基于BFAST算法和多源数据的黄河三角洲耕地退化演变及驱动因素分析
研究黄河三角洲耕地退化状态并明晰其驱动机制对保障区域粮食安全和促进耕地保护至关重要.本文基于2001-2021年MODIS NDVI数据,采用加性季节和趋势断点检测法BFAST(Breaks For Additive Seasonal and Trend)探讨黄河三角洲耕地退化状态,并应用地理探测器探究各自然和人为因子及其交互作用对不同尺度区域耕地退化状态空间分异的影响与驱动机制.结果表明:①与线性趋势相比,非线性趋势方法检测耕地退化状态的精度更高,不仅可以检测到耕地变化的整体趋势,还可检测到长期变化中的阶段性突变信息,可较全面、准确的评估耕地退化状态;②BFAST检测结果显示黄河三角洲耕地31.75％呈退化状态,61.06％为改善状态,7.19％呈非显著趋势.黄河三角洲耕地在长期变化过程中多受外界干扰而发生短期突变,其中中断减少趋势占比31.31％,主要分布在孤北水库、黄河故道西侧和东南沿海,呈沿海自内陆逐渐减少且零散化的空间分布格局;中断增加趋势占比55.13％,主要分布在黄河以南、淡水河流和水库附近,呈大规模集中分布特点;③黄河三角洲不同尺度区域耕地退化状态空间分异以土地利用为主导,且双因子交互影响力明显高于单因子,土地利用∩高程和距海洋距离∩土地利用分别是耕地退化和改善状态的主导交互因子,人为因素主导和自然因素协同作用导致黄河三角洲耕地退化状态空间分异.
耕地退化状态、驱动因素、BFAST、地理探测器、时间序列、黄河三角洲、线性趋势、非线性趋势
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F301.24;TP391;F224
2023-11-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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