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2016 , Vol. 18 >Issue 9: 1209 - 1216

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2016.01209

地理空间分析综合应用

2001-2013年洞庭湖流域植被覆盖度时空变化特征

  • 符静 1 ,
  • 秦建新 , 1, * ,
  • 张猛 2 ,
  • 龙岳红 1
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  • 1. 湖南师范大学资源与环境科学学院,长沙 410081
  • 2. 中南大学地球科学与信息物理学院,长沙 410083
*通讯作者：秦建新(1969-),男,教授,博导,主要从事空间数据挖掘与资源环境遥感研究。E-mail:

作者简介：符 静(1982-),女,博士生,主要从事资源环境遥感研究。E-mail:

收稿日期: 2015-08-31

  要求修回日期: 2015-10-15

  网络出版日期: 2016-09-27

基金资助

国家自然科学基金项目“洞庭湖区江滩钉螺空间分异规律研究”(40971038)

收起

Spatial-Temporal Variations of Vegetation Coverage in the Lake Dongting Basin from 2001 to 2013

  • FU Jing 1 ,
  • QIN Jianxin , 1, * ,
  • ZHANG Meng 2 ,
  • LONG Yuehong 1
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  • 1. College of Resources and Environmental Science, Hunan Normal University, Changsha 410081, China
  • 2. School of Geosciences and Info-physics, Central South University, Changsha 410083, China
*Corresponding author: QIN Jianxin, E-mail:

Received date: 2015-08-31

  Request revised date: 2015-10-15

  Online published: 2016-09-27

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《地球信息科学学报》编辑部 所有
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摘要

本文基于2001-2013年MODIS NDVI多时序数据,采用像元二分模型估算了洞庭湖流域植被覆盖度,分析了区域近13年来植被覆盖度的变化特征及趋势,并结合同期气象数据,阐明了植被覆盖度变化对气候因素的响应。结果表明：（1）近13年洞庭湖流域植被覆盖度的整体变化较为稳定,呈微弱减少趋势,速率为-0.3%/10a。（2）洞庭湖流域绝大部分区域植被覆盖状况良好,植被覆盖度呈自西向东递减趋势,高植被覆盖度及中高植被覆盖度占整个流域面积的88.63%,水体或低植被覆盖度及中低植被覆盖度仅占2.57%。（3）洞庭湖流域植被覆盖度变化趋势为北部强于南部、东部强于西部。流域内植被覆盖度极显著与显著减少的面积比例为5.30%、增加面积的比例为4.29%,植被覆盖度变化不显著占90.40%。该区域植被覆盖度变化受人为因素影响更大。

关键词： MODIS NDVI; 植被覆盖度; 像元二分模型; 洞庭湖流域; 时空变化

本文引用格式

符静 , 秦建新 , 张猛 , 龙岳红 . 2001-2013年洞庭湖流域植被覆盖度时空变化特征[J]. 地球信息科学学报, 2016 , 18(9) : 1209 -1216 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2016.01209

Abstract

Based on the multi-temporal MODIS NDVI and meteorological data for the period from 2001 to 2013, we estimated the vegetation coverage in the Lake Dongting Basin. At the same time, we explored the spatial-temporal variations of vegetation coverage and the determinants driving the observed variations through dimidiate pixel principle, linear regression analysis, correlation analysis and significance testing. The results show that: (1) generally, the ground surface of the whole basin was well-covered with vegetation, i.e. the vegetation coverage for 88.63% of the total area was categorized as high and moderately high cover. Also, the vegetation coverage presented a declining trend from the west to the east inside our study area. (2) During the last 13 years, the vegetation coverage decreased slightly with an average annual speed of 0.03%. (3) The variations of vegetation coverage in the northern and eastern areas are relatively stronger than the rest of the Lake Dongting Basin. Significant to highly significant changes in the vegetation coverage was observed to be approximately 5.3% and 4.29% of the study area, respectively. Geographically, these changes mainly occurred in the vicinity of water bodies (rivers and lakes) and densely populated areas. In contrast, the rest parts of the basin, which were mainly covered by perennial vegetation, did not show any recognizable change. Taken all information together, it is suggested that both the climate variations and human activities are the major driving factors behind the spatial-temporal patterns/variations for the vegetation coverage in the study area. It is also noteworthy that the former factor tends to exert a profound impact on the vegetation coverage over large spatial and temporal scales. Meanwhile, the latter could change the vegetation coverage in disseminated areas (e.g. cities and river) within a relative short time period.

Key words： MODIS NDVI; fractional green vegetation cover; dimidiate pixel principle; Lake Dongting Basin; temporal and spatial variations

1 引言

植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover,FVC）指植被（包括叶、茎、枝）在地面的垂直投影面积占土地总面积的比例[1-2]。陆地自然地理环境中,植被覆盖度是区域地表植被覆盖状况最直观的衡量指标,同时也是生态系统质量及其服务功能评估的重要指标之一[3]。其作为生态环境问题评价体系中不可或缺的参数信息[4],是中国南方红壤丘陵区水土流失的重要控制因子[5],以及衡量岩溶地区石漠化的基础性指标[6-7]。归一化植被指数[8]（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）是表征过去与现在植物生长状态的最佳指示因子,与植被覆盖度有高度相关性[9-10]。当前,国内外对植被覆盖度的研究主要基于像元二分模型,NDVI作为表达遥感信息的参数用以估算植被覆盖度,可以很好地实现对植被覆盖时空变化监测[11-17]。
在地理国情普查中,流域被划为独立的自然地理单元,有利于分析掌握流域内地表植被覆盖空间分布规律、变化特征及趋势。虽然部分学者对相关区域（如三峡库区、川中丘陵区、重庆市等）地植被覆盖监测取得了一定的研究成果[15,18-19],但以流域为单元进行研究的并不多见。洞庭湖流域是洞庭湖生物多样性保有与供给的湖泊流域,具有相对独立的复杂生态系统[20-21],植被资源丰富、地理区位优势突出。当前洞庭湖流域面临湖泊面积萎缩、消失、功能退化等生态危机,作为生态环境的综合指示器,植被覆盖度在该流域的时空变化状况显得尤为重要[22-23]。本文在分析2001-2013年洞庭湖流域植被覆盖度变化趋势与特征基础上,初步分析了该流域植被覆盖度时空变化驱动因子,研究结果可为该流域植被资源长期监测提供依据,为保证该流域生态环境安全与可持续发展提供支持。

2 研究区与数据源

2.1 研究区概况

洞庭湖水系指最终汇入洞庭湖的各水网系统,包括洞庭湖平原各河网水道以及湘江、资江、沅江和澧水等长江一级支流（http://zh.wikipedia.org）。洞庭湖流域是指洞庭湖水系流经的广泛地区,位于中国中南部,介于24°38′~30°26′N,107°16′~114°17′E之间,地跨中国地势二、三级阶梯,范围覆盖湖南省大部以及湖北省、广西壮族自治区、贵州省和重庆市的部分地区（图1）,面积约26.28万km2,地形复杂多样,以山地丘陵为主,约占全区面积的2/3,海拔最低-26 m,最高2558 m。流域东西南三面地势较高,东部与江西交界,多低山丘陵;西部处于云贵高原东缘,属武陵山地;南面靠近南方丘陵山地带。北部两湖平原,地势低平;中西部雪峰山脉伴有资江、沅江等河流谷地。因此,流域构成典型的“马蹄”形地貌空间分布格局[24]。区内季风气候显著,四季分明,雨热同期,降水变率大,时空分布不均匀,近13年（2001-2013年）平均降水量1376 mm,无霜期在280 d左右,植被类型以亚热带常绿植被为主[25]。流域多年平均年径流量为2016亿m3,约占长江流域地表水资源的21%,其比重为长江流域各水系之首（http://baike.baidu.com）。
Fig.1 Map showing the study area and the distribution of weather stations

