秦巴山区增强植被指数长时间序列变化及其自然影响因素分析

秦巴山区是横跨我国南北地区的重要地理过渡带,为全面了解秦巴山区近20年的生态变迁及影响因素,基于MODIS-EVI数据,结合气温、降水和DEM数据,利用最大值合成法、趋势分析法和偏相关分析,以海拔为基础,分析了秦巴山区2000—2020年不同海拔高度上不同类型植被增强指数(EVI)的时空变化及其与气温、降水的相关性。研究结果表明：(1)2000—2020年秦巴山区植被年均EVI呈现波动上升趋势,有80.67%和13.29%的区域EVI呈现明显改善和轻微改善趋势,在海拔1 600～1 800 m处EVI变化处于相对稳定状态,较适宜植被生长。(2)栽培植被和阔叶林为秦巴山区主要植被类型,各植被类型EVI值由大到小依次为阔叶林、灌丛、针叶林、草地、栽培植被和其他,在1 000～2 000 m海拔区间植被面积占大多数,1 600～1 800 m为适宜植被自然生长的区间。(3)2000—2020年秦巴山区向暖湿方向发展,EVI与气温相关性在区域分布上较均匀,降水对植被EVI的影响强度要高于气温对其的影响强度;随着海拔高度的上升,植被EVI与气温的相关性总体上高于其与降水的相关性。     

贵州高原NDVI变化及其对气候变化的响应

中国南方喀斯特地区气候变化加剧,植被对气候变化响应反映十分敏感,动态监测植被变化对区域生态环境保护有重要意义。基于1999—2017年贵州高原遥感数据和气象数据,从年、季、月等不同时间尺度研究了NDVI动态变化及其对降水量、平均地表气温、最高地表气温、最低地表气温、平均气温、最高气温、最低气温、大型蒸发量、平均风速、平均相对湿度、日照时数等气候因子的响应特征。研究表明:近19 a,贵州NDVI以0.007 3 a~(-1)的速率呈显著上升趋势,其中,2011—2017年的上升幅度大于1999—2010年的上升幅度,NDVI变化与最低地表气温、最低气温呈显著正相关;春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈显著上升趋势,春季年增长率最大(0.009 3 a~(-1)),其次依次为秋季(0.007 0 a~(-1))、夏季(0.006 9 a~(-1))、冬季(0.004 6 a~(-1));春、秋季NDVI与最低地表气温呈显著正相关,最低气温影响较大,夏季、秋季NDVI受气温和降水共同影响,冬季NDVI受日照时数影响较大,四季NDVI受气温影响程度大于降水;1—12月NDVI均呈上升趋势,其中,4、5、8、10月呈极显著上升趋势,2、3、7、9、11、12月呈显著上升趋势;2、3月份和11、12月份NDVI在增长,表明生长季有所延长。NDVI与当月气象因子相关程度大于其与前一个月、前两个月的相关程度;气温的当月效应和滞后效应大于日照时数和水分条件的效应。温度对贵州NDVI的影响程度大于水分的影响,气温升高促进生长季延长是贵州高原的重要气候效应。     

山东省MODIS遥感植被指数时空变化研究

动态监测植被覆盖的时空演变,深入研究植被与气候变化和人类活动之间的响应关系,揭示区域环境状况的演变和变迁有着重要的现实意义。山东省植被覆盖率高,为了更好地了解自然因素和土地利用变化对山东地区植被的影响,研究利用MODIS-EVI、气象及城市化数据,通过分析2000—2008年7月月均EVI植被指数与月均温、降水及城市建成区面积之间的关系。得出如下结论:山东省的植被指数在其西部地区和南部地区值比较高;7月EVI指数与月平均气温存在相关系数r=-0.43的负相关关系,EVI指数与月降水间存在相关系数r=0.38的弱正相关关系,与城市建成区面积相关系数为0.30,表明山东地区植被指数的变化与气温的关联度要大于其与降水的关联度。此外,研究考虑了离海远近,将山东地区划为东部和西部地区。从地理位置来看,东部区域EVI值与降水之间的相关度普遍低于西部地区,而东部地区植被指数与气温的相关度要高于西部地区,东部地区在城市化进程加快的同时应更注意环境的保护与人工植被的种植。     

