0 引言
植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] 。黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] 。
遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] 。目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] 。归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] 。然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] 。有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] 。Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数。通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] 。
目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] 。胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因。然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] 。此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚。因此,众多学者对此展开研究。王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性。然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] 。最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小。该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] 。
因此,本研究利用2000—2022年黄土高原的kNDVI作为植被变化表征量,评估黄土高原不同气候干湿分区下的植被动态变化; 利用最优参数地理探测器模型确定空间数据的分区效应和驱动因子的最优范围和类型,进而实现黄土高原植被动态对气候干湿分异响应的定量归因,揭示关键驱动因子的非线性作用阈值及空间分异规律,为干旱半干旱区生态恢复工程的精准施策提供分区优化理论框架。
1 研究区概况及数据源
1.1 研究区概况
黄土高原位于中国西北部(100°54'~114°33'E,33°43'~41°16'N),横跨中国7个省份,面积约64×104 km2 。黄土高原地形起伏波动较大,海拔在89~5 083 m之间,高海拔地区主要位于甘肃省和青海省一带,低海拔则主要在河南省一带(图1(a) )。黄土高原主要为温带大陆性气候,从西北到东南方向由干旱气候过渡为湿润季风气候。根据郑景云等[24 ] 建立的气候区划系统,黄土高原可分为干旱、半干旱和半湿润3个不同的气候带。不同气候区的植被动态变化差异显著,造成明显的地带性格局(图1(b) )。黄土高原内的主要植被类型为草地和林地,且草地主要分布在气候干旱与气候半干旱区,而林地则主要分布于气候半湿润区; 同时,由于气候半湿润区地形平坦,耕地也主要集中在该气候区域。
图1
图1
黄土高原研究区概况
Fig.1
Overview of the Loess Plateau research area
1.2 数据源
在本研究中,基础数据kNDVI通过访问美国地球资源观测系统数据中心(https://ladsweb.modaps.eosdis.nasa.gov )获取了黄土高原2000—2022年植被生长季的MODIS—NDVI产品,数据序列号为MOD13Q1,分辨率为1 km。基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)平台计算得到黄土高原逐年的kNDVI数据。
驱动因子数据根据已有研究中包含的驱动因素,在考虑驱动因素代表性、科学性和可量化性的前提下,选取坡度、坡向、海拔、太阳辐射、年平均气温、年平均降水量作为自然因素,其中年平均气温由月平均气温计算所得,黄土高原2020年的年平均气温和年平均降雨量数据获取自国家青藏高原数据中心(https://data.tpdc.ac.cn/ ),空间分辨率为1 km。太阳辐射数据获取于地理遥感生态网(www.gisrs.cn )。数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据来自地理空间数据云平台(http://www.gscloud.cn/ ),根据黄土高原研究区域的边界对DEM进行裁剪得到。同时,通过DEM提取获得坡向和坡度。社会经济因素中选取国内生产总值(gross domestic product, GDP)、人造夜间灯光、土地利用类型作为驱动因素。土地利用类型来源于国家地球系统科学数据中心(https://www.geodata.cn/ ); GDP和人造夜间灯光数据来自资源环境科学数据平台(https://www.resdc.cn/ )。在进一步分析之前,对所有数据进行重采样确保所有数据分辨率一致,并定义为统一的投影坐标,其数据具体详细信息见表1 。
2 研究方法
本研究基于GEE计算kNDVI数据。通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall显著性检验结合来探究黄土高原2000—2022年植被动态变化(kNDVI)的整体趋势; 同时,并借助变异系数(coefficient of variation, CV)来检测黄土高原2000—2022年植被变化的波动情况。以上均由Matlab R2019b编程计算。最后,通过R Studio4.2编辑器基于最优参数地理探测器模型对黄土高原植被变化的驱动因子进行定量探测。
2.1 kNDVI计算
kNDVI是一种通过核函数(如径向基函数)或非线性变换(如双曲正切)对传统NDVI进行泛化的植被指数,由Camps-Valls等[14 ] 于2021年提出,旨在解决NDVI在高植被覆盖区域的饱和问题,并增强对叶面积指数(leaf area index,LAI)、总初级生产力(gross primary production,GPP)和太阳诱导叶绿素荧光(sun/solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)的敏感性。其计算分为2种方法: 一是基于原始近红外(NIR)与红波段反射率,通过核函数计算非线性差异后生成指数; 二是直接对现有NDVI数据施加非线性变换。本研究kNDVI数据计算利用核函数计算法计算得到黄土高原逐年的kNDVI数据,基于核方法理论的kNDVI定义如下:
(1) kNDVI =$\frac{k(n,n)-k(n,r)}{k(n,n)+k(n,r)}$ ,
式中: n 为近红外波段Nir; r 为红外波段Red; k 为核函数,可定义为k (n ,r )=${\mathrm{e}}^{[-{(n-r)}^{2}/(2{\sigma }^{2}\left)\right]}$ σ 决定了n 与r 之间距离的度量[14 ] 。因此,式(1)可进一步简化为:
(2) kNDVI =$\frac{1-k(n,r)}{1+k(n,r)}$ =tanh $\left[{\left(\frac{n-r}{2\sigma }\right)}^{2}\right]$ =tanh (${\left[\frac{NDVI}{2\tau }\right]}^{2}$ ),
式中: σ 为长度尺度参数,与所获取遥感图像的近红外光和红光反射率的平均值成线性比例; tanh 为双曲正切函数; τ 为植被敏感参数,当τ =0. 5时在准确性和简单性之间具有很好的折衷[25 ] ,根据σ =τ (n +r ),导数可得:
在本研究中,使用简化算法式(3)计算黄土高原每期kNDVI ,以反映植被变化过程。
2.2 Slope线性回归
Slope线性回归法是一种通过最小二乘法拟合数据点,计算线性回归直线斜率的方法,其斜率表示自变量每变化一个单位时因变量的平均变化率。本研究采用线性回归方法,逐像元计算黄土高原kNDVI趋势线变化斜率(slope kNDVI ),计算公式如下:
(4) slope kNDVI =$\frac{\mathrm{n}\times \stackrel{n}{\sum _{i=1}}\mathrm{i}\times kNDV{I}_{i}-\stackrel{n}{\sum _{i=1}}\mathrm{i}\times \stackrel{n}{\sum _{i=1}}kNDV{I}_{i}}{n\times \stackrel{n}{\sum _{i=1}}{i}^{2}-{\left(\stackrel{n}{\sum _{i=1}}i\right)}^{2}}$ ,
