全球气候变化导致极端气候发生频率和强度增加,探究植被对极端气候的响应与适应是评估区域植被脆弱性和制定适应性经营策略的重要前提.以2008年中国南方极端冰冻事件为例,利用2003-2009年日光诱导叶绿素荧光(SIF)遥感数据提取植被物候,探讨了极端冰冻事件对不同植被类型物候的影响,并采用地理探测器分析各环境因子及其交互作用对植被物候变化的贡献度.结果表明:(1)极端冰冻事件导致植被生长季开始期(SOS)提前2.96 d、生长季结束期(EOS)推迟10.47 d和生长季长度(LOS)延长12.79 d,其中常绿阔叶林物候变化趋势最大,而落叶阔叶林物候变化趋势最小.(2)研究区水热条件的空间分异性影响了植被物候空间变化格局,如东南部水热条件充足区的物候变化趋势更明显,而西北部山区植被物候变化与整体变化趋势相反,即呈现SOS推迟和EOS提前趋势.(3)降水、气温、相对湿度、土壤类型和植被类型是影响植被物候的主导因子,其中气温和降水对植被EOS的解释力最高,分别为0.6522和0.5280.(4)各因子交互作用结果均表现为双因子增强或非线性增强效应,其中气候因子间的交互作用最强,而气候因子与土壤类型、植被类型、冰冻天数的交互效应次之.

植被降水利用效率(PUE)是评价植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标.以年净初级生产力(NPP)数据、年降水量数据为基础,利用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,计算并研究了 2000-2020年青海湖流域植被降水利用效率时空分布格局及其地形效应,结合年均气温、年均地表温湿度、年生长季光合有效辐射吸收系数和年植被覆盖度等数据,探讨了PUE与各因子间的相关关系.结果表明:(1)青海湖流域单位像元(1 km2)PUE平均值在0.4-0.7 gC m-2 mm-1间变化,平均为0.54 gC m-2 mm-1,且在年际间无显著变化趋势(R2=0.05,P≥0.05).在空间上,青海湖流域多年PUE平均值环湖呈现不均匀分布,除青海湖东岸外,PUE值随湖面距离增大呈减小趋势;其高值区主要集中分布在青海湖西岸和南岸的半环区;年PUE变化趋势的斜率值为-0.05-0.04 gC m-2 mm-1 a-1,其中显著变化的区域占流域面积的29.63％.(2)青海湖流域多年PUE平均值在海拔效应和坡度坡向两种不同微地形效应下表现出明显的差异.海拔每升高50 m,PUE值将减少0.02 gC m-2 mm-1;随坡度增加,PUE值呈降低趋势,平坡至险坡(＞45°)的变化范围为0.3-0.61 gC m-2 mm-1;不同坡向PUE值表现为由东北坡向西南坡递减,范围为0.52-0.56 gC m-2 mm-1.(3)在空间上,青海湖流域PUE值与地表温度、光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数相关性较为明显.沿海拔梯度,空气温度和地表温度与PUE呈极显著正相关(R2=0.94,P＜0.01;R2=0.98,P＜0.01),光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数与PUE显著正相关(R2=0.89,P＜0.05;R2=0.90,P＜0.05;R2=0.86,P＜0.05),地表土壤湿度与PUE无显著相关性(R2=0.16,P≥0.05).评估了青海湖流域植被降水利用效率的特征及其与各因子间的相关关系,明确了植被对降水的利用能力及其耗水特性,可为青海湖流域植被保护和国家公园建设提供理论参考.

