京津冀地区植被NDVI动态变化及其与气候因子的关系

[目的] 探究气候变化对植被覆盖变化的驱动机制，可为揭示区域乃至全球植被覆盖动态变化及其与气候变化之间的响应机制提供依据。[方法] 以MODIS NDVI，SRTM DEM，降水和气温为数据源，运用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall显著性检验法、R/S分析法和Pearson相关分析法等数学分析方法，结合ANUSPLIN气象插值模型，研究2001—2019年京津冀地区植被NDVI时空演变特征及预测未来变化趋势，并探究植被NDVI与降水和气温最大相关关系及时滞效应。[结果] ①2001—2019年京津冀地区植被NDVI整体呈波动上升趋势，上升速率为0.002 2/a，且未来植被NDVI呈改善趋势的面积略小于呈退化趋势的面积；②降水和气温对京津冀地区植被生长以正向促进作用为主，且降水对植被生长的作用强度高于气温；③植被NDVI对降水变化的滞后期略长于气温，京津冀地区植被生长受前3月的降水和前1月的气温影响最大。[结论] 在林业生态工程实施背景下，2001—2019年京津冀地区植被覆盖整体呈改善态势，尤以西北部为著；植被NDVI与降水和气温相关关系呈现出明显的地域差异，且植被生长相对降水和气温变化存在一定的滞后效应。     

黄河流域植被指数对气候变化的响应及其与水沙变化的关系

[目地]研究流域植被对气候变化的响应及其与水沙的关系,为黄河流域生态环境政策调整提供科学依据。[方法]基于归一化植被指数(GIMMS NDVI)、气温、降水和径流量、输沙量数据,利用线性回归和相关分析方法分析了黄河流域NDVI时空变化和对气温与降水的响应,及其与径流量和输沙量关系。[结果]①1982—2015年黄河流域及上、中游流域NDVI均呈显著线性增加趋势,中游流域增速最快,显著增加区域面积也最大。②1982—2015年黄河流域NDVI与年平均气温、年降水量呈显著正相关面积分别占22.39%和21.99%,集中分布在中北部区域。③2000—2015年黄河流域总体和上游流域年径流量均表现出增加趋势,上游和中游流域输沙量呈下降趋势。黄河流域水沙关系变化是多种因素共同作用的结果。[结论]气候变化背景下黄河流域1982—2015年植被总体呈改善趋势,但具有明显空间差异特征,植被变化与河流径流和输沙变化关系尚待进一步研究。     

2001-2018年贵州省NDVI时空演变及其对气候变化和人类活动的响应

[目的]研究贵州省植被覆盖对气候变化和人类活动的响应程度,为区域生态环境建设提供理论依据。[方法]选取2001-2018年MODIS13 A1影像,结合气象数据,利用线性趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了贵州省18年间NDVI的时空变化特征,探究了NDVI对气候变化的响应规律以及人类活动对NDVI的影响。[结果]①2001-2018年贵州省NDVI呈现显著上升趋势,增长速率为0.0053/a,空间上极显著增加和显著增加区域面积分别占研究区域的52.80%和16.80%。②2001-2018年贵州省气候向暖湿方向发展,NDVI与气温和降水呈正相关关系,且NDVI对气温的敏感性高于降水。③月尺度上NDVI对气温的响应不存在滞后性,对降水响应存在一个月滞后性;NDVI与气候月尺度相关性高于年尺度。④人类活动对贵州省植被覆盖作用日益增强,对NDVI贡献度为72.30%。[结论]人类活动对NDVI的影响大于气候变化,贵州省植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果。     

