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1981—2013华北平原气候时空变化及其对植被覆盖度的影响
引用本文:袁江龙,赵宏慧,刘晓煌,李洪宇,江东,赵传燕,邢莉圆,雒新萍,王然,王超. 2024. 2000—2020年昆仑山植被覆盖度时空变化驱动力分析及生态评价[J]. 中国地质, 51(6): 1822−1838. DOI: 10.12029/gc20240102003
作者姓名:袁江龙  赵宏慧  刘晓煌  李洪宇  江东  赵传燕  邢莉圆  雒新萍  王然  王超
作者单位:1.自然资源部自然资源要素耦合过程与效应重点实验室, 北京 100055;2.新疆大学地理与遥感科学学院, 新疆 乌鲁木齐 830017;3.中国地质调查局自然资源综合调查指挥中心, 北京 100055;4.中国科学院地理科学与资源研究所, 北京 100101;5.兰州大学草地农业科技学院, 甘肃 兰州 730020
基金项目:科技部第三次新疆综合科学考察项目(2022xjkk090405,2021xjkk140104)和中国地质调查局项目(DD20230514)联合资助。
摘    要:
研究目的

植被覆盖度是反映生态环境稳定性的重要指标,昆仑山地区生态脆弱,植被覆盖度变化的驱动因素研究较少。文章旨在分析昆仑山地区植被覆盖度时空变化及驱动因素和区域生态评价。

研究方法

本文基于归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),探究了2000—2020年昆仑山植被覆盖度的时空变化规律。使用地理探测器(GeoDetector, GD)和随机森林 (Random Forest, RF)模型,识别了昆仑山地区NDVI变化的主导因子,使用RF和长短期记忆网络(Long Short−Term Memory Network, LSTM)开展了多因子NDVI的回归拟合。使用遥感生态指数(Remote Sensing Ecological Index, RSEI)评估了昆仑山环境质量变化状况。

研究结果

2000—2020年昆仑山地区NDVI在时间上呈波动增加趋势,空间上呈“西高东低、北高南低”的分布格局。
RF重要性最高的因子为高程(DEM)、降水(Pre)、到城镇距离(Town)和国内生产总值(Gross Domestic Product, GDP),GD解释力最高的因子为蒸散发(ET)、DEM、GDP和温度(Temp)。RF比LSTM更适用于昆仑山地区NDVI的回归拟合。RSEI数值上升的区域面积为80.52%,但整体波动较大,波动较大区域面积为78.86%。

结论

DEM、GDP、Pre和ET是影响该区域植被覆盖度的主要因素,区域生态环境质量有明显改善,生态保护措施成效显著。保护昆仑山生态脆弱区的生态稳定对区域生态政策的实施具有重要意义。




关 键 词:NDVI  随机森林模型  遥感生态指数  驱动力分析  生态评价  生态地质调查工程
收稿时间:2024-01-02
修稿时间:2024-05-07
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