鄂尔多斯市棋盘井镇植被覆盖度变化空间特征

通过2001年、2009年和2017年3期Landsat影像及DEM数据,基于像元二分模型,利用重心迁移、动态度模型、差值分析等方法,分析了鄂尔多斯棋盘井镇植被覆盖度时空变化特征,并探讨了地形因子对研究区植被覆盖度空间分布的影响.结果表明:在整个研究期,棋盘井镇植被覆盖度总体呈上升趋势,植被覆盖以中、高植被覆盖度为主,所占比重达到65.0%以上;动态度分析中,极低植被覆盖度动态度变化程度很大,低植被覆盖度动态度变化程度中等;中、东部空间变化明显,极低、低植被覆盖度向西南方向迁移,中、高植被覆盖度向东北方向迁移;植被覆盖度随着高程、坡度的增长呈逐渐递减的趋势,在高程为1 000～1 600 m、坡度为3°时植被覆盖度较高,坡向对植被覆盖度的影响不明显.结论:棋盘井镇植被覆盖度整体呈上升趋势,高程、坡度是影响棋盘井镇植被覆盖度空间分布的主要地形因子.     

近20年三江源积雪时空变化特征及影响因子分析

利用2000—2020年三江源地区MOD10A2积雪产品数据、雪水当量数据和气象数据,运用相关性分析、多元线性回归分析等方法,研究积雪时空演变特征及对气象因子的响应.结果表明：近20年来,三江源地区积雪覆盖面积在时间上有显著差异,年积雪覆盖面积在1.5×10⁶ ～2.5×10⁶ km²之间平稳变化,春、冬两季积雪覆盖面积最大;空间上,年积雪覆盖主要分布在中部、南部和东部地区,多为高耸山脉附近;平均积雪深度呈先平稳变化,再降低,最后逐渐上升的趋势;随着年际变化,积雪日数呈先减小,后增长,再减小的趋势,春季的积雪日数在平稳变化后,先减少再增长,而秋季和冬季则与之相反;影响三江源地区积雪面积变化的主导因素是日照时长和降雨量,影响积雪日数变化的主导因素为蒸发量,积雪深度变化则受到日照时长和平均气温的共同影响.     

基于Landsat-8影像数据的北京植被覆盖度时空特征与地形因子的关系

以北京市为研究区,通过像元二分法模型,基于Landsat-8影像,反演北京市2014年4月、2021年4月的植被覆盖度;并根据DEM数据,计算研究区的坡度、高程数据,将植被覆盖度与坡度、坡向、高程进行空间叠加分析,研究植被覆盖度时空特征与地形因子的关系.研究结果表明,北京市坡度较小的区域以中低植被覆盖区为主,随着坡度的...     

Amery冰架附近区域年际表面高程变化分析

使用基于坡度改正的ICESat(冰云和地面高度卫星)激光测高数据重复轨分析法对2003至2009年2月与10月Amery冰架及其附近区域进行了表面高程变化分析.该区域的ICESat轨道重复轨之间的平均距离为100m,平均坡度为0.3%,使用数字高程模型(DEM)进行重复轨间的坡度改正可以消除坡度对重复轨之间高程点投影时的影响.最终得到了2003～2009年2月和10月的总体平均高程变化,以及不同高程区间内的平均高程变化.结果表明海拔较低即更靠近海洋的区域高程变化剧烈,波动范围在±40cm左右甚至超出,而海拔较高即内陆区域的高程变化较缓和,波动范围在±10cm以内.     

积雪和植被高程分布的相关性——以羊八井流域为例

基于2003—2008年空间分辨率500m的MOD IS雪产品和植被产品数据提取了拉萨河羊八井流域(2665km2)的积雪-高程和植被-高程曲线.研究发现,在积雪植被敏感变化带[4800m,6000m]内,随着高程增加,积雪覆盖率呈非线性的"S"型递增趋势,植被变化则呈现反向的"S"型曲线,并且两者斜率变化的拐点分别位于相邻的高程带内[5600m,5800m]和[5400m,5600m].这一现象进一步验证了中尺度(100m—10km)积雪和植被的密切相关性,表明积雪-高程和植被-高程关系可以互为指示作用.     

