新疆乌兰乌苏物候变化规律及其对气候变化的响应

分析新疆乌兰乌苏农业气象试验站1980—2002年物候与相应气候因子资料,得出乌兰乌苏23a来气温增高,降水增多,气候增暖增湿;候鸟停留时间增长,与积温、日照时数和降水量的年变化趋势一致,除降水外,其他均存在显著正相关关系;木本植物生育期延长,与4—10月平均气温、平均相对湿度、总日照时数和总降水量趋势一致;初霜和终霜均推迟,无霜期缩短;初雪和初次积雪提前,终雪推迟,冬季雪日增长;积雪开始融化提前,完全融化推迟,融化时间增长;土壤表面开始解冻日期趋势提前,而土壤表面开始冻结日期趋势推迟。另外,通过物候与气象因子建立的最优回归方程,获得物候对气候响应的定量关系,为生态环境研究提供一定的理论依据。     

百色市楝树物候期与气象条件分析

通过对连续16a同株楝树物候期资料统计,结合历年各物候期气象条件进行综合分析,探讨百色气候条件下楝树物候期规律。     

木棉树物候期的农业气候意义

通过对木棉树物候观测资料的分析,得出主要物候期的指示温度,以此分析其对应的农业气候意义     

GEE平台下结合滤波算法和植被物候特征的互花米草遥感提取最优时间窗口确定

互花米草的快速入侵严重影响湿地生态系统平衡。因此，精确监测互花米草扩张的时空动态变化过程具有重要意义。尽管现有基于植被物候特征的互花米草遥感提取方法，避免了光谱特征相似性引起的分类误差，但受到云和潮汐的严重影响，难以获取大尺度湿地植被提取特征信息。本文提出一种结合最大值合成法和Savitzky-Golay(S-G)滤波算法提取互花米草关键物候特征，减弱大尺度云和潮汐对时序遥感信号特征的影响，精准重构符合植被生长趋势的NDVI时间序列数据。通过获取关键物候特征，确定互花米草提取的最优时间窗口，基于Google Earth Engine(GEE)平台精准获取互花米草空间分布状况并分析典型地区的互花米草空间分布特征。研究结果显示，生长季初期（6—7月）为互花米草提取的最优时间窗口，该时期总体分类精度为89.81%,Kappa系数为0.88，相比其他时期的总体分类精度提高10.09%,Kappa系数提高0.11。互花米草提取结果表明，2020年福建省互花米草入侵面积总计100.78 km2，主要分布在宁德、福州、泉州以及漳州等地。其中，宁德市互花米草分布面积最广，共计38.08 km2，占全省...     

Variations in spring leaf phenology and leaf freezing damage of common woody species in China北大核心CSCD

Freezing damage results in the dehydration of plant cells and reduces the photosynthetic capacity of plants, which causes significant losses to ecology and economy. Over the past 40 years, global warming has reduced the frequency and intensity of frost events while bringing forward the spring phenology of plants, increasing the exposure of their leaves and flowers to harsh cold temperatures. Therefore, the dual effects of climate warming should be considered in order to accurately assess the changes of plant freezing damage. To date, there is no systematic analysis of plant freezing damage in different climatic regions of China. Based on phenological observation records from the China Phenological Observation Network, leaf frost damage of four common woody plants (Ulmus pumila, Robinia pseudoacacia, Salix babylonica, Fraxinus chinensis) in the spring over the past 40 years was calculated, and the spatio-temporal patterns were analyzed. We also investigated the change in the occurrence time of maximum frost damage (TMFD) and its relationship with plant phenology. The results show that: 1) Most species presented an overall trend towards an earlier leaf unfolding date, and the advancing trend was significant and greater than 1 d/a in about 60% of the regions (P<0.05). 2) The TMFD occurred earlier in 72.22%-83.03% of the regions, which was closely related to plants' earlier leaf unfolding date. The TMFD of all species advanced the most (8.3 days) in the temperate climate zone, followed by the warm temperate, subtropical, plateau, and cold temperate zones. 3) The leaves of U. pumila, R. pseudoacacia and S. babylonica suffered more freezing damage in the spring, and the most significant freezing damage was mainly found in the north of 50°N region and part of the west of the Qinghai-Tibet Plateau. In comparison, the leaves of F. chinensis suffered less frost damage due to later leaf unfolding date and stronger leaf frost resistance. With regard to interannual variations, the average freezing damage of U. pumila, R. pseudoacacia and S. babylonica increased significantly (P<0.05), but that of F. chinensis did not change obviously. In addition, the freezing damage of U. pumila and S. babylonica increased the most in the cold temperate zone, while that of R. pseudoacacia increased in about 10% of the regions in the plateau climate zone, and 3%-6% of the regions in the cold temperate, temperate, and warm temperate climate zones. The freezing damage of F. chinensis merely increased in the warm temperate zone. The results of this study can provide a reference for assessing the risk of plant freezing damage accurately and help develop regional-specific response and adaptation strategies to climate change. © 2023, Editorial office of PROGRESS IN GEOGRAPHY. All rights reserved.     

