近34年祁连山南坡植被覆盖变化与气象因子关系研究

基于1982~2015年GIMMS NDVI数据，通过趋势线法和相关性分析方法，对祁连山南坡植被覆盖变化及影响因素进行分析。研究结果表明：（1）祁连山南坡植被覆盖整体呈显著上升趋势，线性回归增速为0.99%/10 a；各季节平均NDVI依次为夏季>秋季>春季>冬季， NDVI变化斜率排序依次为冬季>夏季>秋季>春季； NDVI月变化趋势基本一致，夏季NDVI在2004~2015年最大。（2）近34年来，祁连山南坡大部分区域属于常绿区域，三时间阶段植被增加面积整体表现出增加-减少-增加趋势，且在2004~2015年之间植被增加面积最大，占比为92.66%，增加速度最快的区域在门源县境内。（3）在影响因素方面，研究区NDVI与气温的相关性（0.58）大于降雨的相关性（0.27），研究区生长季 (4~9月)植被覆盖受气温和降水共同影响。     

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.     

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的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力#br#

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区，也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS NDVI数据，以及同时期的气象数据和其他辅助数据，利用最大值合成法（MVC）、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明：攀枝花市植被覆盖整体较高，属于高植被覆盖区域，年际尺度上，植被覆盖呈上升的趋势，增长速率为0.02/10 a；从年内来看，9月NDVI达到最大值，NDVI最小值出现在3月；植被覆盖在水平空间上呈“南低北高”的分布特征，并在垂直空间上呈现出显著的差异性，研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值；受水热条件的影响，阴坡（0°~45°, 315°~360°）植被覆盖高于阳坡（135°~225°），而平地（-1°）植被覆盖度最低；就整个研究区而言，植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%，增加的面积远大于退化的面积；年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响；大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。 关键词： 植被覆盖变化；归一化植被指数；气候变化；人类活动；攀枝花市     

西南地区近14a植被覆盖变化及其与气候因子的关系

基于1999~2012年NDVI数据,结合气温和降水资料,运用GIS和RS技术,分析了西南地区近14a植被覆盖的时空变化特征及与气温、降水的关系。结果表明:(1)该区植被生长良好,各植被类型NDVI均呈显著增加趋势。空间整体表现为改善状态,改善面积远大于退化面积,严重退化区仅占1.18%。退化区分布于横断山地北部、四川盆地东部以及云贵高原中部。(2)植被覆盖变化将以良性发展为主,但强持续性的退化区和弱持续性的改善区应值得关注;强持续性的退化区主要分布在横断山地中北部、云贵高原中西部、若尔盖高原中部、四川盆地与若尔盖高原相交区域;草原强持续性的退化面积最大,针阔混交林强持续性的改善面积最大。(3)NDVI与温度存在明显的正相关关系,而与降水及干旱指数变化的关系不太明显,温度是影响该区植被变化的主要自然因素。     

鄱阳湖流域叶面积指数时空变化特征及其与气候因子的关系

利用1982~2001年NOAA/AVHRR NDVI数据，根据简单生物模型SiB2的方法计算鄱阳湖流域叶面积指数LAI，分析不同植被类型LAI年内和年际变化及其与降水、气温的关系。结果显示：在年内，LAI从1月开始减小，至3月降到最小，之后开始迅速增大，7月达到最大值，然后又开始减小；各植被覆盖类型LAI与前3月降水和前1月平均气温相关性较强，并且全部通过95％的显著性检验。在年际上，各植被覆盖类型LAI在20 a间无明显整体增大或减小趋势，但每隔2~3 a呈锯齿状增大减小交替变化，其中常绿针叶林LAI变幅较大，在23~35之间，而林地草原LAI变化较平缓，在05~09之间；植被LAI年际变化受流域内5~7月降水年际变化的影响较大。在空间上，植被LAI在春、冬季整体较小，空间分布差异也较小，仅在流域边缘山区林地覆盖区稍大，其余大片区域LAI值很低，且分布比较均一；夏、秋季LAI较大，空间分布差异也较大，其空间分布主要与流域内土地覆盖类型有关     

