天津地区各季植被NDVI年际动态及其对气候因子的响应

探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球变化研究的重要内容之一.研究特定地区植被时间动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用.利用1982-2003年8 km×8 km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和气候数据,研究了天津地区各季NDVI年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:近20年来天津市春季、夏季及冬季平均气温呈显著的升高趋势(P<0.05),而秋季变化不明显;春季和夏季降水呈降低趋势,而秋、冬两季呈微弱增加趋势,但均没有达到显著性水平(P>0.05).从四季NDVI年际变化趋势来看,春、秋两季呈微弱上升趋势,而夏季显著降低(P<0.01),冬季变化不明显.近20年四季NDVI与同期平均气温及降水的回归分析表明,除冬季外,NDVI与温度及降水均有显著的正相关关系,其中春、秋两季NDVI与温度及降水的关系均达到极显著水平(P<0.001).本研究结果证实天津地区各季NDVI的年际变化特征存在明显差异,而且气温和降水共同决定了植被NDVI的变化.     

气候变化背景下近15 a乌梁素海流域植被动态变化

以内蒙古乌梁素海流域为研究对象,利用SPOT-VGT NDVI、数字高程模型(DEM)和气象数据,分析了1999—2013年流域植被覆盖变化及其海拔效应,并结合年平均气温和年降水量变化,探讨了流域植被变化对气候变化的响应。结果表明,乌梁素海流域植被覆盖度总体较低,NDVI多年平均值仅为0.213;1999—2013年乌梁素海流域94.8%的区域植被覆盖呈明显增加趋势,2013年NDVI年平均值比1999年增加22.4%;乌梁素海流域的植被覆盖表现为随高程增加而减少的趋势,1999—2013年NDVI年变化率随高程的变化趋势显著,仅在海拔梯度1 000 m处出现显著减小趋势(Mann-Kendall检验的统计值Z-1.64),在其余海拔高度均呈显著增加趋势(Z1.64);1999—2013年乌梁素海流域NDVI年平均值变化与年降水量呈显著正相关(P0.05),与年平均气温呈负相关(P0.05)。     

基于MODIS数据的珠三角地区NDVI时空变化特征及对气象因素的响应

珠江三角洲是广东省经济密度最大、人为活动最强烈的区域,随着工业化和城市化的迅速发展,该区域出现了各种生态环境问题。通过对2001-2017年覆盖珠三角地区的MODIS/NDVI数据进行月时间序列重构和年时间序列合成,利用趋势分析方法和空间自相关分析方法对珠三角地区NDVI的时间变化趋势和空间格局特征进行研究,同时结合气象站点观测资料,基于相关系数方法分析NDVI对气象因素的响应。结果表明,(1)在过去的17年中,珠三角地区NDVI在年际变化上呈现波动增长趋势,总体年平均增长速率为0.005 1。(2)在空间分布上,珠三角范围内有90.84%区域的植被呈增长趋势,而在珠三角核心地带的城市群集区域存在植被退化现象,占全区面积的9.16%。(3)珠三角地区NDVI具有高空间集聚特性,受地形和城区分布影响,低植被覆盖集聚区和高植被覆盖集聚区分布格局显著且变化稳定,在多年平均NDVI的局部空间自相关分析中分别占全区面积的28.77%和33.69%。(4)珠三角地区NDVI和气温、降水及日照时数在月变化上显著相关,NDVI对气温和降水的响应分别存在1个月和1-2个月的滞后效应,并且这种滞后效应在空间分布上也体现出"西南-东北"方向的区域差异,而NDVI对日照时数的响应不存在滞后。(5)在年尺度上,珠三角地区NDVI与气象因素之间的相关性不显著。研究结果对珠三角地区恢复植被和修复生态具有重要的参考价值和现实意义     

