毛乌素沙地植被物候动态及其对气象因子变化的响应

目的监测沙区区域植被物候,并确定植被物候与气候要素的关系,对理解沙区生态系统对气候变化的动态响应至关重要。方法本研究利用1982年1月至2015年12月的归一化差值植被指数(NDVI)时间序列数据,通过高阶曲线拟合的方法提取毛乌素沙地植被物候,包括生长季开始日期、结束日期和长度,分析其时间变化和空间特征,并利用偏相关性分析法确定其与气象因子(气温和降水量)的关系。结果毛乌素沙地植被生长季开始日期集中在第96~144天,生长季结束日期集中于第280~300天,生长季长度介于135~195d。从东到西生长季开始日期逐渐推迟,生长季长度逐渐缩短,生长季结束日期没有明显变化。在过去34年中,毛乌素沙地植被生长季开始日期和长度分别呈现显著提前和延长的趋势,分别为0.54和0.94d/a,生长季结束日期呈现推迟趋势,但该趋势并不显著。毛乌素沙地植被的生长季开始日期主要受2—4月的平均气温影响,结束日期主要受8—10月的累计降水量的影响。结论毛乌素沙地植被物候特征发生了明显变化,主要体现在生长季的提前和延长,这对该区域植被恢复与荒漠化的逆转具有一定的促进作用。      

吕梁山地区常绿植被物候的提取和分布差异

山西省吕梁山地区气候、地形多变,常绿植被分布较多,其物候对环境变化敏感,提取和研究常绿植被物候能为全球变化和常绿植被的其他研究提供基础.利用MODIS NDVI数据,通过Savitzky-Golay滤波和动态阈值法提取吕梁山常绿植被物候,并运用趋势分析法定量分析了植被物候在空间和地形的差异.结果表明:(1)吕梁山地区常绿植被生长季开始日期(SOS)在第95～130天之间,生长季结束日期(EOS)在第280～320天之间,生长季长度(LOS)在第160～230天之间.(2)研究区常绿植被物候与纬度关系密切,随着纬度由南向北升高,植被SOS显著推迟(R2=0.9265,P<0.001),EOS显著提前(R2=0.8656,P<0.01),LOS显著缩短(R2=0.9620,P<0.001).(3)常绿植被物候在地形上的差异明显.海拔升高,植被SOS显著推迟、EOS显著提前、LOS显著缩短;坡度变大,植被SOS显著推迟,EOS显著提前,LOS显著缩短;各坡向的植被物候差异明显,植被SOS最大相差2.6 d,植被EOS最大相差3.6 d,植被LOS最大相差5.2 d.所提取的吕梁山地区常绿植被物候与其他研究结果相近,植被物候在空间和地形上存在显著差异.     

基于植被指数、叶绿素荧光和碳通量的华北山地人工林物候对比研究

  目的  物候指植被生长发育的节律性变化，是对气候和环境变化长期适应的结果。本文通过研究植被指数（NDVI、EVI）和日光诱导叶绿素荧光（SIF）与总初级生产力（GPP）之间关系，探究各指数在研究区反映植被动态变化的能力，为深入了解人工林对气候变化的响应提供参考。  方法  利用Timesat 3.3软件对2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP数据分别进行滤波。采用双逻辑斯蒂方程对4种指数时间序列进行拟合并根据曲线最大变化速率提取生长季开始期（SOS）和生长季结束期（EOS）。利用相关性分析、均方根误差分析研究NDVI、EVI、SIF反映植被动态特征的能力。  结果  （1）2007—2011年MODIS NDVI、EVI、GOME-2 SIF、通量塔GPP这4种时间序列曲线变化特征基本一致，NDVI、EVI、SIF月均值均与GPP月均值呈现显著正相关关系。（2）GPP月均值与NDVI、EVI之间决定系数R2在春季、秋季均大于SIF。然而，在夏季GPP月均值与NDVI呈现显著相关性，与EVI和SIF并无明显线性关系。（3）NDVI、EVI、SIF与GPP提取物候参数的均方根误差结果显示:利用EVI提取物候参数结果与GPP最为接近，其次为NDVI，最后为SIF。  结论  在本研究区内，MODIS NDVI、EVI能够更好地反映植被动态变化特征。由于NDVI、EVI数据是依据植被冠层结构光谱特性和叶片反射率提取的物候信息，因此会导致植被指数（NDVI、EVI）提取物候期比GPP提取物候开始期提前和物候结束期滞后。利用SIF数据提取物候参数SOS和EOS均提前于GPP数据提取物候参数S0S和EOS。SIF数据由于像元覆盖面积与通量塔GPP数据不完全吻合影响了GPP与SIF之间的相关关系。      

