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。     

西北地区NDVI变化与气候因子的响应关系研究

基于1998-2012年SPOT VEGETATION/NDVI数据,研究近15年来西北地区植被覆盖时空特征。通过时滞相关分析法,分析研究区不同地区植被对气温和降水的响应程度。结果表明:(1)西北地区总体植被覆盖率偏低,极低植被区分布较广,主要位于新疆东南大部以及内蒙古西北部;(2)西北地区退化区所占西北总面积比例小,主要位于新疆阿尔泰山脉周边、天山山脉以南和塔里木盆地以北。改善区范围分布分散,其中轻微改善区主要位于新疆天山周边、准格尔盆地边缘及甘肃东部;(3)年尺度来看,西北各地区NDVI年均值均出现缓慢增长的趋势,新疆、青海NDVI的年均值保持相对稳定;甘肃、宁夏、内蒙古西部NDVI的年均值在此期间先增加而后减少,起伏波动较大。月尺度,西北各地区NDVI多年平均月值呈现出明显的季节变化,因此与气温、降水等气候因子密切相关;(4)西北各地区NDVI与气温、降水的年际相关性不大,而年内相关性显著。新疆、宁夏NDVI对气温、降水不具有滞后性,而甘肃NDVI对气温具有明显滞后一个月的性质,青海地区NDVI对气温、降水的滞后性不明显,而内蒙古西部地区NDVI对气温具有明显滞后性而对降水具有及时性。     

基于GoogleEarthEngine的黄土高原植被覆盖度时空变化特征分析

[目的]探究黄土高原植被覆盖度变化的时空特征，揭示植被对气候因子变化的时滞效应，进而为地区生态保护与高质量发展提供数据支撑。[方法]基于2001年至2020年的黄土高原地区NDVI数据、气温和降水数据，利用像元二分法、一元线性回归和时滞偏相关分析等方法，开展地区植被与气候因子变化关系的研究。[结果]过去20年间，黄土高原植被覆盖度以0.076/10 a的速率增加，在空间上主要呈现极显著增加，但占总面积38.29%的区域植被覆盖变化波动较大。黄土高原月植被覆盖度与气温和降水呈现显著正相关关系，其中降水是影响植被变化的主要因素。植被对降水的响应滞后时间主要集中在3个月，而气温的滞后时间在空间上存在较大差异，东南部植被主要滞后0至1个月，而西北部植被主要滞后2至3个月。[结论]黄土高原植被变化主要受降水影响，20年间植被恢复情况良好，但变化波动较大，未来应继续生态保护工作进行巩固。     

2000-2021年新疆植被覆盖度变化及驱动力

[目的]探讨2000—2021年新疆植被覆盖变化及其驱动力的分析，为新疆地区环境监测提供理论依据。[方法]借助GEE平台获取由NASA提供的NDVI数据，利用趋势分析、Hurst指数法对新疆地区2000—2021年植被覆盖变化进行动态分析，结合气象等数据，采用Mann-Kendall、偏相关分析法等对植被覆盖变化与气候、地表因素的响应进行分析。[结果](1) 2000—2021年新疆地区NDVI年际变化总体以0.001 4/a的速率波动式增长；年内变化总体呈倒U型，草甸植被的NDVI月均值波动最大。(2) 2000—2021年新疆地区NDVI年均值77.9%在0～0.3波动，在空间分布表现为北部和西北部高，南部和东南部低。(3) 2000—2021年新疆地区总体slope值在-0.036～0.052波动，主要变化趋势为基本不变和轻微改善，结合Hurst指数，新疆植被主要未来趋势变化为改善到退化。(4) 22年间新疆地区的气温总体呈上升趋势，降水、土壤湿度和径流总体呈下降趋势。NDVI年均值与气温、降水、土壤湿度和径流呈显著负相关性的像元数占比均大于正相关性的像元数占比，且存在明显的空间...     

基于AVHRR和MODIS数据源的山东省植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

[目的]研究山东省的植被覆盖变化和极端气候的关系,以期为区域植被生态维护提供科学借鉴。[方法]基于AVHRR-GIMMS NDVI对MODIS NDVI插补获取的1982—2021年长时间序列NDVI数据集,分析山东省NDVI的时空变化,并结合该省96个气象站的逐日数据,研究NDVI对极端气候的响应。[结果](1)山东省及各分区NDVI总体呈强持续性的显著上升趋势,该省平均增速为0.013/10 a(p<0.001);空间上NDVI大体呈西高东低,南高北低分布;空间趋势上植被覆盖以强持续性显著改善和基本不变为主。(2)整体上NDVI与年和月的极端气温暖指数、极端降水指数以显著正相关为主,与冷指数以显著负相关为主,与GSL,DTR相关性不显著;空间上鲁西平原区主要受极端气温的影响,其他分区对极端气温和极端降水均响应明显。(3)NDVI对极端气候的响应具有明显的滞后性,且对极端气温的滞后性比对极端降水的滞后性强。[结论]山东省植被覆盖总体向持续改善的方向发展;NDVI对极端气候响应明显,极端高温和极端降水对植被生长总体起促进作用,而极端低温以抑制作用为主;植被覆盖变化对极端气候响应存...     

