2010～2019年雅鲁藏布江中游植被变化及其对气候因子的响应——以拉林铁路段为例

基于2010~2019年MOD13Q1/NDVI数据,结合研究区地形、1∶100万植被类型图和气象数据,采用趋势分析法、相关分析方法,探讨在气候变化背景下雅鲁藏布江拉林铁路段植被覆盖的时空演变规律及植被与气温、降水的相关性研究。结果表明,2010~2019年研究区生长季NDVI值呈波动上升趋势,增速为0.2%/10a; NDVI值呈四周高中部低,区域植被覆被改善面积(65.66%)大于退化面积(34.34%);植被覆盖变化与同期的降水呈正相关关系,与气温呈负相关;研究区植被生长对降水较气温更敏感,且西部冲积平原、山南宽谷及米林宽谷的灌丛、草原、高山植被和少量的针叶林对水热条件响应较强。     

太白山植被指数时空变化及其对区域温度的响应

太白山地处陕西秦岭腹地中段,是秦岭最高峰。基于5月的遥感影像提取研究区NDVI数据,结合实际调查,对太白山自然保护区1979-2009年植被指数变化特征进行分析,研究不同植被带NDVI对温度变化的响应。结果表明:近30 a来,太白山5月植被指数NDVI平均值达0.2以上的面积占研究区面积的89.5%,植被整体覆盖较高;但NDVI表现出明显的垂直性差异,中低海拔区NDVI大多分布在0.2以上,而较高海拔区NDVI则主要分布在0.2~0.5区间。有56%以上的区域NDVI基本没有发生变化;NDVI增加极显著和减少极显著区占总面积的4.88%和3.92%。近30 a来,研究区年平均温度呈明显上升趋势,线性增加趋势为0.35 ℃/10 a;随着海拔的升高,各植被带NDVI对温度的变化更为敏感,高海拔植被对温度变化的敏感性远大于低海拔植被,即人为影响相对较小、但海拔相差巨大的太白山植被生态系统,已成为气候变化影响的敏感场所。     

华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析

利用GIMMS NDVI数据和气象数据,采用趋势分析、残差分析和相对作用分析对华北地区1981—2006 年植被覆盖时空变化特征进行了分析,并计算了气候变化和人类活动在植被覆盖变化过程中的相对作用.结果表明,1981—2006 年华北地区植被NDVI呈现显著上升趋势,其增加速率为0.009/10 a,但却存在着明显的空间差异,且植被NDVI退化区域面积大于改善区域面积;华北地区植被覆盖变化与干燥度指数和气温有很好的相关性,说明气候变化是影响植被覆盖变化的重要因素;此外,无论在华北地区植被改善区域还是退化区域,人类活动起到的作用都占据了主导地位.在植被改善区,人类活动的相对作用为68.10%,大于气候变化的相对作用(31.90%),在植被退化区,人类活动的相对作用为71.88%,也远大于气候变化的相对作用(28.12%),且气候变化和人类活动的相对作用大小在不同空间位置上表现不同.     

秦岭南北地区植被覆盖对区域环境变化的响应

利用GIMMS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)和SPOT VGT(Spot Vegetation)两种数据集的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)对1982~2007年26年间秦岭南北地区植被覆盖变化进行了比较,并对其环境驱动力进行了分析.结果表明,研究时段内,秦岭南北地区的植被覆盖均呈降低趋势,且秦岭以北地区的降低速度大于秦岭以南.经计算分析得出,两地区春季和夏季的季平均NDVI与温度的相关系数均通过了p<0.1的显著性检验,其中,秦岭以南地区1982~1997年春季NDVI与温度的相关系数最高为0.61(p<0.05);秦岭以北地区春季的降水与年NDVI之间也显著相关(p<0.05).值得注意的是,1998~2007年间,秦岭以北地区冬季NDVI与温度相关系数高达0.75(p<0.05),这是秦岭地区在区域环境影响下植被覆盖变化的一个重要特征,表明秦岭以北地区的植被更多地受气温变化的影响,在全球变暖大趋势下,该地区植被可能更为敏感,是区域生态响应的一个重要信号.人为活动（如土地利用类型的改变）也是影响该区植被覆盖变化的一个重要因子.     

