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太原市城区植被覆盖变化地形分异效应 总被引：1，自引：2，他引：1
[目的] 分析山西省太原市城区植被覆盖变化在高程、坡向、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的分异效应，为该市生态环境保护提供基础信息。[方法] 基于2004年8月、2007年8月、2011年8月、2014年9月、2016年9月的Landsat系列影像和ASTER GDEM数据，采用像元二分模型法估算太原市城区5个时期的植被覆盖度，对其时空动态变化特征进行分析，并结合地形面积差异修正系数分析植被覆盖变化在不同地形因子上的分异性及变化趋势。[结果] ①2004—2016年植被覆盖度以中高度覆盖度和高度覆盖度为主，二者占总面积的65%以上，总体呈显著上升趋势，植被覆盖度显著下降区主要分布在小店区和尖草坪区，而中东部和西部植被覆盖度上升较快；2007—2011年植被覆盖度减少面积为852.70 km2，增加面积为601.62 km2，总体呈退化趋势，而2004—2007，2011—2014，2014—2016年植被覆盖度增加面积超过研究区面积的1/2，植被恢复效果较好；②不同坡向上，在平地区域不同植被覆盖变化类型的分布差异较显著，其余坡向上的差异不明显；不同植被覆盖变化类型在不同高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度上的空间分布差异明显。[结论] 坡向对植被生长变化的影响不明显，而高程、坡度、坡度变率、地形位和地形起伏度对植被覆盖变化的地形效应较明显。 相似文献
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[目的]调查天山西部生态环境植被覆盖状况,为科学保护区域生态环境和管理提供科学依据。[方法]以天山西部林区—霍城林场为研究对象,基于1999,2007和2016年3个时期的Landsat TM遥感影像和DEM数据,运用归一化植被指数分析研究区植被覆盖情况和空时变化特征。[结果]时间变化上,1999—2016年期间霍城林场植被覆盖以Ⅱ和Ⅲ级为主,所占比重达到55%以上,总体上是呈现上升趋势;空间分布上,霍城林场因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同而出现不同的分布和变化特征,当海拔在1 500~2 000 m和2 000~2 500 m或者坡度30°~45°的区域时,植被覆盖度相对较高;当海拔 < 1 500 m以及 > 2 500 m或坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度相对较低;植被覆盖度随着坡向的变化而变化着,呈现出阴坡 > 半阴坡 > 半阳坡 > 阳坡的分布特征;当海拔 < 1 500m和坡度 < 30°的区域时,植被覆盖度变化较为明显,而当海拔 > 2 500 m和坡度 > 45°的区域时,因受人为社会活动影响小,植被覆盖变化不明显。[结论]1999—2016年期间,霍城林场植被覆盖在时间变化上总体呈现上升趋势,在空间分布上因海拔、坡度和坡向等地形因子的不同呈现不同的分布和变化特征。 相似文献
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[目的] 探究长白山区植被动态变化及其与地形的响应关系,为山区生态环境保护与治理提供科学支撑。[方法] 基于MODIS NDVI与DEM数据,采用像元二分模型估算长白山区2000—2020年植被覆盖度,运用Sen+Mann-Kendall趋势分析、空间自相关分析及重心迁移模型,结合地形面积差异修正系数,深入解析植被覆盖度时空演变特征,并定量揭示植被覆盖变化在高程、坡度、坡向因子上的分异效应。[结果] ①时空分布上,2000—2020年长白山区植被覆盖度以0.023 7/(10 a)(p＜0.001)的速率增长并于2010年发生明显的上升突变,呈“四周高,中间低”的分布格局,整体处于较高水平。②时空变化上,2000—2020年长白山区植被改善区域面积远大于退化区域面积,呈以“高—高”模式为主的显著聚集状态,但聚集程度波动下降;21 a间植被覆盖重心整体向西南迁移。③地形分异上,长白山区植被覆盖度随海拔、坡度升高均表现为先增加后减少趋势,不同时段下海拔＜600 m,≥1 200 m及坡度＜2°,≥25°区域植被普遍呈退化趋势,海拔600~1 200 m及坡度2°~25°范围内以改善或稳定趋势为主;平地区域植被退化趋势明显,其他坡向上各变化类型差异较小。[结论] 近21 a来长白山区植被状况总体向好发展,不同高程和坡度条件下植被变化空间分异明显,而坡向对植被变化的影响并不显著。 相似文献
