新疆地区植被对多时间尺度干旱的响应研究

新疆是中国干旱区的主体，区域内生态承载能力和植被覆盖率较低，受干旱影响突出。本文以标准化降水蒸散指数(Standard Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI)表征干旱状况，以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)表征植被状况，系统研究了1982—2015年新疆不同气候区、不同土地利用类型下，植被对多时间尺度干旱事件的响应及其时滞效应。结果表明：（1）新疆NDVI表现出北疆大于南疆、山区大于平原的总体分布特征。NDVI高值区集中在天山南北坡、阿尔泰山山脉，低值区分布于塔里木盆地边缘及昆仑山脉北缘，NDVI值普遍低于0.20；（2）北疆西部、西北部山区，NDVI主要表现出与较长时滞（12—24月）SPEI的高相关性（Rmax>0.6），而南疆植被NDVI普遍与短时滞（1—6月）SPEI呈较小相关性（Rmax<0.4）；（3）不同植被类型对干旱的敏感性存在差异。林地与长时间尺度（SPEI时间尺度中位数为11）SPEI相关性较大（相关系数中位数为0.49）；农作物对干旱的敏感性最低，但在人为活动干扰下其时滞尺度的离散程度最大。（4）对于不同气候区，半干旱气候区内植被对较长时期的干旱具有最高的敏感性；湿润区NDVI与SPEI相关性最小，极端干旱区干旱对植被影响的时滞性最短（SPEI时间尺度中位数为5）。     

2001-2020年新疆伊犁河谷植被主要生长季NDVI时空变化与水热因子关系研究

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在气候和生物化学循环中对水和能量的交换起到至关重要的作用。利用MODIS-NDVI数据,采用Theil-Sen中值趋势分析、Mann-Kendall检验及变异系数的方法,研究了2001-2020年伊犁河谷植被主要生长季（5-9月）归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,结合气温降水数据采用相关性分析的方法,探究了植被主要生长季的影响因素。结果表明：（1）2001-2020年伊犁河谷植被主要生长季NDVI在空间上存在明显的差异性,NDVI多年均值较高。（2）区域尺度上,NDVI年际变化趋势较为平缓;像元尺度上,微量减少和微量增加的面积占比较大,显著增加与显著减少的区域较集中,占比较小。（3）伊犁河谷生长季植被的稳定性较好,CV≤0.10基本分布在整个区域,0.3相似文献   

喀斯特石漠化区植被生态质量变化及其驱动因素分析—以贵州为例

基于构建的能够同时反映植被覆盖和生产能力的植被综合生态质量指数,采用趋势分析、相关分析和残差分析等方法,对贵州喀斯特石漠化区植被生态质量变化及其驱动因素进行研究。结果表明：（1）2000-2021年喀斯特石漠化区植被综合生态质量指数呈上升趋势,增速为0.7a-1,石漠化区内除省的西南部、中部和北部局地显著降低外,占94.59%的区域植被生态质量均呈显著上升;（2）植被综合生态质量指数与降水、气温的偏相关系数均以正相关性为主,其中显著正相关区分别占17.48%、68.79%,与气候因子的复相关系数以正相关分布为主,显著正相关区占到81.79%,石漠化区内气候变化的综合作用有利于植被生态质量的提高;（3）喀斯特石漠化区植被生态质量变化受气候变化和人类活动共同驱动,两者的贡献比例分布为18.84%、81.16%,人类活动起主导作用,近年来全省实施的生态建设工程对喀斯特石漠化区植被改善具有明显的促进作用。     

