长江口南汇湿地植被的光谱吸收特征研究

植被的光谱吸收特征与植被生长状况密切相关,同时也受土壤湿度等外界因素影响。本文以长江口南汇湿地典型植被芦苇、互花米草和海三棱藨草为研究对象,在计算其光谱特征参数的基础上,分析了这3种植被的光谱吸收特征形变PSDI值。最后结合实测的土壤湿度,分析了3种植被的PSDI值和土壤湿度的相关性。研究结果发现:互花米草的PSDI值最大,海三棱藨草的PSDI值最小,芦苇介于两者之间,表明互花米草受外界的环境影响较大;互花米草的PSDI值与土壤湿度的相关性最大,芦苇的PSDI值与土壤湿度的相关性最小,海三棱藨草介于两者之间,表明互花米草适应湿地环境能力较强。     

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。     

金沙江干热河谷不同植被坡面土壤水分时空分布特征

于2016年7~12月和2017年4月的旱、雨季期间,以金沙江干热河谷苴那小流域内的银合欢（Leucaena Benth）林地、车桑子（Dodonaea angustifolia）灌丛地和扭黄茅（Heteropogon cantortus）草地为研究对象,通过网格法和土钻法采集并测定了（0~100 cm）土层的土壤含水量,应用经典统计法和地统计学方法分析该区域不同林草植被下坡面土壤水分的动态变化特征。结果表明：（1）研究区土壤含水量总体较低,雨季显著大于旱季,旱、雨季均表现为灌丛地>草地>林地,呈中度至强度变异（0.07~0.28之间）。（2）不同林草植被下旱、雨季土壤水分具有相似的空间自相关性,自相关系数均由正向负转变,但由正向负转变的滞后距离有所不同,且雨季大于旱季,呈中等或强等空间自相关性。（3）不同林草植被下的土壤水分空间结构不同,林地、灌丛地和草地旱雨季最佳拟合模型均为球状模型;相同林草植被下各土层旱、雨季土壤水分的空间分布特征相似,但旱季的分布格局差异更显著,不同林草植被下深层土壤水分分布比表层土壤水分的分布更为复杂,土壤水分呈明显的斑块或条带状分布,含水量高值区和低值区位置不固定。总之不同林草植被类型会改变局部地段土壤水分空间分布,降雨会加强这种差异的趋势,但土壤水分仍具一定空间连续性。     

2000—2015年柴达木盆地植被覆盖度时空变化及其与环境因子的关系

基于MODIS-NDVI、DEM和气象数据,分析柴达木盆地2000—2015年植被覆盖度(FVC)时空变化特征,并与降水、温度、日照时数、相对湿度、蒸散量和海拔进行相关、偏相关或叠加分析,探讨FVC与各环境因子的关系。结果表明:FVC整体自东南向西北内陆呈半环状递减,FVC集中在20%以下,人类活动及径流等打破植被地带性规律;2000—2015年FVC明显改善,广泛分布于盆地中西部地区,2001—2002年年际变化最显著;FVC与降水、相对湿度以正相关为主,与温度关系不显著,与日照时数和蒸散量主要为负相关,降水对FVC贡献最大,温度通过影响蒸散量等间接影响FVC,而土壤蒸发对蒸散量的影响大于植物蒸腾;FVC与等高线空间分布较吻合,FVC在2 800~2 900 m和4 600~4 700 m出现两个峰值,4 700 m以上FVC迅速降低。     

基于无人机和MODIS数据的巴丹吉林沙漠植被分布特征与动态变化研究

荒漠植被在减缓沙漠扩张、阻挡风沙入侵绿洲、维护绿洲稳定性方面具有重要意义。通过无人机搭载多光谱相机获取地面样地高分辨率NDVI数据以计算植被覆盖度,结合MODIS-NDVI数据,分析了MODIS-NDVI与无人机获取NDVI数据之间的一致性,进而建立MODIS-NDVI数据与样方植被覆盖度的空间反演模型,以研究巴丹吉林沙漠植被分布特征、动态变化及其对气温、降水的响应规律。结果表明:(1)基于无人机多光谱数据大样方植被覆盖度和MODIS-NDVI数据构建的植被覆盖度反演模型具有较高的模拟精度。(2)研究区总体植被覆盖度较低,空间上呈由东南向西北递减的趋势。(3)植被覆盖度总体呈现上升趋势,沙漠边缘的增速较沙漠内部更为明显,其中沙漠边缘增长率达1.53%/10a,而沙漠内部为0.84%/10a。沙漠边缘57.12%植被出现改善,而沙漠内部植被改善的面积约为21.26%。(4)植被生长主要受制于生长季降水量并呈现出明显的季节变化,此外植被对降水和气温的响应存在一定的滞后效应。     

