京津冀地区植被NDVI动态变化及其与气候因子的关系

[目的] 探究气候变化对植被覆盖变化的驱动机制，可为揭示区域乃至全球植被覆盖动态变化及其与气候变化之间的响应机制提供依据。[方法] 以MODIS NDVI，SRTM DEM，降水和气温为数据源，运用Theil-Sen Median趋势分析法、Mann-Kendall显著性检验法、R/S分析法和Pearson相关分析法等数学分析方法，结合ANUSPLIN气象插值模型，研究2001—2019年京津冀地区植被NDVI时空演变特征及预测未来变化趋势，并探究植被NDVI与降水和气温最大相关关系及时滞效应。[结果] ①2001—2019年京津冀地区植被NDVI整体呈波动上升趋势，上升速率为0.002 2/a，且未来植被NDVI呈改善趋势的面积略小于呈退化趋势的面积；②降水和气温对京津冀地区植被生长以正向促进作用为主，且降水对植被生长的作用强度高于气温；③植被NDVI对降水变化的滞后期略长于气温，京津冀地区植被生长受前3月的降水和前1月的气温影响最大。[结论] 在林业生态工程实施背景下，2001—2019年京津冀地区植被覆盖整体呈改善态势，尤以西北部为著；植被NDVI与降水和气温相关关系呈现出明显的地域差异，且植被生长相对降水和气温变化存在一定的滞后效应。     

1998-2017年滇黔桂岩溶区降水时空动态特征

为了研究滇黔桂岩溶区近20 a降水时空变化特征,基于1998—2017年TRMM 3B43降水数据和72个气象站点实测数据,运用相关系数、相对偏差对TRMM 3B43降水数据在月尺度上进行了验证,并借助Sen-Median趋势分析、Mann-Kendall检验以及Hurst指数等数理统计方法对研究区降水时空动态特征进行了定量分析。结果表明:（1）TRMM 3B43降水数据与气象站点实测数据具有较高的相关性,月尺度相关系数为0.92（p<0.01）;（2）1998—2017年研究区降水量呈不显著波动上升趋势,上升速率为0.716 mm/a（p>0.05）;春、夏两季降水量以减少趋势为主,秋、冬两季降水量以增加趋势占主导;（3）降水量年、季节均值空间分布差异显著,年降水量呈增加趋势的区域（47.71%）略高于呈减少趋势的区域（41.71%）;春、夏两季降水量以减少趋势为主,秋、冬两季以增加趋势为主;（4）年降水量持续增加的区域占38.45%,集中分布在广西、贵州东南部、云南与贵州北部接壤地带;持续减少的区域占46.21%,主要分布在云南和贵州大部分地区。研究结果对研究区水资源管理、灾害监测具有重要意义。     

西南地区1902—2018年干旱时空演变特征分析

鉴于西南地区干旱的危害程度及其严峻形势,定量刻画干旱时空特征、揭示干旱发展规律,已成为抗旱防灾、保障农业健康发展的迫切要求。基于1902—2018年标准化降水蒸散指数(SPEI)数据,统计了西南地区不同等级干旱发生频率及干旱强度,并采用Sen趋势分析、Mann-Kendall检验法和经验正交函数(EOF)分析方法研究了西南地区干旱的时空演变特征,以期为西南地区干旱变化及生态维护提供科学依据。结果表明:(1)1902—2018年西南地区SPEI12整体呈下降趋势,下降速率为0.025/10 a,其中1954—1974年呈干旱—湿润的频繁交替,发生多次不显著突变;(2)西南地区干旱强度均呈增强趋势,其中中旱和重旱强度增强趋势显著;(3)西南地区干旱发生频率存在空间分布差异,其中轻旱发生频率最高,极端干旱最低;(4)西南地区干旱变化趋势以不显著下降为主,占研究区面积的68.22%,表明西南地区百年来呈干旱化趋势;(5)干旱时空模态分析中,3种模态分别反映了研究区干旱全区相同、南北相反、东西相反的分布特征。综上所述,揭示了西南地区干旱的时空变化基本特征。     

