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2000—2017年浙江省建德市森林植被动态变化: 2025年; 为掌握建德市森林植被变化趋势,基于建德市2000年、2008年、2017年陆地影像数据和2017年森林资源调查数据,运用归一化植被指数(Normalized differential vegetation index,NDVI)、植被覆盖度和差值植被指数,分析了2000—2017年建德市市区及所属乡镇的森林植被变化规律。结果表明:建德市植被存量一直维持在较高水平,各乡镇的植被指数值保持在0.4以上,中高植被覆盖度区域达到82.63%;2000—2008年间,植被生长状况下降明显,但植被覆盖度降幅相对较小,植被变化表现为轻微下降,变化区域主要集中在主城区;2000—2017年间,植被生长状态下降趋缓,植被覆盖度降幅增大,植被变化依旧为轻微下降趋势,变化区域主要集中在乡镇建成区。人类活动是影响建德市植被变化的主要原因,在国家森林城市创建过程中,可重点加强建成区及人类活动频繁区域的绿化建设,为建德市国家森林城市创建提供科学依据和绿化方向。; 商天其刘学松朱振贤汪锦辉; 关键词：森林植被植被指数植被覆盖度

定量评估气候变化和人类活动对澜沧江流域植被动态的影响: 2025年; 【目的】植被对水沙平衡、生源要素交换、生态系统稳定等方面具有重要影响。澜沧江是中国西南地区重要的水利工程和水资源调节中心,其植被动态事关流域防洪安全、供水安全和生态安全。【方法】以澜沧江流域为研究区域,利用1998—2020年时间序列气象、归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)等数据,结合Mann-Kendall趋势检验和Sen’s Slope斜率估计,分析了澜沧江流域植被动态的时空变化差异,并采用偏最小二乘法结构方程模型定量评估气候变化和人类活动对澜沧江流域植被动态的影响。【结果】1998—2020年期间,澜沧江流域NDVI生长季年变化速率为0.0042/a,呈显著增长趋势,其中青海和西藏段变化速率为0.0020/a,云南段为0.0053/a。流域内植被明显改善的区域占比高于40%,严重退化的区域占比低于5%,春、夏、秋三季NDVI也均呈现显著增长,其中春季增长最快,夏季增长最慢。青海和西藏段增长速率最快的季节为夏季,春季的增长速率最低;云南段增长速率最快季节为春季与秋季,夏季增长速率相对最低。地形因素对植被的平均影响量为-0.085,人类活动对植被的平均影响量为0.009,气候因素对植被的平均影响量为0.451。【结论】气温目前是影响研究区植被生长的主要气候因子,人类活动对植被动态的影响较为微弱,地形因素通过调节气候因素间接影响植被生长。; 袁泽申程瑶武金坤连曦; 关键词：气温归一化植被指数澜沧江流域

基于kNDVI的广东省植被动态变化分析: 2025年; 广东省经济发展迅速,植被资源丰富,研究其植被动态变化对于实现社会经济发展与生态环境保护之间的平衡具有重要意义。基于2000-2022年的核标准化植被指数(k NDVI),探讨了广东省植被的时空变化特征,通过SHAP方法探究了影响k NDVI变化的主导因子,并利用LSTM模型与Hurst指数预测了未来植被变化趋势。结果表明,1)广东省kNDVI整体呈现“中间低、四周高”的格局,粤北地区年平均kNDVI最高,反映了区域较高的植被覆盖率;珠三角地区年平均k NDVI最低,这可能是由于快速的城市化进程导致了自然植被减少。2)研究时段内,广东省仅0.04%的区域植被状况保持稳定;约84.6%的区域植被状况改善,这可能得益于一系列生态保护政策与城市化积极效应的共同作用;15.4%的区域出现植被退化,主要集中在珠三角及粤东地区,这与当地频繁的土地利用变化和城市扩张紧密相关。相较于自然因素(如气温和降水),人为因素(如GDP增长和人口增加)对广东省植被变化的影响更显著。3)未来,广东省植被呈现反持续性像元占比为66.6%,持续性像元占比为33.4%,表明大部分地区植被覆盖的变化趋势可能发生逆转。; 陈鹏马育军张梦雅陈婉婷江晓鹏

黄河上中游植被动态及其对干湿转换的响应: 2025年; 利用改进帕尔默干旱指数和标准化降水蒸发指数表征气象干旱,采用土壤水分亏缺指数表征农业干旱,采用线性回归、变点检验以及最大相关系数等方法,明确了黄河上中游不同地理分区植被动态及干旱演变特征,深入探讨了植被对区域干旱演变的响应规律。结果表明:1)1982—2015年流域整体趋于变湿,植被演变和研究区干湿特征于2006年存在突变,表现为由趋于变干转变为趋于变湿;2)2006年后退耕还林力度降低,而年均归一化植被指数由0.006/10a的速率增至0.021/10a(P<0.05),强调了除人类活动外暖湿化进程对黄河上中游植被的加速绿化的重要作用;3)植被对不同干旱类型的响应存在空间异质性,内蒙古高原西部、青藏高原北部和黄土高原北部地区,植被受干旱影响较大,NDVI与干旱指数呈现正相关。研究结果可为黄河流域生态可持续发展提供理论依据和数据支撑。; 程泳铭刘浏程湫雅徐宗学安强王宣宣; 关键词：植被干旱气候变化黄河流域

