厘清植被变化及驱动因素,可为生态修复和社会可持续发展提供参考.本研究基于Google Earth Engine平台获取2000-2020年河南省植被覆盖数据,并结合Theil-Sen Median趋势、Mann-Kendall检验和Hurst指数,揭示河南省及其流域分区(海河流域分区、黄河流域分区、淮河流域分区、长江流域分区)植被分布和变化趋势,并联合因子探测及因子交互,从不同尺度探究了自然和人文因素对植被的影响机制.结果表明:研究期间,河南省植被覆盖度(FVC)呈南高北低的分布格局,以中高植被覆盖为主,其中,长江流域分区最好.河南省及各分区FVC变化规律一致,呈波动上升趋势,均以明显改善为主,其中,长江流域分区的改善面积最大.基于Hurst指数,河南省未来植被状况除了淮河流域分区可能持续改善外,其他分区均表现为从改善转向退化.河南省及各分区植被变化是人文因子与自然因子综合作用的结果,因子影响力随时间而改变,主导因子存在地域差异,土地利用/覆盖类型和夜间灯光等人文因素的影响强于海拔、坡度、年均低温等自然因素.因素间的交互作用,尤其是人文与自然因素的交互作用,呈非线性增强关系.

人类活动强度(Human Activity Intensity,HAI)是表征人类活动对自然环境作用程度的客观指标,植被作为生态环境变化的综合指示器,对人类活动变化十分敏感,深入探究HAI与NDVI(Normalized Difference Vegetation Index,归一化植被指数)时空分异及其关联性,对维稳自然环境、合理控制人类活动以及协调人地关系具有重要意义.以黄土高原为研究区域,使用夜间灯光、人口密度及土地利用数据表征人类活动强度,分析2000-2020年HAI与NDVI的时空分及其关联性.结果显示:(1)2000-2020年黄土高原HAI整体变化较缓(年均速为1.39％),空间呈现"七点一圈一带"的分布格局,呼包鄂榆及晋中城市群HAI强度变化较频繁,高强度区向西北方向呈集中分布态势.(2)2000-2013年NDVI增速较快(2.11％/a),2014-2020年增速放缓至0.82％,整体呈现东南高西北低分布,高植被覆盖区域向西北移动且多方向扩张.(3)HAI与NDVI相关性空间分异明显,且在关中、呼包鄂及晋中城市群呈空间聚集分布.人类活动对植被覆盖的作用具有双向性,高强度人类活动致使植被覆盖锐减,退耕还林等工程有效抑制植被退化,生态环境有所改善.研究结果可为精细量化人类活动强度、黄土高原未来国土空间规划及生态环境修复与维稳提供一定理论依据与参考.

草地在天山生态系统中起着重要作用,与区域畜牧业发展息息相关.为阐明天山新疆段草地植被时空演变格局及其影响因素,该研究基于2001-2020年MODIS NDVI遥感影像,使用Sen+Mann-Kendall趋势分析法和变异系数、土地利用动态,对天山新疆段草地植被覆盖度(FVC)的时空动态特征进行分析,并通过地理探测器和相关性分析法探究草地FVC变化的驱动因素,结果表明:(1)FVC整体变化较稳定,多年平均草地FVC在0.33-0.42之间波动,FVC面积显著增加的区域分布在天山东北部和西南部低海拔地区,占总面积的3.14％,FVC面积显著减少的区域主要分布在伊犁河沟,占总面积的15.81％.(2)草地FVC的变化主要受植被类型和畜牧业总产值的影响,其影响力均在29.85％以上.其中,年降水量和年平均气温与植被类型相互作用后,影响力均提升到48.70％以上.(3)研究时段内,草地FVC与年降水量、年平均气温均呈正相关关系,与年降水量正相关区域面积占总面积的80.84％,主要分布在天山南北两侧的盆地周围;与年平均气温正相关区域面积占总面积的71.69％,主要分布在海拔较高的山区.

