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。     

福建省复杂地形下旬平均气温分布式模拟

为建立高时空分辨率的福建省复杂地形下气温栅格数据集,利用福建省及其周边33个常规气象站观测资料,基于数字高程模型（DEM）数据,综合考虑海拔、太阳总辐射、地表长波有效辐射对旬平均气温的影响,模拟了福建省复杂地形下旬均温的空间分布。结果表明：1）常规站验证结果显示：各旬气温绝对误差平均值（MAE）最小为0.46℃,最大为2.3℃,全年平均为0.87℃;加密站验证结果显示,MAE最大为2.3℃,最小0.5℃,全年平均为0.96℃。2）模拟结果能反映旬均温的宏观分布规律与局地细节特征。宏观范围内,旬均温受纬度影响较大,由北至南气温逐渐升高,沿海地区旬均温整体高于内陆,山区旬均温明显较低;局地范围内,各坡向上气温差异显著,海拔越高、坡度越大,差异越明显;地形因子对旬平均温的影响具有季节差异,具体表现为冬季时地形因子对旬均温的影响最大,秋季次之,春夏季节中地形因子对旬均温的影响最弱。     

武汉市不同等级景区旅游吸引力时空变化

收集2018~2019年网络关注度等有关数据,利用地理集中指数和多元线性回归等方法,分析景区旅游吸引力时空变化及影响因素,结果发现:(1)景区级别越高,其吸引力半径越大,景区50%的客源市场集中在900km范围内,80%的客源市场集中在1 200 km范围内.(2)景区级别越高,旅游吸引力集中度往往越小,客源市场较分散.不同季节各景区旅游吸引力差异较大,旅游吸引力集中度有明显的季节变化.(3)各景区的平均旅游吸引力均存在距离衰减现象,级别越高的景区在不同空间距离范围内的吸引力相差较小,衰减速度较小.不同季节的旅游吸引力衰减速度有所不同.(4)在其它条件相同的情况下,城市经济发展水平越高、人口越多、距离越近,景区对其吸引力越强.     

豫西山区县域地形起伏度与人口、经济活动分布的关系

以豫西山区为例,采用均值变点法提取地形起伏度,以县域为分析单元,选择人口密度与经济密度两个指标,利用相关分析法定量探究地形起伏度对人口和经济的影响及其差异,并与海拔高度、坡度的影响进行对比分析。结果表明:①豫西山区地形以中起伏(200～500 m)为主,小起伏(70～200 m)和微起伏(30～70 m)次之,平坦地区(0～30 m)和大起伏(≥500 m)所占比例较少。②地形起伏度对人口、经济的影响均强于海拔和坡度的影响,对人口分布的影响强于对经济发展的影响。③豫西山区49.29%的人口和47.42%的经济总量分布在地形起伏度不超过115 m的区域,土地面积仅占26.45%;地形起伏度超过245 m的区域占研究区总面积的19.55%,但仅居住5.89%的人口且仅创造4.85%的经济总量。豫西山区的人口分布和经济发展向低地形起伏区的集聚态势明显。     

青藏高原月NDVI时空动态变化及其对气候变化的 响应

青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明：在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。     

青海湖流域植被盖度时空变化研究

高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明：① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。     

桂林-阳朔地区DEM地形特征与岩性相关性分析及分类研究

地形地貌是岩性解译的重要信息,地形因子作为描述DEM数字曲面几何特征的定量指标参数,可用来定量化表达不同岩性所在地区地形地貌特征。本文以桂林-阳朔地区为研究区,研究地形因子数学、地质意义,建立岩性与地形因子组合间的定量关联,进而实现岩石类型划分。本文基于ASTERGDEM提取坡度、起伏度等12个地形因子,在分析各个地形因子地质意义基础上,通过聚类分析及方差分析的多元统计分析方法,研究各岩性地形因子特性及其关联性,建立研究区岩性之间的定量差异;此外,利用因子分析方法研究岩性分类过程中的主导因素,确定适宜岩性分类方法以实现定量化岩性分类。实验结果表明：不同岩性、不同地形地貌的地形因子（组合）之间具有显著差异,基于因子分析得到的宏观地形复杂度指数（MTI）以及微观曲率指数（MCI）对岩石类型的分类精度达77.36%。研究表明,地形复杂度等地形因子可用于岩性分类,采用因子分析方法可获取反映地形地貌宏观、微观特征的定量指标,且岩性分类效果良好。     

基于GridMet模型的浙江省温湿指数空间分布及地形影响分析

温湿指数是气候舒适度评价模型之一,通过温度与湿度的组合反映人体与周围环境的热量交换,本文利用2003-2018年浙江省及其周边71个气象站点月平均气温、地面水汽压数据,以及MODIS水汽产品,基于GridMet模型模拟了浙江省各月温湿指数空间分布（100 m×100 m）,分析了浙江省温湿指数随地形因子（海拔、坡度、坡向）变化的特征;讨论了各地形因子对温湿指数空间分布的影响程度。结果表明：① 海拔、坡度、坡向3个地形因子中,1月温湿指数随坡向的变化最大,7月最小;② 同坡向上,坡度变化对1月温湿指数影响较大,而海拔变化则是对7月影响最大;③ 南坡1月温湿指数随海拔和坡度增加均略为增加,南坡其他月份及北坡各月均为随海拔和坡度增加温湿指数减小;④ 北坡相对于南坡而言,海拔和坡度对温湿指数的影响更为明显。浙江大部分山区由于地形影响,夏季较为“舒适”,适宜建立避暑消夏的旅游项目。     

GPS天线相位中心校正对GRACE卫星精密定轨的影响

使用GRACE卫星星载GPS观测数据,研究地面获取的先验PCV模型和利用残差法估计的在轨PCV模型对低轨卫星精密定轨的影响,并采用GFZ精密轨道对比和SLR检核手段对其进行评估。结果表明,使用先验PCV模型会降低GRACE卫星定轨精度,相反利用在轨PCV模型可以提高定轨精度,提升数量级可达mm级。     

DEM地形可视化自增强技术

地形可视化是地形表达、虚拟地理环境与虚拟仿真领域中重要的组成部分.论文首先回顾了DEM地形分析与表达技术,然后重点阐述了如何利用DEM自身解译的地形信息,增强DEM地形等高线图、地形晕渲图等地形可视化效果,突出不同地形特征与细节,实现可量测性和直观性为一体的3维地形表达,提供用户更为直观、准确的地形认知.