图1 研究区范围及气象站点分布

2.2 数据来源及预处理

遥感数据采用美国国家航空航天局（NASA）提供的2001-2013年洞庭湖流域MOD13Q1级栅格化的NDVI数据产品（http://e4ft101.cr.usgs.gov）,时空分辨率分别为16 d和250 m。源数据经过云、雾、大气气溶胶等处理,并进行了地理参考与几何校正。研究区域覆盖3景影像数据,即h27v05、h27v06和h28v06。使用ENVI软件完成影像镶嵌拼接、格式与地图投影转换。鉴于最大化NDVI可以反映植被生长最好态势时节地表的植被覆盖状况,参照质量控制文件,运用国际通用的最大值合成法（MVC）合成月最大NDVI数据,有效地去除了无效值域影响,并进行真值换算。最后,通过裁切处理获取研究区2001-2013年逐月NDVI影像数据集。
气象数据为洞庭湖流域及其周边地区共126个气象台站的气温和降水量数据集,来源于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.cma.gov.cn）。利用地统计普通克里金插值生成与NDVI数据投影和空间分辨率一致的年均温、年降水量空间分布栅格图。

3 研究方法

3.1 像元二分模型

Deardorff将水分和热量描述为植被覆盖度线性函数系数[26]。线性关系公式如式（1）所示。
ϕ = 1 - σ × ϕ σ = 0 + σ × ϕ σ = 1 （1）
式中： ϕ 是水分或热量系数; ϕ σ = 1 和 ϕ σ = 0 分别由植被与裸土所贡献; σ 为植被覆盖度。Wittich等[27]将式⑴应用于NDVI以获得植被覆盖度近似值,如 式（2）所示。
NDVI = f c × NDV I veg + 1 - f c × NDV I soil （2）
式（2）可变换为[13]：
f c = NDVI - NDV I soil / NDV I veg - NDV I soil （3）
式中： f c 为像元中植被信息所占的比例,即像元的植被覆盖度;NDVI表示各像元NDVI值; NDV I veg 为纯绿色植被像元NDVI值, NDV I soil 为裸土像元NDVI值。基于MODIS NDVI数据,结合研究区域植被覆盖现状,本文取置信度为0.5%,根据NDVI累积概率统计表,提取累积频率在0.5%附近的NDVI值作为 NDV I soil ,累计频率在99.5%附近的NDVI值作为 NDV I veg 。最后,利用ENVI软件进行波段运算获得研究期间洞庭湖流域年最大植被覆盖度数 据库。

3.2 趋势分析

采用一元线性回归方程模拟2001-2013年的各年最大植被覆盖度的变化趋势,综合反映洞庭湖流域植被覆盖时空格局发展演变[15,28-29]。计算方法如式（4）所示。
θ slope = n × ∑ i = 1 n i × f c i - ∑ i = 1 n i ∑ i = 1 n f c i n × ∑ i = 1 n i 2 - ∑ i = 1 n i 2 （4）
式中： θ slope 为变化趋势斜率; f c i 为第 i 年的年最大植被覆盖度;n为研究时序;当 θ slope >0时,表明植被覆盖度呈增加趋势;反之, θ slope <0则表明植被覆盖度呈下降趋势。

3.3 相关分析

选取基于像元的相关分析法分析植被覆盖度与气候因子的关系,通过计算得出植被覆盖度与气温和降水量相关程度的空间分布数据。相关系数通过如式（5）计算。
r = ∑ i = 1 n x i - x ̅ y i - y ̅ ∑ i = 1 n ( x i - x ̅ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i - y ̅ ) 2 （5）
式中： r 表示变量 x 和 y 的相关系数;n为研究期限; x i 表示第 i 年的年降水量或年均温; x ̅ 为研究期间降水平均值或温度平均值; y i 表示第 i 年的植被覆盖度; y ̅ 为研究期间植被覆盖度平均值。

4 结果与分析

4.1 植被覆盖度时间变化特征

2001-2013年,洞庭湖流域年最大植被覆盖度总体稳定在0.73左右,并呈不显著的下降趋势（速率为-0.3%/10a）（图2）。整体最高值出现在2003年,最低值在2005,这是因为1994-2002年为整个洞庭湖流域的丰水期,植被长势良好[30]。2003年,三峡水库蓄水运行,洲滩裸露,植被生长,此时植被覆盖度出现13年的最高值。之后,在全球变暖的大背景下,除了2010和2012年,其余年份均遭遇不同程度的旱情影响（表1）,流域整体年降水量表现为显著减少趋势[24]。因此,在气候变化、三峡截流等因素影响下,植被覆盖度最低值出现在2005年。
Tab. 1 Annual precipitation over the last 13 years (2001-2013) in the Lake Dongting Basin (mm)

表1 2001-2013年洞庭湖流域年均降水量（mm）

年份 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013
年降水量 1234 1834 1237 1402 1231 1329 1230 1318 1169 1547 975 1640 1380
Fig.2 Temporal variation of annual maximum vegetation coverage over the last 13 years (2001-2013) with its fitted linear trend

图2 2001-2013年最大植被覆盖度年际变化及线性趋势

虽然年最大植被覆盖度波动在0.7172~0.7448之间,但其幅度趋于变小,2001-2005年波动幅度约是2006-2013年的2倍。原因在于前期主要受气候变化等自然因素影响,后期更多是人为因素影响。2001和2005年植被覆盖度数值偏低,主要与当时流域内气候干旱有关[24]（表1）。2005年起,流域年最大植被覆盖度的整体增加在一定程度上反映出区域内农业区的丰收以及中国环保政策推行的有效性。

4.2 植被覆盖度空间分布特征

本文根据水利部2008年颁布的《土壤侵蚀分类分级标准》中南方红壤丘陵区植被覆盖度分级标准,确定阈值,将流域2001-2013年植被覆盖度平均值划分为5个等级：水体或低植被覆盖度（<30%）、中低植被覆盖度（30%~45%）、中等植被覆盖度（45%~60%）、中高植被覆盖度（60%~75%）、高植被覆盖度（>75%）,结果如图3所示。
Fig.3 Spatial distribution of the average vegetation coverage in the Lake Dongting Basin over the last 13 years (2001-2013)