西南岩溶区NDVI时空变化及其与气候因子的关系

利用1998—2012年SPOT NDVI数据和气象站点的温度和降水数据,采用趋势分析和相关分析法,研究了我国西南岩溶区NDVI时空变化特征,并分析了NDVI与气候因子的关系。结果表明:(1)近15年来,西南岩溶区NDVI变化整体呈显著增加趋势,增速为0.052/10a,9月份NDVI达到最大值,2月份降到最小值;NDVI增加的区域占97.13%,其中显著增加(p0.05)的区域占17.60%,减少区域占2.87%,显著减少(p0.05)占0.35%。(2)从年际变化来看,NDVI与温度和降水量的相关系数各异,其中42.75%的地区NDVI与温度呈正相关,57.25%区域呈负相关;20.15%的地区NDVI与降水量呈正相关,而79.85%区域呈负相关,说明温度对研究区植被生长的影响大于降水量。(3)从年内变化来看,NDVI与当月温度和降水量的相关系数高于年际,91.62%的NDVI与当月温度呈正相关性,其中显著正相关(p0.05)约占75.94%;94.29%的NDVI与当月降水量呈正相关,其中显著正相关(p0.05)约占51.05%;表明水热因子的季节变化对植被生长影响更大。NDVI受前1个月温度和前2个月降水量的影响最显著,表现出明显的滞后效应。     

1998—2012年中国西南岩溶区植被覆盖时空变化分析

基于1998—2012年长时间序列SPOT-VEGETATION植被指数数据集,采用最大值合成法、变化矢量分析法、一元线性回归变化斜率法和Mann-Kendall非参数检验法对我国西南岩溶区植被覆盖的时空变化进行了分析。结果表明:（1）SPOT-VEGETATION植被指数数据可以较好地在宏观尺度上监测西南岩溶区的植被覆盖状况;（2）1998—2012年,西南岩溶区NDVI年均最大值呈上升趋势,整体上植被覆盖情况得到改善,约71.85%的区域植被覆盖情况得到不同程度的改善,主要集中分布在贵州、云南和广西;局部地区植被覆盖情况恶化,主要分布在四川、云南;基本不变的区域约占总面积的27.62%;（3）近14 a的变化矢量分析结果显示高变化和中变化的区域合计占54.17%,两个7 a相比,1999—2005年的变化大于2006—2012年,前者是后者的1.82倍;（4）变化斜率法和Mann-Kendall非参数检验法对西南岩溶区植被覆盖状况的分析结果基本一致。     

基于MODIS NDVI的广西喀斯特石漠化演变特征

为了研究广西喀斯特石漠化演变特征,选择2000,2004,2008,2012年MODIS NDVI数据,结合研究区的土地利用数据和土壤数据,采用基于归一化植被指数(NDVI)的像元二分模型估算了研究区的植被覆盖度,根据石漠化与植被覆盖度的对应关系,反演了研究区不同时相的石漠化信息,分析了石漠化总体演变特征、演变轨迹,并探讨了石漠化演变与环境背景因素、气候因素、社会经济因素、石漠化治理政策因素的关系。结果表明:1)2000—2012年研究区石漠化面积总体呈先迅速减少后又略有回升的趋势,石漠化改善与恶化并存,石漠化演变动态度最快的为轻度石漠化,动态度为3.73%;2)13a间,石漠化演变轨迹为改善型的面积占喀斯特总面积的11.60%,反复型的占9.54%,恶化型的占3.69%,4个研究时段均为石漠化的面积仅占1.59%,改善面积大于恶化面积;3)石漠化演变过程受环境背景因素、气候因素、社会经济因素、石漠化治理政策因素的共同影响。     

2000—2020年环渤海地区植被NDVI时空演变及其与人口密度的相关性

[目的]分析2000—2020年环渤海地区植被NDVI时空演变特征和人口密度变化的冷热点变迁格局,探究环渤海地区植被NDVI对人口密度变化的响应特征,揭示环渤海地区植被NDVI和人口密度重心的迁移轨迹,为该地区植被监测和管理,以及生态环境保护提供理论依据。[方法]以2000—2020年MODIS NDVI和Population Density时间序列为数据源,采用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性检验、格兰杰因果关系检验、Getis-Ord G~*_i分析和重心转移模型等方法。[结果](1)2000—2020年环渤海地区植被NDVI整体呈上升趋势,上升斜率为0.022/10 a,且植被NDVI上升区域面积远大于下降区域面积。2000—2010年植被NDVI上升速率明显高于2010—2020年植被NDVI上升速率。(2)2000—2020年环渤海地区人口密度变化热点区和冷点区所占比例分别为11.26%和46.84%,人口密度变化以冷点区为主,冷点区主要呈条带状从环渤海地区东北部延伸至西北部,以及山东省东南部部分地区。(3)环渤海地...     

