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。     

渭河流域NDVI与气候因子时空变化及相关性研究

NDVI的时空变化可以反映区域生态环境的演变,基于像元尺度的趋势分析法能模拟研究区栅格单元的变化趋势,从而反映NDVI时空分布的变化细节。基于2000—2015年MODIS NDVI月时序数据,结合同期气象资料,利用趋势分析和相关分析的方法研究了渭河流域NDVI、气温和降水的时空变化特征及其相关性。结果表明:(1)近16年来,渭河流域平均NDVI呈增大的趋势,变化率约为0.088/10 a,植被覆盖度有所增加;NDVI增大的区域占流域总面积的97.77%,主要分布在流域西部和北部。(2)时间尺度上,NDVI与气温的相关系数为0.865,偏相关系数为0.664;NDVI与降水的相关系数为0.776,偏相关系数为0.346,表明气温和降水的季节变化对植被生长都具有重要影响,且气温的影响更为显著。(3)空间尺度上,NDVI与气温呈正相关的像元数占像元总数的51.21%,NDVI与降水呈正相关的像元数占像元总数的96.67%,表明就渭河流域而言,气温的变化对植被生长的影响具有空间差异性和不确定性,而降水的增加会促进植被的生长。     

开都—孔雀河流域NDVI动态变化及其与气温和降水的联系

基于2000—2014年开都—孔雀河流域的MODIS NDVI数据,采用最大合成法、偏相关分析法,结合气象站同期降水与气温数据,研究流域近15年NDVI时空动态,并分析了其与气温和降水的关系。结果表明:(1)研究区NDVI多年平均呈北部和中部高,南部和东部低的空间分布态势;(2)近15年开都—孔雀河流域植被退化区域大于植被改善区域,退化区域面积占研究区总面积的9.1%,主要集中在和静县山区;改善区域面积占总面积的6.33%,主要集中于博湖绿洲和库尔勒市及周边;84.57%的区域NDVI基本保持不变,主要集中于尉犁县;(3)植被覆盖2002年与2010年有明显改善,2001年、2004年有明显退化,其他年份退化和改善程度不一;(4)研究区NDVI对降水和气温变化均具滞后性且滞后水平存在显著的空间差异;(5)气温对NDVI的影响明显高于降水对NDVI的影响。     

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。     

云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演变及其与气候的响应关系

探究云南省九大高原湖泊流域NDVI的时空演变及其与气候的响应关系,对云南省九大高原湖泊流域的生态环境保护及生态安全建设具有重要意义。以2000年、2005年、2010年、2015年4个时段的Landsat数据及同期的气象数据为数据源,应用趋势分析、偏相关分析、变化轨迹等方法,研究近16 a云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演化情况及其与气候因子的响应关系。结果表明:(1)近16 a来,九大高原湖泊流域NDVI总体以0.026/10 a的速率上升,但各流域的NDVI变化差异显著。星云湖、杞麓湖流域植被退化面积较大,而抚仙湖流域植被恢复效果明显。(2)九大高原湖泊流域NDVI变化与气候因子均有一定的相关性(程海流域除外),但相关性不显著,且不同区域空间异质性明显,滇西、滇西北地区的流域气温与NDVI值的相关性大于降水与NDVI值的相关性;滇中地区的流域降水与NDVI值的相关性大于气温与NDVI值的相关性;滇南地区的流域NDVI值与气温和降水相关性差异不大;位于金沙江河谷地区的程海流域NDVI值与气温和降水呈负相关;(3) NDVI变化与高程分异相关性显著,植被垂直分布明显,1 000～3 000 m的高程带内,NDVI值随高程的增加而增加,3 000m是九大高原湖泊流域NDVI值的转折点。(4)非植被类型转化为植被类型是九大高原湖流域NDVI时空转换的主要形式,而滇池流域由裸土转化为水体或建筑的数量较多。     

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。     

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...     

