黄淮海地区植被覆盖变化驱动力与驱动机制研究

基于1982-2003年GIMMS NDVI遥感资料、气候资料和社会经济统计资料,利用主成分分析、逐步回归等方法,对黄淮海地区植被覆盖变化的驱动力和驱动机制进行了研究,从气候、社会经济两方面分析了区内6种植被类型区植被覆盖变化的驱动机制.结果发现,不同植被类型区,其驱动机制差别很大,但总体来说,区内各类植被类型区植被覆盖变化大都受到气候和人类活动的共同驱动,主要驱动力为气候因素.人类活动在局部区域能够产生较大作用,而大范围区域植被NDVI(归一化植被指数)的变化或改变,主要受气候变化的影响.在此基础上,分别建立了6种植被类型区年均NDVI变化驱动力模型.     

基于树轮宽度的巴丹吉林沙漠南缘山地NDVI重建与分析

利用巴丹吉林沙漠南缘山地三个采样点的青海云杉树轮样本研制出区域树轮宽度年表。相关分析发现区域树轮宽度年表与5-7月NDVI变化有较好相关性,相关系数为0.667 (P<0.001)。利用线性回归模型重建了巴丹吉林沙漠南缘山地1765–2010年5-7月NDVI变化,方差解释量为44.5%。NDVI重建序列揭示在1765–2010年期间巴丹吉林沙漠南缘山地有10个植被生长良好时段和10个植被生长较差时段。同时,NDVI重建序列的低值与河西走廊极端干旱历史事件有着良好的一致性。多窗谱周期分析发现,巴丹吉林沙漠南缘山地5-7月NDVI重建序列具有10.1年,8.1年,4.9年,3.0年,2.6年和2.2年的准周期变化。交叉小波分析发现太阳黑子活动是区域NDVI变化的重要驱动力之一。基于NDVI与区域干湿变化良好相关,分析了极端低值年份和极端高值年份的矢量风场距平变化发现区域NDVI变化与大范围气候场变化有显著关联,发现当西风增强时,研究区气候偏湿,有利于树木生长,NDVI值偏高,形成较宽的树轮。当研究区被来自北面沙漠地区气流控制时候,研究区气流偏干,不利于树木生长。     

2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应

气候是植被变化的主要驱动因子,研究全球增暖背景下中国区域植被变化及其对气候的响应对于国家开展重大生态恢复评估和未来植被保护政策制定具有重要意义。利用2000-2016年MODIS植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集,运用统计分析方法,从平均态、线性趋势、时间序列、相关性等方面系统分析了2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应。结果表明:中国区域NDVI在平均态上呈现从东南向西北递减的空间分布,受降水生长季的影响,东部地区植被指数明显较大;我国大部分地区NDVI呈现增加的趋势,其中湿润半湿润地区NDVI增长幅度为0.037·(10a)^-1,而在干旱半干旱地区变化较小[0.013·(10a)^-1]。NDVI的变化与气候驱动因素的相关性存在一定的区域差异,其中:NDVI与气温变化在东南沿海、东北东部以及青藏高原北部等地区呈现出显著正相关,而在青藏高原南部等地区呈现微弱的负相关;除青藏高原、塔里木盆地和东北北部等地区外,NDVI与降水量在全国大多数地区呈正相关。从全国平均来看,温度和降水变化对NDVI的贡献分别为7.5%和9.1%,其中温度对NDVI变化的贡献主要体现在湿润半湿润地区(9.3%),而降水的贡献则在干旱半干旱地区(12.2%)。植被变化对气候要素驱动的响应也呈现出明显的区域差异性,在我国东南沿海、云贵高原东部、四川盆地等南方地区以及黄河中下游、东北东部等部分地区,NDVI变化对气温的敏感性最强;而在中国北方干旱半干旱大部分地区,NDVI变化则是对降水驱动具有很显著的响应特征。总体而言,气温是驱动南方地区植被变化的主导因子,而降水则调控着北方地区植被生长变化。     

西藏地区植被覆盖特征与气象因子的相关分析

利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖特征的指标,研究1982—2000年西藏地区地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化,讨论了各季节植被活动的状况。并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI、典型区域NDVI与降水、平均温度之间的相关系数,分析了不同植被类型下气象要素与植被覆盖的关系。     

