1990—2019年黑河流域植被覆盖度动态变化及气温对其影响

植被覆盖度的变化特征是流域生态监测的重要内容,能为流域综合管理决策提供基础信息。黑河流域是中国西北干旱-半干旱地区第二大的内陆河流域。为研究我国西北干旱-半干旱地区的生态状况,以黑河流域为研究区,根据1990—2019年Landsat NDVI数据,综合应用像元二分模型和一元线性回归方法,分析黑河流域植被覆盖度的动态变化并探讨气温对其影响。结果表明: 黑河流域植被覆盖度呈现由南向北递减的空间分布特征; 近30 a来,植被覆盖面积总体呈上升趋势,中高植被覆盖度增长速度最快; 流域大部分地区植被覆盖度保持不变,植被覆盖度增加的区域多于退化区域; 受全球变暖影响,整个流域气温呈升高趋势,中游气温上升最快,上游最慢,流域上游和中游气温的升高对植被覆盖度起到促进作用,下游气温的升高则抑制了植被生长。     

2000-2014年蒙古高原植被覆盖时空变化特征及其对地表水热因子的响应

利用MODIS NDVI数据、同期地表水热组合数据和植被类型数据,对2000-2014年蒙古高原生长季和三季（春、夏、秋季）植被覆盖时空演变特征及其对地表水热因子响应模式进行分析。研究表明：这15 a来,蒙古高原生长季及三季归一化植被指数NDVI均呈增加趋势,且呈显著增加趋势区域主要集中在内蒙古地区,一定程度上反映了该地区生态恢复工程的有效性。研究区植被覆盖变化与地表水分指数LSWI有密切的关系,因此证明研究区植被覆盖的增加归因于自然和人为因素的共同作用。不同类型植被NDVI均呈增加趋势,其中荒漠植被NDVI增加最明显,森林植被增加平缓,且存在季节性差异。此外,不同类型植被NDVI受水热因子影响也存在季节性差异。     

基于Landsat时序数据的高潜水位煤矿区植被扰动分析

我国东部矿区是重要的煤粮生产复合区,由于境内地势平坦,地下潜水位高,采空区形成的沉陷大多常年积水或季节性积水,所引起的土地、生态、环境问题尤为严重。植被作为矿区生态环境的重要组成部分,因外界干扰和环境要素的变化而具有动态特征。归一化差值植被指数(NDVI)是植被生长状况遥感监测的常用指示因子,基于NDVI时间序列数据的分析可以有效揭示植被的扰动效应。以安徽淮南顾桥矿为研究对象,基于2007—2018年Landsat NDVI时间序列数据的分级统计,以及热点分析、聚类与异常值分析和剖面线分析,研究NDVI值的时空变化特征,探讨煤矿开采沉陷对周围植被的扰动效应。研究表明:2007—2018年间顾桥矿植被生长状况整体良好,但植被覆盖离散程度在增大;NDVI分布具有明显的空间聚集特征,均为“高–高”聚类和“低–低”聚类,无异常出现;受煤炭开采影响,热点区减少,冷点区增加,热点向冷点的转化主要发生在沉陷积水区、德上高速和永幸河附近;沉陷积水区周围一定范围内存在明显的植被扰动,开采初期扰动较小,随着积水区范围的增长和时间的推移,扰动范围逐渐增大,最后趋于稳定,具有时序滞后性和时空累积性。研究成果为采煤沉陷区生态影响范围的确定及生态环境的恢复治理提供了参考。      