三江源地区人类活动对植被覆盖的影响

基于1999-2010年SPOT VEGETATION旬值NDVI数据,并结合偏相关分析、线性趋势等方法对三江源地区影响植被覆盖变化的主要气候因素进行了判断,从而利用主要气候因子进行线性拟合,进而得到残差趋势来反映人类活动对植被覆盖的影响。结果表明:①1999-2010年三江源地区平均植被覆盖由东向西逐渐减小。12年间,植被覆盖呈改善趋势,平均变化率为0.047/10a。山地草原改善最为明显,其次为高寒草甸、高寒草原和常绿针叶林,亚高山、高山植被,矮半灌木荒漠改善趋势最不明显。黄河源区变化率最高,其次是长江源区和澜沧江源区,高寒荒漠草原区改善效果最差。②三江源地区大部分区域植被覆盖主要受气温影响,其次在黄河源区北部、长江源区中东部分布有降水影响区以及水热共同影响区。常绿针叶林受水热共同影响,高山、亚高山以及高寒植被主要受气温影响,山地草原主要受降水量影响。③1999-2010年,三江源地区平均残差趋势为0.018/10a,表明人类活动对三江源地区的植被覆盖变化呈正影响。人类活动对山地草原的正影响作用最强烈,其次是山地常绿针叶林,其他由大到小依次为高寒草甸、高寒草原、高山植被、亚高山植被和高寒匍匐矮半灌木荒漠。黄河源区和澜沧江源区受人类活动的正影响作用较强且相当,其次为长江源区,高寒荒漠草原区受人类活动影响最小。     

生态工程建设背景下贵州高原的植被变化及影响因素分析

基于MODIS-NDVI和气象数据，运用趋势分析、偏相关分析和残差分析等方法，对生态工程建设背景下贵州高原的植被变化及影响因素进行分析，并定量探讨气候因素与人类活动对植被变化的影响。结果表明：(1)2000~2016年期间，贵州高原植被NDVI在空间上呈东高西低的分布特征，高值分布于野生动植物及自然保护区等，低值分布于湿地保护工程区。NDVI总体呈上升趋势，湿地保护工程区、退耕还林工程区等植被覆盖上升速率较快，野生动植物及自然保护区呈略微的下降趋势。(2)植被改善区域(83.74%)分布于研究区边缘及西北部，退化区域(16.26%)分布于研究区中部和东南部，其中退耕还林还草工程区植被改善最为明显，野生动植物保护及自然保护区和速生丰产工程区改善效果较差。(3)从气侯因素分析来看，气温和降水在总体上与NDVI均呈正相关，气温对贵州高原植被生长的影响大于降水。(4) 从人类活动分析来看，人类活动对植被的建设作用强于破坏作用，人类活动正作用（76.68%）主要分布于西北部，负作用（23.32%）集中分布于东南部。植被覆盖增加是气候因素和人类活动共同作用的结果，人类活动对植被的贡献率为75.53%，气候因素为24.47%。     

