黑龙江省干旱及植被分布的时空变化分析

干旱是影响社会经济系统和自然生态系统的重要气象灾害.本研究基于多时间序列的SPEI和NDVI栅格数据,利用GIS空间分析方法和统计分析方法,对比分析了2000—2018年黑龙江省干旱和植被分布的时空变化特征,从而揭示了干旱对植被分布的影响.研究表明:1)干旱具有明显的年际和季节特征,以及干湿变化的阶段性和趋势性,呈东—西干湿反向变化空间分布;2)植被分布具有明显季节特征,但年际特征不明显,呈西北、北部和东南部高,东北、西南部低的空间分布;3)干旱对植被分布影响具有复杂性.研究结果可为干旱防灾减灾和影响评估以及区域生态恢复提供参考依据.     

不同趋势法的宁夏长时序植被变化分析

宁夏地处黄土高原，植被变化趋势直接影响其生态保护。本文应用2005—2015年的MODIS NDVI月合成产品，并采用最大合成法得到年NDVI数据，分别利用一元线性回归法和Sen+Mann-Kendall法对宁夏11年间植被变化趋势和空间差异进行研究分析。结果表明，在月际变化上，月NDVI均值呈高斯分布，7—9月是植被长势最好的阶段；在年际变化上，2005—2007年NDVI值明显增长，2008—2012年NDVI值呈稳定性增长，2013—2015年NDVI值有下降趋势；在变化趋势上，一元线性回归法与Sen+Mann-Kendall法得到的植被变化趋势基本一致，均表现为北部植被整体改善，但局部城区植被退化较为严重；中部地区轻微改善，局部存在明显改善；南部植被有明显改善且植被改善面积较大；通过差异性分析二者差异性仅为22.95%，且Sen+Mann-Kendall法能更好地监测轻微变化区域，变化趋势更加准确。     

陕西省1998～2008年植被覆盖度的时空变化研究

以1998-04～2008-07的372景逐旬SPOT4VEGETATION数据(S10)为主要数据源,利用MVC法、一元线性回归趋势分析法和差值法,分析1998～2007年陕西省年最大化NDVI的变化趋势,并对年最大化NDVI和月最大化NDVI的年际变化规律和陕西省植被覆盖度动态变化及其空间分布规律进行分析。结果表明,1998～2008年间,年最大化NDVI整体呈变好的趋势,但是月最大化NDVI的年际变化趋势在不同月份存在很大的差异;年最大化NDVI和月最大化NDVI在每相邻2a间的变化均存在很大差异,植被退化与改善波动出现;1998～2008年陕西各地区植被覆盖度变化是很明显的,一般8、9月份植被覆盖度最高。从空间分布上看,陕北北部地区(榆林市的东南部和延安市北部地区)植被覆盖度显著增加,宝鸡市中南部、西安市、商洛和安康部分地区植被改善也较明显。     

太湖水生植被NDVI的时空变化特征分析

为了明确太湖不同生态区水生植被长势的变化规律及其影响因子,利用MODIS传感器提供的NDVI数据,分析了太湖2000年—2015年NDVI的时间及空间变化特征。结果表明:太湖水生植被NDVI存在明显的季节变化和年际变化,NDVI每年最小值出现在冬季,最大值出现在植被生长旺盛的8月或9月,其值可达0.35;太湖全湖NDVI多年平均值为0.1,最大值为0.14,出现在2007年。太湖NDVI的空间差异可将太湖划分为不同的植被类型区,太湖西北部(竺山湾和梅梁湾)NDVI最大值可达0.2,植被类型主要以浮游藻类为主,东太湖区域最大值超过0.6,主要以沉水植被为主;太湖不同区域植被动态特征对气象因子的响应也不尽相同,沉水植物生长与平均气温有显著的正相关关系,而浮游植物区的生长状况受平均风速影响较大。     

毛乌素沙地东南缘NDVI植被变化特征分析

以毛乌素沙地东南缘5个区县为研究区,采用2003年、2007年、2011年和2015年的MODIS NDVI数据,利用最大值合成和趋势分析等方法分析了研究区季相、生长季和年际轻度NDVI空间变化情况,得到毛乌素沙地东南缘植被的时空演变特征。结果表明:①从NDVI季相的年际变化来看,毛乌素沙地植被在春季呈轻度退化趋势,在夏季呈轻度改善趋势,秋季和冬季基本不变,其中东南部植被增加大于西北部,夏季植被增加最明显;②植被生长季的年际变化特征与夏季相似,改善土地主要分布于神木市和榆阳区,其他地区分布较零散;③从2003-2015年NDVI年际变化来看,基本不变等级面积占比为33.61%,植被处于轻度退化等级的面积占比为46.74%,轻度改善等级的面积占比为15.51%。总体而言,2003-2015年毛乌素沙地东南缘植被整体呈微弱恢复态势,反映该区域的生态建设具有一定效果。     

