基于因子分析方法的中国植被NDVI与气候关系研究

利用1982~2000年NDVI数据和气象台站资料,对我国几种植被型组和气候的相关关系进行了研究。首先利用NDVI结合植被类型图将我国植被划分为9种植被型组;然后利用因子分析方法进行了气候指标的选择并采用相对湿度、平均最高温度和平均风速作为本研究的气候因子;最后对7种植被型组NDVI值同相应季节及其前三个季节的气候指标进行了相关分析。结果表明,利用因子分析方法选择的气候指标可以较好地进行植被气候关系分析;在我国温度条件比水分条件更明显地影响植被的生长,水分条件较其他气候因素对植被生长表现了更明显的滞后效应;而平均风速则对我国荒漠植被生长有较大的影响。     

锡林郭勒草原植被生长对降水响应的滞后性研究

植被生长对气候因子变化的响应一直是全球气候变化研究的热点.NDVI作为植被生长的有效指示因子广泛的应用在植被遥感中.多数滞后性响应的研究基于月尺度或季节尺度的NDVI,容易夸大或缩小滞后效应,不利于滞后时间的确定.为了揭示降水对草原植被生长的有效作用尺度,本研究以2001年至2007年MODIS反射率数据和气象站点的降水为数据源,分析了时间间隔8天的内蒙古锡林郭勒盟草原生长季NDVI的变化特征以及NDVI与不同尺度的累积降水的相关关系.结果表明,年内生长期草原的NDVI变化呈单峰型,荒漠草原的NDVI变化没有草甸草原和典型草原明显.草原生长对降水存在明显的滞后,一般在50～60天,不同类型的草原滞后时间不同,但均无明显差异.同时,分析指出4～9月草原植被在不同时间段对降水响应的滞后时间分别为64、80、40、40、56和64天,特别是6月和7月份草原植被生长对降水变化的响应最为敏感.这为NDVI预测干旱提供参考.     

近20年来黄河流域植被覆盖变化分析

利用1982～1999年AVHRR-NDVI数据和对应年份黄河流域气象观测数据，通过计算、分析春季、夏汛及伏秋黄河流域NDVI距平值和湿润指数距平值的年际变化，得出了20世纪80年代至90年代初黄河流域气候相对湿润，90年代中后期相对干旱，植被覆盖状况总体一直处于上升趋势的结论，并评估了黄河流域近20年来生态保护和建设工作成效。     

藏东南三江并流核心区植被时空动态变化及其气候驱动力分析

植被生长状况及其分布对气候等影响因子的响应是当前生态学研究的热点之一。基于2000—2016年MODIS NDVI数据和气象数据,用Sen+Mann-Kendall等方法分析了藏东南三江并流核心区植被的时空变化及其与气候因子的关系。研究结果表明：① 该区植被覆盖整体趋于稳定,呈缓慢增加趋势,不同植被类型覆盖空间异质性明显。② 植被变化趋势结果显示植被覆盖变化以稳定不变和改善趋势为主,区域总体呈稳中向好态势。③ 相关分析表明植被NDVI增加主要与气候暖化有关,与降水量相关性较小。此外,人类活动对植被影响的双重性表现为：大多地区植被改善受生态工程和围栏禁牧政策影响,局部地区植被退化则与城镇化进程加快有关。研究结果揭示气温是影响植被格局的主要气候因子,了解影响植被变化及其驱动因素的空间变异性可为山地植被生态环境保护建设提供一定的科学依据。     

长白山区植被生长季NDVI时空变化及其对气候因子敏感性

本文利用长白山区SPOT/VGT NDVI 数据和气象数据,分析该区不同植被类型NDVI时空变化特征以及与气候因子的相关关系,并探讨了植被对气候变化响应的滞后性。结果表明：①2000-2009 年,长白山区植被NDVI 逐年变化总体呈增长趋势,增长区域的面积占全区面积的83.91%,在空间上主要集中在北坡和西坡,NDVI减少区域集中在南坡;②NDVI变化率随季节和植被类型变化而不同,NDVI增长主要集中在5 月和9 月,而7 月NDVI变化较小,甚至出现下降趋势;③植被NDVI与温度和降水存在着显著的正相关性（p<0.01）,且NDVI与温度的相关性高于与降水的相关性,且随海拔升高,NDVI与温度相关性增强;④NDVI对气温和降水变化的响应存在滞后期, 不同植被类型,滞后期存在差异。苔原NDVI对温度和降水响应的滞后期大约10 天,而针阔混交林和针叶林NDVI 对温度和降水响应的滞后期约为20 天。     

