基于多源时空信息的西宁和拉萨近70年来城市扩展过程重现及地表覆盖变化分析

西宁和拉萨城市作为青藏高原人类活动的热点地区,其发展历程对青藏高原社会经济发展具有重要影响。研究基于遥感影像、城市规划图和历史地图等资料重建了西宁和拉萨城市1949基准年、1978基准年、1990年、2000年、2010年和2018年城市扩展及2000年以来城市不透水层和绿地空间组分数据,分析了1949基准年以来西宁和拉萨主城区城市扩展的时空特征,揭示了社会经济因素和政策因素对城市土地利用/覆盖变化的影响。研究结果表明：①新中国成立以来,西宁和拉萨主城区持续扩展,均呈现非线性的增长态势,城市土地面积分别从1949基准年的1.98 km²和1.10 km²增长到2018年的79.26 km²和77.04 km²;西宁主城区城市扩展呈现十字状的扩展态势,拉萨呈现出圈层外延式的扩展模式;②自2000年来,西宁和拉萨城市绿化水平显著提升。2000~2018年,西宁和拉萨城市不透水层面积分别从36.91 km²和21.56 km²增加到55.34 km²和48.21 km²,城市绿地空间面积分别从10.78 km²和8.48 km²增加到19.21 km²和20.35 km²,年均扩展速度分别为0.47 km²/a和0.66 km²/a;主城区城市不透水层比例分别从74.09%和66.21%下降到69.82%和62.58%,城市绿地空间比例从21.64%和26.05%上升到24.24%和26.41%;③西宁和拉萨城市人口增长、经济发展和国家相关政策与主城区城市扩展及其土地利用/覆盖变化密切相关,主城区城市扩展阶段与人口增长、经济发展阶段以及国家相关政策实施时间接近吻合。主城区土地利用/覆盖变化与城市规划相关政策高度相关,尤其是园林绿化建设,显著增加了城市绿地空间面积,城市绿地空间面积比例较2000年显著提升。     

生态系统模型模拟中国叶面积指数变化趋势及驱动因子的不确定性

为了厘清中国近30 a来植被生长趋势及其对不同环境变化的响应,使用了3套长时间序列遥感叶面积指数（Leaf area index, LAI）数据集以及8套生态系统模型,对LAI变化趋势从总量、空间分布以及不同植被类型进行了分析与归因。总量上,1982~2015年遥感观测的LAI趋势（9.8×10^-3m²/m²·a）高于生态系统模型模拟的趋势（4.2×10^-3m²/m²·a）,大气二氧化碳浓度上升是主要驱动因素（（3.5×10^-3m²/m²·a）;遥感观测到全国79.5%的区域LAI都呈现显著增长的趋势,而生态系统模型模拟LAI的增长面积占比为33.1%;除草地外,生态系统模型低估了其他植被类型的LAI变化趋势。模型对降雨变化的响应过于敏感以及对人为活动模拟能力不足是模型模拟中国LAI变化趋势不确定性的重要来源。本研究定量分析了近30 a中国各种植被变化情况及其驱动因子,并对模型低估中国植被生长进行了解释,为后续中国地区植被相关研究提供了参考。     

土地利用/土地覆被对江西陆地碳储量的影响

研究不同类型的土地利用与陆地生态系统的相关性，有助于探究土地利用对区域生态环境的保护与可持续发展的影响。鉴于长时间序列的碳储量监测研究较少，文章借助江西省1985—2020年的土地利用数据，利用InVEST模型对陆地生态系统碳储量变化特征进行量化评估。结果表明，1985—2020年间江西省的碳储量总体呈下降趋势，累计下降3.8×10⁷ t。1990—2000年江西省碳储量变化明显的主要因素是林地的流入流出。南昌市城市建设对耕地的挤占明显，赣州市建设用地面积增量最大，碳储量减少4.29×10⁶ t,鹰潭市碳储量减少，最少碳储量减少0.29×10⁶ t。江西省陆地生态系统的碳储量呈现明显的降低趋势，其中建设用地扩张是造成碳储量减少的主要因素。     

