势;⑤驱动机制上,流域NPP与多年平均气温呈正相关关系,与年均降水量呈负相关关系,气温是该流域植被NPP的主控因子。由耕地转化为建设用地所导致的NPP损失值最大,其值达到4715.62 t/a,而草地转换为建设用地导致NPP损失值最小,其值仅为184.63 t/a。     

基于MODIS NDVI的长江中游区域植被动态及与气候因子的关系

基于1999-2015年的MODIS NDVI时间序列遥感数据,应用趋势分析、变异系数、重标极差分析和偏相关分析等方法,分析了长江中游的植被时空变化特征及其与气象因子的关系。结果表明,长江中游地区NDVI均值总体上呈上升趋势（从0.72增加到0.80）。从空间分布来看,NDVI低值区域（0.1-0.5）占1.40%,高值区域（>0.7）占87.15%;NDVI空间格局呈"西高东低、北高南低"的分布特征,低值区域表现为以三省省会城市为中心向外辐射。Hurst指数显示,研究区大部分区域（60.54%）的NDVI变化趋势具有不确定性,持续性改善区域（34.78%）主要分布在西部山地区,持续性退化区域（3.26%）主要分布在人类活动频繁的较发达城市区域。在年际尺度上,研究区NDVI与各气象因子关系均不显著;月际尺度上,NDVI与降水、相对湿度和日照时数显著相关,降水和日照时数有明显的时滞性。区域内NDVI动态趋势以不确定性发展为主,城市群周边NDVI呈现持续退化的区域应该引起关注。     

2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。     

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。     

基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析

基于1998年4月至2009年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法计算各季及年均NDVI值;对5种植被类型的年均NDVIy和生长季NDVIg进行一元线性回归,辅助以趋势线分析定量描述研究区植被覆盖动态变化,并采用R/S分析(重标极差法)动态预测米仓山植被覆盖未来变化趋势。结果表明:研究区12年间NDVI整体呈上升趋势,相对于前期(1999~2001年)、中期(2003~2005年)和后期(2007~2009年)的NDVI增加显著;年最大NDVI≥0.70的区域占总面积的98.95%,年均NDVI≥0.70的区域占93.69%,且植被覆盖增加的面积远大于减少的面积;划分的5种植被类型中,阔叶林类NDVI值最高,人工植被类NDVI值最低;R/S法计算结果显示,Hurst指数(H)为0.876 8,表现为很强的持续性,预示未来一定时限内米仓山植被覆盖将有稳定的增加趋势。     

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。     

基于MODIS遥感监测的东南亚地区植被动态

利用2000-2008年的MODIS陆地产品MOD15A2(fPAR)与空间插值的气温和热带降雨观测卫星(TRMM)数据,分析了东南亚地区植被时空动态,主要分析了常绿阔叶林、灌丛草原、热带草丛和农田4种植被fPAR的年际变化、季节变化特征及其与气候的相关性.结果表明:(1)2000-2008年研究区植被的fPAR平均为47.58%,呈由西北向东南递增、沿海高于内陆的空间分布格局.(2)研究区87.34%的区域植被fPAR变化不显著.(3)fPAR能够反映植被时空动态,对气候变化具有较好的响应.fPAR的动态变化表明,不同区域的各植被生长年际变化各有差异,其所受气温和降水的影响程度也不同.     

