生态环境学报 ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (7): 1317-1325.DOI: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2022.07.004
李梦华1,2(), 韩颖娟1,2,*(
), 赵慧1,2, 王云霞1,2
收稿日期:
2022-04-22
出版日期:
2022-07-18
发布日期:
2022-08-31
通讯作者:
*韩颖娟(1981年生),女,高级工程师,硕士,主要从事生态气象与卫星遥感应用技术研究。E-mail: yjhan1050@126.com作者简介:
李梦华(1992年生),女,助理工程师,硕士,主要从事生态气象与卫星遥感应用技术研究。E-mail: lmh21Lucky@163.com
基金资助:
LI Menghua1,2(), HAN Yingjuan1,2,*(
), ZHAO Hui1,2, WANG Yunxia1,2
Received:
2022-04-22
Online:
2022-07-18
Published:
2022-08-31
摘要:
植被是联结大气圈、土壤圈、水圈和生物圈的重要纽带,分析植被覆盖度(Fractional Vegetation Cover,FVC)时空变化特征及其驱动因子在区域生态环境变化研究中具有重要意义。基于宁夏MOD13Q1 NDVI数据和同时期12个驱动因子数据,运用趋势分析法和地理探测器,分析宁夏2000—2020年植被覆盖度时空变化特征及驱动因子,并研究不同因子的交互作用。结果表明,21年来,宁夏植被覆盖度整体上呈增加趋势,其中植被覆盖度增加区域占比为81.79%,低、中低植被覆盖区面积占比减少,中、中高、高植被覆盖区面积占比增加,植被状况明显改善;在空间分布上呈现南北高、中部低的特征。地理探测器探测结果表明,宁夏植被覆盖度空间分布主要是气候、地形地貌和人类活动三大类因素共同作用的结果,其中年降水量、生长季均温、生长季降水量和海拔解释力较强;在年际变化中,气候因素对宁夏植被覆盖度的影响越来越大,而地形地貌因素的影响减弱。交互探测显示,各因子对宁夏植被覆盖度的影响呈现相互增强和非线性增强关系,其中,地形地貌和人类活动因素在与气候因素相互作用之后,解释力普遍提升;土地利用与生长季均温的交互作用对植被覆盖度空间分布的解释力最强,达到0.635。该研究有助于进一步认识宁夏植被覆盖情况,尤其是植被空间分布的影响机制。
中图分类号:
李梦华, 韩颖娟, 赵慧, 王云霞. 基于地理探测器的宁夏植被覆盖度时空变化特征及其驱动因子分析[J]. 生态环境学报, 2022, 31(7): 1317-1325.
LI Menghua, HAN Yingjuan, ZHAO Hui, WANG Yunxia. Analysis on Spatial-temporal Variation Characteristics and Driving Factors of Fractional Vegetation Cover in Ningxia Based on Geographical Detector[J]. Ecology and Environment, 2022, 31(7): 1317-1325.
地形地貌 Landforms | 人类活动 Human activity | 气候 Climate |
---|---|---|
坡度 (X1) | GDP (X3) | 最高气温 (X6) |
海拔 (X2) | 人口密度 (X4) | 最低气温 (X7) |
土地利用类型 (X5) | 日照时数 (X8) | |
生长季均温 (X9) | ||
年均温 (X10) | ||
生长季降水量 (X11) | ||
年降水量 (X12) |
表1 宁夏植被覆盖度影响因子
Table 1 Influencing factors of fractional vegetation cover in Ningxia
地形地貌 Landforms | 人类活动 Human activity | 气候 Climate |
---|---|---|
坡度 (X1) | GDP (X3) | 最高气温 (X6) |
海拔 (X2) | 人口密度 (X4) | 最低气温 (X7) |
土地利用类型 (X5) | 日照时数 (X8) | |
生长季均温 (X9) | ||
年均温 (X10) | ||
生长季降水量 (X11) | ||
年降水量 (X12) |
数据集 Data set | 数据来源 Data source | 空间分辨率 Spatial resolution | 数据预处理 Data pre-processing |
---|---|---|---|
NDVI数据集 NDVI dataset | NASA LAADS DAAC网站发布的MOD13Q1 NDVI数据产品 | 250 m | 最大值合成法合成逐年NDVI数据;然后利用像元二分模型计算逐年植被覆盖度 |
气象数据 Meteorological data | 宁夏气象局,数据包括:气温(最高气温、最低气温、年平均气温、生长季平均气温)、降水量(年降水量、生长季降水量)、日照时数 | 250 m | 采用反距离加权的方法,对宁夏25个气象站的气象要素进行空间插值 |
DEM数据 DEM data | 地理空间数据云 ( | 30 m | 在ArcGIS 10.3软件中,利用DEM数据提取海拔和坡度数据 |
土地利用数据 Landuse data | 中国科学院资源环境科学数据中心 ( | 30 m | — |
GDP、人口数据 GDP and population data | 宁夏数据网站 ( | 县域尺度 | 在ArcGIS 10.3软件中,插值到县域尺度 |
表2 数据来源与预处理
Table 2 Data source and data preprocessing
数据集 Data set | 数据来源 Data source | 空间分辨率 Spatial resolution | 数据预处理 Data pre-processing |
---|---|---|---|
NDVI数据集 NDVI dataset | NASA LAADS DAAC网站发布的MOD13Q1 NDVI数据产品 | 250 m | 最大值合成法合成逐年NDVI数据;然后利用像元二分模型计算逐年植被覆盖度 |