应用遥感数据研究中国植被生态系统与气候的关系

应用1982-1994年NOAA/AVHRR的归一化植被指数（NDVI）资料和587个气象台站的数据对我国不同类型植被生态系统和气候的关系进行研究，首先将我国的植被类型划分为21类，在此基础上分别研究了不同时间尺度下我国不同区域，不同植被类型和气候的关系。结果表明：在多年平均状态下，植被生态系统NDVI水平主要受水分条件的影响；年内变化上，温度对植被生态系统季相变化化起着比降水略大的作用，年降水量造成了植被季相响应的差异，在年际变化上，分别研究了4个季节和整个生长期尺度上的关系，一般情形为温度和降水对植被的年际波动起着大致相反的作用，不同植被类型在不同的生长时期（季节）对气候的变化响应方式也不同，发现在植被的生长期，我国南方和北方的植被生态系统对温度和降水的响应方式相反；同时存在2个植被-气候敏感区，分别为我国北方的典型草原到森林的过渡区和云南中部部分区域。     

1999—2010年中国西北地区植被覆盖对气候变化和人类活动的响应

中国西北地区气候干旱,频繁出现沙尘天气,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,研究其变化对改善西北生态环境具有重要意义.本文利用1999—2010年归一化植被指数(NDVI)以及气象数据研究中国西北地区植被覆盖时空变化,以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法分析人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响.结果表明:西北地区植被覆盖整体呈增加趋势,但在局部地区气候干旱少雨和人类活动抑制植被生长.植被变化强度空间差异是人类活动和气候要素共同作用的结果:气温高,降水少,大部分地区植被覆盖与气候要素相关显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在一定滞后时间;蒸发量大于降水量,人类引水灌溉弥补降水不足,使得农业植被呈增长趋势.新疆北部地区植被覆盖呈下降趋势,原因是气候干旱、沙漠化严重会抑制植被生长,人类活动频繁、城市扩建同样会破坏植被生长.     

植被恢复工程对黄河中游12个典型流域水热平衡的影响研究

中国已成为全球植被迅速变绿贡献最大的国家,但植被变绿对水量平衡和能量收支平衡影响的相关研究有待加强。本文以植被恢复典型区域黄河中游12个流域为例,利用遥感植被指数NDVI和常规气象数据,基于布迪克假设和水热平衡指数（Water-Energy Ratio, WER）,分析了植被变绿的时空变化格局及其对水热平衡的影响。结果表明：① 傅抱璞模型中反映流域属性的参数w在12个流域的平均值为2.9,略大于模型的缺省值2.6。参数w与NDVI拟合的Pearson相关系数介于0.31~0.75,拟合性能较好。② 1982—2016年NDVI在12个流域均呈现显著增加趋势,尤其以植被恢复工程实施后更为显著（p<0.001）。相对1982—1999年,2000—2016年NDVI相对变化率在9.1%~17.5%之间,均值为12.9%,显著植被变绿已导致水热平衡向可利用水分减少、可利用能量增加方向转化。③ NDVI对WER变化的绝对贡献率达到77.5%,植被变绿已经成为黄河中游12个流域水热平衡变化的主导因素,其次为气候要素。植被的持续变绿带来了一些不利影响,植被恢复工程的生态效应研究有待进一步深入研究。     

Seasonal and inter-annual relationships between vegetation and climate in central New Mexico, USA

Linear correlations between seasonal and inter-annual measures of meteorological variables and normalized difference vegetation index (NDVI) are calculated at six nearby yet distinct vegetation communities in semi-arid New Mexico, USA Monsoon season (June–September) precipitation shows considerable positive correlation with NDVI values from the contemporaneous summer, following spring, and following summer. Non-monsoon precipitation (October–May), temperature, and wind display both positive and negative correlations with NDVI values. These meteorological variables influence NDVI variability at different seasons and time lags. Thus vegetation responds to short-term climate variability in complex ways and serves as a source of memory for the climate system.     

