1982～2003年东北地区植被覆盖变化特征分析

利用1982~2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,结合多种统计分析方法,定量分析了东北地区植被覆盖时空变化规律。结果显示:(1)1982~2003年东北地区森林、草地和农田植被年内变化曲线均为单峰型,峰值都出现在夏季,森林植被年内NDVI变化曲线峰值最高,农田次之,草地最低。(2)22年期间,森林植被覆盖呈下降趋势;草地和农田植被覆盖总体亦呈下降趋势,但西辽河平原草地和松嫩平原农田植被覆盖呈上升趋势;相同植被类型比较,长白山东北部林地、西辽河平原草地、松嫩平原农田植被覆盖均比较稳定。(3)1982~2003年,东北地区植被覆盖总体呈缓慢下降趋势,其中1982~1992年,东北地区植被覆盖呈增加趋势,植被覆盖增加的面积为545 435 km2,占东北地区总面积的43.91%;植被覆盖减少面积为96 491 km2,占总面积的7.77%;1993~2003年,东北地区植被覆盖呈减少趋势,植被覆盖减少的面积为626 839 km2,占东北地区总面积的50.45%,植被覆盖增加的面积较少,仅为27 025 km2,占总面积的2.18%,且呈零星分布。研究表明,人类活动和自然因素的变化是东北地区植被覆盖下降的主要原因。     

生态修复前后祁连山地区植被覆盖变化

祁连山是我国重要的生态屏障，定量评估气候变化和人类活动对植被变化的影响对祁连山生态保护和修复具有重要意义。以祁连山地区为研究区，分析1986—2020年植被覆盖时空动态变化，计算气候变化及人类活动对植被覆盖变化的贡献率，进而评估生态修复工程对于植被覆盖变化的影响程度。结果表明：(1)1986—2020年间祁连山地区植被覆盖度呈现显著增加趋势，变化趋势为0.022/10a;中高覆盖度主要分布在东南地区，西北地区仍然是以低覆盖度为主，且1999年的退耕还林还草工程施行后，中低覆盖度向中高覆盖度方向转化。(2)祁连山地区植被覆盖变化是气候因素和人类活动共同作用的结果。气候因素对植被覆盖的贡献率为93.40%,人类活动贡献率为6.60%,气候因素是祁连山区植被变化的主导因素，但人类活动在植被变化中的影响程度逐年增加。祁连山地区植被覆盖呈转好趋势，这主要是因为退耕还林还草等生态工程极大地改善了祁连山地区的植被覆盖状况，为后续植被的恢复和生态系统的稳定奠定了良好的基础。     

2000—2015年西南地区土地利用与植被覆盖的时空变化

西南地区是我国重要的生态资源区和生态脆弱区,在国家“绿水青山”战略发展中具有重要地位。本研究基于1 km空间分辨率的土地利用数据集,结合土地利用转移矩阵,定量分析2000—2015年间西南地区土地利用变化特征及其驱动力。并基于MODIS遥感植被指数,利用像元二分模型计算西南地区植被覆盖度,分析归一化植被指数(NDVI)和植被覆盖度的变化规律。结果表明: 研究期间,西南地区的主要地类是林地、农田和草地。建设用地面积增加5874 km²,增长率为55.8%;农田面积减少最多,下降6211 km²,其次是草地,减少2099 km²。2000—2015年间,西南地区建设用地的转入面积最多,主要由农田(贡献率68.2%)、林地(贡献率19.2%)和草地(贡献率13.1%)转化而来,转化的区域多靠近城区。农田的转出面积和转出率分别为7079 km²和2.2%,占所有转出类型面积的46.0%。林地多由草地(贡献率61.8%)转化而来,转化区域多分布在贵州中南部和云南西部等地。全区NDVI和植被覆盖度均呈显著增加趋势,说明研究区整体呈变绿趋势。其中,自然植被和农田的NDVI均显著增长,建设用地扩张地区的NDVI下降,说明自然植被和农田主导了该地区植被变化。通过残差分析发现,气候变化和人类活动对研究区变绿趋势的贡献显著。     