式中: slope kNDVI 为n 年kNDVI值的线性回归斜率; n 为研究时序距离(n =23); 当slope kNDVI >0时,说明植被覆盖呈现增长趋势,反之说明呈现减少趋势[26 ] 。
2.3 Sen + Mann-Kendall植被趋势分析
Theil-Sen Median趋势分析(Sen趋势分析)是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法[27 ] 。Sen趋势分析可规避时间序列数据缺失和数据分布形态的影响,并剔除异常值对时间序列的干扰,其计算公式如下:
(5) β kNDVI =median$\left(\frac{kNDV{I}_{j}-kNDV{I}_{i}}{j-i}\right)$ ,∀i
式中: median为中值函数; ∀i kNDVIi 和kNDVIj 为kNDVI 时间序列数据。β kNDVI 为kNDVI趋势值,当β kNDVI > 0.000 5时,表示kNDVI 呈上升趋势; β kNDVI < 0.000 5时,则表示kNDVI 呈下降趋势。
在本研究中Mann-Kendall检验(MK检验)与Sen趋势分析结合使用分析黄土高原2000—2022年植被动态变化的整体趋势[28 ] 。该方法是一种非常数统计检验方法,既不受缺失值和异常值的影响,也不需要样本数据服从一定的分布。其统计检验方法如下:
(6) Z =$\left\{\begin{array}{ll}\frac{\mathrm{S}-1}{\sqrt[ ]{Var\left(S\right)}}& (S>0)\\ 0& (S=0)\\ \frac{S-1}{\sqrt[ ]{Var\left(S\right)}}& (S<0)\end{array}\right.$ ,
(7) S =$\stackrel{n=1}{\sum _{j=1}}\stackrel{n}{\sum _{i=j+1}}$ sign(kNDVIj -kNDVIi ),
(8) Var (S )=$\frac{n(n-1)(2n+5)}{18}$ ,
(9) sign(θ )=$\left\{\begin{array}{ll}1& (\theta >0)\\ 0& (\theta =0)\\ -1& (\theta <0)\end{array}\right.$ ,
式中: kNDVIi 和kNDVIj 为kNDVI 时间序列数据; sign为符号函数; S 为检验统计量; Z 为标准化后的检验统计量; n 为数据个数。在给定显著水平α 下,若|Z |>Z 1- α/ 2 ,则表明存在显著的趋势变化。本研究中α =0. 05,即判断在0.05显著水平下的kNDVI 时间序列变化趋势下的显著性。
2.4 kNDVI波动性分析
CV是一种统计方法,用于量化数据集中值相对于平均值的离散度[29 ] ,其计算方法为标准差除以均值。在本研究中计算了2000—2022年黄土高原kNDVI 在像素水平上的变异系数,以评估kNDVI 变化的长期稳定性。计算公式如下:
(10) CV =$\frac{\delta }{\gamma }$ ,
式中: δ 为kNDVI 标准差; γ 为kNDVI 算术平均值。CV值越低,对应的数据分布越集中,波动变化相对较小; 相反,CV值越高,表明数据分布越分散,kNDVI 在年份之间的变化越大。
2.5 最优参数地理探测器模型
最优参数地理探测器模型是在原有地理探测器模型的基础上,通过选择最优的离散化算法和参数,对模型中的参数进行优化,以提高模型在实际应用中的准确性和解释力[30 ] 。在本研究中,分级方法将选择自然断点分类、等间隔分类、几何间隔分类和分位数分类4种方法; 离散化算法的优劣直接影响着地理探测器评估结果的精度。因此,最优参数地理探测器模型通过评估某个自变量对某个因变量的重要程度,并以q 值来判断它们对空间分异性的解释力,q 值越大表示解释力越强。其次,本研究还通过双因子交互作用探测去评估2个因素的解释能力是增强、减弱还是相互独立。
在选择最优参数的基础上,对黄土高原在空间上调用模型中的单因子探测和双因子交互作用探测,其计算公式如下[31 ] :
(11) q =1-$\frac{\stackrel{L}{\sum _{h=1}}{N}_{h}{\sigma }_{h}^{2}}{N{\sigma }^{2}}$ =1-$\frac{SSW}{SST}$ ,
式中: q 为因子解释力,q 因子值在[0,1]范围内,值越大表示解释力越强; h 为解释变量或解释变量的分层; Nh 和N 分别为层h 和全区的单元数; σ 2 和σh 分别为层h 和全区Y 的方差; SSW 和SST 分别为层内方差之和及全区总方差。
3 结果与分析
3.1 黄土高原植被动态时空变化特征
3.1.1 黄土高原植被动态的空间分布特征
图2(a) 显示了黄土高原2000—2022年间kNDVI 平均值空间分布特征。通过逐年的kNDVI 平均值计算得到表征黄土高原2000—2022年总体植被覆盖情况。从图中可以看出,黄土高原kNDVI 在0~0.67之间,平均值为0.26。黄土高原的kNDVI 变化情况由西北向东南方向逐渐递增,高值主要集中在黄土高原的东南部的气候半湿润地区,低值则主要分布在黄土高原西北部的气候干旱与半干旱地区。从气候干湿分区角度分析,不同气候干湿地区植被覆盖具有明显的空间异质性; 其中,气候半湿润地区的kNDVI 均值最高(0.42),气候半干旱地区次之(0.22),最后则是气候干旱区均值最低,仅为0.10。在黄土高原由于地区气候的差异导致了kNDVI 差异,气候半湿润地区的植被生长条件优于干旱地区。
图2
图2
2000—2022年黄土高原植被动态空间格局及kNDVI波动强度空间分布
Fig.2
Dynamic spatial pattern of vegetation and spatial distribution of kNDVI fluctuation intensity in the Loess Plateau during from 2000 to 2022
为了进一步探讨植被动态变化,本研究进一步计算了黄土高原2000—2022年kNDVI 变化的波动性。采用自然断点法,基于像元尺度上把kNDVI 变异系数分为5类,并进行了统计分析。如表2 和图2(b) 所示,在黄土高原,较弱波动区域的面积占比最大,占黄土高原总面积的36.78%,且主要分布在黄土高原的气候半干旱地区; 中等波动和弱波动区域相继次之,分别占黄土高原总面积的28.93%和25.98%,其中,中等波动主要分布在黄土高原的气候干旱与半干旱地区,而弱波动则主要集中分布于黄土高原的气候半湿润地区; 这主要由于气候湿润地区具有较好的植被生长条件,导致该地区的植被变化呈现出较稳定的生长状态。
3.1.2 黄土高原植被动态的时间变化特征
为了研究黄土高原kNDVI 的时间变化特征,利用2000—2022年图像中kNDVI 的年平均值像元代表相关年份植被的整体状况。如图3 所示,折线图为2000—2022年黄土高原不同气候干湿区kNDVI 的年际变化。黄土高原总区域的kNDVI 值显示出以0.005 71/a的速率向上波动增长的趋势(图3(a) )。2011年以后kNDVI 值的变化幅度较大。最大值为2018年的0.32。在黄土高原的不同气候干湿分区上,由于气候半干旱区的生态修复力度较强,故该区域的kNDVI 增长速率最大,为0.006 24/a(图3(c) ); 反观气候干旱区,由于较差的植被生长环境,导致干旱区的kNDVI 的增长速率最低,为0.002 54/a(图3(b) ); 气候半湿润地区的kNDVI 增长速率与黄土高原总区域的增长速率接近,为0.005 68/a(图3(d) )。
图3
图3
2000—2022年黄土高原不同气候干湿区kNDVI 变化折线图
Fig.3
Change line chart of kNDVI in dry and wet regions with different climates in the Loess Plateau from 2000 to 2022
在空间尺度上,利用slope kNDVI 斜率分析和p 值显著性检验,分析了2000—2022年黄土高原kNDVI 变化率的空间分布,得到黄土高原在像元尺度上kNDVI 的变化速率。如图4(a) 和图4(b) 所示,黄土高原kNDVI 年变化率在-0.031~0.032之间波动,其中,在黄土高原内通过0.01显著性检验并呈现正向增长率的区域主要位于气候半干旱区的东南部; 而呈现负向增长率的区域则主要集中在气候干旱区和气候半湿润地区的城镇聚集区域,由于在该部分区域,受到人类活动强度干扰,导致该区域的植被趋向非显著性的负增长斜率。
图4
图4
2000—2022年黄土高原kNDVI 年际变化率及显著性
Fig.4
kNDVI interannual change rate and significance in the Loess Plateau from 2000 to 2022
