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.     

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。     

2000~2020年西南地区植被NDVI对气候变化和人类活动响应特征

研究植被变化及其对气候变化和人类活动的响应机制,对区域生态保护和植被恢复具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据和土地利用数据,结合Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性分析、残差分析、偏相关分析和复相关分析等方法,基于不同地貌单元,分析2000～2020年中国西南地区植被覆盖时空演变特征及其对气候和土地利用变化的响应特征.结果表明,2000～2020年西南地区植被NDVI整体呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高和西北低的分异格局.气候变化和人类活动对西南地区植被NDVI上升均以促进作用为主,且对广西丘陵植被生长的促进作用强于其他地貌单元.2000～2020年间西南地区植被NDVI与气温和降水呈正相关,与相对湿度和日照时数呈负相关,且温度是影响西南地区植被NDVI变化的气候主导因子.城市扩张在一定程度上减少了区域植被覆盖,但得益于适宜的气候条件以及林业生态工程的实施,西南地区整体植被覆盖以上升为主.研究结果可为西南地区生态保护及经济可持续发展提供科学依据.     

2000～2020年西南地区植被NDVI时空变化及驱动机制探究

基于2000～2020年MOD13A3 NDVI时间序列、1999～2020年气象数据以及2000年和2020年两期土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验、多重共线性检验、残差分析和相对作用分析等方法,分析了西南地区植被NDVI时空变化特征及气候变化和人类活动对植被NDVI变化的驱动机制.结果表明,研究时段内西南地区整体及各地貌单元植被NDVI均呈上升趋势,其中,广西丘陵和云贵高原植被NDVI上升趋势最为显著,青藏高原植被NDVI上升趋势最为微弱.气候变化和人类活动影响下西南地区植被NDVI上升斜率分别为0.001 0 a^-1和0.000 6 a^-1.气候变化和人类活动的共同驱动是引起西南地区植被改善的主要原因.西南地区植被改善主要受区域气候条件的控制,植被退化主要受人类活动的影响.总体上,植被NDVI与最低气温、降水、最高气温、可能蒸散率和相对湿度呈正相关,与平均气温、气压、日照时数、温暖指数和湿度指数呈负相关.最低气温、日照时数和降水是影响西南地区植被NDVI变化的主要气象因子...     

2000-2013年塔里木河流域生长季NDVI时空变化特征及其影响因素分析

受塔里木河流域综合治理工程实施和近期气候变化的影响,流域植被覆被时空分布产生一定的变化,厘清植被覆被与流域气候变化及人类活动的关系可以为塔里木河流域生态维护与治理提供科学参考依据。为此,论文以NDVI为指示因子,运用趋势分析、R/S分析、偏相关分析以及残差分析等方法,分析了2000-2013年综合治理工程期间NDVI的时空变化特征,并探讨及区分降水、气温气候因子以及人类活动对植被覆被变化的影响范围和程度,结果表明：1）2000-2013年,塔里木河流域植被生长季NDVI总体呈现增加趋势,增加速率为0.8%/10 a,平原区增速明显高于山区;且开都河-孔雀河流域山区、塔里木河干流的上、中游部分地区呈现比较明显的退化趋势。与此同时,塔里木河干流下游生长季NDVI持续改善。2）山区植被覆被变化主要受气候变化的影响,其中温度是高山区植被生长的主要限制因子,温度的增加促进植被的生长;中低山区以及出山口平原地区植被生长季NDVI变化是降水和温度共同作用的结果,且主要受降水的影响。降水与植被生长季NDVI变化呈正相关,温度与植被生长季NDVI变化呈负相关。3）平原绿洲区植被生长季NDVI增加主要是绿洲灌区面积不断增加以及塔里木河流域生态治理工程对植被恢复的结果,人类活动是该区域植被生长的主要驱动力。4）塔里木河干流生态闸工程在恢复下游植被的同时,也在一定程度上影响了上、中游地区的用水,尤其是导致中游植被出现退化趋势,退化速率约为0.1%/10 a。相关部门应进一步加强水资源的合理配置,充分发挥生态闸工程的水资源调度调控作用。     

