西北地区植被覆盖时空特征及其对气候变化的响应

目的定量分析西北地区地表植被覆盖的时间变化与空间分布,为其合理开展农业生产,进行环境保护和生态建设提供科学的决策依据。方法利用西北地区1982—2006年GIMMS-NDVI数据,以绿度变化率和偏相关分析法为基础,分析了西北地区不同生态地理分区NDVI的年际变化以及植被覆盖变化对气候要素在空间上的响应。结果近25年来,高原植被覆盖整体呈波动增加的趋势。各生态分区的NDVI均呈增长趋势,并且随着湿润程度和温度的降低,年均NDVI随之减小;1982—2000年降水量在减小,但减小幅度不显著;气温呈显著上升趋势,年均NDVI与气温的相关性较好。结论西北地区的东南部和西北部地区水热组合条件相对于中部地区较好;植被覆盖较好的区域,其改善的趋势明显,相反则不明显;西北地区东部水热组合条件向不利于植被生长方向转变,而西部向利于植被生长的方向发展。     

近15年宝鸡市植被覆盖度变化研究

目的揭示宝鸡市2000-2014年间植被覆盖特征及其动态变化情况。方法以宝鸡市2000年、2005年、2010年和2014年4个时相遥感影像为基础,依据归一化植被指数(NDVI)和像元二分模型法进行估算。结果 (1)从空间分布上看,宝鸡市2000-2014年间整体植被覆盖良好,总体上以中、中高和高植被覆盖度为主。(2)从时间动态变化上看,2000-2005年间宝鸡市植被覆盖变化不大,2005-2010年间出现了明显的改善,而2010-2014年间退化明显。(3)各行政区域植被覆盖度变化趋势具有明显的差异性。结论宝鸡市整体植被覆盖度高,2000-2014年间表现出先增加后减少的变化趋势,部分区域出现了明显的退化现象。     

2007年～2016年湖北省归一化植被指数时空变化特征分析

利用1 km空间分辨率的MODIS数据,对2007年～2016年的归一化植被指数(NDVI)时间序列数据以及NDVI与气象因子、土地利用类型、海拔高度的相关关系进行分析,研究近10 a湖北省植被覆盖度在时间和空间上的变化特征.结果表明：全省年平均NDVI波动上升,从各季节变化线性拟合结果来看,冬季上升程度最大;NDVI月变化呈单峰型,最高值出现在7月份,为0.758,最低值出现在1月份,为0.383;在空间分布上,湖北省西部地区NDVI较大于东部地区,十堰、恩施和神农架林区植被覆盖度高,武汉和鄂州植被覆盖度低;降水量、海拔高度和土地利用类型与NDVI均有较显著的相关性,植被生长对降水的响应具有滞后性;高海拔山地地形区林地大面积分布,是NDVI高值区,低山丘陵和平原上的城镇用地扩张和农业种植活动是NDVI较低的主要原因.     

基于时序NDVI的三峡库区植被覆盖时空变化特征分析

基于250 m 分辨率的MODIS-NDVI数据,从时间变化和空间变化两方面分析2000年～2015年三峡库区植被变化特征,运用一元线性回归趋势分析方法和F检验方法对三峡库区NDVI的变化趋势进行了定量研究.结果表明：16 a 来三峡库区NDVI总体上趋于波动增长,年均增长率为0.17%,但在时间和空间上有不同的变化特点.从季节差异上看,春季NDVI增长最快,其次是秋季和冬季,夏季NDVI变化趋势较平缓.从NDVI的空间变化格局上看,NDVI呈显著增加趋势的面积占整个库区面积的14.47%,轻微增加占55.77%,增加区主要分布在库区的北部、东北部、东部及东南部.库区20个县(区)NDVI 呈显著增加的面积均大于显著减少面积,其中巫溪、兴山、宜昌、巴东4县的增减面积均在800 km2以上,植被覆盖提升明显;忠县、重庆市区、渝北、长寿4县(区)的增减面积差均低于30 km2,植被覆盖增加相对较慢.库区各类型植被的NDVI均呈上升态势,其中草地NDVI增长最快,阔叶林NDVI显著增加面积占其总面积的比例最高,灌丛NDVI显著增加面积在所有植被类型中最大,退耕还林还草和农业生产模式转型也促使农作物NDVI缓慢增长.     