2000-2020年祁连山植被净初级生产力时空变化及其驱动因素

植被净初级生产力(NPP)是评价植被生长的重要参数,也是评估陆地生态系统质量与功能的重要指标。基于MODIS NPP、数字高程模型(DEM)、气象水文及人类活动数据,采用空间分析、趋势分析,分别从像元尺度和县域尺度识别了2000-2020年以来祁连山NPP时空变化特征,采用偏相关分析研究了NPP对年均温和年降水的响应,并借助地理探测器模型揭示了NPP变化的驱动因素,最后采用Hurst指数预测了NPP未来变化趋势。结果表明:2000-2020年祁连山平均NPP呈波动增加趋势,年均增加2.38 g C/m²,其中栽培植被和阔叶林增长最为明显。近20年,像元尺度上有75.37%的区域NPP增加,主要位于东南部;县域尺度上,古浪、平安、化隆和永登县NPP增速较快,而祁连、海西、德令哈和门源县增速较慢。祁连山NPP空间分布具有明显的集聚性,高值集聚区主要位于东南部,而低值集聚区主要位于西北部。年均温和降水量的增加均促进了NPP的增加,但不同区域NPP对气温和降水的响应有明显差异。降水量、饱和水气压差和蒸散发是NPP变化的主要驱动因子,驱动因子之间对植被NPP变化存在交互作用,分为双因子增强和非线性增强效应。未来祁连山NPP变化以增加非持续性为主,说明植被变化面临较大不确定性。研究结果有助于揭示全球气候变化背景下区域植被NPP对气候变化及人类活动的非线性响应机制,亦可为祁连山生态保护与可持续发展提供理论依据。     

基于Landsat的重庆市生态环境质量动态监测及其时空格局演变分析

长江流域是我国重要的生态屏障之一,重庆市作为长江上游最后一道关口,研究其生态质量发展对于有效保护长江流域生态环境具有重要指导意义。基于2011—2021年间的Landsat影像等数据,计算遥感生态指数(Remote sensing based ecological index, RSEI),并采用Sen(Theil-Sen median)趋势分析法和MK(Mann-Kendall)检验研究其变化趋势以及利用Hurst指数模型分析RSEI的持续特征。利用空间转移矩阵和重心迁移模型研究其在空间上分布特征的变化情况,最后使用降水、风速、近地表气温、海拔等辅助数据为影响因素,结合地理探测器进一步探究RSEI变化驱动力,探讨重庆市2011—2021的RSEI空间分布及演变趋势。结果表明：(1)重庆市多年平均RSEI为0.593,使用等间距法将其划分的等级为差、较差、中等、良、优的面积占比分别为2.48%、8.28%、38.32%、41,87%、9.05%。从整体来看重庆市生态质量水平较高,重庆市年际RSEI以显著趋势波动增长。(2)RSEI等级为差的地区空间上主要集中于重庆西部;较差等级主要围绕...     

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。     

2000-2015年安徽省植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

安徽省是我国的农业大省,其生态系统的动态变化直接关系粮食安全。植被NPP的变化可以有效反映生态系统的变化。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用类型数据,采用偏差分析法、变异系数、趋势分析法和相关分析法对安徽省2000-2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行研究。结果表明：（1）2000-2015年安徽省植被NPP平均值为476.6gC/m²;波动范围为396.6-531.8gC/m²;植被NPP具有较强的空间分异性,整体上呈现南高北低趋势;（2）不同土地覆盖类型的年均NPP差异明显,其中林地最高,为535.5gC/m²,而且不同地类的NPP年际变化幅度不同,主要表现在林地和草地的变化幅度相对较大;（3）植被NPP受气候、环境变化以及人类活动等多种因素共同影响,其中受气候因素中降雨影响较大,但是随着人类活动日益频繁,城市化逐渐成为NPP变化的主要驱动力。     

