基于MODIS-EVI和CI的洞庭湖流域植被指数对气象干旱的响应

基于洞庭湖流域2000~2012年98个气象站点的综合气象干旱指数（CI）和MODIS增强型植被指数（EVI）数据，对研究时段内生长季干旱强度和EVI时空变化特征，典型春、夏、秋季干旱年月和湿润年月干旱强度和EVI的空间分布及相关性进行分析，旨在研究EVI指数能否反映大范围气象干旱事件，探讨该指数作为流域干湿状况度量标准的潜力。结果表明：（1）在年际变化上，EVI在2001、2005、2009年出现低谷值，与其对应年份的干旱强度出现高峰值；在季节变化上，干旱强度的高值段主要集中在夏秋季，低值段主要集中在冬春季；夏季EVI值最大，冬季EVI值最小；（2）去除年际变化和季节性影响的生长季干旱强度、EVI和森林覆盖率年际波动变化明显，并且干旱强度高峰值的年份对应EVI和森林覆盖率出现低值的年份；（3）典型干旱年月干旱强度高值区的空间分布与EVI距平低值区的空间分布存在高度一致性，其中夏、秋季干旱年月的干旱强度和EVI的相关系数分别通过了0.01、0.1的显著性水平检验；（4）除部分地区外，典型春夏秋季湿润年月的干旱强度空间分布与EVI距平的空间分布对应较差，两者的相关系数未通过显著性检验。上述结果表明，在典型干旱年月，流域植被的生长状况能够响应大范围的区域气象干旱情况。     

1982~2010年洞庭湖流域植被指数的变化及其与气候因子的相关分析

基于GIMMS 3 g、PAL、LTDR V3、FASIR及MODIS 5种不同的遥感影像数据,及洞庭湖流域30个气象站点的气温、降水和日照时数月值数据,采用逐像元一元线性回归模型,对比分析了在不同数据集背景下的植被变化趋势,并基于时间序列长度以及数据精度的考虑,选择GIMMS 3 g作为研究洞庭湖流域植被覆盖变化的基础数据集,进而利用相关系数和多元线性回归分析模型探讨流域植被覆盖变化与降水、气温、日照时数的关系。结果表明:(1)过去29 a间,流域GIMMS 3 g NDVI在时空尺度上均以增加趋势为主,1998~2000年出现最大的降低,以植被覆盖较好的山区减少最快;(2)去除年际变化趋势和季节性影响的NDVI与同期降水量距平、累积3个月气温距平值及同期日照时数距平值相关性程度最高;(3)统计意义上,降水量、气温和日照时数解释洞庭湖流域植被月NDVI变化的37%,日照时数对该流域NDVI变化的影响最大,其次为降水和气温;(4)在时间和空间范畴,生长季NDVI可以作为反映洞庭湖流域森林覆盖率变化的指标。     

气候变化下汉江上游林地植被生态需水量的时空演变

研究气候变化下林地植被生态需水量的时空变化,对于保护涵养水源的林地植被系统,合理规划管理流域水资源有着重要作用。以汉江上游流域11个气象站点1971~2010年的气象资料为依据,采用结合[1]土壤含水量与植物类型修正蒸散发量得到植被生态需水量的方式,从时空角度定量研究了在生长季4~10月份流域林地植被生态需水量及其趋势性变化,并且分析了生态需水量对各气象因子变化的敏感性程度。结果表明:汉江上游流域林地植被多年平均生长季生态需水量为6.915 8×109 m3,整体上呈现非显著性增加趋势,在空间分布上具有明显的地带性特征。生态需水量对不同气象因子有不同程度的敏感性:最高温度水汽压太阳辐射风速最低温度,生态需水量对各气象因子敏感程度的地带性分布特征还与各区域的纬度、海拔、植被类型和下垫面情况有关。     

2000～2015年川西高原植被EVI海拔梯度变化及其对气候变化的响应

川西高原植被系统受地形因子影响在垂直方向上空间特征差异明显。以MODIS EVI遥感数据作为植被动态监测指数,结合高程数据分析2000～2015年川西高原植被EVI沿海拔梯度的变化规律,然后根据川西高原内部及附近39个气象站点的气温和降水资料开展川西高原植被EVI变化对气候变化的响应研究。结果表明:(1)川西高原近16年生长季植被EVI以0.8%/10 a的速率波动增加,沿海拔梯度具有先升高后降低的特点,垂直分布特征差异显著;(2)川西高原植被EVI变化趋势整体处于稳定状态,改善面积多于退化面积。在1 000 m的低海拔区域,由于人类活动的干扰,植被退化严重;中等海拔范围内水热条件充足,利于植被生长,植被逐渐得到改善,局部地区有轻微退化现象;在4 000 m的高海拔地带,植被EVI波动幅度较低并趋于稳定;(3)不同高程区间内植被EVI变化受气候影响不同,川西高原高海拔地区植被生长主要受气温控制,而中等海拔地区受降水影响较大。(4)在0.05显著性水平下,川西高原植被EVI变化受非气候因子驱动的面积分布较广,约84.22%;受气候因子驱动的面积占比为15.78%,气温对植被生长和分布的驱动作用强于降水驱动作用。     

