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相似文献
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1.
针对现有植被净初级生产力研究对城市圈、城市带尺度缺乏关注的问题,基于MODIS遥感数据、地面气象资料等,利用改进的CASA模型,结合回归分析、相关分析等方法探究了2000—2013年皖江城市带植被NPP的时空变化及其对气候因子的响应,为区域生态环境质量评价提供参考。结果表明:近14年来,皖江城市带植被NPP总体呈增加趋势;不同土地利用类型NPP差异显著,林地草地耕地建设用地未利用土地水体;年NPP均值呈现由南部向西北部减少的空间分布特征;植被NPP年际变化率较小,介于±10gC·m-2·a-1范围内;温度是影响研究区植被NPP时空变化的主要气候因子。  相似文献   

2.
本文以MOD17A3HGF植被净初级生产力(NPP)数据为基础,结合气温、降水及DEM数据,开展了2000—2020年黄河流域植被NPP时空变化特征及其对水热条件和退耕还林还草工程实施的响应研究。结果表明:(1)黄河流域植被NPP总体呈显著线性增加趋势(P<0.001),其中植被NPP增速中游地区高于下游、下游高于上游地区。黄河流域植被NPP显著增加趋势占95.29%,集中分布在黄河流域中游地区(黄土高原地区);显著减少的区域主要集中在人口分布密集的城市及其周边区域。(2)黄河流域植被NPP与年平均气温、年降水量均以正相关为主,其中显著正相关分别占11.15%和42.35%,分别呈东—西向和南—北向分布。(3)黄河流域中游地区坡度为[15°,25°]区域植被NPP增速最快,其次为坡度>25°和<15°区域,反映出退耕还林还草工程的实施对黄河流域中部黄土高原地区的植被改善具有一定的作用。  相似文献   

3.
DEM内插算法对坡度的影响   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文以干旱、半干旱地区的渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区域,利用样区的1:50000的矢量地形图为数据源,通过对不同插值算法生成的DEM计算坡度,坡度计算像元值分别采用25m、50m、100m、1.50m、200m,5个分级.通过对比研究发现:在坡度小于27°时,不同的算法对坡度具有显著的影响,而大干27°时,算法不会...  相似文献   

4.
针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200m、坡度3~9°、距水系距离为0~800m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。  相似文献   

5.
本文基于MODIS NDVI时问序列数据集,运用Sen+Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和相关分析等方法,对湖南省2000—2018年植被的时空变化特征、演化趋势可持续性及其与气候因子的相关性进行了研究.结果表明:①湖南省植被覆盖整体较高,并具有明显的季节变化特征;研究区植被与气温的相关性要强于降水.②近19年湖南省植被NDVI整体呈上升态势,增速为8.6%/10 a(P<0.001),其中显著和极显著上升的地区分别占10.3%、57.3%;主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地区域;降低的地区主要分布在长株潭等城市建设用地区域及洞庭湖平原的局部耕地区域.③未来湖南省植被变化可能向退化的恶性方向发展的面积占80.1%.  相似文献   

6.
湖南省是我国水土流失较严重的地区,而地形、地貌是造成水土流失的重要因素之一。本文针对不同地形地貌特征对水土流失情况影响进行定量分析研究,从县域尺度选取了湘阴县、桃江县、桂东县三县不同典型地貌特征,通过Arc GIS软件利用ASTER和SRTM数字高程数据提取坡度值,分别按照间距为1°的等差分级方法和湖南省水土保持临界坡度的分级方法,绘制了地面坡谱图,进一步计算获得了坡谱信息熵。结果表明:湘阴县、桃江县、桂东县地貌坡度1°分级信息熵由小变大,体现了地貌形态在空间的变化特征;而各县临界坡度分级信息熵的大小反映了各地水土流失情况,有效地证实了坡谱信息熵参数能够定量分析和反映不同区域地貌起伏复杂程度及水土保持情况。  相似文献   

7.
基于规则格网DEM的坡度坡向分析研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
坡度坡向是描述地貌特征的重要参数,从晕渲图制作的角度出发,对不同数据情况、不同坡度坡向计算方法得到的坡度坡向进行对比,研究制图区域数据分辨率,地区类型对坡度坡向计算的影响。  相似文献   

