1982～2008年东北冻土区植被生长季NDVI对气候变化和CO_2体积分数增加的响应

利用GIMMS和MODIS两种遥感数据,分析了1982～2008年东北冻土区植被生长季平均NDVI的时空特征,并探讨不同类型冻土区和不同植被类型归一化差值植被指数(NDVI)对气候变化和CO2体积分数增加的响应.研究表明,不同冻土类型区植被生长季NDVI均值从大到小依次为:连续多年冻土区大片多年冻土区季节性冻土区岛状多年冻土区.东北冻土区不同植被类型生长季平均NDVI值由大到小依次为:森林灌丛沼泽农田草地,其中森林植被生长季平均NDVI值为0.61,草地为0.46.过去27年间,东北冻土区植被生长季平均NDVI年际变化曲线可分为3个变化阶段:①1982～1990年,小幅上升阶段;②1990～2000年,缓慢下降阶段;③2000～2008年,明显上升阶段.1982～2008年期间,连续多年冻土区及大片多年冻土区植被生长季平均NDVI值呈显著上升趋势(p0.05).对于不同植被类型而言,除森林植被NDVI呈显著上升趋势外(p0.05),其它植被类型NDVI值无显著变化趋势.过去27年间,东北冻土区年均气温显著升高,年降水量显著下降,CO2浓度显著升高.研究区全区平均NDVI与年平均气温呈显著正相关(p0.05),气温是影响东北冻土区生长季植被NDVI的主要气候因子.森林和沼泽湿地植被生长季平均NDVI与年平均气温呈显著正相关,与降水量呈显著负相关(p0.05);5种植被类型中仅森林植被受CO2浓度影响显著.年平均气温对不同植被类型的影响由高到低的顺序为:森林沼泽湿地灌丛农田草地;降水的影响为:森林沼泽湿地草地灌丛农田;CO2浓度的影响为:森林沼泽湿地草地农田灌丛.     

1982～2008年东北冻土区植被生长季NDVI对气候变化和CO

利用GIMMS和MODIS两种遥感数据,分析了1982～2008年东北冻土区植被生长季平均NDVI的时空特征.并探讨不同类型冻土区和不同植被类型归一化差值植被指数(NDVI)对气候变化和CO2体积分数增加的响应.研究表明.不同冻土类型区植被生长季NDVI均值从大到小依次为:连续多年冻土区＞大片多年冻土区＞季节性冻土区＞岛状多年冻土区.东北冻土区不同植被类型生长季平均NDVI值由大到小依次为:森林＞灌丛＞沼泽＞农田＞草地,其中森林植被生长季平均NDVI值为0.61,草地为0.46,过去27年间,东北冻土区植被生长季平均NDVI年际变化曲线可分为3个变化阶段:①1982～1990年,小幅上升阶段;②1990～2000年,缓慢下降阶段;③2000～2008年.明显上升阶段.1982～2008年期间,连续多年冻土区及大片多年冻土区植被生长季平均NDVI值呈显著上升趋势((P＜0.05)对于不同植被类型而言,除森林植被NDVI呈显著上升趋势外(P＜0.05),其它植被类型NDVI值无显著变化趋势.过去27年间,东北冻土区年均气温显著升高,年降水量显著下降,CO2浓度显著升高.研究区全区平均NDVI与年平均气温呈显著正相关(P＜0.05),气温是影响东北冻土区生长季植被NDVI的主要气候因子.森林和沼泽湿地植被生长季平均NDVI与年平均气温呈显著正相关,与降水量呈显著负相关(P＜0.05);5种植被类型中仅森林植被受CO2浓度影响显著.年平均气温对不同植被类型的影响由高到低的顺序为:森林＞沼泽湿地＞灌丛＞农田＞草地;降水的影响为:森林＞沼泽湿地＞草地>灌丛＞农田;CO2浓度的影响为:森林＞沼泽湿地＞草地＞农田＞灌丛.关健词:NDVI;气候变化;CO2浓度增加;东北冻土区     

