基于无人机遥感的高寒草原沙化模型及等级划分

高寒草原是青藏高原草地生态系统的主要组成,在防风固沙、野生动物保育等方面具有重要作用。近年来,在全球气候变化和人为干扰加剧的背景下,高寒草原沙化加剧,基于时空尺度监测范围及程度是防治高寒草地沙化的前提。以青海三江源区玛多县的高寒草原为研究区,结合大疆“精灵3”和“经纬M100”旋翼无人机和地面调查,探讨基于无人机遥测的植被指数在草地沙化调查方面的适宜性,以此为基础制定了高寒草原沙化模型及等级划分标准。结果显示：（1）通过对VDVI（Visible-Band Difference Vegetation Index）、ENDVI（Enhanced Normalized Difference Vegetation Index）和NGRDI（Normalized Green-Red Difference Index）指数与草地沙化指数GDI（Grassland Desertification Index）的相关分析,选取出高寒草地沙化研究最优植被指数为VDVI（R=0.9055）;（2）GDI与VDVI的关系模型为VDVI=0.3024GDI²-0.0335GDI+0.0119（R²=0.9326）。模型相对误差为1.779%（RMSE=0.165,R²=0.7447）,拟合精度较高;（3）基于无人机遥感植被指数的聚类分析,将研究区高寒草原沙化划分为5个等级,即无明显沙化（VDVI>0.2247）、轻度沙化（0.1493 < VDVI < 0.2246）、中度沙化（0.0924 < VDVI < 0.1492）、重度沙化（0.0692 < VDVI < 0.0923）和极度沙化（VDVI<0.0692）。     

基于植被盖度和高度的不同退化程度高寒草地地上生物量估算

由于气候变化和不合理的人类活动,20世纪80年代以来青藏高原高寒草地发生严重退化。地上生物量是评价草地退化的直观指标。通常采用植被盖度和高度来估算草地地上生物量,但草地退化后,植被盖度和高度与地上生物量之间的关系是否会发生变化目前还不清楚,这影响着退化草地生物量估算的精度。通过多元回归分析研究了青藏高原中部和东北部高寒草甸、高寒草原在不同退化程度下植被盖度和高度与地上生物量的关系。结果表明：（1）高寒草甸与高寒草原地上生物量整体上及不同退化阶段都没有显著差异（P>0.05）。（2）随着退化程度的加剧植被盖度和高度对地上生物量的影响也发生改变,体现在未退化阶段地上生物量主要受植被高度影响,退化后主要受植被盖度影响。（3）无论是高寒草甸还是高寒草原分退化程度的回归模型估算结果都较不分退化程度模型估算的生物量更接近实测值。我们建议在退化高寒草地研究中采用盖度和高度估算生物量时,根据退化阶段采用不同的估算模型。     

基于改进土壤冻融水循环的Biome-BGC模型估算青藏高原草地NPP

Biome-BGC模型被广泛用于估算植被净初级生产力（Net Primary Productivity, NPP）,但是该模型未考虑冻土区土壤冻融水循环过程对植被生长的影响。本文基于Biome-BGC模型,改进冻土区活动层土壤冻融水循环,估算了2000—2018年青藏高原高寒草地NPP。通过比较原模型和改进后的模型,并对NPP模拟结果的时空特征进行了分析,结果表明：① 增加冻融循环提高了NPP估算精度,青藏高原草地NPP均值由114.68 gC/(m²·a)提高到128.02 gC/(m²·a)。② 原模型和改进后NPP的空间分布差异较大,时间变化趋势差异不明显。③ 青藏高原草地NPP总量为253.83 TgC/a,呈东南向西北递减的空间格局,年均增速为0.21gC/(m²·a)（P=0.023）,显著增加的占17.85%,主要分布在羌塘高寒草原地带的大部分地区和藏南山地灌木草原地带的西部。④ 该冻融水循环改进方法简单可靠,具有在其他多年冻土区推广的价值。     

