2001-2013年宝鸡地区植被NDVI对气温和降水量的季节响应特征

[目的]研究2001-2013年陕西省宝鸡地区植被变化与气温和降水量的时空变化特征及其相关性,为区域农业发展和区域生态文明建设提供有力支撑.[方法]基于2001-2013年宝鸡地区气温和降水量数据,利用MODIS NDVI数据和11个气象站点实测数据,结合实际调查,采用一元线性回归、标准化处理、相关分析等方法,基于季尺度、参照年尺度分析宝鸡地区植被覆盖季节时空变化及其与气温和降水量的相关性.[结果]夏季植被NDVI增加趋势最为明显,其次为秋季,冬季植被覆盖最差;宝鸡地区四季标准化值NDVI与气温、降水量的变化趋势相接近,其最大值点的出现时间与气温和降水量基本对应.同一季节NDVI与气温的相关系数均高于NDVI与相应季节降水量的相关系数(除夏季);春季NDVI与冬季气温(-0.592)、夏季NDVI与春季降水量(0.640)之间显著相关,表明近13 a来春季植被覆盖变化与冬季气温、夏季植被覆盖与春季降水量的变化较为一致,NDVI与降水之间的滞后关系为0～3个月.[结论]2001-2013年宝鸡地区年均、季NDVI整体均呈增加趋势,8月植被覆盖变化与降水量的变化较为一致,降水量较气温对8月植被生长影响强烈.     

秦岭牛背梁植被覆盖变化及其对气温的时空响应

[目的]揭示牛背梁保护区植被覆盖变化特征及其对区域气温的响应机理,为牛背梁地区的生态建设和管理提供依据。[方法]基于秦岭1975—2013年气温数据和2000—2013年NDVI数据,运用GIS空间分析技术以及相关检验和回归分析方法。[结果](1)近40a来牛背梁地区年均温增加速率为0.30℃/10a,1999年增温趋势达到显著水平。(2)2000—2013年研究区植被变化呈不显著的减少趋势,且季节和区域差异较大。(3)年尺度上,植被NDVI与气温整体呈正相关关系。季尺度上,春季植被NDVI与气温均呈显著正相关;夏季NDVI与气温呈不显著正相关;而秋季主要呈负相关。月尺度上,随植被生长阶段的变化,不同月份植被NDVI对气温的响应程度也有差异。[结论]牛背梁地区NDVI与气温关系密切,一年之中,5月植被对气温反应最敏感,且中高海拔地区的植被对气温的响应比低海拔植被更加敏感。     

陕西省植被时空演变特征及其对气候变化的响应

利用GIMMS/NDVI数据分析了陕西省1982—2006年的植被覆盖时空演变,并探讨了植被时空变化对气候变化的响应。分析发现,陕西省NDVI空间分布具有自南向北递减的特点,陕西北部、中部和南部三区四个季节的NDVI均以夏季最大,春季和秋季相当,冬季最小。25年来,三区NDVI显著增加,其中以春季增幅最大,夏季反而有下降的趋势。三区气温增加趋势明显,导致生长期的延长,这是NDVI增加的主要原因之一;三区年总降水呈减少趋势,降水的减少并未使得NDVI减少,这说明当地降水可以满足植被生长的基本条件;夏季NDVI的减少可能与人类活动增加有关。在年内尺度上,三区温度的增加利于植被覆盖的增长;降水量的增加为植被覆盖的增长提供更充足的水分,NDVI的增加主要出现在月降水量小于100mm时,当该月降水量大于100mm时NDVI并无明显增加趋势。     

江苏省NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系

[目的]分析江苏省NDVI时空变化特征,并探讨该地区NDVI与气候因子之间的关系,为合理制订生态环境保护政策和措施服务。[方法]运用一元线性回归模型分析NDVI时空变化特征,运用相关性分析法分析NDVI与气候因子之间的关系。[结果](1)江苏省NDVI在2001—2010年上升速率为0.005/a。(2)江苏省部分丘陵山区平均NDVI达到0.8以上,江淮平原及黄淮平原平均NDVI大多位于0.7~0.8之间。(3)年际NDVI与相对湿度的相关系数为-0.720,月际NDVI与当月气温的相关系数为0.860;降雨和相对湿度对NDVI的影响存在滞后效应和累积效应,且滞后期均为1个月。[结论]江苏省NDVI在2001—2010年呈上升趋势;NDVI平均值空间分布及其变化趋势区域差异明显;NDVI年际变化与相对湿度相关性最高,而气温对月际NDVI变化影响最大。     

