退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000—2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000—2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程的环境资源的限制、土地利用程度的提高和城市用地的扩展,陕西省植被覆盖度将出现下降趋势。如何减缓这种下降趋势,是未来陕西省生态建设和保护的重大问题。     

退耕还林后陕西省植被覆盖度变化及其对气候的响应

1999年起,陕西省实施了大规模的退耕还林、封山禁牧等生态建设和保护工程,使植被覆盖得到迅速恢复和增加。为了进一步跟踪评估植被覆盖变化,为生态建设和规划提供依据,本文基于2000—2017年MOD13Q1数据、气象数据,利用像元二分法估算陕西省18年间的植被覆盖度,通过空间插值方法、空间相关分析、统计学方法分区对其时空变化特征和对气候变化的响应进行了分析。结果表明:2000—2017年陕西省植被覆盖度呈现波动增加趋势,但增速逐年减少,2012年达到最大值后在高位波动;全省植被覆盖度增加区域面积占国土面积的82.4%,降低的区域仅占17.6%;陕北地区植被覆盖度显著增加,部分地区植被覆盖度达到最大值后出现下降趋势;植被覆盖度变异系数大的区域主要分布陕北长城沿线风沙区和丘陵沟壑区以及城市周边;陕西省植被覆盖度与降水量、气温在年尺度上相关系数均呈不显著的正相关;占全省98.4%的区域植覆盖度与降水、气温的复相关空间也未通过0.05显著水平检验;说明退耕还林等生态建设工程的实施,对植被恢复和生长具有重要的促进作用,一定程度上降低了植被生长对气候因子的敏感性;未来陕西省随着退耕还林等生态建设工程...     

退耕还林还草工程生态效应的地域分异特征

退耕还林还草工程作为我国投资最大、涉及面最广的一项重大生态工程,其生态经济社会效应是行业部门及学术界关注的焦点。选择退耕还林还草面积、植被覆盖度、土壤侵蚀量作为指标,依据遥感反演和模型模拟得到的结果,分析了2000—2015年县域退耕还林还草时空差异,退耕还林还草区域植被覆盖度与土壤侵蚀变化及其对县域生态状况变化的贡献,并基于规划目标评估了退耕还林还草工程的宏观生态效应及其地域分异特征。结果表明:(1)近15年,工程区耕地转林地面积12.75万km²,耕地转林地区域植被覆盖度年增加0.32%、土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.43 t/hm²和0.21 t/hm²。(2)耕地转草地面积9.43万km²,耕地转草地区域植被覆盖度年增加0.43%,土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.55 t/hm²和0.94 t/hm²。(3)工程区全县域植被覆盖度年增加0.17%,平均土壤水蚀和风蚀模数分别年减少0.13 t/hm²和0.68 t/hm     

基于生态系统服务价值变化的环境与经济协调发展研究——以陕西省为例

为探讨生态环境与经济发展间的协调程度,选取2000、2005、2010和2015年4期的陕西省107个县（区）数据,利用单位面积生态系统服务价值和人均GDP构建环境经济协调度指数。结合空间自相关分析和空间杜宾模型等方法,分析了环境经济协调度指数的时空演变特征及驱动因素。研究表明：（1）从时间上看,陕西省环境经济协调度指数整体呈现缓慢下降趋势;从空间上看,大部分县（区）已处于基本协调和中度协调状态,并形成了陕北地区优于陕南地区,陕南地区优于关中地区的空间格局。（2）陕西省环境经济协调度指数具有显著的空间正相关性,高高集聚和低低集聚效果比较明显。（3）退耕还林工程、城镇化水平、产业结构、降水量是提升协调度指数的关键因素,气温则是制约协调度发展的约束要素。未来应因地制宜实施差异化的发展战略,以实现环境与经济协调发展。     

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。     

封面说明

正封面图片由西北农林科技大学农学院邓健博士2013年6月拍摄于陕西省延安市庙咀沟流域(36°38'N,109°22'E),展现了陕北黄土高原退耕还林工程带来的植被恢复效果.1998年国家在陕北开始试点实施退耕还林工程以来,该地区植被面积逐年增大,带来了物种多样性增加、水土流失下降、风沙减少等显著的生态效益,黄土高原已经被郁郁葱葱的绿色植被覆盖.生态治理也引发了     