基于MODIS的黄土高原土地荒漠化动态监测

以2001年和2009年8月MODIS卫星影像为数据源,基于归一化植被指数和像元二分原理,通过建立科学的荒漠化土地分类系统,对黄土高原地区近8 a的荒漠化土地进行了动态变化监测,分析了2个时期荒漠化土地的空间分布特征和面积变化情况。结果表明:黄土高原荒漠化土地面积整体呈明显的减少态势,但类型转化结构表明荒漠化土地强度却处于不断发展阶段。8 a间,极重度荒漠化土地面积增加了16.53 km²,增长率为28.36%,重度和中度荒漠化土地面积均有不同程度减少,分别减少了1.2×10⁴ km²和7.0×10⁴ km²,变化率分别为32.97%和29.19%;分别有9.0×10^4 km²和1.2×10⁴ k²的轻度和潜在荒漠化土地转化为其他类型荒漠化土地,并分别增加了9.3×10³ km²和7.3×10⁴ km²,增长率分别为4.2%和57.3%。发展区面积为1.9×10⁵ km²,稳定区面积为4.0×10⁵ km²,逆转区面积为2.8×10⁴ km²,发展区面积比逆转区面积大1.6×10⁵ km²,表明黄土高原环境质量不断下降,荒漠化强度不断扩张的趋势。     

基于遥感的干旱区典型绿洲LUCC研究

以干旱区典型的条带状且末绿洲为例,采用1973年MSS、1991年TM、2001年和2008年ETM+遥感影像为数据源,结合野外考察数据,选择适宜的分类指标体系,对遥感图像进行了监督分类,并获得了研究区土地利用/覆盖转移矩阵。 研究结果表明:近35 a 来耕地面积一直呈现出增加的趋势,增加了105.32 km²,耕地面积的增加量主要是由草地和林地的转化而来,是增加最快的土地利用类型;林地和草地面积一直呈逐渐减少的趋势,其中减少最多的土地类型是林地,减少了69.459 km²,林地面积的减少是由于林地转移草地、水体和耕地的比例超过草地转移林地的比例所致;草地面积减少了63.093 km²,主要是由一部分草地转移耕地、未利用地而引起;水域面积总体上有增加趋势,增加了22.073 km²,主要由草地和未利用地转移水体而引起;未利用地变化幅度不大,有缓慢增加的趋势,增加5.093 km²。     

2000~2015年北京市土地利用强度及其辐射反馈评估

当前很多研究关注城市扩展及其热岛效应,但不同土地利用强度对辐射能量的影响尚有待进一步的分析。以北京市为例,基于2000和2015年的土地利用数据,按照人为活动对土地的利用程度,将北京市的土地利用变化划分为5类：即老城区、城市扩展区、混合变化区、耕地及自然纯像元区。在此基础上,在反照率和太阳辐射遥感反演数据的支持下,分析2000~2015年由地表反照率引起的辐射强迫(RF, Radiative Forcing),并探讨了RF与植被的关系。结果表明：相比自然纯像元区域,老城区、城市扩展区、混合变化区及耕地的RF在研究时段内均明显增加,后三年的RF均值比前三年增加了0.78 W/m²以上,远大于自然纯像元区的RF增量(0.19 W/m²)。本研究同时发现,植被绿度随土地利用强度的增加而逐年下降,但植被生长期长度却有所延长,两者综合作用于地表反照率,促使了RF的增加,说明单纯从辐射平衡来讲,北京市的土地利用变化在一定程度上增强了RF。     

基于OPI方法的模式城市识别偏差对地表辐射收支的影响分析

城市化影响着局地与区域气候变化。区域气候模式是探讨城市与环境问题演变机制与城市化气候效应的重要研究手段,然而模式地表参数化方法处理地表参数时难以全面反映下垫面状况,可能影响模拟结果的合理性。因此以卫星数据源为基础,分析了OPI方法处理下垫面参数导致的偏差,结合其导致的地表辐射收支差异说明不同空间尺度偏差的辐射收支效应,进而通过与CO²排放关联定量分析OPI方法对城市化气候效应的影响。结果发现随着空间尺度的变大,OPI方法导致的城市面积提取误差也在变大,导致城市下垫面转变成了其周边的土地覆盖类型,增强了城市群区域的反照率,降低了城市区域的辐射收支,弱化了城市气候效应。研究发现城市地表单位面积反照率增加0.01相当于减少了2.82 kg的CO²排放,京津冀城市群2009年案例分析表明其弱化程度相当于减少了CO²排放2.28×10⁵ t,扩展到中国区域尺度上则相当于减少了1.81×10⁶ t CO²排放。     