气候变化与人类活动对植被覆盖的影响

为了研究气侯变化及人类活动对区域植被覆盖变化的内在影响,采用2000—2016年MODIS NDVI数据,通过像元二分法计算获得植被覆盖度,结合气象站点监测数据,利用MannKendall突变检验、转移矩阵、残差分析等方法,探讨气候变化和人类活动影响下,陕西省2000—2016年植被覆盖度的时空变化特征。结果表明:2000—2016年陕西省年平均气温和年降雨量均总体增加。其中,2006—2008年是气候突变时期,植被覆盖度在气候突变后明显增加。陕西省平均植被覆盖度总体增加。其中,陕北地区植被覆盖度明显增加,2000—2016年增加0. 33;关中地区植被覆盖度有所下降,2000—2016年降低0. 06,以西安周边地区为主;陕南地区植被覆盖度有小幅降低,2000—2016年植被覆盖度降低0. 02.陕西省人类活动对植被覆盖度影响具有明显空间差异。其中,陕北地区人类活动影响力对植被覆盖影响力具有正向作用,促进植被覆盖度增加;关中地区人类活动影响力具有负向作用,导致植被覆盖度降低;陕南地区人类活动影响力较低,导致陕南地区植被覆盖有小幅度降低。植被覆盖对气候变化响应明显,人类活动影响力在持续增强。     

2000—2014年贵州省安顺市NDVI变化及其与气温、降水的关系

【目的】植被恢复是石漠化治理的核心,研究典型喀斯特石漠化地区植被变化趋势及其与气温、降水的关系,为明确后期植被恢复的重点区域和可利用的关键气候因子提供决策依据。【方法】基于2000—2014年MODIS-NDVI数据集资料,结合相同时期观测的气温与降水数据,运用均值法、趋势线分析法和相关分析法来分析贵州省安顺市NDVI的变化趋势及其对降水和气温的响应特征。【结果】2000—2014年,石漠化严重地区安顺市植被覆盖呈明显的上升趋势;植被覆盖增加的区域主要集中在海拔相对较高且石漠化严重的紫云县和镇宁县,而植被覆盖减少的区域主要分布于北部安顺市西秀区—普定县—平坝县交界沿线以及主要县级行政中心所在地及其周边地区;年均降水量与年均气温对安顺市NDVI的变化影响不大,而在月际NDVI变化尺度上,气温条件则是植被生长的关键因素;NDVI变化对气温和降水均没有明显的滞后效应或滞后时间较短。【结论】在后期安顺市生态修复及石漠化综合治理过程中,应加强对北部植被覆盖减少区域的治理;充分利用气温因子的作用,合理安排植被培育、栽植等管理活动;同时应以创建“国家森林城市”为契机,不断提高植被覆盖水平。
     

2000—2014年豫西山地植被NDVI时空变化特征分析

基于2000—2014年MODIS-NDVI数据以及研究区DEM数据,借助MRT,Arc GIS等软件,采用MVC法、均值法获得月均、季均以及年均NDVI数据,并采用趋势分析法研究豫西山地植被NDVI时空变化特征.研究表明:12000—2014年豫西山地植被NDVI呈显著增长趋势,增长率为0.021/10a(P0.05),其中秋季(0.052/10a,P0.05)明显高于春季(0.015/10a,P0.05),表明在全球变暖的大背景下研究区植被覆盖处于改善状态,表现为生长季延长强于生长季提前的趋势.2豫西山地大部分地区植被NDVI都在0.4~0.7之间,所占比例达到93.8%.整体来看,以伏牛山为界,研究区南部NDVI平均值高于北部,符合植被分布的纬度地带性规律.315年来豫西山地植被NDVI变化趋势具有明显的空间差异,海拔较低处植被覆盖普遍呈增加趋势,海拔较高处表现为退化趋势.     

