1990—2020年缅甸红树林时空演变特征遥感分析

缅甸红树林长时序时空演变特征分析对于有效管理和保护红树林资源具有重要意义。利用全球红树林数据集与潮间带数据生成红树林潜在分布区,基于Landsat系列卫星数据结合多种红树林指数,构建了基于多指数的概率阈值分类方法,提取1990年、1995年、2000年、2005年、2010年、2015年及2020年的缅甸红树林空间分布,分析了缅甸红树林时空演化特征。结果表明：1）集成多指数概率阈值方法红树林分布提取效率及精度高,可有效提取红树林信息。2)1990—2020年,缅甸红树林面积呈先减少后增加的趋势,30年来有超过30%的红树林消失,其中,伊洛瓦底省红树林面积变化最为剧烈。3)1990—2020年,从空间形态演变情况来看,缅甸红树林分割度指数呈波动上升趋势,红树林破碎程度不断上升。缅甸红树林时空演变特征分析为保护缅甸红树林生态系统提供基础信息,也为其他地区红树林演变分析提供技术参考。     

长三角地区沿海低地及其人口的时空变化分析

利用我国1∶25万DEM、人口密度格网数据库GPWv3和Land Scan,分析长三角沿海低地的空间分布及其人口的时空变化特征。研究结果表明:长三角沿海低地分布在距离海岸180 km以内,面积为67 339 km2,占长三角总面积的32.2%;超过1/3的沿海低地海拔低于4 m,其中60%分布在距海岸60 km范围内。2010年,长三角沿海低地人口占长三角总人口的45.52%,其中,2/5以上低地人口分布在海拔4 m以下区域,2/3的低地人口分布在距海岸60 km范围内。1990—2010年,长三角沿海低地人口总体呈上升趋势,并表现出人口由内陆向沿海、由农村向城市迁移的态势。     

皖江示范区生态资产格局时空变化与驱动因素（英文）

随着社会经济的快速发展,人们对自然资源和生态环境的认识越来越深刻,生态资产价值评估已成为人们关注的焦点。研究采用遥感影像解译的土地利用数据,对1990-2013年皖江示范区46个地区的生态资产进行了测算,并分析其生态资产的分布、组成、变化模式及其驱动因素。结果表明:1)皖江示范区生态资产分布非常不平衡,中部比其他地区生态资产高,且在1990-2013年期间先下降再升高;2)生态资产总量增长了3.05%,总体变化不大,退化和增加的面积比例较小;3)草地和水域的生态资产分别下降11.19%和0.66%,尤其是耕地下降了15.54%,但是林地增加了6.42%;4)在生态资产的变化格局中,合肥的人均资产减少幅度最大;5)影响皖江示范区生态资产时空变化的因素包括自然因素和人为因素,其中景观格局、人口和气候因素是生态资产格局时空变化的主要动力因素。     

共和盆地生态环境遥感评价及驱动力分析北大核心CSCD

科学评估区域生态环境质量是实现可持续发展的前提。基于2000—2020年Landsat遥感影像,构建遥感生态指数(RSEI)分析青藏高原典型高寒沙区共和盆地近20年的生态环境质量时空变化特征,并使用地理探测器量化该区生态环境的主要驱动因子。结果表明:(1)共和盆地RSEI均值在2000—2020年呈增加趋势,平均增幅为7.5%/10a,空间上呈东高西低、南北高中间低的分布特征;(2)2000—2020年,共和盆地生态环境改善区域占比为66.55%,主要分布在中部和东南部,保持不变的区域占比33.15%,退化区域占比0.29%;(3)降水是影响生态环境质量的关键因子,因子交互作用对生态环境质量的解释力更强,合理的土地资源配置能显著促进生态改善。     