近15年黄土高原植被物候时空变化特征分析

【目的】黄土高原处于从湿润向干旱过渡、从森林向草原过渡、从农业向牧业过渡的地区,是中国气候变化与农业发展的敏感地带,针对此区域的地表植被覆盖物候特征研究,对于该地区农业生产、环境保护和生态建设具有重要的指示意义。通过分析不同时间序列、不同海拔高度与水热条件下植被物候趋势的差异,以期为黄土高原当前的农业生态环境建设与可持续发展提供有用的理论支撑与决策依据。【方法】基于1998—2012年SPOT VEGETATION旬值NDVI数据,并结合谐波分析法、线性趋势等方法对黄土高原各年植被物候特征值进行了确定,并分析了物候的变化趋势。【结果】(1)1998—2012年,生长季始期平均每年提前0.9d。生长季末期平均每年推迟约0.8d。在生长季始期提前和末期推迟的作用下,生长季长度平均每年延长1.7d。(2)黄土高原水热组合直接影响植被物候的空间差异性,植被生长的限制性气温为9℃,限制性降水分别为475mm与540mm,限制性海拔为1750m。(3)植被生长季长度趋势与海拔和气温的空间偏相关系数分别为0.0591和0.0139,与降水的空间偏相关系数为-0.0174,三要素与生长季始期趋势的相关程度较与生长季末期趋势强。【结论】黄土高原植被物候特征趋势明显且稳定的区域主要分布在陕北高原与晋中北山地区。西北部干旱区荒漠草原区,物候变化主要受气温控制。半干旱地区农业与草原区,物候变化主要受到降水量控制。汾渭盆地农业区,物候变化受水热共同作用。水热的差异对秦巴山地阔叶林区植被物候的影响不明显。海拔对黄土高原植被物候变化趋势上的影响不明显。生长季长度趋势在生长季始期和生长季末期的共同作用下随海拔和气温的增加的延长趋势增强,随降水增加的缩短趋势增强。同种植被物候趋势随海拔、降水、气温的变化特征具有一致性,生长季始期的变化特征对于植被生长季长度变化影响较生长季末期强。     

吕梁山地区常绿植被物候的提取和分布差异

山西省吕梁山地区气候、地形多变,常绿植被分布较多,其物候对环境变化敏感,提取和研究常绿植被物候能为全球变化和常绿植被的其他研究提供基础。利用MODIS NDVI数据,通过Savitzky-Golay滤波和动态阈值法提取吕梁山常绿植被物候,并运用趋势分析法定量分析了植被物候在空间和地形的差异。结果表明:(1)吕梁山地区常绿植被生长季开始日期(SOS)在第95～130天之间,生长季结束日期(EOS)在第280～320天之间,生长季长度(LOS)在第160～230天之间。(2)研究区常绿植被物候与纬度关系密切,随着纬度由南向北升高,植被SOS显著推迟(R²=0.9265,P<0.001),EOS显著提前(R2=0.9265,P<0.001),EOS显著提前(R²=0.8656,P<0.01),LOS显著缩短(R2=0.8656,P<0.01),LOS显著缩短(R²=0.9620,P<0.001)。(3)常绿植被物候在地形上的差异明显。海拔升高,植被SOS显著推迟、EOS显著提前、LOS显著缩短;坡度变大,植被SOS显著推迟,EOS显著提前,LOS显著缩短;各坡向的植被物候差异明显,植被SOS最大相差2.6 d,植被EOS最大相差3.6 d,植被LOS最大相差5.2 d。所提取的吕梁山地区常绿植被物候与其他研究结果相近,植被物候在空间和地形上存在显著差异。     

基于MODIS遥感数据的贵州省森林物候监测

以贵州省森林植被为研究对象，基于对MODIS卫星遥感影像的分析，探讨了遥感监测手段在区域尺度上提高森林植被物候监测精细程度的可能性。结果表明：通过分析比较归一化植被指数(NDVI)、增强植被指数(EVI)、相对绿度指数(Gcc)、绝对绿度指数(ExG)等不同植被指数，发现增强型植被指数(EVI)更能表达森林植被物候变化趋势；采用S-G滤波及动态阈值法提取物候关键期，发现贵州省森林植被物候变化趋势呈现西部地区植被生长开始期晚于东部地区，结束期早于东部地区，整个植被生长季长度西部短于东部；基于EVI的贵州省森林物候空间分异规律总体上不明显，仅纬度与生长开始期(SOS)和生长季长度(LOS)相关性显著，经度海陆地带性及海拔垂直地带性差异不显著。     