祁连山是我国西北地区重要的生态安全屏障.为揭示祁连山植被覆盖变化及其驱动机制,本文通过融合GIMMS NDVI和MODIS NDVI获得1982-2022年1 km NDVI数据,并结合多时相土地利用、植被、地貌和气象数据,利用Theil-Sen趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、最优参数地理探测器模型等方法,分析了祁连山NDVI时空变化特征与空间异质性及其驱动因素.结果表明:祁连山西北地区植被覆盖度较低,东南地区植被覆盖度较高,1982-2022年祁连山植被覆盖度明显提高,但近十年以来植被有退化的趋势;年均降水量和湿润指数是影响祁连山植被覆盖度的最主要驱动因素,解释力分别为69.6％和61.9％,年降水量和高程的交互作用对NDVI的分布有明显的影响.研究揭示了促进植被生长的驱动因子的类型或范围,为更好理解祁连山植被NDVI变化的驱动因素提供科学依据.

近30年来,羌塘高原野牦牛(Bos mutus)种群数量虽缓慢恢复,但仍为野生有蹄类中仅有的易危物种.由于其对人为活动规避明显且具有极强的攻击性,野牦牛栖息地分布和质量数据仍很匮乏.把野外调查与最大熵(Maxent)、土地利用模拟模型(FLUS)、InVEST三种模型相结合,系统分析羌塘高原野牦牛栖息地分布及其影响因素,并通过未来气候、未来土地覆被和未来食物情景构建2050年不同温室气体排放浓度(RCPs)情景下羌塘高原生境状况,预测栖息地变化状况,以期为青藏高原生物多样性维护提供数据支撑.结果发现:2020年前后野牦牛栖息地总面积为25.1万km2,集中分布在那曲市北部,阿里地区分布零散.栖息地以草原和荒漠为主,部分位于冰川区,野牦牛对气候条件反应敏感,偏好生活在暖季降雨量约在200mm,冷季降雨量约1 0mm,年最低温度-30℃的区域,坡度耐受性高.约92％的野牦牛栖息地位于羌塘国家自然保护区内,仅有南部约1.2万km2栖息地与人类活动交叠明显.2050年前后羌塘高原暖湿化明显,草原面积增加,野牦牛栖息地将向西北部无人区扩张,目前栖息地分布较零散的阿里地区也将出现大面积高质量栖息地,三种RCPs情境下栖息地面积分别为28.2万km2(RCP2.6)、28.4万km2(RCP4.5)和28.0万km2(RCP8.5),新增栖息地以极重要栖息地为主,边界与羌塘自然保护区范围更加吻合,自然保护地体系建设将有力支撑野牦牛的保护.

滇池是我国西南地区最大的高原淡水湖泊,也是云南省面积最大的淡水湖.研究滇池流域土地利用/覆被类型与生境质量的时空演变特征,对流域生态环境保护具有重要意义.本文基于1988-2018年土地利用/覆被数据,将InVEST模型与GIS空间分析工具相结合,分析滇池流域生境时空变化,并利用莫兰指数和热点分析量化生境质量的空间集聚及演化特征.结果表明:(1)1988-2018年滇池流域土地利用/覆被类型变化剧烈,由1988年的农田占优势转变为2018年城镇用地占优势;(2)流域生境质量总体呈下降趋势,环滇池的城市区域生境质量较低,流域周边山地与丘陵质量较高但分布分散;(3)生境"冷热点"呈集聚分布,"热点"地区主要位于周边林地,随时间变化其范围逐渐缩小,而"冷点"地区位于环滇池城市区域,随时间变化而大幅增加.本研究表明,城市化过程中土地利用/覆被的剧烈变化是引起城市生境发生变化的主要原因,研究结果可为滇池流域土地利用类型优化以及提升或维持生物多样性提供参考依据.

生态环境质量评价作为生态文明建设的基本依据,对于积极适应气候变化、合理开发及保护生态环境等具有重大意义.本文以生态环境脆弱的黄土高原为研究区,基于植被覆盖度、地形位指数、人口密度等数据反演资源环境承载力,以MODIS数据和土地利用数据表征生态弹性限度,分析2000-2020年研究区资源环境承载力与生态弹性限度的演变特征,利用耦合协调度模型综合表征区域生态环境,通过标准差椭圆方法探究协调度的重心变化及转移路径,并在此基础上利用粒子群优化的Elman神经网络对生态环境的未来趋势进行预测.结果表明:2000年以来黄土高原资源环境承载力呈现东南高、西北低的分布格局,呈指数缓慢上升趋势(0.0625 a-1),生态弹性限度与该区域土地利用格局呈高度一致,指数波动上升但整体水平低;黄土高原生态环境耦合协调度从轻微失调阶段转变为初级协调阶段;黄土高原生态环境协调发展度的重心向东南偏移,且呈现东北-西南方向向心聚集,西北-东南方向空间发散的趋势;预测发现,2030年各市(自治州)资源环境承载力-生态弹性限度系统耦合协调度将稳步上升,这表明未来黄土高原的生态环境质量将逐步趋于协调,但各地的增长速度将存在显著差距.

