基于NDVI的黄河源区生长季植被时空变化及其与气候因子的关系

为掌握黄河源区植被变化趋势及其与气候因子的关系,本研究利用2000—2013年Terra/MODIS NDVI数据和同期气温、降水资料,通过一元线性回归分析、相关分析等方法,对黄河源区生长季植被时空变化及其与气候因子进行关联分析。结果表明:黄河源区多年平均生长季NDVI整体表现为由东南向西北递减。2000—2013年,黄河源区生长季NDVI呈波动上升趋势(P0.01);生长季各期NDVI均在增加,其中生长季初期NDVI增加较显著。近十几年NDVI无显著变化区域占黄河源植被覆盖区面积的69.58%,分布广泛;极显著和显著增加区域占28.88%,集中在黄河源东北部、扎陵湖和鄂陵湖周围;极显著和显著减少区域仅占1.54%,主要以小斑块状分布在扎陵湖、鄂陵湖以上源头区。生长季NDVI与气候因子显著正相关区域和NDVI增加区域高度一致,意味着黄河源区暖湿化促进了植被生长,而降水是影响黄河源区植被生长的主导因子。气温和降水对黄河源区植被生长影响的最大时间滞后效应约为16天或32天,且气温对黄河源区植被生长的影响还具有显著的同期效应。     

黄河源区径流量与区域气候变化的多时间尺度相关

采用交叉小波变换方法,分析了黄河源区实测径流量与区域降水量、蒸发量以及最高、最低气温之间的时频域统计特征,讨论了黄河源区径流与区域气候变化之间的多时间尺度相关.结果表明,黄河源区径流和区域气候变化具有多时间尺度结构,两者都存在准2a、4a、6～8a、12～14a和20a以上尺度的显著变化周期,不同尺度周期振荡能量的强弱和时域分布的位相差异是两者相关不稳定和存在时延相关的重要原因.径流与区域降水量之间正相关振荡的凝聚性最强,区域降水量对径流变化起主控作用,前期降水异常对后期径流变化具有持续性影响.径流变化与区域蒸发量存在显著负相关振荡,年际尺度相关存在不稳定和时延现象.年代际尺度上径流与最高气温的负相关比其与最低气温的正相关凝聚性更强,最高气温升高对增大流域蒸发量导致径流补给的减少作用大于最低气温升高引起冰雪融水补给的增大作用;两者年际尺度相关不稳定,径流对气温变化的响应时间不同.分析认为,区域降水量是黄河源区径流变化的主导因子,最高气温是重要因子;在区域降水量逐年减小的背景下,气温升高进一步加剧了径流量的减小.区域蒸发量和最低气温变化对径流量也有不同程度的影响,气候因子的综合作用是黄河源区径流变化的根本原因.     

过去30年气候变化对黄河源区水源涵养量的影响

黄河源区高寒生态系统具有重要的水源涵养功能。基于改进的LPJ动态植被模型,模拟研究1981-2010年中国黄河源区水源涵养量的时空变化特征,进一步探讨气候要素变化的影响。结果表明：近30年来黄河源区水源涵养量整体略呈减少趋势,减少速率为-1.15 mm/a,区域差异特征体现为大部分地区以减少趋势为主,特别是黄河源区东南部。过去30年黄河源区降水量以及大气水分需求能力的变化是影响生态系统水源涵养量增减的主要气候因素。随着干湿条件不同,两者影响程度各异,降水减少和潜在蒸散增加共同导致黄河源区东南部半湿润地区水源涵养量减少,而降水增加则是北部半干旱地区水源涵养量增加的主要原因。     

基于MOD16的汉江流域地表蒸散发时空特征

基于MOD16遥感产品,在数据精度验证的基础上,运用GIS统计法、线性趋势法等研究了2000~2014年汉江流域蒸散发的年际和年内变化规律及不同土地覆被类型下的蒸散发特征。结果表明：① 2000~2014年,潜在蒸散发(PET)多年平均值为1 476 mm,呈东南向西北递减态势;实际蒸散发(ET)多年平均值约654 mm,ET呈东低西高,南高北低态势。不同土地覆被类型下年均PET和ET大小顺序相反。② PET年际变化率为13.63 mm/a,呈弱增加趋势;ET年际变化率为-2.3 mm/a,呈弱减少趋势,表明汉江流域水资源呈减少趋势。PET空间上呈东增西减趋势,ET呈东减西增趋势,东北部具有干旱化倾向。③ 年内PET和ET呈单峰型。PET在6月最大,ET在7月最大,二者均在12月最小。二者在4~6月差距最大,形成春旱。不同土地覆被类型下PET和ET呈单峰型,植被生长季节ET差距大,林地增长速度最快。④ PET和ET具有较强的季节性。ET季节性空间差异非常显著,在于林地的植被蒸腾作用对全年ET贡献较大。流域西部山地ET季际增加趋势明显而东部呈减少趋势,整体上冬季年际变化最明显,春季最弱。     

