目的:研究绿地空间暴露与中国老年人腰围（WC）和中心型肥胖的关联。方法:数据来源于“中国老年健康影响因素跟踪调查”中2017—2018年的横断面调查数据，将14 056名符合标准的65岁及以上老年人纳入研究。通过问卷调查和体格检查，收集研究对象的人口学特征、生活方式、WC等信息；利用美国国家航空航天局提供的中分辨率成像光谱仪的卫星监测数据，将研究对象1 000 m半径范围内归一化植被指数（NDVI）的年均值作为绿地空间暴露的测量值。采用多因素线性回归模型、多因素logistic回归模型和限制性立方样条（RCS）模型分析NDVI与中国老年人WC及中心型肥胖的关联和剂量反应关系。结果:14 056名研究对象的年龄 M（ Q1， Q3）为84.0（75.0，94.0）岁；其中男性占45.0%（6 330名）；文盲占48.6%（5 853名）；农村人口占78.0%（10 964名）；WC均值为（84.4±10.8）cm；中心型肥胖占60.2%（8 465名）；NDVI范围为（-0.06，0.78）。多因素线性回归模型分析结果显示，调整相关混杂因素后，NDVI每增加0.1个单位，城市组的WC改变值［ β（95% CI）为-0.49（-0.93~-0.06）］小于农村组［-0.78（-0.98~-0.58）］（ P交互=0.022）；与NDVI的 Q1组相比，农村人群 Q2和 Q3组WC有所减少， β（95% CI）分别为-1.74（-2.5~-0.98）、-2.78（-3.55~-2.00）。多因素logistic回归模型分析结果显示，调整相关混杂因素后，NDVI每增加0.1个单位，城市和农村人群中心型肥胖的患病风险均降低， OR（95% CI）分别为0.87（0.80~0.95）、0.86（0.82~0.89）（ P交互=0.284）；与NDVI的 Q1组相比，农村人群 Q2和 Q3组中心型肥胖患病风险较低， OR（95% CI）分别为0.68（0.58~0.80）、0.57（0.49~0.68）。RCS拟合模型结果显示，随着NDVI浓度增加，NDVI与WC（ P非线性=0.006）及中心型肥胖患病风险（ P非线性=0.025）均存在非线性负向关联。 结论:绿地空间暴露与中国老年人WC及中心型肥胖患病风险均存在负向关联。

目的:探讨绿地空间和NO 2暴露与中国老年人高血压的关联。 方法:研究对象来自2017—2018年中国健康影响因素跟踪调查，最终纳入15 423名符合标准≥65岁老年人为研究对象。采用问卷调查收集人口学特征、生活习惯、自我报告高血压患病情况等信息，通过体格检查获取血压值等资料。归一化差异植被指数（NDVI）来源于美国宇航局的中分辨率成像光谱仪（MODIS）测量结果。NO 2浓度来源于中国地面空气污染物数据集。气象数据来自美国宇航局MERRA-2。每个研究对象的NDVI、NO 2的暴露量基于其居住地点周围1 000 m半径内的面积进行计算。通过多因素logistic回归模型分析NDVI、NO 2混合暴露及其交互作用与老年人高血压患病的关联。采用限制性立方样条（RCS）函数分别探索绿地、NO 2与中国老年人高血压患病风险的暴露-反应关系。 结果:15 423名老年人年龄为（85.6 ±11.6）岁；女性占56.3%（8 685/15 423）；居住在城镇占55.6%（8 578/15 423）；居住时间为（60.9 ±28.5）年；高血压者占59.8%（9 225/15 423）；NDVI为0.41 ±0.13；NO 2浓度为（32.18 ±10.36）μg/m 3。多因素logistic回归模型分析结果显示，NDVI与老年人高血压患病风险呈负向线性关联， OR（95% CI）值为0.959（0.928~0.992）；与NDVI的 T1组相比， T3组罹患高血压的风险较低， OR（95% CI）值为0.852（0.769~0.944），趋势检验具有统计学意义（ P<0.05）；与NO 2的 T1组相比， T2组、 T3组罹患高血压的风险较高， OR（95% CI）值分别为1.160（1.055~1.275）、1.244（1.111~1.393），趋势检验具有统计学意义（ P<0.05）。RCS的分析结果显示，NDVI与老年人高血压患病风险呈负向线性关联；NO 2与老年人高血压患病风险呈非线性关联。交互作用分析结果显示，NDVI与NO 2对高血压患病风险具有负相乘交互作用［ OR（95% CI）：0.995（0.992~0.997）］。 结论:绿地空间、NO 2暴露与老年人高血压患病均存在关联。

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.

