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1.
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。  相似文献   
2.
京津冀城市群是中国三大城市群之一,其城市化进程对大气污染造成了严重的影响.基于土地利用、站点实测和遥感反演的PM2.5浓度数据集,辅以趋势分析和分段线性回归等方法,分析了2000~2018年京津冀城市群PM2.5浓度的时空演变格局及其与城市扩张的关联.结果表明:(1) 2000~2018年京津冀城市群PM2.5浓度变化呈明显的阶段特征,2000~2013年PM2.5浓度呈显著增加的趋势[slope=1.598 0μg·(m3·a)-1,P<0.001],其中69.97%的区域呈显著增加趋势(P<0.05); 2013~2018年PM2.5浓度呈显著减小的趋势[slope=-4.990 8μg·(m3·a)-1,P<0.001],其中85.81%的区域呈显著减小的趋势(P<0.05);(2) PM2.5浓度整体呈从东南向西北递减的趋势,高污染区[ρ...  相似文献   
3.
1965—2013年渭河流域降水时空变化分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
利用1965—2013年渭河流域及其周边22个气象站点的降水数据,采用线性回归、经验正交函数(EOF)分解和Mann-Kendall突变性检验等方法,分析了渭河流域近50 a降水的时空分布特征。结果表明:1)从时间变化来看,在0.05显著性水平上,除春季降水呈现明显减小趋势外(-6.23 mm/10 a),其他季节和全年降水量的变化均不明显。同时,突变分析表明春季降水存在明显的突变,1991年为其突变点,其他季节和年降水均不存在显著的突变。2)渭河流域降水空间分布不均,总体呈现由东南向西北减小的趋势,从变化趋势空间分布来看,上游的减少趋势大于中游地区。3)EOF分解结果表明,渭河流域全年和四季降水的空间分布存在总体一致型和东南—西北区域反位相型的分布类型。  相似文献   
4.
京津冀城市扩张对植被和地表城市热岛的影响   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于MODIS-LST、EVI以及土地利用/覆盖数据,分析了2000~2015年京津冀13个城市生长季及不同季节城市扩张对植被(ΔEVI)和地表城市热岛影响的时间变化趋势以及二者之间的关系,结果表明,京津冀13个城市主城区生长季及不同季节的城市扩张对植被均存在消极影响(ΔEVI<0),对夏季植被的影响最大(ΔEVI=-0.131);白天和夜间的地表城市热岛强度(SUHII)最大值均出现在夏季,分别为2.594℃和1.859℃;不同季节的ΔEVI均值呈现显著下降趋势,其速率分别为-0.0038,-0.0033,-0.0045和-0.0018/a(P<0.01);生长季、春季和夏季白天SUHII均呈显著增加趋势,速率分别为0.076,0.093和0.106℃/a(P<0.01),不同季节夜间SUHII均呈显著增加的趋势,其增加速率分别为0.05,0.055,0.049,0.054和0.046℃/a;京津冀13个城市主城区的ΔEVI均值和SUHII均值呈显著负相关(P<0.01),其相关系数介于-0.959~-0.592之间;白天SUHII与ΔEVI的相关性最高为生长季(r=-0.959),夜间SUHII与ΔEVI的相关性最高为春季(r=-0.936).  相似文献   
5.
2000~2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于MODIS-NDVI数据,辅以一元线性回归分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了2000~2014年黄土高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因素.研究表明:近15年黄土高原NDVI呈显著增加趋势,增速为6.93%/10a(P<0.01);空间上,植被归一化指数,或归一化值被指数Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)呈由东南向西北递减的分布格局,高值区主要分布在东南部的土石山区、河谷平原区;同时,500m以下和3500米左右的NDVI值最高;在趋势上,NDVI呈现增加和减小趋势的面积比重分别为88.24%和11.76%;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续的比重分别为50.07%和49.93%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占43.98%和44.28%;降水是影响NDVI变化的主要驱动因子,表现为NDVI随降水的增加而增加;人类活动也是影响NDVI的重要因素,且对NDVI有双重影响.  相似文献   
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