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基于2000年、2005年、2010年3期Landsat TM/ETM遥感影像解译数据,定量分析了近11年来皖江城市带土地利用时空变化;利用MODIS/NDVI数据及气象数据,基于改进的CASA模型估算了同期植被NPP,分析、评估了地类转换对研究区植被NPP的影响程度.结果表明:2000-2010年,研究区的土地利用格局变化显著,主要表现为耕地、草地、未利用土地面积不断减少,建设用地、水域面积持续增加,林地面积先减后增;土地利用类型转换以耕地的显著减少和建设用地的快速增加为主要特点;近11年来,研究区植被NPP整体上呈增加趋势,且呈现出南高北低的空间分布格局;各用地类型的NPP均值都在增加,林地NPP增幅最大;长江以北地区植被NPP呈逐渐增加趋势,沿江和长江以南地区的植被NPP变化趋势反之;耕地转为建设用地造成的NPP损失量最大. 相似文献
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陕南地区植被净第一性生产力时空动态演变 总被引：2，自引：0，他引：2
植被净第一性生产力(NPP)是生态系统服务功能的物质基础,也是生态安全、生态风险评价的重要指标。利用2000—2010年SPORT—NDVI数据、气象数据及土地利用数据,选取改进后的CASA模型,模拟了陕南地区植被净第一性生产力时间变化规律及空间分布特征。结果表明,2000—2010年,研究区各种土地利用类型的年均NPP均呈曲折上升趋势,各类土地利用类型NPP均值排列顺序为:林地灌丛草地耕地其它类型。年内变化表现为各个土地利用类型的NPP在每年的2月开始增长,同年7月达到峰值,11月开始明显减少,在次年的1月达到最小值。汉中市的西部、商洛市的东部和西部地区年均NPP增长比较明显,汉中市的中部以及安康市中部大部分地区年均NPP的增长量保持平稳,汉中市城固县与西乡县的交界处年均NPP值的减少比较明显,其它地区的年均NPP变化不明显。年内各月空间NPP的变化趋势与年际变化有一定的差别。 相似文献
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为了探明湖北省植被NPP空间分布特征及其驱动机制,利用MOD17A3H NPP时序数据、土地覆盖类型产品MCD12Q1、气象数据和SRTM DEM地形数据等,采用线性趋势分析、相关系数等方法,分析了2004-2015年湖北省植被NPP时空分布特征,探讨了不同土地利用类型、不同地形条件下植被NPP分布及对气候因素的响应特征。结果显示:（1）12年间,湖北省植被NPP总体呈上升趋势;植被NPP的空间分布大体呈东、西部山区高,中部略低的格局,全省植被NPP值大部介于400~600 g C/（m2·a）;（2）全省植被NPP与年均气温呈现正相关性的面积占全省总面积的79.28%,与年降水量呈现正相关性的面积占全省总面积的59.07%;（3）气温是影响林地、草地植被NPP变化的主要驱动因子,耕地主要受降水量影响;（4）植被NPP与年均气温和年降水量的相关性随高程、坡度、坡向的不同表现出差异性,植被NPP变化是气温、降水和地形条件综合作用的结果。 相似文献
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[目的]探究陕西省陆地生态系统植被群落生产状况,分析陕西省植被NPP时空格局变化及影响因素,为准确评估陕西省陆地生态系统碳源/汇,实现区域生态可持续发展,达成碳中和目标提供参考依据。[方法]基于温度—植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI)对CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型水分胁迫因子进行改进,从而估算陕西省2010—2020年植被NPP,并利用热点分析法、趋势分析法以及地理探测器对陕西省植被NPP进行空间分布格局、年际变化趋势和驱动因子研究。[结果](1)陕西省NPP空间分布呈现南高北低、冷热点区域差异明显的特征;(2)陕西省2010—2020年NPP平均值介于331.02～416.34 gC/(m2·a),NPP均值在100～600 gC/(m2·a)占比最大,最低值和最高值区间占比不足20%;(3)全省2010—2020年83.3%的面积植被NPP值无显著变化,4.2%的面积呈增加状态,12.5%的面积NPP值呈下降趋势;(4)降水... 相似文献
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基于CASA模型的陕西省植被净初级生产力时空分析 总被引：1，自引：3，他引：1