在本研究中,为了直观准确地评估黄土高原的植被动态变化的整体情况,利用Sen + Mann-Kendall植被趋势分析,将黄土高原2000—2022年的植被动态变化分为了5类,并计算获取了每一类的面积占比; 如图5 所示,在黄土高原,呈显著上升的区域主要集中在气候半干旱区和气候半湿润地区的交界带,面积占比为79.01%; 无明显变化的区域主要位于气候干旱区与气候半干旱地区的交界带,占黄土高原总面积的4.71%。其中呈现显著下降的区域面积占比最少,为1.35%,且主要集中在高强度人类活动区域。从图6 的黄土高原的不同气候干湿分区分析,对比其他气候分区,气候半干旱地区呈显著上升的面积占比最大,达到了总面积的53.22%; 气候半湿润地区显著上升面积次之,占比为20.52%。气候干旱区占比最少,为5.27%。然而,纵观气候干旱区、气候半干旱区和气候半湿润区,气候半湿润区中呈轻微下降和显著下降区域的面积占比最高,为1.38%和0.89%。
图5
图5
2000—2022年黄土高原kNDVI 年际变化趋势空间分布
Fig.5
Spatial pattern of kNDVI interannual change trend in the Loess Plateau from 2000 to 2022
图6
图6
2000—2022年黄土高原不同分区植被动态变化面积占比
Fig.6
The proportion of dynamic vegetation changes in different zones of the Loess Plateau from 2000 to 2022
3.2 基于最优参数地理探测器模型的黄土高原分区效应优化及驱动因子的最优范围探究
3.2.1 黄土高原分区效应优化探究
在探究空间异质性上,为了提高地理探测器模型解释空间分异性时的准确性和效率。参考前人的研究,本研究将q 因子解释变量的分类水平设置为5~10类。结果如图7 所示,在黄土高原地区,PRE、TEM、DEM和SLO的最优离散参数组合为10个间隔的自然断点断裂; GDP的最优离散参数组合为10个间隔的分位数断裂; SA和NTL的最优离散参数组合为10个间隔的几何间隔断裂; SR为9个间隔的自然断点断裂; LU的最优离散参数组合为7个间隔的几何间隔断裂。因此,对于不同的解释变量,离散方法的组合和断裂次数可能会有显著差异。
图7
图7
基于最优参数地理探测器模型解释变量的离散划分效应
Fig.7
Discrete partition effects of the explained variables based on the geographic detector model with optimal parameters
3.2.2 黄土高原驱动因子的最优范围探究
为了检测各驱动因子不同区域属性值对植被生长的影响,如图8 所示,计算了有利于植被生长的驱动因子的类型或范围。图中红色和蓝色柱状图分别表示在特定驱动力范围内植被动态变化的均值显著高于或低于整体均值的情况,红色柱状图表示显著高于整体均值,蓝色柱状图表示显著低于整体均值,而灰色柱状图则表示在该驱动力范围内植被动态变化的均值与整体均值无显著差异。结果表明在不同分类区间驱动因子对植被动态变化的影响有显著差异,植被变化在土地利用类型中的耕地和林地上是最明显的。在坡度37.7°~69.7°,海拔2 840~3 470 m,植被长势最好,覆盖度较高。说明,在黄土高原高海拔、坡度陡的地区有利于植被生长。而低海拔地区一般是人类活动密集的地区,由于城镇建设和农业生产活动,对生态环境干扰和破坏大,植被覆盖率低。当黄土高原地区TEM和SR均较低时,PRE是影响植被生长的主要气象因子,PRE在733~1 060 mm时植被动态变化均值显著高于整体均值,而在241~316 mm时显著低于整体均值; 表明随着PRE的增加,植被生长迅速,植被覆盖增高。GDP、NTL等社会经济因素对植被动态变化的影响是直接的,GDP和NTL对植被的影响具有高度的一致性,均表现为在低GDP值和低NTL密度下是最有利植被生长,在高值下均对植被生长具有抑制性。人类活动在一定程度上对植被变化具有强干扰性。
图8
图8
黄土高原植被动态变化在驱动力范围内的空间分布
Fig.8
Spatial distribution of dynamic vegetation change in the Loess Plateau within the driving force range
3.3 基于最优参数地理探测器模型的黄土高原植被动态变化空间分异的驱动因素识别
3.3.1 黄土高原植被动态变化空间分异的因素检测分析
利用最优参数地理探测器模型中的因子检测模块来定量表示各种自然因子和人为因子对黄土高原植被动态变化的影响,根据因子检测结果对植被动态变化驱动因子的重要性进行分析,用q 值来衡量。如图9 所示,按照各因子解释能力的降序排列为: SA(0.002 6)<GDP(0.011 1)<NTL(0.020 1)<DEM(0.053 1)<SR(0.096 2)<TEM(0.148 4)<SLO(0.186 2)<LU(0.459 8)<PRE(0.521 4)。其中,年均降雨量和土地利用类型是黄土高原地区植被动态变化的主要驱动因子,解释力均在全部驱动因子总解释力的30%以上。而SA、NTL和GDP对黄土高原地区植被生长的影响最小,解释力均小于1.34%。在黄土高原地区,植被动态变化受环境、社会因素的共同影响。
图9
图9
基于最优参数地理探测器模型植被变化影响的单因子检测
Fig.9
Single factor detection of vegetation change effect based on optimal parameter geographic detector model
3.3.2 黄土高原植被动态变化空间分异因子的交互检测分析
大多数因子相互作用的q 值大于单个因子的q 值,任意2个驱动因子相互作用的类型为非线性增强和相互增强,不存在独立关系。如图10 所示,土地利用类型与TEM、PRE、SR、DEM、SLO、NTL等因子之间的交互作用是双因子增强的; 其中,土地利用类型与PRE的交互作用最强,解释力q 值为0.69。PRE与TEM、SR和SLO也为双因子增强,与DEM、SA、GDP和NTL因之间的交互作用是非线性增强; 其中,PRE与DEM的非线性增强时交互作用最强,为0.64。而土地利用类型与SA和GDP的交互作用是呈现单因子非线性减弱,交互作用q 值分别为0.45和0.46。综上所述,9个驱动因子之间的交互作用大于单一因子的作用,多因素相互作用不是独立的,而是相互增强和非线性增强显著相关。
图10
图10
基于最优参数地理探测器模型植被变化影响的交互作用检测
Fig.10
Interaction detection of vegetation change effects based on the optimal parameter geographic detector model
图11 是基于最优参数的地理探测器模型中各驱动因子对植被变化影响的交互作用类型结果。从图中可以看出,不同驱动因子之间的交互作用主要表现为非线性增强、双因子增强和单因子非线性减弱3种类型。其中PRE与DEM,SA,GDP,NTL; TEM与SR,DEM,SA,GDP等,以及其他因子之间的交互作用为非线性增强。这表明这些因子之间的非线性增强作用对植被变化有显著影响,即当这些因子共同作用时,对植被变化的影响会显著增强,且这种增强作用是非线性的。双因子增强主要出现在LU与PRE,TEM,DEM,SR,SLO,NTL之间的交互作用中,以及PRE与TEM,SR,SLO之间的交互作用中。即这些因子之间的双因子增强作用对植被变化也有显著影响,即当这些因子共同作用时,对植被变化的影响会显著增强,且这种增强作用是基于2个因子的共同作用。而单因子非线性减弱主要在LU与GDP,SA之间的交互作用中,对植被变化的影响是非线性减弱。此外, PRE与LU因子的交互作用强度为0.69,表明其对植被变化有较强的交互影响。整体来看,各驱动因子之间的交互作用对植被变化的影响复杂多样。
图11
图11
基于最优参数地理探测器模型植被变化影响的作用类型
Fig.11
The type of effect of vegetation change influence based on the optimal parameter geographic detector
4 讨论