2000-2014年呼伦贝尔草原植被覆盖度时空变化分析

以呼伦贝尔草原核心区的新巴尔虎右旗、新巴尔虎左旗、陈巴尔虎旗和鄂温克族自治旗为主要研究区,基于MODIS NDVI数据,利用像元二分模型反演得到植被覆盖度,并结合土地覆盖分类产品,构建2000—2014年研究区植被覆盖度时间序列.通过时间序列分析,从不同的时间和空间尺度分析草原植被覆盖度的变化规律;同时引入覆盖度异常变化点检测算法,并结合该地区同期气象数据,进一步探讨研究区植被覆盖度变化与气象因子之间的内在驱动力关系.结果表明,植被覆盖度在空间分布上主要表现为:从东往西依次递减,特别是研究区西南部,覆盖度最低;15年来研究区植被年际变化总体上呈现前10年下降、后5年缓慢上升的趋势.对植被覆盖度的异常变化进行分析,结果显示:返青期和枯萎期覆盖度的剧烈变化与温度的相关性较大,生长旺季内(7—8)月覆盖度的剧烈变化主要与降水量有关.     

赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度时空变化分析

为了揭示赛罕乌拉国家级自然保护区的植被变化规律。基于Landsat归一化植被指数(NDVI)遥感数据,利用像元二分模型对赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度进行估算,研究2002—2013年植被覆盖度的时空变化格局。研究结果表明:2002—2013年赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度状况良好、总体情况稳定,多年平均植被覆盖度为88%,植被覆盖度类型以高植被覆盖度为主,其次是中植被覆盖度;在2002—2008年和2008—2013年两个时期,赛罕乌拉国家级自然保护区植被覆盖度呈现出由低到高的转移趋势,植被状况变好;赛罕乌拉国家级自然保护区的植被覆盖度与气候变化有一定的相关性,但政策等人为因素是影响植被变化的主要因素。     

海河流域近17年植被时空变化及其气候影响因素

为了分析海河流域近17年植被覆盖时空变化特征及其与气候要素的关系,利用2000—2016年MODIS/NDVI数据提取海河流域植被覆盖情况,采用一元线性回归趋势法对海河流域植被盖度空间分布和植被时序变化趋势进行分析,并通过对比2000、2009和2016年3期海河流域Landsat TM影像以及MODIS影像,对植被变化趋势结果进行验证.同时,结合海河流域2000—2016年降水和气温气象数据资料,对植被覆盖年际变化和气候变化进行相关性分析和趋势分析.结果表明:①海河流域整体植被覆盖较高,覆盖类型以高覆盖度(NDVI 0.7)为主,高覆盖度的面积占流域总面积的76.93%;②海河流域NDVI时序变化的多年平均值为0.76,总体呈上升趋势,线性增长率为0.027/10 a;③海河流域植被空间变化趋势以改善为主,轻微改善和明显改善的面积分别占流域总面积的32.45%和11.14%;④气候因子相关分析表明,降水是影响海河流域植被覆盖较为显著的气候影响因素,相关系数达到0.51.     

