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西北地区植被覆盖变化及其与气候因子的关系被引量：50: 2012年; 【目的】分析中国西北地区植被覆盖变化情况及其与气候因子的关系,为改善区域生态环境提供参考。【方法】利用GIMMS/NDVI数据,采用NDVI均值法、差值分析法以及相关分析法,对西北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】植被覆盖增加的区域主要有:新疆的天山、塔里木河流域、青海的东南部、甘肃的中东部、宁夏部分地区以及陕西省等地区,植被覆盖减少的区域主要分布在:新疆塔里木盆地、昆仑山、甘肃西北部以及宁夏和甘肃交界处等地。植被NDVI与年际温度呈显著的正相关性,并且与年内气温、降水量和积温存在极显著的相关性,相关系数分别为0.890、0.900和0.442。【结论】1982—2006年西北地区植被NDVI呈增加趋势,增速为0.4%/10 a,植被覆盖变化与年内气温和降水量的相关性显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在时滞。; 刘宪锋任志远; 关键词：植被覆盖气候因子时滞性

资源型城市绿色GDP核算及仿真模拟分析——以榆林市为例: 实现资源环境与社会经济的和谐与可持续发展是人类共同追求的目标,特别是随着经济的不断发展,世界范围内资源耗竭和生态环境问题的不断出现,走可持续发展道路已成为世界各国共同追求的目标,而绿色国民经济核算制度是实现这一伟大目标的...; 刘宪锋; 关键词：绿色GDP 可持续发展 SD模型

旅游景区网络关注度时空分布特征分析被引量：148: 2012年; 2011年6月,中国旅游总评榜组委会公布了中国旅游业第一份百强景区排行榜,这100个景区代表了中国旅游景区的最高水平,也是游客最青睐的景区,因此成为网络空间最受关注的旅游搜索对象。文章选取前47个景区为研究对象,基于百度指数搜索平台,获取了47个景区2010年1月1日到12月31日逐日网络空间关注度数据,对其周内分布和季节性分布进行实证分析。研究发现旅游景区网络关注度在时空分布上具有以下特征:①以周时段考察呈现波动态势,表现为平日高、周末低,周三最高,周六最低,南方景区网络空间关注度高于北方景区;②季节性表现为4月和9月高的"双峰"特征,旺季是4、6、7、8、9、10、11月,平季是3、5、12月,淡季是1月和2月,与现实旅游流相比具有旺季长,淡季短的特点。北方景区的波谷出现在6月,而南方景区出现在5月,南方景区较北方景区季节性波动更大;③黄金周呈现明显"井喷现象",网络关注度均偏向黄金周前期,且"十一"期间较"五一"期间偏向更明显。; 林志慧马耀峰刘宪锋高楠; 关键词：旅游景区

1960—2011年秦岭南北地表干湿变化时空特征被引量：7: 2014年; 运用P-M模型、气候倾向率及相关分析等方法,分析秦岭南北近52年地表干湿变化特征及其影响因素.结果表明:(1)潜在蒸散量(ET0)和干燥度指数(I)均呈现由南向北逐渐增加的空间分布型式;(2)ET0呈下降趋势,降速为-0.314mm/a(P<0.05),其中1993年之前下降趋势显著,为-2.699mm/a(P<0.01);(3)I呈缓慢上升趋势,增速为0.022/10a,在空间上呈现中部下降、两侧上升的分布型式,上升和下降趋势区域分别占62.62%和37.38%;(4)各年代干湿分界线变化显著,20世纪90年代最干旱,21世纪干燥程度有所缓解;(5)秦岭南北地表干湿状况及干湿分界线的变化主要归因于相对湿度、日照时数及降水量的变化.; 任志远李冬玉刘宪锋; 关键词：潜在蒸散干湿变化

青藏高原生态系统固碳释氧价值动态测评被引量：31: 2013年; 本文旨在定量评价青藏高原生态系统的固碳释氧价值及其动态变化,为改善区域生态环境提供参考。基于MODIS/NDVI数据,利用光能利用率模型测算净第一性生产(NPP)物质量,并通过光合作用方程式换算成固定CO2和释放O2的物质量,以此为基础,采用造林成本法和工业制氧法对青藏高原固碳释氧价值量进行估算。结果表明:2000年、2005年和2010年固定CO2的价值分别为384.36×109元、393.23×109元和356.41×109元,释放O2的价值分别为408.31×109元、415.02×109元和378.61×109元。2000-2005年固碳释氧价值增加了15.58×109元,2005-2010年下降了73.23×109元,而2000-2010年下降了57.65×109元。固碳释氧价值在空间上呈现出从东南向西北递减的趋势,这与青藏高原的水热条件分布基本一致。在价值构成中,草原>森林>草甸>其它类型>灌丛>农田。2000-2010年青藏高原生态系统固碳释氧价值呈现减小趋势,表明近年来气候变化和人类活动导致青藏高原的生态环境出现了退化趋势。; 刘宪锋任志远林志慧; 关键词：青藏高原 NPP 动态测评