2001-2013年宝鸡地区植被NDVI对气温和降水量的季节响应特征

[目的]研究2001-2013年陕西省宝鸡地区植被变化与气温和降水量的时空变化特征及其相关性,为区域农业发展和区域生态文明建设提供有力支撑.[方法]基于2001-2013年宝鸡地区气温和降水量数据,利用MODIS NDVI数据和11个气象站点实测数据,结合实际调查,采用一元线性回归、标准化处理、相关分析等方法,基于季尺度、参照年尺度分析宝鸡地区植被覆盖季节时空变化及其与气温和降水量的相关性.[结果]夏季植被NDVI增加趋势最为明显,其次为秋季,冬季植被覆盖最差;宝鸡地区四季标准化值NDVI与气温、降水量的变化趋势相接近,其最大值点的出现时间与气温和降水量基本对应.同一季节NDVI与气温的相关系数均高于NDVI与相应季节降水量的相关系数(除夏季);春季NDVI与冬季气温(-0.592)、夏季NDVI与春季降水量(0.640)之间显著相关,表明近13 a来春季植被覆盖变化与冬季气温、夏季植被覆盖与春季降水量的变化较为一致,NDVI与降水之间的滞后关系为0～3个月.[结论]2001-2013年宝鸡地区年均、季NDVI整体均呈增加趋势,8月植被覆盖变化与降水量的变化较为一致,降水量较气温对8月植被生长影响强烈.     

2000-2020年湟水流域植被NDVI变化及其驱动力分析

探究湟水流域植被NDVI时空变化及其驱动因素将有利于地区生态环境的恢复和区域可持续发展。基于多源遥感数据和社会经济数据,利用趋势分析法和皮尔逊相关分析法探究2000—2020年流域植被NDVI时空变化特征,并借助地理探测器分析自然和人为驱动因素对流域内植被空间分异及变化的影响力。结果表明:(1)2000—2020年流域植被NDVI值整体呈现上升趋势,平均增速为0.003 8/a,其中湟水沿岸及下游部分上升趋势最为明显,同时新兴城镇与"引大济湟"工程区存在明显的下降趋势。(2)整个流域内,气温和高程是影响植被NDVI空间分异的主要因素;高程、土壤和植被类型是影响植被NDVI空间变化的主要因素。(3)各驱动因素间的交互作用解释力均高于单因素,呈现出非线性增强与双因子增强的情况,气温与地貌交互作用解释力最高,达到71.6%,对植被NDVI空间分异的解释力最强。(4)流域植被NDVI空间分异及变化受自然因素与人为因素的共同影响,且自然因素的影响起主导作用。随着人们环境保护意识显著提升与地区生态工程逐步落实,流域植被覆盖情况正在转好。     

山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应

[目的]了解山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应关系,对该流域生态保护、修复和高质量发展具有重要的意义。[方法]基于1998—2018年NDVI数据,利用NDVI变化趋势、变异系数、空间自相关等方法,对山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化特征及其与气温、降水的关系进行分析。[结果]不同土地利用类型NDVI变化趋势均呈向好态势,草地和林地覆盖状况优于整体水平。NDVI在空间上整体呈南北纵列、高低相间的分布格局,吕梁山和太岳山—中条山高,西部高原丘陵区和汾河谷地低。NDVI变化趋势的空间异质性显著,植被以显著改善为主。林地改善趋势的稳定性最好。NDVI表现出明显的空间集聚性特征,其中耕地NDVI变化趋势聚集特征最明显。不同土地利用类型NDVI对降水的敏感性强于气温。[结论]山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化差异显著,并对气温和降水存在响应关系,此研究将为该流域生态保护和建设提供更精准的植被恢复数据及其和气温、降水关系的基础资料。     

山西省不同生态区NDVI时空变化及其影响因素

利用MODIS-NDVI数据研究了2000—2012年山西省生长季平均NDVI的时空变化特征,并分析了气候变化和人类活动对生长季平均NDVI变化的影响。结果表明:（1）13 a来山西省山地落叶阔叶林生态区、农业与草原生态区、汾河谷地农业生态区生长季平均NDVI均呈显著增加趋势,增长率分别为0.052/10 a,0.079/10 a,0.049/10 a。（2）山西省植被变化存在明显的空间差异,改善区占全省面积的73.76%,主要分布在太行山、太岳山、吕梁山、中条山等地区;而退化区占全省面积的3.29%,主要分布在太原盆地及临汾盆地的边缘地区。（3）NDVI变化是气候变化和人类活动共同影响的结果。不同生态区NDVI对气候变化的响应不同。其中,前一年11月至5月降水增多可能是山地落叶阔叶林生态区NDVI增加的主要原因,前一年12月至1月气温降低和2—5月降水增多可能是农业与草原生态区NDVI增加的主要原因,5—9月气温降低和前一年11月至8月降水增多可能是汾河谷地农业生态区NDVI增加的主要原因。而人类活动对NDVI变化的影响主要表现在退耕还林、防护林建设、采矿、城市扩张等方面。     