评估南亚热带季风气候影响下流域水源涵养量的时空格局及其对降雨的响应特征,可为揭示不同时间尺度流域降水变化下水源涵养演变规律提供科学依据.本研究以北部湾防城河流域为研究对象,基于水量平衡原理,应用SWAT模型探究水源涵养量的时空格局及其对降水的响应特征.结果表明:防城河流域水源涵养量为1637.4 mm·a-1,占年均降水量的50.7％.不同子流域的水源涵养变化量的差异明显,其中,森林植被覆盖度高、坡度较陡的子流域水源涵养量大,而其他土地利用类型(如田地、草地)、坡度较缓、人类活动强度大的子流域水源涵养量较低.在月尺度上,水源涵养量和水源涵养变化量均与流域降水呈现相似的变化特征.水源涵养变化量对次降水量的响应呈现两种类型:短期降雨(降雨持续时长≤2d)与水源涵养变化量呈线性变化,中长期降雨(2 d＜降雨持续时长≤10d)与水源涵养变化量呈非线性曲线变化,且主要受到蒸散发等过程的影响.高频次短持续时间的降水事件相对于长持续时间的降水事件更有利于增加生态系统水源涵养.

为探求山地新开发区城市化进程中的土地利用/覆被变化对地表温度的影响,利用遥感手段对重庆市悦来新城的历史影像进行解译,获取了研究区城市化前、中、后3期的土地利用类型、归一化植被指数(NDVI)及陆地表面温度(LST)的空间分布,并分析了土地利用类型变化和各土地利用类型的NDVI变化对LST的影响.结果表明:城市化进程中的居民组合用地大量扩张,占用的主要是农田,其次是林地;总体上,城市化后比城市化前的植被长势好,其中农田、林地的植被覆盖呈增加趋势,居民组合用地的植被覆盖呈大幅降低趋势;LST在各土地利用类型和区域空间上具有明显的异质性,同时对城市化过程具有一定的敏感性,在夏冬两季表现更明显;LST与各土地利用面积呈显著线性相关;LST与NDVI呈不显著线性关系,二者的空间关系形状在3个时期均呈"三角形",植被覆盖具有缓解热岛效应的作用.该研究结果可为山地新开发区城市化进程中的生态规划及热岛效应缓解提供理论依据.

植被碳水利用效率是表征生态系统碳水循环的重要指标.采用MODIS数据,利用Google Earth Engine平台计算植被碳利用效率(Carbon Use Efficiency,CUE)与水利用效率(Water Use Efficiency,WUE).采用趋势分析、变异系数、R/S分析及偏相关分析等方法,对2000-2020年黄河流域植被CUE与WUE的时空动态进行分析,并探究水热条件对碳水利用效率的影响.结果表明:(1)2000-2020年黄河流域植被碳水利用效率年均值分别为0.61和0.68 gC m-2 mm-1;研究时限内,植被CUE呈波动下降趋势,而WUE呈波动上升趋势.(2)空间上,植被CUE呈西高东低分布,WUE相反.不同土地覆被类型的CUE表现为草地＞农田＞灌丛＞森林;WUE表现为:农田＞森林＞草地＞灌丛.(3)总体上,黄河流域植被CUE与温度呈负相关,与降水呈正相关;黄河流域北部植被WUE与温度和降水均呈正相关关系,黄河流域西南部植被WUE与降水负相关;(4)不同土地利用类型中,草地、森林、农田CUE与温度主要呈负相关响应,灌丛CUE主要呈正相关响应;黄土高原西北部地区草地CUE与降水呈正相关关系,而在黄河源区草地CUE与降水呈负相关关系,农田CUE对降水呈现正向反馈.(5)植被WUE与温度和降水的关系存在较强的空间异质性.降水是影响干旱,半干旱地区的草地WUE的主导因素,而高海拔地区草地WUE与温度、降水均呈负相关关系;灌丛WUE与温度成负相关关系,与降水呈正相关关系;受人类活动影响,农田WUE与温度有正相关关系.研究结果对于深入理解黄河流域植被恢复与气候变化双重背景下区域的植被碳水耦合机理有重要意义.