内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系

植被覆盖状况是评估生态环境的重要指标。利用GIMMS数据集的8 km分辨率的NDVI数据和气候数据,对内蒙古地区1982—2000年植被覆盖变化进行了分析,并评估了降水与该地区植被的相关关系,在此基础上探讨了人类活动对内蒙古地区植被覆盖变化的影响。研究中采用了相关分析和残差分析,结果表明,在过去19年中内蒙古地区植被NDVI总体上呈轻微上升趋势,且存在着显著的空间差异。同时内蒙古地区植被NDVI与降水有很好的相关性,植被受降水的影响较大。此外,人类活动对内蒙古一些地区的植被变化也起到了建设或破坏的作用。     

中国区域地表和大气人为影响敏感区域分布

通过1981-2000年NOAA-AVHRR 8km*8km卫星数据,从季节和年尺度分析了人为活动对地表植被覆盖具有显著影响区域分布.在季节尺度上,人为的多季农业耕作活动,造成部分地区植被覆盖出现季节不连续性,在植被轮作季节地表物理减性和几何特征发生明显变化;在年尺度上,人类活动对区域气候的影响主要体现在造成区域地表和...     

黄河流域干旱状况变化的气候与植被特征分析

应用干旱的气候分析方法和遥感监测方法,分别利用1982～1998年(1999年)降水和气温气象数据,以及AVHRR的NDVI遥感数据计算了黄河流域气候干旱指数和距平NDVI。以像元为单位,应用线性回归斜率和相关系数分析了流域内干旱状况的气候特征和植被特征的变化状况,并进行了流域干旱状况类型的区域划分,从气候和植被特征方面分析了黄河流域近18年来干旱变化状况。通过研究得出以下结论:黄河流域在1982～1999年间干旱的气候特征比较突出,在101°20'E以东地区受干旱威胁,共占黄河流域面积的71%;黄河流域在101°20'E以西的源头地区,干旱的气候特征和植被特征目前都处在相对减弱的趋势中,干旱没有进一步严重恶化的迹象;黄河流域灌溉农业地区植被基本不受气候干旱的影响。     

邕江流域植被时空分布及演变研究

以250 m分辨率的MOD13Q1数据为数据源,通过最大值合成法和均值法分别获得2000—2010年邕江流域年均NDVI时间序列,采用回归分析、相关系数分析和变异系数等方法,研究邕江流域植被状况的时空分布特征。结果表明,在空间分布上,邕江流域植被覆盖呈四周高,中部低的分布特征。在时间变化上,2000—2010年邕江流域植被覆盖区域年均NDVI波动为0.42~0.54,其中2000—2004年植被覆盖区域NDVI波动较大,不存在明显的趋势特征,但2004年以后植被覆盖区域NDVI呈波动性缓慢增长趋势;在年际波动上,邕江流域92.87%的植被覆盖区域NDVI呈中低波动,而高波动区域仅占植被覆盖区域总面积的7.13%,植被覆盖状况总体稳定性较好。在变化趋势上,2000—2010年邕江流域地表植被覆盖改善的区域远大于植被退化的区域,其中,改善的区域占植被覆盖区域总面积的56.02%,退化的区域占13.36%,30.62%的区域呈稳定不变的状态。     

1982-2006年中国东部秋季植被覆盖变化过程的区域差异

为进一步认识1982-2006年中国东部秋季植被覆盖变化过程及其区域差异,论文分析了1982-2006年9-10月归一化差值植被指数(NDVI)的多年平均状况和年际变化,并通过聚类分析辨识了NDVI变化过程的主要模态,进而探讨了它们与温度和降水变化的相关关系。结果表明:(1)中国东部秋季森林的覆盖度最高,农田次之,草原最低,并表现出1998年之前趋于增加、此后趋于锐减的变化特征;(2)不同区域植被覆盖变化过程不尽相同,整个研究区植被覆盖变化过程可以分为6种模态,其中①东北地区呈波动上升趋势,②内蒙古高原东北部1982-1998年波动上升、1998年后陡然降低,③华北北部-东北南部呈现跃迁式上升,跃迁年份为1994年,④华北南部表现为先降低后略微增加,趋势转折出现在2000年,⑤江淮地区呈现为1982-1992年波动增加、1992-2006年波动降低,⑥长江及其以南地区表现为陡然下降,突变始于2000年;(3)除了内蒙古高原东北部降水变化能够解释植被覆盖度年际变率的66%以外,华北北部-东北南部的植被覆盖与降水具有正相关关系,秦岭-大巴山-长江中下游及以南地区的植被覆盖与同期温度呈显著正相关,但是降水或温度仅能够解释植被覆盖年际变率的21%,其余地区植被覆盖与气候变化没有显著的相关关系。     

