基于GIMMS 3g NDVI的近30年中国北部植被生长季始期变化研究

基于全球库存建模与绘图研究第三代归一化差值植被指数（GIMMS 3g NDVI）、土地利用和气温降水数据,利用NDVI时间序列谐波分析法(HANTS)重构了中国北部地区原始植被NDVI,用一元六次多项式拟合了植被生长曲线并结合逐像元动态阈值法提取了中国北部地区1983~2012年植被生长季始期并分析了其时空变化及对气温和降水的响应情况。结果表明：①GIMMS 3g NDVI具有较长的时序特征和较好的数据质量,经HANTS时间序列谐波分析后能很好的表现植被生长季曲线特征,可用于后续植被生长季的研究。② 北部地区生长季始期均值主要集中分布在80~150βd之间,全区30βa平均为111.6βd,东北平原、华北平原、河套平原、新疆天山和阿尔泰地区生长季始期早于其它区域。③ 研究时段内北部地区生长季始期总体上呈提前趋势（R²=0.19）,空间上由西北向东北逐渐推移,明显提前的区域主要分布在内蒙古中东部、东北平原、陕西南部和新疆天山的部分地区,明显推迟的区域主要分布在青藏高原高寒地区。④ 因植被类型的不同和区域的差异,生长季始期对气温和降水的响应程度不同,春季气温是影响生长季始期变化的主要自然因素。     

珠江流域多尺度极端降水时空特征及影响因子研究

基于珠江流域74个气象站点1952~2013年逐日降水和气温数据,采用POT抽样、Mann-Kendall（MK）趋势检验、泊松回归等方法,从降水量级、降水频率及发生时间等方面系统分析了珠江流域年、雨季及旱季3个时间尺度上的极端降水特征,并从降水对温度变化响应及ENSO影响等角度,探讨了极端降水变化特征的机理。研究表明：① 珠江流域极端降水年内分布不均,多发于4~9月,其中6月份发生频率最高;② 珠江流域极端降水频率在雨季及年际间分布较为均匀。但在旱季,珠三角地区极端降水在不同年份差异性较大;③ 在雨季及年际尺度上,极端降水年序列趋势性并不显著;而相对干旱季节,极端降雨量级、发生频次均随年份增加呈显著上升趋势,且发生时间提前。珠江流域农业以水稻(Oryzasativa)种植为主,旱季极端降水增加易导致冬汛及其引起的作物倒伏与农田渍涝等灾害,同时对秋冬防洪提出新的挑战,需要引起人们的关注;④ 温度升高和ENSO事件对珠江流域极端降水过程有显著影响。从ENSO影响的角度讲,在厄尔尼诺年,珠江流域西部极端降水量级和频率增加,而流域东部沿海区域极端降水量级减少,时间延后。     

荒漠草原植物群落光合速率对水氮添加的响应

氮沉降和降水格局改变对草原生态系统的结构、功能及关键过程具有重要影响。依托内蒙古乌拉特荒漠草原研究站的全球变化实验平台，研究了氮添加和增减雨（+50%、-50%）及其交互作用对荒漠草原植物群落光合速率和植被特征的影响，分析了荒漠草原植物群落光合速率与植被特征的关系。结果表明：（1）短期氮添加对荒漠草原植物群落光合速率和植被特征没有显著影响（P > 0.05）；（2）降水格局改变显著影响荒漠植物群落光合速率（P < 0.05），减雨50%显著降低了荒漠草原植物群落光合速率和优势种植物高度（P < 0.05），而降水增加50%没有改变群落光合速率和植被特征，降水改变下的土壤水分能很好地解释群落光合速率；（3）氮添加和增加降水的交互效应显著提高了群落的光合速率和优势种植物高度（P < 0.05），而减少降水与氮添加没有显著影响；（4）荒漠草原植物群落盖度、优势种盖度、优势种平均高度与群落的光合速率呈现出指数增加关系，解释率为40%~58%。干旱极大地抑制荒漠草原植物群落光合速率，而氮沉降则依赖于降水增加来提高群落的光合速率，荒漠草原植物群落光合速率与水肥处理下的植物生长特征具有密切的关系。     

