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...     

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。     

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.     

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。     

青海省东部农业区植被覆盖时空演变遥感监测与分析

基于象元二分模型,利用MODIS植被指数产品定量估算研究区2000—2009年生长季(4—9月)植被覆盖度,采用相关系数法和有序聚类分析方法对植被覆盖度时空变化趋势及突变进行了分析,并结合DEM分析其对地形因子的响应。结果显示:1)研究区2000—2009年整体植被覆盖度在波动中呈不显著增加趋势,其中2001年是显著突变年份,表明研究区植被覆盖度发生比较显著的变化;2)通过对地形因子的响应分析,植被覆盖度在高程2500m和4100m,坡度4°和26°发生突变;对各高程带、坡度带植被覆盖度年际变化趋势及突变年份进行分析,获得了各带的变化趋势及其突变年份。对研究获得的结果进行讨论,结果表明:研究区降水量的变化及退耕还林措施是植被覆盖度变化的重要影响因素,其中退耕还林措施对植被覆盖度变化的影响较大。     

新疆地区植被覆盖度时空变化及其影响因素分析

新疆作为我国西北生态安全屏障的核心区域,生态环境状况和质量的格局变化和影响机制一直备受关注。该研究基于2003–2020年MODIS地表反照率数据集(MOD09A1),利用改进的三梯度差法获取植被覆盖度(FVC),运用线性回归、偏相关分析、Tukey检验等多种统计方法,探讨新疆地区FVC时空变化规律及定量温度、降水量与地下水储量对其的贡献。主要结果:(1)近18年新疆地区平均FVC由20.08%提高到21.76%,整体呈增长趋势(增速为0.19%·a^–1),且2008年以后呈快速增长阶段;其中,耕地增速最大(0.66%·a^–1),稀疏草地增速最慢(0.11%·a^–1)。(2)温度是新疆生长季FVC的重要影响因素,温度对FVC影响集中在春季和秋季;而降水量和地下水储量是夏季FVC的主要影响因素。(3)夏季地下水储量是灌丛和耕地FVC的最主要影响因素;夏季降水量对草地FVC的影响最大,而夏季地下水储量对稀疏草地FVC的影响较大。(4)温度对新疆FVC的影响随湿润程度增加而减弱,而降水量的影响则随之增强;地下水储量影响随湿润程...     

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。     

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...     

湖北省黄冈市欠发达地区植被覆盖度时空特征分析

运用黄冈市2000、2005 和2010 年3 期的 LandsatTM 和LandsatETM+遥感数据, 采取像元二分模型, 进行植被覆盖度计算并分析其时空特征, 同时将植被覆盖度与坡向、坡度、高程进行叠加, 进一步探讨地形因子对植被覆盖度分布的影响。研究表明: (1)2000-2010 年黄冈市植被覆盖度呈现出先上升后退化趋势, 植被状况整体上表现为趋向恶化; (2)东部植被覆盖空间分布较高, 中南部植被覆盖状况较稳定, 而北部和中西部植被覆盖状况相对较低; (3)植被覆盖度在阴阳坡分布较稳定, 植被覆盖度分布密集区域主要集中在高程为300 米、坡度为15-25的区域内。研究结论对推进黄冈市植被资源可持续利用与管理具有重要借鉴意义。     

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。     

不同生活型植物非光合部分反射光谱和盖度的关系

非光合植被(Non-photosynthetic Vegetation, NPV)既是陆地生态系统重要组成部分,也是全球C、N平衡分析中关键节点,其盖度是判断我国北方沙尘源区风沙活动强弱的重要指征。基于ASD光谱仪(Analytical Spectral Devices)所测地面高光谱数据对鄂尔多斯沙地草场不同生活型植物(草本、半灌木和灌木)NPV光谱特征进行了分析,构建了干枯燃料指数(Dead Fuel Index, DFI)、纤维素吸收指数(Cellulose Absorption Index, CAI)和NPV盖度(f_NPV)应用模型,并使用MCD43A4数据在不同草原区进行了验证。结果表明:(1)草本、半灌木、灌木和总体混合NPV光谱反射率具有相似变化趋势,但反射值存在显著差异。(2)DFI和CAI、CAI和f_NPV、DFI和f_NPV均呈显著正相关关系(P<0.001),DFI可以代替CAI进行f_NPV的估算。(3)不同草原区f_NPV存在异质性,草甸草原、典型草原...     

