1982-2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化

利用内蒙古地区1982-2003年遥感归一化差值植被指数(NDVI)数据,对植被带进行了分时段的划分,并以典型草原植被带为例,分析植被覆盖度时空变化及其与水热因子的关系.结果表明:在整个研究期间,典型草原带的面积呈增加的趋势,荒漠草原带的面积呈减少的趋势,森林带、森林草原带和荒漠带的面积趋势变化不明显.总体上看,从时段1(1982-1987年)到时段2(1988-1992年)植被带进化演变的面积占优势,从时段2(1988-1992年)到时段3(1993-1998年)进化和退化演变的面积相当,从时段3(1993-1998年)到时段4(1999-2003年)退化演变的面积占优势.在典型草原带内,多年平均植被覆盖度具有明显的季节变化,从5月上半月返青开始到8月下半月达到年最大值,其空间演进以大兴安岭两翼为中心,逐渐向东南的西辽河平原和向西的乌兰察布高原扩展.前期降水量与覆盖度季节增量年际变化之间呈正相关,显著正相关的区域位于锡林郭勒高原西部和乌兰察布高原,而气温与覆盖度季节增量年际变化的相关一般不显著.典型草原年最大覆盖度线性趋势降低与升高的面积分别占52.6%和47.4%,其中,呼伦贝尔高原西部边缘以及大兴安岭山麓两侧的年最大覆盖度呈显著降低的趋势,而西辽河平原西南部和努鲁儿虎山东段的年最大覆盖度呈显著升高的趋势.年降水量是影响年最大覆盖度的主要因子,而年均温对年最大覆盖度的影响不明显.     

滨海新区浅层软土卸荷变形性状试验研究

天津市滨海新区的城市开发建设正步入高速发展阶段,出现了大量的深基坑工程等地下工程,工程建设的需要使得针对滨海软土各种性状尤其是卸荷性状的研究成为必然。通过对天津市滨海新区浅层淤泥质粘土原状饱和试样进行的一系列ko固结不排水三轴卸荷试验,研究土体卸荷路径下的变形特性。试验表明,滨海新区浅层土体的变形性状与应力路径密切相关。在侧向及竖向卸荷条件下土样的应力-应变曲线均可用双曲线函数模拟,且土体初始卸荷模量随固结围压的增加而增加;侧向与轴向卸荷条件下,滨海新区浅层软土均有着比较明显的归一化性状,其应力-应变关系随着固结围压线性变化。     

基于MODIS-NDVI的西藏林芝地区植被时空变化研究

在对西藏林芝地区进行垂直带划分的基础上,运用MODIS-NDVI数据对2000-2009年四季不同垂直带的植被演变进行研究.结果表明:1)不同海拔带的NDVI年内变化特征不同,随着海拔下降,植被生长旺盛期由秋季变为冬季;2)10年内,海拔3 000 m以下垂直带的NDVI平均值除秋季增长外,其它季节都表现为降低,而海拔3 000 m以上垂直带植被四季都表现为增长;3)10年来研究区春季、夏季和冬季低于海拔3 000 m的区域,植被退化的面积大于趋好的面积,而海拔3 000 m以上区域,植被趋好的面积大于等于退化的面积,但秋季所有海拔带中植被趋好的面积都大于退化的面积.总之,作为低海拔热带、亚热带和暖温带植被与高海拔寒温带和寒带植被分界线的海拔3 000 m,是一条重要的生态分界线,分界线上下的植被表现出不同的变化趋势,而气温升高是导致植被变化的因素之一,人类活动也有一定的作用.     

黄土高原不同生态类型NDVI时空变化及其对气候变化响应

了解植被的时空变化及其气候主控因子可为植被保护和恢复提供重要的理论依据。基于MOD13A1和气象数据,分析了黄土高原Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）时空变化特征,探讨了NDVI对水热条件在不同时间尺度的响应特征。结果表明：黄土高原植被覆盖状态正在不断的改善,气候呈暖湿的发展趋势;83.77%的植被退化区（退化区面积占研究区总面积的5.79%）海拔<2000 m且退化类型以不显著减少为主,不同覆被类型的退化区海拔分布及退化比例差异明显,湿地的退化面积比最高（23.91%）、其次耕地（11.88%）。年尺度上,NDVI与降水呈正相关的面积高于气温,约75.06%的区域受水分条件控制;灌木地（海拔分布<2200 m）、耕地（<3000 m）、草地（<3000 m）和裸地（600~3700 m）等植被生长受水分条件影响;森林（<1000 m、1700~3700 m）和湿地（>2500 m）的植被生长受热量影响。月尺度上,黄土高原植被NDVI对热量响应以滞后1个月为主,不同植被对水热响应的滞后性差异明显,草地、湿地、耕地和裸地对热量响应以滞后1个月为主;森林和灌木地则表现水热同期的特征。伴随滞后时间的推移,水分主控面积逐渐降低,热量成为影响植被生长的主要因素,水热主控及响应滞后性分布受海拔影响明显。     