气候变化和人类活动对东部沿海地区NDVI变化的影响分析

植被是陆地生态系统的重要组成部分,特别是在人类活动密集地区,良好的植被覆盖对于维持区域生态环境稳定、增进居民生活福祉和促进社会经济可持续发展意义重大.基于归一化植被指数(NDVI)、气温、降水和太阳辐射数据,采用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法,探究了1982～2019年中国东部沿海地区NDVI时空变化特征及其与气候因子的关系,评估了气候因素和人类活动等非气候因素对NDVI变化的影响.结果表明：(1)1982～2019年研究区NDVI变化趋势具有明显区域性、阶段性和季节性差异,就区域平均而言,2000年以前(第一阶段)的生长季NDVI比2001年以后(第二阶段)增加更快,而两阶段春季NDVI增加速率均为各季节最快;(2)同一阶段NDVI与各气候因子的关系在不同季节存在差异,而同一季节NDVI的主要气候控制因子在不同阶段也不一致,并且NDVI与气候因子的关系具有很大空间差异.总体上,1982～2019年研究区生长季NDVI的增加与气温的持续上升关系紧密,第二阶段降水和太阳辐射的增加也产生了积极作用;(3)相比于人类活动等非气候因素的影响,气候变化对近38年来研究区生长季NDVI变化的...     

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.     

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.     

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.     

基于NDVI的风景区索道建设前后植被覆盖动态变化研究

基于归一化植被指数(NDVI)分析方法,利用黄山风景名胜区新云谷索道建设前(2004年)后(2008年)的2个时相的遥感数据对索道建设区进行植被覆盖动态变化分析。结果表明:新云谷索道建设后周边的植被覆盖和生长情况明显优于建设前,森林生态系统正向演替没有因为工程建设而受到限制,工程建设导致的人工干扰没有使植被遭受明显破坏,研究区植被生态系统的结构与功能没有因索道建设而受到影响。以遥感技术(Remote sensing,RS)为手段的风景区植被指数分析方法在生态环境研究中具有广阔的应用前景。     

基于遥感的青海省植被覆盖时空变化定量分析

使用1km分辨率MODIS NDVI时间序列数据,采用决策树分类、监督分类和非监督分类相结合的综合分类方法,将青海省土地覆盖类型划分为14个类别.这种分类方法重点突出了植被,特别是稀疏植被(包括稀疏草地和稀疏灌丛)的空间分布.在将青海省分为5个高程带的基础上,使用GIS软件的空间分析功能,对青海省2001～2006年的地表植被覆盖在各级高程带上的空间分布和时间序列变化进行了定量分析.结果表明,近5a青海省的植被覆盖有所改善,植被覆盖面积从2001年的370047km2增加到2006年的374576km2,植被覆盖率增加了0.63%.青海省5级高程带中高山地带的植被覆盖率最高,达到67.92%.在青海省各级高程带上,高山地带上中覆盖度草地的分布面积最大,为94003km2.高山地带高覆盖度草地的面积增加最多,为1280km2.5a间植被覆盖变化最大的是高山地带上稀疏草地向中覆盖度草地的转变,转变面积达到15931km2.     

退耕还林（草）工程实施前后黄土高原植被覆盖时空变化分析

基于GIMMS NDVI3g（the third generation of Global Inventory Modeling and Mapping Studies Normalized Difference Vegetation Index）数据,辅以趋势分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,识别了1982—2013年及1982—1999、2000—2013年黄土高原植被覆盖时空演变特征,并探讨其驱动因素。研究发现：1）1982—2013年及1982—1999、2000—2013年期间黄土高原生长季NDVI分别以0.019/10 a（P<0.01）、0.016/10 a（P<0.05）和0.057/10 a（P<0.001）的速率增加;2）除1999年以前林地外,所有植被类型的生长季NDVI均呈现显著的增加趋势,2000—2013年尤为明显;3）黄土高原生长季NDVI呈现由东南向西北递减的趋势,1982—2013年及1982—1999、2000—2013年NDVI显著上升的面积分别占74.94%、24.26%和53.34%,主要集中在黄土高原的北部和中部地区;4）研究区未来生长季NDVI呈持续性和反持续的比重分别为33.32%和66.68%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占31.08%和61.88%;5）2000年以后降水增多与生长季NDVI上升相对应,大规模的生态工程建设对2000—2013年生长季NDVI增加有重要影响。     

