雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与站点气候因子的关系

作为反映流域植被覆盖度的一个指标,NDVI的变化受多个气候因子的影响,而降水与平均气温是重要的影响因子。对雅鲁藏布江流域NDVI时空变化特征分析的同时,根据流域站点的经纬度提取流域面上的NDVI值并与流域站点主要气候因子(降水与平均气温)的关系进行了分析。结果表明,流域站点NDVI与主要气候因子(降水、平均气温)均具有较强的季节性、时间上的一致性与较高的相关性。NDVI与降水量线性相关系数为0.77,对数相关系数为0.7;NDVI与平均气温线性相关系数为0.72,对数相关系数为0.68。     

云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演变及其与气候的响应关系

探究云南省九大高原湖泊流域NDVI的时空演变及其与气候的响应关系,对云南省九大高原湖泊流域的生态环境保护及生态安全建设具有重要意义。以2000年、2005年、2010年、2015年4个时段的Landsat数据及同期的气象数据为数据源,应用趋势分析、偏相关分析、变化轨迹等方法,研究近16 a云南省九大高原湖泊流域NDVI时空演化情况及其与气候因子的响应关系。结果表明:(1)近16 a来,九大高原湖泊流域NDVI总体以0.026/10 a的速率上升,但各流域的NDVI变化差异显著。星云湖、杞麓湖流域植被退化面积较大,而抚仙湖流域植被恢复效果明显。(2)九大高原湖泊流域NDVI变化与气候因子均有一定的相关性(程海流域除外),但相关性不显著,且不同区域空间异质性明显,滇西、滇西北地区的流域气温与NDVI值的相关性大于降水与NDVI值的相关性;滇中地区的流域降水与NDVI值的相关性大于气温与NDVI值的相关性;滇南地区的流域NDVI值与气温和降水相关性差异不大;位于金沙江河谷地区的程海流域NDVI值与气温和降水呈负相关;(3) NDVI变化与高程分异相关性显著,植被垂直分布明显,1 000～3 000 m的高程带内,NDVI值随高程的增加而增加,3 000m是九大高原湖泊流域NDVI值的转折点。(4)非植被类型转化为植被类型是九大高原湖流域NDVI时空转换的主要形式,而滇池流域由裸土转化为水体或建筑的数量较多。     

2001—2018年雅砻江流域植被NDVI时空动态及其对气候变化的响应

为了了解雅砻江流域植被覆盖变化及其对气候的响应,基于MOD13Q1和气象数据,采用趋势分析和偏相关分析等方法,分析了2001—2018年雅砻江流域生长季NDVI的时空变化特征,探讨了NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:(1)2001—2018年雅砻江流域NDVI均值为0.66,呈东南向西北逐渐下降趋势,并随海拔的升高呈先增后减趋势;(2)2001—2018年雅砻江流域NDVI整体以0.003/10 a的速率波动上升,NDVI增加面积(63.97%)大于减少面积(36.03%); 2001—2018年雅砻江流域生长季的气温上升趋势显著,降水上升趋势不明显,流域上、中游气候向暖湿方向发展;(3)整体上NDVI受气温影响大于降水,与气温呈正相关关系,与降水呈负相关关系; 空间差异明显,上游受气温和降水共同影响,中、下游大部分地区受降水影响。整体而言,雅砻江流域被的生长受地形、气候和人类活动等因素影响,近18年植被NDVI改善面积持续增加。     

青海湖流域NDVI时空变化特征及其与气候之间的关系

作为陆地生态系统中的重要组成部分,植被的时空动态深刻影响生态结构和功能,深入了解植被时空演变特征及其与气候之间的关系,有助于提高对生态系统格局—过程—功能的认识,为生态保护和建设提供重要参考。基于2000—2016年MODIS13Q1 NDVI数据集,结合该区域及周边14个气象站的降水和平均气温数据,采用趋势分析法、突变检验法、IDW空间插值法、偏相关分析法和R/S分析法等方法,分析了青海湖流域近17年的NDVI时空动态特征及其与气候因子间的关系。结果表明:(1)2000—2016年青海湖流域NDVI总体上呈上升趋势,显著和极显著改善的区域占总面积的40.18%。(2)NDVI与年降水和平均气温呈正相关关系,但大部分区域呈不显著相关,NDVI与年降水的相关性高于年平均气温。(3)流域NDVI未来演变多为随机状态,占比为65.07%,由改善转退化的区域占26.73%,多分布在流域上游天峻县境内的多年冻土区。青海湖流域气候朝暖湿化方向发展,辅以生态建设工程的实施,2000—2016年青海湖流域NDVI整体改善,由于青藏高原的典型性和特殊性,未来植被的发展趋势仍具有较大的随机性和异质性。     

