内蒙古林草植被退化时空格局与早期信号预警
文献类型：学位论文
| 作者 | 王俊芳 |
| 答辩日期 | 2025-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 许端阳 |
| 关键词 | 植被退化 时空格局 早期预警信号 机器学习 内蒙古 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 自然地理学 |
| 英文摘要 | 在全球变绿背景下，局部地区植被退化问题依然存在甚至有不断加剧的趋势，削弱了植被的气候减缓潜力，导致了生态系统服务功能和人类福祉的下降。已有研究表明，植被退化存在相应的早期预警信号，主要包括植被自身特征和影响因素的变化特征两种类型，它们通过监测生态系统是否接近稳态转换阈值进行预警。目前，国内外学者针对植被退化监测和驱动机制开展了大量研究，但仍缺乏对其早期信号识别及基于这些早期信号开展风险模拟与预警的相关研究。因此，迫切需要关注生态脆弱区植被退化动态及其未来变化趋势，加强监测与预警工作，以便更好地应对全球气候变化挑战，对实现经济、社会和生态效益的协同发展具有重要意义。 本研究以内蒙古自治区为研究区，采用Theil-Sen趋势、Mann-Kendall检验和季节趋势断点检测方法（Breaks for Additive Season and Trend, BFAST）分析其2000-2022年林草植被退化时空格局；利用改进后的残差趋势法和偏最小二乘结构方程模型探究气候变化和人类活动对植被退化的效应和路径，利用随机森林机器学习方法定量分析植被负突变的驱动机制，根据因子重要性大小筛选出关键影响因素，并利用随机森林、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）三种机器学习方法计算各气候因子的滞后累积效应，结合Shapely加性解释（SHapley Additive exPlanation, SHAP）和广义加性模型（Generalized Additive Model, GAM）方法识别确定了研究区林草植被退化的早期预警信号；设计形成未来情景参数化方案，基于早期预警信号对不同情景下的植被退化风险程度及其时空分布进行预警。最终得出以下结论： （1）植被指数趋势分析结果表明，2000-2022年间内蒙古植被总体呈显著改善趋势，但仍存在局部退化现象。研究区退化面积占比为0.36-0.51%，主要分布在呼伦贝尔市中部、赤峰市中西部等地区。植被负突变现象在退化区域普遍存在，其中草原、荒漠、森林和灌丛分别占35%、29.2%、24.8%和11%，且2010年之后植被负突变事件的发生频率明显增加。 （2）对于林草植被显著退化区域，82.0%的地区受到气候变化的主导，8.6%的区域受到土地利用主导。气候变化和土地利用均加剧了大部分区域的植被退化，灌丛和草原受气候变化和土地利用的负向影响更大。植被退化区域主要受到温度直接效应、辐射、人口密度和放牧强度的主导，温度直接作用对各植被类型的影响最大，各因子的作用方向表现出明显的空间异质性。对于负突变区域，不同植被类型的退化驱动因子存在显著差异。森林退化主要受到降水、气温等因子的影响，灌丛和草原的退化主要是由气温、土壤有机碳含量等因子的变化导致，而荒漠植被退化则与土壤湿度、气温和降水变化密切相关。各气候因子对植被退化的影响主要表现为累积效应，滞后效应相对较弱。 （3）不同林草植被的关键影响因素及作用阈值存在差异，可以结合阈值识别结果和各因素的作用机制，确定各类植被退化的早期预警信号。对不同林草植被负突变点进行拟合分析，整体来看，各影响因素的GAM拟合结果均显著，且拟合效果较好。在方程容差为0.001的前提下，各植被类型的主导因素均存在作用阈值：当生长季降水小于250mm时，其对森林的植被变化产生显著负效应；当生长季均温大于14.1℃时，随着气温的升高，灌丛会出现明显退化；当草原生长季均温高于14.2℃时，气温的升高也会对草原产生明显负效应；当土壤湿度小于0.8%时，荒漠地区将不再适宜植被生长，与其他植被类型相比这一阈值相对更低。SHAP分析的空间映射结果显示，各主导因子对植被退化的影响存在显著的空间异质性。不同林草植被的影响因素和作用阈值存在一定差异，将其作为植被退化的早期预警信号更加准确。当相应环境因素的实际值超过其阈值时，即触发早期预警，超过其阈值的影响因素数量越多，则表明发生退化的风险也越高。 （4）在各个未来气候情景下，高退化风险区域面积最大，无退化风险区域面积最小。未来高退化风险区域主要集中在内蒙古中部和西部的草原和荒漠地区，东部地区的森林和灌丛退化风险相对更低。未来气候情景辐射强迫越强，退化风险越高，2023-2050年高退化风险区域的面积及占比不断增加，在SSP5-RCP8.5情景下表现最明显。森林无退化风险区域面积占比为82.58-84.09%，对未来气候变化的抵抗力和适应性较强。灌丛低退化风险区域面积占比高达85.01-91.58%，退化风险整体不高。草原植被以高退化风险区域为主，面积占比为39.71-56.00%，在未来情景下退化风险较高。荒漠植被高退化风险区域面积最大，内蒙古西部地区荒漠植被的退化风险相对较高。 基于不同情景下的内蒙古林草植被退化预警区域风险等级分布识别结果，可以为未来情景下区域生态保护与修复工程的科学实施提供决策依据。本研究分别针对植被退化区域和负突变区域分析了其退化时空格局与驱动机制，明确了关键影响因素的作用阈值，深化了对植被退化过程的理论认知，也为不同生态系统管理策略的制定提供了科学支撑。 |
| 学科主题 | 自然地理学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 109 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/215716]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 王俊芳. 内蒙古林草植被退化时空格局与早期信号预警[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2025. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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