8.
基于PIE-Engine(航天宏图)云平台,对2018—2022年辽宁省哨兵2A(Sentinel-2A)地表反射率数据进行处理,计算得到归一化植被指数NDVI,在此基础上利用像元二分模型计算植被覆盖度FVC,对计算得到的FVC结果运用趋势分析、偏相关分析等方法分析了辽宁省FVC时空演变情况及其影响因素。研究表明:1)2018—2022近5年辽宁省植被覆盖度FVC均值整体上呈波动上升趋势,植被覆盖度FVC均值由71.5%增至73.2%,其增长速率为2.3%。2)植被覆盖度FVC在空间上由西北向东北呈现逐渐递增的趋势,相比于退化地区的植被覆盖度提高的幅度大。植被覆盖度改善的区域明显大于退化区域,表明辽宁省植被覆盖情况得到恢复。3)相比较而言,高程和坡度是影响植被覆盖度FVC值的显著因子,FVC值随高程呈“下降—上升—下降”的变化趋势,同时FVC值随坡度的增加呈逐渐增加的趋势;4)FVC受气候的影响因素较大,3个气候因子与FVC有较强的相关性,年平均气温对FVC变化影响最大。  相似文献   

9.
植被在生态环境监测中有着极其重要的意义,探讨植被覆盖变化可为区域生态环境保护工作提供重要参考。利用多源遥感长时间序列数据、分离趋势和季节项的突变点方法像元突变监测、地形位分析及地统计等方法,对新疆阿勒泰地区2000—2019年间植被覆盖动态进行遥感变化监测。实验结果表明:(1)研究期间,2003—2009年植被突变像元数逐年增多,2009年以后突变像元数逐渐减少,同时在监测出的7类植被像元突变趋势类型中,由退化后转变为增长类的像元突变数最多,干扰退化和持续退化类较少;(2)多源数据植被覆被年际变化曲线显示,植被覆盖动态变化出现先减少后增加的趋势,其中,2000—2008年时段总体呈现退化趋势,2008—2019年时段呈现明显改善趋势,且退化大于改善;(3)高程大于900 m、坡度大于15°的东坡(北转东和南转东)为植被覆盖变化退化类型的优势地形位,约占62.4%,研究区植被覆盖改善并不明显,需继续加大研究区生态环境保护。  相似文献   

10.
针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度、坡向、距水系距离、植被覆盖度等因子,利用指数变异法客观确定各因子的相对重要性并构建指数模型。研究结果表明,研究区遗址大都分布在海拔1 000~1 200 m、坡度3~9°、距水系距离为0~800 m、坡向为阳坡以及植被覆盖度较好的区域,一级聚落均分布在古代环境宜居性较高的区域。与仅使用地形因子建立的指数模型相比,加入植被覆盖度和聚落等级因子的模型对不宜居的沙漠和遗址分布空白区域划分的宜居性等级低,对遗址分布密集的宜居区域划分的宜居性等级高,宜居性等级划分结果与各等级遗址密度分布的客观事实更为吻合,综合因子模型对区域宜居性等级划分更为精确。  相似文献   

11.
利用2000-2015年植被生长季(4~10月)MODIS/NDVI产品反演生成同时相的植被覆盖度数据,运用趋势性分析方法和皮尔逊相关系数法,进行了不同类型自然植被覆盖度时空变化特征及其与降水量、平均气温的驱动因素分析。结果表明从多年平均状态看,针叶林的植被覆盖度高于其他天然植被,灌丛类的最低,荒漠和灌丛类的植被覆盖度总体呈递增趋势;从年际尺度上看,草原和灌丛类植被对气温和降水量的响应规律大致呈反方向;不同类植被在春季(4月)对气温和降水量反映的差异性最大,与春季为新疆融雪高峰期有一定关系。  相似文献   

12.
本文利用GEE平台和1990—2019年巴宜区Landsat遥感影像,采用像元二分模型、相关性分析等方法分析了巴宜区植被覆盖度的时空变化特征与驱动力。研究结果表明:①1990—2019年巴宜区植被覆盖度总体呈稳中有增的趋势,其中,河谷区域增加明显,而高海拔区域相对稳定;②1990—2019年巴宜区气温呈显著升高,降水略有下降,总体呈“暖干化”,气温较降水量对植被覆盖变化更明显,但气候变化对植被覆盖变化影响总体不明显;③1990—2019年巴宜区植被覆盖变化与人类活动有很好的相关性,其中,低、中低、中、中高植被覆盖区域,呈显著的负相关,而高植被覆盖区域呈正相关。本文基于遥感大数据和地理云计算的植被覆盖监测动态监测和定量分析方法,能对高山峡谷区生态评估和演替分析提供一定的技术支撑和科学数据。  相似文献   