基于灾害风险综合指标的陕西省农业干旱时空特征

随着气候变化,农业干旱直接威胁粮食安全.本文以陕西省为研究对象,基于自然灾害风险理论,综合考虑干旱灾害影响因素,从致灾因子的危险性、承灾体的暴露性、环境的脆弱性和地区的抗旱能力4个风险要素选取指标,采用层次分析法确定指标权重,构建自然灾害风险综合指标,分析2009—2013年陕西省农业干旱时空特征.结果表明: 研究期间,陕北地区农业干旱风险略呈下降趋势;陕南地区呈急剧升高态势,以商洛市为甚;关中地区基本稳定,以咸阳市最高、西安市最低.陕西省农业干旱风险大体呈现从南向北逐渐递增现象.     

黄丘区特色治理开发小流域土壤侵蚀变化对景观格局演变的响应

研究土壤侵蚀与景观格局变化的关系对小流域的治理开发具有重要的指导意义。本研究以实施退耕还林草、生态农业、生态旅游及科技示范的黄土高原安塞南沟特色治理小流域为研究对象,基于GIS平台和通用土壤流失方程,分析小流域1981—2018年景观格局和土壤侵蚀量的时空演化特征,并利用主成分回归法,从斑块类型水平和景观水平两个尺度分析土壤侵蚀模数与3类9个景观格局指标的关系。结果表明: 研究期间,在5种景观类型中,耕地和林地面积的时空变化主导了南沟小流域景观格局的演化,并且影响整个小流域的聚集分散程度;南沟小流域的土壤侵蚀量逐年减少,1981—2018年土壤侵蚀面积减少29.7%,侵蚀模数减少61.2%,且有73.4%的区域土壤侵蚀强度减轻;耕地和林地面积的变化决定了整个小流域土壤侵蚀模数的变化,其景观格局指数的变化方向与该景观类型土壤侵蚀的变化方向一致;退耕还林草工程是流域景观格局变化、土壤侵蚀减轻的主要原因,特色开发治理可以减弱局部地区土壤侵蚀强度。景观类型的合理化配置能有效地防治小流域土壤侵蚀,将其与特色治理开发相结合有助于实现小流域可持续高质量发展。     

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.     

秦岭地区土壤侵蚀时空变化及景观格局

土壤侵蚀是制约秦岭地区可持续发展的重要因素,为了解秦岭地区的土壤侵蚀状况及景观格局的变化,基于2005年、2010年和2015年遥感解译结果,采用通用土壤侵蚀方程RUSLE计算各年的土壤侵蚀量,分析研究区土壤侵蚀的时空变化特征,量化秦岭地区5个流域的土壤侵蚀状况,探讨土壤侵蚀与土地利用及地形因子之间的关系,并对研究区土壤侵蚀景观格局变化进行分析。结果表明:2005—2015年秦岭地区土壤侵蚀强度及面积均有明显改善,2005年和2015年总侵蚀量分别为0.90×10~8和0.33×10~8t,减少了63.33%;研究区内土壤侵蚀在空间上呈现由西向东、由南至北减弱的特征;位于研究区西部的嘉陵江流域土壤侵蚀最为严重,其2005年、2010年和2015年土壤侵蚀模数分别为3872. 80、1454.31和1461.91 t·km~(-2)·a~(-1);土壤侵蚀模数与坡度、高程等地形因子呈正相关,具有明显的时空变化特征;区内不同土地利用类型的土壤侵蚀均有减弱的趋势,其中未利用土地土壤侵蚀的降低最为明显;秦岭地区的整体侵蚀景观破碎化程度有所降低,斑块总数减少,破碎度指数变小,景观异质性降低,人类活动对秦岭地区景观的干扰随时间而减弱,生态环境向良性方向发展。     

