2000—2012年科尔沁沙地植被与气候因子间的响应关系

利用2000—2012年气温、降水量、归一化植被指数（NDVI）数据,对科尔沁沙地气候与植被变化特征及其定性与定量响应关系进行了分析。结果表明,研究区植被长势自东向西逐渐变差有28.56%的面积呈变差趋势,其余呈变好趋势;多年植被长势呈变好趋势,降水呈微弱增加趋势,气温变化趋势不明显。累积2~3个月降水量、当月及平均2~3个月气温对植被影响较大;降水量增多、年内4—11月份气温升高、4—8月份单月年际变化中4月最低气温升高和6—8月份平均、最高气温降低,均促进植被生长;水热同期比单独因子变化对植被影响更大。NDVI在0.03~0.33时受气温影响显著;在0.33~0.43时受降水量影响显著;在0.43~0.62时受水热共同影响显著;在0.53~0.62时气温升高会抑制生长。当降水、气温分别在一定范围内变化,或在一定范围内变化时的水热共同作用下,NDVI响应于一定范围,且部分响应范围间有共同的重叠响应区域。     

乌兰察布植被指数变化及其对气温降水的响应特征

文章利用MODIS NDVI数据和月平均气温、月降水量分析了自2006~2015年乌兰察布市NDVI变化特征及其对月平均气温、月降水量的响应。研究结果显示,乌兰察布市2006~2015年NDVI值呈现波动性上升的趋势;生长季内,NDVI峰值出现在7月末,说明当地植被生长旺盛期在7月末;乌兰察布市NDVI值与温度、降水存在极显著正相关关系,但降水对其贡献更大。     

2010—2019年三亚市NDVI时空变化特征

归一化植被指数（NDVI）作为反映植物生长特征的重要指标,对于地表植被覆盖与植被生长状况的研究有重要意义。基于MODIS NDVI遥感数据,分析了三亚市2010—2019年归一化植被指数时空变化及变化趋势,并对NDVI与降水量和日照时数进行相关性分析。结果表明:近10年来,研究区NDVI月变化特征为5—10月增加,11月—次年4月降低,这与三亚市处于热带海洋性气候区有极大关系。NDVI年际变化呈增加趋势,年平均增长0.721 9,为中高植被覆盖度,空间上表现为北部高,中西部低的分布特征,北部常绿阔叶林地区比中西部草原地区生态稳定性更强。Pearson相关分析表明,NDVI与降水量整体上呈正相关,与日照时数呈负相关。      

松山区气象变化特征分析及对农业的影响

本文利用1991～2022年松山区平均气温、降水和日照时数观测资料,分析松山区气象变化特征,并探究了气候变化对农业的影响。结果表明：近32年来松山区平均气温以及春季、夏季、秋季平均气温均呈增加的变化规律,冬季平均温度呈减少变化趋势。松山区四季中年际间温差最大的季节为冬季,而松山区平均气温整体呈增温变化趋势主要是由春、夏、秋三个季节的气温变化共同造成的。1991～2022年松山区降水量变化大致表现为减少变化规律。松山区年内降水量存在显著的干、湿季之分,降水量最多的季节为夏季,占年平均降水量的67.08%;春季次之,占年降水量的15.50%;冬季降水量最少,仅占1.29%。近32年来松山区的年日照时数为增加的变化规律,四季日照时数分布比较均匀。松山区气温、降水以及日照的波动起伏会影响到农作物的生长发育、产量,尤其是气温的上升会加剧农业病虫害以及气象灾害的发生,给农业造成严重的损失。     

2000—2016年辽宁省NDVI时空变化及其与降水量的关系

为了开展辽宁地区的生态环境保护和干旱预警,基于MODIS遥感影像的MOD13A2数据,对辽宁省2000-2016年归一化植被指数(NDVI)的时间变化和空间变化进行分析,并研究归一化植被指数与降水量的相关性.结果表明:辽宁省NDVI的空间分布区域性较为明显,呈现出东部最高、中部和南部次之、北部较低、西部最低的特点.辽宁省年均NDVI值的年际变化总体上呈现波动上升的趋势,植被覆盖度呈增加的状态.NDVI年内存在季节变化,且呈现单峰型.最大值和最小值基本上分别发生在7月和5月.辽宁省NDVI与降水量两者有相关性,且与降水量存在一定的滞后性.     

