2001-2010年青海湖流域植被覆盖时空变化特征

基于2001—2010年MODIS-EVI时间序列数据反演了青海湖流域植被覆盖的空间格局和变化规律,并结合气象观测数据,在年际、月际等不同时间尺度上分析了植被变化及其对气候变化的响应以及驱动机制。结果表明:(1)2001—2010年青海湖流域总体植被变化趋于变好,EVI值10年共增长10.38%,其中春季和夏季植被增长率最大,10年增长率分别达到15.2%和18.63%;(2)植被对气候因子的响应具有明显的空间异质性。流域内植被覆盖增加的区域占全流域面积的70.68%,其中显著增加的区域占8.2%,主要分布在布哈河中游以及青海湖北部草场地区,植被覆盖下降的区域占总面积的29.32%,主要分布在西北高海拔地区以及青海湖湖滨沙地;(3)植被变化对气候因子的响应具有复杂性,在不同时间尺度上EVI和气候因子相关性不同。在年际尺度上,EVI和气温的相关系数是0.29,和降水无明显相关性;但比较10年中的生长季,即植被生长5—9月的EVI和气温、降水相关性为0.33和0.27,这里降水相关性显著增高,总体上说,气温是年际植被变化的主导因素。在月际尺度上,EVI和气温、降水强烈相关,相关系数分别为0.76、0.86(P0.01)。青海湖地区地处高海拔地区,且雨热同季,某种程度上揭示了高原植被的生长策略和对气候的响应机制。     

澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析

基于2000-2010年MODIS NDVI数据和气象台站数据,对澜沧江流域植被NDVI与气候因子间的相关性逐像元进行分析,研究流域植被-气候关系的空间格局特征,并对其可能影响因素进行了探讨。研究结果表明：① 气温和降水对澜沧江流域植被生长均具有明显影响,其中,温度的影响尤为显著;② 流域植被生长对气候响应表现出明显的滞后效应,随着纬度的升高,植被对气候因子响应的滞后时间逐渐缩短;③ 流域不同植被类型受气温和降水的影响程度及其对气温和降水变化的敏感性均表现为草地>耕地>灌木林地>有林地。同一植被类型受气温的影响强于降水,但对降水的变化更为敏感;④ 气候特征（多年平均气温和年降水量）显著影响植被NDVI对气候变化的响应时间。年平均气温的高低与气温对植被的影响力并无必然联系,但年降水量显著影响植被NDVI与降水间的相关程度。     

太仆寺旗2000-2008年EVI对气候及土地利用变化的响应

以位于北方农牧交错带的太仆寺旗为研究区,利用2000-2008年MODIS-EVI数据和周边45个气象站点同期月气温、降水资料,分析了近10 a该区EVI的时空变化及年最大EVI与气候因子的相关性。结合2000年和2005年的土地利用数据,分析了各地类EVI对气温、降水变化的响应及各地类变化过程对EVI变化的影响。结果表明:年最大EVI与6-7月平均气温呈显著负相关,与同期总降水呈显著正相关,相关系数均大于0.9;各地类EVI与气候因子相关性差异明显,退耕前,仅草地EVI对气候变化敏感,退耕后,耕地、林地EVI与气候因子相关性显著增强;耕地变草地、林地变耕地分别导致EVI减小2.27%和1.42%,林、草相互转变导致EVI分别减小0.71%和0.67%,说明退耕还林还草等措施未必促进植被恢复,受其他自然及人为因素影响。     

