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。     

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)。     

西辽河地区植被气候生产潜力及其对气候变化的响应

植物生长依赖于气温、降水和日照等气象要素,对全球气候变化更为敏感。定量分析西辽河地区植被气候生产潜力变化特征及其对气候变化的敏感性,可为西辽河地区农业生产,生态保护和环境改善决策提供科学依据。基于西辽河地区11个站气象站1961—2018年的年平均气温和年降水量资料,运用Miami模型、Thornthwaite Memorial模型、累积距平和小波分析等方法,分析了西辽河地区植被气候生产潜力的时空演变及其对气候变化的响应。结果显示:研究期间,西辽河地区温度生产潜力(W_θ)和蒸散生产潜力(W_V)整体呈上升趋势,降水生产潜力(W_R)无明显变化趋势,平均值分别为1 120.19、647.12、695.50 g·m~(-2)·a~(-1),西辽河地区热量条件好于降水,且1980s是水热配比(W_R/W_θ)最好的年代;由气温、降水量和蒸散决定的标准气候生产潜力(W)平均为643.65 g·m~(-2)·a~(-1),气候倾向率为11.05 g·m~(-2)·(10 a)~(-1);近58 a,W经历了"少-多-少-多"的周期性变化,且在1982、1998、2011年发生突变;西辽河地区W呈现一致的正变化趋势,空间上表现为双辽、科尔沁左翼中旗、科尔沁左翼后旗、翁牛特旗为气候生产潜力的高值区,而开鲁县至奈曼一带为低值区;W对降水量变化更敏感,降水量的多寡主要决定了西辽河地区植被气候生产潜力的变化,在气候变化的背景下,未来该区W增加幅度在2.49%以上。     

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。     

京津冀地区近20年NDVI时空变化特征

健康稳定的自然生态系统是保障城市发展的重要基础。了解京津冀城镇快速发展过程中自然生态系统的变化,有助于该区域城镇绿色协调可持续发展。植被指数NDVI时空变化特征可反映地区自然生态系统状况及其演变规律。基于MOD13Q1和Landsat遥感影像数据,利用一元线性回归趋势分析法分析近20年(2000—2019年)京津冀地区不同功能区和北京市NDVI的时空变化特征。功能区划分参考《京津冀协同规划纲要》和《北京城市总体规划(2016—2035年)》。结果表明,(1)近20年京津冀地区NDVI略有增加,但增速缓慢,仅为0.025/(10 a),前4年(2000—2004年)增长明显,随后基本保持不变,略有波动,其中西北部生态涵养区NDVI最高且增长最多,但张家口市NDVI低于其他地区。(2)NDVI变化趋势数据结果显示,近20年,植被改善的区域占京津冀地区总面积的88.09%,退化的区域仅占11.91%。前10年(2000—2009年)植被改善的区域占京津冀地区总面积的95.13%,退化的区域面积仅占4.87%;后10年(2010—2019年)植被改善的区域略有减少,占总面积的92.88%,退化的区域增加,占7.12%。改善的区域主要分布在中部核心功能区和南部功能拓展区,退化的区域主要分布在西北部生态涵养区的张家口市和承德市。(3)北京市近20年NDVI波动增长,增长幅度深山区>浅山区>平原区。京津冀地区近20年采取的生态保护工程改善了植被状况。     

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。     

天津植被指数对气候因子响应的敏感性分析

探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球环境变化研究领域的重要内容之一,研究特定区域植被对气候变化响应特征对植被重建和生态恢复具有重要意义。然而,目前植被对气候因子响应的敏感性研究还十分缺乏。利用1982—2003年8km×8km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数（NDVI）和同期气候数据,研究了天津地区NDVI对气候因子响应特征及其敏感性。结果表明：植被NDVI与气温及降水均有显著非线性正相关关系（P〈0.0001）;在半月平均气温低于0℃时,植被NDVI与气温没有显著性相关,而从气温高于0℃,一直到高于22℃,NDVI与气温的关系均达到显著性水平（P〈0.05）,但相关性是逐渐降低的;当半月平均气温高于23℃及以上时,NDVI与气温没有显著的相关关系（P〉0.05）;当半月降水量〉0mm时,NDVI与降水存在极显著正相关关系（P〈0.0001）,随着降水量的增加,相关关系减弱,在降水量大于50mm时,NDVI与降水没有显著相关关系（P〉0.05）;研究结果证实,天津地区植被指数对气候的响应存有明显的非线性特征,在低温和低降水量条件下植被的响应更为敏感,23℃和50mm分别是该地区影响植被生长的气温和降水阈值。结合1982—2003年逐半月气候条件分析发现,气温的影响主要是春、秋两季,而降水的影响主要表现在春、秋及夏初。     