陕北黄土高原中部生态修复对局地气候的影响

利用陕北黄土高原2000—2019年MODIS产品的MOD13Q1数据，定边、安塞、志丹、子长、延安气象站1990—2019年月（年）平均气温及最高（最低）气温、降雨量、降雨日数等资料，通过差值（比值）、相关系数、线性回归等方法，对陕北黄土高原生态修复显著区（志丹、安塞、子长、延安）和非显著区（定边）在生态修复前（1990—1999年）和生态修复中（2000—2019年）的气象要素变化进行了对比分析。结果表明：（1）生态修复中显著区、非显著区的归一化植被指数随年份以0.123、0.081/10 a增加，显著区的气温上升速率为非显著区的1.5倍；显著区和非显著区年平均气温分别以0.164、0.467 ℃/10 a速率上升，平均降雨量分别以39.95、25.56 mm/10 a的速率增加，显著区较非显著区升温明显缓慢，但平均降雨量的增加速率明显大于非显著区。（2）生态的显著性修复在2012年之后对年平均气温上升的抑制作用凸显，显著区和非显著区年平均气温差值出现突变发生在2013年，此年为生态修复对年平均气温影响的关键时间点；生态修复显著区在植被生长季（4—9月）对年平均气温上升的抑制较为明显，7月最为明显，显著区较非显著区年平均气温降低了1.05 ℃；对最高气温的抑制出现在7—8月，对最低气温的抑制出现在5—6月。（3）生态修复中（2013—2019年）显著区的降雨日数较修复前明显偏少近6 d，其减少主要是小雨日数的减少，中雨以上的降雨日数均随着生态修复的开展呈增加趋势；显著区植被生长季降雨量增加最为明显，降雨量的增加主要表现为中雨以上降雨日数的增加；1—7月随着植被覆盖度不断增加，显著区与非显著区不同等级降雨日数差值逐渐增大，7月达到最大，8—12月，随着植被覆盖度不断降低，降雨日数的差值又逐渐减小。     

三江源区植被指数对气候变化的响应及预测分析

利用1989—2008年NOAA-AVHRR的NDVI旬合成资料和地面月降水量、平均气温等观测资料,分析了三江源区NDVI时空变化特征及其对气候要素变化的响应。通过建立不同季节NDVI统计预测模型,对未来40多年间不同排放情景下三江源区NDVI变化趋势进行预测分析,研究结果表明:(1)三江源区NDVI分布呈现由东南部、东部向西、向北逐渐变低的趋势。4—10月为植被生长季,8月NDVI达最大值。(2)针对春、夏、秋季,NDVI与气温、降水均呈显著正相关(夏季降水除外),春、秋季较为显著; NDVI对气温的响应显著高于降水; NDVI对前一个月的气温、降水时滞效应最为显著。(3)未来40年,在三江源区气温持续升高,降水微弱增加的气候背景下,源区平均NDVI呈显著上升趋势,前10年增速缓慢,后30年持续稳步上升,且增幅较大。源区NDVI空间分布格局基本不变,RCP8. 5情景下NDVI的高值中心较RCP4. 5范围更大。RCP4. 5情景下NDVI迅速增长期为2026—2035年,高值中心位于澜沧江源区; RCP8. 5情景下为2016—2025年和2036—2045年两阶段,高值中心均在长江源区。两种情景下,源区变率高值中心均表现出由北向南移动的趋势。     

长白山地区遥感生态指数时空变化及其气候响应

利用Google Earth Engine(GEE)云平台，在原有遥感生态指数（RSEI）基础上，选用增强型植被指数（EVI）代替原绿度指标中的NDVI，构建并计算2001—2020年长白山地区植被生长季RSEI，采用回归分析、波动分析、Hurst指数等方法，分析长白山地区RSEI时空变化特征并探讨其气候影响因素。研究表明：（1）2001—2020年长白山地区RSEI波动缓慢上升，生态环境质量整体呈上升趋势。RSEI多年均值空间分布具有明显的分异性，长白山保护开发区生态环境质量较好，通化市、白山市大部较差。（2）近20年长白山地区RSEI稳定性较差，生态环境质量较脆弱。未来生态环境趋势总体向好，但局部地区仍存在持续恶化态势。（3）长白山地区RSEI主要受降水影响较大，与降水呈显著正相关，与气温相关性不强。     

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。     

基于ENVI的巴里坤草地动态变化信息提取及分析

利用250m的EOS／MODIS数据,结合1：250000的土地利用分类图,借助ENVI软件对巴里坤草地变化进行研究,制作掩膜,剔除巴里坤的非草地NDVI信息,只保留草地的NDVI信息,提取巴里坤县2003--2012年连续10a的草地NDVI信息数据,并以2003年巴里坤草地NDVI为本底数据,计算巴里坤草地面积的动态变化。结果表明：巴里坤草地NDVI差值动态变化较大的主要发生在区间[0．001,0．1）与（-0．1,-0．001],两区间面积合计能占到巴里坤草地面积的90％以上;其次位于区间[0．1,O．2）与（-0．2,-0．11,两区间面积合计占比不到巴里坤草地面积的6％。表明其年际间发生的变化是以微幅变动为主,其发生区域主要集中在覆盖度较低的荒漠化草地和低盖度草地;NDVI差值动态变化发生较大范围变化的面积占比并不大,表明当地的草地生态系统具有一定的相对稳定性。草地NDVI的差值动态变化更能体现出局部区域的细微变化。     