汉江中游河谷平原植被指数时空变化及其与沙化土地动态的关联关系

针对沙化土地广泛分布的汉江中游河谷平原区,采用MODIS EVI数据分析2003~2011年区域植被状态时空变化,并据此探讨沙化土地的动态特征。利用时序植被指数统计分析,探讨研究区植被的总体变化规律;分析不同缓冲区植被指数的空间分布格局,反映了区域环境状况的空间差异以及由此而可能产生的土地利用格局的变化;并基于不同距离缓冲区的EVI时空差异对比分析,探讨沙化土地动态与植被变化的关联关系。研究表明,近9a来汉江中游河谷平原区EVI呈明显上升趋势;随着离河流距离的逐渐增加,每千米范围内各年的年均EVI值均表现出先增大后减小的空间特征,并在距河3km区域处EVI值达到最大;而EVI的时空差异,则体现了沙化土地的空间分布与动态特征。     

长江中下游流域旱涝急转时空演变特征分析

基于长江中下游流域75个雨量站1960~2012年的日降水资料,通过定义长、短周期旱涝急转指数,全面地分析了长江中下游流域旱涝急转的趋势变化和时空分布特征。研究结果表明:(1)长周期旱涝急转表现为以涝转旱事件为主,且存在由旱涝急转事件向全旱或全涝事件过渡的趋势,短周期的旱涝急转发生频率较高的也是涝转旱事件;(2)长江中下游北岸多发生旱转涝事件,南岸则多发生涝转旱事件;(3)1998年和2011年6~7月短周期高强度旱转涝事件发生在长江北岸,涝转旱事件发生在南岸地区;5~6月与7~8月旱涝急转事件强度分布则呈相反状态;(4)总体来说,长、短周期涝转旱频次呈现不断减小的趋势,旱转涝有轻微增加的趋势。7~8月则较为特殊,湘江流域涝转旱有增加的趋势,洞庭湖地区涝转旱显著增加,此研究结果可以为长江中下游流域防洪抗旱工作提供一定的依据。     

汉江中游河谷平原植被指数时空变化及其与沙化土地动态的关联关系

针对沙化土地广泛分布的汉江中游河谷平原区,采用MODIS EVI数据分析2003~2011年区域植被状态时空变化,并据此探讨沙化土地的动态特征。利用时序植被指数统计分析,探讨研究区植被的总体变化规律;分析不同缓冲区植被指数的空间分布格局,反映了区域环境状况的空间差异以及由此而可能产生的土地利用格局的变化;并基于不同距离缓冲区的EVI时空差异对比分析,探讨沙化土地动态与植被变化的关联关系。研究表明,近9 a来汉江中游河谷平原区EVI呈明显上升趋势;随着离河流距离的逐渐增加,每千米范围内各年的年均EVI值均表现出先增大后减小的空间特征,并在距河3 km区域处EVI值达到最大;而EVI的时空差异,则体现了沙化土地的空间分布与动态特征     

洞庭湖流域旱涝异常的时空分布及其与大气环流和水汽输送的关系

利用洞庭湖流域1960～2017年103个气象站点逐月降水数据和NCEP/NCAR再分析数据,通过计算Z指数和区域旱涝指数,对流域近57年来季节性旱涝异常的时空变化和典型旱涝年份的同期大气环流、水汽输送形势进行分析,以加强对季节性旱涝异常及可能的直接影响因素的认识.结果表明:洞庭湖流域连续两年出现旱涝异常的可能性不大,春、夏季节发生旱涝异常的一致性较秋、冬季小.在春、秋季节,流域干湿变化表现出年际性并有明显的空间分布,在冬、夏季节表现出年代际转换并存在变湿的趋势.此外,各季节均表现出涝重于旱的统计特征.同期大气环流形势会对流域旱涝异常产生显著影响,当西风带经(纬)向环流偏强时,干旱易出现在冬(夏)、春(秋)季节.当副高脊线偏北时,干旱易出现在夏、秋季节;在冬季时,偏强偏西的副高易使流域出现冬涝.流域Z指数在各季节均与净经向水汽通量呈显著正相关,在春、夏、秋季节与净水汽收支呈显著正相关,而在冬季可能与降水动力条件关系更密切.     