2000～2017年贵州省植被覆盖时空变化特征及其对气候变化的响应

利用MODIS/NDVI数据、近18年来贵州省气象站点数据，辅以时间序列、变化趋势和空间动态变化分析等方法，研究贵州省植被覆盖的时空变化特征；探讨植被覆盖变化对气象因子在地域、变化速率和变化方向方面的时空响应规律。研究结果显示：（1）2000~2017年贵州省植被覆盖呈现显著增加的趋势，增速为0.004/a，夏季NDVI值最高，冬季增加趋势最大；空间上，贵州省植被覆盖格局呈现"南高北低、东高西低"的空间分布特征。在变化趋势上，贵州省植被覆盖呈改善和退化趋势的面积分别占贵州省总面积的94.97%和5.03%。（2）2000~2017年，贵州省气候变化特征是降雨量在年内分布不均，且主要分布在5月至8月；温度在各个季节变化趋势不明显，但是总体呈上升的趋势。气温和降水变化趋势大于零的面积分别占贵州省总面积的98.4%和60.46%，说明在全球暖湿化的大背景下，贵州省大部分地区亦呈温度升高、降水增加的态势。（3）贵州省NDVI与气温的相关性大于降水，但其对降水的滞后性却高于气温。其中，秋季植被受降水影响滞后性最强，其次是夏季。（4）不同气候要素对贵州省植被生长影响具有空间差异性，98.4%的地区NDVI与同期温度均达到正相关水平；NDVI与同期降水并未表现出良好的相关性，但82.63%的地区植被与前一年降水呈正相关水平。植被与降水呈负相关的地区，建设用地、裸地占更大比率，且人类活动在植被变化中的作用不容忽视。     

三北防护林工程区植被覆盖变化与影响因子分析

利用1982~2006年间GIMMS AVHRR NDVI植被覆盖数据和气象站点气候数据,分析了三北防护林工程区25a来植被覆盖的时空变化特征及其与气温、降水变化的相关性,并在此基础上通过采用残差分析法探讨了人类活动对研究区植被覆盖变化影响的空间格局.结果表明:研究区25a的年植被变化量增加幅度略大于减少幅度,植被覆盖整体呈缓慢上升趋势,其中Ⅰ区和Ⅳ区NDVI值上升最明显(P<0.001),Ⅱ区则呈微弱下降趋势,而四大建设区植被覆盖度有不同程度提高;研究区植被和气温、降水整体呈正相关关系,17.74%的地区植被与气温呈负相关,而6.84%的地区呈正相关,10.60%的地区植被与降水呈负相关,19.53%的地区则呈正相关,植被与降水正相关面积明显大于植被与气温正相关面积,说明降水是研究区植被生长的关键因子;研究区植被残差年际变化显著正相关面积大于显著负相关面积,人类活动对植被建设作用要强于破坏作用,三北防护林建设工程带来的生态效益正在呈现.     

秦岭南北地区植被覆盖对区域环境变化的响应

利用GIMMS(Global Inventory Modeling and Mapping Studies)和SPOT VGT(Spot Vegetation)两种数据集的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)对1982~2007年26年间秦岭南北地区植被覆盖变化进行了比较,并对其环境驱动力进行了分析.结果表明,研究时段内,秦岭南北地区的植被覆盖均呈降低趋势,且秦岭以北地区的降低速度大于秦岭以南.经计算分析得出,两地区春季和夏季的季平均NDVI与温度的相关系数均通过了p<0.1的显著性检验,其中,秦岭以南地区1982~1997年春季NDVI与温度的相关系数最高为0.61(p<0.05);秦岭以北地区春季的降水与年NDVI之间也显著相关(p<0.05).值得注意的是,1998~2007年间,秦岭以北地区冬季NDVI与温度相关系数高达0.75(p<0.05),这是秦岭地区在区域环境影响下植被覆盖变化的一个重要特征,表明秦岭以北地区的植被更多地受气温变化的影响,在全球变暖大趋势下,该地区植被可能更为敏感,是区域生态响应的一个重要信号.人为活动（如土地利用类型的改变）也是影响该区植被覆盖变化的一个重要因子.     