Variations in the Drought Severity Index in Response to Climate Change on the Tibetan Plateau

Quantifying the relationship between the drought severity index and climate factors is crucial for predicting drought risk in situations characterized by climate change. However, variations in drought risk are not readily discernible under conditions of climate change, and this is particularly the case on the Tibetan Plateau. This study examines the correlations between the annual drought severity index (DSI) and 14 climate factors (including temperature, precipitation, humidity, wind speed, and hours of sunshine factors), on the Tibetan Plateau from 2000 to 2011. Spatial average DSI increased with precipitation and minimum relative humidity, while it decreased as the hours of sunshine increased. The correlation between DSI and climate factors varied with vegetation types. In alpine meadows, the correlation of the spatial DSI average with the percentage of sunshine and hours of sunshine (P<0.001) was higher compared to that in alpine steppes (P<0.05). Similarly, average vapor pressure and minimum relative humidity had significant positive effects on spatial DSI in alpine meadows, but had insignificant effects in alpine steppes. The magnitude of DSI change correlated negatively with temperature, precipitation, and vapor pressure, and positively with wind speed and sunshine. This demonstrates that the correlation between drought and climate change on the Tibetan Plateau is dependent on the type of ecosystem.     

1982-2015年柴达木盆地不同流域植被气候响应差异

基于1982-2015年生长季（5~10月）GIMMS-MODIS融合数据、气象数据,利用一元线性回归和相关分析等方法研究柴达木盆地及各流域植被NDVI的时空演变及其与气候要素的关系。结果表明：（1）柴达木盆地植被整体上趋于改善,NDVI与气温和降水呈显著正相关。（2）盆地内各流域NDVI呈现不同程度的增长趋势,区域气候差异明显,盆地东部NDVI平均值与气温和降水的关系表现为以1989年和2002年为转折点的3段式特征,而盆地西部呈现出以1994-1995年为节点的2段式特征。（3）盆地东西部植被对气候要素响应的差异性显著,这可能与高原季风、西风环流及下垫面等因素有关。     

1982~2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系

利用GIMMS NDVI数据和地面气象站台观测数据,对青藏高原1982~2013年高寒草地覆盖时空变化及其对气象因素的响应进行研究,结果表明：青藏高原高寒草地生长季NDVI表现为从东南到西北逐渐减少的趋势,近32 a来,整个高原草地生长季NDVI呈上升趋势,增加速率为0.000 3/a (p<0.05);高寒草地生长季NDVI年际变化具有空间异质性,整体为增加趋势,呈增加趋势的面积约占研究区域面积的75.3%,其中显著增加的占26.0% （p<0.05）,类型主要为分布在青藏高原东北部地区的高寒草甸;比例为4.7%,草地类型主要为高寒草原,主要分布在高原西部地区;基于生态地理分区的分析显示,青藏高原草地与降水、温度的相关关系具有明显的空间差异,高寒草地生长季NDVI均值与降水呈显著正相关,对降水的滞后效应显著;高原东北部温度较高,热量条件较好,降水为高寒草地生长季NDVI变化的主导因子;东中部地区降水充沛,温度则为高寒草地生长的制约因子;南部地区降水和温度都较适宜,均与高寒草地生长季NDVI相关性显著(p< 0.05),共同作用于草地的生长;中部和西部地区,气候因子与高寒草地生长季NDVI关系均不显著。     