目的 评估空气污染物对天津市居民缺血性脑卒中(ischemic stroke,IS)复发入院的影响,初步探讨绿地水平在其中的修饰效应,为相关部门制定综合防治策略提供科学依据.方法 收集2019年1月1日至2021年12月31日天津市空气污染物、气象条件及IS复发入院人数的数据,并进行描述性分析及Spearman秩相关分析;构建分布滞后非线性模型(DLNM),采用污染物质量浓度每增加10 μg/m3时IS复发入院风险改变百分比[超额危险度(ER)]进行定量评估.采用归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作为绿地指标,分析在不同绿地暴露水平下空气污染物与IS复发入院风险关联的差异.结果 2019-2021年天津市IS复发入院人数共34 964人,毎日入院量中位数为31人.IS复发入院与NO2短期暴露存在正向关联,累积滞后2d时效应值最大(ER=3.8％,95％CI:1.9％～5.8％);与O3短期暴露存在负向关联,累积滞后3d时效应值最大(ER=-2.0％,95％CI:-3.3％～-0.8％).与低水平NDVI暴露相比,高水平NDVI暴露时NO2浓度每增加10μg/m3,IS复发风险有所降低,ER从3.56％降低到3.55％;O3对IS复发的保护效应有所增加,ER从-1.54％变化为-1.56％.结论 短期暴露于NO2可能增加IS复发风险,而高水平绿地暴露可在一定程度上降低该风险.

自20世纪70年代开始,归一化植被指数(NDVI)在天然草地地上生物量估测研究中得到了广泛应用.然而,NDVI对高密度植被生物量遥感估测存在饱和现象,使草地生物量遥感估测有较大的不确定性.以青藏高原东缘高寒草甸为例,基于比值植被指数(RVI)探讨了 NDVI的饱和性,并评估了 NDVI饱和性对高寒草甸地上生物量时空动态变化分析的影响.结果表明:(1)虽然基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)NDVI构建的草地地上生物量估测模型精度较基于RVI构建的估测模型高,但模型对高寒草地地上生物量(生物量大于2314.627 kg/hm2)灵敏度较RVI估测模型低,即NDVI阈值大于0.73时,估测模型呈现饱和现象(低估了草地地上生物量);(2)结合RVI和NDVI的相关关系,对饱和部分NDVI遥感植被指数进行校正,校正后最优地上生物量遥感估测模型为线性模型(y=5908.5x-2198.9,R=0.6190,RMSE=902.41 kg/hm2),较调整前RMSE降低了 11.72 kg/hm2;(3)就NDVI饱和性空间分布而言,从全年6月—9月初(全年第161-257天)饱和性呈现先自东南向西北延伸,后自西北向东南消退的变化趋势,平均低估值介于158.45-293.92 kg/hm2之间,最大低估值出现在8月初(全年第225天),超过600 kg/hm2;(4)此外,NDVI饱和性对草地地上生物量年际动态变化趋势分析具有较大的影响,去除饱和性影响后草地地上生物量基本不变的区域减小了 21.44％,而年际变化小于-10 kg/hm2和大于30 kg/hm2的区域分别增加了 8.48％和16.19％.研究探讨了 NDVI饱和性对草地地上生物量遥感估测的影响,以期为精确评估高寒草地地上生物量提供理论依据,同时也为高寒草地资源可持续发展提供科学依据.

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.

