基于Landsat 8和随机森林的青海门源天然草地地上生物量遥感估算

草地地上生物量（above-ground biomass, AGB）的遥感监测可快速且客观地对草地生长现状进行评估,对生态环境评价和草地资源利用有重要意义。为了提高遥感估算草地AGB的准确性,基于青海省门源县的地面实测数据,利用Landsat-8 OLI遥感数据计算出的植被指数分别构建了单因素回归模型和随机森林模型（random forest, RF）,确定了AGB遥感估测最佳模型,并反演得到了研究区2019-2021年草地AGB空间分布。结果表明：1）在29个植被指数构建的单因素回归模型中,与草地AGB相关性较高的5个植被指数为NDVI、RBNDVI、TVI、GNDVI、MSR,R²均达0.49以上。其中,NDVI模型的精度最高,验证集R²为0.50,均方根误差（root mean square error, RMSE）为702.89 kg·hm^-2。2）在RF模型中,变量筛选前R²=0.61,RMSE=621.14 kg·hm^-2;经过变量筛选后模型精度有小幅度提升,R²达0.62,RMSE基本不变;二者精度均优于单因素模型,相比传统单因素最优回归模型,R²提高0.12,RMSE降低了80.95 kg·hm^-2。3）门源县AGB空间分布特征为西北部较高,东南部相对较低;大体呈中部高,四周低的分布状况。2019-2021年全县天然草地总产草量介于4.2827万~8.9776 万t,平均单产介于1063.49~1484.82 kg·hm^-2;草地类型以高寒草甸为主,2019-2021年产草量为4.0825万~5.6653 万t,平均地上AGB介于1060.38~1471.94 kg·hm^-2;山地草甸平均AGB为1036.81~1637.43 kg·hm^-2;温性草原平均AGB介于1198.72~1786.63 kg·hm^-2。     

基于多源遥感数据的高寒草地生物量反演模型精度——以夏河县桑科草原试验区为例

基于MODIS、Landsat-8 OLI和HJ-1A/1B CCD卫星遥感资料,结合2013-2014年甘南州夏河县桑科草原试验区野外实测数据,建立了高寒草地地上生物量遥感反演模型,筛选出基于不同遥感资料植被指数的生物量最优反演模型,比较分析了生物量最优模型的空间效应。同时,分析了2000-2013年基于MODIS植被指数估算的试验区产草量的年际变化特征。结果表明,草地生物量最优反演模型为基于Landsat-8 OLI NDVI数据的对数模型(y=727.54lnx1+495.23,R2=0.772,RMSE=31.333 kg DM·hm-2);在30和250 m空间分辨率下,基于MODIS NDVI及EVI、Landsat-8 OLI NDVI和HJ-1A/1B CCD NDVI最优模型估算的生物量均高于实测生物量,其中Landsat-8 OLI NDVI数据估算的草地生物量与实测生物量值最接近;2000-2013年试验区草地总生物量整体上具有显著增加的趋势(R2=0.590 7,P0.001),平均增加速率达50.57 kg DM·hm-2·a-1。     

基于MODIS数据的青海省草地地上生物量估算及影响因素研究

利用EOS/MODIS植被指数产品（NDVI）、实测草地地上生物量和气象监测资料,结合实测资料和NDVI之间的关系建立了青海省草地地上生物量卫星遥感估算模型,并通过研究青海省气温和降水量变化特征分析了影响草地地上生物量的主要因素。结果表明：在草地生长季,生态监测站草地地上生物量与NDVI之间具有较好的正相关关系（P<0.01）。利用模型估算的青海省草地地上生物量在2003-2017年表现出弱的增加态势,2003年平均草地地上生物量最低,仅为2622 kg·hm^-2,2010年最大,达3252 kg·hm^-2; 2003-2017年,青海省草地地上生物量变化表现出明显的空间分布特征,从东南向西北逐渐递减;其中,青海省果洛州东南部、玉树州南部、黄南州东南部和海北州东南部草地地上生物量最高;西北部的柴达木盆地最低;2003-2017年青海省绝大多数地区草地地上生物量均呈现保持不变或者趋好的变化特征,其中曲麻莱、都兰以及甘德等地区部分草地地上生物量明显减少。气温升高热量条件充足的背景下,青海省草地受降水量增多带来的水分条件趋好的有利影响,对高寒地区草地植被的生长发育起到了促进作用,最终导致草地NDVI升高,地上生物量增加。     

