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基于KNDVI的塔里木河流域植被覆盖时空变化与归因分析 被引量：1
1
作者 魏泽锋 官云兰 +1 位作者 王淑婷 胡玥灿 《环境科学》 北大核心 2025年第12期7853-7864,共12页
植被是陆地生态系统的组成基石,研究植被覆盖的时空变化及其驱动因素对干旱区生态环境保护及可持续发展意义重大.以塔里木河流域为研究对象,基于GEE平台计算KNDVI,分析区域内植被覆盖的时空分布特征及其变化趋势,通过最优参数地理探测... 植被是陆地生态系统的组成基石,研究植被覆盖的时空变化及其驱动因素对干旱区生态环境保护及可持续发展意义重大.以塔里木河流域为研究对象,基于GEE平台计算KNDVI,分析区域内植被覆盖的时空分布特征及其变化趋势,通过最优参数地理探测器和偏最小二乘结构方程模型探讨植被覆盖变化的驱动因素及影响路径.结果表明,在2000~2020年间,塔里木河流域的植被覆盖整体保持稳定,约80.60%的区域植被覆盖无明显变化,16.71%的区域有所改善,仅有2.69%的区域出现退化趋势.影响植被覆盖的驱动因素中,人口密度(Pop)、国内生产总值(GDP)、降水量(Pre)和地表温度(Lst)表现出较强的解释力,特别是DEM&Lst、GDP&Lst和Pre&Pop的交互作用显著.人类活动对植被覆盖有直接的积极影响,而地形、气候和大气污染则对植被覆盖产生直接的负面影响,但地形的间接影响是积极的.地形、气候、人类活动和大气污染的总影响分别为0.210、-0.998、0.183和-0.104,这表明地形和人类活动对塔里木河流域植被覆盖具有一定的促进作用.研究结果揭示了塔里木河流域植被变化及重要驱动因素,可为干旱区生态环境监测与保护提升提供科学依据. 展开更多
关键词 核归一化植被指数(KNDVI) 时空演变 趋势分析 最优参数地理探测器(OPGD) 偏最小二乘结构方程模型(PLS-sem)
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荞麦籽粒结构的观察与分析 被引量：7
2
作者 魏益民 王立宏 张国权 《西北植物学报》 CAS CSCD 1997年第4期474-477,共4页
从荞麦籽粒的观察和分析中可以看出：荞麦的果皮和种皮容易分开，种子中心巨大的“S”形胚芽、胚根以及糊粉层是荞麦贮藏蛋白质存在的主要场所。在“S”形胚芽和胚根两侧是荞麦的两片叶子，由淀粉贮藏细胞组成。该细胞呈长方多棱体，细... 从荞麦籽粒的观察和分析中可以看出：荞麦的果皮和种皮容易分开，种子中心巨大的“S”形胚芽、胚根以及糊粉层是荞麦贮藏蛋白质存在的主要场所。在“S”形胚芽和胚根两侧是荞麦的两片叶子，由淀粉贮藏细胞组成。该细胞呈长方多棱体，细胞壁极薄且透明。细胞内淀粉粒呈多面球形，大小均匀整齐。淀粉粒间结合紧密、严实，具有一定的几何构形。在淀粉粒间未发现基质蛋白质。 展开更多
关键词 荞麦 籽粒结构 扫描电镜
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基于kNDVI与结构方程模型的洞庭湖区植被覆盖时空变化及驱动机制分析
3
作者 陈创 郭军 +5 位作者 陈炟 汪孝贤 李墨馨 李琨 曾剑 向莉 《水土保持通报》 2026年第2期146-154,259,共10页
[目的]探究2000—2022年洞庭湖区植被覆盖度的时空演变趋势及其驱动机制,识别关键影响因子及其贡献程度,为区域生态恢复和可持续发展提供科学参考。[方法]基于Google Earth Engine云平台,利用MOD13A1 V6数据构建核归一化植被指数(kernel... [目的]探究2000—2022年洞庭湖区植被覆盖度的时空演变趋势及其驱动机制,识别关键影响因子及其贡献程度,为区域生态恢复和可持续发展提供科学参考。[方法]基于Google Earth Engine云平台,利用MOD13A1 V6数据构建核归一化植被指数(kernel normalized difference vegetation index,kNDVI),综合应用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数及结构方程模型(structural equation model,SEM),系统分析洞庭湖区kNDVI的时空变化特征,并综合评估气候因子、人类活动和地形因子的耦合作用机制。[结果](1)2000—2022年洞庭湖区kNDVI整体呈上升趋势(0.025/10 a,p<0.001),空间呈东、南、西部高而中北部较低的格局。(2)植被覆盖以改善为主,Hurst指数预测持续改善区域占57.87%,持续稳定区域占38.97%,持续退化区域占3.61%。(3)结构方程模型显示,各驱动因子对kNDVI变化的总效应表现为:夜间灯光>人口密度>高程>坡度>土地利用>土壤含水量>气温>坡向>降水。[结论]近23年来洞庭湖区植被覆盖状况总体改善,人类活动是植被变化的最主要负向驱动因素,气候因子起正向促进作用,地形因子的影响相对有限。 展开更多
关键词 kNDVI(核归一化植被指数) 结构方程模型(sem) 植被覆盖 时空变化 驱动因素 洞庭湖区
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