近20年宝鸡市植被覆盖度动态变化及驱动力分析_秦超
关中平原城市群气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响
关中平原城市群气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影
响
田晓凤;张翀;李俞
【期刊名称】《安徽农业科学》
【年(卷),期】2024(52)5
【摘要】[目的]研究关中平原城市群气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响。
[方法]基于2001—2020年的植被NDVI和地表温度数据,运用趋势分析和残
差分析等方法分析近20年关中平原城市群植被生长季植被NDVI变化趋势,以及气候变化和人类活动对生长季植被NDVI的驱动力分析及其贡献率。
[结果]近20年
来研究区生长季植被NDVI呈波动性增加趋势,其变化受气候变化和人类活动共同
影响,且存在较大空间异质性,研究区中部生长季植被NDVI降低主要归因于人类活动的影响。
气候变化和人类活动对生长季植被NDVI贡献率主要为正值,人类活动
因素的贡献率更高,且研究区水系两侧多呈现气候变化抑制、人类活动促进的情况。
[结论]关中平原城市群中人类活动对生长季植被NDVI的影响较大,建议在综合因素分析中多重视人类活动影响。
【总页数】7页(P68-73)
【作者】田晓凤;张翀;李俞
【作者单位】宝鸡文理学院陕西省灾害监测与机理模拟重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】X173
【相关文献】
1.气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化相对作用
2.2000—2018年贵州植被NDVI对气候变化和人类活动的响应
3.1982—2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响
4.气候变化和人类活动对内蒙古高原不同植被类型NDVI的影响
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海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析
第30卷第4期2023年8月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .30,N o .4A u g.,2023收稿日期:2022-06-07 修回日期:2022-07-06资助项目:流域水循环模拟与调控国家重点实验室自由探索课题(S K L 2022T S 01);国家重点研发计划(2021Y F C 3200200);国家自然科学基金(52025093,51979284) 第一作者:钤会冉(1997 ),女,河南清丰县人,硕士,研究方向为水文水资源研究㊂E -m a i l :qi a n h u i r a n 123@163.c o m 通信作者:翟家齐(1984 ),男,河南信阳人,博士,正高级工程师,主要从事平原区水循环模拟㊁农业节水潜力评估㊁区域干旱评估研究㊂E -m a i l :j i a qi z h a i @163.c o m h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2023.04.037.钤会冉,翟家齐,马梦阳,等.海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析[J ].水土保持研究,2023,30(4):309-317.Q I A N H u i r a n ,Z H A I J i a q i ,MA M e n g y a n g ,e t a l .T e m p o r a l a n d S p a t i a l V a r i a t i o n o fV e g e t a t i o nC o v e r a g e a n d I t sD r i v i n g F o r c e sD u r i n gt h eG r o w -i n g Se a s o n i nH a i h eR i v e rB a s i n [J ].R e s e a r c hof S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,30(4):309-317.海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析钤会冉1,2,翟家齐2,马梦阳2,赵勇2,凌敏华1,王庆明2(1.郑州大学水利科学与工程学院,郑州450001;2.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京100038)摘 要:[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(F V C )的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护㊁建设与可持续发展提供参考㊂[方法]基于MO D I SN D V I 遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M -K 显著性检验分析了2001 2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力㊂[结果]2001 2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a ,2011年之后增速减缓㊂空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低㊂改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%㊂海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上㊂对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例㊂[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例㊂关键词:植被覆盖度(F V C );生长季;地理探测器;海河流域中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2023)04-0309-09T e m p o r a l a n dS p a t i a lV a r i a t i o no fV e g e t a t i o nC o v e r a g e a n d I t sD r i v i n gF o r c e sD u r i n g t h eG r o w i n g Se a s o n i nH a i h eR i v e rB a s i n Q I A N H u i r a n 1,2,Z H A I J i a q i 2,MA M e n g y a n g 2,Z H A O Y o n g 2,L I N G M i n h u a 1,WA N G Q i n g m i n g2(1.S c h o o l o f W a t e rC o n s e r v a n c y E n g i n e e r i n g ,Z h e n g z h o uU n i v e r s i t y ,Z h e n g z h o u 450001,C h i n a ;2.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f S i m u l a t i o na n dR e g u l a t i o no f Wa t e r C y c l e i nR i v e rB a s i n ,C h i n aI n s t i t u t e o f W a t e rR e s o u r c e s a n d H y d r o p o w e rR e s e a r c h ,B e i j i n g 100038,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]I no r d e rt o p r o v i d er e f e r e n c ef o re c o l o gi c a l p r o t e c t i o n ,c o n s t r u c t i o na n ds u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t o fH a i h eR i v e rB a s i n ,t h e t e m p o r a l a n d s p a t i a l c h a n g e s o f v e g e t a t i o n c o v e r a ge (F V C )i n g r o w -i n g s e a s o na n d i t s d r i v i n gf o r c e sw e r e i n v e s t ig a t e d .[M e th o d s ]B a s e do n MO D I SN D V I r e m o t e s e n si n g da t a a n d 18i n f l u e n c i n g f a c t o r s o f t h e s a m e p e r i o d ,t r e n d a n a l y s i s a n d M -Ks i g n i f i c a n c e t e s tw e r eu s e d t oa n a l yz e t h e s p a t i o t e m p o r a l v a r i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f v e g e t a t i o n c o v e r a g e d u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o no fH a i h eR i v e r B a s i n f r o m2001t o 2019.T h e s p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s a n dd r i v i n g f o r c e s a r e d i s c u s s e db y me a n s ofg e o g r a phi c d e t e c t o r .[R e s u l t s ]D u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o no fH a i h eR i v e rB a s i nf r o m2001t o2019,t h e v e g e t a t i o n c o v e r a g e s h o w e d a s i g n i f i c a n t u p w a r d t r e n d ,w i t ha l i n e a r t e n d e n c y ra t e o f 0.063/d e c a d e ,a n d t h e g r o w t h r a t e s l o w e dd o w na f t e r 2011.T h ev e g e t a t i o nc o v e r a g ew a s r e l a t i v e l y h i g h i n t h eB o h a i B a y ar e aa n d s o m eu r b a na r e a s .T h ea r e ao f i m p r o v e m e n ta r e aw a s m u c hl a r g e r t h a nt h a to fd e gr a d a t i o na r e a ,a n dt h e Copyright ©博看网. All Rights Reserved.i m p r o v e m e n t p a r tw a s d o m i n a t e db y e x t r e m e l y s i g n i f i c a n t i m p r o v e m e n t,a c c o u n t i n g f o r60.42%o f t h e t o t a l b a s i na r e a.T h e s p a t i a l v a r i a t i o no f v e g e t a t i o n c o v e r a g e i n H a i h eR i v e rB a s i nd u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o nw a s m a i n l y d e t e r m i n e db y t h e p r o p o r t i o no f f o r e s t l a n da n dt h e p r o p o r t i o no fm i x e df o r e s t-g r a s s l a n d,a n dt h e e x p l a n a t o r yp o w e rw a sm o r e t h a n30%.T h e s t r o n g e s t e x p l a n a t i o n f o r t h e i n t e r a c t i o no f v e g e t a t i o nc o v e r a g e i nH a i h eR i v e rB a s i nd u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o nw a s t h e r a t i oo fm i x e d f o r e s t a n d g r a s s l a n d a n d t h e r a t i oo f f a r m l a n d.