陕西省森林生态系统碳储量分布格局分析

为明晰陕西省森林生态系统碳储量分布格局, 基于2009年森林资源清查资料和2011年调查所得样地实测数据, 对陕西省森林生态系统碳储量、碳密度及其空间分布特征进行了研究分析。结果表明: 陕西省森林生态系统总碳储量为790.75 Tg, 土壤层、植被层和枯落物层碳储量分别占总碳储量的72.14%、26.52%和1.34%; 其中, 栎类碳储量在各森林类型中所占比重最大(44.17%), 中、幼龄林是陕西省森林生态系统碳储量的主要贡献者, 约占总碳储量的49%。陕西省森林生态系统平均碳密度为123.70 t·hm^-2, 土壤层最大, 枯落物层最小, 植被层居中; 碳密度均随龄级增加而升高, 同一龄级表现为天然林高于人工林生态系统。此外, 陕西省森林生态系统碳储量、碳密度分布格局不尽一致, 反映了森林覆盖面积及森林质量对碳储量的影响。未来应加强林地抚育管理水平, 增加造林再造林面积以增加碳储存, 应对全球气候变化。     

退耕还林地结构与生态功能的耦合关系

退耕还林的林地结构与生态功能效益是退耕还林工程的关键性问题。基于典型黄土高原丘陵沟壑地7种代表性的退耕还林模式的野外调查和取样分析结果,选取14个林地结构因子和2个代表性生态功能因子,对林地结构进行因子分析,并构建了林地结构与生态功能的灰色关联度模型和耦合协调度模型。用建立的模型分析吴起县退耕还林地7种模式的林地结构、土壤侵蚀及地表径流数据,结果表明,不同林地结构因子间相关度不同,经过主成分分析降维为4个主成分因子,分别反映了林分的乔木层结构指标、上层结构生物量指标、土壤层指标及其它指标;不同林地结构因子与生态功能的关联度系数不同,林地结构因子对地表径流的影响明显高于对土壤侵蚀率的影响,其中林分组成对径流的影响最明显,土壤因子影响最不明显;草本层生物量、枯落物生物量等近地表的相关结构对土壤侵蚀的作用明显。不同退耕还林模式的林地结构与生态功能的耦合协调度状况都不良好,仍需要进行调整和改善。     

黄河河龙区间退耕还林前后淤地坝拦沙特征分析

为探究黄河中游河龙区间退耕还林工程实施前后淤地坝拦沙变化特征,采用实地测量和文献集成分析相结合的方法,分析了退耕前后多个时段河龙区间不同分区淤地坝的拦沙特征。结果表明:退耕后,河龙区间北部、中部和南部淤地坝平均拦沙模数分别为7138.5 t km~(-2) a~(-1)、2596.5 t km~(-2) a~(-1)和4230.9 t km~(-2) a~(-1),比退耕前分别减少了49.5%、84.1%和52.1%,且均显著小于退耕前,坝控流域侵蚀程度总体上由极强烈侵蚀、剧烈侵蚀和极强烈侵蚀分别转变为强烈侵蚀、中度侵蚀和中度侵蚀;退耕前河龙区间中部和南部淤地坝拦沙模数随时间推进显著降低;退耕后河龙区间北部淤地坝拦沙模数随时间推进而下降。未来河龙区间淤地坝建设应根据小流域侵蚀产沙现状适当缩减规模,以免造成水土资源浪费,影响下游的用水安全。     

山水林田湖草生态问题系统诊断与保护修复综合分区研究——以陕西省为例

山水林田湖草生态保护修复分区的划定,是科学合理的分区域提出生态保护修复方案的基础。但是,目前生态保护修复分区的划定,对于生态系统问题诊断的综合性考虑不足,未能很好的体现山水林田湖草生命共同体的理念。因此,选取了8个指标综合考察了陕西省的山水林田湖草生态系统问题,并以小流域为基本单元,划定了陕西省山水林田湖草生态保护修复综合分区。研究表明：（1）2015年陕西省生态修复指数平均值为0.39（该值越小表明山水林田湖草人的综合问题越严重）,各流域生态修复指数在0.23-0.60之间。总体来看,陕西省生态修复指数的空间分异较为明显,呈现自南向北逐渐递减的格局。（2）划分了8个生态保护修复分区,包括陕南秦岭东部地区、关中平原中部的城镇地区、汉江河谷盆地、陕北黄土高原中南部地区、陕南秦岭山区、陕北黄土高原北部地区、关中平原地区和陕南大巴山地区。在生态系统问题综合诊断方面,水土流失、植被退化、降水资源不足是陕北黄土高原地区主要生态问题;南部秦巴山区的生态系统则易受到极端降水和土壤侵蚀的影响;关中平原主要存在林草植被退化、矿产资源开采强度大和水土流失等生态问题。     