FY-1C CAVHRR归一化植被指数（NDVI）衰减订正方法研究

利用FY-1C连续3年的CAVHRR资料，以敦煌辐射校正场为分析区，分析了CAVHRR可见光、近红外通道的通道衰减特征，开展了归一化植被指数（NDVI）衰减订正方法研究及衰减订正试验。分析结果表明，FY-1C可见光通道1的衰减使FY-1C全球及区域NDVI的分布特征出现不合理。以敦煌辐射校正场为参考目标，借助敦煌目标区通道反射率长时间变化特征分析，可以建立NDVI的时变订正模型，有效订正通道衰减引起的NDVI的不合理性。利用敦煌NDVI值稳定不变的特性得到的FY-1C扫描辐射计通道1更新定标系数，与2000年9月中国辐射校正场外定标试验结果一致。研究结果有助于提高FY-1C可见光、近红外通道遥感资料在环境遥感监测方面的定量应用精度。     

三江源区植被覆盖变化的气候效应初探

利用三江源区1981—2013年年平均气温和降水资料、曲麻莱牧草观测资料以及遥感监测资料等,分析了三江源区气候和植被多年变化特征,并对气候条件与植被覆盖的相关关系进行了研究,结果表明:(1)1982—2013年三江源区年平均气温急剧上升,平均每10a上升0.62℃,降水量总体呈增多趋势,平均每10a增多13.33mm。(2)1982年以来三江源牧草生长状况趋好,草层高度升高,牧草覆盖度和生物量平均每10a分别增加3.44cm、23.34%、467.23kg/hm2。植被NDVI值平均每10a增加0.005。(3)在三江源大部分地区植被NDVI值与年降水量相关关系较好,但与气温相关性较差。(4)当年降水量分别增加10%、30%和50%时,全区植被NDVI值分别增加2.22%、4.13%和10.24%。     

黑河下游分水对额济纳绿洲植被恢复效果的遥感监测

利用1996、2000、2002和2006年4个时期的TM数据,计算了额济纳旗绿洲的NDVI,根据NDVI大小划分裸露地、稀疏植被区、中等植被区和茂密植被区4个等级,对比分析黑河分水前后额济纳旗绿洲NDVI的面积变化,了解黑河分水对下游植被恢复的效果。结果表明：1996～2002年,额济纳旗绿洲植被一直处于退化阶段;2006年,经过黑河连续7a的分水,下游植被得到较好的恢复,黑河下游的生态环境退化问题得到了缓解和恢复。     

Interannual variability and correlation of vegetation cover and precipitation in Eastern China

Based on the SPOT/VEGETATION Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data and daily precipitation data of 357 meteorological stations, the spatial and temporal variability of vegetation cover, measured by NDVI, and precipitation as well as their relationships are investigated in Eastern China, which is portioned into three subregions (regions I, II, and III), for the period 1998–2010. The results show that high NDVI values appear mainly in Northeastern China and in August while high precipitation (PRETOT) occurs in Southeastern China and in July (June for Southern China). Extreme precipitation days (RD95p) and amount (EPRETOT) coincide well with PRETOT. Extreme precipitation intensity (RINTEN) has a similar spatial variability to PRETOT but with a smaller seasonal variation than PRETOT. Growing season NDVI is positively correlated with PRETOT in 11.7 % of the study area (mostly in arid to subhumid regions of Northern China), where precipitation is a limiting factor for vegetation growth. In contrast, a negative correlation between growing season NDVI and PRETOT is found in 4.8 % of the study area, mostly in areas around the Yangtze River and deep Northeastern China. No significant correlations between these two variables are found for the other regions because vegetation response to precipitation is affected by other factors such as temperature, radiation, and human disturbance. On a monthly scale, there is a positive correlation between NDVI and PRETOT in May (for region II) and September (all subregions except region I). NDVI variations lag 1 month behind PRETOT in June (for region I) and October. Correlations between NDVI and RD95p, EPRETOT are similar to that with PRETOT, but the relationships between NDVI and RINTEN are relatively weaker than with PRETOT. This study provides the technical basis for agriculture development and ecological construction in Eastern China.     