2000—2018年云南省典型矿区植被生态时空变化特征——以临沧市为例

矿区植被生态恢复特征及其影响因素分析对矿区生态治理与植被恢复建设具有重要的参考价值和现实意义。以云南省典型矿区-临沧市为研究区,利用2000—2018年MODIS资料和气象观测数据,基于陆地生态系统碳通量TEC模型,结合趋势分析、相关分析等统计方法,揭示了2000年以来云南省典型矿区——临沧市的植被覆盖度、植被净初级生产力等时空变化特征及其与气候因子关系。结果表明,(1)矿区植被净初级生产力年均值为980.1 g·m~(-2)·a~(-1)(以C计,下同),2000年以来区域NPP总体呈增加的趋势,平均每年增加6.2g·m~(-2)·a~(-1);在空间分布上,有90.5%区域植被NPP呈增加趋势。(2)矿区植被覆盖度多年均值为67.3%,2000年以来呈显著增加的趋势,平均每年增加0.42%,有92.2%区域植被覆盖度呈增加趋势。(3)不同类型植被净初级生产力均呈增加的趋势,但变化趋势率存在一定的差异,其中常绿阔叶林、落叶阔叶林、灌丛、草地植被净初级生产力平均值最大。(4)矿区植被NPP与降水之间呈显著的正相关性,相关系数为0.737,但与气温、日照时数的相关性未达到显著水平;矿区植被覆盖度与各气象因子间的相关性也均未达到显著水平。2000年以来云南省典型矿区植被呈现向好趋势,说明近些年生态文明建设效果良好。     

基于MOD17A3的中国陆地植被NPP变化特征分析

净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。基于MOD17A3的NPP数据、地表覆盖类型MCD12Q1数据,采用趋势线分析法对中国2000—2015年陆地植被NPP时空格局、变化规律进行研究。结果表明,(1)2000—2015年,全国陆地植被平均NPP为273.5 g·m~(-2)·a~(-1),变化速率为1.415 g·m~(-2)·a~(-1),变化百分率为8.8%,全国植被NPP线性增长趋势达到显著水平(P0.05)。中国陆地植被NPP年总量在2.406~2.811 Pg·a~(-1)之间波动,平均值为2.635 Pg·a~(-1)。(2)中国平均植被NPP分布呈现西北低东南高、北方低南方高的基本格局。全国大部分区域,植被NPP水平较低,61.0%的区域植被NPP低于300 g·m~(-2)·a~(-1)。森林、草原、农田平均植被NPP分别为575.5、204.2和388.40 g·m~(-2)·a~(-1)。(3)中国大部分地区年NPP变化趋势不明显,占79.9%的陆地区域植被NPP变化趋势不明显,18.4%的陆地区域植被NPP呈显著增加趋势,仅1.7%的陆地区域植被NPP呈显著减少趋势。(4)占中国陆地总面积59.1%的区域植被NPP增减速率在2 g·m~(-2)·a~(-1)以内,33.4%的区域植被NPP增加速率在2 g·m~(-2)·a~(-1)以上,仅7.4%的区域植被NPP下降速率超过2 g·m~(-2)·a~(-1)。(5)中国大部分地区陆地植被NPP的增长百分率在5%以上,占陆地总面积48.1%,变化不大(变化百分率率在-5%~5%之间)的区域占41.0%,陆地植被NPP的降低率在5%以上的面积占10.8%。该研究对中国各区域生态资源管理,以及生态系统的建设具有一定的指导和借鉴意义。     