不同地形梯度上的植被变化趋势及原因分析

植被变化趋势的地形分异规律对于理解其驱动因素具有重要意义。为了探索植被变化趋势的地形梯度分异规律和原因,以MODISNDVI为数据源,利用Mann-kendall方法分析2000-2015年贵州省植被的变化趋势,通过地形位指数(TNI)和分布指数分析植被变化趋势的地形梯度分异规律,并结合气候、土地利用和扰动类型数据分析其形成原因。结果表明,(1)在空间分布上,NDVI呈极显著降低趋势(Z≤-2.32,P≤0.01)的栅格占研究区总面积的3.8%,主要分布在北部、东北和东南部区域;极显著增加趋势(Z≥2.32,P≤0.01)的栅格占研究区总面积的3.7%,主要分布在西部、西南和东北部地区。(2)低(1-4)和高(9-12)地形位是NDVI呈显著减少趋势的栅格的优势分布区,而中(5-8)地形位是NDVI显著增加趋势的栅格的优势分布区。(3)低地形位上NDVI显著降低的栅格中,49.2%存在NDVI变化趋势的突变,其中33.5%是由于建设开发和林地退化等原因导致。(4)中地形位上NDVI显著增加的栅格中,扰动后修复的比例达到30.7%,主要是由于生态修复促使NDVI显著增加。(5)高地形位上NDVI显著增加的栅格中86.2%在研究时段内未发生植被扰动。这部分栅格中,NDVI与夏季气温呈负相关的比例分别占东部和中部地貌区总面积的97%和96.5%。综上,人为活动是导致低地形位NDVI显著减少和中地形位NDVI显著增加的主要原因;高地形位内NDVI值的显著下降与春季和夏季气温升高有关。植被变化趋势的地形梯度分异规律能够反映出植被变化的直接驱动因素。在生态环境保护过程中,针对不同地形梯度上的植被应该采取不同的保护措施:低地形位区重点关注人为活动对植被的扰动;中地形位区重点关注生态工程的治理成效和不合理的土地利用方式,避免植被恢复与退化的同时发生;高地形位上通过实地监测密切关注植被对全球气候变暖的响应。     

内蒙古地区近25年植被对气温和降水变化的影响

利用1982—2006年内蒙古地区GIMMS-NDVI和降水量、气温数据,分析了不同植被类型对气温和降水变化趋势的影响。结果表明：近25年来内蒙古地区气温整体上呈上升趋势,降水量呈微弱降低趋势,西部荒漠区呈暖湿化趋势,中东部草原、森林等植被类型区呈暖干化趋势;从不同植被类型NDVI与平均气温和降水量的变化趋势率相关分析表明,NDVI值越低,升温趋势越明显,其中春季和秋季各植被类型间NDVI与季均气温升高趋势率呈显著和较显著的相关,夏、冬季关系不明显;植被NDVI越高,降水量减少趋势越明显。基于栅格的NDVI与气温升高幅度、降水变化趋势相关分析表明,年均气温升高幅度基本随NDVI的增加而降低,其中春、夏和秋季的季均气温升高幅度均随NDVI的增加而显著降低,冬季趋势不明显;而年降水量减小趋势率随植被NDVI的增加而显著增加,其中春季和冬季NDVI变化对降水的变化几乎没有影响;夏季和秋季均表现为随NDVI的增加,降水减小趋势率呈增加趋势。     

西南喀斯特地区植被变化及其与气候因子关系研究

受气候变化和退耕还林还草工程实施的影响,植被分布产生一定的变化,厘清气候因子与植被生长的关系,可以为生态维护与治理提供参考依据,为生态保护成效评估提供科学基础。选择环江喀斯特区,以中分辨率卫星成像光谱仪(MODIS)卫星遥感250m空间分辨率植被指数NDVI,分析2000-2017年该地区植被变化趋势,利用多元线性回归分析累积降水、温度、辐射等气候因子的影响范围和程度,以残差趋势法厘定植被变化中的人为贡献。结果表明,(1)2000-2017年,环江地区87%的地区植被年均NDVI呈现不同程度的增加趋势,增长率为0.4%a~(-1);主要植被类型农田、森林、草地年均NDVI持续改善,其中森林的改善状况最好。(2)环江地区气候变化整体呈冷湿化。温度、累积降水、辐射对植被年均NDVI的影响情况不同,就环江地区而言,温度、辐射对年均NDVI表现出正影响,且温度影响最大;累积降水与年均NDVI呈负相关。(3)不同植被类型受气候因素的影响不同,在气候因素对植被年均NDVI的解释度较高的地区,农田主要受温度影响,森林和草地主要受辐射和温度的共同影响。(4)环江地区气候因素可以解释8.5%的年均NDVI的变化情况。(5)环江地区除气候因素以外的其他因素对NDVI影响更大。     