植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] 。温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] 。本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区。目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] 。也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] 。然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化。这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺。而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源。植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间。因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用。在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] 。此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速。简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利。
5 结论
本研究使用MODIS系列遥感数据,采用GEE平台和编程语言提取kNDVI值,基于趋势分析和稳定性评估方法,探讨了黄土高原2000—2022年的植被动态时空变化。并基于最优参数地理探测器模型,深入探究了驱动因子最优驱动范围和分区效应,量化了各驱动因子对kNDVI变化的影响及其相互作用。其主要结论如下:
1)黄土高原植被的kNDVI 均值与波动性具有一致性,均呈现西北向东南方向过渡的空间分布格局。由于气候对植被具有显著的影响效应,植被动态变化是在气候干湿分区的地理空间分布上表现出明显的异质性。且在黄土高原整个区域植被动态变化的趋势上,气候半干旱区植被绿化(显著上升&轻微上升)效果最好,占黄土高原总绿化面积的60.41%。
2)根据最优参数地理探测器模型探测结果,在黄土高原区域,针对不同的驱动变量有不同的最优离散方式和最佳间隔区间,且对于不同的解释变量,离散方法的组合和断裂次数具有显著的差异。其次,在黄土高原内,低温高降雨量是最有利于植被生长的外界条件,高海拔地区的植被覆盖较好,低海拔地区人类活动强烈,很大程度上对植被动态变化具有强干扰性。这说明不同范围的驱动因素对植被覆盖度的空间分布具有不同的影响作用。
3)通过因子检测,在黄土高原,PRE、LU是影响植被变化的主要因子,对kNDVI的解释能力分别为0.521 4和0.459 8。此外,多个影响因子之间的相互作用是以双因素增强和非线性增强为主,且不存在独立关系。任意2个影响因子之间的交互作用增强了它们对kNDVI 变化的影响,其中土地利用类型与降雨量之间的交互作用最强。
在未来研究中,可进一步结合多源遥感数据与机器学习方法,进一步探究黄土高原植被动态的多因子非线性交互机制及关键驱动阈值,重点量化气候变化情景(如极端干旱)与人类活动(如生态工程、城镇化)的差异化影响; 同时,并基于地理分异规律优化分区治理策略(如半干旱区自然恢复与低海拔区人工调控结合),推动生态恢复与区域可持续发展的协同。
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植被物候信息是评价气候—植被交互影响、土地覆盖率以及生态系统年际生产力变化的关键指标。传统物候监测方法以目视观察为主，监测范围受限且人力物力消耗大。遥感技术作为近年来新兴的监测手段，具有监测范围大、信息获取便捷以及节省人力物力等特点，其应用进一步推动了植被物候动态监测研究的发展。本文首先对近年来植被物候遥感监测流程进行梳理，明晰了现有的遥感物候监测体系；概述了可用于建立植被生长曲线遥感数据源，并对不同数据源的应用情境进行了讨论；总结了现有的曲线降噪算法及应用流程，对不同方法进行降噪处理时误差成因进行了分析；归纳了目前主要的植被物候提取方法；最后讨论了数据分辨率、植被物候阶段定义以及监测时效性等植被物候遥感监测中尚存的不确定性因素，并对未来植被物候遥感监测研究的主要方向进行了展望。
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相比于传统的人工实地调查的方法，通过无人机倾斜摄影测量技术多角度拍摄提取单木树冠信息，具有高效、准确和低成本等优势。以内蒙古自治区赤峰市喀喇沁旗西南部旺业甸林场的落叶松近成熟林为研究对象，以倾斜摄影测量技术获取的无人机影像为数据源，提出一种结合可见光植被指数和分水岭算法的单木冠幅提取方法。首先通过数字正射影像计算可见光波段超绿超红差分指数；选择合理阈值对图像进行二值化，并利用中值滤波对树冠区域图进行去噪处理，分离出植被与非植被区域；以植被区域为掩膜范围对冠层高度模型进行掩膜；最后，利用分水岭分割算法提取单木树冠进行精度验证。在树冠区域提取过程中，基于超绿超红差分指数结合阈值法成功分离出植被与非植被区域；通过中值滤波有效地去除了因亮度不均、阴影及非植被区域的纹理等信息所造成的斑点和噪声，保证了树冠边缘的完整性及树冠内部的连通性，同时减少了分水岭算法的过分割现象。单木尺度上，树冠参数信息提取的准确率分别为88.72%和79.38%，召回率分别为93.29%和88.60%，F测度分别为90.59%和83.74%；样地尺度上，相对误差分别为15.45%和22.92%。研究结果表明：基于数字正射影像采用可见光植被指数提取植被区域很好地消除了林内裸地等背景因素的影响，同时基于冠层高度模型利用分水岭分割算法能够精确的区分单木信息。基于无人机倾斜摄影测量技术得到的两种数据源结合发挥了各自的优势，能够高效、准确地提取较高郁闭度林分的单木树冠信息。
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The saturation property of vegetation indices posed a known limitation and this study was motivated to understand the saturation property of three widely used vegetation indices in mixed crop-forest ecosystem where limited knowledge existed. Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio Index (SRI) and Transformed Vegetation Index (TVI) were computed from sentinel-2 bands and; variations among bands and among vegetation indices were evaluated. The study employed green Leaf Area Index (gLAI) Version 1 product, derived from PROBA-V daily data for discriminating the saturation property of the indices. Although the study applied various methods of image preprocessing and processing, best curve fitting and correlation analysis were the key ones. The three vegetation indices: NDVI, SRI, and TVI computed from sentinel-2 bands: four (red) and five (red edge) coupled with bands 8 and 8a showed some levels of saturation. Nonetheless, TVI computed from bands 8a and 4 is the best outperforming combination, i.e., the least saturated one and it is an interesting output in a sense that a single index with significantly lower values of noise equivalent green Leaf Area Index as well as having strong association with gLAI is obtained that could be very useful for quantification of gLAI in similar ecosystems. For the rest of the bands and vegetation indices combination of the indices via setting thresholds could be one possible solution.
