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。     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与站点气候因子的关系

作为反映流域植被覆盖度的一个指标,NDVI的变化受多个气候因子的影响,而降水与平均气温是重要的影响因子。对雅鲁藏布江流域NDVI时空变化特征分析的同时,根据流域站点的经纬度提取流域面上的NDVI值并与流域站点主要气候因子(降水与平均气温)的关系进行了分析。结果表明,流域站点NDVI与主要气候因子(降水、平均气温)均具有较强的季节性、时间上的一致性与较高的相关性。NDVI与降水量线性相关系数为0.77,对数相关系数为0.7;NDVI与平均气温线性相关系数为0.72,对数相关系数为0.68。     

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。     

2000—2020年鄂尔多斯市植被NDVI变化格局及归因分析

处于农牧交错区的鄂尔多斯市生态系统较为敏感,为探究全球气候变化以及人类活动对鄂尔多斯市生态系统的影响,利用MOD13Q1 NDVI数据以及同期气象数据,分析了鄂尔多斯市2000—2020年植被NDVI变化特征,并利用偏相关分析法以及残差驱动力分析法对引起植被NDVI变化的气候和人为因素进行了分析。结果表明:(1)21年来鄂尔多斯市植被NDVI总体呈现上升趋势,植被改善明显,全市68.66%的区域植被NDVI得到改善,西南部改善幅度小于东北部;(2)鄂尔多斯市植被NDVI与气候因子偏相关性存在明显的地区差异,植被NDVI与降水的偏相关性较高,降水与温度共同影响的区域约占总面积的2.27%;(3)鄂尔多斯市植被受到人类活动与气候的共同影响,21年来人类活动对鄂尔多斯市植被NDVI变化起到主导作用,其平均贡献率为82.67%,气候变化对植被NDVI生长的影响主要体现在降水因素上。人类对鄂尔多斯市的植被影响具有两面性,城市建设对植被的生长起到制约作用,生态工程的实施则有利于植被的生长;(4)2000—2020年鄂尔多斯市以NDVI表征的植被覆盖度的增加与人类活动密不可分,但是同时鄂尔多斯地区气候条件对植被生长有很大的限制作用,实施生态工程中要切实注意到气候变化所带来的影响,切不可盲目扩大生态工程,对于毛乌素沙地等地区植被需要实行人工保护,使其形成稳定生态系统。     

基于MODIS时序植被指数的陕西植被季相变化分析

分析了MODIS在植被生长变化监测中的优势,讨论了省级MODIS植被指数序列的建立方法。根据陕西主要植被覆盖类型,在风沙草原区、农作物区、林区共选取了5个样本县,利用2004-2005年MODIS-NDVI序列数据,通过提取NDVI曲线特征参数,结合地面气象观测资料,总结上述植被类型的季相变化特征,提出了关中农作物的物候变化规律和长势评价指标,探索了利用遥感手段对陕西省植被进行宏观、动态监测的方法。结果表明:风沙草原区植被对降水的依赖性很强,林区植被与温度的相关性较好,对降水的响应不明显。时序NDVI曲线是农作物生长的动态迹线,结合农作物的物候节律,可实时监测其生长状况并进行量化评价分析。     

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。     

黄土高原草地覆盖度时空变化及其对气候变化的响应

利用AVHRR GIMMS和MODIS两种NDVI数据源,基于像元二分模型对1982—2014年黄土高原草地覆盖度进行了模拟,并分析了时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原平均草地覆盖度为42.5%,1982—2014年总体呈增加趋势,且低覆盖度草地面积明显减少,而高覆盖度草地面积显著增加。黄土高原草地覆盖度空间分布差异显著,表现出东南高、西北低的特点。从草地覆盖度年际变化的空间分布来看,在退耕还草生态工程实施之前(1982—1998年),黄土高原大部分区域草地覆盖度无显著变化。自1999年后该区草地覆盖度增加趋势显著,增速达到1.76%,尤其是在陕北高原、山西中西部的吕梁—太行山等地,草地覆盖度增加趋势明显。通过退耕还草等生态工程的实施,该区植被状况得到改善。黄土高原草地覆盖度与降水气温相关性不明显,但空间差异明显,草地生长对降水因子的响应更为敏感。     

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0.03/10a;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。     

