2000—2012年科尔沁沙地植被与气候因子间的响应关系

利用2000—2012年气温、降水量、归一化植被指数（NDVI）数据,对科尔沁沙地气候与植被变化特征及其定性与定量响应关系进行了分析。结果表明,研究区植被长势自东向西逐渐变差有28.56%的面积呈变差趋势,其余呈变好趋势;多年植被长势呈变好趋势,降水呈微弱增加趋势,气温变化趋势不明显。累积2~3个月降水量、当月及平均2~3个月气温对植被影响较大;降水量增多、年内4—11月份气温升高、4—8月份单月年际变化中4月最低气温升高和6—8月份平均、最高气温降低,均促进植被生长;水热同期比单独因子变化对植被影响更大。NDVI在0.03~0.33时受气温影响显著;在0.33~0.43时受降水量影响显著;在0.43~0.62时受水热共同影响显著;在0.53~0.62时气温升高会抑制生长。当降水、气温分别在一定范围内变化,或在一定范围内变化时的水热共同作用下,NDVI响应于一定范围,且部分响应范围间有共同的重叠响应区域。     

乌兰察布植被指数变化及其对气温降水的响应特征

文章利用MODIS NDVI数据和月平均气温、月降水量分析了自2006~2015年乌兰察布市NDVI变化特征及其对月平均气温、月降水量的响应。研究结果显示,乌兰察布市2006~2015年NDVI值呈现波动性上升的趋势;生长季内,NDVI峰值出现在7月末,说明当地植被生长旺盛期在7月末;乌兰察布市NDVI值与温度、降水存在极显著正相关关系,但降水对其贡献更大。     

滇池流域NDVI动态变化特征及其对气候的响应

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）是反映森林植被变化的重要参数,分析滇池流域NDVI的变化趋势及其影响因素,对准确评估该流域近年来植被覆盖及变化情况,分析气候驱动力因素具有重要意义。采用两种数据集:中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台2000—2015年的全国合成产品;美国国家航空航天局2020—2021年的MOD13A2产品。使用趋势分析法分析滇池流域NDVI的年际和年内变化。在中国气象数据网下载1999—2015年滇池流域降水和平均气温的数据,结合NDVI数据,分别分析NDVI与降水、温度的相关关系。研究结果表明,2000—2015年间滇池流域年际和年内的春季、秋季及冬季NDVI均呈增长趋势,而年内夏季NDVI呈下降趋势。但2020年滇池流域NDVI较小,且在年内呈季节性变化趋势。滇池流域不同区域植被空间分布差异明显,整体上呈现由南向北,由西向东逐渐增大的变化趋势。NDVI较高的地区集中在流域上游,而水体及其周围地区植被覆盖较低,且水体及其周围的NDVI呈减小的趋势。滇池流域的降水量和平均温度均呈波动性变化,且2000—2015年的降水量呈明显的下降趋势。通过相应的偏相关分析发现,降水量和平均气温对NDVI均表现出正相关关系,并且相关性最强的是前期（气象因素相比于NDVI提前一个季度的时间）情况的平均气温和NDVI。总体上,2000—2015年滇池流域的NDVI在时空上呈增长趋势,但2020年滇池流域的NDVI较小;在气候响应方面,3个月前的平均气温变化对NDVI的变化起主要影响作用。      

土默特右旗ET0对气象因子和相关参数的响应

【目的】研究ET0与气象因子和相关参数的响应性。【方法】以内蒙古包头市土默特右旗为研究区,采用ENVI5.3软件,遥感反演相关参数,分析了参考作物腾发量(ET0)与气象因素和相关参数的相关性和主成分。【结果】(1)在年尺度上,气象因素对ET0的相关性排序为:净辐射日照时间最高温度相对湿度最低温度风速。在月尺度上,ET0在7月对最高温度和日照时间最敏感;4月ET0对相对湿度最敏感;5月对风速最敏感;净辐射与ET0相关性在4—10月都很显著;ET0与最低温度相关性不显著。在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响。(2)3种相关参数NDVI、植被覆盖度、地表温度和ET0均显著正相关,NDVI的相关性最显著。(3)利用主成分分析得到主成分变量Z1、Z2代替了原始数据(最高温度、最低温度、相对湿度、日照时间、风速、NDVI、植被覆盖度、地表温度、净辐射),使复杂的研究变得简单。【结论】在作物生长季,ET0主要受净辐射、日照时间、最高温度的影响;在相关参数中,与NDVI的相关性最好。     