大气污染对京津冀地区夏季植被生长峰值的影响

植被物候是指示气候变化的重要因子，大气污染物变化对植被生长峰值的影响尚未得到充分探究。论文利用卫星观测的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)2001—2015年的时序数据，分析京津冀地区植被生长季峰值(peak of growing season,POS)、生长期最大值(maximum vegetation growth,NDVI_max)的时间变化，探究大气污染物(PM_2.5)对POS、NDVI_max的影响，阐明PM_2.5对POS、NDVI_max与气象因子响应机制的影响。结果表明：燕山和太行山区POS较早且NDVI_max较大，东南部平原POS较晚，张家口地区、燕山和太行山区NDVI_max呈显著增加趋势。季前降水(季前指POS或NDVI_max与影响因子偏相关系数绝对值最大值对应的时间距多年平均POS的时间长度)对POS、NDVI_max     

叶片生化组分浓度对单叶光谱影响研究——以2100nm吸收特征的碳氮比反演为例

运用连续统去除法和波深归一化方法对构成植物叶片碳氮比的基本因素——总碳和总氮浓度进行深入研究,对其组成物质的浓度差异在2030—2220nm区间内光谱响应的物理机制进行深入分析。在对多组典型叶片的对比分析后发现,经连续统去除后的相对反射率光谱中可以明显观察到碳、氮浓度差异造成的影响,而其影响与纤维素、木质素和蛋白质在此范围的吸收特征密切相关。其中,以纤维素和木质素为代表的碳浓度的影响主要体现在2030—2050nm区间,而以蛋白质为代表的氮浓度的影响则体现在2054nm和2172nm附近存在的斜率突变上。另外利用波深归一化方法再次证明了氮浓度对2054nm和2172nm处光谱特征的影响,进一步证实蛋白质双峰特征在光谱上的响应,并通过相关分析和回归分析验证了相对反射率光谱与碳氮比之间的定量关系。     

基于褶积滤波的山丹地电阻率归一化速率异常特征分析北大核心CSCD

利用褶积滤波法对山丹地电阻率进行去除降雨校正处理,再分别对原始数据和去降雨后数据在进行归一化月速率分析前作不同处理方式组合的结果进行映震效能统计,从而选出归一化速率分析前数据最优处理方式。结果显示,NS测道适用于去倾、去周期处理,EW测道和NW测道均适用于去周期处理,且去除降雨后各测道映震效能均优于去降雨前,说明降雨对山丹地电阻率异常提取有较大干扰。由于2022年祁连山地震带表现空前活跃,至8月逐渐恢复平静,因此选择2014~2022-08祁连山地震带及其附近中强地震活动前山丹地电阻率表现出的速率超限异常总结映震指标,利用2022-08~12山丹地电阻率的速率超限异常对逐渐平静的祁连山地震带地震危险性进行预测,分析山丹观测站附近地震活动水平是否真的降低,结果显示,山丹地电阻率观测值仍然存在速率超限异常,说明祁连山地震带的地震危险性仍然存在,地震活动水平并未减弱。     

昆山城市热岛效应特征及其关键影响因子研究北大核心

昆山地处长三角超大城市群中,在热岛效应上受到了上海、苏州等大、中城市的显著影响。利用2014—2017年昆山气象站网逐小时观测资料分析昆山城市热岛强度时空分布特征的基础上,结合归一化建筑指数(Normalized Difference Built-up Index,NDBI),揭示了城市功能分区和城市扩张对该市热岛强度的影响,并通过一套用于城市气候研究的系统的场地分类方法—局地气候分区体系(Local Climate Zones,LCZ),探讨了不同城市用地的热岛强度特征。研究发现:昆山市热岛强度总体呈现夜间强、白天弱的特征。季节变化上表现为秋季最强,冬季次之,春季和夏季较弱;昆山市城市热岛强度处于逐年增长的过程,各镇中平均年际热岛强度增长率最高可达0.19℃·a^(-1)。高热岛强度范围由东南向西北延伸,湖陆风效应对昼夜热岛强度的分布及其变化有一定的影响,由于水体的作用,昆山市NDBI与夜间热岛强度的相关性较差,而与白天的热岛强度呈高度正相关。各镇不同的功能分区对热岛效应有显著影响,且当各镇的平均NDBI每增加0.1时,白天平均热岛强度会增加0.16℃;不同LCZ类型的热岛强度具有显著的差异,且地块城市化程度越高,热岛效应越强。密集低层建筑区(LCZ 3)和工业厂房(LCZ 10)的热岛强度与人类活动密切相关;开阔低层建筑区(LCZ 6)与茂密树木区(LCZ A)热岛强度表现出相似的变化特征;森林绿地(LCZ A、LCZ B)对热岛效应有缓解作用;水体(LCZ G)在白天有一定的降温效果,在夜间则会加剧热岛效应。     

新疆地区植被对多时间尺度干旱的响应研究

新疆是中国干旱区的主体,区域内生态承载能力和植被覆盖率较低,受干旱影响突出.以标准化降水蒸散指数(Standard Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)表征干旱状况,以归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDV...