数据集(库)目录

出版期刊|区域分类

2021年第12期
2019年第02期
数据详情

三峡库区植被恢复力数据集(2000-2018)


张亮亮1,2,3李小磊*2,3高培超*4
1 成都理工大学地理与规划学院,成都6100592 中国地质环境监测院,中国地质调查局,北京1000813 矿山生态效应与系统修复自然资源部重点实验室,北京1000814 北京师范大学地理科学学部,北京100871

DOI:10.3974/geodb.2024.04.02.V1

出版时间:2024年4月

网页浏览次数:1372       数据下载次数:24      
数据下载量:73.47 MB      数据DOI引用次数:

关键词:

植被恢复力,遥感,叶面积指数,临界慢化,三峡库区

摘要:

三峡库区涉及重庆22个区(县)和湖北8个区(县)。作者综合了GLASS MODIS LAI数据、GlobeLand 30数据、DEM数据、地质灾害数据等,利用临界慢化模型,从空间上对三峡库区的植被及其恢复力进行分析,得到三峡库区植被恢复力数据集(2000-2018)。该数据集内容包括2000-2018 年三峡库区的以下数据:(1)多年平均的叶面积指数空间分布,分辨率为500 m;(2)各区县叶面积指数多年平均值;(3)各区县叶面积指数变化率;(4)各区县时间序列叶面积指数残差项KPSS检验结果;(5)各区县时间自相关系数均值;(6)各区县土地利用类型面积及占比;(7)案例模型与临界慢化模型对比。数据集存储为.shp、.tif和.xlsx格式,由14个数据文件组成,数据量为8.39 MB(压缩为1个文件,3.06 MB)。基于该数据集的分析研究成果发表在《生态学报》2023年43卷12期。

基金项目:

国家自然科学基金(42101407)

数据引用方式:

张亮亮, 李小磊*, 高培超*. 三峡库区植被恢复力数据集(2000-2018)[J/DB/OL]. 全球变化数据仓储电子杂志(中英文), 2024. https://doi.org/10.3974/geodb.2024.04.02.V1.

参考文献:

[1] 陈雅如. 三峡库区森林生产力与碳储量对景观格局变化的响应[D]. 北京: 中国林业科学研究院, 2017.
     [2] 马骏, 李昌晓, 魏虹等. 三峡库区生态脆弱性评价[J]. 生态学报, 2015, 35(21): 7117-7129.
     [3] 卢刚, 徐高福, 刘乐群等. 中国水库消落带植被恢复研究进展[J]. 浙江林业科技, 2016, 36(1): 72-80.
     [4] Song, Z., Liang, S. L., Feng, L., et al. Temperature changes in Three Gorges Reservoir Area and linkage with Three Gorges Project [J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2017, 122(9).
     [5] Xu, X. B., Tan, Y., Yang, G. S. Environmental impact assessments of the Three Gorges Project in China: Issues and interventions [J]. Earth-Science Reviews, 2013, 124.
     [6] Scheffer, M., Bascompte, J., Brock, W. A., et al. Early-warning signals for critical transitions [J]. Nature, 2009, 461: 7260.
     [7] Veraart, A. J., Faassen, E. J., Dakos, V., et al. Recovery rates reflect distance to a tipping point in a living system [J]. Nature, 2011, 481: 7381.
     [8] Hu, Z. M., Guo, Q., Li, S. S., et al. Shifts in the dynamics of productivity signal ecosystem state transitions at the biome-scale [J]. Ecology letters, 2018, 21(10).
     [9] Carpenter, S. R., Cole, J. J., Pace, M. L., et al. Early Warnings of Regime Shifts: A Whole-Ecosystem Experiment [J]. Science, 2011, 332: 6033.
     [10] 徐驰, 王海军, 刘权兴等. 生态系统的多稳态与突变[J]. 生物多样性, 2020, 28(11): 1417-1430.
     [11] 武锦辉, 张亮亮, 赵秉琨等. 基于临界慢化模型和长时间序列叶面积指数的植被及其恢复力遥感监测研究: 以三峡库区为例[J]. 生态学报, 2023, 43(12): 5084-5095.
     [12] 陈军, 陈晋, 宫鹏等. 全球地表覆盖高分辨率遥感制图[J]. 地理信息世界, 2011, 9(2): 12-14.
     [13] Xiao, Z. Q., Liang, S. L., Wang, J. D., et al. Use of general regression neural networks for generating the GLASS Leaf Area Index product from time-series MODIS surface reflectance [J]. IEEE Trans Geoscience and Remote Sensing, 2014, 52(1).
     [14] Wilson, R. Advanced remote sensing: terrestrial information extraction and applications , by Shunlin Liang, Xiaowen Li and Jindi Wang [J]. International Journal of Remote Sensing, 2013, 34(14).
     [15] Kwiatkowski, D., Phillips, P., Schmidt, P., et al. Testing the null hypothesis of stationarity against the alternative of a unit root: How sure are we that economic time series have a unit root? [J]. Journal of Econometrics, 1992, 54(1-3).
     [16] Scheffer, M., Carpenter, S. R., Dakos, V., et al. Generic Indicators of Ecological Resilience: Inferring the Chance of a Critical Transition [J]. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 2015, 46(1): 145-167.
     [17] Lehner, B., Döll, P. Development and validation of a global database of lakes, reservoirs and wetlands [J]. Journal of Hydrology, 2004, 296(1-4): 1-22.
     

数据下载:

序号 数据名 数据大小 操作
1 VegResilienceThreeGorgesRes.rar 3134.52KB
主管单位