高寒草甸土壤有机碳储量及其垂直分布特征

青藏高原是全球变化的敏感区。高寒草甸草原是青藏高原上最主要的放牧利用草地资源之一。选择青藏高原东北隅海北站内具有代表性的高寒草甸土壤进行高分辨率采样,测定土壤根系和有机碳含量。研究得出,青藏高原高寒草甸土壤贮存有巨大的根系生物量 (23544.60 kg ha^-1~27947 kg ha^-1) 和土壤有机碳 (21.52 GtC);自然土壤表层 (0~10 cm) 储存了整个剖面土壤有机碳总量的30%左右。比较发现,高寒草甸土壤的有机碳平均贮存量 (23.17×10⁴ kgCha^-1) (0~60 cm) 较相应深度的热带森林土壤、灌丛土壤和草地土壤的有机碳贮存量高约1~5倍多。在全球碳预算研究中,青藏高原高寒草甸土壤有机碳库不可忽视。随着全球变暖,表层土壤有机碳分解释放的CO₂将增加。为了减少高寒草甸生态系统的碳排放,应加强高寒草甸土壤地表覆被的保护,合理种植深根系植物。这对减缓全球大气CO₂浓度升高的速率以及可持续开发高寒草甸的生态服务功能都具有重要意义。     

祁连山MODIS LST时空变化特征及影响因素分析

地表温度(Land Surface Temperature,LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法,探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系,分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。（2） 祁连山LST时间序列呈 “上升—下降—上升—下降”的波动变化,整体呈小幅上升趋势,以0.17 ℃·（10 a）^-1的速率波动上升,冬季LST上升趋势最显著（63.37%）,变化率为0.22℃·（10 a）^-1;空间上呈西北降低东南升高的变化趋势,显著上升面积（14.89%）远大于下降面积（0.90%）。（3） 祁连山年均LST与NDVI呈负相关,显著相关区域占22.56%,夏季NDVI对LST的调控作用较显著（25.45%）;荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。（4） 海拔对各植被类型LST有强烈的影响,相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地;然而,夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。（5）祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。     

青海高寒草甸退化演替中的植被指数

随着气候变化和人为活动干扰,高寒草甸退化已成为青藏高原严重的生态环境问题,精准识别其退化程度并制定相应恢复策略,对实现高寒草甸可持续发展具有重要意义。目前,低空间分辨率MODIS数据为草地遥感监测的主要数据源,但难以满足景观破碎度或异质性较强地区的应用。本研究基于野外调查资料,利用多源遥感数据（MODIS、Landsat、Sentinel-2）研究不同空间分辨率归一化植被指数（NDVI）对高寒草甸退化演替的响应,为准确评估青藏高原高寒草甸退化程度提供依据。结果表明：（1）随着高寒草甸退化,植被群落优势种演化趋势为禾草—矮嵩草—小嵩草—杂草群落;植被高度和生物量先快速下降,然后缓慢下降或趋于稳定,植被覆盖度和NDVI的变化呈相反特征。（2）随着湿地草甸旱化,植被群落优势种从藏嵩草演变为矮嵩草或小嵩草,湿地旱化初期植被高度、生物量和覆盖度平均值略低于原生湿地,NDVI略大于原生湿地,差异不显著。（3）植被高度、覆盖度和生物量与Sentinel-2或Landsat的NDVI相关性均优于MODIS,说明Sentinel-2和Landsat的NDVI对高寒草甸退化演替过程更加敏感,采用该数据能更准确评估高寒草甸退化程度。     

