| 基于NDVI和scPDSI研究1982－2015年中国植被对干旱的响应 |
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| 引用本文： | 张更喜,粟晓玲,郝丽娜,吴海江.基于NDVI和scPDSI研究1982－2015年中国植被对干旱的响应[J].农业工程学报,2019,35(20):145-151. |
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| 作者姓名： | 张更喜 粟晓玲 郝丽娜 吴海江 |
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| 作者单位： | 1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100; 2. 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室，杨凌 712100;,1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100; 2. 西北农林科技大学旱区农业水土工程教育部重点实验室，杨凌 712100;,1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100;,1. 西北农林科技大学水利与建筑工程学院，杨凌 712100; |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（51879222） |
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| 摘 要： | 随着气候变化与人类活动的加剧，中国干旱频繁发生且影响不断加剧，探索干旱对植被生长的影响对研究生态系统如何应对干旱具有重要意义。基于中国1982-2015年改进帕尔默干旱指数（scPDSI）与归一化植被指数（NDVI）数据，分析植被对干旱的响应规律及敏感性。结果表明：1）在中国西北地区、内蒙古地区、东部地区及青藏高原南部地区，短滞时（1-3月）scPDSI与NDVI的相关性较大（Rmax>0.4），南方湿润地区降水充沛，植被对干旱的响应不敏感（Rmax<0.3），其生长主要受能量因素控制；2）年均水分盈亏量、降水量、日照时数和气温对植被与干旱的关系影响较大，其中年均水分盈亏量是主要控制因子；3）不同植被类型对干旱的敏感性有较大差异，敏感排序为草地>林地>耕地。研究结果可为中国不同区域干旱对植被生长影响评估提供科学依据。
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| 关 键 词： | 植被 干旱 遥感 scPDSI NDVI 响应 |
| 收稿时间： | 2019/5/8 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2019/9/2 0:00:00 |
Response of vegetation to drought based on NDVI and scPDSI data sets from 1982 to 2015 across China |
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| Zhang Gengxi,Su Xiaoling,Hao Lina and Wu Haijiang.Response of vegetation to drought based on NDVI and scPDSI data sets from 1982 to 2015 across China[J].Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering,2019,35(20):145-151. |
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| Authors: | Zhang Gengxi Su Xiaoling Hao Lina and Wu Haijiang |
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| Institution: | 1. College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; 2. Key Laboratory for Agricultural Soil and Water Engineering in Arid Area of Ministry of Education, Northwest A&F University, Yangling 712100, China;,1. College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; 2. Key Laboratory for Agricultural Soil and Water Engineering in Arid Area of Ministry of Education, Northwest A&F University, Yangling 712100, China;,1. College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; and 1. College of Water Resources and Architectural Engineering, Northwest A&F University, Yangling 712100, China; |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | vegetation drought remote sensing scPDSI NDVI response |
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