江苏省植被动态演变规律及其与极端气候事件的关系

利用1982—2013年江苏省植被归一化指数(NDVI)和13个气象站的气温和降水数据,采用SPI标准化降水指数以及PDSI干旱指数模型,研究江苏省植被动态的演变规律及其与旱涝的关系。结果发现:①江苏全省平均的NDVI值整体呈缓慢上升趋势,但上升趋势不明显,其中苏北地区植被覆盖增加趋势明显,远高于全省平均水平,而苏南地区植被覆盖有减小趋势; ②江苏地区多年平均NDVI值有明显的季节变化,冬季的NDVI值为全年最低,春季NDVI值不断增加,到8月份达到最高,之后不断下降; ③极端干旱和洪涝对江苏省NDVI值有显著影响,干旱或洪涝年份的NDVI值明显小于正常年份,并且洪涝年份受影响更为明显。春季极端干旱对江苏省NDVI值影响较大,而夏季洪涝事件对江苏省NDVI的影响较大。     

2000-2015年广西北部湾植被NDVI时空演变及因子探测

为探测广西北部湾归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）的时空演变格局及其影响机制,本研究运用一元线性回归法、变异系数法和地理探测器分析等方法探究2000-2015年广西北部湾植被NDVI变化特性及其驱动机制。结果表明：（1）2000-2015年研究区植被覆盖状况良好,植被NDVI年均值为0.753,夏季和秋季多,春季和冬季少,呈缓慢上升的趋势;植被覆盖类型以中高级分类为主,面积占比超过60％,多分布在高山地区,中、中低级植被覆盖类型占比小,主要分布于沿海地区;（2）植被NDVI的稳定性存在明显地域差异,变异系数均值为3.9%,变异稳定区面积占比为48.55%,不稳定区占比为45.34%;（3）地理探测器探测发现气温是植被NDVI的主要解释因子,人为因子的解释力波动上升;因子两两交互作用后能增强单因子解释力,且存在线性与非线性两种协同效应;同因子中不同的分类对植被NDVI的影响不同,适度的分类等级范围能促进植被NDVI的增加。     

黄河十大孔兑流域林草植被覆盖度的遥感估算及其动态研究

利用多源遥感数据,采用基于归一化植被指数的像元二分模型反演出1980、1998、2010、2014年4个时期的植被盖度,在此基础上分析并揭示黄河十大孔兑流域林草植被覆盖度的时空变化规律.结果表明:1)1980—2014年间,十大孔兑流域林草植被覆盖度呈现持续增加趋势,由1980年的9.29%提高至2014年的37.80%.1998年后,全流域林草植被盖度增加速率显著加快,林草植被盖度恢复主要表现为中等覆盖度的面积比例增加.2)近35年来,十大孔兑流域植被变化以稳定和完全恢复类型为主.研究区内完全恢复、恢复和轻微恢复3种植被变化类型占总面积的73.09%,严重退化、退化和轻微退化3种类型占总面积的2.72%.3)1980—2014年间,十大孔兑各个典型地理单元内林草植被盖度均呈增加趋势,除下游地区外均表现为1998年后林草植被盖度增加更为迅速.1980年,十大孔兑流域典型地理单元林草植被盖度由大到小排序为:上游西部、上游东部、下游、中游东部、中游西部.1998—2014年间典型地理单元林草植被盖度由大到小排序变化为:中游东部、上游东部、上游西部、中游西部、下游.1998年后实施的退耕还林(草)等工程是该地区植被覆盖度增加的主要原因.     

黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系

以SPOT NDVI及GIMMS NDVI为数据源,结合RS和GIS地统计空间分析技术,对1998—2007年黄土高原地区植被覆盖的时空差异及1991—2000年归一化植被指数(NDVI)与月均温、降水量的关系进行了研究.结果表明:NDVI值(7、8月平均值)在空间上表现出明显的区域差异性,NDVI指数由北向南递增,南部、东部及西南角部分的NDVI值较高,北部、西北部地区较低;1999—2007年整体呈波动上升态势,区域NDVI值的季节差异特征明显,夏季>秋季>春季>冬季;土地利用类型影响NDVI值,林地的值最大,荒漠最小,土地利用结构的优化将改善黄土高原地区地表植被指数偏低的现状;气温、降水是决定黄土高原地区植被生长的主要气候因子,与NDVI指数呈现较高的正相关关系.     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

松嫩平原西部植被覆盖动态变化研究

基于SPOT-VEGETATION NDVI资料,利用MVC和一元线性回归趋势模型等定量分析了我国松嫩平原西部半干旱区植被变化的时空特征.结果表明:1998—2006年研究区年归一化植被指数(NDVI)最大值从0.41下降到0.39,年平均NDVI减少了0.015;春季植被活动变弱,植被退化面积占区域总面积的57.33%,虽然在部分地区有所改善,但植被覆盖仍存在退化的趋势.     

