天山北麓中段植被NDVI变化及其对气侯因子的响应

研究特定地区植被覆盖动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用。利用1982—2005年NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数（NDVI）和气象数据,分析天山北麓中段各地区不同植被类型NDVI的年际变化特征及其对气候因子的响应。结果表明:（1）近25 a来天山北麓中段各地区植被指数均在波动中有所增长,且总体变化趋势保持一致,其变化趋势有利于生态环境的改善;（2）不同地区生长的主要植被类型不同,对整体植被覆盖的贡献不同;（3）不同植被类型对气候因子的响应程度不同,但都与气温和降水存在正相关关系,表明气温和降水是影响植被指数的两个重要自然因素;（4）平原区植被指数增幅大于山区,说明植被生长不仅受自然因素影响,也受人为因素影响。     

基于MODIS和Landsat的青藏高原两代GIMMS NDVI性能评价

由于AVHRR NDVI数据集本质上具有动态变化的特点,使得数据重叠时段(1981-2006年)的第1代GIMMS NDVIg(简称NDVIg)数据集与第3代GIMMS NDVI3g(简称NDVI3g)数据集也不完全相同。如何理解、对待这些差异,是综合利用两代数据集的研究成果、科学客观地评估地表植被历史变化状况、预测未来变化趋势、指导生态保护与建设工作的前提和基础。该文利用MODIS NDVI和Landsat数据,评估了青藏高原两代GIMMS数据集的性能,并对比分析了区域尺度和像元尺度两代数据集在监测植被长期动态变化方面的异同。结果表明,NDVI3g捕获植被物候变化的能力与NDVIg相当,但NDVI数值明显大于NDVIg,甚至大于MODIS NDVI;与NDVI3g相比,在NDVI分布格局和动态变化方面,NDVIg与MODIS NDVI和Landsat更为相似;尽管两代GIMMS数据集1982-2006年生长季NDVI变化趋势类似,但GIMMS NDVIg倾向于检测到更多的显著变化区域;夏季和秋季的结果与生长季类似,但春季GIMMS NDVI3g则检测到了更大范围的NDVI显著增加,与NDVIg结果的差异主要集中在青藏高原腹地。NDVI数据集是众多生态模型的基础数据,NDVI数据集之间的差异可能会导致模拟结果出现偏差。在使用NDVI数据之前,对NDVI数据的适用性进行评估,是获取更符合当地实际情况、更为客观真实结果的前提。     

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。     

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。     

基于二次多项式回归模型的黑河流域TRMM数据降尺度研究

在不同空间尺度下分别建立TRMM 3B43降水数据与数字高程模型（DEM）和归一化植被指数（NDVI）的二次多项式回归模型,将2001—2013年黑河流域TRMM降水数据的空间分辨率从0.25°提高到1 km,并利用流域内9个气象站点实测数据对降尺度结果进行了检验。结果表明:降尺度方法不仅提高了TRMM数据的空间分辨率,数据的精确程度也有所提高;与传统线性回归模型降尺度方法相比,基于二次多项式回归模型获得的降尺度结果更接近于实测值,其结果更为准确;模型建立的尺度对最终降尺度结果精确性具有较大影响,0.50°是基于DEM和NDVI对黑河流域TRMM降水数据进行降尺度的相对最优尺度。     

西南地区生长季植被覆盖时空变化特征及其对气候与地形因子的响应

为探究西南地区生长季植被覆盖时空变化特征以及驱动因子如何定量影响其动态变化,基于MODIS NDVI数据,通过趋势分析、变异系数、相关分析等方法研究了西南地区2000-2016年生长季植被覆盖的时空变化特征,并结合气候因子、DEM数据,分析了植被覆盖对气候与地形因子的影响程度。结果表明:西南地区近17年来生长季NDVI呈增长趋势（0.009/10 a）,其中4月份增速最显著（0.029/10 a）;呈增加趋势的区域占研究区总面积71.94%,主要分布在东部与东南部区域;植被覆盖变化以较低稳定（31.15%）与中度稳定（25.36%）占主导。研究区NDVI与气温、降水的相关性在空间分布上主要以正相关为主;月尺度NDVI与气候因子的相关性高于年尺度的值;植被覆盖度与月平均气温的相关性高于其与月降水量的相关性,植被生长对降水月变化的响应不明显,对气温的响应无明显滞后效应。研究区平均NDVI在海拔大于4 000 m区域最小（0.30）,在坡度0°~5°区域最小（0.37）,但是NDVI的显著退化趋势则是以海拔大于4 000 m处最大（14.33%）;海拔大于4 000 m区域主要受降水控制,坡度5°~15°区域主要受气温控制;坡向对植被生长变化的影响没有海拔和坡度影响大。     