2001-2014年海南岛植被覆盖时空变化特征

基于2001-2014年MODIS NDVI数据,采用趋势分析法、标准差法、Hurst指数法以及相关系数分析法研究了海南岛植被覆盖变化特征,结合气象数据及统计年鉴数据分析了气候变化及人类活动对植被覆盖变化的影响情况。研究表明:近14年海南岛NDVI呈显著增加趋势,增速为0.02/10 a（p<0.01）;空间分布上,植被覆盖呈由中心向四周递减的分布格局,高值区分布于中部山区市县;波动变化特征变现为中间波动小,四周波动大,高波动和较高波动区所占的比重为42%,高波动区主要集中于海口、琼海、万宁、东方、乐东等市县沿海区域;在趋势上,海南岛14年间植被覆盖变化以改善为主,轻度改善和中度改善所占比重为53.42%,其中22.65%的区域呈显著增加;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续性的比重分别为57.21%和42.71%,其中持续改善和由退化转为改善的面积分别占11.15%和40.90%。海南岛植被生长年际变化受降水影响要强于气温,人类活动也是影响植被覆盖变化的重要因素。     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

黄河源区青海省玛多县2000—2014年NDVI变化及气候驱动因子

[目的]研究黄河源区青海省玛多县2000-2014年NDVI的变化及其驱动因子气候的变化,为玛多县生态环境保护和土地资源规划提供决策依据.[方法]利用玛多县及其周边地区9个气象站生长季气象资料和MOD 13Q1/NDVI遥感影像数据集,采用最大值合成法、趋势分析法和相关分析方法,分析NDVI的变化及气候驱动因子.[结果]近15 a玛多县NDVI整体上呈增加趋势,增速为0.012/10 a;玛多县65.84％区域的植被覆盖保持在基本不变状态,改善区域(27.47％)大于退化区域(6.69％);NDVI与生长季气温和降水均呈正相关关系,其中生长季降水对NDVI的影响更大;研究区内NDVI变化主要受非气候因子驱动影响,占研究区面积的83.61％,受气候驱动影响的面积仅占16.39％,其中,气温降水综合驱动型占3.93％,气温驱动型占2.74％,降水驱动型占9.72％.[结论]2000-2014年非气候因素是影响玛多县植被NDVI变化的决定性因素.     

2000—2019年吕梁市植被NDVI时空动态及其影响因素分析

为了详细分析吕梁市植被生长变化与气候变化和人类活动的关系,基于吕梁市的2000—2019年逐年归一化植被指数(NDVI)数据和13个县(市、区)气象观测站年气温和降水观测数据,采用空间插值方法、空间相关性分析法和残差分析法,对吕梁市多年植被NDVI的时空变化特征进行分析,并探讨了气候变化和人类活动对吕梁市植被覆盖变化的影响。结果显示:2000—2019年吕梁市96.32%的区域NDVI呈现增加趋势,但各区域间存在明显空间性差异,中部吕梁山山区NDVI较高,东部平川地带和西部沿黄区域NDVI较小。总体而言,2000—2019年吕梁市的NDVI呈波动增加趋势,2018年达最大值。2000—2019年吕梁市NDVI与降水量和气温在年尺度上均呈正相关关系,且植被生长发育受降水的影响强于气温,全市38%的区域植被NDVI与气温-降水的复相关性通过0.05显著水平检验; 人类活动对吕梁市95%以上地区的植被生长有积极影响,表明退耕还林还草等生态修复工程对吕梁市植被覆盖增加有积极作用,生态提升效应逐渐凸显。     

鄂尔多斯高原1982-2006年植被变化及其驱动因子

植被变化对全球气候变化的响应是近年来生态学研究的热点问题。鄂尔多斯高原地处中国西部生态敏感地带,研究该区域植被变化及其对气候变化的响应具有重要意义。利用1982—2006年的NO-AA/AVHRR NDVI数据和当地同期气象资料,研究了鄂尔多斯高原地区植被覆盖变化及其与气象因子的关系。结果表明:(1)1982—2006年鄂尔多斯高原全年平均NDVI显著增加(p=0.001 7),增加率为每年0.04%,平均温度也在显著增加(p<0.001),平均降水波动大但没有显著趋势(p>0.05);(2)鄂尔多斯高原植被NDVI增加的主要区域是典型草原,其春、夏、秋3季的季节平均NDVI都显著增加(p<0.001);(3)鄂尔多斯高原植被NDVI在生长阶段增加的主要驱动因子是降水,非生长阶段的变化主要是由温度引起的。     