基于高分遥感影像的露天矿区土地利用动态监测——以平朔矿区为例

煤炭能源是我国能源体系的重要组成部分,煤炭的露天开采相较于井工开采对周边环境影响更加深远。平朔矿区是我国早期开发的露天矿区,主要采用边修复边开采的露天开采模式,导致矿区内部土地利用变化较快,亟需高效、准确提取各类地物类型及监测其生态恢复情况。以多期高分辨率影像为数据基础,通过多尺度分割和机器学习的面向对象分类方法,提取了研究区2013～2020年的土地利用信息,并进一步分析了平朔露天矿区的土地利用动态变化情况。结果表明：2013～2020年,矿区逐年向东迁移,矿区面积减少7.84 km²,农田面积减少36.08 km²,林地和草地面积增加64.77 km²,水体、排土场、矿区面积减少低于10 km²。研究区内土地利用面积变化分析结果表明,绿色矿山建设效果显著。结合平朔煤矿绿色发展政策,本研究将为绿色矿山建设评价提供方法和数据支撑。     

基于遥感的祖厉河流域土地分类及其分布空间分析

以陇西黄土高原的祖厉河流域为研究区,利用1993和2007年两期TM影像数据对研究区土地利用类型进行分类,在此基础上结合数字高程模型(Digital Elevation Model,DEM)、多年平均降水量的空间分布数据,利用地理信息系统(GIS)空间分析方法,重点分析坡耕地、林地和草地的气候特征空间与地形特征空间,研究得出：①14 a内研究区大约有 214.82 km²坡耕地被治理,但2007年仍有145.08 km²处于临界坡度以上。②林地大致分布在降水量386~517 mm之间,14 a内人工林地有所增多。③在人为活动的干扰下,草地的覆盖度普遍降低。植被的恢复和重建是流域治理的切入点,该项研究目的为退耕还林还草提供科学支撑,服务于建立祖厉河流域生态系统的良性循环。     

1979~2010年乌海市煤矿开采对生态环境影响的遥感监测

以1979年以来多期陆地卫星Landsat MSS/TM遥感数据为基础,利用煤矿遥感影像各波段反射率远低于其他地物的典型光谱特征,提取了乌海市煤矿开采区时空分布数据集,并结合SPOT-VEGETATION NDVI数据,对乌海市煤矿开采区的变化过程以及生态环境影响进行了动态监测。结果表明:30 a来乌海市煤矿开采区扩张明显,煤矿开采区面积由1979年的2.69 km²增加到2010年的109.34 km²,净增加106.65 km²。煤矿开采过程中侵占了大量耕地、林地和草地,导致1998~2001年乌海市整体生态环境急剧恶化,全市年最大NDVI由1998年的0.2043下降到2001年的0.1231,2000年以后,乌海市煤矿开采区面积虽然仍呈增长趋势,但全市植被覆盖状况有所好转,尤其是2005~2010年植被覆盖状况明显好转,全市年最大NDVI由2005年的0.1417上升到2010年的0.2028。     

Study on Dynamic Remote Sensing Monitoring of LUCC and Soilwind Erosion Intensity in the Beijing-Tianjin Sandstorm Source Control Project Region