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。     

黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应

[目的]研究黄土高原地区植被变化及其对极端气候的响应,为减缓和应对气候异常提供科学依据。[方法]基于1982—2017年遥感影像数据和气象数据,采用趋势分析、相关分析等方法,研究黄土高原地区植被时空变化及其对极端气候的响应。[结果] 1982—2017年期间,黄土高原NDVI以每年0.37%的速率呈显著的增加趋势(p0.01);空间上,NDVI呈现从西北到东南递增的空间分布格局。极端气候指数变化中,极端气温指数变化趋势较为一致,即表征极高温事件的极端气温指数呈极显著的增加趋势,表征极低温事件的指数呈现显著的下降的趋势,而极端降水指数未发生显著变化。NDVI年际变化与极端气温指数FD_0,TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TR_(20),SU_(25)均呈极显著相关(p0.01);四季NDVI变化与极端降水指数均未表现出明显的相关性,但与极端气温指数显著相关且春季和夏季的相关性高于秋季和冬季;月尺度上,NDVI与极端降水指数(RX_(1day),RX_(5day))和极端气温指数(TMAX_(mean),TMIN_(mean),TN_(90p),TX_x,TN_n)呈显著的相关性(p0.01)。NDVI与极端气温指数TMAX_(mean),TN_(10p),TN_(90p),TX_x前1个月的相关性大于当月、前2个月、前3个月的相关性。[结论]黄土高原地区NDVI呈显著增加的趋势,年际和月际NDVI变化与极端气温指数存在相关性,而与极端降水指数均未表现出明显的相关,且黄土高原地区的植被覆盖变化对极端气候的响应存在一定的滞后性。     

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。     

黄河源区玛曲县植被覆盖度及其气候变化研究

以MODIS—NDVI遥感数据为基础,利用像元二分模型对玛曲县2000—2010年的植被覆盖度进行估算,对植被覆盖度的时空变化特征进行分析,并探讨了植被覆盖度与降水量和气温之间的响应关系。结果表明:近10a来玛曲县植被覆盖度变化呈明显波动起伏且总体略有增加趋势,高植被覆盖度和较高植被覆盖度的数量变化剧烈,中植被覆盖度、较低植被覆盖度和低植被覆盖度分布相对稳定;不同等级植被覆盖度在各乡范围及基于地形特征的空间分布差异十分显著;在年际与生长季的变化水平上,气温与降水量都对植被覆盖度有影响,其中气温比降水量的影响更加显著。     

2000-2021年新疆植被覆盖度变化及驱动力

[目的]探讨2000—2021年新疆植被覆盖变化及其驱动力的分析，为新疆地区环境监测提供理论依据。[方法]借助GEE平台获取由NASA提供的NDVI数据，利用趋势分析、Hurst指数法对新疆地区2000—2021年植被覆盖变化进行动态分析，结合气象等数据，采用Mann-Kendall、偏相关分析法等对植被覆盖变化与气候、地表因素的响应进行分析。[结果](1) 2000—2021年新疆地区NDVI年际变化总体以0.001 4/a的速率波动式增长；年内变化总体呈倒U型，草甸植被的NDVI月均值波动最大。(2) 2000—2021年新疆地区NDVI年均值77.9%在0～0.3波动，在空间分布表现为北部和西北部高，南部和东南部低。(3) 2000—2021年新疆地区总体slope值在-0.036～0.052波动，主要变化趋势为基本不变和轻微改善，结合Hurst指数，新疆植被主要未来趋势变化为改善到退化。(4) 22年间新疆地区的气温总体呈上升趋势，降水、土壤湿度和径流总体呈下降趋势。NDVI年均值与气温、降水、土壤湿度和径流呈显著负相关性的像元数占比均大于正相关性的像元数占比，且存在明显的空间...     

东北林草交错区植被NDVI时空特征及其与气候因子关系分析

利用2000—2010年MODIS NDVI数据集和同期气象数据集,分别从时间序列和空间格局上分析了东北林草交错区及其3个生态子区(典型草原区、森林区和森林草原区)植被NDVI变化特征及其对气温、降水的年际和年内响应关系。结果表明:(1)多年月均NDVI年内变化曲线表现为单峰型;多年季均NDVI夏季最高;逐年NDVI总体波动上升;(2)多年植被NDVI空间差异显著,总体呈现东高西低、由东向西递减的特征,其中,森林区平均NDVI最高,典型草原区平均增加速率最大;(3)在年际关系上,全区、典型草原区、森林区、森林草原区植被NDVI的主要气候影响因子分别为气温、降水、气温、降水;(4)在年内关系上,植被NDVI与降水呈显著线性关系,与气温呈显著指数关系;在生长季,典型草原区对气温和降水均有时滞响应,且对降水的响应更高,森林草原区对降水具有时滞响应。     

2001-2018年贵州省NDVI时空演变及其对气候变化和人类活动的响应

[目的]研究贵州省植被覆盖对气候变化和人类活动的响应程度,为区域生态环境建设提供理论依据。[方法]选取2001-2018年MODIS13 A1影像,结合气象数据,利用线性趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,分析了贵州省18年间NDVI的时空变化特征,探究了NDVI对气候变化的响应规律以及人类活动对NDVI的影响。[结果]①2001-2018年贵州省NDVI呈现显著上升趋势,增长速率为0.0053/a,空间上极显著增加和显著增加区域面积分别占研究区域的52.80%和16.80%。②2001-2018年贵州省气候向暖湿方向发展,NDVI与气温和降水呈正相关关系,且NDVI对气温的敏感性高于降水。③月尺度上NDVI对气温的响应不存在滞后性,对降水响应存在一个月滞后性;NDVI与气候月尺度相关性高于年尺度。④人类活动对贵州省植被覆盖作用日益增强,对NDVI贡献度为72.30%。[结论]人类活动对NDVI的影响大于气候变化,贵州省植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果。     