近50年石羊河流域陆地表层干湿状况变化特征及其影响因素

基于石羊河流域区1961—2010年气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照百分率等气候要素资料,应用修订的Penman-Monteith(P-M)模型计算了最大潜在蒸散量和地表湿润指数,分析其空间分布、年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明:1961—2010年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率为2.128-10.061 mm·(10a)-1,春夏季增幅较大;最大潜在蒸散量呈增加趋势,年最大潜在蒸散量变化曲线线性拟合倾向率在1.598-12.892 mm·(10a)-1,春夏季增幅最大;地表湿润指数变化也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率0.001-0.059(10a)-1,冬季增幅最大,在20 a周期附近,出现了2-4个干湿交替期,2002年之后为偏湿期,在高频区,2004—2005年有偏干振荡;影响石羊河流域区陆地表层湿润指数的主要因子是降水量、相对湿度。     

基于RUE的植被覆盖动态演变特征及归因分析——以宝鸡地区为例

植被覆盖的变化趋势对区域生态恢复评估具有很好的表征作用。选取长时间序列(2001—2017年)MODISNDVI(NormalDifferenceVegetationIndex,归一化植被指数)遥感影像、降水量等数据,基于植被降水利用效率(RainfallUse 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)因素探讨了第一轮退耕还林(草)工程实施下(2001—2008年)、第一轮退耕还林(草)工程实施后(2009—2013年)及第二轮退耕还林(草)工程实施以来(2014—2017年),自然和人为驱动力因子对宝鸡地区植被恢复的影响。再结合社会经济数据,利用地理探测器探究对NDVI空间分布解释力的主导驱动力因子。结果显示,(1)3个时间段上,人为干预增加区域面积(0.51×10~4、0.53×10~4、0.56×10~4hm~2)大于人为干预减少区域面积(0.04×10~4、0.26×10~4、0.28×10~4hm~2),两者均呈逐阶段递增的变化趋势。(2)近17 a来,累计NDVI与RUE分别以0.605/10 a、0.002/10 a的速度增长。3个时间段上,人为干预(增加/减少)区域NDVI与RUE相关性均表现为逐阶段增大的正相关关系,且人为干预增加区域NDVI与RUE相关性(0.15、0.37、0.42)均大于人为干预减少区域(0.13、0.27、0.37)。至第二轮退耕还林(草)工程实施以来,显著和极显著性遍布全区,林地(31.21%)、未利用土地(26.59%)的相关系数增速最高。(3)人口密度∩耕地面积(0.233)、日照时数∩粮食总产量(0.229)、气温∩土壤类型(0.227)、日照时数∩耕地面积(0.227)及人均GDP∩耕地面积(0.226)等气候环境因素和人类活动因素的交互作用对NDVI空间分布的解释力较强,但人类活动因素的主导驱动力监测结果较弱(0.014—0.189)。说明人类活动因素的单一驱动力因子空间分布对NDVI空间分布的解释力较弱。另外,受降水量的胁迫作用,植被降水利用效率增强,在与气候环境因子的交互作用下,植被覆盖状况表现出逐年改善的变化趋势。     

