归一化植被指数与降水量、土壤湿度的关系

归一化植被指数是描述植被绿度及生长状况的指数，由于植被生长依赖于环境条件因此ＮＤＶＩ与环境参量的关系是应用ＮＤＶＩ监测环境状况的基础。分别应用位于中国北部的干旱及半干旱地区的降水量资料对ＮＤＶＩ与降水量之间的关系地分析，结果表明仅在干旱半干旱地区生长季末的累积降水量与累积ＮＤＶＩ存在着显著的非线性关系，相关系数为０．７８。     

黑河实验区地表植被指数的区域分布及季节变化

利用具有较高空间分辨率的Ｌａｎｄｓａｔ ＴＭ卫星资料估算了黑河实验区夏季和近冬季地表标准化差值植被指数ＮＤＶＩ,分析了ＮＤＶＩ的区域分布特征和季节变化。结果表明,由于该实验区下垫面的复杂性,ＮＤＶＩ表现出明显的空间和季节变化,ＮＤＶＩ的图像能够很好地反映出地表植被的分布状况。     

干旱半干旱地区植被气候效应的数值研究

本文利用三维土壤－植被－大气耦合的区域气候模式研究了干旱半干旱地区植被状况发生变化的短期气候效应，着重分析植被对海平面气压场、近地层气温和湿度、土壤温度、边界层风速、局地环流以及地面能量平衡和转换关系的影响，结果可为人们制定合理的农业种植制度，开发和利用有限的生物资源，推广植树种草绿化工程建设，改善区域气候环境提供一定的科学依据。     

使用MODIS陆地产品LST和NDVI监测中国中、西部干旱

利用中分辨率成像光谱仪AQUA-MODIS卫星资料反演的地表温度LST和归一化差值植被指数NDVI,在中国中、西部地区应用植被温度混合状态指数VTCI方法,遥感监测干旱的空间分布状况。同时结合该地区有代表性的气象站逐月降水资料与VTCI指数进行相关分析,来验证此方法的适用性。结果表明,VTCI指数不仅与当月的降水量,也与其前期2至6个月的累积降水量有较好的线性相关性,显示VTCI方法不仅是较为有效的近实时大范围干旱监测方法,对于干旱的缓慢发展过程也有一定指示作用。     

用遥感植被供水指数监测贵州干旱

应用ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ通道１,２,４数据建立了植被供水系数（ＶＳＷＩ）监测贵州干旱遥感模型,确定了ＶＳＷＩ遥感图上干旱指标和干旱面积,并与地面干旱指数确定的旱情作了比较,建立了植被供水指数和地面干旱指数之间的回归方程。     

半干旱区植被覆盖度对边界层气候热力影响的数值模拟

在陆－气相互作用的中小尺度系统研究中，水平非均匀下垫面的强迫作用是主要的物理过程。本文利用能量闭合二维陆面过程与大气边界层耦合模式，研究了我国西北半干旱地区（３８°Ｎ，１０５°Ｅ）夏季下垫面物理特征的变化对区域边界层气候的影响。结果表明：土壤湿度、植被覆盖度对局地环流和区域边界层气候的形成起着决定性的作用。模拟结果揭示了在半干旱地区大面积植树造林、提高植被覆盖度，可涵养土壤水分，改善局地生态环境，是人工持续改造干旱、半干旱荒漠地区局地气候的重要途径。     

内蒙古典型草原水分条件与天然牧草产量的关系

水分是干旱、半干旱地区天然牧草生长的限制因子。分析水分条件与牧草产量的关系是确定旱灾指标、评价草原生态环境优劣的基础。利用内蒙古典型草原区3个站点近15年的天然牧草、土壤水分和气象观测资料，计算了降水量、土壤水分和耗水量与不同时期牧草产量的相关系数，分析了各水分因子相关性的时空分布规律。得出：土壤水分与产量的相关好于降水量；降水与产草量多呈二次曲线变化，土壤水分和耗水量与产草量多呈直线变化;相关程度随生长进程的推进，有逐渐增强的趋势     

