1998~2008年中国东部沿海植被覆盖变化特征

基于1998~2008年的SPOT-VGT数据,利用CVA、一元线性回归、Hurst指数等方法分析中国东部沿海植被覆盖变化特征及趋势,并编制植被覆盖退化特征图谱。研究表明:植被覆盖总体呈上升趋势,高变化和中变化区比例合计达26.23%;与此同时,退化区也大量分布;植被覆盖变化的自相似性和长程依赖性突出,区域尺度Hurst指数高达0.84,增长趋势可持续,像元尺度Hurst指数普遍较高,但空间格局比较复杂;未来植被覆盖趋于恶化的面积约占10.58%,三大都市圈及部分海岸带区域严重退化并将持续退化,众多中小城市周边中度退化并将持续退化。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据，采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法，研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律；利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测；并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明，2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942， 15 a来增加了0.067，增长了16.0%，其中陕北地区NDVI增加明显，关中部分地区出现负增长，陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性，全省植被未变化的占52.0 %，改善部分占44.27 %，退化部分占3.73%，说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积，植被状况有所改善；其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大，关中地区植被覆盖面积有所减少，陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2)，说明15a间陕西省植被较为稳定，变化程度不大；其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部，榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化，主要分布在陕北和关中地区的北部，植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%，主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势，增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1；相关性分析结果表明，年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子，同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。     

2000-2011 年三江源区植被覆盖时空变化特征

基于MODIS-NDVI 数据,辅以线性趋势分析、Hurst 指数及偏相关系数等方法,本文从三个尺度分析了近12 年三江源区植被覆盖时空变化特征、未来趋势及其驱动因素。结果表明:(1) 近12 年三江源区植被覆盖呈现增加趋势,增速为1.2%/10a,其中长江源区、黄河源区植被均呈增加趋势,而澜沧江源区植被呈下降趋势。(2) 三江源区植被覆盖具有显著的区域差异,且NDVI频度呈现“双峰”结构。(3) 近12 年三江源区植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占64.06%和35.94%,且表现为源区北部增加、南部减少的空间格局。(4) 三江源区植被变化的反向特征显著,植被变化由改善趋势转为退化趋势的区域主要分布在长江源区和黄河源区的北部,而由退化趋势转为改善趋势的区域主要分布在澜沧江源区。(5) 三江源区植被对降水和潜在蒸散的响应存在时滞现象,而对气温的响应不存在时滞现象。(6) 三江源区植被覆盖的增加主要归因于气候暖湿化以及生态保护工程的实施。     

基于MOD13Q1数据的宁夏生长季植被动态监测

宁夏自2000年后实施退耕还林以来,局部地区的生态环境得到明显改善,为探求近15来年宁夏地区植被的动态变化及其影响因子,本文以MOD13Q1为数据源,结合DEM数据、土地利用分类图,采用Sen+Mann-Kendall非参数检验方法和Hurst模型,分析了宁夏不同行政区、不同海拔、不同坡度、不同坡向及不同植被类型生长季NDVI的空间变化特征及未来变化趋势;并利用重心迁移模型和转移矩阵分析宁夏2000-2014年间植被覆盖的时空演变特征。结果表明：①从空间分布看,宁夏南部六盘山、北部贺兰山及引黄灌溉区植被长势较好,中部干旱地区植被长势较差;且植被NDVI与海拔高程和坡度呈显著正相关。②从植被覆盖的转移矩阵看,较高植被覆盖的面积占比从2000年的17.29%增长到2014年的31.55%,主要是由较低植被覆盖转化而来的。③从重心迁移方向看,中度植被覆盖和较高植被覆盖的重心迁移最为明显,分别向东北方向偏移了129.49 km和向东南方向偏移了89.49 km。④从变化趋势看,生长季植被NDVI整体呈上升趋势,明显改善的面积占总面积的59.63%,轻微改善区域占31.72%;林地和水田显著改善的面积分别占总面积的71.50%和70.80%;显著改善的面积比例随海拔高程和坡度的增加均先增加后减少,且南部各行政区植被改善的面积均高于北部。⑤从可持续性看,植被恢复的持续性较强,89.24%的植被NDVI呈现持续改善的趋势;南部地区的持续改善的面积大于北部地区。     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据，采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析，结果显示：空间分布上，伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高，西部、中部偏低的分布特征；时间变化上，2000—2015 年，伊犁河谷植被覆盖度波动减 小，减速为 6.25%·(10 a)^-1；区域分布上，伊犁河谷植被表现为低波动变化，波动程度中等以及下占 73.16%，波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明，伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势，其中，持续 退化的面积占 57.55%，持续改善的面积占 13.51%。     