黄河源区径流量的季节变化及其与区域气候的小波相关

采用交叉小波分析方法,分析了黄河源区达日站四季径流量与区域降水量、蒸发量以及最高、最低气温之间的时频域统计特征,讨论了黄河源区河川径流的季节变化及其与气候要素之间的多时间尺度相关。结果表明,黄河源区径流量具有明显的年际和年代际变化,存在着2~4 a、6~8 a和12~22 a尺度的显著变化周期。夏秋季径流变化与区域降水量之间年际和年代际尺度正相关振荡的凝聚性最强,秋季两者相关程度更高;夏季径流与区域蒸发量、最高和最低气温的年代际尺度相关凝聚性高于秋季,径流变化对区域蒸发和气温异常的响应时间也不相同。冬春季径流变化与最高、最低气温的高凝聚性相关表现在年际尺度共振周期上,春季径流与最高气温的负相关程度高于冬季,冬季径流与最低气温的正相关高于春季。分析认为,区域降水量是黄河源区丰水期径流变化的主导因子,最高、最低气温对枯水期径流变化具有重要影响;不同季节气候要素对河川径流的影响机制不同,径流变化对区域气候异常的响应时间存在差异,黄河源区径流变化是气候要素综合作用的结果。     

气候驱动格局下中国陆地植被指数变化

将降水、气温和日照作为驱动中国陆地植被指数变化的典型气候因子,基于1982-1999年10天合成的NOAA/AVHRR NDVI与同期降水量、平均气温和日照时数数据,按所有年份求平均后,分析旬NDVI与旬降水量、旬平均气温和旬日照时数的年内相关关系,确定中国陆地植被指数变化的气候驱动格局,揭示不同气候因子驱动格局下植被指数的时空变化特征和规律.结果表明,绝大部分植被覆盖区NDVI受气候因子驱动作用明显.气候因子驱动陆地植被指数变化的空间分异格局较为明显,大致分为气温显著区,降水显著区,日照显著区,气温和降水显著区,气温和日照显著区,降水和日照显著区,气温、降水和日照显著区,气温、降水和日照弱显著区,气温、降水和日照不显著区等9大类型.受局部地形、大气环流、海拔高度等的影响,在大的基本气候驱动格局内,还会形成其他不同的小气候驱动格局.1982-1999年间,所有气候驱动区的植被活动均表现为增强趋势,其NDVI的增加主要发生在春季或夏季.其中,气温和日照显著区的春季NDVI增幅最大,降水和日照显著区的夏季NDVI增幅最大.从各月变化来看,气温显著区、气温和降水显著区5月份的NDVI增长最为迅速,降水显著区、降水和日照显著区6月份的NDVI增长最迅速,日照显著区、气温和日照显著区3月份的NDVI增长最迅速,气温、降水和日照弱显著区4月份的NDVI增长最迅速,这些月份对全年NDVI变化的贡献也最大.     

黄河源区地表水资源变化及其影响因子

利用1955~2005 年黄河源区玛多气象站和黄河沿水文站气象、水文资料, 分析了该区域地表水资源、气候及冻土演变规律, 揭示了地表水资源变化的成因。研究表明: 近51 年黄河源流量丰枯转化频繁, 但在总体上特别是进入20 世纪90 年代以来黄河源流量呈减少趋势, 流量年内分配表现为单峰型; 降水量对流量有着较为显著的影响, 且具有一定的持续性; 黄河源区气温的显著升高对于加大流域蒸发量导致流量补给的减少作用要大于其升高致使冰雪融水的补给作用, 其中春季气温回升的这一效应更为显著; 黄河源区冻土呈现出显著的退化趋势, 冻土厚度与流量总体上呈显著的正相关关系, 其不断减小削弱了自身天然隔水层的作用; 黄河源区蒸发量呈现出显著的增大趋势, 并导致流量的减少; 气候变化导致流量的减少量占总减少量的70%, 其余30%可能是由人类活动加剧造成的, 气候及冻土因子对流量的作用大小依次为冻土、降水、蒸发和气温, 显然多年冻土对于黄河源区地表水资源的形成和发育有着至关重要的作用。     