2000—2020年北方农牧交错区植被生态功能变化及驱动因子分析

中国北方农牧交错区是种植业和草地畜牧业交错的生态过渡区,也是生态脆弱和生态敏感带,在中国生态环境保护中具有重要战略地位。为探讨2000—2020年中国北方农牧交错区植被生态功能变化趋势及其驱动因子,以北方农牧交错区的植被生态功能为研究对象,利用卫星遥感和气象观测数据,选择植被净初级生产力(NPP)、水源涵养能力和水土保持等指标来量化植被生态功能,采用空间叠加分析、趋势分析和相关分析等方法探索了植被生态功能长期变化趋势,分析气候和人为活动对植被生态功能变化的驱动作用。结果显示,2000—2020年北方农牧交错区95%以上区域的植被生态功能呈现变好趋势。其中,NPP、水土保持和水源涵养能力的提升幅度分别为57.1%、57.3%和86.7%。植被NPP由2000年的502.6 g·m~(-2)·a~(-1)(以C计,下同)增加到2020年的789.6 g·m~(-2)·a~(-1);水土保持量由2000年的473.5 t·hm~(-2)·a~(-1)增加到2020年的744.9 t·hm~(-2)·a~(-1);水源涵养能力指数由2000年的42.7增加到2020年的79.7。NPP、水土保持功能和水源涵养能力指数明显提高预示该区域生态系统向良性发展。其中,年降水量增加是驱动植被生态功能变化的关键气候因素。人类的生态保护措施使林地和草地等生态用地面积大幅度上升是促进生态功能提高的主要人为因素。     

生态补水前后永定河两岸植被覆盖度变化及驱动力分析

植被是生态系统的重要组成部分,在能量交换、水土保持、防风固沙等方面具有重要作用。为了研究生态补水对永定河两岸植被覆盖度的变化的影响,基于Landsat-8卫星影像数据,利用影像图差值比较法、皮尔逊相关系数、残差分析等方法对永定河生态补水前后植被覆盖度时空变化及其驱动力进行分析。结果表明,（1）2014—2020年永定河两岸植被覆盖度总体上呈现西北高、东南低的分布格局,植被覆盖度变化呈现优化趋势,改善区域面积大于退化区域面积。（3）植被覆盖度与年气温的平均相关系数为-0.17,与年降水量的平均相关系数为0.15。植被覆盖度总体上与气温呈负相关,与降水量呈正相关,但具有显著性（P<0.05）的面积分别仅占23.03%和16.26%。（4）生态补水前,人类活动对植被覆盖度的影响主要是负面影响,而在生态补水后,人类活动对植被覆盖度的影响逐渐向好,发挥正面影响的面积占比63.04%。2014—2020年期间人类活动变化的趋势向促进植被覆盖度增长的方向发展。（5）气候变化和人类活动对于植被覆盖度改善和轻改善区域相对贡献在60%以上的面积占比分别为16.98%和68.09%,人类活动对于植被覆...     

西北地区昼夜增温的不对称性对植被动态的影响

全球变暖有很大的差异性,表现在昼夜增温速度和各个季节的温度增加的速率具有不一致性,夜间增温的速度要快于白天增温的速度,夜间气温的增温对植被变化的影响更为明显。文章利用34年逐月最高温、最低温以及降水量数据,用一元线性回归分析法、反距离权重插值以及二阶偏相关分析法,分析了西北地区白天和夜间气温的非对称时空变化和非对称增温趋势对植被动态的影响,结果表明:西北地区昼夜温度都呈现出上升的趋势,且上升趋势比较明显,白天增温的速度和夜间增温的速度呈现出不对称性,夜间温度升高的速率是白天温度升高速率的1.2倍,昼夜的温差呈现出减小的趋势;西北地区昼夜增温趋势存在不一致性,白天气温的增温速率在-0.02-0.11℃?a-1,夜间气温的增温速率在-0.06-0.2℃?a-1。tmax和tmin在绝大部分地区都呈现上升趋势,但在空间变化的区域上具有不对称性;西北地区植被生长对昼夜增温的响应具有明显的空间差异性,大部分地区的植被对昼夜增温表现为积极的响应,夜间增温对植被的影响要比白天增温对植被的影响是比较明显的;白天和夜间增温的不对称性影响着不同类型的植被,白天气温的升高有利于针叶林植被、草地和阔叶林植被的生长,而夜间气温的升高对灌丛和荒漠植被的生长有积极的影响。     