基于GIS的祁连山植被NDVI对气温降水的旬响应分析

利用祁连山地区SPOTVGT-NDVI数据和气象站点旬平均气温、降水资料,运用最大化合成、趋势线分析和相关分析方法分析了祁连山植被的时空变化趋势,并从旬时间尺度上分析了祁连山植被对气温和降水的响应特征。结果表明:近10年来,祁连山年最大化植被NDVI增加了3.1%,植被改善、无变化和退化的面积分别占总面积的70.21%、21.44%和8.35%。祁连山植被NDVI对气温变化的响应大于降水,对气温和降水变化的最大响应滞后都为2旬左右。秋季植被NDVI对气温和降水变化响应最大,夏季植被NDVI对气温和降水响应的滞后期长于春季和秋季。祁连山植被NDVI对气温和降水变化的旬最大响应表现为中段大于东段和西段,NDVI对气温和降水变化的最大响应滞后期呈现出西段中段东段的空间分布特征。     

阿尔泰山地森林草原生态功能区植被覆盖对气候变化的响应

新疆阿尔泰山地森林草原生态功能区(简称阿尔泰生态功能区)是《全国主体功能区规划》中明确的8个水源涵养型重点生态功能区之一,但其植被生态系统对气候变化敏感而脆弱。为了解气候变化背景下阿尔泰生态功能区植被生长状况,基于1986—2015年阿尔泰生态功能区7个气象站气温和降水量、植被覆盖以及植被类型数据,采用遥感技术和相关分析方法,研究阿尔泰生态功能区植被覆盖对气候变化的响应关系。结果表明:(1)1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均气温整体呈现明显上升趋势,倾向率为0.34℃·(10 a)~(-1);年降水量整体呈波动循环上升趋势,倾向率为6.19 mm·(10 a)~(-1);年平均归一化差分植被指数(NDVI)值整体呈现缓慢下降趋势,倾向率较小,为-0.001 (10 a)~(-1);生长季NDVI呈明显上升趋势,倾向率为0.002 (10 a)~(-1)。(2)1986—2015年阿尔泰山生态功能区植被覆盖总体保持稳定,NDVI变化率为-0.001 (10 a)~(-1)～0.001 (10 a)~(-1)的区域面积占研究区总面积的60.4%;植被覆盖显著减少,即NDVI变化率-0.002 (10 a)~(-1)的区域面积占总面积的3.1%,主要分布在西北阿尔泰山区;植被覆盖显著增加,即NDVI变化率0.002 (10 a)~(-1)的区域面积占总面积的2.1%,主要分布在东南和中部地区。(3)1986—2015年阿尔泰生态功能区植被覆盖对降水量变化的响应大于气温变化。NDVI变化对气温和降水量变化存在一定滞后性现象,不同时段NDVI变化表现出不同的滞后期。     

1982—2006年京津冀地区植被时空变化及其与降水和地面气温的联系

利用NOAA/AVHRR归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）,分析过去25年（1982—2006年）京津冀地区生长季（4—10月）植被覆盖时空变化、趋势及其与降水和地面气温的联系。经验正交函数展开（EOF）、奇异值分解（SVD）及相关分析,结果表明：过去25年京津冀地区植被总体呈增加趋势,其中,河北中部地区增长速率超过3%/10 a。植被覆盖年际变化与气温变化呈正相关,但与降水变化的正相关更加显著。1989年和1999—2002年的干旱导致当年NDVI显著减少,而1990、1998年和2003—2005年降水增加使得研究区NDVI明显增加。     