中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应

不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000-2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础上,对气候变化和人类活动两大驱动要素在不同植被类型NDVI变化中的相对贡献进行了定量评估和归因。研究结果表明:(1)2000-2015年,我国植被NDVI整体呈增加趋势,且其空间占比高达84.1%。其中,森林植被的改善状况最佳,显著增加的面积占到了森林总面积的82.4%;而荒漠植被的改善状况相对较差,仅有22.3%的区域呈显著增加趋势。(2)人类活动在我国植被变化中占主导地位。植被改善区和植被退化区人类活动的相对贡献分别为76.4%和60.0%,且人类活动对植被的影响更多与管理方式而非土地利用类型转变有关。(3)不同类型植被对气候变化和人类活动的响应差异显著。对于植被改善区,除沼泽外,人类活动对各类型植被NDVI变化的贡献率均在70%以上,尤其是对农作物的贡献率最高,达到80.7%;对于植被退化区,人类活动影响较大的植被类型为沼泽和农作物,表明2000-2015年间我国沼泽受到了更强烈人类活动的负面影响。研究有助于增强对不同植被类型对全球变化响应机制的理解,并为促进生态建设和植被恢复工作的有效实施提供科学参考。     

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...     

人类活动对西南山地植被覆盖变化的影响——以重庆市为例

植被覆盖变化是生态环境变化的重要指标,定量解析其中的人类活动作用一直是生态领域研究的热点。以重庆市为例,基于遥感、气象以及统计数据,利用GIS技术和残差法,从归一化植被指数(NDVI)和土地利用/覆盖(LUCC)整合分析视角,探究西南山地2000-2020年植被覆盖变化的时空特征,深入解析人类活动影响。 研究表明：(1)近20年间研究区植被覆盖呈整体上升趋势且空间异质性强,渝东南和渝东北地区植被覆盖以及恢复趋势明显优于渝中地区。(2)残差分析表明人类活动对植被覆盖变化同时存在正向和负向两个方面的影响,以正向影响为主导。(3)林地未变区和耕地未变区对植被覆盖变化的贡献程度最大(两者共达到84.18%),退耕还林贡献率仅为1.24%。(4)封禁育林面积与林地未变区植被覆盖变化存在极显著正相关关系(R²=0.82),同时封禁育林生态工程能够较好地解释林地未变区残差变化。研究建立了LUCC对植被覆盖变化影响的贡献率清单,定量揭示封禁育林生态工程对植被覆盖恢复的重要作用,对丰富区域植被覆盖变化驱动研究具有一定参考价值。     

近30年来青藏高原高寒草地NDVI动态变化对自然及人为因子的响应

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，在调节气候、水土保持、防风固沙、保护生物多样性等方面发挥着重要作用。青藏高原是全球海拔最高的独特地域单元，平均海拔超过4000 m，素有“世界第三极”之称，亦是我国重要的生态安全屏障，其对气候变化敏感且易受人类活动的影响，属于气候变化敏感区和生态脆弱带。近年来，由于气候变化和人类活动的不断加剧，青藏高原区域气候和环境发生了重大变化，气候变暖、水污染、草地退化和沙化等问题已严重阻碍了当地社会经济的可持续发展。高寒草地是青藏高原主要的植被类型，在气候变化和人类活动加剧的背景下，青藏高原高寒草地植被的动态变化受到人们的广泛关注。归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）因能有效地反映植被覆盖程度和生长状况而被广泛应用于植被动态的研究中。气温与降水被认为是影响青藏高原植被动态的主要气候因子，放牧强度与人口数量则是主要人为因子。因此，研究高寒草地植被对气候变化和人类活动的响应机制对预测未来草地变化有着重要的意义。基于青藏高原生长季草地的NDVI、气温、降水、放牧强度及人口数量等数据，在县区尺度上，采用趋势分析法探究了1982—2013年青藏高原143个县区生长季草地NDVI动态变化、气候变化及人类活动的变化，同时采用面板数据模型分析了32年来青藏高原143个县区气候、人为因子变化对草地NDVI变化的相对贡献。研究结果显示：（1）青藏高原高寒草地生长季NDVI总体呈增长趋势，草地植被生长状态呈现“整体改善、局部退化”趋势；（2）青藏高原生长季平均气温与降水量整体增加，气候呈现“暖湿化”趋势；（3）在长时间尺度上，气候因子主导了青藏高原高寒草地NDVI的变化，降雨和气温的增加促进草地NDVI的增加，放牧强度的持续增加则导致草地NDVI的减少。     