1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应

基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据集,分析中国沿海地区生长季归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,探讨NDVI对极端气温和极端降水年尺度和月尺度的响应特征。结果表明：中国沿海地区及其子区域NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性;江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI下降较明显,而江南以北沿海地区NDVI多呈上升趋势。NDVI在东北沿海西部、华北和黄淮沿海各子区域与极端气温暖指数（暖昼日数和日最高气温的极高值）多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关。NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数和日最低气温的极低值）在整个沿海地区基本呈负相关,且对冷指数的响应具有一定滞后性;江淮（含）以南各子区域的NDVI与气温日较差多呈正相关,以北基本呈负相关。NDVI在黄淮以北与极端降水之间一般呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的滞后效应较明显。     

气候变化对阿拉善荒漠植被的影响研究

利用1982—2003年NASA GIMMS归一化植被指数(NDVI)数据集和阿拉善左旗、右旗和额济纳旗气温和降水资料,对阿拉善地区NDVI变化和气候变化特征及其相互关系进行了分析。结果表明：①1982—2003年东部地区(左旗植被指数略有增加,而中部(右旗)和西部地区(额济纳旗)则呈下降趋势。季节变化东、中、西部表现不同。左旗和额济纳旗多年平均NDVI的月变化和右旗相反。②东部地区升温率最大,其次是西部和中部地区。降水表现为东部和西部地区(额济纳旗)稍有增加,而中部地区(右旗)呈缓慢减少趋势。季节变化东、中、西部表现不同。多年平均气温和降水量的月变化趋势东、中、西部一致,呈单峰型曲线。③东部地区和中部地区,降水量与植被指数存在明显的年相关、隔季和当季相关,而西部地区额济纳旗没有明显的相关性。阿拉善地区NDVI同温度的相关性不好。     

归一化水汽指数与地表温度的关系

城市热岛的遥感研究,传统上主要利用归一化植被指数作为指标来评估地表温度-植被之间的关系。本研究探讨了以归一化水汽指数作为评估其与地表温度关系的适应性,比较了归一化水汽指数和归一化植被指数在表达城市热岛效应方面的效力。利用"单窗算法"和3个不同时段的TM/ETM+数据获取了珠江三角洲核心区域的地表温度分布图,分析了两种指数与地表温度之间的关系。对局部区域逐像元和对区域总体分析的结果表明:不同时段的地表温度与归一化水汽指数之间均存在较强的线性关系,而地表温度与归一化植被指数之间的线性关系相对较弱。说明在城市化的环境下,与传统上常用归一化植被指数作为指标来定量分析地表温度相比,归一化水汽指数提供了一种互补的、甚至更加有效的衡量指标。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

Vegetation greenness modeling in response to climate change for Northeast Thailand

In Northeast Thailand, the climate change has resulted in erratic rainfall and tem- perature patterns. The region has experienced both periods of drought and seasonal floods with the increasing severity. This study investigated the seasonal variation of vegetation greenness based on the Normalized Difference Vegetation Index （NDVI） in major land cover types in the region. An assessment of the relationship between climate patterns and vegeta- tion conditions observed from NDVI was made. NDVI data were collected from year 2001 to 2009 using multi-temporal Terra MODIS Vegetation Indices Product （MOD13Q1）. NDVI pro- files were developed to measure vegetation dynamics and variation according to land cover types. Meteorological information, i.e. rainfall and temperature, for a 30 year time span from 1980 to 2009 was analyzed for their patterns. Furthermore, the data taken from the period of 2001-2009, were digitally encoded into GIS database and the spatial patterns of monthly rainfall and temperature maps were generated based on kriging technique. The results showed a decreasing trend in NDVI values for both deciduous and evergreen forests. The highest productivity and biomass were observed in dry evergreen forests and the lowest in paddy fields. Temperature was found to be increasing slightly from 1980 to 2009 while no significant trends in rainfall amounts were observed. In dry evergreen forest, NDVI was not correlated with rainfall but was significant negatively correlated with temperature. These re- sults indicated that the overall productivity in dry evergreen forest was affected by increasing temperatures. A vegetation greenness model was developed from correlations between NDVI and meteorological data using linear regression. The model could be used to observe the change in vegetation greenness and dynamics affected by temperature and rainfall.     