[目的]探明陕西省近年来植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)的变化及评估植被的生长条件。[方法]基于CASA(Carnegie Ames Stanford Approach)模型估算陕西省2003—2012年逐月NPP,并分析其年际、年内的时空变化特征及趋势。[结果](1)陕西省2003—2012年植被NPP总体呈增长趋势(p0.01),年均增量为3.940 6g/(m~2·a)(以C含量计);年总NPP从2003年的84.44Tg(1Tg=1012g)增加到2012年的91.98Tg。(2)NPP年内变化明显,夏季NPP占年总量的比例最高,达到52.43%,7,8两月占比最高,分别为18.52%和18.41%。只有3和8月NPP增长趋势显著或极显著,其他月份NPP变化不显著。(3)不同植被NPP的年际变化比较平稳,除永久湿地外,其他植被类型的NPP呈增长趋势,耕地的NPP增长最快(p0.01),年均增量为5.89g/(m2·a)。(4)NPP整体呈南高北低、高低相间的分布特征,全省78.53%的区域NPP呈增长趋势,24.47%的区域增长显著或极显著;NPP降低显著/极显著的面积仅占2.27%,主要分布在陕西中部和西安周边地区。[结论]陕西植被生长条件总体在改善,但局部在恶化。 相似文献
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植被净初级生产力(Net Primary Production,NPP)是表征植物活动的重要变量,分析植被NPP时空变化及驱动力对生态保护及植被恢复建设具有重要意义。基于2000—2019年MOD17A3的NPP数据,结合基于站点的气象数据、DEM等数据,运用趋势分析、Mann-Kendall检验、R/S分析及地理探测器等方法,定量分析了西南喀斯特地区植被NPP空间分布、时空变化及未来趋势,进一步探讨了自然因子对西南地区植被NPP的驱动作用。结果表明:(1)2000—2019年西南喀斯特地区植被NPP空间分布上呈南高北低的空间分布格局,总体均值为751.37 gC/(m2·a)。(2)从时间尺度看,20 a间研究区植被NPP总体呈上升趋势,上升速度为3.67 gC/(m2·a); 从空间尺度看,20 a间西南喀斯特地区植被NPP呈上升趋势的面积占总面积的78.10%,呈显著上升的区域占42.14%,主要分布在四川盆地、乌蒙山一带。(3)未来研究区内植被NPP以上升趋势为主,呈持续上升趋势的面积占比为76.97%,呈强持续显著上升的面积占30.67%,主要分布在四川盆地及乌蒙山一带。(4)地理探测显示,影响西南喀斯特地区NPP变化的主导因子为湿度、生物温暖指数、日照时数和气温,其q均值均超过0.3; 各因子交互作用表现为双因子增强或非线性增强,其中高程∩生物温暖指数的q值最高,为0.498。综上,研究结果表明高程和生物温暖指数的共同作用对西南喀斯特地区的NPP影响最大。 相似文献
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植被NPP是判定生态系统碳源/碳汇及调节生态过程的主要因子,基于CASA模型估算NPP,探究时空尺度NPP的变化及其对气候变化的响应状况,可了解泾河流域植被恢复状况并为流域生态环境改善提供科学参考及建议。以泾河流域为研究区域,基于2000年、2009年、2018年MODIS NDVI数据、气象数据与植被分布数据等,运用CASA模型(Carnegie-Ames-Stanford approach,CASA)对2000年、2009年及2018年流域NPP进行了估算,探究流域内NPP时空动态及其对气候变化的响应,并分析了各植被类型下NPP分布规律。结果表明:(1)时间尺度上,2000年、2009年及2018年泾河流域NPP均值分别为521.81 gC/(m2·a),664.77 gC/(m2·a),719.78 gC/(m2·a),年际变化呈增长趋势; 月际变化曲线呈单峰型,4—8月呈较强上升趋势,8月后逐渐下降; 各季节的NPP均值由高到低依次为夏季>秋季>春季>冬季。(2)空间尺度上,NPP分布存在一定的地域差异性,水平方向呈“南高北低”的特点; 垂直方向上,NPP值随海拔高度的升高呈先下降后上升的趋势。(3)不同植被类型下NPP均值存在明显差异,其中常绿阔叶林年均NPP值最高,为1 544.50 gC/(m2·a)。(4)气候变化背景下,NPP主要受气温与降水的影响,且降水为主导因素。研究结果表明泾河流域NPP呈增加趋势,即植被覆盖情况在逐步改善; 流域北部植被覆盖状况仍有待改善,建议加大退耕还林政策实施力度,加大果树、茶树等防护型林地的种植; 且该流域NPP对降水的响应强于气温,故可加大植树造林恢复植被的力度,也可修建水库和水利工程,退田还湖,并加大湿地保护,从而保证空气湿度,增加降水,改善植被覆盖,实现人与自然和谐共生。 相似文献