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。     

乌鲁木齐降水中δ18O的温度和降水强度效应的季节转换

受到温度和降水季节变化的双重影响,温带大陆和季风气候地区降水中的δ¹⁸O有很强的季节动态。在中国北方由于受到强烈的温度季节变化的控制,降水中δ¹⁸O有很强的温度效应,甚至在月尺度上与温度呈显著的正相关。然而,在降水事件尺度上,特别是多雨的夏季,显著的降水量效应仍然存在。本研究结合气象数据分析了来源于GNIP的乌鲁木齐月尺度上的降水中δ¹⁸O与平均气温和降水量之间的关系。结果表明:在年尺度上,保持气温和降水频率不变,扣除两者的影响,δ¹⁸O与降水强度有显著的负相关关系(P=0.012)。温度和降水强度效应分别为(0.45±0.03)‰·℃^-1(T=17.38,P<0.001)和(-0.28±0.12)‰·mm^-1(T=-2.29,P=0.023)。温度和降水效应在一年四季均存在,且两者存在季节转化,分别主导了一年中不同季节降水中δ¹⁸O的动态变化。在气温剧烈变动的春季(3-5月)和秋季(9-11月),显著的温度效应占主导。而在夏季(6-8月),显著的降水强度效应(T=-2.93,P=0.006)主导了降水中δ¹⁸O的动态。尽管在冬季(12月至翌年2月)降水强度效应和温度效应很微弱也不显著,但是前者仍然大于后者。     

1961-2016年渭河流域极端降水事件研究

基于1961-2016 年渭河流域26 个气象站点的逐日降水数据,选取与极端降水事件密切相关的9 个指数,利用线性趋势法、Mann-Kendall突变点检验和方差分析等方法,揭示渭河流域极端降水事件的变化趋势、突变情况以及渭河流域上、中、下游降水情况的差异特征,对研究区未来极端降水事件提供科学预测和理论参考。结果表明：① 渭河流域上、中、下游地区及整个流域的年总降水量分别以16.588 mm/10a、8.319 mm/10a、6.703 mm/10a和9.544 mm/10a的速率下降,表明渭河流域56 a来降水总量存在逐年减少的趋势,整个渭河流域地区呈现变干的趋势。② 降水强度(SDII)、强降水总量(R95PTOT)和极端降水总量(R99PTOT)在整体上均呈现上升趋势,极端降水总量的上升趋势高于强降水总量,上游地区的上升趋势高于中下游地区,表明渭河流域极端降水强度有所增强,极端降水事件发生频率有所增大。③ 渭河流域出现极端降水事件的年份集中在20世纪90年代和21世纪初期,且降水情况的年际差异较大,中游地区的变化更为明显。④ 相关分析显示中下游地区对整个流域极端降水事件的发生情况起到较大的贡献。     

中国植被类型区大气增温趋势及其不对称性研究

利用1962~2011年中国各植被类型区的452个站点的气温资料,分析了各植被类型区的年平均温度和极端温度随时间的变化趋势。结果表明：① 过去50 a间,中国各植被类型区年平均气温、年平均最高温、年平均最低温都显著升高,并且最低温增温速度快于最高温增温速度,呈温差减小的不对称增温趋势;同时,寒冷地区增温速度高于温暖地区的增温速度,其中寒温带森林的增温幅度超过亚热带森林的2倍。近30 a间,寒温带森林区和温带森林区增温速度减缓,其他各植被类型区增温速度加快,呈现出热带、亚热带地区增温速度高于温带、寒温带地区的空间特点;② 最高温增温速度在变快,最低温增加速度在变慢,多个植被类型区的最高温增温速度高于最低温增温速度,呈现出一种新的不对称增温趋势,即最高温与最低温间的温差在加大;③ 过去50 a和近30 a间,生长季和非生长季的温度变化多样,并分别对年平均温度产生了不同的影响,而生长季和非生长季温度的不同变化分别决定于其最高温和最低温的多样变化。     