珠穆朗玛峰国家自然保护区南北坡植被覆盖变化

利用2000-2009年MODIS NDVI数据,基于每个像元的生长季NDVI峰值进行了像元水平的线性趋势分析,研究珠穆朗玛峰自然保护区南坡和北坡的植被覆盖的空间分布和变化特征.结果表明:①保护区内植被覆盖显著改善区域和轻微改善区域NDVI-Max的年平均增加率分别为3.06%和1.25%;显著退化区域和轻微退化区域NDVI-Max的年平均减少率分别为2.82%和1.09%a 22000-2009年,保护区南坡的植被覆盖整体上呈现上升趋势,22.59%的区域显著改善,19.05%的区域轻微改善,24.75%的区域保持稳定;北坡的植被覆盖整体上呈现下降趋势,19.5%的区域严重退化,24.43%的区域轻微退化,38.12%的区域保持稳定.③南坡有植被覆盖的8种土地利用类型中,山区旱地植被覆盖呈现退化趋势,其余土地利用类型都呈现上升趋势;北坡有植被覆盖的10种土地利用类型中,植被覆盖都呈现退化趋势.     

2000—2016年黄土高原不同土地覆盖类型植被NDVI时空变化

了解植被覆盖的时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13A1数据,辅以Sen+Mann-Kendall、变异系数、Hurst指数,通过分析2000—2016年间黄土高原NDVI年最大值(NDVI_ymax)和生长季均值(NDVI_gsmean)时空变化特征及趋势,以了解黄土高原实施退耕还林(草)等生态工程后的植被覆盖恢复情况。结果表明：① 2000—2016年植被NDVI_ymax和NDVI_gsmean呈现波动式增长趋势,增长率分别为0.0070/a(P<0.01)和0.0063/a(P<0.01),生态环境整体不断改善。② NDVI_ymax和NDVI_gsmean显示黄土高原植被覆盖呈增加趋势的面积远高于呈减少趋势的面积(93.42%和96.22%、6.58%和3.78%),植被覆盖状态正在不断改善。2种数据变化趋势下,不同土地覆盖类型表现略有差异,森林极显著增加趋势面积最大(73.02%和82.60%),其次为耕地(47.87%和67.43%),再次为裸地(47.03%和61.68%)。③ NDVI_gsmean的变异系数小于NDVI_ymax的变异系数,相对稳定区域面积比分别为63.31%与56.64%,2种数据分析下森林变异系数最小,植被稳定性最好。④ 从植被NDVI变化趋势与Hurst组合结果得出,NDVI_ymax未来呈现改善趋势面积占41.35%,退化趋势面积占58.65%;NDVI_gsmean呈现改善趋势面积占49.19%,退化趋势面积占50.81%。2种数据下,灌木地未来发展趋势最好,森林和耕地退化趋势面积超过了50%。研究人员应持续关注退化趋势地区的植被状态。     

2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应

采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域（中国）植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域（中国）植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致：春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。     

2000-2014年秦巴山区植被覆盖时空变化特征及其归因

利用MODIS-NDVI数据,辅以趋势分析、Hurst指数及偏相关分析等方法,本文探讨了2000-2014年秦巴山区植被覆盖时空变化特征及未来趋势,并对其驱动因素进行分析。研究发现:1近15年秦巴山区植被覆盖呈显著增加趋势,增速为2.8%/10a,其中2010年之前植被覆盖呈持续增加趋势,增速为4.32%/10a,而2010年之后呈连续下降态势,降速为-6.59%/10a;2空间上,植被覆盖格局呈现"中间高、四周低"的分布特征,高值区主要分布在陕西境内的秦岭山地和大巴山山地;3秦巴山区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占81.32%和18.68%;然而,分段结果表明,2010-2014年有71.61%的区域植被覆盖呈下降趋势;4秦巴山区植被覆盖变化的反向特征强于同向特征,其中46.89%的区域将由改善转为退化,而持续改善地区仅占34.44%;5植被覆盖变化主要归因于降水的减少,同时拉尼娜年的植被覆盖整体好于厄尔尼诺年;6人类活动对植被覆盖造成双重影响,是植被覆盖变化的另一重要影响因素。     