澜沧江流域植被NDVI与气候因子的相关性分析

基于2000-2010年MODIS NDVI数据和气象台站数据,对澜沧江流域植被NDVI与气候因子间的相关性逐像元进行分析,研究流域植被-气候关系的空间格局特征,并对其可能影响因素进行了探讨。研究结果表明：① 气温和降水对澜沧江流域植被生长均具有明显影响,其中,温度的影响尤为显著;② 流域植被生长对气候响应表现出明显的滞后效应,随着纬度的升高,植被对气候因子响应的滞后时间逐渐缩短;③ 流域不同植被类型受气温和降水的影响程度及其对气温和降水变化的敏感性均表现为草地>耕地>灌木林地>有林地。同一植被类型受气温的影响强于降水,但对降水的变化更为敏感;④ 气候特征（多年平均气温和年降水量）显著影响植被NDVI对气候变化的响应时间。年平均气温的高低与气温对植被的影响力并无必然联系,但年降水量显著影响植被NDVI与降水间的相关程度。     

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。     

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.     

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.     

北部湾沿海地区植被覆盖对气温和降水的旬响应特征

论文分析北部湾沿海地区植被覆盖对气候变化的响应,为该区域植被恢复和植被生产力研究提供依据.基于研究区2000--2011年423景SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据及逐日气温和降水数据,利用像元二分模型,相关分析,偏相关分析和时滞偏相关分析等数理统计方法,对研究区植被覆盖时空变化特征及与旬降水和旬均温的相关性及滞后性进行分析.结果表明:1)近12 a来,北部湾沿海地区植被覆盖度平均值呈增长趋势,由2000年的65.23%增加到2011年的72.02%,增加了6.79%;2)研究区植被生长季旬NDVI均值介于0.21~0.67之间,在不同时期变化是不同的,其值呈现出"降低--增长--降低"3种变化过程;3)各种植被类型与温度具有显著的相关关系,全部通过了0.01的显著性水平,且NDVI与温度的显著性水平高于NDVI与降水的显著性水平,说明北部湾沿海地区植被覆盖NDVI对气象因子中的温度更为敏感;4)NDVI与气温的时滞偏相关系数显著高于NDVI与降水的时滞偏相关系数,旬NDVI与旬降水的滞后时间多集中于6~9旬之间,而旬NDVI与旬气温的滞后时间多以0~5旬为主;5)不同类型植被的生长对气温和降水的响应时间不一致,但与水热条件时滞偏相关系数越高的植被类型响应时间越短.上述研究结果表明,近12 a来北部湾沿海地区植被处于恢复状态,且植被对降水和气温具有明显的阈值和滞后性.     

2001-2010年青海湖流域植被覆盖时空变化特征

基于2001—2010年MODIS-EVI时间序列数据反演了青海湖流域植被覆盖的空间格局和变化规律,并结合气象观测数据,在年际、月际等不同时间尺度上分析了植被变化及其对气候变化的响应以及驱动机制。结果表明:(1)2001—2010年青海湖流域总体植被变化趋于变好,EVI值10年共增长10.38%,其中春季和夏季植被增长率最大,10年增长率分别达到15.2%和18.63%;(2)植被对气候因子的响应具有明显的空间异质性。流域内植被覆盖增加的区域占全流域面积的70.68%,其中显著增加的区域占8.2%,主要分布在布哈河中游以及青海湖北部草场地区,植被覆盖下降的区域占总面积的29.32%,主要分布在西北高海拔地区以及青海湖湖滨沙地;(3)植被变化对气候因子的响应具有复杂性,在不同时间尺度上EVI和气候因子相关性不同。在年际尺度上,EVI和气温的相关系数是0.29,和降水无明显相关性;但比较10年中的生长季,即植被生长5—9月的EVI和气温、降水相关性为0.33和0.27,这里降水相关性显著增高,总体上说,气温是年际植被变化的主导因素。在月际尺度上,EVI和气温、降水强烈相关,相关系数分别为0.76、0.86(P0.01)。青海湖地区地处高海拔地区,且雨热同季,某种程度上揭示了高原植被的生长策略和对气候的响应机制。     

2010～2019年雅鲁藏布江中游植被变化及其对气候因子的响应——以拉林铁路段为例

基于2010～2019年MOD13Q1/NDVI数据,结合研究区地形、1∶100万植被类型图和气象数据,采用趋势分析法、相关分析方法,探讨在气候变化背景下雅鲁藏布江拉林铁路段植被覆盖的时空演变规律及植被与气温、降水的相关性研究.结果 表明,2010～2019年研究区生长季NDVI值呈波动上升趋势,增速为0.2％/10a...     