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。     

黄河流域甘肃段植被覆盖度时空变化及对气候因子的响应

[目的]分析黄河流域甘肃段2000—2018年植被覆盖度变化的时空演变规律,探讨该区域植被覆盖度的变化对气候的响应机制,为该区域生态环境与社会经济的协调可持续发展和进一步落实生态环境保护、建设及恢复提供科学依据。[方法]基于2000—2018年的MODIS NDVI数据、气象数据,采用线性趋势分析和相关性分析等方法,对黄河流域甘肃段植被覆盖度的时空变化特征及与气候因子之间的关系进行分析。[结果]①空间上,近19 a研究区植被覆盖度自西南向东北在不断降低,以甘南州的植被覆盖状况最好;植被覆盖度改善面积占36.64%,主要分布于兰州市北部、临夏州、定西市、庆阳市、平凉市大范围区域、天水市南部等,而退化面积占4.2%,主要集中于甘南州等地区。②时间上,研究区植被覆盖度以2013年为界呈现"先持续增加后波动减少"的变化趋势,但整体在不断增加;以平凉市的增加速度最快,平均每年增长0.96%。③研究区植被覆盖度对降水量变化的响应敏感,与降水量呈现显著的正相关关系。[结论]研究区植被覆盖度空间差异明显,2000—2018年植被以改善为主,降水是影响这些区域植被改善的有利因素,降水状况的改善对研究区生态环境建设与修复至关重要。     

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.     

华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关分析

对1982-2006年华北地区归一化植被指数(NDVI)与不同气候指标(年平均气温、年降水量、干燥度指数、生物热量指数和生物干湿度指数)的相关性进行了分析。结果表明,1982-2006年华北地区植被NDVI总体呈现上升趋势,其中农田和灌丛的植被NDVI上升趋势最明显;1982-2006年华北地区年平均气温和生物热量指数呈显著增加趋势,年降水量、干燥度指数和生物干湿度指数呈减少趋势;整体上华北地区植被NDVI年变化与当年的干燥度指数呈极显著负相关,与上一年的年平均气温呈显著正相关关系,其中草地植被NDVI与年均气温、年降水量呈现显著正相关,与干燥度指数呈极显著负相关,农田和灌丛植被NDVI与年均气温显著正相关。此外,华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关性存在明显的空间差异。     

基于NOAA/AVHRR遥感资料的锡林郭勒草地植被变化特征

通过对2005-2008年历年8月份归一化植被指数（NDVI）差值变化和5月上旬-7月中旬历旬降水量与牧草产量关系的综合分析,探讨了锡林郭勒草地植被变化特征及其形成的主要原因。结果表明：锡林郭勒草地大部地区各年度同期植被指数变化明显,植被指数差值增大的面积逐年增加,植被长势均好于前1年;3a草地植被指数差值减少的区域主要分布在中、东部地区,表明该地区草地植被退化明显。草地地表植被变化和牧草产量波动与6月下旬降水量显著相关。定期监测草地地表植被变化特征,可为科学决策提供依据。     

黄土高原植被覆被时空动态及其影响因素

为探究黄土高原植被覆被时空分布与动态变化及其与气候和人类活动的响应机制,基于趋势分析、偏相关性分析和残差分析等方法,利用2000—2015年黄土高原MODND1T/NDVI植被遥感数据、同期气象数据及ESA CCI-LC植被覆被分类数据,根据气候和人为因素对植被覆盖变化的驱动贡献,(1)分析了黄土高原NDVI分布格局、变化趋势及其驱动因素。结果表明：(1)黄土高原NDVI由西北向东南呈递增趋势,具有明显空间异质性分布特征。16年间NDVI呈显著增加趋势,平均递增速率0.010 2/a,波动范围介于0.54～0.71。(2)黄土高原NDVI变化趋势与降水有较强相关性,两者偏相关系数为0.53。(3)黄土高原不同季节NDVI均呈整体增长趋势,春季NDVI与降水呈显著正相关关系,降水是决定春季所有植被类型覆盖变化的最直接因素。(4)残差分析表明,人类活动对黄土高原NDVI的波动影响较大,是黄土高原植被覆盖变化的重要驱动因素。综上,黄土高原16年间植被覆被明显增加,降雨是黄土高原植被生长发育的主要限制因素,人类活动通过退耕还林等生态修复措施对黄土高原植被覆被带来明显改善。     