中蒙俄经济走廊沿海与内陆NDVI分布特征

为了研究中蒙俄经济走廊沿海与内陆地区归一化植被指数（NDVI）的分布特征,利用MOD13Q1 NDVI数据集、MERRA2气象再分析数据和AVHRR土地覆盖数据,以中蒙俄经济走廊研究区内2种代表性植被（林地和树木茂盛的草地）为例,采用回归分析法和相关性分析法研究了近年来研究区NDVI在不同纬度、距海岸线不同距离及不同时间的变化特征,并分析了气温与降水对NDVI的影响。结果表明：2015—2019年内5月下旬—9月,沿海地区植被生长状态基本优于内陆地区,从距离海岸线500 km左右开始,NDVI明显下降;沿海地区（0~500 km）与内陆地区NDVI在时间变化上也略有不同,沿海地区2种代表性植被的NDVI时序变化模型拟合效果较好。受沿海与内陆地区降水、气温差异影响,在植被生长顶峰期（0719—0723）,随着纬度上升,沿海与内陆地区NDVI差异逐渐减小：沿海地区NDVI在上升期比内陆地区约提前1个月进入饱和,下降期滞后约1个月;低纬度地区2种植被对降水量更为敏感,相关系数最高为0.393（显著性水平P<0.01）,而高纬度地区两种植被对气温更为敏感,相关系数最高为0.534（P<0.01）。     

不同土地利用方式对黄土高原植被覆盖季节变化的影响--以陕北延河流域为例

植被覆盖是水土流失的重要影响因子,在一定的自然生态背景下,土地利用方式亦決定了植被覆盖特征。为深入探讨植被覆盖季节变化的内在机制,本研究选择地处陕北黄土高原的延河流域,对农地、林地和草地共3种主要土地利用方式,分析其植被覆盖季节变化规律,并进一步对土壤类型和地形特征等生态因子的影响加以比较。研究结果表明,不同土地利用方式下,植被覆盖季节变化产生显著的差异,而相同土地利用方式下,土壤类型的影响最为显著,坡向次之。而影响湿润度的地形特征对植被覆盖的季节变化的影响并不明显。基于上述认识,从改善流域植被覆盖的角度出发,不仅需要通过退耕还林、还草来提升植被覆盖水平,也需配合相应的土壤类型及地形地貌条件改造,才能达到生态格局优化。     

四种常用的全球1km土地覆盖数据中国区域的精度评价

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.对数据质量的了解与数据本身同等重要,定量的数据精度评估不仅是对数据本身包含信息的丰富,而且对有助于发现问题,从而促进土地覆盖制图方法的发展.基于一个新的分类系统(森林、灌木草地、农田、裸地、城市、湿地和水体),以中国1∶10万土地利用数据为参考数据,从类型面积一致性、空间一致性两方面对4种全球土地覆盖数据集在中国区域的分类精度进行了评价,包括美国地质调查局为国际地圈-生物圈计划的全球土地覆盖数据集(IGBPDISCover);美国马里兰大学的全球土地覆盖数据集(UMd);欧盟联合研究中心(JRC)空间应用研究所(SAI)的2000年全球土地覆盖数据产品(GLC2000);MODIS 2000年的土地覆盖数据产品(MOD12Q1).并对4种土地覆盖产品误差的空间和类型分布进行了分析.结果表明:在4种土地覆盖分类产品中,GLC2000和MODIS土地覆盖数据有更高的整体分类精度,IGBP数据的整体分类精度次之,但是3种数据在局部都存在明显的分类错误;UMd的分类精度整体最低.通过对4种数据分类精度的空间和类型分布规律的分析,认为4种数据都不能很好的满足陆地表层过程模拟的需要.建议发展土地覆盖类型决策融合方法,将现存多源土地覆盖分类信息融合起来,制备更高精度的中国土地覆盖分类图.     