近9a来乌鲁木齐河流域中上游土地利用/覆盖及其质量变化分析被引量：4: 2016年; 以Landsat系列卫星遥感影像数据为基础,解译了2006、2010和2014年三期乌鲁木齐河流域中上游土地利用/覆盖信息,并以生长季内各月归一化植被指数(NDVI)的平均值表征土地利用/覆盖类型的质量状况,从土地利用/覆盖的空间分布和质量变化两方面对该地区进行了综合分析。结果表明:(1)近9 a间,乌鲁木齐河流域中上游林地面积基本保持不变,草地新增12.78 km^2,建设用地扩展了5.01 km^2,新开垦耕地3.84 km^2。(2)研究区土地利用/覆盖质量总体呈现微弱退化趋势,其中耕地退化最为严重,变化趋势为-1.5%·a^(-1),林地和自然草地的质量基本保持不变,而城市和道路绿化草地却呈现显著改善。(3)研究区土地利用/覆盖变化主要受人类活动干扰影响,植被的改善与退化共存,其中显著改善的区域占全区的5.92%,而显著退化的区域占全区的9.45%,显著退化的面积大于显著改善的面积。; 张东海朱文泉郑周涛刘宪锋刘焱序; 关键词：NDVI

环境星NDVI时间序列重构方法研究被引量：7: 2015年; 利用目前时间序列曲线重构中较为常用的非对称高斯函数拟合、Double-Logistic曲线拟合、S-G滤波和时间序列谐波分析法对环境星NDVI时间序列进行重构处理。分析了上述4种植被指数时间序列重构方法对环境星数据的适用性。实验结果表明,对于环境星数据,在4种方法中非对称高斯函数拟合、Double-Logistic曲线拟合法更适用于对植被地物的时间序列进行重构,对照参考数据,其重构曲线对植被物候的表达有较高的一致性;而时间序列谐波分析法对原始数据的扰动最小,适用于非植被地物的时间序列重构;S-G滤波在4种方法中的重构效果最差。; 李天祺朱秀芳潘耀忠刘宪锋; 关键词：时间序列

基于夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法——以辽宁省为例被引量：20: 2015年; 人口空间分布数据是开展灾害风险管理的基础数据,而科学、准确的人口空间化方法是实现人口空间分配的重要途径.鉴于城镇与乡村居住地在灯光数据和自然条件影响程度上的差异,本文提出一种综合利用夜间灯光数据和多地理因子数据的人口空间化方法,并以辽宁省2010年人口数据空间化为例进行方法验证.研究表明:1)夜间灯光数据在灯光值较高的城镇地区与人口密度关系显著,而地理因子加权的方法则更适用于受自然条件约束多的乡村区域;2)辽宁省人口密度在0~65 572人·km^(-2)之间,在空间上,中部平原地区人口密度较高,而两侧山地地区人口密度相对较低,与实际情况相符;3)辽宁省抽样乡镇人口平均误差为15.3%,精度验证结果表明,本文提出的人口空间化方法能够在乡镇尺度上具有较高的精度.; 马钰琪朱秀芳刘宪锋陆楠

基于SWAT模型的渭河流域干旱时空分布被引量：23: 2015年; 以渭河流域为例,从流域水文循环的角度出发,在SWAT(Soil and Water Assessment Tool)分布式水文模型和Palmer干旱指数(Palmer Drought Severity Index)原理的基础上提出了干旱分析模型SWAT-PDSI,对渭河流域干旱的时空演变规律和发生频率进行了分析。研究结果表明:1经率定和验证的SWAT模型能够较好地模拟渭河流域的水文变化过程;2利用SWAT-PDSI对典型干旱事件(1995年干旱)的评估结果显示,该模型能较好地反映渭河流域干旱的时空差异和变化规律;3渭河流域、渭河干流和泾河流域均表现为变干的趋势,而北洛河流域表现为变湿的趋势,但均未通过95%的置信水平检验;4渭河流域多数子流域的SWAT-PDSI多年平均值处于-1~1,说明该流域多数地区处于正常状态;5渭河流域北部的北洛河流域和泾河流域的上游地区易发生干旱,发生中等以上、严重以上和极端干旱事件的频率最高。; 赵安周刘宪锋朱秀芳潘耀忠李宜展; 关键词：SWAT模型 PDSI 渭河流域

2000～2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因被引量：79: 2016年; 基于MODIS-NDVI数据,辅以一元线性回归分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了2000～2014年黄土高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因素.研究表明：近15年黄土高原NDVI呈显著增加趋势,增速为6.93%/10a（P〈0.01）;空间上,植被归一化指数,或归一化值被指数Normalized Difference Vegetation Index（NDVI）呈由东南向西北递减的分布格局,高值区主要分布在东南部的土石山区、河谷平原区;同时,500m以下和3500米左右的NDVI值最高;在趋势上,NDVI呈现增加和减小趋势的面积比重分别为88.24%和11.76%;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续的比重分别为50.07%和49.93%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占43.98%和44.28%;降水是影响NDVI变化的主要驱动因子,表现为NDVI随降水的增加而增加;人类活动也是影响NDVI的重要因素,且对NDVI有双重影响.; 赵安周刘宪锋朱秀芳潘耀忠陈抒晨; 关键词：植被覆盖归因分析黄土高原

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刘宪锋

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