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新疆植被覆盖度趋势演变实验性分析被引量：73: 2016年; 基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2005-2015年植被覆盖度（FVC）。通过依据海拔和植被覆盖度的指标划分出山地、绿洲、平原、荒漠等11个子系统。通过斜率、变异系数、线性回归模型等方法来对全疆和不同生态分区的现状和未来发展趋势进行分析,并用BP人工神经网络来预测新疆2016-2020年的植被覆盖度的时空变化和分析2005-2020年时空动态变化趋势。主要结论为：1新疆植被覆盖度总体为上升趋势,从西北向东南逐渐下降;山地呈逐年上升趋势,荒漠呈不显著退化趋势。植被覆盖度的变化主要是由降水量的变化引起;2在整个新疆的荒漠和绿洲边缘构成了一个＂绿洲—荒漠改善过渡带＂,绿洲呈明显的改善趋势;3 2009年是研究期内多数分区植被覆盖度的历史最低点;4在山脉的冰川积雪、湖泊周围的变异性很大,范围在150%-316%之间,这主要是由于气候变化、冰川消融和湖泊水位的波动变化所致;5北疆生态明显好于东疆与南疆,其绿洲区域呈现明显的改善趋势。伊犁地区的植被覆盖度相比于其他3个分区的变幅很大,山地区域呈明显的逐年退化趋势。伊犁地区植被覆盖度的局部最低点是在2008年,比其他分区的2009年提前了一年,相应的存在＂实时＂（伊犁）和＂滞后＂（东疆、南疆和北疆）的效应,主要是由于降水量和气温的变化所致。; 何宝忠丁建丽张喆阿布都瓦斯提.吾拉木; 关键词：植被覆盖度 MODIS 气候变化

新疆植被物候时空变化特征被引量：34: 2018年; 基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2001—2016年典型植被物候期,分析新疆不同生态分区的山地-绿洲系统植被物候期的时空演变趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨植被物候与气候变化的响应关系。结论为:(1)新疆植被物候具有明显的纬向分布和垂直地带性分布特征,海拔在物候的地域分异中扮演着重要作用。新疆植被生长季开始时间(Start of season,SOS)集中于3月中旬至5月上旬,生长季结束时间(End of season,EOS)集中于10月中旬至12月下旬。(2)与全球大背景下典型植被物候特征变化趋势相反,新疆植被SOS呈推迟趋势,推迟幅度为1.9d/10a;EOS呈提前趋势,提前幅度为3.66d/10a;生长季长度(Length of season,LEN)呈缩短趋势,缩短幅度为5.6d/10a。除东疆地区外,全疆及不同分区均呈现出绿洲及平原SOS较早,山地区域较迟;全疆及不同分区均呈现出山地EOS结束较早,绿洲结束较迟;除东疆地区外,全疆及不同分区的LEN均为绿洲及平原区域>山地,同样显示出垂直地带性分布的特征。(3)通过冗余分析(Redundancy analysis,RDA)解释了物候特征与气象因子关系的绝大部分信息,生长季开始时间受春季气温、前一年冬季降水量和日照时数的显著影响。夏季和秋季降水量是新疆植被生长季结束时间的重要影响因素,在总体上受气温和日照时数的影响较小。; 何宝忠何宝忠李焕丁建丽陈文倩; 关键词：植被物候气候变化

2001-2022年吐哈地区生境质量时空演变及影响因素分析: 2024年; [目的]吐哈地区(吐鲁番市和哈密市)是我国丝绸之路经济带的核心,在经济高质量发展过程中,旨在平衡当地生态环境与可持续发展。[方法]本文基于Google Earth Engine云平台利用MODIS遥感影像计算热度、绿度、干度、湿度,并通过主成分分析法构建遥感生态指数(Remote sensing ecological index, RSEI),采用Sen+Mann Kendall、Hurst指数、C_V和地理探测器,分析2001-2022年吐哈地区生态环境质量时空变化情况及未来趋势,并探究其影响机制。[结果](1) 2001-2022年吐哈地区生态环境质量呈改善趋势。(2) RSEI变化趋势以不显著改善为主,占总面积的71.79%,生态系统较为稳定,但北部山区和市县建成区周边的生态系统脆弱;RSEI未来变化趋势以持续改善为主,面积占比为54.02%。(3)过去22年间,草地面积增加最大,且整体绿化水平上升。(4)热度是生态环境质量空间分异的主要因素,且当热度与高程和绿度交互作用时,对生态环境质量的影响更加显著。[结论]由于绿化水平的提升,吐哈地区生态环境质量总体处于良好水平且呈上升趋势;该地生境质量在空间上具有明显的差异性,其中热度对吐哈地区生态环境的影响最大。该研究可为吐哈地区生态环境保护提供科学依据。; 宋雅宁何宝忠马世龙罗雪峰杨文杜丹莹; 关键词：生态环境质量主成分分析

