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。     

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...     

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。     

西南岩溶区NDVI时空变化及其与气候因子的关系

利用1998—2012年SPOT NDVI数据和气象站点的温度和降水数据,采用趋势分析和相关分析法,研究了我国西南岩溶区NDVI时空变化特征,并分析了NDVI与气候因子的关系。结果表明:(1)近15年来,西南岩溶区NDVI变化整体呈显著增加趋势,增速为0.052/10a,9月份NDVI达到最大值,2月份降到最小值;NDVI增加的区域占97.13%,其中显著增加(p0.05)的区域占17.60%,减少区域占2.87%,显著减少(p0.05)占0.35%。(2)从年际变化来看,NDVI与温度和降水量的相关系数各异,其中42.75%的地区NDVI与温度呈正相关,57.25%区域呈负相关;20.15%的地区NDVI与降水量呈正相关,而79.85%区域呈负相关,说明温度对研究区植被生长的影响大于降水量。(3)从年内变化来看,NDVI与当月温度和降水量的相关系数高于年际,91.62%的NDVI与当月温度呈正相关性,其中显著正相关(p0.05)约占75.94%;94.29%的NDVI与当月降水量呈正相关,其中显著正相关(p0.05)约占51.05%;表明水热因子的季节变化对植被生长影响更大。NDVI受前1个月温度和前2个月降水量的影响最显著,表现出明显的滞后效应。     

雅鲁藏布江流域生长季NDVI对湿季降水的响应

运用经验正交函数和奇异值分解法对2000—2010年雅鲁藏布江流域生长季植被覆盖与降水量的时空分布及时空相关性进行研究。结果表明:研究期间,雅鲁藏布江流域湿季降水的主要空间分布型是东西差异分布型,每年7,8,9月份这一特征逐渐显著,且长期变化趋势的显著性逐渐增强。植被覆盖的主要模态贡献率达到55.7%。东部米林宽谷地区植被覆盖度较高,时间系数震荡周期明显且呈微弱的上升趋势。研究区内的植被覆盖与湿季降水的耦合模态基本成正相关,最大耦合贡献率达到61.8%。植被覆盖受季风气候的影响最为直接,其次受地形地貌因素以及土地利用类型特征的影响较大。     

陕西省丹江流域NDVI分布及其与土地利用的关系

植被覆盖是陆地生态系统的主体,研究植被空间分布格局与土地利用之间的关系,对于生态环境保护和水土流失防治具有积极意义.以南水北调中线工程水源地,丹江流域为研究对象,利用MODIS 250 m NDVI数据,结合地理信息系统技术,对丹江流域NDVI等级分布图和DEM图叠加,得到NDVI在不同海拔、坡度和坡向等地形因子的分布情况,并且与土地利用进行相关分析.结果表明:1)丹江流域NDVI平均值为0.84,表明流域植被覆盖较好.高植被覆盖分布于流域边缘高山区,东北和东南较集中;中植被覆盖分布于丹江流域河道两侧川塬区和低山区,西北和南部较集中;低植被覆盖位于丹江流域川道区,呈点和线状分布.2)不同海拔和坡度,植被覆盖面积呈单峰分布,平地的植被覆盖面积接近0;不同坡向植被覆盖面积差异不明显.3)除坡向外,不同海拔和坡度,高、中植被覆盖与耕地、林地和草地显著相关;不同地形因子下,低植被覆盖与建设用地和水域显著相关.丹江流域植被覆盖度与人类活动范围呈逆向分布,说明人类活动对植被分布影响较大;优化土地利用,适当增加林地覆盖面积,有利于提高丹江流域的水土保持功能.     

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。     

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...     

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。     

基于SPEI和NDVI的中国流域尺度气象干旱及植被分布时空演变

近些年中国干旱灾害频频发生且其影响不断加剧,因此探讨干旱对植被生长的影响对农业生产具有重要的意义。该文基于标准化降雨蒸散指数(standard precipitation evapotranspiration index,SPEI),应用Mann-Kendall(MK)趋势分析方法研究了流域尺度的气象干旱格局;利用新一代归一化植被指数(normalized different vegetation index,NDVI)分析了植被的生长状况;并探讨了SPEI和NDVI的相关性,结果表明:1)1982-2012年间,SPEI值在各时间尺度上都呈现为微弱下降趋势,即为微弱的干旱化;在空间上,干旱化趋势主要分布于东北、黄土高原和西南地区,而西北地区则呈现出明显的湿润化趋势;2)全国年及各季(冬季除外)NDVI序列均呈现上升趋势,空间上其下降趋势主要出现在西北内陆和东北地区部分流域,上升趋势则因季节而异;3)在年时间尺度上,SPEI与NDVI的相关分析表明,209个流域中有56个通过正相关检验(P0.05),主要分布在新疆北部、华北以及东北地区,负相关主要分布在秦岭淮河以南地区,气象干旱对植被生长的影响在干旱半干旱地区表现得更加明显。研究结果可为中国流域尺度干旱影响评估提供参考依据。     

陕北黄土丘陵沟壑区NDVI与气象因子的相关性分析

基于逐旬NDV I数据和逐日气象数据,以陕北延安市为例,分析了降雨、温度、相对湿度、风速、日照时数等气象因子和NDV I的相关关系。研究结果表明,前10日的降雨、温度能够影响NDV I的变化,同时,NDV I的变化也能够对空气的相对湿度产生影响;NDV I与风速和日照时数的相关性较差。所拟合的NDV I与主要气象因子的关系模型中,NDV I与降雨量的模型拟合优度最低,而与温度的模型拟合优度最高。     