近30年中国滨海滩涂湿地变化及其驱动力

随着人类活动影响的不断加剧,滨海湿地正面临着退化的威胁。尤其是近三十年来,中国东部沿海地区经济发展迅速,中国滨海湿地在时空格局等方面发生了巨大改变。以Google Earth Pro(GEP)s遥感影像为数据源,基于Google Earth Engine(GEE)平台和随机森林分类方法,解译了1990—2020年中国滨海地区的遥感影像,提取不同年份滩涂湿地面积,分析了过去30年间滨海滩涂湿地空间分布变化,从自然原因和政策变化两个方面探讨了中国滨海滩涂湿地时空格局变化的驱动机制。研究表明,中国滨海滩涂湿地呈现总体减少的趋势,总面积减少了42.98%,其中光滩面积减少了46.30%,盐沼面积增加了4.95%。不同省份滩涂湿地面积变化总体趋势与全国一致,与国家政策紧密联系;但不同年份各省份因发展需求和压力不同,滩涂湿地的变化的进程有一定差异。泥沙沉积和水动力条件的变化是滩涂湿地变化的主要自然因素,方针政策的贯彻执行是滩涂湿地变化的重要人为因素,通过出台严格合理管控政策可以促进中国滨海滩涂湿地可持续发展。     

The role of ecological factors in controlling vegetation dynamics on long temporal scales

Abstract

The pattern of change in the Holocene forests of Europe is outlined and discussed in the light of external and internal forcing factors. Forests are seen as non-linear, dynamic systems, that are, at any point in time, unique and changing. In the absence of human activity, potential forcing factors during the Holocene include (i) climate, (ii) soil development, and (iii) internal forest dynamics. Climate is influential through exerting control on the floristic pool from which forests developed. Current results indicate that the role of soil development is likely to have been minor, but may have slowed rate of invasion and increase of some mid- and late-Holocene forest dominants. Forest change following spread and increase then forces soil change. Internal processes of forest dynamics include competition among existing species, and interactions between existing species and potential invading species. The patterns of interaction may be detectable through rates of change and patterns of increase seen in pollen records. Such processes are seen as being the dominant influence on the pattern of change and the development of forest. Forested systems, such as those in Europe, are strongly influenced by historical events, such as the mid-Holocene decline of elm. Forest composition is likely to be similar, in the broadest terms, from one interglacial to another, but always to vary in detail. The interaction of individuals, populations and environmental variables ensures that, although deterministic, prediction of change will always be difficult.     

南京市景观时空动态变化及其驱动力

选择南京市1995、2000和2008年的土地利用/土地覆盖数据,对其土地利用斑块动态变化与景观斑块的空间稳定性进行探讨。结果表明,全市总体上以耕地、林地和草地的减少,以及建设用地和水域的大幅度增加为典型特征。1995-2000年间耕地、林地和草地面积净减少了12017.2 hm²,2000-2008年间净减少41029.13 hm²;全市的建设用地面积1995-2000年间仅增加了11981.3 hm², 2000-2008年间面积增加了41027.06 hm²。从斑块类型的面积稳定性来看,各种土地利用斑块的空间稳定性都非常高,除了2000-2008年间未利用土地的自身空间保持率为50.66%外,其他土地景观类型的保持率都在90%以上。从不稳定斑块的空间分布看,1995-2000年间,主要集中在南京市的栖霞区、浦口区和江宁区,呈离散分布特征; 2000-2008年间,不稳定斑块一方面呈现出集中连片的分布态势,这在江宁区和栖霞区最为典型,另一方面这种集中分布趋势也扩大到了六合区与高淳县。从不稳定斑块的转化方向看,均以建设用地所占比例最大,两个时段内转为建设用地的不稳定斑块分别占到了不稳定斑块总面积的87.09%和68.46%,其次的转化方向为水域,两个时间段内分别达到了10.61%和23.86%。从景观斑块变化的原因来看,对当地景观斑块稳定性影响最大的主要是人口与经济发展、城市规划的引导和重大的生态建设工程等人为因素。     