2001—2018年雅砻江流域植被NDVI时空动态及其对气候变化的响应

为了了解雅砻江流域植被覆盖变化及其对气候的响应,基于MOD13Q1和气象数据,采用趋势分析和偏相关分析等方法,分析了2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI的时空变化特征,探讨了NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:(1)2001—2018年雅砻江流域NDVI均值为0.66,呈东南向西北逐渐下降趋势,并随海拔的升高呈先增后减趋势;(2)2001—2018年雅砻江流域NDVI整体以0.003/10 a的速率波动上升,NDVI增加面积(63.97%)大于减少面积(36.03%); 2001—2018年雅砻江流域生长季的气温上升趋势显著,降水上升趋势不明显,流域上、中游气候向暖湿方向发展;(3)整体上NDVI受气温影响大于降水,与气温呈正相关关系,与降水呈负相关关系; 空间差异明显,上游受气温和降水共同影响,中、下游大部分地区受降水影响。整体而言,雅砻江流域被的生长受地形、气候和人类活动等因素影响,近18年植被NDVI改善面积持续增加。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

天山北麓中段植被NDVI变化及其对气侯因子的响应

研究特定地区植被覆盖动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用。利用1982—2005年NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数（NDVI）和气象数据,分析天山北麓中段各地区不同植被类型NDVI的年际变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:（1）近25 a来天山北麓中段各地区植被指数均在波动中有所增长,且总体变化趋势保持一致,其变化趋势有利于生态环境的改善;（2）不同地区生长的主要植被类型不同,对整体植被覆盖的贡献不同;（3）不同植被类型对气候因子的响应程度不同,但都与气温和降水存在正相关关系,表明气温和降水是影响植被指数的两个重要自然因素;（4）平原区植被指数增幅大于山区,说明植被生长不仅受自然因素影响,也受人为因素影响。     

1982-2006年黄土高原地区植被覆盖度对气候变化的响应

基于黄土高原地区1982—2006年GIMMS AVHRR NDVI数据,获取地面植被覆盖度,并采用ArcGIS 9.3和ANUSPLIN 4.3分别对82个地面气象站点降水和温度数据进行插值处理,以此分析黄土高原地区植被覆盖度时空变化特征及其对气候变化的响应,为区域生态环境改善提供参考。结果表明:（1）黄土高原地区区域平均植被覆盖度为38%。植被覆盖度区域差异明显,在空间上呈东南高、西北低的分布特征。（2）近25年来,植被活动在相对稳定的态势下趋于增强,植被覆盖度增速为0.75%/10 a。在植被覆盖度变化趋势上,植被覆盖状况保持基本不变的面积为40.6%,趋于改善的面积（42%）大于退化面积（17.4%）。（3）黄土高原地区年降水呈不显著下降趋势,减少速率为1.9 mm/a;年均温度呈显著上升趋势,增速为0.7℃/10 a,气候趋于暖干化。（4）植被覆盖度与年降水量和年均温的偏相关性均达到显著,但空间差异明显。其中植被生长对降水因子的响应更为敏感。     