滇池流域气候变化及与水资源利用的关系

利用昆明站1953-2000年的逐日气象数据、滇池1961-2004年月平均水位流量、海口和蔡家村水文站1953-2005年逐月径流量及2000水平年的社会经济统计资料,采用Mann-Kendall方法分析了滇池流域近50年来的气候环境和农业用水变化趋势,Granger因果分析方法检验流域降水与径流的因果关系。研究结果表明:①滇池流域内气温升高,日照时数、相对湿度和平均风速降低,降水量略微增加;年均ET0显著降低,在1990年前后发生由减少到增加的转折变化;干湿指数为雨季增加、枯季显著降低;水稻灌溉定额和农业综合灌溉定额都呈减少趋势。②在1-3、8、9月份出现"蒸发悖论"现象,蒸发量与降水量之间的变化趋势存在"逆向关系"的时段为1-3、9、10、12等月份。③昆明站年降水与蔡家村站年径流无因果关系,但与海口站年径流在10%的检验水平上存在因果关系;在年度、枯季及汛期,海口站年径流与下游的蔡家村站年径流都存在明显的因果关系。④滇池出湖径流变化与流域内降水的不一致性,反映出全球气候变化已对滇池流域的水资源利用产生了影响,但滇池水生态环境的修复治理仍须立足于全社会节约用水、城市截污和污水资源化、水源地保护、外流域引水等措施。     

雅鲁藏布江流域NDVI与降水量时空分布特征及其相关性分析

结合归一化植被差异指数NDVI与降水量数据,利用突变分析将整个流域划分成高程3 523 m以下、3 523~5 000 m和5 000 m以上3个分区;并基于Arc GIS平台,分析了年尺度和生长季3个高程区域内NDVI的分布特征及其变化趋势,同时还对两种时间尺度上NDVI与降水量的相关性进行了探讨。结果表明,NDVI与降水量总体均呈现随高程增加而减少的分布特征,且高程3 523 m以下、3 523~5000 m和5 000 m以上分区内样点NDVI总体分别位于[0.6,0.8)、[0.2,0.6)、[0,0.2)之间;流域内高达90%的样点年尺度和生长季植被呈改善趋势,最大趋势系数达0.94。此外,流域内NDVI与降水量以负相关关系为主,高程5 000 m以上区域表现尤为显著,年尺度上二者最大负相关系数达-0.73,整个流域内年NDVI与降水量呈负相关关系的61%样点中有30%样点分布于高程5 000 m以上区域内。通过探究具有显著高程差异的雅鲁藏布江流域NDVI时空分布特征及其与降水量的关系,以期为高海拔缺资料地区植被分布规律及其与气象因子关系研究奠定基础。     

青海湟水流域气温与降水时空变化特征

为了分析青海湟水流域气温与降水的时空变化特征,选取流域13个气象站点1959―2006年逐日降水与气温资料,用Mann-Kendall突变检验、小波分析等方法研究了气温与降水时空变化特征。结果表明,流域多年平均年降水量在年内分配极不均匀,降水量在春季和冬季有增加趋势,夏季和秋季有减少趋势;降水量以2.13 mm/10 a的速率减少。流域多年平均气温和月平均气温均呈升高趋势,年平均气温以0.348℃/10 a的速率升高。降水和气温空间分布极不均匀,流域西北和东南地区降水量较少,中部地区降水量较多;流域多年平均气温自西北地区到东南地区逐渐升高。年降水系列的突变点在2001年,第一主周期为3 a,第二、第三主周期分别为8 a和15 a;年平均气温系列无突变点,第一主周期为25 a,第二、第三、第四主周期分别为8 a、15 a和3 a。     

近20年黄河流域甘肃段植被覆盖度变化与驱动因素分析

黄河流域甘肃段作为我国重要水源涵养区和北方防沙带建设区,掌握其植被变化及驱动力对流域生态保护和高质量发展具有重要意义。基于2001—2022年MODIS NDVI数据集,利用像元二分法、变异系数、趋势分析法、Hurst指数和地理探测器,分析了近20年来黄河流域甘肃段植被变化趋势及驱动力。结果表明：2001—2022年黄河流域甘肃段FVC在波动中呈上升趋势,植被生长呈向好趋势。近20年间黄河流域甘肃段近1/2区域具有相对高-高波动性,主要集中分布在流域北部的黄土高原区,中波动性、相对低-低波动性主要分布在甘南高原区和陇南山地等区域。黄河流域甘肃段大部分地区植被呈改善趋势,少部分区域表现为退化,未来植被变化将呈反持续性。驱动力分析表明降水量、植被类型和土壤类型对黄河流域甘肃段植被覆盖起主导作用。     

