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。     

近30 年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应

基于1981-2006 年的GIMMS NDVI数据和2000-2009 年的MODIS NDVI数据反演呼伦贝尔地区草地变化,结合1981-2009 年该地区7 个气象站点的气温和降水数据,分别从年际变化、季节变化和月变化角度分析该地区草地变化对气候变化的响应。结果表明,从年际变化来看,降水是驱动草地植被年际变化的主要因素;从季节变化来看,草地植被生长在不同季节对水热条件变化的敏感性不同,春季草地植被生长对气温变化的敏感性较降水变化高,夏季和秋季草地植被的生长对降水变化的敏感性则高于对气温变化的敏感性,其中以夏季最为显著;从月变化来看,4 月和5 月草地植被变化受气温变化影响较明显;5-8 月与前一月降水变化关系密切,说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性;4 月正值草本植物萌芽期,而4 月份草地生长与年气温变化关系最为密切,一定程度上说明4 月份表征植被生长的NDVI值增加可能是由于气候变暖引起的草地植被生长季提前产生的。综上所述,通过植被与气候要素月变化的关系可以具体地揭示气温和降水对草地植被生长的季节韵律控制。     

1982-1999年我国陆地植被活动对气候变化响应的季节差异

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数 (NDVI) 作为植被活动的指标,研究中国1982~1999 年四季植被活动的变化,探讨植被活动对全球变化的主要响应方式。结果表明,18年来,中国植被四季平均NDVI均呈上升趋势。春季是中国植被平均NDVI上升趋势最为显著 (P<0.001)、增加速率最快的季节,每年平均增加1.3%;而秋季是NDVI上升趋势最不显著的季节 (P=0.075)。不同植被类型的季节平均NDVI的年变化分析表明,生长季的提前是中国植被对全球变化响应的最主要方式,但这种季节响应方式存在明显的区域性差异。夏季平均NDVI增加速率达到最大的地区主要分布在西北干旱区域和青藏高寒区域,而东部季风区域的植被主要表现为春季NDVI增加速率最大。     

1982-2013年中国植被NDVI空间异质性的气候影响分析

为研究气候变化与植被活动之间的复杂关系,采用1982-2013年GIMMS NDVI与气象站点温度与水分的监测资料,应用基于像元的地理加权回归方法,探究了中国植被NDVI及其动态特征对气候变化响应的空间格局。中国植被NDVI与地表温度呈空间非平稳关系,在空间上的负相关关系主要集中在东北、西北及东南部分地区,空间正相关则更为集中和连片;针对不同气候指标的标准化系数对比可知,植被NDVI受水分控制作用较为显著的区域主要集中在北方地区以及青藏高原,温度的主导作用区域则分布在华东、华中及西南地区,其中年均最高气温对NDVI的主导区域范围最广;植被NDVI动态与气候变率的回归结果表明,增温速率的升高会通过加剧干旱等机制对植被活动产生抑制作用,水分变率对植被活动的强弱起到了重要的调节作用。     

2000-2012年祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的相关性

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS NDVI数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区NDVI与气温呈显著正相关,夏季NDVI与降水呈显著正相关,秋、冬季NDVI与降水、气温的相关性不明显。     

2000—2014年甘肃省NDVI时空变化特征

基于甘肃省2000—2014年MODIS-NDVI遥感数据及气象数据,采用趋势分析法及相关分析法,对甘肃省归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征进行研究,探讨了植被变化对区域气候变化的响应。结果表明:近15年,生长季及春、夏、秋季NDVI均呈增加趋势。区域尺度上,夏季NDVI增加趋势最显著,增速为0.071/10a(P<0.01);像元尺度上,生长季NDVI呈增加趋势的面积最大,呈极显著增加(P<0.01)和显著增加(0.01相似文献   

石羊河流域上游植被时空变化及其对区域气候的响应

利用1999-2013年的SPOT-VEGETATION NDVI时间序列数据和降水、气温数据,对石羊河流域上游近15年的植被变化特征及其对降水和气温的响应关系进行了研究。结果表明:研究区NDVI的空间分布具有明显的垂直地带性;近15年中,81.3%的地区植被生长季NDVI呈增长趋势;研究区平均NDVI在春、夏、秋季及植被生长季的增长幅度分别为11.75%、9.62%、5.98%和7.75%,植被生长季在延长。气候变化对研究区植被的影响随植被类型及其生长季节的不同而具有明显差异,体现出较大的时空异质性;降水是影响研究区植被变化的主要因素。     

