气候变暖背景下安徽省月NDVI动态变化研究

地表植被覆盖时空动态变化能很好地反映气候变化.基于2000～2016年MODIS NDVI逐月数据及同期内格点降水和气温数据,探讨了安徽省NDVI时空变化及其与气象因子的关系,结果表明:(1)安徽省NDVI呈显著增加的趋势,全省平均增速为5.7～ 11.3×10-3/a,其中,旱地增长较快,阔叶林和灌丛增长较缓.时间上,除水田外,10月至翌年3月具有显著增加趋势,6～9月增加趋势不明显.空间上,皖南山区、江淮之间大别山区和淮北平原增长较快;(2)各种植被类型月均NDVI与气温或降水具有相关性.且NDVI均为与前一个月的气温或降水相关性最高的时滞特点;(3)像元尺度NDVI与气温的偏相关系数较大,其中正相关达到0.01显著性水平的面积占92.2％.而与降水的偏相关性较小,其中正相关达到0.01显著性水平的面积仅占8.2％.月尺度NDVI的驱动类型分析结果表明,气温驱动型占75.0％,降水气温共同驱动型占15.3％.研究结果可为全球变暖背景下区域生态系统管理和保护提供理论参考.     

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。     

近十年重庆市NDVI变化及对气温降水的旬响应特征分析

在利用SPOT VGT NDVI旬数据、重庆市及周边20个气象站点1999~2010年日气温与降水数据以及研究区相关图件资料的基础上，运用均值法、差值法、趋势线分析和时滞互相关分析法分析重庆市NDVI变化的时空特征及旬平均NDVI与旬均温和旬降水的相关性以及时滞情况。结果表明：1999~2010年重庆市NDVI呈稳步上升趋势；NDVI下降的区域主要集中在渝西北、渝东北、渝南等三峡库区的外围；NDVI与气温和降水之间存在较强的相关性，且NDVI与气温较与降水之间的相关性更强，表明在研究区气温对NDVI的影响大于降水；NDVI与气温和降水之间的相关性和时滞情况存在明显的东南-西北差异，东南地区时滞较长、相关性低，西北地区时滞较短，相关性高；各植被类型NDVI与气温和降水的相关程度高低以及响应速度的快慢决定于各植被类型的生长发育规律及其对气温或降水要求的高低     

基于SPEI指数的鄱阳湖流域近60 a干旱时空变化特征

量化研究干旱的时空变化特征,对区域干旱监测与抗旱减灾有重要的意义.基于鄱阳湖流域1961～2017年26个气象站点的观测数据,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)定量分析了该流域干旱的时空变化特征及其影响因素.结果 表明:(1)鄱阳湖流域南湿北干,且四季差异明显.(2)鄱阳湖流域呈现显著湿润化趋势(p＜0.05),四季均存在变湿趋势,且夏季、冬季变湿显著(p＜0.05).从空间格局上看,所有站点年尺度均存在变湿趋势,变湿幅度较大的站点分布在流域中北部;在季节尺度上,除春季赣江流域的西北部、饶河流域和信江流域东部部分站点,以及秋季个别站点(德兴、遂川和龙南)呈现干旱化趋势外,其余站点各季节均呈湿润化趋势,只是在变湿的幅度和显著水平上存在一定差异.(3)鄱阳湖流域不同等级干旱的发生存在明显的年代际差异.除20世纪90年代及最近10年干旱发生的频率较低外,其他年代干旱发生的频率均相对较高,尤其是20世纪60年代.(4)鄱阳湖流域SPEI指数与降水呈正相关,与气温呈负相关,且与降水的相关性较气温的相关性高.在全球尺度的海气作用的驱动下,该流域的干湿变化与厄尔尼诺现象/拉尼娜事件之间存在着一定的相关性,且具有半年的滞后效应.     

基于NDVI的重庆市植被覆盖变化及其对气候因子的响应

运用美国NASA发布的MOD13Q1级产品16d最大值合成数据结合重庆市34个气象站点的气候资料,分析2000～2011年重庆市植被变化状况以及NDVI与主要气候因子温度、降水的相互关系。结果表明：12 a来重庆市年均NDVI呈增长趋势,但空间时间尺度上有所差异,从空间尺度上看NDVI增长区域主要分布在东北、东南、西南部区域,NDVI降低区域主要分布在重庆主城区、区县城区及长江沿岸、三峡库区消落带;从时间尺度上看,春季、秋季NDVI有一定幅度的增长,夏季NDVI趋于稳定,冬季NDVI有所下降;NDVI在年际尺度上与温度和降水相关并不显著,但在月份尺度上与气温降水均呈显著相关关系,且与气温相关性大于降水     

基于MODIS NDVI时序数据的湖南省植被变化研究

基于MODIS NDVI时间序列数据集,运用Mann-Kendall趋势分析检验、Hurst指数和相关分析等方法,对2000～ 2018年湖南省植被时空变化特征、演化趋势的可持续性及其与气温、降水和日照时数的关系进行了研究.结果 表明:(1)湖南省植被覆盖整体较高(年均NDVI为0.54),高植被覆盖区主要分布在以林地覆盖为主的山地和丘陵地区;NDVI具有明显的季节变化特征,8月份最高(0.67),2月份最低(0.36).(2)近19年湖南省NDVI整体呈上升态势,增速为8.6％/10 a(P＜0.01);其中显著增加的地区占76.09％,主要分布在湘中与湘西北的林地、耕地、草地区域;NDVI显著下降的区域仅占1.46％,主要分布在长株潭等建设用地区域以及洞庭湖平原的局部耕地区域.(3)未来湖南省植被变化的总体趋势可能向退化的恶性方向发展(占76.59％),其中改善与强反持续性趋势占23.25％.(4)日照时数、气温对研究区植被NDVI的影响主要表现为冬季的正相关.     