基于植被净初级生产力和水分利用效率的埃塞俄比亚土地退化趋势及驱动因素分析

土地退化对减缓和适应气候变化有重要影响,并威胁到全世界的可持续发展,造成一系列社会、经济和生态问题,是目前全球面临的最大环境挑战之一。基于2001—2020年埃塞俄比亚的归一化植被指数（NDVI）、气象数据及土地覆盖数据,通过CASA模型计算获得植被净初级生产力（NPP）和水分利用效率（WUE）,并使用Sen+MK趋势分析方法得到土地退化及其恢复趋势,同时采用多元逐步回归方法分析了土地退化及恢复的驱动因素。结果表明：2001—2020年,埃塞俄比亚土地退化整体呈现恢复趋势,恢复区域占全国面积的34.51%,主要分布在埃塞俄比亚西部以及索马里州;退化区域仅占全国面积的1.63%,主要分布在首都亚的斯亚贝巴。土地退化及恢复的主要驱动因素是人为与气候共同因素和人为单因素。土地退化的主要因素为人口的快速增长以及城市的扩张,土地恢复则与20年来实施的森林景观恢复以及可持续土地管理措施和政策有关。     

近15a陕西省植被时空变化与影响因素分析

利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据,采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法,研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律;利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测;并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明,2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942, 15 a来增加了0.067,增长了16.0%,其中陕北地区NDVI增加明显,关中部分地区出现负增长,陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性,全省植被未变化的占52.0 %,改善部分占44.27 %,退化部分占3.73%,说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积,植被状况有所改善;其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大,关中地区植被覆盖面积有所减少,陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2),说明15a间陕西省植被较为稳定,变化程度不大;其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部,榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化,主要分布在陕北和关中地区的北部,植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%,主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势,增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1;相关性分析结果表明,年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子,同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。     

2000-2012年中国北方草地NDVI和气候因子时空变化

利用2000-2012年的MODIS NDVI数据,结合中国北方187个气象基准站年均温度和年降水量资料,对2000-2012年中国北方草地NDVI的时空变化特征和同期年均温度、降水量动态变化进行了分析。结果表明:(1)草地NDVI无明显变化的区域占北方草地总面积的64.35%,以荒漠草地为主;草地退化区域的面积(占北方草地总面积的23.97%)大于改善区域的面积(占北方草地11.68%)。(2)NDVI变异系数分析结果表明,2000-2012年以来中国北方草地68.37%区域呈稳定状态。其中,荒漠草地植被变异性较小,处于相对稳定状态的草地占其总面积的79.73%;而灌丛草地和典型草地的变异性较大,变化显著的草地分别占其草地面积的41.55%和45.92%。(3)北方草地区中,54.04%的区域年均温度呈升高趋势,大于温度呈降低趋势的区域,温度升高幅度最大为0.159 ℃·a^-1;年降水量呈增加趋势的面积达71.01%,远大于呈减少趋势的面积,降水量增加的最大幅度为23.29 mm·a^-1。     

2000—2015 年伊犁河谷植被覆盖时空变化特征

利用 2000—2015 年的 EOS／MODIS 数据,采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示：空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015 年,伊犁河谷植被覆盖度波动减 小,减速为 6.25%·(10 a)^-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占 73.16%,波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续 退化的面积占 57.55%,持续改善的面积占 13.51%。     

基于Google Earth Engine的1986—2018年广东红树林年际变化遥感分析

以广东沿海红树林为研究对象,结合谷歌地球引擎（GEE）云计算平台,以1986—2018年32期3 359景Landsat系列卫星遥感影像为数据源,采用随机森林（RF）方法提取1986—2018年广东省红树林面积,比较全省沿海城市红树林年际时空变化特征,并从景观斑块角度分析广东省红树林斑块演变特征。结果表明：1）1986—2018年红树林遥感分类总体精度均高于90%,广东省沿岸红树林面积总体呈先减少后增加的趋势,且其在2014年后变化幅度逐渐减小。2）从各沿海城市来看,红树林共分布在14个市内,其中湛江和阳江是红树林面积分布最大的2个城市;各市红树林面积变化可分为先减后增、波动增加和无明显变化3类。3）1986—2018年广东省红树林斑块数量总体呈减少趋势,但斑块平均面积（MPS）呈上升趋势,红树林破碎化程度减轻。获取年际红树林面积分布信息和空间结构变化趋势,可为红树林合理开发与保护提供数据和参考,服务于红树林生态恢复和精细化管理。     

气候变化和生态建设对秦岭—淮河南北植被动态的影响

论文基于2000-2019年秦岭—淮河南北MODIS-NDVI植被覆盖数据,对中国南北过渡带植被时空变化进行分析,并探讨植被动态变化驱动因素.结果 表明:①在趋势变化上,2000-2019年秦岭—淮河南北植被显著恢复.其中,秦巴山区植被恢复面积占比最高,其次是巫山山区和关中平原;植被退化区面积占比仅为6.4％,主要分布...     

