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基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素
引用本文:成方妍,刘世梁,尹艺洁,吕一河,安南南,刘昕明.基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素[J].生态学报,2017,37(3):788-797.
作者姓名:成方妍  刘世梁  尹艺洁  吕一河  安南南  刘昕明
作者单位:北京师范大学环境学院, 北京 100875,北京师范大学环境学院, 北京 100875,北京师范大学环境学院, 北京 100875,中国科学院生态环境研究中心城市与区域生态国家重点实验室, 北京 100085,北京师范大学环境学院, 北京 100875,广西壮族自治区海洋研究院, 南宁 530022
基金项目:国家自然科学基金资助项目(41571173);国家科技支撑计划资助项目(2014BAK19B06);广西壮族自治区海洋研究院自主课题资助项目
摘    要:归一化植被指数(NDVI)可以表征区域植被状况,目前利用NDVI表征沿海区域植被动态的研究仍相对缺乏。以MODIS NDVI为源数据,分析2000—2014年间,广西沿海区域的植被动态、NDVI动态趋势和持续性,以及NDVI动态的主要驱动因素。结果表明:在海岸线10 km区域范围内,NDVI均值较高(0.71),年际间波动较小(SD为0.02)。空间上,NDVI呈现出陆地高、滨海和河口区域低的分布特征,不同类型植被NDVI差异显著,以广泛分布于陆地的林地最高(0.76),以滨海湿地植被(0.52)和其他类型植被(未利用地等)最低(0.50)。植被动态趋势(斜率k)表明,57%的林地表现为改善趋势(k≥0.002),而52%的滨海湿地则表现为退化趋势(k≤-0.002)。利用Hurst指数对生态持续性进行分析,林地、旱地表现为持续改善,滨海湿地呈现持续退化的趋势。驱动因素分析表明,气象因素对植被NDVI的影响均不显著,NDVI的动态主要受地形特征和人为因素的影响,NDVI及其动态趋势与复合地形指数和距河流的距离多呈负相关,与坡度、高程、距交通线路和城镇的距离多为正相关。总体上,区域内NDVI动态趋势以良性发展为主,但滨海湿地等呈现持续退化的区域需持续关注。

关 键 词:滨海区域  时空变化  趋势分析  Hurst指数  驱动因素
收稿时间:2015/9/9 0:00:00
修稿时间:2016/5/11 0:00:00

The dynamics and main driving factors of coastal vegetation in Guangxi based on MODIS NDVI
CHENG Fangyan,LIU Shiliang,YIN Yijie,L&#; Yihe,AN Nannan and LIU Xinming.The dynamics and main driving factors of coastal vegetation in Guangxi based on MODIS NDVI[J].Acta Ecologica Sinica,2017,37(3):788-797.
Authors:CHENG Fangyan  LIU Shiliang  YIN Yijie  L&#; Yihe  AN Nannan and LIU Xinming
Institution:The School of Environmental Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China,The School of Environmental Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China,The School of Environmental Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China,State Key Laboratory of Urban and Regional Ecology, Research Center for Eco-environment, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100085, China,The School of Environmental Sciences, Beijing Normal University, Beijing 100875, China and Marine Research Academy of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530022, China
Abstract:
Keywords:coastal wetland area  temporal and spatial dynamics  trend analysis  Hurst index  driving factors
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