陕北地区植被指数对水热条件变化的响应及其时滞分析

采用时滞互相关法,利用陕北地区1999-2010年旬平均温度、降水数据和SPOT-NDVI数据,分析植被覆盖对水热条件的年内时滞响应。结果表明:(1)陕北南部植被覆盖较好,NDVI平均值(TN)与旬平均温度(TT)、旬降水量(TP)的相关程度高,相关系数在0.9以上,响应迅速,滞后时间为1~2旬;而地处毛乌素沙漠南缘的风沙草滩区,TN与TT、TP的相关程度相对较低,相关系数在0.75~0.85,响应时间也相对较长,多数区域滞后时间为3~5旬。说明水热条件好的区域相关程度高且响应迅速,而水热条件差的区域相关程度低且响应较慢。从不同生态亚区来看,盆地和黄土塬梁沟壑区对水热因子的综合响应程度比黄土丘陵沟壑亚区及典型草原生态亚区高。(2)气温年内变化对植被NDVI的影响程度从南向北逐渐减小,南部密集灌丛与TT的相关系数最大,为0.947,北部沙漠区最小,为0.902。降水量年内变化对植被NDVI的影响中以耕地为最大,平原草原和低山草原次之,沙漠区最小。耕地NDVI与TP的相关系数为0.926,沙漠的为0.853。与气温的相关程度高且响应快的植被,其生长对温度的要求也高,相关程度低且响应慢的植被,其生长对气温的要求也低。植被对年内降水的响应与温度相似。研究结果可为陕北地区优化植被种植类型提供理论依据。     

基于4种植被指数TVDI模型的三江平原土壤湿度反演

利用遥感手段监测土壤湿度有利于分析大尺度区域的土壤干湿状况。比对分析不同植被指数计算的温度植被干旱指数（TVDI）的精度能够提高TVDI反演土壤湿度的实际应用价值。以三江平原为研究区,基于2013年5—9月的四期MODIS影像,利用归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）、修正土壤调节植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）分别计算TVDI,并以地面实测土壤湿度数据及降水数据进行精度验证。结果表明:（1）4种植被指数计算的TVDI与土壤湿度数据均具有一定的负相关关系,即TVDI值越高,土壤湿度值越低;（2）不同植被指数计算的TVDI在5月、6月、9月与土壤湿度回归分析的R²数值相近,均适合用来反演这3个时间段的土壤湿度,在7月份,相较于NDVI和RVI计算的TVDI结果（R²均在0.15左右）,基于EVI和MSAVI计算的TVDI （R²均在0.35左右）更适合反演该时期的土壤湿度;（3）5—9月期间,干旱现象主要发生在三江平原的中部及西南部,干旱程度主要为轻旱,东部及东北部在不同时期基本保持在正常或轻微湿润状态。     

1999-2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空演变特征及其对气候因子的响应

研究青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征,探讨不同植被类型NDVI对气候因子的响应机制,为青藏高原生态保护提供科学依据。基于1999—2019年的SPOT/VEG NDVI数据、植被类型和气象数据,采用线性趋势分析、Pearson相关分析及偏相关分析方法,对1999—2019年青藏高原不同植被类型NDVI时空变化特征进行了分析,并探讨了不同植被类型NDVI变化对气候因子的响应。结果表明：(1)青藏高原整体植被生长状况良好,青藏高原各植被类型生长季平均NDVI均值从高到低依次为森林(0.6)、灌丛(0.48)、草甸(0.37)、草原(0.16)、高山植被(0.13)。(2)除高山植被有轻微退化趋势外,其他植被类型均有显著改善,改善面积占比依次为灌丛58.46%(p<0.05)、森林52.78%(p<0.05)、草甸51.60%(p<0.05)、草原32.65%(p<0.05)。(3)气候因子对植被NDVI的影响具有明显的地域差异性,平均气温对青藏高原植被生长季NDVI变化的影响更为显著,且影响范围更为广阔;而降水主要影响青藏高原北部地区的草原、草甸等植被的ND...     