The Land Use/Cover Change(LUCC) and soil wind erosion intensity of the Beijing\|Tianjin sandstorm source control project region were monitored by remote sensing.The spatial and temporal patterns of LUCC and soil wind erosion in the project region were analyzed.The results showed that there was significant difference in LUCC and soil erosion intensity before and after the project was implemented.In the recent 30 years,the LUCC process mainly manifested the change from cultivated land reclamation to ecological conversion of farmland to forest and grass,with the ecological restoration and desertification effectively inhibited.The overall arable land showed an increase and then decreased.The area of arable land increased from 2000 to 2015,the area of cultivated land converted to forest and grassland was 446.10 km² and 1 129.32 km²,with the most obvious in the west;the area of land for construction expanded obviously;the trend of unutilized land decreased significantly The type of conversion is dominated by grassland conversion to grassland with an area of 493.12 km².The erosion-mitigating modulus of soil erosion in the project region with wind-blown sand control decreased overall,especially after the implementation of ecological engineering (p<0.001).The eastern and southern areas are covered with high-coverage grassland and soil wind erosion in the area with the main type is small;Soil wind erosion in the Hunshandake sandy land is larger,but the overall trend is decreasing.Different land use/cover types have a greater impact on soil wind erosion intensity.The order of soil wind erosion modulus is Sandy land> Sparse grass> Moderate grass>dryland> Shrub>Paddy>Dense grass> Other woods> Sparse woods> Forest;The conversion of low coverage to high coverage grassland types effectively inhibited soil erosion (-66.12%),and the increase of vegetation coverage effectively reduced soil erosion.The soil wind erosion increased (58.26%) in the surrounding area of sandy area,the soil wind erosion increasedduring the conversion process of low coverage grassland type,and the grassland was converted into sand,and the wind erosion in the dry land increased.     

北半球及典型区雪深时空分布与变化特征

基于欧空局的GlobSnow雪水当量数据集和国家青藏高原科学数据中心的北半球长时间序列雪深数据集NHSD研究了北半球及9个典型区的雪深时空分布与变化特征。结果表明：北半球1988~2018年平均雪深总体呈显著下降趋势（p<0.01）,年际变化幅度为-0.55 cm·（10 a）^-1。在高纬度地区,加拿大北部和阿拉斯加年平均雪深下降明显（p<0.01）,下降速率分别为3.48 cm·（10 a）^-1和3 cm·（10 a）^-1,两地区月平均雪深在冬季显著下降。西西伯利亚平原和东欧平原年平均雪深呈下降趋势,其中东欧平原雪深下降较为明显（p<0.01）,变化速率为-2.3 cm·（10 a）^-1,两地区的月平均雪深在春季显著下降,其中5月份最为明显。东西伯利亚山地的雪深年际变化呈增加趋势,除堪察加半岛外,其月平均雪深在冬季呈显著增加趋势。对于高山区,阿尔卑斯山脉和落基山脉的年平均雪深呈缓慢增长趋势,而青藏高原地区雪深呈缓慢下降趋势。阿尔卑斯山脉的月平均雪深在冬季呈显著增加趋势,5月份显著减小。落基山脉和青藏高原雪深变化呈现出空间异质性：在整个研究时段,落基山脉北部月平均雪深呈下降趋势,中部和南部呈上升趋势;青藏高原的北部边缘山脉雪深呈显著上升趋势,中部大多数地区呈下降趋势。喜马拉雅山脉的北坡雪深增加,南坡雪深减小,但其变化率绝对值小于0.5 cm·a^-1。东南部雪深较大的念青唐古拉山脉冬季雪深呈显著下降趋势。对9个典型区雪深的年内分析（2001~2010年平均值）结果显示：高山区雪深峰值远低于高纬度地区雪深峰值。除青藏高原外,高山区的积雪融化起始日期明显早于高纬度地区。     

A spatial–temporal analysis of impacts from human development on the Shih-men Reservoir watershed,Taiwan

Human activity such as the development of slope land around watersheds has dramatically affected the ecological environment in Taiwan. This situation has been aggravated by heavy precipitation from typhoons in the summertime. The results include serious soil erosion and mass movement in the Shih-men Reservoir watershed. In order to identify the most fragile areas and seek the triggering factors of landslide changes that can cause turbid currents in the Shih-men Reservoir watershed, this study integrates different types of satellite imagery and geographic information system data to determine changes in land cover and vegetation cover since the early 1970s. Results from spatial regression models indicate road and land uses are the main factors that lead to slope failure along roads and contribute to a large number of landslides in environmental hotspots like the Baishih River sub-watershed. Soil erosion estimates indicate a positive relationship between the increases in landslide and soil loss areas and the road system development. Therefore, human development has a significant negative influence both on sensitive mountainous watersheds and on critical environmental hotspots.     