基于GAM的喀斯特植被覆盖与驱动因素非线性关系分析

利用Theil-Sen斜率估计和Mann-Kendall显著性检验对2000～2018年西南五省的归一化植被指数(NDVI)进行研究,探究植被覆盖的时空变化特征.用MK(Mann-Kendall)突变检验寻找NDVI与夜间灯光数据的突变时间点.借助广义可加模型(GAM)对社会经济驱动因素,自然驱动因素分别拟合植被覆盖的响应曲线,探究喀斯特地区与非喀斯特地区的非线性响应关系的差异.结果表明:研究区中部、东部的植被恢复效果整体比西部地区好;利用夜间灯光数据作为表征城镇化的替代变量,城镇化与植被覆盖都在2009～2010年之间发生了突变,城镇化的突变时间早于植被覆盖的突变;喀斯特地区有88.54%的植被覆盖增加,其中有48.15%显著增加;非喀斯特地区有80.08%的植被覆盖增加,其中显著增加的占32.34%.喀斯特地区的植被恢复整体要比非喀斯特地区好.植被指数与国内生产总值(GDP)、路网密度、建成区面积等人类影响因素呈现不同的非线性响应关系.整体而言,非喀斯特地区受到的气温影响要比喀斯特地区的大,降雨、土层厚度对喀斯特地区植被恢复的影响更大一些.对比评价喀斯特与非喀斯特地区的植被恢复效果...     

2000～2017年贵州省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化的响应

利用MODIS/NDVI数据、近18年来贵州省气象站点数据，辅以时间序列、变化趋势和空间动态变化分析等方法，研究贵州省植被覆盖的时空变化特征；探讨植被覆盖变化对气象因子在地域、变化速率和变化方向方面的时空响应规律。研究结果显示：（1）2000~2017年贵州省植被覆盖呈现显著增加的趋势，增速为0.004/a，夏季NDVI值最高，冬季增加趋势最大；空间上，贵州省植被覆盖格局呈现"南高北低、东高西低"的空间分布特征。在变化趋势上，贵州省植被覆盖呈改善和退化趋势的面积分别占贵州省总面积的94.97%和5.03%。（2）2000~2017年，贵州省气候变化特征是降雨量在年内分布不均，且主要分布在5月至8月；温度在各个季节变化趋势不明显，但是总体呈上升的趋势。气温和降水变化趋势大于零的面积分别占贵州省总面积的98.4%和60.46%，说明在全球暖湿化的大背景下，贵州省大部分地区亦呈温度升高、降水增加的态势。（3）贵州省NDVI与气温的相关性大于降水，但其对降水的滞后性却高于气温。其中，秋季植被受降水影响滞后性最强，其次是夏季。（4）不同气候要素对贵州省植被生长影响具有空间差异性，98.4%的地区NDVI与同期温度均达到正相关水平；NDVI与同期降水并未表现出良好的相关性，但82.63%的地区植被与前一年降水呈正相关水平。植被与降水呈负相关的地区，建设用地、裸地占更大比率，且人类活动在植被变化中的作用不容忽视。     

多指数决策融合的MODIS浒苔提取方法

针对MODIS（moderate resolution imaging spectroradiometer,中分辨率成像光谱仪）影像浒苔提取中存在的植被指数自适应阈值不普适等问题,本文提出了多指数决策融合的MODIS浒苔提取算法（multi-index decision fusion,MIDF）。计算影像的归一化植被指数（normalized difference vegetation index,NDVI）、增强型植被指数（enhanced vegetation index,EVI）、差值植被指数（difference vegetation index,DVI）和比值植被指数（ratio vegetation index,RVI）,采用局部阈值法对4个指数灰度图进行自适应阈值分割得到初始浒苔覆盖范围,通过“绝对多数投票法”对上述初始浒苔覆盖范围投票表决得到最终提取结果。实验结果表明,MIDF可适应不同密度的浒苔覆盖区域,且精度优于传统的NDVI、EVI、DVI和RVI自适应阈值法。本算法为无监督法,自动化程度较高,可应用于浒苔灾害遥感业务化监测。     

MODIS数据研究沱江流域植被NDVI对气候因子的响应

植被是联结土壤、水分和环境的纽带,在全球变化中充当着指示器的作用;利用遥感方法来监测植被覆盖变化已经成为一种重要手段。沱江流域地处四川中部,是长江上游重要生态屏障,对维持四川省乃至整个长江流域的生态环境稳定至关重要。利用MODIS NDVI产品月值数据和中国农业气象基本资料数据集的台站数据作为数据源,运用相关性分析法分析沱江流域2001-2008年植被NDVI和气候因子的响应关系。结果表明,沱江流域植被NDVI和降水、温度都呈现高度正相关,且NDVI-温度的相关关系大于NDVII-降水的相关关系;就不同季节而言,NDVI的发展变化趋势和冬季温度的发展变化趋势具有明显的一致性。     

