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.     

克里雅河流域植被物候时空变化及影响因素

[目的] 探究克里雅河流域2000—2015年植被物候期时空变化规律,在气候变化背景下为该流域植被演变过程研究提供参考。[方法] 以MODIS MOD₀₉Q₁产品和当地气象站点数据为数据源,利用植被指数动态阈值法提取流域植被物候信息并进行空间趋势分析,以偏最小二乘回归方法分析克里雅河流域植被物候期与不同月份气象因子的相关性。[结果] ①研究期内植被生长期开始时间主要在第60—180 d之间,结束时间在第180—322 d之间,植被生长期长度在70~250 d之间。中游的人工绿洲植被生长期开始时间最早,结束时间最晚,植被生长时间最长。②2000—2015年克里雅河流域植被返青期整体呈提前趋势,变化速率均值为-1.3 d/10 a,植被枯黄期呈推迟趋势,生长期延长,其中以中游的变化趋势最为明显。③春季气温和降水量的升高促进植被返青期提前,秋季气温和降水量的升高会对植被枯黄期起到推迟作用。[结论] 克里雅河流域植被物候期在不同的海拔梯度上有明显的分布变化规律,中游人工绿洲植被的物候变化规律远异于自然植被物候变化规律,并且可能影响到了下游。     

近15年来青海湖流域气温、降水变化对植被物候驱动分析

研究气候变化对植被物候的驱动分析,对于深入理解高寒植被适应全球气候变化具有重要意义。选取MCD12Q2植被物候数据,利用相关分析和GIS空间分析,对近15年来青海湖流域气温、降水变化与植被物候关系进行了研究。结果表明:近15年来青海湖流域植被返青期(start of growing season,SOS)、植被生长期长度(Length of growing season,LOS)、休眠期(Dormancy of growing season,DOS)与年均气温呈显著相关关系,其偏相关系数分别为-0.57～0.36,-0.89～0.81和-0.29～0.51; 与年均降水量偏相关系数分别为-0.58～0.38,-0.82～0.93和-0.23～0.23,表明流域植被SOS和LOS变化主要受年均气温和降水量共同影响,DOS变化主要受年均气温影响。青海湖流域植被SOS,LOS和DOS在空间上受气温、降水及其共同驱动的区域占比分别为33.7%,22.5%和36.67%,其受非气温—降水驱动的区域占比分别为66.3%,77.5%和63.33%; 沿海拔梯度方向上(海拔每上升100 m),年均气温上升1℃,植被SOS提前0.35 d,植被LOS延长0.15 d,植被DOS推迟0.25 d; 年均降水量增加1 mm,植被SOS推迟4 d,植被LOS缩短1.69 d; 植被DOS提前2.85 d。可见,近15年气温、降水变化对青海湖流域植被物候的驱动在空间上存在差异性,空间上植被物候主要受非气温—降水影响,海拔梯度上植被物候受气温和降水影响显著。     

江苏省植被覆盖动态变化及其与气候因子的关系

[目的]研究2000—2013年江苏省植被覆盖状况的时空分布特征,并从年际和季节尺度上分析植被覆盖的空间变化特征以及NDVI与气温、降水量的相关关系和滞后性,以期为区域生态环境监测、生态环境保护和植被可持续发展提供参考。[方法]运用美国国家航空航天局(NASA)发布的2000—2013年MODIS 13Q1级产品(归一化植被指数)和江苏省1999—2013年各气象站点气象资料,采用最大值合成法、趋势线分析法、Person相关分析法和偏相关分析法。[结果](1)14a来,江苏省植被NDVI整体上呈下降趋势,且在时间和空间尺度上有所差异;(2)由于气温、降水量、厄尔尼诺和拉尼娜等事件的影响,NDVI在年际和季节间呈波动性变化;(3)NDVI对降水变化响应的滞后期为1个月,NDVI基本同步于相应气温的变化,仅夏季滞后期为1月。[结论]从时间尺度上看,年际、秋季,NDVI呈下降趋势,而春夏季,NDVI呈上升趋势;从空间尺度上看,江苏省西部的植被覆盖程度明显优于东部沿海和长江中下游平原。NDVI在年际和季节尺度上与气候因子的相关性显著,且与气温的相关性最好。     

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。     

基于NDVI的喀斯特地区植被对气候变化的响应研究——以贵州省六盘水市为例

利用1999—2010年SPOT-VGT NDVI数据,采用基于像元的相关分析方法,分析了贵州省典型喀斯特区域植被对气候变化的响应。结果表明,1999—2010年研究区气候变化呈冷干趋势,植被NDVI呈恢复趋势;从区域尺度分析,研究区植被NDVI与气候要素间呈不显著相关关系;从像元尺度分析,植被NDVI与年均气温和降水量均具有较强的负相关性,且年均气温的影响力大于年降水量;由于植被NDVI与气候要素存在负相关,所以气候冷干的变化趋势有利于区域整体植被NDVI的恢复;植被NDVI与气候要素的相关性在空间上存在较强的地域性,进一步证明了植被NDVI对气候变化的响应受到地形的强烈影响。     

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。     

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...     