基于Landsat影像的多时相植被覆盖度与地形因子关系研究——以平潭岛为例

以平潭岛作为研究区,运用线性混合像元分解法从遥感影像中反演1992年、2002年和2013年3个时相植被覆盖度,用数字高程模型(DEM)提取坡度、坡向和高程数据.将植被覆盖度与3种地形因子进行空间叠加分析,以研究该海岛植被长势与地形间的联系,对生态环境保护提供参考建议.研究结果表明:在平潭岛的平坦和缓坡地区,以低植被覆盖度为主,随着坡度上升,高植被覆盖度面积比例增加,在25°~35°坡度范围达到峰值,最后又下降.坡向对研究区植被覆盖度的影响微弱,不是主导植被长势的重要地形因子.低高程区的植被覆盖度低,高程变大,植被覆盖度也增大,在高程大于310 m的地区,受热量降低影响,植被覆盖度下降.后10 a植被下降较前10 a明显,虽有山区植被改善,但是建设区和地势低平区破坏越来越严重,需重点治理.     

基于数量化理论Ⅰ的吉林东部植被覆盖驱动力

植被覆盖与自然演变和人类活动存在着复杂的响应关系,建立这种复杂关系的多元统计模型并找出影响植被覆盖的主要驱动力,对植被的种植和保护具有重要意义.本文在RS和GIS平台支持下,把数量化理论Ⅰ模型用于吉林东部植被覆盖驱动力研究,分别选取自然因素数据(高程、坡度、坡向、温度、降水量和河湖分布数据)和人为因素数据(人口密度和城镇变化强度)共8个因子,建立植被覆盖与各驱动因子相关关系的数量化理论Ⅰ模型,分别从全区和流域划分的角度分析影响植被覆盖变化的主要驱动力,结果表明,全区和各流域建模精度均较高,而且各流域分析和全区分析得出的结果基本一致:在研究区内地形因子中的高程和坡度对植被覆盖的影响较大,是影响植被覆盖的主要驱动力.     

国家重点生态功能区植被覆盖度变化及其对地形因子的响应——以湖北省长阳县为例

区域植被覆盖变化监测是研究资源环境承载力的基础,其对区域可持续发展至关重要.该研究基于2000年—2015年的NDVI数据,借助于偏差分析、变异系数分析、地形差异修正指数模型等方法,对县域植被覆盖度变化特征及其对地形因子的响应进行研究,主要结论如下：1) 2000年—2015年植被覆盖度整体上处于较高水平,呈现出小幅度的波动增加趋势,年均增长率为0.12%;高覆盖度和中高覆盖度等级面积合计占研究区总面积80%以上.2) 研究期内县域植被覆盖度变异程度总体上稳定,植被稳定型面积占研究区总面积的82.84%,植被改善型面积大于植被退化型,其占比分别为13.07%和4.08%,能够在很大程度上对维护区域生态安全发挥重要作用.3) 随着高程的升高植被退化型先减小后增加,在大于1 250 m的高程内为主导类型;植被稳定型先缓慢增加后逐步减少,在500～1 750 m高程内优势明显;而植被改善型呈不断减少趋势,仅在小于500 m高程内呈优势分布.坡度对植被退化型分布的影响较大,在0°～15°范围内优势程度最明显,当坡度大于25°时植被稳定型和改善型呈现出一定程度的优势分布.不同坡向上植被变化显著,随着坡向由阴坡转向阳坡,植被改善型分布增加,而植被稳定型分布减少.该研究能够在一定程度上为国家重点生态功能区县域生态环境治理及生态保护提供有效的参考和借鉴.     