近70年首都水源涵养区水热条件及地表径流演变特征研究——以清水河和白河流域为例

永定河流域的清水河和潮白河流域的白河，是张家口建成首都地区水源涵养功能区的关键流域。利用清水河流域（1951-2020年）和白河流域（1970-2020年）的多年水文资料，运用有序聚类分析、小波分析等数理统计方法分别对清水河流域和白河流域的径流量、气候要素（降水和气温）进行趋势分析和突变分析，并基于Pearson相关分析和贡献率分析的方法讨论了降水量、气温和蒸散量对径流量变化的影响。结果表明：(1)清水河流域和白河流域的降水量呈现不显著上升趋势，1960-2020年间平均上升速率分别为0.964 mm/10a和3.316 mm/10a，分别在1965年和2016年发生突变；(2)清水河流域和白河流域的气温均呈现显著上升的趋势，清水河流域平均气温上升速率是0.246℃/10a，白河流域平均气温上升速率为0.207℃/10a，气温都在1988年发生突变；(3)近70年清水河流域和白河流域的径流量呈显著减少趋势，都达到了99%的显著性检验水平，并在1979年和1974年发生突变；(4)径流量的主导因素是降水量，降水量对径流量年内变化的影响主要发生在降水相对充沛的5-8月份。     

贵州省2001—2015年植被覆盖NDVI时空演变及其对SPEI的响应

引起植被覆盖变化的气候因子占据主导地位。研究探讨了贵州省近15年来植被指数长时间序列的变化特征、基于标准化降水蒸散指数（SPEI）的干旱时空变化特征及两者之间的相关关系,可为区域植被覆盖保护与恢复提供一定的理论依据。选择2001—2015年MODIS NDVI（1 km）及19个气象站点气温、降水数据,采用一元线性回归的方法探究贵州省近15年来植被覆盖NDVI在年、月尺度下时空演变特征,及其与气温、降水和标准化降水蒸散指数（SPEI）的相关关系。结果表明:贵州西北至东南地区多年平均NDVI呈低中高分布格局,p<0.01上的生长速率为0.051/（10 a）,呈显著增加的趋势;多年平均气温、降水量的空间分布从西北到南方向呈现出低-中-高的特征,其易发生干旱的地区主要集中在贵州的西北地区,干旱在区域内的空间差异较大,黔西北、黔西南地区为易旱集中区;年均NDVI与年均SPEI、年均气温和年均降雨量的相关系数均为正值,表示NDVI与其响应因子具有一定的相关性,但与SPEI的相关性不显著,与气温和降水的相关性在p<0.01上呈显著性的正相关,且相关系数均大于0.5以上,相关程度较高;1—6月大致（p<0.01显著）呈现不显著的负相关,7—9月和11月表现为除9月（p<0.01显著）外均呈现不显著的正相关。      

滇池流域水资源承载力评价与驱动力研究

【目的】探求滇池流域水资源承载力与流域社会经济发展、环境的协调关系。【方法】选取水资源、社会经济、环境相关指标,构建滇池流域水资源承载力综合评价模型,计算分析流域2011—2015年的压力指数、承载力指数、协调指数、水资源承载力指数的变化趋势,并用因子分析法进一步对流域水资源承载力进行评价,利用提取出的主要因子构建水资源承载力驱动力模型,识别出影响滇池流域水资源承载力的主要驱动力。【结果】滇池流域2011—2015年水资源承载力指数呈上升趋势;滇池流域水资源承载力的主要驱动力有人类活动因素和自然因素,包括城镇化率、经济发展因素以及年均气温和年降水量。人均GDP和年降水量属于正向驱动因子,城镇化率和年均气温是负向驱动力。【结论】基于社会经济可持续发展与水资源系统协调发展,应加大外流域向滇池流域调水工程的建设,形成多水源联合调水的格局,同时在保证大力发展经济的基础上控制人口数量,建立健全流域水资源系统多水源供水的水资源高效配置与统一调度方案。     