偏最小二乘(PLS)回归方法在中国东部植被变化归因研究中的应用

植被变化往往受到不同气候变量的综合作用,人类活动影响又使得植被对气候响应变得更为复杂,如何准确判别各种影响因素的相对重要性是植被变化归因研究中的一个关键点.研究基于偏最小二乘(PLS)回归方法,使用1982-2006 年的归一化植被指数(NDVI)数据,分析了降水、气温、日照、相对湿度和风等气候变量对中国东部植被变化的相对影响,并选取了NDVI变化较为典型的区域,量化了农业活动对该地区植被变化的相对贡献.PLS回归方法兼具了主成分分析和多元回归的优点,克服了众多自变量之间存在强烈交互相关导致的多元共线性问题.研究结果表明:① 1982-2006 年间,中国东部逐月NDVI的年际变化呈现出明显的南北差异.在12、1-5 月,NDVI以显著上升为主,上升区域主要位于淮河以北.在6-10月,NDVI以显著下降为主,下降区域主要为淮河以南的部分区域,特别是6 月江苏一带NDVI的大范围下降尤为明显.不过与NDVI发生显著变化的区域相比,更多区域的NDVI在各月并没有出现显著变化.② 在NDVI显著上升的站点,对NDVI变化最具解释意义的气候变量为气温,特别是冬末春初(2-3 月)的升温对黄淮海区域NDVI的显著上升具有主导控制作用.而对于NDVI 显著下降的站点,多数都不能从气候角度解释这些区域的NDVI 变化.③ 江苏省NDVI在6 月出现的大范围显著下降,与农业种植结构的调整,主要是棉花种植面积的减少以及油菜面积的增加具有显著关系.     

华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析

利用GIMMS NDVI数据和气象数据,采用趋势分析、残差分析和相对作用分析对华北地区1981—2006 年植被覆盖时空变化特征进行了分析,并计算了气候变化和人类活动在植被覆盖变化过程中的相对作用.结果表明,1981—2006 年华北地区植被NDVI呈现显著上升趋势,其增加速率为0.009/10 a,但却存在着明显的空间差异,且植被NDVI退化区域面积大于改善区域面积;华北地区植被覆盖变化与干燥度指数和气温有很好的相关性,说明气候变化是影响植被覆盖变化的重要因素;此外,无论在华北地区植被改善区域还是退化区域,人类活动起到的作用都占据了主导地位.在植被改善区,人类活动的相对作用为68.10%,大于气候变化的相对作用(31.90%),在植被退化区,人类活动的相对作用为71.88%,也远大于气候变化的相对作用(28.12%),且气候变化和人类活动的相对作用大小在不同空间位置上表现不同.     

2000~2020年西南地区植被NDVI对气候变化和人类活动响应特征

研究植被变化及其对气候变化和人类活动的响应机制,对区域生态保护和植被恢复具有重要现实意义.利用MODIS NDVI数据、基于站点的气象数据和土地利用数据,结合Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall显著性分析、残差分析、偏相关分析和复相关分析等方法,基于不同地貌单元,分析2000～2020年中国西南地区植被覆盖时空演变特征及其对气候和土地利用变化的响应特征.结果表明,2000～2020年西南地区植被NDVI整体呈波动上升趋势,上升斜率在空间上呈东南高和西北低的分异格局.气候变化和人类活动对西南地区植被NDVI上升均以促进作用为主,且对广西丘陵植被生长的促进作用强于其他地貌单元.2000～2020年间西南地区植被NDVI与气温和降水呈正相关,与相对湿度和日照时数呈负相关,且温度是影响西南地区植被NDVI变化的气候主导因子.城市扩张在一定程度上减少了区域植被覆盖,但得益于适宜的气候条件以及林业生态工程的实施,西南地区整体植被覆盖以上升为主.研究结果可为西南地区生态保护及经济可持续发展提供科学依据.     

东北多年冻土区植被NDVI变化及其对气候变化和土地覆被变化的响应

利用1982~2006年的NOAA AVHRR-GIMMS和MODIS 2种数据集的归一化植被指数(NDVI)数据对东北多年冻土区植被NDVI年际动态和空间差异进行分析,并结合气象数据和土地利用/覆被数据分析了植被NDVI对气候变化和土地利用/覆被变化的响应.研究表明,东北多年冻土区植被NDVI值较高,且空间差异明显;森林为该区主要植被类型,NDVI值较高,主要分布于大小兴安岭和伊春地区;草地集中分布于西南部, NDVI值相对较低.东北多年冻土区过去25a间植被生长的变化趋势为:伴随着气温的显著升高和降水量减少,植被NDVI显著下降.较气温而言,降水量是影响植被NDVI的主要因子(r = 0.77, P < 0.01).在气候变化和人类活动的双重作用下,东北多年冻土区植被NDVI在1982~2006年间表现为4个阶段:1982~1990年,植被NDVI虽有小幅波动,但整体上呈持续增加的趋势;1990~1993年,植被NDVI呈迅速下降趋势; 1993~1997年,植被NDVI呈现回升态势,表现出缓慢上升的趋势;1998~2006年,植被NDVI呈现总体下降趋势.不同植被类型表现出不同的NDVI年际变化规律,尤以草地NDVI值波动最大.植被NDVI变化空间异质性显著.气候变化和多年冻土退化影响了东北多年冻土区植被NDVI动态.年均气温升高和年降水量降低影响了植被的生长.从像元尺度来看,研究区植被NDVI与气温和降水均具有较显著的相关性.研究区土地利用/覆被变化的分析结果表明,不同的土地利用类型间的转变对植被NDVI的大小和空间分布产生了重要影响.     