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。     

山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应

[目的]了解山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化及其对气温、降水的响应关系,对该流域生态保护、修复和高质量发展具有重要的意义。[方法]基于1998—2018年NDVI数据,利用NDVI变化趋势、变异系数、空间自相关等方法,对山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化特征及其与气温、降水的关系进行分析。[结果]不同土地利用类型NDVI变化趋势均呈向好态势,草地和林地覆盖状况优于整体水平。NDVI在空间上整体呈南北纵列、高低相间的分布格局,吕梁山和太岳山—中条山高,西部高原丘陵区和汾河谷地低。NDVI变化趋势的空间异质性显著,植被以显著改善为主。林地改善趋势的稳定性最好。NDVI表现出明显的空间集聚性特征,其中耕地NDVI变化趋势聚集特征最明显。不同土地利用类型NDVI对降水的敏感性强于气温。[结论]山西黄河流域不同土地利用类型NDVI时空变化差异显著,并对气温和降水存在响应关系,此研究将为该流域生态保护和建设提供更精准的植被恢复数据及其和气温、降水关系的基础资料。     

汉江流域植被覆盖对气温和降水的时滞相关分析

对汉江流域主要类型植被覆盖变化及与主要气候要素的相关程度时滞进行了分析。结果表明:(1)汉江流域植被覆盖具有相对一致性和差异性的特点。人类活动对植被覆盖变化影响较大。(2)NDVI与气温的相关程度较与降水强,农耕区植被对气温和降水的依赖性较弱。(3)NDVI对气温和降水的滞后时间存在明显的时空差异。     

2000-2018年黄河流域NDVI时空变化及其对气候和人类活动的双重响应

[目的] 分析黄河流域NDVI时空变化特征,探究NDVI变化对气候和人类活动的响应机制,为制定合理的生态工程提供科学依据,为实现黄河流域生态保护和高质量发展提供保障。[方法] 基于MODIS NDVI数据,辅以降水和气温数据,采用一元线性趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析方法,对2000—2018年黄河流域NDVI时空变化特征进行分析,并探讨了NDVI变化对气候和人类活动的双重响应。[结果] ①黄河流域NDVI呈现波动增加趋势,总增速为6.8%/10 a,NDVI在东南部及西部较高,北部及西北部较低,由东南向西北部减少,下游最高,中游次之,上游最低;整体上,以东亚季风生态地理区和西北干旱生态地理区界线（鄂尔多斯市—毛乌素沙地—庆阳市—平凉市—定西市）和青藏高原生态地理区和西北干旱生态地理区及东亚季风生态地理区界线（西宁市—甘南市—定西市）为界呈Ⅴ字型分布。②NDVI整体变化趋势以改善为主,反持续性强于持续性,且表现出较强的弱持续性,其中改善区约占62.32%,主要呈带状集中分布。在中上游地区,在鄂尔多斯市—毛乌素沙地—庆阳市—平凉市—定西市—西宁市—甘南市、太原盆地—临汾盆地—关中平原及运城盆地—三门峡两两界线间的条带区域基本为改善区,而退化区域以中下游为主,呈零散分布。③NDVI与降水和气温呈正相关,且与降水的偏相关强度稍大于气温,流域约76.7%的地区NDVI残差呈增长的趋势,人类活动整体对NDVI增加的影响以促进为主,促进作用大小顺序为：中游>上游>下游。[结论] 黄河流域NDVI变化受气候和人类活动共同影响,具有空间异质性,适度的生态工程及农业生产活动对植被恢复有重要作用。     

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.     

黑河流域中游荒漠区沙尘暴、扬沙和浮尘监测及其与气候因子的关系

[目的] 分析黑河流域中游荒漠区沙尘暴、扬沙以及浮尘频次和时长的月变化和年变化,并分析其与主要气候因子的关系,为区域沙尘天气的早期预警和荒漠区的经营和管理提供依据。[方法] 利用黑河流域红沙窝荒漠化综合防治试验站的2010—2019年的沙尘天气监测数据和气象数据进行分析。[结果] 沙尘频次和时长主要集中在春季,其次是冬季,春冬两季的频次和时长各占全年的82.3%和79.4%。10 a间沙尘暴和扬沙频次总体变化趋势逐渐减少,而浮尘频次总体变化趋势逐年增加;沙尘时长总体变化趋势逐年增加。沙尘频次月变化与土壤湿度（10 cm）和大气湿度之间呈极显著负相关（p<0.01）,与风速之间呈极显著正相关（p<0.01）。扬沙年际发生频次与土壤温度（5 cm）之间呈显著负相关（p<0.05）,与大气温度之间呈极显著负相关（p<0.01）。[结论] 近10 a来,黑河流域中游荒漠区的沙尘天气主要发生在春季和冬季,破坏性较大的沙尘暴和扬沙逐年减少,而浮尘逐年增加。沙尘频次的月变化主要影响因素是浅层土壤湿度、大气湿度和风速。春季的浅层土壤湿度影响了沙尘暴和扬沙年际频次变化,浅层土壤温度影响了浮尘年际频次变化;冬季的浅层土壤温湿度和降水量影响了沙尘暴的年际频次变化,浅层土壤温度和大气温度影响了扬沙的年际频次变化。     

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。