[C o n c l u s i o n]O v e r a l lv e g e t a t i o nc o v e r a g e i n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y i n H a i h eR i v e rB a s i n,a n dt h e m a i nd r i v i n g f o r c ew a s t h e p r o p o r t i o no f f o r e s t l a n d a n d t h e p r o p o r t i o no fm i x e d f o r e s t a n d g r a s s l a n d. K e y w o r d s:f r a c t i o n a l v e g e t a t i o n c o v e r a g e(F V C);g r o w i n g s e a s o n;g e o g r a p h i c a l d e t e c t o r;H a i h eR i v e rB a s i n植被作为陆地生态系统中一个重要的组成部分,在陆地生态系统物质循环㊁能量流动㊁信息传递等方面起到了重要的枢纽作用[1],既能促进地球生态系统平衡㊁水循环㊁气候变化[2-3],还可以用来监测生态环境变化[4]㊂植被覆盖度(f r a c t i o n a l v e g e t a t i o n c o v e r a g e,F V C)指植被(包括叶㊁茎㊁枝)在地面的垂直投影面积占观测区总面积的百分比[5],其变化能够直接或间接改变陆地地表下垫面属性,进而对气候调节㊁水土保持以及生态系统的稳定性等产生影响[6]㊂因此,开展流域尺度植被覆盖变化研究以及揭示其驱动力机制,有利于深刻认识陆地生态系统内部的相互作用,对进一步掌握生态系统恢复成效具有极大意义[7]㊂目前,国内外学者深入研究了不同区域尺度的植被覆盖时空变化规律,主要集中于海河流域㊁黄土高原地区等植被变化显著的区域[8],多年来一直是生态环境等领域研究的热点㊂对于植被覆盖度时空变化驱动力的研究主要运用多元线性回归分析㊁相关性分析等传统数学统计方法㊂为弥补仅把气温㊁降水等气候因子作为驱动因素来进行归因分析的片面性,国内外学者先后提出了残差趋势法[9]㊁回归模型法[10]㊁基于生物物理过程的模型方法[11]和地理探测器法[12]等,来定量分解气温㊁降水等自然因素和人类活动强度等人为因素对植被变化的相对贡献㊂其中,地理探测器法以统计学原理的空间方差分析为基础,对变量无限性假设,不仅能够检验气候㊁地形㊁人类活动㊁土壤等多种因子是否是形成植被覆盖时空格局的原因,还可以量化不同因子之间的交互作用对植被覆盖空间分布及其变化的影响程度,并且对数据要求低㊁运算速度较快且精确度高,能够极大程度提高归因分析的全面性,被广泛应用于植被N D V I驱动因子的探测中[13-19]㊂海河流域不仅是重要的工农业生产基地,还是我国的政治文化中心,其战略地位十分重要㊂近年来由于气候变化以及人类活动加强等原因,导致其自然灾害频发,生态系统十分脆弱[20]㊂自20世纪80年代以来,持续大规模封山育林育草㊁退耕还林还草㊁坡改梯㊁於地坝等水土保护措施,使得海河流域的植被覆盖度大幅度提升㊂目前,已有学者对该流域植被变化进行了相关研究[21-25],并且,王永财[26]和陈福军[27]等分别利用1998 2011年的S P O T/N D V I数据和2000 2016年MO D I S/N D V I数据对海河流域植被变化及其与气候因子的相关性进行了研究,对海河流域植被变化特征及其与气候的关系有了一定的认识,但对于人类活动㊁地形和土壤性质对植被覆盖的空间分布差异的影响等综合问题缺乏进一步解析㊂因此,本文利用2001 2019年MO D I S/N D V I数据和同时期18种因子,分析海河流域生长季(4 10月)植被覆盖度的时空变化特征,并利用地理探测器探讨其空间分异特征与驱动力,以期为海河流域的生态保护㊁建设与可持续发展提供参考㊂1资料和方法1.1研究区概况海河流域位于112ʎ 120ʎE,35ʎ 43ʎN,西以山西高原与黄河区接界,北以蒙古高原与内陆河接界,南界黄河,东临渤海㊂流域总面积3.182ˑ105k m2,占全国总面积的3.3%,属于半湿润半干旱的温带东亚季风气候区㊂地势总体上为西北高东南低,流域年平均气温1.5~ 14ħ,年平均相对湿度50%~70%;年平均降水量539 m m,属半湿润半干旱地带;流域由海河㊁滦河㊁徒骇马颊河三大水系㊁七大河系和十条骨干河流组成㊂其中,海河水系是主要水系,由北部的蓟运河㊁潮白河㊁北运河㊁永定河和南部的大清河㊁子牙河㊁漳卫河组成;滦河水系包括滦河及冀东沿海诸河;徒骇马颊河水系位于流域最南部,为单独入海的平原河道㊂土壤类型以褐土和棕壤为主㊂土地利用类型见图1㊂1.2数据来源及预处理植被N D V I数据为美国国家航空航天局(N A S A)提供的MO D I S MO D13A3产品,时间分辨率为月,空间分辨率为1k mˑ1k m㊂选取的数据年份范围为2001 2019年,利用A r c G I S10.8对其进行镶嵌㊁格013水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.式和定义投影等操作,本研究为最大程度消除云㊁雾㊁大气以及非生长季的影响,选取植被生长最为旺盛的生长季(4 10月)作为研究时段㊂利用最大值合成法合成年N D V I 数据;计算植被覆盖度所需要的L A I 数据来自于中分辨率成像光谱仪M O D I S 的500m 分辨率8d合成产品(MO D 15A 2H )㊂研究共选定的18种生长季植被覆盖度空间分布变化潜在影响因子,涵盖气候㊁地形㊁人类活动㊁土壤性质4个方面,数据类型㊁来源及简要说明见表1㊂为使各因子与N D V I 数据具有相同的投影坐标并保持像元大小一致,对其进行裁剪和重采样等预处理㊂按照5k mˑ5k m 格网,利用A r c G I S10.8中的渔网工具生成12818个采样点,并获取采样点对应地理位置的气候㊁人类活动㊁土壤和地形数据㊂为有效地避免人为因素的干扰,利用A r c G I S 中的自然间断法将各因子分为10类㊂图1 海河流域2018年土地利用类型表1 影响因子数据来源及处理因子类型因子符号单位数据来源及处理气候年均降水P R E mm中国气象数据网(h t t p :ʊd a t a .c m a .c n /d a t a /)年均温Tħ年潜在蒸散发P E mm /a G D PG D P 万元/k m 2中国科学院资源环境科学与数据中心(h t t p :ʊw w w.r e s d c .c n /)人口密度P O P人/k m 2林地比例F O %美国国家航空航天局(N A S A )提供的2001 2019年国际地圈-生物圈计划(I G B P )分类㊁空间分辨率为500m 的MO D I S 土地覆盖类型产品(M C D 12Q 1),计算百分比人类活动灌丛比例B U %农田比例F A %草地比例G A %林草混合地比例S A %城镇比例U B%地形D E M D E M m 中国科学院资源环境科学与数据中(h t t p :ʊw w w.r e s d c .c n /)坡度S l o p e (ʎ)基于D E M 数据,采用A r c G I S 10.8S p a t i a lA n a l y s t 工具计算生成坡度栅格数据黏土比例C l a y%联合国粮农组织(F A O )和维也纳国际应用系统研究所(ⅡA S A )所构建的世界和谐土壤数据库(H a r m o n i z e d W o r l dS o i lD a t a b a s e )(HW S D )沙土比例S a n d %土壤性质壤土比例S i l t %有机碳含量O C %碎石含量G r a v e l %1.3 研究方法1.3.1 像元二分模型 采用改进像元二分模型[28]估算海河流域生长季的植被覆盖度㊂假设N D V I 只有植被和土壤两部分组成,N D V I =M ㊃N D V I V -N D V I S(1)M =N D V I -N D V I S N D V I V -N D V I SL A I >3M =N D V I -N D V I SN D V I V -N D V I S2L A I ɤ3ìîíïïïï(2)式中:N D V I V 为纯植被覆盖部分的N D V I 值;N D V I S为纯土壤覆盖部分的N D V I 值;M 为植被覆盖度;L A I 为叶面积指数㊂根据‘土壤侵蚀分级分类标准“(S L 190 2007)对计算得到的生长季植被覆盖度进行分级[29],见表2㊂1.3.2 线性趋势分析 采用一元线性回归分析法,逐像元分析海河流域生长季F V C 的变化趋势,计算公式如下:S l o pe =ðni =1(i -l )(N D V I i -ND V I )ðni =1(i =l )2(3)式中:S l o p e 为生长季F V C 的斜率㊂若值为正,表示海河流域生长季F V C 呈增加趋势;若值为负,则相反;若值为0,则表示没有变化㊂n 为所研究年份的时间跨度,本文n =19;i 为年份;`i 为平均年份;N D V I i 为第i 年的N D V I 值;N D V I 为年均N D V I 值㊂113第4期 钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表2植被覆盖度等级分类等级裸地(Ⅰ)低覆盖度(Ⅱ)中低覆盖度(Ⅲ)中等覆盖度(Ⅳ)中高覆盖度(Ⅴ)高覆盖度(Ⅵ)植被覆盖度ɤ0.10.1~0.30.3~0.450.45~0.60.6~0.75ȡ0.75采用M a n n a-K e n d a l l检验(M-K检验)判断趋势的显著性,其优点为能够排除少数异常值对数据的干扰[30]㊂因此,本文将M a n n a-K e n d a l l检验与线性趋势分析相结合,根据趋势显著性检验结果将S l o p e趋势分为以下5个等级:极显著退化(S l o p e<0,p<0.01);显著退化(S l o p e<0,0.01ɤpɤ0.05),无显著变化(p>0.05);显著改善(0<S l o p e,0.01ɤpɤ0.05);极显著改善(0<S l o p e,p<0.01)㊂1.3.3地理探测器地理探测器[31]是通过探测事件空间分层异质性来揭示其背后驱动因子的一种统计学方法,空间分层异质性是指区域总方差大于层内方差之和的现象㊂该方法的核心思想为:如果某个自变量X对因变量Y有重要影响,那么自变量X与因变量Y的空间分布就具有一致性㊂地理探测器共有4个模块,分别为:因子探测器㊁交互作用探测器㊁风险探测器和生态探测器㊂本文主要应用地理探测器的因子探测器和交互作用探测器模块㊂利用因子探测器量化气候㊁人类活动㊁地形和土壤等各因子对海河流域生长季F V C的空间分异性的解释程度,其解释力大小用q值衡量,在生成q值的同时会对其进行显著性检验,表达式为:q=1-ðL h=1N hσ2hNσ2=1-S S WS S T(4)其中:S S W=ðl h=1N hσ2h,S S T=Nσ2(5)式中:h为自变量X的分层;N h和N分别为层h内和区域内的单元数;σ2h和σ2分别为第h层的方差和因变量Y的方差;S S W为层内方差之和;S S T为区域总方差㊂q的取值范围为0~1㊂q值越大表明因变量Y的空间分层异质性越强,自变量X对因变量Y的解释力也越强㊂根据q值大小可分析出各因子对海河流域生长季F V C影响的大小,能够直观地判断影响生长季F V C的主导因子㊂利用交互探测器识别不同因子之间的交互作用,即评估两个因子共同对生长季F V C的空间分布作用时,其解释力是增强还是减弱,或这些因子对生长季F V C空间分布的影响是相互独立的㊂评估方法是首先分别计算两种影响因素X1和X2对Y的q值,然后再计算它们交互作用时的q值,对三者之间的q值大小进行比较,主要结果为5种[32]㊂2结果与分析2.1生长季F V C的时空动态变化2.1.1生长季F V