基于Google Earth Engine和NDVI时序差异指数的作物种植区提取

为提高农作物种植信息遥感监测的效率,扩展数据适用范围,本文提出了一种基于时间序列NDVI差异指数的作物种植区提取方法。随着海量遥感与云计算的发展,Google Earth Engine作为一个全球尺度地理空间分析云平台,弥补了单机计算耗时长的不足,为快速遥感分类带来了新机遇。基于Google Earth Engine平台,以河南省开封市杞县为研究区,以2019—2020年杞县地区多时相Sentinel-2影像为数据源,结合物候信息,根据不同作物在时间序列NDVI曲线上的差异构建NDVI时序差异指数,从而提取作物种植区,区分不同作物类型,并与其他方法进行了精度验证和对比。结果表明：① NDVI时序差异指数法以作物物候信息为基础,与GEE高性能的计算能力相结合,形成了作物种植信息快速提取框架,可以方便快捷地进行作物种植区提取,较本地处理具有明显优势;② 杞县冬小麦和大蒜种植区有明显的空间分异性,冬小麦种植区主要集中在研究区西北部以及南部的农村居民点周围,而杞县大蒜则由于产品流通需要,主要集中在研究区中部以及东北部,居民点较为密集,交通便利的城市周边;③ 与时间序列支持向量机法和最大似然法相比较, NDVI时序差异指数进行作物种植区提取的总体精度达到83.72%, Kappa系数为0.67,分别比最大似然法提高了10.02%和0.21,比支持向量机法提高了4.18%和0.09,表明该方法能更高效率,更高精度地提取作物种植信息,实现区域作物种植信息的高效准确监测。总体来看,该方法在一定程度上可拓展遥感数据在农业领域的应用范围,具有推广价值。     

沙拐枣属(Calligonum L.)植物物候对长期气温变化的响应

由新疆维吾尔自治区气象信息中心提供的1977—2006年吐鲁番气象资料统计得知:近29年气候有变暖趋势,线性变暖速率为每10年0.72℃,29年来吐鲁番地区年平均气温共上升2.06℃。结合吐鲁番沙漠植物园沙拐枣属植物的物候观测积累资料,分析了4个组的芽膨胀、开始展叶、同化枝开始变色、同化枝初落的时间变化趋势及其与温度变化的响应关系。结果表明:(1)1977年以来,沙拐枣属(Calligonum L.)植物刺果组(Sect.Medusa Sosk.et Alexandr)物候期最晚;同化枝开始变色为泡果组(Sect.Calliphysa(Fisch.et Mey.)Borszcz)晚于翅果组;其他3种物候期中,泡果组物候期最早,基翅组(Sect.Calligonum)和翅果组(Sect.Pterococcus(Pall.)Borszcz)均居中。4个组的芽膨胀和开始展叶时间大部分呈提前趋势,同化枝开始变色和同化枝初落时间呈推后趋势。(2)4个组的芽膨胀与年平均气温、春季气温呈显著负相关(p0.05)。年平均气温每升高1℃,泡果组、刺果组、基翅组、翅果组的芽膨胀时间分别提前4.5d、4.3d、4.1d、8.3d;同化枝开始变色和同化枝初落时间变化不明显。芽膨胀对温度变化的响应程度显著大于同化枝开始变色和同化枝初落。     