陕西省退耕还林工程生态效益评估

基于截止2013年底陕西省退耕还林工程的资源数据,依据林业行业标准《森林生态系统服务功能评估规范》和《退耕还林工程生态效益监测评估技术标准与管理规范》,采用分布式测算方法从涵养水源、保育土壤、林木营养物质积累、固碳释氧、保护生物多样性、净化大气环境及森林防护等7个方面对陕西省退耕还林工程的生态效益进行评估,得出陕西省退耕还林工程生态效益价值量为973.47亿元/a,以涵养水源(274.06亿元/a)、净化大气环境(203.96亿元/a)和固碳释氧(173.95亿元/a)价值为主;3种植被恢复类型中以宜林荒山荒地造林模式的生态价值最高,封山育林模式的价值最低;在3个林种类型中,生态林的生态效益价值大于经济林和灌木林;在不同区域的生态效益价值评估中,以延安市的生态效益价值量为最高。     

Analysis on carbon stock distribution patterns of forest ecosystems in Shaanxi Province

 为明晰陕西省森林生态系统碳储量分布格局, 基于2009年森林资源清查资料和2011年调查所得样地实测数据, 对陕西省森林生态系统碳储量、碳密度及其空间分布特征进行了研究分析。结果表明: 陕西省森林生态系统总碳储量为790.75 Tg, 土壤层、植被层和枯落物层碳储量分别占总碳储量的72.14%、26.52%和1.34%; 其中, 栎类碳储量在各森林类型中所占比重最大(44.17%), 中、幼龄林是陕西省森林生态系统碳储量的主要贡献者, 约占总碳储量的49%。陕西省森林生态系统平均碳密度为123.70 t·hm^–2, 土壤层最大, 枯落物层最小, 植被层居中; 碳密度均随龄级增加而升高, 同一龄级表现为天然林高于人工林生态系统。此外, 陕西省森林生态系统碳储量、碳密度分布格局不尽一致, 反映了森林覆盖面积及森林质量对碳储量的影响。未来应加强林地抚育管理水平, 增加造林再造林面积以增加碳储存, 应对全球气候变化。     

基于植被遥感的西南喀斯特退耕还林工程效果评价——以贵州省毕节地区为例

中国西南喀斯特地区生态环境脆弱,人口压力和不合理的土地利用方式使得土地退化问题严峻。2000年以来,国家开始在该地区推行退耕还林等一系列生态工程。需要评估这些工程的效果,以期为进一步的生态建设工程决策提供科学依据。本文以贵州省毕节地区为例,利用SPOT-VGT NDVI遥感数据,以大规模开展退耕还林工程前的1998—2001年为基准,建立NDVI-气候响应模型,在此基础上结合残差法来分析2002—2008年以退耕工程为主的人为因素在当地生态恢复中的作用。结果表明,近年来开展的生态工程使得整个毕节地区植被条件得到了明显的改善,但在东部大方、黔西一些区域土地退化的趋势仍未扭转,需要今后进一步的政策引导和开展后续生态工程。     

生态植被建设对黄土高原农林复合流域景观格局的影响

自1999年以来,黄土高原大规模地实施了退耕还林工程,生态环境呈显著恢复态势。采用2002年和2008年两期Spot5遥感影像,评估了退耕还林工程实施前后黄土高原典型农林复合流域土地利用与景观格局的动态变化。结果表明:在退耕还林工程实施的驱动下,流域土地利用变化剧烈,总变化率高达36.77%,主要变化的土地利用类型包括耕地、果园、幼林地、林地等。28.95%的耕地转为其他土地利用类型,其中48.83%转为果园,44.69%转为幼林地。景观格局变化呈明显的空间分布规律,山腰缓坡区以转化为果园为主,中、高海拔多转化为幼林地。退耕后流域生态景观得以优化,呈现良好发展态势。     

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...