黄河流域主要植被类型NDVI变化规律及其与气象因子的关系

以黄河流域为研究区，通过分析流域内农作物、草地、林地、灌木4种植被类型的NDVI（归一化植被指数）在20世纪80年代初-90年代末的变化规律以及NDVI与降水、温度、API（可利用水指数）的相互关系，研究了流域内植被覆盖度的变化趋势及NDVI对气候因子的敏感性。结果表明，流域内植被覆盖度有增加趋势，生态环境向好的方向发展；6月农作物的NDVI与同期降水呈正相关，说明NDVI对该月的降水变化敏感，较多的降水有利于作物生长；7月降水与8月灌木、草地的NDVI呈显著正相关关系，说明它们之间具有滞后相关，两种植被类型8月NDVI对前一个月的降水量变化敏感；春季植被NDVI与同期温度的正相关关系说明春季NDVI对温度变化敏感，春季较高的温度有利用植被生长；春季NDVI与同期API的负相关关系说明春季温度对作物生长的影响较大。研究结果对进一步了解黄河流域不同植被类型NDVI变化规律及其对气候因子的敏感性具有一定意义。     

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。     

基于长时间序列NDVI的黄土高原延河流域及其沟壑区植被覆盖变化分析

为探究退耕还林(草)等生态工程实施后延河流域坡面与沟壑地貌区的植被恢复情况,基于长时间序列NDVI和降雨数据,采用趋势分析法、Pettitt突变点分析和残差分析以及人工交互样本法对2000—2019年延河流域以及流域坡面和沟壑区植被NDVI变化特征进行了分析。结果表明：(1) 2000—2019年延河流域植被恢复明显(年均趋势率为1.30%),但呈现分段特征,其中2000—2008年植被覆盖恢复迅速(年均趋势率为2.00%);2009—2019年植被覆盖恢复速度有所减缓(年均趋势率为0.70%),且部分区域出现退化。(2) 2000—2019年延河流域的沟壑区域NDVI随着坡面区域NDVI的增加而增加,且相关性较强(R²=0.967),沟壑区域NDVI与坡面区域NDVI数据值相近。(3) 2000—2019年延河流域NDVI变化与降雨量的相关性较弱,降雨不是该地区NDVI变化的主导因子。人类活动与延河流域NDVI变化呈正相关关系,相关性较强;人类活动对NDVI年均贡献率为1.29%。研究表明“退耕还林”等生态工程对植被恢复起到了重要作用,且沟壑区植被覆盖随着坡面植...     

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。     

三江平原耕地归一化植被指数对气候因子的时滞响应

三江平原位于我国中温带北段,近年来气候变暖和耕地利用变化较为显著.基于2000—2015年三江平原耕作期(5—9月)耕地利用数据、旬气候数据、旬归一化植被指数(NDVI)数据,利用变异系数、趋势系数以及时滞互相关的研究方法在分析气候因子时间变化特征和耕地NDVI空间变化差异的基础上,分析区域旬气候因子对耕地旬NDVI的...     

鄱阳湖流域NDVI时空变化及其与地表径流的关系

根据鄱阳湖流域4个子流域1982-1999年归一化植被指数（NDVI）数据集和4个水文站的径流数据,采用年代际差异变化、相关分析、Morlet小波分析方法,对鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系进行研究,并从年内、年际两个角度研究各子流域的NDVI时空变化特征。结果表明：分析期内鄱阳湖流域各子流域多年平均NDVI的年内变化趋势一致,年平均NDVI总体上都呈增加趋势,NDVI主要受到降水、径流的影响。相关分析显示,整个流域年NDVI与径流量间呈显著正相关,径流量与滞后3个月的植被NDVI间相关性最高;子流域的径流量普遍存在着12个月、部分存在35、62个月左右周期的震荡信号,各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异,其中12个月周期最强,短周期强于长周期;NDVI与径流量具有同等的周期变化特点。     