基于MODIS的玛纳斯河流域冰川积雪覆盖变化特征的分析

为分析玛纳斯河流域冰川积雪覆盖的变化特征,应对气候变化条件下区域水资源的变化,以MODIS数据为基础,利用归一化差分积雪指数方法提取了玛纳斯河流域的冰川积雪覆盖面积,研究了该流域1998—2006年的冰川积雪覆盖变化。结果表明：该流域的年际冰川积雪覆盖区域的平均海拔高度在1998—2002年表现为下降过程,在2002—2006年表现为上升过程;1998～2001年冰川积雪面积有一个缓慢增大的过程,而自2001年以后,出现了年均8km^2左右稳步减小的过程;另外,该流域冰川积雪面积与平均温度、降水分别呈显著负相关和正相关关系。这说明气候变暖对玛纳斯河流域山区冰川积雪的消融有明显促进作用。     

应用机器学习技术预测强雨雪天气过程中的积雪

2017年12月～2018年2月冬季,在中国长江中下游流域发生了两次强度强、范围广的强雨雪冰冻天气。在第一次强降雪天气中,由于2018年1月3～4日和5～8日两阶段降雪在中国东部落区高度重叠,导致了较为严重的灾害。为了预测日积雪深度,利用2017年12月～2018年2月和2007年12月～2008年2月这两个时间段上的国家测站日值数据,利用CART决策树算法根据各气象要素生成一个预测当天是否有积雪的二元判别决策树模型。从决策树结构中可以看出,前一日的积雪深度、日最高气温、日平均气温、日最低相对湿度等要素对预测结果的影响重大。且两决策树的结构相似度极高,故该模型对是否有积雪的预测存在普适性。随后利用深度学习方法训练两个时间段上所有预测为有积雪的个例,建立预测积雪深度的回归模型,结果表明,利用该模型训练得到的误差较小,但不足之处在于,预测极端降雪个例的误差大于普通降雪个例。将决策树模型与深度学习模型串接,便能得到预测当天是否有积雪,及积雪深度的模型。相比于前人的研究,该模型能拟合更复杂的特征,得到更精确的预测,使用2018年的数据也能更好地模拟当前的气候背景。     

基于GIS的河北省雪灾致灾危险性评价

为了解河北省雪灾致灾风险水平,通过气候概率分布模式和GIS技术,研究了不同重现期下雪灾致灾强度大小及分布特征,以评估河北省雪灾致灾因子危险性.结果表明:河北省大部分地区积雪深度≥5 cm的年平均日数为6~8 d.全省年平均最大日积雪深度总体表现为西北高、东南低,张家口东北部及承德局部地区可达8.6 cm以上.河北中部地区的年均最大日降雪量相对较低,而北部张家口和承德地区则超过9.1 mm.在张家口—承德交界以及唐山地区,30年一遇积雪深度达44 cm,50年一遇高达66 cm,降雪强度跨度区间为暴雪、大暴雪和特大暴雪,其中特大暴雪高危险区主要在保定以北地区.随着重现期的增加,积雪深度与降雪量的强度与影响范围增大,致灾因子高危险区主要分布在地势较高的河北西部山区和北部张家口承德地区,相对平原而言,山区或坝上等地区气温偏低,持续低温不利于积雪融化.     

内蒙古地形因素对雷电灾害的影响及其权重分析

为了揭示内蒙古地形对雷电灾害的影响规律,基于内蒙古1998—2018年雷电灾害资料和数字高程数据,运用数理统计和熵值法分析了内蒙古地区地形因素对雷电灾害的影响及其权重.结果 表明,内蒙古近21年来雷灾点主要分布在高程为200～2000 m的范围内,高程在2000 m以上基本没有雷灾发生;雷灾点个数随坡度、地形起伏度的增加呈现指数降低趋势,雷灾点主要分布在坡度小于10°的地区,且多分布在0～75 m的地形起伏度区间内;从坡向上来看,南坡的雷灾点个数最多(占45.53％),北坡的雷灾点个数最少;在地形因子的不同分级中0～500 m的高程、15°～35°的坡度、0～20 m的地形起伏度和西南坡及平地区域发生雷灾的概率较大.运用熵值法分析高程、地形起伏度、坡度和坡向不同地形因素造成雷电灾害权重来看,高程和坡向因素贡献程度较大.该研究结果对于雷电灾害的风险区划及防御规划有一定指导意义.     