基于机器学习的阿勒泰地区草地地下生物量估测与数字制图

为精准估算草地地下生物量，分析其水平及垂直空间格局，实现草地地下生物量（BGB）的数字制图。调查了2015年阿勒泰地区草地生长季节（6-8月）的生态要素和地下生物量。以地理位置、地形、气候、土壤和植被中的代表性信息为基础，基于机器学习算法估测研究区0~30 cm的草地地下生物量，并根据估测结果利用空间插值法得到地下生物量的空间分布格局，最终实现草地地下生物量的数字制图。结果表明：1）相比偏最小二乘回归（PLS）和随机森林模型（RF），支持向量机模型（SVM）在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层地下生物量的估测中表现出最高的精度，验证集数据的精度（R²）依次为0.77、0.67和0.69，相应的RMSE为245.56、98.81和63.58 g·m^-2。从空间插值的效果看，反距离权重插值（IDW）优于径向基函数插值（RBF）和张力样条插值（SPL）。2）进一步比较了不同估测模型与空间插值方法间的组合能力，结果显示，在阿勒泰地区的草地地下生物量研究中，SVM+IDW是可靠的估测模型和空间化方法的组合。在0~10 cm、10~20 cm和20~30 cm土层的草地地下生物量数字制图的R²为0.73、0.64和0.60，RMSE为269.73、108.14和73.01 g·m^-2。3）阿勒泰地区草地地下生物量均值为1265 g·m^-2，是全国平均值的两倍，与全球平均水平相当。其中，高寒草甸的地下生物量最大，为2908.50 g·m^-2，温性荒漠的地下生物量最小，为776.84 g·m^-2，全区草地地下生物量共计1.27×10⁸ t（≈0.13 Pg）。全区草地地下生物量的空间变化明显，整体上自北向南，由山地向平原呈递减的趋势。     

基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算

草地地上生物量（Aboveground biomass,AGB）是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱（Original spectrum,OR）反射率、一阶微分光谱（First derivative spectrum,FD）反射率、光谱位置面积参数（Spectral parameters of spectral position and area,PA）和植被指数（Vegetation indices,VI）4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）和递归特征消除算法（Recursive feature elimination,RFE）进行特征选择,采用随机森林算法（Random forest,RF）构建草地AGB估测模型。结果表明：在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高（测试集R²=0.70,RMSE=557.87 kg·ha^-1）,实测AGB与估测AGB的线性R²达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高（R²=0.71,RMSE=548.97 kg·ha^-1）,实测AGB和估测AGB的线性R²达到0.73。     

基于MODIS数据的伊犁地区草地地上生物量反演

为伊犁草地资源监测、保护及合理利用提供参考依据,利用新疆伊犁地区2012年7-8月野外草地地上生物量采样数据和同期的MODIS数据,分析了增强型植被指数(EVI)、归一化植被指数(NDVI)与实测草地地上生物量的一元线性、指数和二次多项式回归模型,并对各种回归模型进行分析比较.利用优选模型的反演结果分析了伊犁地区地上生物量的空间分布.结果表明:各植被指数都与实测生物量有较好的相关性,但以EVI指数建立的二次多项式回归模型(y = 14759x²-4758x + 1346,R²= 0.8402)较优,拟合模型平均估产精度达到 92.19%,可作为该区域草地地上生物量遥感反演模型;伊犁地区2012年平均产草量为1817 kg·hm^-2,总产草量达70.59×10⁸ kg,并且产草量随高程增加呈现先增加后减少的特征.     