嘉陵江流域降水集中度的时空变异与驱动因素研究

降水的集中分布是引发洪涝灾害和河流高含沙事件的主要因素,对降水集中度时空变异规律的认识及其主要驱动因素的辨析可为区域水资源管理和灾害预警提供依据.以长江上游最大的产沙支流嘉陵江流域为研究区,基于流域内19个气象站点1954～2018年的逐日降水数据,计算年平均降水集中度(ACI)和长期降水集中度(LCI)指数,采用Mann-Kendall趋势检验法、Sen's slope坡度检验法和反距离权重插值法分析降水集中度指数的时空变异规律,基于相关性分析和随机森林算法探讨其主要驱动因素.结果 表明:(1)嘉陵江流域的ACI和LCI值在空间上均呈现北低南高的分布格局,东南部人口密集区降水集中度大,极端降水事件发生的可能性大;而西北部山区降水集中度较小,降水较均匀,发生极端降水的可能性较小.(2)研究期间降水集中度的数值变化范围为0.53～0.83,变幅较大;19个气象站点中,15个站点降水集中度呈现上升趋势(其中8个为显著上升),4个站点呈现下降趋势(其中2个为不显著下降),各站点的趋势性差异亦与地形、气候因素密切相关.(3)通过相关性分析发现,降水集中度与流域高程具有显著的负相关关系(p＜0.01);基于随机森林算法的重要性分析结果表明,对嘉陵江流域内降水集中度影响最大的气候因子为太阳黑子指数SS,重要性为17.24％～20.25％,其次为ENSO指数(MEI和SOI).     

鄱阳湖流域1960～2018年极端气温变化及其与大气环流的关系

为进一步揭示鄱阳湖流域极端气温事件变化及其影响因素,基于鄱阳湖流域24个气象站点连续59年观测资料,选取8个极端气温指数,分析鄱阳湖流域极端气温动态变化,并探讨了大气环流与极端气温变化的联系.结果表明:(1)鄱阳湖流域极端气温暖指数(暖昼天数、暖夜天数和夏日天数)及极值指数(日最低气温最小值和日最高气温最大值)均呈增加趋势;冷指数(冷昼天数、冷夜天数和霜冻天数)均呈逐渐减少趋势.(2)从空间分布来看,极端气温空间变化趋势与年际变化一致,极端气温暖指数和极值指数呈增加趋势,冷指数均呈减少趋势,但在不同地区变化趋势存在差异.流域各站点霜冻天数和冷昼天数均呈显著下降趋势,但在赣北地区下降趋势最显著.大部分站点(23/24)暖夜天数、夏日天数和日最低气温最小值均呈显著增加趋势;(3)鄱阳湖流域极端气温指数的变化与大气环流的变化存在相关性,其中西太平洋副高强度指数、夏季东亚季风指数、亚洲区极涡强度指数和北极涛动指数对极端气温事件影响显著.研究结果可为极端气候风险评估、灾害预警提供参考.     

2000～2019嘉陵江流域植被覆盖时空变化特征及气候响应分析

嘉陵江是长江水系流域面积最大的一条支流,近年来嘉陵江流域出现严重水土流失,在生态保护工程的实施和气候变化的共同作用下植被覆盖发生了明显变化,研究植被覆盖时空变化特征、未来趋势和影响因素,可为嘉陵江流域生态环境治理提供参考依据.基于MODIS-NDVI时序数据和地面气象数据,借助3S技术和线性趋势分析、Hurst指数、变异系数等方法多角度分析了嘉陵江流域植被覆盖的时空演变特征及未来趋势,并结合Mann-Kendall(M-K)检验与偏相关系数研究气候因子对植被覆盖的影响.结果 表明:(1)近20年来嘉陵江流域植被覆盖总体呈上升趋势,增加速率为2.9％/10a,且空间分布上具有显著差异,表现为上中游偏高,下游偏低;(2)嘉陵江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占88.68％和11.32％,具体表现为陇南陕南地区及中下游东部地区显著增加,流域西北部与南部各市县城区减少;(3)流域北部地区植被覆盖变化的波动性强于南部地区,中东部地区波动最小.(4)嘉陵江流域植被覆盖变化反向持续性较强,植被变化呈持续退化趋势的主要在碌曲县南部与流域南部各市县城区,呈持续改善趋势的主要在广元市剑阁县与苍溪县,其余区域呈由退化到改善的趋势;(5)气温对嘉陵江流域植被覆盖变化的影响最大,且植被NDVI对气温和降水的响应均存在一定的滞后现象,人类活动对植被覆盖变化的影响具有两面性.     

中国植被覆盖度时空特征及其影响因素分析

植被覆盖度是衡量植被生长状况和描述生态系统环境的重要指标,以2001～2018年MODIS NDVI数据集为基础,采用混合像元二分模型,计算中国植被覆盖度(FVC),分析中国年FVC的时空变化特征,探讨FVC对气候和人类活动干扰的响应机制,以及人类活动对FVC影响的未来变化特征。结果表明:(1)中国FVC整体呈上升趋势;西北的年均FVC明显低于东南的年均FVC;除青藏高原FVC为下降趋势外,其余均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性。(2)各植被类型中,混交林的年均FVC最高,草原的年均FVC最低;而农作物变化率最大,混交林变化率最小,且未来将由改善转为退化趋势,其余均表现为持续性改善。(3)中国FVC与气温呈负相关、与降水呈正相关,且降水对FVC的影响强于气温,表明降水是影响FVC变化的主要因素。(4)中国人类活动对FVC的影响程度整体表现为增强趋势,未来人类活动影响力以反向持续性为主。表明未来18a中国FVC受人类活动的影响有所下降。