祁连山及河西走廊气候变化的时空分布特征

利用祁连山区及河西走廊20个气象站的气温和降水资料,运用一元回归分析、5 a趋势滑动、Spline插值法,进行气候变化的时空分布特征分析。结果表明：祁连山及河西走廊的气温在20世纪60—80年代偏低,90年代以后偏高;气温的年际变化率为0.0298 ℃·a^-1,并且升温趋势显著;大部分地区的增温幅度在0.02~0.04 ℃·a^-1之间,其中祁连山区的增温幅度大于走廊平原;气温的年际变化幅度在空间上呈现出南北分异,大致以黑河干流为界,中东部地区的增温幅度从南到北呈增大趋势,而中西部地区从南到北呈减小趋势;降水在60年代偏少,其他年代偏多,其中2000年以后明显增多;降水的年际变化率为0.6571 mm·a^-1,不过增加趋势不太明显;大部分地区降水的增加幅度在0~2 mm·a^-1之间,其中祁连山区的增加幅度大于走廊平原;降水的年际变化幅度在空间上呈现出南北分异,其增加幅度从南到北呈减小趋势。     

黄河源区植被指数与干旱指数时空变化特征

标准化降水蒸散发指数(SPEI)是评估气候变暖背景下区域干旱的重要指标。基于生态功能分区,利用MODIS-NDVI数据和SPEI指数,探讨2000—2014年黄河源区植被指数和干旱指数的年际变化、空间分布规律以及两者之间的相关关系。结果表明:(1)2000—2014年黄河源区NDVI和SPEI总体上均呈波动上升趋势,植被覆盖状况略有好转,干旱程度有所降低;(2)NDVI与SPEI变化趋势的空间分布特征大致相同,东南部区域总体呈减少趋势,西北部区域总体呈增加趋势;(3)黄河源区降水量是影响植被生长的主要因子,也是影响SPEI变化的主要条件。当0.3NDVI0.6时,SPEI对NDVI的影响较强,当NDVI0.6时影响较小;(4)黄河源区大部分地区NDVI与SPEI呈正相关,其中呈显著正相关的区域分布在青根河生态区以及黄河源头生态区植被覆盖度较低区域;小部分地区由于受到人类活动的干扰,使NDVI与SPEI呈负相关或相关性较弱,其中呈显著负相关的区域在黄南草原生态区及周围草地退化、生物多样性敏感的区域。黄河源区干旱程度的下降对植被覆盖的增加有促进作用,为该区域的生态恢复提供了有利条件。     

植被恢复与气候变化影响下的鄱阳湖流域蒸散时空特征

蒸散是地球表层物质循环与能量交换过程的重要组成部分,了解其时空特征和影响因素具有重要的科学意义。以鄱阳湖流域为研究区,基于WaSSI-C生态水文模型,利用气象数据、叶面积指数数据和土壤数据等估算1983-2011年鄱阳湖流域蒸散,分析其时空特征,并通过情景模拟定量分析植被恢复和气候变化对蒸散的影响。研究表明：鄱阳湖流域蒸散多年均值变化范围为741~914 mm/a,植被和降水量分布是造成流域蒸散空间差异的主要原因;近三十年来鄱阳湖流域蒸散呈阶段性增长趋势,增长率为1.495 mm/a;植被、气温和降水对鄱阳湖流域蒸散的单独影响均为正向,但气温和降水的联合效应会导致蒸散下降;鄱阳湖流域蒸散变化的主导因素具有空间差异性,从整体上看,植被恢复是驱动蒸散呈增加趋势的主要原因,而气候变化是导致蒸散年际波动的主要原因。     

黄河流域NDVI/土地利用对蒸散发时空变化的影响

基于蒸散发(ET)、归一化植被指数(NDVI)及土地利用数据利用M-K检验、Sen趋势分析等方法,研究2001-2015年黄河流域ET时空分布及不同植被覆盖/土地利用下的ET变化规律。结果表明:(1)黄河流域年均ET呈东南高西北低的空间分布格局,与植被覆盖和土地利用的关系具有较好的一致性;(2)黄河流域ET、NDVI均呈现波动式增长状态,土地利用除草地外其他类型面积均有增加,上中下游的变化具有明显差异;(3)流域大部分地区ET与植被呈正相关关系,植被变化是影响ET的主要因素之一;(4)黄河流域土地利用类型对ET的响应时空差异比较明显。     