气候因子对贵州省植被覆盖度的协同影响

探究气候因子对植被覆盖度的协同影响,可进一步了解植被生长状态及演变规律,为科学预估植被变化及生态保护提供一定依据。基于2001—2018年MODIS NDVI数据和气象台站数据,研究了贵州省气候因子(降水、气温)与植被生长期NDVI的空间分布特征; 利用偏相关分析法和多元回归分析法逐像元探究贵州省植被生长期的NDVI与气候因子的相关性和其对气候因子的协同响应规律,同时结合地貌类型分析不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性。结果表明:贵州省多年平均降水和气温存在明显的空间差异性,降水空间分布自西北向东南呈带状递增; 植被生长期NDVI均值总体呈波动上升趋势,以每年0.004 2的速率增加,呈增加趋势的面积约为160 836.69 km²; 气温和降水对贵州省植被生长均具有明显影响,气温的影响作用大于降水; 不同地貌类型的植被NDVI对降水和气温的敏感性不同,同一地貌类型的植被NDVI对降水、气温敏感性表现为气温大于降水。整体上,贵州省植被生长期NDVI呈增加趋势,植被覆盖不断增加,降水和气温对植被的协同影响在不同地理环境区域表现不同。     

2001—2019年云南省植被NDVI变化及其气候因子的关系

了解植被覆盖时空变化对区域环境保护及生态环境建设具有重要意义。基于MOD13Q1数据,运用趋势分析和相关分析方法,探讨了云南省植被NDVI的变化、未来趋势以及植被与气候关系的空间格局。结果表明:(1)2001—2019年云南植被NDVI均值为0.68,变化率为0.37%/a(p<0.001),空间上表现为西高东低、南高北低的特点。(2)全省Hurst指数值为0.52,植被改善的趋势在未来将持续。不同土地覆盖类型,林地、耕地植被变化的趋势为持续改善,居民地为持续退化; 草地和灌木林将由改善转变为退化。(3)近19年年平均气温和降水的变化率分别为0.03℃/a和-2.67 mm/a,两者与年NDVI之相关程度均值分别是0.26,0.21,在大部分地区表现为正相关。总体上看,气温对植被的影响大于降水。(4)植被与气温和降水的滞后响应时分别是1.9月和1.5月。月时间尺度上,植被对降水的响应更敏感。不同植被类型,林地、灌木林植被的滞后时间长于耕地和草地,森林植被最不易受短期气候变化的影响。综上,近19年云南植被NDVI呈改善趋势,未来将持续; 植被NDVI与气温和降水的相关性有着明显的地域差异。     

淮河中上游植被变化及其对气象因素的多时空尺度响应

[目的]植被与气象因子关系的多时空特征有助于深入理解流域生态系统,对生态环境保护具有重要意义。[方法]基于MODIS EVI数据与气象观测资料,结合趋势分析、Mann-Kendall检验和Pearson相关性分析方法,分析淮河中上游2001—2015年植被动态并探讨流域至局地尺度的植被与降水、气温的相关关系。[结果](1)流域植被整体呈明显增长趋势(p<0.05),EVI指数增长速率为0.055/10 a,冬季增速最大(0.075/10 a)、夏季最小(0.047/10 a),不同地类增速差异显著。(2)年均EVI呈增加的区域占流域总面积的93%,其中呈显著(p<0.05)及极显著(p<0.01)上升趋势约占82%,华北平原(主要为耕地)增速最大,山区、山丘区增速次之,郑州市辖区等呈显著下降(p<0.05);EVI变化的时空分布差异明显。(3)流域尺度春季EVI与同期(3—5月)和2—5月降水呈显著正相关(p<0.05),冬季EVI与同期降水呈极显著负相关(p<0.01),月EVI在3月、11月与最低气温呈显著正相关(p<0.05),在12月分...     

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.     

黄河源区青海省玛多县2000—2014年NDVI变化及气候驱动因子

[目的]研究黄河源区青海省玛多县2000-2014年NDVI的变化及其驱动因子气候的变化,为玛多县生态环境保护和土地资源规划提供决策依据.[方法]利用玛多县及其周边地区9个气象站生长季气象资料和MOD 13Q1/NDVI遥感影像数据集,采用最大值合成法、趋势分析法和相关分析方法,分析NDVI的变化及气候驱动因子.[结果]近15 a玛多县NDVI整体上呈增加趋势,增速为0.012/10 a;玛多县65.84％区域的植被覆盖保持在基本不变状态,改善区域(27.47％)大于退化区域(6.69％);NDVI与生长季气温和降水均呈正相关关系,其中生长季降水对NDVI的影响更大;研究区内NDVI变化主要受非气候因子驱动影响,占研究区面积的83.61％,受气候驱动影响的面积仅占16.39％,其中,气温降水综合驱动型占3.93％,气温驱动型占2.74％,降水驱动型占9.72％.[结论]2000-2014年非气候因素是影响玛多县植被NDVI变化的决定性因素.     

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。