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。     

长江流域NDVI对气候变化响应的时滞效应

利用1982-2006年GIMMS NDVI数据和气象站点资料,结合中国地形的三大阶梯分布,分析长江流域植被NDVI时空变化特征及其对气候变化响应的时滞效应.结果表明,长江流域植被覆盖变化空间差异显著,其中显著增加区域占总面积的18.22％,主要分布在“第一阶梯”和“第二阶梯”;显著减少的区域占总面积的8.72％,主要分布在“第二阶梯”和“第三阶梯”.在时间上,长江流域植被总体上对气温变化的响应程度大于降水,植被对气温变化最大响应无滞后,对降水变化的最大响应滞后1个月.春季植被对气温变化响应最大,秋季植被对降水变化响应最大,夏季植被对气温和降水的最大响应滞后期较长.在空间上,植被对气温和降水的最大响应表现为“第一阶梯”最显著,对应的最长滞后期则分别出现在“第一阶梯”和“第三阶梯”.另外,由于山脉的阻隔作用,导致在地形阶梯间高程突变线左右两侧,NDVI对气温和降水变化的最大响应程度存在高处明显大于低处的现象.     

陕西省不同地区NDVI变化与气候因子的关系及响应研究

利用SPOT VEGETATION数据分别研究了陕西省近10 a植被空间分布和动态变化,比较了陕南、关中和陕北地区植被NDVI的年际变化和月变化.结果表明,陕西省植被覆盖总体较好,各地区植被总体轻微改善.这3个地区的植被NDVI年均值均逐年增加,并且增长速度表现为:陕南＞关中＞陕北,不同地区植被夏季生长最好.通过对不同地区植被NDVI与气温、降水、日照时数的年际和年内相关关系及其响应的研究得出,不同地区植被NDVI与气温、降水、日照时数的年际相关性不大,而年内相关性显著.研究了不同地区植被NDVI对气温、降水、日照时数的滞后效应得出,陕南地区植被NDVI对气温降水的响应不具有滞后性,对日照时数的响应具有滞后性.关中和陕北地区植被NDVI对气温、日照时数的响应具有滞后性,对降水的响应具有即时性.     

西北地区NDVI变化与气候因子的响应关系研究

基于1998-2012年SPOT VEGETATION/NDVI数据,研究近15年来西北地区植被覆盖时空特征。通过时滞相关分析法,分析研究区不同地区植被对气温和降水的响应程度。结果表明:(1)西北地区总体植被覆盖率偏低,极低植被区分布较广,主要位于新疆东南大部以及内蒙古西北部;(2)西北地区退化区所占西北总面积比例小,主要位于新疆阿尔泰山脉周边、天山山脉以南和塔里木盆地以北。改善区范围分布分散,其中轻微改善区主要位于新疆天山周边、准格尔盆地边缘及甘肃东部;(3)年尺度来看,西北各地区NDVI年均值均出现缓慢增长的趋势,新疆、青海NDVI的年均值保持相对稳定;甘肃、宁夏、内蒙古西部NDVI的年均值在此期间先增加而后减少,起伏波动较大。月尺度,西北各地区NDVI多年平均月值呈现出明显的季节变化,因此与气温、降水等气候因子密切相关;(4)西北各地区NDVI与气温、降水的年际相关性不大,而年内相关性显著。新疆、宁夏NDVI对气温、降水不具有滞后性,而甘肃NDVI对气温具有明显滞后一个月的性质,青海地区NDVI对气温、降水的滞后性不明显,而内蒙古西部地区NDVI对气温具有明显滞后性而对降水具有及时性。     