基于MODIS/NDVI与EVI的皖江流域植被覆盖比较分析

利用多时相的TERRA/MODIS影像资料比较了皖江流域NDVI和EVI的时空分布特征，并分析了空间分辨率和大气校正对NDVI和EVI的影响。结果表明：MODIS/NDVI与MODIS/EVI所反映的植被覆盖状况基本一致，但5月份较8月份NDVI和EVI的空间分布差异明显，且在植被生长旺盛时期，EVI比NDVI更能反映植被覆盖状况。在相同的空间分辨率下（250 m、500 m、1 000 m），EVI比NDVI能更好的反映植被覆盖的空间差异性，随着空间分辨率的降低，这两种指数反映植被覆盖的差异性在减小。大气校正对NDVI和EVI的影响不同，大气校正前NDVI值小于EVI值，大气校正后NDVI值普遍大于EVI值，但大气校正对NDVI的影响不大，对EVI的影响明显     

基于AVHRR时序数据的辽宁省植被变化监测

利用NOAA(美国国家海洋和大气局)卫星上搭载的AVHRR(甚高分辨率辐射计)对地观测的时间尺度长达20年的遥感数据,研究了辽宁省植被的动态变化和空间异质性。通过分析辽宁省20年来每月NDVI(归一化植被指数)的最小值、最大值、平均值、变化系数、标准化不规则值、动态平均值等指标,揭示了辽宁省植被的时空变化模式并发现异常现象。20年的数据表明,辽宁省NDVI的最大值出现在7月或8月,植被生长季的变化系数达到6%-14%的幅度,1984-1990年间植被绿度一致向上,1991-1998年间植被绿度趋势向下,植被绿度的摆动周期存在7到8年的规律,干旱季节NDVI的峰值在1991-1999年间比1982-1990年间高出20%-25%,辽宁省植被的这种变化模式是由于近20年来气候变化所造成。     

基于RDI指数的云南1960~2013年#br# 旱涝变化特征分析

利用云南省40个气象站逐日降水量和蒸发量数据，采用RDI指数研究云南旱涝灾害的时空分布特征。结果表明：云南年际、季节旱涝与历史记录十分一致，1960~2013年云南年RDI指数呈下降趋势，表现为变干趋势，但不显著；2001年以前发生雨涝年的强度和站次比较干旱年明显，在此之后，发生干旱年的强度和站次比较雨涝年明显。季节尺度上，春季呈显著的变湿趋势，夏、秋、冬季呈不显著的变干趋势；春、夏季分别突变于1980年和1965年。从空间分布上来看，年、夏、秋、冬季整体以滇南和滇东北呈变干趋势，而滇西北呈变湿趋势；春季除滇东北外，其余区域均呈变湿趋势；年际、季节干旱频率以滇西北、滇西南、滇东南较高；年、春、夏、秋季重旱频率以滇中和滇东十分突出；年、夏、秋季特旱频率均以滇东北十分突出，春季滇中和滇东北极易发生特旱；冬季以滇中重旱频率较高，特旱极易发生在滇西北、滇西南、滇东北。年际、季节雨涝频率以滇西、滇东南较突出。年重、特涝频率以滇西南十分突出；春季重涝频率以滇西南和滇中较突出，特涝频率以滇中和滇东南较突出；夏季重、特涝频率均以滇西北较高；秋季重涝频率以滇西北较高，特涝频率以滇东南较高；冬季重涝频率以滇东南较突出，特涝频率以滇西北较高。 关键词： 云南省；RDI指数；旱涝变化趋势；时空特征     

利用植被状态指数距平监测2011年长江中下游5省春、夏干旱

针对2011年长江中下游湖北、湖南、江西、安徽、江苏5省春、夏旱的发展过程和空间演变态势，利用2011年4~8月中分辨率MODIS每16 d合成产品MOD13A2-NDVI数据，构建植被状态指数距平（AVCI）进行干旱监测及分级。结果表明:AVCI指数能监测出长江中下游5省春、夏季干旱的发展变化，在整个监测期内，长江中下游湖北、湖南、江西、安徽、江苏5省大部分地区AVCI值偏低，出现大范围干旱持续的现象，并且表现出明显的旱情加重-旱情减轻-旱情再加重的变化趋势。前期春季干旱主要分布在湖北中东部、安徽中南部、江苏南部、湖南东北部、江西北部地区，后期伏旱则在5省大范围发展。春旱干旱程度比伏旱更甚，其中春季旱情在平原地区更为严重     