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植被覆盖度是生态恢复的重要指示器,研究其变化特征可为资源合理利用、生态恢复提供科学参考。以贵州省开阳县为研究区,基于landsat4-5 TM,Landsat8 OLI遥感影像,获取2002年、2019年30 m分辨率植被覆盖度数据,从阴坡与阳坡视角研究山区植被覆盖度变化和地形分异特征。结果表明:(1)2002—2019年阴坡与阳坡植被覆盖度总体呈南高北低分布,期间阴坡与阳坡植被总体处于恢复趋势。(2)研究时段内阴坡与阳坡植被覆盖度随海拔上升表现为增加趋势; 海拔小于600 m的地区阳坡和阴坡植被覆盖度差距最大; 2019年二者植被覆盖度在海拔小于600 m的地区下降明显,高于800 m的地区均有较大提升。(3)阴坡和阳坡植被覆盖度随坡度增加总体呈上升趋势,坡度大于35°后二者差异增强; 植被覆盖度增量随坡度增加总体表现为上升—下降特点。(4)阴坡和阳坡植被覆盖度随地形起伏度增加呈上升趋势。2002年阳坡各等级地形起伏度的植被覆盖度总体高于阴坡,2019年二者植被覆盖度差异性随地形起伏度上升而增强。综上,阴坡和阳坡植被覆盖度与海拔、坡度、地形起伏度呈正相关关系,二者在不同等级地形梯度上具有较大差异性。地形因子对山区阴坡、阳坡植被覆盖度的影响是多方面的,不仅从海拔和坡向上影响水热组合条件,也从坡度和地形起伏度上影响人类对山区林地资源的开发利用。 相似文献
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祁连山国家公园植被覆盖变化地形分异效应 总被引：2，自引：1，他引：1
[目的] 分析祁连山国家公园不同时间植被覆盖变化情况以及不同高程、坡度、坡向等地形条件下植被覆盖变化的空间分异性,为祁连山生态环境修复和保护提供参考依据和数据支撑。[方法] 利用祁连山2006,2014,2019年3期遥感影像,采用像元二分模型估算植被覆盖度,结合趋势分析法和地形面积修正法,对不同地形条件下植被覆盖空间分异性及变化特征进行分析。[结果] ①祁连山植被覆盖度空间分布格局为西北部低,东南部高,总体以较低植被覆盖度为主。2006—2019年,祁连山植被覆盖度整体呈增加趋势,增加面积约占46.7%,减少面积约占33.3%,植被恢复状况较好,其中,低和较低植被覆盖度面积减小,其他等级植被覆盖度面积均有不同程度的增加。②祁连山植被覆盖变化在不同高程范围内存在明显差异：3 200 m以下中低海拔区域呈增加趋势,2 200 m以下低海拔区域增加特别明显;3 700 m以上中高海拔区域则呈减少趋势,且海拔越高减少趋势越明显。③随着坡度的增加,祁连山植被覆盖变化趋势由增加转为稳定再转为减少。坡度15°以下区域呈增加趋势;坡度25°以上区域呈减少趋势;坡度40°以上区域减少趋势尤其明显;坡度15°~25°范围内分布相对稳定。④从坡向来看,除平地外,祁连山植被覆盖变化类型在其他坡向上的差异较小。[结论] 祁连山植被覆盖变化在高程、坡度等地形条件下差异明显,坡向的地形效应不明显。 相似文献
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岷江上游流域植被覆盖度及其与地形因子的相关性 总被引：5，自引：3，他引：2
[目的]研究岷江上游流域植被覆盖度随不同高程带、坡度带、坡向分布变化的特征及相关性,为该地区利用有利地形加强生态环境建设和防治水土流失提供依据。[方法]在GIS和RS技术支持下,利用Landsat-8OLI遥感影像和DEM数据提取植被覆盖度和地形因子进行叠加分析,构建统计样本定量分析植被覆盖度与地形因子间的相关关系。[结果]研究区总体植被覆盖情况良好,中度以上植被覆盖区占研究区面积75.0%,低植被覆盖区仅占15.2%。植被覆盖度随海拔高度和坡度的增加呈先增加后降低的趋势,在海拔2 500~3 000m和坡度25°~45°达到最大值;阳坡的植被覆盖度略大于阴坡。各地形因子对不同植被覆盖度的影响程度不同,低植被覆盖区受坡度影响较显著,极高度植被覆盖区受海拔高度影响较显著,其他植被覆盖区与地形因子的相关性无明显规律。[结论]岷江上游流域植被覆盖度与地形因子关系紧密,地形因子变化对生态环境有重要影响。 相似文献