北部湾海岸带植被覆盖时空动态特征及未来趋势

分析北部湾海岸带植被覆盖动态变化趋势,能为开展海岸带植被生态环境监测提供决策。以2000―2011年SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据为基础,采用MVC（最大值合成法）、标准差、线性趋势分析（SLOPE）和Hurst指数等数理统计方法对研究区植被覆盖时空变化特征及未来趋势进行定量分析。结果表明：1）研究区植被覆盖整体上处于变好的状态,在年尺度上呈现出“波动―明显改善”的趋势,且海岸带东岸与西岸的植被变化趋势快于丘陵地区;在季节尺度上NDVI的增长速率为：秋季＞夏季＞春季＞冬季;在月尺度上NDVI在6―11月植被生长迅速,而在1―4月则生长缓慢;2）NDVI均值的空间分布规律自东北―西南中心线呈现出“两头高、中心地带低”的趋势,且NDVI均值自西向东的变化规律为-0.026/1N°,具有经向地带性特点;3）NDVI的Hurst指数值为0.306 5~0.995 3,平均值为0.777 4,反持续性序列（15.78%）＜持续性序列（84.22%）,未来总体植被覆盖呈现出持续性改善趋势。未来需要重点进行保护的植被区域主要集中在十万大山的西南部、钦江流域的上游以及合浦县的西南部。     

1982~2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系

利用GIMMS NDVI数据和地面气象站台观测数据,对青藏高原1982~2013年高寒草地覆盖时空变化及其对气象因素的响应进行研究,结果表明：青藏高原高寒草地生长季NDVI表现为从东南到西北逐渐减少的趋势,近32 a来,整个高原草地生长季NDVI呈上升趋势,增加速率为0.000 3/a (p<0.05);高寒草地生长季NDVI年际变化具有空间异质性,整体为增加趋势,呈增加趋势的面积约占研究区域面积的75.3%,其中显著增加的占26.0% （p<0.05）,类型主要为分布在青藏高原东北部地区的高寒草甸;比例为4.7%,草地类型主要为高寒草原,主要分布在高原西部地区;基于生态地理分区的分析显示,青藏高原草地与降水、温度的相关关系具有明显的空间差异,高寒草地生长季NDVI均值与降水呈显著正相关,对降水的滞后效应显著;高原东北部温度较高,热量条件较好,降水为高寒草地生长季NDVI变化的主导因子;东中部地区降水充沛,温度则为高寒草地生长的制约因子;南部地区降水和温度都较适宜,均与高寒草地生长季NDVI相关性显著(p< 0.05),共同作用于草地的生长;中部和西部地区,气候因子与高寒草地生长季NDVI关系均不显著。     

应用R/S方法分析NDVI时间序列

针对1982--2001年月合成PALNDVI时间序列,应用R／S方法计算中国陆地范围内的赫斯特指数。结果表明：全国范围内的赫斯特指数普遍大于0．5,意味着NDVI时间序列不是马尔科夫序列,而是存在明显的趋势性;中国陆地范围内的赫斯特指数分布存在“西高东低”的特点,说明西部NDVI时间序列表现出更强的持久性;通过分析赫斯特指数分布与陆地覆盖类型的关系发现,在同一生态地区内,裸地的赫斯特指数最高,与其它覆盖类型差异明显。陆地覆盖类型之外的自然条件和人为因素对赫斯特指数空间分布的影响有待进一步研究。     

基于MODIS/EVI的内蒙古高原西部植被变化

内蒙古高原西部生态环境脆弱,是全球变化的敏感地带.为了解该区域植被覆盖的时空动态变化,根据2000—2012年MODIS/EVI影像,使用趋势分析和标准差分析方法,研究了近13年内蒙古高原西部植被生长状况及其空间格局动态变化.同时,根据《1:100万植被类型图》把研究区分为荒漠区、草原区、草甸区和灌丛区,以研究不同植被类型下的EVI变化情况.结果显示:内蒙古高原西部植被覆盖退化面积大于改善面积;植被退化区主要分布在内蒙古农牧交错带北部边缘,包含乌兰察布、呼和浩特、包头等市及大通河、疏勒河、黑河等河谷地带;植被增加区域分布在河西地区、河套地区和阿巴嘎旗附近;研究区植被稳定性存在明显的地域差异,波动较高的区域位于阴山南部、祁连山南北和阿巴嘎旗,与植被覆盖退化或者增加的区域基本吻合;仅荒漠区植被覆盖水平上升,草甸、草原区植被覆盖退化严重.     

藏东南三江并流核心区植被时空动态变化及其气候驱动力分析

植被生长状况及其分布对气候等影响因子的响应是当前生态学研究的热点之一。基于2000—2016年MODIS NDVI数据和气象数据,用Sen+Mann-Kendall等方法分析了藏东南三江并流核心区植被的时空变化及其与气候因子的关系。研究结果表明：① 该区植被覆盖整体趋于稳定,呈缓慢增加趋势,不同植被类型覆盖空间异质性明显。② 植被变化趋势结果显示植被覆盖变化以稳定不变和改善趋势为主,区域总体呈稳中向好态势。③ 相关分析表明植被NDVI增加主要与气候暖化有关,与降水量相关性较小。此外,人类活动对植被影响的双重性表现为：大多地区植被改善受生态工程和围栏禁牧政策影响,局部地区植被退化则与城镇化进程加快有关。研究结果揭示气温是影响植被格局的主要气候因子,了解影响植被变化及其驱动因素的空间变异性可为山地植被生态环境保护建设提供一定的科学依据。     