黄河流域植被覆盖度动态变化与降水的关系

利用8km分辨率Pathfinder NOAA-NDVI数据，对黄河流域1982－1999年地表植被覆盖的空间分布及时间序列变化进行了分析，并通过计算不同时段降水量与年最大NDVI之间的相关系数分析了降水对流域植被覆盖的影响。结果发现近20年来黄河流域平均植被覆盖度有增加趋势，但青藏高原上有所减小；汛期降水量的多少对地表植被覆盖度的年际变化起主要作用，其中草原地区影响最显著，而在森林植被区及部分灌溉农作区，降水的年际变化对地表覆盖的影响比较小。     

江河源区NDVI时空变化及其与气候因子的关系(英文)

The source regions of the Yangtze and Yellow rivers are important water conservation areas of China. In recent years, ecological deterioration trend of the source regions caused by global climate change and unreasonable resource development increased gradually. In this paper, the spatial distribution and dynamic change of vegetation cover in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers are analyzed in recent 10 years based on 1-km resolution multitemporal SPOTVGT-DN data from 1998 to 2007. Meanwhile, the correlation relationships between air temperature, precipitation, shallow ground temperature and NDVI, which is 3×3 pixel at the center of Wudaoliang, Tuotuohe, Qumalai, Maduo, and Dari meteorological stations were analyzed. The results show that the NDVI values in these two source regions are increasing in recent 10 years. Spatial distribution of NDVI which was consistent with hydrothermal condition decreased from southeast to northwest of the source regions. NDVI with a value over 0.54 was mainly distributed in the southeastern source region of the Yellow River, and most NDVI values in the northwestern source region of the Yangtze River were less than 0.22. Spatial changing trend of NDVI has great difference and most parts in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers witnessed indistinct change. The regions with marked increasing trend were mainly distributed on the south side of the Tongtian River, some part of Keqianqu, Tongtian, Chumaer, and Tuotuo rivers in the source region of the Yangtze River and Xingsuhai, and southern Dari county in the source region of the Yellow River. The regions with very marked increasing tendency were mainly distributed on the south side of Tongtian Rriver and sporadically distributed in hinterland of the source region of the Yangtze River. The north side of Tangula Range in the source region of the Yangtze River and Dari and Maduo counties in the source region of the Yellow River were areas in which NDVI changed with marked decreasing tendency. The NDVI change was980 Journal of Geographical Sciences positively correlated with average temperature, precipitation and shallow ground temperature. Shallow ground temperature had the greatest effect on NDVI change, and the second greatest factor influencing NDVI was average temperature. The correlation between NDVI and shallow ground temperature in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers increased significantly with the depth of soil layer.     

基于MOD16数据的渭河流域地表实际蒸散发时空特征

基于流域水量平衡法,利用水文数据和气象数据对渭河流域MOD16-ET(实际蒸散发)数据进行精度验证; 利用2000-2012年MOD16-ET数据和GIS技术定量分析了渭河流域(分为干流、泾河、北洛河3个子流域)地表实际蒸散发年际和年内的时空变化特征。结果表明:(1) 3个子流域的实测降水空间插值结果与MOD16-ET估算结果比较,相对误差平均值为8.36%,渭河干流误差较小,其他2个子流域误差相对较大; (2) 3个子流域上游至下游的ET剖面线变化不同,明显受地表覆盖类型影响; (3) ET值年内分布大致呈单峰型格局,季节变化特征为夏季(177.14 mm)> 秋季(105.22 mm)> 春季(92.97 mm)> 冬季(77.50 mm); (4) 基于栅格尺度的ET值年际变化特征空间分布,各子流域下游以降低趋势为主,渭河中游和上游以升高趋势为主,北洛河、泾河中游和上游以基本不变趋势为主,具体影响因素的定量分析仍需MODIS资料的时间累积。     

黄河中游河口-龙门区间多年平均流域水平衡特征 ——-区域蒸散量估算模型验证与下垫面参数校核

采用黄河中游河口镇至龙门区间1980-2000 年间径流及气象数据, 通过对Zhang 等2001 建立的区域(流域) 多年平均蒸散量估算模型进行验证和下垫面参数校核工作, 探索了干旱半干旱地区水循环要素相应于不同土地覆被类型的结构变化及水平衡特征和规律。结果表明, 由于研究区处于干旱半干旱气候区, 采用原模型及参数对蒸散量的预测能力好于对径流的预测能力。使用优化后的下垫面参数使原模型对河龙区间蒸散量和径流预测能力得以改进, 一致性指标分别从0.89 和0.21 提高到0.94 和0.63。对实际蒸散量进行预测的相对误差和均方误从3.6%和17.2 mm 减小到1.5%和7.9 mm, 对径流进行预测的相对误差从42.7%减小到18.0%。聚类分析和下垫面参数优化结果表明, 河龙区间流域水循环要素变化特征受不同土地 覆被影响可以分为3 个明显不同的区域。由于大面积林地截流蒸发的作用, 南部林地覆被区具有较高蒸发系数, 适用下垫面参数值为1.61。西北部风沙地貌区受粉沙覆盖层和地下径流补给影响, 使该区蒸发系数较小, 适用值为0.1。中部典型黄土丘陵覆盖区适用值为0.45。     