图3 2001-2013年洞庭湖流域植被覆盖度空间分布

洞庭湖流域自然条件优越,流域绝大部分地区植被覆盖状况良好,植被覆盖度呈自西向东递减趋势,多年均值分布由高到低分别占整个流域面积比例的50.32%、38.31%、8.8%、1.39%、1.18%;中等以上植被覆盖度水平占88.63%;中等及以下仅占11.37%。其中,低值区主要位于地势较低尤其是东部冲积平原地带,包括洞庭湖、湘江、沅江等水域附近,以及城镇连片集中区,特别是“长株潭3+5城市群”一体化发展区域,植被覆盖度一般在45%以下,这主要与洞庭湖流域东部人类活动强度较大有关。高值区主要位于地势较高的西部高山地区,年最大植被覆盖度水平最高可达90%以上,这些地区为常年植被覆盖区域,植被类型丰富多样,此外,2001年以来国家重视生态环境保护,在洞庭湖流域范围内实施退耕还林、封山育林等政策可提高植被覆盖度。中等覆盖区域介于平原与高山地带之间,并覆盖流域内大部分农耕区。例如,湘西丘陵、湘东丘陵等广大低山丘陵区,植被覆盖度可达60%以上。另外,国家惠民利民政策以遏制土地撂荒可提高农业发展区域植被覆盖度水平,如湖南省益阳市率先实施农村土地信托流转提高了农作物覆盖度[31]。

4.3 植被覆盖度变化趋势分析

基于一元线性回归模型,在像元尺度上模拟得出洞庭湖流域2001-2013年植被覆盖度变化趋势（图4（a））,并对结果进行F检验,将其划分为极显著（P<0.01）、显著（P<0.05）和不显著3个变化等级（图4（b））。
Fig.4 Temporal trend (a) and significance levels (b) of the vegetation coverage variation in the Lake Dongting Basin over the last 13 years (2001-2013)

图4 近13年洞庭湖流域植被覆盖度变化趋势及显著性

总体上看,近13年洞庭湖流域内绝大部分植被覆盖度变化不显著,占流域总面积的90.40%。变化趋势北部强于南部、东部强于西部（图4（a））,这与北部和东部的人为干预和经济发展有关。植被覆盖度减少的面积比例略高于增加的比例（图4（b））。其中,显著与极显著增加的面积比例之和占4.29%,主要分布在洞庭湖湿地、长江等水域周边地区,以及西部高山地区。这与长江中上游防护林体系建设,三峡工程截流蓄水致使下游输水量减少,促进了洲滩植被生长,山区和湖区植树造林、退耕还林以及惠农补贴以遏制土地撂荒等国家政策导向因素有关,也与湖区造纸业等相关林业产业发展一定程度上刺激人工种植芦苇以及滩地造林[32-33]有关。显著减少与极显著减少的面积比例之和占5.30%,大都分布于城镇化明显地区,如湖南省“长株潭3+5城市群”发展区域,以及郴州市、怀化市、张家界市、湘西等区县人口集中区,湖北省来凤县,重庆市秀山土家族苗族自治县、酉阳土家族苗族自治县等,贵州省松桃苗族自治县、玉屏侗族自治县、江口县等以及广西壮族自治区全州县、兴安县等较为明显。城镇化是伴随着城市人口不断增长和城市用地规模不断扩张的过程[34],需要占用大量耕地和破坏地表植被,随着城镇化扩张必然降低植被覆盖度。

4.4 植被覆盖度与气候因子的相关性分析

在像元尺度上利用相关系数分析2001-2013年植被覆盖度与年降水量、年均温的线性关系,按阈值 r = 0.4 、 r = 0.7 将其划分为：低度线性相关、显著线性相关、高度线性相关[10]（图5）。通过像元统计发现植被覆盖度与降水和年均温的平均相关系数分别为0.034、0.005,说明近13年来洞庭湖流域植被覆盖度与气温、降水量呈不显著正相关,其中降水量的变化对植被覆盖度的影响更大。整体上,植被覆盖度与降水量、气温呈正相关区域的面积比例分别占54.54%、51.77 %。
Fig.5 Spatial distribution of correlation coefficients between fractional vegetation cover and precipitation (a) andbetween fractional vegetation cover and temperature (b) in the Lake Dongting Basin

图5 洞庭湖流域植被覆盖度与气候因子的相关系数空间分布

空间上,降水与植被覆盖度（图5（a））正相关区域广泛穿插在流域内农耕区,典型分布于流域北部桃源县、澧县、石门县、鼎城区、临澧县、公安县、南县以及流域南部新邵县、嘉禾县、桂阳县、宜章县、苏仙区、永兴县、新田县、宁远县、镇远县、三穗县等,这是因为流域内农业以种植水稻为主,受灌溉条件限制,自然降水在农作物生长过程中起着至关重要的作用;植被覆盖度与降水量负相关区域主要分布在河湖水域附近、洞庭湖区、西部国家重点开发区域以及“长株潭3+5城市群”发展建设区域等,说明降水量多会淹没河湖附近洲滩地,不利于植被的生长,而城镇连片集中区呈较显著的负相关,因为这些地区城市扩张建设、国家扶贫开发和政府开放政策的实施,虽然降水量较大,但是植被覆盖度会随着城镇扩张以及基础设施建设而不断降低,所以与降水量呈负相关。
图5（b）可看出,气温对洞庭湖流域植被覆盖度的影响有明显的东西划分,流域东部二者正相关相对明显,西部则表现为负相关明显。平均气温与植被覆盖度正相关区域主要分布在东部海拔较低的平原地区、河流谷地,这些地区气温高,蒸发量大,植被光合作用强,有利于草本植物的生长,同时在一定程度上也说明农耕区作物的丰收情况;平均气温与植被覆盖度负相关区域主要分布在西部地势较高的高山区域,气温低、较寒冷,若气温低于亚热带植被生长的适宜温度时,会抑制植被的生长,符合植被类型垂直分布规律。

5 结论

本文基于多时相MODIS NDVI遥感数据,辅以像元二分模型、趋势线分析以及相关分析法等,从时间尺度和空间尺度上阐明洞庭湖流域植被覆盖度的变化特征及趋势,并以同期气象数据为量化指标,研究了植被覆盖度对气候因素的响应。主要结论如下：
（1）近13年来,洞庭湖流域植被覆盖度整体变化较为稳定,呈微弱减少趋势,速率为-0.3%/10a。虽然年最大植被覆盖度波动在0.7172-0.7448之间,但其幅度趋于变小,2001-2005年波动幅度约为2006-2013年的2倍。2005年起,植被覆盖度整体呈缓慢上升趋势。
（2）洞庭湖流域绝大部分区域植被覆盖状况良好,植被覆盖度呈自西向东递减趋势,中等以上植被覆盖度占整个流域面积的88.63%,水体或低植被覆盖度及中低植被覆盖度仅占2.57%。
（3）2001-2013年洞庭湖流域植被覆盖度变化趋势北部强于南部、东部强于西部,这与北部和东部的人为干预和经济发展有关。F检验表明,流域内绝大部分植被覆盖度变化不显著（占90.40%）,植被覆盖度极显著减少与显著减少的面积之和（5.30%）略高于极显著与显著增加的面积之和（4.29%）。
（4）植被覆盖度变化是人类活动和气候等自然因子长期共同作用的结果,但主要是人为因素的影响。洞庭湖流域植被覆盖度与气温和降水呈不显著正相关,平均相关系数分别为0.005、0.034。人类活动的正向影响会提高植被覆盖度,生态进一步好转,而不合理的人类活动破坏地表植被,尤其以城市发展对陆地自然生态系统影响最为深刻,随着城镇化扩张必然会降低植被覆盖度。
洞庭湖流域作为独立的自然地理单元,具有相对复杂的生态系统,地形多样,地理景观独特、格局丰富。在今后的研究中应纳入地形因素以及景观破碎度,以便充分考虑研究区域环境的多样性及其地形的复杂性。对于整体植被覆盖良好的亚热带地区,自然因素往往对植被覆盖度变化的长期过程产生深远影响,而人类活动的短期影响则较为明显。本文分析影响因素时,仅选取气象因子为量化指标,而人为因素主要作为探讨因素,未做出相应量化分析,今后需加强这方面的研究。

The authors have declared that no competing interests exist.