1982—2015年黄河流域植被NDVI时空变化及影响因素分析

在全球变化的背景下,刻画植被动态、定量分析气候和人类活动对植被变化的影响对于改善生态系统结构和功能具有重要意义。基于GIMMS-NDVI3g数据、结合土地利用数据和气象数据,采用趋势分析、残差趋势等方法,多尺度、多时段、多类型研究1982—2015年黄河流域植被动态变化,并定量分析气候变化和人类活动对NDVI变化的贡献。结果表明,(1)1982—2015年间,生长季、春季、夏季和秋季NDVI均显著增加;植被明显改善地区主要分布在黄河中下游,而明显退化区域则主要分布在西南部。基于嵌套数据分析发现,随时间序列长度的增加,NDVI增加区域显著扩大。不同土地覆盖类型NDVI的增长速度不同,耕地和林地的增长速度大于其他土地覆盖类型。(2)黄河流域NDVI与气温的相关性更强,植被与温度/降水量相关性随着时段延长而增强。(3)残差趋势法表明,1982—2015年生长季人类活动对黄河流域植被变化的平均贡献率为69%,空间分布上呈现西北部、东部高而西南部、中部低的特征;人类活动贡献率在不同季节存在差异,但均大于气候变化;人类活动对不同季节NDVI变化的贡献率空间分布存在区域差异。黄河流域植被覆盖改善与人类活动息息相关,建议应进一步发挥其在黄河流域西南部地区植被恢复中的作用。     

近20年杭锦旗植被覆盖变化特征及驱动力分析

以MOD13Q1为数据源,采用固定起始年份,逐步增加结束年份的分析方法并辅以Sen+Mann-Kendall趋势、Hurst指数等方法,探究杭锦旗2000—2017年植被覆盖变化特征及驱动力。结果表明:(1)杭锦旗植被覆盖由北向南空间分布格局呈"高低高"特征。随着研究时段的延长,归一化植被指数(NDVI)显著改善面积呈先增加后减少趋势,退化面积则表现为先减少后增加;(2)不同土地利用类型NDVI均值由大到小依次为耕地、有林地、灌丛、草地和沙地,18 a间有林地、灌丛和草地NDVI增速显著,沙地最低;(3)研究区未来NDVI主要变化趋势表现为退化,占比为57.93%,需进一步精准施策,加强该地区生态保护力度;(4)降水对NDVI的作用以正效应为主,而温度以负效应为主且相关性随时段延长而降低,人类活动对NDVI影响则具有双重效应;(5)各阶段驱动力逐渐复杂化,气象要素和人类活动共同作用对NDVI影响更为显著。     

喀斯特地区不同植被类型NDVI变化及驱动因素分析——以贵州为例

以SPOT-VEG NDVI数据为基础结合植被类型、气象和石漠化数据,通过NDVI变化趋势倾斜率及逐像元相关分析,分析不同植被类型NDVI变化趋势及驱动因素。结果表明,(1)2000—2013年贵州省植被NDVI呈增加趋势,其中2000—2007年为快速增加期,变化率为0.25/10 a(r~2=0.923);2008—2013年增速减缓,变化率为0.02/10 a(r~2=0.381)。(2)人工植被NDVI增速最大为0.17/10 a(r~2=0.813),灌丛灌草丛次之,为0.13/10 a(r~2=0.85),乔木类植被(常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、针叶林、针阔混交林)和竹林的NDVI基本保持不变。(3)贵州省气候变化呈不显著冷干趋势,其中降水对植被变化的影响力大于温度,植被NDVI与年降水量和年均温均呈现不显著负相关关系。(4)人工植被与降水和气温的逐像元分析中,显著负相关比重较大,分别达到20%和15%;灌丛灌草丛的显著负相关比重也大于正相关,分别达到16%和17%;乔木类植被则相反,显著正相关比重较大,其中河谷季雨林达到48%。(5)人类活动强度较高的区域,NDVI变化与城市扩展、植树造林及石漠化治理面积有显著正相关性。由此得出,在人类活动强度较大的区域,如城镇周边、生态治理与修复措施的实施区域,植被变化主要受人为作用制约;但当人类活动或干扰较少时,气候变化限制植被的变化趋势。所以,从宏观角度分析植被变化与气候变化的关系时,必须权衡人为作用和气候变化对植被变化的影响。     