北方农牧交错带植被对气象因子变化的响应规律研究

研究了2001—2013年我国北方农牧交错带内表征植被生态特征的归一化差值植被指数(NDVI)、总初级生产力(GPP)时空变化规律,分析了研究区该时间段内的温度、降水量变化特征,利用Pearson相关系数法分析了不同植被类型对气象因子的响应规律。结果显示:研究区内生长季的植被生态状况与温度呈负相关、与降水量呈正相关;非生长季的植被生态状况则相反,其生态状况与温度呈正相关、与降水量呈负相关。这是因为生长季温度高于最适温度会抑制增长,而干旱地带的降水会促进植被生长;而非生长季气温较低,温度的增加会对植被有明显的促进作用,而降水量并不是影响植被生态状况的主要因素,植被对其响应也并不明显。     

2000―2018年黄河源植被叶面积指数时空变化特征

【目的】评价2000—2018年黄河源植被变化趋势及其影响因素。【方法】基于MOD12A5数据,土地利用数据以及同德、玛多、泽库、达日、若尔盖、河南、玛沁、久治和红原9个气象站点的气象数据等,采用趋势分析和相关分析等方法,研究了2000―2018年黄河源植被叶面积指数(LAI)时空变化特征及与气候因子的关系。【结果】①2000―2018年黄河源植被LAI呈上升趋势,其绝对变化率和相对变化率分别为0.09/10 a和0.4%。②2000年时土地利用类型为裸地的区域植被状况正逐渐改善,但局部草地、林地和沼泽仍处于退化趋势。③黄河源年LAI值与气温、降水均呈正相关关系,其中温度有显著影响,气候因子的协调关系和年内时空分配也会极大地影响植被生长,而气候长期趋暖将会给源区植被带来更为复杂的问题和挑战。④生态治理工程实施较好的自然保护区(如鄂陵湖-扎陵湖自然保护区)植被呈明显改善趋势。【结论】气候暖湿化和生态治理工程可能是黄河源植被恢复的主要原因。     

贵州省2001—2015年植被覆盖NDVI时空演变及其对SPEI的响应

引起植被覆盖变化的气候因子占据主导地位。研究探讨了贵州省近15年来植被指数长时间序列的变化特征、基于标准化降水蒸散指数（SPEI）的干旱时空变化特征及两者之间的相关关系,可为区域植被覆盖保护与恢复提供一定的理论依据。选择2001—2015年MODIS NDVI（1 km）及19个气象站点气温、降水数据,采用一元线性回归的方法探究贵州省近15年来植被覆盖NDVI在年、月尺度下时空演变特征,及其与气温、降水和标准化降水蒸散指数（SPEI）的相关关系。结果表明:贵州西北至东南地区多年平均NDVI呈低中高分布格局,p<0.01上的生长速率为0.051/（10 a）,呈显著增加的趋势;多年平均气温、降水量的空间分布从西北到南方向呈现出低-中-高的特征,其易发生干旱的地区主要集中在贵州的西北地区,干旱在区域内的空间差异较大,黔西北、黔西南地区为易旱集中区;年均NDVI与年均SPEI、年均气温和年均降雨量的相关系数均为正值,表示NDVI与其响应因子具有一定的相关性,但与SPEI的相关性不显著,与气温和降水的相关性在p<0.01上呈显著性的正相关,且相关系数均大于0.5以上,相关程度较高;1—6月大致（p<0.01显著）呈现不显著的负相关,7—9月和11月表现为除9月（p<0.01显著）外均呈现不显著的正相关。      

1959-2017年安徽省夏季降水的时空变化及其影响因素研究

【目的】探究安徽省区域水热动态变化趋势,对区域水旱灾害发生的夏季降水时空分布变化特点、分配特征及变化规律进行分析。【方法】利用1959―2017年安徽省16个气象站逐月降水资料,采用气候倾向率法、滑动平均法、Mann-Kendall突变检验法并基于克里金插值法,对安徽省1959-2017年夏季降水的时空分布特征及影响因素进行分析。【结果】研究区年均夏季降水540.1 mm,占年均降水总量45.9%,夏季降水量变幅为275.7~1 137.0 mm;1959-2017研究区年均降水量和夏季降水量总体上都呈增加趋势,其中夏季降水量变化率为23.01 mm/10 a,略高于年均降水变化速率(21.31mm/10a);夏季降水作为年降水极值的重要构成,在1975年存在显著突变点,20世纪70年代末到20世纪90年代中期突变情况复杂多变,存在多个突变年份,突变年份与厄尔尼诺年具有较强关系。安徽省夏季降水与年降水在空间分布上都呈现出南多北少的同步趋势;年降水量呈现237.0~753.2 mm的降水梯度,夏季降水出现426.4~1 045 mm的降水梯度。【结论】安徽省夏季降水变化特点表现为集中性和突变性共存的特点,降水呈现增多趋势是全球气候变暖背景下复杂的水热响应关系以及以厄尔尼诺现象为代表的异常气候事件共同作用的结果;安徽省区域气候过渡性和复杂下垫面地形条件造成了区域降水显著分异。     