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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(NDVI),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)。
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空间分异是自然和社会经济过程的空间表现,也是自亚里士多德以来人类认识自然的重要途径。地理探测器是探测空间分异性,以及揭示其背后驱动因子的一种新的统计学方法,此方法无线性假设,具有优雅的形式和明确的物理含义。基本思想是：假设研究区分为若干子区域,如果子区域的方差之和小于区域总方差,则存在空间分异性;如果两变量的空间分布趋于一致,则两者存在统计关联性。地理探测器q统计量,可用以度量空间分异性、探测解释因子、分析变量之间交互关系,已经在自然和社会科学多领域应用。本文阐述地理探测器的原理,并对其特点及应用进行了归纳总结,以利于读者方便灵活地使用地理探测器来认识、挖掘和利用空间分异性。
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随着全球变暖的加剧，西藏地区冰湖的规模不断扩大，由此可能会发生冰湖溃决自然灾害。本文基于GIS空间分析和参数最优地理探测器方法，分析了西藏地区1990年至2015年间冰湖时空变化以及各环境因子：冰湖海拔、年总降水、年平均温度、年相对湿度、冰川面积变化、GDP、人口密度的影响程度。结果表明：（1）25年间冰湖总数量和总面积的增长率分别为2.57%、6.32%，各个面积大小的冰湖在不同的海拔都有增长，增长最多的是小型冰湖（面积小于0.1 km2），西藏冰湖增长方向性显著，数量分布和面积分布离散程度高，基本分布在西藏东部和南部地区。（2）通过Pearson相关分析，西藏冰湖变化主要受该地区冰川面积变化以及降水量大小影响。（3）地理探测器中，冰川面积变化对冰湖变化影响强度最高，q值为0.5006；交互作用探测中，温度因子与冰川面积变化因子交互作用后对冰湖变化影响解释力最强，且呈非线性增强关系，除温度因子以外，冰湖变化受各因子交互作用影响强度高。
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贺兰山是中国荒漠和荒漠草原分界线，其东麓洪积扇上分布荒漠草原，在维持生态系统稳定性方面发挥着积极作用。本文研究了其植被覆盖度（Fraction Vegetation Coverage， FVC）时空变化，分析影响植被盖度变化的主要因子。利用Landsat卫星遥感数据，基于像元二分模型反演了2001—2020年贺兰山东麓洪积扇区荒漠草原植被覆盖度，分析其空间格局和时空变化特征，采用Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数和参数最优地理探测器模型对其驱动因素进行分析。结果表明：（1）FVC空间上呈现出西北高东南低的趋势，以极低植被覆盖度和低植被覆盖度为主。多年FVC均值为33.38%，总体植被覆盖度处于较低水平。（2）2001—2020年FVC呈现显著增加趋势（P<0.01），年均增长率为2.34%，整体表现为西北部和东南部呈改善趋势，改善的区域占植被覆盖总面积的93.24%；植被覆盖度的平均变异系数为0.394，整体相对稳定，空间上东部和中部变化表现最为剧烈，具有显著的空间差异。（3）研究区植被覆盖度的反持续性较强，Hurst指数平均值为0.495，大于0.5的区域占44.77%；从空间分布上看，研究区南部、西部Hurst指数较高，植被变化的持续性较高，东部、北部Hurst指数较低，植被变化的持续性较低。（4）年降水量和土地利用类型是影响贺兰山东麓洪积扇区荒漠草原植被覆盖度空间分布的主要因子，交互探测表明年降水量、海拔、日照时数和空气湿度的交互作用Q值最大，水热因子组合对植被盖度影响增强显著；风险探测表明各驱动因子对研究区植被生长的影响均有其适宜的范围。本研究有助于揭示不同因子对贺兰山东麓洪积扇区荒漠草原植被变化的驱动机制。
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Helan Mountain is the boundary between deserts and desert grasslands in China. Desert grasslands are distributed on the alluvial fan at its eastern foot， playing a positive role in maintaining ecosystem stability. Research is conducted on the spatiotemporal changes in fraction vegetation coverage （FVC）， and the main factors affecting vegetation coverage changes are analyzed. This study utilized Landsat satellite remote sensing data and inverted the vegetation coverage of desert grasslands in the alluvial fan area of the eastern foothills of Helan Mountains from 2001 to 2020 based on a pixel binary model. The spatial pattern and spatiotemporal variation characteristics were analyzed， and the driving factors were analyzed using Sen+Mann Kendall trend analysis， Hurst index， and parameter optimal geographic detector model. The results indicate that： （1） FVC shows a trend of "higher in the northwest and lower in the southeast" in space， mainly characterized by extremely low vegetation coverage and low vegetation coverage. The average annual FVC is 33.38%， and the overall vegetation coverage is at a relatively low level. （2） From 2001 to 2020， FVC showed a significant increase trend （P<0.01）， with an average annual growth rate of 0.25%. Overall， the northwest and southeast showed an improvement trend， with the improved area accounting for 93.24% of the total vegetation coverage area； The average coefficient of variation of vegetation coverage is 0.394， which is relatively stable overall. The eastern and central regions show the most drastic changes in space， with significant spatial differences. （3） The anti sustainability of vegetation coverage in the study area is strong， with an average Hurst index of 0.495， and 44.77% of the areas are greater than 0.5； From a spatial distribution perspective， the Hurst index is higher in the southern and western parts of the study area， indicating a higher sustainability of vegetation change， while the Hurst index is lower in the eastern and northern parts， indicating a lower sustainability of vegetation change. （4） The annual precipitation and land use type are the main factors affecting the spatial distribution of vegetation coverage in desert grasslands in the alluvial fan area of the eastern foothills of Helan Mountain. The interaction detection table shows that the impact of next year's precipitation on vegetation coverage is enhanced after the superposition of other factors， while the impact of topography and slope orientation on vegetation coverage is significantly enhanced； Risk detection indicates that each driving factor has an appropriate range of impacts on vegetation growth in the study area. This study helps to reveal the driving mechanisms of different factors on vegetation changes in desert grasslands in the alluvial fan area of the eastern foothills of Helan Mountains.
