鄂尔多斯高原地下水与植被盖度的相互影响

鄂尔多斯高原位于我国干旱-半干旱过渡带,发育毛乌素沙地和库布其沙漠,其生态环境对地下水有较强的依赖性。利用2005~2012年地下水观测数据、2008年8月中下旬MODIS NDVI数据和同期陆面蒸散量评估数据,以NDVI为基础定义植被相对盖度,本文研究了鄂尔多斯高原植被盖度与浅层地下水的依赖关系,以及植被盖度对地下水补给的影响。研究区植被盖度的统计特征近似符合Gamma随机分布函数,当地下水埋深小于10m时,其均值和峰值明显随地下水埋深增大而减小,且峰值对地下水更敏感。植被盖度同时受到气候条件和地下水的影响,呈斑块状分布。蒸散系数（实际蒸散强度与蒸发潜力的比值）随植被相对盖度的增大而升高,两者的依赖关系可以近似表示为分段线性函数。基于此近似关系,本文估算了鄂尔多斯高原地下水净补给强度的多年平均值。结果显示植被稀疏的沙地有利于地下水补给,而植被生长较为旺盛的低洼地带因蒸发强烈形成地下水的排泄区。地下水、植被和陆面蒸散之间存在耦合关系。     

海流兔河流域植被分布与地形地貌及地下水位关系研究

干旱区植被与地形地貌及地下水的相互依存关系是揭示植被生态水文过程的关键。由于降水稀少,中国西北地区植被的生长发育与地貌和地下水的关系极为密切,从大尺度上研究地形地貌和地下水变化的生态效应问题对生态环境的保护和恢复具有重要的意义。应用遥感方法,基于地形地貌和地下水位观测数据,在流域尺度上定量地研究了中国鄂尔多斯高原海流兔河流域植被发育与地形地貌和地下水埋深的关系。结果表明：河谷、滩地、沙丘、沙地地貌的植被发育状况是依次变差的,植被在高程1 220 m左右处发育最好。地下水位埋深对植被的影响范围为1~5 m,当地下水位埋深超过5 m时,气候与土壤因素是决定植被的主要因素,地下水位的变化对植被的长生状况影响不大。     

海流兔河流域植被分布与地形地貌及地下水位关系研究

干旱区植被与地形地貌及地下水的相互依存关系是揭示植被生态水文过程的关键。由于降水稀少,中国西北地区植被的生长发育与地貌和地下水的关系极为密切,从大尺度上研究地形地貌和地下水变化的生态效应问题对生态环境的保护和恢复具有重要的意义。应用遥感方法,基于地形地貌和地下水位观测数据,在流域尺度上定量地研究了中国鄂尔多斯高原海流兔河流域植被发育与地形地貌和地下水埋深的关系。结果表明：河谷、滩地、沙丘、沙地地貌的植被发育状况是依次变差的,植被在高程1 220 m左右处发育最好。地下水位埋深对植被的影响范围为1~5 m,当地下水位埋深超过5 m时,气候与土壤因素是决定植被的主要因素,地下水位的变化对植被的长生状况影响不大。     

格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素研究

格尔木河流域气候干旱少雨,生态环境较脆弱,植被动态对其生态环境保护具有重要意义。基于连续序列的MODIS NDVI数据,分析了格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素。结果表明:研究区NDVI平均值总体较小,主要在0.10～0.12间波动,但呈增大趋势。区内植被改善区分布在格尔木市东、西两侧,基本不变区为荒漠地区,植被退化区分布在北部盐湖区。区内裸土的面积逐渐减小,低覆盖率和高覆盖率植被的面积逐渐增加。研究区植被生长与气象、土壤水分和地下水位埋深都有关系。气温与植被指数相关关系较好,相关系数为0.822,而降水对植被的生长也有一定的作用。植被指数与表观热惯量是正相关关系,相关系数为0.979。区内植被的地下水位埋深范围为0～12 m,在水位埋深约为6.5 m的地方,植被长势最好。     