C年际变化特征选取每年的生长季F V C平均值代表当年植被覆盖状况,制作生长季F V C年际变化图,见图2㊂2001 2019年海河流域生长季F V C值在0.30~0.48波动,多年生长季F V C值平均值为0.41,最大值出现在2018年为0.46,2001年最小,其值为0.318,总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a㊂2001 2010年,生长季F V C整体上呈现明显的上升趋势,达到了多年均值水平,线性倾向率为0.087/10a,但在2006年和2010年出现低谷,原因主要是由于该年降水量偏低㊂2011年之后,生长季F V C增速减缓,均超过多年均值水平㊂图2表明,海河流域生长季植被覆盖度ɤ0.1的裸地面积占比由2001年9.85%降低到2019年的3.22%;低覆盖度的面积占比由2001年的30.37%降低到2019年的20.50%;中低植被覆盖度和中等植被覆盖度多年平均面积占比分别为32.87%,27.39%,是研究区生长季植被覆盖度的两种主要类型;中高覆盖度和高覆盖度呈现显著的增加趋势,分别由2001年的1.38%增加到2019年的17.64%和由2001年的0.00%增加到2019年的7.26%㊂总体来说,自海河流域实施持续大规模封山育林育草㊁退耕还林还草㊁坡改梯㊁於地坝等水土保护措施以来,生长季F V C一直呈增长趋势,后期出现增速减缓,主要是因为植被自然演替过程中,自然因素起主导作用㊂2.1.2生长季F V C空间分布及变化特征海河流域生长季植被覆盖度空间分布差异明显(图3A),高覆盖度区域零星分布,主要分布于流域的东北部和彰卫河山区的南部,占流域总面积的1.27%;中高覆盖度区域主要为高产草地㊁密林地用地,面积3.13ˑ104k m2,占流域总面积的9.79%,集中分布于流域东北部㊁太行山一带;中等覆盖度区域主要为中高产草地㊁林地㊁农田用地,主要分布于大清河淀西平原㊁子牙河平原㊁彰卫河平原以及徒骇马颊河区域,面积为9.83ˑ104k m2,占流域总面积的30.66%;中低覆盖度区域由中产草地㊁农田和低郁闭度林地组成,在大清河淀东平原㊁滦河平原和彰卫河山区广泛分布㊁黑龙港及运东平原,子牙河山区㊁大清河山区等均有分布,面积为1.07ˑ105k m2,占流域总面积的33.47%;低覆盖度区域主要分布于永定河山区㊁滦河山区的西北部,面积7.23ˑ104k m2,占流域总面积213水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.的22.57%;海河流域生长季植被覆盖度小于0.1的裸地区域主要为城市工矿㊁居民用地,面积为7.17ˑ103k m2,占流域总面积的2.24%,主要分布于环渤海湾地区以及一些城市中心区域㊂总体来说生长季F V C大于0.3的区域面积占流域面积的75.19%,植被覆盖度总体较高㊂从图3B C可以看出,2001 2019年各植被覆盖度等级之间相互转化明显,主要为裸地㊁中等㊁中低植被覆盖度等级转为中等至高覆盖度等级㊂其中永定河山区的植被覆盖度得到明显改善,植被覆盖度由2001年的0.14,提升到2019年的0.35,说明山丘区人工生态修复及水土保持工程对提升植被覆盖度作用十分显著㊂综上可知,研究区19年间生长季植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市中心区域生长季植被覆盖度较低㊂图22001-2019年海河流域生长季F V C 年际变化图3海河流域生长季F V C空间分布采用s l o p e趋势分析,对研究区生长季植被覆盖度变化趋势进行分析(图4),s l o p e的值域为-0.447~ 0.347,表明植被变化趋势存在着明显的空间差异,变化速率以0~0.2为主,占流域总面积的81.51%㊂对变化趋势进行M-K显著性检验(图5),海河流域生长季F V C改善区域的面积为2.15ˑ105k m2,占流域的67.28%,远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%;退化区域占流域的总面积的8.28%,主要位于城市的周围㊂变化不显著的区域主要分布于改善区域和退化区域之间,面积占流域总面积的23.90%㊂综上可知,研究区大部分地区的植被得到了明显改善,但受城市扩张等因素的影响,城市外围区域的植被退化现象较为严重㊂2.2生长季F V C空间分异的驱动力分析2.2.1因子影响力探测分析利用因子探测器计算各因子的q值以量化其对海河流域生长季F V C空间分布的解释程度㊂由结果可见(图6),不同因子对海河流域生长季F V C空间分布的解释能力如下:林地比例(0.3427)>林草混合地比例(0.3346)>年均降水(0.202)>灌丛比例(0.197)>草地比例(0.184)>坡度(0.134)>年潜在蒸散发(0.114)>年均温(0.107)>城镇比例(0.094)>高程(0.089)>G D P(0.074)>壤土比例(0.066)>人口密度313第4期钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.(0.064)>沙土比例(0.062)>黏土比例(0.053)>碎石含量(0.051)>有机碳比例(0.040)>农田比例(0.027)㊂各因子对应显著性p值均小于0.01,通过显著性检验㊂综上分析可见:(1)林地比例和林草混合地比例的q值最大,分别达0.3427,0.3346,解释力均在30%以上,因此林地比例和稀疏草地比例是影响海河流域生长季植被覆盖度空间分布的主要影响因子;(2)海河流域的山区和平原区的生长季F V C空间分布的主要影响因子不同㊂林草混合地和林地比例对海河山区生长季植被覆盖度影响最大,解释力均在50%以上,G D P影响最小;农田比例和年潜在蒸散发对海河平原区植被覆盖度的分布影响最大,影响最小的因子是坡度;(3)整体来看,人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的,其次是气候㊁地形,影响最小的是土壤性质㊂图42001-2019年海河流域生长季F V C线性趋势2.2.2因子交互作用探测分析本文进一步对海河流域以及其山区㊁平原区空间分布影响因子进行交互作用探测(表3 5),结果表明,在研究区域,任意两因子的叠加均会增强单因子对海河流域生长季F V C空间分布的解释能力,呈非线性增强或双因子增强作用,不存在独立关系,说明植被生长与生存往往并非受制于单一因素,而是多种因素协同作用的结果㊂由表3可见,交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例,它们双因子交互q值达到了0.58,其次是林草混合地比例和人口密度,q值达到了0.50㊂同时,林地比例㊁林草混合地比例和降水量与大多数因子相结合均呈现非线性增强,表明三者对海河流域生长季F V C空间分布影响程度占据主导地位㊂年均降水㊁年均温和年潜在蒸散发与其他因子的交互作用解释力均有显著增加,由其是与林地比例等人类活动因子的交互作用㊂因此,气候因子与人类活动因子共同作用将使生长季F V C空间分布受到更大的影响力度㊂图52001-2019年生长季F V C 线性趋势显著性图6因子探测器结果413水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.表3 海河流域因子交互作用探测器结果因子P R ET P E G D P P O P F O B U F A G A S A U B D EM S l o p e C l a y S a n d S i l t O C G r a v e lP R E0.22T0.330.10P E 0.400.320.11G D P0.360.230.190.07P O P 0.370.270.210.110.06F O0.500.440.420.430.450.34B U 0.360.260.290.270.280.370.20F A 0.320.280.230.120.130.490.300.03G A 0.300.280.330.320.330.450.330.390.18S A 0.470.460.410.460.500.410.350.580.470.33U B 0.370.250.200.120.140.420.270.150.360.430.09D EM0.350.220.260.200.240.420.250.310.300.440.230.09S l o p e 0.370.270.260.240.280.370.240.380.390.380.230.270.13C l a y0.320.240.200.160.170.360.230.160.260.380.170.200.200.06S a n d 0.300.260.200.170.180.360.230.170.270.360.180.240.210.140.07S i l t 0.300.260.230.170.180.370.250.170.260.380.180.240.220.160.120.07O C 0.280.200.200.130.140.370.230.110.240.380.150.180.200.200.230.210.04G r a v e l 0.280.220.180.150.140.370.240.110.240.380.160.190.200.170.190.150.150.05表4 海河山区因子交互作用探测器结果因子P R E T P EG D PP O PF OB UF AG AS AU BD EMS l o pe C l a yS a n dS i l tO CG r a v e lP R E0.40T0.480.19P E 0.470.390.08G D P0.520.290.140.02P O P 0.530.380.180.050.03F O0.710.630.580.550.550.54B U 0.520.390.370.310.320.600.30F A 0.580.340.190.060.070.580.330.02G A 0.480.380.380.400.470.640.480.590.32S A 0.680.660.610.600.610.700.620.660.650.59U B 0.500.280.140.080.080.560.330.100.450.610.07D EM0.500.340.260.190.240.610.360.230.390.630.230.13S l o p e 0.530.400.330.270.270.610.420.340.530.630.280.390.25C l a y0.490.340.210.150.160.560.380.160.420.620.180.270.320.12S a n d 0.480.340.240.190.210.580.390.220.420.620.210.300.330.240.15S i l t 0.490.360.270.210.230.580.410.230.430.630.220.310.350.270.220.16O C 0.440.280.220.140.180.580.350.170.370.610.170.230.320.300.290.310.11G r a v e l0.480.360.220.150.170.570.370.160.410.620.170.280.330.260.280.280.290.12在海河山区中,降雨㊁林地比例和林草混合地比例与各因子交互均有很强的非线性增强㊂因子间交互作用对海河山区生长季植被覆盖空间分异性解释力大小前六项依次为:降雨ɘ林地比例(0.71)>林草混合地比例ɘ林地比例(0.70)>林草混合地比例ɘ降雨(0.68)>林草混合地比例ɘ农田比例(0.66)>林草混合地比例ɘ年均温(0.655)>林草混合地比例ɘ草地比例(0.65);表明:人类活动对海河流域山区生长季植被覆盖度空间分布具有重要影响,一方面通过退耕还林还草㊁生态保护修复等措施可促进植被覆盖,另一方面通过城镇化建设㊁资源过度开发等行为可破坏植被覆盖[33]㊂在海河平原中,因子间交互作用对生长季植被覆盖空间分异性解释力大小前六项依次为:农田比例ɘ高程(0.653)>农田比例ɘ年潜在蒸散发(0.649)>农田比例ɘ草地比例(0.573)>农田比例ɘ降雨(0.568)>农田比例ɘ坡度(0.560)>农田比例ɘ林地比例(0.558)㊂513第4期 钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表5 海河平原区因子交互作用探测器结果因子P R ET P E G D P P O P F O B U F A G A S A U B D EM S l o p e C l a y S a n d S i l t O C G r a v e lP R E0.04T0.340.13P E 0.390.420.32G D P0.270.330.440.21P O P 0.390.430.480.400.29F O0.060.150.340.220.330.02B U 0.060.150.340.220.320.020.01F A 0.570.600.650.510.540.560.550.50G A 