基于RS和GIS的都江堰市热岛效应研究

随着人类社会的发展,城市的规模也不断扩张。持续加速的城市化对城市气候及环境产生了深远的影响。本次研究采用遥感与GIS相结合的方法来分析都江堰市城市热环境的时空变化。根据1994和2007年两个时相的LandSatTM影像提取了研究区的土地覆盖、亮温信息和植被覆盖信息。通过统计分析和空间分析对这13年来都江堰的热岛时空变化及其与土地覆盖和植被覆盖变化的关系进行了深入研究。分析结果表明,城市热岛与城区的空间分布之间存在明显的一致性,与植被覆盖有较强的负相关关系。     

基于时间序列谐波分析的东北地区耕地资源提取

耕地是人类社会赖以生存发展最重要的资源之一,及时获取其空间分布是国家农业决策的基础。论文利用2007年多时相的SPOT/VGT NDVI数据提取东北地区耕地资源信息。以NDVI时间序列数据年内变化振幅和周期差异性作为分类的依据,采用时间序列谐波分析法对全年时间谱NDVI数据进行重构,减少高频噪声对信息提取的影响,获得研究区地物信息在时间维度上的振幅、相位以及年均NDVI值影像图,然后将三者合成。应用神经网络分类方法,对合成后的影像选择训练样本,获取东北地区耕地资源的空间分布。实验中提取耕地的精度为83.26%,Kappa系数为0.732 4;该方法获取耕地资源空间分布的精度均高于GLC2000、UMD、IGBP和中科院1∶100万土地利用数据4种分类产品。研究表明,基于时间序列谐波分析法对NDVI数据重建,利用不同类型植被NDVI曲线在一年内振幅、相位特征的差异,采用神经网络分类的方法,可以精确地提取耕地资源信息,及时为农业和土地管理部门管理决策提供科学依据。     

2000～2020年西南地区植被NDVI时空变化及驱动机制探究

基于2000～2020年MOD13A3 NDVI时间序列、1999～2020年气象数据以及2000年和2020年两期土地利用类型数据,采用Theil-Sen Median趋势分析、 Mann-Kendall显著性检验、多重共线性检验、残差分析和相对作用分析等方法,分析了西南地区植被NDVI时空变化特征及气候变化和人类活动对植被NDVI变化的驱动机制.结果表明,研究时段内西南地区整体及各地貌单元植被NDVI均呈上升趋势,其中,广西丘陵和云贵高原植被NDVI上升趋势最为显著,青藏高原植被NDVI上升趋势最为微弱.气候变化和人类活动影响下西南地区植被NDVI上升斜率分别为0.001 0 a^-1和0.000 6 a^-1.气候变化和人类活动的共同驱动是引起西南地区植被改善的主要原因.西南地区植被改善主要受区域气候条件的控制,植被退化主要受人类活动的影响.总体上,植被NDVI与最低气温、降水、最高气温、可能蒸散率和相对湿度呈正相关,与平均气温、气压、日照时数、温暖指数和湿度指数呈负相关.最低气温、日照时数和降水是影响西南地区植被NDVI变化的主要气象因子...     

Certainties and uncertainties of land cover statistics in China

Vegetation or land cover maps have been made directly or indirectly available for the entire territory of China. The certainties and uncertainties d land cover statistics were analyzed by comparing three data sources: China‘ s Vegetation Map, IGPB DISCover, and University of Maryland Product. Great similarities in the statistics of 7 aggregated land cover types were found among the three data sources, particularly between the two global land cover maps. The per-pixel agreement between any 2 of 3 maps was between 38.0%--51.4% ; the per-pixel agreement among all three maps was only 27.1%. Certainties were found in regions where vegetation types are typical and human land use practice is relatively homogenous; the uncertainties occurred to either vegetation transition zones or regions where land cover types and land use practice are relatively diversified. Systematic and multidisciplinacy efforts are necessary to promote accurate mapping of nationwide land cover types in China. Intensive efforts should be made in regions where uncertainties of land cover information are found.     