柴达木盆地乌图美仁区植被覆盖率变化及其与地下水的关系

那棱格勒河乌图美仁区位于青海柴达木盆地西南部,气候干旱少雨,生态系统脆弱。基于MODIS NDVI数据,应用遥感方法,对乌图美仁区2000-2011年的植被覆盖率进行了计算,并分析了地下水对其的影响。结果表明：研究区内裸土和低覆盖率植被的面积是逐年减小的;而较低覆盖率、中等覆盖率、较高覆盖率及高覆盖率植被的面积都是逐年增加的;研究区植被生长与地下水位埋深的关系较为密切。乌图美仁地区植被的地下水位埋深范围为0.4~3 m,在水位埋深为0.9 m的地方,植被长势最好;当研究区的地下水位埋深小于2 m时,水质矿化度小于3.5 g/L,植被发育较好。     

民勤绿洲天然植被生长与地下水埋深变化关系

甘肃石羊河流域民勤盆地水资源短缺,生态环境脆弱,弄清地下水埋深与天然生态植被生长的关系,是精准调控地下水开采、针对性制定生态保护政策的重要理论依据。利用民勤盆地2000—2017年LANDSAT遥感数据,计算归一化差值植被指数（NDVI）年均值,结合85眼监测井的地下水埋深实测数据,分析了植被生长与埋深的关系。结果显示：研究区植被NDVI较低,多年均值约0.1,2012年后NDVI趋于增大,反映人工造林等措施成果明显。地下水埋深总体趋于增大,2008年后增幅减缓,目前埋深西部大于20 m,东部、北部小于20 m。区内适宜植被生长的埋深范围为2.5~3.9 m,多年平均适宜生态水位约2.66 m;埋深小于4 m时,NDVI与埋深表现为高度负相关(R<-0.8),即埋深越小,NDVI越高;埋深大于4 m时,两者无明显关系。较前人成果,文章从长序列时间、盆地空间尺度分析了民勤绿洲区天然植被生长与地下水埋深的变化,得到浅埋区生态水位,进而圈定了生态治理重点靶区。     

银川平原土壤盐渍化与植被发育和地下水埋深关系

土壤盐渍化是制约银川平原内部植被生长最主要的生态环境地质问题,也是影响区域农业生产的第一障碍性问题。基于遥感数据,结合表层土壤含盐量及地下水位观测资料,对银川平原土壤盐渍化与植被和地下水的关系进行了定量研究。结果表明：随着表层土壤含盐量的增大,NDVI(归一化植被指数)逐渐减小,植被发育较好的区域土壤含盐量均小于3 g/kg;植被主要生长在没有盐渍化或轻微盐渍化的地区,在中度和重度盐渍化地区几乎没有植被发育;在枯水季节,研究区土壤盐渍化最严重的地下水位埋深为1.5 m,而土壤盐渍化较为严重的地下水位埋深范围为1~3 m。     

鱼卡—大柴旦盆地地下水生态环境效应与生态环境质量评价

干旱半干旱地区,地下水是活跃的生态因子。本文搜集遥感影像和地形图,开展水位统测、地下水取样、土壤取样等野外工作,研究鱼卡—大柴旦盆地地下水表生生态环境效应,并通过层次分析法和GIS空间分析法评价生态环境质量,得到以下结论:地下水位埋深1 m,以芦苇、苔草为优势物种的沼泽区,植被指数0.3,生态环境质量较好;地下水位埋深1~2 m,以芨芨草、盐角草为优势物种的盐生草甸区,植被指数随地下水位埋深和土壤含盐量增高而降低,生态环境质量一般;地下水位埋深2~3 m,以棱棱为优势物种的高大灌木区,植被指数随土壤含盐量的降低而升高,生态环境质量较好;地下水位埋深3 m,以驼绒藜为优势物种的矮小灌木区,植被指数不随地下水位埋深而变化,生态环境质量较差。     