基于GIS的祁连山植被NDVI对气温降水的旬响应分析

利用祁连山地区SPOTVGT-NDVI数据和气象站点旬平均气温、降水资料,运用最大化合成、趋势线分析和相关分析方法分析了祁连山植被的时空变化趋势,并从旬时间尺度上分析了祁连山植被对气温和降水的响应特征。结果表明：近10年来．祁连山年最大化植被NDVI增加了3．1％,植被改善、无变化和退化的面积分别占总面积的70．21％、21．44％和8．35％。祁连山植被NDVI对气温变化的响应大于降水,对气温和降水变化的最大响应滞后都为2句左右。秋季植被NDⅥ对气温和降水变化响应最大,夏季植被NDVI对气温和降水响应的滞后期长于春季和秋季。祁连山植被NDVI对气温和降水变化的旬最大响应表现为中段大于东段和西段,NDVI对气温和降水变化的最大响应滞后期呈现出西段〉中段〉东段的空间分布特征。     

近25年山西植被指数时空变化特征分析

在遥感及地理信息系统技术支持下,利用1982-2006年8 km×8 km的NASA/GIMMs植被指数(NDVI)数据,采用多种方法分析了山西高原近25 a来植被指数的时空动态变化规律.结果表明:①25 a来,山西省年均NDVI基本在0.33上下呈波动中上升趋势,表明山西高原植被活动在增强;②从季节变化来看,山西省春季和秋季的植被都在增加,冬季上升趋势较弱,夏季变化很小,呈现极弱的递减趋势;③空间上,植被指数南部好于北部,山区好于平原;④从植被变化趋势图中也可以看出植被呈现总体变好趋势,其中北部变好趋势明显,其次是南部;⑤植被年际变化表现出较为一致的变化趋势以及较为明显中部和南北反相的局地变化特征.     

基于MODIS时序数据的长江三角洲地区植被覆盖时空变化分析

在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间变化上分析长江三角洲地区植被变化特征,应用一元线性回归趋势分析方法和更适合研究非正态分布数据的Mann-Kendall非参数检验方法对长江三角洲地区的植被覆盖状况进行研究。研究结果表明,(1)利用Terra Modis NDVI数据可以很好地从宏观上监测长江三角洲地区植被覆盖的时空变化。(2)植被覆盖的时空变化是自然和人类活动共同作用的结果,特别是在快速城市化的长江三角洲地区,人类活动对植被覆盖的影响更为剧烈,并且植被覆盖变化对人类活动做出积极的响应。12年来,长江三角洲地区植被覆盖总体呈下降趋势,尤其是研究区中的城市及周边地区则以显著下降趋势为主,说明长江三角洲地区随着城市化进程的加速,植被覆盖状况正面临着恶化。(3)一元线性回归趋势分析方法和Mann-Kendall非参数检验方法对植被变化趋势的检测总体上趋于一致,两者可以相互印证,但局部有差异。因此,当进行局部区域植被覆盖变化的深入研究及驱动力分析时,需要较高分辨率的数据作为辅助数据。研究揭示了快速城市化背景下长江三角洲地区植被覆盖变化的规律,从而为长江三角洲地区生态保护和植被恢复提供有利的依据和借鉴。     

