近15 a黄土高原植被覆盖时空变化及驱动力分析

研究黄土高原地区植被覆盖变化及其驱动因素可以揭示研究区气候变化和人工生态调节过程对植被变化的影响。基于500 m分辨率的MODIS-NDVI数据和同期气象数据,运用均值法、斜率分析法、相关分析法及残差法,分析了2001-2015年黄土高原的植被时空演变变化特征及其驱动因素。结果表明：近15 a黄土高原植被在季度上总体都呈现增加趋势且存在一定差异,夏、秋季植被增加最为明显;黄土高原植被覆盖在空间上呈现自东南向西北递减的分布特征;植被NDVI变化在不同季节上都存在明显的空间差异;黄土高原植被NDVI对气温、降水的响应关系有明显的季节差异,并在空间上与降水的相关性显著,与温度相关性不明显;人类活动对植被覆盖变化有双重影响,其中生态恢复工程是黄土高原中部地区植被覆盖快速增加的重要因素。     

中国县域城镇化的空间特征与形成机理

本文综合运用样带、地统计、地理探测器等多种研究方法, 分析了1990 年以来中国县域城镇化的时空特征及形成机理。研究表明:①中国县域城镇化水平时空动态的差异特征显著, 北方边境县域高城镇化和东部沿海县域高城镇化形成的“人字形”空间形态逐渐凸显;以武汉都市圈为中心的两湖地区、成渝地区、关中—天水经济区的县域城镇化水平提升较快, 西南地区、青藏高原地区保持较低的城镇化水平;②2000 年以来中国县域城镇化水平及其变化速度的区域差异逐渐缩小, 陇海兰新线、长江沿线、北方边境、106 国道、东部沿海样带县域城镇化差异明显;县域经济发展阶段、固定资产投资、离中心城市距离、二三产业水平、农民人均纯收入、人口密度是影响县域城镇化空间分异的主要因素, 同时粮食生产主导定位、非农业人口统计口径、城镇设置标准等因素也影响县域城镇化水平及发展过程。未来城镇化发展应遵循地域差异, 凸显主导功能, 推进优化与重点发展区的集约型城镇化、耕地与粮食主产区的分流型城镇化、生态与水源保护区的迁移型城镇化, 以及园区与城镇近郊区的融入型城镇化, 实现城乡土地资源集约利用, 促进城镇化进程中人—地—业耦合与协调发展。     

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。     

基于生态地理分区的青藏高原植被覆被变化及其对气候变化的响应

基于1982~2006年GIMMS NDVI数据集和地面气象台站观测数据,分析了青藏高原整个区域及各生态地理分区年均NDVI的变化趋势,并通过偏相关分析研究不同生态地理分区植被覆被变化对气温和降水响应的空间分异特征。研究表明:(1)近25年来,高原植被覆盖变化整体上趋于改善;高原东北部、东中部以及西南部湿润半湿润及部分半干旱地区植被趋于改善,植被覆盖较差的北部、西部半干旱和干旱地区呈现退化趋势;(2)高原植被变化与气温变化的相关性明显高于与降水变化的相关性,说明高原植被年际变化对温度变化更为敏感;(3)高原植被年际变化与气温和降水的相关性具有明显的区域差异,植被覆盖中等区域全年月NDVI与气温和降水的相关性最强,相关性由草甸向草原、针叶林逐步减弱,荒漠区相关性最弱。生长季植被覆盖变化与气温的相关性和全年相关性较一致,降水则不同,生长季期间高原大部分地区植被变化与降水相关性不显著。     

洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

将离散小波多分辨率分析（MRA）应用于归一化植被指数（NDVI）时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明：小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。     

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.     