山地新城土地利用/植被覆盖的时空演变规律——以重庆渝北区为例

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/植被覆盖时空演变规律,以重庆市渝北区为研究对象,利用遥感手段对渝北区1995—2020年历史影像进行解译,结合土地利用转移矩阵,城市空间扩张分异变化分析了渝北区6期的土地利用(land use and climate change, LUCC)时空演变特征;利用高光谱遥感影像分析归一化植被指数(normalized digital vegetation index, NDVI)的时空演变规律,定量评估了LUCC变化对NDVI的影响。结果表明：1995—2020年间渝北区城市建设用地不断扩张以占用农田为主;城市重心略向西南部移动,建设用地偏离紧凑,形状扩张往复杂化发展。渝北区NDVI在1995—2020年间以1%/a的趋势下降,所有土地类型的NDVI均减小;空间上整体呈先增大再减小趋势,2010年后西南部和中东部区域减小明显;夏季NDVI波动最大,冬季最小,夏季植被覆盖主要受气温的影响,秋季主要受降水的影响;四季的NDVI在空间均呈中部向南、北部递增的趋势,与城市空间扩张规律类似。气候波动对渝北区植被覆盖总变化的贡献率为14.22%,其中温度是气...     

哈密市植被变化及其对气候变化的响应

以2000-2016年(5-10月)MOD13QI数据为基础,并结合同期气温和降水资料,采用线性趋势分析?相关分析等方法,研究了哈密市近16年来植被空间变化特征以及与气候因素的关系?结果表明:哈密市NDVI总体上呈上升的趋势,主要植被类型为低覆盖度植被类型?2000-2008?2008-2016年两个时期,哈密市极低覆盖度?极高覆盖度植被都先下降后上升,低覆盖度和高覆盖度植被持续上升,中等覆盖度植被持续下降?NDVI与气温?降水都存在一定的相关性,NDVI受气温的影响较少,受降水量的影响较显著（P<0.01）?     

昆明市2011—2020年植被覆盖时空变化特征分析及其归因

以2011—2020年MODIS＿NDVI与气象数据为基础,利用趋势分析、变异系数法、Hurst指数、偏相关分析法与地图学的空间分析等方法,分析近10 a昆明市的植被覆盖的时空分布、变化特征以及未来变化趋势。结果表明：(1)近10 a昆明市植被覆盖情况良好,且呈增加趋势,增速为3.6%/10 a;(2)昆明市植被覆盖率高(NDVI>0.6)的区域,占整个昆明市92.45%,整体植被覆盖状况良好,低海拔地段处NDVI更容易出现低值。全市NDVI小于0.6的区域面积主要集中在西南部;(3)昆明市过去十年约71.44%的区域得到改善,远大于退化的区域,可能得益于近年的退耕造林工程;(4)研究区植被变化波动特征内存在显著的空间差异,波动大的区域经济发展迅速,人为影响大,多为城镇用地、交通要道和耕地。波动小的地区主要是林区;(5)从未来趋势上看,植被覆盖良性发展的占19.64%,恶性发展的占22.40%,基本不变的约为57.96%,其中嵩明县、昆明市市辖区、呈贡县、宜良县和石林彝族自治县等地需要引起重视;(6)由于昆明市整体光照充足,降雨量比气温更能影响到植被覆盖情况,且近10 a的植树造...