小兴安岭森林植被物候对气候变化的响应

【目的】采用遥感提取植被物候的方法，以小兴安岭为研究区，构建森林植被物候时空变化，分析森林植被物候变化对气候变化的响应。【方法】基于GIMMS NDVI 3g影像，运用一元六次多项式拟合植被生长曲线，并结合逐像元动态阈值法提取小兴安岭1982-2015年森林植被生长开始期(SOS)、生长结束期(EOS)和生长季长度(LOS)共3种物候参数；利用ArcGIS软件，将气温、降水以及日照时数数据与植被物候参数逐像元分析，得到物候参数与气象因子偏相关系数的空间分布特征。【结果】(1)植被物候多年平均值空间分布特征呈现由西北向东南方向，植被SOS逐渐提前，植被EOS逐渐推迟，植被LOS逐渐延长的规律。(2)小兴安岭森林植被SOS集中在日序第112.1～128.3天，年际变化在1998年前后出现转折，1998年前呈显著提前趋势(R²=0.284,P=0.028),1998年后呈不显著推迟趋势(R²=0.002,P=0.86)，导致整个时间段(1982-2015年)变化不显著，变化幅度为每10年提前0.12 d(R²=0.001,P=...     

基于遥感技术的西藏那曲县植被时空变化分析

利用MODIS13Q1的NDVI数据对2000~2015年西藏那曲县植被时空变化进行分析,结果表明该地区植被覆盖区面积占94%,且植被覆盖高(NDVI0.3)的面积占82%;生长季NDVI是随海拔高度的增加而降低;生长季NDVI平均值的年际变化呈下降趋势。     

基于NDVI 的阔叶红松林干扰识别与物候变化趋势分析

使用1982-2006年长时间序列的GIMMS NDVI数据,基于BFAST算法,对我国当前残存的分布最为集中的长白山自然保护区阔叶红松林进行植被干扰检测,在明晰干扰历史背景的前提下分析物候变化趋势,结果表明,长白山自然保护区阔叶红松林NDVI时间序列的季节组分和趋势组分均不存在间断变化,趋势组分也没有明显的上升或下降趋势,长白山自然保护区阔叶红松林中不存在对NDVI产生影响的干扰,均保持在稳定状态.针对未受干扰的阔叶红松林进行物候变化趋势分析,结果表明,长白山自然保护区阔叶红松林生长季起始时间显著推迟(P＜0.05),生长季结束时间无显著变化趋势,生长季长度显著缩短(P＜0.0.5).长白山自然保护区未受干扰的阔叶红松林生长季起始时间推迟可能是由年日照时数及日照百分率明显下降所致.     

基于MODIS NDVI数据的江苏省冬小麦物候期提取

农作物物候期是作物对气候变化响应的重要指标,也是提高区域农业管理水平的重要参数;遥感技术的发展为大面积提取农作物物候期提供了有效的技术途径。利用2010年MODIS NDVI序列提取江苏省冬小麦关键物候期的方法,首先采用非对称高斯函数、双Logistic函数对NDVI时序曲线进行拟合,进而采用动态阈值法确定冬小麦物候期,并利用观测数据对提取结果进行验证。结果表明,就冬小麦返青期、抽穗期、成熟期的提取而言,双Logistic函数拟合方法略优于非对称高斯函数拟合方法,利用前一种拟合方法提取的返青期、抽穗期、成熟期与观测数据比较的均方根误差分别为5.5、9.4、7.5 d,而利用后一种拟合方法提取的返青期、抽穗期、成熟期均方根误差分别为6.1、9.5、7.8 d;2010年全省的冬小麦普遍于第49天之前开始返青,抽穗期普遍开始于第105天至第113天,成熟期普遍开始于第145天至第161天,抽穗期、成熟期大体上表现出从南到北逐渐延迟的趋势,但是返青期的空间差异并不明显。     

黑龙江省多年冻土区植被NDVI时空变化及其与地温的响应

利用1982—2006年NOAA AVHRR-GIMMS NDVI和2002—2010年MODIS NDVI这2种数据并结合周边13个气象站的地表温度数据,分析1982—2010年黑龙江省多年冻土区生长季植被NDVI在时间和空间上的尺度变化及其与地表温度的响应关系。结果表明,黑龙江省多年冻土区生长季GIMMS NDVI和MODIS NDVI对植被NDVI具有很好的指示作用;1988—2004年植被波动较大,2004年以后植被增长趋势逐渐放缓,趋于平稳;在1982—2006年,植被NDVI与地表温度5月为显著正相关,6月相关性很弱,7、9、10月呈低度相关,8月则相关性显著。在2002—2010年,5、10月为低度相关,6月为显著相关,7—8月相关性较弱,9月为显著相关。总体来看,植被覆盖度不断变好;植被NDVI与地表温度具有较强的相关性,年际变化总趋势较为相似,具有同期性。     