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。     

Spatial patterns of vegetation phenology metrics and related climatic controls of eight contrasting forest types in India – analysis from remote sensing datasets

Summary Leaf phenology describes the seasonal cycle of leaf functioning and is essential for understanding the interactions between the biosphere, the climate and the atmosphere. In this study, we characterized the spatial patterns in phenological variations in eight contrasting forest types in an Indian region using coarse resolution NOAA AVHRR satellite data. The onset, offset and growing season length for different forest types has been estimated using normalized difference vegetation index (NDVI). Further, the relationship between NDVI and climatic parameters has been assessed to determine which climatic variable (temperature or precipitation) best explain variation in NDVI. In addition, we also assessed how quickly and over what time periods does NDVI respond to different precipitation events. Our results suggested strong spatial variability in NDVI metrics for different forest types. Among the eight forest types, tropical dry deciduous forests showed lowest values for summed NDVI (SNDVI), averaged NDVI (ANDVI) and integrated NDVI (I-NDVI), while the tropical wet evergreen forests of Arunachal Pradesh had highest values. Within the different evergreen forest types, SNDVI, ANDVI and INDVI were highest for tropical wet evergreen forests, followed by tropical evergreen forests, tropical semi-evergreen forests and were least for tropical dry evergreen forests. Differences in the amplitude of NDVI were quite distinct for evergreen forests compared to deciduous ones and mixed deciduous forests. Although, all the evergreen forests studied had a similar growing season length of 270 days, the onset and offset dates were quite different. Response of vegetative greenness to climatic variability appeared to vary with vegetation characteristics and forest types. Linear correlations between mean monthly NDVI and temperature were found to yield negative relationships in contrast to precipitation, which showed a significant positive response to vegetation greenness. The correlations improved much for different forest types when the log of cumulative rainfall was correlated against mean monthly NDVI. Of the eight forest types, the NDVI for six forest types was positively correlated with the logarithm of cumulative rainfall that was summed for 3–4 months. Overall, this study identifies precipitation as a major control for vegetation greenness in tropical forests, more so than temperature.     

广东省不同地区稻田甲烷排放的差异性及其模型估计

减少温室气体排放以减缓全球变暖是当前全球变化研究的主要关注点。制定区域适应性的减排措施,有赖于对不同环境条件下温室气体排放空间差异性的进一步研究。广东是我国主要的双季稻种植区,其气候条件及稻田耕作方式都有别于我国其他稻区的。为估算广东省区域稻甲烷(CH_4)排放情况,利用IPCC2006清单指南中的稻田甲烷模型——CH_4MOD,模拟计算了2010年广东省21个地市双季早(晚)稻CH_4排放量及其排放因子。结果显示:1) 2010年稻田CH_4排放量为60. 74万t,其中双季晚稻CH_4排放量35. 01万t,双季早稻CH_4排放量25. 73万t。2)稻田CH_4排放量空间分布不均,区域稻田甲烷排放量为粤西的粤北的珠江三角洲的粤东的,排放量分别为21. 22万t、17. 02万t、15. 14万t、7. 36万t。3)双季早稻CH_4排放因子明显小于晚稻的,双季早稻CH_4排放因子为261. 18 kg CH_4/hm~2,双季晚稻为358. 53 kg CH_4/hm~2。4)空间上,粤西地区稻田CH_4排放因子水平较高,粤北、粤东的处于中等水平,珠江三角洲稻田CH_4排放水平最低。     