鄂尔多斯植被的NDVI 3g动态及气候响应

[目的]研究鄂尔多斯地区生态格局以及在全球变化下的自然演变规律,揭示中国西部矿区人工扰动生态环境的时空变化。[方法]利用1982—2012年GIMMS NDVI 3g数据集和年均气温、降水量等气象数据,分别进行最大值合成、反距离加权法插值、线性回归与变化率分析、相关性分析等处理,揭示植被覆盖的时空变化趋势下蕴含的植物生理学机理,及其对气温和降水变化趋势的响应特征。[结果]鄂尔多斯地区植被返青期(start of season,SOS)始于4月下旬,枯黄期(end of season,EOS)结束于11月上旬,植被生长期(duration of season,DOS)NDVI初始阈值为0.12,平均生长期为198d;31a间鄂尔多斯地区植被绿度变化率(slope)为0.0023,植被变化趋势逐像元回归分析表明研究区80.8%的植被有轻微改善;31a间鄂尔多斯地区NDVI变化与年均气温和降水量的相关性分别为0.054和0.400。[结论]31a间鄂尔多斯地区植被返青期有提前趋势,枯黄期有滞后趋势,生长期有延长趋势;研究区大部分区域植被均有轻微改善;年均气温与降水量均呈现升高趋势,NDVI变化受温度和降水的共同作用,且NDVI最大值增高与年均降水量增加相关性较高,与年均气温升高相关性较低。     

中国大陆植被覆盖对降水与温度变化的响应

应用GIMMS NDVI时间序列遥感数据集合中国大陆188个气象站的温度与降水资料,基于时滞互相关方法和GIS工具,利用中国生态地理区划图分析了中国大陆不同生态地理区植被NDVI的变化趋势及其与温度、降水年内变化的时滞响应及其空间特征.结果表明,1982-2000年中国大陆气温升高,降水量减少,NDVI呈现增加趋势.中温带和北亚热带植被NDVI略有减少,边缘热带、高原亚寒带和高原温带植被NDVI增加速度显著.植被NDVI与降水和温度之间有较显著的相关性.中国大陆植被NDVI对气温和降水有滞后效应,并且滞后水平存在着明显的空间差异.     

气候变化及人类活动对黄河流域植被覆盖变化的影响

黄河流域在我国具有重要的战略地位,是我国重要的生态屏障,定量化评估气候变化和人类活动对黄河流域植被变化影响,对政府管理决策具有重要意义。以黄河流域为研究区,分析1982—2019年归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)时空动态变化,定量计算气候变化及人类活动对NDVI变化的贡献度,并对NDVI变化影响因素进行分区制图;在此基础上,讨论生态建设工程对植被变化的影响情况,并评估其成效。结果表明:(1)1982—2019年间黄河流域NDVI呈现显著增加趋势,变化趋势为0.002 4/a;空间上,显著退化的区域分布在流域西部和南部,显著增加的区域分布在流域中部和北部。(2)黄河流域植被变化是气候因素和人类活动共同作用的结果,研究时段内气候因素对NDVI变化的贡献度为82.74%,人类活动贡献度为17.62%,气候因素是黄河流域植被变化的主导因素,但人类活动在植被变化中的影响程度逐渐加深。(3)3个生态建设工程区植被恢复情况为三北防护林黄河中游防护林太行山绿化,生态建设工程对植被恢复有明显的促进作用。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...     

黄土高原植被净初级生产力的时空变化及其与气候因子的关系

以西北典型植被脆弱区黄土高原为研究区,利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于CASA模型对1982-2014年黄土高原植被净初级生产力（NPP）进行模拟,并分析其时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明：黄土高原年均植被NPP为254.0gC?m-2,1982-2014年总体呈增加趋势。不同植被类型NPP有较大差异,落叶阔叶林NPP值最高,年均NPP达513.0gC?m-2,其次为常绿针叶林、草甸、农田、灌丛和草原。黄土高原植被NPP空间分布差异显著,表现出南高北低的特点。从NPP年际变化的空间分布来看,在退耕还林还草生态工程实施之前（1982-1998年）,黄土高原大部分区域植被NPP变化不明显。自1999年后该区植被NPP增加趋势显著,增速达到5.38gC?m-2?a-1。在空间分布上,66.6%的区域植被NPP呈显著增加趋势,主要分布在陕北高原、山西中西部的吕梁-太行山等地。退耕还林等生态工程的实施,使该区植被状况得到改善。黄土高原植被NPP与降水量具有显著的相关性,但与气温相关性不大,说明降水是影响黄土高原植被NPP的主要因素。