东北多年冻土区植被NDVI变化及其对气候变化和土地覆被变化的响应

利用1982~2006年的NOAA AVHRR-GIMMS和MODIS 2种数据集的归一化植被指数(NDVI)数据对东北多年冻土区植被NDVI年际动态和空间差异进行分析,并结合气象数据和土地利用/覆被数据分析了植被NDVI对气候变化和土地利用/覆被变化的响应.研究表明,东北多年冻土区植被NDVI值较高,且空间差异明显;森林为该区主要植被类型,NDVI值较高,主要分布于大小兴安岭和伊春地区;草地集中分布于西南部, NDVI值相对较低.东北多年冻土区过去25a间植被生长的变化趋势为:伴随着气温的显著升高和降水量减少,植被NDVI显著下降.较气温而言,降水量是影响植被NDVI的主要因子(r = 0.77, P < 0.01).在气候变化和人类活动的双重作用下,东北多年冻土区植被NDVI在1982~2006年间表现为4个阶段:1982~1990年,植被NDVI虽有小幅波动,但整体上呈持续增加的趋势;1990~1993年,植被NDVI呈迅速下降趋势; 1993~1997年,植被NDVI呈现回升态势,表现出缓慢上升的趋势;1998~2006年,植被NDVI呈现总体下降趋势.不同植被类型表现出不同的NDVI年际变化规律,尤以草地NDVI值波动最大.植被NDVI变化空间异质性显著.气候变化和多年冻土退化影响了东北多年冻土区植被NDVI动态.年均气温升高和年降水量降低影响了植被的生长.从像元尺度来看,研究区植被NDVI与气温和降水均具有较显著的相关性.研究区土地利用/覆被变化的分析结果表明,不同的土地利用类型间的转变对植被NDVI的大小和空间分布产生了重要影响.     

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.     

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。     

三北防护林工程区植被覆盖变化与影响因子分析

利用1982~2006年间GIMMS AVHRR NDVI植被覆盖数据和气象站点气候数据,分析了三北防护林工程区25a来植被覆盖的时空变化特征及其与气温、降水变化的相关性,并在此基础上通过采用残差分析法探讨了人类活动对研究区植被覆盖变化影响的空间格局.结果表明:研究区25a的年植被变化量增加幅度略大于减少幅度,植被覆盖整体呈缓慢上升趋势,其中Ⅰ区和Ⅳ区NDVI值上升最明显(P<0.001),Ⅱ区则呈微弱下降趋势,而四大建设区植被覆盖度有不同程度提高;研究区植被和气温、降水整体呈正相关关系,17.74%的地区植被与气温呈负相关,而6.84%的地区呈正相关,10.60%的地区植被与降水呈负相关,19.53%的地区则呈正相关,植被与降水正相关面积明显大于植被与气温正相关面积,说明降水是研究区植被生长的关键因子;研究区植被残差年际变化显著正相关面积大于显著负相关面积,人类活动对植被建设作用要强于破坏作用,三北防护林建设工程带来的生态效益正在呈现.     

中国西北地区地表植被覆盖特征的时空变化及影响因子分析

归一化的植被指数(NDVI)自然正交分解结果显示,自上世纪80年代初期至1994年前后,中国西北部区域地表植被覆盖呈增加的过程;1994～2000年,地表植被覆盖状况开始退化,植被退化强度空间分布不匀.TOVS云覆盖数据与地表特征时间变化的一致性,间接证明1994年之后西北部地区植被退化的事实.通过降水和NDVI的相关分析,划分出西北地区地表植被覆盖变化气候影响显著区域、气候与人为影响共同作用显著区域.并从气候和人为影响2个方面分析了造成西北部地区地表植被覆盖状况下降的原因.在降水和NDVI相关显著区域,气候干旱因素是造成1994年后植被覆盖退化的主要原因;而黄河等流域1994年后植被退化的区域,气候干旱和人为活动因素是造成植被覆盖退化的主要因素.     

新疆准噶尔东部荒漠区植被覆盖度遥感监测与评估

运用Landsat5/TM、Landsat7/ETM+和Landsat8/OLI传感器分别于2006、2010和2014年在准噶尔东部过境的影像数据经过影像校正后提取其NDVI,结合像元二分模型计算各年的植被覆盖度。基于ENVI和ArcGIS软件将植被覆盖度分等定级,分别分析荒漠区和绿洲植被的变化情况,计算各年间植被覆盖面积变化转移矩阵并参照历史气象数据和土地利用数据进行植被覆盖变化因素分析。2006-2014年研究区植被覆盖度连续降低,同一区域的植被斑块逐年破碎;植被覆盖Ⅰ级和Ⅴ级扩增速率分别达到平均每年0.33%和4.24%,Ⅱ、Ⅲ和Ⅳ级植被退缩速率分别为31%、19%、14%从2006-2014年整体表现为植被退化面积大于恢复面积并持续退化趋势。降水量和温度共同影响植被覆盖状况。研究区植被退化严重人为活动和恶劣的环境加速了其退化过程。     

