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基于MODIS时序数据北回归线(云南段)地区植被物候时空变化及其对气候响应分析 被引量:12
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作者 张艳可 王金亮 +2 位作者 农兰萍 程峰 张云峰 《生态环境学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期274-287,共14页
植被物候作为自然界规律性、周期性事件,对开展全球气候变化、植被长势观测等研究具有重要价值。以北回归线(云南段)穿过的县域为研究区,基于长时间序列MODIS EVI(Enhanced Vegetation Index,EVI)、土地利用类型和气候因子数据,采用S-G... 植被物候作为自然界规律性、周期性事件,对开展全球气候变化、植被长势观测等研究具有重要价值。以北回归线(云南段)穿过的县域为研究区,基于长时间序列MODIS EVI(Enhanced Vegetation Index,EVI)、土地利用类型和气候因子数据,采用S-G滤波、动态阈值、相关分析等方法分析19 a(2001—2019年)间植被物候的时空分布特征及其对水热因子的响应。结果表明,(1)海拔和地势起伏在物候地域分异中作用显著,植被物候存在明显的垂直地带性分布特征。山地与河谷、坝子、低海拔区的物候值差异较大,山地地区的植被生长季开始期(Start of Season,SOS)在192—240 d,生长季结束期(End of Season,EOS)在次年144—192 d,生长季长度(Length of Season,LOS)为272—304 d;河谷、坝子、东部低海拔地区的植被SOS在80—112 d,EOS在337至次年17 d,LOS在224—256 d。(2)19 a间植被物候年际变化总体特征为SOS显著提前(R^(2)=0.51,P=0.001<0.05),平均提前1.14 d·(10 a)^(−1);EOS推迟(R^(2)=0.01,P=0.756>0.05),平均推迟0.07 d·(10 a)^(−1);LOS显著延长(R^(2)=0.47,P=0.001<0.05),平均延长1.07 d·(10 a)^(−1)。(3)不同植被类型的物候期及其变化趋势不同,研究区森林植被生长期最长,草地次之,耕地最短;19 a间SOS、EOS、LOS变化最大的分别是常绿阔叶林(−1.68 d·(10 a)^(−1))、耕地(1.25 d·(10 a)^(−1))、木本热带稀树草原(1.28 d·(10 a)^(−1))。(4)水热组合对植被生长影响显著,河谷、坝子、东部低海拔地区的植被SOS、EOS分别主要受2月降水(负相关)和4月气温(正相关)、9月降水和气温(正相关)影响,山地地区植被SOS、EOS分别主要受6月降水(正相关)和5月气温(正相关)、5月降水(正相关)和4月气温(正相关)影响。 展开更多
关键词 北回归线(云南段) 植被物候 MODIS EVI 气候因子 时空分析
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基于DPSIR-EES模型的北回归线(云南段)生态安全评价 被引量:10
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作者 叶辉 王金亮 赵娟娟 《水土保持研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期291-298,共8页
生态安全正逐渐成为国家安全体系的重要组成部分,开展生态安全评价研究,可为国家生态环境保护、生态文明建设以及人与自然永续发展提供科学依据。以北回归线(云南段)县级行政区域为研究单元,结合DPSIR模型与EES模型,重点引入了矿产开采... 生态安全正逐渐成为国家安全体系的重要组成部分,开展生态安全评价研究,可为国家生态环境保护、生态文明建设以及人与自然永续发展提供科学依据。以北回归线(云南段)县级行政区域为研究单元,结合DPSIR模型与EES模型,重点引入了矿产开采活动影响因素,构建了北回归线(云南段)的区域生态安全评价指标体系,运用层次分析法与熵值法分别计算了各个指标的权重值,通过加权叠加开展了北回归线(云南段)生态安全评价研究。结果表明:(1)北回归线(云南段)总体生态安全状况为临界安全状态,局部生态安全状况较为脆弱,空间差异性较为明显,其中生态环境状况为安全和较安全的区域共占37.87%,主要分布于人口密度小、植被覆盖较为广泛的研究区东部和西部;处于临界安全的区域占28.87%,整个研究区均有分布;较不安全和不安全的区域共计占比33.26%,主要分布于研究区域中部经济发展速度较快的县市。(2)通过对生态环境安全评价结果以及主要影响因素进行叠加分析发现,主要影响生态环境安全状况的因素有大规模的矿山开采活动、地质灾害频发、耕地的大面积开垦与长期耕种、植被覆盖遭到破坏以及土地利用类型等因素。 展开更多
关键词 生态安全评价 DPSIR-EES模型 层次分析法 熵值法 北回归线(云南段)
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基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类研究——以北回归线(云南段)地区为例 被引量:7
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作者 张艳可 王金亮 +1 位作者 苏怀 程峰 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第2期84-92,共9页
针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组... 针对当前单一地貌划分单元造成的分类结果破碎或漏分问题,该文引入双尺度流域单元划分方法,即采用两种不同大小流域单元的组合作为地貌划分基本单元,以提高地貌划分的细分性和完整性。以30 m ASTER GDEM数据为数据源,基于最佳地形因子组合(高程、地势起伏度、坡度、坡度变率、光照模拟值)、双尺度流域单元、CART决策树算法,实现了北回归线(云南段)地区平原(2类)和山地(7类)共9类地貌的划分,双尺度流域单元划分的最佳流量阈值分别为500、2000。通过平均值、标准差、Moran′s I和人工判读结果对分类结果进行检验,发现基于CART决策树的双尺度流域单元地貌分类方法在北回归线(云南段)地区总体精度可达82.1%,Kappa系数为0.793,总体能够准确识别出研究区的地貌类型空间分布特征,是地貌类型划分的一种可行方法。 展开更多
关键词 ASTER GDEM 地貌划分 流域单元 CART决策树算法 北回归线(云南段)
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