气候变化和工程活动对青藏铁路沿线植被指数时空变化的影响

基于1982—2015年的GIMMS NDVI3g+及同期气候数据,利用最大值合成法获得青藏铁路沿线直接影响区和生态背景区的年内NDVI最大值、年际NDVI平均值,对其进行了趋势分析、变异分析、气候相关分析和残差分析,部分结果用MODIS NDVI（2001—2018年）进行了验证。研究表明：① 青藏铁路年际NDVI高度响应气候变化和工程活动,即施工前主要响应气候变化,年际NDVI呈缓慢上升趋势;施工中主要响应工程活动,年际NDVI呈显著下降趋势;运营中响应气候变化和工程活动的综合影响,年际NDVI呈缓慢上升趋势。② 青藏铁路的工程活动对沿线植被有显著影响。即施工前直接影响区和生态背景区年际NDVI增长率相近;施工中直接影响区年际NDVI增长率低于生态背景区;运营中直接影响区年际NDVI增长率高于生态背景区。③ 研究利用时空不变量,剔除了植被覆盖的空间异质性分量、周期性绿度分量,甄别出了气候变化与工程活动的贡献量。     

植被NDVI对城市扩展及气候变化的响应——以西安及其附近区域为例

植被 NDVI 对城市扩展及气候变化响应研究,对于科学评估区域生态环境变化及调整与约束人类活动具有重要理论和现实意义。以西安及其附近区域为例,基于区域土地利用、MODIS NDVI、气温和降水数据,分析了植被 NDVI 对城市扩展及气候变化的响应,结果表明：（1）2000-2014 年研究区植被 NDVI 变化过程划分为2000-2007 年的显著增加阶段和2007-2014 年的显著减少阶段,前者主要分布于区域北部黄土高原、南部秦岭北坡,后者主要分布于区域中部关中平原尤其是西安及其附近区域。（2）2000-2015 年研究区建设用地增加1 428.27 km² ,建设用地增加区域植被 NDVI 呈显著减少趋势。（3）研究区植被 NDVI 与年降水量的相关性高于年平均气温,同时西安及其以南区域植被 NDVI 与年平均气温、年降水量均呈负相关关系,反映出城市扩展等人类活动对植被 NDVI 变化的影响超过了气候变化的影响。研究结果表明植被 NDVI 总体受气候变化控制,但局部受人类活动影响更为严重,并且植被 NDVI 对气候变化的响应表现出波动性,而对城市扩展表现出线性减少趋势性,为通过植被 NDVI 变化区分自然因素与人为因素对环境影响提供了可能。     

1982-2006 年欧亚大陆植被生长季开始时间遥感监测分析

植被物候是环境条件季节和年际变化最直观、最敏感的生物指示器,物候变化可以反映陆地生态系统对气候变化的快速响应.论文基于1982-2006 年连续25 年的GIMMS AVHRR NDVI数据,采用动态阈值法、延迟滑动平均法,双Logistic 和Savitzky-Golay 方法提取欧亚大陆植被的生长季开始时间,并对不同方法的提取结果进行比较和分析.然后以动态阈值法的物候提取结果,研究了1982-2006 年期间植被物候变化趋势以及物候对温度变化的响应情况.结果表明：动态阈值法在欧亚大陆地区生长季开始时间提取率高,在纬度上的变化趋势稳定;北方森林/针叶林和苔原地区的生长季开始时间提取结果最稳定,低纬度区域的变率最大.1982-2006 年,大部分植被类型的生长季开始时间表现出提早趋势,其中森林覆盖区域提早趋势明显,变化幅度为11.45~15.61 d/25a;除了郁闭式至开放式( > 15%) 灌木丛( < 5 m)植被类型外,植被物候和温度表现出负相关关系,变化幅度为1.32~3.47d/℃,这也验证了近几十年气候变暖的趋势.     

NDVI对降水季节性和年际变化的敏感性

利用气候变量实现对NDVI所表示的植被绿度信息的预测,以表达生物圈过去和未来状态,对全球变化研究是非常重要的.分析了1983～1992年降水的年际动态、季节动态与中国北方几种典型植被类型NDVI的关系,以及降水的空间分异对植被的影响.结果表明,降水的年际变化对植被生长的影响存在着明显的区域差异;在不同植被类型分布区,10年间降水的季节分配动态不同,降水季节分配的变化对不同类型植被生长有重要的影响;地表植被NDVI对降水的时空变化敏感.     