1982～2008年东北冻土区植被生长季NDVI对气候变化和CO_2体积分数增加的响应

利用GIMMS和MODIS两种遥感数据,分析了1982～2008年东北冻土区植被生长季平均NDVI的时空特征,并探讨不同类型冻土区和不同植被类型归一化差值植被指数(NDVI)对气候变化和CO2体积分数增加的响应.研究表明,不同冻土类型区植被生长季NDVI均值从大到小依次为:连续多年冻土区大片多年冻土区季节性冻土区岛状多年冻土区.东北冻土区不同植被类型生长季平均NDVI值由大到小依次为:森林灌丛沼泽农田草地,其中森林植被生长季平均NDVI值为0.61,草地为0.46.过去27年间,东北冻土区植被生长季平均NDVI年际变化曲线可分为3个变化阶段:①1982～1990年,小幅上升阶段;②1990～2000年,缓慢下降阶段;③2000～2008年,明显上升阶段.1982～2008年期间,连续多年冻土区及大片多年冻土区植被生长季平均NDVI值呈显著上升趋势(p0.05).对于不同植被类型而言,除森林植被NDVI呈显著上升趋势外(p0.05),其它植被类型NDVI值无显著变化趋势.过去27年间,东北冻土区年均气温显著升高,年降水量显著下降,CO2浓度显著升高.研究区全区平均NDVI与年平均气温呈显著正相关(p0.05),气温是影响东北冻土区生长季植被NDVI的主要气候因子.森林和沼泽湿地植被生长季平均NDVI与年平均气温呈显著正相关,与降水量呈显著负相关(p0.05);5种植被类型中仅森林植被受CO2浓度影响显著.年平均气温对不同植被类型的影响由高到低的顺序为:森林沼泽湿地灌丛农田草地;降水的影响为:森林沼泽湿地草地灌丛农田;CO2浓度的影响为:森林沼泽湿地草地农田灌丛.     

黄河源植被时空变化及其对地形和气候的响应

基于2000~2019年MODIS归一化植被指数（NDVI）遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明：黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.     

基于MODIS数据的重庆市地表热环境效应研究

利用2000—2006年EOS/MODIS卫星资料反演的地表温度(LST)和植被指数(NDVI)资料,分析了重庆市夏季地表热场分布状况,并对重庆市夏季地表热场变化规律及成因进行了研究. 结果表明:①重庆市夏季LST分布区域特征明显,东北部LST最低,西部LST最高;2000—2003年重庆市除了中部地区LST升高外,其他地区降温明显;2003—2006年重庆市中部和西部地区LST明显升高. ②2000年以来,重庆市热岛效应明显增强,重庆市中心强热岛区(城郊温差大于8 ℃)面积由2000年的53 km2增至2006年的313 km2;城郊最高温差由2000年的10.8 ℃增至2006年的14.5 ℃. ③重庆市的LST和NDVI具有显著的负相关关系,相关系数均在-0.7以上;在植被长势较好的2000和2003年,重庆市NDVI每升高0.1,LST降低约4 ℃;而在植被长势较差的2006年,NDVI每升高0.1,LST降低约5 ℃. ④在2006年大气环流异常背景下,NDVI的急剧降低和城市热岛效应的显著增强进一步促进了重庆市高温伏旱天气的形成.      