新疆植被动态格局及其对气候的时滞效应

为明确新疆不同植被类型对水热变化响应的滞后时间，对新疆植被活动及其与气候变化的响应进行分析，研究基于1982—2015年的新疆GIMMS NDVI（normalized difference vegetation index）数据集、CRU降水与气温数据集，采用Sen + Mann-Kendall趋势分析、时滞偏相关分析、GIS空间分析和数理统计等方法，给出了34 a新疆植被格局动态变化特征，以及植被NDVI与气候响应的关系，探讨不同植被类型对气候响应的时滞效应。结果表明：1）新疆地区植被分布呈现北疆高于南疆、西部高于东部的空间格局，34 a来，研究区植被整体上呈现“变绿”趋势，在环塔里木盆地绿洲和天山山脉北段NDVI显著增加，伊犁地区呈现退化趋势；2）在月尺度时间分辨率下，新疆有72%植被区域对降水的响应存在滞后性，平均滞后时间为1.1个月，有70%的植被区域对气温的响应存在滞后性，平均滞后时长1.4个月，植被与气候要素时滞偏相关系数越高的区域，响应速度越快，总体上看，新疆地区植被对降水更为敏感；3）不同类型植被与降水和气温的响应程度不同，在新疆地区降水是草甸、灌丛和针叶林的主要促进因子，气温对阔叶林的影响最强，不同植被与降水的时滞偏相关系数均高于气温，不同植被对气温的响应时间均长于降水。总体上看，新疆地区植被与降水的相关性更高，植被对降水的响应比气温更迅速。     

三江平原土地耕作对土壤氮矿化势和硝化势的影响

研究了三江平原土地耕作对土壤矿化势和硝化势的影响。研究表明,随着耕作年限的增加,土壤氮矿化势在降低,耕作3年土壤为23.020±1.562mg kg-1,7、15、25年分别为22.649±2.597 mg kg-1,22.856±3.594 mg kg-1,17.315 ±0.256 mg kg-1;而弃耕后,土壤矿化势增加,土壤的矿化势与土壤活性有机质含量呈正相关(r=0.95)。硝化势的变化正相反,耕作3、7、15、25年土壤硝化势分别为0.055±0.005 mg kg-1d-1,0.083±0.001 mg kg-1d-1,0.101±0.025 mg kg-1d-1和0.086±0.015 mg kg-1d-1,在耕作土壤中pH值是影响硝化的主要因素。一般说来,随着耕作年限增加,土壤的供氮能力在降低,氮的可利用性下降;相反,弃耕能提高土壤的供氮能力,增加土壤氮的可利用性。     

基于归一化植被指数变化分级的千山植被变化

基于鞍山市千山1993年和2001年的TM遥感数据及研究区的DEM资料,利用归一化植被指数(NDVI)变化分级方法,对鞍山市千山植被覆盖变化及与之相关的自然和社会因子之间的响应关系进行了分析,结果表明:1993—2001年间,千山范围内地表植被没有产生整体性变化,低海拔区域(高程≤200m)因人工绿化的加强,植被覆盖明显趋好,高海拔区域则由于环境的限制和缺乏保护措施,部分地区出现了植被覆盖退化。今后千山植被保护和生态建设的重点主要包括强化植被保护和恢复工作、加大人工建筑附近的植被绿化和强化高海拔区的生态建设。     

三江平原过去50年耕地动态变化及其驱动力分析

在遥感和地理信息系统技术支持下,本文对三江平原建国以来耕地变化方式及与其它土地利用类型的转化进行了定量研究。结果表明,在过去50多年里,三江平原耕地面积发生了显著变化。在建国初期的1954年,耕地面积为17133.81 km2,所占比重仅为15.91%;2005年耕地为55688.45 km2,面积比为51.17%,耕地面积净增加了38554.64 km2,年均耕地增加面积为755.97 km2。通过耕地与其它土地利用类型的转化分析表明,湿地开垦对耕地的增加贡献最大,其次为林地与草地。通过垦殖指数及其变化模型分析表明,三江平原不同历史时期耕地面积的变化速率存在很大的时空差异;区域本身人口急剧增加、国家有计划的农垦移民、农业机械化水平提高是导致本区耕地面积不断增加的主要原因;三江平原区域自然条件,尤其是地势、地貌与土壤条件同样影响着三江平原耕地面积的变化。     