气象数据 Meteorological data | 宁夏气象局,数据包括:气温(最高气温、最低气温、年平均气温、生长季平均气温)、降水量(年降水量、生长季降水量)、日照时数 | 250 m | 采用反距离加权的方法,对宁夏25个气象站的气象要素进行空间插值 |
DEM数据 DEM data | 地理空间数据云 ( | 30 m | 在ArcGIS 10.3软件中,利用DEM数据提取海拔和坡度数据 |
土地利用数据 Landuse data | 中国科学院资源环境科学数据中心 ( | 30 m | — |
GDP、人口数据 GDP and population data | 宁夏数据网站 ( | 县域尺度 | 在ArcGIS 10.3软件中,插值到县域尺度 |
判断依据 Basis of judgement | 交互作用 Interaction |
---|---|
q(X1∩X2)<Min[q(X1), q(X2)] | 非线性减弱 |
Min[q(X1),q(X2)]<q(X1∩X2)< Max[q(X1)+q(X2)] | 单因子非线性减弱 |
q(X1∩X2)<Max[q(X1), q(X2)] | 双因子增强 |
q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2) | 独立 |
q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2) | 非线性增强 |
表3 植被覆盖度影响因子交互作用类型
Table 3 Interaction types of influencing factors of fractional vegetation cover
判断依据 Basis of judgement | 交互作用 Interaction |
---|---|
q(X1∩X2)<Min[q(X1), q(X2)] | 非线性减弱 |
Min[q(X1),q(X2)]<q(X1∩X2)< Max[q(X1)+q(X2)] | 单因子非线性减弱 |
q(X1∩X2)<Max[q(X1), q(X2)] | 双因子增强 |
q(X1∩X2)=q(X1)+q(X2) | 独立 |
q(X1∩X2)>q(X1)+q(X2) | 非线性增强 |
因子 Factor | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.045 | |||||||||||
X2 | 0.313 | 0.252 | ||||||||||
X3 | 0.404 | 0.518 | 0.299 | |||||||||
X4 | 0.255 | 0.406 | 0.362 | 0.128 | ||||||||
X5 | 0.324 | 0.453 | 0.518 | 0.419 | 0.231 | |||||||
X6 | 0.481 | 0.512 | 0.420 | 0.417 | 0.630 | 0.367 | ||||||
X7 | 0.380 | 0.440 | 0.452 | 0.392 | 0.488 | 0.443 | 0.281 | |||||
X8 | 0.326 | 0.490 | 0.450 | 0.442 | 0.483 | 0.453 | 0.430 | 0.245 | ||||
X9 | 0.506 | 0.540 | 0.431 | 0.432 | 0.635 | 0.418 | 0.440 | 0.450 | 0.393 | |||
X10 | 0.485 | 0.527 | 0.451 | 0.455 | 0.596 | 0.404 | 0.426 | 0.450 | 0.420 | 0.362 | ||
X11 | 0.483 | 0.572 | 0.419 | 0.429 | 0.612 | 0.413 | 0.413 | 0.428 | 0.421 | 0.413 | 0.381 | |
X12 | 0.492 | 0.571 | 0.423 | 0.431 | 0.621 | 0.417 | 0.427 | 0.433 | 0.418 | 0.427 | 0.394 | 0.388 |
表4 因子交互作用探测
Table 4 Factor interaction detection
因子 Factor | X1 | X2 | X3 | X4 | X5 | X6 | X7 | X8 | X9 | X10 | X11 | X12 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
X1 | 0.045 | |||||||||||
X2 | 0.313 | 0.252 | ||||||||||
X3 | 0.404 | 0.518 | 0.299 | |||||||||
X4 | 0.255 | 0.406 | 0.362 | 0.128 | ||||||||
X5 | 0.324 | 0.453 | 0.518 | 0.419 | 0.231 | |||||||
X6 | 0.481 | 0.512 | 0.420 | 0.417 | 0.630 | 0.367 | ||||||
X7 | 0.380 | 0.440 | 0.452 | 0.392 | 0.488 | 0.443 | 0.281 | |||||
X8 | 0.326 | 0.490 | 0.450 | 0.442 | 0.483 | 0.453 | 0.430 | 0.245 | ||||
X9 | 0.506 | 0.540 | 0.431 | 0.432 | 0.635 | 0.418 | 0.440 | 0.450 | 0.393 | |||
X10 | 0.485 | 0.527 | 0.451 | 0.455 | 0.596 | 0.404 | 0.426 | 0.450 | 0.420 | 0.362 | ||
X11 | 0.483 | 0.572 | 0.419 | 0.429 | 0.612 | 0.413 | 0.413 | 0.428 | 0.421 | 0.413 | 0.381 | |
X12 | 0.492 | 0.571 | 0.423 | 0.431 | 0.621 | 0.417 | 0.427 | 0.433 | 0.418 | 0.427 | 0.394 | 0.388 |
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