2001−2018年西北地区植被变化对气象干旱的响应

基于2001?2018年逐月的MODIS NDVI数据,以归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）和植被状态指数（Vegetation Condition Index, VCI）作为植被生长状况指标,结合2001?2018年的月降水和月均温数据计算的标准化降水蒸散指数值,分析西北地区植被状况和气象干旱指数的变化趋势及其空间分布特征,以及多时间尺度下植被对气象干旱的响应。结果表明：2001?2018年西北地区植被的生长状况整体呈好转趋势,但空间分布上差异明显,东部植被改善状况高于中西部地区。近18 a西北地区5种不同时间尺度标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI）均值整体上均呈增加趋势,表明干旱程度降低;空间上,干旱化趋势整体上表现为中西部高,东部低。植被生长状况在大部分区域均与SPEI呈现不同程度的正相关,总体表现为,西北地区东部植被对气象干旱的响应程度最高,西部次之,中部最低;不同植被类型中,草地对SPEI-12的响应最强,耕地次之,而林地的响应最弱;各植被类型在生长季的多数月份中对SPEI-3和SPEI-12的响应普遍较高。     

蒙古国植被对干旱响应的敏感性研究

本文分析了蒙古国不同区域、不同土地覆被类型区的植被生长状况对干旱响应的敏感性特征,并探讨了成因。研究表明：① 2001—2019年,蒙古国虽然发生了3次较为严重的干旱事件,但整体上干旱程度呈轻微降低趋势,SPEI出现轻微上升,总体增速为0.001%/a;植被生长状况出现了好转,植被指数也呈上升趋势,总体增速为0.15%/a。② 蒙古国大部分区域植被生长受干旱影响较强,各植被指数与干旱指数呈较明显的正相关关系,在NDVI与SPEI-12的相关性分析中,正相关面积占比达76.36%;而在杭爱山脉和肯特山脉以北降水量丰沛的区域和阿尔泰山脉以南荒漠化严重和植被极为稀少区域,植被生长受干旱影响较弱,植被指数与SPEI相关性较小。③ 不同类型植被对干旱响应的敏感性也有差异,其中草地敏感性最强（0.22）,而森林敏感性最弱（-0.04）。④ 干旱持续时间长短,对植被生长影响有较大差异,蒙古国大部分区域的植被对延续3个月至半年的干旱最为敏感,而年内以7月份干旱对植被影响最强。⑤ 植被对干旱响应的敏感性实质是区域水分平衡的植被影响,对同种植被而言多年平均气温越高或降水量越少,植被对干旱响应的敏感性越强,反之则越弱。本文的研究结果对蒙古国因地制宜开展荒漠化防治具有重要参考价值。     

MODIS干旱指数对华北干旱的敏感性分析

针对近年来干旱发生频繁的华北地区,通过利用2000-2009年MODIS数据和气象观测站降水资料,建立草地和农田距平植被指数(AVI)与不同时间尺度标准化降水指数(SPI)之间的相关统计模型,比较AVI和距平水分指数(AWI)对干旱响应的敏感性。结果表明：(1)植被生长季AVI与不同时间尺度SPI的相关关系不同。草地AVI与1个月尺度的SPI(即1-SPI)相关系数较低,而与3-SPI相关最显著;而农田区AVI与SPI的相关性较低,总体上农田AVI与3-SPI的相关性较高;(2) AWI与AVI类似,也对SPI存在时滞响应,均与3-SPI有着极显著的相关关系,并且在干旱发生较严重的6~8月份AWI与3-SPI的相关性好于AVI与3-SPI的相关性;(3)运用AWI反演的华北地区2009年夏季干旱分布图较好地反映了旱情的时空分布,与相关气象资料结果相符合。     

1999—2010年中国西北地区植被覆盖对气候变化和人类活动的响应

中国西北地区气候干旱,频繁出现沙尘天气,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,研究其变化对改善西北生态环境具有重要意义.本文利用1999—2010年归一化植被指数(NDVI)以及气象数据研究中国西北地区植被覆盖时空变化,以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法分析人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响.结果表明:西北地区植被覆盖整体呈增加趋势,但在局部地区气候干旱少雨和人类活动抑制植被生长.植被变化强度空间差异是人类活动和气候要素共同作用的结果:气温高,降水少,大部分地区植被覆盖与气候要素相关显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在一定滞后时间;蒸发量大于降水量,人类引水灌溉弥补降水不足,使得农业植被呈增长趋势.新疆北部地区植被覆盖呈下降趋势,原因是气候干旱、沙漠化严重会抑制植被生长,人类活动频繁、城市扩建同样会破坏植被生长.     