藏西南高原植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系

研究基于MODIS-NDVI数据和气象数据,利用趋势分析、相关分析及残差分析等方法,分析了2000―2020年藏西南高原植被NDVI在不同时段的时空变化特征及气候因素和人类活动对植被NDVI的影响,结果表明：近20 a来藏西南高原植被NDVI呈增加趋势,不同时段植被NDVI增长速率存在显著差异,主要表现为秋季>生长季>夏季>全年>春季>冬季;不同时段植被NDVI的分布格局虽存在差异,但高原东部植被覆盖度明显高于西部地区;高原大部分区域植被状态基本稳定,局部明显改善,部分区域有所退化;年际尺度上,气温和降水的增加导致植被NDVI升高,季节尺度上,春季、秋季和冬季气温升高导致植被NDVI升高,降水的增加导致植被NDVI下降,夏季和生长季气温升高导致植被NDVI下降,降水升高导致植被NDVI增加;人类活动对高原大部分区域呈正面影响,局部地区呈负面影响,集中分布在半农半牧和纯牧业县区。     

中国南方红壤丘陵区植被净初级生产力空间分布及其与气候因子的关系——以江西省泰和县为例

植被净初级生产力(NPP)对气候变化的响应研究是全球变化研究的核心内容之一。在区域尺度上研究NPP年际间的空间变化规律,探究气候因子与植被生长的关系,是应对气候变化区域响应、探讨区域生态过程的科学基础。基于SPOT VEGETATION NDVI植被指数数据、气候和植被分类数据,利用光能利用率模型(CASA)估算了中国南方红壤丘陵区泰和县1998-2012年植被NPP,分析了NPP时空分布特征及其与气候因子的相关性。结果表明:1 1998-2012年泰和县植被年均NPP为762 g C/m2·a,不同植被类型差异明显,空间上表现出东西高、中间低的分布特征;2 1998-2012年泰和县植被NPP总体呈增长趋势,年际波动较大,平均值为2.21×106g C/a;3研究区NPP与年降水量呈不显著正相关关系,与年均气温呈显著负相关关系,表明温度是影响该地区植被NPP的主要气候因子。     

中国温带昼夜增温的季节性变化及其对植被动态的影响

结合1982-2015年归一化植被指数（NDVI）、植被类型和气象数据,分别利用一元线性回归和二阶偏相关分析方法,揭示了中国温带地区的生长季不同季节昼夜增温的时空格局以及昼夜增温的不对称性对各类型植被活动的影响。结果表明：① 近34年来中国温带大部分地区季节性昼夜气温都存在显著的上升趋势;生长季昼夜增温速率呈现出不对称性,春季、夏季白天气温上升速度略快于夜间,秋季夜间增温快于白天;② 不同季节的昼夜增温对植被活动的影响呈现出明显的分异特征,相对于夜间增温,白天增温对植被活动影响程度更大,影响区域更为广泛;相比夏季和秋季,春季昼夜增温对植被活动的影响范围更广;③ 不同类型植被对昼夜增温速率的不对称性产生了不同的响应,并且在不同季节上的响应程度存在差异。     

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。     

秦岭陕西段南北坡植被对干湿变化响应敏感性及空间差异

秦岭位于暖温带与亚热带交界处,也是中国南北地理分界线,秦岭南北坡植被对干湿变化响应敏感性,可以折射出暖温带、亚热带地区主要植被类型对干湿变化的响应规律和机制特征,对深入理解不同气候带植被变化规律具有重要意义。本文利用秦岭山地32个气象站点的气象数据和MODIS NDVI时间序列数据集,探讨了2000—2018年秦岭南北坡NDVI和SPEI时空变化特征,揭示了南北坡植被对干湿变化响应敏感性及其空间差异。结果表明：① 2000—2018年秦岭植被覆盖情况整体显著改善,但秦岭南坡NDVI上升幅度和面积占比均高于北坡,南坡植被比北坡改善情况好。秦岭湿润化趋势不显著,但秦岭北坡湿润化速率和面积占比均大于南坡。② 秦岭北坡植被比南坡植被更易受干湿变化影响,秦岭北坡植被对3—6月总体干湿变化最为敏感,南坡植被对3—5月（春季）干湿变化最为敏感。秦岭南北坡植被主要受3~7个月尺度干湿变化影响,对11~12个月尺度的干湿变化响应较弱。③ 秦岭有90.34%的区域NDVI与SPEI呈正相关,大部分地区春季湿润化能促进全年植被生长;随海拔上升,植被对干湿变化响应敏感性先上升再下降,海拔800~1200 m是植被响应最敏感的海拔段,海拔1200~3000 m随海拔上升植被响应敏感性下降;南北坡草丛均是对干湿变化响应最为敏感的植被类型,但秦岭北坡多数植被类型对干湿变化响应比南坡敏感。     