新疆焉耆盆地LAI反演及空间分布特征

叶面积指数（LAI）是生态系统物质和能量循环过程的重要结构参数。研究植被LAI对监测估算生态环境极其脆弱的内陆干旱区具有理论和实践价值。使用LAI-2000植物冠层分析仪观测焉耆盆地植被LAI,并结合Landsat OLI的NDVI、SAVI、NDMI、NBR、NBR2、MSAVI和EVI等植被指数数据建立了LAI的反演模型,探求焉耆盆地LAI的空间分布特征及规律。结果表明：（1）各植被指数与观测的LAI均有明显的相关性。其中,SAVI与LAI的对数函数模型更好地模拟出研究区的LAI（R²=0.84）;通过LAI-SAVI模型反演研究区LAI的空间分布,估算精度可达89%（R²=0.82,RMSE=0.23）;（2）博斯腾湖小湖湿地、博斯腾湖大湖西北端的黄水沟入湖沼泽区以及焉耆盆地北部冲洪积扇平原绿洲区的LAI值较高,达3.85;焉耆盆地山区和平原区之间的过渡带和博斯腾湖南部的沙漠区LAI较低;（3）焉耆盆地LAI以博斯腾湖为中心环状分布,LAI随着研究区域与湖、河流距离的增加而逐渐降低的趋势。     

北方农牧交错带草原产草量遥感监测模型

及时准确地了解草原产草量的时空配置状况,对于科学合理地利用、管理草地,保证畜牧业生产持续稳定发展、改善生态环境等具有重要的意义。本文利用2005年的MODIS数据和同期野外实测的668个样方产草量数据,分析了5种植被指数和草地生物量之间的相关关系。研究表明:(1)分区模型优于不分区模型,在分区基础上建模更能反映产草量的实际情况;(2)通过线性、非线性模型和BP神经网络模型的对比,得出BP神经网络模型在拟合精度上优于线性和非线性模型,是最适宜监测北方农牧交错带草原产草量的模型;(3)5种植被指数中,NDVI和SAVI与草地生物量之间的拟合精度最高,是研究区最适宜使用的植被指数。     

施氮对高寒草甸草原植物群落和土壤养分的影响

于2013-2014年在青藏高原东缘测定了不同梯度施氮后植物群落特征、牧草营养和土壤质量的变化,并分析了施氮后的经济效益。结果表明:(1)施氮显著增加了各功能群植物的高度和禾本科功能群植物盖度,而对莎草科和豆科植物盖度无显著影响;施氮显著增加了禾本科、莎草科、豆科和植物群落生物量,降低了杂类草盖度和生物量,其中施肥量为30.86～38.58 g·m^-2时效果最为显著。(2)施氮显著增加了0～20 cm土层根系生物量;施氮当年显著增加了根冠比,施氮第2年根冠比无显著变化。(3)施氮不同程度降低了高寒草甸草原植物群落多样性,其中,施肥量在30.86～38.58 g·m^-2时最低。(4)施氮不同程度地提高了禾本科、莎草科和杂类草植物的粗蛋白含量,降低了各功能群植物纤维含量;施氮不同程度提高了高寒草甸草原土壤养分和有机碳含量,其中在施肥量为30.86～38.58 g·m^-2时最高。(5)施氮当年和第二年净收益均在施肥量为30.86 g·m^-2时最大,分别为1 860元·hm^-2和878元·hm^-2。施氮缓解了青藏高原东缘高寒草甸草原植物生长的营养限制,提高了可食牧草产量,30.86～38.58 g·m^-2可作为该区最佳施氮水平。     