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太行山区植被NPP时空变化特征及其驱动力分析 总被引：4，自引：2，他引：2
本文基于2000—2014年MODIS NPP数据,结合同期土地利用变化、气温、降水和DEM数据,运用趋势分析法、相关系数法及分区统计法等方法,研究了太行山区2000—2014年植被NPP时空变化特征,分析了气温、降水等气候因素和人为因素对植被NPP变化的影响,为太行山区植被资源管理及生态环境调控提供参考。研究结果表明:(1)太行山区植被NPP多年平均值为284.0 g(C)·m~(-2)·a~(-1),耕地、林地和草地的NPP均值分别为302.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、258.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1)、286.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1)。(2)2000—2014年太行山区植被NPP整体呈上升趋势,但大部分植被NPP变化未达到显著水平;16.17%的植被NPP显著或极显著升高,主要分布在太行山区西侧;0.88%的植被NPP显著或极显著降低,零散分布在研究区内。(3)不同植被类型NPP变化速率为草地耕地林地。(4)基于区域平均计算,太行山区植被NPP与降水显著正相关(P0.05),与气温负相关(P0.05)。基于像元计算,植被NPP与降水显著或极显著正相关区面积比例为23.82%,主要分布在太行山区北段,几乎没有显著负相关区;植被NPP与气温显著或极显著负相关区面积比例为8.42%,主要分布在太行山区西侧,显著或极显著正相关区面积比例为0.81%,主要分布在太行山区最北端。(5)研究期内气候因子对植被NPP的升高整体上表现为促进作用,而人为因素主要表现为抑制作用。太行山区生态环境保护仍应以减少人为干扰为主。 相似文献
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明确广西海岸带土地动态变化趋势及其驱动因子,为优化该区土地利用结构和制定合理管控政策提供参考是全面、系统、合理地利用海岸带资源,进行生态文明建设的重要依据。基于多时相遥感数据,辅以随机森林分类、转移矩阵、景观格局指数和地理探测器等方法,系统分析了2010—2018年快速发展时期广西海岸带土地利用类型时空格演变规律与景观格局,并综合探讨了其演变的驱动因子。结果表明:(1)2010—2018年广西海岸带土地利用交错增减,变化显著。建设用地、林草地、人工湿地和自然湿地面积增加,建设用地年均增加101.89 km2,集聚特征突出,主要转入源为耕地; 耕地、其他用地和水体面积缩减,耕地年均缩减162.66 km2,分散特征明显,主要转出为林草地。(2)分时段土地利用动态度差异较大。2010—2014年其他用地和2010—2018年建设用地单一动态度最大,分别为-10.48%,8.80%; 2010—2018年水体单一动态度最小(-0.11%); 综合动态度逐段上升,2010—2018年达1.52%,属快速变化型; 林草地、耕地和建设用地间交替转化活跃。(3)土地利用景观格局呈斑块破碎化、多样化和均匀化演变趋势,景观的异质性和复杂性增强。(4)人文因子是土地利用变化的主导因子,平均贡献率为17.82%; 自然因子影响较小,平均贡献率仅9.72%。人文因子和自然因子协同作用加速了广西海岸带土地利用及景观格局变化。 相似文献
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土地利用/覆被变化能够在一定程度上表征城市景观生态风险空间分异特征。研究基于湖北省江汉平原2000—2015年(2000年、2005年、2010年、2015年)4期土地利用遥感监测数据及县级行政单元区划数据,采用全局自相关模型和地统计空间分析等方法,定量揭示了江汉平原土地利用水平与景观生态风险之间的空间耦合关系。研究表明:(1)2000—2015年江汉平原土地利用类型主要以耕地、水域和建设用地为主,土地转移类型主要以耕地向建设用地转移为主。