基于MODIS逐日地表反射率数据的青南地区草地生长状况遥感监测研究

大范围草地生长状况遥感监测对研究草地变化动态和草地畜牧业的管理具有重要意义。利用2010-2013年的草地外业调查数据和EOS Terra MODIS每日地表反射率产品MOD09GA,采用空间分析方法分别计算了生长季(5-9月)草地NDVI_max, EVI_max, NDVI_mean和EVI_mean4种植被指数,探讨了这4种植被指数与草地地上生物量之间的遥感反演模型,分析了青南地区草地生长季多年NDVI平均值空间分布特征;根据所选的最优模型反演了青南牧区近10年(2004-2013年)的草地地上生物量,统计分析了地上生物量的空间变化特征。结果表明,青南地区多年NDVI平均值和草地地上生物量总体上均具有由西北向东南逐渐增加的空间分布特点。不同草地类型的生物量差异显著。近10年来山地草甸类的生物量最高,达1280 kg DW/hm²;其次为高寒草甸类、温性草原类、温性荒漠类和沼泽类,生物量介于244.9~902.4 kg DW/hm²;高寒草甸草原类、高寒荒漠类和高寒荒漠草原类生物量较小,在65 kg DW/hm²以下。海拔对生物量具有明显的影响,在3500 m以上地区的草地生物量随海拔的升高而减小。当海拔介于3500~4000 m,最大生物量达1358.8 kg DW/hm²;海拔介于4000~4500 m,生物量小于920 kg DW/hm²;海拔介于4500~5000 m,生物量为574.2 kg DW/hm²;海拔大于5500 m,生物量仅为94.4 kg DW/hm²。统计分析近10年间的NDVI变化趋势发现,三江源地区的黄河、长江和湄公河三大流域及各行政区的草地植被生长状况以轻度改善和改善为主,总体趋于良好。     

藏北典型高寒草甸地上生物量的遥感估算模型

本研究利用2010和2011年6-9月高寒嵩草草甸群落地上生物量数据和同期的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer,MODIS)影像数据,建立了西藏自治区拉萨当雄高寒草甸的地上生物量遥感估算模型。在探讨群落地上生物量与归一化植被指数(normalized difference vegetation indices,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation indices,EVI)以及地表水分指数(land surface water indices, LSWI)相关关系的基础上,构建了群落地上生物量与各指数的线性或非线性(包括对数函数、二次多项式、三次多项式、幂函数、增长曲线、指数函数)估算模型,并进行了模型验证。结果表明, 1)3个指数中EVI的模拟效果最好,NDVI次之,LSWI最差;2)所有模型中线性模型的模拟效果最好,EVI的线性模型为:y=174.225x,R²=0.975, P<0.001,NDVI的线性模型为:y=115.478x,R²=0.956, P<0.001;3)在预测效果方面,幂函数模型最好,线性模型次之,其平均误差分别仅为9.76%和10.8%,因此,两者都可以用于高寒草甸群落地上生物量的模拟。     

基于Landsat 8 OLI影像的渭-库绿洲植被地上生物量估算

干旱区绿洲植被地上生物量估算研究可为绿洲生态系统稳定性评价与区域碳储量估算提供重要依据。以渭干河-库车河三角洲绿洲为研究区，利用ENVI 5.3软件对Landsat 8 OLI 影像数据进行预处理，提取反映植被地上生物量信息的植被指数和波段因子，并结合样地实测数据，采用常规统计模型、多元逐步回归和偏最小二乘回归方法建立研究区植被地上生物量最优估测模型，从而揭示该绿洲植被地上生物量的空间分布特征。结果表明：1）所选的20个遥感因子与实测植被地上生物量呈极显著正相关关系，相关系数为0.5~0.7（P<0.01）。2）乔木与灌木地上生物量最优估测模型均为多元逐步回归模型，草本与农作物地上生物量的估测模型以偏最小二乘回归模型为最优，模型验证决定系数均在0.6以上，均方根误差和平均绝对误差均较小。3）研究区植被地上生物量主要在280~1450 g·m^-2 分布，面积约为6973.82 km²，低水平地上生物量（ABG<65 g·m^-2）分布区域约占研究区总面积的15.02%。地上生物量由高到低依次为：农作物>乔木>灌木>草本。根据不同的植被类型，基于地物光谱特征构建的遥感估测模型可准确估算干旱区绿洲植被地上生物量，并对其空间分布特征进行遥感定量反演。     