川中丘陵区植被遥感动态监测及其驱动力分析

川中丘陵区是长江上游重要的生态屏障,也是国家退耕还林还草和天然林资源保护工程重点实施区。近年来,由于气候变化与人类活动的影响,该区植被覆盖及生态发生了较大变化。利用该地区2000～2015年MODIS NDVI数据、气象和土地利用数据以及研究区统计数据,采用最大值合成法(MVC)、趋势分析法和相关系数法,分析了川中丘陵区经国家生态工程建设后的植被动态变化特征,并探讨了气候变化和人类活动对植被覆盖的影响。研究结果表明:近15年,川中丘陵区植被呈增加的趋势,增速为5. 84/10 a(P0. 01);31. 58%的区域植被NDVI显著增加,主要分布在嘉陵江中游和岷江中下游,2. 90%的区域植被NDVI显著减少,主要分布在城市中心及周边;研究区植被对降水的敏感性较气温更强,22. 08%的区域面积NDVI与降水是呈显著相关的,仅7. 69%区域面积NDVI与气温是显著的;森林、灌木和草地的NDVI增加明显,各自增加比例超过60%,而建设用地和湿地是NDVI减少最明显的土地利用类型;退耕还林还草和天然林资源保护工程的建设,对川中丘陵区植被覆盖的增长起到了积极作用。     

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。     

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.     

基于MODIS NDVI的攀枝花市植被覆盖变化及其驱动力

攀枝花市位于金沙江与雅砻江的交汇处是长江上游生态脆弱区,也是天然林保护工程和退耕还林工程等的重点实施区。基于2001~2010年MODIS-NDVI数据,以及同时期的气象数据和其他辅助数据,利用最大值合成法(MVC)、趋势分析法以及线性相关分析等方法研究了攀枝花市植被覆盖时空变化及其与气候因素和人类活动的关系。研究结果表明:攀枝花市植被覆盖整体较高,属于高植被覆盖区域,年际尺度上,植被覆盖呈上升的趋势,增长速率为0.02/10 a;从年内来看,9月NDVI达到最大值,NDVI最小值出现在3月;植被覆盖在水平空间上呈"南低北高"的分布特征,并在垂直空间上呈现出显著的差异性,研究区植被覆盖分别在海拔2 000~3 000 m、坡度30°~40°达到最大值;受水热条件的影响,阴坡(0°~45°,315°~360°)植被覆盖高于阳坡(135°~225°),而平地(-1°)植被覆盖度最低;就整个研究区而言,植被退化的面积与增加的面积分别占0.7%和44.4%,增加的面积远大于退化的面积;年际尺度上植被受气温的影响高于受降水的影响;大规模生态工程建设是研究区植被覆盖增加的主要驱动因素。     

基于MODIS数据的堵河流域生态指数变化及与气候因子的相关性分析

堵河流域是南水北调中线工程的重要水源区,流域的生态环境决定着南水北调的经济效益和水质状况.基于MODIS影像(2001～2017年)、数字表面模型(DSM)与气象数据,采用均值统计法、一元线性回归趋势法和相关分析法对堵河流域总初级生产力(GPP)、归一化差异植被指数(NDVI)、和蒸散发(ET)等生态指数的时空变化特征及其与气象因子的相关性进行研究,探讨堵河流域生态环境演变规律及其气候响应特征.结果 表明:(1)堵河流域多年月均GPP、NDVI和ET分别为1868.67 gC/(m2·month-1)、0.605和959.975 mm/month,植被覆盖率较高;多年年均GPP、NDVI和ET呈现相似的空间分布规律,堵河南岸值均高于北岸,竹溪河流域值均最低,最高值均位于神农架林区在内的高海拔区域.(2)年均GPP、NDVI和ET值总体呈波动上升的趋势,表明堵河流域的生态环境在向好的趋势发展;年内呈周期性单峰变化趋势,7月达到最大值;具有较强的季节性,夏季GPP、NDVI和ET值最大,冬季最小.(3)流域月均NDVI、ET和GPP之间均具有较强的正相关性,其中月均NDVI与月均GPP\ET的相关系数R2均为0.65,月均ET与月均GPP的R2为0.70.(4)流域月均GPP与月均降水的相关性强于月均气温,而NDVI、ET与气温的相关性均大于降水;GPP、NDVI和ET的变化与气温、降水呈现同期变化规律,NDVI、ET和GPP的变化对气候因子的响应不到一个月的滞后性.     

