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.

目的:基于生态位模型分析并预测甘肃省内脏利什曼病传播风险，为精准防控措施的制定和疫情监测提供依据。方法:自全国传染病报告信息管理系统收集甘肃省2015 - 2021年报告的内脏利什曼病病例，获取病例分布点经纬度坐标以及区域内19个气候变量、5个地理变量和2个社会经济变量数据。基于生态位模型，采用最大熵算法（MaxEnt）构建内脏利什曼病传播风险预测模型，利用受试者工作特征曲线下面积（AUC）进行模型性能评价，并对构建模型的各环境变量进行重要性评估，以及预测甘肃省内脏利什曼病传播风险分布区域。结果:2015 - 2021年甘肃省共报告368例内脏利什曼病病例，其中，89.13%（328/368）集中在陇南市和甘南藏族自治州（甘南州）；2017年病例数达到高峰（79例，21.47%）。构建模型具有较高的预测准确度（AUC = 0.985）。模型分析结果显示，影响甘肃省内脏利什曼病分布的主要气候变量为最冷季度平均温度（贡献值为3.1），地理变量为土地利用类型（贡献值为52.6）和植被覆盖类型（贡献值为8.5），社会经济变量为人口数（贡献值为14.3）。传播风险分布结果显示，高、中、低风险区从甘肃省南部向西北部呈现逐渐过渡的接壤分布特点。高风险区主要集中在甘肃省陇南市中南部和甘南州南部，占全省面积的0.18%；中、低风险区分别占全省面积的0.48%和2.47%，无风险区占96.87%。结论:生态位模型预测甘肃省内脏利什曼病传播呈现点状分散、局部高聚集性分布特征，应加强对陇南市和甘南州等高风险区的监测和防控。

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.

研究气候变化和人类活动对植被变化的影响是有效生态系统管理的基础.本研究基于2002-2020年250 m MODIS-NDVI数据,采用Theil-Sen Median斜率估计和Mann-Kendall趋势分析从像元尺度量化了湖南省植被动态演变趋势;结合气象、夜间灯光指数、土地覆盖等数据,采用残差分析和相关分析等方法,从像元和县域两个尺度揭示了人类活动和气候变化对植被动态演变的影响.结果表明:2002-2020年,湖南省归一化植被指数(NDVI)动态演变呈"整体改善、局部退化"的空间格局,显著改善的区域占研究区总面积的64.9％,主要分布于湖南省西部和中南部;显著退化的区域占研究区总面积的1.4％,主要分布于城市化区域和洞庭湖平原的耕地区域.人类活动和气候变化共同促进研究区67.9％的植被改善;人类活动和气候变化单独对植被NDVI动态演变的贡献率分别为96％、4％;人类活动对所有区县植被演变的贡献率均超过80％.人类活动对植被演变的影响存在显著空间异质性.城市扩张导致新城区植被退化,但老城区出现植被恢复的现象;生态工程则促进了湖南省西部植被恢复.本研究结果有助于深入认识湖南省植被演变时空格局及其对气候变化和不同人类活动的响应,可为制定有效的生态恢复策略提供科学依据.

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.

旱地约占全球陆地面积的40%,而水分是旱地植被生长的一大限制要素.尽管土壤水分与饱和水汽压差对植被生长的重要性已经得到了广泛证实,然而目前二者对植被生产力影响的空间异质性及其形成因素仍未得到深入研究,这对研究旱地生态系统对气候变化的响应带来了挑战.为了填补这一认知空白,研究收集了多源气象、根区土壤含水率和总初级生产力产品,基于随机森林算法量化了植被总初级生产力对根区土壤含水率和饱和水汽压差的敏感性,结合土地覆盖数据和分档平均方法分析了敏感性空间异质性的形成机制.结果表明:全球旱地饱和水汽压差与植被生产力总体呈显著上升趋势;根区土壤水分对植被生长的影响以正效应主导,饱和水汽压差对植被生长的影响以负效应主导;相较于森林和灌木,饱和水汽压差对植被生长的负效应及根区土壤含水率对植被生长的正效应在农田、草地和苔原及半干旱区更为强烈;植被生产力对饱和水汽压差和根区土壤水分的敏感性在数量上总体呈显著的线性负相关性.综上,植被种类和气候条件是导致全球旱地植被生产力对土壤水分和饱和水汽压差敏感性空间异质性的重要因素.

黄河三角洲作为我国暖温带最年轻、保存最完整的滨海湿地生态系统,在全球气候变化以及区域人类活动加剧的背景下,海平面上升和地面沉降加剧使得地区生态安全受到严重威胁.基于1991-2020年8期土地利用/覆被数据,使用生态系统服务和权衡的综合评估模型(InVEST)碳储量模块系统评估黄河三角洲过去30年的土地利用/覆被和碳储量时空变化特征,并进一步耦合海水淹没模型和斑块生成土地利用变化模拟软件(PLUS)预测生态保护、自然发展和经济发展三种情景下黄河三角洲2035和2050年土地利用/覆被和碳储量格局.结果表明:1991-2020年间,碳储量累计减少107.94万t,降幅为8.12％,自然湿地和非湿地碳储量分别减少386.66和18.56万t,人工湿地碳储量增加297.27万t.2035和2050年,黄河三角洲分别约有4.47％—11.58％和6.20％—17.42％的陆地会被海水淹没,导致未来黄河三角洲多情景模拟中碳储量均减少,到2035年生态保护、自然发展和经济发展情景下碳储量分别减少了 42.38万t、76.68万t和119.50万t,到2050年三种情景碳储量分别减少了59.30万t、1 19.02万t和187.01万t,同时期生态保护情景下碳储量减少速率最小.黄河三角洲应坚持可持续发展,加强高碳储量土地利用/覆被类型的生态保护,通过回填开采区等方式减少地面沉降速率,并在可能被淹没的区域建设沿海堤坝以预防海水淹没,从而减少黄河三角洲的碳储量损失.研究指出了海水淹没会导致巨大的碳储量损失,可为黄河三角洲未来提高固碳增汇作用提供数据支撑和理论基础.

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.

植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)是评价生态系统碳循环的重要指标,研究植被NPP的时空演变规律及影响因子对于制定科学合理的可持续发展战略具有实际参考意义.本研究基于土地覆被数据、气候数据(气温和降水)和MODIS平台的NPP产品,采用相关性分析、贡献度分析和土地覆被转移矩阵等结合空间分析方法,研究2001-2020年厦漳泉地区植被NPP的演变特征,定量阐述土地覆被变化和气候变化对植被NPP的影响,并对植被NPP变化驱动因子进行分析.结果表明:厦漳泉地区植被NPP年均值在938.1～1100.9 g C·m-2·a-1范围内波动,整体减少趋势不明显;林地的植被NPP总值(11117.40 GgC)和增速(103.75 GgC·a-1)在所有土地覆被类型中最高;厦漳泉地区植被NPP与气温呈正相关,与降水呈负相关,与气温的偏相关显著性要强于降水量,且厦漳泉地区大部分地区植被NPP受非气候因素影响;不同时期不同土地覆被类型植被NPP变化的主导因素在气候变化和土地覆被变化之间转化.