石羊河流域植被指数时空变化及荒漠化遥感监测

利用SPOT VGT NDVI数据对石羊河流域1999—2010年期间植被覆盖的时空变化进行了研究,并基于像元二分模型求算植被覆盖度,以植被覆盖度为指标对研究区荒漠化程度进行定量监测与评价。结果表明:12年来石羊河流域植被覆盖度整体呈增加的趋势,增加速率为0.003 2 a-1。植被改善的面积远大于植被退化的面积,植被改善区域的面积为11 130 km2,占研究区总面积的26.45%,主要分布在金昌、永昌、民勤、武威东部以及古浪的西北部地区;植被退化区域的面积为3 546 km2,占研究区总面积的8.43%,主要分布在天祝藏族自治县的东部和古浪南部的乌鞘岭地区。荒漠化土地面积整体呈下降的趋势,极重度荒漠化土地明显减少,转化为重度荒漠化;非荒漠化土地的增加主要以绿洲的扩张为主。     

基于多源数据融合方法的中国1 km土地覆盖分类制图

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础。在集成研究兴起和多种数据并存的背景下,利用多源信息融合技术进行大尺度土地覆盖制图具有重要的现实意义。证据理论清楚地表达了由于不确定和不完全信息所带来的对命题认识的“无知”,能够确定相应的假设在目前的认知与知识状态下的确定、不确定和“无知”程度,是多源数据决策融合的重要方法。基于证据理论,将2000年中国1∶10万土地利用数据、中国植被图集（1∶100万）的植被型分类、中国1∶10万冰川图、中国1∶[KG-*2]100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品（MOD12Q1）进行了融合,最终基于最大信任度原则进行决策,产生了新的、IGBP分类系统的2000年中国土地覆盖数据。新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时,补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息,更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息,使分类系统更加通用。     

基于多源数据融合方法的中国1km土地覆盖分类制图

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.在集成研究兴起和多种数据并存的背景下,利用多源信息融合技术进行大尺度土地覆盖制图具有重要的现实意义.证据理论清楚地表达了由于不确定和不完全信息所带来的对命题认识的"无知",能够确定相应的假设在目前的认知与知识状态下的确定、不确定和"无知"程度,是多源数据决策融合的重要方法.基于证据理论,将2000年中国1:10万土地利用数据、中国植被图集(1:100万)的植被型分类、中国1:10万冰川图、中国1:100万沼泽湿地图和MODIS 2001年土地覆盖产品(MOD12Q1)进行了融合,最终基于最大信任度原则进行决策,产生了新的、IGBP分类系统的2000年中国土地覆盖数据.新的土地覆盖数据在保持了中国土地利用数据的总体精度的同时,补充了中国植被图中对植被类型及植被季相的信息,更新了中国湿地图,增加了中国冰川图最新信息,使分类系统更加通用.     

黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖与种植结构空间格局遥感监测

以高空间分辨率、高光谱分辨率CASI航空遥感数据作为采样带,对黑河中游绿洲灌溉区土地覆盖和农作物种植结构空间格局进行遥感监测。设计了分层分类方法,综合采用基于像素和基于对象的2种遥感图像分类方法对航空样带区域进行土地覆盖制图。根据实地土地覆盖类型调查与目视解译,对样带土地覆盖和农作物种植结构的分类结果进行精度评价,总体分类精度为84.2%,Kappa系数为0.793。与样带区域2007年Landsat TM/ETM+土地覆盖产品相比,高分辨率CASI航空数据能够对树木、草地与农作物类别进行有效监测。监测结果表明,中游绿洲灌溉区内接近59.1%的地区为裸地与建筑用地;植被覆盖区域占39.8%,其中,农田34.9%,树木5.3%,草地仅有0.1%;而在农田区域中玉米为大宗作物,分类成数占96.1%。研究结果表明高质量与高分辨率的航空遥感数据能够实现对流域下垫面异质性进行有效监测,为生态—水文过程研究提供高分辨率的下垫面类型信息。     

Assessing vegetation dynamics and their relationships with climatic variability in Heilongjiang province, northeast China