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。     

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。     

无定河流域风沙滩区河道基流变化规律与驱动因素分析

为探究风沙滩区河道基流变化规律与主要驱动因素,以1954—2018年无定河流域赵石窑水文站实测水文数据和多站点的降水量数据等资料为基础,分析比较3类方法(时间步长法、数字滤波法和平滑最小值法)对无定河流域风沙滩区河道基流分割的适用性,揭示河道基流量的变化特征,量化分析引起基流量变化的驱动因素(降水、植被覆盖度和农业灌溉等)。结果表明：时间步长法中的局部最小值法对风沙滩区河道基流分割结果较其他方法更为合理,其中多年(1954—2018年)平均基流量为3.29×10⁸ m³,基流指数均值为0.71;基流量总体呈极显著下降趋势,且在1972年和2000年发生突变,其周期性变化主要由第1主周期(32年)控制;无定河流域风沙滩区河道基流变化是降水、植被覆盖度和农业灌溉等因素综合影响的结果,其中水文序列第2阶段(1973—2000年)和第3阶段(2001—2018年)与第1阶段(1954—1972年)相比,降水对基流量变化的贡献率分别为29.35%和4.52%,人类活动(植被覆盖度和农业灌溉)的贡献率分别为70.65%和95.48%,说明人类活动是其变化...     

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。     

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。     

2000-2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化及其驱动因素分析

植被是陆地生态系统的重要构成,研究植被变化规律及影响因素有助于加强区域植被生态保护和可持续发展。基于SPOT NDVI和气象数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法对2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI时空变化特征及其驱动因素进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年黄河流域陕西段植被NDVI总体以0.008 6/a的速率呈极显著增加趋势,不同地域NDVI增速为陕北(0.010 9/a)>关中(0.005 3/a),不同土地利用类型NDVI增速为草地(0.011/a)>耕地(0.008 1/a)>林地(0.007 8/a)。(2)植被NDVI呈增加趋势的面积占比为86.19%,其中显著增加的面积比例为81.90%,陕北(91.87%)>关中(66.91%),林地(97.48%)>草地(90.38%)>耕地(69.78%)。(3)偏相关分析发现90.24%的区域植被NDVI与年降水量以正相关关系为主,66.3%的区域植被NDVI与年均温呈正相关关系。(4)研究区植被NDVI变化受到气候变化、人类活动以及二者共同作用的影响,占比分...     

渭河流域相对湿度与植被覆盖变化及其响应关系

借助GIS、遥感技术和数理统计等方法,对渭河流域相对湿度和植被覆盖变化进行了研究,定量分析植被恢复对该地区空气相对湿度的影响。结果表明:(1)近60a相对湿度分布具有一定的纬度地带性,存在由北向南递增的特点。相对湿度总体上呈下降趋势,退耕10a间呈微弱上升趋势。(2)退耕10a间植被覆盖呈整体改善,局部恶化的趋势,近1/3的地区植被覆盖基本不变。植被覆盖状况改善较为明显的几个县(市)主要集中在渭河干流及泾河上游、马莲河上游、北洛河中游一带,植被退化的县(市)大多位于渭河中下游、泾河中上游地区。(3)退耕前的50a对于相对湿度影响较大的因子依次为降水、日照和气温。退耕后的10a相对湿度随着植被覆盖状况的改善(退化)而相应上升(下降)。(4)吴旗县冬季和年的相对湿度与NDVI呈负相关,春季和夏季的相对湿度与NDVI呈极显著的正相关。1982—2006年夏季湿润则植被状况较好,夏季干燥则植被状况较差。