沂河流域植被覆盖时空演变及其与径流的关系研究

为探求沂河流域植被覆盖时空演变特征及其与地表径流的关系,基于MOD13Q1 NDVI遥感影像数据,利用趋势分析方法,分析了2000—2020年沂河流域植被覆盖时空演变特征,并利用SCS模型模拟地表径流深,使用相关分析在像元尺度上分析了植被NDVI变化与径流的关系。结果表明：(1)沂河流域20年间植被NDVI呈波动增加趋势,流域内NDVI空间分布差异较大,NDVI增加的区域主要分布在流域北部,NDVI减少的区域主要分布在流域东部和南部及各城镇建成区内;(2)沂河流域不同时期径流深均呈现出不同程度的由西北向东南逐渐增加趋势,径流深出现较大幅度波动,径流存在明显的丰枯变化;(3)流域NDVI和地表径流之间呈正相关和负相关共存的相关关系,以不显著正相关为主,呈显著正相关的区域主要集中在流域北部,显著负相关区域主要集中在流域南部兰山区境内。研究表明,沂河流域整体植被覆盖得到了改善,但流域内部植被变化存在分异,植被保护与修复主要集中在北部,而南部与东部地区随着人类活动的增加,NDVI出现一定程度减少。随着流域内不同空间位置NDVI的增加及减少,径流主要呈增加趋势且两者相关关系在小空间尺度下存在明显...     

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...     

重庆青华林场树轮宽度指数分析及其与NDVI的关系

利用重庆市东南酉阳土家族苗族自治县青华林场的杉木树轮样本、2000—2010年的MODIS-NDVI数据以及气象资料,对原始轮宽进行标准化处理后采用一次线性拟合与相关分析的方法,分析树轮宽度指数与气候因子、NDVI的关系,探讨揭示树木主干与冠层的关系。结果表明:研究时段内,树轮宽度原始值呈减少的趋势;树轮宽度指数与前一年及当年的气候因子存在不同程度的相关关系,NDVI与同期气候因子呈现显著的相关性;树轮的整轮宽度和早材宽度与前一年NDVI以及前一年7—9月NDVI均呈显著的正相关关系,而树轮的晚材宽度与当年4—5月NDVI呈显著的负相关关系。     

贵州省北盘江流域2000-2018年NDVI变化及其与地形梯度、人口分布的关系

[目的] 研究贵州省北盘江流域NDVI变化及其与地形梯度、人口分布的关系,为喀斯特地区植被恢复、退耕还林开展、国土空间优化整治等提供科学参考。[方法] 采用2000—2018年贵州省北盘江流域NDVI数据,分析其时空变化特征及与海拔、坡度、人口密度等影响因素的相互关系。[结果] ①2000—2018年北盘江流域NDVI值总体呈上升趋势,且年均增长稳定,植被呈现不断恢复的趋势。②2000年北盘江流域NDVI空间分布在东南部最高,在西北部最低,NDVI高值在中部地区分布较为破碎,至2018年各地区NDVI值差距显著缩小,其中在西北部和中部NDVI低值区转变最为明显。③2000—2018年北盘江NDVI显著减少、轻微减少及轻微增加的地区面积较少,面积比例不足10%;而显著增加地区面积为19 986.04 km²,比例为90.93%。④2000—2018年,北盘江流域NDVI的海拔效应表现为阶段变化特点,其中2000—2010年NDVI值随着海拔的上升总体呈现下降趋势;2010—2018年NDVI值随着海拔的上升总体呈现上升趋势;NDVI值随坡度增加表现为上升—下降趋势;而NDVI值随人口密度增加呈降低趋势。[结论] 地形因子奠定植被生长条件,而社会和人为因子对NDVI值变化影响较大。     