1982～2003年中国东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系研究

利用1982～2003年GIMMS NDVI遥感数据集和气象数据,运用GIS技术提取气象站点周围的NDVI值,结合统计分析方法对东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系进行研究.结果显示:(1)东北地区不同区域植被NDVI与气温和降水均极显著相关(P<0.01),而且与气温的相关性普遍高于降水,说明气温对植被生长影响更明显.(2)不同类型植被受气温(或降水)影响差异不大,同一植被受气温影响强于降水.过去22年,不同植被NDVI受同期气温影响由高到低的顺序为:灌丛>沼泽>森林>草地>农田;降水对同期植被NDVI的影响按:灌丛>森林>草地>农田>沼泽的顺序依次降低.(3)过去22年中,东北地区不同植被夏季NDVI变化趋势不明显,针叶林、草丛和草原NDVI呈上升趋势,沼泽、灌丛、阔叶林、草甸和农田NDVI则表现为下降趋势,其中针叶林NDVI变化幅度最大(R2=0.114 2).(4)夏季气温变化对同期各植被夏季生长状况影响不大,同期降水除灌丛和沼泽外则主要表现为促进作用.研究表明,气候变化和人为保护共同导致东北地区草地NDVI增加;降水是促进针叶林和农作物生长的决定性因素,但却是灌丛和沼泽夏季生长的抑制因子,人类活动是过去22年东北地区沼泽退化的主要原因.     

基于遥感数据的植被碳水利用效率时空变化和归因分析

植被碳水利用效率是表征生态系统碳水循环的重要指标。采用MODIS数据,利用Google Earth Engine平台计算植被碳利用效率(Carbon Use Efficiency, CUE)与水利用效率(Water Use Efficiency, WUE)。采用趋势分析、变异系数、R/S分析及偏相关分析等方法,对2000—2020年黄河流域植被CUE与WUE的时空动态进行分析,并探究水热条件对碳水利用效率的影响。结果表明：(1)2000—2020年黄河流域植被碳水利用效率年均值分别为0.61和0.68 gC m^-2 mm^-1;研究时限内,植被CUE呈波动下降趋势,而WUE呈波动上升趋势。(2)空间上,植被CUE呈西高东低分布,WUE相反。不同土地覆被类型的CUE表现为草地>农田>灌丛>森林;WUE表现为：农田>森林>草地>灌丛。(3)总体上,黄河流域植被CUE与温度呈负相关,与降水呈正相关;黄河流域北部植被WUE与温度和降水均呈正相关关系,黄河流域西南部植被WUE与降水负相关;(4)不同土地利用类型中,草地...     

1982-2012年中国植被覆盖时空变化特征

利用GIMMS NDVI、MODIS NDVI和气象数据,辅以趋势分析、分段回归以及相关分析等方法,分析了1982—2012年我国植被NDVI时空变化特征及其驱动因素。结果表明:(1)近30年我国植被NDVI呈缓慢增加趋势,增速为0.2%/10a;植被覆盖变化阶段性特征明显:即1982—1997年和1997—2012年植被覆盖均呈显著增加趋势,增速分别为1.2%/10a和0.6%/10a,均通过显著水平0.05的检验。(2)空间上,我国陕北黄土高原、西藏中西部以及新疆准格尔盆地等地区植被NDVI呈显著增加趋势;而东北地区的大、小兴安岭和长白山、新疆北部的天山和阿尔泰山以及黄河源和秦巴山区等地区植被NDVI呈显著下降趋势,其中东北地区和新疆北部山区下降尤为显著,说明近年来我国中高纬度山区植被活动呈下降趋势。(3)不同区域植被对气温和降水的响应存在差异,我国北方地区植被对气温具有较长的响应持续时间;而除云南外,南方地区植被对降水的响应时间存在1—3个月的响应时间,且随着滞后时间的延长,相关性逐渐增大。(4)我国植被覆盖增加是气候变化和人类活动共同驱动的结果,尤其是1999年之后人类活动影响逐渐加强。而我国东北地区和新疆北部山区植被覆盖的下降可能是由于该区降水减少所致,东南沿海地区植被退化则受城市化影响显著。     

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。     

1982—2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应

植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982—2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982—2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09×10^-4·a^-1);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10×10^-4·a^-1)和显著减少(-3×10^-4·a^-1);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.     