21世纪以来河南省植被覆盖变化及气候驱动解析

借助MODIS NDVI数据和气象插值数据,采用一元线性回归、Hurst指数及相关分析等方法,从年际尺度探讨河南省21世纪以来植被覆盖时空变化规律,并分析其对气候因素的响应特征。结果表明:河南省植被覆盖区域差异较大,NDVI频度呈单峰结构;近16年来,河南省大部分地区植被覆盖呈现增加趋势,10年平均增速约为4%(P0.01),且阶段性明显;河南省植被变化的同向特征强于反向特征,植被覆盖整体上呈持续改善态势,但郑州、洛阳、焦作等市域局部地区存在持续减小现象;年平均温度的上升是平原区植被覆盖增加的主要驱动因子,但升温尤其是年平均最高温度增加抑制了山区植被生长,植被覆盖对气候因子的敏感程度地域异质性明显。     

基于MODIS／EVI时间序列数据分析冰冻灾害对植被绿叶始期的影响

在全球气候变化的研究中,植被物候与气候的关系是一个重要的课题,它显示陆地生态系统对全球变化的响应。笔者用2005～2008年1～7月每8d时间序列的MODIS／EVI数据及其相应的地面数据,运用时间序列谐波分析（HANTS）算法对EVI数据进行去云处理。对处理后的结果,采用动态阈值法获取该区域2005～2008年植被物候（生长始期）及其分布格局,并将冰冻灾害年份跟正常年份植被物候分布格局进行对比,分析冰冻灾害对该地区植被物候的影响。结果表明,处理后的EVI数据能较好地反映冰冻灾害对植被物候的影响,准确地反映了冰冻灾害的实际影响范围。该研究结果说明,通过HANTS法分析卫星遥感数据可较为准确地反映植被的生态特征。     

基于MODIS数据的呼伦贝尔生态功能区典型植被物候变化研究

采用MODIS和GPS实测数据,结合NDVI时间序列特征,分析2000-2018年呼伦贝尔市植被(林地、牧草、马铃薯、油菜花、小麦)的物候变化特征,同时结合区域气象数据,探讨植被物候变化与气候因子之间的关系.结果表明,研究时段内各类植被曲线形态基本相似,但变化幅度不同,具体表现为牧草>马铃薯>林地>小麦>油菜花.近19年来研究区温度和降水整体呈升高趋势,随着降水增加,植被物候期表现为先提前后推迟的趋势.结合温度变化趋势可知,除马铃薯和牧草外,温度升高会导致次年植被物候期提前.此外,通过对5类植被进行分析发现油菜花是最适宜呼伦贝尔地区的农作物.     

山东省冬小麦2001-2010年生长季变化分析

从中国近年来农作物生长发育状况资料数据集提取山东省2001-2010年的主要农作物重要物候期,包括生长季开始时间、结束时间和生长季长度,分析了10a间山东省主要农作物物候期的年际变化趋势和空间分异特征。结果表明:(1)山东省冬小麦生长季为2月下旬至6月上旬,平均生长季长度为98d。2001-2010年山东省冬小麦的生长季开始时间显著推迟,结束时间有提前趋势,但提前不显著,生长季有所缩短,10a缩短约5d;(2)不同地区冬小麦物候特征差异较大,分析菏泽、惠民、文登、临沂等4个典型研究区冬小麦的物候年际变化发现,菏泽、惠民、文登等地区生长季长度有缩短趋势,只有临沂地区生长季有延长趋势,且延长变化不显著。     

基于NDVI的福建省植被变化特征分析

运用中等分辨率成像光谱仪( MODIS)遥感植被指数数据,利用趋势线分析法和小波分析方法对福建省近年来的植被覆盖时空变化规律进行分析。结果表明：福建省近11 a来整体植被覆盖较好较稳定,但沿海人口较密集、城镇建设拓展较快的区域及沿海的岛屿植被覆盖较低;归一化比值植被指数( NDVI)最高值出现在8-9月,最低值出现在3月;时间尺度为12个月的年内生长季与非生长季NDVI值变化最明显;福建省年平均NDVI值、生长季平均NDVI值、非生长季平均NDVI值在2003年之前呈增长趋势,之后转为下降趋势,2005年总体上达到最低值,随后缓慢上升;福建省植被增加显著的区域是龙岩西北部、漳州东南部及莆田中部,植被覆盖状况显著变差区域是福州市区、莆田、泉州、厦门沿海城镇区域。     