4种干旱监测方法在云南省的对比应用

面对多种多样的干旱监测方法,如何进行选取是目前遥感干旱应用所面临的主要难题。基于MODIS数据和云南省96个气象站2010年2月与2012年2月的气象资料,利用条件植被指数(VCI)、温度植被指数(TVDI)、云参数法以及标准降水指数(SPI)方法监测云南省干旱,并将4种方法监测结果与云南省干旱监测系统监测结果进行对比分析其在云南省的适用状况。结果表明:在该区,VCI监测干旱程度偏轻且干旱程度空间分布连续性差。云参数方法监测结果与实际干旱分布存在差异。由于没有考虑到前期降水等因素,SPI对该区干旱监测还有待进一步的探索。4种方法中,TVDI法既考虑了温度因素又考虑了地表植被状态,监测结果与实际干旱状况吻合度最好。     

1995年中国西北东部特大干旱的气候诊断与卫星监测

对１９９５年出现在我国西北东部地区的特大干旱，选取相关资料进行分析，其特征得到了较深入的探讨。结果表明，１９９５年发生在我国西北地区的特大干旱其影响范围，持续时间及程度，均属历史之所罕见。植被指数可以很好地反映出干旱对植被生长的影响，１９９５年干旱发生区植被指数较往年偏低，重灾区下降幅度很大。     

利用MODIS数据进行旱情动态监测研究

MODIS-EVI植被指数与不同覆盖程度植被的线性关系已得到明显改善,可以更有效地反映地表植被的生长状态。利用MODIS合成数据MYD11A2和MYD13A2获取的增强型植被指数(EVI)和陆地表面温度(Ts)构建EVI-Ts特征空间,并以该特征空间计算的温度植被干旱指数(TVDI)作为干旱监测指标,分析广西2006年秋旱分布。结果表明:以地表温度和MODIS-EVI为基础的温度植被干旱指数能较好地反映区域旱情分布和旱情发展过程,2006年9月中旬—11月中旬广西受旱区域不断扩大,旱情持续加重。     

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.     

2000—2014年甘肃省NDVI时空变化特征

基于甘肃省2000—2014年MODIS-NDVI遥感数据及气象数据,采用趋势分析法及相关分析法,对甘肃省归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征进行研究,探讨了植被变化对区域气候变化的响应。结果表明:近15年,生长季及春、夏、秋季NDVI均呈增加趋势。区域尺度上,夏季NDVI增加趋势最显著,增速为0.071/10a(P<0.01);像元尺度上,生长季NDVI呈增加趋势的面积最大,呈极显著增加(P<0.01)和显著增加(0.01相似文献   

降水波动对荒漠草原生产力的影响

在干旱、半干旱荒漠草原区,降水量波动对植被生产力有显著影响.这种影响表现在两个层次上,一是降水量年际间波动,二是年内降水分布格局.对阴山北麓内蒙古乌拉特后旗荒漠草原多年气象资料和植被生产力的分析发现:从1971-2011年降水量的年际波动特点来看,荒漠草原区最高降水年的降水量是最小降水年的3.76倍.从气象、实际和矢量年降水量3种统计表达方式与生产力的关系来看,反映年际降水波动和年内分布特点的矢量降水与植被生产力的关系最密切(R=0.9200,R_0.001=0.8010),回归方程F检验达到极显著.由于研究区植被组成以小半灌木和多年生草本为主,且年降水量大部分集中在5-8月,生长期内月降水量的累积效应明显,其中6-8月累计降水对植被生产力的影响最显著.     