1985—2015年中国不同生态系统NDVI时空变化及其对气候因子的响应

植被是陆地生态系统不可或缺的部分,气候是影响其动态变化的重要驱动因素。因此,探究植被的时空变化及其与气候因子的响应关系,有助于理解陆地生态系统的内在演化机制。目前,不同生态系统尺度下的植被动态变化与气候因子的时间响应关系仍未被完整剖析。因此,为了厘清过去30年不同生态系统植被生长对气候因子的响应关系,利用GIMMS NDVI3g数据和气候资料数据,通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验分析了1985—2015年中国陆地NDVI的时空变化特征,结合时间序列相关分析探究了NDVI变化与降水、温度和饱和水汽压差的内部关联,探讨了中国不同生态系统植被与气候因子间的时间响应机制。结果表明：(1) 1985—2015年中国陆地植被呈现改善趋势,年均NDVI先减小后增加,拐点时间在1995年左右,整体变化率为0.5×10^-3/a。农田、森林和草地生态系统的植被显著改善的程度最高,湿地生态系统的植被退化趋势最显著。(2)中国陆地植被NDVI与气候因子的相关性存在明显的空间异质性,且受不同生态系统分区影响。内蒙古高原中部草地生态系统NDVI与降水...     

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。     

生态地理分区视角下的辽宁省植被归一化植被指数的时空变化

归一化植被指数(NDVI)是反映植被覆盖及其生长状况的重要指标，探究其时空变化以及对生态因子的响应，对区域生态保护和自然资源管理有重要意义。本研究将辽宁省分为3个生态地理区(西北农牧交错区、中部农业区、东部农林区),基于遥感、植被、气候、地形和人类活动等数据，采用趋势分析法和地理探测器模型，揭示了辽宁省植被NDVI的时空变化趋势，以及各驱动因子对辽宁省植被NDVI分布格局的影响强度和交互作用机制。结果表明：2001—2020年，辽宁省NDVI年均值在0～0.92,呈现东部高西部低、内陆高沿海低的分布格局。植被覆被整体呈增加趋势，其中，NDVI增加的区域主要集中在西北农牧交错区和东部农林区；NDVI减少的区域主要集中在中部农业区与东部农林地区的交界处，以及东部农林区沿海一带。3个生态地理分区的年均NDVI变化各不相同，其中，西北农牧交错区NDVI整体偏低，但呈缓慢上升的波动趋势；东部农林地区NDVI整体偏高，NDVI年际变化基本稳定；中部农业区的NDVI高值和低值错落分布，NDVI年际变化呈减少趋势。3个生态地理分区中，自然因子是NDVI变化的关键驱动力，其中，积温和降水的影响最大。各因...     

锡林郭勒植被NDVI时空变化及其驱动力定量分析

定量评价归一化植被指数(NDVI)变化特征及其驱动机制,对了解区域生态变化特征,促进区域生态与社会经济的可持续发展具有重要作用。该文利用MODIS-NDVI数据,采用趋势分析法探讨了锡林郭勒2000–2015年生长季植被NDVI时空格局;然后,将各驱动因子的空间影响面积与植被显著增加/减少区域进行空间叠加分析,二者比例即为贡献率大小。结果表明:研究区植被NDVI整体缓慢增加,呈现"东北高西南低"的分布格局。NDVI显著增加面积大约是显著减少面积的2倍,且在气候和人类活动的双重作用下,植被NDVI表现出显著的空间异质性。在NDVI显著增加区域,气候影响比例为47.79%,且降水和气温影响比例相当;禁牧及草畜平衡政策是最主要的人为影响因素,占比69.55%。在NDVI显著减少区域,气候因素占比52.55%,且以降水影响为主;人类活动占比24.73%。在NDVI显著增加区域,人类活动的影响大于气候因素,且二者耦合作用较突出。     