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。     

2000—2020年甘肃省植被覆盖特征及其对气候变化和人类活动的响应北大核心CSCD

甘肃省生态环境脆弱,是中国最早开展退耕还林工程的省份之一。厘清退耕还林工程时期的甘肃省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化和人类活动的响应,对促进生态文明建设和实现可持续发展的战略具有重要意义。基于MODIS-NDVI数据,采用时间地区双向固定效应的广义相加模型定量研究植被覆盖变化对气候变化与人类活动的响应,辅以趋势分析、偏相关分析,对2000—2020年甘肃省NDVI时空变化特征进行分析。结果表明:(1)2000—2020年,甘肃省植被NDVI整体呈显著增加趋势,年平均增长速率为0.004。全省81.43%的地区植被呈显著改善趋势,1.08%地区呈显著退化,其余地区无显著变化。(2)甘肃省植被NDVI与降水的相关性大于气温;气温对植被NDVI起抑制作用,而降水对植被NDVI起非线性促进作用。(3)人类活动使植被NDVI增加的区域主要分布于陇中黄土高原和陇东黄土高原,贡献度为15.4%~48.6%;使植被NDVI下降的区域位于甘南、河西走廊及马鬃山地区。本研究结果可为评估退耕还林工程背景下甘肃省植被覆盖变化提供参考。     

生态保护工程和气候变化对长江源区植被变化的影响量化

分析长江源区生态保护工程和气候变化对植被变化的影响程度,对于长江源区生态工程的生态效益评估,以及区域植被适应性生态管理政策的制定具有重要意义。因此,本文基于1982-2015年的归一化植被指数数据（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和气象数据,分析长江源区植被NDVI的时空变化规律,构建预测植被NDVI对气候因子响应的人工神经网络模型,在此基础上,在年和季节尺度上量化气候变化和生态保护工程对长江源区植被变化的影响程度。结果表明：① 在长江源区气候条件变化和生态保护工程影响下,长江源区植被退化得到遏制,植被生长呈好转趋势;② 海拔相对较低的通天河附近植被NDVI增加幅度较大,高海拔的沱沱河和当曲流域的植被NDVI增加幅度相对较小;③ 长江源区植被NDVI对气候因子响应存在1~2月的滞后性。构建的人工神经网络模型的拟合优度参数人工神经网模型具有较高的预测精度,可以用来模拟植被NDVI对气候因子的响应;④ 年尺度的植被NDVI增加受到生态保护工程的影响程度（58.5%）大于气候变化的影响程度（41.5%）。生长季生态保护工程对NDVI的影响程度（63.3%）大于气候变化对NDVI的影响程度（36.7%）,而非生长季气候变化是影响长江源区植被生长的关键要素（52.8%）。研究结果有助于为长江源区植被生态系统恢复、管理和利用战略的科学制定提供决策依据。     

中国草原区植被变化及其对气候变化的响应

利用1982~2006年GIMMS NDVI和气象数据,探究中国草原区植被变化及对气候的响应。结果表明,近25 a中国草原区植被覆盖总体呈上升趋势,但季节变化空间差异明显。春季温度对温带典型草原、高寒草甸草原和高寒典型草原植被生长有重要影响,而夏季和秋季温度同样对高寒草甸草原影响显著;夏季降水增多能明显促进夏季温带荒漠草原植被生长。除8月份以外,温带草原5~9月NDVI均与前一个月降水显著正相关;在生长季内,高寒草原NDVI与同期温度显著正相关,但8月份除外。此外高寒草原植被在生长最旺盛时期对降水变化存在1~3个月滞后期。