通过软硬变化检测识别冬小麦

提出一种软硬变化检测的作物识别方法 SHLUCD(Soft and Hard Land Use/Cover Change Detection Method)。该方法利用多期遥感影像能够有效表达作物的生长物候特征,以达到在离散变化区(即纯净像元区,包括完全转换成作物的突变区域和非作物区域)和连续变化区(即渐变区,混合像元区,是部分转化为作物的区域)准确进行作物的识别。在北京市选择一个研究区,以冬小麦为研究对象,选用2011年10月6日(播种期)和2012年4月16日(拔节期)两期环境减灾1号卫星影像,分别采用硬变化检测方法 HLUCD(Hard Land Use/Cover Change Detection Method)、软变化检测方法 SLUCD(Soft Land Use/Cover Change Detection Method)和SHLUCD进行冬小麦的识别。实验结果表明:在不同尺度窗口下,SHLUCD较传统方法表现出较明显的优势,具有更低的均方根误差RMSE(SHLUCD为[0.14,0.07],HLUCD为[0.15,0.07],SLUCD为[0.16,0.08])和偏差bias(SHLUCD为-0.0008,HLUCD为-0.007,SLUCD为0.014)和更高的决定系数R2(SHLUCD为[0.68,0.86],HLUCD为[0.62,0.86],SLUCD为[0.60,0.86])。针对冬小麦突变区域、冬小麦渐变区域和非冬小麦区域分别进行评价,表明SHLUCD识别精度接近各区最佳的识别方法,进一步验证了SHLUCD的灵活性和适用性。SHLUCD方法在离散变化区能够通过土地覆盖类型状态变化来有效地识别出冬小麦,在连续变化区可识别出土地覆盖的状态变化程度定量表达冬小麦的丰度,是其他作物多时相遥感变化检测的前期实验基础。     

云南少数民族历法的历史文化背景

云南丰富多彩的少数民族传统文化，在天文方面呈现为“物侯历”、太阳历和阴阳合历等等，曾在历史上长期并存使用，与各个民族的社会经济发展相适应。这种现象与民族的迁徒紧密联系，早期的越人和羌人迁徒云南，可追溯到战国时期，甚至是新石器时期。大规模的迁徒意味着文化的迁徒，迁徒可促进文化的发展，也可使文化倒退，重要的原因之一，是能否与外界进行交流，吸取先进的成分来发展自己。认同他人的某些传统内容，也会形成地域性的共同文化现象，除历法外，鼓文化也是典型例子。     

融合时间序列环境卫星数据与物候特征的水稻种植区提取

获取高精度的区域水稻种植面积对于农业规划、配置与决策具有重要意义。区域尺度的水稻面积获取依赖于高时空分辨率影像,但受卫星回访周期和气候影响,难以获取足够时间序列的高时空分辨率影像,从而影响水稻种植面积遥感提取的精度。为此,提出适应于中国南方多雨云天气地区,基于国产环境卫星(HJ-1A/1B)与MODIS融合数据的水稻种植面积提取的新方法。以洞庭湖区为实验区,利用STARFM模型融合环境卫星NDVI数据与MODIS13Q1数据,获取时间序列的环境卫星NDVI数据,利用水稻关键期的NDVI数据结合物候特征参数对水稻种植区域进行提取。结果表明,该方法能有效提取区域水稻种植的面积,水稻种植面积提取的总体精度与Kappa系数分别达到91.71%与0.9024,分类结果明显优于仅采用多光谱影像或NDVI数据。该研究为中国南方多雨云天气地区水稻种植面积提取提供了有效的方法。