1960～2017年汉江流域气象干旱时空特征分析

基于汉江流域13个站点1960～2017年的逐月降水和平均气温资料,计算不同时间尺度下的标准化降水蒸散指数(SPEI),分析汉江流域气象干旱时空特征,并结合大气环流指数讨论该流域气象干旱成因.结果表明:(1)汉江流域SPEI数值具有3～4年的主周期,表现出干湿交替的状态.(2)年尺度下,轻旱和中旱发生频率在5％～24％,且西部地区较高.春季,多轻旱和中旱发生且频率在6％～19％;夏季,轻旱频率中部高于四周,最高地区频率在20％～28％;秋季,中部地区干旱频率较高;冬季干旱频率普遍高于10％但以轻旱和中旱为主.(3)年尺度下,汉江流域SPEI值以0.0021/a的速度降低,说明全球变暖对流域年际干旱情况影响很小;春季和秋季SPEI值与MEI、SOI显著相关,相关系数绝对值在0.271～0.422之间;夏季SPEI值与EASM显著相关,相关系数绝对值在0.261～0.498之间;冬季SPEI值与AO、NAO显著相关,相关系数绝对值在0.220～0.281之间.     

气候变化下SPEI指数在嘉陵江流域的干旱评估应用

基于嘉陵江流域1962~2010年实测月降水和月平均气温数据,利用不同时间尺度(3、6、9、12个月)的SPI和SPEI指数分析了近50a来流域干旱趋势的时空演变规律。对不同时间尺度的SPI及SPEI指数分析表明,1962~2010年嘉陵江流域整体呈干旱增加趋势,特别是流域西部和北部呈现出明显的干旱增加趋势,而流域东部的干旱增加趋势并不明显,个别站点附近还呈现出微弱的干旱减少趋势。SPI及SPEI指数的变化还表明,嘉陵江流域在大时间尺度上的干旱增加趋势更为明显,大时间尺度的干旱事件主要由降雨量决定,而气温变化对干旱趋势的影响则在小时间尺度上更为显著。此外,对于相同的时间尺度,SPEI指数相较于SPI指数检验出更为明显的干旱增加趋势,表明考虑气温影响的SPEI干旱指数更能够检测干旱事件的变化规律,因此SPEI干旱指数更适用于气候变化条件下流域干旱演变特征分析。     

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AVHRR时序数据的辽宁省植被变化监测

利用NOAA(美国国家海洋和大气局)卫星上搭载的AVHRR(甚高分辨率辐射计)对地观测的时间尺度长达20年的遥感数据,研究了辽宁省植被的动态变化和空间异质性。通过分析辽宁省20年来每月NDVI(归一化植被指数)的最小值、最大值、平均值、变化系数、标准化不规则值、动态平均值等指标,揭示了辽宁省植被的时空变化模式并发现异常现象。20年的数据表明,辽宁省NDVI的最大值出现在7月或8月,植被生长季的变化系数达到6%-14%的幅度,1984-1990年间植被绿度一致向上,1991-1998年间植被绿度趋势向下,植被绿度的摆动周期存在7到8年的规律,干旱季节NDVI的峰值在1991-1999年间比1982-1990年间高出20%-25%,辽宁省植被的这种变化模式是由于近20年来气候变化所造成。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于时序NDVI的湖北省植被覆盖动态变化监测分析

基于1998～2011年7、8月份SPOT VEGETATION NDVI数据,求取两月份NDVI平均值,构建14 a间的NDVI时序文件,通过对NDVI时序文件进行信息提取、分析,反映湖北省植被生长情况,从而监测、研究湖北省植被生长高峰期植被覆盖动态变化及趋势。具体为：利用植被覆盖分区法,将研究区分为弱植被覆盖区、稀疏植被覆盖区、低植被覆盖区、中植被覆盖区、高植被覆盖区和密集植被覆盖区等区域,监测各区域14 a间植被覆盖动态变化,结果表明,研究区整体上植被覆盖变化不大;利用Mann Kendall趋势分析法,对研究区植被覆盖变化趋势进行研究,结果表明绝大部分呈现无明显变化趋势,1655%的区域表现增加趋势,033%的区域表现减少趋势。通过以上分析结论可知,植被覆盖分区法和Mann Kendall趋势分析法的分析结果基本一致,表明两种方法能从植被覆盖状况和变化趋势角度动态反映植被的变化情况     

