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21.
2001-2015年中国植被覆盖人为影响的时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
基于MODIS-NDVI和气温、降水数据,使用基于变异系数的人为影响模型定量计算了2001-2015年中国植被覆盖人为影响,辅以趋势分析、Hurst指数等方法探讨了中国植被覆盖人为影响的时空变化特征及未来演变趋势。研究发现:① 2001-2015年,中国植被覆盖人为影响由南向北空间分异愈发明显,年均值为-0.0102,植被覆盖在人类活动影响下轻微减少,负影响面积占51.59%,略大于正影响面积。② 中国植被覆盖人为影响年际变化特征明显,整体呈负影响波动减少趋势,降速为0.5%/10a,其中正影响、负影响均呈增大趋势,正影响增速(0.3%/10a)远大于负影响(0.02%/10a)。③ 2001-2015年间,中国植被覆盖人为正影响重心向东北方向移动,负影响重心向西南方向移动,东北部植被覆盖在人为影响下不断改善,西南部人类活动对植被破坏程度不断增大。④ 中国植被覆盖人为影响主要呈负影响减少和正影响增大趋势,面积占比分别为28.14%和25.21%,生态环境趋于改善。⑤ Hurst指数分析表明,中国植被覆盖人为影响未来演变趋势的反向特征强于正向特征,主要呈人为负影响先减少后增大趋势,面积占比15.59%。 相似文献
22.
中国草畜平衡状态时空演变指示的草地生态保护格局 总被引:2,自引:0,他引:2
中国草原牧区作为重要生态安全屏障和草地畜牧业生产基地,其草畜平衡状态直接影响草地退化与恢复,进而影响草地生态系统服务能力的强弱。本文分析了2000—2015年主要草原牧区草地植被覆盖、牧草供给、草畜平衡状态的时空变化特征,深入探讨草地退化与恢复及载畜压力下草地生态系统保护与恢复空间格局。结果表明:过去16年主要草原牧区草地面积净减少约163万hm2,6.7%的草地出现植被覆盖退化,而5.4%的草地呈现植被覆盖明显恢复。天然草地牧草供给量以增加为主,年增率约0.3 kg/hm2,然而其载畜压力亦持续增加,不考虑补饲的载畜压力指数高达3.8,除内蒙古东北部、青藏高原中部仍有载畜潜力,其余多处于超载状态;考虑实际冷季补饲的载畜压力指数约3.1,内蒙古中东部有所缓解;假设冷季全额补饲则载畜压力指数减至1.9,内蒙古、青藏高原等区域明显缓解。叠加上述数据,本文针对自然保护地、牧区、半农半牧区和农区等不同区域的草地生态保护格局,提出了平衡草地生态保护与畜牧生产利用的不同发展策略。 相似文献
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24.
新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取(光合)植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。 相似文献
25.
针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine(GEE)地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明:(1)中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。(2)中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。(3)植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。(4)裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×104 km2,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。 相似文献
26.
中国西北干旱地区的气候变化及其对植被的影响一直备受关注。以地形特殊的吐鲁番盆 地为研究对象,利用实测气象站点数据、再分析气象格点数据以及 MODIS 卫星遥感植被指数,采用 趋势检验、线性回归、偏相关分析等方法,探究了该地区 2001—2017 年间的植被变化及其与水热组 合特征之间的关系。结果表明:(1)吐鲁番盆地降水量整体没有显著变化,但北部山区降水增长较 多,气温总体呈显著上升趋势,尤其是盆地底部中心区域增温较大。(2)全区域植被指数(NDVI)总 体呈极显著上升趋势,山区及中心区域 NDVI 增长率较大。(3)受水汽来源和日照时长的影响,吐鲁 番盆地周边山区高程 3 000 m 左右 NDVI 值最高,山区植被最好的坡向是西北坡。(4)吐鲁番盆地水 热组合复杂,水分条件是大部分地区植被生长的主要限制因素,降水与 NDVI 有较好的正相关,在 山区和荒漠区热量增加不利于植被生长,但中心区域受地下水和人类活动影响,水分的供给相对 稳定,热量增加利于植被生长。 相似文献
27.