从黄土高原植被指数数据中获取森林覆盖率信息

 由于存在既包含农作物又包含森林植被的混合像元,以年平均归一化植被指数(NDVI)作为反映森林覆盖率的指标有很大的局限性。在黄土高原,森林植被的季节变化与农作物的季节变化有很大差异,基于这种差异,以不同月份NDVI的不同组合和考虑某种权系数后计算出来的加权平均NDVI与森林覆盖率相联系,筛选对于森林覆盖率有较好反映的NDVI指标。结果表明:6、10月2月森林覆盖率与NDVI的决定系数最高,故以6、10月平均NDVI(INDVI,6+10)作为反映森林覆盖率的指标;全年森林覆盖率与INDVI,6+10之间的决定系数为0.5384,比全年森林覆盖率与全年平均NDVI之间的决定系数0.4432提高21.48%;以各月的决定系数作为权系数求得的NDVI加权平均值(INDVI,w)与全年森林覆盖率之间的决定系数为0.5144,比森林覆盖率与年平均NDVI(INDVI,m)之间的决定系数0.4432提高16.07%,因此,推荐全年各月加权平均NDVI(INDVI,w)或6、10月平均NDVI(INDVI,6+10)作为反映黄土高原森林覆盖率的遥感植被指标。     

三江平原湿地不同土地利用方式对土壤养分及酶活性的影响

以中国科学院三江平原湿地生态试验站为对象,研究了不同利用方式（湿地草甸、旱田系统、退耕成草、退耕成林）对土壤酶活性分布特征及相关因子的影响。结果表明:土壤利用方式不同,土壤酶活性（转化酶、脲酶、磷酸酶和过氧化氢酶）、有机碳含量和土壤养分含量有较大差异。土壤有机碳、全氮、全钾、速效磷、碱解氮、微生物量碳和氮均呈现出一致的变化规律,依次表现为湿地草甸 > 退耕草地 > 退耕林地 > 旱田系统,也即由湿地草甸退化过程中,土壤养分含量逐渐降低,其中不同土地利用方式下土壤全磷含量差异不显著（p>0.05）,在湿地的退化过程中,土壤全磷并没有发生显著的变化。与湿地草甸相比,土壤蔗糖酶、脱氢酶、脲酶和酸性磷酸酶活性均显著降低,其活性分别降低了32.69%,36.71%,50.00%,44.28%,由旱田系统恢复为湿地草甸系统后,土壤各种酶活性均显著增加,其中土壤蔗糖酶、脱氢酶、脲酶和酸性磷酸酶活性分别比旱田系统增加了26.68%,31.51%,48.19%,43.84%;表明由湿地草甸开垦为耕地和由耕地恢复为湿地草甸和林地,发生着两种不同的生物学过程,前者为微生物降解过程,而后者则为微生物累积过程。相关性分析表明SOC,TN和SMBC对土壤蔗糖酶、脱氢酶、脲酶和酸性磷酸酶活性的贡献为正,对土壤酶活性起到主导作用。主成分分析表明影响土壤酶活性最主要的因子为SOC,TN和SMBC。     

沼泽湿地土壤氮矿化对温度变化及冻融的响应

通过室内控制培养试验方法,研究了不同温度和冻融循环过程对沼泽湿地土壤有机氮矿化影响。结果表明,湿地土壤中无机氮以铵态氮为主,温度和培养时间显著影响土壤有机氮的矿化,在温度-25~30℃之间,N的矿化速率、硝化速率随温度增加而增加,30℃时矿化速率（1.17mg.kg-1.d-1）和硝化速率（0.79mg.kg-.1d-1）最大。沼泽湿地土壤有机氮矿化培养时间以4~5周较为适宜。冻结温度和冻融次数显著影响土壤有机氮矿化过程,且-25~5℃冻融循环比-5~5℃冻融循环矿化累积量高。冻融循环促进了土壤有机氮的矿化,有利于土壤中有效氮的累积,为春季植物生长提供足够的氮素,对维持生态系统稳定有重要意义。     