东北地区植被时空演变及影响因素分析

基于2000~2020年MODIS NDVI遥感数据,辅以气象数据和土地利用数据,通过小波分析、Sen+Mann-Kendall趋势分析、Hurst指数、偏相关分析及残差分析法,以不同地形地貌为单元,对不同周期阶段下东北地区植被时空演变特征及其对气候变化和人类活动的响应机制进行深入解析.结果表明:时间上,21a间东北地区植被NDVI呈速率为0.0308/10a(P<0.001)的上升趋势,以16a第一主周期下10a左右的周期变化最为稳定;空间上,东北地区植被NDVI整体处于较高水平,但空间分异明显,呈“西南低东北高”的格局.各周期阶段均为NDVI改善面积大于退化面积且改善范围不断扩增.NDVI未来变化趋势主旋律为持续改善,占总面积的63.56%;响应机制上,东北地区植被NDVI受气候变化与人类活动共同影响.2000~2020年NDVI与气温、降水和相对湿度呈正相关,与日照时数呈负相关,其中降水对NDVI的影响作用最强,且随周期演替以降水为主导气候因子的面积显著递增.各周期阶段人类活动对NDVI变化均以正向促进为主,林业工程实施是植被状况改善的关键,而建设用地扩张是植被减少的主要原因.     

瑞典水文变化-气候变化影响模拟

温室效应加剧导致的气候变化将会引起水文系统的变化.随着气候要素的变化,水文变化将会在全球呈现出区域差异性.因此,有必要开展局地和区域尺度上的水文变化影响研究,评价不同区域将会受到怎样的影响.本研究旨在对广泛的瑞典流域上气候变化的水文影响(响应)进行评估.我们采用不同的方法,将气候模型中产生的气候变化信号转换输入到水文模型中.利用瑞典区域气候模拟计划(SWECLIM)生成的区域气候情景,我们进行了几次水文模型模拟研究.得出的基本结论是根据流域的地理位置处于瑞典北部或南部,气候变化对河道水流的分区影响是显著不同的.此外,预测的水文变化不仅与用于确定区域气候模型边界条件的全球气候模型的选择有关,而且与人为气体排放情景的选取有关.     

“城市”与气候变化

2010年12月,世界银行和经济合作与发展组织(OECD)相继发布了以"城市与气候变化"为主题的研究报告,题目非常相似,分别为《城市与气候变化:一项紧急议程》和《城市与气候变化》,二者的报告超过了百页。城市作为应对气候变化的重要主     

政治气候风云变幻

预测政治变革的难度远高于对气候变化的预测。一年前,谁会认为美国能源部部长会是诺贝尔物理学奖的得主——一位物理学家和可再生能源的大力倡导者。一个月前,这位多才多艺的科学家在华盛顿还一直都是默默无闻,不被关注。现在,美国将为明年12月在哥本哈根举行的《联合国气候变化框架公约》缔约方会议带去对《京都议定书》全新而科学的政治授权,     

英国《气候变化法》述评

<正>2008年英国颁布了《气候变化法》(Climate Change Act),这使英国成为世界上首个将温室气体减排目标写进法律的国家。《气候变化法》一方面用法律的方式承认气候变化问题,另一方面旨在推动英国向低碳社会转型。《气候变化法》的核心在于确定了有法律约束力的减排目     

全球气候变化

本文详细介绍了全球气候变化的原因以及针对此而成立的有关国际机构，并根据有关资料预测了未来全球气候变化的趋势。     

全球环境变化

文章着重介绍了全球环境变化对生态系统的影响,对此进行了理论分析,并从全球气候变化即温室效应的角度,以CO2为例说明了全球环境变化的影响.     