不同草地类型WOFOST模型参数敏感性分析

以C为驱动的WOFOST作物生长模型是基于作物生理生态过程,综合考虑了CO₂、土壤、气候等因素对产量的胁迫作用,因此,对WOFOST模型参数进行本地化和优化便可实现时间连续且高精度的草地生物量监测。为探讨WOFOST参数敏感性分析结果在不同草地类型覆盖区表现出的不确定性问题,在天祝藏族自治县不同草地覆盖区选择了4个站点,利用气象数据、草地实测数据及土壤数据,基于扩展傅里叶幅度敏感性检验法（EFAST）研究潜在水平（指保证营养元素和水分为最佳供应,草地地上生物量仅由辐射、温度和作物特性决定）和水分限制水平（假设营养元素的供给仍然是最佳的, 但需考虑土壤有效水分对蒸发和草地生物量的影响）下WOFOST模型在不同草地类型覆盖区的全局敏感性参数和优化模型模拟精度。结果表明潜在生产水平下草地地上生物量（AGB）的敏感参数有比叶面积（SLATB）、单叶片CO₂的初始光能利用率（EFFTB）、最大光合速率（AMAXTB）、根相对维持呼吸速率（RMR）、总干物质占根和叶的比例（FRTB和FLTB）,水分限制条件下的敏感参数有SLATB、AMAXTB、RMR和FLTB。不同生产水平下叶面积指数（LAI）的敏感参数一致,从出苗到出苗后60 d主要受到SLATB、FLTB和FRTB的影响,出苗后60~200 d的敏感性参数为FLTB、FRTB、SLATB和漫射可见光的消光系数（KDIFTB）,LAI开始下降后受到KDIFTB的敏感性增强。其中,山地草甸AGB的模拟值与观测值模拟精度最高,R²=0.94、RMSE=11.71 g·m^-2,高寒草甸模拟精度最低,R²=0.83、RMSE=32.68 g·m^-2。温性荒漠草原LAI的模拟值与观测值模拟精度最高,R²=0.96、RMSE=0.02,温性草原模拟精度最低,R²=0.66、RMSE=0.38。敏感性分析方法在WOFOST模型中的应用减少了人为主观因素的影响,极大地缩短了调参时间,对获取时间连续的草地生长监测方法选择提供参考。     

基于Sentinel-2数据的青海门源县天然草地生物量遥感反演研究

草地地上物生物量(AGB)是评价草地生产力的重要指标，精准反演天然草地的AGB，对草地长势监测和草畜平衡评估具有重要的意义。由于常用的遥感数据(如Landsat和MODIS等)受较低时间或空间分辨率引发的诸多问题的影响，因此探索具有更高时空分辨率及更多光谱波段的Sentinel-2卫星数据在县域尺度的草地植被监测状况具有极其重要的作用。利用Sentinel-2卫星遥感影像和青海门源县实测草地AGB数据，构建了基于随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和人工神经网络(ANN)3种机器学习方法的草地生物量估算模型，研究了2019-2021年门源县天然草地生物量时空分布特征。结果表明：1)Sentinel-2卫星影像的3个原始波段(B2、B6、B11)和2种植被指数[反红边叶绿素指数(IRECI)和特定色素简单比值植被指数(PSSRa)]，是草地AGB敏感的特征变量。其中，红边波段(B5、B6、B7)对天然草地AGB遥感反演具有重要作用。2)基于RF算法的草地AGB估测模型是门源县天然草地生物量估测的最优模型(验证集R2为0.72,RMSE为622.616 kg·hm-2)，优于SVM模型(...     

基于MODIS-NDVI的天山北坡中段草地动态估产模型研究

利用EOS/MODIS卫星遥感数据,以天山北坡中段山地草原带为典型研究区,进行草地生物量变化动态监测。运用植被指数最大合成法,分析了研究区草地植被指数的时空变化特征,以及植被指数NDVI与地上生物量的相关关系,建立了MODIS NDVI在山地草甸草原、山地草原和山地荒漠草原上不同季节的生物量动态估测模型。结果表明：3种草地类型的最优动态估产模型分别是一元线性回归模型、二次曲线回归模型、幂函数曲线模型,估产精度分别达到83.06%、90.85%、88.06%。     