辽西北风沙地不同林草措施土壤水文效应研究

选取辽西北沙地典型农牧交错地带为研究区域,以荒草地作为对照,研究樟子松林地、杨树林地、灌木林地、人工草地4种植被恢复措施下0~100 cm土层内土壤容重、孔隙度、蓄水能力和土壤饱和导水率（K_fs）等土壤水分物理性质的变化特征。结果表明：杨树林地表层土壤容重最小,其次是灌木林地、樟子松林地、人工草地,荒草地最大;随土层的递增,土壤容重均表现出增大的趋势。各样地土壤毛管孔隙度随着土壤深度的增加均呈现出明显的下降趋势,与土壤容重呈显著负相关关系（p=-0.583^*,n=5）。不同植被恢复措施土壤蓄水容量具有一定差异,其范围在3 761.59~4 366.94 t·hm^-2之间,其中蓄水容量最高的是杨树林地,达到了4 366.94 t·hm^-2,蓄水容量最低的是荒草地,为3 761.59 t·hm^-2。不同植被恢复措施有效蓄容位于1 315.50~2 047.62 t·hm^-2之间,其中以杨树林地最大,樟子松林地最小。5种沙地类型K_fs排序为灌木林地（2.49 mm·min^-1）>人工草地（1.81 mm·min^-1）>荒草地（1.73 mm·min^-1）>樟子松林地（1.61 mm·min^-1）>杨树林地（1.44 mm·min^-1）,人工草地和荒草地的K_fs随土层增加先减小后增大,樟子松林地、杨树林地和灌木林地先增大后减小。该地区林木恢复措施效果优于草地,应着重发展林木恢复措施。     

2000-2010年黄河源玛曲高寒湿地生态格局变化

玛曲湿地作为黄河上游重要的水源涵养以及补给区之一,对于调节黄河水量与泥沙量、维持生物多样性和区域生态平衡以及实现社会经济的可持续发展具有重要意义。为揭示和分析近10 年来玛曲高寒湿地系统动态变化特征及其区域差异性,应用2000 年、2010 年两期Landsat TM卫星影像提取玛曲景观类型信息,对玛曲湿地分布格局变化进行分析;利用S-G 滤波以及最大值合成法处理后的2000-2010 年MODIS归一化植被指数（NDVI）数据,进行一元线性回归分析,模拟湿地生态系统的空间演变趋势;运用长期气候观测数据,采用最小二乘法对玛曲湿地变化与气候之间的相关关系进行分析与探讨。结果表明：近10 年来玛曲夏季年际NDVI值呈现波动减小的趋势,“黄河第一弯”玛曲腹地的阿万仓处NDVI减少明显,且存在沼泽草甸向亚高山草甸类型转化趋势。另外,玛曲高寒湿地变化与降水量及温度的年际变化均有关系,但与降水量的相关关系更强。     

基于NDVI的新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算经验模型研究

新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取（光合）植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。     

内蒙古高原等地湖泊表层沉积物孢粉与植被覆盖度定量关系研究

过去植被覆盖度重建在长尺度气候模拟和陆地生态环境演变机制研究等方面具有重要意义。基于现代过程的孢粉—植被覆盖度转换函数研究,可为利用孢粉地层数据重建过去植被覆盖度变化提供一条新的途径。以内蒙古高原等地39个湖泊和7个水库中心的表层沉积物孢粉组合与归一化植被指数(NDVI)为研究对象,利用加权平均偏最小二乘法(WA-PLS)、局部加权加权平均法(LWWA)和最佳类比法(MAT)分别建立了孢粉—NDVI转换函数;通过留一交叉检验法、自助法和空间自相关性等检验,筛选出最优模型并应用于古地层孢粉数据,实现定量重建过去植被覆盖度变化。结果表明:MAT和WA-PLS模型均受到空间自相关性的显著影响,而LWWA模型则是建立孢粉—NDVI转换函数的最优模型。与已有类似转换函数表现能力的对比表明,本研究建立的转换函数具有较强的可靠性和应用潜力。基于本研究转换函数重建的内蒙古辉腾锡勒(HTL)区域全新世植被覆盖变化与孢粉重建的植被变化具有很好的一致性,进一步印证了本研究转换函数的较强潜力,均表现出对降水变化的响应更为显著。     