基于SPOT_NDVI的甘肃省植被覆盖变化及其与气候、地形因子的关系

植被覆盖时间序列特征体现了气候变化和人类活动对环境的影响，利用2000~2018年SPOT_NDVI并结合气象和地形数据，采用趋势分析、偏相关分析、地形面积修正等方法探究甘肃省植被覆盖的变化特征及与气候、地形的关系。研究表明：近19年来，甘肃省植被覆盖整体呈恢复状态，但低覆盖区面积仍为最大，空间分布总体呈现南高北低的状态。降水对省内植被生长总体起到促进作用，特别是黄土高原地区，植被覆盖度与降水有显著的正相关性；在南部湿润区和北部干旱区，气温对植被生长分别起到促进和抑制作用。就地形而言，海拔2 500~3 000 m、坡度大于25°的半阳坡地区最适宜植被生长。进行植被覆盖研究，有利于区域生态建设和持续性发展，同时对人地关系以及经济发展的统筹规划也有重要的理论与实际意义。     

长江上游植被净初级生产力年际变化规律及其对气候的响应

在GIS系统支持下，利用遥感和气象资料，构建了基于光能利用率的植被净初级生产力（NPP）模型，估算了1981~2000年长江上游地区植被年NPP分布。分析了不同植被类型NPP的年际变化规律，基于像元空间尺度讨论了植被NPP对气候的响应关系。结果表明：除农作物外，各植被类型NPP均呈增长趋势，其中针叶林增幅最大。NPP出现较明显变化地区可能主要与人为因素作用有关。长江上游年降水量和年均温分布均与年NPP分布相似，从西北向东南逐步递增趋势。长江上游NPP与降水和均温的年际相关性整体不强。呈强正相关性（相关系数大于0.2）的区域，其面积均占据了总面积的近一半，其分布呈现互补关系。呈强负相关性（相关系数小于-0.2）的区域面积较小。随地理位置的不同，气候因子（降水、气温）对NPP的年际变化的驱动作用（强度、方向）不同.     

湖北省植被覆盖度时空变化特征与影响因素分析

湖北省植被结构变化受自然和人类活动因素的影响较大,揭示湖北省植被变化的空间特征对其生态环境改善具有重要意义.基于MOD13Q1 NDVI数据计算湖北省的植被覆盖度,结合气象、DEM数据分析湖北省2000～2020年植被覆盖度的时空变化及分布格局,并探讨了其对气候变化、人类活动的响应.结果 表明:(1)2000～2020年湖北省植被覆盖度总体呈现增加的趋势,增大区域集中在湖北省的西北部,十堰、神农架林区和随州周围;(2)局部地区存在植被退化现象,退化面积呈先减小后增加的趋势.2000～2005年植被恢复区域主要集中在西北部和西南部,退化区域分布在武汉、襄阳、仙桃和黄石等地区;2005～2010年湖北省整体植被覆盖状况相对较差,退化区域分布在西北部和东南部,十堰和武汉较为明显,改善区域集中湖北省中部、神农架林区、襄阳、随州和天门;2010～2015年湖北省植被退化面积减少,分布在东部和西北部;2015～2020年植被覆盖度整体呈现下降趋势;(3)湖北省的东北部、西南部以及襄阳等地区的植被覆盖度与气温、降水呈现正相关,随着海拔的升高,气温、降水及风速和植被覆盖度正相关和负相关所占比重逐渐减少;(4)人类因素对湖北省的生态环境有正影响,对植被恢复有促进作用;负影响主要集中在武汉周边城市、襄阳、荆州等区域.     

