东北林草交错区植被NDVI时空特征及其与气候因子关系分析

利用2000—2010年MODIS NDVI数据集和同期气象数据集,分别从时间序列和空间格局上分析了东北林草交错区及其3个生态子区(典型草原区、森林区和森林草原区)植被NDVI变化特征及其对气温、降水的年际和年内响应关系。结果表明:(1)多年月均NDVI年内变化曲线表现为单峰型;多年季均NDVI夏季最高;逐年NDVI总体波动上升;(2)多年植被NDVI空间差异显著,总体呈现东高西低、由东向西递减的特征,其中,森林区平均NDVI最高,典型草原区平均增加速率最大;(3)在年际关系上,全区、典型草原区、森林区、森林草原区植被NDVI的主要气候影响因子分别为气温、降水、气温、降水;(4)在年内关系上,植被NDVI与降水呈显著线性关系,与气温呈显著指数关系;在生长季,典型草原区对气温和降水均有时滞响应,且对降水的响应更高,森林草原区对降水具有时滞响应。     

黄河流域主要植被类型NDVI变化规律及其与气象因子的关系

以黄河流域为研究区，通过分析流域内农作物、草地、林地、灌木4种植被类型的NDVI（归一化植被指数）在20世纪80年代初-90年代末的变化规律以及NDVI与降水、温度、API（可利用水指数）的相互关系，研究了流域内植被覆盖度的变化趋势及NDVI对气候因子的敏感性。结果表明，流域内植被覆盖度有增加趋势，生态环境向好的方向发展；6月农作物的NDVI与同期降水呈正相关，说明NDVI对该月的降水变化敏感，较多的降水有利于作物生长；7月降水与8月灌木、草地的NDVI呈显著正相关关系，说明它们之间具有滞后相关，两种植被类型8月NDVI对前一个月的降水量变化敏感；春季植被NDVI与同期温度的正相关关系说明春季NDVI对温度变化敏感，春季较高的温度有利用植被生长；春季NDVI与同期API的负相关关系说明春季温度对作物生长的影响较大。研究结果对进一步了解黄河流域不同植被类型NDVI变化规律及其对气候因子的敏感性具有一定意义。     

内蒙古典型草原区NDVI对气候变化的响应

气候变化对生态脆弱区的植被影响很大,草原植被极易受气候变化的影响。为了解草原区对气候变化的响应,保护该区植被健康生长,运用多个气候要素(温度、风速、降水)和SPEI指数进行突变分析和趋势分析,利用MODIS NDVI数据和温度、风速、降水及SPEI指数进行相关性研究,通过BP网络模型对NDVI产生响应的气象要素进行了预测。结果表明:19世纪后的典型草原区温度随年份变化有显著增加趋势,风速和SPEI指数有显著减小的趋势,20世纪后的降水有减小的趋势。降水、SPEI与NDVI相关性较高,说明降水量是影响典型草原植被生长的主要气候要素,干旱缺水对植物生长有着重要的影响,由于温度对干旱程度有影响,因此温度也影响着该区植物的生长。BP网络模型模拟2019—2038年温度和降水量与以往年份相比,波动不大且没有发生过大的趋势改变。     

湖南省主要森林类型植被指数动态变化分析

植被指数具有明显的季节性,能客观反映植被物候信息.利用湖南省2006年MODIS/NDVI与MODIS/EVI数据,对不同森林类型的NDVI和EVI变化进行了对比与相关性分析.研究表明:(1)常绿针叶林、常绿阔叶林、竹林及灌木林NDVI季节变化不明显,曲线较平;EVI则有明显季节性,表现为钟形曲线.(2)落叶阔叶林的NDVI与EVI变化趋势一致,均呈钟形曲线.EVI能较好地描述各森林类型在不同季节的差异,适宜用作森林类型信息提取的基础数据.     

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NDVI与物候修正的大豆长势评价方法

及时、准确的作物长势监测可以为宏观决策和农田生产提供作物生长信息,便于及时采取各种田间管理措施,达到科学管理和作物增产的目的。归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)与植被的叶面积指数(leaf area index,LAI)和叶片叶绿素含量关系极为密切,可以用来评价作物的生长状况。为了降低主观因素及物候差异对大豆长势监测的影响,该研究以黑龙江红星农场主要农作物大豆为例,基于历史NDVI数据建立了该区域大豆长势评价的标准。利用NDVI时间序列拟合法提取大豆关键物候期,结合物候监测结果对大豆长势进行修正,最后利用41个地块的单产数据对长势评价结果进行了验证。物候修正前后长势与单产的一致性分别为58.5%、75.6%,容差为1个等级时分别为87.8%、95.1%,表明历史NDVI对大豆长势评价有一定参考意义,但简单同期对比不能完全反映大豆长势真实情况,物候修正可以进一步改善长势评价效果。研究可以为利用遥感进行大豆长势评价提供参考依据。     