0.200.290.400.350.380.190.180.570.14S A 0.070.170.350.220.340.030.020.550.190.01U B 0.300.390.510.300.400.260.250.530.380.260.24D EM0.260.310.390.410.460.210.200.650.290.220.460.20S l o p e 0.070.160.350.220.330.030.020.560.200.030.260.210.01C l a y0.160.260.400.270.380.080.080.530.230.090.340.290.090.06S a n d 0.130.260.380.270.370.090.090.530.250.100.340.270.100.140.08S i l t 0.190.280.410.280.370.100.100.530.240.110.350.290.110.200.200.08O C 0.200.260.410.290.400.110.110.540.260.120.350.310.110.240.230.230.09G r a v e l0.160.240.370.270.360.100.100.540.240.100.320.270.100.140.150.180.160.083 讨论和结论3.1 讨论本研究基于地理探测器,对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响因素进行量化归因分析,结果表明人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的,其次是气候㊁地形,影响最小的是土壤性质㊂海河流域自1980年以来,实施 三北 防护林工程㊁京津风沙源治理工程㊁退耕还林还草工程等一系列生态恢复工程㊁农业化开发和城镇化,使得当地土地利用/覆盖发生剧烈变化,主要表现为海河山区森林面积占比上升,草地和农田面积占比下降,海河平原区农田比例上升,人口密度上升㊂这些人类活动显著影响了植被覆盖度的空间分异规律,并显著增加了植被覆盖度㊂林草混合地比例㊁林地比例和草地比例主要影响了海河山区生长季植被覆盖度空间分布;农田比例㊁人口密度和城镇比例这些人类活动因子主要影响了海河平原区生长季植被覆盖度空间分布㊂年均降水㊁年均温和年潜在蒸散发这些气候因子的动态变化主要决定了生长季植被覆盖度的年际变化;坡度㊁坡向通过影响坡面接受的太阳辐射量和日照时数从而对植被的生长有一定的影响,土壤性质也主要决定了植被覆盖度的空间分异规律㊂各因子交互作用呈双因子增强和非线性增强两种类型,不存在相互独立作用,关于因子间交互作用是如何增强对生长季F V C 空间分异的解释能力还需进行更加深入的讨论㊂3.2 结论(1)年际变化分析显示,2001 2019年海河流域生长季F V C 总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a ,各等级植被覆盖度转化明显,中高覆盖度和高覆盖度的面积占比呈现显著的增加趋势;(2)空间变化分析显示,生长季F V C 总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低,海河流域生长季F V C 改善区域的面积为2.15ˑ105k m2,占流域的67.28%,远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主;(3)因子探测发现,林地比例和稀疏草地比例是影响海河流域生长季F V C 空间分布的主要影响因子;海河流域的山区和平原区的生长季F V C 空间分布的主要影响因子不同;人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的;(4)交互探测发现,2001 2019年,各因子对海河流域生长季植被覆盖变化存在呈双因子增强和非线性增强两种类型的交互作用,不存在相互独立作用或对植被覆盖变化解释力减弱的交互因子㊂参考文献:[1] P e n g W F ,K u a n g T T ,T a oS .Q u a n t i f y i n g in f l u e n c e s o f n a t u r a l f a c t o r s o nv e g e t a t i o nN D V I c h a n g e sb a s e do n g e o g r a ph i c a ld e t e c t o ri n S i c h u a n ,w e s t e r n C h i n a [J ].J o u r n a l o fC l e a n e rP r o d u c t i o n ,2019,233:353-367.[2] G o n g Z ,Z h a oS ,G uJ .C o r r e l a t i o na n a l ys i sb e t w e e n 613 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.v e g e t a t i o nc o v e r a g ea n dc l i m a t ed r o u g h tc o n d i t i o n si nN o r t hC h i n ad u r i n g2001 2013[J].J o u r n a lo f G e o-g r a p h i c a l S c i e n c e s,2017,27(2):143-160.[3]赵杰,杜自强,武志涛,等.中国温带昼夜增温的季节性变化及其对植被动态的影响[J].地理学报,2018,73(3): 395-404.[4] P a r m e s a nC,Y o h eG.A g l o b a l l y c o h e r e n t f i n g e r p r i n t o fc l i m a t e c h a n g ei m p a c t s a c r o s s n a t u r a l s y s t e m s[J].N a t u r e,2003,421(6918):37-42.[5] G i t e l s o n A A,K a u f m a nYJ,S t a r kR,e t a l.N o v e l a l g o-r i t h m sf o rr e m o t e e s t i m a t i o n o f v e g e t a t i o n f r a c t i o n[J].R e m o t e S e n s i n g o o f E n v i r o n m e n t,2002,80(1):76-87. [6]刘洋,李诚志,刘志辉,等.1982 2013年基于G I MM S-N D V I的新疆植被覆盖时空变化[J].生态学报,2016,36(19):6198-6208.[7]H eB,C h e n Af,J i a n g W G,e ta l.T h er e s p o n s eo fv e g e t a t i o n g r o w t ht os h i f t si nt r e n do ft e m p e r a t u r ei nC h i n a[J].J o u r n a lo f G e o g r a p h i c a lS c i e n c e s,2017,27(7):801-816.[8]陶帅,邝婷婷,彭文甫,等.2000 2015年长江上游N D V I时空变化及驱动力:以宜宾市为例[J].生态学报,2020, 40(14):5029-5043.[9] C h e nT,B a oA,J i a p a e rG,e t a l.D i s e n t a n g l i n g t h e r e l a t i v ei m p a c t so fc l i m a t ec h a n g ea n dh u m a na c t i v i t i e so na r i da n ds e m i a r i d g r a s s l a n d s i nC e n t r a lA s i ad u r i n g19822015[J].S c i e n c eo f t h eT o t a lE n v i r o n m e n t,2019,653(25):1311-1325.[10] L i uY,L i Y,L i S,e t a l.S p a t i a l a n d t e m p o r a l p a t t e r n so f g l o b a lN D V I t r e n d s:c o r r e l a t i o n sw i t hc l i m a t ea n dh u m a nf a c t o r s[J].R e m o t e S e n s i n g,2015,7(10):13233-13250.[11] X uH,W a n g X,Z h a n g X.A l p i n e g r a s s l a n d s r e s p o n s et oc l i m a t i cf a c t o r sa n da n t h r o p o g e n i ca c t i v i t i e so nt h eT i b e t a n P l a t e a u f r o m2000t o2012[J].E c o l o g i c a lE n g i n e e r i n g,2016,92:251-259.[12]陈宽,杨晨晨,白力嘎,等.基于地理探测器的内蒙古自然和人为因素对植被N D V I变化的影响[J].生态学报,2021,41(12):4963-4975.[13]姜萍,胡列群,肖静,等.新疆植被N D V I时空变化及定量归因[J].水土保持研究,2022,29(2):212-220,242.[14]祁鹏卫,张贤.2000 2019年重庆市植被覆盖时空变化特征及其驱动因素分析[J].生态学报,2022,42(13):5427-5436.[15]李晓丽,曹敏,茆杨.基于地理探测器的西南岩溶槽谷区近20年N D V I变化特征及影响因素[J].水土保持学报,2021,35(6):38-44,54.[16]张华,李明,宋金岳,等.基于地理探测器的祁连山国家公园植被N D V I变化驱动因素分析[J].生态学杂志,2021,40(8):2530-2540.[17]彭文甫,张冬梅,罗艳玫,等.自然因子对四川植被N D V I变化的地理探测[J].地理学报,2019,74(9):1758-1776.[18]刘逸滨,刘宝元,成城,等.退耕还林草20年来榆林市植被覆盖度时空变化及影响因素分析[J].水土保持学报,2022,36(2):197-208,218.[19]付含培,王让虎,王晓军.1999 2018年黄河流域N D V I时空变化及驱动力分析[J].水土保持研究,2022,29(2):145-153,162.[20]严登华,袁喆,杨志勇,等.1961年以来海河流域干旱时空变化特征分析[J].水科学进展,2013,24(1):34-41.[21]杨艳丽,孙艳玲,王中良.2000 2013年海河流域植被覆盖的时空变化[J].干旱区资源与环境,2016,30(7):65-70.[22]吴云,曾源,赵炎,等.基于MO D I S数据的海河流域植被覆盖度估算及动态变化分析[J].资源科学,2010,32(7):1417-1424.[23]申丽娜,景悦,孙艳玲,等.基于S P O T数据的海河流域植被覆盖度变化图谱特征[J].天津师范大学学报:自然科学版,2018,38(4):60-67.[24]申丽娜,景悦,孙艳玲,等.海河流域植被覆盖度变化的图谱特征及其地形梯度差异分析[J].天津师范大学学报:自然科学版,2017,37(6):43-49,54. [25]何龙,曾晓明,钱达,等.海河流域近17年植被时空变化及其气候影响因素[J].天津师范大学学报:自然科学版,2020,40(3):54-61,68.[26]王永财,孙艳玲,王中良.1998 2011年海河流域植被覆盖变化及气候因子驱动分析[J].资源科学,2014,36(3):594-602.[27]陈福军,沈彦俊,胡乔利,等.海河流域N D V I对气候变化的响应研究[J].遥感学报,2011,15(2):401-414.[28] S uT,Z h a n g B,H eX,e t a l.R a t i o n a l p l a n n i n g o f l a n du s e c a n m a i n t a i nw a t e r y i e l dw i t h o u t d a m a g i n g e c o l o g i c a ls t a b i l i t y i nu p s t r e a mo f i n l a n d r i v e r:C a s e s t u d y i n t h eH e iR i v e rB a s i no fC h i n a[J].J o u r n a lo fG e o p h y s i c a lR e s e a r c h,2020,125(18):e2020J D032727. [29]中华人民共和国水利部.土壤侵蚀分类分级标准G B/S L190 2007[S].北京:中国水利水电出版社,2008.[30]温晓金,刘焱序,杨新军.恢复力视角下生态型城市植被恢复空间分异及其影响因素:以陕南商洛市为例[J].生态学报,2015,35(13):4377-4389. [31]王劲峰,徐成东.地理探测器:原理与展望[J].地理学报,2017,72(1):116-134.[32]祁鹏卫,张贤.2000 2019年重庆市植被覆盖时空变化特征及其驱动因素[J].生态学报,2022,42(13):5427-5436.[33]杨灿,魏天兴,李亦然,等.黄土高原典型县域植被覆盖度时空变化及地形分异特征[J].生态学杂志,2021,40(6):1830-1838.713第4期钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright©博看网. 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02-宝鸡市城市人口和用地规模专题报告-091202