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。     

基于MODIS数据的安徽省植被水分利用效率时空变化及影响因素

水分利用效率是衡量生态系统碳水循环耦合程度的重要指标。基于MODIS数据、土地覆盖类型数据和气象数据，估算安徽省植被水分利用效率(WUE），采用趋势分析法和相关分析法对安徽省2000~2014年植被WUE的时空格局、变化趋势及影响因素进行研究。研究表明:（1）不同植被类型的WUE年均值差异明显，常绿阔叶林和常绿针叶林的WUE均值较高，分别达到1.66和1.69 gC?mm-1?m-2，而耕地的年均WUE最低，各植被类型的年均WUE按照“常绿针叶林>常绿阔叶林>灌木>草地>落叶阔叶林>针阔混交林>耕地”的顺序递减。植被年均WUE具有较强的空间分异性规律，整体上呈现南北高中间低的趋势，植被WUE的高值区主要分布在大别山区和皖南山区，分布范围与常绿针叶林、常绿阔叶林的分布范围基本一致。（2）安徽省2000~2014年植被WUE年内变化呈现出“增加-减小-增加-减小”的M状“双峰型”趋势，具有明显的季节差异，呈现出春季＞秋季＞夏季＞冬季的特征，各季节植被WUE的均值分别占植被WUE的32.58%、24.91%、29.27%、13.24%。（3）安徽省植被WUE动态变化受到降水影响显著的区域占比3.88%；气温显著影响的区域占比2.19%；降水显著影响的地区主要分布在林地范围内，温度显著影响的地区则位于耕地范围内，降水和气温综合显著影响所占面积最小，为0.11%；而植被WUE受气温和降水影响均不显著占比为93.82%；整体上，安徽省大部分地区的植被WUE变化主要受非气候因素影响。     

近30年来庐山风景名胜区NDVI时空变化及其潜在影响因素分析

植被是旅游吸引力的重要构成因素,研究景区归一化植被指数(NDVI)变化对风景名胜区的可持续发展至关重要。以国家首批重点风景名胜区——庐山风景名胜区为研究区,采用近30年来的Landsat NDVI数据,基于趋势分析法分析了研究区NDVI的时空变化特征,并从气候、地形因子以及旅游活动等方面,探讨了研究区NDVI变化的潜在影响因素。研究表明:近30年来庐山风景名胜区NDVI整体在波动中呈现下降趋势,其中在1988～2001年和2002～2017年两个时间段呈现先降后升趋势,但期末回升水平低于期初水平。空间上,NDVI明显降低的区域分布在主要景点及游客路线周围,NDVI增加的区域分布在高密度林地覆盖区。在各影响因素中,对于气候因素,由于研究区面积有限,热量和降水的空间分布差异较小,降水和气温与NDVI相关性不显著,气候因素不是NDVI变化的主要影响因素。对于地形因素,高程和坡度较高的区域,分布着主要景点和游客集散区,人为因素的干扰较大,NDVI值较低;阳坡与阴坡相比,光照资源更为丰富,此外,阴坡多为景点和游客路线等人类活动较强的区域,阳坡区域NDVI较高。对于旅游活动,研究期内游客人数逐年上升,旅游活动增强,景点、游客中心及游客路线周围建设用地和裸地的面积明显增加,NDVI呈下降趋势,旅游活动是NDVI变化的主要影响因素。     

雅鲁藏布江流域近13年植被覆盖动态监测及与降水因子的相关性分析

基于MODIS NDVI 和SPOT VGT遥感数据探讨了雅鲁藏布江流域1998、2004、2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律，并从空间上利用重心模型、从时间上利用相关系数模型分析了降雨因子对雅鲁藏布江流域植被生长的影响。结果表明：（1）雅鲁藏布江流域植被覆盖度整体呈上升趋势，表现为低等和中低等覆盖度面积减少，而高等和中高等级有所增大；（2）从变化强度来看，雅鲁藏布江流域的植被覆盖相对较稳定，3个时期的植被盖度变化都以稳定和轻微变化为主，此类变化强度的地区主要集中在上游和下游受人类活动影响较小的区域且其面积比例在3个时期都达到了70%以上；（3）雅鲁藏布江流域植被NDVI年际变化、月际变化与降水分别在空间重心迁移和滞后效应上均表现为较大的正相关性