(2)2000—2015年江汉平原景观生态风险时空演变差异显著,冷点、次冷点数量增加,次热点和热点均呈现先增加后减少态势。生态风险聚集的高值区主要分布在江汉平原东南部洪湖市,低风险区主要分布在江汉平原西部当阳市及松滋市。(3)2000—2015年江汉平原低生态风险区面积呈现逐渐减小态势,从2000年的2 015.63 km2,较少到2015年的1 960.87 km2。中风险区面积呈现先增加后减少的态势,其中2005—2010年增加幅度最大,达到了2 061.26 km2。(4)2000—2005年江汉平原低生态风险重心整体转移不明显,主要集中分布在江汉平原西北部,较低生态风险重心转移空间跨度最大,向西转移了79.80 km。中风险区主要向东北方向转移,较高风险区和高风险区重心主要集中分布在江汉平原东南部洪湖市,且呈现向东北方向转移的趋势,其中较高风险区重心转移速度明显快于高风险区。本研究成果可为城市内部土地利用开发与景观生态风险评价提供科学依据和理论参考。 相似文献
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植被净初级生产力对评价全球变化背景下植被生长状况、陆地生态系统质量、资源环境监测具有重要意义。基于2000—2015年的MODIS NPP产品MOD17A3数据,结合DEM数据、气象数据、土地利用数据,运用趋势分析、相关性分析、地理探测器等模型方法,探讨长江流域片植被NPP的时空特征,揭示了各驱动因子的贡献率。结果表明:(1)16 a间植被NPP均值在478.4～547.4 gC/(m2·a),平均值为516.5 gC/(m2·a),流域内NPP整体表现为缓慢上升趋势。(2)流域内NPP空间分布格局为自东南向西北减少,16 a间大部分地区NPP值基本不变,云南省迪庆州、贵州省毕节市西部增长最明显,下降区域多分布于贵州省东部。(3)研究区内植被NPP与气温、降水均呈正相关; NPP随海拔增加呈先增加后下降的趋势,2 000～3 500 m海拔范围内植被NPP值最高,且集中于横断山区; 坡度小于15°的区域对整个研究区NPP值贡献最大; 林地面积最大且NPP均值最大,对研究区的植被NPP值贡献最大。(4)各因子对NPP的解释力排序为海拔>气温>降水>土地利用类型>坡度,单因子海拔对NPP的解释力最强,海拔与气温双因子交互作用对NPP的解释力最强。研究结果可为长江流域生态修复及可持续发展提供数据支持。 相似文献
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在GIS软件的支持下,利用2005—2014年MOD17A3H与MCD12Q1数据集,结合河北省2005—2012年的142个气象站点资料,利用一元线性回归法分析了河北省10年间NPP的时空演变特征,利用相关系数法分析了NPP与气候因子的相关关系。结果表明:河北省年NPP主要集中在200～400 g/（m2·a）,其中NPP高值区分布在燕山北部区域和太行山东侧一带。2005—2014年河北省年NPP均值与最大值均在波动中微弱上升,年NPP均值在2012年最大为337.63 g/（m2·a）。2005—2014年NPP增长率大于10%的地区分布在冀西北区域和东南边界,其面积占比为43.03%。河北省5种植被覆盖类型按NPP年均值从大到小排列依次为:阔叶林、灌丛、草地、针叶林、农用地。河北省NPP与气温主要呈负相关,与降水主要呈正相关。 相似文献
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2000－2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应 总被引：6，自引：5，他引：1
广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。 相似文献
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科学揭示生态系统服务价值与人类活动强度的空间关系,对土地管理和城市规划具有重要意义。以成渝城市群为例,基于2000年、2010年、2018年三期土地利用数据,构建土地利用转移矩阵、生态系统服务价值评估模型及流向损益模型、人类活动强度指数评估模型,综合运用双变量空间自相关和多尺度地理加权回归方法,探究了成渝城市群地区人类活动强度与生态系统服务价值的空间关系,揭示人类活动强度对生态系统服务价值的深刻影响。结果显示：(1) 2000—2018年生态系统服务价值由5 064.6亿元下降到5 061.27亿元,建设用地过度侵占耕地已经成为了生态系统服务价值降低的主要原因;(2) 2000—2018年人类活动强度呈现出“双核圈层式”的空间特征,人类活动强度高值区主要集中于成都、重庆两地,边缘地区人类活动强度较弱;(3)人类活动强度增强会导致生态系统服务价值减少,二者存在显著空间负相关,中部地区恶化明显,2000—2018年总体而言负向效应加剧。研究表明退耕还林以及植被恢复对区域生态系统恢复而言至关重要,未来应更加重视区域生态保护,制定合理规划措施,共筑城市群绿色可持续发展一体化。 相似文献