在生态系统防风固沙功能研究中,土壤湿度因子是重要参量之一.传统方法多使用气象站点观测的潜在蒸发量、降雨量和灌溉量等估算土壤湿度,在空间连续性和数据可利用性方面均具有较大局限.基于遥感技术在土壤湿度探测方面的发展,本研究选择4种土壤湿度的遥感指标(MODIS蒸散比值法、SMAP 土壤湿度比值法、可见光-短波红外干旱指数法、遥感湿度指数法)对修正风蚀方程模型(RWEQ)中的土壤湿度因子的计算过程做出改进,并利用改进后的算法分析辽西北地区2001-2021年防风固沙服务的时空变化及驱动因素.结果表明:MODIS蒸散比值法计算的土壤湿度与传统气象方法的相关性最高,二者经拟合后得到的公式可用于RWEQ模型中土壤湿度因子的计算改进.2001-2021年,辽西北地区防风固沙能力呈现北部及东部地区较强、中部及西部地区较弱的空间分布特征.经Mann-Kendall趋势检验,辽西北地区72.7％的区域防风固沙能力呈上升趋势.应用地理探测器模型进行驱动因素分析发现,防风固沙能力的变化是一个多因素相互作用的过程,受土壤类型、年均风速以及经济发展水平的影响较大,且各驱动因素之间的交互作用对防风固沙的影响高于单因素的影响.本研究结果可为RWEQ模型估算做出改进,同时为辽西北地区长时间的生态功能形成机制与驱动力分析提供技术支撑.

道地药材指经过中医临床长期应用优选出来的,产在特定地域,受到特定生产加工方式影响,较其他地区所产同种药材品质佳、疗效好且质量稳定,具有较高的知名度的药材.道地药材是我国几千年悠久文明史、中医中药发展史形成的特有概念,根据道地药材的定义,可以看出不同地域之间的同种药材在质量和疗效等方面存在一定的差异性,在特定区域还存在一定的相似性.该文基于采样点的青蒿酸含量及其各种潜在的地理环境因子,应用地理探测器模型,分析了地理环境因子对中国各地黄花蒿中青蒿酸含量空间分布的影响.研究发现:青蒿酸含量的空间分布是多种因素综合作用的结果,各环境因子对青蒿酸含量的空间分布的影响依次为土壤类型(0.233)＞年均辐射量(0.208)＞植被类型(0.192)＞高程(0.171)＞日照(0.170)＞年均气温(0.153)＞年均降水量(0.111)＞坡度(0.110)＞相对湿度.其中,土壤类型和年均辐射量是探测到的主要影响因素,且主要影响区域在土壤类型为初育土,年均辐射量为1 200～1 400 kWh· m-2的分区.该研究筛选出的地理环境主导因子可用于遥感技术监测青蒿酸的空间分布区域,从而为黄花蒿的种植等提供理论依据.

随着社会经济的发展,人类对生态系统服务选择的加剧,生态系统服务面临的形势更加严峻.以汾河上游流域为研究区,以遥感影像、气象、土壤、统计数据及专题地图等为数据源,基于ArcGIS平台,采用CASA、InVEST等模型,评价了2000年和2008年汾河上游流域泥沙截持、产水量、NPP、固碳释氧、粮食生产五项生态系统服务变化情况;同时,整合人口、居民点、道路定量评价了研究区2000和2008年人类活动强度,并采用SPSS典型相关分析方法(CCA),对生态系统服务的自然与人文驱动因素进行了分析.结果表明:2000-2008年间,研究区5项生态系统服务变化明显.其中,泥沙截持服务减少43.30 t/hm2,减少范围占整个流域87.5％,只有北端局部区域有所增强;产水服务增加4.74 t/hm2,产水服务增加的区域占到了流域总面积的89.6％:NPP生产服务增加0.86 t/hm2,NPP增加的区域占研究区的93.7％,仅边缘零星区域NPP减少;固碳释氧服务与NPP生产服务呈现一致的时空格局,增加量达2.18 t/hm2,仅流域边缘零星分布减少的斑块;粮食生产服务总体上有所降低,下降幅度为15.65 kg/hm2,粮食生产减少的区域占到整个流域的65％.同期,该区域人类活动强度有所增强,人类活动指数(HAI)由0.19增加到0.21,呈现出北低南高的空间格局.相关性分析表明,2000-2008年前,人类活动与泥沙截持和产水服务呈现极显著的正相关(r=0.637**和r=0.656**).典型相关分析则(CCA)表明:影响泥沙截持服务的主要驱动因子是坡度,影响产水量的主要因素是降雨量和温度;2000-2008两年间生态系统服务变化量的典型相关分析表明泥沙截持和产水服务受日照时数、相对湿度、降雨等自然因子的影响,NPP生产/固碳释氧的主要影响因子为温度和坡向.

