青藏高原植被覆盖变化及其与气候变化的关系

近几十年来,全球气候变化对青藏高原植被覆盖产生了重要影响。基于青藏高原1981—2005年遥感影像及同期气象数据,结合生态学模型,分析了青藏高原植被覆盖度变化趋势及其与气候变化的关系。结果显示,25 a间,青藏高原温度升高、降水量增加,植被覆盖度呈"整体升高、局部退化"趋势;地表植被改善区主要位于植被低覆盖区,退化区主要位于高覆盖区;从不同植被类型看,除针叶林、阔叶林受采伐影响覆盖度下降外,其他植被覆盖度均不同程度的上升;植被覆盖度变化与同期降水量变化、温度变化均呈正相关,且具有明显的区域差异。     

甘肃黄土高原植被覆盖时空变化及驱动因素

利用MOD13A2数据获得2000～2021年甘肃黄土高原植被覆盖度,分析甘肃黄土高原植被覆盖分布格局及变化特征,并从气候因素与人类活动因素两方面探讨对植被覆盖变化的影响。结果表明：整体上甘肃黄土高原植被覆盖明显提高,覆盖度自北向南逐渐增加;气温与植被覆盖变化的相关性表现不显著,降水则明显表现为正相关,因此降水是植被覆盖变化的重要自然因素;人类活动对植被变化的影响存在两面性,部分地区城镇扩张导致植被覆盖度下降,但同时生态工程整体上又促进了地区植被恢复。     

基于多尺度遥感数据的塔里木河干流地区植被覆盖动态

利用地面观测数据,Landsat TM和MODIS数据,基于尺度上推的研究思路,采用修正的三波段最大梯度差模型反演植被覆盖度,分析了塔里木河干流地区2000-2013年植被覆盖度时空分布及其动态变化特征。结果表明：（1）地面观测数据、Landsat TM与MODIS数据相结合进行尺度上推,尺度转换相对误差控制在4%以内,可以实现分析大范围长时间序列植被变化;（2）塔里木河干流区域植被覆盖度年内最大值出现在7、8月,2000-2013年平均植被覆盖度变化整体上呈现增长的趋势,上游年均植被覆盖度18.67%~23.67%,中游10.6%~12.44%,下游4.7%~6%,但呈现两段式发展（2000-2006年显著提高,2006-2013年小伏波动变化）;（3）塔里木河干流区域植被覆盖度空间差异明显,上游植被覆盖度增长速率最高,中游次之,下游增长速率最小。上游植被覆盖度年增长速率为0.37%,且增长趋势显著;中游年增长速率为0.06%,没有显著的变化趋势;下游年增长速率为0.05%,增长变化显著区域位于河道或稍远离河道附近及台特玛湖附近。     

人类活动和气候变化对红碱淖植被覆盖变化的影响

利用GIMMS NDVI、SPOT VGT两种归一化植被指数(NDVI)数据和气候资料对红碱淖地区植被覆盖变化、气候变化进行了研究, 从气候变化和人类活动的角度分析了植被覆盖变化的原因。结果表明,1957—2007年期间红碱淖地区温度上升趋势显著,降水经历了由少许的增加转向减少的过程,进入了一个相对干旱气候态。1982—2007年期间红碱淖地区植被覆盖变化趋势是在波动中逐渐增加,大致经历了4个阶段：①1982—1988年植被覆盖持续增加;②1989—1998年小幅波动,相对稳定;③1999年植被覆盖迅速下降,1999—2001年维持较低值;④2002年快速增加到较高水平,2007年达最大值。气候变暖使春季生长季节提前、秋季生长期延长。春季的降水量对春季的植被覆盖影响明显,春夏之交降水量对NDVI的影响存在一个月的滞后现象。生长季的降水量变化趋势与植被覆盖的变化趋势相一致。夏季温度上升加速了地表蒸散发过程,同时降水具有减少的趋势,干旱对植被生长有抑制作用,夏季的植被覆盖却在显著增加。     

基于地理探测器的浑善达克沙地植被变化定量归因

开展区域植被覆盖变化及驱动机制研究具有重要的意义.选取浑善达克沙地为研究区,基于地理探测器模型,定量研究了7个驱动因子对区域植被变化的单独影响及交互影响.结果 表明:(1)2000-2018年,浑善达克沙地68.83％的区域植被覆盖在增加,其中显著增加的区域集中在研究区的中部和南部,即阿巴嘎旗、锡林浩特市、正蓝旗、正镶...     