基于物候特征的盐渍化信息数据挖掘研究被引量：12: 2017年; 盐渍化是影响植被和作物长势的重要因素,精确反演盐渍化的时空分布信息至关重要。基于MOD13A1-NDVI数据反演生长季开始日期(SOS)、生长季结束日期(EOS)、生长季长度(LEN)等物候参数和计算出能高精度反演盐渍化空间分布的多种植被指数、盐分指数、地形指数、干旱指数等参数后作为BP-ANN人工神经网络的输入因子来反演盐渍化信息,同时按照植被类型和地貌类型进行分区来反演盐渍化信息,以探讨盐渍化受植被和地貌类型的影响。主要结论如下:(1)盐渍化的形成受多种因素的影响,与物候参数大多呈非线性关系,不能单纯的以某拟合公式来进行表达,需要借助人工神经网络超强的非线性拟合能力来反演盐渍化信息。(2)通过深入挖掘植被物候信息,在融入物候参数后的反演精度显著提高。可决系数R2从0.68(非物候参数)增加到0.79(包括物候参数),但是需要加入地形、影像数据和土壤水分等方面的信息来更加精确的反演盐渍化信息。生物累积量指标LSI(Large seasonal integral)和SSI(Small seasonal integral)能够很好的表征盐渍化的信息。(3)划分植被类型后的盐渍化提取精度进一步提高,可决系数R^2达到了0.88。(4)以地貌特征作为类型分区后,反演结果的R^2达到了0.85,精度较高,比以植被类型作为分区的精度略小。高程较低区域的盐渍化现象普遍较重,盐渍化程度受到地形和地貌因素的影响显著。(5)农用地区域多为非盐渍化和轻度盐渍化地,稀疏植被区多为重盐渍化地。研究区的非盐渍化和轻盐渍化地、中盐渍化地和重度盐渍化地比例分别为53.42%,13.71%,32.87%。以上的研究结果提出了一种融合物候信息和非物候参数来反演盐渍化信息的方法,进行深入的协同植被物候监测盐渍化信息方面的数据挖掘,在融入了物候参数后,盐渍化的预测精度显著提高。; 何宝忠丁建丽王飞张喆刘博华; 关键词：盐渍化地表参数数据挖掘

基于马尔科夫模型的吐鲁番市土地覆被动态变化研究被引量：20: 2014年; 以吐鲁番市1990年TM影像解译数据和2005年、2011年的土地利用图为数据源,通过建立马尔科夫模型来预测该地区土地覆被变化情况。马尔科夫模型的预测精度与模拟步长密切相关,因此,首先以1990年为基础年,基于不同的模拟步长,预测2005年的各地类面积,并与其实际面积相比较,找出最佳模拟步长。其次,用该最佳步长预测2011年以后的土地覆被变化,由此分析该地区土地利用程度和土地利用空间变化动态度。研究表明:(1)未利用地和草地相互转换数量较大;(2)2005年后耕地减少较为迅速,供需矛盾日益突出,基本没有实现耕地占补平衡;(3)在21年间水体减少近6 000hm2,很可能与全球气候变暖有关;(4)由于建设用地和园地的变化而使得土地利用程度逐年提高,说明经济的发展是土地覆被变化的重要因素;(5)人为因素是土地覆被变化的主要原因,人们正采取越来越有力的手段影响着土地覆被变化。基于上述结论,文章提出了相应建议。; 何宝忠高敏华赵军安; 关键词：土地覆被马尔科夫模型土地利用程度

新疆干旱区气溶胶间接效应区域性分析被引量：9: 2016年; 利用MODIS气溶胶和云资料以及实测的降水数据,可从宏观角度分析新疆区域气溶胶时空分布特征,研究气溶胶与云和降水之间的相互影响关系.结果表明:近十年来受区域暖-干趋势的转变影响,新疆地区气溶胶光学厚度空间分布呈现显著的区域性和季节性差异;南疆地区气溶胶光学厚度整体高于北疆地区,春、夏高,秋、冬低,整体呈现增加趋势,其中,北疆地区气溶胶光学厚度变化程度相对较为显著;受气候变化和颗粒粒径差异影响,新疆干旱区云光学厚度与气溶胶光学厚度呈负相关变化趋势,相关系数北疆地区高于南疆地区;云水路径受温度、湿度影响较大,对气溶胶光学厚度的变化的敏感程度北疆大于南疆,夏季最高,冬季最低;气溶胶光学厚度与云滴粒子有效半径关系复杂,受水汽影响较大,在云层含水量较低的情况下,云滴粒子有效半径与气溶胶光学厚度呈负相关,说明在干燥地区或季节,气溶胶的增加,抑制云滴粒子的增长;整体来看,新疆干旱区气溶胶的增加抑制了区域降水的形成.; 张喆丁建丽王瑾杰何宝忠; 关键词：气溶胶降水气候变化

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何宝忠

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