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。     

县域城镇化时空演变及其影响因素——以浙江省为例

利用浙江省2001-2013年县域城镇化率数据,运用探索性空间数据分析方法,定量揭示了浙江省县域城镇化时空差异和演变,即浙江省县域城镇化时空格局具有显著全局和局域空间自相关性,其中,城镇化热点区域主要以环杭州城市带为主。基于空间面板计量分析技术,对浙江省县域城镇化影响因素进行了实证研究,回归结果显示：浙江省县域城镇化存在显著空间溢出效应,即临县城镇化建设将会正向促进本县城镇化进程;经济增长、固定资产投资、第二产业比重和外贸依存度均对县域城镇化发展存在显著正向影响,但城乡差距则对县域城镇化发展具有显著负向影响。根据实证分析结果,提出了浙江省县域城镇化未来发展的相关政策建议。     

基于遥感的贺兰山两侧沙漠边缘带植被覆盖演变及对气候响应

使用NOAA/AVHRR 8KM 1981-2001数据,以及准同期逐日观测气象数据,用GIS与RS空间分析方法和数理统计的分析方法对数据进行了归纳和插值处理。对贺兰山东西两侧腾格里与毛乌素两大沙漠的南缘带植被覆盖、气候要素的降水与气温变化特征以及它们之间的响应关系进行了分析。通过比较得出不同干湿条件沙漠边缘带植被覆盖状态变化的差异,以及各自生境对气候变化的响应特征。研究表明:气候条件中水分条件是决定干旱区与半干旱区土地覆盖状态的关键性因素;但是地形条件对植被覆盖的季相差异的影响也不可忽视;与植被覆盖相比,低覆盖植被分布面积的变化可以更好的揭示生态环境对气候变化的响应;整个研究期气候整体趋于暖干化,暖干程度在1999-2000年达到了高峰,随之植被覆盖在2000-2001年达到了最低值。这说明生态环境对气候变化的响应存在一种时间上的滞后性。从RS与GIS角度为干旱区与半干旱区沙漠边缘带宏观土地覆盖变化研究提供了一种较为可靠方法,为因地制宜进行生态环境综合治理与防治土地沙漠化也提供一种新的参考。     

黄河中游大尺度植被冠层截留降水模拟与分析

大尺度植被冠层截留降水定量模拟与分析是揭示气候变化和人类活动综合作用下区域水沙变化机制的重要研究内容。以黄河中游河口镇—潼关区间为研究区,耦合遥感等空间数据与植被冠层截留估算模型,利用地面监测站点降水数据、GLASS叶面积指数遥感数据和地理信息空间分析技术,定量模拟和分析了黄河中游20 世纪80 年代以来3 个典型年份的地表植被冠层截留降水及其时空变化特征。结果表明：（1） 20 世纪80 年代以来,特别是20 世纪末实施的生态修复政策,使得黄河中游叶面积指数显著提高,植被覆盖明显改善;（2） 20 世纪80 年代以来,黄河中游植被冠层截留降水发生了明显变化,1984 年、1995 年和2010 年研究区植被冠层截留降水量区域年平均值分别为19.57 mm、13.66 mm和22.68 mm,截留率分别为3.24%、3.32%和4.92%;（3） 黄河中游植被冠层截留降水特征及其变化受降水特征和地表植被状况共同影响,其中,降水量是决定植被冠层截留降水特征的控制性因素,而叶面积指数年际变化是影响植被冠层截留降水特征变化的主要因素。     

生态建设背景下陕西省植被覆盖时空变化及其影响因素研究

为了逆转近年来生态退化趋势,中国实施了一系列国家级生态建设项目,植被恢复是其核心目标。基于MODIS NDVI数据产品、气象站点观测数据及统计年鉴等资料,分析了2002—2016年陕西省植被覆盖时空变化,并采用面板数据固定效应模型进行了归因研究。结果表明：（1）实施退耕还林及天然林保护工程以后,陕西省植被覆盖状况总体呈改善趋势,但存在明显的时间波动与空间差异。（2）生态建设项目对陕西省植被恢复产生了显著正向影响,且存在时滞效应;造林率增加1个百分点,3 a后各县NDVI值将平均增加0.012 3（p<0.01）,等同于年降水量增加56 mm的作用。（3）降水、气温的提高对陕西省植被恢复产生了显著正向影响,而人口与经济增长则产生了显著负向影响。因此,陕西省应继续加大生态建设项目投资力度,并加强监督与监测评价;积极推行生态移民政策,缓解人类活动带来的生态压力;调整经济结构、转变经济增长方式,摒弃消耗资源牺牲环境的粗放型发展模式     