基于遥感的民勤绿洲植被覆盖变化定量监测

基于混合像元条件下的TM影像植被覆盖度遥感反演,定量研究了甘肃省民勤绿洲1987年至2001年植被覆盖时空变化的规律与特点。结果表明,15年中,民勤绿洲的植被覆盖发生了很大的变化,农田植被(耕地)面积增加了53.11%,而中、高盖度植被的面积却减少了25.21%,这对民勤绿洲的长久生态安全构成了严重的威胁。民勤绿洲植被覆盖变化的空间转化过程复杂,但总体属于开垦—植被退化型。15年中因开垦和植被退化而损失的中、高盖度植被达42204.81hm2,占原面积的81.73%,而且损失的主要是绿洲边缘的防风固沙植被,其中因开垦损失的面积为18776.08hm2,占损失面积的44.5%。超采地下水引起的地下水位快速下降是导致绿洲边缘天然和人工灌丛植被退化的主要原因。控制开垦并培育相对稳定的灌丛型植被,应该是研究区生态环境建设的重点。     

气候和人为因素对植被变化影响的评价方法综述

系统评价气候变化和人为因素引起的植被退化,对有效开展生态工程建设、实现生态环境的可持续发展具有重要意义。目前绝大多研究主要分析气候因素对植被变化的影响,分析气候因素和人类活动对植被变化的双重影响少有研究。本文主要介绍这一双重影响对植被变化的贡献程度的主要研究方法——定性-半定量法、回归分析法、残差趋势法、基于净第一生产力的评价方法。综述分析了气候和人为因素对植被变化驱动的主要结论,总结目前各研究方法存在的问题,提出了未来需要重点加强气候和人为因素对植被变化驱动因素的分解研究,加强模型评价和不确定性量化研究等。     

1999—2010年中国西北地区植被覆盖对气候变化和人类活动的响应

中国西北地区气候干旱,频繁出现沙尘天气,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,研究其变化对改善西北生态环境具有重要意义.本文利用1999—2010年归一化植被指数(NDVI)以及气象数据研究中国西北地区植被覆盖时空变化,以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法分析人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响.结果表明:西北地区植被覆盖整体呈增加趋势,但在局部地区气候干旱少雨和人类活动抑制植被生长.植被变化强度空间差异是人类活动和气候要素共同作用的结果:气温高,降水少,大部分地区植被覆盖与气候要素相关显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在一定滞后时间;蒸发量大于降水量,人类引水灌溉弥补降水不足,使得农业植被呈增长趋势.新疆北部地区植被覆盖呈下降趋势,原因是气候干旱、沙漠化严重会抑制植被生长,人类活动频繁、城市扩建同样会破坏植被生长.     

中国植被覆盖度时空演变及其对气候变化和城市化的响应

植被覆盖变化不仅与气候因子密切相关,而且也受人类活动的影响。目前,从省级尺度研究中国植被时空变化特征以及定量分析气候因子结合人类活动对植被覆盖影响研究仍较少。基于Google Earth Engine(GEE)平台和2000—2020年Landsat数据及同期气候与夜间灯光数据,采用像元二分法、线性回归分析、变异系数、偏相关分析和贡献度模型等方法对中国植被覆盖度时空演变及其对气候变化和城市化的响应进行了分析。结果表明：（1）2000—2020年中国植被覆盖度以0.32%·a-1的速率增长。植被覆盖区域以高覆盖度为主,面积占研究区域的38%,总体呈现从东南至西北递减的趋势。（2）黄土高原、云南省、西藏自治区和新疆维吾尔自治区西部植被覆盖度呈现增长趋势。植被年际波动在南部比北部、东部比西部稳定。黑龙江省植被覆盖度最高,为91.7%;新疆维吾尔自治区最低,为14.4%;宁夏回族自治区植被覆盖度以0.98%·a-1的速率增长,植被得到显著改善。（3）气候因子和城市化对植被覆盖度的影响存在明显空间差异性。气温和降水量对中国北部地区植被覆盖度的影响分别为负相关和正相关,城市化主要影响经济较为发达的...     

生态修复下金川矿区植被覆盖度及景观格局的变化

矿区生态修复过程中植被覆盖度及其景观格局变化,可间接反映矿区植被生态修复效果.本研究基于NDVI数据,利用像元二分法提取甘肃省金川矿区植被覆盖度,分析矿区植被景观格局变化,探究矿区植被修复效果,为后续植被恢复与保护及生态修复措施调整提供参考借鉴.结果表明:(1)2005—2020年金川矿区植被覆盖度从24.15％提升至...     