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。     

基于MODISNDVI数据的陕甘宁地区植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

干旱、热浪等极端气候事件对植被生态系统有重要的影响。基于MODIS NDVI数据集、日降水、日平均气温以及最高和最低气温数据,辅以Sen趋势分析、相关分析等方法,分析了2000—2014年陕甘宁地区植被覆盖的时空演变及其对极端气候的响应。结果表明:(1)近15年来陕甘宁地区NDVI呈显著增加趋势(p0.01),其增加速率为0.066/10a,就不同的植被类型来看,草地、灌丛、栽培作物、针叶林和阔叶林均呈现显著上升的趋势(p0.01),其上升速率分别为0.06/10a,0.058/10a,0.077/10a,0.039/10a和0.036/10a;(2)空间上,NDVI呈由东南向西北递减的分布格局,显著增加的区域主要位于榆林、延安等生态工程重点建设的区域;(3)就极端气候指数的变化来看,除TXx外,其他极端气候指数的变化均未通过0.05置信水平检验;(4)在月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX5day和RX1day)和极端气温指数(TMAXmean,TMINmean,TNx,TNn,TXn和TXx)存在显著相关性;(5)在季节尺度上,春季和秋季植被NDVI与极端气候指数均存在显著的相关性(p0.01),夏季植被NDVI与极端降水指数呈显著正相关(p0.05),冬季植被NDVI与RX5day呈显著负相关(p0.05);(6)滞后性分析表明月NDVI与极端降水指数(RX1day和RX5day)和极端气温指数(TMAXmean和TXx)前1个月的相关性大于当月、前2个月以及前3个月,表明该地区的植被对这些极端气候指数的响应存在一定的滞后性。     

陕西省不同地区NDVI变化与气候因子的关系及响应研究

利用SPOT VEGETATION数据分别研究了陕西省近10 a植被空间分布和动态变化,比较了陕南、关中和陕北地区植被NDVI的年际变化和月变化.结果表明,陕西省植被覆盖总体较好,各地区植被总体轻微改善.这3个地区的植被NDVI年均值均逐年增加,并且增长速度表现为:陕南＞关中＞陕北,不同地区植被夏季生长最好.通过对不同地区植被NDVI与气温、降水、日照时数的年际和年内相关关系及其响应的研究得出,不同地区植被NDVI与气温、降水、日照时数的年际相关性不大,而年内相关性显著.研究了不同地区植被NDVI对气温、降水、日照时数的滞后效应得出,陕南地区植被NDVI对气温降水的响应不具有滞后性,对日照时数的响应具有滞后性.关中和陕北地区植被NDVI对气温、日照时数的响应具有滞后性,对降水的响应具有即时性.     

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.     

2001-2017年新疆NDVI变化及其对极端气候的响应

[目的] 研究新疆2001—2017年植被覆盖变化，并分析其与气候指数之间的响应特征，以期为该地区生态环境保护和区域可持续发展提供理论依据。[方法] 基于2001—2017年的MOD₁₃Q₁ NDVI数据，采用最大合成法、Savitzky-Golay（SG）滤波法和相关分析等方法，并结合同期气温和降水数据，分析新疆生长季归一化植被指数（NDVI）和极端气候之间的响应关系。[结果] ①2001—2017年，新疆地区植被覆盖普遍不高，自2009年开始表现出缓慢改善趋势，且未来一段时间内，该趋势具有一定的持续性；②NDVI总体上呈西北向东南降低趋势，天山山脉和伊犁河谷地区是NDVI高值区，北疆各子区域生长季NDVI普遍高于南疆地区；③NDVI在北疆中部和南疆西南部等地区与极端气温指数多呈负相关，日平均温差（DTR）和冷夜日数（TN_10p）是主要的影响指数；NDVI与平均气温指数在沙漠地区多呈负相关，在部分山区呈正相关，这主要与年平均气温（T_y）的变化有关；④NDVI与降水指数之间多呈正相关，且单日最大降水量（RX_{1 d}），连续5日最大降水量（RX_{5 d}）和年降水量（TP_y）对NDVI的影响都很显著。[结论] 新疆植被覆盖总体向良好方向发展。NDVI对降水指数的响应高于气温指数，其中，降水指数以正向影响为主，气温指数则以负向影响为主，降水对新疆植被改善有着明显的促进作用。     