In this study, the vegetation dynamics in Heilongjiang province and their relationships with climate variability were assessed using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological datasets from 1981 to 2003. The conclusions from our results are as follows: (1) After 1981, vegetation cover, as indicated by the NDVI, exhibited an insignificant increasing tendency. However, the inter-annual variations of the NDVI showed apparent spatial differentiations. (2) The inter-annual changes of the NDVI were different from season to season. The spring and autumn NDVI values increased, while the summer and winter NDVI decreased. (3) The annual NDVI was significantly correlated with precipitation. Thus, as compared to temperature, precipitation was the dominant climatic factor affecting the vegetation dynamics in Heilongjiang province. (4) The trend in the NDVI showed a marked homogeneity corresponding to regional and seasonal variations in climate. Additionally, land use changes also play an important role in influencing the NDVI trends over some regions. All of these findings will enrich our knowledge of the natural forces that impact the stability of boreal ecosystems and provide a scientific basis for the environmental management in Heilongjiang province in response to climate change and human activities.     

Assessing vegetation dynamics in the Three-North Shelter Forest region of China using AVHRR NDVI data

The Three-North Shelter Forest Programme (TNSFP) covers 551 Chinese counties and an area of 4,069,000 km² mostly in arid and semi-arid regions. In this paper, we discuss the temporal and spatial changes in value of the normalized-difference vegetation index (NDVI) in this region, and the relationships between NDVI and climatic factors (temperature and precipitation) based on NOAA Advanced Very High Resolution Radiometer Global Inventory Modeling and Mapping Studies NDVI data with 8-km resolution from 1982 to 2006. During the past 25 years, the vegetation cover has generally increased in eastern regions of China and the oasis in the north piedmont of Tianshan Mountains, but has decreased northwest of Xinjiang and in the Hulunbeier Plateau. The multi-year monthly average NDVI distribution map showed that NDVI increased from April to August, but in the western and northern plateau areas, the lower temperatures and high altitude created a shorter growing season (1 or 2 months). The vegetation of the study area has generally increased in the regions covered by the TNSFP. Linear regression analysis of the vegetation cover showed an increasing trend over large areas. The largest annual growth rate per pixel (the slope of the regression) was 0.009; the largest negative annual change was −0.004. The correlation between NDVI and precipitation was higher than that between NDVI and temperature, suggesting that precipitation is the most important factor that affects NDVI changes in the study area, especially for temperate desert vegetation in northwestern China.     

1998—2007年新疆植被覆盖变化及驱动因素分析

利用1998-2007年SPOT VGT归一化植被指数(NDVI)数据对新疆植被覆盖的年际和空间变化进行了动态监测,并从气候变化和人类活动双重角度分析了植被覆盖演变的原因.1998-2007年新疆植被覆盖变化经历了2个阶段:1998-2001年植被覆盖严重退化时期;2002-2007年植被覆盖由急剧上升到缓慢下降再到持续升高时期,NDVI明显高于20世纪末期水平.新疆植被覆盖变化存在显著的空间差异,阿尔泰山地森林、巴音布鲁克草原等自然植被NDVI明显退化,农业灌溉区和生态建设地区的植被覆盖明显提高.从不同的土地利用类型来看,沙地和耕地的NDVI上升趋势显著,林地和草地植被的NDVI退化严重.研究表明,新疆植被覆盖变化是气候变化和人类活动共同作用的结果.温度对植被覆盖变化的影响表现为对植被生长年内韵律的控制和春季植被生长期的延长,年降水量的波动式下降是导致新疆植被覆盖变化呈现2个阶段的主导冈素.农业生产水平的提高是新疆农业灌溉区NDVI不断上升的重要原因,同时,近年来大规模实施的生态建设工程所带来的生态效应正在呈现.     