华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关分析

对1982-2006年华北地区归一化植被指数(NDVI)与不同气候指标(年平均气温、年降水量、干燥度指数、生物热量指数和生物干湿度指数)的相关性进行了分析。结果表明,1982-2006年华北地区植被NDVI总体呈现上升趋势,其中农田和灌丛的植被NDVI上升趋势最明显;1982-2006年华北地区年平均气温和生物热量指数呈显著增加趋势,年降水量、干燥度指数和生物干湿度指数呈减少趋势;整体上华北地区植被NDVI年变化与当年的干燥度指数呈极显著负相关,与上一年的年平均气温呈显著正相关关系,其中草地植被NDVI与年均气温、年降水量呈现显著正相关,与干燥度指数呈极显著负相关,农田和灌丛植被NDVI与年均气温显著正相关。此外,华北地区植被NDVI与不同气候指标的相关性存在明显的空间差异。     

川西高原植被NDVI动态变化特征及对气候因子的响应

[目的]分析川西高原2001—2017年植被NDVI动态变化特征,研究植被NDVI对气候因子的响应,为区域水土保持和生态环境保护提供科学依据。[方法]基于MOD09A1数据反演川西高原植被NDVI,结合中国气象科学数据共享服务网提供的气温和降水等资料,利用Theil-Sen media趋势分析、Mann-Kendall统计检验和Hurst指数等方法,分析川西高原2001—2017年植被NDVI的时空分布特征、变化趋势及持续性变化特征,探讨川西高原植被NDVI变化对气候因子的响应。[结果](1)川西高原2001—2017年植被NDVI均值为0.486,呈由西北向东南逐渐升高的趋势,垂直分布上植被NDVI随高程增加呈现先增加后下降趋势;(2)近17 a川西高原植被NDVI整体以0.01/10 a的速率变化,变化趋势以改善为主,改善和退化面积分别占比83.5%和16.5%;Hurst指数研究表明,川西高原植被NDVI总体变化持续性较强,反持续性较弱;(3)2001—2017年川西高原气温呈上升趋势,降水上升趋势不明显;整体上植被NDVI对气候的响应存在空间差异,研究区北部主要受气温和降水影响,西南部主要受降水影响。[结论]川西高原植被的生长受气候、地形和人类活动等因素影响,植被NDVI呈现明显空间异质性。随着生态文明建设的持续推进,近17 a植被NDVI改善面积持续增加,且未来持续性较强。     

2001-2020年青藏高原草地物候变化遥感监测

[目的]探究青藏高原草地物候时空变化规律,对于理解高寒生态系统与区域气候之间的相互作用和生态安全屏障保护与建设具有重要的科学意义。[方法]基于2001—2020年MODIS归一化植被指数(NDVI)时序产品,采用非对称高斯函数拟合法和动态阈值法,提取了青藏高原草地NDVI峰值、NDVI峰值期、返青期(SOS)、枯黄期(EOS)和生长季长度(LOS)参数。[结果](1)研究区草地物候的空间分布规律明显,自西向东,草地NDVI峰值增加、峰值期提前、SOS提前、EOS推迟、LOS延长。(2) 20年间,青藏高原草地物候年际变化主要表现为SOS呈提前趋势(12.11%的区域显著提前),EOS呈推迟趋势(18.49%的区域显著推迟),LOS呈延长趋势(18.87%的区域显著延长)。(3)青藏高原气温、降水对SOS有1～2个月的滞后效应;气温对EOS有1～2个月的滞后效应,而降水对EOS的滞后效应不明显。考虑滞后效应的条件下,气温是影响草地SOS,EOS年际变化的主导因子。[结论]青藏高原草地物候具有空间异质性,且气温是影响草地物候时空变化的主要因素。     