黄河源区植被生长季NDVI时空特征及其对气候变化的响应

利用黄河源区MODIS/NDVI数据、1∶100万植被类型图和气象资料,分析了该区不同植被类型生长季NDVI时空特征以及与气候因子的关系。结果表明,1）2000—2011年,黄河源区植被生长呈改善趋势,生长季NDVI年际变化率每10 a为＋2.75%,高寒草原、高寒草甸、高寒灌丛生长季NDVI年际变化率分别为每10 a＋2.84%、＋2.65%、＋2.77%。2）黄河源区植被改善面积占全区总面积的29.39%,主要分布在卡日曲和玛曲上游、扎曲流域、布青山南麓、扎陵湖北部和鄂陵湖周边地区。植被退化面积仅占全区总面积的0.98%,主要分布在约古宗列曲东南部山地和卡日曲北部山地。受水热条件控制,植被改善表现为：①植被改善面积南坡大于北坡;②植被改善面积随海拔升高先增加后减小;③植被改善面积随坡度增加迅速减小。3）黄河源区植被生长季NDVI与同期气温和降水分别存在显著正相关性,其中高寒草原和高寒草甸生长受降水影响更为明显,而高寒灌丛生长受气温影响更为明显。气候的暖湿化趋势可能是促使黄河源区植被生长改善的主要原因。     

1982-2006年中国半干旱、干旱区气候与植被覆盖的时空变化

利用1982 - 2006年英国CRU(Climatic Research Unit)全球气温降水数据和NOAA/NASA归一化植被指数(the Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据,分析了中国内陆半干旱和干旱区的气候、植被覆盖的时空变化.结果表明,虽然中国内陆半干旱和干旱区的部分区域降水减少,但整体上向暖湿化发展.在暖湿化背景下,中国内陆半干旱和干旱区的植被总体以改善为主(＞1％·(10a)-1),特别是新疆西北部和青海东南部;但局部有微弱的减少趋势[(0～1)％·(10a)-1],如新疆南部和东部、甘肃西北部.最后,以乌鲁木齐为例,分析发现气温增加导致植被生长季延长和降水的增加,使得过去25年乌鲁木齐的植被覆盖有明显的改善.     

甘肃省植被覆盖变化及其对退耕还林工程的响应

利用2000—2015年MODIS-NDVI数据,基于遥感和地理信息系统技术,采用像元二分法和一元线性回归分析法,定量探讨了甘肃省近16 a植被覆盖的时空变化特征,并在此基础上评估退耕还林面积与植被覆盖的相互关系。结果表明:(1)2000—2015年甘肃省年均归一化植被指数(NDVI)值呈增加趋势,年增长速率为0.43%,说明甘肃省植被覆盖总体呈改善态势。(2)16 a间,全省植被覆盖虽有局部恶化趋势,但改善区域面积远大于植被退化区域。其中,明显改善、中度改善和轻微改善区域面积分别占总面积的20.62%、14.67%和33.05%,退化区域面积仅占2.87%。(3)总体上,甘肃省植被覆盖度仍然较低,全省16 a平均植被覆盖度为50.98%,低、中低植被覆盖区面积占总面积的50%以上,且分布不均,其中东南地区平均植被覆盖度最高,为75.43%,中部次之,为47.84%,西北最低,只有31.77%,空间差异显著。(4)退耕还林面积能较好地解释植被覆盖度的变化。退耕还林工程集中区即黄河以东地区累计退耕还林面积与2000—2015年年均植被覆盖度明显相关,其决定系数R2为0.721 8。     

1982—2006年中国半干旱、干旱区气候与植被覆盖的时空变化

利用1982-2006年英国CRU(Climatic Research Unit)全球气温降水数据和NOAA/NASA归一化植被指数(theNormalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据,分析了中国内陆半干旱和干旱区的气候、植被覆盖的时空变化。结果表明,虽然中国内陆半干旱和干旱区的部分区域降水减少,但整体上向暖湿化发展。在暖湿化背景下,中国内陆半干旱和干旱区的植被总体以改善为主(>1%.(10a)-1),特别是新疆西北部和青海东南部;但局部有微弱的减少趋势[(0~-1)%.(10a)-1],如新疆南部和东部、甘肃西北部。最后,以乌鲁木齐为例,分析发现气温增加导致植被生长季延长和降水的增加,使得过去25年乌鲁木齐的植被覆盖有明显的改善。     

