黑河流域2001~2017年植被变化特征及其可延续性评价

植被的变化特征是流域生态监测的重要内容和流域综合管理决策的基础信息。基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE),利用空间分辨率为250 m的MODIS-EVI(Enhanced Vegetation Index)产品,研究2001~2017年黑河流域植被的时空变化趋势及延续性特征。结合气温、降水与河流径流量观测数据,分析黑河流域上游、中下游绿洲与非绿洲区植被变化的影响因素。结果表明:近17年来黑河流域植被年最大EVI值年均增幅为0.0039,年均新增植被面积为480.3 km^2。受气温、降水、耕地开垦、水资源管理措施及与其密切相关的地下水等因素的不同影响,上中下游表现出不同的变化特征。无论是年最大EVI值还是植被面积,中游的增加趋势最为显著,绿洲区较非绿洲区增加趋势更为明显。这种变化趋势短期内可能延续,但长时间内存在较大风险。研究为快速监测植被变化提供了示范,揭示了干旱区植被监测中长势变化与类型变化的同等重要性,流域植被变化的区域协同性对合理分水、加强地表-地下水协同管理等流域综合管理提出了更高要求。     

基于Google Earth Engine的中国植被覆盖度时空变化特征分析

植被覆盖时空变化是全球及区域生态环境重要研究内容之一。基于Google Earth Engine云平台,利用2000~2017年250 m分辨率的MODIS-EVI长时间序列数据,采用像元二分模型并辅以趋势分析、去趋势标准差、Hurst指数方法定量估算中国自2000年来植被覆盖度时空变化,并从省域尺度分析中国植被覆盖度近18 a以及未来趋势变化的时空分异特征。研究结果表明:①2000年以来中国植被覆盖度的变化速率为0.09%/a(P<0.01),平均植被覆盖度为44.63%,空间分布格局上整体呈现“东南高、西北低”的特点,但存在空间异质性;②从省级尺度来看,海南省平均植被覆盖度最高(79%),新疆维吾尔自治区最低(13%),山西省改善趋势最显著(0.4%/a),天津市年际波动最大(DSD=0.039),位于中国最西部的3省:新疆、西藏、青海植被覆盖度年际波动最小;③全国尺度植被覆盖度Hurst指数为0.72,未来将继续保持改善的趋势。具有改善持续性的省份基本呈“T”型分布,位于东西两侧的省份应注重加强植被生态修复与防护工作,保障区域生态文明建设的持续性。     

基于GEE的石羊河流域植被覆盖变化特征及其影响因素分析

植被作为陆地生态系统的重要组成部分，常被用作评估气候变化和生态恢复成效的指标。以石羊河流域为研究对象，基于Google Earth Engine (GEE)平台采用Theil-Sen趋势分析和MannKendall检验（TS-MK）、Hurst指数揭示植被覆盖变化特征；采用偏相关分析、残差分析和地理探测器探究植被覆盖变化的影响因素。结果表明：2001～2020年间石羊河流域植被NDVI呈现波动增长趋势，增长率为0.023/10 a；呈显著增加趋势和显著减少趋势的面积占比分别为72.32%和2.40%。未来植被NDVI变化趋势保持一致（Hurst>0.5）的面积占比为63.84%，其中持续性显著增加的面积占比最大，为47.37%。偏相关分析结果表明降水对植被生长的影响较强，而温度、太阳辐射和饱和水汽压差的影响相对较弱。残差分析结果表明气候要素和人类活动影响下植被NDVI呈显著增加趋势的面积占比分别为21.59%和60.07%，石羊河流域的植被变化主要受人类活动的积极影响。此外，地理探测器的结果表明植被NDVI的空间分布主要受水热条件分布特征的影响。该研究结果有助于深化对植被覆盖变化...     