2000-2013年新疆植被覆盖变化多尺度遥感分析

基于中等分辨率成像光谱仪(MODIS)8 d 500 m分辨率地表反射率数据生成归一化植被指数(NDVI)时间序列,利用线性回归、转折点检测和Mann-Kendall趋势分析方法,分析2000—2013年新疆地区植被覆盖时空变化格局,并结合Landsat数据分析典型区域植被变化。研究结果表明：近14 a来,新疆地区植被覆盖整体呈波动型上升的趋势,植被改善区面积占全区的34.02%,恶劣区的占3.20%,其中2000—2003年植被明显增长、2003—2009年的波动下降及2009—2013年的逐渐回升,植被增长显著的区域主要分布在准噶尔盆地南部和塔里木盆地北部绿洲;大多数植被类型NDVI呈增长趋势,其中增长率最高的是作物、开放灌丛和混交林,6种主要植被类型常绿针叶林、混交林、开放灌丛、多树草原、草原、作物呈现出相似的NDVI变化趋势;在植被覆盖变化显著的4个典型区,NDVI变化受土地覆盖类型变化的影响,荒漠、草地被开垦成农田导致NDVI增加,城市建成区扩张导致NDVI降低。     

安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征

卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料, 分析了安徽省归一化植被指数 (NDVI) 和地表温度 (LST) 的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。     

中国不同干湿区植被变化及其与气候因子的关系

中国各区植被覆盖和气候特征多样,植被覆盖变化和气候变化及植被对气候因子的响应存在明显的区域差异,研究不同气候区植被变化及其与气候变化的关系可以为各区针对性地应对气候变化、制定植物保护和生态环境修复政策提供科学依据。本文首先基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)的土地覆盖数据,根据植被带的分布确定了划分中国干湿区的指标,其次利用归一化植被指数(NDVI)分析不同干湿区域NDVI的时空变化特征,最后探讨了NDVI变化与温度、降水的关系。结果表明：(1)中国区域200 mm、500 mm和800 mm年降水量等值线分别与荒漠/草地、草地/农田、农田(草地)/森林植被带的分界线吻合,气候过渡带对应着植被过渡带,这些等值线作为划分干湿气候区的指标比较合理。(2)中国年平均NDVI从东南向西北递减,从小到大依次为干旱区(0.11)、半干旱区(0.35)、半湿润区(0.57)、湿润区(0.68)。1982～2015年中国大部分区域NDVI呈显著的增加趋势,区域平均的NDVI在干旱区、半干旱区分别以0.002 (10 a)^-1、0.008 (10 a)^-1的趋...     

基于EOS/MODIS资料的中国黄土高原西部土地覆盖分类

土地利用和覆盖信息不仅是全球及区域气候模式中所需的重要信息,也是描述生态系统的重要基础数据;获取其现状和变化信息,对于揭示土地覆盖的特征和变化规律,探讨变化的驱动因子,分析评价区域生态环境具有重要现实意义。采用多时相和多光谱遥感资料进行土地覆盖分类已成为一种行之有效的方法。植被类型的差异除了可表现为光谱差异外,还可表现为植被生长规律的差异;植被生长以年为周期,在这个周期内不同植被类型有着各自的生繁衰枯的物候节律,表现出不同的生长规律,其规律性极强,这种规律性也可以作为植被分类的一个出发点。于是,NDVI的时间序列分析成为基于生物气候特征的地表覆盖分类的一种手段。基于MODIS资料,首先对2003年植被生长季内共9个月的NDVI时间序列数据进行离散傅立叶变换,取得该时间序列的均值和前4个频率分量的振幅和相位后;采用ISODATA算法对中国黄土高原西部及其周边地区进行了分层土地覆盖分类,并采用现有的土地覆盖数据集,进行了类别归并和精度评估,分类结果的总体精度达到了81.3%,Kappa系数达到了75.4%,结果证明了这种方法的可行性。     

气候变化背景下黄河流域植被变化及其成因北大核心CSCD

研究黄河流域植被的时空变化及其影响因素,对生态文明建设政策的制定具有重要意义。基于2001~2020年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)植被指数(Normalized Different Vegetation Index,NDVI)数据集及同期气象数据,运用均值法、一元线性回归、偏相关性分析和回归残差法等方法研究了近20年黄河流域植被时空变化及驱动因素。结果表明:黄河流域NDVI整体呈上升趋势并具有较大的空间异质性,其中黄河中游NDVI增长幅度最大,为0.0496(10 a)^(-1)。生长季受降水和沿黄灌区耕作的影响,西部地区、东南部区域和宁夏平原、河套平原植被指数明显较高;从整个流域来看,降水和温度变化对NDVI的贡献分别为32.6%和15.9%,其中降水对NDVI变化的贡献主要体现在黄河上游(50.7%),而温度的贡献则在黄河下游表现最突出(32.3%);20年来,人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了78%和22%,其中人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部区域;整个黄河流域NDVI与干旱程度有显著的正相关性,尤其在陇中黄土高原和河东沙区等区域。黄河上游NDVI与改进的帕默尔干旱指数scPDSI的相关性最高,而下游相对较低。     