放牧对浑善达克沙地丘间低地植被群落及土壤的影响

为探究放牧对丘间低地植被群落及土壤的影响,分析了浑善达克沙地丘间低地在重度和轻度放牧下植被的地上生物量、物种重要值、物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数、Pielou均匀度指数、Simpson生态优势度指数及0~10 cm土壤中黏粒、粉粒、砂粒、有机碳和全氮含量。结果表明：（1）植被地上生物量、土壤黏粒、粉粒、砂粒、土壤有机碳和全氮含量在不同放牧程度下存在极显著差异（P<0.01）,物种丰富度、Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数在不同放牧程度下差异不显著（P>0.05）,Simpson生态优势度指数在不同放牧程度下差异显著（P<0.05）。（2）放牧区植被以禾本科为主,禾本科植被地上生物量占整个植被群落的54.88%~57.76%;重度放牧区植被地上生物量为63.59 g·m^-2,比轻度放牧区低26.61%。（3）羊草（Leymus chinensis）和狗尾草（Setaria viridis）是放牧区的优势种,其重要值依次为14.16%（重度放牧区）和19.10%（轻度放牧区）、13.40%（重度放牧区）和15.42%（轻度放牧区）,重度放牧下雾滨藜（Bassia dasyphylla）、克氏针茅（Stipa krylovii）和猪毛蒿（Artemisia scoparia）的重要值较显著高于轻度放牧区,而羊草则低于轻度放牧区。（4）重度放牧加剧了土壤沙漠化,使砂粒含量增加,草地生产力下降,土壤有机碳和全氮含量降低。     

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。     

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。     

南方亚热带季风区将乐县森林植被动态变化及其对气候变化的响应

在全球气候变化背景下,植被动态变化以及植被对气候变化的响应方式已经成为生态学和地理学领域的热点。本文对比分析了南方亚热带季风区将乐县不同类型森林植被对不同时间尺度的干旱响应的差别。基于2000-2017年MODIS-EVI数据及气象站点数据,用最大值合成法、趋势分析法以及相关分析法,分析了森林植被及气象因子的动态变化特征,并对比不同森林植被对气候变化响应的差别。研究表明：① 2000-2017年,研究区植被覆盖度、EVI和降水均显著增加,区域内湿度增加,森林长势渐趋良好;② EVI在生长季初期和末期与同期的降水、温度均显著正相关（P<0.1）,初期森林受降水因子的影响更大,末期受温度因子的影响大;③ 1-3月和周年的气候变化对森林的生长至关重要,长时间尺度的湿度增加对森林生长具有显著的促进作用,SPEI的时间尺度越长与EVI的相关性也越大;④ 针阔混交林与同期温度、降水的相关系数最高,并且与不同时间尺度的SPEI相关性均比较高,属于气候敏感型林型,在生产经营中要谨慎预防气候变化对该林型带来的伤害;⑤ 森林覆盖度变化与降水和SPEI_24的相关性极显著,长时间尺度的降水变化是影响森林植被覆盖率变化的重要因素之一。     

基于“DEM-NDVI-土地覆盖分类”的天山博格达自然遗产地山地垂直带提取与变化分析

本文基于Landsat影像数据获取天山博格达自然遗产地土地覆盖分类,结合归一化植被指数（NDVI）和数字高程模型（DEM）构建“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图分析研究区植被受海拔和坡向的水热空间变化影响的分布特征,通过概率统计分析提取博格达遗产地山地垂直带,并结合研究区的气温、降水数据和NDVI变化特征分析垂直带变化的原因。研究结果表明：① 本文利用“DEM-NDVI-土地覆盖分类”散点图,揭示了研究区1989年和2016年的NDVI值和分类类别随着海拔上升的变化特征,其中NDVI值随着海拔上升呈现“倒U形”变化,而不同分类类别在一定的海拔区间内呈现出聚集效应,且不同分类类别有明显的高程界限。② 1989年和2016年博格达遗产地山地垂直带分带上限分别为：1278 m和1185 m（温带荒漠草原带）、1784 m和1759 m（山地草原带）、2706 m和2730 m（山地针叶林带）、3272 m和3293 m（高山草甸带）、3636 m和3690 m（高山垫状植被带）。③ 博格达遗产地1989年和2016年山地垂直带受区域气温升高和降雨增加的影响有较为明显的改变,其中温带荒漠草原带最为敏感,其上限变化最大,向下收缩93 m;山地针叶林带的分布范围则向两侧扩张49 m;山地草甸带带宽基本保持不变,但整体上移了约20 m;冰雪带则受到全球气候变暖的影响向上退缩54 m。