基于MODIS-EVI和CI的洞庭湖流域植被指数对气象干旱的响应

基于洞庭湖流域2000~2012年98个气象站点的综合气象干旱指数（CI）和MODIS增强型植被指数（EVI）数据,对研究时段内生长季干旱强度和EVI时空变化特征,典型春、夏、秋季干旱年月和湿润年月干旱强度和EVI的空间分布及相关性进行分析,旨在研究EVI指数能否反映大范围气象干旱事件,探讨该指数作为流域干湿状况度量标准的潜力。结果表明：（1）在年际变化上,EVI在2001、2005、2009年出现低谷值,与其对应年份的干旱强度出现高峰值;在季节变化上,干旱强度的高值段主要集中在夏秋季,低值段主要集中在冬春季;夏季EVI值最大,冬季EVI值最小;（2）去除年际变化和季节性影响的生长季干旱强度、EVI和森林覆盖率年际波动变化明显,并且干旱强度高峰值的年份对应EVI和森林覆盖率出现低值的年份;（3）典型干旱年月干旱强度高值区的空间分布与EVI距平低值区的空间分布存在高度一致性,其中夏、秋季干旱年月的干旱强度和EVI的相关系数分别通过了0.01、0.1的显著性水平检验;（4）除部分地区外,典型春夏秋季湿润年月的干旱强度空间分布与EVI距平的空间分布对应较差,两者的相关系数未通过显著性检验。上述结果表明,在典型干旱年月,流域植被的生长状况能够响应大范围的区域气象干旱情况。     

SPEI及SPI指数在滇西南地区干旱演变中的对比分析

以滇西南地区为研究区,计算出近53 a该区及周边44个气象站点标准化降水蒸散指数(SPEI)和标准化降水指数(SPI)。运用M-K突变检测和Morlet小波交换等方法,对滇西南地区两种指数对应下的4种类型季节连旱变化特征进行系统分析。结果表明:近53 a中,两种指数判定的同一时间尺度下的干旱事件次数和发生时间基本统一,4种类型季节连旱事件为12~14次,多存在并发性;4个季节连旱时段上两种指数均存在3 a左右显著周期变化;同一时段上,两种指数在趋势变化格局空间分布和变化程度上均存在着较大差异,4个时段上的干湿变化趋势也表现出SPEI呈变干趋势,SPI则变干、变湿各为一半的明显不同,这主要是由于期间研究区显著增温加剧了"降水量-蒸散"的水分平衡;与SPI相比,SPEI考虑了热量因子对潜在蒸散发的贡献,能较好地对气候变暖背景下研究区干旱进行刻画。     

三种气象干旱指数在四川省的适用性分析

受气候和地形等多种因素影响,气象干旱指数在不同地区有着不同的表现.位于长江上游地区的四川省地貌条件复杂,气候类型多样,在使用气象干旱指数进行干旱监测前需要评估其适用性.利用四川省34个气象站点1987～2016年间日降水和日平均气温数据,基于SPI、SPEI和2017年新版国标文件中增加的MCI指数,利用时间序列和空间插值等方法主要对四川省1987～2010年间的干旱过程和干旱年份进行了分析,借助建立的RMSE指标和评分法重点研究了多时间尺度指数反映的干旱强度、干旱范围等与实际旱情的符合度.结果表明:(1)总体上MCI最好,SPI与SPEI效果接近;具体月尺度上,MCI、SPI3(3个月)、SPEI 3(3个月)是适用性排名的前三位.(2)川东部盆地适合用MCI,川西南山地适合用SPEI 3,川西北高原适合用SPI 6(6个月)或SPI 1(1个月).(3)SPI、SPEI、MCI指数在川东部盆地的监测误差最小,川西南山地次之,川西北高原最大.     

长江流域中上游植被NDVI时空变化及其地形分异效应

研究植被NDVI的时空演变及其地形分异效应,对于深入理解植被与人类活动的关系,揭示区域环境变迁,指导区域生态环境科学治理具有重要意义。以长江流域中上游作为研究区,基于1998～2015年SPOT-VEGETATION NDVI年度数据、DEM数据和基础地理信息数据,运用RS、GIS和数理统计分析等方法,探究了植被NDVI的时空演变特征及其地形分异效应,并对其影响原因进行了探讨。结果表明:(1)1998～2015年长江流域中上游地区生态环境得到极大改善,植被年均NDVI在时间上由1998年0.67增长至2015年0.75,年均增长率为0.57%。(2)植被NDVI在空间上的改善区域(48.58%)明显大于退化区域(11.1%),改善区域主要集中分布在研究区中东部地区。(3)植被NDVI在海拔500～1 000、1 000～1 500 m及坡度8°～15°、15°～25°区域改善趋势最大,在5 000 m和坡度0°～5°区域退化趋势最大;坡向对植被NDVI变化影响不显著。(4)18年间长江流域中上游地区植被NDVI变化可能是受天然林保护、退耕还林(草)等生态工程实施和人类社会经济活动共同作用的结果。该文能为长江流域中上游地区脆弱生态环境的治理和改善提供科学依据,进而筑牢长江中上游重要生态屏障,推进长江经济带绿色发展。     