青藏高原发育着世界上独一无二的大面积的高寒湿地,在气候调节、水源补给等方面发挥着极其重要的作用.因其独特的地理环境,它也成为了全球气候变化的敏感区、预警区,已引起国内外学者的高度关注.本文综述了近30年来青藏高原主要湿地类型在湿地面积、湿地土壤、湿地水文、湿地动植物等要素方面的变化及其驱动因子,并提出青藏高原湿地研究的重点方向.青藏高原气候变化的基本特征是变暖和变湿;湿地面积在1970-2000年总体呈现减少态势;2000年后,湿地萎缩态势减缓,面积呈现出一定程度的增加;湿地土壤表层湿度降低,碳排放能力增大,植被覆盖呈现退化趋势;气温升高、地表蒸散发量增大、降水量增加、鼠害增加等是导致青藏高原湿地变化的主要驱动力,同时还受牲畜数量增加、资源开采、道路工程建设等人为影响;受青藏高原特殊的地理位置和自然条件限制,高寒湿地研究缺乏基础数据支撑,未来应主要集中在应用遥感技术和长期定位监测手段收集基础数据资料,开展相关机制研究.

草地生态系统服务功能是指草地生态系统及其生态过程所形成和维持的人类赖以生存的自然环境及其有效性,中国干旱半干旱地区的草地退化严重制约着生态系统服务功能的.以乌鲁木齐市山地草地为研究靶区,利用遥感图像(Landsat TM/OLI)划分出7种不同草地类型并计算其生态系统服务价值(Ecosystem Service Values,ESV).使用空间统计方法、网格分析、空间自相关等方法进一步分析研究区山地草地退化程度和ESV变化.结果 表明:21年中,乌鲁木齐市草地生态系统服务价值呈现波动性下降趋势,年均减少0.27× 107元.生态损失主要是由山地荒漠草地(7.44％)、山地荒漠草原草地(10.71％)、山地草甸草原草地(18.32％)和高寒草甸草地(40.69％)退化造成.单项生态系统服务价值中,草地对调节服务(土壤形成)和供给服务的贡献率较高.草地ESVs Moran平均值为0.869(1994-2015年),并且草地ESV与相邻网格(2 km×2 km)具有更高的空间相关性.草地ESV具有明显的空间分布特征,高ESV区基本上分布在南山山区,低ESV区主要分布在平原草地区,博格达山草地亚区呈现随机分布格局.研究区气候变化对草地的影响十分显著,平均气温、平均地表温度、湿度、蒸散量、降水量和风速对草地ESV变化均有一定的影响,过度放牧、不合理垦荒、药用植物过度开发、城市化等人为活动仍然是驱动草地退化的主要因子,因此亟需采取措施保育乌鲁木齐市山地草原生态系统.

在全球气候变暖和频繁的人类活动影响下,青藏高原草地生态系统发生了生产力下降、生物多样性减少及生态功能退化等一系列现象.与传统观测技术相比,遥感技术具有大范围、快速和连续监测等优点,因此被广泛用于区域尺度的草地植被长时间序列监测.以往对青藏高原草原植被影响因子的研究多集中在气温与降水,而相比较于气温和降水,地表温度和土壤湿度直接作用于植物的根部,对植物种子的萌芽和植株的生长也都有着重要影响,所以地表温度和土壤湿度与植被生长的关系更加紧密.基于遥感技术,利用青藏高原草地区域的MODIS和AVHRR数据,选择草地植被覆盖度作为草地退化的遥感监测指标,建立了青藏高原草地退化遥感监测和评价指标体系,并对青藏高原2001-2017年的草地退化状况进行了遥感监测和评价.同时,利用遥感数据获取青藏高原区域尺度的地表温度和温度植被干旱指数数据,用于指示地表水热状况,最后基于回归方法分析了地表水热要素在青藏高原草地退化中的作用.结果 表明:从2001-2017年,青藏高原植被退化程度空间差异明显,柴达木盆地和青海湖附近退化较为严重,喜马拉雅山脉北部、昆仑山脉南部、冈底斯山脉北部交汇的地区退化也较严重.在2001-2017年间,青藏高原草地未退化面积从50.60％上升到59.00％,说明青藏高原草地整体上在朝着改善的方向发展.2001-2017年内,青藏高原草地整体上大部分时间处于轻度退化状态,但是2001年和2015年这两个年份青藏高原草地退化整体上达到中等退化水平.通过回归分析发现,土壤湿度主导的对青藏高原草地的影响面积达到14.04％.地表温度主导的影响面积达到草地总面积的约36.61％.但地表温度与植被之间相互影响,且主要呈现负相关关系.其中,在温性草甸地区,当植被覆盖度较低时,地表温度正向影响植被生长.