1980—2015年青藏高原植被变化研究

青藏高原地形复杂,气候类型独特,是北半球气候变化的调节器。全球气候变化直接影响植被变化,探讨植被变化对了解青藏高原的环境状况及环境保护与恢复具有重要意义。选取青藏高原作为研究区域,基于1980年和2015年的1 km土地利用数据利用转移矩阵研究植被的转换变化,利用1981—2015年的GIMMS-NDVI数据借助趋势分析法分析土地利用未变化区域的植被覆被变化,并通过相关分析法研究植被变化与气候因子的关系。研究表明:1980—2015年,青藏高原植被的转换变化表现为转入面积大于转出面积,植被面积整体增加。植被类型变化的主要表现形式为农作物和草地面积增加,乔木林地和灌木林面积减少;草地的面积变化最大,农作物、乔木林地和灌木林面积变化很小。从不同植被类型和生态分区来看,植被覆被变化表现为农作物面积较小,分布于半干旱地区,NDVI呈上升趋势;乔木林地位于东南部湿润半湿润地区,生长状况呈现退化趋势;灌木林位于东部边缘和东南部的湿润半湿润和半干旱地区,呈退化趋势;草地分布范围最大,生长情况趋于改善。近35年来,青藏高原的植被覆盖整体趋于好转,低覆盖度、干旱半干旱地区趋于改善,高覆盖度、湿润半湿润地区出现退化。研究时段内,青藏高原趋于暖湿化,NDVI变化与年平均气温、年降水量变化呈正相关,对降水变化更为敏感。不同植被类型对气候变化响应不同,农作物相关系数最高。乔木林地与气温和降水变化呈负相关,农作物和草地则呈正相关,灌木林与降水变化呈正相关,与气温变化呈负相关。     

基于MODIS的山东省植被覆盖时空变化及其原因分析

卫星遥感获取的归一化植被指数(NDVI)可以指示地表绿度和植被覆盖特征,被广泛应用于大尺度地表植被活动的监测和评估。基于2000─2014年的328景MODIS/NDVI时间序列数据,采用基于栅格像元的趋势分析和稳定性分析方法,深入分析了2000年以来山东省不同区域植被覆盖和绿度变化特征。结果表明,(1)近15年山东省植被年平均NDVI和春季NDVI都呈现显著增加趋势(P0.01),NDVI的增加趋势与降水量的年际变化关系显著(P0.05);由于城市化进程加剧,生长季绿色植被面积显著减少,平均每年减少243 km~2。(2)NDVI变化趋势具有明显的空间差异,鲁西农业区植被与黄河三角洲以及南四湖的湿地植被变化趋势相反,农田植被绿度有增加趋势,湿地植被绿度下降明显。这一趋势差异与不同植被类型对于降水年际变化的响应差异有关。(3)由于不同植被类型对于自然和人为活动干扰的适应能力不同,不同地区的植被覆盖在时间序列上表现出不同的稳定性。植被稳定性的排序为:农田植被森林灌木植被湿地植被。说明湿地植被对于环境变化的响应最敏感,而人为管理的农田植被的抗干扰能力最强。本研究对于了解山东省植被覆盖变化格局特征和评估不同生态系统的气候变化响应具有积极作用。     

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。     

气候变暖对半干旱区马铃薯产量的影响

基于西北典型半干旱区马铃薯定位观测试验,结合气候要素平行观测资料,研究了半干旱区马铃薯产量对气候变化的响应。结果表明,1957—2015年间(59 a),西北半干旱区在气温显著上升,气温和降水量气候倾向率分别为0.238℃/10 a、-10.517 mm/10 a。马铃薯产量与苗期(6月)呈显著负相关(P0.01),与块茎膨大期(8月)气温也呈负相关(P0.10),6—8月气温每升高1℃,马铃薯产量下降4 391.39~6 798.46 kg·hm~(-2)。产量与生育期≥0℃积温呈显著负相关(P0.05),适宜≥0℃积温阈值为2 307.4℃。产量与苗期降水量呈正相关(P0.10),适宜降水量阈值为47.8 mm。产量与9月中旬日照时数呈显著正相关(P0.01)。马铃薯生育期干燥指数与产量呈显著负相关(P0.05),适宜阈值为1.88。研究还发现气温变化对马铃薯产量影响的敏感期在出苗至分枝期,而水分影响马铃薯产量敏感期分别在分枝到开花期和块茎膨大期,同时,块茎膨大期也是日照变化影响产量的敏感期。因此,气候变暖对西北半干旱地区马铃薯的生产形成了负面影响。     