中国区域植被对降水异常的时空响应特征

【目的】分析中国植被生长对降水异常的响应方式及其强度。【方法】基于1982―2015年GIMMS-NDVI和高分辨率栅格气候数据,采用二阶偏相关和时滞相关分析方法,研究了中国区域植被生长对降水异常响应的时空模式。【结果】①中国生长期植被NDVI呈显著的上升趋势,上升幅度为0.000 7/a,而降水年际间波动较大,整体趋势并不显著;②NDVI与降水异常的偏相关系数呈现显著的空间差异性,内蒙古中东部植被生长受降水异常的影响最为显著;③总体而言,植被生长对前1个月降水异常的响应最强烈,并且与超过3个月累积的降水异常相关性最强,而受同期降水异常的影响并不明显。【结论】降水变化对半干旱区植被生长活动影响最大;同时,不同植被类型的地区,植被对降水异常的响应模式存在显著差异,相比于灌木和草地,森林受降水异常的影响更小,且响应更迟缓。     

基于人工神经网络的 雅鲁藏布江流域NDVI预测模型

雅鲁藏布江流域既是生态资源的宝库,又是全球气候变化的敏感区.研究基于2000-2015年的MODIS数据和30个地面站点气象数据资料,在分析雅鲁藏布江流域的NDVI归一化植被指数时空变化特征的基础上,分别采用偏相关分析和主成分分析法,辨识了影响各子流域NDVI变化的主导气候因素,并此基础上构建了基于人工神经网络的雅鲁藏...     

基于RS与GIS的保定市植被覆盖度动态变化

以1991、2004和2015年3个时相的TM/OLI遥感影像为数据源,利用基于归一化植被指数（NDVI）的像元二分模型估算保定市植被覆盖度,对其进行等级划分,并分析其时空变化特征。结果表明,1991—2015年,保定市植被覆盖度整体呈现下降的趋势,且不同区域存在差异现象。低植被与中低植被覆盖区面积整体呈增加趋势,而高植被覆盖区面积呈降低趋势。在4个研究分区中,保定市主城区植被覆盖度下降最为明显,1991—2015年的25年间,植被覆盖率下降了12.76%,平均每年下降约0.5%。研究发现,城市开发与建设及其导致的农用地减少等是植被覆盖度变化的主要原因。      

2000—2019年毛乌素沙地地表温度演变规律及影响因素分析

【目的】明晰全球气候变化和退耕还林还草工程实施背景下的毛乌素沙地的地表温度的演变规律及其影响因素。【方法】基于地理空间数据云提供的2000—2015年MOSLT1M中国1 km地表温度和在NASA下载的2016—2019年MODIS/TERRA卫星的MOD11A2地表温度数据集,利用线性回归斜率法对2000—2019年毛乌素沙地的地表温度时空特征进行分析,并探究了地表温度与气候、土地利用类型和植被指数的相关性。【结果】毛乌素沙地的地表温度在空间分布上存在明显差异,从西北到东南逐渐降低,西部高于东部的总体变化趋势,在时间序列上,总体呈下降趋势,下降速率为0.59℃/(10a);毛乌素沙地年均地表温度与气温波动趋势大体一致,二者在2000—2005、2005—2009、2009—2013年时间段均出现先降低后升高的规律,且2003、2012年同为极小值点;地表温度受土地利用类型变化影响较大,不同土地利用类型的地表温度差异明显,建设用地和未利用地的地表温度最高,其次是草地和林地,最后是耕地和水域;地表温度与NDVI的变化趋势呈负相关,决定系数为0.5131;毛乌素沙地的地表温度的时空变化趋势...     

基于植被指数的锡林河流域生物量动态遥感估算

本研究以地面样方调查结合2000-2013年MODIS—NDVI数据,建立样方生物量和遥感数据的关系模型,反演锡林河流域产草量的时空分布。研究结果表明：建立的植被指数模型相关系数达到0.6以上,模型精度为80%,线性模型作为遥感估测应用可行;锡林河流域年平均产草量鲜重为1001kg/hm2,空间分布呈现东南高-西北低的空间分布规律;2000-2013年,产草量年际间变化大,变异系数为51.6%,产草量总体呈波动上升趋势。锡林河流域草原产草量的时空变化与主要气候因素（气温、降水）关系密切,特别是受降水量的时空变化影响更为显著。本研究结论可以为有效地保护和利用草地资源、合理配置载畜量和恢复草原生态环境提供有效的技术支持和保障。