基于气象和遥感数据的河南省干旱特征分析

干旱是一种常见的自然灾害,严重影响着我国的农业生产。论文分别采用标准化降水指数(SPI)和条件植被指数(VCI)对河南省干旱时空特征进行分析,并探讨了气象干旱和农业干旱的相关性。结果表明:近60 a河南省气象干旱频率呈现出轻微上升的趋势,夏秋两季气象干旱频率较高,农业干旱频率在秋冬两季较高,气象干旱和农业干旱频率在不同季节呈现出不同的空间分布特点。整体上看,农业干旱相对于气象干旱,存在一定程度的滞后:冬季最长,约为2个月,春季较长,约为1个月,而夏季最短,小于1个月;河南省SPI和VCI的相关性具有明显的时空分布特征:冬季和春季相关性较强,夏季次之,秋季最差;平原和盆地区等冬小麦/夏玉米种植区正相关性较强,在非耕地区有所减弱,而在信阳南部等水稻种植区正相关性差。     

基于CWSI的安徽省干旱时空特征及影响因素分析

安徽省是我国的农业大省和重要商品粮食基地,因受自然地理位置等因素的影响,安徽省旱灾频发。论文基于MOD16产品,利用作物缺水指数CWSI,结合气象数据和MOD13数据,分析2000—2014年安徽省干旱时空分布特征和影响因素,结论如下：1）基于MOD16产品计算的作物缺水指数可用于安徽省干旱的监测。2）2000—2014年间安徽省CWSI多年均值为0.524,最大值在2011年（0.569）,最小值在2003年（0.458）,整体上呈现弱增加趋势;具有较强的空间分异性,表现为南部湿润、北部干旱。各市多年CWSI年均值相差不大,但变化趋势各异,淮北平原地区和江淮之间地区呈现显著增加趋势,而皖南地区呈显著下降趋势。3）安徽省CWSI年内月变化整体上呈先减少后增加的单谷型趋势,1—6月和10—12月CWSI值较高,最大值在3月,为0.66,7—9月CWSI值较低,最小值在8月,为0.27,具有明显的季节性差异,淮北平原易出现春旱、秋旱和冬旱,江淮丘陵易出现春旱及秋旱,沿江地区易出现春旱。4）不同土地利用类型的CWSI年内变化特征差异明显,林地和草地整体上呈现先减少后增加的单谷趋势,其月均最大值在3月,城镇和耕地则表现为多峰趋势,最大月均值在6月。5）CWSI与降雨、温度以及植被的关系密切,在降雨较多的地区,温度较低,植被指数较高,CWSI值较小,干旱程度较轻,说明降雨对CWSI变化的影响较大。     

2000-2013年塔里木河流域生长季NDVI时空变化特征及其影响因素分析

受塔里木河流域综合治理工程实施和近期气候变化的影响,流域植被覆被时空分布产生一定的变化,厘清植被覆被与流域气候变化及人类活动的关系可以为塔里木河流域生态维护与治理提供科学参考依据。为此,论文以NDVI为指示因子,运用趋势分析、R/S分析、偏相关分析以及残差分析等方法,分析了2000-2013年综合治理工程期间NDVI的时空变化特征,并探讨及区分降水、气温气候因子以及人类活动对植被覆被变化的影响范围和程度,结果表明：1）2000-2013年,塔里木河流域植被生长季NDVI总体呈现增加趋势,增加速率为0.8%/10 a,平原区增速明显高于山区;且开都河-孔雀河流域山区、塔里木河干流的上、中游部分地区呈现比较明显的退化趋势。与此同时,塔里木河干流下游生长季NDVI持续改善。2）山区植被覆被变化主要受气候变化的影响,其中温度是高山区植被生长的主要限制因子,温度的增加促进植被的生长;中低山区以及出山口平原地区植被生长季NDVI变化是降水和温度共同作用的结果,且主要受降水的影响。降水与植被生长季NDVI变化呈正相关,温度与植被生长季NDVI变化呈负相关。3）平原绿洲区植被生长季NDVI增加主要是绿洲灌区面积不断增加以及塔里木河流域生态治理工程对植被恢复的结果,人类活动是该区域植被生长的主要驱动力。4）塔里木河干流生态闸工程在恢复下游植被的同时,也在一定程度上影响了上、中游地区的用水,尤其是导致中游植被出现退化趋势,退化速率约为0.1%/10 a。相关部门应进一步加强水资源的合理配置,充分发挥生态闸工程的水资源调度调控作用。