滇黔桂岩溶区ET时空特征及气候因子驱动

基于滇黔桂岩溶区2000—2014年MOD16 ET产品和同期72个气象站点数据,运用趋势分析法、Hurst指数、偏相关分析法和复相关分析法,探究地表蒸散发时空变化特征及其气候因子驱动。结果表明:(1)年际ET呈不显著增加趋势(p>0.05),距平相对变化率年际差异较大; 年内ET呈单峰变化趋势,7月份达到最大值; 不同生态地理区ET具有差异性。(2)ET多年均值总体呈西北部低、东南部高的空间分布格局; 季节ET均值差异显著,夏季ET最强,冬季最弱。(3)年际ET变化趋势以不显著变化为主,呈增加趋势的区域面积略大于呈减少趋势的区域面积; Hurst指数大于0.5的持续性区域占比91.41%,ET变化趋势以持续性为主导; 不同植被类型ET均值及变化趋势具有差异性。(4)不同生态地理区ET与降水和温度的偏相关系数波动较大,温度对ET的影响大于降水; ET与降水和气温的复相关系数总体呈不显著正相关,复相关系数值在空间上呈西北高、东南低的分布格局; ET受气候因子驱动的地区主要表现为气温驱动。综上,揭示了滇黔桂岩溶区ET时空变化特征,明确了ET变化的主要气候驱动类型。     

1999-2019年西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动

[目的]西南喀斯特地区生态环境脆弱,对其植被覆盖变化及气候驱动机制进行研究具有重要意义。[方法]基于1999—2019年SPOT NDVI数据和同期209个气象站点的气温和降水数据,采用Theil-Sen+Mann-Kendall趋势分析法、偏相关分析和复相关分析法,探讨西南喀斯特地区NDVI时空变化及其气候驱动。[结果]1999—2019年西南喀斯特地区NDVI呈显著上升趋势,整体植被覆盖较好;NDVI变化主要以极显著上升趋势为主,仅5.73%的地区呈退化趋势。NDVI与气温和降水整体上均呈正偏相关关系,气温对NDVI的影响强于降水,且存在空间差异性。NDVI与气温和降水的复相关显著性通过0.05,0.01水平的面积分别占15.12%,5.68%;NDVI主要受气温驱动,占研究区面积的13.90%,其他气候因子驱动类型占比均未超过3%。[结论]揭示了西南喀斯特地区植被覆盖的时空变化特征,明确了气候因子对植被覆盖变化的驱动机制。     

1960—2019年珠江流域多尺度旱涝特征研究

珠江流域旱涝灾害对生态环境和社会经济造成巨大影响,认识其旱涝时空演变特征对及时制定减灾策略具有重要意义。基于1960—2019年43个气象站点逐月降水资料和标准化降水指数(SPI),采用ANUSPLIN气象插值方法、Sen-Median趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数和经验正交函数分析法(EOF),研究了珠江流域降水量及多尺度旱涝时空变化特征。结果表明:1)年均降水量总体呈不显著上升趋势(P0.05),呈东北部高、西南部低的空间分布格局。2)年际SPI整体呈不显著上升趋势(P0.05);季节SPI变化趋势空间差异显著,大部分区域变化趋势不显著(P0.05)。3)Hurst指数呈持续性变化的区域占90.98%,β-Z-H耦合结果中显著减少-强持续的区域属于旱涝灾害的重点监测地区。4)EOF分解得到的前3个特征向量累计方差贡献率达到58.02%,第一模态反映了全流域一致分布特征,第二、三模态分别反映了研究区东部-西部和北部-南部的反向分布特征,3个模态的时间系数变化趋势不显著(P0.05),无显著突变点。综上所述,基于SPI揭示了珠江流域多尺度旱涝的时空演变基本规律,明确了旱涝的时空模态特征,研究结果可为该区的干旱预警提供科学依据。