13.
本文借助Google Earth Engine(GEE)云平台,以Landsat影像、气温降水和土地利用类型为基础,利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验、偏相关性和多元回归残差分析法,分析了1999—2018年陕北黄土高原植被覆盖时空特征、变化趋势及气候变化与人类活动对于不同土地利用类型的影响,得出以下结论:(1)1999—2018年陕北黄土高原年际FVC呈改善趋势,其平均增速为0.004 9/a(P<0.01),植被覆盖度呈增加趋势的面积占总面积的74.43%;(2)植被覆盖度与降水和气温的偏相关系数具有明显的空间差异,植被生长对降水变化较敏感;(3)气候变化和人类活动的共同作用是植被生长的主要原因,其中气候变化对植被FVC的影响范围为-0.001 0/a~0.003 6/a,而人类活动对植被FVC的影响范围为-0.046 1/a~0.049 0/a;(4)在不同土地利用类型中,气候变化对水体增幅影响最大,对针叶林和阔叶林增幅影响最小,而人类活动变化对人类占用地增幅影响最大,对阔叶林增幅影响最小。  相似文献   

14.
Global climate change has led to significant vegetation changes in the past half century. North China Plain, the most important grain production base of china, is undergoing a process of prominent warming and drying. The vegetation coverage, which is used to monitor vegetation change, can respond to climate change (temperature and precipitation). In this study, GIMMS (Global Inventory Modelling and Mapping Studies)-NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) data, MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) – NDVI data and climate data, during 1981–2013, were used to investigate the spatial distribution and changes of vegetation. The relationship between climate and vegetation on different spatial (agriculture, forest and grassland) and temporal (yearly, decadal and monthly) scales were also analyzed in North China Plain. (1) It was found that temperature exhibiting a slight increase trend (0.20 °C/10a, P < 0.01). This may be due to the disappearance of 0 °C isotherm, the rise of spring temperature. At the same time, precipitation showed a significant reduction trend (−1.75 mm/10a, P > 0.05). The climate mutation period was during 1991–1994. (2) Vegetation coverage slight increase was observed in the 55% of total study area, with a change rate of 0.00039/10a. Human activities may not only accelerate the changes of the vegetation coverage, but also c effect to the rate of these changes. (3) Overall, the correlation between the vegetation coverage and climatic factor is higher in monthly scale than yearly scale. The correlation analysis between vegetation coverage and climate changes showed that annual vegetation coverage was better correlatend with precipitation in grassland biome; but it showed a better correlated with temperature i the agriculture biome and forest biome. In addition, the vegetation coverage had sensitive time-effect respond to precipitation. (4) The vegetation coverage showed the same increasing trend before and after the climatic variations, but the rate of increase slowed down. From the vegetation coverage point of view, the grassland ecological zone had an obvious response to the climatic variations, but the agricultural ecological zones showed a significant response from the vegetation coverage change rate point of view. The effect of human activity in degradation region was higher than that in improvement area. But after the climate abruptly changing, the effect of human activity in improvement area was higher than that in degradation region, and the influence of human activity will continue in the future.  相似文献   

15.
齐丹宁  胡政军  赵尚民 《测绘通报》2021,(9):98-102,107
研究采矿扰动区内植被变化规律,能够为矿区生态修复提供理论依据。本文以山西省西山煤田为研究区,通过设立对比试验区,利用MODIS/NDVI(2001-2019年)结合同期的气温、降水气候因子,分别从植被指数的时空变化及与气象因子之间的关系等方面展开对比,用于探究采矿扰动区内植被变化情况。研究结果表明:①19年来西山煤田与间接影响区及校验区的植被均呈增加趋势,但西山煤田相比于校验区NDVI均值低11.42%。②西山煤田相较于自然生态条件下植被增长率为-5.53%。③西山煤田与校验区的NDVI值均受到气温、降水两种气象因子的影响,但是与降水的相关性更高,即受降水影响更大。  相似文献   