2000—2020年广西植被生态质量变化及驱动力分析

为掌握广西植被生态质量的时空变化特征及其驱动机制,该文以植被生态质量指数(ecological quality index,EQI)为评价指标,基于气象、地形、土壤和遥感等多源数据,利用线性趋势分析、相关性分析、地理探测器等方法,分析了2000—2020年广西植被生态质量的时空变化特征及其驱动力。结果表明:(1)2000年以来广西植被生态质量指数呈显著增加趋势,区域植被生态明显改善。植被生态质量发展经历了缓慢增长、迅速增长、显著提升等演变阶段。在空间上,广西植被生态质量指数呈现四周高,中间低的特征,高值区逐渐由东部向西部和北部扩展。(2)广西植被生态质量时空演变影响因素差异显著。随海拔高度上升植被生态质量总体变化呈“增加—下降—稳定—上下波动”的趋势。壤土的植被生态质量高,砂土的植被生态质量低。森林和灌草的生态质量较高,农田植被的生态质量较低。植被生态质量与气候驱动因素呈显著正相关关系,受气温和降水共同影响,其中以气温为主要驱动(T)的区域面积最广,降水为主要驱动(P)的区域面积次之,气温降水强驱动([T+P]⁺)和弱驱动([T+P]^-)的区域面积较小。(3)广西植被生态质量变化驱动力受地形、土壤、植被、气候、自然灾害和人类活动的共同影响。自然影响因子解释力排序为植被>地形>土壤>气候,其中植被净初级生产力和植被覆盖度是影响植被生态质量时空分异的最主要因素。自然因子对广西植被生态质量变化的影响存在交互作用,均呈非线性增强及双因子增强关系,其中地形与植被、土壤与植被、气候与植被因子交互作用最明显。自然灾害和人类活动加剧了植被生态质量变化的影响,其中干旱和低温冷害等气象灾害抑制了植被生态质量的改善,而林业生态工程等人为活动促进了植被生态质量的提升。该研究结果为合理制定广西植被生态保护与修复措施提供了科学理论依据和技术支撑。     

基于MODIS NDVI的辽河保护区成立前后植被覆盖时空动态研究

以2010年成立以自然生态恢复为主的辽河保护区为研究对象,基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的500米分辨率的归一化植被指数(NDVI)数据,研究了辽河保护区成立前(2000—2009年)和成立后(2010—2015年)植被覆盖时空动态。结果表明:(1)2000—2015年NDVI呈现持续增加趋势;2000—2009年NDVI的年际增加主要发生在夏季,2010—2015年NDVI的年际增加主要发生在春季和冬季。辽河保护区成立后春季NDVI的逐年增加有利于该区域防风固沙功能的提升。(2)季节尺度上,2000—2009年春季降水量与春季和夏季NDVI显著正相关,夏季气温与夏季NDVI显著负相关;2010—2015年仅夏季NDVI动态受春季气温和夏季日照时数变化的影响。(3)月尺度上,气温是影响辽河保护区NDVI变化的主要气候因素,2000—2015年NDVI动态对气温变化的响应存在1个月的滞后期;2000—2009年NDVI动态对降水变化的响应存在1个月的滞后期,2010—2015年则无滞后效应。(4)2000—2009年影响NDVI动态的人类活动主要为农田耕作;辽河保护区成立后,河岸带封育区内的自然恢复和小型人工湿地建设促进了NDVI增加,大型人工湿地建设和人工经营牧草地对NDVI动态无显著影响。     

2000—2016年宁夏植被覆盖度的时空变化及其驱动力

基于MODIS NDVI遥感数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数及Hurst指数等方法反演了2000-2016年宁夏地区植被的动态变化特征.结果表明:宁夏地表植被覆盖总体为增加趋势,呈现显著的地域性特征,南北差异很大.植被年际变化受自然和人为的影响具有明显的阶段特征,2000-2016年整体为增长趋势,2000-2005和2006-2011年间增长显著,2012-2016年植被退化,降水量和湿润指数对植被生长的响应最为显著.生长季植被显著增加的面积占79.88%,春、夏、秋季NDVI分别以0.026·10 a^-1、0.07·10 a^-1和0.049·10 a^-1的速率增加.宁夏大部分地区植被变化将保持现有的生长趋势,但局部将有反持续性的变化,62.13%的植被NDVI呈现持续改善的趋势,且南部林区持续改善的面积大于北部引黄灌区.