露天煤矿草原区植被指数与气象水文要素关系

内蒙古东部草原区某露天煤矿在长期疏排水条件下造成地下水位持续下降,为研究矿区周边植被生长是否受地下水位下降的影响,采用归一化植被指数法（NDVI）分析了研究区2013—2019年植被盖度变化趋势,选择气温、降水量和地下水位埋深3个气象水文要素,基于联合熵理论计算NDVI与不同要素之间的互信息,得出植被生长的主要影响因素。研究结果表明：研究区植被盖度呈逐年好转趋势,植被指数由2013年的0.10逐渐增加至2019年的0.33,年均增长约为0.03;植被生长与当地气温和降水量关系密切,与地下水位埋深相关性弱;研究区气候变暖和稳定的降水量造成植被返青期提前和生长期延长;在矿区目前疏排水强度下引起的地下水位下降不会造成周边草原植被干枯死亡。研究成果丰富了内蒙古东部草原区植被生长与地下水关系的研究内容,为类似分析评价工作提供技术支撑。     

毛乌素沙地植被与地下水关系

以植被的种群和盖度、地下水埋深、包气带含水率、地下水矿化度和包气带含盐量等指标,研究毛乌素沙漠腹地地区植被与地下水的关系,确立了研究区优势植被沙蒿（Artemisia）、沙柳（Salix psammophila）和苔草（Carex）的适生地下水埋深、包气带含水率、地下水矿化度和包气带含盐量。研究表明：地下水埋深、包气带含水量对植被种群影响非常敏感,而地下水矿化度和包气带含盐量则为不敏感指标。另外,地下水埋深对以地下水为水分来源的植被盖度较为敏感,而总盖度为不敏感指标。     

Designing of the perpendicular drought index

In this paper, a simple, effective drought monitoring method is developed using two dimensional spectral space obtained from reflectance of near-infrared (NIR) and Red wavelengths. First, NIR–Red reflectance space is established using atmospheric and geometric corrected ETM+ data, which is manifested by a triangle shape and in which different surface targets possess certain spatial distribution rules. Second, perpendicular drought index (PDI) is developed on the basis of spatial characteristics of moisture distribution in NIR–Red space, as well as the relationships between PDI and soil moisture is examined. Validation work includes: comparison of PDI with in-situ drought index obtained from field measured data in the study area which includes bulk soil moisture content at different soil depths, field moisture capacity and wilting coefficient, etc.; and comparison of PDI with other recognized drought monitoring methods such as LST/NDVI and vegetation temperature condition index (VTCI). It is evident from the results that graph of PDI of field measured plots demonstrates very similar trends with ground truth drought data, LST/NDVI and VTCI. PDI is highly correlated with in-situ drought values calculated from 0 to 20 cm mean soil moisture with correlation coefficients of R ² = 0.49 (r = 0.75). This paper concludes that PDI has a potential in remote estimation of drought phenomenon as a simple, effective drought monitoring index.     

Analysing the construction of the environmental sustainability index 2005

The construction of the environmental sustainability index 2005 is investigated. The available data for the 146 countries that participated in the creation of the index are employed for establishing the degree of accuracy with which the reported (a) score and (b) ranking of each participating country, as well as its (c) clustering with the other participating countries, can be reproduced. The original methodologies used for the creation of the environmental sustainability index are replicated, with complementary parametric and nonparametric techniques implemented whenever either the original methodology has not been sufficiently specified in the relevant literature, or the replicated methodology is not found adequately accurate. Leave-one-out and tenfold cross-validation are, subsequently, performed on the set of participating countries for establishing whether (and to what degree of accuracy) the score, ranking and clustering of a novel country can be evaluated/predicted. The collective results demonstrate that a uniform means of constructing the environmental sustainability index cannot be established: an inability to accurately replicate/predict the scores is observed, with the resulting deviations causing sometimes significant departures from the reported rankings; although the original seven clusters cannot be generated, the clustering of the participating countries is found relatively consistent. A possible cause of the source of the observed deviations is proposed, namely the use of only a subset of the 146 countries for constructing the environmental sustainability index 2005.