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了解植被生长对气候变化的响应是厘清生态系统动态关系的重点。基于1990—2018年气象数据和归一化植被指数（NDVI）,应用偏相关分析与地理探测器等方法,分析了在生长季,毛乌素沙地东南缘不同类型植被年均NDVI的变化趋势,探讨了年均气温与年总降水量对各类型植被的影响。结果表明：（1） 1990—2018年生长季研究区植被年均NDVI显著与极显著增加面积达97.9%,整体生态环境质量大幅度改善。2005年之前植被年均NDVI增速缓慢,此后以0.011·a-1的速率发生了突变增加,其中灌丛类植被年均NDVI增长幅度最大。（2） 2000年为年总降水量与年均气温的趋势突变点,突变前年总降水量以-5.510 mm·a-1的速率减少,此后以5.541 mm·a-1的速率增加,且主要依赖于大雨雨量的增加;年均高温与年均低温在突变前上升速率分别为0.122 ℃·a-1与0.230 ℃·a-1,突变后,年均高温下降速率为-0.014 ℃·a-1,而年均低温上升速率为0.022 ℃·a-1。（3） 在植被年均NDVI缓慢增长阶段（1990—2005年）,年均低温对植被影响较大,与不同类型植被年均NDVI多呈显著正相关;在植被年均NDVI快速增长阶段（2006—2018年）,年总降水量与不同类型植被年均NDVI呈显著正相关,大降雨事件的频发使得降水量对于植被的生长起主导作用。年总降水量与年均气温尤其是年均低温的交互作用是促进植被生长的关键。
He J Q Wei Y Gao W D et al . Temporal and spatial variation of vegetation NDVI and its response to climatic factors in the sout-heastern margin of Mu Us Sandy Land
[J]. Arid Land Geography , 2022 , 45 (5 ):1523 -1533 .
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王雄 , 张翀 , 李强 . 黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析
[J]. 生态学报 , 2023 , 43 (2 ):719 -730 .
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Wang X Zhang C Li Q . Path analysis between vegetation coverage and climate factors in the Loess Plateau
[J]. Acta Ecologica Sinica , 2023 , 43 (2 ):719 -730 .
[本文引用: 1]
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Jiao W Wang L Smith W K et al . Observed increasing water constraint on vegetation growth over the last three decades
[J]. Nature Communications , 2021 , 12 (1 ):3777 .
DOI:10.1038/s41467-021-24016-9
PMID:34145253
[本文引用: 1]
Despite the growing interest in predicting global and regional trends in vegetation productivity in response to a changing climate, changes in water constraint on vegetation productivity (i.e., water limitations on vegetation growth) remain poorly understood. Here we conduct a comprehensive evaluation of changes in water constraint on vegetation growth in the extratropical Northern Hemisphere between 1982 and 2015. We document a significant increase in vegetation water constraint over this period. Remarkably divergent trends were found with vegetation water deficit areas significantly expanding, and water surplus areas significantly shrinking. The increase in water constraints associated with water deficit was also consistent with a decreasing response time to water scarcity, suggesting a stronger susceptibility of vegetation to drought. We also observed shortened water surplus period for water surplus areas, suggesting a shortened exposure to water surplus associated with humid conditions. These observed changes were found to be attributable to trends in temperature, solar radiation, precipitation, and atmospheric CO. Our findings highlight the need for a more explicit consideration of the influence of water constraints on regional and global vegetation under a warming climate.
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李卓忆 , 杨庆 , 马柱国 , 等 . 中国北方干旱半干旱区植被对气候变化和人类活动的响应
[J]. 大气科学 , 2024 , 48 (3 ):859 -874 .
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Li Z Y Yang Q Ma Z G et al . Responses of vegetation to climate change and human activities in the arid and semiarid regions of northern China
[J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences , 2024 , 48 (3 ):859 -874 .
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姚楠 , 董国涛 , 薛华柱 . 基于Google Earth Engine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析
[J]. 水土保持研究 , 2024 , 31 (1 ):260 -268 .
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Yao N Dong G T Xue H Z . Analysis on the characteristics of the spatiotemporal change in vegetation coverage on the Loess Plateau using the Google Earth Engine
[J]. Research of Soil and Water Conservation , 2024 , 31 (1 ):260 -268 .
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图纳热 , 红梅 , 叶贺 , 等 . 降水变化和氮沉降对荒漠草原土壤丛枝菌根真菌群落结构的影响
[J]. 土壤 , 2023 , 55 (6 ):1251 -1260 .
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Tu N R Hong M Ye H et al . Effects of precipitation change and nitrogen deposition on soil arbuscular mycorrhizal fungi(AMF) community structure in desert steppe
[J]. Soils , 2023 , 55 (6 ):1251 -1260 .
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Ren H Y Wen Z M Liu Y Y et al . Vegetation response to changes in climate across different climate zones in China
[J]. Ecological Indicators , 2023 ,155:110932.
[本文引用: 1]
末次冰盛期以来东北地区古植被定量重建及其气候响应
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
末次冰盛期以来东北地区古植被定量重建及其气候响应
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
Shifts in vegetation activity of terrestrial ecosystems attributable to climate trends
1
2023
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
黄河流域气候因子与NDVI相关性的长时序空间异质性研究
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
黄河流域气候因子与NDVI相关性的长时序空间异质性研究
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
Spatial heterogeneity of the relationship between vegetation dynamics and climate change and their driving forces at multiple time scales in Southwest China
1
2018
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
陕北黄土高原气象要素对植被覆盖的空间分异影响及风险探测
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
陕北黄土高原气象要素对植被覆盖的空间分异影响及风险探测
1
2024
... 植被在陆地生态系统中起着关键作用,有助于调节陆地-气候系统中的物质和能量交换[1 -2 ] ,通过其生物指示功能揭示陆地生态系统要素间相互作用机制,并基于多尺度动态变化的时空异质性特征,为维系生态系统稳定性和可持续发展路径提供关键科学依据[3 -4 ] .黄土高原作为中国典型的气候敏感区和生态脆弱区,不仅是中国重点生态修复的区域,同时也是横跨不同气候带的高原[5 ] . ...
植被物候遥感监测研究进展
1
2023
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
植被物候遥感监测研究进展
1
2023
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
Image retrieval from remote sensing big data:A survey
1
2021
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
结合可见光植被指数和分水岭算法的单木树冠信息提取
1
2024
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
结合可见光植被指数和分水岭算法的单木树冠信息提取
1
2024
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
利用GEE进行1990—2022年小江流域生态环境质量时空格局与演变趋势分析
1
2024
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
利用GEE进行1990—2022年小江流域生态环境质量时空格局与演变趋势分析
1
2024
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
基于机器学习的多频多星GNSS-IR模式NDVI反演研究
1
2023
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
基于机器学习的多频多星GNSS-IR模式NDVI反演研究
1
2023
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
Spatio-temporal distribution of NDVI and its influencing factors in China
1
2021
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
On the relation between NDVI,fractional vegetation cover,and leaf area index
1
1997
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
Evaluation of the saturation property of vegetation indices derived from sentinel-2 in mixed crop-forest ecosystem
1
2021
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
A unified vegetation index for quantifying the terrestrial biosphere
3
2021
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
... kNDVI是一种通过核函数(如径向基函数)或非线性变换(如双曲正切)对传统NDVI进行泛化的植被指数,由Camps-Valls等[14 ] 于2021年提出,旨在解决NDVI在高植被覆盖区域的饱和问题,并增强对叶面积指数(leaf area index,LAI)、总初级生产力(gross primary production,GPP)和太阳诱导叶绿素荧光(sun/solar-induced chlorophyll fluorescence,SIF)的敏感性.其计算分为2种方法: 一是基于原始近红外(NIR)与红波段反射率,通过核函数计算非线性差异后生成指数; 二是直接对现有NDVI数据施加非线性变换.本研究kNDVI数据计算利用核函数计算法计算得到黄土高原逐年的kNDVI数据,基于核方法理论的kNDVI定义如下: ...