1981-2006年西北干旱区NDVI时空分布变化对水热条件的响应

气候是植被变化的重要驱动因子. 利用1981-2006年GIMMS归一化植被指数（NDVI）时间序列数据,结合68个气象站降水、气温数据和DEM地形数据等资料,研究分析了西北干旱区植被活动的年、季变化和空间差异. 结果显示：在1981-2006年的26 a,西北干旱区植被的覆盖率增加了4.5%,年平均NDVI增加了3.2%;植被的生长季延长,主要表现在生长季的推迟. 从总体来说,植被覆盖率、生长季和NDVI值在2000年以前显著增加,而在2000年以后都呈现减小的趋势;其中,减少明显的区域是在伊犁河谷、中天山及平原区,在河流上游山区或源头以及部分河流两岸呈现增加态势;在年际变化上,大部分区域的气温、降水与NDVI相关性不强. 而年平均气温在4.58 ℃以下低温区和年降水在180 mm以上的相对湿润区,气温和降水都呈现正相关;在季节变化上,NDVI值在春季和秋季与温度相关显著,而夏季与降水相关性强. 2000年以后,植被覆盖率和NDVI值开始出现降低趋势与气温持续升高、降水量增幅下降有关.     

近20余年来西北地区植被变化特征分析

利用1982—2003年8 km分辨率的NDVI数据集,选中国西北地区森林、草原、灌溉农业、雨养农业区不同类型植被为研究区,分析了植被年、年际变化特征,并对植被覆盖空间变化进行动态研究.结果表明:森林、草原、灌溉农业区和以春小麦为主的雨养农业区NDVI年变化为单峰型曲线,以冬小麦为主的雨养农业区NDVI曲线呈双峰型;同一类型的植被NDVI受纬度或海拔高度的影响,绿峰出现时间存在1个月的位相差.22 a来森林植被NDVI多呈下降趋势,草原植被区为上升趋势;雨养农业区变化不大,灌溉植被区呈显著的上升趋势.西北东部雨养农业区植被波动频率和幅度最大,是受降水影响最敏感的地区;森林植被次之;有灌溉条件的绿洲植被,年际间波动最小.22 a间西北地区植被以增加趋势为主,增加面积约为20.5%,主要分布在新疆和河西走廊绿洲、黄河沿岸灌区以及青海草区,水分条件充足的绿洲是NDVI增加最显著的区域;NDVI减少地区面积为4.77%,主要分布在西北东部.     

The relationship between drought activity and vegetation cover in Northwest China from 1982 to 2013

We investigated drought activity and the relationship between drought and vegetation in Northwest China over the period 1982–2013 using the standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) and the normalized difference vegetation index (NDVI). The indexes were, respectively, calculated from ground-based meteorological data and from remotely sensed satellite data. The spatial and temporal distributions of drought (SPEI) and of vegetation cover (NDVI) were compared using annual trends, and the relationships between these trends were analyzed. The results are: (1) Overall, Northwest China had a drought trend during the study period, although some a few regions show a significant wetness trend; (2) the mean annual NDVI fluctuates, but overall shows an increasing trend, particularly in some mountainous areas that have at least adequate water and vegetation cover, while unused land becomes degraded; (3) most regions show a positive correlation between SPEI and NDVI, although the western parts of the Tarim basin, Qaidam basin, and some regions in the southeastern part of study area show a negative correlation; and (4) the various regions respond differently to global climate change, but in general regions with more vegetation cover show increased vegetation growth, while regions with less vegetation cover are becoming degraded and thus more vulnerable to the adverse effects of climate change.     

基于多源遥感数据的青藏高原植被变化特征评价

近几十年来青藏高原升温速率约为全球同期升温速率的2倍,对植被产生了巨大影响,给脆弱的生态环境增加了许多不确定因素,准确评估该地区植被变化显得尤为重要。不同的卫星遥感数据源对评估结果带来一定的不确定性,而过去对多源数据在该地区评估的差异性研究尚不清晰。利用MODIS、GIMMS和SPOT的NDVI数据集通过Theil-Sen趋势估计和Mann-Kendall趋势检验对2000—2014年青藏高原地区的植被变化进行分析,并对不同数据之间的差异性进行评价。结果表明：SPOT NDVI反映的植被绿化显著且迅速,27.44%的像元显著绿化,分别超出MODIS与GIMMS NDVI 4.10%、15.89%,生长季显著绿化趋势达到0.0182 （10a）^-1,高于其他数据0.0078~0.0090 （10a）^-1。MODIS NDVI随着分辨率的提高,显著绿化的像元占比与绿化趋势却逐渐降低;MODIS数据之间显著绿化的像元占比相差不足2.80%。GIMMS NDVI显著褐化的像元占比平均达5.83%,超出其他数据3.37%~5.51%,在春季显著褐化像元最多（7.88%）,与显著绿化像元占比相当。区域平均NDVI具有最小的显著绿化趋势［0.0092 （10a）^-1］,并在春、夏两季表现为植被褐化。因此,基于GIMMS NDVI探究青藏高原植被变化特征时,特别是对春季物候研究,可能会造成结果较大的不确定性。而SPOT与MODIS NDVI体现了较高的一致性,可以互为补充,探究高原植被变化。     