西北干旱区阿克苏河径流对气候波动的多尺度响应

基于阿克苏河流域1960~2010年的气象、水文观测数据,利用集合经验模态分解（EEMD）方法,对研究期内阿克苏河径流时间序列进行多尺度的分析,并探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征及其对气候因子的多尺度响应。结果表明：① 近50年来,阿克苏河年径流整体上呈现出显著的非线性增加趋势,且其变化在年际尺度上表现出准3 a和准6~7 a的周期性波动,在年代际尺度上表现出准13 a和准25 a的周期性变化;② 各周期分量的方差贡献率表明,年际振荡在径流长期变化中占据主导地位,年代际尺度在径流变化过程中也起着重要作用。重构的径流年际变化能够较为详细地描述原始径流序列在研究时期内的波动趋势,重构的径流年代际变化则有效揭示了阿克苏河径流在不同年代丰、枯水期交替出现的状态。③ 在年际尺度上径流与气温、降水和潜在蒸发都表现为不显著的正相关关系,而在年代际尺度上,径流量与气温和降水均表现为显著的正相关关系,与潜在蒸发表现为显著的负相关关系,且在年代际尺度上相关性和显著性明显强于年际尺度,表明年代际尺度更适于评价径流对气候波动的响应。结果表明EEMD是一种甄别非线性趋势和尺度循环的有效方法。     

1960-2018年中国西南地区旱涝急转的时空变化特征

基于 1960—2018 年的逐日降水观测数据,采用日尺度旱涝急转指数（DWAAI）计算方法,以生态地理区为框架,识别并分析了西南地区旱涝急转事件的时空变化特征。结果表明：西南地区旱涝急转事件的发生次数在 1960—2010年有增加趋势,在 2011—2018 年快速减少;旱转涝事件多发生在春夏季（4~8 月）,涝转旱事件则跨越了春、夏、秋季（5~11 月）;在云南高原常绿阔叶林、松林区（VA5）,西双版纳山地季雨林、雨林区（VIIA3）,闽粤桂低山平原常绿阔叶林、人工植被区（VIA2）,旱涝急转事件主要发生在夏季,而在湘黔高原山地常绿阔叶林区（VA3）和四川盆地常绿阔叶林、人工植被区（VA4）,旱涝急转事件主要发生在春季;旱涝急转事件发生次数的空间分布呈现东北多、西南少的格局;2000 年以来旱涝急转事件在滇中南亚高山谷地常绿阔叶林、松林区（VIA3）和闽粤桂低山平原常绿阔叶林、人工植被区（VIA2）发生次数减少,但有加重趋势,呈现极端化特征。     

基于无人机遥感的高寒草原沙化模型及等级划分

高寒草原是青藏高原草地生态系统的主要组成，在防风固沙、野生动物保育等方面具有重要作用。近年来，在全球气候变化和人为干扰加剧的背景下，高寒草原沙化加剧，基于时空尺度监测范围及程度是防治高寒草地沙化的前提。以青海三江源区玛多县的高寒草原为研究区，结合大疆“精灵3”和“经纬M100”旋翼无人机和地面调查，探讨基于无人机遥测的植被指数在草地沙化调查方面的适宜性，以此为基础制定了高寒草原沙化模型及等级划分标准。结果显示：（1）通过对VDVI（Visible-Band Difference Vegetation Index）、ENDVI（Enhanced Normalized Difference Vegetation Index）和NGRDI（Normalized Green-Red Difference Index）指数与草地沙化指数GDI（Grassland Desertification Index）的相关分析，选取出高寒草地沙化研究最优植被指数为VDVI（R=0.9055）；（2）GDI与VDVI的关系模型为VDVI=0.3024GDI²-0.0335GDI+0.0119（R²=0.9326）。模型相对误差为1.779%（RMSE=0.165，R²=0.7447），拟合精度较高；（3）基于无人机遥感植被指数的聚类分析，将研究区高寒草原沙化划分为5个等级，即无明显沙化（VDVI>0.2247）、轻度沙化（0.1493 < VDVI < 0.2246）、中度沙化（0.0924 < VDVI < 0.1492）、重度沙化（0.0692 < VDVI < 0.0923）和极度沙化（VDVI<0.0692）。     