近30年来渭河流域植被与气候变化互影响模式的探寻分析

基于1982-2006年间的GIMMS NDVI和2001-2013年的MODIS NDVI数据对渭河流域30年来植被NDVI的年际变化和空间分布特征进行了分析,并结合研究区内的气象数据探讨了植被NDVI与气候因子的相互影响关系。研究显示,近32年间渭河流域植被NDVI整体呈上升趋势,且空间差异显著,主要表现为流域西北地区的黄土丘陵沟壑区及北部的黄土高原区NDVI较低,植被覆盖较差;流域南部的秦岭山区、关中平原区等地植被生长状况较好。流域气温和降水呈现缓慢增长趋势。植被NDVI与年均气温整体上表现为负相关,与年降水量间呈正相关。总体上,降水是渭河流域植被生长的主要影响因子。     

应用遥感时序数据研究植被变化与气候因子的关系——以环渤海地区为例

在全球气候变化背景下研究陆地植被的时空变化规律,探讨气候因素的驱动作用,对于预测未来气候变化对生态系统的可能影响、制定合适的生态环境保护策略具有重要意义。利用2000—2009年MODIS归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列数据和地面气象站点的气温、降水量数据,从遥感角度分析环渤海地区植被的时空变化,并研究变化与气温、降水的相关关系,探讨区域植被年内和年际变化的驱动因素。结果表明,2000—2009年环渤海地区植被覆盖总体呈增加的趋势,但存在一定的空间异质性,局部有减少的倾向;区域植被的生长受温度和降水的双重驱动,对降水和温度的响应存在明显的滞后,滞后期大约为1个合成期;年际的变化主要受降水和人类活动的影响,降水增加可使区域NDVI提高;不同的人类活动会导致NDVI向相反的方向发展。     

MODIS NDVI时序数据支持下的湖南省植被变化及其驱动因素分析

本文基于MODIS NDVI时问序列数据集,运用Sen+Mann-Kendall趋势检验、Hurst指数和相关分析等方法,对湖南省2000—2018年植被的时空变化特征、演化趋势可持续性及其与气候因子的相关性进行了研究.结果表明:①湖南省植被覆盖整体较高,并具有明显的季节变化特征;研究区植被与气温的相关性要强于降水.②近19年湖南省植被NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P<0.001),其中显著和极显著上升的地区分别占10.3％、57.3％;主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地区域;降低的地区主要分布在长株潭等城市建设用地区域及洞庭湖平原的局部耕地区域.③未来湖南省植被变化可能向退化的恶性方向发展的面积占80.1％.     

基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析

基于MOD13Q1-NDVI数据,采用最大值合成法提取2000—2017年的月植被指数,分别从月平均NDVI和年平均NDVI两个角度分析了大湄公河次区域植被覆盖的时空变化特征.结果表明:2000年以来,大湄公河次区域年平均NDVI总体上呈波动增长;但不同时段植被覆盖度变化不同,2000—2005年植被覆盖度总体略有降低,2005—2010年和2010—2015年植被覆盖度总体在增加;从植被覆盖度的空间变化来看,大湄公河次区域上游北部地区植被覆盖整体情况较差,下游西南地区植被覆盖呈现明显减少的趋势,今后应加强对上游北部地区和下游西南部地区的植被保护与生态修复.     

我国近10年月平均NDVI空间分布特征分析

为研究我国近10 a月平均NDVI空间分布特征,使用2005―2014年MOD/MYD13C2植被指数产品得到全国多年分月NDVI;在考虑不同月份NDVI高、中、低值区面积变化的同时,结合DEM数据,分析植被覆盖随季节变化的规律和NDVI随坡向、海拔的变化规律。结果表明:NDVI低值段[-0.25,0.15)面积冬季高、夏季低,代表裸土、荒地和部分水体的特征;中值段[0.15,0.55)面积呈"双峰双谷"分布,春、秋季高于冬、夏季,体现植被覆盖下混合地物的特征;高值段[0.55,0.95]面积夏季高、冬季低,反映了植被覆盖随季节变化的规律。NDVI随坡向变化呈"双峰双谷"分布,东南、西北坡高于西南、东北坡。NDVI随海拔升高出现3个递减带(250~1 250 m,2 500~3 000 m和3 750~6 000 m)和2个递增带(1 250~2 500 m和3 000~3 750 m)。受我国气候及地理、地形等要素影响,NDVI的水平和垂直向空间分异显著。此规律可为陆面过程研究提供参考。     

Spatial-temporal changes of NDVI and their relations with precipitation and temperature in Yangtze River basin from 1981 to 2001

Multitemporal NOAA/AVHRR NDVI images and monthly temperature and precipitation data were obtained across Yangtze River basin covering the period 1981–2001. The spatial and temporal patterns of NDVI are the same, while spatial analysis shows that the NDVI is influenced by the vegetation types growing in the study regions, and NDVI presents an increasing trend during the study period in the whole basin. The climate indicators play an important role in the changes of vegetation cover in the river basin. In the two Indicators, temperature has a significant effect on the NDVI values than precipitation in the whole basin. However, in the 11 subbasins, the different rules are shown in different subbasins.     

