使用地质探测器将人类和气候影响与中国海河流域的植被动态脱
Xinyu Wang1,2, Yanling Li3, Shibo Fang4
1College of Information Science and Engineering, Shandong Agricultural University, Taian, 271018, China.
Scientific reports
|November 18, 2025
概括
这项研究揭示了河流域的显著植被绿化,这是由土地利用和极端气候事件驱动的. 一个新的框架纠正了NDVI趋势中的时间和空间自相关性,以改善生态治理.
科学领域:
- 生态生态学 生态生态学
- 环境科学 环境科学
- 遥感 遥感 遥感 遥感
背景情况:
- 了解植被动态对于生态治理至关重要,尤其是在像河流域 (HRB) 这样的气候敏感地区.
- 以前的研究往往忽略了NDVI数据中的时间和空间自相关性,导致不准确的趋势检测.
- 人力资源区跨越多种气候区,使其成为生态评估的复杂区域.
研究的目的:
- 开发一个强大的框架来分析植被的时空动态在气候和人为影响下的HRB.
- 通过处理 NDVI 时间序列中的时间和空间自相关性来准确检测植被趋势.
- 量化气候极端,土地利用变化和城市化对植被模式的影响.
主要方法:
- 一个混合框架,将单变静止一阶高斯自回归 (AR1) 建模与空间自相对应分析 (摩兰的I指数) 结合起来.
- 地质探测器的应用,以量化各种驱动因素对NDVI模式的影响.
- 对2000-2022年标准化差异植被指数 (NDVI) 数据的分析.
主要成果:
- 观察到盆地范围内的显著绿化趋势,平均年NDVI增加0.00152 yr−1 (p < 0.05).
- 在空间上,42.89%的盆地显示显著的NDVI增长,而9.54%经历了退化;47.57%的不显著增加.
- 土地使用类型是空间异质性的主要驱动因素 (q=0.35-0.42),而极端气候事件 (例如,大干旱) 影响了时间异常.
结论:
- 该研究强调了HRB的整体植被趋势是积极的,但空间差异很大.
- 土地使用类型和极端气候事件是影响植被动态的关键因素.
- 建议采取适应性政策和分层管理策略,以平衡生态恢复和城市发展.
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