1.1 范围界定.........................................................................................................................1 1.1.1 宝鸡市域 ............................................................................................................1 1.1.2 宝鸡中心城区 ....................................................................................................1
2.3 宝鸡市人口发展趋势...................................................................................................18 2.3.1 已迎来第四次人口生育高峰，2020 年前后进入户籍人口自然负增长 ......18 2.3.2 市域的净流入人口将逐步增加.......................................................................19 2.3.3 人口机械增长和内部流动加大，重点集中在城镇密集区...........................20
土地利用与覆被变化(LUCC)的主要表现形式及驱动力
一、土地利用/土地覆被的主要表现形式土地利用是人类根据土地的特点，按一定的经济与社会目的，采取一系列生物和技术手段，对土地进行的长期性或周期性的经营活动；主要表现为土地用途转移和土地利用集约度的变化，侧重于土地的经济属性。
人类的土地利用方式多种多样，包括各种方式的耕作、放牧、伐木、聚落与城市、基础设施、自然保护、旅游休闲、军事等。
土地覆被是指自然营造物和人工建筑物所覆盖的地表诸要素的综合体，包括地表植被、土壤、冰川、湖泊、沼泽、湿地及各种建筑物（如道路等）。
主要表现为土地质量与类型的变化和土地属性的转变，侧重于土地的自然属性。
土地覆被变化现象也是形形色色的，可归纳为三种：（1）是土地覆被的退化，即某种覆被类型虽未改变，但其质量已经降低，例如由于过度放牧引起草地退化，伐木引起森林覆被密度降低；（2）是土地覆被的转换，即某种覆被类型完全改变成另一种类型，例如耕地被城市或工业建设占用，林地被全部砍伐并开垦为牧草地或耕地；（3）是土地覆被的改良，指某种覆被得到维护、修复、更新，例如土壤改良、耕地梯化、草地改良、森林抚育、灌溉系统的建立与完善。
三种土地覆被变化中，转换和改良比较容易引起人们的重视，也比较容易监测；而退化却较难观测，因而其记录最不完备。
土地利用是土地覆被变化最重要的影响因素，土地覆被的变化反过来又作用于土地利用。
人类通过各种活动如土地利用、工业生产等有意无意地导致土地覆被的变化，但土地覆被状况及变化不完全受控于人类，人类活动只是导致土地覆被变化的许多因素之一。
土地利用/土地覆被变化的表现极为复杂，其动因与广泛的人类活动及自然变化相关，其结果将影响全部人类的生存和发展，其研究涉及从自然科学到社会科学的众多学科。
二、土地利用/土地覆被的驱动力以往的驱动力研究中，常用的分析方法有定性分析法和定量分析法。
前者是对区域自然条件、经济发展状况、政策等难以量化的因素进行了定性描述，它是土地利用驱动力研究的基础；后者主要是基于统计学理论，通过建立社会经济因素与区域土地利用变化之间的数学函数关系进行定量化分析的方法。
《2024年锡林郭勒盟植被覆盖度变化及影响因素分析》范文
《锡林郭勒盟植被覆盖度变化及影响因素分析》篇一一、引言锡林郭勒盟位于内蒙古高原中部，是北方重要的生态屏障之一。
近年来，随着全球气候变化和人类活动的不断影响，该地区的植被覆盖度发生了显著变化。
本文旨在分析锡林郭勒盟植被覆盖度的变化趋势及其影响因素，为该地区的生态环境保护和可持续发展提供科学依据。
二、锡林郭勒盟植被覆盖度变化根据近几十年的遥感监测数据，锡林郭勒盟的植被覆盖度呈现出明显的时空变化特征。
总体上，该地区的植被覆盖度呈现出上升趋势，特别是在一些草原和荒漠化地区，植被恢复效果显著。
然而，不同区域和不同季节的植被覆盖度变化存在差异，需进行具体分析。
（一）时间变化特征从时间上看，锡林郭勒盟的植被覆盖度在近几十年间呈现整体上升的趋势。
特别是近年来，随着生态环境保护政策的实施和人工恢复措施的推进，植被恢复效果明显。
但同时，也应注意到极端气候事件（如干旱、洪涝等）对植被覆盖度的影响。
（二）空间分布特征从空间上看，锡林郭勒盟的植被覆盖度在不同区域存在差异。
一般来说，草原区域的植被覆盖度较高，而荒漠化地区和沙漠边缘的植被覆盖度相对较低。
此外，不同季节的植被覆盖度也存在差异，夏季植被生长旺盛，覆盖度较高；冬季则因植被枯黄而覆盖度较低。
三、影响因素分析（一）气候因素气候因素是影响锡林郭勒盟植被覆盖度的重要因素。
近年来，该地区的气候呈现出干旱化、暖湿化等趋势，这对植被的生长和分布产生了重要影响。
例如，干旱化导致土壤水分减少，影响植被的正常生长；而暖湿化则有利于植被的生长和恢复。
（二）人类活动人类活动也是影响锡林郭勒盟植被覆盖度的重要因素。
随着经济的快速发展和人口的增长，人类对自然资源的开发利用程度不断加深，包括过度放牧、开垦土地、采矿等人类活动都会对植被造成破坏。
此外，生态环境保护政策的实施和人工恢复措施的推进也对植被覆盖度产生了积极影响。
（三）地形地貌地形地貌也是影响锡林郭勒盟植被覆盖度的重要因素之一。
不同地区的地形地貌条件不同，导致降水量、光照、土壤类型等自然条件存在差异，进而影响植被的生长和分布。
黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究
2023Vol.55No.3林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报基金项目:国家林草局西北院自主创新课题计划 无人机林草资源智能监管系统关键技术与标准研究 (XBY -KJCX -2021-21)㊂∗第一作者简介:崔涵(1982-),女,陕西杨凌人,工程师,本科,主要从事森林资源监测㊁林业调查规划设计㊂∗通信作者:刘喆(1978-),女,陕西西安人,高级工程师,硕士,主要从事森林资源监测㊁林业调查规划设计㊂黄土高原植被覆盖度动态变化分析研究崔㊀涵∗㊀刘㊀喆∗(国家林业和草原局西北调查规划院,西安710048)[摘㊀要]㊀探析黄土高原植被覆盖演变及其驱动因素,有助于了解黄土高原生态现状㊂本研究以MOD13A2为主要数据源,采用像元二分模型㊁趋势分析法和相关性分析法对黄土高原地区植被覆盖度动态变化和驱动力进行分析㊂结果表明:(1)2000-2020年整体植被覆盖度呈上升趋势,其增速为0.005/a (p <0.01)㊂其中,2000-2010年增速为0.006/a ,2010-2020年增速为0.004/a ;(2)2000-2020年植被FVC 整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,但不同地区的变化趋势存在差异;(3)进一步分析表明,降水是黄土高原植被变化的主要驱动因素㊂[关键词]㊀黄土高原;植被覆盖度;动态变化;遥感数据中图分类号:Q948㊀㊀㊀㊀㊀㊀文献标识码:A㊀㊀㊀㊀㊀㊀文章编号:1009-3303(2023)03-0001-03Analysis of Dynamic Changes in Vegetation Coverage on the Loess PlateauCui Han∗㊀Liu Zhe ∗(Northwest Surveying and Planning Institute of National Forestry and Grassland Administration,Xi`a n 710048,China)Abstract :Exploring the evolution of vegetation cover and its drivers in the Loess Plateau helps to understand the ecological status of the Loess Plateau.In this study,MOD13A2was used as the main data source,and the dynamic changes and drivers of vegetation cover in the Loess Plateau region were analyzed using the like element dichotomous model,trend analysis method and correlation analysis meth-od.The results showed that (1)the overall vegetation cover showed an increasing trend from 2000to 2020,and its growth rate was 0.005/a (p <0.01).Among them,the growth rate was 0.006/a from 2000to 2010and 0.004/a from 2010to 2020;(2)the overall vegetation FVC showed a gradual decreasing distribution from southeast to northwest from 2000to 2020,but there were differences in the change trends in different regions;(3)further analysis showed that precipitation was the main driving factor of vegetation change in the Loess Plateau.Key words :Loess Plateau;fractional vegetation cover;dynamic change;remote sensing data植被覆盖度是评估植被生长状态和土壤侵蚀程度的重要指标之一㊂通过利用归一化植被指数(NDVI)采用像元二分模型可以近似估算植被覆盖度进而分析植被动态变化,可以揭示植被恢复和退化的趋势,为土地治理和生态保护提供科学依据㊂黄土高原是中国北方的一个重要生态区域,该地区的植被覆盖度对于水土保持㊁生态恢复和环境改善具有重要意义[1]㊂然而,由于气候变化㊁人类活动和土地利用变化等因素的影响,黄土高原的生态环境脆弱㊂随着遥感技术的发展,借助遥感数据进行植被覆盖度动态变化研究成为可能㊂1㊀研究区概况黄土高原位于中国大陆的中部和西北部(100ʎ54ᶄ-114ʎ33ᶄE,33ʎ43ᶄ-41ʎ16ᶄN),东临黄河中下游平原,西接内蒙古高原,南连四川盆地,北濒渭河平原㊂黄土高原是黄河流域的重要组成部分,面积约为63.4ˑ104km 2,该地区地貌多为丘陵和沟壑地貌,气候干旱,夏季炎热干燥,冬季寒冷干燥,年降水量较少且不均匀分布,气候条件对植被生长有着重要影响[2]㊂2㊀数据与方法2.1㊀数据源及预处理本研究所使用MODIS 植被指数产品MOD13A2来源于美国航天航空局发布的产品数据,下载地址(https:// /data /),数据空间分辨率为1km ˑ1km,时间分辨率为16d㊂利用MRT 工具对其进行格式转换等预处理工作,为消除云㊁雾以及大气气溶胶等外界因素的影响,本研究采用最大值合成法(MVC)计算得到月最大NDVI㊂本研究使用的气候数据来源于中国气象数据网( /),该数据集包括2000-2020年黄土高原及周边103个气象站点的逐日气温和逐日降水量数据㊂研究采用MATLAB 软件对该数据集进行清洗和异常值处理,对于空缺数据采用双线性内插方法对其进行填补,最后采用ANUS-PLIN 