洞庭湖流域植被动态变化的小波多分辨率分析

将离散小波多分辨率分析（MRA）应用于归一化植被指数（NDVI）时间序列研究,分解NDVI原数据序列成不同时间尺度的子序列,从而进行植被动态变化分析。针对洞庭湖流域的NDVI时间序列进行多尺度分解,挖掘这些数据中潜在的植被季节性和年际变化,对其进行评估,并结合土地覆盖变化与降水趋势变化分析引起该变化的可能原因。结果表明：小波多分辨率分析能提取洞庭湖流域植被动态的相关信息,如NDVI的年际成分均值、最低值、植被年内变化的振幅、NDVI最大值出现的月份和土地覆盖变化的趋势及幅度,这些信息有效刻画了流域植被动态变化特征。此外,将土地覆盖变化分析结果与降水数据相结合进行分析,发现流域植被覆盖的变化与降水变化有明显的关联性,其中西部地区和西北部地区植被动态变化对降水响应最为明显。但是有些地区降水没有明显减少趋势,而植被覆盖却存在减少趋势,则可能与该地地势较高、城镇化建设等其他因素相关。     

祁连山东延余脉——兴隆山树木径向生长记录的公元1845年来夏季NDVI变化

NDVI能够反映地表覆盖和生态环境变化。在祁连山东延余脉采集树轮样本,分析树木径向生长与植被NDVI的相关关系,并重建历史时期植被NDVI变化。结果表明：树木径向生长与夏季NDVI受到水热条件变化的显著影响,且树轮宽度与夏季NDVI显著正相关,采用简单线性回归方法建立二者的拟合方程,方差解释量达0.600（R²_adj=0.582,F=34.472,P<0.0001）;公元1845年以来,重建的NDVI序列显示植被覆盖相对较低时期有19世纪60年代,80年代初期,20世纪初期和20-30年代,其中20世纪20-30年代NDVI低值期与中国北方大范围旱灾一致;重建的NDVI与旱涝指数显著负相关,证实重建NDVI序列的可靠,且显示该区旱涝演化趋势;周期分析表明公元1845年以来,NDVI序列存在2-3年、5年左右、13年左右和15年左右的振荡。     

2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应

采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域（中国）植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域（中国）植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致：春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。     

2001-2010年甘肃省植被覆盖的时空变化

基于长时间序列MODIS影像数据,通过并行计算方法获得甘肃省2001-2010年NDVI序列,利用均值法、最大值合成法、线性回归、Moran’s I指数分析方法,研究甘肃省10年间植被覆盖程度的动态变化、NDVI空间格局以及各生态区NDVI变化趋势。结果表明：甘肃省植被分布差异明显,从南到北,植被覆盖逐渐减少,省内植被覆盖总体呈增长趋势,各生态区植被覆盖差异较大,少数生态区内植被退化,整个甘肃省以及各生态区域内都呈现NDVI聚集的空间格局。     

辐射干燥指数影响下NDVI与气候因子的关系

在全球1_o×1_o 分辨率格点数据的基础上研究了1986～1990年多年平均NOAA/AVHRR的归一化植被指数 (NDVI) 与多年平均降水 (Pcp)、多年平均净辐射量 (NetRn)、多年平均辐射干燥指数 (RDI) 之间的关系,结果表明： (1) NDVI与降水、辐射干燥指数总体上存在对数关系,NDVI与净辐射量总体上存在线性关系。 (2) 在不同的辐射干燥指数下,NDVI与降水、净辐射的相关性存在很大的差异。当辐射干燥指数小于1时,NDVI与降水、净辐射之间存在明显的非线性关系;当它大于1且小于2时,NDVI与降水的非线性关系略好于线性关系;当它大于2且小于10时,它们存在明显的线性关系;而当辐射干燥指数大于10时,它们之间的相关性很小。 (3) 以全球13种植被为基础,分别研究了不同植被类型下的NDVI与降水、辐射干燥指数、净辐射量之间的关系,结果表明不同植被类型下的NDVI与这些气候因子的相关性不同,分层聚类的结果表明,这13种植被类型下的NDVI与降水、净辐射的关系可以分为4种类型。     