2001-2020年南盘江流域植被物候时空变化及其对气候的响应

植被物候对气候敏感易观测,是观测生态变化与全球气候变化的重要指标,研究植被物候变化及其对气候的响应对于了解全球气候变化与植被之间的复杂关系具有重要意义。为揭示近20年来南盘江流域植被物候时空变化及其对气候的响应特征,基于2001—2020年增强型植被指数(MOD13Q1-EVI),运用S-G滤波、动态阈值法、Sen斜率分析法、相关性分析法等方法,获取了南盘江流域植被物候参数,分析其时空分布特征,利用偏相关系数分析了气候变化对SOS,EOS的影响。结果表明:(1)2001—2020年,南盘江流域物候特征变化较大,SOS(Start of the growing season)呈提前趋势,EOS(End of the growing season)和LOS(Length of the growing season)呈推迟延长趋势,物候变化具有空间异质性,不同子流域植被物候存在较大差异。(2)植被物候变化受到地形的影响,EOS随海拔升高,结束时间提前; SOS随海拔变化的规律与LOS的规律相反,都存在1 000 m,2 000 m和2 600 m分界线。(3)南盘江流域SOS变化与气温、降水呈正相关关系,EOS与气温呈正相关关系、与降水呈负相关关系。该研究可为南盘江流域的生态环境保护与植被资源可持续发展提供科学依据。     

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。     

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...     

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。     

1982-2014年祁连山植被生长季NDVI变化及其对气候的响应

祁连山是西北地区重要的生态功能区和河西绿洲的水源涵养地,全面了解植被的生长变化有助于制定合理的气候变化对策。利用1982-1999年的GIMMS NDVI数据和2000-2014年的MODIS NDVI数据,采用最大值合成法、均值法、斜率法、相关分析法等,对祁连山近35年生长季植被变化及其对气候变化的响应进行了深入研究。结果表明:1982-2014年,祁连山植被NDVI整体呈增加趋势,但变化趋势并不明显;近35年,祁连山植被NDVI呈增加趋势的面积比呈降低趋势的面积大,表明植被覆盖状况有所改善,植被NDVI增加的区域集中于中西部,而植被NDVI降低的区域集中于东部;气候的年际变化对祁连山植被NDVI有一定的影响,植被NDVI对气温和降水存在一定的滞后性响应。气温升高和降水增加有助于祁连山植被覆盖增加,生态环境得到改善。     

滇中地区植被NDVI时空演变特征及其驱动因素

[目的]揭示滇中地区植被NDVI时空变化特征及其与气候因子、人类活动的关系,为该地区的社会经济可持续提供科学依据。[方法]以MODIS NDVI数据资料集、标准气象站点的气候数据及社会经济统计数据为素材,采用叠置分析、空间统计分析和相关分析为主要方法。[结果](1)滇中地区植被5月上旬进入生长季而10月下旬结束,2001—2010年植被NDVI呈现出上升的趋势,速率为0.03/10a,植被盖度整体朝增加的方向发展。(2)2001—2010年滇中地区植被覆盖呈增加和减少趋势的面积分别占总面积的70.24%和29.76%,减少最为突出的区域主要集中在人口聚集的城镇周围,增加的区域主要集中在高海拔地区。(3)气候影响因素中的水分类因素即平均相对湿度、最小相对湿度和降水是滇中地区植被NDVI年内变化主要的影响因素。(4)退耕还林工程极大地提升了滇中地区的植被覆盖度,而城镇化过程则使得滇中地区城镇周边的极低、低植被覆盖度区面积增加。[结论]滇中地区年内植被NDVI变化由气候因子所控制,而长期变化则受人类活动的制约。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化及对气候因子的响应分析

为了探究青藏高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因子,对青藏高原的生态环境保护提供科学依据,基于1982—2015年青藏高原内部及其周边139个气象站点的气象数据和同期的GIMMS NDVI数据,研究了青藏高原生长季植被NDVI的时空变化特征及其与气候因子的响应关系。结果表明：(1)在研究期内,青藏高原生长季NDVI总体呈上升趋势,不同干湿地区生长季NDVI变化趋势有所差异,湿润地区植被退化面积占比相对较大,干旱地区植被改善面积占比相对较大。(2)研究区植被未来总体向改善方向发展,植被未来趋向改善面积占62.25%,趋向退化面积占37.58%。(3)研究区植被对各气候因子的响应存在一定的滞后性,草原、草甸、高山植被和灌丛4种主要植被对气温和相对湿度主要当月响应,对降水主要当月或滞后1个月响应,对日照时数主要滞后3个月响应。(4)气温、降水、相对湿度及日照时数4个气候因子对青藏高原植被NDVI变化的相对贡献率分别为37.19%,27.53%,20.30%和14.97%,其中,气温和降水是湿润/半湿润地区、半湿润地区、大部分半干旱地区及干旱地区植被NDVI变化的主要气候驱动因子,日照时数和相对...