西南地区2001~2019年森林损失特征遥感监测与时空分析

森林在生态系统服务中起着重要作用,例如提供清洁空气、保护生物栖息地以及减少全球温室气体的排放等。全球森林变化数据集（Global Forest Change,GFC）每年以30 m的高空间分辨率绘制森林覆盖变化图,成为监测森林覆盖时空变化特征的有效工具。利用谷歌地球引擎（Google Earth Engine,GEE）,基于GFC产品,结合线性回归方法和空间自相关理论对西南地区2001~2019年森林变化情况进行研究,结果表明：近19 a来,西南地区森林损失面积为375.27万hm²,以2008年为拐点,2008年之前呈显著增加趋势（p<0.05）,在此之后波动下降,损失主要集中分布在广西、贵州东南和云南南部地区;森林损失与地形分析的关系表明损失主要分布在海拔2 000 m以下、坡度小于40°的区域,并逐渐向海拔更低坡度更缓的地方转移;森林损失面积具有一定的空间关联性,2001~2019年来Moran’s I 指数均为正,平均值为0.406,空间高值聚集在广西和贵州南部,低值聚集在重庆、四川和云南北部;政策因素在土地利用方式转变过程中发挥着重要作用,林业活动和农业扩张是影响损失现象发生的主要驱动因素,今后制定森林保护和管理战略时应充分考虑多方面因素造成的森林损失现象,研究结果可以为森林监测和保护提供更科学的指导。     

基于Landsat影像的北京植被覆盖度变化趋势分析

植被覆盖状况是决定大城市地区生态环境质量的重要因素之一,但在快速城市化进程下城市内部及周边地区植被覆盖的动态变化状况尚不清晰,需结合遥感数据进行分析.以北京市为研究区,基于Landsat影像获取植被覆盖度的空间分布,计算移动窗口内植被覆盖度的均值和标准差,将其分别作为表征局部植被覆盖水平和植被覆盖度异质性的指标,采用M...     

利用MODIS EVI时间序列数据分析福建省植被变化(2000~2017年)

以全国森林覆盖率最高的福建省为研究对象,利用2000~2017年夏季的MODIS EVI植被指数数据和气象与非气象因子进行协同分析,以揭示近17年福建植被的时空变化及其影响因子。结果表明:研究期内福建的EVI均值整体上升,从2000年的0.454上升至2017年的0.505,17 a间上升了11.2%,表明福建省的植被整体处于变好的状态,且在中部和西南部的变化最明显。相关分析表明,在研究期内,气象因子(气温和降水)对EVI变化的影响不显著,植被的变好主要为非气象因子的作用。EVI的提高主要得益于2003年福建省建设生态省后森林覆盖率的提高,并和2012年开始的水土流失治理有明显关系,这说明人类活动的积极作用对福建植被的变好起到了关键的作用。     

1980~2019年北疆积雪时空变化与气候和植被的关系

利用1980~2019年中国长时间序列的AVHRR逐日无云积雪面积产品和气象站实测雪深资料计算积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪期、雪深等积雪物候参数,研究积雪物候的时空分布变化,同时结合ECMWF-ERA5再分析资料和GIMMS NDVI3g数据集分别提取气象因子（气温、降水）和植被因子（返青期、枯黄期、生长期）,探究北疆积雪物候变化对气象因子和植被因子的响应。结果表明：北疆近40 a间的平均积雪日数为81.62 d/a,73%的区域为稳定积雪区,积雪初日在11月、终日在3月,积雪期为每年11月初至次年3月底4月初;空间上呈现不均匀分布,其中阿勒泰山地区、天山地区、大部分塔城盆地和额尔齐斯谷地区为主要积雪区,1980~2019年间北疆积雪覆盖面积比例、积雪日数和积雪期逐年降低,积雪初日基本没变,但积雪终日显著提前;ECMWF-ERA5再分析资料表明1980~2019年北疆积雪期降水量无明显变化,但积雪覆盖面积比例显著降低,说明降雪区雪深可能增加,这与北疆气象站实测雪深逐渐增加结果相吻合;平均气温与积雪期积雪覆盖面积比例、积雪日数、积雪期长度相关性较大,呈现显著负相关,积雪期降水量与积雪物候参数呈现正相关;积雪物候及其气候效应引起北疆自然植被返青期显著提前,植被生长期延长的特征。     

基于遥感和气象数据的蒙古高原1982~2013年植被动态变化分析

蒙古高原生态系统及其变化对中国北方乃至整个东北亚的生态安全有着重要影响,了解蒙古高原干旱半干旱区植被生长的动态如何在不同时间和空间尺度上响应气候变化十分必要。利用NDVI数据构建长时间序列,分析植被生长动态变化的过程和时空特征,并与气象数据进行相关性分析。主要结论如下:①NDVI的分布具有地带性;②大约39.5%的区域NDVI呈显著的增加(P=0.1),7.3%的区域NDVI显著减少(P=0.1),说明植被条件在蒙古高原有所好转;③蒙古高原NDVI的变异系数均值16.99%,这表明过去32年里植被覆盖变化情况有较强的波动性;④蒙古高原植被的生长状况与降水量有极显著的正相关关系,与气温有极显著的负相关关系。