1982—2015年中国植被NDVI时空变化特征及其驱动分析

在全球气候变化背景下,多数研究关注植被年际变化趋势及其对降水和气温的响应而忽略了辐射因子的影响。探究持续性和波动变化过程的空间分异特征和定量揭示不同植被类型对季节性多气候要素（降水、气温和辐射）响应规律需进一步深入,并识别植被退化人类活动影响区对中国生态环境保护具有重要意义。该研究基于AVHRR NDVI3g遥感数据、CCI全球土地覆被数据和ERA5-Land数据,采用多元线性回归模型和残差分析等方法,从区域和全国尺度上分析1982-2015年中国植被NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）时空变化特征,研究其对季节性气候变化和人类活动的响应。研究结果表明：1）中国的植被变化在空间上具有明显的区域特征,呈现出自东南向西北递减的趋势,变化率范围为-0.016～0.029/a。2）根据Hurst指数分析,80.62%的植被处于持续稳定变化状态。草地和林地的变化趋势趋于不稳定,易受气候变化和人类活动的影响。3）准噶尔盆地、青藏高原以及内蒙古锡林郭勒盟等区域的植被NDVI与气温和太阳辐射呈负相关性,而在云贵高原、黄土高原南部、四川盆地等地区表现为正相关性。4）残差分析结果表明,干旱导致新疆准噶尔盆地和内蒙古中部等干旱区植被退化,而温度和辐射增加是促进东部沿海平原、黄土高原南部、四川盆地和云贵高原西南部等地区植被改善的主要原因。21世纪以来人类活动逐渐加强,包括黄土高原水土保持和退耕还林工程、阿拉善荒漠治理、沿海城市群和东北工业基地的建设等。具体表现为内蒙古阿拉善高原、黄土高原中西部和北部以及华南大部分地区植被改善,东北大、小兴安岭、长白山东部和长江三角洲地区植被退化。该研究对植被变化及其驱动因素的研究,可识别植被退化区,为将来生态修复工程的实施和生态文明建设提供理论依据,助力区域绿色可持续发展。     

呼和浩特市不同植被指数与地表温度的定量遥感关系

利用Landsat 8影像数据,提取呼和浩特市地表温度（LST）、4种典型植被参数:归一化植被指数（NDVI）、修正土壤植被指数（MSAVI）、比值植被指数（RVI）及植被覆盖度（FV）,并结合研究区土地覆被信息,探讨了LST与4种典型植被参数的定量遥感关系,不同下垫面类型对地表温度—植被参数的影响及其二者之间的空间尺度效应。结果表明:地表温度—植被参数呈现出显著负相关关系,NDVI,RVI,MSAVI,FV每增加0.1,对应的LST分别下降:0.99℃,0.83℃,1.02℃,0.64℃;不同土地覆被类型中二者相关性差异显著,其中林地LST与4种植被参数相关性最强,RVI与LST相关性最稳定;在不同的空间尺度下（30～1 920 m）,地表温度—植被参数空间相关性呈现出先增大后减小的趋势,NDVI,FV,MSAVI,RVI与LST的空间相关性分别在120 m,240 m,60 m,120 m达到最高。     

2000-2018年广西植被时空变化及其对地形、气候和土地利用的响应

广西是典型的喀斯特地区,其生态系统非常脆弱。为评估广西植被时空变化特征及其影响因素,该研究基于2000－2018年MODIS数据,利用最大值合成和趋势分析等方法,分析广西植被NDVI时空变化特征;基于相关分析等方法,结合地形因子、气候因子和土地利用数据,探讨了植被NDVI对地形、气候变化和土地利用的响应。结果表明：1）2000－2018年广西植被NDVI呈增加趋势,但空间差异显著,表现为北高南低,边缘高中间低。2）随着高程的增加植被NDVI呈现先增加再减少的趋势;随着坡度的增加植被NDVI呈先增加至稳定再减小的趋势;除无坡向以外,坡向的不同对植被NDVI影响不大。3）广西2000－2018年气温和降水对植被NDVI为正影响,复相关系数达到0.32。在不同土地利用类型上,植被NDVI对气候的响应是不同的。研究结果揭示了广西植被时空变化特征及其对地形、气候和土地利用的响应,能够为广西可持续发展和生态环境建设提供决策支持。     

海南岛植被指数季节性变化及植被覆盖分析

以海南岛接收的2003-2005年接收的MODIS遥感数据为基础,通过提取归一化植被指数,分析了多年来海南岛植被指数变化的时空分布规律。由于海南岛植被指数空间变化特征与温度有着密切关系,借助NDVI-Ts空间特征分析了海南岛7个代表性区域的植被覆盖的情况,并与实际情况进行了对比,结果表明:通过遥感数据反演NDVI-Ts空间特征分析能适合海南岛地区植被覆盖范围的确定,为今后热带地区利用NDVI和地表温度（Ts）确定植被覆盖类型提供了一种有效的方法。     