站点尺度的青藏高原时序NDVI重构方法比较与应用

基于卫星遥感的植被指数时序数据广泛应用于植被覆盖监测、生物量反演等多个研究领域,但由于传感器本身、大气条件、环境特征等因素引起的噪声会影响数据的应用效果,因此开展植被指数时序数据重构研究具有实际意义。本文基于2000-2015年MODIS归一化差异植被指数(NDVI)数据,采用三次样条函数法、双逻辑斯蒂函数法和奇异谱分析法3种常用方法,对青藏高原106个气象站点所在的典型覆被NDVI时序数据进行重构,并以植被物候信息提取作为应用,比较分析了3种算法的保真性、细节拟合能力及物候特征提取效果。研究表明, D-L及Spline函数分别对受冰雪及云层影响较大(荒漠、灌木、林地)及较小的覆被类型(草原、农作物)表现出较好的细节拟合能力;SSA方法拟合能力较差,易出现NDVI重构曲线整体“下移”的现象,造成峰值拟合结果偏低,并且表现出NDVI绝对值越小拟合效果越差的现象。从保持原始数据真值的能力来看,受噪声点影响较大的覆被类型(林地、灌木、草原)Spline函数略优于D-L函数法;而林地类型中SSA方法表现优于D-L函数法。从物候信息提取结果来看,D-L函数法所提取的生长季稍有提前,Spline函数及SSA方法分别表现出生长季开始点及结束点滞后的现象,灌木、林地类型表现出明显的年际波动变化的特征,荒漠类型由于NDVI绝对值偏低,3种方法物候提取结果一致性表现出锯齿状不规则波动。此外,D-L方法生长季开始期(SOS)和生长季结束期(EOS)在各覆被区均小于其他方法,波动较大;SSA方法提取的EOS在大部分覆被地区大于其他方法;Spline提取结果的年际波动与SSA高度相似。该研究可为高原植被不同覆被类型下NDVI时序数据噪声去除的方法选择提供借鉴。     

Spatio-temporal Patterns of Vegetation Change in Kazakhstan from 1982 to 2015

The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), as a key indicator of vegetation growth, effectively provides information regarding vegetation growth status. Based on the Global Inventory Monitoring and Modeling System (GIMMS) NDVI time series data for Kazakhstan from 1982 to 2015, we analyzed the spatial pattern and changes in the vegetation growth trend. Results indicated that the three main types of vegetation in Kazakhstan are cropland, grassland and shrubland, and these are distributed from north to south. While the regional distribution pattern is obvious, the vegetation index decreased from north to south. The average NDVI values of the three main vegetation types are in the order of cropland > grassland > shrubland. During the period from 1982 to 2015, the NDVI initially increased (1982-1992), then decreased (1993-2007), and then increased again (2008-2015). The areas where NDVI decreased significantly accounted for 24.0% of the total land area. These areas with vegetation degradation are mainly distributed in the northwest junction between cropland and grassland, and in the cropland along the southern border. The proportions of total grassland, cropland and shrubland areas that were degraded are 23.5%, 48.4% and 13.7%, respectively. Areas with improved vegetation, accounting for 11.8% of the total land area, were mainly distributed in the mid-east cropland area, and the junction between cropland and grassland in the mid-east region.     

内蒙古荒漠草原植被降水利用效率的时空特征

植被降水利用效率（PUE）是评价干旱、半干旱地区植被对降水响应的重要指标。利用1982—2015年GIMMS NDVI3g NDVI数据及同期气象数据反演内蒙古荒漠草原的PUE,研究荒漠草原不同植被类型、不同地区PUE时空变化,并分析了PUE 与气候因子的相关关系。结果表明：（1）1982—2015年间荒漠草原年均PUE为0.51 gC·m^-2·mm^-1,PUE的分布呈现出一定的空间异质性。荒漠草原PUE极显著增大和显著增大的面积分别占草原总面积的35.88%、55.41%,荒漠草原PUE极显著减小的面积占草原总面积的8.70%,荒漠草原PUE整体呈现增大趋势。（2）荒漠草原不同植被类型PUE均值范围0.34—0.56 gC·m^-2·mm^-1。各种植被类型中,东方针茅草原PUE最大,镰芒针茅草原PUE最小。除了镰芒针茅草原与其他植被类型差异显著以外,其他植被类型间差异不太显著。从PUE变化看,除了东方针茅草原PUE呈现下降趋势,其他植被类型PUE都呈现增大的趋势。（3）荒漠草原PUE与降水有很强的负相关性;草地年PUE与年均气温相关性不太明显;草地年PUE与年均太阳辐射呈正相关关系。     