太平洋秋季SSTA与西北地区春季降水的耦合性研究

利用中国西北五省（区）和内蒙古西部的共１０６个测站的１９６０～１９９０年３～５月的月、季总降水量和太平洋１０°Ｓ～５０°Ｎ,１２０°Ｅ～８０°Ｗ范围内２８６个格点（５°×５°）的秋季（９～１１月）的平均海表温度,通过ＥＯＦ、ＲＥＯＦ、ＳＶＤ及交叉谱分析等方法,对秋季太平洋海温的异常特性及其与我国西北干旱半干旱地区后期春季降水之间的空间地域遥相关耦合特征进行了分析研究。结果表明,秋季太平洋海温差异常存在６个关键区域,其中赤道东太平洋地区是最敏感的异常信号区;西北干旱半干旱地区春季降水与前期秋季赤道东太平洋海温异常之间有着清晰的遥相关。当海温异常偏高,即有ＥＬ－Ｎｉｎｏ现象时,西北地区的降水普遍偏少,并以高原东侧青、甘、宁交界地区及渭水流域的偏少为主;Ｌａ－Ｎｉｎａ时的情况正好相反,内蒙西部的春季降水变化趋势与我国西北地区基本一致。     

应用模糊数学方法提取水体面积信息

讨论了应用ＮＯＡＡ－ＡＶＨＲＲ资料提取水体信息的方法。采用１．２通道反射率数据构成的归一化植指数（ＮＤＶＩ）来识别水体，并初步提出了应用模糊数学方法提取混合像元中的水体面积信息。     

小麦栽培模拟优化决策系统(WCSODS)介绍及应用

作物生长过程的计算机模拟是国际上近 30年来迅速崛起的一项新技术 ,它的应用与发展已引起农学家、作物生理学家、作物生态学家和农业气象学家与日俱增的重视[1] 。在此背景下 ,江苏省农科院高亮之、金之庆先生从 1 992～ 1 997年主持完成了国家自然科学基金项目小麦栽培模拟优化决策系统ＷＣＳＯＤＳ (ＷＨＥＡＴＣＵＬＴＩＶＡＴＩＯＮＡＬＳＩＭＵＬＡＴＩＯＮＯＰＴＩＭＩＺＡＴＩＯＮＤＥＣＩ ＳＩＯＮ -ＭＡＫＩＮＧＳＹＳＴＥＭ )的研制工作。ＷＣＳＯＤＳ是继水稻栽培模拟优化决策系统之后 ,我国自行研制的又一个大型综合性的农作物…     

2000—2020年呼伦贝尔地区归一化植被指数时空变化及其对气候的响应

利用2000—2020年MOD13Q1和气象观测数据,结合Sen趋势分析、M-K显著性检验、变异系数、Hurst指数、相关系数等对呼伦贝尔地区归一化植被指数(NDVI)时空变化及气候响应进行分析。结果表明：呼伦贝尔地区多年生长季平均NDVI为0.63,平均年变化倾向率为0.028/10 a,大部分地区呈增加趋势,其中大兴安岭森林大部及岭西耕地增加显著。呼伦贝尔地区生长季NDVI的平均变异系数为0.08,其中呼伦贝尔草原西部的波动较大。Hurst指数表明,呼伦贝尔地区生长季NDVI整体变化呈反持续性趋势,结合现有NDVI变化趋势,未来将呈下降趋势,对生态环境的保护工作较为不利。大兴安岭森林生长季NDVI与气温呈正相关,耕地与草原区呈负相关,而呼伦贝尔大部分地区的生长季NDVI与降水普遍呈正相关,其中呼伦贝尔草原和大兴安岭两麓耕地的生长季NDVI与降水相关显著,说明气温是制约北部大兴安岭森林生长的主要因素,而降水是制约呼伦贝尔草原生态平衡和农牧业发展的主要因素。     

NDVI-based increase in growth of temperate grasslands and its responses to climate changes in China

This study analyzes the temporal change of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for temperate grasslands in China and its correlation with climatic variables over the period of 1982–1999. Average NDVI of the study area increased at rates of 0.5% yr⁻¹ for the growing season (April–October), 0.61% yr⁻¹ for spring (April and May), 0.49% yr⁻¹ for summer (June–August), and 0.6% yr⁻¹ for autumn (September and October) over the study period. The humped-shape pattern between coefficient of correlation (R) of the growing season NDVI to precipitation and growing season precipitation documents various responses of grassland growth to changing precipitation, while the decreased R values of NDVI to temperature with increase of temperature implies that increased temperature declines sensitivity of plant growth to changing temperature. The results also suggest that the NDVI trends induced by climate changes varied between different vegetation types and seasons.     