利用NDVI时间序列数据分析植被长势对气候因子的响应

本文利用1982～2000年旬合成NDVI时间序列数据,计算2000年3月和5月各旬NDVI偏离历年均值及时间序列NDVI的标准差,进而确定不同土地覆盖类型的Z值在空间域内正态分布特征参数,利用概率密度函数方法将Z值归一化,得到植被长势评价指标标准植被指数(SVI),利用SVI分析2000年3月和5月上旬植被生长状况,在此基础上,利用10个气象站观测的降水量和平均气温资料,分析了各个气象站点19年时间序列的SVI和VCI与降水量和平均气温之间的相关程度,结果表明：(1)在华北平原大部分冬小麦耕作区,3月份小麦生长较好,到5月份,生长与历年相比较差;从3月上旬到5月下旬,生长不良的植被面积有扩张趋势;(2)SVI与植被状态指数(VCI),表明SVI与VCI之间相关显著,SVI作为植被生长状况评价指标是有效的;(3)SVI和VCI与降水量和气温之间尽管表现出一定的相关性,但相关程度都不很显著,表明植被长势是由多因素共同作用的结果,在不同地区、不同时期以及不同植被覆盖条件下,植被长势所受主要控制因子存在很大的差别;(4)在森林覆盖类型区,3月份的植被长势与该月份之前总降水量存在的关系更显著,而与当月降水和当月平均气温关系并不明显,到5月上旬,由于森林覆盖条件下植被绿度达到饱和,引起建立在光谱植被指数基础上的长势评价指标对气温和降水均不敏感;(5)自然植被条件下的灌丛、草原和草甸覆盖区,相对于降水量,植被长势对气温变化的响应更敏感;(6）农作物覆盖条件下,SVI与降水和气温的关系都不明显,而VCI在不同的季节所受影响的主要气候因子不同,3月份,气温成为作物生长的主要限制因子,而到5月份,水分条件成为作物生长的主要限制条件,特别是在华北平原的冬小麦耕种区;(7)利用时间序列NDVI数据在时间域内构建的指标,进行干旱监测存在明显局限性,因为指标对降水量的敏感性在不同季节不同;(8)VCI和SVI与降水和气温的相关分析说明VCI对气候环境的变化更敏感。     

基于MODIS数据的石羊河流域地表温度空间分布

地表温度是生态系统中极其重要的环境因子,中小尺度区域的热场空间分布对生态系统稳定性的研究以及干旱区流域的农业生产建设具有重要意义。利用MODIS数据,采用劈窗算法反演石羊河流域的陆地表面温度(LST),并计算植被指数(NDVI);利用TM影像,通过目视解译获得研究区的土地利用数据,结合DEM数据,采用GIS空间分析方法,分析LST的空间分布特征和LST与NDVI在不同土地利用类型之间的差异以及二者之间的定量关系。结果表明:研究区陆地表面温度北高南低,东高西低,整体上表现为由东北向西南逐渐降低的趋势;地表温度与海拔呈负线性相关,相关系数为-0.928;不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的未利用土地要比最低的林地高出16.42 K;对于单一土地利用类型,耕地、林地、草地、建设用地的地表温度与NDVI具有明显负相关;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系,反映了流域地表温度和植被覆盖之间的关系,由此看出绿色植被对调节区域气候温度的重要性。     

渭干河流域生态水文时间序列特征及影响因素

以渭干河流域水系中的库车河兰干站、渭干河黑孜水库站、渭干河千佛洞（合成）水库站为例,对R/S和Mann-Kendall法用于水文时间序列存在的不足进行了讨论,提出了将这两种方法相结合来分析水文时间序列的变化趋势。结果表明：库车河兰干站、渭干河黑孜水库站、渭干河千佛洞（合成）水库站赫斯特指数0 < H < 0.5、统计量UF_k>0,未来径流量呈显著下降趋势,渭-库绿洲的自然和人为因素对该地区的生态水文产生一定影响。     

基于MODIS数据的吉林省中部地表温度反演及空间分布研究

利用MODIS数据,采用劈窗算法,定量反演吉林省中部陆地表面温度;利用TM数据,通过目视解译获得研究区的土地利用状况,并结合地势图,研究吉林省中部农业区的地表温度空间分布特征以及地表温度与土地利用类型之间的关系。结果表明,研究区陆地表面温度南高北低,西高东低,符合该区域气候特征;由于地表土地类型热力性质的不同,不同土地利用类型的地表温度存在差异,地表温度最高的裸岩要比最低的湖泊高出26.6K;地表温度与海拔呈负相关关系,即随着海拔的升高,地表温度呈下降趋势,下降率为23.6°C/km;在植被覆盖区,地表温度与NDVI之间存在负相关性,且城市地表温度对植被覆盖度的敏感性要高于农田和林地;对于整个研究区土地利用空间结构,地表温度与NDVI表现为LST-NDVI梯形关系。     