那曲地区植被NDVI时空变化及成因分析

利用GIS和遥感技术方法分析了2000—2014年那曲地区植被归一化指数(NDVI)的时空分布特征和变化趋势,探讨了NDVI与几种气象因子的关系。结果表明:空间上,研究区植被NDVI在空间上呈自西向东、自南向北逐步增大,高海拔地区小于低海拔地区的分布特点;时间上,近15a的NDVI总体上呈不显著性下降趋势,NDVI变化可以分为3个阶段,分别为2000—2005年较好,2006—2008年略差,2009—2014年好转。植被面积变化趋势表现为西北部植被处于稳定状态的面积居多,变化较明显的区域集中在中部和东南部地区的人口密集区,改善和退化区域呈现交错出现的特点。那曲地区植被变化的主要影响因素为降水量和热量因素引起的,人类活动在较短时间尺度上对植被也有较大影响。     

基于遥感和GIS的中国植被指数变化的驱动因子分析及模型研究

在样带和典型区研究的基础上,采用相关分析和偏相关分析方法,对影响植被指数变化的因子（水、热和地表植被覆盖类型）进行了分析。结果表明：中国植被指数的时空变化极其复杂,虽受水、热和地表植被覆盖类型三个主导因子的影响和控制,但因时和因地而异,三者对植被指数影响和控制的主导地位也因时因地而不同;基于空间上的概念模型Indv=F(x,y,z)只能定性地描述以上三个主导因子时空变化同植被指数的相互关系。     

大规模城镇化对黄淮海地区气候及水资源影响的数值试验

黄淮海地区是我国传统的农耕区,也是经济快速发展、城镇化进程快速推进的区域之一,使得该地区植被覆盖发生了明显变化。为研究城镇化对气候与水资源的影响,应用RegCM3区域气候模式,通过控制试验和敏感性试验,在保证积分时间（2001-2005年）的情况下,输出降水、蒸发、温度、湿度、土壤水分、径流、整层水汽含量等资料,利用敏感性试验和控制试验输出量的差值,来分析黄淮海地区城镇化对气候和水资源要素的影响情况。结果表明,城镇化对研究地区气候及水资源造成的影响主要表现在使局地风场减弱、降水减少、地面气温增加、空气湿度减小、水资源总量减少、土壤含水量减少和地表径流增加等方面,从而对气候和水资源造成影响。     

Southeastern U.S. Vegetation Response to ENSO Events (1989–1999)

El Niño/Southern Oscillation (ENSO) is considered one of the most powerful forces driving anomalous global weather patterns. Large-scale seasonal precipitation and temperature changes influenced by ENSO have been examined in many areas of the world. The southeastern United States is one of the regions affected by ENSO events. In this study, remote sensing detection of vegetation response to ENSO phases is demonstrated with one-kilometer biweekly Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data (1989–1999) derived from the Advanced Very High Resolution Radiometer(AVHRR). The impacts of three ENSO phases, cold, warm and neutral, on vegetation were analyzed with a focus on two vegetation cover types, two seasons and two geographic regions within the southeastern U.S. Significant ENSO effects on vegetation were found in cropland and forest vegetation cover types based on image and statistical analysis of the NDVI data. The results indicate that vegetation condition was optimal during the ENSO neutral phase for both agricultural and natural vegetation.     

植被归一化植被指数对气候因子的空间敏感性

基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均（1982～2015年）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和气候平均态（气温、降水量）数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征。植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90。其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好（r>0.8）。不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同。整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系（r=-0.6）。不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强。     

Assessment of vegetation dynamics and their response to variations in precipitation and temperature in the Tibetan Plateau

The Tibetan Plateau is a region sensitive to climate change, due to its high altitude and large terrain. This sensitivity can be measured through the response of vegetation patterns to climate variability in this region. Time series analysis of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) imagery and correlation analyses are effective tools to study land cover changes and their response to climatic variations. This is especially important for regions like the Tibetan Plateau, which has a complex ecosystem but lacks a lot of detailed in-situ observation data due to its remoteness, vastness and the severity of its climatic conditions. In this research a time series of 315 SPOT VEGETATION scenes, covering the period between 1998 and 2006, has been processed with the Harmonic ANalysis of Time Series (HANTS) algorithm in order to reveal the governing spatiotemporal pattern of variability. Results show that the spatial distribution of NDVI values is in agreement with the general climate pattern in the Tibetan Plateau. The seasonal variation is greatly influenced by the Asian monsoon. Interannual analysis shows that vegetation density (recorded here by the NDVI values) in the entire Tibetan Plateau has generally increased. Using a 1 km resolution land cover map from GLC2000, seven meteorological stations, presenting monthly data on near surface air temperature and precipitation, were selected for correlation analysis between NDVI and climate conditions in this research. A time lag response has also been found between NDVI and climate variables. Except in desert grassland (Shiquanhe station), the NDVI of all selected sites showed strong correlation with air temperature and precipitation, with variations in correlation according to the different land cover types at different locations. The strongest relationship was found in alpine and subalpine plain grass, the weakest in desert grassland.     