贵州高原NDVI变化及其对气候变化的响应

中国南方喀斯特地区气候变化加剧,植被对气候变化响应反映十分敏感,动态监测植被变化对区域生态环境保护有重要意义。基于1999—2017年贵州高原遥感数据和气象数据,从年、季、月等不同时间尺度研究了NDVI动态变化及其对降水量、平均地表气温、最高地表气温、最低地表气温、平均气温、最高气温、最低气温、大型蒸发量、平均风速、平均相对湿度、日照时数等气候因子的响应特征。研究表明:近19 a,贵州NDVI以0.007 3 a~(-1)的速率呈显著上升趋势,其中,2011—2017年的上升幅度大于1999—2010年的上升幅度,NDVI变化与最低地表气温、最低气温呈显著正相关;春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈显著上升趋势,春季年增长率最大(0.009 3 a~(-1)),其次依次为秋季(0.007 0 a~(-1))、夏季(0.006 9 a~(-1))、冬季(0.004 6 a~(-1));春、秋季NDVI与最低地表气温呈显著正相关,最低气温影响较大,夏季、秋季NDVI受气温和降水共同影响,冬季NDVI受日照时数影响较大,四季NDVI受气温影响程度大于降水;1—12月NDVI均呈上升趋势,其中,4、5、8、10月呈极显著上升趋势,2、3、7、9、11、12月呈显著上升趋势;2、3月份和11、12月份NDVI在增长,表明生长季有所延长。NDVI与当月气象因子相关程度大于其与前一个月、前两个月的相关程度;气温的当月效应和滞后效应大于日照时数和水分条件的效应。温度对贵州NDVI的影响程度大于水分的影响,气温升高促进生长季延长是贵州高原的重要气候效应。     

广东省NDVI时空变化特征及其对气候因子的响应

广东省植被类型丰富、气候条件复杂,开展气候因子对植被的影响研究,对于全省保护生态环境、应对气候变化具有重要意义。利用MODIS NDVI数据和地面气象观测数据,基于变化趋势分析、空间自相关分析、相关性分析等方法,研究广东省NDVI时空分布特征及其对气温、降水、日照时数等气候因子的响应。结果表明,2000—2018年广东省NDVI平均值为0.62,总体呈上升趋势,平均年增长值为0.005 3,正增长区面积占比达94.50%。全省73.72%的区域植被呈现显著空间集聚性,其中高值集聚区面积占比48.19%,低值集聚区面积占比25.53%。不同类型植被的NDVI均呈增加趋势,其中常绿阔叶林、常绿针叶林、混交林的NDVI平均值最大,而农田、矮树灌木、混交林平均年增长值最大。NDVI具有明显的季节变化规律,夏季NDVI值最大、年增长值最小,冬季NDVI值最小、年增长值最大。年内NDVI最低值出现在2月,最高值出现在9月。月平均NDVI与气温、降水、日照时数相关性显著,其最大相关系数分别为0.863 7、0.639 4、0.605 7。NDVI对日照时数的响应不存在滞后,对气温存在1个月的滞后,对降水存在1—2个月的滞后。日照时数对NDVI的影响仅持续1个月左右,温度、降水对NDVI的影响可持续4—5个月。     

中国不同植被覆盖类型NDVI对气温和降水的响应特征

基于1982—2012年植被生长季(4—10月)GIMMS NDVI 3g数据集、中国气象数据网同时期气温与降水月值0.5°×0.5°格点数据集(V 2.0)和MODIS土地覆盖产品,运用GIS和相关统计方法,对中国长时间较为稳定的8种典型植被覆盖类型(常绿阔叶林、落叶阔叶林、混交林、开放灌丛、多树的草原、草原、作物以及作物和自然植被的镶嵌体)NDVI与气温和降水的时空响应特征进行研究。结果表明,除西南部分地区和西北小部分裸地或低植被覆盖地区外,其他地区多年生长季平均NDVI与平均气温呈显著正相关;西藏南部和华南大部分地区植被NDVI与降水呈负相关,强降水会对植物生长产生一定阻碍作用,其他地区多年生长季平均NDVI与平均降水呈显著正相关;从植被覆盖类型上看,除常绿阔叶林和多树的草原外,其他植被覆盖类型与气温、降水均呈正相关关系,其中落叶阔叶林、开放灌丛和草原与气温和降水均呈较高的正相关,且对气温的响应比对降水强烈;NDVI对气温和降水的响应具有空间异质性,不同植被覆盖类型NDVI与气温和降水的相关性不同,相同植被覆盖类型NDVI在不同地区的相关性也不同,分布在西南地区的常绿阔叶林NDVI与气温呈正相关,而分布在华南、台湾地区的常绿阔叶林NDVI与气温呈负相关,暖湿西南季风可能是造成差异的原因;植被NDVI对气温、降水的响应存在时滞效应,对降水的时滞效应更为显著,不同植被覆盖类型NDVI对气温和降水的滞后期不同,在生长季末期,落叶阔叶林NDVI对气温的响应滞后期约为1个月,西南开放灌丛和华北草原带NDVI对降水的响应滞后期为1—2个月。研究结果可为中国陆地生态环境建设及保护提供理论依据。     