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是联结土壤-植被-大气过程的纽带,对理解地表水热平衡至关重要.因此,量化分析ET时空变化特征、揭示其主要控制因子对区域用水管理和农业生产十分重要.利用遥感数据和气象数据,基于BEPS模型估算了1981-2019年的淮河流域ET,分析了该区域ET时空分布特征,并通过敏感度系数和贡献率方法对该区域的ET多年变化特征进行了归因分析,最后借助数值实验方法深入探究影响特湿润年(2003年)ET较低的主要原因.结果表明:(1)1981-2019年淮河流域多年平均ET为549.83 mm,其中夏季ET占全年ET的比值达到47.63％;1981年以来区域ET整体呈极显著上升趋势(4.41 mm/a,P＜0.01);季节上,除冬季外,其他三个季节的ET增幅均呈显著性增加(P＜0.05),四季增幅速率大小依次为:夏季＞春季＞秋季＞冬季;空间上,中东部和南部ET较高,重心模型显示ET高值区域呈显著的由北向南的移动趋势;(2)归因分析结果表明,淮河流域ET对气温变化最敏感,其次为相对湿度、太阳总辐射、叶面积指数(LAI)和降水,但ET对LAI的正敏感性逐渐增强导致LAI的显著升高对流域ET年际变化贡献最大(44.5％),其次是气温的升高(25.93％);同时,LAI是春、夏、秋三季ET变化的主导因素,气温是冬季ET变化的主导因素;(3)数值实验显示高相对湿度是引起特湿润年(2003年)ET明显偏低的最主要因素,这与导致长时间序列ET变化的原因不同.因此,建议今后加强极端气候条件下ET变化的归因分析,为更有效地应对全球气候变化提供决策服务.研究结果能够为认识淮河流域环境变化对水循环影响及合理分配区域水资源提供科学参考.

近几十年中随着全球气候环境变化,青藏高原处于变暖变湿过程之中,植被生长发生了显著变化.基于卫星遥感归一化植被指数(NDVI),采用增强回归树模型(BRT)定量分析了1982—2015年影响青藏高原植被生长变化的主要环境因子的相对重要性.结果表明:(1)整个青藏高原生长季(6—9月份)空间平均NDVI和降水呈上升趋势(1.265×10-4 a-1和0.746 mm/a,P>0.05);温度和土壤湿度呈现显著增加趋势(0.048℃/a和3.954×10-4 a-1,P<0.01);向下短波辐射显著减小(-0.070 W m-2 a-1,P<0.01).(2)青藏高原34.0％地区NDVI表现出显著增加趋势,主要分布在青藏高原北部大部分地区和西部部分区域;9.2％地区NDVI呈显著减小趋势,主要位于青藏高原东部地区.(3)土壤湿度、年均温、年降水和向下短波辐射分别解释了生长季NDVI变化的42％,19％,10％和9％.(4)土壤湿度、年均温、年降水和向下短波辐射对青藏高原植被生长动态影响的相对大小具有明显的空间差异特征.温度上升是青藏高原东北部和中部部分地区NDVI变化的首要因素(相对贡献率>40％),而土壤湿度增加是青藏高原西南部及东南部分地区NDVI变化的主要原因(相对贡献率>50％).总体上,温度上升及由此所导致的冰冻圈消融引起的土壤含水量上升是近几十年青藏高原植被生长动态快速变化的主要原因.