温度植被干旱指数（TVDI）在草原干旱监测中的应用研究

以内蒙古锡林郭勒盟地区为研究对象,选取2010年研究区旱情发生显著变化的9、10月份的MODIS植被指数和陆地表面温度数据,构建草原地区NDVI-LST和EVI-LST特征空间,进而由此构建了草原地区的温度植被干旱指数（TVDI）,并结合当地气象数据和野外同步实地测量得到的土壤含水量数据对该指数进行定量验证。结果表明：（1）基于EVI-TS特征空间构建的TVDI,同样适用于旱情研究;且在研究区植被覆盖度不高的条件下,基于NDVI-TS特征空间的TVDI更适用于干旱监测;（2）构建的NDVI-TS和EVI-TS特征空间,其散点图符合三角形的关系,与前人研究成果相符;（3）TVDI可以很好地反映研究区的旱情变化情况,可以对研究区进行旱情动态监测;（4）基于NDVI-TS及EVI-TS空间构建的TVDI均与实地同步野外采集的土壤含水量数据结果显著负相关。且通过对基于TVDI的干旱监测结果与研究区实际情况对比分析发现,两者在旱区分布范围、旱情强度等级、干旱发展进程等方面基本吻合,说明TVDI可以在时间上很好监测旱情变化,TVDI可以用来评价草原干旱状况。     

The effect of environmental factors on spatial variability in land use change in the high-sediment region of China’s Loess Plateau

In areas with topographic heterogeneity, land use change is spatially variable and influenced by climate, soil properties, and topography. To better understand this variability in the high-sediment region of the Loess Plateau in which soil loss is most severe and sediment diameter is larger than in other regions of the plateau, this study builds some indicators to identify the characteristics of land use change and then analyze the spatial variability as it is affected by climate, soil property, and topography. We build two indicators, a land use change intensity index and a vegetation change index, to characterize the intensity of land use change, and the degree of vegetation restoration, respectively. Based on a subsection mean method, the two indicators are then used to assess the spatial variability of land use change affected by climatic, edaphic, and topographic elements. The results indicate that： 1） Land use changed significantly in the period 1998-2010. The total area experiencing land use change was 42,302 km2, accounting for 22.57%of the study area. High-coverage grassland, other woodland, and forest increased significantly, while low-coverage grassland and farmland decreased in 2010 compared with 1998.2） Land use change occurred primarily west of the Yellow River, between 35 and 38 degrees north latitude. The four transformation types, including （a） low-coverage grassland to medium-coverage grassland, （b） medium-coverage grassland to high-coverage grassland, （c） farmland to other woodland, and （d） farmland to medium-coverage grassland, were the primary types of land use change, together constituting 60% of the area experiencing land use change. 3） The spatial variability of land use change was significantly affected by properties of dryness/wetness, soil conditions and slope gradient. In general, land use changed dramatically in semi-arid regions, remained relatively stable in arid regions, changed significantly in clay-rich soil, remained relatively stable in clay-poor soil, changed dramatically in steeper slopes, and remained relatively stable in tablelands and low-lying regions. The increase in vegetation coincided with increasing changes in land use for each physical element. These findings allow for an evaluation of the effect of the Grain to Green Program, and are applicable to the design of soil and water conservation projects on the Loess Plateau of China.     

The effect of environmental factors on spatial variability in land use change in the high-sediment region of China’s Loess Plateau

In areas with topographic heterogeneity, land use change is spatially variable and influenced by climate, soil properties, and topography. To better understand this variability in the high-sediment region of the Loess Plateau in which soil loss is most severe and sediment diameter is larger than in other regions of the plateau, this study builds some indicators to identify the characteristics of land use change and then analyze the spatial variability as it is affected by climate, soil property, and topography. We build two indicators, a land use change intensity index and a vegetation change index, to characterize the intensity of land use change, and the degree of vegetation restoration, respectively. Based on a subsection mean method, the two indicators are then used to assess the spatial variability of land use change affected by climatic, edaphic, and topographic elements. The results indicate that: 1) Land use changed significantly in the period 1998-2010. The total area experiencing land use change was 42,302 km2, accounting for 22.57% of the study area. High-coverage grassland, other woodland, and forest increased significantly, while low-coverage grassland and farmland decreased in 2010 compared with 1998. 2) Land use change occurred primarily west of the Yellow River, between 35 and 38 degrees north latitude. The four transformation types, including (a) low-coverage grassland to medium-coverage grassland, (b) medium-coverage grassland to high-coverage grassland, (c) farmland to other woodland, and (d) farmland to medium-coverage grassland, were the primary types of land use change, together constituting 60% of the area experiencing land use change. 3) The spatial variability of land use change was significantly affected by properties of dryness/wetness, soil conditions and slope gradient. In general, land use changed dramatically in semi-arid regions, remained relatively stable in arid regions, changed significantly in clay-rich soil, remained relatively stable in clay-poor soil, changed dramatically in steeper slopes, and remained relatively stable in tablelands and low-lying regions. The increase in vegetation coincided with increasing changes in land use for each physical element. These findings allow for an evaluation of the effect of the Grain to Green Program, and are applicable to the design of soil and water conservation projects on the Loess Plateau of China.     