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为了明确区域植被固碳能力与地形因子的关系以及掌握区域长时间序列下净初级生产力（NPP）的时空分布特征,以2000-2015年MOD17A3的植被NPP数据及地形因子DEM数据为基础,辅以回归分析及分级统计等方法,利用GIS技术定量剖析了重庆市作为典型山地区域近16年植被NPP的时空变化特征,研究了地形因子（高程、坡度）与植被NPP的相关性。结果表明:（1）2000-2015年重庆市植被NPP整体呈东南部高,西北部低的分布态势,其中,长江以南区域植被NPP差异明显,由南向北递减,总体高于长江以北的区域。（2）16年间,重庆市植被NPP年际均值在481.512~658.557 g C/（m2·a）浮动,其中,处于500~600 g C/（m2·a）的占比最大,其次是600~700 g C/（m2·a）。2000年与2015年相比,整体呈正增长的变化趋势。（3）分别对高程和坡度进行了等级划分,分析可得重庆市平均植被NPP随海拔和坡度的升高有明显的先升高后降低的趋势,在高程500~1 000 m、坡度15°~25°的区域NPP达到峰值。（4）植被NPP先增后减的倒"V"型变化模式在一定程度上反映了高程、坡度处于某临界点时,气候、降水、植被分布、坡面侵蚀强度等因素对植被NPP影响更加显著。研究结果可为重庆地区植被碳储量状况以及生态环境调节与修复提供理论与数据支持。 相似文献
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湖北省耕地利用效率的区域差异及提升对策 总被引：1，自引：1，他引：1
[目的]分析湖北省各县耕地利用效率的区域差异并探寻各研究单元(DMU)的优化空间,提出区域差别化的耕地利用效率提升对策。[方法]使用湖北省78个县域研究单元1987—2012年的耕地投入产出面板数据,构建CCR模型和超效率数据包络分析(DEA)模型。[结果]至2012年,湖北省县域单元耕地利用效率逐年下降,存在投入要素的冗余。(1)该省95%的单元化肥投入存在0%~87%的冗余率;(2)鄂西山区和鄂东南丘陵地区劳动力冗余率分别达到42%和52%;(3)农业机械投入同样在江汉平原与鄂西山区、鄂东南丘陵地区出现显著冗余,分别达到37%,45%和54%。[结论](1)该区域需减少化肥施用量;(2)鄂西山区和鄂东南丘陵地区应着力采取推动劳动力转移的政策以释放剩余农业劳动力;(3)鄂西山区和鄂东南丘陵地区应适当控制农业机械的投入,而适宜推广规模化种植的江汉平原可通过提高管理效率以提升农用机械利用效率,减少冗余。 相似文献
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黄河流域区域性差异显著,生态系统环境脆弱敏感,研究植被NPP对其生态环境生产能力的了解具有重要意义。基于MOD17A3 NPP数据、气象数据和土地利用/覆盖类型数据,采用偏差分析、趋势分析、相关性分析及马尔科夫转移模型对黄河流域2000—2015年植被NPP的时空格局、变化趋势及驱动因子进行了研究。结果表明:（1）2000—2015年黄河流域植被年NPP均值为228.2 g C/（m2·a）,变化范围为179.6～258.1 g C/（m2·a）,整体上呈现微小波动增加趋势,植被NPP偏差值呈现先减少后增加的趋势;上中下游植被NPP年均值呈明显的梯度分布,即上游<中游<下游,说明中上游区域生态环境相对脆弱。（2）黄河流域植被NPP具有较强的空间分异性,呈南向北带状递减分布;上中下游植被NPP总量差异显著,其中中上游植被NPP总量约占整个流域的96%,可见中上游对整个黄河流域生态环境的影响举足轻重,故加强对中上游区域生态环境建设与保护至关重要;流域大部分地区植被NPP以增加为主要趋势。（3）流域植被NPP受气候因素中降雨影响较大,以气候因素强驱动的区域主要分布在川西高原、鄂尔多斯高原及华北平原等地区。农用地转建设用地及草地转荒漠是黄河流域植被NPP损失的主要方式,可见城市加速扩张以及过度开垦、放牧等人类活动是植被NPP损失的主要驱动力,近几年林地、草地面积有所增加,植被NPP整体上损失程度有所减小,可见实施退耕还林还草政策已见成效。 相似文献