Mangrove forest dynamics in Tanintharyi,Myanmar from 1989–2014, and the role of future economic and political developments

Mangrove forests in Southeast Asia provide many ecosystem services, though are experiencing extensive deforestation, especially in Myanmar. Recent political and economic reforms in Myanmar are projected to further increase development pressures on natural resources. Mangrove forests in the southern state of Tanintharyi have largely been spared clearance because of poor infrastructure and a volatile security situation, though this may change with plans for economic expansion. We quantified land cover dynamics and proximate drivers of mangrove deforestation in Tanintharyi between 1989 and 2014 using a remote sensing approach over five time intervals. Tanintharyi experienced low mangrove cover loss overall, as compared with other regions of Myanmar, with 3.2 per cent being deforested over 25 years. However, this statistic hides large site‐specific losses and gains, which varied significantly within the study area. Myeik district lost 210 km² of mangrove over 25 years, but also gained 132 km². Dawei and Kawthung had minimal net loss of mangroves because of extensive mangrove regeneration. This historical mangrove baseline is essential for supporting environmentally‐conscious development in Myanmar's southernmost state.     

深圳现存红树林群落的生境及保护对策

红树林是分布于热带、亚热带海岸潮间带的植物群落,具有重要的生态意义和社会价值。由于人口增加和城市扩张的缘故,城镇边缘的红树林面临着较大的环境压力。深圳市是我国经济发展和城市化的重点区域,也是华南沿海红树林分布比较集中的地区之一。深圳现有红树林面积169.7hm2,占深圳国土总面积的0.08%,集中分布在东部龙岗区的坝光盐灶村、东西涌,中部的福田红树林自然保护区,西部宝安区的西乡、福永、沙井及海上田园等地。随着深圳市经济的飞速发展,当地的红树林面积增长受到阻碍,功能退化。在野外调查的基础上,本文对深圳主要的红树林群落的地理位置、生境状况、种类组成、发展前景和所面临的威胁作了简要的介绍与分析,为深圳红树林的可持续发展提出建议和对策。     

基于森林冠层高度和异速生长方程的中国红树林地上生物量估算

红树林是一种高效率的滨海蓝碳生态系统,准确估算红树林地上生物量对研究碳循环和气候变化十分重要,获取中国红树林地上生物量将具有现实意义和应用价值。遥感技术便捷高效、观测范围广,能够服务于大尺度的生态系统监测。文章使用基于GEDI星载激光雷达反演的森林冠层高度数据和基于异速生长原理构建的红树林“树高-生物量”异速生长方程,估算2019年中国红树林地上生物量,进而分析其数量、空间分布特征及主要影响因素。结果显示,2019年中国红树林地上生物量总量和均值分别约为1 974 827 t和73.0 t/hm²;红树林分布的各省份(地区)的地上生物量均值在53.3～92.1 t/hm²,其中海南省的红树林地上生物量均值最高,达到92.1 t/hm²;中国红树林地上生物量的累积和分布受纬度和人为因素的影响。研究结果能够为后续红树林生态系统碳储量的核算提供数据基础和技术参考,也将有助于中国沿海红树林生态恢复和保护措施的制定,以及控制碳排政策的出台实施。     

广东湛江红树林国家级自然保护区鸟类调查监测及保护对策

广东湛江红树林国家级自然保护区位于中国大陆最南端的湛江市,分布有全国最大面积的红树林。红树林生态系统生物多样性丰富,非常适宜鸟类生存,而保护区地处西伯利亚-澳大利亚候鸟迁徒路线,每年都有大量候鸟在红树林区内栖息繁衍。如何保护这些珍贵鸟类及红树林栖息地是保护区的主要工作之一。介绍了湛江红树林保护区鸟类资源特点及变化情况,并提出了一些可行的保护措施。     

台湾的红树林及其环境意义

本文概述了台湾现代红树林的分布及其与气候，海流，底质等环境条件的关系，并将台湾的红树林与邻区做了对比。中国东南部陆，海域沉积物中红树花粉的分布变化规律在一程度上反映了第四纪以来的环境变迁。     