插值方法对其进行空间插值㊂㊃1㊃林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报2023Vol.55No.3 2.2㊀研究方法2.2.1㊀植被覆盖度反演方法根据研究区像元值大小,本研究采用像元二分模型利用NDVI近似估算植被覆盖度㊂即根据遥感影像中每个像元的光谱信息,将像元分为植被和非植被两个类别,并通过计算植被指数(如NDVI)的近似值来估算植被覆盖度㊂FVC=NDVI-NDVI sNDVI v-NDVI s(1)其中:FVC表示植被覆盖度,NDVI v表示完全被植被覆盖区的像元NDVI,NDVI s表示完全是无植被或者裸土覆盖区的像元NDVI㊂本研究参考前人研究[3],提取累计频率为2%的NDVI值作为NDVI s,累计频率为98%的NDVI值作为NDVI v㊂2.2.2㊀趋势分析为定量反映研究区内植被覆盖度的时空变化,本研究对像元进行逐一线性回归拟合,即θslope=nˑðn i=1iˑFVC i-ðn i=1iðn i=1FVC inˑðn i=1i2-(ðn i=1i)2(2)其中:θslope表示斜率,用以表示植被覆盖度的变化趋势㊂3㊀结果分析3.1㊀黄土高原植被覆盖度时间变化趋势根据黄土高原2000-2020年各年份植被FVC均值得到研究区多年年际变化趋势(图1)㊂总体上,黄土高原2000-2020年期间年均植被FVC值波动变化较大(0.477~0.610),但总体呈现波动上升趋势,其增速为0.005/a(p<0.01)(图1a),说明黄土高原地区21年间生态恢复效果显著㊂分时间段来看,2000~2010年期间植被FVC值由0.477增至0.551,其增速为0.006/a(图1b),由于2001年全面启动退耕还林(草)等生态修复工程,使得黄土高原地区植被覆盖度明显提高㊂2010-2020年期间植被FVC值由0.546增至0.610,其增速为0.004/a(图1c),其中在2015年植被FVC值处于低值状态,其原因可能是由于2010-2015年处于第一轮退耕还林(草)工程末期,部分地区出现复耕现象导致植被覆盖度有所下降㊂图1㊀2000-2010年、2010-2020年和2000-2020年黄土高原地区植被FVC时间变化趋势3.2㊀黄土高原植被覆盖度空间变化趋势采用趋势分析法基于像元尺度来分析2000-2010㊁2010-2020和2000-2020年黄土高原植被FVC空间分布特征(图2)㊂结果表明,三个时间段植被FVC整体以增长趋势为主,其增长率分别为0.006/a㊁0.004/a和0.005/a㊂2000-2010年植被FVC占研究区26.46%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部㊁太行山脉西部和关中平原等地区;植被FVC占研究区73.54%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部和毛乌素沙地等地区;1999年开始黄土高原地区实施了大规模的生态工程治理,包括退耕还林㊁草地恢复㊁水土保持等措施㊂这些治理措施有助于改善土壤质量㊁增加水源涵养和减少水土流失,从而提供了有利于植被生长的环境条件㊂2010-2020年植被FVC占研究区32.54%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部等地区,其中退化趋势显著的地区主要分布在内蒙古巴彦淖尔和东胜㊁宁夏回族自治区银川㊁青海西宁㊁山西太原等区域等中大型城市,由于城镇化建设,人类活动的扰动越发强烈,使得植被呈现明显退化趋势;植被FVC占研究区67.46%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部㊁毛乌素沙地㊁子午岭山脉西部等地区,其中改善趋势显著的地区主要分布在同心㊁民和㊁环县㊁右玉等地区;由于2010-2015年处于第一轮退耕还林(草)工程末期,部分地区出现复耕现象导致植被覆盖度有所下降;2000-2020年植被FVC整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,植被FVC占研究区20.88%的区域呈现退化趋势,主要分布在库布齐沙漠北部㊁宁夏平原中部㊁陇中黄土高原北部等地区,植被FVC占研究区79.12%的区域呈现改善趋势,主要分布在吕梁山脉中部等地区㊂退耕还林(草)等生态工程的实施,减少土壤的㊃2㊃2023Vol.55No.3林㊀业㊀科㊀技㊀情㊀报流失和水源的丧失,为植被生长提供了更稳定的环境[4-6]㊂图2㊀2000-2010年㊁2010-2020年和2000-2020年黄土高原地区植被FVC 空间变化趋势3.3㊀黄土高原植被覆盖度与气候因子的相关性为了研究气温和降水变化对黄土高原生态系统的影响,本研究利用黄土高原植被覆盖度(FVC)的时序数据与年降水量㊁年均气温进行相关性分析,以探讨气温和降水对植被覆盖的关键影响㊂结果显示,与气温的相关系数最大值为0.774,最小值为-0.780,整体区域的平均相关系数为0.078(图3a)㊂适宜的水热条件有利于土壤水分的补给,从而促进植被的生长㊂然而,当气温超过植被适宜温度时,土壤水分蒸发加速,间接限制植被的生长㊂对于降水与植被FVC 的相关性,相关系数的最大值为0.922,最小值为-0.805,整体区域的平均相关系数为0.237(图3b)㊂降水量的增加能够补给大气和土壤中的水分,促进植被的生长㊂然而,过量的降水导致土壤松软,容易引发滑坡等自然灾害,从而间接限制了植被的生长[7-8]㊂图3㊀黄土高原地区植被覆盖度与气温㊁降水相关性4㊀结论首先,2000-2020年整体植被覆盖度呈上升趋势,其增长速率为0.005/a(p <0.01)㊂其中,2000-2010年增速为0.006/a,2010-2020年增速为0.004/a;其次,2000-2020年植被FVC 整体呈现从东南向西北逐渐递减的分布,植被FVC 占研究区79.12%的区域呈现改善趋势;最后,黄土高原年际植被覆盖度与年降水量㊁年平均气温的相关性均呈现正相关性,其中与降水量的相关性(0.237)略高于年平均气温(0.078)㊂参考文献[1]王雄,张翀,李强.黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析[J].生态学报,2023,43(2):719-730.[2]丁文斌,王飞.植被建设对黄土高原土壤水分的影响[J].生态学报,2022,42(13):5531-5542.[3]刘天弋,孙慧兰,卢宝宝,等.1998 2018年新疆伊犁河谷植被覆盖度时空变化及驱动力[J].东北林业大学学报,2023,51(4):68-74,79.[4]卢伟民.林业发展中营造林技术的有效应用探析[J].林业科技情报,2023,55(1):3.[5]张龙齐,贾国栋,吕相融,等.黄土高原典型地区不同植被覆盖下坡面土壤侵蚀阈值研究[J].水土保持学报,2023,37(2):12.[6]牛丽楠,邵全琴,宁佳,等.(2023).黄土高原生态恢复程度及恢复潜力评估[J].自然资源学报,2023,38(3):779-794.[7]王婧姝,毕如田,贺鹏,等.气候变化下黄土高原植被生长期NDVI 动态变化特征[J].生态学杂志,2023,42(1):67-76.[8]王海燕,张馨之,王海鹰,等.黄土高原生态系统保护修复潜在风险与优先发展领域[J].陕西林业科技,2022,50(5):86-89.来稿日期:2023-05-22㊃3㊃。
近20年黄土高原不同地貌类型区植被覆盖变化及原因分析
2011年2月9(1):16-23中国水土保持科学Sc i ence o f So il and W ater Conservati onV o.l 9 N o .1Feb .2011近20年黄土高原不同地貌类型区植被覆盖变化及原因分析刘志红1,郭伟玲2,杨勤科2,郭艳芬1,朱小祥3,李锐2(11成都信息工程学院资源环境学院,610225,成都;21中国科学院水利部水土保持研究所,712100,陕西杨凌;31国家卫星气象中心,100081,北京)摘要 植被覆盖是控制或加速水土流失最敏感的因子。
以黄土高原为研究对象,利用1988)2005年NOAA /AVHRR 植被指数(N DV I)月最大值合成的7月份资料分析不同地貌类型区NDV I 值的时空变化规律,并通过计算NDV I 值与同期降雨量的相关系数分析降雨量对不同地貌类型区NDV I 的影响,探讨黄土高原典型区县退耕还林政策对NDV I 的影响。
结果表明:1)黄土高原整体植被覆盖度较低,NDV I 多年平均值为0129,平原区、石质山地、黄土低山、黄土塬及其周围地区NDV I 值在0130~0140之间,梁、卯、片沙黄土丘陵区N DV I 值在0118~0122之间,其余地貌类型区均低于0115;2)1998年之后8年NDV I 的平均值比前10年的NDV I 平均值略有增加,整体增加幅度为415%,不同地貌类型区NDV I 值变化表现出明显的地带性,呈东北西南走向,黄土高原主体部分中的黄土塬、黄土破碎塬、梁状黄土丘陵均增加10%以上,峁状黄土丘陵、风蚀沙化丘陵略有减少,减少的区域没有增加的区域大;3)除石质山地、黄土低山和平原地区外,其他地貌类型区7月最大NDV I 值与5)7月累计降雨量存在很好的相关性,R 2在0160以上;4)地处梁状黄土丘陵区的吴旗县,1998年后形成了一个明显的以县为边界的NDV I 值增长区,增幅达40%,远远高于该地貌类型区的平均增长值14%。
《近20年乌拉盖河流域植物群落演替和植被动态变化研究》范文
《近20年乌拉盖河流域植物群落演替和植被动态变化研究》篇一近20年乌拉盖河流域植物群落演替与植被动态变化研究一、引言乌拉盖河流域位于我国的重要生态区域，其植物群落演替和植被动态变化对区域生态平衡具有深远影响。
近年来，随着气候变化和人类活动的不断增加，乌拉盖河流域的生态环境发生了显著变化。
因此，对近20年来该流域植物群落演替和植被动态变化的研究，对于理解区域生态系统的演变、保护生物多样性和制定科学合理的生态保护措施具有重要意义。
二、研究背景与意义乌拉盖河流域地处内陆，气候条件复杂多变，其植物群落具有较高的生态脆弱性。
近20年来，随着全球气候变暖、人类活动的加剧以及土地利用方式的改变，该流域的植物群落演替和植被动态变化日益显著。
因此，对这一区域的研究不仅有助于了解其生态系统的演变规律，而且可以为生态保护和可持续发展提供科学依据。
三、研究方法与数据来源本研究采用文献综述、实地考察和数据分析等方法，综合分析了近20年来乌拉盖河流域的植物群落演替和植被动态变化。
数据来源主要包括历史文献、遥感影像、实地调查等。
通过对比分析不同时间段的数据，揭示了该流域植物群落演替和植被动态变化的规律。
四、近20年乌拉盖河流域植物群落演替特征（一）演替趋势近20年来，乌拉盖河流域的植物群落演替呈现出明显的趋势性变化。
一方面，由于气候变化和人类活动的干扰，一些耐旱、耐寒的植物种类逐渐成为优势种群；另一方面，一些对环境要求较高的植物种类逐渐减少或消失。
总体上，该流域的植物群落向着更为耐旱、耐寒的方向发展。
（二）演替阶段根据实地考察和数据分析，乌拉盖河流域的植物群落演替可分为几个阶段。
早期阶段以草本植物为主，随着气候和环境的变化，逐渐出现了灌木和乔木等木本植物。
在后期阶段，由于过度放牧和土地开垦等人类活动的影响，部分地区出现了土地退化和沙漠化现象。
五、近20年乌拉盖河流域植被动态变化特征（一）植被覆盖度变化近20年来，乌拉盖河流域的植被覆盖度呈现出明显的变化趋势。
陕西植被总结报告
陕西植被总结报告陕西位于中国大陆腹地，是中国西北地区的中心省份之一。
由于地理位置和气候环境的影响，陕西的植被类型非常丰富多样。
本文将对陕西的植被进行总结，并介绍其中的特点和问题。
陕西的植被类型分布主要受到气候和地形的影响。
陕西地处内陆，气候干旱，年均降水量偏少，因此荒漠和半荒漠植被相对较多。
陕西的最北部分是乾旱区的延绥县，这里的植被主要是荒漠植物，如贝母、蒿属植物等。
而陕西的大部分地区是半干旱区，沿黄河、渭河和洮河等河流流经的地区，有草原植被和灌丛草原植被，如羊草、羽茅等。
陕西的南部则是温带山地气候，气候湿润，有丰富的森林植被，如松树、柏树、槐树等。
陕西的植被资源丰富，对于维护生态平衡和保护生态环境起着重要作用。
森林覆盖率高，是中国西北地区最重要的林区之一。
森林植被可以净化空气，调节气候，保持水源和土壤，防止土壤侵蚀，对于维护生态平衡和防治水土流失具有重要意义。
然而，陕西的植被面临一些问题和挑战。
首先，人类活动对植被的破坏是一个重要问题。
随着经济的发展和人口的增加，大量的土地被开发用于农业和工业，导致植被破坏和生态失衡。
其次，气候变化也对陕西的植被产生负面影响。
气候变暖导致干旱和水资源不足，影响草原和森林的生长和发展。
此外，非法的砍伐和滥砍滥伐也对陕西的森林植被造成了严重破坏。
为了保护陕西的植被资源，应采取有效的措施。
首先，要加强立法和政策，加大对植被保护的力度。
加强对非法砍伐和滥砍滥伐的打击力度，加强对森林资源的保护和管理。
其次，加强科学研究和技术支持，推动植被生态修复和保护工作。
加强对植被的监测和评估，及时发现问题，采取相应的措施进行修复和恢复。
第三，加强宣传和教育，提高人们的植被保护意识和环保意识。
通过广泛宣传和教育活动，增强社会对植被保护的支持和参与。
综上所述，陕西的植被类型丰富多样，是中国西北地区重要的植被区域之一。
然而，植被保护和生态修复面临着一些问题和挑战。