基于MODIS-EVI数据的长江三角洲地区植被变化的特征

基于2001~2010年MODIS EVI植被指数产品数据，结合国家标准气象站逐月气温、降雨及日照时数资料，对长江三角洲地区植被的时空变化特征进行分析。结果表明：（1）空间分布上，该区域西南部以林地为主，而东北部以农田为主，近10 a植被变化面积占总面积的32%，以农田的转出和城镇的转入为主；（2）区域年最大EVI整体呈减少趋势（-0028/10 a），不同季节下，夏冬季均呈减少趋势（以2月和8月份最为显著），春秋季则呈增加趋势（以5月和10月份最为显著）；（3）不同植被类型下，城镇和农田EVI呈不同程度减少趋势，以城镇EVI下降速度(-0076/10 a）最为显著（R2=077），而林地变化较弱；(4)研究区湿润气候环境下，农田和林地年最大EVI与日照时数和气温多呈正相关性，与降雨多呈负相关性，其中以林地EVI与2~4月份日照时数的正相关性较为显著，城镇EVI与气象因子的关系相对较弱，更多的是受城镇化等人类活动的影响     

基于MODIS EVI的2000~2015年重庆植被覆盖季节变化

基于2000~2015年的MODIS EVI数据，采用MVC、趋势分析和分布指数法，分析了重庆近16 a来植被的季节变化趋势和空间分布特征。结果表明：（1）植被减少类型冬季比例最高（6.33%），主要分布于受库区蓄水和建设用地扩张影响的河谷、城镇及其周边地区；植被不变类型秋季比例最高（88.23%）；植被增加类型春季比例最高（31.50%），主要分布于农业种植的西部丘陵区和中部平行岭谷地区。（2）植被变化类型优势分布区域各异，植被减少主要分布于小于400 m、小于 6°区域，植被增加主要分布于400~1 000 m、6°~15°区域，在大于1 000 m、大于15°区域植被相对稳定。（3）从春季到夏季，植被减少类型向低地形区（< 800 m，< 6°）移动，而植被增加类型则向高地形区（> 800 m，> 6°）移动；从夏季到秋季，植被减少类型向高地形区（> 500 m，> 6°）移动，而植被增加类型则向低地形区（< 500 m，< 6°）移动；从秋季到冬季，植被减少和增加类型均在向高地形区移动，在高地形区，植被减少（> 1 300 m，> 15°）分布强于植被增加（> 500 m，> 6°），在低地形区则是植被减少（< 1 300 m，< 15°）分布弱于植被增加（< 500 m，< 6°）。（4）在坡向的分布上，除了平地区域外，植被变化幅度在北、东、南、西坡向上随季节变化不明显。 关键词： 植被覆盖度；MODIS EVI；趋势分析；地形分布指数；季节变化     

洞庭湖流域近58年季节性干旱时空分布及大气环流分析

利用洞庭湖流域1960～2017年103个气象站点逐月降水数据、NCEP/NCAR再分析数据以及Z指数,对洞庭湖流域近58年来季节性干旱的时空变化和不同干旱范围等级的大气环流形势进行分析,以加强对季节性干旱的认识。结果表明:近58年洞庭湖流域Z指数存在显著的年际和年代际变化特征,表现为20世纪60年代偏旱,70与80年代干旱呈现出显著的年际旱涝转换,90年代较湿润,进入21世纪出现年代际旱涝转换。春、夏和冬季干旱多发生在1990年之前,且流域的季节性干旱在不同的年代际存在不同的空间分布特征。流域各站点多年平均干旱频率基本在10%～30%之间。从同期大气环流形势来看,EU型遥相关波列对流域各季节干旱均有重要影响,EAP型与Silk Road型遥相关在夏、秋季节对副高强度与位置有重要影响。干旱事件在春、冬季主要受制于北方冷空气的强弱,夏(秋)季在副热带高压偏弱(强)偏北时易发生较大面积干旱。     