地震灾区植被综合生态质量变化特征及与气候因子的关系——以5·12汶川地震灾区为例

采用MODIS卫星归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和植被净初级生产力（Net Primary Productivity,NPP）遥感数据,反演汶川地震重灾区2000~2019年植被综合生态质量指数及其恢复率,并结合气候因子探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:（1）2000~2019年,研究区植被综合生态质量在空间上从东北至西南呈对角式减少特征,东北方向植被综合生态质量区域改善,震中龙门山中段至南段和盆周低山地区受到地震、气候变化等多因子的耦合影响,植被综合生态质量呈现恶化趋势。（2）震后恢复阶段（2011~2019年）,研究区植被综合生态质量改善明显,龙门山中段至南段东侧植被综合生态质量已得到恢复,但并未恢复至灾前最佳水平。（3）地震对平原、中山、耕地、林地和湿地的植被综合生态质量损伤较大,对高山的植被综合生态质量有一定的损伤,但无法判定地震对草地、灌木的植被综合生态质量是否有影响。（4）气候因子对植被综合生态质量恢复率的影响存在一定差异,降水比气温更能促进生态质量的恢复。      

Responses of Grassland and Forest to Temperature and Precipitation Changes in Northeast China

Using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) as an indicator of vegetation growth, we explored the characteristics and differences in the response to drought of five vegetation biomes in Northeast China, including typical steppe, desert steppe, meadow steppe, deciduous coniferous forest and deciduous broad-leaved forest during the period 1982-2009. The results indicate that growing season precipitation may be the primary vegetation growth-limiting factor in grasslands. More than 70% of the temporal variations in NDVI can be explained by the amount of precipitation during the growing season in typical and desert steppes. During the same period, the mean temperature in the growing season could explain nearly 43% of the variations in the mean growing season NDVI and is therefore a dominant growth-limiting factor for forest ecosystems. Therefore, the NDVI trends differ largely due to differences in the vegetation growth-limiting factors of the different vegetation biomes. The NDVI responses to droughts vary in magnitude and direction and depend on the drought-affected areas of the five vegetation types. Specifically, the changes in NDVI are consistent with the variations in precipitation for grassland ecosystems. A lack of precipitation resulted in decreases in NDVI, thereby reducing vegetation growth in these regions. Conversely, increasing precipitation decreased the NDVI of forest ecosystems. The results also suggest that grasslands under arid and semi-arid environments may be more sensitive to drought than forests under humid environments. Among grassland ecosystems, desert steppe was most sensitive to drought, followed by typical steppe; meadow steppe was the least sensitive.     

黑河下游额济纳旗生态环境对调水的响应

利用额济纳旗水文监测资料、额济纳旗气象局1961—2007年地面气象观测资料、额济纳旗水务局2000—2009年地下水位和下泄水量和额济纳旗2002—2009年生态监测资料,结合实地调查,分析了黑河调水动态变化对下游地下水埋深、绿洲植被变化及东居延海水域面积的影响。结果表明:黑河调水后,下游下泄水量逐年增加,额济纳绿洲地下水位埋深逐年回升,东、西居延海恢复一定的水域面积,并且东居延海连续5年不干涸,绿洲面积有所增加,生态环境恶化及时得到遏制,缓解了下游水资源紧缺的状况,使得下游地区生态环境得到了初步改善,总体调水效果明显。     

西北地区MODIS-NDVI指数饱和问题分析

为了了解西北地区MODIS-NDVI和MODIS-EVI两种植被指数的特点,本文利用美国NASA LP DAAC(Land Process Distributed Active Archive Center)2004年1~12月的250 m分辨率16天植被指数合成的MOD13 Q1数据集,对西北地区不同类型植被NDVI和EVI的特征进行分析,并对西北地区MODIS-NDVI饱和问题进行了初步研究。结果表明:NDVI和EVI对干旱—半干旱气候区植被覆盖度不高的植被类型描述能力相似,月际变化趋势一致。西北地区各种植被类型NDVI比EVI高,NDVI与EVI的差异总体上呈现从半荒漠、草原、农区到林区,随NDVI值的增加而增大的规律。对植被度覆盖度高的阔叶林和针叶林,在植被生长旺盛期,NDVI总在0.8附近波动,NDVI随植被的生长增加的很小,一直维持在一个高且平的范围内,不再能看出植被生长变化的现象,即饱和现象严重;而EVI表现良好,随着植被的生长而增加,能明显地反映出植被生长的季节变化。西北高寒草甸和陕西关中农业区NDVI也出现有不同程度的饱和,饱和时间因植被的不同从1~2月不等。0.8可作为NDVI饱和的阈值。NDVI饱和问题对卫星监测植被的研究和应用会产生误差,EVI能较好地解决NDVI的饱和问题。     

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。