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基于核归一化植被指数的中国西部四省自然保护区保护成效评估
1
作者 钟超慧 陈甲豪 +4 位作者 杨涵 金廷渊 张子嘉 胡中民 吴凯 《生态学报》 北大核心 2025年第3期1199-1209,共11页
自然保护区作为中国西部四省(西藏自治区、四川省、青海省和甘肃省)生态系统的重要保护屏障,评估其保护成效对推动生态文明建设具有重要意义。但当前鲜有在不同保护级别和保护对象(野生动物、野生植物、森林生态、内陆湿地以及荒漠生态... 自然保护区作为中国西部四省(西藏自治区、四川省、青海省和甘肃省)生态系统的重要保护屏障,评估其保护成效对推动生态文明建设具有重要意义。但当前鲜有在不同保护级别和保护对象(野生动物、野生植物、森林生态、内陆湿地以及荒漠生态)条件下综合评估中国西部四省自然保护区保护成效的研究。针对该问题,基于核归一化植被指数(kNDVI),采用趋势分析和稳定性指标这两种方法,在不同保护级别和保护对象条件下分别从时间(保护区成立前后)和空间(保护区内外样地)维度系统地评估了中国西部四省自然保护区的保护成效。研究发现:(1)近40年(1982-2022)中国西部四省保护区的植被生长整体呈上升趋势,东部增长趋势高于西部;(2)保护区保护成效较为显著,保护区成立后虽然70%像元内植被稳定性下降,但52%像元内植被生长趋势提高;保护区内部的植被生长趋势和稳定性均优于外部;(3)时间和空间维度分析均表明国家级内陆湿地类保护区优于省级,时间维度分析显示省级野生动物类保护区优于国家级,国家级森林生态类保护区优于省级,但空间维度结果相反;(4)保护区级别的提高(从省级变为国家级)对其保护成效有积极影响,保护区处于国家级时期的保护成效优于省级。本研究可为中国保护区管护措施的完善和生态文明建设提供参考。 展开更多
关键词 自然保护区 保护成效 核归一化植被指数(kndvi) 稳定性 趋势分析
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依据核归一化差异植被指数的西南五省植被覆盖度时空变化及气候驱动因子 被引量：1
2
作者 罗曼 陶敏 +1 位作者 雒苑婷 杨存建 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期100-107,共8页
聚焦中国西南地区这一关键碳汇区域,利用谷歌地球引擎(GEE)平台的MOD13 A1V6数据,构建了2002—2022年,西南五省(重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区)核归一化差异植被指数(kNDVI)数据集,综合分析了西南地区植被覆盖的时空变化... 聚焦中国西南地区这一关键碳汇区域,利用谷歌地球引擎(GEE)平台的MOD13 A1V6数据,构建了2002—2022年,西南五省(重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区)核归一化差异植被指数(kNDVI)数据集,综合分析了西南地区植被覆盖的时空变化。并结合气象数据,采用一元线性回归、泰尔-森(Theil-Sen)中位数趋势分析、曼-肯德尔(Mann-Kendall)检验及偏相关分析等方法,探讨了气候变化对植被动态的影响。结果显示:(1)2002—2022年,西南地区整体植被覆盖状况较好,植被覆盖度呈现“东南高、西北低”的空间分布格局,且植被覆盖度整体呈上升趋势,线性拟合曲线为y=0.001x-1.691(R^(2)=0.806)。(2)核归一化差异植被指数与气温和降水的相关性在空间分布上存在异质性,但总体上气候因素对核归一化差异植被指数的影响以正向促进作用为主,气候驱动的区域主要集中在西藏东部、四川、重庆、贵州和云南部分地区。 展开更多
关键词 核归一化差异植被指数 气候变化 偏相关系数 西南地区
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基于kNDVI的云南省植被变化特征及预测研究
3
作者 张琳 朱大明 +2 位作者 韩杨 姜昀呈 周鹏 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第4期30-37,44,共9页