新疆荒漠草地生物量估算及影响因素研究

为探究新疆荒漠草地生物量反演模型及其影响因子,基于Terra/MODIS,NOAA CDR NDVI,SPOT/VGT等遥感产品数据及草地地上生物量实测数据,构建研究区荒漠草地地上生物量植被指数反演模型,分析新疆荒漠草地地上生物量时空分布规律,运用趋势分析法和相关性等方法,揭示了生物量演变趋势与气温、降水的关系。结果表明：建立的不同遥感数据源生物量模型中,指数函数反演模型精度最高,决定系数和估算精度分别为0.66和70.93%;基于2000—2019年归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)变化趋势发现,新疆荒漠草地以稳定和改善为主;研究区2000—2019年间荒漠草地地上生物量空间分布格局整体表现为北高南低的趋势,20年间荒漠草地平均地上生物量为38.92 g·m^-2;2000—2019年气温与降水均上升,年平均升温率和降水率达到了0.32℃·(10 a)^-1和2.18 mm·(10 a)^-1,50%以上的地区荒漠草地与气温、降水呈正相关关系,生物量与降水的相关性优于气温。研究结果可为新疆草地保护和改善、生态环境建设提供科学依据和技术支持。     

新疆伊犁地区草地植被地上生物量遥感反演

本文以伊犁地区146个草地样地调查数据为基础,结合遥感及气象数据,进行草地植被地上生物量与NDVI、EVI、海拔、年均降水、年均气温、积温、干燥度、湿润指数等因子的回归分析。并通过各因子对地上生物量影响权重参数分析和加权融合,运用ArcGIS软件,反演分析了新疆伊犁地区草地植被地上生物量的空间分布特征。结果表明,新疆伊犁地区草地平均产草量约为704.96 kg/hm²,与20世纪80年代全国草地调查数据相比,产草量有所下降。草地植被地上生物量与各项因子具有较好的相关性,反演结果与伊犁地区的地形、地貌、气候特征基本吻合,反映了伊犁地区草地植被的空间分布特征。地上生物量反演结果得到验证,预测值与实测值之间相关系数(R²)为0.8532;均方根误差(RMSE)为216.559 kg/hm²,偏离度为22.92%,可以为新疆伊犁地区草地资源合理利用与评价提供参考。     

克州地区天然草地生产力评价

本研究以克孜勒苏柯尔克孜自治州的天然草地为研究对象,利用2005年7-8月的MODIS遥感数据提取植被指数(NDVI),通过典型区野外实地采样,得到与MODIS影像资料时相一致的草地地上生物量数据,分析遥感植被指数与植被生物量的相关关系,建立了生物量估测模型,并进一步对克州天然草地生产力进行了评价.根据关键场理论计算了...     

乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种多样性及生物量关系研究

为探讨荒漠草地群落物种多样性及生物量分配，本研究采用样方法对乌鲁木齐市周边典型荒漠草地群落物种多样性与生物量的关系进行研究。结果表明：乌鲁木齐周边典型荒漠草地群落物种组成单一，群落平均高度、盖度、密度、生物量呈现显著性差异(P<0.05)；0～50cm土层中，群落地下生物量除梭梭群落均随着土层深度增加而逐渐减小，梭梭群落则呈先增加后降低的趋势；植物群落呈异速生长模式，拟合方程为：y=231.375×e^{0.003 3x}(R²=0.714 8)；凋落物生物量与地下生物量之间呈线性关系，拟合方程为：y=13.818x+259.812(R²=0.616 1)；地上生物量与物种多样性之间呈单峰变化曲线，对应方程为：y=-5.210 4x²+0.004 5x+0.369 9(R²=0.307 1，P<0.01)，群落地下生物量与物种多样性之间关系表现出极显著的线性相关，对应方程为：y=3.073 5x+0.678 2(R²=0.543 4，P<0.05)。本研究结果可为退化荒漠草地的恢复及生物多样性保护、生态系统功能维持与恢复提供基础数据。     