北部湾海岸带植被覆盖时空动态特征及未来趋势

分析北部湾海岸带植被覆盖动态变化趋势,能为开展海岸带植被生态环境监测提供决策。以2000―2011年SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据为基础,采用MVC（最大值合成法）、标准差、线性趋势分析（SLOPE）和Hurst指数等数理统计方法对研究区植被覆盖时空变化特征及未来趋势进行定量分析。结果表明：1）研究区植被覆盖整体上处于变好的状态,在年尺度上呈现出“波动―明显改善”的趋势,且海岸带东岸与西岸的植被变化趋势快于丘陵地区;在季节尺度上NDVI的增长速率为：秋季＞夏季＞春季＞冬季;在月尺度上NDVI在6―11月植被生长迅速,而在1―4月则生长缓慢;2）NDVI均值的空间分布规律自东北―西南中心线呈现出“两头高、中心地带低”的趋势,且NDVI均值自西向东的变化规律为-0.026/1N°,具有经向地带性特点;3）NDVI的Hurst指数值为0.306 5~0.995 3,平均值为0.777 4,反持续性序列（15.78%）＜持续性序列（84.22%）,未来总体植被覆盖呈现出持续性改善趋势。未来需要重点进行保护的植被区域主要集中在十万大山的西南部、钦江流域的上游以及合浦县的西南部。     

基于SPOTNDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋势

为分析华北北部地表植被覆盖变化趋势,探寻合理土地利用方式,基于1999年1月至2006年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用国际通用的MVC(最大合成法)获得月NDVI值,用均值法求出年均NDVI数值。在此基础上,用一元线性回归斜率定量描述地表覆盖动态变化,以Hurst指数表示其时间依存性,利用GIS工具表征其空间格局并进行空间统计分析。研究结果表明:近8年来华北北部地表植被覆盖整体得到改善的区域比植被覆盖退化的区域面积大,得到改善的区域约占总面积的66.04%,基本不变的区域约占14.39%,退化区域约占19.57%。各种土地利用类型Hurst指数平均值均为0.5     

基于MODIS NDVI的新疆土地覆盖类型划分与潜在荒漠化区域探测

采用2002年MODIS 1km的全年NDVI时序数据对新疆及周边地区进行了土地覆盖分类,在分类的过程中重点强调了稀疏植被覆盖区域,这些区域具有潜在荒漠化的趋势。介绍了一种针对不同土地覆盖类型并能重点突出稀疏植被的分类方法,这种方法较好地综合了季节性影响因素和多变的自然条件影响因素。从16天合成的优化过的时序NDVI图像上,通过分析物候变化,可以获得较好的分类结果。将具有潜在荒漠化趋势的区域模型化研究以后,研究结果表明新疆及周边地区40万km2的土地有潜在荒漠化的趋势。由于MODIS NDVI数据覆盖范围较大,并且对植被的生长变化有较高的敏感度,所以它可以被有效地应用于监测大尺度环境变化和荒漠化进程。     

Land use/land cover (LULC) classification with MODIS time series data and validation in the Amur River Basin

There is a need for improved and up-to-date land use/land cover (LULC) data sets over an intensively changing area in the Amur River Basin (ARB) in support of science and policy applications focused on understanding of the role and response of the LULC to environmental change issues. The main goal of this study was to map LULC in the ARB using MODIS 250-m Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Land Surface Vegetation Index (LSWI), and reflectance time series data for 2001 and 2007. Another goal was to test the consistency of the classification results using relatively coarse resolution MODIS imagery data in order to develop a methodology for rapid production of an up-to-date LULC data set. The results on MODIS land cover were evaluated using existing land use/cover data as derived from Landsat TM data. It was found that the MODIS 250-m NDVI data sets featured sufficient spatial, spectral and temporal resolution to detect unique multi-temporal signatures for the region’s major land cover types. It turned out that MODIS 250 NDVI time series data have high potential for large-basin land use/land cover monitoring and information updating for purposes of environmental basin research and management.     

基于MODIS数据的北京西北部地区土地覆盖分类研究

本文主要基于MODIS 16天合成的NDVI时间序列数据、8天合成 LST数据、1∶5万DEM数据以及其他辅助数据相结合,进行北京西北部地区土地覆盖分类的研究。首先选取适合于MODIS数据分类的土地覆盖分类系统,然后用PCA方法对NDVI时间序列数据进行信息增强与压缩处理,以排除各种干扰因素,提高分类精度。最后结合LST数据、DEM数据及降雨温度数据,利用?齂-均值非监督分类法,进行研究区的土地覆盖分类,经过分类后处理,得到北京西北部地区的土地覆盖分类图。分类结果表明,使用250m分辨率MODIS数据,结合本文所用方法,能够实现较大区域的土地覆盖分类,并且能达到较高的分类精度。     

陕甘宁地区植被恢复对气候变化和人类活动的响应(英文)