近15年锡林郭勒盟植被变化时空特征及其对气候的响应

全球变化背景下,植被动态变化及其与气候的关系研究,是当前国际社会十分关注的科学问题.研究植被NDVI时空变化特征及其对气候的响应,对调节生态过程、改善生态环境质量具有重要的理论和实际意义.基于锡林郭勒盟2001-2015年MODIS NDVI数据及该地区气温、降水数据,利用Sen斜率估计与Mann Kendall统计检验、相关分析等方法,探讨了其植被时空变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:1)锡林郭勒盟2001-2015年平均植被NDVI呈波动上升趋势,其变化过程出现了2次较明显的波动,2个波峰分别出现在2003和2012年,其中2008年植被NDVI出现了1次明显的增加.2)锡林郭勒盟NDVI大体呈现出“东高西低”的空间分布特征,变化趋势总体表现为上升,具体为先下降后上升;空间分布上,太仆寺旗、多伦县增加趋势显著,西部苏尼特左旗、二连浩特市下降趋势明显;草原类型上,显著上升面积从大到小依次为草甸草原、典型草原和荒漠草原.3)NDVI出现峰值的年份与同年降水量波峰相对应,但区域植被变化对气候因子的响应及其相关关系因季节和植被类型而异.植被状况改善与降水量关系密切,只有结合区域气候要素,开展相关生态工程,才能充分发挥生态保护的效益.     

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。     

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。     

2000—2020年阿克苏河流域植被动态变化及驱动机制

[目的]探究阿克苏河流域植被动态特征及其与潜在影响因子的响应关系,为干旱区生态环境保护和治理提供理论依据。[方法]基于MODIS归一化植被指数(NDVI)、气候、地形、土壤类型及土地利用等数据,利用趋势分析和地理探测器方法对2000—2020年阿克苏河流域植被动态及驱动机制进行分析。[结果](1)2000—2020年阿克苏河流域NDVI呈显著增加趋势,增速为0.003 2/a,且人类活动区增速显著大于非人类活动区。(2)潜在因子对NDVI变化的解释力存在时间和空间差异;土地利用转化是人类活动区NDVI变化重要驱动因子,海拔、土壤类型、距冰川积雪距离、距水体距离是非人类活动区NDVI变化重要驱动因子。因子间交互作用可以提高对NDVI变化的解释力,在人类活动区土地利用转化与土壤类型的相互作用对NDVI变化的解释力最强;背景因子、距补给水源的距离与其他因子的交互是非人类活动区NDVI变化的重要因子组合。(3)2000—2020年阿克苏河流域超过10%的面积发生土地利用转化,主要表现为裸地和草地的相互转化,耕地、林地、灌木地、人造地表面积显著增加。[结论]阿克苏河流域人类活动区和非人类活动区N...     

黄河流域植被指数对气候变化的响应及其与水沙变化的关系

[目地]研究流域植被对气候变化的响应及其与水沙的关系,为黄河流域生态环境政策调整提供科学依据。[方法]基于归一化植被指数(GIMMS NDVI)、气温、降水和径流量、输沙量数据,利用线性回归和相关分析方法分析了黄河流域NDVI时空变化和对气温与降水的响应,及其与径流量和输沙量关系。[结果]①1982—2015年黄河流域及上、中游流域NDVI均呈显著线性增加趋势,中游流域增速最快,显著增加区域面积也最大。②1982—2015年黄河流域NDVI与年平均气温、年降水量呈显著正相关面积分别占22.39%和21.99%,集中分布在中北部区域。③2000—2015年黄河流域总体和上游流域年径流量均表现出增加趋势,上游和中游流域输沙量呈下降趋势。黄河流域水沙关系变化是多种因素共同作用的结果。[结论]气候变化背景下黄河流域1982—2015年植被总体呈改善趋势,但具有明显空间差异特征,植被变化与河流径流和输沙变化关系尚待进一步研究。     

基于河流网络结构和NDVI集成的流域植被变化研究--以旬河流域为例

利用GIS模拟旬河流域河流网络结构，根据河流网络结构建立缓冲区，分别研究了不同等级河流缓冲区内，1997年和2004年相同时段NDVI值的分布特征，分析了河流等级与其缓冲区内NDVI值的关系。结果发现，利用GIS模拟的山地数字河网能够很好地与真实河网吻合；河流等级与其缓冲区内的NDVI值存在负相关关系；2004年河网缓冲区内NDVI值分布较1997年好，说明近几年旬河流域生态建设成效显著。