生态保护红线区生态系统服务多维驱动力的定量分离

生态系统服务的时空变化受环境因子和服务间权衡/协同两个维度的驱动。在保障区域与国家生态安全、经济与社会可持续发展的生态保护红线区,厘清生态系统服务的驱动机制对该区生态系统的管理优化尤为重要。本文以北京生态保护红线区为例,考虑土壤保持、产水量和植被固碳3项生态系统服务,运用地理探测器判断并识别生态系统服务间关系的影响变量,进而基于偏相关方法定量分离并比较服务间净关系与环境变量两个维度对生态系统服务的影响。结果表明：对任一生态系统服务而言,环境变量和服务间关系对其空间异质性有不同程度的影响,且两种变量之间的交互作用均会增强单一变量对该生态系统服务空间分异的决定力。各服务形成过程的差异性使得影响服务间关系的重要环境因子存在区别,但土地利用强度均是3对服务空间关系的极重要因子,表明北京生态保护红线区土地利用的合理规划对该区生态系统服务的协同优化至关重要。剔除极重要因子后比较服务间净关系与环境变量对生态系统服务的影响,结果发现：环境变量（坡度和降水）对土壤保持时空变化的驱动力更强;降水和植被固碳服务两个维度对产水量的影响相近;植被固碳的时空变化与其他两项服务密切相关,环境变量的影响相对较小。     

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。     

2000—2018年塔里木河流域植被覆盖时空格局

选取2000—2018年MODIS-NDVI数据,采用Sen+Mann-Kendall趋势分析、变异系数法、Hurst指数、偏相关分析及残差分析等方法,分析塔里木河流域植被覆盖时空格局及气候因子和人类活动对植被变化的影响。结果表明：(1) 塔里木河流域植被覆盖总体呈明显增加趋势,以2008年为转折存在明显阶段变化。(2) 植被分布存在明显地域差异,“北高南低,西高东低”,植被覆盖高区分布于山体多的地带、绿洲及绿洲荒漠交错带。(3) 全区植被覆盖趋势以基本不变居多。山体等植被覆盖高区,植被活动响应显著。全区大部分区域将保持现有的稳定趋势。(4) 气温和降水量对[WTBX]NDVI[WTBZ]的综合影响从东北向西南逐渐增强,且降水量对NDVI的影响更为明显。人类活动对植被变化产生积极影响的区域主要分布于绿洲、绿洲荒漠过渡带以及塔里木河下游附近。     

Spatiotemporal changes and correlation of the new urbanization and urban-rural income gap in Sichuan Province北大核心CSCD

新型城镇化作为健全区域协调发展体制机制的重要举措,对破解城乡及地区间发展不平衡问题、促进经济高质量发展有重要意义。论文以四川省为研究对象,运用空间自相关分析方法、空间计量模型、门限面板模型,分析2009—2019年新型城镇化和城乡收入差距的时空演化情况,揭示二者的关联关系,检验分析城乡收入差距的其他影响因素。结果显示：(1) 2009—2019年,四川省新型城镇化水平逐年上升,城乡收入差距逐年缩小,各年度城乡收入差距均具有显著的空间关联性,其低值区域主要集聚在成渝经济走廊上,其高值区域主要集聚在川西及东北部秦巴山区。(2)新型城镇化对城乡收入差距存在非线性影响,呈倒“U”型关系,主要原因是新型城镇化与农业现代化的不协调、不同步,当农业现代化水平跨越门槛值后,新型城镇化才会由扩大转为抑制城乡收入差距。(3)地区经济不平衡程度、科技创新水平和人力资本水平也是城乡收入差距的显著影响因素。研究结果可为积极稳妥推动新型城镇化、有效缩小城乡收入差距提供理论依据。     