华北平原不同生长发育期作物长势对气候因子的响应研究

利用卫星遥感归一化植被指数(NDVI)时间序列数据和站点气象数据,从农作物生长发育过程的角度,分析了1981~2008年华北平原农田在12个生长发育期(冬小麦8个、夏玉米4个)对降水和温度不同的响应特征。研究区农田植被指数对降水响应的滞后性强于对温度的滞后性,其中对降水最为敏感的是前1和前2个生长发育期,对温度最为敏感的是同期和前1个生长发育期。不同种类作物在不同时期对气候因子响应不同:冬小麦发育中后期、夏玉米发育中期,绝大多数站点植被指数与降水呈正相关;冬小麦生长发育前中期植被指数与温度呈显著甚至极显著正相关。冬小麦出苗期温度、返青期温度和返青期降水分别与不同时期植被指数显著相关,出苗期和返青期为研究区农田长势对气候因子响应的敏感期。     

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.     

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.     

我国东部地区NDVI与气温、降水的关系研究

利用东部地区的1982—2001年归一化植被指数(NDVI)资料以及131个标准气象台站的气温、降水资料,用相关分析、奇异值分析(SVD)方法研究了该地区的植被与气温、降水的相互作用,得到以下几点认识：NDVI的最大值滞后于气温最高值的时间尺度在一个月左右。前期气温与后期NDVI的相关系数在春夏为负值,在秋冬却以正值为主。前期植被与后期气温的相关系数以负值为主。NDVI最大值滞后于降水最大值的时间尺度在两个月左右,同期NDVI与降水的相关系数为负值,而无论降水超前于NDVI或者NDVI超前于降水的时间尺度大于1个月时,二者的相关系数转为正值。由SVD方法得到东部地区7月份的NDVI与8月份的气温、降水有较好的相关关系。河南西南部及东北部区域NDVI与大部分地区的气温为正相关;长江流域NDVI与32 °N以南地区的降水有较好的负相关。因此,前期植被的变化特征可以作为后期气温、降水的预报的一种参考因子。     

气候变化对苏尼特草原NDVI的影响

利用苏尼特草原地区1982—2006年NOAA AVHRR的NDVI数字遥感影像,以及1998-2007年逐旬的SPOT VAG-NDVI数据集,结合研究区域内苏尼特左旗、苏尼特右旗、朱日和、二连浩特4个气象站点的同期降水、气温数据,对植被盖度与不同组合方式的降水及气温数据进行了相关分析,探讨了植被盖度与气象因子的关系。结果表明：苏尼特草原生长季平均盖度、逐月盖度与降水呈正相关关系,与气温呈负相关关系,其中降水对盖度的影响存在着时滞及累积效应。     

2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应

气候是植被变化的主要驱动因子,研究全球增暖背景下中国区域植被变化及其对气候的响应对于国家开展重大生态恢复评估和未来植被保护政策制定具有重要意义。利用2000-2016年MODIS植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集,运用统计分析方法,从平均态、线性趋势、时间序列、相关性等方面系统分析了2000年以来中国区域植被变化及其对气候变化的响应。结果表明:中国区域NDVI在平均态上呈现从东南向西北递减的空间分布,受降水生长季的影响,东部地区植被指数明显较大;我国大部分地区NDVI呈现增加的趋势,其中湿润半湿润地区NDVI增长幅度为0.037·(10a)^-1,而在干旱半干旱地区变化较小[0.013·(10a)^-1]。NDVI的变化与气候驱动因素的相关性存在一定的区域差异,其中:NDVI与气温变化在东南沿海、东北东部以及青藏高原北部等地区呈现出显著正相关,而在青藏高原南部等地区呈现微弱的负相关;除青藏高原、塔里木盆地和东北北部等地区外,NDVI与降水量在全国大多数地区呈正相关。从全国平均来...     

植被归一化植被指数对气候因子的空间敏感性

基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均（1982～2015年）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和气候平均态（气温、降水量）数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征。植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90。其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好（r>0.8）。不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同。整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系（r=-0.6）。不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强。