基于人工神经网络的雅鲁藏布江流域NDVI预测模型

雅鲁藏布江流域既是生态资源的宝库,又是全球气候变化的敏感区。研究基于2000-2015年的MODIS数据和30个地面站点气象数据资料,在分析雅鲁藏布江流域的NDVI归一化植被指数时空变化特征的基础上,分别采用偏相关分析和主成分分析法,辨识了影响各子流域NDVI变化的主导气候因素,并此基础上构建了基于人工神经网络的雅鲁藏布江流域NDVI预测模型。结果表明:①雅鲁藏布江流域NDVI整体上呈现出从流域的上游到流域的下游逐渐增加的趋势;②主成分分析(PCA)和偏相关分析(PAR)的结果表明,降雨和气温的影响主要集中在前3个月且气温的影响大于降水;③分别构建了ANN-PCA、ANN-PAR和ANN模型,其率定期NASH效率系数平均值达到0.75,0.71,0.63,验证期平均达到0.73,0.69,0.62。结果表明,因子筛选能够显著提高模型精度,所建的模型精度较高,能够较好的模拟和预测雅鲁藏布江流域的NDVI时空变化趋势。     

2000—2014年黄河源水分利用效率时空变化及其影响因素

【目的】探讨黄河源生态系统WUE的变化趋势及其影响因素。【方法】基于MODIS遥感数据定量估算了2000—2014年黄河源植被水分利用效率,并采用趋势分析和相关分析,研究了生态系统WUE时空变化特征及其对水热因子和植被因子的响应。【结果】2000—2014年黄河源WUE平均值为（0.59±0.35）g C/（m2·mm）,空间上由西向东呈增加趋势,时间上呈不显著增加趋势（p>0.05）。其中,WUE显著增加区域的空间比例为30.29%,主要分布在黄河源西部和北部,覆盖类型为中、低覆盖度草地和耕地。黄河源生态系统WUE对水热因子和叶面积指数的敏感程度具有明显的空间异质性。【结论】在气候暖湿化影响下,水热和植被条件较差的中、低覆盖度草地WUE对植被改善有更高的敏感性。     

基于SEBAL模型的土默特右旗腾发量研究

【目的】评价SEBAL模型在估算内蒙古包头市土默特右旗腾发量时的适用性。【方法】基于2015年作物生育期内的Landsat8遥感影像,建立SEBAL模型,估算腾发量,利用FAO Penman-Monteith公式与水量平衡法估算得到腾发量进行了验证及评价,并采用多元逐步回归方法对其影响因素进行了分析。【结果】日腾发量的分布具有明显的空间差异性,呈现出"山峰型"变化趋势。SEBAL模型腾发量估算值与水量平衡法估算值相比,相对误差的平均值为6.053%;Penman-Monteith公式计算得到的日腾发量与水量平衡法估算值相差7.682%,都在10%以内,达到了精度要求,且SEBAL模型估算腾发量的精度高于Penman-Monteith公式。日腾发量与NDVI和地表温度相关性显著,由二者建立了最优的多元逐步回归方程。【结论】在缺乏数据的情况下,利用SEBAL模型可以较为准确地估算出土右旗的腾发量,且NDVI和地表温度对其的影响较大。     

清镇市1985—2015年气候变化特征分析与粮食产量相关性

【目的】明确清镇市1985—2015年气候变化特征与粮食产量的相关性。【方法】利用清镇市1985—2015年逐年平均气象数据(风速、海平面气压、降水、平均气温、日照时间、相对湿度、蒸发量),通过M-K检验、小波分析、HP滤波、RDA等方法,分析了气候变化特征及其与产量间的相关性。【结果】气温升高极显著,1994年、1997年出现突变,其他因子呈降低或减少趋势,日照时间突变最频繁;各因子振荡周期不一,变化周期以28 a最突出,目前除气温处于偏高期外,其他因子均处在偏低期;气候变化对粮食产值的影响有正有负,正影响最大值出现在2009年,在1990年和2011年负作用力达到最大。【结论】Monte Carlo Test表明,气候因子均与产量之间显著相关(P<0.05),粮食产量的43.3%能被选取的气候因子解释,气候产量与降水量、气温以及相对湿度正相关,与风速、海平面气压、蒸发量、日照时间负相关。     