... 式中: n 为近红外波段Nir; r 为红外波段Red; k 为核函数,可定义为k (n ,r )=${\mathrm{e}}^{[-{(n-r)}^{2}/(2{\sigma }^{2}\left)\right]}$ σ 决定了n 与r 之间距离的度量[14 ] .因此,式(1)可进一步简化为: ...
Satellite solar-induced chlorophyll fluorescence and near-infrared reflectance capture complementary aspects of dryland vegetation productivity dynamics
1
2022
... 遥感影像具有信息量大、精度高、成本低、动态监测等特点,广泛应用于大尺度植被变化监测中[6 -7 ] .目前,监测植被变化最常用的方法是利用遥感技术结合植被指数来表征地面植被的动态和生长状况[8 -9 ] .归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)是应用最广泛的植被指数,对该指数表征植被覆盖时空变化方面的研究在全球范围内取得了一定的研究进展[10 -11 ] .然而,NDVI具有非线性和饱和绿色生物量的局限性,并且在处理大气噪声、土壤背景和饱和度方面也存在误差[12 ] .有学者试图利用其他波段的信息来弥补NDVI中存在的问题,但问题并没有得到很好地解决[13 ] .Camp-Valls等[14 ] 提出了核归一化差分植被指数(kernel normalized difference vegetation index, kNDVI),这是基于机器学习原理的优势,将核方法理论应用于NDVI的提取和计算而提出的一种新的植被指数.通过引入校正因子,提高了该指数对植被变化的敏感性,研究表明,kNDVI比增强型植被指数(enhanced vegetation index, EVI)、NDVI等指数更适合监测植被和生物量的变化,特别是在植被覆盖度低或地形复杂的地区,kNDVI可以提供更准确的信息[15 ] . ...
草地植物和土壤对温度和降水变化的响应研究进展
1
2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
草地植物和土壤对温度和降水变化的响应研究进展
1
2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
Vegetation dynamics influenced by climate change and human activities in the Hanjiang River Basin,Central China
1
2022
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
黑龙江流域植被覆盖度时空动态及其对气候变化的响应
1
2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
黑龙江流域植被覆盖度时空动态及其对气候变化的响应
1
2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
Nonlinear time effects of vegetation response to climate change:Evidence from Qilian Mountain National Park in China
1
2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
近20 a云南文山州植被覆盖动态变化及其驱动因素
1
2022
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
近20 a云南文山州植被覆盖动态变化及其驱动因素
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2022
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
地理探测器:原理与展望
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2017
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
地理探测器:原理与展望
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2017
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
Quantitative analysis of fractional vegetation cover in southern Sichuan urban agglomeration using optimal parameter geographic detector model,China
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2024
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
基于参数最优地理探测器的西藏冰湖时空变化与影响因素研究
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2023
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
基于参数最优地理探测器的西藏冰湖时空变化与影响因素研究
1
2023
... 目前,已有研究表明气候条件和植被变化之间存在紧密联系,植被变化受到自然和人为因素的双重影响[16 -17 ] .胡蓉等[18 ] 通过相关分析确定降水是影响西南地区植被覆盖的主要原因.然而,植被变化过程相当复杂,植被与驱动要素之间的联系并非线性不变[19 ] .此外,许多研究报告表明了海拔、土地利用类型、土壤类型和人均粮食占有量对植被覆盖变化具有较大的影响[20 ] ,但这些因素如何相互作用影响城市化地区的植被变化尚不清楚.因此,众多学者对此展开研究.王劲峰等[21 ] 提出了地理探测器模型,该模型不需要线性假设,能够揭示植被与驱动因子之间的内在机制,经常用于研究植被的空间分层异质性.然而,植被的空间统计单位和驱动因素的离散方法会根据研究的规模和分区方式对结果产生显著影响,以往的研究往往依赖于空间数据的经验标度,使用Jenks Natural Breaks方法来划分解释变量,受人的主观性影响,精度不高[22 ] .最优参数地理探测器模型将解释变量划分为子区域,通过计算子区域间和子区域内的空间方差来评估解释变量的驱动力大小.该方法有效地解决了可变面积单元问题和驱动因子的分区效应,在探索植被变化的时空特征和潜在驱动因子方面非常有效[23 ] . ...
中国气候区划新方案
1
2010
... 黄土高原位于中国西北部(100°54'~114°33'E,33°43'~41°16'N),横跨中国7个省份,面积约64×104 km2 .黄土高原地形起伏波动较大,海拔在89~5 083 m之间,高海拔地区主要位于甘肃省和青海省一带,低海拔则主要在河南省一带(图1(a) ).黄土高原主要为温带大陆性气候,从西北到东南方向由干旱气候过渡为湿润季风气候.根据郑景云等[24 ] 建立的气候区划系统,黄土高原可分为干旱、半干旱和半湿润3个不同的气候带.不同气候区的植被动态变化差异显著,造成明显的地带性格局(图1(b) ).黄土高原内的主要植被类型为草地和林地,且草地主要分布在气候干旱与气候半干旱区,而林地则主要分布于气候半湿润区; 同时,由于气候半湿润区地形平坦,耕地也主要集中在该气候区域. ...
中国气候区划新方案
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2010
... 黄土高原位于中国西北部(100°54'~114°33'E,33°43'~41°16'N),横跨中国7个省份,面积约64×104 km2 .黄土高原地形起伏波动较大,海拔在89~5 083 m之间,高海拔地区主要位于甘肃省和青海省一带,低海拔则主要在河南省一带(图1(a) ).黄土高原主要为温带大陆性气候,从西北到东南方向由干旱气候过渡为湿润季风气候.根据郑景云等[24 ] 建立的气候区划系统,黄土高原可分为干旱、半干旱和半湿润3个不同的气候带.不同气候区的植被动态变化差异显著,造成明显的地带性格局(图1(b) ).黄土高原内的主要植被类型为草地和林地,且草地主要分布在气候干旱与气候半干旱区,而林地则主要分布于气候半湿润区; 同时,由于气候半湿润区地形平坦,耕地也主要集中在该气候区域. ...