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。     

近30 a新疆月NDVI动态变化及其驱动因子分析

不同生长阶段的植被对水热条件的需求、对气候变化的敏感性可能不同。监测不同月份植被动态变化及其对气候变化的响应,对于深入理解植被与气候的关系具有重要意义。基于MODIS NDVI数据集拓展的AVHRR GIMMS NDVI时间序列,该文研究了近30 a新疆生长季各月植被生长的动态变化,分析了气候变化和人类活动的可能影响。结果表明,已有研究指出的1982-2006年的植被生长显著增加(P0.05)在后续几个时段仍然持续,但5-10月区域平均NDVI增加量随时段长度的延长而显著减少(P0.05),除11月外,其他月份多存在1998年或1997年前后,NDVI由增加到减少的逆转现象。但在像元尺度,显著增加和显著减少的区域多随时段延长呈极显著增加趋势(P0.01),尤其是显著减少区域在各月中均快速增加,导致区域尺度NDVI增加趋势的放缓。各月份NDVI对气候变化的响应不同:生长季开始的3-6月和生长季结束的9-11月NDVI对气温、蒸散发等与热量有关的因子变化更敏感,而7-8月则与降水量、湿润指数等水分因子的相关性更强。3-5月农田NDVI的显著减少除气候因素外,种植结构和灌溉方式的改变也是重要原因。时段长度不同得出的结果有所差异,延长时段长度、注重变化过程分析是未来植被动态监测的重要研究内容。     

鄂尔多斯植被的NDVI 3g动态及气候响应

[目的]研究鄂尔多斯地区生态格局以及在全球变化下的自然演变规律,揭示中国西部矿区人工扰动生态环境的时空变化。[方法]利用1982—2012年GIMMS NDVI 3g数据集和年均气温、降水量等气象数据,分别进行最大值合成、反距离加权法插值、线性回归与变化率分析、相关性分析等处理,揭示植被覆盖的时空变化趋势下蕴含的植物生理学机理,及其对气温和降水变化趋势的响应特征。[结果]鄂尔多斯地区植被返青期(start of season,SOS)始于4月下旬,枯黄期(end of season,EOS)结束于11月上旬,植被生长期(duration of season,DOS)NDVI初始阈值为0.12,平均生长期为198d;31a间鄂尔多斯地区植被绿度变化率(slope)为0.0023,植被变化趋势逐像元回归分析表明研究区80.8%的植被有轻微改善;31a间鄂尔多斯地区NDVI变化与年均气温和降水量的相关性分别为0.054和0.400。[结论]31a间鄂尔多斯地区植被返青期有提前趋势,枯黄期有滞后趋势,生长期有延长趋势;研究区大部分区域植被均有轻微改善;年均气温与降水量均呈现升高趋势,NDVI变化受温度和降水的共同作用,且NDVI最大值增高与年均降水量增加相关性较高,与年均气温升高相关性较低。     

气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化相对作用

定量厘定气候变化和人类活动对西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的相对作用,可为揭示喀斯特地貌区植被NDVI时空演变特征及其驱动机制提供依据。以MODIS NDVI、SRTM DEM、基于站点的气象数据为数据源,建立Theil-Sen Median斜率估计、残差分析、相对作用分析等多数学模型,分析了2001—2019年西南喀斯特地貌区气候变化和人类活动对植被NDVI变化的相对作用,揭示植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关性。结果表明:研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI总体上呈上升态势,植被NDVI变化趋势呈现明显的空间异质性,植被NDVI增加的区域面积远大于减少的区域面积; 研究区植被改善和植被退化均受人类活动的主导。研究时段内西南喀斯特地貌区植被NDVI与降水、气温以及相对湿度整体呈正相关,相关程度依次递减,与日照时数呈负相关。综上可知,研究时段内西南喀斯特地貌区植被覆盖呈改善态势,人类活动可被认为是影响西南喀斯特地貌区植被NDVI变化的主要驱动力,植被NDVI与降水、气温、相对湿度和日照时数的相关系数在空间上呈现明显的异质性。     

2000-2016年黄河源区植被NDVI变化趋势及影响因素

NDVI是研究区域植被变化的重要表征性指数。基于2000—2016年的MODIS NDVI遥感数据和同时期地面气象数据,采用非参数检验方法曼—肯德尔法（Mann-Kendall）检验法、斜率变化趋势分析法、复直线回归分析法等多种时间与空间分析方法,研究了黄河源区生长季植被覆盖时空变化及其与气候因子的相关性,探索黄河源区植被与气候变化的时空耦合关系,分析了气候因素及人类活动对植被覆盖的影响。结果表明:黄河源区NDVI在2000—2016年期间没有特别明显的突变年份;源区70.4%的区域植被NDVI是增加的,增长率大部分处于0～0.004/a。复直线回归分析显示气象因素对源区植被生长变化起到主要的促进作用,99%的区域NDVI气候因素贡献值为正值。人类活动促使植被NDVI增加的区域占总面积的比例是55%,说明人类活动等因素对黄河源区的生态环境产生一定的积极影响,但仍有接近50%的区域人类活动使NDVI减少,高寒草地的退化的趋势没有得到有效遏制。     