Spatiotemporal analysis of vegetation variability and its relationship with climate change in China

This paper investigated spatiotemporal dynamic pattern of vegetation, climate factor, and their complex relationships from seasonal to inter-annual scale in China during the period 1982–1998 through wavelet transform method based on GIMMS data-sets. First, most vegetation canopies demonstrated obvious seasonality, increasing with latitudinal gradient. Second, obvious dynamic trends were observed in both vegetation and climate change, especially the positive trends. Over 70% areas were observed with obvious vegetation greening up, with vegetation degradation principally in the Pearl River Delta, Yangtze River Delta, and desert. Overall warming trend was observed across the whole country (>98% area), stronger in Northern China. Although over half of area (58.2%) obtained increasing rainfall trend, around a quarter of area (24.5%), especially the Central China and most northern portion of China, exhibited significantly negative rainfall trend. Third, significantly positive normalized difference vegetation index (NDVI)–climate relationship was generally observed on the de-noised time series in most vegetated regions, corresponding to their synchronous stronger seasonal pattern. Finally, at inter-annual level, the NDVI–climate relationship differed with climatic regions and their long-term trends: in humid regions, positive coefficients were observed except in regions with vegetation degradation; in arid, semiarid, and semihumid regions, positive relationships would be examined on the condition that increasing rainfall could compensate the increasing water requirement along with increasing temperature. This study provided valuable insights into the long-term vegetation–climate relationship in China with consideration of their spatiotemporal variability and overall trend in the global change process.     

2001—2019年长江中下游农业干旱遥感监测及植被敏感性分析

长江中下游地区是中国最重要的粮食产区之一,近年来,由于极端天气影响,长江中下游地区的农业生产时常受到干旱灾害威胁。利用植被条件指数(vegetation condition index, VCI)、温度条件指数(temperature condition index, TCI)及植被健康指数(vegetation health index, VHI)对2001—2019年长江中下游地区农业干旱的时空演变情况进行监测,探究长江中下游地区VCI、TCI在VHI指数中的最优权重比例,挖掘不同植被对干旱的敏感性差异,同时基于气候变化背景分析长江中下游六省一市的干旱趋势。结果表明,VCI和TCI指数能够分别反映地区植被生长异常和热量异常;当VCI和TCI的权重分配比为7∶3时,VHI指数能够结合两种指数的特点,在长江中下游地区农业干旱监测上更有优势;不同植被对干旱的敏感性不同,在长江中下游地区,农作物对干旱的敏感性最高,森林最低,草地介于二者之间;在气候变化背景下,近20年来,长江中下游地区呈现逐渐湿润的趋势,干旱风险逐步降低,其中湖北、湖南、安徽、江西和浙江等地湿润趋势明显,而江苏和上海地区湿润趋势较弱,在极端气候下仍存在一定的干旱风险。相关结果能够为长江中下游地区各省市旱情预警及抗旱措施制定、区域农业生产管理提供参考。     

Analysis of China vegetation dynamics using NOAA-AVHRR data from 1982 to 2001

The authors derived the normalized difference vegetation index (NDVI) from the NOAA/AVHRR Land dataset, at a spatial resolution of 8km and 15-day intervals, to investigate the vegetation variations in China during the period from 1982 to 2001. Then, GIS is used to examine the relationship between precipitation and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in China, and the value of NDVI is taken as a tool for drought monitoring. The results showed that in the study period, China’s vegetation cover had tended to increase, compared to the early 1980s; mean annual NDVI increased 3.8%. The agricultural regions (Henan, Hebei, Anhui and Shandong) and the west of China are marked by an increase, while the eastern coastal regions are marked by a decrease. The correlation between monthly NDVI and monthly precipitation/temperature in the period 1982 to 2001 is significantly positive (R2=0.80, R2=0.84); indicating the close coupling between climate conditions (precipitation and temperature) and land surface response patterns over China. Examination of NDVI time series reveals two periods: (1) 1982–1989, marked by low values below average NDVI and persistence of drought with a signature large-scale drought during the 1982 and 1989; and (2) 1990–2001, marked by a wetter trend with region-wide high values above average NDVI and a maximum level occurring in 1994 and 1998.     