中国集中连片特困区退耕还林还草生态效应评估

集中连片特困地区作为我国生态环境脆弱区是退耕还林还草的主战场,其退耕成效直接反映了退耕还林还草工程的整体实施效果,为新征程中巩固和拓展退耕还林还草成果提供经验镜鉴。以《中国农村扶贫开发纲要(2011-2020年)》文件明确的14个集中连片特困地区作为研究区域,基于2000-2020年生态系统年总初级生产力(AGPP)数据集和归一化植被指数(NDVI)数据集,对比分析集中连片特困区的退耕区和未退耕区AGPP和NDVI的年际变化差异,以此来评估集中连片特困地区实施退耕还林还草工程的生态效应。研究发现:(1)2000-2020年,集中连片特困区退耕还林还草面积为178554km²,占2000年耕地总面积的44.71%;(2)研究期内,退耕区与未退耕区AGPP和NDVI整体表现出增长趋势,其中退耕区AGPP和NDVI呈现极显著和显著上升趋势的面积分别占总面积的69.07%和86.51%,未退耕区的占比分别为65.88%和72.61%,且退耕区AGPP和NDVI的年均值和相对变化率均高于未退耕区;(3)2000-2020年整个区域、退耕区以及未退耕区AGPP和NDVI年际变化趋势大体一致,均表现出线性递增态势,且退耕区AGPP和NDVI的增长始终高于整个集中连片特困区和未退耕区。因此,研究通过探讨原集中连片特困区退耕还林还草对AGPP和NDVI的影响,为进一步调整和优化退耕还林还草政策提供了参考依据。     

基于FVC指数的中国西北干旱区植被覆盖变化Markov过程

基于1982-2000年NOAA/AVHRR影像的FVC数据,对中国西北干旱区采用先分区再因海拔而异的分类方法进行植被覆盖的遥感分类,并在8 km×8 km空间分辨率下,对研究区植被覆盖变化的任意两年、连续平均和间隔平均转移概率矩阵下Markov过程进行分析与检验,探讨了研究区植被覆盖变化的Markov过程及其指示意义.结果表明：研究区植被覆盖变化受随机过程的控制和长期稳定的驱动因子影响,其转移变化是多重的Markov过程;仅使用两期的植被覆盖变化不能准确预测植被覆盖变化的发展趋势,无论这两期的时间是连续还是有一定时间间隔;对中国西北干旱区而言,连续10年以上的数据变化信息基本可以反映大部分影响该区植被覆盖的因素,采用长期平均转移概率矩阵可以得到较稳定的模拟与预测;植被覆盖变化是长期的动态平衡,平衡一旦被打破,建立新平衡是一个很长的时间过程.     

基于随机森林回归的草场植被盖度反演模型研究——以新疆阿勒泰地区布尔津县为例

作为草地资源大国,我国正面临严峻的草场退化形势。掌握草场植被盖度的历史演变趋势,是草场退化驱动力识别及风险评估的基础。目前已有研究多以参数回归方法估算植被盖度,但并未充分考虑其苛刻的使用条件。利用Landsat系列卫星遥感影像及地面植被盖度监测资料建立非参数回归——随机森林回归模型,并与传统线性回归方法进行比较,在此基础上应用随机森林回归模型估算近10年来布尔津县草场植被盖度的变化趋势,并对结果的不确定性进行分析。结果显示:传统的线性回归方法很难满足其基本的统计学假设条件,而随机森林模型不但无需进行假设条件检验,而且预测的准确性也优于以往普遍应用的线性模型。基于Landsat ETM+标准数据得到的反演结果较之TM和OLI数据普遍偏小,地表反射率数据虽然可以大幅降低传感器不同对反演结果所造成的影响,但结果仍存在约±10%的不确定性。涉及的草场类型众多,为了提高反演精度,后续研究需要分别计算其植被指数,并尽量减低传感器差异带来的不确定性。     

洞庭湖区退田还湖后不同恢复模式下土壤酶活性的变化

以洞庭湖区退田还湖后不同恢复模式下(恢复自然水域、种植芦苇、种植杨树)的典型堤垸（青山垸、官垸和小集成）为研究对象,通过与相邻堤垸农田生态系统（水田、旱田）土壤中蔗糖酶、脲酶、磷酸酶和过氧化氢酶活性的比较,揭示不同退田还湖模式下土壤酶活性的变化及其与土壤化学特性的相关关系.结果表明：与水田、旱田相比,在表层土壤中,以种植杨树为恢复方式的小集成样地的过氧化氢酶活性显著增加,其他酶活性无显著变化;以种植芦苇为恢复方式的官垸样地的蔗糖酶和磷酸酶活性有所下降,其他酶活性无显著变化;恢复自然水域的青山垸样地中,除磷酸酶活性下降外,其他酶活性没有表现出明显的差异性.相关分析表明,土壤有机质含量与4种酶活性均表现出显著的正相关关系（P<0.01）,说明退田还湖后系统恢复模式导致的土壤有机质含量的变化是土壤酶活性变化的主要原因.     