近40 a江河源区潜在蒸散量变化特征及影响因子分析

 利用1966—2005年江河源区8个气象站的逐月气候资料,采用Penman-Monteith公式,对源区近40 a潜在蒸散量的时空分布特征和变化趋势进行了分析,并对造成潜在蒸散量变化的主要气候影响因子进行了探讨。结果表明:①江河源区年潜在蒸散量平均为977 mm,高值区位于西北部,低值区位于东南部;潜在蒸散量在空间上可以划分为源区北部、长江源区南部和黄河源区南部3个不同的区域;②近40 a来,江河源区年及四季潜在蒸散量均呈减少趋势,且长江源区南部比其他区域下降显著,夏季比其他季节下降显著,年潜在蒸散量的变化主要以21 a左右和7 a左右的周期振荡为主,且在1985年左右发生均值突变;③源区年和四季潜在蒸散量与风速、净辐射和饱和差关系密切,40 a来风速的明显减小是导致源区潜在蒸散量减小的主要原因。     

毛乌素沙地蒸散量的遥感研究——以内蒙古乌审旗为例

地表蒸散量的准确估算对全球气候变化研究以及水资源的科学管理意义重大。本文以毛乌 素沙地腹地---内蒙古乌审旗为例, 应用基于互补相关原理的平流- 干旱模型, 结合1km 分辨率 的NOAA/AVHRR、MODIS 反照率资料和气象资料, 对乌审旗1981~2003 年的地表蒸散量进行了 估算, 并对其时空分布进行了分析。结果表明: (1) 乌审旗多年平均年蒸散量为252mm, 变化在 200~310mm 之间, 从西北向东南递增; 多年平均年蒸散量的相对变率在10%~24%之间, 从西北 向东南递减; 逐年蒸散量分布趋势基本一致, 都是从西部地区向东部地区递增。(2) 以2002 年为 例, 按照土地利用/土地覆盖类型划分, 蒸散量最大的是水体, 耕地次之, 再次是草地和林地, 沙地 最小。(3) 蒸散量年际变化大, 最大年份在300mm 以上, 最小年份在200mm 左右; 从年内变化看, 蒸散量呈“单峰”正态分布, 一年内蒸散量主要集中在6~9 月份。(4) 通过误差分析可以看出, 乌审 旗蒸散量的模型估算值比实际测量值偏低, 大约低9%左右。     

Characteristics of grassland degradation and driving forces in the source region of the Yellow River from 1985 to 2000*

The source region of the Yellow River is located in the middle east of the Tibetan Plateau in northwest China. The total area is about 51,700 km2, mainly covered by grassland (79%), unused land (16%) and water (4%). The increasing land utilization in this area has increased the risk of environmental degradation. The land use/cover data (1985 and 2000) provided by the Data Center of Resources and Environment in the Chinese Academy of Sciences were used to analyze the land cover change in the source region of the Yellow River. DEM (1:250,000) data, roads and settlement data were used to analyze the spatial characteristics of grasslands degradation. The ArcGIS 9 software was used to convert data types and do the overlay, reclassification and zonal statistic analysis. Results show that grassland degradation is the most important land cover change in the study area, which occupied 8.24% of the region’s total area. Human activities are the main causes of the grassland degradation in the source region of the Yellow River: 1) the degradation rate is higher on the sunny slope than on the shady slope; 2) the grassland degradation rate decreases with an increase in the elevation, and it has a correlation coefficient of -0.93; 3) the nearer to the settlements the grassland is, the higher the degradation rate. Especially within a distance range of 12 km to the settlements, the grassland degradation rate is highly related with the distance, with a coefficient of -0.99; and 4) in the range of 4 km, the degradation rate decreases with the increase of distance to the roads, with a correlation coefficient of -0.98. Besides some physical factors, human activities have been the most important driving forces of the grassland degradation in the source region of the Yellow River since 1985. To resolve the degradation problems, population control is essential, and therefore, it can reduce the social demand of livestock products from the grassland. To achieve sustainable development, it needs to improve the management of grassland ecosystem.