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汶川地震灾区植被覆盖度变化与地形因子的关系 总被引：4，自引：3，他引：1
[目的]分析植被覆盖度变化与高程、坡度、坡向3种地形因子关系,为汶川地震灾区环境监测及修复、水土保持、灾害评估与防治等工作提供一定依据。[方法]通过构建汶川地震灾区像元二分模型估算植被覆盖度,分析植被覆盖度与地形因子之间的关系。[结果]高程小于3 000m的各高程带、各坡度带中平均植被覆盖度、高植被覆盖度减少,低植被覆盖度增加的比例均与高程、坡度呈负相关。高程低于500m,500~1 000m区域和坡度小于5°的区域其植被受地震影响大,恢复周期更长,截至2015年5月,尚未达到震前水平。各坡向区平均植被覆盖度,高、中、低植被覆盖度比例变化趋势较为一致,无明显差异,东、南、东南、北方向各等级植被覆盖度比例已达到震前水平。[结论]植被覆盖度与地形因子之间关系密切,植被覆盖的动态监测可以从地形变化出发。 相似文献
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玛纳斯河流域植被覆盖度随地形因子的变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于2000-2016年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型和ArcGIS空间分析功能对玛纳斯河流域植被覆盖度分布格局及动态变化特征进行研究,并分析植被覆盖度变化在高程、坡度和坡向上的空间分布差异。结果表明：（1）玛纳斯河流域以低等级植被覆盖为主,高等级植被覆盖面积显著增加,其它各等级面积波动较小,研究期内植被覆盖改善的面积比例（31.17%）远大于退化的面积比例（16.1%）,研究区总体植被覆盖度增加,生态环境有所好转。（2）在海拔<800m,坡度<8°区域内,植被覆盖度明显改善,植被显著退化区主要分布在海拔1300-3400m,坡度>25°区域内,植被覆盖度未发生变化的区域主要集中在海拔>3600m范围内。（3）当海拔>2100m时,植被覆盖度随海拔增加呈现持续减少的趋势,海拔低于2100m的地带,植被覆盖度随海拔增加波动较大。（4）随着坡度的增加,植被覆盖度呈逐渐减小的趋势,全流域0?5°坡度范围内植被覆盖度最大（42.69%）。（5）在各坡向上,植被覆盖度差异不明显。流域内平地上的植被覆盖度最大（44.21%）;阴坡的植被覆盖度优于阳坡,植被变化趋势除在平地区域较显著外,其余坡向间差异不大。 相似文献
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[目的]监测和分析四川省2009—2020年植被覆盖度时空变化特征,为定量评估区域生态环境提供重要的基础研究数据,也为城市规划及可持续城市发展提供科学参考。[方法]借助Google Earth Engine云计算平台,获取了2009—2020年四川省Landsat系列影像,利用像元二分模型对研究区植被覆盖度进行了定量估算。[结果](1)2009—2020年间,四川省主要以高、中高植被覆盖度为主,其面积可达全省面积的80%,而低、中低植被覆盖度面积所占比例低于10%。(2)从空间上分布,四川省植被覆盖度空间差异比较明显,植被覆盖度较低区域主要分布在成都平原经济区及川西部分地区;(3)从空间变化特征上分析,2009—2020年研究区的植被覆盖度整体呈现基本稳定趋势(44.39%),植被覆盖度改善的区域面积(30.78%)大于植被覆盖度退化区域(24.82%),其中明显退化区域面积所占比例最少,仅占全省面积的4.96%。[结论]总体上,2009—2020年四川省的植被覆盖状况良好,以高、中高植被覆盖度为主,植被覆盖度呈现基本稳定趋势。 相似文献
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青海湟水流域植被覆盖度时空变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2001-2009年的MODIS遥感数据与归一化植被指数的像元二分模型,并结合湟水流域的地形特征数据,分析流域内植被覆盖度时空变化动态特征.结果表明:湟水流域的植被覆盖度空间分布差异十分显著,基于地形特征的脑山区(69.47%)、浅山区(56.46%)和川水区(45.43%)植被覆盖度地带性特点明显;近9年来湟水流域总体植被覆盖度略有下降,尤其是高植被覆盖度减少了17.23%.而较高植被覆盖度增加了12.15%;脑山区的高植被覆盖度与较高植被覆盖度之间转换剧烈,浅山区的各级植被覆盖度都相对稳定,川水区的中植被覆盖度与较低植被覆盖度之间转换明显. 相似文献