2000~2020年黄河流域植被时空演化驱动机制

以归一化植被指数（NDVI）作为植被覆盖及生长状况指标,基于2000～2020年MODIS NDVI数据及同时期气象数据,采用Theil-Sen斜率估算、Mann-Kendall检验、相关性分析和残差分析等方法研究了2000～2020黄河流域植被时空演化驱动机制.结果表明,2000～2020年黄河流域生长季NDVI均值以0.005 a^-1的速率波动上升,植被明显改善的区域主要分布于流域中游的秦岭山系、陕北高原和吕梁山系;黄河流域生长季NDVI与降水和气温的偏相关系数均值分别为0.57和0.49,降水对植被的影响高于气温;人类活动对植被生长起明显改善的区域主要分布在流域中部的陕北高原、吕梁山系和宁夏南部等区域,对植被生长起抑制作用的区域主要分布在银川、包头、西安、洛阳、郑州和太原等人类活动强烈的城市区域;人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了72%和28%,在人类活动和气候变化的驱动下,黄河流域植被生长得到改善的面积占流域面积的96.4%,其中人类活动贡献率大于80%的区域面积占34.3%,主要分布在流域中部和东南部.气候变化贡献率大于80%的区域面积占4....     

1960—2019年秦岭气候带界限的变化研究

受全球变化的影响,温度带边界在空间上的变化呈现出向高纬度方向显著移动的趋势,其中亚热带区空间分布对全球变暖的响应较为敏感,对其边界空间变化特征的研究对于认识全球变化对自然景观的潜在影响具有重要科学意义。基于秦岭及其周边74个气象站点1960—2019年日均气温数据,选取保证率80%的日均温≥10 ℃持续日220天等值线和1月0 ℃等温线为北亚热带北界指标,探讨了近60年气候变暖背景下秦岭气候带界限的变化趋势。研究表明：（1）1960—2019年秦岭日均温≥10 ℃持续日呈显著上升趋势,其变化率为3.268 d/10 a;秦岭1月平均气温呈弱显著上升趋势,其变化率为0.179 ℃/10 a。（2）60年来秦岭北亚热带北界发生了明显的抬升,平均抬升高度约为228.89 m;从经度上看,中段106°~111°E范围内北亚热带北界的变化最为强烈,60年来上升高度达308.81 m,明显高于东西北三段（东段上升165.69 m,西段上升243.33 m,北段上升267.01 m）。（3）60年来秦岭北亚热带过渡带出现了明显的攀升,且向北移动;秦岭以北“跨越式”地出现北亚热带气候格局。气温突变后,秦岭北亚热带过渡带形成从秦岭南坡延伸到秦岭东部,并向北推进向西进入关中平原的格局,秦岭南坡作为北亚热带和暖温带的分界作用有所减弱。随着气候的变暖,秦岭北亚热带过渡带可能部分或整体转变为北亚热带,北亚热带将从秦岭南坡到秦岭北坡呈连续带状分布,北亚热带北界可能会跨越秦岭山脉。     

秦岭植被覆盖时空变化及其对气候变化与人类活动的双重响应

论文基于MODIS-NDVI数据、DEM及气象数据,辅以趋势分析、多元回归残差法、偏最小二乘回归法,反演了秦岭地区2000—2015年植被覆盖度及分析了其“格局—过程—趋势”的变化特征,探究了其对气候变化与人类活动的双重响应机制。结果表明：1）秦岭地区近16 a来植被覆盖度呈显著上升趋势,增速为2.77%/10 a,呈“中间高、周边低,西部高、东部低,南坡高、北坡低”的空间格局,植被覆盖度随海拔的升高在2 200 m左右达到最大,700~3 200 m达0.7以上,1 300~2 700 m达0.9以上,3 400 m以上为0.5以下的低值区;2）秦岭地区的植被覆盖与气候因子的响应关系存在明显的空间差异,对气温的响应总体上没有明显的时滞效应,而与降水的响应存在以滞后1个月为主的时滞效应;3）人类活动对秦岭地区植被变化的作用日趋增强,且以正向作用为主,主要分布在东部地区,而负向作用则分布于中部和西部地区;4）秦岭地区植被变化是气候变化和人类活动共同作用的结果,影响因子对植被覆盖变化的解释能力依次为人类活动>降水>气温>潜在蒸散量。     

MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应差异

以喀斯特地区植被为研究载体,利用2001-2010 年MODIS NDVI、MODIS EVI 序列和气候资料,分析两种植被指数与同期及前1-9 期水汽压、降水量、相对湿度、最高气温、最低气温、平均气温、露点温度、气压、风速、日照时数多个气候因子的相关性及响应差异,为合理选择植被指数序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:①喀斯特地区植被EVI和NDVI与多数气候因子显著相关,但二者对气候因子的响应有明显差异。除日照外,EVI 与其他各气候因子相关性明显高于NDVI。与NDVI相关性较高的气候因子为日照、最高气温、平均气温,其对应的相关系数平均为0.616、0.535、0.474;而与EVI相关性较高的气候因子为水汽压、平均气温、露点温度,其对应的相关系数平均为0.857、0.844、0.839。②喀斯特地区植被EVI和NDVI对多数气候因子的响应存在明显的滞后性,较之于EVI,NDVI对气候因子的响应更为滞后。EVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前1 期,NDVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前2 期。两种植被指数对日照、风速的响应无滞后性。除相对湿度、日照、风速外,各站点两种植被指数与其他各气候因子在0-9期的响应趋势均较一致。     

太湖流域下垫面改变与气候变化的响应关系

运用两种NDVI数据集(Pathfinder AVHRR和SPOT VEGETATION)和卫星遥感数据,采用3S技术,通过人机交互式目视方法解译出1979、1984、2000和2009年太湖流域的土地利用数据,结合1956-2007年太湖流域主要气象站点的气象资料,研究了太湖流域下垫面(NDVI和土地利用)变化与各主要气候因子的响应关系。结果表明:①近30 a太湖流域NDVI变化呈先增后减的趋势,空间上呈由东北向西南递增的趋势,浙江省区域植被覆盖较好,其次为苏锡常镇地区,上海植被较为稀少;②太湖流域耕地面积显著减少,城镇用地显著增加,林地与草地呈缓慢增长趋势,其中上海和苏州城市化进程速度最快,其次是无锡、常州,而杭州、嘉兴、湖州和镇江城市化进程较为缓慢;③20世纪80年代初期太湖流域出现显著的增温,并在近20 a增温幅度显著增加,平均相对湿度呈波动下降趋势,其下降速率为-1.25%/10 a,近50 a降水总量呈现小幅上升趋势,但近20 a降水量呈减少趋势,速率达到-37.31 mm/10 a,日照时数呈现下降趋势,其下降速率为-56.66 h/10 a;④与太湖流域NDVI变化响应最为显著的气候因子为气温,其次为平均相对湿度以及日照时数,降水总量与NDVI的相关性比较弱;⑤城市化进程迅速的地区相较于城市化缓慢的地区,其增温更快、相对湿度降幅更大、降水量增加更为缓慢,日照时数减少越快。     

1980—2014年中亚地区植被净初级生产力对气候和CO2变化的响应

中亚干旱区分布着世界80%以上的温带荒漠,受气候变化影响显著。论文首先收集实验观测数据验证了干旱区生态系统模型（AEM）,然后运用AEM开展数值模拟实验量化研究了1980—2014年中亚净初级生产力（NPP）的时空格局,评估了不同环境因子（降水、温度、CO₂）的相对贡献率及其交互效应。结果表明：过去35 a中亚干旱区年均NPP总量为1 125±129 Tg C（1 T=10¹²）或218±25 g C/m²。哈萨克斯坦北部地区年NPP值较高（349±39 g C/m²）,而南疆地区年NPP值较低（123±45 g C/m²）。1980—2014年间,中亚NPP总体呈减少趋势 [-0.71 g C/(m²·a)],南疆极端干旱区的NPP降低最为显著 [-2.05 g C/(m²·a)]。相较于1980—1984年NPP均值,在1985—2014年中亚区域NPP总体降低了118 Tg（-10%）。其中CO₂施肥效应促进NPP增加了99.7 Tg （+8%）,气温升高的正效应促进NPP增加了35.4 Tg（+2%）,而降水减少导致NPP降低了221 Tg（-18%）。研究区内9%的地区的NPP主要控制因子为温度,主要分布在天山和哈萨克斯坦北部等高纬高寒地区。降水主控区面积占整个研究区的69%,主要分布在荒漠平原特别是南疆等植被受水分限制的区域。CO₂主控区占研究区面积的20%,主要分布在天山中山带森林区和低海拔地区等水热条件好的区域。研究表明新疆南部地区是中亚的关键生态脆弱区,其生态安全面临着气候变化的挑战,但21世纪的升温不大可能因刺激自养呼吸而对中亚区域NPP造成显著影响。