浑善达克沙地景观结构变化对生态系统服务的影响

京津风沙源治理是中国政府实施的具有重大战略意义的生态工程,实施近20年,区域生态环境状况发生了根本转变。为了定量评估京津风沙源治理工程实施以来景观结构变化及其对生态系统服务价值的影响,以浑善达克沙地为研究区域,以生态调节服务（风蚀防治、水蚀防治、碳固存）、生态供给服务（牲畜养殖、粮食生产）、生境支持服务（自然生境多样性、人口居住支持服务）等指标,利用生态系统服务复合指数（Multiple ecosystem services landscape index,MESLI）和景观格局指数,运用冗余分析（redundancy analysis,RDA）和变差分解（Variation Partitioning）方法,研究了生态系统服务及集成的时空格局,以及植被景观组成与景观配置对区域生态系统服务贡献的变化。结果表明：（1）2000—2015年,浑善达克沙地的林地、草地面积减少,沙地面积则增加了110%;林地的景观结构改善,而草地与沙地的景观破碎化明显,连通度降低。（2）研究区东部和南部的生态系统服务价值增加了19%—85%,主要与林地景观的空间配置结构改善有关;中部和西部生态系统服务总体降低了...     

中国南方不同土地利用/覆被类型对气温升温的影响

基于我国南方六省国家气象台站历史气象资料、1:10万土地利用/覆被数据和NCEP再分析气温资料,通过比较气温变化在不同观测环境气象站之间的差异,分析中国南方三种主要土地利用/覆被类型对气温趋势的影响。结果显示:土地利用/覆被类型对气温趋势具有稳定的影响,建设用地的年均温、年均最高和最低气温的升温幅度均最高,耕地次之,林地最小。进一步利用再分析资料剔除区域大尺度气候背景影响后,建设用地的年均温升温趋势仍最大(0.105℃/10a),其次是耕地(0.056℃/10a),林地的升温趋势最小(-0.025℃/10a),且为负。这表明对于研究区气温的升温趋势,林地具有抑制作用,建设用地具有增强作用,且增强作用较耕地强。林地的各季节平均气温的变化幅度同样低于非林地。     

华北不同地表覆盖类型区干旱演变特征

利用华北地区气象站点1960～2008年共49年的降水旬数据集逐旬计算1个月、3个月、12个月尺度的标准化降水指数(SPI)序列。采用SPI历史序列的多年滑动平均和滑动标准差方法,解析研究区及3种主要地表覆盖类型区(草原区、农田区、阔叶林带)干旱在整个时间序列上的演变周期和幅度。采用线性回归分析干旱的演变趋势和变化频度,并对趋势线进行预测。对比了3个子区域全年12个月份干旱演变特征的差异。结果表明:研究区干旱发生的频率和强度呈逐渐加重的趋势,且各月份干旱发展趋势有较大差异,夏季的6月、7月降水较历史时期增多,春旱(4月)、秋旱(9月和10月)加重趋势显著。草原区在整个历史时期的干旱变化趋势不如南部农作物区和中部阔叶林带明显。农作物区9月、10月两月份干旱加重的趋势最显著,说明黄淮海平原区的夏玉米将越来越受到秋旱的威胁,防旱抗旱形势重于冬小麦面临的春旱,冬小麦的秋种受干旱的影响将加重。     

退耕还林还草工程对中国北方农牧交错区土地利用/覆被变化的影响——以科尔沁左翼后旗为例

以北方农牧交错区-科尔沁左翼后旗为例,利用卫星遥感技术获取1980~2010年土地利用/覆被信息,通过统计模型重建土地利用/覆被及景观格局变化过程,综合评价二者动态及退耕还林还草等生态恢复工程的影响。研究区土地整体处于准平衡态势,各地类双向转换较频繁;耕地与草地的变化对区域土地利用/覆被及景观格局变化起支配作用;退耕还林还草等生态恢复工程逆转了天然植被(包括草地与林地)整体减少及耕地与未利用地增加的局面,使各景观破碎化程度有所缓解,这可能有利于生态环境的改善。