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周沙,黄跃飞,王光谦.黑河流域中游地区生态环境变化特征及驱动力[J].中国环境科学,2014,34(3):766-773.多角度分析黑河流域中游地区植被覆盖度时空变化特征,并建立基于演变过程的生态系统灰色关联度模型,分析生态环境变化的驱动因子.研究表明:1)1999~2008年,平原旱地、低覆盖草地、有林地年最大归一化差异植被指数(NDVI)增幅较大,达0.1~0.2,疏林地2004年后保持高速增长,年最大NDVI增幅0.208,增长了77.6%; 2)张临高盆地年最大植被覆盖度线性拟合年均增幅0.0063,生长季节平均植被覆盖度在小幅波动中呈现稳定增长趋势,拟合优度达0.74;甘州区生态治理成效最显著,年增长幅度集中在0.03~0.3;临泽县和高台县以增长为主,但局部过渡带地区下降幅度达0.1~0.3; 3)植被7~10月覆盖度呈现明显增长趋势,峰值从6~7月延迟到7~8月,2007年达0.39;植被覆盖度分级结构呈现优化趋势,极低覆盖度植被逐渐转化为低覆盖度植被,2007年相比2000年降低25%以上,高覆盖度植被1998~2008年间增长约16%; 4)根据3种植被覆盖度变化与各驱动因子关联分析,气象水文因子主要包括降雨量、蒸发量、径流量,最大关联度分别为0.91、-0.83、0.76,社会经济因子主要包括农作物播种面积、第一产业产值、农业科技水平,最大关联度分别为-0.81、0.78、0.81.

[ Zhou S, Huang Y F, Wang G Q.Changes in the ecological environment and there determining factors in the middle Heihe River Basin[J]. China Environmental Science, 2014,34(3):766-773. ]

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水建国,叶元林,王建红,等.中国红壤丘陵区水土流失规律与土壤允许侵蚀量的研究[J].中国农业科学,2003,36(2):179-183.在 8°～ 15°的红壤坡地上 ,对水土流失做了 14年的定位观察。结果表明 ,水土流失与土壤坡度和植被覆盖度密切相关。红壤坡地一经开发利用 ,径流量就成倍地减少 ;而侵蚀量在开始的头 2年成倍增加 ,第 3年后趋于稳定。土壤侵蚀量与坡度呈极显著的对数正相关 ,坡度每增加 1° ,年土壤侵蚀量递增约 12 0t·km-2 ;土壤侵蚀量与植被覆盖度呈显著的负指数相关 ,当植被覆盖度 >6 0 %时 ,每年土壤侵蚀量在 2 0 0t·km-2 以下 ;土壤侵蚀量与耕种方式密切相关 ,等高耕种的侵蚀量仅为顺坡耕种的 1/6。应用土壤肥力平衡观点 ,首次提出了Q2 红色粘土母质发育的红壤年土壤侵蚀允许指标为 <30 0t·km-2 。

[ Shui J G, Ye Y L, Wang J H, et al.Regularity of Erosion and Soil Loss Tolerance in Hilly Red-Earth Region of China[J]. Scientia Agricultura Sinica, 2003,36(2):179-183. ]

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陈洪云,熊康宁,兰安军,等.喀斯特峡谷地区不同等级石漠化治理的生态效应——以贵州省花江石漠化生态综合治理示范区为例[J].中国水土保持科学,2007,5(6):31-37.选取贵州省花江石漠化生态综合治理示范区为研究区,对比分析石漠化生态治理前后不同等级石漠化的土壤理化性质、小气候特征、植被数量特征和地表水土流失状况等指标。结果表明:石漠化是可以治理的,强度石漠化治理效应优于中度石漠化,轻度石漠化次之,潜在石漠化生态效应速度最慢;治理措施有效地改善了土壤理化性质、增强了土壤肥力,提高了地表生物量和植被覆盖度,生物多样性得到了有效恢复和保护,改善了区域局部小气候。

[ Chen H Y, Xiong K N, Lan A J, et al.Ecological effects of rocky desertification control in the Karst Gorge area: A case study on the administration areas of the ecological integrated management for rocky desertification in Huajiang of Guizhou Province[J]. Science of Soil and Water Conservation, 2007,5(6):31-37. ]

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龙晓闽,周忠发,张会,等.基于NDVI像元二分模型植被覆盖度反演喀斯特石漠化研究——以贵州毕节鸭池示范区为例[J].安徽农业科学,2010,38(8):4184-4186.该研究在"3S"技术发展的背景下,以贵州省毕节鸭池示范区为研究区,选用2005年SPOT遥感影像,对遥感影像进行几何校正、图像配准等数据预处理,引入NDVI植被指数和像元二分模型,根据像元二分模型的理论,确定出NDVIsoil和NDVIveg,建立了反演植被盖度的像元二分模型。并根据大量的外业调查数据对所建立的模型进行了精度验证,定量估算了毕节鸭池示范区的植被覆盖度,取得NDVI植被指数与喀斯特石漠化之间的对应关系,得到研究区NDVI图像,最后由各覆盖度得出NDVI结果反演毕节鸭池示范区石漠化特征,得到研究区的各等级喀斯特石漠化的面积以及空间分布情况。利用该方法进行喀斯特石漠化研究,明显改善了分类的精度,为喀斯特石漠化生态修复及其他综合防治提供科学依据。

DOI

[ Long X M, Zhou Z F, Zhang H, et al.Study on karst rock-desertification of extracting vegetation coverage inversion based on NDVI serial images and dimidiate pixel model[J]. Journal of Anhui Agricultural Sciences, 2010,38(8):4184-4186. ]

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Rouse J W, Haas R H, Schell J A, et al.Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS[C]. Third ERTS Symposium, NASA: Washington DC, 1973:309-317.

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Veroustraete F, Sabbe H, Erens H.Estimation of carbon mass fluxes over Europe using the C-Fixe Model and Eruflux Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2002,83:376-379.

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姜红涛,塔西甫拉提·特依拜,阿尔达克·克里木,等.艾比湖流域NDVI变化及其与降水、温度的关系[J].中国沙漠,2014,34(6):1-7.利用2000-2012年MODIS-NDVI数据,结合34个气象站同期的降水与温度数据,分析13年间艾比湖流域NDVI变化趋势及其对降水和平均温 度变化的响应特征.结果表明:(1)13年间,艾比湖流域NDVI总体呈上升趋势,NDVI极显著(p＜0.01)增加区和显著(p＜0.05)增加区主 要分布在核心绿洲及其边缘地区;NDVI变化不显著(p＞0.05)区域占研究区总面积的64.25％;(2)降水与NDVI的显著和极显著线性相关区域 分别占研究区的33.27％和2.66％,主要分布在温泉县、博乐市及托里县南部;温度与NDVI的显著和极显著线性相关区域分别占研究区的11.35％ 和0.30％,主要分布在博乐市以东区域;(3)从年际变化水平来看,偏相关系数和线性相关分析结果均表明,NDVI总体上与年降水量呈正相关,而与平均 温度呈负相关,降水对NDVI的影响明显高于平均温度;从月际变化水平来看,艾比湖流域NDVI变化对降水的滞后期为一个月,而对于平均温度滞后现象则不 明显,可能是NDVI时间尺度选择过大造成的;NDVI与月序列平均温度的相关系数明显高于与降水的相关系数,说明在月际水平上温度对植被生长的作用大于 降水.