基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测

利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。     

NDVI时间序列谐波分析与地表物候信息获取

植被指数具有明显的季节节律，NDVI时间序列分析可以获取地表植被物候信息，但已有的AVHRR NDVI数据产品仍然存在高噪声，需要进一步校正。在考虑农业植被季节变化特征的基础上，基于先验知识对NDVI时间序列数据傅立叶校正算法进行了改进。利用1992年旬最大值合成1 km NOAA-AVHRR NDVI数据，使用该方法对河北省南部地区几种不同植被类型的NDVI数据进行校正，结果显示：改进的傅立叶谐波校正算法能更好地反映农业植被NDVI季节变化节律，且对自然植被同样适用。对校正后的NDVI 时间序列数据进行谐波分析表明：谐波的特征值(谐波余项、振幅和位相)与地表植被动态之间存在相关性，谐波余项表征NDVI 时间序列的均值，谐波振幅表征NDVI年内波动幅度大小，不同谐波的位相可以表征NDVI 季节变化的时间特征，利用这些参数可以获取地表植被物候信息，并可用于土地覆被和土地利用分类研究以及全球变化研究。     

2000-2015年阜康林区植被覆盖变化及其对气候因子的响应

[目的]分析阜康林区天保工程实施以来的植被覆盖变化、气温和降水变化及植被覆盖与气温和降水间的响应关系,为天保工程实施生态效益评价提供数据支持。[方法]基于2000-2015年MODIS/NDVI数据及阜康林区气温和降水数据,结合均值法、回归分析法、距平波动法和相关分析法等方法,探讨阜康林区天保工程实施以来林区内植被覆盖特征、气候变化状况及二者间的响应关系。[结果]①2000-2015年,阜康林区植被覆盖整体处于较低水平且呈不明显的波动下降趋势。阜康林区植被覆盖在近16 a变化最为明显的为NDVI>0.65部分,是阜康林区NDVI下降的主要部分;"低"和"较高"水平NDVI虽有上升但不明显,而"中等"水平NDVI上升明显且占比较大。②天保工程实施以来,阜康林区年平均气温总体呈波动下降趋势,整体下降幅度不明显。年降水量总体呈显著的波动上升趋势,降水量表现为显著的上升趋势。③天保工程实施以来,植被覆盖变化与气温变化的相关系数仅为0.0539,而与降水变化显著相关。植被覆盖变化受气温变化影响强度小于受降水的影响。[结论]天保工程实施以来,阜康林区植被覆盖总体呈波动下降趋势,但下降幅度并不显著;林区内气候总体由暖干向冷湿趋势发展,但变化趋势不明显;植被覆盖的波动与降水波动的关系要强于气温。阜康林区天保工程实施对周边气候改善具有一定作用,但仍需加强林区内植被保护与恢复工作。     

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。     

锡林郭勒草原蒸散发月季动态及相关因子分析

蒸散发(Evapotranspiration,ET)的时空动态对理解水热对植被的影响具有重要作用。利用MODIS MOD16A2和MOD13A3月产品数据及气象数据,通过回归分析和相关分析等方法,研究了锡林郭勒草原不同类型草地近15年(2000—2014年)的ET月季动态及相关因子。结果表明:3—10月的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原,1—2月和11—12月的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原。荒漠草原11月ET最大,其余各类草原均在7月达到最大值;各类草原的最小ET均为5月。各类草原3—5月和10月的ET均为下降趋势,而1月、6月、7月和12月的ET均为上升趋势。春季、夏季和秋季的ET均表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原,而冬季的ET表现出草甸草原典型草原和沙地植被荒漠草原。荒漠草原冬季ET最大,其余各类草原的ET均在夏季达到最大值。各类草原春季和秋季的ET均为下降趋势,而夏季和冬季的ET均为上升趋势。Pearson相关分析表明3—10月及春季、夏季和秋季的ET与NDVI和降水量显著正相关,与平均气温显著负相关(p0.05);相反,1—2月、11—12月及冬季的ET与降水量负相关,而与平均气温显著正相关(p0.05)。     

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。     

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.     

基于MODIS与AVHRR数据的安徽省覆被变化比较

不同季节内绿度值的变化特征代表了地物的生物信息，不同卫星传感器所监测地表信息不可避免存在系统差异，本文以MODIS和AVHRR卫星资料为主要数据源，针对安徽省淮北平原、大别山区，进行MODIS NDVI与AVHRR NDVI数值对比及特点分析。结果表明：相同覆被类型对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI日值之间具有较好的相关性，而且在4km×4km分辨率下，研究区的NDVI相关性均比1km×1km分辨率下高；相同覆被类型特征点对应的MODIS NDVI与AVHRR NDVI月值在年内的变化过程基本一致；不同地表覆被NDVI波形差异明显：典型旱地、水田由于两种作物轮种其NDVI变化曲线为双峰型，山区、果林和城市的NDVI变化曲线为单峰型；不同植被覆被总体的绿度值情况是大别山和皖南两大山区最大，旱地、农田次之，城市最小。     

陕西省植被覆盖时空演变特征及其与气候因子的关系

利用2000-2012年SPOT VGT NDVI数据,通过差值及相关分析法,对陕西省植被覆盖的时空演变进行研究,并对植被指数（NDVI）与气候因子的关系进行分析。结果表明：（1）2000-2012年,陕西省植被覆盖改善区域明显大于退化区域,植被覆盖增加区域主要分布在陕北风沙过渡区和黄土高原地区,减少区域主要分布在关中平原地区和陕南部分地区。（2）月平均NDVI与月平均降水量和气温呈极显著相关关系（P＜0.01）,相关系数分别为0.875、0.885。（3）2000-2012年,陕西全省NDVI增长速率为0.109·10a-1,说明生态恢复建设取得一定成效。（4）陕西NDVI变化具有明显的季节性,夏季和秋季NDVI增加最快,冬季增长最慢,且NDVI对降水、气温的响应存在时滞性。     

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—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。     

2000－2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

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。     

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.