The "Grain for Green Project" initiated by the governments since 1999 were the dominant contributors to the vegetation restoration in the agro-pastoral transitional zone of northern China. Climate change and human activities are responsible for the improvement and degradation to a certain degree. In order to monitor the vegetation variations and clarify the causes of rehabilitation in the Shaanxi-Gansu-Ningxia Region, this paper, based on the MODIS-NDVI and climate data during the period of 2000-2009, analyzes the main charac-teristics, spatial-temporal distribution and reasons of vegetation restoration, using methods of linear regression, the Hurst Exponent, standard deviation and other methods. Results are shown as follows. (1) From 2000 to 2009, the NDVI of the study area was improved progres-sively, with a linear tendency being 0.032/10a, faster than the growth of the Three-North Shelter Forest Program (0.007/10a) from 1982 to 2006. (2) The vegetation restoration is characterized by two fast-growing periods, with an "S-shaped" increasing curve. (3) The largest proportion of the contribution to vegetation restoration was observed in the slightly improved area, followed by the moderate and the significantly improved area; the degraded area is distributed sporadically over southern part of Ningxia Hui Autonomous Region as well as eastern Dingbian of Shaanxi province, Huanxian and Zhengyuan of Gansu province. (4) Climate change and human activities are two driving forces in vegetation restoration; more-over anthropogenic factors such as "Grain for Green Project" were the main causes leading to an increasing trend of NDVI on local scale. However, its influencing mechanism remains to be further investigated. (5) The Hurst Exponent of NDVI time series shows that the vegetation restoration was sustainable. It is expected that improvement in vegetation cover will expand to the most parts of the region.     

近10 年陕甘宁黄土高原区植被覆盖时空变化特征

基于2000-2009 年MODIS-NDVI 植被覆盖指数, 采用线性趋势分析、Hurst 指数和偏相关系数等数理分析方法, 对陕甘宁地区“退耕还林还草”实施10a 来植被覆盖时空变化特征、影响因素及其未来变化趋势进行分析。结果表明:① 2000-2009 年陕甘宁地区植被覆盖呈现明显增加趋势0.032/10a, 远快于三北防护林工程区1982-2006 年植被覆盖平均增速0.007/10a;② 陕甘宁地区植被恢复具有阶段性, 整体呈“S”型增长, 具有两次明显的植被高恢复期;③ 陕甘宁地区植被恢复以轻微改善为主, 中度改善次之, 呈退化趋势区域比重较小(2.38%), 零星分布于宁南八县、定边东部、甘肃陇东的环县和镇原;④ 陕甘宁地区植被覆盖度逐年提高、生态环境持续改善是人类活动和气候变化共同驱动, 其中人类经济活动作用明显;⑤ 陕甘宁地区植被恢复具有一定的持续性, 未来大部分区域将持续改善, 退化区集中分布于陕北中东部、“彭阳-镇原”南部以及盐池北部。     

基于MOD13Q1数据的宁夏生长季植被动态监测

宁夏自2000年后实施退耕还林以来,局部地区的生态环境得到明显改善,为探求近15来年宁夏地区植被的动态变化及其影响因子,本文以MOD13Q1为数据源,结合DEM数据、土地利用分类图,采用Sen+Mann-Kendall非参数检验方法和Hurst模型,分析了宁夏不同行政区、不同海拔、不同坡度、不同坡向及不同植被类型生长季NDVI的空间变化特征及未来变化趋势;并利用重心迁移模型和转移矩阵分析宁夏2000-2014年间植被覆盖的时空演变特征。结果表明：①从空间分布看,宁夏南部六盘山、北部贺兰山及引黄灌溉区植被长势较好,中部干旱地区植被长势较差;且植被NDVI与海拔高程和坡度呈显著正相关。②从植被覆盖的转移矩阵看,较高植被覆盖的面积占比从2000年的17.29%增长到2014年的31.55%,主要是由较低植被覆盖转化而来的。③从重心迁移方向看,中度植被覆盖和较高植被覆盖的重心迁移最为明显,分别向东北方向偏移了129.49 km和向东南方向偏移了89.49 km。④从变化趋势看,生长季植被NDVI整体呈上升趋势,明显改善的面积占总面积的59.63%,轻微改善区域占31.72%;林地和水田显著改善的面积分别占总面积的71.50%和70.80%;显著改善的面积比例随海拔高程和坡度的增加均先增加后减少,且南部各行政区植被改善的面积均高于北部。⑤从可持续性看,植被恢复的持续性较强,89.24%的植被NDVI呈现持续改善的趋势;南部地区的持续改善的面积大于北部地区。