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四川省植被变化及其与气象因子的相关性分析 总被引：1，自引：2，他引：1
[目的]分析四川省植被的变化特征及其与气象因子的相关性,为该区域的可持续发展提供理论依据。[方法]采用一元线性回归方法,利用MODIS NDVI数据按不同植被类型对GIMMS NDVI数据进行模拟拓展,并采用变异系数、趋势分析和偏相关等方法进行变化分析和相关性分析。[结果](1)近30a四川省植被NDVI以基本无变化和减小为主,减小的区域主要位于盆周山地、川东北的中海拔山地和川西北高原湿地,增长变化的区域较小,主要位于四川盆地中北部和川西高原西部;(2)植被受气温影响较大的区域主要分布在以灌丛和高山植被覆盖为主的甘孜西南部、西北部以及四川盆地的西南部,以针叶林和水稻种植为主的成都平原、四川盆地中部以及川东北的广元则对降水更敏感。[结论]过去32a间四川省年最大NDVI变化具有明显的阶段性特征,整体上呈现下降趋势;植被NDVI的变化与降水和气温具有显著的线性相关关系,且气温和降水对植被变化的影响具有明显的区域差异。 相似文献
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[目的]模拟未来降水的变化特征,为安徽省沿江地区的农业生产及防洪减灾等提供理论依据。[方法]基于RCP4.5温室气体排放情景,应用MRI-CGCM3模式误差修正数据模拟安徽省沿江地区1960—2065年的降水变化。[结果]误差修正模式数据对安徽省沿江地区降水变化特征模拟性能较好。未来不同时间段降水差异较大,春夏降水多,秋冬降水少。2036—2065年四季和年均日降水量的增加幅度大于2006—2035年,秋季差异最大。就数据波动幅度而言,不同时段夏季降水波动均较大,春季均较小。2006—2035年秋冬波动较小,2036—2065年秋冬波动偏大。从区域降水变化特征来看,2006—2065年安徽省沿江地区日降水量呈现由北向南逐渐增加的条带性地理特征和春夏降水多,秋冬降水少季节特征。较于2006—2035,2036—2065年区域的降水地理变化特征会更加明显而且季节性变化速率增加,降水距平地理变化条带性趋势及方向因季节而异。[结论]安徽省沿江地区未来降水波动幅度变大,降雨量增加。 相似文献
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滇中地区植被NDVI时空演变特征及其驱动因素 总被引：1，自引：1，他引：0
[目的]揭示滇中地区植被NDVI时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系,为该地区的社会经济可持续提供科学依据。[方法]以MODIS NDVI数据资料集、标准气象站点的气候数据及社会经济统计数据为素材,采用叠置分析、空间统计分析和相关分析为主要方法。[结果](1)滇中地区植被5月上旬进入生长季而10月下旬结束,2001—2010年植被NDVI呈现出上升的趋势,速率为0.03/10a,植被盖度整体朝增加的方向发展。(2)2001—2010年滇中地区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占总面积的70.24%和29.76%,减少最为突出的区域主要集中在人口聚集的城镇周围,增加的区域主要集中在高海拔地区。(3)气候影响因素中的水分类因素即平均相对湿度、最小相对湿度和降水是滇中地区植被NDVI年内变化主要的影响因素。(4)退耕还林工程极大地提升了滇中地区的植被覆盖度,而城镇化过程则使得滇中地区城镇周边的极低、低植被覆盖度区面积增加。[结论]滇中地区年内植被NDVI变化由气候因子所控制,而长期变化则受人类活动的制约。 相似文献