基于地形地貌因子的贵州省NDVI时空变化分析

研究以2001—2015年贵州省植被NDVI为研究对象,结合地形地貌因子,综合分析地形地貌对植被NDVI空间分布、变化特征的影响,并引入Hurst指数对变化持续性进行了探讨。研究表明:①全省植被NDVI总体一般,多位于0.5～0.6之间,整体趋势东南部要高于西北部。②高程、坡度、地貌等对全省植被NDVI影响相对较大,而坡向几乎没有影响,植被NDVI呈下降趋势的区域主要分布在高程500～1500 m、坡度较平缓的地方;高程大于2000 m,坡度在陡坡以上的,植被NDVI变化以增加为主,少有减少区域。③全省反持续性比重仍然较大,空间上主要分布在贵阳、遵义等经济发达的区域,表明这些区域植被覆盖在空间上存在一定的退化风险,在往后的开发利用过程中,需重点加大植被保护措施。     

基于DEM的商洛市水土流失分析

目的：运用ArcGIS软件对商洛市地形因子进行分析,探讨其对水土流失的影响。方法：以商洛市为研究区域,采用数字高程模型（Digital Elevation Model,DEM）数据,选取坡度、坡长、沟壑密度及地表切割深度4个指标对水土流失程度进行分析。结果：商洛市急陡坡主要集中在西南部的镇安县及周边,缓倾斜坡主要集中于商洛市北部的洛南县及周边区域;商洛市中部的商州区、丹凤县、柞水县东部及山阳县东北部等地区坡长均在35 m以上,其它区域坡长较短;商洛市西南部大部分区域的地表切割深度在200 m以上,其它区域地表切割深度较小;商洛市沟壑密度均值1.20 km/km2,密度较小。结论：商洛市中部及西南山区水土流失较重,坡度、坡长及地表切割深度3个地形因子对商洛市水土流失的影响显著     

基于GF-1和TM数据的黄土丘陵区土地覆盖动态变化研究—以太谷县为例

土地覆盖作为影响土壤侵蚀和生态环境的主要因子,对改善黄土丘陵区的生态环境具有重要的意义。以山西省太谷县为研究区,基于最新的国产高分1号(GF-1)和传统的陆地卫星TM数据通过预处理和支持向量机的监督分类方法获取研究区2000年、2007年、2015年的土地覆盖类型图。最后运用转移矩阵对研究区土地覆盖类型总体变化和不同环境因子土地覆盖类型时空分布进行研究,结果表明:1 2000~2015年之间草地大幅度减少且主要转换为林地和耕地,其他类型土地都有所增加,增长幅度最大的是林地;2通过不同环境因子下的土地覆盖类型的时空分布进行研究,发现16年来林地和草地的分布规律大致相同,主要分布在海拔1 000 m以上,坡度在6°以上,地理位置主要是在侯城乡,范村镇和阳邑乡;耕地和建设用地的分布大致相同,主要分布在海拔1 000 m以下,坡度15°以下的地区,地理位置上各个乡镇都有所分布,耕地以胡村镇和范村镇分布面积最大,建设用地以胡村镇和明星镇分布面积最大。     

基于坡度视角的黄土高原退耕还林(草)工程碳汇效应分析

【目的】探究退耕还林(草)背景下黄土高原不同坡度退耕地的固碳效应及存在的差异,根据不同坡度碳储量的变化优化新一轮退耕还林工程。【方法】基于2000—2020年黄土高原固碳数据和2000—2015年土地利用数据,运用GIS空间分析法,分析了近20年黄土高原固碳量的时空变化,以及不同坡度退耕地的碳汇效应。【结果】2000—2020年黄土高原固碳量前期增幅较大,后期增幅较平缓,固碳量变化与森林覆盖面的走向基本一致,呈现南高北低的现象;2000—2015年黄土高原土地利用结构发生明显改变,耕地显著减少,林、草地覆盖率增长至56.42%,且各土地利用类型单位面积固碳量呈增加态势,林地单位面积上固碳量最多;此外,坡度15°～25°林地单位面积上固碳量最大,约716.93 g/m²,8°～15°草地的单位面积固碳量最大,约748.65 g/m²。【结论】黄土高原退耕还林还草工程带来了巨大的碳汇效应,不同坡度林、草地的固碳能力存在明显差异,缓坡度地带草地固碳能力最强,中高坡度地带林地固碳能力最强。     