三江平原水旱田分布对遥感反演局地地表温度的影响

土地利用剧烈变化对局地气候的影响是当前全球变化与可持续研究关注的焦点问题。该文基于2017年6月16日Landsat 8卫星遥感影像反演耕地利用剧烈变化的三江平原北部地区地表温度数据,刻画了研究时点水旱田分布对地表温度影响的空间特征。结果表明,研究区水田旱地面积占耕地总面积比例分别为58.12%、41.88%,水田平均地表温度比旱地低9.87℃;在村域尺度上,水田面积占比与地表温度均值在0.01水平(双侧)上呈显著负相关关系(P0.01),该研究时点上水田对地表热环境存在较为明显的降温作用。水旱田不同下垫面因含水量及蒸散量不同造成的能量传递过程差异,使得其分布格局成为地表温度值分异的主要原因。     

1982-2010年松花江流域植被动态变化及其与气候因子的相关分析

利用1982-2010年GIMMS和MODIS两种遥感数据集的归一化植被指数（NDVI）数据,分析了松花江流域植被NDVI时空特征及其与气候因子的关系。结果表明,松花江流域植被覆盖存在着显著的空间差异,山区NDVI值明显高于中部平原区。过去29a间,松花江流域植被NDVI稳定性较强,总体上变化趋势不明显,但有明显的阶段性：1982-1990年植被NDVI持续增加;1991-1997年相对稳定,1997-2003年呈波动降低趋势,2003-2010年缓慢上升。基于像元的相关分析表明,松花江流域NDVI与气温和降水量间均具有很强的相关性（P〈0.01）,而且植被NDVI变化受气温影响程度强于降水,针叶林是松花江流域受气温影响最大的植被类型。     

松嫩平原50年来气温及降水变化分析

运用趋势系数和气候倾向率分析了松嫩平原地区50a来气温及降水的时空变化规律。结果表明，50a来本区气温有显著上升趋势，平均气温以0．3487℃／10a幅度升高。全年各月气温均呈上升趋势，但是冬春季升温剧烈，达0．5754℃／10a；夏秋季较弱，仅为0．1868℃／10a。由于最冷月平均温度升高比最热月大，导致气温年较差减少。气温升高存在显著的区域差异，平原西北部地区增温强烈，气温倾向率大于0．45℃／10a；平原东部地区气温倾向率较低，小于0．20℃／10a。全区降水总体趋势性变化不显著，但还是呈现弱的减少趋势，平均年降水量倾向率为-0．0783mm／10a，且秋季降水减少明显。     

Dedicated to the 100th birthday of Professor Dr. Dr. h. c. mult. Eduard von Boguslawski

Identifying the optimum resolution where differences in corn (Zea mays L.) grain yields are detectable could theoretically improve nitrogen (N) management, thereby resulting in economic and environmental benefits for producers and the public at large. The objective of this study was to determine the optimum resolution for prediction of corn grain yield using indirect sensor measurements. Corn rows, 15–30 m long, were randomly selected at three locations where the exact location of each plant was determined. In 2005 and 2006, four of eight rows at each location were fertilized with 150 kg N ha^?1 as urea ammonium nitrate (28% N). A GreenSeeker? optical sensor was used to determine average Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) across a range of plants and over fixed distances (20, 40, 45.7, 60, 80, 91.4, 100, 120, 140, 160, 180, 200, 220, and 240 cm). Individual corn plants were harvested and grain yield was determined. Correlation of corn grain yield versus NDVI was evaluated over both increasing distances and increasing number of corn plants. Then, the squared correlation coefficients (r_cc ²) from each plot (used as data) were fitted to a linear plateau model for each resolution treatment (fixed distance and number of corn plants). The linear-plateau model coefficient of determination (r_lp ²) was maximized when averaged over every four plants in 2004 and 2006, and over 11 plants in 2005. Likewise, r_lp ² was maximized at a fixed distance of 95, 141, and 87 cm in 2004, 2005, and 2006, respectively. Averaged over sites and years, results from this study suggest that in order to treat spatial variability at the correct scale, the linear fixed distances should likely be <87 cm or <4 plants as an optimum resolution for detecting early-season differences in yield potential and making management decisions based on this resolution.