中国陆地生态系统净初级生产力变化特征——基于过程模型和遥感模型的评估结果

净初级生产力（NPP）作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。研究区域和全球尺度的净初级生产力主要依靠模型手段实现,过程和遥感模型是目前广泛使用的两种模型形式。本文搜集并整理了基于过程模型和遥感模型对我国陆地生态系统净初级生产力的模拟结果,分析了中国陆地生态系统净初级生产力的时间变化及对未来气候变化的响应特征,旨在对其进行综合评价。结果表明,中国陆地生态系统NPP平均为（2.828±0.827）PgC.a-1。1982-1998年的年际变化特征上,NPP平均每年增加0.027 PgC,年增长率为1.07%,总体上呈现在波动中逐年上升的趋势。不同植被类型的单位面积NPP总体表现为常绿阔叶林显著高于其他植被类型,但不同研究结果间变化范围很大;落叶针叶林、常绿针叶林和落叶阔叶林相差较小;农作物低于阔叶林,但高于针叶林;草地和荒漠均位于低值区,但前者显著高于后者。不同植被类型的NPP总量总体表现为农作物和草地位居前两位,两者之和高达各植被类型NPP总量之和的58.34%;除灌丛和常绿针叶林外,其余植被类型均不足总量的10%。在未来气候情景下,中国陆地生态系统NPP总体上可能表现为先增加后减小的趋势。     

大九湖钻孔记录的神农架地区中更新世晚期以来的气候环境变化

运用孢粉浓缩物AMS ¹⁴C测年和氨基酸测年方法结合气候地层对比,建立神农架地区大九湖盆地DJH-2 孔的地层年代序列。依据孢粉分析结果并结合沉积环境,将大九湖盆地中更新世晚期以来的植被演替和古气候演化划分为六个阶段：① 275.0-188.0 ka,寒冷偏干,寒温带针叶林、高山草甸;② 245.0-188.0 ka,暖湿偏干,常绿、落叶阔叶混交林;③ 188.0-129.0 ka,冷干,寒温带针叶林为主,过渡为高山草甸为主;④ 129.0-71.8 ka,暖湿,暖温带落叶阔叶林;⑤71.8-15 ka,冷干,寒温带针叶林与高山草甸间隔发育,中间有喜暖种属增多的迹象;⑥ 15.0-1.0 ka,暖湿,亚热带常绿、落叶阔叶林。孢粉组合特征及单种属特征所显示的盆地气候变化反映了良好的全球冰期、间冰期气候旋回。孢粉浓度特征反映大九湖盆地气候变化受北半球高纬冰量与低纬太阳辐射的双重控制。     

基于SPOTNDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋势

为分析华北北部地表植被覆盖变化趋势,探寻合理土地利用方式,基于1999年1月至2006年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用国际通用的MVC(最大合成法)获得月NDVI值,用均值法求出年均NDVI数值。在此基础上,用一元线性回归斜率定量描述地表覆盖动态变化,以Hurst指数表示其时间依存性,利用GIS工具表征其空间格局并进行空间统计分析。研究结果表明:近8年来华北北部地表植被覆盖整体得到改善的区域比植被覆盖退化的区域面积大,得到改善的区域约占总面积的66.04%,基本不变的区域约占14.39%,退化区域约占19.57%。各种土地利用类型Hurst指数平均值均为0.5     

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.     