DOI

[ Jiang H T, Tashpolat T, Ardak K, et al.Responses of NDVI to the variation of precipitation and temperature in the Ebinur Lake Basin[J]. Journal of Desert Research, 2014,34(6):1-7. ]

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刘宪锋,杨勇,任志远,等. 2000-2009年黄土高原地区植被覆盖度时空变化[J].中国沙漠,2013,33(4):1244-1249.<p>以MODIS NDVI为数据源，应用像元二分模型对黄土高原地区近2000&mdash;2009年植被覆盖度时空变化进行分析，并从气候变化和人类活动两个方面对植被覆盖度变化的原因进行探讨。结果表明：2000&mdash;2009年黄土高原地区植被覆盖度整体呈增加趋势，年增速为0.6%（p&lt;0.01）；在空间上，黄土高原地区植被覆盖度整体呈现由西北向东南逐渐增加的趋势，这与黄土高原地区的水热条件分布基本一致；植被覆盖度明显改善地区的面积为6 717.35 km2，主要分布在陕西延安的北部以及榆林的东北部；一般改善地区面积为180 176.90 km2；一般恶化地区面积为27 236.37 km2；明显恶化地区面积为852.62 km2，主要分布在内蒙古河套平原、银川、西安以及太原等地区；气温、降水的增加以及\!三北\&quot;防护林和陕北地区退耕还林（草）等工程的实施是该地区植被覆盖度增加的主要原因。</p>

DOI

[ Liu X F, Yang Y, Ren Z Y, et al.Changes of vegetation coverage in the Loess Plateau in 2000-2009[J]. Journal of Desert Research, 2013,33(4):1244-1249. ]

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Qi J, Marsett R C, Moran M S, et al. Spatial and temporal dynamics of vegetation in the San Pedro River basin area[J]. Agricultural and Forest Meteorology, 2000(105):55-68.Changes in climate and land management practices in the San Pedro River basin have altered the vegetation patterns and dynamics. Therefore, there is a need to map the spatial and temporal distribution of the vegetation community in order to understand how climate and activities affect the ecosystem in the arid and semi-arid region. Remote sensing provides a means to derive vegetation properties such as fractional green vegetation cover (fc) and green leaf area index (GLAI). However, to map such vegetation properties using multitemporal remote sensing imagery requires ancillary data for atmospheric corrections that are often not available. In this study, we developed a new approach to circumvent atmospheric effects in deriving spatial and temporal distributions of fc and GLAI. The proposed approach employed a concept, analogous to the pseudoinvariant object method that uses objects void of vegetation as a baseline to adjust multitemporal images. Imagery acquired with Landsat TM, SPOT 4 VEGETATION, and aircraft based sensors was used in this study to map the spatial and temporal distribution of fractional green vegetation cover and GLAI of the San Pedro River riparian corridor and southwest United States. The results suggest that remote sensing imagery can provide a reasonable estimate of vegetation dynamics using multitemporal remote sensing imagery without atmospheric corrections.

DOI

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李苗苗,吴炳方,颜长珍,等.密云水库上游植被覆盖的遥感估算[J].资源科学,2004,26(4):153-159.该文在对像元二分模型的两个重要参数推导的基础上，对已有模型的参数估算方法进行改进，建立了用NDVI归一化植被指数定量估算植被覆盖度的模型，并根据实际运用时的二种情况，提出了估算植被覆盖度的方案。然后根据研究区密云水库上游的具体特点并结合实际情况设计了模型应用的技术路线和实施方法，对研究区植被覆盖度进行了估算。通过密云流域的实地考察，利用照相法对植被覆盖度的估算结果进行了验证，估算精度达85%，表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的。

[ Li M M, Wu B F, Yan C Z, et al.Estimation of vegetation fraction in the upper basin of Miyun Reservoir by remote sensing[J]. Resources Science, 2004,26(4):153-159. ]

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吴云,曹源,赵炎,等.基于MODIS数据的海河流域植被覆盖度估算及动态变化分析[J].资源科学,2010,32(7):1417-1424.本文以MODIS-NDVI时间序列数据为基础，利用像元二分模型对海河流域2000年-2007年的植被覆盖度（f<sub>c</sub>）进行了估算，分析了年最大植被覆盖度的时空变化特征，并对植被覆盖度与降雨量之间的响应关系进行了深入探讨。结果表明：①海河流域2000年-2007年平原农业区植被覆盖度整体较高，f<sub>c</sub>介于60%～80%之间；永定河上游区域植被覆盖度较低，f<sub>c</sub>小于30%；②近8年来海河流域植被覆盖度整体呈增加趋势，只有东南部的部分农田及城市扩展区，植被覆盖度有所减少；③海河流域植被覆盖度与当年3至8月的降水总量相关性最高，相关系数为0.687，该时段内的降雨量与植被覆盖度年际变化总体趋势较为相似，在绝大多数年份，两者的增减具有一致性。

[ Wu Y, Cao Y, Zhao Y, et al.Monitoring and dynamic analysis of fractional vegetation cover in the Hai River Basin based on MODIS data[J]. Resources Science, 2010,32(7):1417-1424. ]

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吴昌广,周志翔,肖文发,等.基于MODIS NDVI的三峡库区植被覆盖度动态监测[J].林业科学,2012,48(1):22-28.<p>基于MODIS&mdash;NDVI遥感数据,采用像元二分模型估算三峡库区2000&mdash;2009年的年最大植被覆盖度,并在像元尺度上分析库区年最大植被覆盖度的时空变化规律及其驱动力。结果表明: 三峡库区大部分区域处于高植被覆盖度,并随高程和坡度的增加而增大,其中年最大植被覆盖度大于60%的区域占92.35%; 近10年来,库区年最大植被覆盖度总体呈微弱上升趋势,其中呈显著增加或降低趋势的像元数仅占7.16%,在20个区县中石柱、江津和丰都的植被覆盖度存在退化风险; 降水是影响库区植被覆盖度年际波动的主导因子,当年5&mdash;8月降水量与年最大植被覆盖度的相关性最高,但在空间上存在差异,其中呈显著正相关区域主要分布于库区西部低山丘陵农业种植区,该区域降水增加有利于植被生长,而部分高海拔地区的年最大植被覆盖度与降水呈显著负相关,过多降水反而会抑制植被生长。</p>

DOI

[ Wu C G, Zhou Z X, Xiao W F, et al.Dynamic monitoring of vegetation coverage in Three Gorges Reservoir Area based on MODIS NDVI[J]. Scientia Silvae Sinicae, 2012,48(1):22-28. ]

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郭伟伟,王秀兰,冯仲科,等.基于NDVI的植被覆盖度变化的研究与分析——以河北省张家口市为例[J].测绘与空间地理信息,2012,35(7):63-66.为分析河北省张家口市在经过三北防护林三期建设后林地覆盖度变化情况,通过利用张家口2006,2010年两景同期TM影像数据,使用ERDAS软件首先提取植被指数(NDVI),根据像元二分法利用ERDAS的建模工具Spatial Modeler计算出该地区植被覆盖度,利用非监督分类方法对植被覆盖度进行分类、赋色,最后得出张家口市2006—2010年的植被覆盖度分类图,结果表明四年间该市植被覆盖面积增加698.44 km2,与第二次国家林业调查数据基本相符,说明利用遥感反演的方法能够快速、准确地获取该地区的植被覆盖度信息,以及利用NDVI监测植被覆盖度变化方法的可行性。