Monitoring Variation of Glaciers based on Remote Sensing Images in the Chenab Basin，Western-Himalaya，1993~2016

Based on Landsat TM/ETM+/OLI remote sensing images，the glacier boundaries in the Chenab basin of western Himalayas in three periods were manually delineated with visual interpretation method, and the characteristics of glacier variation were also analyzed with the temperature and precipitation of the surrounding meteorological stations and CRU reanalysis data．The results show that: ①From 1993 to 2016,the glaciers area in Chenab basin decreased 164.56±161.72 km²，accounting for 5.78% of the total area. The annul average shrinkage rate is 0.25±0.25 %·a^-1 and it accelerated shrinking after 2000. ②The glaciers in the Chenab basin have shrinked in all orientations and altitudes. Among them, S orientation glaciers has the maximum shrinkage rate, accounting for 24.35% of the total area of glacial shrinkage. The glaciers areas between 4 600~4 800 m and 4 800~5 000 m is reduced 29.93 km² and 30.91 km² near 23 a,accounting for 17.72% and 18.30% of the total shrinkage of the glacier area in the basin respectively. ③From 1993 to 2016, there were 28 different glaciers had advanced in the Chenab basin. ④Analysis of temperature and precipitation changes in the two meteorological stations of Shiquan river and Srinagar and CRU reanalysis data shows that the average annual temperature in the region increased significantly from 1993 to 2016 caused glacier retreat.     

基于云平台的中哈干旱区典型城市地表覆盖变化遥感监测与比较

城市地表覆盖组分是影响人居生存环境和城市生态系统服务的关键因素。基于Google Earth Engine平台,利用Landsat 5/8遥感影像数据,采用改进的“植被—不透水面—土壤”模型及线性光谱混合分解方法,提取地处干旱区的中国西部大城市乌鲁木齐市与邻国哈萨克斯坦首都城市努尔–苏丹市、大城市阿拉木图市的地表覆盖信息,对比分析1990~2015年3个城市地表覆盖的变化特征。结果表明：1990~2015年间乌鲁木齐市城市建成区扩张面积最大,扩张了349.81 km²;其次为努尔-苏丹市,城市扩张面积为158.16 km²;由于哈萨克斯坦首都由阿拉木图市迁往努尔-苏丹市,整个时段阿拉木图市城市扩张最慢,总计扩张了126.23 km²。在城市建成区内,1990年到2015年间乌鲁木齐市城市地表不透水组分增加了7.10%,努尔—苏丹市和阿拉木图市分别减少了14.9%、4.49%。建成区内绿地组分努尔—苏丹市从1990年到2015年增加了6.68%;乌鲁木齐市和阿拉木图市分别减少了6.65%和2.75%。城市所表现出来的不同地表覆盖特征乌鲁木齐市主要受国家政策支持,阿拉木图市由于其历史背景和城市规划,努尔—苏丹市城市的快速发展则受哈萨克斯坦迁都的影响。     

Remote Sensing Monitoring and Comparison of Urban Land Cover Changes in Typical Cities in China-Kazakhstan Arid Region based on Cloud Platform

Urban land cover composition is the key factor affecting the living environment and urban ecosystem service. Based on the Google Earth Engine platform, Landsat 5/8 remote sensing image data were used to adopt the improved "Vegetation-Impervious Surface-Soil" model and linear spectral mixed decomposition method. The variation characteristics of land cover in Nur-Sudan, Almaty, Urumqi cities from 1990 to 2015 were compared and analyzed. The results show that the urban built-up area of Urumqi city expanded the largest area of the three cities from1990 to 2015, with an expansion of 349.81 km², followed by Nur-Sultan, with a city expansion area of 158.16 km². As the capital of Kazakhstan was relocated from Almaty to Nur-Sultan, the city of Almaty expanded the slowest during the entire period, with a total expansion of 126.23 km². In the urban built-up area, the urban surface in Urumqi increased by 7.10% from 1990 to 2015, and the Nur-Sultan and Almaty decreased by 14.9% and 4.49%，respectively. The green space component of the built-up area, Nur-Sultan increased by 6.68% from 1990 to 2015, while Urumqi and Almaty decreased by 6.65% and 2.75%，respectively. The different surface cover patterns of cities are different for different reasons. Urumqi is mainly supported by national policies, and Almaty is known for its historical background and urban planning, while the rapid development of Nur-Sudan was affected by the relocation of Kazakhstan.