基于SPEI和SPI指数的太原多尺度干旱特征与气候指数的关系

干旱是太原地区发生最频繁的自然灾害之一,出现的次数多、持续的时间长,对国民经济特别是农业生产造成了严重的影响.随着全球气候变暖、极端天气出现得越发频繁,太原干旱发生的频率和危害程度均呈上升趋势.基于1951-2012年月平均降水和气温资料,引入新的干旱指标：标准化降水蒸散指数（SPEI）,应用SPEI和SPI（标准化降水指数,简称：SPI）定量描述太原地区的62年来的干湿状况;基于月尺度SPEI和SPI指数,对太原月季尺度干旱变化做了分析,并利用交叉小波变换（XWT）探讨了干旱与大尺度气候因子之间的关系.结果表明：基于降水和蒸散的SPEI可以更灵活地反映月季干旱变化特征;交叉小波变换分析表明,太原地区的干旱与4个大尺度因子都具有6-12 a年代际主共振周期,在1980s都存在较好的相关性.SPEI和SPI与NAO通过显著性检验的6-12 a共振周期主要表在1985-2000年,序列在此频段上表现出一定的正位相共振关系;SPEI和SPI与WP在1955-1960年和1990-2000年分别表现出2-3 a和4-8 a显著的共振周期,存在明显的滞后相关,在1970-1990年具有10-16 a正位相显著共振关系.SPEI与PDO在1986-2000年之间存在4-6、8-14 a两个显著的共振周期,各自表现出负、正位相共振关系,在1955-1960年存在2-3 a共振周期,在此频段上SPEI显著滞后于PDO.与SPEI相比,SPI与PDO的相关性较弱,仅在1955-1960、1986-2000年出现了弱的共振关系.SPEI和SPI与PNA在1983-1995年表现出4-7 a的显著共振关系,反映了SPEI和SPI显著滞后于PNA.     

4种遥感干旱指数在内蒙古东部干旱监测中的对比研究

内蒙古东部是干旱灾害的高发区,对遥感干旱监测技术的需求十分迫切。为研究不同遥感干旱指数在内蒙古东部地区的适用性,利用2016和2017年4月下旬至9月下旬内蒙古东部地区MODIS数据,计算出温度状态指数(temperature condition index,TCI)、植被状态指数(vegetation condition index,VCI)、温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index,TVDI)和植被供水指数(vegetation supply water index,VSWI)4种常用遥感干旱指数,并将其与气象干旱综合指数(meteorological drought composite index,MCI)和土壤相对湿度数据进行比较。结果表明:受牧草返青期波动影响,生长季初期TCI和VCI对遥感干旱监测结果偏差较大,生长季中、后期各遥感干旱指数对干旱的描述基本一致。VCI与MCI和土壤相对湿度的相关性最高。MCI与VCI和VSWI在中、低覆盖度草原的一致性较高,而MCI与TCI在中、高覆盖度草原的一致性较高。结合各遥感干旱指数特点,建议内蒙古东部在生长季初期首选VSWI进行遥感干旱监测,而在生长季中、后期选择VCI或TCI进行遥感干旱监测。     

基于SPI的渭北黄土高原干旱时空特征

渭北黄土高原是陕西省重要的粮食生产基地,为了提高该地区应对干旱气候事件的能力,利用1986─2015年渭北黄土高原地区逐日降水资料详细分析该地区干旱变化的时空演变规律,通过计算标准化降水指数(SPI),定量表征该地区的干旱时空特征,结果表明:(1)近30年该地区SPI和降水量的变化趋势基本相近,都呈规律性波动变化,但有些月份差异比较大,这是由于SPI对不同时间尺度降水量的敏感性不同。(2)不同时间尺度的SPI可以较好地反映干旱洪涝的发展演变状况和趋势。SPI能够明确地反映渭北黄土高原的干旱变化状况,短时间尺度(1个月)能够反映逐月的干旱变化,3个月能够反映季节的干旱变化,而长时间尺度(12个月)则可以反映水分的滞后性作用。通过对多时间尺度SPI的时间序列分析可以发现,渭北黄土高原总体上有变湿的趋势,且随着时间尺度的增加,SPI的随机性在减弱,持续性在加强。与气候变化相对应,全区干旱频次有总体下降的趋势。(3)渭北黄土高原干旱主要出现在1993、1994、1997、1998和2001年。对不同季节的SPI分析结果表明,春季和夏季干旱发生频率较高,秋季和冬季干旱频率较低。同时,干季干旱频率较高,湿季干旱频率较低。(4)渭北黄土高原不同地区干旱具有相对一致的趋势。研究结果可为渭北黄土高原农业旱情管理与决策提供科学依据。     