上海市植被动态演变及其对环境因子与土地利用变化的响应: 2025年; 在全球气候变化与城市快速扩张的背景下,认识城市植被动态演变特征及其对环境因素与人为干扰的响应,对于城市环境改善和生态城市建设具有重要意义。然而,快速城市化地区植被高度碎片化,目前对城市植被长期演变与驱动因子空间异质性探究较为缺乏。以上海市为研究对象,基于Landsat卫星遥感影像获取2000—2020年像元尺度增强型植被指数(EVI),在探究逐像元植被动态时空演变及城乡分异的基础上,结合环境因子数据与土地利用数据,基于多元回归残差分析提出像元尺度上解析环境因子(全球背景环境因子与城市区域环境因子)和土地利用变化(植被建设与植被破坏)对城市植被生长影响的框架,定量解析驱动因子对植被生长的影响。结果表明:2000—2020年上海市缓慢绿化(EVI_(slope)=0.053/10a),EVI呈先减少(2000—2007,EVI_(slope)=-0.071/10a)后增加(2008—2020,EVI_(slope)=0.015/10a)趋势。上海市由核心城区向外呈“绿化-褐化-绿化”格局,核心城区、市郊区和农郊区显著绿化,城市扩张区与边缘区褐化明显。其中核心城区绿化趋势最强(EVI_(slope)=0.053/10a),区域内72%的像元显著绿化,城市扩张区与边缘区内分别有31%与33%的像元显著褐化。上海市新增植被像元主要分布在核心城区与市郊区,减少植被像元主要分布在城市扩张区与边缘区。全球背景环境因子普遍促进上海植被绿化,主导约40%的植被像元绿化,使EVI升高0.013/10a。植被建设在核心城区和市郊区内分别主导42.28%和47.83%的植被像元绿化,是区域绿化的主导因子。植被破坏主导城市扩张区和边缘区的植被褐化,但环境因子和植被建设在一定程度上缓解区域内褐化趋势。研究工作可为全球变化和城市扩张背景下城市植被的规划和管理提供借鉴和参考。; 朱泓恺曾珂张艺玟张淑怡王雅葳赵铖钰张佳怡刘敏; 关键词：城乡差异环境因子土地利用变化 LANDSAT

一种解耦气象要素和植被动态对水文要素影响的方法: 本发明公开了一种解耦气象要素和植被动态对水文要素影响的方法，包括S1、收集并处理分布式水文模型的输入数据；S2、将植被动态数据集成到分布式水文模型中对其进行改进；S3、对改进的分布式水文模型进行率定和验证；S4、基于气象...; 聂汉江秦天玲刘姗姗吕锡芝张诚董碧琼

抚顺市露天矿区植被动态监测研究: 2024年; 以Landsat影像为数据源,研究抚顺市露天矿及其周边地区2005年-2023年的植被覆盖变化情况。结果表明,在研究期内,矿区内“优”等级植被覆盖度区域面积提升了20%左右,“差”等级植被覆盖度区域面积在2023年仅剩6.43%。研究区生态环境改善明显,生态涵养功能有所提升,地区的矿区修复工作已见成效。; 刘敬东; 关键词：NDVI 植被覆盖度

北半球多年冻土区植被动态及归因分析: 在气候变暖背景下,多年冻土温度显著上升,大多数多年冻土地区存在明显的加速退化趋势。同时北半球多年冻土区的植被类型和植被生物量也发生着快速变化,而不同冻土类型区和不同植被类型区的植被对气候变化的响应尚不清楚。因此,分析北半...; 李羽莹; 关键词：多年冻土区归一化植被指数气候要素归因分析

基于植被光学厚度的全球植被动态监测进展: 2024年; 植被光学厚度(vegetation optical depth,VOD)为一种基于微波的植被含水量和生物量估算方法。与光学遥感相比,卫星VOD对大气扰动的敏感性较低,可测量植被不同方面的特征和信息,为全球植被监测提供了一个独立和互补的数据源,已经被广泛用于研究全球气候和环境变化对植被的影响。了解目前VOD在全球植被动态监测的应用研究进展,对其进一步发展和深入应用非常重要。鉴于此,文章首先重点介绍了被动微波和主动微波反演VOD的主要方法,对比分析不同传感器VOD产品的主要特点;然后,从植被特征监测(如植被含水量、生物量)、碳平衡分析、干旱监测、物候分析等方面总结当前VOD在植被动态监测应用方面的研究进展;最后,探讨了VOD产品的优缺点和改进方法,进一步展望了VOD技术在植被动态监测中的应用前景。; 杨妮邓树林樊艳红谢国雪; 关键词：生物量

青海湖流域植被动态变化驱动力及空间粒度效应被引量：5: 2024年; 基于Landsat遥感影像分析1986~2020年青海湖流域植被覆盖度时空变化特征,结合多元线性回归和地理探测器,考虑气候、地表及人类足迹的影响,阐明时间和空间尺度下植被覆盖度变化的机制,并探讨空间粒度对驱动因素及其相对贡献的影响.结果表明:(1)近35年来青海湖流域植被状况整体改善,表现为中等、中高覆盖度植被面积增加,其中环青海湖东北部及布哈河上游植被覆盖度呈显著增加趋势;(2)时间尺度上,流域平均植被覆盖度变化受气候暖湿化和生态恢复工程驱动;(3)空间尺度上,植被覆盖度变化由气候、地形、植被和土壤控制,解释力较大因素为气温(0.41),高程(0.34)和降水(0.30).气候、地形和人为因素对植被覆盖度的影响存在交互增强效应,气温、高程对交互效用具有控制作用,其中气温与距水系距离、降水和人类足迹的交互较为显著;(4)空间粒度对植被覆盖度空间变化驱动因素的贡献具有显著影响,考虑气候、地表和人为因素交互作用时青海湖流域植被覆盖度空间变化最佳研究粒度为6km.; 周美林刘家宏刘希胜王亚琴; 关键词：植被覆盖度气候变化青海湖流域

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