以云南省为研究区,基于归一化差异植被指数(NDVI)构建核归一化差异植被指数(kNDVI),通过相关性分析揭示kNDVI驱动机制,并利用CA-Markov模型预测2020—2025年植被变化趋势。结果表明:kNDVI整体呈上升趋势,增长率为0.005,空间上表现为由... 以云南省为研究区,基于归一化差异植被指数(NDVI)构建核归一化差异植被指数(kNDVI),通过相关性分析揭示kNDVI驱动机制,并利用CA-Markov模型预测2020—2025年植被变化趋势。结果表明:kNDVI整体呈上升趋势,增长率为0.005,空间上表现为由东北向西南递增,且对低植被覆盖地区的变化更敏感;相关性分析显示,相对湿度对植被影响最大,温度和降水量对植被影响较小。kNDVI与人口密度、生产总值呈现较强的相关性,农业总值、牧场面积和农田面积与kNDVI呈负相关,其中牧场面积负相关性最强。未来云南省低、较低和较高植被类型覆盖区面积均减少,高植被类型区域呈增加趋势。 展开更多
关键词 核归一化差异植被指数 植被变化特征 驱动机制 时空预测 云南省
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基于OPGD模型的昆明市植被NPP时空演变及驱动机制 被引量：1
4
作者 张仲芝 赵俊三 +3 位作者 陈国平 王琳 林伊琳 张丹丹 《水土保持学报》 北大核心 2025年第2期298-308,共11页
[目的]厘清植被净初级生产力(NPP)演变规律及驱动因素对测算植被的固碳能力和支撑碳交易等具有重要的意义。[方法]基于MODIS-NPP数据,运用Theil-Sen Median趋势法和Mann-Kendall检验法分析2001—2020年昆明市植被NPP的时空动态特征,并... [目的]厘清植被净初级生产力(NPP)演变规律及驱动因素对测算植被的固碳能力和支撑碳交易等具有重要的意义。[方法]基于MODIS-NPP数据,运用Theil-Sen Median趋势法和Mann-Kendall检验法分析2001—2020年昆明市植被NPP的时空动态特征,并采用参数最优地理检测器(OPGD)模型揭示气候、地形和人为因素对植被NPP的影响机制。[结果] 1)昆明市植被NPP在空间上呈“西高-东低”的分布格局,并以7.08 g/(m^(2)·a)(以C计)的速度显著增加。2)植被景观破碎化程度加剧,在空间上破碎度与植被NPP错位分布,其对植被NPP时空分布有显著负向作用。3)植被NPP变化是气候、人为活动和地形因素共同作用的结果。其中,核归一化植被指数(kNDVI)、地表温度、植被景观破碎度解释力强于气温、降水和坡度等因子,因子间交互作用能更好地解释植被NPP的时空变化。[结论]昆明市2001—2020年植被NPP总体呈增加态势,但主城区少部分地区形势不容乐观,未来应综合统筹,科学推进生态保护与社会经济的协调发展。 展开更多
关键词 植被净初级生产力 参数最优地理探测器模型(OPGD) 双变量空间自相关 核归一化植被指数(kndvi) 昆明市
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太行山-燕山地区植被覆盖时空异质性及其驱动力 被引量：1
5
作者 王敏丽 张慧聪 +4 位作者 董丽瑶 李佳蕊 庞娇 闫丰 何玲 《中国环境科学》 北大核心 2025年第5期2792-2805,共14页
太行山-燕山地区是京津冀重要的生态屏障区,探究其植被生长的时空格局和影响因素对生态保护修复等决策的实施具有重要意义.依托谷歌地球引擎(GEE)获取MOD13A2.061NDVI数据集并进一步计算核归一化指数(kNDVI),采用Theil-Sen Median法、... 太行山-燕山地区是京津冀重要的生态屏障区,探究其植被生长的时空格局和影响因素对生态保护修复等决策的实施具有重要意义.依托谷歌地球引擎(GEE)获取MOD13A2.061NDVI数据集并进一步计算核归一化指数(kNDVI),采用Theil-Sen Median法、变异系数法和Hurst指数法等方法分析太行山-燕山地区植被覆盖的时空异质性特征,进而采用参数最优地理探测器法(OPGD)厘清了其时空分异的多元驱动机制.