气候变化对河西绿洲农业的影响及对策

气候变暖和区域降水变化给河西绿洲农业生产带来严峻挑战。认识气候变化特征及其对农业的影响,提出应对措施,可为区域农业应对气候变化提供科学依据。基于河西绿洲气象观测资料,分析河西绿洲近58年(1961—2018年)气候变化特征,对比讨论气候变化对河西绿洲农业的主要影响,提出河西绿洲农业应对气候变化的适应技术对策。结果表明,近58年,河西绿洲区年平均气温呈显著上升趋势,气温变化倾向率为0.364℃·(10 a)~(-1),年平均气温于20世纪70年初开始持续上升,年平均气温上升突变点出现在1997年。年降水量年际变化也呈显著上升趋势,降水量变化倾向率为4.341 mm·(10 a)~(-1),降水量于20世纪60年代开始上升,降水量上升突变点为2006年。气候变暖使河西绿洲作物生长季延长,春小麦、玉米的出苗期、生育期缩短,成熟期提前;作物适宜种植区和可以种植区海拔增加,多熟制北移,夏粮面积缩小,秋粮面积增大。弱冬性、中晚熟品种逐步取代强冬性、中早熟品种;玉米中晚熟品种种植适宜区上限高度已由海拔1 500 m提升到海拔1 800m左右。未来气候变化对绿洲农业发展利弊共存。夏季降水增多会增加径流量,山区降雪会增加冰川储水量;气温增高,有效积温增加,无霜期延长,复种指数提高;但是,气候变暖使灾害性天气的极端性增加,危害加重,对设施农业、大田生产造成的损失增加。要严格控制人工绿洲面积,提高土地生产力;优化农业产业结构,发展高效绿洲生态农业种植模式;加快特色农业建设,优化农业经济结构;依靠科技提升核心竞争力,逐步提高农业现代化水平;研究绿洲生态系统演变机理和驱动机制,维护绿洲生态系统平衡;发展节水生态农业,建立绿洲多元化复合种植结构;发展绿洲及过渡带舍饲畜牧业,延长生态产业链。通过上述的措施,科学开发利用气候资源,减缓气候变暖的不利影响,应对气候变化。     

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     

基于地理加权回归模型的能源“金三角”地区植被时空演变及主导因素分析

宁陕蒙接壤地区的能源"金三角"为我国提供了丰富的能源,其地表植被状况与我国的生态恢复与重建密切相关。应用RS和GIS技术,以归一化植被指数产品(MODIS NDVI)为数据源,借助逐像元趋势分析法研究了2005—2015年间的植被动态变化;基于规则网格构建地理加权回归模型(GWR),探索了高程、坡度、土壤黏粒含量、多年平均气温、多年平均降水、距煤矿区距离及距道路距离7个因子对植被变化的影响及其空间非平稳性。结果表明:(1)时间上,2005—2015年研究区平均NDVI整体呈现波动上升趋势,增长率为0.083·(10 a)~(-1)(P0.05);空间上,NDVI呈现由东南向西北递减的分布格局;趋势上,NDVI变化呈增加趋势的区域(27.11%)远大于减少区域(0.64%),显著增加区域主要分布在榆林市东部。(2)与2005—2012年相比,2013—2015年归一化植被指数(NDVI)在全区显著减少,且具有更强的空间聚集性(Moran's I值为0.851),但变化程度具有空间异质性。(3)2个时段全区植被变化受气候等自然因素的影响较大,影响植被变化的主要因素在时间与空间上具有差异性,人类活动对植被变化具有双重作用。