随着全球变化加剧,世界各地自然灾害的频发,国际社会为应对自然灾害进行了不懈努 力,历届世界减灾大会不断强调对应急管理全流程的研究,恢复重建作为应急管理的重要环节而 得到广泛重视。积极开展灾区恢复重建后效评估有利于保障灾区恢复重建实施与区域可持续发 展。灾区恢复重建后效评估研究时间较短,首先比较分析了国内外恢复重建的内涵,明确了恢复 重建后效评估的基本概念,并梳理了灾区恢复重建后效评估的在中国的发展演变。由于灾区恢复 重建内容复杂多样,本文结合灾区恢复重建后效评估的发展历程、研究范围与关注时段,分别从项 目、要素与可持续性三个关键视角对后效评估的理论方法等展开评述,结果表明:(1)项目后效评 估在灾区恢复重建后效评估中起步较早,现有评估多集中于居民住房、基础设施、公共设施等工程 质量的评估,但缺乏对项目设计过程中社会居民参与度、公众满意度以及社会经济效益等的评 估。(2)要素后效评估在灾区恢复重建后效评估中涉及范围最广,具体包括社会、经济与环境等要 素,这些要素的评估受政策绩效影响较大,后期需要构建综合的评估体系以开展科学评估。(3)可 持续性后效评估以联合国可持续发展目标与地方国民经济与社会发展计划为基础构建评估框架, 有利于促进灾区的可持续发展。通过综合分析《仙台减轻灾害风险框架》中“重建的更好”(BBB)理 念,联合国可持续发展目标(SDGs)以及《巴黎协定》适应全球变化等诉求,结合当前灾区恢复重建 后效评估现状进行展望,以期为灾区恢复重建与可持续发展提供一个更为系统、综合的技术参考。 相似文献
28.
利用 2000—2015 年的 EOS/MODIS 数据,采用趋势分析、Hurst 指数、变异系数法对伊犁河 谷植被时空变化及未来趋势进行分析,结果显示:空间分布上,伊犁河谷植被覆盖度呈北部、南部、 东部偏高,西部、中部偏低的分布特征;时间变化上,2000—2015 年,伊犁河谷植被覆盖度波动减 小,减速为 6.25%·(10 a)-1;区域分布上,伊犁河谷植被表现为低波动变化,波动程度中等以及下占 73.16%,波动程度高的区域占 26.84%。未来预测表明,伊犁河谷植被覆盖呈退化趋势,其中,持续 退化的面积占 57.55%,持续改善的面积占 13.51%。 相似文献
29.
四川作为农业大省,旱灾是导致农业减产最主要的因素。通过遥感和GIS手段进行四川省土壤干旱程度的时空分析,提高干旱的空间可视化程度,加强干旱监测的时效性尤为重要。本研究基于四川省2007—2016年逐季度的MODIS数据和1961—2011年40个气象站的月降水资料,采用温度植被干旱指数(TVDI)计算得到四川省干旱等级分布情况,辅以标准化降雨指数(SPI)进行相关性分析,并通过线性回归、反距离权重空间插值、GIS空间分析模型重建等方法,分析近十年来四川省地区以季度为时间尺度的土壤干旱时空变化特征,制作各时相土壤干旱分布图展示其微变化。结果表明:(1)在月时间尺度上,SPI-1与TVDI呈中等至强负相关关系,即TVDI值越小,SPI值越大,干旱程度越轻;验证结果表明TVDI都能够较好地对四川省的干旱空间分布状况进行反映。(2)四川省各区域、各季节干旱分布不均:空间上,干旱频发的区域集中在四川盆地及攀西南部区域。时间上,在春季,四川盆地区域的土壤干旱程度大致呈现加剧—持续—减缓的趋势;夏季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—加剧;秋季,四川盆地的干旱变化趋势是加剧—减缓—持续减缓;冬季,全川干旱程度变化不明显。本文的研究结果对四川省开展农业防灾减灾,引导农业灌溉具有指导意义。 相似文献
30.
增强现实中的跟踪注册技术一直是研究的重点和难点,而地下矿道和巷道内亮度低,产生的图像较昏暗,车载相机快速运动和抖动,对传统的基于特征匹配的跟踪注册提出了挑战。本文从提高增强现实中跟踪注册稳健性和精度出发,采用基于Retinex改进的方法增强昏暗图像的亮度,同时利用基于对抗神经网络的方法恢复运动模糊图像。首先提取图像ORB特征,实现初始化;然后根据跟踪特征点的数量,开启图像增强和图像恢复线程,提高特征点提取质量和数量。在数据集和真实模拟场景下的试验结果显示,跟踪精度提高了12%左右,在低亮度和含有轻微模糊的情况下,跟踪注册稳健性也有显著提高。 相似文献