东亚地区森林植被带的三维空间分布

东亚森林植被带主要由热带亚热带雨林（季雨林）、暖温带常绿阔叶林、冷温带落中阔叶林和亚寒带针叶林组成。这些植被带的垂直分布高度随纬度（温度梯度）和经度（干湿度梯度）的不同而变化，本文根据大量的地植物学资料，从生态气候学的角度研究了这种变化的规律性并给予了定理的表达。结果表明，在湿润气候区，各森林植被带的分布高度随纬度的增加而下降，下降趋势能用多级正弦函数来表达，随着经度的增加（由内陆向沿海变化），各     

1992—2020年横断山区植被分布与植被活动变化

横断山区位于青藏高原东缘和多条重要江河的上游,是全球生物多样性最丰富的地区和生态保护的优先区域之一,区域植被对维系区域生态安全和可持续发展起着十分重要的作用。20世纪90年代以来,中国在横断山区实施了多项重大生态恢复和建设工程,但囿于资料和调查不足,对于横断山区全域性、长时段的植被变化及其与海拔关系研究相对较少。鉴此,本文结合使用1992—2020年间多种基于卫星遥感资料生产的土地覆被数据和2000—2020年间MODIS的归一化植被指数（NDVI）数据,采用转移矩阵、Theil-Sen Median趋势分析与偏相关分析等方法研究不同植被类型转换、植被覆被面积与平均海拔变化关系以及植被活动的时空变化趋势,并分析时空变化的主要影响因素。结果表明：① 横断山区分布最广泛的植被类型是常绿针叶林与灌丛—草地镶嵌类型。植被发生变化的区域集中分布在河谷和南部低海拔区域,草地多向森林特别是常绿针叶林转换,植被覆被逐渐向好。这表明封山育林、植树造林、退耕还林等生态保护政策起到重要积极作用。时间序列数据显示,植被覆被面积变化剧烈的时期往往处在政策实施的起始阶段。② 植被活动整体呈现增强趋势。在植被类型未变化的区域中,75%以上区域植被活动增强,其中超20%的区域显著增强（P < 0.05）,且森林植被活动增强趋势大于草地。③ 对植被活动影响较大的环境因子主要是气候变化和地形条件。尽管大部分区域植被活动受气候变暖影响而增强,但在干热河谷的植被活动明显受到降水减少的限制。有近1/4面积的植被活动在减弱,主要分布在山地东坡或南坡,或与降水较多、山高坡陡而造成滑坡、泥石流等自然灾害有关。这些发现可为横断山区生态保护政策效益评估、自然灾害综合风险评估和未来气候变化影响下的植被变化预测提供参考。     

气候变化对中国植被可能影响的模拟

依据我国植被和气候的关系对生物地理模式MAPSS中的某些参数和过程进行了调整。将改进后MAPSS模拟的当前气候状况下潜在植被类型及叶面积指数的分布与我国植被区划图和多年平均的NDVI（NOAA／AVHRR）比较，发现结果有了很大的改进。将大气环流模式HadCM2对未来气候变化的预测结果应用于改进后的MAPSS对我国植被未来的变化进行了模拟。考虑到未来大气升高的CO2浓度对植物水分利用率（WUE）的可能影响，进行了WUE变化和不变化2种预测。结果发现未来气候变化可能导致我国东部森林植被带的北移，尤其是北方的落叶针叶林的面积减少很大，以至可能移出我国境内；华北地区和东北辽河流域未来可能草原化；西部的沙漠和草原可能略有退缩，相应被草原和灌丛取代；高寒草甸的分布可能略有缩小，将被萨瓦纳和常绿针叶林取代。同时模拟的结果表明模型对WUE非常敏感。最后对结果的不确定性进行了讨论。     