阿尔泰山地森林草原生态功能区植被覆盖对气候变化的响应

新疆阿尔泰山地森林草原生态功能区(简称阿尔泰生态功能区)是《全国主体功能区规划》中明确的8个水源涵养型重点生态功能区之一,但其植被生态系统对气候变化敏感而脆弱。为了解气候变化背景下阿尔泰生态功能区植被生长状况,基于1986—2015年阿尔泰生态功能区7个气象站气温和降水量、植被覆盖以及植被类型数据,采用遥感技术和相关分析方法,研究阿尔泰生态功能区植被覆盖对气候变化的响应关系。结果表明:(1)1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均气温整体呈现明显上升趋势,倾向率为0.34℃·(10 a)~(-1);年降水量整体呈波动循环上升趋势,倾向率为6.19 mm·(10 a)~(-1);年平均归一化差分植被指数(NDVI)值整体呈现缓慢下降趋势,倾向率较小,为-0.001 (10 a)~(-1);生长季NDVI呈明显上升趋势,倾向率为0.002 (10 a)~(-1)。(2)1986—2015年阿尔泰山生态功能区植被覆盖总体保持稳定,NDVI变化率为-0.001 (10 a)~(-1)～0.001 (10 a)~(-1)的区域面积占研究区总面积的60.4%;植被覆盖显著减少,即NDVI变化率-0.002 (10 a)~(-1)的区域面积占总面积的3.1%,主要分布在西北阿尔泰山区;植被覆盖显著增加,即NDVI变化率0.002 (10 a)~(-1)的区域面积占总面积的2.1%,主要分布在东南和中部地区。(3)1986—2015年阿尔泰生态功能区植被覆盖对降水量变化的响应大于气温变化。NDVI变化对气温和降水量变化存在一定滞后性现象,不同时段NDVI变化表现出不同的滞后期。     

喀斯特地区不同植被类型NDVI变化及驱动因素分析——以贵州为例

以SPOT-VEG NDVI数据为基础结合植被类型、气象和石漠化数据,通过NDVI变化趋势倾斜率及逐像元相关分析,分析不同植被类型NDVI变化趋势及驱动因素。结果表明,(1)2000—2013年贵州省植被NDVI呈增加趋势,其中2000—2007年为快速增加期,变化率为0.25/10 a(r~2=0.923);2008—2013年增速减缓,变化率为0.02/10 a(r~2=0.381)。(2)人工植被NDVI增速最大为0.17/10 a(r~2=0.813),灌丛灌草丛次之,为0.13/10 a(r~2=0.85),乔木类植被(常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿和落叶阔叶混交林、针叶林、针阔混交林)和竹林的NDVI基本保持不变。(3)贵州省气候变化呈不显著冷干趋势,其中降水对植被变化的影响力大于温度,植被NDVI与年降水量和年均温均呈现不显著负相关关系。(4)人工植被与降水和气温的逐像元分析中,显著负相关比重较大,分别达到20%和15%;灌丛灌草丛的显著负相关比重也大于正相关,分别达到16%和17%;乔木类植被则相反,显著正相关比重较大,其中河谷季雨林达到48%。(5)人类活动强度较高的区域,NDVI变化与城市扩展、植树造林及石漠化治理面积有显著正相关性。由此得出,在人类活动强度较大的区域,如城镇周边、生态治理与修复措施的实施区域,植被变化主要受人为作用制约;但当人类活动或干扰较少时,气候变化限制植被的变化趋势。所以,从宏观角度分析植被变化与气候变化的关系时,必须权衡人为作用和气候变化对植被变化的影响。     