16.
25年来秦岭NDVI指数的气候响应   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用1982-2006年的植被指数和研究区域内4个气象站的气温、降水数据,研究陕西秦岭地区植被指数、气温、降水的多年变化趋势,分析植被指数与气温和降水的相关关系。利用植被类型数据分析不同植被种类的NDVI与不同气候因子的相关程度。结果表明,1982-2006年,研究区域年均气温有明显的上升,升幅达2.1℃,而年总降水量每10年下降约72 mm,秦岭地区NDVI略有上升。整体而言,植被指数的变化与气温之间的相关性在中部最大,向东西两侧递减;与降水之间的相关性在中部最小,向东西两侧递增。气温对果树园、经济林的影响最大,降水对阔叶林的影响最大。气温是影响该地区植被指数变化的主要因素。  相似文献   

17.
胜利矿区植被覆盖度时序变化的空间异质性监测   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过对胜利矿区的地理位置、气候条件等背景的分析,本文为实现获取时序性植被覆盖度的空间异质性的目的,使用ENVI、GIS、Matlab等软件,基于胜利矿区1985—2017年的Landsat TM/ETM+/OLI遥感数据计算NDVI,利用像元二分模型计算植被覆盖度,得到研究区植被覆盖度均值的时序变化情况。采用转移矩阵法和Sen+Mann-Kendall法对研究区域内不同等级的植被覆盖转移情况及变化趋势情况进行分析。研究表明:胜利矿区植被覆盖度均值波动较大,呈轻微下降趋势。在监测时段内68.36%的高植被覆盖区域植被发生了退化,只有3.2%左右的极低植被覆盖区域得到了良好的改善。此外,研究区植被覆盖度受到结构性因子和随机性因子的影响,空间异质性明显,灌溉区由于人为干涉,植被生长良好,极低植被覆盖面积维持在3%以下,植被覆盖显著下降区域主要集中在露天采坑、排土场等矿业景观区。  相似文献   

18.
This study uses a multiple linear regression method to composite standard Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) time series (1982-2009) consisting of three kinds of satellite NDVI data (AVHRR, SPOT, and MODIS). This dataset was combined with climate data and land cover maps to analyze growing season (June to September) NDVI trends in northeast Asia. In combination with climate zones, NDVI changes that are influenced by climate factors and land cover changes were also evaluated. This study revealed that the vegetation cover in the arid, western regions of northeast Asia is strongly influenced by precipitation, and with increasing precipitation, NDVI values become less influenced by precipitation. Spatial changes in the NDVI as influenced by temperature in this region are less obvious. Land cover dynamics also influence NDVI changes in different climate zones, especially for bare ground, cropland, and grassland. Future research should also incorporate higher-spatial-resolution data as well as other data types (such as greenhouse gas data) to further evaluate the mechanisms through which these factors interact.  相似文献   

19.
A growing number of studies have focused on variations in vegetation phenology and their correlations with climatic factors. However, there has been little research on changes in spatial heterogeneity with respect to the end of the growing season (EGS) and on responses to climate change for alpine vegetation on the Qinghai–Tibetan Plateau (QTP). In this study, the satellite-derived normalized difference vegetation index (NDVI) and the meteorological record from 1982 to 2012 were used to characterize the spatial pattern of variations in the EGS and their relationship to temperature and precipitation on the QTP. Over the entire study period, the EGS displayed no statistically significant trend; however, there was a strong spatial heterogeneity throughout the plateau. Those areas showing a delaying trend in the EGS were mainly distributed in the eastern part of the plateau, whereas those showing an advancing trend were mostly scattered throughout the western part. Our results also showed that change in the vegetation EGS was more closely correlated with air temperature than with precipitation. Nonetheless, the temperature sensitivity of the vegetation EGS became lower as aridity increased, suggesting that precipitation is an important regulator of the response of the vegetation EGS to climate warming. These results indicate spatial differences in key environmental influences on the vegetation EGS that must be taken into account in current phenological models, which are largely driven by temperature.  相似文献   

20.
利用近18年贵州茂兰自然保护区的Landsat TM/ETM+/OLI数据,针对云覆盖对影像质量的影响,提出并使用了一种基于NDVI时间变换一致性的方法,构建出较为完整的研究区植被指数时间序列,实现了小区域尺度下长时间序列的植被覆盖变化研究,并采用一元线性回归模型和相关分析法探讨研究区植被覆盖变化趋势及其对气象因子的响应关系。得出结论:NDVI时间变换一致性处理方法可以有效地消除云覆盖的影响;研究区近18年植被覆盖状况良好且正呈缓慢上升趋势,气候因子与植被覆盖变化呈显著正相关关系,其中平均温度的影响在当月最强,而降水量和平均相对湿度的影响则存在滞后性。  相似文献   

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