东南亚国家综合城市化水平差异特征及驱动因素

从人口-经济-社会三维视角构建东南亚城市化水平的综合评价体系,利用熵技术法评价综合城市化水平,分析其区域差异特征,判断发展阶段;研究东南亚人口城市化与经济-社会城市化之间的相互关系,划分城市化类型区;基于灰色关联度判断东南亚综合城市化水平差异的主要驱动因素和影响强度。结果表明：经济城市化子系统在东南亚地区综合城市化评价体系中最为重要;东南亚各国间综合城市化水平差异显著,新加坡、文莱、马来西亚为高综合城市化水平国家,泰国、印度尼西亚、菲律宾为中等综合城市化水平国家,柬埔寨、缅甸、老挝、越南为低综合城市化水平国家;人口城市化超前区与滞后区并存,其中人口城市化超前的国家最多;全球化、市场环境、外资驱动等外部动力是东南亚国家综合城市化水平差异的核心驱动因素。     

海口东寨港自然保护区红树林变化及其与周边社区关联分析

利用1976—2021年共6期遥感影像获取了海口市东寨港红树林自然保护区范围内不同年代的湿地数据,基于转移矩阵、问卷调查和主成分分析,剖析了45年来保护区红树林的变化及其与周边社区的关系。结果显示：1)保护区内红树林面积由1976年的1 395.84 hm²增至2021年的1 589.28 hm²,期间呈“骤减缓升”之势。除1976—1985年红树林面积有减少外(减少了250 hm²,减少幅度为18%),其余时段红树林面积均为增长态势。2) 1976—2021年保护区红树林转出对象分别是淤泥质海滩(34.32 hm²)、河流(25.81 hm²)、海水养殖场(21.06 hm²)、其他用地(10.58 hm²)和洪泛湿地/内陆滩涂(8.26 hm²);转入为红树林的对象主要是淤泥质海滩(177.41 hm²)、河流(38.18 hm²)、其他用地(28.21 hm     

广东省红树林土壤碳储量及固碳潜力研究

利用文献收集和数据整合的方法,对广东省不同红树林群落和地区的碳储量及碳埋藏速率进行了系统梳理。研究发现,广东省红树林的面积为9 106.21 hm²,土壤碳储量为1 542.02 GgC,土壤碳密度为0.23 GgC/hm²。广东省内红海榄(Rhizophora stylosa)和木榄(Bruguiera gymnorrhiza)群落的土壤碳密度最高,分别是0.27和0.23 GgC/hm²,而秋茄(Kandelia candel)群落土壤碳密度最低,仅为0.13 GgC/hm²。广东13个沿海地市的红树林土壤碳储量按大小顺序为湛江(894.5 GgC)>阳江(195.4 GgC)>江门(97.7 GgC)>珠海(91.0GgC)>茂名(59.6 GgC)>汕头(51.4 GgC)>中山(49.2 GgC)>惠州(36.1 GgC)>广州(35.1 GgC)>深圳(18.3 GgC)>汕尾(10.8 GgC)>东莞(2.8 GgC)&...     

基于多源遥感的广东镇海湾红树林演变分析

利用4 期多源遥感数据（包括1970 年的美国间谍卫星DISP KH-9 数据、1999 年的SPOT-2 全色数据、2007 年的ALOS 多光谱数据和2015 年国产的资源三号数据）,结合红树林湿地资源的空间分布特征及先验知识,基于面向对象的多尺度分割提取红树林植被斑块,采用目视解译获取多时相红树林空间分布精确信息。结果表明：1970、1999、2007 和2015 年镇海湾红树林有林地面积分别为931.4、615.3、678.5 和783.7 hm²,红树林面积呈现出先减少后增加的趋势。1970―1999 年,该区域以原生红树林被破坏为主,仅有5.7%的原生林被保存下来。1999―2015 年,红树林的人为破坏与人工修复现象并存,但总体上破坏程度有所降低;其中1999―2007、2007―2015年间红树林面积分别增加了63.2 和105.2 hm²。养殖塘侵占和人工恢复种植的综合影响,以及海岸线周边人为活动变化是驱动红树林有林地时空变化的主要因子。最后,提出了一系列有针对性的红树林保护与发展的措施,为合理地开发和更好地保护红树林资源提供决策支持。