Estimation of vegetation traits with kernel NDVI
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2023
... 式中: σ 为长度尺度参数,与所获取遥感图像的近红外光和红光反射率的平均值成线性比例; tanh 为双曲正切函数; τ 为植被敏感参数,当τ =0. 5时在准确性和简单性之间具有很好的折衷[25 ] ,根据σ =τ (n +r ),导数可得: ...
淮河中上游植被变化及其对气象因素的多时空尺度响应
1
2023
... 式中: slope kNDVI 为n 年kNDVI值的线性回归斜率; n 为研究时序距离(n =23); 当slope kNDVI >0时,说明植被覆盖呈现增长趋势,反之说明呈现减少趋势[26 ] . ...
淮河中上游植被变化及其对气象因素的多时空尺度响应
1
2023
... 式中: slope kNDVI 为n 年kNDVI值的线性回归斜率; n 为研究时序距离(n =23); 当slope kNDVI >0时,说明植被覆盖呈现增长趋势,反之说明呈现减少趋势[26 ] . ...
Spatio-temporal analysis of vegetation variation in the Yellow River Basin
1
2015
... Theil-Sen Median趋势分析(Sen趋势分析)是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法[27 ] .Sen趋势分析可规避时间序列数据缺失和数据分布形态的影响,并剔除异常值对时间序列的干扰,其计算公式如下: ...
2000—2010年黄河流域植被覆盖的时空变化
1
2013
... 在本研究中Mann-Kendall检验(MK检验)与Sen趋势分析结合使用分析黄土高原2000—2022年植被动态变化的整体趋势[28 ] .该方法是一种非常数统计检验方法,既不受缺失值和异常值的影响,也不需要样本数据服从一定的分布.其统计检验方法如下: ...
2000—2010年黄河流域植被覆盖的时空变化
1
2013
... 在本研究中Mann-Kendall检验(MK检验)与Sen趋势分析结合使用分析黄土高原2000—2022年植被动态变化的整体趋势[28 ] .该方法是一种非常数统计检验方法,既不受缺失值和异常值的影响,也不需要样本数据服从一定的分布.其统计检验方法如下: ...
2001—2020年贺兰山东麓荒漠草原植被覆盖度演变
1
2024
... CV是一种统计方法,用于量化数据集中值相对于平均值的离散度[29 ] ,其计算方法为标准差除以均值.在本研究中计算了2000—2022年黄土高原kNDVI 在像素水平上的变异系数,以评估kNDVI 变化的长期稳定性.计算公式如下: ...
2001—2020年贺兰山东麓荒漠草原植被覆盖度演变
1
2024
... CV是一种统计方法,用于量化数据集中值相对于平均值的离散度[29 ] ,其计算方法为标准差除以均值.在本研究中计算了2000—2022年黄土高原kNDVI 在像素水平上的变异系数,以评估kNDVI 变化的长期稳定性.计算公式如下: ...
An optimal parameters-based geo-graphical detector model enhances geographic characteristics of explanatory variables for spatial heterogeneity analysis:Cases with different types of spatial data
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2020
... 最优参数地理探测器模型是在原有地理探测器模型的基础上,通过选择最优的离散化算法和参数,对模型中的参数进行优化,以提高模型在实际应用中的准确性和解释力[30 ] .在本研究中,分级方法将选择自然断点分类、等间隔分类、几何间隔分类和分位数分类4种方法; 离散化算法的优劣直接影响着地理探测器评估结果的精度.因此,最优参数地理探测器模型通过评估某个自变量对某个因变量的重要程度,并以q 值来判断它们对空间分异性的解释力,q 值越大表示解释力越强.其次,本研究还通过双因子交互作用探测去评估2个因素的解释能力是增强、减弱还是相互独立. ...
Environmental health risk detection with GeogDetector
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2012
... 在选择最优参数的基础上,对黄土高原在空间上调用模型中的单因子探测和双因子交互作用探测,其计算公式如下[31 ] : ...
Vegetation dynamics and the relations with climate change at multiple time scales in the Yangtze River and Yellow River Basin,China
1
2020
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
日尺度下水热因子变化对青藏高原高寒草原生产力的影响特征
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2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
日尺度下水热因子变化对青藏高原高寒草原生产力的影响特征
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2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
基于特征分区的陕北黄土高原植被覆盖变化及其驱动因素
1
2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
基于特征分区的陕北黄土高原植被覆盖变化及其驱动因素
1
2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
毛乌素沙地东南缘植被NDVI时空变化及其对气候因子的响应
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2022
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
毛乌素沙地东南缘植被NDVI时空变化及其对气候因子的响应
1
2022
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析
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2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析
1
2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
Observed increasing water constraint on vegetation growth over the last three decades
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2021
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
中国北方干旱半干旱区植被对气候变化和人类活动的响应
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2024
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
中国北方干旱半干旱区植被对气候变化和人类活动的响应
1
2024
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
基于Google Earth Engine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析
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2024
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
基于Google Earth Engine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析
1
2024
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
降水变化和氮沉降对荒漠草原土壤丛枝菌根真菌群落结构的影响
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2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
降水变化和氮沉降对荒漠草原土壤丛枝菌根真菌群落结构的影响
1
2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
Vegetation response to changes in climate across different climate zones in China
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2023
... 植被动态变化及其与气候变化的相关性是全球气候变化研究的一个重要焦点[32 ] .温度和降雨量等气象因子与植被的生长密切相关[33 ] .本文研究结果表明,2000—2022年期间,黄土高原中大面积区域(91.57%)的植被呈现出上升的趋势,而韩磊等[34 ] 的研究也表明黄土高原显著改善区域面积占比约为93.6%,这与本文的研究结果相符合,且这些特殊地区主要位于干旱和半干旱地区.目前,有学者认为,中国大陆植被覆盖度与降水、温度具有显著的相关性,且与温度的相关性更为明显[35 ] .也有研究表明,黄土高原的陕北地区植被变化受气温影响显著,温度对植被生长的影响大于降水[36 ] .然而,高温会导致蒸发增加,土壤水分减少,影响植被变化.这一现象同样适用于太阳辐射,因为太阳辐射的增强也会扩大区域蒸发并加剧水分亏缺.而在干旱区内,水资源已成为植被生长的重要限制因素[37 ] ,降水是植被生长所需供水的基本来源.植被对降水的响应具有滞后效应[38 ] ,姚楠等[39 ] 的研究也证实了在黄土高原内,降水是影响植被变化的主要因素,且存在3个月的滞后时间.因此在本文中,基于最优参数地理探测器模型揭示的降水对植被盖度具有更显著影响是合理的,这突出了降雨量在促进水分有限地区植被生长方面的关键作用.在这些地区中,降雨量是土壤水分的主要补给来源,并通过影响土壤含水量来影响植被生长[40 ] .此外,值得注意的是,尽管数据显示高降雨量对植被生长具有强促进性,但降雨量的持续增高并不一定意味着植被生长的持续加速.简而言之,气候对植被的影响程度是有一定限制的[41 ] ,一旦超过这个极限,植被和气候之间的关系可能会变得不利. ...