基于机器学习算法的甘肃省草原地上生物量

为评估甘肃省草原地上生物量的变化情况,本研究采用甘肃省2005-2018年草原地上生物量实测数据以及植被指数和气象等参数,构建多种基于机器学习算法的甘肃省草原生物量反演模型,并对其预测精度进行对比和评价。结果表明：1)随机森林模型更适宜于甘肃省草原地上生物量遥感反演。基于筛选后的17个变量的Rborist随机森林模型的反演精度最高,R²为0.758。2)甘肃省草原地上生物量均值介于828.21～1 118.71 kg·hm^-2,近20年来呈逐年增加趋势,年均增加幅度为8.13 kg·hm^-2 (P <0.05)。3)甘肃省47.41%的草原呈恢复趋势,26%的草原保持稳定,而26.59%的草原呈不同程度的恶化趋势。     

荒漠灌木生物量多尺度估测——以梭梭为例

灌木是荒漠生态系统重要的组成部分,其生物量估算与分配特征是研究荒漠生态系统结构、功能、物质和能量流动的重要指标。但目前关于荒漠灌木生物量的研究仍较缺乏。破坏性的生物量估测方法不适宜在生态系统脆弱的荒漠地区大面积使用,因此通过模型法对灌木生物量进行多尺度估测具有重要意义。本研究以准噶尔荒漠生态系统建群种——梭梭为例,选择多种植物外部形态特征参数,利用相关生长模型(幂函数),分别在单株、样方及区域尺度对梭梭的地上(AGB)和地下生物量(BGB)进行建模和估算。结果表明,以植冠体积(CH)为指标的估测模型(AGB=0.3628×CH^0.9605)能较好地反映梭梭单株地上生物量累计特征,而单株地下生物量可通过模型BGB=0.8737×AGB^0.9394得到。样方内梭梭总冠幅面积(TC)是估测样方(0.1 hm²)总生物量(TAGB=0.6757×TC^1.1343, TBGB=0.6384×TC^1.0959)的有效参数。在大尺度上(区域),利用梭梭相对盖度(RC)估测其生物量密度(DAGB=0.0921×RC^1.1343, DBGB=0.0796×RC^1.0959)具有良好效果,进而结合区域面积得到梭梭总生物量。研究表明,相对盖度的方法从生物量密度的角度解决了尺度转换问题,使用时没有尺度限制。未来还可以通过航拍、遥感等手段快速获取相关区域梭梭群落相对盖度,结合上述模型准确估测其地上、地下生物量。     

基于MODIS的南方草地NPP遥感估算与应用

草地NPP遥感模型的构建是实现大面积草地NPP估算的有效途径之一。以MODIS-NDVI数据为基础,以南方草山草坡为研究对象,结合野外实测数据,分析了草地NPP与NDVI之间的关系,同时构建了以NDVI为自变量以及水热条件为调节因子的南方草地NPP遥感估算模型,并通过不同年份独立的实测数据对模型进行了验证。结果表明,南方草地NPP与NDVI之间存在5种相关类型,均达到了极显著水平。NPP的模拟值和实测值之间具有很好的相关性和一致性,5种草地类型R²分别为0.902 2,0.826 6,0.871 2,0.887 7和0.875 5,均达到了极显著水平,均方根误差(RMSE)和相对均方根差(RRMSE)均较小。表明模型的模拟结果比较可靠,为南方草地NPP估算及草地资源管理提供了一种有效的方法。     

CENTURY模型在新疆天山山区的适用性分析

利用模型评价气候变化对草地生产力的影响,对草地的可持续利用及防灾减灾具有重要意义。本文选取新疆天山山区乌鲁木齐市牧业气象试验站、昭苏、巴里坤为代表站点,基于各站多年围封草地观测资料,对草地生态系统模型（CENTURY模型）进行适用性分析。结果表明：CENTURY模型模拟的乌鲁木齐市牧业气象试验站、昭苏和巴里坤地上生物量模拟值与实测值呈显著相关（P<0.05）,决定系数（R²）分别为0.39,0.51,0.38,均方根误差（RMSE）分别为34.09,37.15,14.29 g C·m^-2,CENTURY模型可以用于气候变化对新疆天山山区草地生产力的影响研究。基于验证后的模型对1961-2016年地上生物量模拟显示：巴里坤呈显著减少趋势、昭苏呈极显著增加趋势、乌鲁木齐市牧业气象试验站呈波动减少趋势,但差异不显著。