基于蒙特卡洛生存分析探究东北森林物候的影响因素

植被是生态环境变化的指示器,分析植被物候的影响因素不仅有助于气候变化分析,提高区域气候模式的模拟精度,而且对于准确评估植被生长趋势、生产力以及全球碳收支均具有重要意义。基于遥感的植物物候监测已取得了长足的发展和进步,但当前利用大范围、长时间序列的遥感数据分析植被物候影响因素的研究尚不多,采用线性回归模型对非线性的植被物候影响因素进行分析可能存在偏误。因此,本文提出一种基于蒙特卡洛模拟的生存分析方法,对东北森林物候的影响因素进行量化分析。首先利用东北森林地区1982-2009年间AVHRR GIMMS NDVI数据,应用双Logistic曲线拟合方法对植被春季返青期（SOS）、秋季落叶期（EOS）及植被生长期（GSL）进行提取;然后基于蒙特卡洛模拟和生存分析构建植被物候影响因素分析模型;最后运用所构建模型探讨了东北森林区春季返青期、秋季落叶期的可能影响因素。结果发现：温度、降水和风力对中国东北森林关键物候期有一定影响,其中温度是春季返青期和秋季落叶期的最主要驱动因素,长期平均温度比短期内的温度突变对物候影响更显著,落叶期前的风速增加有可能使落叶时间提前;除了环境因素,春季返青早的年间秋季落叶倾向于更晚。研究表明,结合蒙特卡洛方法的生存分析可以较好地对物候期的影响因素进行定量分析,可为物候现象的归因分析提供一种新的方法。     

毛乌素沙地东南缘植被NDVI时空变化及其对气候因子的响应

了解植被生长对气候变化的响应是厘清生态系统动态关系的重点。基于1990—2018年气象数据和归一化植被指数（NDVI）,应用偏相关分析与地理探测器等方法,分析了在生长季,毛乌素沙地东南缘不同类型植被年均NDVI的变化趋势,探讨了年均气温与年总降水量对各类型植被的影响。结果表明：（1） 1990—2018年生长季研究区植被年均NDVI显著与极显著增加面积达97.9%,整体生态环境质量大幅度改善。2005年之前植被年均NDVI增速缓慢,此后以0.011·a^-1的速率发生了突变增加,其中灌丛类植被年均NDVI增长幅度最大。（2） 2000年为年总降水量与年均气温的趋势突变点,突变前年总降水量以-5.510 mm·a^-1的速率减少,此后以5.541 mm·a^-1的速率增加,且主要依赖于大雨雨量的增加;年均高温与年均低温在突变前上升速率分别为0.122 ℃·a^-1与0.230 ℃·a^-1,突变后,年均高温下降速率为-0.014 ℃·a^-1,而年均低温上升速率为0.022 ℃·a^-1。（3） 在植被年均NDVI缓慢增长阶段（1990—2005年）,年均低温对植被影响较大,与不同类型植被年均NDVI多呈显著正相关;在植被年均NDVI快速增长阶段（2006—2018年）,年总降水量与不同类型植被年均NDVI呈显著正相关,大降雨事件的频发使得降水量对于植被的生长起主导作用。年总降水量与年均气温尤其是年均低温的交互作用是促进植被生长的关键。     

温度植被干旱指数(TVDI)与多因子关系研究

利用EOS/MODIS数据,采用归一化植被指数(NDVI)和地表温度(LST)构建NDVI-Ts特征空间,依据该特征空间计算温度植被干旱指数(TVDI)。通过对2009年6期冬小麦数据比较和多因子相关分析,认为TVDI与LST为极显著正相关关系,与NDVI相关性次之。气象因子中降水量(JSL)因子与TVDI相关性较为显著,在作物生长中后期,降水距平(JSJP)因子影响日趋明显;其它气象因子及海拔、灌溉与否等因子作用不显著,在进行大尺度干旱监测时基本可以忽略。如将TVDI与影响较为明显的因子组合建立新的指标或许是一个更好的监测方法。