基于地理探测器的城市热岛驱动因素分析——以武汉市为例

城市热岛是由地表特征、社会经济和气象等因素综合引起的环境问题，具有显著的季节差异。大量的研究分析了土地覆盖类型、地表覆盖指数、景观指数等和城市热岛之间的相互关系，忽略了气象因素以及气象因素、地表特征与社会经济之间的交互作用对城市热岛的影响。在分析武汉市不同季节热岛强度及空间自相关分析的基础上，采用地理探测器研究了不同季节城市热岛强度的驱动因素及其交互作用和热岛风险区探测。结果表明：武汉市各季节热岛强度在空间上呈现强烈的集聚特征。按春夏秋冬顺序，武汉市4个季节热岛强度的主要驱动因素分别为地表特征、社会经济、社会经济和气象因素，四季对应的主要驱动因子分别是土地覆盖类型、夜间灯光、夜间灯光和气压。在11个驱动因子的交互影响中，四季热岛强度交互影响作用最大的分别为土地覆盖类型与夜间灯光、土地覆盖类型与NDVI、土地覆盖类型与夜间灯光、气压与土地覆盖类型或与NDVI。风险探测结果显示春夏秋冬平均热岛强度最高的分别为城市建成区、城市建成区、城市建成区、裸地和低植被覆盖区，最低的分别是水体、水体、水体、植被；四季的平均城市热岛强度随着夜间灯光的增加而增加；NDVI子区域平均热岛强度呈现先上升后下降的趋势；气压子区域平均热岛强度总体呈现逐步上升的趋势。这些结果揭示了热岛强度的季节变异特征，可为缓解城市热岛效应措施的制订提供依据。     

近几十年三峡库区主要气象灾害变化趋势

利用三峡库区33站1961～2006年逐日降水量、平均气温、最高气温、雾、雷暴资料，分析了库区干旱、洪涝、连阴雨、高温、雾、雷暴主要气象灾害的变化趋势。统计结果表明：近46年来，三峡库区平均年干旱日数呈不明显的增加趋势，春、夏、冬季干旱日数的年际间基本没有变化趋势，但秋季干旱日数年际间有明显的增多趋势，增多速率为41 d/10 a；春、夏季雨涝日数变化趋势不明显，秋季雨涝日数有微弱的减少趋势；三峡库区年平均连阴雨过程次数有微弱的减少趋势，连阴雨日数的减少趋势较明显；近34年三峡库区年雷暴日数呈明显减少趋势，减少速度为29 d/10 a；库区平均年雾日数没有明显变化趋势,但1999年以来减少趋势明显；近46年三峡库区平均年高温日数、危害性高温日数有微弱的减少趋势，平均年极端最高气温均没有明显变化趋势。     

2011年长江中下游春旱的气候特征分析

利用我国高分辨率逐日降水资料，从降水量、无降水日数、连续无降水日数、气象干旱指数（CI）等指标对2011年春季长江中下游地区发生的气象干旱进行了分析评估。结果表明，2011年春季长江中下游地区降水量为近60 a同期最少，无降水日数、气象干旱影响范围均为近60 a同期最大，重度以上气象干旱日数为近几十年来同期罕见。此次严重气象干旱具有强度强、持续时间长、干旱范围广、影响程度重等特点，为近60 a来长江中下游地区春季发生的最严重的气象干旱，对水资源、水产养殖业、农业生产等造成了重大影响。还从大气环流、水汽输送角度对气象干旱的成因进行了初步分析，认为2011年冬春季北方冷空气势力强大，向南扩张明显，南方热带对流系统不活跃，向长江中下游地区水汽输送弱，是造成此次气象干旱的主要原因     

基于RUE的宝鸡地区生长季退耕还林（草）工程生态效果评价

综合评价第一轮退耕还林（草）工程实施期间（2001~2008）、第一轮退耕还林（草）工程实施后（2009~2013）及第二轮退耕还林（草）工程实施以来（2014~2017）宝鸡地区的生态修复效果，为后续国家生态修复政策的完善和实施提供有针对性的理论参考。研究基于植被降水利用效率（Rainfall Use Efficiency, RUE）模型，综合气候、土地利用/覆盖及光学遥感3个维度，采用经分离后的人为干预（增加/减少）因素探讨了自然和人为驱动因子对植被恢复的影响。结果表明：（1）自2001年以来，宝鸡地区造林面积呈增加趋势的区域遍布全区（83%），第一轮退耕还林（草）工程实施后植被改善面积占比为83.32%，林地（介于0.64~0.67）植被改善最好；（2）夏季人为干预区域降水量最大，RUE值最小。春季RUE增加最显著，夏季RUE减少最显著；（3）累计增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index, EVI）与RUE在2001~2008年、2009~2013年和2014~2017年，均呈较好的正相关性。∑EVI分别以0.148、0.029、0.143/a的速度逐年增长；（4）3个时间段上，林地的RUE值最高。其中2001~2008年、2009~2013年人为干预减少的年均RUE值（0.40、0.43）小于人为干预增加（0.48、0.46），2014~2017年人为干预减少的RUE值（0.54）大于增加的RUE值（0.51）。可见，时空尺度上人为干预在短期时间内能够促进植被恢复显著改善，但气候因素对宝鸡地区植被覆盖的影响是长期效应。