Vegetation impoverishment despite greening: A case study from central Senegal

Recent remote sensing studies have documented a greening trend in the semi-arid Sahel and Sudan zones of West Africa since the early 1980s, which challenges the mainstream paradigm of irreversible land degradation in this region. What the greening trend means on the ground, however, has not yet been explored. This research focuses on a region in central Senegal to examine changes in woody vegetation abundance and composition in selected sites by means of a botanical inventory of woody vegetation species, repeat photography, and perceptions of local land users. Despite the greening, an impoverishment of the woody vegetation cover was observed in the studied sites, indicated by an overall reduction in woody species richness, a loss of large trees, an increasing dominance of shrubs, and a shift towards more arid-tolerant, Sahelian species since 1983. Thus, interpretation of the satellite-derived greening trend as an improvement or recovery is not always justified. The case of central Senegal represents only one of several possible pathways of greening throughout the region, all of which result in similar satellite-derived greening signals.     

30年来呼伦贝尔地区草地植被对气候变化的响应(英文)

Global warming has led to significant vegetation changes especially in the past 20 years. Hulun Buir Grassland in Inner Mongolia, one of the world’s three prairies, is undergoing a process of prominent warming and drying. It is essential to investigate the effects of climatic change (temperature and precipitation) on vegetation dynamics for a better understanding of climatic change. NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), reflecting characteristics of plant growth, vegetation coverage and biomass, is used as an indicator to monitor vegetation changes. GIMMS NDVI from 1981 to 2006 and MODIS NDVI from 2000 to 2009 were adopted and integrated in this study to extract the time series characteristics of vegetation changes in Hulun Buir Grassland. The responses of vegetation coverage to climatic change on the yearly, seasonal and monthly scales were analyzed combined with temperature and precipitation data of seven meteorological sites. In the past 30 years, vegetation coverage was more correlated with climatic factors, and the correlations were dependent on the time scales. On an inter-annual scale, vegetation change was better correlated with precipitation, suggesting that rainfall was the main factor for driving vegetation changes. On a seasonal-interannual scale, correlations between vegetation coverage change and climatic factors showed that the sensitivity of vegetation growth to the aqueous and thermal condition changes was different in different seasons. The sensitivity of vegetation growth to temperature in summers was higher than in the other seasons, while its sensitivity to rainfall in both summers and autumns was higher, especially in summers. On a monthly-interannual scale, correlations between vegetation coverage change and climatic factors during growth seasons showed that the response of vegetation changes to temperature in both April and May was stronger. This indicates that the temperature effect occurs in the early stage of vegetation growth. Correlations between vegetation growth and precipitation of the month before the current month, were better from May to August, showing a hysteresis response of vegetation growth to rainfall. Grasses get green and begin to grow in April, and the impacts of temperature on grass growth are obvious. The increase of NDVI in April may be due to climatic warming that leads to an advanced growth season. In summary, relationships between monthly-interannual variations of vegetation coverage and climatic factors represent the temporal rhythm controls of temperature and precipitation on grass growth largely.     

上海自然植被的特征、分区与保护

上海地区有种子植物约134科510属919种。种子植物的分区类型共15°个,其中泛热带分布、北温带和东亚分布各占总属数的27.8%、21.6%和11.9%.地带性植被以常绿阔叶林和常绿落叶阔叶混交林为主,其中红楠群落和青冈栎群落能较好地反映中亚热带的植被和环境特征。非地带性植被以潮间带植被和水生植被为主。上海自然植被的类型和分布规律反映了本区地处中亚热带向北亚热带过渡地带的气候特征以及濒江临海的环境特点。同时其现状也表明了上海的自然植被处于不断增长的压力之下所发生的变化,因此亟需加以保护。上海的植被区划可分为隶属于北亚热带常绿落叶阔叶林地带的河口沙洲植被区,碟缘高地植被区和东北淀泖低地植被区,以及隶属于中亚热带常绿阔叶林地带的西南丘陵、低地植被区等。