基于MODIS NDVI的西南森林植被时空变化特征及其气候响应分析

基于2000—2017年西南地区的390个气象站逐日气象数据,结合MODIS NDVI的遥感资料,运用趋势分析、相关分析和空间分析等方法,研究西南林区植被时空分布特征,探讨不同气候因子对森林生长的影响。结果显示,(1)近18年西南林区年平均NDVI多集中于0.6—0.7之间,占林区总面积44.1%。NDVI≥0.7林区面积所占比例达到24.1%,主要分布在云南西部和南部,多为常绿阔叶林。(2)2000—2017年西南林区NDVI呈显著上升趋势,平均每10年增加0.035,其中重庆森林NDVI增加速率最高,达到0.06/(10 a)。NDVI在不同森林类型间具有显著差异,西南常绿阔叶林NDVI最高,落叶针叶林最低。(3)2000年以来有86.7%的林区NDVI呈增加趋势,其中73.1%林区增加趋势达到显著水平。对于不同NDVI等级,NDVI≥0.7的林区面积呈显著增加趋势,而NDVI0.6的林区面积呈显著减少趋势,表明近18年西南林区植被改善的面积要明显高于退化面积。(4)在波动分析中,高稳定等级的林区主要分布于四川西部和云南西北部等地,占总林区面积33.76%,而低稳定、较低稳定等级的林区分布在四川盆地与川西高原边界地区,仅占7.45%。不同森林类型具有不同稳定性,落叶针叶林稳定性最好,灌丛稳定性最差。(5)在气候变化响应方面,有60%—80%林区在年尺度上与降水和温度具有正相关性,但与日照呈负相关性。有30.3%林区与温度的相关性达到显著水平,与降水、日照达到显著相关的林区面积较少,分别占总林区面积8.7%、9.4%,表明温度是西南森林生长的关键影响因子。本研究结果有利于揭示气候变化下西南不同森林类型NDVI变化规律,可为西南林区生态保护提供基础数据和科学参考。     

基于SPOT-VGT的黄河流域植被覆盖时空演变

植被是土地覆盖中的最主要部分,是连接土壤、大气和生物等要素的自然"纽带"。植被覆盖动态变化对全球能量循环和物质循环具有重要影响,是全球变化研究的重要内容之一。黄河流域作为我国重要的粮食生产基地,其环境变化直接影响到流域经济的可持续发展。为了快速准确地提取地表植被状况,了解黄河流域生态环境,利用1998—2011年的SPOT-VGT遥感数据,结合地理信息技术,采用均值法和趋势分析法对黄河流域植被NDVI时空分布特征和变化趋势进行了动态监测。结果表明,(1)黄河流域14年NDVI均值的空间分布整体特征是东南部平原、盆地和西部山地植被状况要好于北部地区。其次,黄河流域属于干旱半干旱地区,植被发育主要依赖于水文条件,所以沿黄河干流和支流区域也具有较高的植被NDVI值。(2)黄河流域植被NDVI年均值近14年间整体呈缓慢增长趋势,1998—2000年呈现急剧减少态势,2001—2003年出现了较为快速的增长,2004—2011年又出现了较长时间的连续增长过程。(3)黄河流域植被NDVI基本不变的区域约占研究区总面积的71.13%;植被NDVI轻微改善的区域约占流域总面积的27.30%,且主要分布于流域东南部的盆地、平原和西部的山地、丘陵地区,植被NDVI退化的区域面积约占流域总面积的0.98%。黄河流域自1998年以来,植被NDVI整体在不断提高,生态环境在不断改善。