辽蒙农牧交错带植被物候变化遥感监测

植被物候信号能够反映温度和降水等变化对植被生长的影响,对理解植物和环境间的相互作用关系、植物的适应机制和生存策略,应对全球变化具有重要的科学意义。研究区为辽宁朝阳、阜新,内蒙古赤峰、通辽,采用非对称高斯函数对2000—2015年研究区MODIS MOD13Q1 NDVI数据重建,提取辽蒙交界地区植被的物候信息——返青期和枯黄期。结果表明,辽蒙农牧交错带植被返青期在16年间表现为明显提前的趋势,赤峰市和朝阳市植被返青期整体呈显著提前,通辽市和阜新市植被返青期呈微弱提前;研究区内植被枯黄期发生变化区域较少,仅赤峰市和通辽市呈微弱延后趋势。     

民勤荒漠区白刺物候变化特征及影响因素分析

通过对民勤沙区典型灌木白刺18年来的物候及其对应的气象数据进行研究,分析了白刺不同年份的物候变化特征及其与生长季内气象因子之间关系。结果表明,从1990～2007年,白刺的物候期开始和结束时期均推迟,但生长季出现了延长现象,最长延长日期为5.8d。不同物候期在不同年份的变化较大,萌动期、叶变色期及落叶期在不同年份的变化幅度较大,而展叶期、开花期和果熟期在大部分年份的变化幅度较小。生长季内的降雨量对于白刺的物候变化特征几乎不产生影响,而生长季内的累计日照时间和蒸发量对于白刺的物候特征影响较大。     

2000—2019年若尔盖高原植被生长季NDVI时空变化特征研究

基于2000—2019年的MODIS-NDVI时间序列数据集,应用趋势分析、变异系数和R/S分析方法,研究若尔盖高原植被生长季NDVI的时空变化特征。结果表明:20年来若尔盖高原87.45%的区域植被生长季NDVI呈改善状态,其中64.70%的区域呈明显改善状态,22.75%的区域呈轻度改善状态。植被生长季NDVI的变异系数均值为0.186 5,整体上若尔盖高原2000—2019年植被生长季NDVI呈中等波动变化状态,中等变化状态等级所占比例最大为33.70%,其次为较低波动变化等级比例,为33.14%。植被生长季NDVI的Hurst指数均值为0.437 2,整体上呈弱反持续状态,弱反持续比例为77.43%,弱持续比例为21.50%。     

陕北地区GIMMS、SPOT--VGT和MODIS归一化植被指数的差异分析

为了选择适合监测陕北黄土高原地区植被的最佳遥感序列数据,精确监测陕北黄土高原退耕前后的植被变化,选取GIMMS、SPOT-VGT和MODIS3种常用的遥感数据,运用相关分析和均方根误差分析方法,比较3种遥感数据在陕北黄土高原植被空间分布、归一化差异植被指数(NDVI)季节变化和年际变化3个方面的异同。结果表明:1)在植被空间分布方面,GIMMS/NDVI、SPOT-VGT/NDVI和MODIS/NDVI在大范围上的空间分布格局基本一致,但通过分布图分析可以看出,MODIS遥感数据由于其地物分辨率高及NDVI动态范围大的优点,比SPOT-VGT和GIMMS数据更适合于反映植被类型多样的陕北黄土高原地区植被的空间分布。2)在季节变化方面,3种遥感数据NDVI季节变化之间存在极显著的相关关系。其中,均方根误差分析结果表明,MODIS/NDVI与GIMMS/NDVI之间的差异明显大于MODIS/NDVI与SPOT-VGT/NDVI之间的差异;不同季节3种遥感数据NDVI差异也不同,夏季由于云雨较多,3种遥感数据NDVI之间差异最大。3)在年际变化方面,MODIS和SPOT-VGT数据反映出陕北黄土高原地区NDVI在1999—2007年间呈显著增加趋势,而GIMMS/NDVI却未呈现显著变化,说明GIMMS/NDVI在反映陕北高原地区植被年际变化方面存在显著缺陷。通过相关分析可以看出,GIMMS/NDVI和MODIS/NDVI年际变化之间的相关系数随植被覆盖度的升高而降低,尤其在针阔混交林区,其NDVI相关系数甚至为负值,表明GIMMS传感器对高覆盖度植被变化的响应不太敏感,与其他两者相比更易受水气和云的干扰。因此,GIMMS/NDVI不能作为历史均值NDVI直接应用到MODIS应用模型中,尤其在反映高覆盖度植被年际变化方面。