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。     

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。     

山东省MODIS遥感植被指数时空变化研究

动态监测植被覆盖的时空演变,深入研究植被与气候变化和人类活动之间的响应关系,揭示区域环境状况的演变和变迁有着重要的现实意义。山东省植被覆盖率高,为了更好地了解自然因素和土地利用变化对山东地区植被的影响,研究利用MODIS-EVI、气象及城市化数据,通过分析2000—2008年7月月均EVI植被指数与月均温、降水及城市建成区面积之间的关系。得出如下结论:山东省的植被指数在其西部地区和南部地区值比较高;7月EVI指数与月平均气温存在相关系数r=-0.43的负相关关系,EVI指数与月降水间存在相关系数r=0.38的弱正相关关系,与城市建成区面积相关系数为0.30,表明山东地区植被指数的变化与气温的关联度要大于其与降水的关联度。此外,研究考虑了离海远近,将山东地区划为东部和西部地区。从地理位置来看,东部区域EVI值与降水之间的相关度普遍低于西部地区,而东部地区植被指数与气温的相关度要高于西部地区,东部地区在城市化进程加快的同时应更注意环境的保护与人工植被的种植。     

1982-2006年华北植被覆盖变化及其与气候变化的关系

利用1982-2006年GIMMSNDVI数据反映华北地区植被覆盖变化状况,结合1982--2006年该地区85个气象站点的气温和降水数据,分别从年际变化、季节变化和月变化三个时间尺度分析华北地区植被覆盖变化及其与气候变化的关系。结果表明,从年际变化来看,华北植被变化与气温变化关系较与降水关系密切;从季节变化来看,华北地区植被生长在不同季节对水热条件变化的响应不同,春季和秋季植被生长与气温的关系较与降水的关系密切,而夏季植被生长主要受降水的影响;从月变化来看,4月和5月植被变化受气温变化影响较明显,一定程度上说明4月和5月植被生长的NDVI值增加可能是由于气候变暖引起的植被生长季提前产生的;6-9月植被生长与前2个月降水变化关系密切,说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性。     

基于SPEI指数的黄土高原夏季干旱时空特征分析

黄土高原作为气候变化敏感区和生态脆弱区,干旱对本区的生态环境和经济发展产生了影响深远,分析本区干旱变化规律对保障农业生产安全,维护生态系统的健康具有重要的意义。本文基于1958—2015年夏季降水和气温格点数据,以及热带海洋温度气候指数,运用标准化降水蒸散指数(SPEI)、经验正交函数分解(EOF)、小波分析、交叉小波分析等方法,分析了黄土高原夏季干旱的时空分布类型、周期变化特征,并且讨论了SEPI与热带海温的协同关系。结果表明高原夏季SPEI的EOF第一模态表现为整体一致型变化,方差贡献为32.6%,第二模态主要表现为高原东南一西北反向变化的特征,其方差贡献为16.9%,前两个模态的总方差贡献可达到49.5%。第一模态时间序列(PC1)主要表现为2-4 a周期变化,是黄土高原夏季SPEI的主周期;第二模态时间序列(PC2)存在两个周期,即2-3a和8-10a;根据交叉小波分析,这两个模态受外强迫因子的调制作用上可能存在较大的差别。黄土高原SPEI平均水平在各个时段表现出了很大的差异性,其中1978-1992年和1993-2005年两段时期干旱的分布区域有明显扩大的趋势;2006-2015年极端干旱在甘肃东部表现特别明显,在这段时期黄土高原旱涝分布的差异性较为突出。黄土高原夏季中度、重度、特旱等级的发生的频率主要在内蒙古和宁夏,此外在平原河谷地带,诸如渭河平原和太原盆地的SEPI明显低于周边地区,干旱发生的频率也显著高原周边,形成了高原上的干谷。综上所述,基于SPEI对黄土高原地区干旱进行了多尺度的时空分解,刻画了干旱的基本特征,并初步讨论了干旱的成因,研究结果可为本区干旱预警及生态保护和修复提供科学依据。     