Spatio-temporal Patterns of Vegetation Change in Kazakhstan from 1982 to 2015

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as a key indicator of vegetation growth, effectively provides information regarding vegetation growth status. Based on the Global Inventory Monitoring and Modeling System (GIMMS) NDVI time series data for Kazakhstan from 1982 to 2015, we analyzed the spatial pattern and changes in the vegetation growth trend. Results indicated that the three main types of vegetation in Kazakhstan are cropland, grassland and shrubland, and these are distributed from north to south. While the regional distribution pattern is obvious, the vegetation index decreased from north to south. The average NDVI values of the three main vegetation types are in the order of cropland > grassland > shrubland. During the period from 1982 to 2015, the NDVI initially increased (1982-1992), then decreased (1993-2007), and then increased again (2008-2015). The areas where NDVI decreased significantly accounted for 24.0% of the total land area. These areas with vegetation degradation are mainly distributed in the northwest junction between cropland and grassland, and in the cropland along the southern border. The proportions of total grassland, cropland and shrubland areas that were degraded are 23.5%, 48.4% and 13.7%, respectively. Areas with improved vegetation, accounting for 11.8% of the total land area, were mainly distributed in the mid-east cropland area, and the junction between cropland and grassland in the mid-east region.     

陕甘宁地区植被恢复对气候变化和人类活动的响应(英文)

The "Grain for Green Project" initiated by the governments since 1999 were the dominant contributors to the vegetation restoration in the agro-pastoral transitional zone of northern China. Climate change and human activities are responsible for the improvement and degradation to a certain degree. In order to monitor the vegetation variations and clarify the causes of rehabilitation in the Shaanxi-Gansu-Ningxia Region, this paper, based on the MODIS-NDVI and climate data during the period of 2000-2009, analyzes the main charac-teristics, spatial-temporal distribution and reasons of vegetation restoration, using methods of linear regression, the Hurst Exponent, standard deviation and other methods. Results are shown as follows. (1) From 2000 to 2009, the NDVI of the study area was improved progres-sively, with a linear tendency being 0.032/10a, faster than the growth of the Three-North Shelter Forest Program (0.007/10a) from 1982 to 2006. (2) The vegetation restoration is characterized by two fast-growing periods, with an "S-shaped" increasing curve. (3) The largest proportion of the contribution to vegetation restoration was observed in the slightly improved area, followed by the moderate and the significantly improved area; the degraded area is distributed sporadically over southern part of Ningxia Hui Autonomous Region as well as eastern Dingbian of Shaanxi province, Huanxian and Zhengyuan of Gansu province. (4) Climate change and human activities are two driving forces in vegetation restoration; more-over anthropogenic factors such as "Grain for Green Project" were the main causes leading to an increasing trend of NDVI on local scale. However, its influencing mechanism remains to be further investigated. (5) The Hurst Exponent of NDVI time series shows that the vegetation restoration was sustainable. It is expected that improvement in vegetation cover will expand to the most parts of the region.     

2000—2019年中国西北地区植被覆盖变化及其影响因子

中国西北地区土地荒漠化问题严重,生态环境脆弱。厘清该地区植被覆盖时空变化特征及影响因子,对生态环境保护具有重要意义。基于MOD13A3数据,通过最大值合成法处理获得2000—2019年归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时序数据,采用趋势分析、Hurst指数法及地理探测器对研究区植被覆盖的时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明：（1）2000—2019年,研究区植被覆盖整体呈增长趋势,NDVI年增长速率为0.0027（P<0.05）,均值为0.252。空间分区年增长速率有差异,黄河流域片区（0.0062）>半干旱草原片区（0.0026）>内陆干旱片区（0.0018）。（2）研究区植被覆盖呈增长趋势的面积占55.77%,退化区域占3.76%,增长的土地利用类型以耕、林、草地为主。植被覆盖变化趋势具有持续性的区域面积占总面积的31.87%,其中持续性改善面积（17.04%）大于持续性退化面积（1.27%）,黄河流域片区增长情况及持续性增长情况最优。（3）影响植被覆盖空间分布的主要因子按影响力依次为降水、气温、日照、相对湿度,但对各分区的影响程度略有差异。黄河流域片区、内陆干旱片区空间分布受降水影响最大,半干旱草原区受日照影响最大。（4）研究区植被覆盖变化以自然因子与人类活动共同驱动为主,自然因子对植被生长的促进作用大于人类活动,且自然因子对植被覆盖变化的贡献率更高。本研究结果可为评估气候变化背景下西北地区生态环境变化提供参考。