深圳市降水特征时空演变规律分析

采用中国区域地面气象要素数据集中的降水数据,基于Mann-Kendall检验法、Sen's坡度法、Morlet复小波分析法并结合极端降水指标,对深圳市1979—2015年降水量的时空演变规律进行了分析.结果表明:1)1979—2015年深圳市年平均降水量为1 841.28mm,最大主周期为10a,呈现不显著减小趋势.年降水量表现出西多东少、南多北少的空间分布特征.2)西部城区夏季降水和东部郊区相近,春、秋、冬季降水多于东部郊区,且汛期和非汛期降水量都多于东部郊区.3)极端降水时间和雨量南部多于北部、中西部地区多于东部,且极端降水整体呈现降水历时变短、场次降水强度变大的趋势,西部城区表现更为显著.4)西部城区年降水量、汛期降水量和极端降水指标都呈现不显著增加趋势,而东部郊区呈现不显著减小趋势,表现出一定的雨岛效应.     

基于SEBS模型的柳林泉域蒸散发研究

利用MODIS数据,结合气象站实测资料,应用SEBS模型,对柳林泉域蒸散发量进行估算,并分析其影响因素。结果表明,柳林泉域2001—2004年蒸散发量总体趋势平稳。在时间序列上,具有明显的季节性,蒸散发量月值随温度呈指数增长,降水峰值相对于蒸散发量峰值滞后,平均滞后2个月。在空间分布上,蒸散发量与土壤覆盖类型和地貌单元具有良好的一致性:东部低中山区林地覆盖率高,蒸散发量大;西部堆积侵蚀丘陵区灌木丛覆盖稀疏,蒸散发量最小;中部山间河谷阶地区多为农田和城市,蒸散发量介于两者之间。对蒸散发量影响较大的因素依次为:高程、气温、坡度。     

基于GIS的重庆市开县乡村聚落空间分布特征影响因素初探

地形坡度作为影响山区乡村聚落空间格局的重要因素之一,是小尺度人居环境自然评价的重要指标.本研究以重庆市开县为研究对象,2009年第二次全国土地调查数据和2009年重庆市开县1∶50 000数字高程图(DEM)为数据源,利用GIS空间分析方法和相关性分析法(Pearson),研究不同坡度下乡村聚落空间的分布格局.结果表明:开县整体的乡村聚落空间分布表现为集中在西南区域,距离县城越近分布聚落越多的特征;相关性结果证明,坡度对该区域乡村聚落空间分布有显著影响,在0°~20°坡度带内坡度与乡村聚落个数呈正相关关系,而大于20°~82°坡度带内呈现负相关关系,乡村聚落集中分布在10°~20°的坡度范围内;同时,水文因素、社会经济以及政策条件等共同影响着乡村聚落的空间分布和发展.     

祁连山北坡冬季牧场积雪盖度与植被、地形的关系

以祁连山高寒草原为对象,测定4个坡向冬季牧场的坡度、立枯物高度和盖度及积雪盖度,分析积雪盖度与植被和地形特征之间的关系,构建基于植被(立枯物高度和盖度)和地形因素(坡度和坡向)的牧场积雪盖度估测模型,为牧场的管理提供理论依据.通过研究发现:祁连山北坡高寒草原积雪盖度与立枯物高度和盖度呈极显著负相关,与坡度和坡向呈极显著正相关;坡向和坡度与立枯物高度和盖度呈显著负相关,坡向对立枯物积累的负效应比坡度更明显.冬季牧场立枯物盖度对积雪的直接作用最大,坡度通过立枯物盖度对积雪盖度的间接作用其次,坡向和坡度通过立枯物高度对积雪盖度的间接作用显著;坡度对立枯物高度的直接作用高于坡向,其对立枯物盖度的直接作用显著.祁连山高寒草原的积雪盖度可通过植被或/和地形特征的多元线性回归方程很好地估测,基于植被和地形综合因素所建立的最佳积雪盖度估测模型为:SC(%)=70.278+4.210A+0.269S-0.138SLH-0.534SLC(R~2=0.630,P0.001)(式中,A,S,SLH和SLC分别为坡向、坡度(°)、立枯物高度(cm)和盖度(%)).