黄河中游典型干旱区植被覆盖时空变化研究

基于像元二分模型,利用2000—2019年MODIS NDVI数据以及气象观测数据,以吕梁市为例对黄河中游典型干旱区植被覆盖度进行估算,并采用趋势分析法、相关分析法对其植被覆盖度时空分布特征进行分析,探讨了主要气候因素(气温、降水量)与植被覆盖度的相关关系。结果表明：2000—2019年吕梁市植被覆盖度呈波动增加趋势,2017年达到最大值后在高位波动。植被高覆盖度地区主要分布在吕梁山山区,植被覆盖度增加区域面积占总面积的97.5%,植被覆盖度降低的区域仅占2.5%,植被覆盖度变异系数大的区域主要分布吕梁市西部沿黄河黄土高原丘陵区和东部平川盆地城市周边地区;吕梁市植被覆盖度与降水量、年平均气温均呈正相关关系,植被覆盖度与年平均气温呈正相关、负相关的面积占总面积的83%、17%;植被覆盖度与年平均降水量的正相关、负相关区域分别占总面积的98%、2%。吕梁市植被覆盖度与年平均气温的相关性小于其与年平均降水量的相关性,降水与植被覆盖度的影响较气温密切。     

山西省近10a来农业气象灾害及其特征分析

通过分析山西省2006—2017年各季度农业气象灾害不同受灾程度的数据,结果显示,山西省12 a来主要农业气象灾害累积成灾面积呈现波浪式下降趋势。其中,干旱成灾面积最大,占57.5%,其次依次是低温冷害、霜冻、冰雹、连阴雨、病虫害、暴雨;从不同季节来看,霜冻、低温冷害主要发生在春季,旱灾、冰雹、病虫害、洪涝、风灾、暴雨主要发生在夏季,连阴雨主要发生在秋季。春旱、低温冷害、霜冻、连阴雨、病虫害、洪涝以及其他灾害呈逐年下降趋势,冰雹、暴雨、风灾呈逐年上升趋势;从不同地市来看,山西省2008—2017年农业气象灾害受灾面积表现为夏季春季秋季冬季。春季受灾面积较大的地市主要分布在中部和南部,夏季受灾面积较大的地市主要分布在西北部,夏季受灾面积的总量较其他季节大。     

2000—2019年吕梁市植被NDVI时空动态及其影响因素分析

为了详细分析吕梁市植被生长变化与气候变化和人类活动的关系,基于吕梁市的2000—2019年逐年归一化植被指数(NDVI)数据和13个县(市、区)气象观测站年气温和降水观测数据,采用空间插值方法、空间相关性分析法和残差分析法,对吕梁市多年植被NDVI的时空变化特征进行分析,并探讨了气候变化和人类活动对吕梁市植被覆盖变化的影响。结果显示:2000—2019年吕梁市96.32%的区域NDVI呈现增加趋势,但各区域间存在明显空间性差异,中部吕梁山山区NDVI较高,东部平川地带和西部沿黄区域NDVI较小。总体而言,2000—2019年吕梁市的NDVI呈波动增加趋势,2018年达最大值。2000—2019年吕梁市NDVI与降水量和气温在年尺度上均呈正相关关系,且植被生长发育受降水的影响强于气温,全市38%的区域植被NDVI与气温-降水的复相关性通过0.05显著水平检验; 人类活动对吕梁市95%以上地区的植被生长有积极影响,表明退耕还林还草等生态修复工程对吕梁市植被覆盖增加有积极作用,生态提升效应逐渐凸显。     

晋南区冬小麦种植分布卫星遥感反演及时空变化分析

晋南区作为山西省冬小麦种植主产区,其冬小麦种植结构的变化对农业决策有着至关重要的影响。基于MODIS数据,将归一化植被指数(NDVI)作为一个波段,与可见光波段、近红外波段同时作为分析波段,分析主要地物波谱特征,确定反演冬小麦面积的理想时期,优化混合像元分解法的端元选取方式为裸地—冬小麦—林地—水体模型;然后提取了2000—2014年晋南区冬小麦种植面积分布,并结合实际统计数据对结果进行校正,校正后相对误差小于15%的县占总数的92.41%;基于提取结果对2000—2014年晋南区冬小麦种植分布变化和种植概率空间变化进行了分析。结果表明,晋南区冬小麦种植分布受地形因素影响较大,主要分布在运城盆地、临汾盆地、长治盆地和晋城市中部等地势较平坦的地区,且2000—2014年冬小麦面积整体呈下降趋势,长治减少幅度最大;晋南区冬小麦种植核心地带主要分布在临汾盆地和运城盆地,临汾盆地大部地区种植概率变化较小,运城盆地种植概率增减不一,晋城市种植概率下降较多,在长治盆地下降最为明显。