北部湾沿海地区植被覆盖对气温和降水的旬响应特征

论文分析北部湾沿海地区植被覆盖对气候变化的响应,为该区域植被恢复和植被生产力研究提供依据.基于研究区2000--2011年423景SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据及逐日气温和降水数据,利用像元二分模型,相关分析,偏相关分析和时滞偏相关分析等数理统计方法,对研究区植被覆盖时空变化特征及与旬降水和旬均温的相关性及滞后性进行分析.结果表明:1)近12 a来,北部湾沿海地区植被覆盖度平均值呈增长趋势,由2000年的65.23%增加到2011年的72.02%,增加了6.79%;2)研究区植被生长季旬NDVI均值介于0.21~0.67之间,在不同时期变化是不同的,其值呈现出"降低--增长--降低"3种变化过程;3)各种植被类型与温度具有显著的相关关系,全部通过了0.01的显著性水平,且NDVI与温度的显著性水平高于NDVI与降水的显著性水平,说明北部湾沿海地区植被覆盖NDVI对气象因子中的温度更为敏感;4)NDVI与气温的时滞偏相关系数显著高于NDVI与降水的时滞偏相关系数,旬NDVI与旬降水的滞后时间多集中于6~9旬之间,而旬NDVI与旬气温的滞后时间多以0~5旬为主;5)不同类型植被的生长对气温和降水的响应时间不一致,但与水热条件时滞偏相关系数越高的植被类型响应时间越短.上述研究结果表明,近12 a来北部湾沿海地区植被处于恢复状态,且植被对降水和气温具有明显的阈值和滞后性.     

洪泛区湿地土壤-植物系统氮含量与气候因子灰色关联分析

文章以二百方子洪泛区湿地为例,运用灰色关联分析方法探讨了洪泛区温地土壤一植物系统氮含量变化与气候因子之间的关系。结果表明,二百方子湿地土壤氮素含量与月平均风速、月日照时数和月蒸发量的关联性较密切;芦苇地上部分氮素含量与月日照时数、月蒸发量和月平均风速关联较密切,而芦苇地下部分氮含量则与月平均降水量、月蒸发量和月平均气温关联较密切。     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.     

西北地区近50年日照时数和风速变化特征

利用中国西北地区(甘肃、宁夏、青海、陕西以及新疆地区)1960-2009年112个观测站日照时数、风速和气温等资料,分析了近50 a中国西北地区日照时数和风速的年、季节、月的时空变化特征以及风速和气温的相关性。研究表明:近50 a来西北地区日照时数大部分地区表现为显著的减少趋势,平均每10 a减少13.6 h,1981年发生突变;空间分布上以新疆中部地区、关中平原和秦巴山地减少最为突出,季节上以夏、冬两个季节的减少趋势最显著。该区年平均风速也呈明显减少趋势,平均每10 a减少0.09 m·s^-1,其西部地区的减少率大致高于东部地区的减少率,以新疆大部分地区、青海大部分地区以及河西走廊减少最为明显;并且风速与平均气温、平均最高气温、平均最低气温有一定的相关性。     

基于FY-3A/VIRR和TERRA/MODIS数据藏北干旱监测对比

为获得藏北地区干旱遥感监测的方法,以及验证FY-3A/VIRR数据在藏北地区干旱监测的可行性,论文基于2015年7月25日—8月4日FY-3A/VIRR和TERRA/MODIS数据,计算NDVI和EVI反演温度植被干旱指数（TVDI）,利用实测20 cm土壤水分数据和气象站点累计降水量验证并对比了两种数据源、不同TVDI的遥感干旱监测的精度。结果表明：1）拟合干湿边时,噪点和拟合像元数影响TVDI监测的精度,去除噪点可提高干湿边拟合精度和干旱监测精度;2）MODIS-TVDI_E（下标E表示EVI反演）、MODIS-TVDI_N（下标N表示NDVI反演）、FY/VIRR-TVDI_E、FY/VIRR-TVDI_N与实测20 cm土壤水分数据和累计降水量的相关性检验都达到了0.05的水平,说明基于两种数据源采用TVDI的方法都能有效监测藏北地区干旱。其中,MODIS-TVDI_E和FY/VIRR-TVDI_E监测精度分别高于MODIS-TVDI_N和FY/VIRR-TVDI_N,表明TVDI_E的监测精度优于TVDI_N。MODIS-TVDI的监测精度高于FY/VIRR-TVDI,反映MODIS数据在藏北地区干旱监测精度优于FY/VIRR数据;3）基于MODIS-TVDI_E和FY/VIRR-TVDI_E划分的藏北地区干旱空间特征结果大体相同,说明FY/VIRR数据也可作为气象部门监测干旱的业务化产品,为藏北地区干旱监测提供数据支撑。