1982-2010年松花江流域植被动态变化及其与气候因子的相关分析

利用1982-2010年GIMMS和MODIS两种遥感数据集的归一化植被指数（NDVI）数据,分析了松花江流域植被NDVI时空特征及其与气候因子的关系。结果表明,松花江流域植被覆盖存在着显著的空间差异,山区NDVI值明显高于中部平原区。过去29a间,松花江流域植被NDVI稳定性较强,总体上变化趋势不明显,但有明显的阶段性：1982-1990年植被NDVI持续增加;1991-1997年相对稳定,1997-2003年呈波动降低趋势,2003-2010年缓慢上升。基于像元的相关分析表明,松花江流域NDVI与气温和降水量间均具有很强的相关性（P〈0.01）,而且植被NDVI变化受气温影响程度强于降水,针叶林是松花江流域受气温影响最大的植被类型。     

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。     

基于NDVI的喀斯特地区植被对气候变化的响应研究——以贵州省六盘水市为例

利用1999—2010年SPOT-VGT NDVI数据,采用基于像元的相关分析方法,分析了贵州省典型喀斯特区域植被对气候变化的响应。结果表明,1999—2010年研究区气候变化呈冷干趋势,植被NDVI呈恢复趋势;从区域尺度分析,研究区植被NDVI与气候要素间呈不显著相关关系;从像元尺度分析,植被NDVI与年均气温和降水量均具有较强的负相关性,且年均气温的影响力大于年降水量;由于植被NDVI与气候要素存在负相关,所以气候冷干的变化趋势有利于区域整体植被NDVI的恢复;植被NDVI与气候要素的相关性在空间上存在较强的地域性,进一步证明了植被NDVI对气候变化的响应受到地形的强烈影响。     

长江流域NDVI对气候变化响应的时滞效应

利用1982-2006年GIMMS NDVI数据和气象站点资料,结合中国地形的三大阶梯分布,分析长江流域植被NDVI时空变化特征及其对气候变化响应的时滞效应.结果表明,长江流域植被覆盖变化空间差异显著,其中显著增加区域占总面积的18.22％,主要分布在“第一阶梯”和“第二阶梯”;显著减少的区域占总面积的8.72％,主要分布在“第二阶梯”和“第三阶梯”.在时间上,长江流域植被总体上对气温变化的响应程度大于降水,植被对气温变化最大响应无滞后,对降水变化的最大响应滞后1个月.春季植被对气温变化响应最大,秋季植被对降水变化响应最大,夏季植被对气温和降水的最大响应滞后期较长.在空间上,植被对气温和降水的最大响应表现为“第一阶梯”最显著,对应的最长滞后期则分别出现在“第一阶梯”和“第三阶梯”.另外,由于山脉的阻隔作用,导致在地形阶梯间高程突变线左右两侧,NDVI对气温和降水变化的最大响应程度存在高处明显大于低处的现象.     

雅鲁藏布江流域干湿转换特征及植被动态响应

为准确识别气候变化条件下高寒流域干湿特征及植被动态响应,该研究以青藏高原东南部的雅鲁藏布江流域为例,基于全球陆面数据同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)数据集,计算标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI),结合归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)探讨了雅鲁藏布江流域干湿转换特征及其对植被的影响。结果表明:GLDAS的降水与气温数据与实测数据一致性较好,可以用于分析雅鲁藏布江流域干湿转换特征;1982-2015年间雅鲁藏布江流域总体呈现湿润化趋势,但2000年前后流域干湿时空特征发生反转现象,即时间上,2000年以前流域呈现湿润化趋势,2000年以后呈现干旱化趋势,空间上,流域内干旱地区逐渐变湿,湿润地区逐渐变干;流域内约71.83%的区域SPEI与NDVI呈正相关,流域植被受流域干湿条件影响较大,降水和气温是植被动态变化的主要驱动因素;流域内92.17%以上的区域SPEI与土壤含水量呈极显著正相关,表明土壤含水量亦是影响流域干湿特性不可忽视的因素。该研究结果可为辨识高原及高寒区水循环变化过程及其驱动机制提供科学依据。     

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。