基于Ts-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进

土壤水分胁迫是干旱区绿洲生态环境和可持续发展面临的主要问题,开展区域尺度下大面积、高精度的土壤水分监测,有利于该地区旱情预报、作物估产、气象水文等领域研究。以T_s-NDVI特征空间为理论基础,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究靶区,选择典型干湿季节下Landsat 8遥感影像,在传统温度-植被干旱指数（TVDI）算法基础上,考虑大尺度研究区下垫面异质性（植被覆被、地形起伏）对辐射能量平衡的影响,分别采用植被水分指数（VWIs）、加入大气温度（T_a）和DEM校正后的地表温度（T_s）与NDVI相结合,构建了植被干旱指数（VDI）和改进型温度-植被干旱指数（iTVDI）,并结合同期实测土壤水分数据对3种算法进行比较。结果表明：3种算法在一定程度上均能比较客观反映旱情特征,与表层土壤含水量呈现不同程度的负相关,其中,iTVDI相关性最好,TVDI次之,VDI相关性最低;相较植被生长初期而言,3种算法均在植被生长成熟期具有更好的水分监测能力。     

塔城地区西北部低山草甸植被指数变化及其驱动力

以新疆塔城地区西北部低山草甸植被为研究对象,利用2001—2020年归一化植被指数（NDVI）、气象数据（年均气温和降水量）及社会经济发展数据（年末牲畜存栏数、肉类总产量和农牧民人均纯收入）,运用ArcGIS 10.5软件、R语言和matlab等语言,运用相关分析法和趋势分析法,研究了不同时段低山草甸植被NDVI、气象因子和社会经济发展数据的时空变化特征,从气候变化和人类活动角度探讨了影响低山草甸植被NDVI变化的驱动力,揭示了以往采取的草地恢复措施的有效性和时效性。结果表明：2001—2008年低山草甸植被处于“绿化”状态,“绿化”现象主要分布在研究区的西南、南部和东部,但存在“褐化”趋势,NDVI的降幅在夏季最大;2009—2020年处于“褐化”状态,“褐化”现象分布在除了研究区西南部的其他区域,但存在微弱的“绿化”趋势,NDVI的增幅在夏季最大;2001—2020年生长季总体呈“暖干”趋势,但2009年以来“暖干”趋势有所减缓,低山草甸的南部经历了一个降水减少的暖化过程,而西北和东北部则表现出降水增加的冷却过程;过去20年年末牲畜存栏数和肉类总产量都呈现先急速增加后平缓增加而又急...     

新疆荒漠化现状、成因及对策

新疆远离海洋、深居内陆、地形封闭、干旱缺水,沙漠戈壁包围绿洲,绿洲呈分散分割状。森林覆盖率1.68%,盆地中心分布着两大沙漠,生态环境脆弱。40多年来,新疆在改造沙质荒漠化、土壤盐渍化、水域治理、中低产田等荒漠化治理中,取得了重大成就,同时,人口也增长了2.9倍,人类活动使生态平衡失调。荒漠化土地总面积79.59×10⁴km²,其中沙质荒漠化面积52.05×10⁴km²;盐碱土总面积847.6×10⁴hm²,现有耕地中31.1%的面积受到盐碱危害;山区云杉林已减少2.3×10⁴hm²,落叶松减少2.4×10⁴hm²,平原林退化更为严重;80%的草场均有不同程度的退化,产草量下降35.4%~75.8%;湖泊较70年代减少一半,耕地土壤肥力下降。根据新疆荒漠化发生发展的特点与原因,总结防治经验,形成有效的防治方法、措施与体系,新疆的荒漠化是可以防治的。     

青海湖流域草地产草量与MODIS植被指数的相关性分析

借鉴国内外基于遥感手段监测植被的方法,利用MODIS-NDVI遥感影像数据,探讨如何对草地变化进行监测。提取青海湖流域典型草原遥感影像植被指数,并与野外调查获得的79个样方生物量数据进行对比分析,建立了多个回归模型用于研究植被指数与草地产草量的相关关系。结果表明,植被指数与草地产草量之间存在较好的相关性,但是不同的回归模型与草地产草量相关性程度存在一定的差别,非线性回归模型优于一元线性回归模型,该方法的提出有助于监测青海湖流域草地变化情况。