DOI

[ Guo W W, Wang X L, Feng Z K, et al.The research on vegetation coverage changes based on NDVI: A case study of Zhangjiakou[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2012,35(7):63-66. ]

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王宁,陈民,郝多虎,等.基于NDVI估算植被覆盖度的研究——以滁州市为例[J].测绘与空间地理信息,2013,36(5):51-54.植被覆盖度是衡量地表植被状况的一个最重要的指标,也是影响土壤侵蚀与水土流失的主要因子。本文是在像元二分模型两个重要参数(NDVIveg、NDVIsoil)推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型,并应用该模型计算出滁州市的植被覆盖度。通过滁州市部分地区的实地考察,对植被覆盖度的估算结果进行了验证,结果表明使用此改进模型进行植被覆盖度遥感监测是可行的。

DOI

[ Wang N, Chen M, Hao D H, et al.The estimation of vegetation fraction based on NDVI: A case study of Chuzhou[J]. Geomatics & Spatial Information Technology, 2013,36(5):51-54. ]

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杨磊,张梅,罗明良,等.基于MODIS NDVI的川中丘陵区植被覆盖度景观格局变化[J].生态学杂志,2013,32(1):171-177.<p>基于2000年、2005年和2010年3个时相MODIS NDVI数据，利用ArcGIS 9.3及Fragstas 3.3对川中丘陵区植被景观变化进行了研究。结果表明：10年尺度上区域植被以中高及高覆盖度为主，2000&mdash;2005年总体变化不大，2005年以来，高覆盖度面积锐减，大部分区域转换为中高覆盖；景观特征上，2005年以来斑块破碎性加剧，混杂程度提高，最大斑块指数减少为原来的28%；空间位置上，覆盖度降低的区域集中分布于交通干线、新建城区与重大工程建设用地及其周围区域；10年来川中丘陵区城镇化进程加快，城镇、交通等大规模建设用地，叠加农村撂荒问题及其他干扰因子综合影响，区域植被覆盖呈现下降趋势。</p>

[ Yang L, Zhang M, Luo M L, et al.Landscape pattern change of vegetation coverage in hilly area of central Sichuan, Southwest China based on MODIS NDVI[J]. Chinese Journal of Ecology, 2013,32(1):171-177. ]

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肖洋,熊勤犁,欧阳志云,等.基于MODIS数据的重庆市植被覆盖度动态变化研究[J].西南大学学报(自然科学版),2013,35(7):121-126.通过最佳指数斜率提取法(BISE)重建研究区MODIS-NDVI时间序列数据.以像元二分模型为基础,用IDL计算机语言构建植被覆盖度定量模型,估算了重庆市2006-2010年植被覆盖度,分析其空间分布与季节变化特征.结果表明:研究区植被覆盖度在缓慢增长,整体生态环境呈良性发展趋势.同时,较高的植被覆盖度反演精度(78%),证实通过BISE方法重构NDVI时间序列和运用像元二分模型来反演植被覆盖度的方法是可行的.

[ Xiao Y, Xiong Q L, Ouyang Z Y, et al.An analysis of dynamic changes in vegetation coverage in chongqing municipality using MODIS/Terra NDVI data[J]. Journal of Southwest University (Natural Science Edition), 2013,35(7):121-126. ]

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王克林,谢永宏.洞庭湖流域综合管理现状与战略研究[J].农业现代化研究,2007,28(6):673-676. [ Wang K L, Xie Y H. Situation and strategic study on integrated management of Dongting Lake Basin[J]. 2007,28(6):673-676. ]流域综合管理是以维护健康的流域复合生态系统为目标,以水资源管理为核心,统筹社会、经济、环境和生产、生活、生态用水等各方面的关系,通过水土资源的规划、开发利用和保护,建立和完善防洪抗旱减灾体系、资源管理体系和生态环境保护体系,促进人水和谐,维持流域社会、经济和环境的可持续发展与公共福利的最大化。洞庭湖流域管理涉及多个政府部门,目前水资源主管部门与各涉水管理部门之间职责不清,各自为政,条块分割,协调机制缺乏,造成了事实上的多龙管理又群龙无首的局面;缺乏综合的流域综合管理性质的法律法规,且开发政策法规较多,生态补偿法规缺乏,法规协调性不够,法律的制定缺乏公平的利益协调机制。从传统的管理模式向流域综合管理转变,必须统筹实施综合措施,制定流域总体规划,建立一体化的流域决策机构、综合管理执行机构与各利益方对话机制;形成长效投入机制与利益补偿机制。

DOI

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卢莎,高栗,石昌智,等.洞庭湖流域生态环境与资源保护存在的问题与建议[J].中南林业科技大学学报(社会科学版),2011,5(3):22-24.保护和改善洞庭湖流域生态环境和资源,为子孙后代造福是我们义不容辞的责任和历史使命,根据流域(或区域)生态学系统原理,结合洞庭湖流域存在的生态及环境问题,提出了流域生态环境、生态资源保护和改善的初步设想与建议。

DOI

[ Lu S, Gao L, Shi C Z, et al.Issues and options on the conservation of ecological environment and resources of the watershed of the Dongting Lake[J]. Journal of Central South University of Forestry & Technology (Social Sciences), 2011,5(3):22-24. ]

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孙红雨,王长耀,牛铮,等.中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系——基于NOAA时间序列数据分析[J].遥感学报,1998,2(3):204-210.本文利用1985-1990年连续69个月的NOAA时间序列数据, 进行中国植被覆盖变化的空间, 以及时间序列分析, 并且结合同期的月平均气温、降水数据, 进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析。该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律, 空间分布规律, 以及植被覆盖变化与气温、降水的定量关系。

DOI

[ Sun H Y, Wang C Y, Niu Z, et al.Analysis of the vegetation cover change and the relationship between NDVI and environmental factors by using NOAA time series data[J]. Journal of Remote Sensing, 1998,2(3):204-210. ]

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包刚,包玉海,覃志豪,等.近10年蒙古高原植被覆盖变化及其对气候的季节响应[J].地理科学,2013,33(5):613-621. [ Bao G, Bao Y H, Tan Z H, et al. Changes in Mongolian Plateau and its response to seasonal climate changes in recent 10 years[J]. Scientia Geographica Sinica, 2013,33(5):613-621. ]利用2001～2010年间MODIS NDVI数据、同期气象数据和MODIS土地覆盖分类产品，探讨蒙古高原植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节响应特征。结果表明，10a来，蒙古高原植被覆盖度呈增加趋势和呈下降趋势的面积基本持平；春季和夏季植被覆盖度呈下降趋势，而秋季呈上升趋势，降水量是最主要的影响因子；在秋季5种植被类型均呈增加趋势，而在春季和夏季不同植被类型的增减趋势因植被类型而异。