基于夜间灯光和社会经济数据的城市扩张协调性研究

近几年,随着城市迅速扩张,其协调性成为限制城市发展的重要因素。选择2015和2019年江苏省72个县级单元夜间灯光数据和社会经济数据,采用空间自相关模型和四元协调度模型分析城镇人口、GDP、夜间灯光和建设用地的空间集聚情况,揭示近年来江苏省城市扩张协调性。结果表明,(1)城镇人口、二三产业产值、建设用地和夜间灯光呈现出明显的空间集聚特征,主要集聚状态出现在江苏南部区域。(2)在72个县级区域中,10%的区域土地城镇化增长速率小于人口城镇化,其他90%的区域土地城镇化增长速率大于人口城镇化。整体来看,全域土地城镇化速率快于人口城镇化。另外,约30%的区域土地城镇化增长速率高于经济,约70%的区域土地城镇化增长速率低于经济。整体而言,大部分区域用地效率良好,属于有序扩张。(3)从经济-人口-夜间灯光-建筑用地的协调度来看,2015和2019年95%的县级区域处于协调发展状态。对比2个年份可知,江苏省40%的区域协调度处于增长趋势,其他60%的区域协调度处于下降趋势。研究结果可为江苏省优化城市扩张,促进区域健康、协调的可持续发展提供思路。     

基于MODIS数据的珠三角地区NDVI时空变化特征及对气象因素的响应

珠江三角洲是广东省经济密度最大、人为活动最强烈的区域,随着工业化和城市化的迅速发展,该区域出现了各种生态环境问题。通过对2001-2017年覆盖珠三角地区的MODIS/NDVI数据进行月时间序列重构和年时间序列合成,利用趋势分析方法和空间自相关分析方法对珠三角地区NDVI的时间变化趋势和空间格局特征进行研究,同时结合气象站点观测资料,基于相关系数方法分析NDVI对气象因素的响应。结果表明,(1)在过去的17年中,珠三角地区NDVI在年际变化上呈现波动增长趋势,总体年平均增长速率为0.005 1。(2)在空间分布上,珠三角范围内有90.84%区域的植被呈增长趋势,而在珠三角核心地带的城市群集区域存在植被退化现象,占全区面积的9.16%。(3)珠三角地区NDVI具有高空间集聚特性,受地形和城区分布影响,低植被覆盖集聚区和高植被覆盖集聚区分布格局显著且变化稳定,在多年平均NDVI的局部空间自相关分析中分别占全区面积的28.77%和33.69%。(4)珠三角地区NDVI和气温、降水及日照时数在月变化上显著相关,NDVI对气温和降水的响应分别存在1个月和1-2个月的滞后效应,并且这种滞后效应在空间分布上也体现出"西南-东北"方向的区域差异,而NDVI对日照时数的响应不存在滞后。(5)在年尺度上,珠三角地区NDVI与气象因素之间的相关性不显著。研究结果对珠三角地区恢复植被和修复生态具有重要的参考价值和现实意义     

2000—2007年珠峰自然保护区植被时空变化与驱动因子

采用遥感与GIS相结合的方法研究了珠峰自然保护区2000—2007年之间的植被时空变化过程和驱动机制问题。通过一元线性回归斜率计算获取了基于EVI数据的珠峰自然保护区植被变化趋势,以及表现2000—2007年植被变化的矢量图层。利用GIS时间动画技术,建立了7个时间点内不同间隔的植被时空演化过程快照,并结合ArcEngine构建了植被变化监测的时序分析流程,提取和分析了植被变化过程的时空特征。依据年平均温和年降水量观测记录进行了植被变化的气候因子分析,依据道路、河流缓冲区的居民点密度与植被退化面积比例的相关性,分析了人类活动影响,并讨论了不同植被退化区域在多重因素作用下的变化驱动因子。拟合了主要社会经济发展指标与植被变化的相关性,从统计数据方面讨论了珠峰自然保护区社会经济发展对植被变化的影响作用。结果表明：珠峰自然保护区植被变化的总体趋势以稳定为主,但植被退化趋势超过了变好趋势。同时,核心区植被变好趋势明显,实验区植被退化趋势严重。保护区南坡植被受气候变化干扰小,保持了大部分变好趋势;北坡由于降水减少造成湿地植被退化,对草地的长势带来消极作用。人类活动与植被状态变化有密切关系,在沟谷地带的破坏作用明显。并且,植被退化趋势与农业耕地面积扩大以及放牧影响关联紧密,而牲畜饲养与林业发展都未对保护区植被变化造成明显影响。     