气候变化下汉中盆地水稻产量变化研究

深入分析气候变化下汉中盆地水稻产量变化响应,可在进一步探究影响研究区水稻产量主要气象要素的同时,为地方水稻生长期内气象灾害的防控提供科学依据。为了解研究区水稻生长季主要的气象影响因子,文章基于1951—2014年汉中盆地多测站日气温、降水量、积温及气温日较差数据和水稻单产资料分离的气象单产数据,综合运用线性趋势、趋势系数、HP滤波法、Morlet小波分析等方法,在分析汉中盆地水稻气象产量和生长季各气象要素变化趋势的同时,推求了水稻气象产量和各主要气象要素序列的显著周期。研究结果表明：1）近64 a汉中盆地4—9月水稻生长季平均气温和≥10 ℃活动积温变化均呈上升趋势,气温日较差呈下降趋势,降水量变化趋势不明显;2）汉中盆地各气象要素与水稻气象单产的显著周期分析结果显示水稻气象单产第一主周期与各气象要素的第二主周期相对应,均存在13~14 a时间尺度的主周期变化;3）各气象要素对水稻气象产量的影响各异,不同气候背景下影响水稻气象产量的主导气象因素不同。论文研究结果可为汉中盆地水稻生产的优化布局及地方经济社会发展提供参考依据。     

美国加州气候变化政策

引言 大气中温室气体（GHG）浓度不断升高已使气候出现可以察觉的变化。未来将导致全球气候出现进一步变化。气候变化对以下几个方面的影响尤为明显：水资源、农业、敏感的沿海和森林生态系统。反过来，这些影响叉会对加州的经济、公共卫生、农业生产和娱乐业造成严重冲击。[编者按]     

种树与气候变化

文学界对“80后”的讨论如火如荼，报刊文章可谓连篇累牍，莫衷一是。但不论是褒还是贬，作为一个特殊年代成长起来的年轻人，他们的思想无疑是开放的，活跃的。一次偶尔的与年轻“80后”“环境人”的谈话，使得我们有了开辟一个专门供年轻人讨论、探讨的“园地”之想法。其实，把“80后”的范围再扩大，我们欢迎所有的年轻人，甚至是所有读者都能参与到“青年论坛”这个新栏目，我们愿意给关心环保的年轻人提供一个思想交锋的平台。每期我们都会针对一些热门的环境话题展开公开讨论，本期话题是关于种树和气候变化，下期的话题为：降级循环利用（见文末）。我刊还在网上开辟了讨论空间，希望大家能参与到网络这个更即时、更方便的谈话空间（http：//www．douban．com/group/WorldEnviron/）。[编者按]     

内蒙古高原土地利用/覆被变化对气温变化的影响分析

土地利用/覆被变化（LUCC）会对近地面的气温测量产生影响。论文基于气象站点气温资料,1：10 万LUCC数据集以及NCEP再分析气温资料,利用“观测减去再分析（OMR）”方法拆解出土地覆被对气温变化的单独贡献,借助Sen 趋势与Mann-Kendall 非参数检验计算方法分析了内蒙古地区1980-2010 年间不同土地覆被类型,以及不同土地利用方式对气温及其变化趋势的影响。结果表明,研究区近30 a 来LUCC对气温的影响总体表现出显著升温的作用,增加趋势为0.29 ℃/10 a。不同土地覆被类型对气温升高趋势的影响从大到小为：沙地>建设用地>草地>耕地,而且具有明显空间差异。同一种土地覆被类型在不同气候环境下的温度变化趋势差异也较大。1990-2005年间气象站点缓冲区内LUCC变化类型主要以耕地开垦、城市扩张以及草地面积减少为主,在一定程度上反映了整个内蒙古地区的LUCC特征,特别是人类活动的影响。下垫面的改变对1990-2005年间气温上升贡献了0.49 ℃。土地覆盖变化在1980-2010期间呈现逐渐加剧的趋势,特别是2000年以后,城市化的迅速发展显著提高了气温的升温趋势。