基于SPEI的西南农业区气象干旱时空演变特征

干旱已成为西南农业区的具有一定破坏力的自然灾害,研究干旱的时空变化对该区干旱的评估、预测具有重要的现实意义。根据西南农业区1962~2012年月气象资料,利用Penman-Monteith公式计算蒸散发和标准化降水蒸散指数(SPEI)值;采用线性回归、Mann-Kendall方法、小波分析和旋转经验正交函数(REOF)等方法分析了西南农业区干旱时空变化。研究结果表明:(1)西南农业区整体呈干旱化趋势;2000年以来年、四季变干趋势更加明显;秋季变干趋势显著;年均SPEI指数不存在显著突变点;年和四季干湿变化均存在2~8 a左右的振荡周期。(2)根据REOF分解的前6个空间模态,将西南农业区划分成6个干湿特征区域:云南高原东部区、汉中盆地区、东部山地区、云南高原西部区、四川盆地区、贵州高原区;其中云南高原东部区变干趋势显著,汉中盆地区和东部山地区有变湿润趋势,但并不明显;6个分区干湿变化普遍存在2~6 a左右的振荡周期。研究结果可为西南农业区防旱、抗旱提供科学参考。     

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 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     

三江源区植被覆盖度的定量估算与动态变化研究

植被覆盖度是衡量地表植被状况的重要指标,其时空分布和变化对政府进行区域规划和决策起着重要作用。MODIS植被指数是区域植被覆盖度提取的重要数据源。利用2000年1月到2009年10月的MODIS 250 m归一化植被指数16 d合成产品（MODIS NDVI）和其他MODIS辅助数据估算三江源区的植被覆盖度并分析时空格局变化趋势。在混合像元二分模型的基础上改进了NDVI参数的确定方法,然后利用重构后的MODIS数据估算植被覆盖度。与2007年8月的野外采样点数据比较,估算精度是8772%,相关系数r为0889 7,表明该模型估算大面积植被覆盖度是可行的。将获得的植被覆盖度分为5个等级,从年最大化植被覆盖度Mfc的角度进行10 a里植被覆盖度的年际变化趋势分析和时空格局变化分析。趋势分析结果表明,2000~2009年三江源区植被覆盖波动式变化,东北部地区得到改善,西部地区在退化,总体呈现退化趋势;时空格局变化分析结果表明,植被覆盖破碎度降低,趋于集中化分布;不同等级覆盖度分布的复杂化程度降低     

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     

2000～2019嘉陵江流域植被覆盖时空变化特征及气候响应分析

嘉陵江是长江水系流域面积最大的一条支流,近年来嘉陵江流域出现严重水土流失,在生态保护工程的实施和气候变化的共同作用下植被覆盖发生了明显变化,研究植被覆盖时空变化特征、未来趋势和影响因素,可为嘉陵江流域生态环境治理提供参考依据.基于MODIS-NDVI时序数据和地面气象数据,借助3S技术和线性趋势分析、Hurst指数、变异系数等方法多角度分析了嘉陵江流域植被覆盖的时空演变特征及未来趋势,并结合Mann-Kendall(M-K)检验与偏相关系数研究气候因子对植被覆盖的影响.结果 表明:(1)近20年来嘉陵江流域植被覆盖总体呈上升趋势,增加速率为2.9％/10a,且空间分布上具有显著差异,表现为上中游偏高,下游偏低;(2)嘉陵江流域植被覆盖呈增加趋势和减少趋势的面积分别占88.68％和11.32％,具体表现为陇南陕南地区及中下游东部地区显著增加,流域西北部与南部各市县城区减少;(3)流域北部地区植被覆盖变化的波动性强于南部地区,中东部地区波动最小.(4)嘉陵江流域植被覆盖变化反向持续性较强,植被变化呈持续退化趋势的主要在碌曲县南部与流域南部各市县城区,呈持续改善趋势的主要在广元市剑阁县与苍溪县,其余区域呈由退化到改善的趋势;(5)气温对嘉陵江流域植被覆盖变化的影响最大,且植被NDVI对气温和降水的响应均存在一定的滞后现象,人类活动对植被覆盖变化的影响具有两面性.     

四川盆地东部近50年降水与旱涝时间序列分析

利用四川盆地东部地区8个国家基准气象台站1960~2010年逐日降水观测资料,运用线性分析、降水趋势系数等方法,分析了四川盆地东部年降水量以及季节降水量的时间序列变化趋势。在此基础上,通过Z指数法建立旱涝指数模型,结合Mexican Hat小波变换理论研究旱涝灾害在不同时间尺度上的周期振荡和变化规律,并对未来旱涝演变趋势进行判断。结果表明,四川盆地东部地区年降水量有弱减少趋势,各季节降水趋势差异较大,秋季明显减少,而夏、冬季有增加趋势。各季节旱涝灾害变化存在着不同的年际、年代际周期变化特征,不同的时间尺度周期具有不同的交替变化规律。春、秋季节旱涝存在6 a和10 a左右周期振荡,近期6 a周期振荡显著。夏季现处于20 a左右尺度上降水稳定性较差的偏涝期内,易发级别高、灾情重的洪涝灾害。秋季近期仍处于10 a左右尺度周期的干旱期,并将逐步向下一个偏涝期过渡