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李景刚,黄诗峰,李纪人,等. 1960-2008年间洞庭湖流域降水变化时空特征分析[J].中国水利水电科学研究院学报,2010,8(4):275-280.依据洞庭湖流域27个气象观测站1960—2008年逐月的降水量资料,综合运用气象统计方 法和GIS空间分析技术,对洞庭湖流域近年来降水变化的时空特征进行了分析。结果表明：（1）在1960—2008年间,流域年降水量呈现出不显著的增加 趋势,四季中春、秋两季表现为减少趋势,而夏、冬两季则表现为增加趋势,其中夏季的增加最为明显;但在1999—2008年的近10年间,流域年降水量表 现为显著的减少趋势,四季中除冬季仍表现为增加的趋势外,其余三季均表现为减少的趋势。（2）在近10年间,流域内除个别站点年降水量仍表现为增加的趋势 外,其余多数站点均表现出不同程度的减少。在时间分配上,夏、冬两季降水较流域多年平均值分别偏多2.85%和3.07%,而春、秋两季则偏少1.35% 和11.43%。其中,秋季9、10月份偏少明显,而变差系数同期则明显增大,带来入湖水量大幅减少和区域干旱发生增加等不良影响。

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[ Li J G, Huang S F, Li J R, et al.Spatial-temporal characteristics of precipitation in the Lake Dongting Basin from 1960 to 2008[J]. Journal of China Institute Water Resource and Hydropower Research, 2010,8(4):275-280. ]

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张剑明,黎祖贤,章新平,等.湖南省近46年来降水时空分布特征及趋势分析[J].水文,2009,29(4):73-78.利用湖南省86个地面气象台站1960-2005年的月降水资料（在Arcgis中通过Kriging插值方法对少数站点的缺测值进行了插补）分析了湖南省降水的空间分布特征；采用线性回归方法研究了湖南省降水的变化趋势及区域上的差异。结果表明：（1）湖南省降水的空间分布总体趋势是：西南东三面山地降水多，中部丘陵区和北部洞庭湖平原区降水少。（2）湖南省46年来年降水呈增加的趋势，但7年滑动平均曲线表明今后湖南省降水有减少趋势。湖南省西北部为降水减少区．其它区域均表现为增加。（3）湖南省春秋两季降水呈减少趋势。春季南岭和湘东南山地、秋季湘东北为降水增加区．其它地区为降水减少区。夏冬两季降水呈显著增加的趋势。夏季除攸县、临武和江华等少数站点外其它区域均表现为增加：冬季湖南省86个站点的降水均表现为增加。

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[ Zhang J M, Li Z X, Zhang X P, et al.Precipitation: Spatio-temporal distribution characteristics and trend change in Hunan Province from 1960 to 2005[J]. Journal of China Hydrology, 2009,29(4):73-78. ]

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Deardorff J W.Efficient prediction of ground temperature and moisture with inclusion of a layer of vegetation[J]. Journal of Geophysical Research, 1978,83:1889-1903.An efficient time-dependent equation for predicting ground surface temperature devised by Bhumralkar (1975) and Blackadar (1976) is tested against a 12-layer soil model and compared with five other approximate methods in current use. It is found to be generally superior if diurnal forcing is present and very much superior to the use of the insulated surface assumption. An analogous method of predicting ground surface moisture content is presented which allows the surface to become moist quickly during rainfall or to become drier than the bulk soil while evaporation occurs. These improved methods are not of much relevance unless the main influences of a vegetation layer are included. An efficient one-layer foliage parameterization is therefore developed that extends continuously from the case of no shielding of the ground by vegetation to complete shielding. It includes influences of both ground and foliage albedos and emissivities, net leaf area index, stomatal resistance, retained water on the foliage, and several other considerations. When it is tested against data for wheat measured by Penman and Long (1960), it appears quite adequate despite the many simplifying assumptions. The parameterization predicts that errors of up to a factor of 2 in evapotranspiration can be incurred by ignoring the presence of a vegetation layer.

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Wittich K P, Hansing O.Area-averaged vegetative cover fraction estimated from satellite data[J]. International Journal of Bio-meteorology, 1995,38,209-215.The relationship was analysed between the vegetation cover factor expressed as a percentage and the area-averaged normalized difference vegetation index (NDVI). On selected days the NDVI was calculated from channel 1 and 2 reflectance data of the National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA—11) satellite's advanced very high-resolution radiometer (AVHRR) for five test areas under agricultural and forestry use. No ground-based reflectance measurements could be made for validation of these data. Therefore the land surface NDVI, which varied with time, and percentage vegetation cover of the test areas were deduced from time-independent but site-specific statistical land use data updated by temporal phenological observations, and from surface-specific reflectance curves published in the literature. The result indicated that the area-averaged NDVI, as obtained from the NOAA—11 radiometer, was less than the value calculated from the land surface NDVI. After correction to reduce the offset of the data, the values would be a suitable indicator of the fraction of vegetation cover.

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白文龙,张福平,倪海燕,等.关中地区植被覆盖度变化及其对气候因子的影响研究[J].农业现代化研究,2013,34(1):104-108.基于1999-2010年SPOT NDVI数据,采用NDVI均值法、趋势分析法以及相关分析法对关中地区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系进行分析。结果表明:关中地区大部分区域植被覆盖良好,其中秦岭北坡NDVI值最高,城市中心区NDVI值最低,1999-2010年间年均NDVI值在整体上呈上升趋势,增速为5%/10a;植被覆盖轻度改善的区域面积占关中地区总面积的70.39%,基本不变区域占24.77%,表明关中地区植被覆盖呈稳中有升的趋势;关中地区植被覆盖变化对气温、降水量的响应良好,大部分区域呈现正相关性。

[ Bai W L, Zhang F P, Ni H Y, et al.Analyzing dynamic vegetation change and its response to climatic factors in Guanzhong Plain, China[J]. Research of Agricultural Modernization, 2013,34(1):104-108. ]

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刘宪锋,任志远,林志慧,等. 2000-2011年三江源区植被覆盖时空变化特征[J].地理学报,2013,69(7):897-908.基于MODIS-NDVI数据,辅以线性趋势分析、Hurst指数及偏相关系数等方法,本文从三个尺度分析了近12年三江源区植被覆盖时空变化特征、未来趋势及其驱动因素。结果表明:(1)近12年三江源区植被覆盖呈现增加趋势,增速为1.2%/10a,其中长江源区、黄河源区植被均呈增加趋势,而澜沧江源区植被呈下降趋势。(2)三江源区植被覆盖具有显著的区域差异,且NDVI频度呈现"双峰"结构。(3)近12年三江源区植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占64.06%和35.94%,且表现为源区北部增加、南部减少的空间格局。(4)三江源区植被变化的反向特征显著,植被变化由改善趋势转为退化趋势的区域主要分布在长江源区和黄河源区的北部,而由退化趋势转为改善趋势的区域主要分布在澜沧江源区。(5)三江源区植被对降水和潜在蒸散的响应存在时滞现象,而对气温的响应不存在时滞现象。(6)三江源区植被覆盖的增加主要归因于气候暖湿化以及生态保护工程的实施。

[ Liu X F, Ren Z Y, Lin Z H, et al.The spatial-temporal changes of vegetation coverage in the Three-River Headwater Region in recent 12 years[J]. Acta Geographica Sinica, 2013,69(7):897-908. ]

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王国杰,姜彤,王艳君,等.洞庭湖流域气候变化特征(1961-2003年)[J].湖泊科学,2006,18(5):470-475.以22个气象站1961-2003年的气象观测数据为基础,对洞庭湖流域的气温、降水和参照蒸散量进行趋势与突变分析.从1970年开始,洞庭湖流域经历了一个缓慢而稳定的增温过程,1990s发生突变进入快速增温时期;尤其是是在春、冬季节,这种突变式的增温特征非常显著;秋季持续而稳定增温,而夏季气温并无明显变化.进入1990s,洞庭湖流域降水有明显增多,尤其是夏季降水突变式增加;与此同时,夏季暴雨频率也突变式增大,但是暴雨强度并无明显变化.1960s迄今,参照蒸散量持续而稳定的减少,夏季减少量尤为显著.全球变暖的区域响应,驱动洞庭湖流域水循环速度加快,夏季降水增多,而蒸发能力减弱,这是1990s洞庭湖流域洪水频发的主要气候因子.