Vegetation dynamics in Qinling-Daba Mountains in relation to climate factors between 2000 and 2014

Using the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer-normalized difference vegetation index (NDVI) dataset, we investigated the patterns of spatiotemporal variation in vegetation coverage and its associated driving forces in the Qinling-Daba (Qinba) Mountains in 2000–2014. The Sen and Mann–Kendall models and partial correlation analysis were used to analyze the data, followed by calculation of the Hurst index to analyze future trends in vegetation coverage. The results of the study showed that (1) NDVI of the study area exhibited a significant increase in 2000–2014 (linear tendency, 2.8%/10a). During this period, a stable increase was detected before 2010 (linear tendency, 4.32%/10a), followed by a sharp decline after 2010 (linear tendency,–6.59%/10a). (2) Spatially, vegetation cover showed a “high in the middle and a low in the surroundings” pattern. High values of vegetation coverage were mainly found in the Qinba Mountains of Shaanxi Province. (3) The area with improved vegetation coverage was larger than the degraded area, being 81.32% and 18.68%, respectively, during the study period. Piecewise analysis revealed that 71.61% of the total study area showed a decreasing trend in vegetation coverage in 2010–2014. (4) Reverse characteristics of vegetation coverage change were stronger than the same characteristics on the Qinba Mountains. About 46.89% of the entire study area is predicted to decrease in the future, while 34.44% of the total area will follow a continuously increasing trend. (5) The change of vegetation coverage was mainly attributed to the deficit in precipitation. Moreover, vegetation coverage during La Nina years was higher than that during El Nino years. (6) Human activities can induce ambiguous effects on vegetation coverage: both positive effects (through implementation of ecological restoration projects) and negative effects (through urbanization) were observed.     

吉林省城镇化时空差异及协调发展研究

基于吉林省各县市2005—2014年人口和经济数据,采用探索性空间数据分析(ESDA)方法从整体及局部研究各县市人口城镇化和经济城镇化的时空差异,同时采用协调发展度模型探究城镇化协调发展及空间演化情况。结果表明:吉林省县市间城镇化水平总体空间差异逐步缩小,城镇化发展联系日益紧密;城镇化水平总体空间格局稳定,东西部与中部相比,空间格局稳定且空间差异较小;多数县市在研究前期和中期城镇化发展不协调,末期协调型县市较多,人口城镇化滞后是城镇化发展不协调的主要原因;协调型县市主要分布在东部,不协调型县市主要分布在中西部,县市的协调类型倾向于向更加协调的类型方向变化。     

晋陕蒙能源区城镇化过程及其对生态环境的影响

研究能源区城镇化过程及其生态环境影响,对于更好地认识能源富集地区发展有重要的现实意义。利用1992-2009 年的DMSP/OLS夜间灯光数据,建立晋陕蒙能源区城镇化形态的年尺度时间折线图,探究其空间过程与动态强度,并用与NPP价值量成正比关系的植被固碳释氧效应反映生态环境影响。结果表明,城镇化过程在空间上的总强度不断上升,但单位面积强度有所波动,其形态趋于边缘复杂化和布局分散化;大部分区域NPP价值量与城镇化强度均在增加,少数城镇化快速增长区域NPP价值量下降。说明城镇中心的植被固碳释氧效应虽因不透水面增大而有所降低,但城镇化进程并未降低区域整体的固碳释氧服务功能。能源区良好生态环境的客观需求和发展积累的大量资金可能有益于推动城镇化区域的生态建设。     

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。     

2001—2018年黄土高原植被覆盖人为影响时空演变及归因分析

基于2001—2018年的MODIS-NDVI和MODIS-LST以及土地利用、交通、人口等多种人文社会数据,通过温度植被干旱指数反映黄土高原土壤水分状况,利用残差法剔除土壤水分得到植被覆盖变化的人为影响,辅以趋势分析、Hurst指数、地理探测器等方法探讨了黄土高原植被覆盖的人为影响变化特征、未来变化趋势以及人为影响的...