Response of vegetation pattern to different landform and water-table depth in Hailiutu River basin,Northwestern China

The spatial distribution of vegetation pattern and vegetation cover fraction (VCF) was quantified with remote sensing data in the Hailiutu River basin, a semiarid area in North China. The moderate resolution imaging spectroradiometer normalized different vegetation index (NDVI) values for 4 years from 2008 to 2011 and field observation data were used to assess the impact of climate factors, landform and depth to water table on vegetation distribution at large scale. In the VCF map, 74 % of the study area is covered with low and low–medium density vegetation, 24 % of the catchment is occupied by medium–high and high-density vegetation, and 2 % of area is bare soil. The relationship between NDVI and climate factors indicated that NDVI is correlated with relative humidity and precipitation. In the river catchment, NDVI increases gradually from landform of sand dune, eolian sand soil to river valley; 92.4 % of low NDVI from 0.15 to 0.3 is mostly distributed in sand dunes and the vegetation type is shrubs. Crops, shrubs and some dry willows dominate in eolian sand soil and 82.5 % of the NDVI varies between 0.2 and 0.35. In the river valley, 70.4 % of NDVI ranges between 0.25 and 0.4, and grass, dry willow and some crops are the main plants. Shrubs development of Korshinsk peashrub and Salix psammophila are dependent on groundwater by analyzing NDVI response to groundwater depth. However, NDVI of Artemisia desertorum had little sensitivity to groundwater.     

利用“3S”技术检测我国北方气候变化的植被响应

本文利用“3S”技术,结合气象观测资料,发现反映区域植被覆盖特征的遥感植被指数变化基本上与器测温度和降水变化相一致,显示出我国北方植被对气候短尺度变化响应敏感。荒漠化总体加剧深受气候变化的影响,人类活动起着相对加强或削弱的作用。     

Assessing vegetation dynamics impacted by climate change in the southwestern karst region of China with AVHRR NDVI and AVHRR NPP time-series

The relationship between climate change and vegetation dynamics in the southwestern karst region of China has been identified by recent studies. Based on previous researches and AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) GIMMS (Global Inventory Monitoring and Modeling Studies) NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) (1982–2003) and AVHRR GloPEM (Global Production Efficiency Model) NPP (Net Primary Production) (1981–2000) datasets, vegetation dynamics impacted by climate change in the southwestern karst region of China were assessed. The results show that: (1) since the early 1980s, both vegetation cover density and net primary production have insignificant ascending tendencies. However, the inter-annual variation rates of vegetation indexes have apparent spatial differentiations; (2) the correlation coefficients between the inter-annual variations of vegetation indexes and the inter-annual variations of climate factors vary geographically; (3) as indicated by NDVI and NPP, various vegetation types have different responses to climate change, and the annual mean temperature variation has more significant impact on vegetation dynamics than the annual precipitation variation in the study area; (4) distribution laws of correlation coefficients between the inter-annual variations of vegetation indexes and the inter-annual variations of climate factors in different climate conditions are apparent. All these findings will enrich our knowledge of the natural forces which impact the stability of the karst ecosystems and provide scientific basis for the management of the karst ecosystems.