黄淮海地区植被活动对气候变化的响应特征

基于1982 -2003年GIMMSNDVI遥感数据和气象资料, 综合运用趋势分析、相关分析、奇异值分解等方法, 分析我国黄淮海地区植被活动对气候变化响应的时空特征。结果表明:黄淮海地区整体气候变暖趋势比较明显, 干旱化尚不显著, 年平均植被NDVI表现为略微增加的趋势。在年尺度上, 温度是敏感性最强的气候因子, 全年温度、降水、相对湿度对植被NDVI动态变化具有正效应, 而蒸发量具有负效应; 在季尺度上, 温度、降水的敏感性最强。自然植被对降水的敏感性最强, 其次是温度; 农业植被对温度的敏感性最强, 其次是降水。植被对气候变化响应的空间特征表现为, 植被主要生长季平均NDVI与温度距平场空间结构一致, 与蒸发量距平场反位相对应, 与降水量距平场呈北、南部正负相反分布, 与相对湿度距平场呈南、北向正负相反的空间分布。     

Fluctuation of farming-pastoral ecotone in association with changing East Asia monsoon climate

As a monsoon climate dominated region, East Asia has a high rate of climate variation. Previous studies demonstrated that the East Asian monsoon had weakened since the end of 1970’s; however, contrary to the climatic trend, a common scenario of advancing farming-pastoral ecotone (FPE) has been proposed. The objective of this study is to analyze land surface changes in association with monsoon climate variability over past 25 years in East Asia. A combination of intensive ground survey of vegetation and land use, meteorological data, and remote sensing are used to quantify the relationship between vegetation and climate and to analyze the FPE fluctuations associated with changing climate. Field precipitation data from 1981 to 2005, are used to represent climate variations and to delineate the FPE boundary. NDVI data are used to evaluate greenness-precipitation linkages by vegetation type and to create land cover maps depicting spatial pattern fluctuations of the FPE. This study demonstrates that: (1) There was no persistent northwest shifting trend of either the FPE boundary or vegetation cover during last 25 years. (2) Time integrated NDVI (TI-NDVI) varies with precipitation, and the maximum or minimum NDVI may be only sensitive to precipitation for areas with mean annual precipitation lower than approximately 200 mm. (3) A significant relationship exists between NDVI and precipitation variations for areas with mean annual precipitation greater than approximately 300 mm, especially the ecotone with a ΔNDVI of 0.122?±?0.032. (4) The “advances” of FPE closely mimic fluctuations of precipitation in East Asia.     

内蒙古植被NDVI变化特征分析

对植被状况和植被覆盖的研究可以反映植被受环境条件影响产生的时空变化。文章根据GIMMS-NDVI数据集1982—2006年影像数据,分析内蒙古农田、森林、草原三种植被类型NDVI年内、年际的变化趋势以及植被覆盖变化特征的空间差异。各植被类型变化曲线都呈现4—7月NDVI激增,8—10月NDVI猛降,冬季农田、草原植被覆盖接近裸土的特点。农田夏季NDVI平均值的历年线性变化趋势通过显著性检验,森林夏季NDVI平均值呈现下降的趋势,草原夏季NDVI平均值呈现上升的趋势,但都不显著。     

西辽河流域归一化植被指数与气象因子相关性分析

为了解西辽河流域归一化植被指数(NDVI)的分布规律、变化趋势及对气候变化的响应,利用2000—2018年西辽河流域11个气象站逐日气象资料和MODIS归一化植被指数数据集,通过线性回归和相关分析,探讨了生长季各月NDVI与气象因子的时滞性,以及气象站周围10 km缓冲区内不同植被类型NDVI与气象因子的相关性。结果表明：西辽河流域年平均气温、最高气温、最低气温和降水量均呈上升趋势。NDVI呈上升趋势,植被有所改善,不同植被类型NDVI均呈增加趋势,耕地增加趋势最快,耕地长势受益于农事活动的完善和增进。NDVI空间分布呈现中间低,四周高特点。生长季各月NDVI与降水量存在明显的滞后性,滞后期为1个月;仅8月NDVI与前1个月平均气温和最高气温存在滞后性。不同植被类型NDVI与平均气温、最高气温的相关性密切。耕地NDVI与气象因子的相关性较好。研究结果可为维护西辽河流域生态系统平衡提供参考。