通过加强立法和政策、加大科学研究和技术支持、加强宣传和教育，可以有效保护和修复陕西的植被资源，维护生态平衡和环境稳定。
近十几年黄河流域植被覆盖时空变化分析
近十几年黄河流域植被覆盖时空变化分析作者：赵亮李远远丁颖来源：《华夏地理中文版》2015年第05期摘要：中原文明起源于黄河，兴盛于黄河，而黄河的泛滥和地上悬河的演变作为黄河的研究重点之一广为人知。
文章在对黄河流域概况和地上河形成发展论述的基础上，进一步对黄河流域植被时空分布格局展开了长时间序列的分析，以便揭示植被变化与地上河发展演化的关系。
文章利用2006、2014年水土流失严重地区Landsat卫星数据和2001-2013年1k m 分辨率黄河流域的MOD13 A3数据，结合GIS和RS的处理技术分析黄河流域植被覆盖区域的NDVI 时空变化特征。
最后得出近十多年黄河流域的植被时空动态变化规律：（1）时空特征上，水土流失严重地区14年较06年植被覆盖率明显上升，整个黄河流域上2001-2013年NDVI指数总体增多，但期间有小幅度波动变化。
（2）变化趋势上，前几年的增长率大于后几年，且波动幅度由大到小变化。
（3）15个子流域的NDVI时间变化趋势有增有减不尽相同，但总体来看增加量大于减少量，和整个黄河流域的变化趋势相吻合。
关键词：黄河流域；植被覆盖；NDVI；时空变化土地利用/土地覆被变化是全球变化研究的核心内容之一。
植被的变化对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响。
因此植被覆盖变化的研究在全球变化研究中具有重要意义。
过去的20余年，中国的土地利用/土地覆盖发生了很大的改变：一方面通过植树造林等农业手段，使植被活动朝着增强的方面发展；另一方面，由于城市化和工业化以及过度放牧等人类活动导致植被退化。
近几十年来随着对地观测系统技术的不断成熟，利用遥感数据进行植被监测和土地覆盖变化的研究日益增多。
再加上NOAA/AVHRR、SPOT /VGT、MODIS等传感器获取的数据覆盖范围广、时间分辨率高并且数据免费，因此成为长时间序列植被覆盖年际变化研究的主要数据源。
目前，黄河流域植被变化的研究取得了一定成果。
中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化
中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化一、本文概述《中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化》一文集中探讨了我国不同区域植被生态系统在时间和空间维度上所展现出的总初级生产力（Gross Primary Productivity，GPP）、蒸散发（Evapotranspiration，ET）特征以及水分利用效率（Water Use Efficiency，WUE）的变化规律。
通过对长时间序列遥感数据、实地观测资料和相关模型的应用，文章系统地分析了我国植被生态系统的能量流动和水循环过程，并结合气候变化、土地利用变化等因素的影响，深入探究了这些关键生态指标动态变化的原因。
文中首先介绍了研究背景和意义，强调了植被生产力和蒸散发作为生态系统功能的核心组成部分，在维持全球碳循环、水循环以及生物多样性等方面的重要性。
研究采用先进的遥感技术与生态模型相结合的方法，构建了适合中国复杂地形和多样气候条件下的GPP、ET估算框架。
接着，文章详细展示了全国尺度及重点区域（如淮河流域）植被总初级生产力时空分布特征及其变化趋势，揭示了不同生态系统类型和地理区域之间的显著差异。
同时，对蒸散发量进行了全面评估，分析了其随季节、年际变化的规律以及与降水量、气温等气候因子的关系。
文章还深入研究了我国植被水分利用效率的时空格局演变，探讨了自然因素与人类活动如何共同作用于水分利用效率的变化，并讨论了这些变化对于生态系统服务功能维护和未来管理策略制定的意义。
《中国植被总初级生产力、蒸散发及水分利用效率的估算及时空变化》一文通过对大量数据的整合分析，不仅提供了关于我国植被生态系统关键过程的最新科学认识，而且为今后生态环境保护、资源管理及应对气候变化政策的制定提供了坚实的科学依据和决策支持。
二、方法论为了估算中国植被的总初级生产力（Gross Primary Productivity, GPP）、蒸散发（Evapotranspiration, ET）及水分利用效率（Water Use Efficiency, WUE），本研究采用了多种数据源和模型方法。
【国家自然科学基金】_土地覆盖变化_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
科研热词 遥感 土地利用/覆盖变化 土地覆盖 土地利用 土地利用/覆盖 植被覆盖 景观格局 城市化 土地利用变化 人类活动 间接环境影响 遥感监测 直接环境影响 生态环境 环境影响评价 气候变化 变化检测 区域道路交通系统 东北地区 黄河三角洲 黄土高原 马尔柯夫过程 露井联采矿区 陕北黄土高原 降雨变化 降水利用效率 陆面蒸散发量 长期水文效应 重建 鄂尔多斯 遥感物候学 遥感分类 遥感与gis 遗传算法 道路系统 退耕还林(草) 过去300年 转移概率 观测资料 西苕溪 西北干旱区 藏北高寒生态 蒸散发 荒漠-绿洲交错带 草地 花都区 耕地自然生产潜力 耕地 缓冲区分析 综合治理 红水河梯级电站 精度评价
107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152
科研热词 推荐指数 ndvi 7 土地利用 6 遥感 5 生态系统服务价值 4 植被覆盖 4 土地利用/覆盖变化 4 土地利用变化 3 modis 3 驱动力 2 生态环境 2 环境效应 2 深圳市 2 植被 2 时间序列 2 城市化 2 土地覆盖 2 土地利用/覆盖 2 土地利用/土地覆盖变化 2 动态监测 2 dem 2 黄河三角洲 1 高寒草原区 1 驱动因素 1 驱动因子 1 风沙活动 1 额济纳绿洲 1 非监督变化检测 1 非喀斯特丘原区 1 降雨 1 陆源污染 1 鄱阳湖区 1 遥感数据 1 遥感影像 1 资源环境 1 贵州 1 调控 1 装置 1 统计关系 1 线性光谱混合模型 1 红水河流域 1 红壤丘陵区 1 系统动力学模型 1 空间结构 1 空间格局 1 空间尺度效应 1 空间叠合分析 1 离散傅立叶变换 1 福建省 1 社会经济学模式 1 研究现状 1 相对辐射归一化 1 相关关系 1
宝鸡市区主要不良地质现象发育特征分析及防治对策
xx市区主要不良地质现象发育特征分析及防治对策1.概述xx市位于xx平原的西部，境内地形复杂，大体为山、川、塬分布的地貌特征。
南部为xx山地，中部为xx盆地，北部为xx和山地，xx河横贯中部。
构造上处于xx河断凹西端的xx凸起中，北临中朝准地台的陕甘宁台坳，南、西临xx 褶皱系的北xx加里东褶皱带及六盘山断陷。
xx市处于不同的构造单元的交汇处，近东西向、北西向断裂构造及其发育，亦见北东向断裂（系指第四纪以来活动的断裂）。
区内地层以第四系为主，约占本区面积的80％以上，其次为上第三系上中新统、下白垩统、中元古界宽坪群等前第四系地层。
岩土体基本特征呈现坚硬类即由片岩、片麻岩、花岗岩组成，主要分布在城市周围山地。
松散类主要为卵砾石、砂土、地下水分布较广，含水层主要为第三系疏松的砂砾岩及第四系的黄土、砂及砂砾卵石层，按埋藏条件分为潜水、承压水及上层滞水。
2.主要不良地质现象类型及分布特征2.1滑坡xx地区的滑坡不仅分布广、数量多，是形成地质灾害的主要不良地质现象类型。
2.1.1 滑坡的分布：区内滑坡沿xx北坡、xx河北岸高阶地、xx河以及在波状黄土塬和平缓塬的斜坡地段、河流两岸（特别是侵蚀岸）呈带状分布。
2.1.2 滑坡类型：区内滑坡可分为黄土滑坡和基岩滑坡，以黄土滑坡为主。
2.1.2.1 黄土滑坡：指发生在黄土中的滑坡，不仅分布广、数量多、危害大、而且活动性强，易于造成灾害。
黄土滑坡明显受活动断裂带、岩土类型、结构、地形地貌条件的控制。
在xx河以南，黄土滑坡主要分布于坡状黄土塬内的谷坡地带，这里切割深度60～180m，沟谷密度为1条／0.5～1.2km，滑坡分布密度高达2个／km2。
xx河以北分布在高阶地前缘和沟谷边坡。
黄土滑坡的滑动有两种类型：一是位于下伏新近系与黄土接触面上的古滑坡面上又发生的滑坡；二是位于黄土层内部深切新近系红色亚粘土的滑坡，多为巨型或大型滑坡。
黄土滑坡在变形运动过程中带有崩塌性质，速度快，突发性强，破坏力极大。
宝鸡市城市发展中的地质环境灾害效应
查， 就宝鸡地区城镇 发展 中的地质环 境灾害效 应特点 、 规律 和形 ９０ｍ 是关 中地区降水 量最 多的地 区。冬季寒冷 而干燥 ， ０ ｍ， 夏季
成 机 制 进行 了 系 统 研 究 ， 提 出一 系 列 的 地 质 灾 害 减 灾 防 灾 建 温 热 而 多 雨 和 炎热 干燥 的天 气 交 替 出 现 ； 季 升温 迅 速 且 多 变 少 并 春
正 纪３ Ｏ年 代 初 的 ６００人 ～ ０ ０ ７００人增 加 到 １ ２万余 人 。 与 此 同 时 ， 造 成 如 此 大 人 员 伤 亡 和经 济 损 失 ， 是 我 们 对 龙 门 山断 裂 的 地 震 危险性认识不够。 城 市 建设 大规 中段与北段的交接 区。区内发育有 东西
西部地区位于我 国第一级和第二级地势 阶梯 上 ， 多为 山区和 向 、 北西向和北东向三组 的活动断裂 ， 渭河 以南 断裂为 向北倾 陡，
丘 陵 ， 形 起 伏 较 大 ， 动 断 裂 广 泛 分 布 ， 震 、 塌 、 坡 、 石 以北 断裂 向南倾陡 ， 地 活 地 崩 滑 泥 现代的地壳构造 格局控制了宝鸡市的地势地 流 较 为 发 育 ， 对 较 为适 宜 人 类 生 存 和 生 产 的 断 陷 盆 地 近 些 年 来 貌格 局 。 相
也为地面沉降和地裂缝的多发区。
统 研 究 也 愈 显重 要 。
宝鸡市 区地貌总特征为 南北西三 面环 山 ， 中间低平 ， 西窄东
台塬 、 冲积 平 原 ， 断 陷盆 地 地 貌 。 呈
近年来 ， 宝鸡的城 市面积迅 速扩 大， 市地质 环境灾 害 的系 宽 ， 城 自山区 、 塬区向盆地 中部阶梯状 降落 ， 次为基 岩 山区、 依 黄土 笔者结合大量 的宝鸡 地 区工 程地质生 产实践 和地质灾 害调 宝鸡市属于暖温带半 湿润气候 ， 年平均 降水 为 ５ ０ｎ ｌ 全 ９ ｌ ～ ｎ
黄土高原草地植被变化及其驱动力分析
黄土高原草地植被变化及其驱动力分析黄土高原草地植被变化及其驱动力分析引言：黄土高原是中国西北地区的典型地貌区域之一，其独特的地理环境和气候条件对草地植被的生长和分布产生了重要的影响。
然而，随着气候变暖、人类活动的不断扩展以及生态环境的破坏等因素的影响，黄土高原草地植被在过去几十年中发生了显著的变化。
本文旨在对黄土高原草地植被变化及其驱动力进行分析，并探讨相关的生态环境保护和恢复措施。
一、黄土高原草地植被变化的特点1. 退化现象明显：在过去的几十年里，黄土高原草地植被遭受了严重的退化，草地面积急剧减少，植被质量下降。
这主要是由于气候变暖、水源减少、土地利用方式的改变以及过度放牧等原因造成的。
2. 植被类型变化显著：黄土高原草地植被类型经历了显著的转变。
原本以草本植物为主的草地逐渐转变为灌木和荒漠化的土地，导致生物多样性丧失严重。
3. 生态系统脆弱：黄土高原草地植被变化导致生态系统的脆弱性增加，土壤水分的蒸发速度加快，土壤侵蚀问题严重，导致水土流失严重，进一步加剧了草地退化的程度。
二、驱动力分析1. 气候变暖：气候变暖是导致黄土高原草地植被变化的重要驱动力之一。
随着气候变暖，降水变化、蒸发增加等因素造成草地植被的水分供应不足，植物生长受到了限制。
2. 过度放牧：过度放牧是黄土高原草地植被退化的重要原因之一。
过度放牧导致了草地覆盖度下降，土壤养分流失加剧，影响了植物的生生长和繁殖。
3. 土地利用方式变化：黄土高原草地植被变化还受到土地利用方式的改变的影响。
农业耕地的扩张、城市建设的不断扩展以及人口的增长导致了草地面积减少和碎片化，进而导致草地植被的变化。
4. 生态环境破坏：生态环境破坏也是黄土高原草地植被变化的重要驱动力之一。
过度开采、采煤、围垦等人类活动导致了土壤的破坏，进而影响了草地植被的生长和分布。
三、生态环境保护和恢复措施1. 合理规划土地利用：制定科学合理的土地利用规划，合理划定农田、耕地和生态保护区的边界，减少人类活动对草地植被的破坏。
宝鸡市森林资源监测发展探讨
宝鸡市森林资源监测发展探讨发布时间：2022-05-12T14:08:49.751Z 来源：《科技新时代》2022年3期作者：焦铁柱乔莉莉张媛王芳玲[导读] 本文深入分析了宝鸡市森林资源监测现状和存在问题，就森林资源监测发展提出了建设意见和对策，对全市森林资源监测健康有序发展具有指导意义。
（宝鸡市林业调查规划院，陕西宝鸡 721000）摘要：本文深入分析了宝鸡市森林资源监测现状和存在问题，就森林资源监测发展提出了建设意见和对策，对全市森林资源监测健康有序发展具有指导意义。
关键词：森林资源监测现状问题对策目前，宝鸡市森林资源监测仍处初步发展阶段，按照新时代对林业现代化建设的要求，亟需提升森林资源监测水平。
笔者结合森林资源监测工作实践，对宝鸡市森林资源监测发展提出探讨意见。