基于SPEI的近50年青藏高原高寒草地自然保护区气候变化研究

青藏高原高寒草地为重要的生态脆弱区,也是3大无人区自然保护区可可西里、羌塘和阿尔金山所在地,由于缺乏气候监测站点,气候变化研究较少。基于自然保护区周边16个气象站点资料,通过1957─2011年逐年的日气候资料,利用3种模型分析了该区域气温与`降水量的时间变化趋势,并利用综合了降水与温度的降水蒸散指数(SPEI)分析了干旱演变的趋势,同时利用Kriging插值法,分析了3大保护区的气候变化的差异。结果表明,近55年以来,最高、最低气温和年平均气温上升趋势明显,Mann-Kendall趋势分析达到极显著性水平,年平均温度增长率为0.71℃/10a。进一步比较了区域平均值法、线性模型与指数模型3种方法下降水量的变化趋势,结果表明,直线模型拟合的结果数值最高,指数模型的变异最大,而平均值法数值低于直线模型拟合的结果,指数模型能够更好的模拟降水量与海拔之间的关系,年平均降水量波动较大,20世纪60年代开始逐渐增加,70年代中期有所下降,但总体上呈现增加的趋势,Mann-Kendall分析趋势显著。降水增加量约为10 mm/10a。SPEI指数表明,近50年来,保护区呈现总体由干向湿发展的趋势。自然保护区内降水量,气温与变幅差异较大,可可西里、羌塘与阿尔金山的气温的平均值分别为1.9、15.4和6.0℃降水分别为261、141和107 mm/a。本研究利用SPEI揭示了保护区气候变化规律,并分析了温度降水的空间变异性,为保护区管理提供依据。     

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。     

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.     

基于标准化降水指数的辽宁省近54年干旱时空规律分析

辽宁省是干旱较为严重的地区之一,研究该地区干旱的时空分布特征,对有效应对旱灾,采取防御措施,降低旱灾的危害有着积极的意义。利用该区域52个气象站1961─2014年逐月降水资料,采用标准化降水指数(SPI)、经验正交函数(EOF)以及旋转经验正交函数(REOF)等方法,分析了近54年来辽宁省干旱时空变化分布特征及分区研究。研究结果表明:辽宁省干旱主要发生在19世纪60年代至70年代初、70年代末至80年代初、80年代末至90年代初和21世纪初。春季干旱和秋季干旱发生的范围较大,持续时间较长,年份较多,冬季干旱发生范围次之,夏季干旱发生的范围较小,年份也较少。根据REOF分解的结果,可以将辽宁省干旱划分为西北部地区、中部和东北部地区、东南部地区。划分的各个区域中,参考各区域SPI12的平均值可知,3个地区的平均SPI12曲线变化趋势基本一致,但也存在差异性。最明显的差异是西北地区与东南地区的差异,出现干旱的年份数量各地区大致相等。从干旱的时段来看,东南部地区、中部和东北部地区各有1次较长时段的干旱,西北部地区有2次较长时段的干旱,而且相对另外两个区域干旱级别达到中旱以上的时段较少。     

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。     

基于标准化降水蒸发指数(SPEI)的东北干旱时空特征

东北地区是我国重要的粮食作物和经济作物的生产基地,易受异常降水和干旱的影响。随着全球气候变暖,东北地区温度增高、降水量减少,干旱事件发生频繁。但是目前国内对东北地区干旱的研究较少、结果存在分歧,且主要关注干旱的时空变化特征和干旱的影响,较少研究关注干旱的区划研究。依据1961─2013年东北地区月平均气温和降水资料,运用标准化降水蒸发指数（SPEI）分析了东北地区的干旱趋势,并根据主成分分析和聚类分析研究东北地区干旱的时空特征,研究结果表明：东北地区在1961─2012年期间干旱发生频率呈现波动增加的趋势;在1961─1999年期间,东北地区干旱发生频率低、持续时间短,干旱危害较小;而2000年以后,东北地区干旱事件频发,干旱持续时间长、强度大,出现了2000─2002和2007─2008年2个连续干旱期。从空间分布来看,2000─2010年是东北地区干旱发生频率和影响范围最大的时期,尤其是东北地区的中部和西部,其干旱频率分别达到42.86%和33.34%。根据主成分析和聚类分析的结果将东北划分为8个干旱相似区。研究结果对于实现东北干旱监测、评估,为减轻该区域干旱损失,指导区域水资源管理和农业生产具有重要的现实意义。     