近30 a黄土高原植被覆盖时空演变监测与分析

为监测黄土高原植被建设成效,采用GIMMS和SPOT VGT 2种数据集的归一化植被指数作为植被覆盖评价指标,分析了近30 a黄土高原植被覆盖时空演变趋势。结果表明,大规模植被建设开始前,黄土高原植被覆盖以小幅波动为主,个别地区有所好转,但大部分区域无显著变化。1999年以后研究区归一化植被指数年度平均值增加显著,并以夏、秋两季增长贡献最大。植被覆盖在空间上呈现出明显的区域性增加趋势,其中黄土高原丘陵沟壑区增加趋势最为明显,植被恢复成效显著。研究区15°～25°和6°～15°坡地植被覆盖状况得到明显改善,对控制水土流失可产生积极影响。大规模植被建设促进了该区植被恢复,但截止2009年,黄土高原处于较低植被覆盖水平的区域面积依然占较大比重,生态环境建设仍须进一步加强。     

汶川地震灾区归一化植被指数变化监测分析

提取归一化植被指数合成旬最大植被指数,研究地震重灾区域的植被状况.结果表明:1)盆地西部和北部山区,植被在4月下旬到5月底呈现自然生长规律,并且存在一条以旬最大植被指数为标记的稳定边界线来区分盆西山区和盆地农田;2)2008年地震前期,4月下旬的旬最大植被指数好于5月上旬,地震发生的5月中旬,旬最大植被指数在成都平原、德阳和阿坝州交界的山区明显减小,5月下旬,大部分区域旬最大植被指数都在减小;3)2009年5月中旬的旬最大植被指数是最好的,5月下旬,盆地中的旬最大植被指数值减小;4)地震使得在盆西山区和盆地农田之间通过旬最大植被指数表征的稳定边界被破坏.     

基于时间序列Landsat影像的棉花估产模型

为提高棉花遥感估产精度,该文选取加州San Joaquin Valley地区2个棉花地块作为研究区,利用时间序列Landsat_5_TM、Landsat_7_ETM遥感影像数据,结合野外实测产量数据,进行棉花产量遥感预测模型研究。结果表明：基于Landsat影像纯像元的植被指数时间序列准确地揭示了棉花整个生长期的长势情况,不同长势的棉花植被指数随时间变化在花铃期差异比较显著;整个花铃期植被指数与产量之间的相关系数均大于0.80,最大相关系数达0.90,花铃期NDVI平均值建模决定系数为0.82,均方根误差为463.69,证明花铃期比其他生长期更适用于棉花产量预测;单一时期最优模型为第206天（7月25日）,多时期最优模型以NDVI最大值前三期NDVI平均值为自变量;整个花铃期NDVI最大值建模决定系数为0.81,均方根误差为477.82,该模型具有普适性。该文的研究成果为基于MODIS_NDVI最大值合成法的相关研究提供了理论依据,并且为其他农作物的估产模型建立提供借鉴。     

气候变化下珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异

在全球气候变化背景下,为探究珠穆朗玛峰自然保护区南北坡植被变化差异,采用样方调查数据,MODIS/NDVI数据和气候数据,基于TS趋势分析和偏相关分析研究了珠峰保护区2000—2018年南北坡植被变化及其对气候变化的响应,并预测了其未来植被变化。结果表明：(1)总体上,保护区植被NDVI在2000—2009年呈下降趋势,2009—2018年呈上升趋势,且年内NDVI与温度相关性强于降水。(2)南坡地区NDVI值大于0.6且变化稳定,主要分布着喜马拉雅冷杉(Abies spectabilis)等高大乔木;北坡地区NDVI值小于0.4且易波动,主要分布着苔草(Artemisia younghusbandii)等灌草丛。(3)南坡地区NDVI在整个2000—2018年均呈轻微上升趋势;北坡地区NDVI在2000—2009年下降,在2009—2018年上升,且Hurst指数预测未来NDVI变化不稳定,大部分区域可能会出现下降趋势。(4)南坡地区NDVI与气候因子相关性弱,北坡地区NDVI与温度呈负相关,与降水呈正相关;北坡定日和定结县居民地附近区域植被对人类活动较为敏感。研究为当地可持续发展和...