Certainties and uncertainties of land cover statistics in China

Vegetation or land cover maps have been made directly or indirectly available for the entire territory of China. The certainties and uncertainties d land cover statistics were analyzed by comparing three data sources: China‘ s Vegetation Map, IGPB DISCover, and University of Maryland Product. Great similarities in the statistics of 7 aggregated land cover types were found among the three data sources, particularly between the two global land cover maps. The per-pixel agreement between any 2 of 3 maps was between 38.0%--51.4% ; the per-pixel agreement among all three maps was only 27.1%. Certainties were found in regions where vegetation types are typical and human land use practice is relatively homogenous; the uncertainties occurred to either vegetation transition zones or regions where land cover types and land use practice are relatively diversified. Systematic and multidisciplinacy efforts are necessary to promote accurate mapping of nationwide land cover types in China. Intensive efforts should be made in regions where uncertainties of land cover information are found.     

呼伦贝尔草原植被覆盖时空动态变化监测定量方法研究

开展植被动态监测与评价,是评估生态保护措施、环境管理政策和全球变化研究的重要基础。论文以呼伦贝尔草原为例,基于1998—2008年间SPOT_VGT NDVI旬数据,通过分析生长期间的植被年均NDVI值、年NDVI最大值、年NDVI最小值、季节性动态性与物候的变化状况及其趋势,反映研究区植被覆盖空间特征,监测植被覆盖动态变化情况。结果表明:研究区植被覆盖区域特征为:以林地为主的区域草地-耕地-林地过渡区以耕地为主的区域以草地为主的区域;11 a来,研究区植被覆盖呈减弱趋势,植被覆盖最佳期提前,以林地为主的区域、草地-耕地-林地过渡区和以耕地为主的区域植被覆盖季节性动态变化较小,植被覆盖稳定性较强,而以草地为主的地区植被覆盖最小值日期推后,其季节性动态变化较大,生态环境稳定性较差。     

快速城市化时期中国城市建成区植被状况的时空分异特征

基于植被变化视角,以中国656 个建制城市的建成区为研究对象,选择1992、2000 和2010 年DMSP/OLS 夜间灯光数据和植被数据,选用城市建成区内归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的均值反映建成区植被的状况;用建成区内NDVI均值和背景区内NDVI均值的比值（NDVI比值）衡量人为因素对城市建成区植被的影响情况。结果表明：①同一年份,城市规模越大,建成区植被越差;近20 a 来,除小城市植被变差外,其他等级城市植被总体在变好。②同一年份,规模小的城市人为因素产生的不利影响相对较小。近20 a 来,人为因素对特大城市和大城市植被产生的不利影响在减小,而中等城市基本不变,小城市则变大。③同一年份,从湿润半湿润森林带、半干旱草原带到干旱荒漠带的城市建成区内的植被逐渐变差;近20 a 来,干旱荒漠带的建成区植被状况略微变差,其余植被带内建成区植被变好。④同一年份,从湿润半湿润森林带、半干旱草原带到干旱荒漠带人为因素对建成区植被的不利影响逐渐减小;近20 a 来,湿润半湿润森林带内人为因素对建成区植被的不利影响在减小,而其他植被带内,人为因素的不利影响在增加。     

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.     

石漠化地区植被对干旱敏感性的遥感观测

西南石漠化地区是国家重点治理的生态脆弱区域,该区尽管年降雨量大,但由于独特的水文特征,植被也常因缺水生长受到抑制。本文利用2000至2004年中分辨率成像光谱辐射计(MODIS)250 m归一化植被指数(NDVI)作为植被生长的指标参数,分析了石漠化地区植被对春旱、夏旱的敏感性。结果表明:干旱发生后,石漠化地区NDVI降低明显,而非石漠化地区植被受到的影响很小。春旱发生后,生长初期NDVI比其它年份减少约12%,生长期开始的时间与春季降雨量有重要关系;夏旱发生后,生长后期NDVI减小约16%,但夏旱对植被的影响具有一个月的滞后。这说明石漠化使生态系统抗旱能力减弱,更易受气候波动的影响。