藏北高原不同海拔高度高寒草甸植被指数与环境温湿度的关系

藏北高寒草甸是全球高寒草地的重要组成部分,是对气候变化最敏感的植被类型之一。关于高寒草地植被指数与环境温湿度因子的关系还存在着诸多不确定性,这限制了准确预测高寒草地植被生长对将来气候变化的响应。定量化高寒草地植被指数与气候因子的关系利于预测将来气候变化对高寒草地植被生长的影响。该研究基于相关分析和多重逐步回归分析探讨了藏北高原不同海拔高度(4300、4500和4700 m)的高寒草甸2011─2014年每年6─9月的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(Enhanced Vegetation Index,EVI)与土壤温度、土壤湿度、空气温度、相对湿度、饱和水汽压差的相互关系。相关分析表明,3种海拔的NDVI(4 300 m:r=0.79,P=0.000;4 500 m:r=0.80,P=0.000;4 700 m:r=0.52,P=0.005)和EVI(4 300 m:r=0.61,P=0.001;4 500 m:r=0.66,P=0.000;4 700 m:r=0.53,P=0.004)都随着土壤湿度的增加显著增加;3种海拔的NDVI(4 300 m:r=-0.68,P=0.000;4 500 m:r=-0.56,P=0.002;4 700 m:r=-0.40,P=0.037)和EVI(4 300 m:r=-0.56,P=0.002;4 500 m:r=-0.49,P=0.008;4 700 m:r=-0.46,P=0.014)都随着饱和水汽压差的增加显著降低;植被指数与环境温湿度因子的相关系数随着海拔的变化而变化;NDVI和EVI与环境温湿度因子的相关系数存在差异。多重逐步回归分析表明,土壤湿度一个因子解释了3种海拔的归一化植被指数、海拔4 300和4 500 m的增强型植被指数的变异,而海拔4 700 m的土壤湿度和土壤温度共同了解释了增强型植被指数的变异,其中土壤湿度的贡献较大。因此,在藏北高寒草甸,植被指数对气候变化的敏感性可能随着海拔的变化而变化,NDVI和EVI对气候变化的敏感性可能不同,土壤湿度主导着NDVI和EVI的季节变化。     

扎龙湿地NPP时空格局及其对气候因子变化的响应

植被净初级生产力(NPP)是表征陆地生态系统对气候变化响应的重要指标,扎龙湿地是全球气候变化敏感区域湿地生态系统的典型代表,基于遥感资料和气候资料,借助GIS、RS技术和地理探测器方法,估算了2000-2017年扎龙湿地植被NPP时空分布特征,探索了植被NPP空间异质性及气候因素对其动态变化的影响,为研究气候变化背景下湿地碳循环的响应过程与驱动机制提供参考。结果表明,2000-2017年,扎龙湿地植被NPP年平均值为478.30 g·m~(-2)·a~(-1)(以C计,下同),其中有水草甸为483.33 g·m~(-2)·a~(-1),无水草甸为485.99 g·m~(-2)·a~(-1),农作物为448.70 g·m~(-2)·a~(-1),有水草甸和农作物的NPP年平均值均呈显著增加趋势。扎龙湿地核心区NPP年平均值最高,为513.75 g·m~(-2)·a~(-1);试验区NPP平均值最低,为422.80 g·m~(-2)·a~(-1)。水分因子对植被NPP的总体影响力大于温度因子,对水分的依赖程度由大到小排序依次为无水草甸、农作物、有水草甸,对温度的依赖程度由大到小排序依次为无水草甸、有水草甸、农作物。气候因子两两交互作用对自然植被NPP动态变化的总体影响显著大于农作物,其中4-10月EI和年平均气温的协同作用对无水草甸NPP动态变化的贡献率达37.85%,4-10月日较差和年平均气温的协同作用对有水草甸NPP动态变化的贡献率达31.14%,年平均气温和无霜期的协同作用对农作物NPP动态变化的贡献率达29.00%。     