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。     

锡林浩特草原大针茅返青特征及其与气象因子的关系

植被物候被认为是环境条件、季节和年际间变化最直接、最敏感的综合指示器,也是农牧民确定播种、收割、放牧的重要依据,研究植被物候变化与气象因子的关系已成为热点科学问题。为探明典型草原区牧草返青特征及其与气象因子的关系,以典型草原区优势植物种大针茅(Stipa grandis)为研究对象,通过对锡林浩特草原2014-2017年大针茅返青情况的调查,分析了返青期芽、叶的生长特征;并结合气象资料,对大针茅返青与气象因子进行相关性分析,结果表明,(1)锡林浩特草原大针茅返青期主要集中于3月下旬至4月下旬,且返青期芽、叶生长始期缓慢、盛期较快、末期平缓。(2)1971—2017年锡林浩特草原气温呈上升趋势,降水波动较大,呈递减趋势,较历史时期相比平均提前4.2 d·(10 a)~(1)。(3)大针茅返青过程中,气温与降水为主导因子,4月与春季气温、春季降水与大针茅返青显著相关,其中气温为决定性因子,降水为影响性因子。最低气温与平均气温决定了返青的开始,最高气温与春季降水的多少决定了返青的快慢。该文确定的锡林浩特草原大针茅返青时间及其生长特征可为典型草原区物候期的预测提供基础数据资料;得到的影响大针茅返青的关键气象因子对典型草原区农牧业生产具有重要意义与参考价值。     

雅砻江流域生长季植被时空变化特征及对气象因子的响应分析

在全球气候变化背景下,开展植被变化对气象因子的响应研究对流域生态环境保护和水土资源合理利用具有重要的现实意义。以雅砻江流域为研究区,基于1982—2015年GIMMS NDVI数据,首先采用多种数理统计方法揭示生长季NDVI的时空变化特征,基于滞后相关系数法分析NDVI对气象因子的时滞效应,在此基础上建立各像元NDVI与气象因子的主成分回归方程,分析影响NDVI变化的主要气象因子及其贡献率,进而揭示NDVI对各气象因子的响应变化特征。结果表明:雅砻江流域NDVI在年内呈单峰型变化,峰值出现在8月,生长季NDVI年际变化呈不显著下降趋势。流域NDVI自下游向上游逐渐减小,植被退化面积占30%,改善面积占24.28%,中游植被改善和退化面积占比最大,就各植被类型变化而言,针叶林改善比重相对较大,灌丛和草甸退化较为严重。导致流域植被变化的主控气象因子为降水和气温,其对植被变化的贡献率分别为27.68%和26.31%,其中,流域上游及中游北部地区植被变化主要受气象因素影响,中游南部及下游地区植被受气象因子与其他因子(如人类活动)的共同影响。各像元NDVI变化的主控气象因子存在显著差异,降水、平均气温和相对湿度是中上游植被变化的主控气象因子,而降水和日照时数是下游植被变化的主控气象因子。流域植被对各气象因子的响应存在一定的时滞效应,植被对各气象因子滞后响应面积大小顺序为:平均风速>降水>日照时数>平均气温>相对湿度。中上游植被对主控气象因子降水、平均气温和相对湿度的响应主要为当月及滞后1个月;下游植被对主控气象因子降水的响应主要为滞后1个月和滞后3个月,而对主控气象因子日照时数的响应主要为当月。     

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。     

大气沉降对土壤重金属累积的影响

选择大气污染严重的太原市为研究区，通过定点监测，分析了不同类型区大气TSP和降尘的污染状况及周年内的月变化趋势，测定了大气干湿沉降中Hg、Cd、Pb三种重金属元素的含量，并计算出大气干湿沉降对土壤系统重金属的年输入量分别为Hg4.48g/(hm2×a)，Cd6.34g/(hm2×a)，Pb349.4g/(hm2×a)；不同类型区大气污染状况与大气沉降输入土壤中重金属累积顺序一致均为工矿区＞城区和近郊区＞风景区＞远郊区。     

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。