结果表明:2001~2020年研究区kNDVI的变化春夏秋三季呈缓慢上升的趋势,而冬季具有下降趋势,kNDVI年均值空间分布上呈"北部和南部高,中部低"的特点,空间差异性较大;kNDVI增加区域(66.36%)大于减少区域(33.64%),弱反向持续性和弱正向持续性并存,两者区域面积占比高达99.26%,近80%的区域kNDVI波动性在中等及以下水平;OPGD结果显示,驱动太行山-燕山地区kNDVI变化的主要因子有蒸散发量、地表温度、土地利用类型、土壤类型和植被类型(q值均大于0.20),地表温度与年平均气温和地表温度与累计降水的交互作用解释力更是超过了0.50和0.47.蒸散发量在(634mm,814mm]区间、地表温度在[5.2℃,11.2℃]区间和城镇人口在(21.6万人,28万人)区间时,kNDVI表现更高. 展开更多
关键词 核归一化植被指数(kndvi) 时空演替 驱动力 最优参数地理探测器(OPGD) 太行山-燕山地区
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2000-2022年河套灌区kNDVI的时空演变及其驱动力分析
6
作者 郑美君 雍婷 +1 位作者 查元源 邱让建 《节水灌溉》 北大核心 2025年第1期112-119,128,共9页
随着气候变化加剧和人类活动增加,植被变化作为环境响应的重要指示,逐渐成为科学研究的热点。利用MODIS数据分析2000-2022年河套灌区核归一化差异植被指数(kNDVI),通过计算slope、LOWESS平滑、重心转移模型和Hurst指数,结合地表气温和... 随着气候变化加剧和人类活动增加,植被变化作为环境响应的重要指示,逐渐成为科学研究的热点。利用MODIS数据分析2000-2022年河套灌区核归一化差异植被指数(kNDVI),通过计算slope、LOWESS平滑、重心转移模型和Hurst指数,结合地表气温和降水数据,采用多元回归残差分析探究气候变化和人类活动的贡献。结果显示:①河套灌区kNDVI呈稳定增长,年均增长率1.51%(p<0.001),整体重心向西南移动,93.42%的地区kNDVI变化趋势具有较强持续性。②气候变化和人类活动对kNDVI变化的综合贡献率达88.75%,其中共同引起的绿化为主要驱动力,占总体的80.25%。③气候变化和人类活动的贡献率分别维持在0.21和0.76左右。为河套灌区kNDVI的时空演变及其驱动力提供了新见解,为区域生态管理和政策制定提供了科学依据。 展开更多
关键词 核归一化差异植被指数(kndvi) 时空演变 气候变化 人类活动 驱动力 河套灌区
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近20年武夷山地区不同遥感指标对极端气候事件的响应及差异
7
作者 张晟博 吴作航 +3 位作者 党皓飞 廖廓 陆灯盛 李登秋 《生态环境学报》 北大核心 2025年第8期1240-1254,共15页
在全球气候变化的背景下,极端气候事件的频率和强度不断增加,对区域生态系统的结构、功能和稳定性的影响愈加显著。武夷山作为中国东南部典型的亚热带生态区,地形复杂、生物多样性丰富,探究武夷山地区植被与极端气候的时空变化和响应特... 在全球气候变化的背景下,极端气候事件的频率和强度不断增加,对区域生态系统的结构、功能和稳定性的影响愈加显著。武夷山作为中国东南部典型的亚热带生态区,地形复杂、生物多样性丰富,探究武夷山地区植被与极端气候的时空变化和响应特征对提升区域应对极端气候事件的能力具有重要意义。基于2001-2021年间的多种遥感数据,运用Sen’s趋势分析、MK趋势检验和随机森林等方法,分析了2001-2021年间武夷山地区的核归一化植被指数(kNDVI)、增强型植被指数(EVI)、净初级生产力(NPP)和森林压力指数(FSI)时空变化趋势及其对极端气候事件和环境因子的响应。研究结果表明武夷山地区kNDVI和EVI总体呈上升趋势,植被绿化明显;北部耕地区域NPP增长显著;FSI在中部武夷山国家公园周围呈上升趋势,植被生长状况良好,而西南部植被生长则受压。武夷山地区极端气温事件的频率增加,暖昼和暖夜事件分别以0.7%/(10 a)和1.5%/(10 a)的速率上升;极端降水事件有所增强,研究区干湿状况波动较大,但未表现出显著的干湿趋势。持续干旱日数、年最小日最低气温、暖夜日数和持续冷日指数分别是影响kNDVI、EVI、NPP和FSI的最关键变量;海拔和坡度变异系数对4种指标均表现出重要性。 展开更多