1983—1992年中国陆地植被NDVI演变特征的变化矢量分析

以NDVI时序资料为基本数据源，综合应用变化矢量分析和主成分分析方法对1983年至1992年中国陆地植被NDVI的变化强度、变化类型及空间结构变化特征进行了分析。研究结果表明在此期间中国陆地植被NDVI变化有以下特点：（1）十年间NDVI变化东西分异明显，东部变化幅度远大于西部。NDVI变化整体表现为稳中略增，增加区主要分布在台湾、福建、四川、河南等地；减少区主要分布在云南省和新疆北部等地。（2）空间结构信息表现了景观异质性，其变化主要发生在南方，反映了植被的生长和衰老过程及地形（山脉走向）变化。     

基于卫星遥感数据的地表信息特征--NDVI-Ts空间描述

介绍了基于卫星遥感数据的可操作NDVI、Ts和Ts／NDVI计算方法，讨论了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据对植被覆盖信息表达的差异，分析了不同地表覆盖在NDVI—Ts空间的年内变化特征。利用信息熵和平均梯度定量分析了NDVI、Ts和Ts／NDVI数据在信息表达丰富度方面的差异，讨论了在不同地表植被覆盖下，Ts／NDVI数据信息提高程度的敏感性。     

中国陆地生态系统脆弱带遥感模型

本研究通过对我国陆地生态系统8个典型样地的植被指数取样实验和图像计算结果发现，这8个样地植被指数随着水、热因子的季节变化，在时间和空间上具有一定的“绿波推移”和“景观更替”规律。在中国东部湿润的季风区（样地1－3），随着纬度的增高，其月平均植被指数与月平均气温有较大的相关。发现降水相对丰沛的地带，热量和光照条件的变化成为植被生长和变化的自然限制因子；而在中国北方森林－森林草原－典型昌原－荒漠草原－荒漠地带上，随着从东部（湿润地区）到西部（干旱地区）干湿条件的更替，月平均植被指数与降水多寡有较大的正相关关系。在8个样地上都呈现出共同的规律，即定向风的分布与植被指数的分布在时间和空间上具有逆相分布的“套合关系”。尤其在时间上有相逆套合关系，这正是中国北方沙尘暴和沙漠化加剧的自然原因。本研究定量地给出了我国陆地不同经纬度带生态系统脆弱季节和累积时间的分布。     

Effects of vegetation cover on summer climate in China during 1982–2001

In this paper, we apply lagged correlation analysis to study the effects of vegetation cover on the summer climate in different zones of China, using NOAA/AVHRR normalized difference vegetation index (NDVI) data during the time period from 1982 to 2001 and climate data of 365 meteorological stations across China (precipitation from 1982 to 2001 and temperature from 1982 to 1998). The results show that there are positive correlations between spring NDVI and summer climate (temperature and precipitation) in most zones of China; these suggest that, when the vegetation cover increases, the summer precipitation will increase, and the lagged correlations show a significant difference between zones. The stronger correlations between NDVI in previous season and summer climate occur in three zones (Mid-temperate zone, Warm-temperate zone and Plateau climate zone), and this implies that vegetation changes have more sensitive feedback effects on climate in the three zones in China.     

基于色调饱和度亮度模型的可见光植被提取

针对遥感影像只具有红（R）、绿（G）、蓝（B）3个可见光波段时无法利用归一化植被指数（NDVI）方法提取植被信息的现状,本文提出了一种基于色调饱和度亮度（HSL）模型的可见光植被提取方法。利用自主研发的系统,将影像从RGB彩色空间变换至HSL彩色空间,构建归一化色调亮度植被指数（NHLVI）,通过分析植被与非植被信息在HSL彩色空间中的特征,以及NHLVI、H、S、L、R、G、B各分量的特征,确定协同NHLVI、S分量提取植被信息,利用B分量特征剔除结果中的非植被信息,从而实现植被信息提取,并提高提取精度。研究表明,该方法在现有NHLVI指数方法基础上,加入S分量,提升了可见光植被提取的精度及方法的适用性。     

黑河中下游植被覆盖度变化遥感监测

自2000年国家决策实施水量统一调度以来,黑河中下游生态环境得到好转,但缺乏一个客观公正的评价方法加以验证。本文考虑黑河中下游区域面积大、数据资料缺乏等特点,提出了基于卫星遥感影像提取生长季植被指数计算植被覆盖度（VFC）,并对VFC的空间分布特征、面积占比、变化趋势等进行了分析。研究表明,2000—2017年18年间,黑河中下游区域均存在低覆盖植被向其他类型覆盖植被转化现象,高植被覆盖区域面积增加,植被覆盖情况整体趋好。该结论与黑河中下游区域生态环境变化现状相符,证明本文方法可以作为区域生态环境评价的重要方法支撑。