1、森林资源监测现状全市县（区、局）、林场现有41个林业调查设计院（队、组）具备林业调查规划设计资格，其中甲级1个、丙级6个、丁级34个[1]，在编职工402人，形成了比较完善的森林资源监测机构，承担着全市森林资源监测工作。
宝鸡市林业调查规划院（宝鸡市森林资源监测中心）负责全市森林资源监测工作，建有森林资源监测计算机室，配置绘图仪、扫描仪、无人机等监测设备，对县区年度林地变更调查成果数据库“一张图”进行储存。
森林资源监测体系技术方法主要有：（1）森林资源连续清查(简称一类调查)：从1985年进行第一次一类调查开始，全市已完成7次调查任务。
随着现代林业发展，调查工作内涵不断丰富，第6次一类调查,“3S”等遥感新技术得到应用，第7次一类调查增加了反映森林健康、森林质量、生态功能、生物多样性等生态状况监测调查内容。
2021年开展的林草湿生态综合监测评价，增加了草地和湿地监测样地调查，并与国土“三调”数据对接融合，建立林草湿资源数据库分析评价。
（2）森林资源规划设计调查(简称二类调查)：1984-1989年，全市第一次比较系统的完成了31个国有林场二类调查，1993-1995年完成了凤县、渭滨区集体林二类调查。
陕西省生态环境对耕地利用生态效率的响应
陕西省生态环境对耕地利用生态效率的响应王睿;员学锋;杨悦;赵雨【期刊名称】《水土保持研究》【年(卷),期】2024(31)2【摘要】[目的]揭示陕西省耕地利用生态效率、生态环境质量的时空分布特征,阐明生态环境质量对于耕地利用生态效率的响应方式,进而为陕西省农业高质量发展提供科学支撑。
[方法]以陕西省为研究区域,基于遥感数据,计算了遥感生态指数以表征陕西省生态环境质量;利用SBM模型测度陕西省耕地利用生态效率;采用地理加权回归模型探究了生态环境对耕地利用生态效率的响应。
[结果](1)2005年、2010年、2015年和2019年陕西省耕地利用生态效率总体上处于中等水平,有88%以上的地区属于低效率、较低效率和中等效率等级;(2)2005年、2010年、2015年和2019年陕西省生态环境质量在不断提高,黄土丘陵沟壑区和毛乌素沙地等地区生态环境质量有明显改善,空间格局总体上保持“南高北低”不变;(3)陕西省耕地利用生态效率和生态环境存在显著的正相关,相关关系空间分布具有不均衡性。
[结论]陕西省生态环境与耕地利用生态效率的协同发展模式并不稳定,还需进一步探索与巩固。
【总页数】9页(P422-430)【作者】王睿;员学锋;杨悦;赵雨【作者单位】长安大学地球科学与资源学院;长安大学土地工程学院;陕西省土地整治重点实验室【正文语种】中文【中图分类】F301.2【相关文献】1.农业生产结构的调整与耕地利用和保护——对陕西省长武县耕地利用的思考2.耕地细碎化、耕地经营规模对农户耕地利用生态效率的影响--以常德市为例3.陕西省城镇化与耕地利用生态效率耦合协调时空分析4.“双碳”目标下中国耕地利用生态效率的区域差异、动态演进及收敛性5.长江经济带耕地利用生态效率时空分异及组态路径研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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山东农业科学
第 46 卷
其中，NDVIsoil 为完全是裸土或无植被像元的 NDVI 值，NDVIveg为完全被植被所覆盖的像元或纯植 被像元的 NDVI 值。有关该模型： ①NDVIsoil 对于 大多数类型的裸地表面，理论上应该接近零，但由
Key words NDVI； Vegetation coverage； NDVI difference value； Dynamic change； Baoji City
收稿日期： 2014 －04 －23； 修回日期： 2014 －06 －19 基金项目： 国家自然科学基金项目（ 41001077） 、国家自然科学基金资助项目（ 41371497） 、陕西师范大学院士创新项目（ 999521） 联合 资助。 作者简介： 秦超（ 1988 － ） ，男，陕西渭南人，硕士研究生，主要从事资源开发与 GIS 研究。E － mail： qinchao4316@ 163． com * 通讯作者： 李君轶（ 1975 － ） ，男，宁夏固原人，博士，副教授，硕士生导师，研究方向为旅游市场开发及旅游信息化。E － mail： lijunyi9@ 163． com
本研究利用的统计数据主要来源于《陕西省 统计年鉴》、《宝鸡年鉴》、《陕西省国民经济和社 会发展统计公报》、《宝鸡市国民经济和社会发展 统计公报》、《宝鸡市林业统计年鉴》以及《宝鸡市 地理志》等 相 关 书 籍，气 象 资 料 主 要 来 源 于 中 国 气象科学数据共享服务网。 2． 2 研究方法 2． 2． 1 植被覆盖度的计算与分级 植被覆盖度 的遥感估算模型有很多［8 ～ 10］，其中应用较广的是 像元分解模型法，也称亚像元分解法，即在一定假 设条件下分解多个组分构成的像元中的遥感信息 （ 光谱波段或植被指数） ，建立像元分解模型，从 而获得植被覆盖度。像元分解模型法中最常用的 是像元二分模型，即：
第9 期
秦超，等： 近 20 年宝鸡市植被覆盖度动态变化及驱动力分析
99ห้องสมุดไป่ตู้
植被是覆盖地表的森林、灌丛、草地与农作物 等群落的总称，具有截流降雨、减缓径流、防沙治 沙、保水 固 土 等 功 能［1］。 同 时，植 被 影 响 地 气 系 统的能量平衡，在气候、水文和生化循环中起着 重要作用，是气候和人文因素对环境影响的敏感 指标［2］。植被覆盖度是全球、区域变化众多监测 模型中所需的重要参数，是描述生态系统的重要 基础数据，在生态系统中发挥着重要的作用［3，4］； 较大尺度的植被覆盖变化体现了自然和人类活动 对自然生态环境的作用。因此，获取地表植被覆 盖及其变化信息对揭示地表空间变化规律、探讨 变化的驱动因子和驱动力、分析评价区域生态环 境具有重要的现实意义［5］。
植被覆盖度是刻画陆地表面植被数量的一个 重 要 参 数，也 是 指 示 生 态 系 统 变 化 的 重 要 指 标。 目前，遥感技术已成为监测区域地表植被覆盖变 化的主要手段，因此不依赖于植被覆盖率实测数 据而直接由植被指数向植被覆盖率转换的方法就 成为该领域 研 究 发 展 的 一 种 趋 势［6］。 归 一 化 植 被指数（ NDVI） 被定义为近红外波段（ NIＲ） 与可 见光红波段（ Ｒ） 数值之差和这两个波段数值之和 的比值，即 NDVI = （ NIＲ － Ｒ） / （ NIＲ + Ｒ） ，它特 别适用于全球或各大陆等大尺度的植被动态监 测，在植被遥感中的应用最为广泛，也是监测地区 或全球植被和生态变化的有效指标，更是植物生 长状态及空间分布密度的最佳指示因子［7］。
于受众多 因 素 影 响，NDVIsoil 其 变 化 范 围 一 般 为 － 0． 1 ～ 0． 2［11，12］； ②NDVIveg 代表全植被覆盖像元
关键词： 归一化植被指数（ NDVI） ； 植被覆盖度； NDVI 差值指数； 动态变化； 宝鸡市 中图分类号： S181． 1 文献标识号： A 文章编号： 1001 － 4942（ 2014） 09 － 0098 － 08
Dynamic Change and Driving Force Analysis of Vegetation Coverage in Baoji City in Ｒecent 20 Years
1 研究区域概况
宝鸡地处东经 106° 18' ～ 108° 03'，北 纬 33° 35' ～ 35°06'，辖 3 区 9 县，总面积 1． 82 万平方千 米，常住人口 372． 7 万人。具有南、西、北三面环
山，以渭河为中轴向东拓展，呈尖角开口槽形的特 点； 山、川、塬兼备，以山地、丘陵为主。属暖温带 半湿润气候，冬季天气寒冷干燥，夏季温热多雨和 炎热干燥天气交替出现； 春、秋二季升温迅速且多 变少雨，秋季降温迅速又多阴雨连绵，为关中秋季 连阴雨最多的地区； 年平均降水 量 在 590 ～ 900 mm 之间，是关中降水量最多的地区。宝鸡地区 生境条件多样，植物种类丰富，区系成分复杂，植 被类型多样，主要包括落叶阔叶林、针叶林、灌丛、 草原、蕈甸、水生和沼生植被、栽培植被等。森林 覆被率达 36% ～ 42% ，但分布不均，主要集中在 秦岭和关山，其它地方很少，关中盆地和台塬地区 以栽培植被为主。
Qin Chao，Li Junyi* ，Chen Hongfei
（ College of Tourism and Environment，Shaanxi Normal University，Xi’an 710062，China）
Abstract The vegetation coverage is an important indicator of the ecological environment in one region． In this paper，using TM remote sensing data in 1988，2000 and 2007，the normalized difference vegetation index （ NDVI） of Baoji was calculated． And the vegetation coverage of Baoji in different times was worked out through the pixel binary model． Finally，the difference of normalized difference vegetation index was classified to analyze the dynamic change of vegetation coverage in Baoji in the past 20 years from 1988 to 2007． The results showed that the extremely low coverage，high coverage and extremely high coverage all showed a decrease trend from 1988 to 2000，and the reduce proportion was 0． 02% ，1． 66% and 1． 98% of Baoji land area respectively． The other levels of vegetation coverage also had different degrees of decline． The proportion of extremely high vegetation coverage increased 8． 04% from 2000 to 2007． NDVI difference value grading results showed that the vegetation degradation from 1988 to 2000 was serious，while the situation was improved during 2000 ～ 2007． From long time series，the vegetation degradation mainly appeared in Jintai District，Fufeng County，Qishan County and Fengxiang County． Human factors were the main driving force that affecting the change of vegetation coverage，mainly including the ecological greening projects in mountains or plains，urban landscape greening projects，agricultural industrial structure adjustment，animal husbandry development，demographic factors，etc．
本研究主要利用 1988、2000 年以及 2007 年 宝鸡市 Landsat － 5 卫星 TM 影像数据进行 NDVI 的提取，并通过植被覆盖度估算模型（ 像元二分 模型） 分别得出三个时相的植被覆盖分布情况， 进而分析宝鸡市 1988 ～ 2007 近 20 年间的植被覆 盖动态变化与研究区域的地理位置、气候、水文、 土地利用、人口分布及增长、工农业布局、农业经 济发展、畜牧业发展、城市规划等方面的关系，这 对该区域景观绿化和生态植被的恢复与重建具有 重要的现实意义，并可为宝鸡市的生态环境建设 提供科学的决策支持。
2 数据来源与研究方法
2． 1 数据来源 本研究采用 30 m 分辨率的 Landsat － 5 卫星
TM 影像数据，成像时间分别为 1988、2000、2007 年，来源于中国科学院计算机网络信息中心的地 理空间数据云中心。经查询，这三期影像成像时 间均在植被生长茂盛季节，尤其适合植被指数的 研究，且影像云量较少，质量较好，完全能满足研 究需求。经 EＲDAS 2011、ENVI4． 8 等软件对遥感 影像进行几何校正、辐射校正、大气校正、直方图 匹配后，再分别利用影像的第 3 和第 4 波段开展 相关的研究工作。