[ Wang G J, Jiang T, Wang Y J, et al.Characteristics of climate change in the Lake Dongting Basin (1961-2003)[J]. Journal of Lake Sciences, 2006,18(5):470-475. ]

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瞿理铜. 湖南省益阳市农村土地信托流转资源配置效应分析[J].国土资源情报,2014,167(11):50-55.农用地流转是实现农业适度规模经营的重要途径.目前在国内还未形 成一个可以在全国范围内大面积推广的土地流转模式.通过对湖南省益阳市土地信托流转的资源配置效应进行分析,对这种流转模式进行思考,提出优化调控这种土 地流转模式的对策建议,为完善其他土地流转模式提供参考.

[ Qu L T.Resource allocation effect analysis of rural land trust transfer in Yiyang city, Hunan Province[J]. Land and Resources Information, 2014,167(11):50-55. ]

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东启亮,林辉,孙华,等.1987-2004年洞庭湖典型湿地类型动态分析[J].水生态学杂志,2012,33(3):1-8.湿地有“地球之肾”美称,与森林、海洋一起被称为地球三大生态系统. 湿地是一种处于陆地和水体之间的过渡生态系统,有着独特特征和多种生态功能.发达国家对湿地研究较早,并且取得了较大成就.如北美湿地研究成果主要涉及生 境特点和效率(Maltby E,1986；Michal J,1984)、生产力(Gopal B,1982；MAK Ngoile,1993)、湿地植被因子分析(Norton H,1984)、湿地生物多样性(R Constanza,1993)、湿地开发利用(S Bjork,1991)等多个方面.目前,我国对湿地研究主要集中在：湿地形成、发育与演化模式、演化韵律及其演化机制(杨永兴,2002)；湿地生态系 统的生态过程研究,如：对湿地初级生产、有机质分解与积累过程(杨永兴等,2001)；湿地生态系统健康和评价,主要包括湿地功能评价和湿地影响评价(殷 康前和倪晋仁,1998)；还有湿地模型研究等等.近年来,湿地动态监测研究飞速发展,如张怀清等(2009)分析了退田还湖工程前后洞庭湖区湿地变化, 董芳和王惠(2010)基于遥感影像对济南市湿地信息进行动态监测,张志军等(2012)报道青海湖流域近10年湿地动态的遥感监测结果等.各研究成果推 动了湿地研究的发展,但已有研究时间跨度小,研究方法中直观湿地类型划分不够精细,特征分析不够全面.本文综合各研究成果,采用直观湿地类型精细变化图进 行分析,研究洞庭湖区1987-2004年的湿地动态变化,并完善了特征分析,旨在得到相对精细的研究结果.洞庭湖湿地在我国湖泊湿地中占有重要地位,是 我国重要的湖泊湿地,先后经历了大范围围湖造田和退田还湖.选取1987年12月、1995年12月和2004年12月3期TM遥感影像,通过决策树分类 方法对其进行分类,计算土地利用类型转移矩阵,对洞庭湖典型湿地类型面积动态变化进行分析,以了解1987-2004年退田还湖前后自然湿地与人工湿地相 互转化状况,为今后洞庭湖湿地保护提供数据支撑.结果表明,1987-2004年,人工湿地减少,自然湿地增长,增长主要集中在草滩地和芦苇滩地,草滩地 增长速率为23.85km2/a,芦苇滩地增长速率为1.97km2/a.1987-1995年,尽管湿地总体上呈现增长,但自然湿地退化严 重；1995-2004年,人工湿地呈现下降趋势,在自然湿地中,水域与泥沙滩地总体变化不明显,芦苇滩地与草滩地呈现增长. 本研究数据分析得出,退田还湖对湿地保护起到了主要作用,但仍存在一些围湖造田现象,退田还湖工程实施没有得到完全落实.工程实施并没有得到预期效果,在 今后湿地保护以及政策实施上还需要各方面共同努力与落实.因此,建议在今后湿地保护过程中,加大保护水域和泥沙滩地的力度,建立相关保护政策,并进一步推 进退田还湖工程,争取实现洞庭湖湿地区域环境、经济和社会的可持续发展.

[ Dong Q L, Lin H, Sun H, et al.Dynamic analysis of typical wetland in Dongting Lake during 1987-2004[J]. Journal of Hydroecology, 2012,33(3):1-8. ]

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邓帆,王学雷,厉恩华,等.1993-2010年洞庭湖湿地动态变化[J].湖泊科学,2012,24(4):571-576.利用不同时相遥感影像,结合实地调查,采用决策树分类方法提取洞庭湖湿地信息,完成洞庭湖四期湿地类型分布图;同时分析洞庭湖湿地植被群落动态变化特征、驱动因素以及湿地变化的影响.结果表明,17 a来洞庭湖滩地植被分布和面积发生了明显变化,林滩地面积净增367.88 km2,变化比例为1127.51%,分布范围向洲滩主体扩展,成为主要滩地类型;芦苇滩地面积减少44.09 km2,草滩地面积增加2.99 km2,变化比例分别为-5.80%和0.40%.洞庭湖湿地的变化一方面受洞庭湖泥沙淤积和滩地植被演替的影响,另一方面也受到人类活动干扰的影响.天然湿地植被的破坏,特别是人工种植芦苇和滩地造林在一定程度上改变了洞庭湖湿地生态系统原有的结构和功能.为有效保护洞庭湖湿地,要合理开发洲滩资源,保护天然湿地植被,合理规划和控制滩地造林.

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[ Deng F, Wang X L, Li E H, et al.Dynamics of Lake Dongting wetland from 1993 to 2010[J]. Journal of Lake Sciences, 2012,24(4):571-576. ]

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Siciliano G.Urbanization strategies, rural development and land use changes in China: A multiple-level integrated assessment[J]. Land Use Policy, 2012,29(1):165-178.This paper links urbanization strategies to changes in land use and associated impacts on rural communities and agro-ecosystems in a rural area of China. Energy, monetary and human time variables as well as information on environmental pressures, have been combined to compare different typologies of households and the metabolism of different patterns of land use from an integrated perspective. The results show that urbanization strategies, aimed at shifting the current land use and at displacing the local population, while increasing the economic efficiency is also associated with an increase in fossil energy consumption and environmental pressure, as well as a reduction of the multifunctional characteristic of the area under investigation. Based on these findings the paper also offers a critical discussion of the Chinese rural development policy arguing that the multifunctionality of rural areas should be taken into account by Chinese policy-makers and planners as a viable strategy to achieve rural development targets. (C) 2011 Elsevier Ltd. All rights reserved.

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