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河北省山区降雨侵蚀力的时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的] 探究河北省山区降雨侵蚀力时空变化特征，为该区水土流失治理措施的制定和实施提供科学依据。[方法] 应用时间变化分析和空间分布分析对河北省山区2000-2018年降雨侵蚀力进行分析。[结果] 时间趋势中燕山山区年降雨侵蚀力呈波动上升趋势，主周期为11 a，在2009年发生突变，春、秋两季呈波动下降趋势，主周期分别为8和11 a，春季无突变点，秋季在2001年发生突变，夏季呈波动波动上升趋势，9 a为主周期，在2010年发生突变；太行山区年降雨侵蚀力呈波动下降趋势，主周期为6 a，无突变点，夏、秋两季呈波动上升趋势，主周期分别为8和10 a，均无突变点，春季呈波动下降趋势，主周期为8 a，在2006年发生突变；空间分布中，年均降雨侵蚀力范围为1 063.39~5 127.44 MJ·mm/（hm2·h），燕山山区由西到东年及夏季平均降雨侵蚀力先增长后降低再增长，太行山区中由南向北年、夏季平均降雨侵蚀力逐渐降低，春、秋两季降雨侵蚀力分布规律较为多变。[结论] 通过对河北省山区降雨侵蚀力的分析，得出河北省山区夏季水土流失最为严重，燕山山区部分地区尤为突出。 相似文献
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水热条件和人类活动对山西省植被覆盖变化的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
基于山西省1999—2010年的SPOT Vegetation数据及气象资料,运用Sen趋势度+Mann—Kendall法、残差分析法和相关分析法,对山西省近12a植被覆盖的时空变化进行了分析,探讨了水热条件与人类活动对植被覆盖变化的影响。从年际变化来看,1999—2010年山西省生长季植被NDVI呈现显著上升趋势,其增加速率为0.199 4/a;从空间格局来看,大部分地区NDVI有增加趋势,其中极显著增加的区域占72.94%,主要分布在山西省的黄土丘陵沟壑区及山区;NDVI减少区域极小,仅占0.21%,呈不均匀零星分布。降水量与生长季NDVI的相关性较高,从整体上呈现出由北向南逐渐减少的特点,其中98.54%的区域呈正相关关系;此外,气温与生长季NDVI的相关性较低,平均相关系数仅为-0.415。人类活动对山西省植被覆盖变化的正面和负面作用并存,但正影响远大于负影响,说明近年来退耕还林草以及水土流失治理的生态效益正在显现。 相似文献
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基于GIS和RS的延河流域植被覆盖度与地形因子的相关性研究 总被引：3，自引：0，他引：3
以延河流域为研究区,综合运用GIS和RS技术,基于Landsat TM影像,运用改进的像元二分模型估算了延河流域2000年和2010年的植被覆盖度,结合DEM数据提取的高程,坡度、坡向地形数据,分析了植被覆盖度与地形因子的相关性,以期为延河流域植被恢复和生态建设提供依据。结果表明:(1)延河流域植被覆盖度从2000年的29.18%增加到2010年的52.42%,呈上升趋势。(2)2000年植被覆盖度随高程的增加呈减小的趋势,2010年植被覆盖度随高程的增加呈先增加后减少的趋势。2000年和2010年植被覆盖度随坡度的升高,大致呈现先升高后降低的趋势,在30°~35°范围内最高。2000年和2010年植被覆盖度总体表现为阴坡(北、东北)半阳坡(东南、西)=半阴坡(东、西北)阳坡(南、西南)平地,其中阴坡的植被覆盖度最高,平地的植被覆盖度最低。(3)在高程1 000~1 500m,坡度在25°~45°范围内,植被覆盖度增加的值最大。 相似文献
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陕西省植被时空演变特征及其对气候变化的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
利用GIMMS/NDVI数据分析了陕西省1982—2006年的植被覆盖时空演变,并探讨了植被时空变化对气候变化的响应。分析发现,陕西省NDVI空间分布具有自南向北递减的特点,陕西北部、中部和南部三区四个季节的NDVI均以夏季最大,春季和秋季相当,冬季最小。25年来,三区NDVI显著增加,其中以春季增幅最大,夏季反而有下降的趋势。三区气温增加趋势明显,导致生长期的延长,这是NDVI增加的主要原因之一;三区年总降水呈减少趋势,降水的减少并未使得NDVI减少,这说明当地降水可以满足植被生长的基本条件;夏季NDVI的减少可能与人类活动增加有关。在年内尺度上,三区温度的增加利于植被覆盖的增长;降水量的增加为植被覆盖的增长提供更充足的水分,NDVI的增加主要出现在月降水量小于100mm时,当该月降水量大于100mm时NDVI并无明显增加趋势。 相似文献