2010—2019年三亚市NDVI时空变化特征

归一化植被指数（NDVI）作为反映植物生长特征的重要指标，对于地表植被覆盖与植被生长状况的研究有重要意义。基于MODIS NDVI遥感数据，分析了三亚市2010—2019年归一化植被指数时空变化及变化趋势，并对NDVI与降水量和日照时数进行相关性分析。结果表明:近10年来，研究区NDVI月变化特征为5—10月增加，11月—次年4月降低，这与三亚市处于热带海洋性气候区有极大关系。NDVI年际变化呈增加趋势，年平均增长0.721 9，为中高植被覆盖度，空间上表现为北部高，中西部低的分布特征，北部常绿阔叶林地区比中西部草原地区生态稳定性更强。Pearson相关分析表明，NDVI与降水量整体上呈正相关，与日照时数呈负相关。      

2000-2016年辽宁省NDVI时空变化及其与降水量的关系

为了开展辽宁地区的生态环境保护和干旱预警,基于MODIS遥感影像的MOD13A2数据,对辽宁省2000-2016年归一化植被指数(NDVI)的时间变化和空间变化进行分析,并研究归一化植被指数与降水量的相关性.结果表明:辽宁省NDVI的空间分布区域性较为明显,呈现出东部最高、中部和南部次之、北部较低、西部最低的特点.辽宁省年均NDVI值的年际变化总体上呈现波动上升的趋势,植被覆盖度呈增加的状态.NDVI年内存在季节变化,且呈现单峰型.最大值和最小值基本上分别发生在7月和5月.辽宁省NDVI与降水量两者有相关性,且与降水量存在一定的滞后性.     

2000-2019年毛乌素沙地地表温度演变规律及影响因素分析

[目的]明晰全球气候变化和退耕还林还草工程实施背景下的毛乌素沙地的地表温度的演变规律及其影响因素.[方法]基于地理空间数据云提供的2000-2015年MOSLT1M中国1km地表温度和在NASA下载的2016-2019年MODIS/TERRA卫星的MOD11A2地表温度数据集,利用线性回归斜率法对2000-2019年毛...     

基于遥感的疏勒县植被覆盖时空变化研究

【目的】评价疏勒县生态环境质量及生态环境演变过程。【方法】基于Landsat遥感影像数据,利用归一化植被指数NDVI、像元二分模型、中心迁移模型等方法分析了1996-2017年疏勒县植被覆盖时空演化。【结果】①疏勒县植被覆盖分布总体以高植被覆盖为主成大面积片状分布,中、低植被覆盖主要以盖孜河和克孜河为轴线,相对围绕高植被覆盖分散分布;②1996-2017年疏勒县植被覆盖面积和覆盖度均呈增加趋势。2017年的植被覆盖面积比1996年增加了456.4 km²,增加率为38.3%;③疏勒县植被覆盖空间变化上存在一定的区域性和时段性差异。区域上,南部乡镇覆盖度明显增加;时段上,2009-2013年植被覆盖面积增加最明显;④1996-2017年疏勒县植被覆盖中心整体往东南迁移;⑤气候变暖对疏勒县植被覆盖度变化有一定的影响,但短期内人类活动影响更大。灌区改造高效节水、耕地开垦、农作物的种植及林带面积的增加是植被覆盖面积增加的主要因素。【结论】综上可知,气候变暖和生态治理工程等人类活动因素可能是疏勒县植被覆盖面积与覆盖度呈增加的主要原因,这表明疏勒县生态环境保护与治理是科学合理的。     

贵阳烟草生长期内旱涝急转特征分析

【目的】探究贵阳市烟草生长期内旱涝急转特征,为防旱抗涝提供依据。【方法】利用贵阳市1951—2017年烟草生长期内逐日降水资料,以及贵州省灌溉试验中心站修文灌溉试验基地土壤墒情数据,通过定义连续无有效降水时间与涝期累计有效降水量,全面分析了贵阳市烟草生长期旱涝急转特征。【结果】在烟草生长期内,完全有可能发生2次以上旱涝急转,但强度较低。在烟草伸根期,不发生旱涝急转;在烟草旺长期,以低强度的旱涝急转为主,旱涝急转强度和频率都有增加趋势;在烟草成熟期,旱涝急转强度波动较大,旱涝急转强度和频率都有增加趋势。【结论】采用土壤墒情数据验证,基于连续无有效降水时间和涝期累计有效降水量能准确描述烟草生育期内旱涝急转演变规律。