基于 NDVI 的新疆和静县草地植被覆盖动态变化及其与气温降水的关系

以新疆和静县为研究区, 以 2000、2005、2010 和 2015 年 Landsat 影像及 2000～2015 年 MODIS-NDVI 16d 合成产品为主要数据源, 运用 ArcGIS 叠加分析功能, 分级估算 4 个不同时期草地植被覆盖度动态变化特征, 结合气温和降水数据, 利用 NDVI 偏差, 采用趋势线分析方法, 研究区草地植被覆盖变化对温度和降水的响应。研究结果表明:(1)2000—2015 年, 研究区植被覆盖表现为退化, 退化面积为 13763.48 km2, 占研究区面积 49.42%, 较植被覆盖度增加面积多出 12611.65 km2, 是植被覆盖度增加面积的 11.95 倍。(2)2000—2015 年, 研究区植被 NDVI 呈现下降趋势, 年平均气温和 NDVI 的相关系数为–0.32, 呈现负相关, 年平均降水量和 NDVI 的相关系数为 0.76, 呈现正相关。(3)研究区 NDVI 值年内变化呈现单峰型, 夏季 NDVI 值平均每 10a 增长约–3.6%, 秋季 NDVI 值平均每 10a 增长约–1.6%, 春季 NDVI 值平均每 10a 增长约 0.1%;植被 NDVI 值和月平均气温的相关系数为 0.801(n=144); 植被 NDVI 值与月平均降水量相关系数为 0.832(n=144), 均超过 p<0.01 的检验。     

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。     

气候变化与放牧对西藏典型高寒荒漠草地植被指数变化的相对影响

高寒荒漠草地是青藏高原天然牧场的重要组成部分,对气候变化的响应敏感,且受放牧活动干扰较大,然而,目前仍缺乏数据解释气候变化与放牧对高寒荒漠草地生长的相对影响。西藏阿里地区的日土县,处于季风带和西风带的过渡区,形成以高寒荒漠草原为主的植被类型。基于西藏日土县2000—2016年间的MODIS遥感植被指数(NDVI),以牲畜存栏数(LN)作为放牧的关键指标,以气温、降水和标准化降水蒸散指数(SPEI)数据作为气候变化的指标,分析了研究区草地NDVI的时空变化格局以及气候变化与放牧对NDVI变化的相对影响,据此评估已实施的退牧还草生态建设工程效应。主要研究结果如下:1)2000—2016年间NDVI先减后增,总体呈现增加趋势,这与温度、降水、SPEI以及LN的变化密切相关,其中,LN对NDVI变化的影响相对更大;2)偏相关分析结果表明,退牧还草工程实施前(2000—2007),LN对NDVI变化的影响更大,而工程实施后(2008—2016),表现为SPEI对NDVI变化的影响更大。研究结果表明,高寒荒漠草地生态系统十分脆弱,在不同空间以及时间尺度受到气候变化和放牧活动的影响也有所不同。退牧还草工程通过控制牲畜数量,减轻放牧压力,在很大程度上遏制了该地区植被尤其是草原和湿地NDVI的降低趋势。     

基于土地覆盖和NDVI变化的拉萨河流域生境质量评估

气候变化和人类活动导致的土地覆盖和植被变化都会对生境质量产生影响。青藏高原是众多珍稀高原动植物的栖息地,具有重要的生物多样性维持价值。拉萨河流域是青藏高原经济最发达、人口最密集的核心地区,人类活动对生境质量带来的胁迫和压力持续增加。为揭示近些年来土地覆盖和植被变化对拉萨河流域生境质量的影响,选择生长季NDVI作为植被变化的指示因子,通过对不同植被类型各年份的生境适宜度进行修正,利用In VEST模型评估了拉萨河流域1990—2015年的生境质量时空变化。研究结果表明,1990—2015年拉萨河流域土地覆盖变化整体相对较小,其中人工表面和湿地面积增幅相对较大,分别为82.65%和32.40%;土地覆盖变化的转移方向主要为稀疏草地转化为草原和草甸、耕地转化为人工表面以及冰川/积雪转化为荒地。植被变化方面,1990—2000年,除流域中上游的裸岩、裸土地区和念青唐古拉山地区外,流域NDVI整体有较显著上升;而2000年以后略有下降。从生境质量的空间分布来看,高质量生境主要分布在流域下游、念青唐古拉山南侧河谷地区以及拉萨河源头等地区,低质量生境主要分布在拉萨市市辖区及周边、林周县县城及周边,以及流域中上游的荒地等地区。从时间变化上来看,1990—2000年,拉萨河流域整体生境质量指数从0.51上升到0.57; 2010年和2015年整体生境质量指数分别为0.56和0.55,较2000年略有下降。相比于土地覆盖变化,NDVI对生境质量变化的影响更为显著。