探究黑龙江流域植被覆盖度时空动态特征及其对气候变化的响应,可为该地区3个国家(蒙古国、中国和俄罗斯)开展流域综合治理提供理论依据和数据支撑.本研究以黑龙江流域为对象,基于Google Earth Engine(GEE)平台提供的2000-2020年的MOD13Q1遥感数据,按最大值法合成归一化植被指数(ND VI),并利用像元二分模型计算植被覆盖度(FVC),采用Sen+MK趋势法分析植被覆盖度动态变化,利用皮尔逊相关系数量化植被覆盖度对气候变化的响应.结果表明:2000-2020年间,黑龙江流域FVC整体呈轻微减少趋势,年际变化率为0.1％,其中,蒙古国FVC呈波动上升趋势(0.13％),而俄罗斯(0.15％)和中国(0.08％)则呈轻微减少趋势;区域内FVC以轻微退化和严重退化为主,面积占比分别为34％和17％,而显著改善区域仅占9％;降水对研究区FVC的影响显著大于气温,降水和气温对FVC影响显著的面积占比分别为8.2％和2.2％,其中,降水与蒙古国区FVC的相关系数最高(r=0.446,P＜0.05),而与俄罗斯区FVC的相关系数最低(r=-0.442,P＜0.05).

准确估算陆地生态系统碳储量,科学制定生态环境保护和土地利用政策,对促进区域低碳可持续发展,实现"碳中和"目标具有重要意义.基于大量碳密度样点数据,将其与生态地理分区和土地利用类型图空间叠置,采用克里金插值法得到黄河流域碳密度空间分布数据集.应用InVEST模型对2000年、2010年和2020年黄河流域陆地生态系统碳储量的时空演变测度,提高了碳储量估算结果的准确性.利用Pearson相关性分析和多尺度地理加权回归模型(MGWR)对自然、社会经济和景观格局指数等因素对县级行政单元尺度单位面积碳储量的影响进行分析.主要结论如下:(1)黄河流域碳密度空间分布呈西部大于东部、东部地区自东南向西北递减的格局;(2)2000-2020年黄河流域陆地生态系统碳储量增加0.02％(7.011×109-7.012× 109t),空间分布与碳密度相同,空间集聚特征显著,"高高集聚区"主要分布在黄河上游西南部的青藏高原地区,"低低集聚区"主要分布在黄河上游北部和黄河下游大部分地区;(3)Pearson相关性分析得出与碳储量呈正相关的影响因素为Pr(降水)、NDVI(归一化植被指数)和Slope(坡度);呈负相关的影响因素为TEM(温度)、HAI(人类影响指数)、SHDI(香农多样性指数)、DN(夜间灯光数据像素值)和PPOD(人口密度).(4)MGWR模型得出TEM、Pr、NDVI和SHDI空间异质性强,HAI在2010年后异质性强;Slope空间异质性中等;DN和PPOD为全局尺度变量,空间影响平稳;(5)MGWR模型得出NDVI对黄河流域县级单位面积碳储量作用强度最大.NDVI、Slope对县级单位面积碳储量的影响呈正效应,TEM、HAI、DN和PPOD呈负效应,Pr、SHDI呈正、负双向效应.

目的 在 5 km×5 km的空间网格尺度上探讨西安市手足口病发病与环境、社会经济因素等的关系,为区域防控措施的制定提供依据.方法 收集 2019 年西安市手足口病报告发病率数据,应用空间自相关分析手足口病空间分布特征;基于多尺度地理加权回归(multiscale geographically weighted regression,MGWR)模型分析环境与社会经济因素对手足口病发病的影响,并与普通最小二乘(ordinary least squares,OLS)回归模型以及地理加权回归(geographically weighted regression,GWR)模型结果进行对比.结果 2019 年西安市手足口病年报告发病率为157.99/10 万,在空间分布上存在正相关性(全局Moran's I=0.349,P<0.001).MGWR模型拟合度优于GWR模型和OLS模型(MGWR:R2=0.530;GWR:R2=0.473;OLS:R2=0.327).各影响因素的作用尺度存在一定差异,GDP、土地城镇化水平、平均气温等作用尺度较大,归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)作用尺度较小.GDP与手足口病报告发病率呈显著负相关,土地城镇化水平、平均气温与报告发病率呈显著正相关,NDVI在西安部分地区对手足口发病有显著负向影响.结论 环境与社会经济因素对手足口病发病有显著影响,且各影响因素的作用存在空间差异,研究结果可为不同地区制定针对性的预防措施提供依据.