基于遥感的北京山区植被覆盖景观格局动态分析

根据l994年和1999年的两期Landsat TM数据，在FCD Mapping model原理和方法的基础上，得到北京北部山区昌平、怀柔、密云和平谷的植被覆盖牢固，并利用FRAGSTATS软件对所得的植被覆盖等级图从斑块大小、斑块数、斑块密度、斑块平均面积、分形维数和聚集度等角度进行了空间格局变化的剖析。结果表明：1)各研究区均显示无植被覆盖类型占据着景观中的优势地位。1994一1999年期间，研究区总的植被覆盖率除平谷降低外，其它三个区均呈现增长趋势，其中昌平增长最显著。说明平谷的植被覆盖状况逐渐变差，而昌平、怀柔和密云的植被覆盖状况逐渐转为良好。然而各研究区的植被仍需进一步进行保护。2)1994一1999年期间，景观整体的斑块密度都在减少，其中平谷减少的最多，说明景观整体的破碎化程度降低；多样性指数和均匀度指数也呈现降低趋势，其中密云减少最为显著，表明景观越来越由少数植被覆盖等级类型所控制。3)各研究区中景观整体的分维数相差不大，各景现组分的分维数标准差均较低，说明山区的斑块形状主要取决于自然地貌及自然环境条件。4)1994—1999年期间，蔓延度指数均呈现增长的趋势，聚集度指数的变化不显著，但都接近于1，说明景现整体的聚集程度较高。     

青海省都兰县察汗乌苏绿洲植被覆盖度变化研究

为研究青海省都兰县察汗乌苏绿洲植被覆盖度变化,利用归一化植被指数NDVI提取察汗乌苏绿洲不同时期的植被覆盖度等级图,定量分析评价植被覆盖度的多年变化。结果表明,近16 a来,察汗乌苏绿洲植被覆盖度总体呈现波动增长趋势,2001—2006年期间各植被覆盖等级变化幅度明显高于1990—2001年期间的变化幅度,1990—2001年植被整体向好的方向发展,有50 017.50 hm2的极低覆盖度植被转变为更高覆盖度植被,2001—2006年增加了6 026.85 hm2的极低覆盖度植被,并有4 048.47 hm2的高覆盖度植被减少,说明仍存在局部退化。影响都兰县察汗乌苏绿洲植被覆盖度变化的主要因子是生态工程措施、气候因素和水资源因素。研究结果可以为该区域植被恢复和荒漠化防治提供理论支撑。     

基于RS的近30年滹沱河流域植被覆盖度动态变化研究

以滹沱河流域1984年、2001年和2014年3期遥感影像为数据源,基于像元二分模型,利用归一化植被指数(NDVI)反演流域植被覆盖度信息,分析了滹沱河流域近30年来植被覆盖度时空演变特征及其变化原因。滹沱河流域近30年来植被覆盖度总体呈增加趋势,其中高植被覆盖度区面积比例增幅最明显,增加了1.1倍。空间分布上,受气候和人类活动双重因素影响,流域不同区域植被覆盖度变化差异较显著,上中游植被总体以改善为主,海拔相对较低的区域则表现为退化,尤其是下游植被覆盖度持续下降,植被退化面积占该区的71.52%。     

气候变化和人类活动对我国荒漠化的可能影响

荒漠化和气候变化作为全球性的重大环境问题,科学界历来对此十分重视。我国是受荒漠化最为严重的国家之一。截止2004年,我国的荒漠化土地面积为263.62万km2,沙化土地面积173.97万km2,分别占国土总面积的27.46%和18.12%。与20世纪90年代中期至20世纪末的情况相比,荒漠化和沙化土地面积、扩展速度均出现减少和减缓的趋势,沙化土地已由90年代末每年扩展3 436 km2转变为每年减少1 283 km2。这是气候变化和人类活动综合影响的体现,也是国家加大生态工程建设力度和加大荒漠化防治投入的结果。我国未来气候变化和人类活动对荒漠化的扩展与逆转过程仍会产生影响。气候变化中的降水变化在大范围内控制着荒漠化土地的扩展与逆转过程,气候暖干化有助于荒漠化的发生与扩展,但在局部地区随着气温升高有降水增多的可能,有利于荒漠化土地的逆转。人类活动对荒漠化的影响有正反两方面的效应,特别是荒漠化地区人口增长以及对农牧产品等物质需求的增加而引起的不合理经济活动是不容忽视的。要遏止荒漠化的扩展,应采取适应与减缓气候干旱化对策,消除人为荒漠化因素,并积极整治荒漠化土地,从根本上促进荒漠化土地的逆转。     

