南疆西部不同植被类型NDVI对风沙灾害的响应

不同植被类型对风沙灾害的响应研究有助于风沙灾害的遥感监测评估和防灾减灾工作。采用传统统计学和空间自相关方法,利用MODIS的每日反射率和土地类型产品,分析了风沙灾害后南疆西部不同植被类型NDVI的变化规律及其空间分布特征。结果表明：风沙灾害后,研究区不同植被类型NDVI的差异在增大,NDVI变化值在一0．3865~0．4148之间,NDVI减小的面积占整个研究区面积的54．98％,变异系数增大值在2．44％～36．75％之间;受到风沙灾害的影响,研究区植被NDVI全局Moran’SI系数从0．7982减小到0．6786,但在空间上仍存在显著的正相关性,具有显著的空间集聚特征;由NDVI差值的局部空间自相关指标集聚图以及不同植被类型NDVI差值的空间关联区域面积百分比,可以发现落叶针叶林和裸地或低植被覆盖地受风沙灾害的影响较小,郁闭灌丛和作物受风沙灾害的影响较大。上述关于风沙灾害后南疆西部不同植被类型的变化及其空间格局的研究结果,不仅证明了防护林的风沙阻挡作用,也可以为风沙灾害的防治工作提供参考依据。     

基于GIS的祁连山植被NDVI对气温降水的旬响应分析

利用祁连山地区SPOTVGT-NDVI数据和气象站点旬平均气温、降水资料,运用最大化合成、趋势线分析和相关分析方法分析了祁连山植被的时空变化趋势,并从旬时间尺度上分析了祁连山植被对气温和降水的响应特征。结果表明:近10年来,祁连山年最大化植被NDVI增加了3.1%,植被改善、无变化和退化的面积分别占总面积的70.21%、21.44%和8.35%。祁连山植被NDVI对气温变化的响应大于降水,对气温和降水变化的最大响应滞后都为2旬左右。秋季植被NDVI对气温和降水变化响应最大,夏季植被NDVI对气温和降水响应的滞后期长于春季和秋季。祁连山植被NDVI对气温和降水变化的旬最大响应表现为中段大于东段和西段,NDVI对气温和降水变化的最大响应滞后期呈现出西段中段东段的空间分布特征。     

基于GIS的祁连山植被NDVI对气温降水的旬响应分析

利用祁连山地区SPOTVGT-NDVI数据和气象站点旬平均气温、降水资料,运用最大化合成、趋势线分析和相关分析方法分析了祁连山植被的时空变化趋势,并从旬时间尺度上分析了祁连山植被对气温和降水的响应特征。结果表明：近10年来．祁连山年最大化植被NDVI增加了3．1％,植被改善、无变化和退化的面积分别占总面积的70．21％、21．44％和8．35％。祁连山植被NDVI对气温变化的响应大于降水,对气温和降水变化的最大响应滞后都为2句左右。秋季植被NDⅥ对气温和降水变化响应最大,夏季植被NDVI对气温和降水响应的滞后期长于春季和秋季。祁连山植被NDVI对气温和降水变化的旬最大响应表现为中段大于东段和西段,NDVI对气温和降水变化的最大响应滞后期呈现出西段〉中段〉东段的空间分布特征。     

降水和气温对中国森林降水利用效率的影响

全球气候变化导致频繁的降水或干旱,降水量是影响生态系统生产力的关键因子.根据全国17种类型的森林、1 266个森林样地的调查数据,分析中国不同类型森林的降水利用效率(Rain-use Efficiency,RUE)差异、与年均降水量的关系以及其他环境因子对RUE的影响.结果表明:(1)中国森林的RUE平均值为1.21 g m~(-2) mm~(-1),RUE与降水量呈负相关关系;(2)阔叶林(主要由被子植物构成)的RUE均值显著高于针叶林(主要由裸子植物构成),阔叶林比针叶林更适应降水量的变化;(3)落叶林的RUE均值显著高于常绿林,随着降水量增加,落叶林的RUE值降低直到达到一个阈值,而常绿林的RUE值与降水量没有显著的相关性;(4)纬度和年平均温度是复合环境因子中RUE的主要限制因子.综上所述,随着降水量增加,中国森林群落的RUE下降直至阈值,气温是影响中国森林RUE的主要环境因子.     

黄河源区植被生长季NDVI时空特征及其对气候变化的响应

利用黄河源区MODIS/NDVI数据、1∶100万植被类型图和气象资料,分析了该区不同植被类型生长季NDVI时空特征以及与气候因子的关系。结果表明,1）2000—2011年,黄河源区植被生长呈改善趋势,生长季NDVI年际变化率每10 a为＋2.75%,高寒草原、高寒草甸、高寒灌丛生长季NDVI年际变化率分别为每10 a＋2.84%、＋2.65%、＋2.77%。2）黄河源区植被改善面积占全区总面积的29.39%,主要分布在卡日曲和玛曲上游、扎曲流域、布青山南麓、扎陵湖北部和鄂陵湖周边地区。植被退化面积仅占全区总面积的0.98%,主要分布在约古宗列曲东南部山地和卡日曲北部山地。受水热条件控制,植被改善表现为：①植被改善面积南坡大于北坡;②植被改善面积随海拔升高先增加后减小;③植被改善面积随坡度增加迅速减小。3）黄河源区植被生长季NDVI与同期气温和降水分别存在显著正相关性,其中高寒草原和高寒草甸生长受降水影响更为明显,而高寒灌丛生长受气温影响更为明显。气候的暖湿化趋势可能是促使黄河源区植被生长改善的主要原因。     