天山植被NPP时空特征及其对气候要素的响应

为探讨近十几年来新疆天山地区植被净初级生产力时空格局及其对气候要素的响应机制,基于资源平衡的观点和光能利用率的概念,利用改进的光能利用率模型估算2001—2013年天山植被NPP,利用RS和GIS技术逐像元分析天山植被NPP时空分布特征及其与气候要素的相关关系,进而了解天山地区植被NPP对气候变化的响应机制,为天山地区生态环境保护和管理提供科学依据。具体方法包括:(1)将2001—2003年新疆地区MODIS-NDVI月产品数据、天山26个气象台站插值数据和2005年土地利用-覆盖数据进行预处理后作为参数输入到CASA模型中,估算出13 a天山地区植被NPP;(2)通过与其他研究NPP模拟结果进行对比,验证该文所采用的模型的模拟精度。研究结果表明,天山地区植被NPP总体呈西高东低,由北向南递减的空间分布特征;13 a平均植被NPP(以C计,下同)和NPP总量分别为156.63 g·m-2·a~(-1)、93.2 Tg·a~(-1)(1Tg=1012 g);2001—2013年天山植被NPP总体呈缓慢增长趋势,NPP快速增长区零星分布在天山北坡的林地和耕地区,增长速率为25~55 g·m~(-2)·a~(-1),草地NPP总量波动较为明显,林地和耕地NPP总量呈缓慢上升趋势,而荒漠NPP总量波动趋于平缓;植被NPP与年降雨量、年均温的平均相关系数分别为0.383和-0.189,天山地区植被NPP与年降雨量的相关性更强,降雨量是影响天山植被NPP的重要因子;不同类型植被NPP对气候要素的响应情况存在明显差异:天山林地、草地和荒漠植被NPP主要受降雨量影响,而耕地植被NPP同时受到降雨量和气温的限制。     

基于HASM的中国植被NPP时空变化特征及其与气候的关系

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)作为陆地生态系统碳循环的重要组成部分,直接反映植被的生产力和地表质量状况,对于研究全球气候变化具有重要意义。为更好地了解近年来中国陆地植被NPP时空分布格局,探讨其对气候因子响应的空间分异规律,利用高精度曲面建模方法(HASM),结合LPJ-GUESS动态植被过程模型和MOD17A3NPP遥感数据产品估算2001-2015年中国陆地生态系统植被NPP的时空分布特征,并根据气候要素和土壤质地特点分区探讨其与气候因子的关系。结果表明,(1)近15年全国植被平均NPP空间分布地域性明显,总体上沿水热梯度由西北向东南呈逐渐增加的趋势。其中西北沙漠和青藏高原腹地的植被NPP值最小,在100 g·m~(-2)(以C计,下同)以下,西北内陆向东南沿海过渡带植被NPP值在300-600 g·m~(-2)之间,四川盆地大部分地区以及海南省和东北平原局部植被NPP值在700g·m~(-2)以上。(2)近15年全国植被NPP均值为376 g·m~(-2)·a~(-1),变化范围为1.9~(-1) 131 g·m~(-2)·a~(-1)。青藏区面积和植被NPP总量占全国的比例最大,均为23%,甘新区面积占全国的23%,年均NPP总量只占全国的10%;西南区、东北区和长江中下游区植被丰富,年均NPP总量占比大于面积占比。其他地区面积和年均NPP总量占全国的比例相当。(3)近15年全国有65.29%的区域植被NPP呈增加趋势,最大增速为72.64 g·m~(-2)·a~(-1),平均增速为2.29 g·m~(-2)·a~(-1),以青藏部分地区、黄土高原区、海南大部和台湾北部地区增幅最大。(4)近15年来全国有79.26%的地区年平均NPP与年平均降水之间呈显著正相关,而年平均NPP与年平均温度这一比例仅为8.71%,分布在青藏高原部分地区。     