基于MODIS数据的济南市年最大植被覆盖度动态监测

植被覆盖度是反映地表植被覆盖状况的重要指标,也是衡量区域环境质量与水土保持情况的重要因子。以济南市MODIS数据为数据源,应用像元二分模型计算,获得济南市不同年份最大植被覆盖度。应用一元线性回归方法,通过数据统计,分析2001—2013年间济南市最大植被覆盖变化状况,并分析了主要变化驱动因子。结果表明:2001—2013年济南市最大植被覆盖度空间分布具有显著的区域性,大部分地区以稳定为主,局部地区变化较大;济南市植被覆盖度变化与降水的相关性较小,与气温的相关性较高,受人为影响大;植被覆盖度空间分布受地形影响:地势平缓地带,植被覆盖度与坡度负相关,在地势较高地区,植被覆盖度与坡度正相关。根据植被生长需求的特殊性,可以因地制宜、因时制宜地调整植被布局,改善济南市生态环境。     

气候变化对阿拉善荒漠植被的影响研究

利用1982—2003年NASA GIMMS归一化植被指数(NDVI)数据集和阿拉善左旗、右旗和额济纳旗气温和降水资料,对阿拉善地区NDVI变化和气候变化特征及其相互关系进行了分析。结果表明：①1982—2003年东部地区(左旗植被指数略有增加,而中部(右旗)和西部地区(额济纳旗)则呈下降趋势。季节变化东、中、西部表现不同。左旗和额济纳旗多年平均NDVI的月变化和右旗相反。②东部地区升温率最大,其次是西部和中部地区。降水表现为东部和西部地区(额济纳旗)稍有增加,而中部地区(右旗)呈缓慢减少趋势。季节变化东、中、西部表现不同。多年平均气温和降水量的月变化趋势东、中、西部一致,呈单峰型曲线。③东部地区和中部地区,降水量与植被指数存在明显的年相关、隔季和当季相关,而西部地区额济纳旗没有明显的相关性。阿拉善地区NDVI同温度的相关性不好。     

喀斯特城市植被覆盖度时空变化对地表温度的影响

随着桂林喀斯特城市的快速扩展、地表植被覆盖度的变化,城市热岛现象越来越明显。以桂林1989-2006年5景TM/ETM遥感图像为数据源,利用遥感归一化植被指数反演植被覆盖度Pv,利用Qin单窗算法反演地表温度ts,分析Pv空间和时间变化对ts的影响。结果表明,在空间上ts随Pv的提高而降低,呈明显负相关关系。在时间上Pv<0.2面积比例逐年增加,1989年7.8%、1991年15.2%、2000年20.7%、2005年21.1%、2006年22.7%;而Pv≥0.7面积比例逐年减少,1989年49.2%、1991年27.4%、2000年27%、2005年16.5%、2006年11.1%。其导致地表温度高于茂密林地表面温度的比率z>20%的高温像元比例逐年上升;而z≤10%的低温像元比例逐年下降,1989年28.9%、1991年25.4%、2000年23.7%、2005年22.2%、2006年20.4%。植被覆盖的喀斯特山峰呈现显著的凉岛现象,从而调节喀斯特城市气候环境。     

Spatiotemporal Pattern and Driving Force Analysis of Vegetation Variation in Altay Prefecture based on Google Earth Engine

Quantitative evaluation and driving mechanism analysis of vegetation dynamics are essential for promoting regional sustainable development. In the past 20 years, the ecological environment in Altay Prefecture has changed significantly due to global warming. Meanwhile, with increasing human activities, the spatiotemporal pattern and driving forces of vegetation variation in the area are uncertain and difficult to accurately assess. Hence, we quantified the vegetation growth by using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) on the Google Earth Engine (GEE). Then, the spatiotemporal patterns of vegetation from 2000 to 2019 were analyzed at the pixel scale. Finally, significance threshold segmentation was performed using meteorological data based on the correlation analysis results, and the contributions of climate change and human activities to vegetation variation were quantified. The results demonstrated that the vegetation coverage in Altay Prefecture is mainly concentrated in the north. The vegetation areas representing significant restoration and degradation from 2000 to 2019 accounted for 24.08% and 1.24% of Altay Prefecture, respectively. Moreover, spatial correlation analysis showed that the areas with significant correlations between NDVI and temperature, precipitation and sunlight hours accounted for 3.3%, 6.9% and 20.3% of Altay Prefecture, respectively. In the significant restoration area, 18.94% was dominated by multiple factors, while 3.4% was dominated by human activities, and 1.74% was dominated by climate change. Within the significant degradation area, abnormal degradation and climate change controlled 1.07% and 0.17%, respectively. This study revealed the dynamic changes of vegetation and their driving mechanisms in Altay Prefecture, and can provide scientific support for further research on life community mechanism theory and key remediation technology of mountain-water-forest-farmland-lake-grass in Altay Prefecture.