内蒙古地区近25年植被对气温和降水变化的影响

利用1982—2006年内蒙古地区GIMMS-NDVI和降水量、气温数据,分析了不同植被类型对气温和降水变化趋势的影响。结果表明：近25年来内蒙古地区气温整体上呈上升趋势,降水量呈微弱降低趋势,西部荒漠区呈暖湿化趋势,中东部草原、森林等植被类型区呈暖干化趋势;从不同植被类型NDVI与平均气温和降水量的变化趋势率相关分析表明,NDVI值越低,升温趋势越明显,其中春季和秋季各植被类型间NDVI与季均气温升高趋势率呈显著和较显著的相关,夏、冬季关系不明显;植被NDVI越高,降水量减少趋势越明显。基于栅格的NDVI与气温升高幅度、降水变化趋势相关分析表明,年均气温升高幅度基本随NDVI的增加而降低,其中春、夏和秋季的季均气温升高幅度均随NDVI的增加而显著降低,冬季趋势不明显;而年降水量减小趋势率随植被NDVI的增加而显著增加,其中春季和冬季NDVI变化对降水的变化几乎没有影响;夏季和秋季均表现为随NDVI的增加,降水减小趋势率呈增加趋势。     

渭河流域地表植被覆盖对气候变化的响应研究

气候变化通过改变植物生长环境,从而影响植物生长。了解植物与气候之间的内在关系,长期动态监测和评估植被覆盖情况至关重要,同时有利于深刻理解生态恢复机制。渭河流域地理位置特殊,生态环境脆弱,在其周围及黄河下游生态环境保护中有重要地位。为揭示植被时空变化格局以及对气候变化的响应,以渭河流域作为研究对象,采用差值法、线性回归斜率法及相关系数法分析2000-2019年渭河流域在不同气候分区下NDVI分布特征及NDVI与降水、气温的相关性和滞后性。研究结果显示：（1）2000-2019年,渭河流域NDVI呈波动上升的趋势,各分区NDVI增长率表现为半干旱区(0.053 8/10 a)>半湿润区(0.044 3/10 a)>干旱区(0.036 6/10 a);(2)2000-2009年、2009-2019年NDVI均表现为改善态势,但2009-2019年改善程度减缓,斜率从0.072 7/10a降低为0.035 1/10a,差值法改善区面积由98.20%降低到86.12%,线性回归斜率法改善区面积由87.69%减小到61.86%;(3)在季尺度、月尺度上,与降水相比,气温对渭河流域植被生...     

中国东部南北样带中南段典型植被类型NDVI变化分析

以IGBP第15条国际标准样带——中国东部南北样带中南段的植被为主要研究对象，对该区域应用NDVI(normalized difference vegetation index)数据进行植被类型划分，共划分为三大类35小类．在此基础上，选择6种不同气候区域典型的森林植被类型，对其NDVI变化进行分析，从而得出：NDVI随着纬度的降低变化逐渐减小；通过研究经向年内：NDVI变化，发现4月份研究区域南北：NDVI指数变化最明显；分析NDVI均值变化可知，从暖温带到北亚热带植被指数NDVI形成明显的阶跃，从而判定植被指数NDVI对短期气候变化具有明显的指示性，并发现通过植被指数NDVI的季节变化曲线，可以较为准确地判定森林、草原、农作物等大类型，图4表1参15。     

天津地区各季植被NDVI年际动态及其对气候因子的响应

探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球变化研究的重要内容之一.研究特定地区植被时间动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用.利用1982-2003年8 km×8 km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和气候数据,研究了天津地区各季NDVI年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:近20年来天津市春季、夏季及冬季平均气温呈显著的升高趋势(P<0.05),而秋季变化不明显;春季和夏季降水呈降低趋势,而秋、冬两季呈微弱增加趋势,但均没有达到显著性水平(P>0.05).从四季NDVI年际变化趋势来看,春、秋两季呈微弱上升趋势,而夏季显著降低(P<0.01),冬季变化不明显.近20年四季NDVI与同期平均气温及降水的回归分析表明,除冬季外,NDVI与温度及降水均有显著的正相关关系,其中春、秋两季NDVI与温度及降水的关系均达到极显著水平(P<0.001).本研究结果证实天津地区各季NDVI的年际变化特征存在明显差异,而且气温和降水共同决定了植被NDVI的变化.     

广东省NDVI时空变化特征及其对气候因子的响应

广东省植被类型丰富、气候条件复杂,开展气候因子对植被的影响研究,对于全省保护生态环境、应对气候变化具有重要意义.利用MODIS NDVI数据和地面气象观测数据,基于变化趋势分析、空间自相关分析、相关性分析等方法,研究广东省NDVI时空分布特征及其对气温、降水、日照时数等气候因子的响应.结果表明,2000—2018年广东...