退田还湖后洞庭湖区土壤颗粒组成和化学特性的变化

土壤质量变化的长期动态监测是评价"退田还湖"工程实施后生态学效应的重要组成部分.选取洞庭湖区3种不同退田还湖模式(自然恢复、种植芦苇和种植杨树)下的典型"双退"区(青山垸、官垸和小集成)为对象,通过与相邻堤垸农田生态系统土壤物理性质和化学性质的比较,揭示退田还湖后土壤生态特征的变化及其成因.研究发现,以种植杨树作为湿地恢复模式的小集成样地促进了粘粒和粉粒的形成,并能快速累积有机质、全磷、全钾;以种植芦苇为恢复方式的官垸样地中,由于经常受洪水影响而使土壤物理性质有向自然生态系统转化的趋势,同时土壤有机质含量有所下降,而全磷含量增加;以恢复自然湖泊为方式的青山垸样地中,土壤物理特性和全量元素含量无明显变化.研究认为优势物种的生物学特性和自然过程的强弱等是造成洞庭湖"退田还湖"系统中土壤颗粒组成和化学性质发生变化的主要原因.     

退耕还林(草)工程对渭河流域生态系统服务的影响

退耕还林(草)工程作为中国启动的重要生态补偿项目,对维护国家生态安全起着关键作用,系统剖析退耕还林(草)工程对生态系统服务的影响,有助于为健全生态补偿制度提供借鉴。本研究以渭河流域为例,基于土地利用数据、气象数据等资料,在分析退耕还林(草)工程实施以来渭河流域土地利用和生态系统服务时空变化的基础上,运用Invest模型、地理加权回归等方法,探究退耕还林(草)工程对渭河流域水源涵养、土壤保持、碳储量、生境质量等生态系统服务变化的影响。结果表明: 退耕还林(草)工程实施以来,渭河流域林草覆盖率呈波动上升趋势,林草面积增加2704.49 km²。2000—2018年间,渭河流域水源涵养、土壤保持、碳储量、生境质量均呈波动上升趋势,其中,水源涵养和固碳服务增幅较大,生境质量和土壤保持增幅较小。退耕还林(草)工程有效提升了渭河流域的水源涵养、土壤保持、固碳、生境质量等生态系统服务,但对不同地域单元生态系统服务影响强度不同。     

基于中高分辨率遥感的植被覆盖度时相变换方法

植被覆盖度是衡量地表植被状况、指示生态环境变化的一个重要指标,也是许多学科的重要参数。传统的测量方法难以获取时间连续的面状数据,且耗时、耗力,很难大范围推广。遥感估算方法虽然可以弥补传统方法的不足,但由于云覆盖等天气条件的影响,获得同一时相覆盖整个研究区的遥感影像非常困难,时相的差异必然导致研究结果产生误差。针对植被覆盖度这一重要生态参数,结合低分辨率遥感数据的时间优势和中高分辨率遥感数据的空间优势,提出一种时相变换方法,将源于中高分辨率影像的植被覆盖度变换到研究需要的时相上。首先,利用像元二分模型计算MODIS尺度的时间序列植被覆盖度,并利用已经获得的SPOT影像计算其获取时相上的植被覆盖度;其次,利用土地利用图划分植被覆盖类型,并利用MODIS数据和土地利用数据之间的空间对应关系制作MODIS像元内各类植被覆盖的面积百分比数据;再次,利用面积百分比数据提取各类植被覆盖的纯像元,结合MODIS植被覆盖度时间序列,从而提取各类植被覆盖纯像元的植被覆盖度时间序列曲线;最后利用像元分解的方法提取MODIS像元内各类植被覆盖组分的植被覆盖度的变化规律,将其应用到该组分对应位置上SPOT像元的植被覆盖度上,从而将其变换到所需要的时相上。在密云水库上游进行试验,将覆盖研究区的10景SPOT5多光谱影像计算的植被覆盖度统一变换到7月上旬,结果显示:视觉效果上明显好转,且空间上连续一致;变换前后植被覆盖度的统计量对比结果也符合植被生长规律;利用外业样点数据与对应位置的植被覆盖度变换结果进行回归分析,结果发现各植被覆盖类型的R2均在0.8左右,表明变换结果与实测值非常接近,时相变换的效果较好,从而可以很好地促进相关研究精度的提高。