毛乌素沙区1961-2016年降水特征

基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料，应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验，借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征，根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征，并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明：毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显，东部亚区呈上升趋势，中西部亚区呈下降趋势，但变化趋势不显著且无突变发生；降水年内分配不均，干湿季分明，降水集中在5-9月，夏秋季降水占全年降水比重大，季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化；年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构；近26年的冬春季降水增加显著，但降水波动幅度小于前30年。     

结合GEE平台与机器学习算法的荒漠信息提取

快速、准确获取不同荒漠类型的分布信息,对于环境保护和生态修复有着重要意义。然而,受光谱与分辨率等因素影响,目前关于不同荒漠类型信息提取研究存在明显不足。选择青海省都兰县作为典型区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)并结合多源数据对研究区荒漠进行了分类,对比评估了不同分类特征组合应用于3种机器学习方法(RF、SVM、CART)的分类性能。结果表明：(1) RF的性能要优于CART和SVM,使用RF分类器并以光谱特征、雷达特征、地形特征、纹理特征为分类依据的总体分类精度最高,整体准确度为95.68%,Kappa系数为0.95,FM得分为94.28%,获得的都兰县荒漠面积为29 039 km²。(2)在特征重要性得分评估中,海拔与VH对荒漠分类的贡献比较突出,其他特征则差异不大。(3)在使用光谱数据的基础上,雷达特征对识别砾质荒漠与壤土荒漠的贡献突出,而地形特征则更适用于识别其他类型的荒漠。     

沙漠化遥感监测与定量评价研究综述

土地沙漠化是当今世界最为严重的环境-社会-经济问题之一,遥感技术以其宏观性、综合性、获取信息量大、时间周期短等优势,已成为沙漠化监测与定量评价的重要数据来源和技术手段。本文阐述了国内外运用遥感技术监测与评价沙漠化研究进展,归纳总结了几种常用的定量指标（FVC/NPP、RUE、Albedo、LST、土壤湿度等）和沙漠化信息定量提取方法（专题指数提取法、ANN、混合像元分析法、决策树分类法等）。分析指出目前沙漠化遥感监测与评价指标体系不完善、尺度效应以及沙漠化信息提取方法方面的研究不足,并提出开展沙漠化多指标、多尺度综合监测与评价研究是未来的发展趋势之一。     

2000-2015年毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势

毛乌素沙区是中国生态安全屏障的重要组成部分,土地沙漠化严重,近年来国家和地方政府实施了一系列生态保护与建设工程。利用2000-2015年MODIS13Q1 NDVI产品、年平均气温、年降水量数据,采用回归分析方法和显著性检验,对毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势及其对气温、降水变化的响应进行了分析研究。结果表明：（1）毛乌素沙区植被覆盖度总体由东向西呈减少趋势,大部分区域植被覆盖度在30%以下,沙地腹地依然明显存在极低植被覆盖的流沙区。（2）21世纪以来毛乌素沙区植被覆盖度总体呈增加趋势,但空间差异明显。中东部大部分地区及腹地流动沙带之间植被覆盖度呈显著、极显著增加趋势;西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被覆盖度变化不显著;植被覆盖度变化显著或极显著减小的地区极少,呈点状零散分布。（3）毛乌素沙区植被覆盖度对气温和降水响应的敏感性存在空间差异,且存在时滞性差异。东部黄土高原过渡区和西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被对降水和气温的响应敏感,植被覆盖度的变化与气温和降水因子呈显著相关关系;毛乌素沙地主体区植被覆盖度变化与当年总降水量和年平均气温相关性不强,但与时滞降水的相关系数显著增大,可能与毛乌素沙地土壤质地和植被类型对降水的分配与利用方式有关。     

基于MODIS时间序列数据的沙漠化遥感监测及沙漠化土地图谱分析——以内蒙古中西部地区为例

土地沙漠化是内蒙古中西部地区主要的生态环境问题之一,遥感与图谱分析为其研究提供了有效的技术手段。基于MODIS数据产品,反演时间序列的沙漠化监测指标,结合决策树分类法提取沙漠化土地信息,并提出新的沙漠化修正指数进行沙漠化土地动态分析;采用地学图谱分析方法提取了3个不同时间尺度上沙漠化土地的时空复合图谱信息,对沙漠化土地类型变化、土地沙漠化的程度等进行分析。结果表明:(1)遥感监测指标与决策树分类方法相结合可以有效地提取沙漠化土地信息。(2)2000-2014年内蒙古中西部地区的沙漠化程度与面积总体上呈减轻与减少趋势,2011-2014年间沙漠化总面积年平均值约为17.2万km²,比2000-2010年沙漠化总面积年平均值减少约2万km²。(3)沙漠化土地变化具有多时间尺度的特征,短时间尺度与较长时间尺度上沙漠化的动态变化趋势不同。各类型沙漠化土地动态度的绝对值随时间尺度的增加而降低。不同时间尺度沙漠化土地的净逆转比例也不同,2005-2010年和2005-2014年沙漠化土地净逆转比例较大,分别为13.95%和9.08%。受研究时段长度的限制,10 a或更长时间尺度上进行沙漠化动态变化趋势及其成因机制的分析可能更为合理;而5 a或更短的时间尺度,可能仅对揭示沙漠化高风险区或快速恢复区等热点地区有帮助。(4)2000-2014年毛乌素沙地及阴山北麓的农牧交错区等地区呈现相对稳定逆转的态势,而浑善达克沙地中西部等部分地区沙漠化土地变化较不稳定,近5 a仍呈现恶化的态势。