关键词 武夷山地区 极端气候 气候响应 时空变化 核归一化植被指数(kndvi) 随机森林
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基于RSEI改进模型的生态环境质量评价及驱动机制研究——以湖南省桃江县为例 被引量：2
8
作者 陈创 聂平静 +5 位作者 黄凤寸 樊东 向莉 曾剑 陈方伟 胡庚辛 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2024年第3期159-170,共12页
[目的]为了更好地对丘陵地区生态质量进行监测和评价,构建适用于高植被区的改进型遥感生态指数模型,并探索生态质量的影响因素,为湖南省益阳市桃江县兼顾发展与生态的发展提供科学支撑。[方法]针对植被指数(NDVI)在植被茂密区的饱和性缺... [目的]为了更好地对丘陵地区生态质量进行监测和评价,构建适用于高植被区的改进型遥感生态指数模型,并探索生态质量的影响因素,为湖南省益阳市桃江县兼顾发展与生态的发展提供科学支撑。[方法]针对植被指数(NDVI)在植被茂密区的饱和性缺陷,借助改进型遥感生态指数(MRSEI)量化了桃江县2000—2021年生态环境质量时序变化,并利用最优化参数的地理探测器模型对植被覆盖度、降水、气温、土地利用、海拔、人口密度等6个影响因子进行了驱动力分析。[结果](1)与遥感生态指数相比,改进的遥感生态指数模型能够避免高植被覆盖区NDVI饱和性缺陷问题,可以更准确地监测桃江县生态环境。(2)研究区2000—2021年5期的MRSEI均值分别为0.77,0.84,0.83,0.75和0.79,生态环境质量整体表现良好,具有转好—转差—转好的变化特征。(3)从生态环境质量成因分析来看,土地利用是影响研究区生态环境质量的关键因子,交互式探测中,土地利用和海拔交互作用最强。[结论]改进的RSEI模型能对高植被地区生态环境质量进行准确的评价。桃江县2000—2021年生态环境质量总体处于良好水平且呈上升趋势。生态环境质量变化主要受到自然和人为因素双重影响。 展开更多
关键词 核归一化植被指数(kndvi) 生态环境质量 改进型遥感生态指数(MRSEI) GEE 地理探测器 驱动机制
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黑龙江省植被碳源及碳汇时空变化模拟及其影响因素
9
作者 王硕 于颖 +1 位作者 杨曦光 范文义 《东北林业大学学报》 2025年第10期53-63,共11页
利用卡内基-阿姆斯-斯坦福模型(CASA模型)及土壤微生物呼吸量模型,依据土地利用数据、气象数据、改进前的归一化差异植被指数(I_(NDV))、改进后的核归一化差异植被指数(I_(KNDV))等多源数据,对黑龙江省2005—2022年植被净生态系统生产力... 利用卡内基-阿姆斯-斯坦福模型(CASA模型)及土壤微生物呼吸量模型,依据土地利用数据、气象数据、改进前的归一化差异植被指数(I_(NDV))、改进后的核归一化差异植被指数(I_(KNDV))等多源数据,对黑龙江省2005—2022年植被净生态系统生产力(N_(EP))进行估算,并采用地理探测器等方法,探究自然因素及人为因素对黑龙江省植被碳汇的时空格局及植被N_(EP)的影响。结果表明:2005—2022年,黑龙江省植被N_(EP)在时间上呈波动上升趋势,上升速率为4.88 g·m^(-2)·a^(-1);空间格局上呈“东南-西北连接,向两侧减少”的特点。研究区绝大部分为碳汇区,少部分为碳源区。偏相关分析结果显示,气温、降水、辐射与N_(EP)表现为正偏相关,人口密度、夜间灯光与其表现为负偏相关,人口密度与降水的偏相关系数较高。地理探测器结果表明,人口密度、降水是影响黑龙江省植被N_(EP)的主要因子。人口密度及降水是黑龙江省植被N_(EP)的主要驱动因子。 展开更多
关键词 植被碳汇 黑龙江省 核归一化差异植被指数 净生态系统生产力 参数最优地理探测器
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