1999-2019年西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动

[目的]西南喀斯特地区生态环境脆弱,对其植被覆盖变化及气候驱动机制进行研究具有重要意义。[方法]基于1999—2019年SPOT NDVI数据和同期209个气象站点的气温和降水数据,采用Theil-Sen+Mann-Kendall趋势分析法、偏相关分析和复相关分析法,探讨西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动。[结果]1999—2019年西南喀斯特地区NDVI呈显著上升趋势,整体植被覆盖较好;NDVI变化主要以极显著上升趋势为主,仅5.73%的地区呈退化趋势。NDVI与气温和降水整体上均呈正偏相关关系,气温对NDVI的影响强于降水,且存在空间差异性。NDVI与气温和降水的复相关显著性通过0.05,0.01水平的面积分别占15.12%,5.68%;NDVI主要受气温驱动,占研究区面积的13.90%,其他气候因子驱动类型占比均未超过3%。[结论]揭示了西南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征,明确了气候因子对植被覆盖变化的驱动机制。     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

重庆市NDVI对水热条件变化的响应及其空间特征

降水和气温是影响一个地区植被覆盖度的最主要的气候因子。在利用SPOT VGT-NDVI旬数据、重庆市及周边20个气象站点1999-2010年日气温与降水数据以及研究区相关图件资料的基础上,运用时滞互相关分析法分析了旬平均NDVI(TN)与旬均温(TT)和旬降水(TP)的相关性以及时滞情况。结果表明,NDVI与气温和降水之间存在较强的相关性,且NDVI与气温较与降水之间的相关性更强,表明在研究区气温是NDVI变化的限制因子;NDVI与气温和降水之间的相关性和时滞情况存在明显的东南-西北差异,东南地区时滞较长,相关性低,西北地区时滞较短,相关性高;各植被类型NDVI与气温和降水的相关程度高低以及响应速度的快慢决定于各植被类型的生长发育规律及其对气温或降水要求的高低。     

滇东南喀斯特地区植被覆盖变化及其影响因素

利用MODIS NDVI数据资料集、标准气象站点的气候数据及社会经济统计数据,辅以叠置分析、空间统计分析和相关分析等方法,探讨了滇东南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系。结果表明:滇东南喀斯特地区植被4月上旬进入生长季而9月中旬结束,2001—2010年植被覆盖呈现出上升的趋势,NDVI增加速率为0.03/10 a;滇东南喀斯特地区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占总面积的70.03%和29.97%,植被NDVI减少最为突出的区域主要集中在人口聚集的城镇周围及河流沿线,而增加的区域主要集中在高海拔山区;气候影响因素中的水分类因素即平均相对湿度、最小相对湿度和降水是滇东南喀斯特地区植被NDVI年内变化主要的影响因素,其影响有2个月左右的滞后期,温度类气候因子的滞后期为3个月左右,其他类型的气候因子滞后期约为2个月;滇东南喀斯特地区实施的退耕还林工程,极大地提升了植被覆盖度,而城镇化过程则使得城镇周边的极低、低植被覆盖度区面积增加。     

1999-2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空演变特征及其对气候因子的响应

研究青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征,探讨不同植被类型NDVI对气候因子的响应机制,为青藏高原生态保护提供科学依据。基于1999—2019年的SPOT/VEG NDVI数据、植被类型和气象数据,采用线性趋势分析、Pearson相关分析及偏相关分析方法,对1999—2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征进行了分析,并探讨了不同植被类型NDVI变化对气候因子的响应。结果表明：(1)青藏高原整体植被生长状况良好,青藏高原各植被类型生长季平均NDVI均值从高到低依次为森林(0.6)、灌丛(0.48)、草甸(0.37)、草原(0.16)、高山植被(0.13)。(2)除高山植被有轻微退化趋势外,其他植被类型均有显著改善,改善面积占比依次为灌丛58.46%(p<0.05)、森林52.78%(p<0.05)、草甸51.60%(p<0.05)、草原32.65%(p<0.05)。(3)气候因子对植被NDVI的影响具有明显的地域差异性,平均气温对青藏高原植被生长季NDVI变化的影响更为显著,且影响范围更为广阔;而降水主要影响青藏高原北部地区的草原、草甸等植被的ND...     

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...     

三江平原耕地归一化植被指数对气候因子的时滞响应

三江平原位于我国中温带北段,近年来气候变暖和耕地利用变化较为显著。基于2000—2015年三江平原耕作期(5—9月)耕地利用数据、旬气候数据、旬归一化植被指数(NDVI)数据,利用变异系数、趋势系数以及时滞互相关的研究方法在分析气候因子时间变化特征和耕地NDVI空间变化差异的基础上,分析区域旬气候因子对耕地旬NDVI的时滞影响情况。研究发现:(1)三江平原耕作期气温年际变化较降水量变化更加稳定,在月际变化上更显规律性。(2)耕地NDVI年际稳定,9月植被覆盖度最大;16年的变化在空间差异上呈现以西部区域为代表的低值-不稳定-增加趋势区域以及东部为代表的高值-稳定-减少趋势区域的二元模式。(3)区域气温对耕地NDVI的影响程度大于降水对其的影响,大多数县域耕地NDVI对气温的响应时间大于对降水的响应时间。(4)气温对区域水田NDVI的影响较大;旱地NDVI对区域气候因子的响应时间大于水田的响应时间。研究结果可为指导区域应对气候变化的耕作生产、保障粮食安全等提供依据。