2005-2014年重庆石漠化地区NDVI的时空变化及其与气候因子相关性分析

为了了解重庆石漠化地区植被恢复以及生态环境治理状况,选取重庆石漠化地区归一化植被指数(NDVI)及气象数据,利用趋势分析、变异系数分析以及偏相关分析等方法,重点探讨了重庆石漠化地区2005-2014年NDVI的时空变化特征,并分析了NDVI变化与气候因子之间的相关性。结果表明:(1)重庆石漠化地区NDVI年际变化总体上呈增加趋势,增加速率为0.08/10 a,其中渝东北地区增长速率相对较高,达0.09/10 a,而NDVI季节变化存在一定差异性,春季增长最为显著,主要分布于渝东北、渝中和渝西地区;(2)渝东北石漠化地区NDVI呈增加趋势的区域范围较大,这对于三峡库区生态环境改善以及水土保持起着至关重要的作用;渝东南、渝中和渝西石漠化地区NDVI整体保持不变,而NDVI呈减小趋势的区域主要分布于乌江流域;(3)重庆石漠化地区2005-2014年NDVI变异系数相对较低,以稳定为主;(4)重庆石漠化地区降水和气温分别与NDVI之间正相关性都大于负相关性。总体上降水量的增加一定程度促进了三峡库区植被的生长,而温度的降低一定程度上抑制了乌江流域植被的生长。     

基于地理探测器的西南岩溶槽谷区近20年

植被覆盖度变化及其与驱动因子关系的研究是开展大规模植被恢复效益评估的基础,而目前对西南槽谷地区植被绿化的时空变化模式及其驱动因素的认识并不明晰,不利于进一步生态建设。基于2000—2018年西南槽谷区NDVI、气温、降雨、DEM、土地覆被和人口密度数据,应用线性趋势回归分析和Hurst指数分析等方法以及地理探测器模型,探究了西南槽谷区植被覆盖的时空变化特征和驱动因素,预测未来变化趋势。结果表明：（1）近19年来NDVI范围介于0.79~0.84,总体呈波动上升趋势,岩溶区植被NDVI （0.003 17/a）年增长率显著高于非岩溶区（0.002 60/a）。（2） Hurst指数分析结果表明,西南槽谷区的植被NDVI主要以上升趋势为主,但其中64.31%在未来呈现退化趋势,植被保护形势较为严峻。（3）岩溶区植被NDVI与温度变化之间存在负相关关系（R=-0.040）,而非岩溶区为正相关关系（R=0.013）。残差分析结果表明,人类活动促进89.60%的区域植被NDVI增长。（4）在整个岩溶槽谷地区,土地覆被类型和气温是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在25%以上,各因子的交互作用明显高于单因子作用。总体来看,人类活动对槽谷区植被恢复具有明显的积极影响。     

青海省都兰县NDVI变化及影响因子研究

研究植被覆盖的动态变化可以探知荒漠化的动态变化。利用青海省都兰县2000—2009年MO-DIS,NDVI数据对该区的植被动态变化进行了监测,并在此基础上对NDVI的变化与气温、降水的相关性进行了研究。结果表明,2000—2009年都兰县的NDVI总体上呈缓慢的上升趋势,上升率为0.002 9/a,NDVI值年内变化具有很强的季节性,NDVI值总体水平不高,最大值仅为0.22;全县39.71%的面积植被明显改善,主要位于查查河、察汗乌苏河以及柴达木河下游的大片区域,17.74%面积出现植被退化,主要位于柴达木河中上游河岸周围的广大区域,荒漠化治理有待进一步加强。气温和降雨是影响该区植被状况的主导自然因子,5—9月的气温与NDVI极显著相关（p〈0.01）,5—9月的降雨量与NDVI显著相关（p〈0.05）,气温对NDVI的影响强于降水。     

中国1999－2009年土地覆盖动态变化的时空特点

基于SPOT NDVI时间序列研究中国近10 a来（1999－2009年）土地覆盖动态变化的时空特点。首先,对BISE模型进行改进并对数据进行预处理;其次,结合光谱角分类和最小距离分类算法各自的优势构建了一个新的分类算法（SAM-MDM）,并对多年NDVI数据分类和后处理,提高了分类精度,能满足土地覆盖变化趋势分析要求;再次,应用土地覆盖动态度模型和GIS叠加方法分析了全国土地覆盖的时空变化,建立了土地覆盖类型转移概率矩阵;最后,应用马尔科夫（Markov）过程建立了类型转移演化模型,对未来20 a土地覆盖动态变化过程进行了预测。通过该研究探讨了中国土地覆盖近10 a来在时间上的动态变化特点、空间上的变化差异、土地覆盖类型的转移概率分布和未来10～20 a的时空变化趋势。     

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。     

川西高原植被NDVI动态变化特征及对气候因子的响应

[目的]分析川西高原2001—2017年植被NDVI动态变化特征,研究植被NDVI对气候因子的响应,为区域水土保持和生态环境保护提供科学依据。[方法]基于MOD09A1数据反演川西高原植被NDVI,结合中国气象科学数据共享服务网提供的气温和降水等资料,利用Theil-Sen media趋势分析、Mann-Kendall统计检验和Hurst指数等方法,分析川西高原2001—2017年植被NDVI的时空分布特征、变化趋势及持续性变化特征,探讨川西高原植被NDVI变化对气候因子的响应。[结果](1)川西高原2001—2017年植被NDVI均值为0.486,呈由西北向东南逐渐升高的趋势,垂直分布上植被NDVI随高程增加呈现先增加后下降趋势;(2)近17 a川西高原植被NDVI整体以0.01/10 a的速率变化,变化趋势以改善为主,改善和退化面积分别占比83.5%和16.5%;Hurst指数研究表明,川西高原植被NDVI总体变化持续性较强,反持续性较弱;(3)2001—2017年川西高原气温呈上升趋势,降水上升趋势不明显;整体上植被NDVI对气候的响应存在空间差异,研究区北部主要受气温和降水影响,西南部主要受降水影响。[结论]川西高原植被的生长受气候、地形和人类活动等因素影响,植被NDVI呈现明显空间异质性。随着生态文明建设的持续推进,近17 a植被NDVI改善面积持续增加,且未来持续性较强。     

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。     

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。     

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。     

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.