基于MODIS时序数据的长江三角洲地区植被覆盖时空变化分析

在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间变化上分析长江三角洲地区植被变化特征,应用一元线性回归趋势分析方法和更适合研究非正态分布数据的Mann-Kendall非参数检验方法对长江三角洲地区的植被覆盖状况进行研究。研究结果表明,(1)利用Terra Modis NDVI数据可以很好地从宏观上监测长江三角洲地区植被覆盖的时空变化。(2)植被覆盖的时空变化是自然和人类活动共同作用的结果,特别是在快速城市化的长江三角洲地区,人类活动对植被覆盖的影响更为剧烈,并且植被覆盖变化对人类活动做出积极的响应。12年来,长江三角洲地区植被覆盖总体呈下降趋势,尤其是研究区中的城市及周边地区则以显著下降趋势为主,说明长江三角洲地区随着城市化进程的加速,植被覆盖状况正面临着恶化。(3)一元线性回归趋势分析方法和Mann-Kendall非参数检验方法对植被变化趋势的检测总体上趋于一致,两者可以相互印证,但局部有差异。因此,当进行局部区域植被覆盖变化的深入研究及驱动力分析时,需要较高分辨率的数据作为辅助数据。研究揭示了快速城市化背景下长江三角洲地区植被覆盖变化的规律,从而为长江三角洲地区生态保护和植被恢复提供有利的依据和借鉴。     

西南喀斯特地区植被变化及其与气候因子关系研究

受气候变化和退耕还林还草工程实施的影响,植被分布产生一定的变化,厘清气候因子与植被生长的关系,可以为生态维护与治理提供参考依据,为生态保护成效评估提供科学基础。选择环江喀斯特区,以中分辨率卫星成像光谱仪(MODIS)卫星遥感250m空间分辨率植被指数NDVI,分析2000-2017年该地区植被变化趋势,利用多元线性回归分析累积降水、温度、辐射等气候因子的影响范围和程度,以残差趋势法厘定植被变化中的人为贡献。结果表明,(1)2000-2017年,环江地区87%的地区植被年均NDVI呈现不同程度的增加趋势,增长率为0.4%a~(-1);主要植被类型农田、森林、草地年均NDVI持续改善,其中森林的改善状况最好。(2)环江地区气候变化整体呈冷湿化。温度、累积降水、辐射对植被年均NDVI的影响情况不同,就环江地区而言,温度、辐射对年均NDVI表现出正影响,且温度影响最大;累积降水与年均NDVI呈负相关。(3)不同植被类型受气候因素的影响不同,在气候因素对植被年均NDVI的解释度较高的地区,农田主要受温度影响,森林和草地主要受辐射和温度的共同影响。(4)环江地区气候因素可以解释8.5%的年均NDVI的变化情况。(5)环江地区除气候因素以外的其他因素对NDVI影响更大。     

基于RWEQ模型的内蒙古高原土壤风蚀研究

土壤风蚀是评价气候变化与人类活动对生态系统服务功能影响的重要指标。应用RWEQ模型定量反演了20世纪90年代以来内蒙古高原土壤风蚀模数,揭示其时空变化特征及其影响因素。结果表明:(1)自20世纪90年代以来,土壤风蚀模数呈先升后降趋势,2000年以后下降趋势显著,下降速率为0.87 t?hm~(-2)?a~(-1);(2)2000年以来,研究区87.85%的区域土壤风蚀模数呈下降态势,中度以上土壤风蚀发生面积减少4.73×104 km~2,西部区域土壤风蚀得到有效抑制,土壤风蚀模数从86.92 t?hm~(-2)?a~(-1)下降至59.46 t?hm~(-2)?a~(-1),中部土壤风蚀量明显减少,土壤风蚀模数降低了14.68 t?hm~(-2)?a~(-1),东部空间变化不明显;(3)极端天气沙尘暴发生次数减少和年平均风速降低与土壤风蚀下降显著相关(P0.001),退耕还林灌草等土地利用、覆盖变化(LUCC)对降低土壤风蚀模数,提高区域防风固沙功能具有关键作用。研究成果对促进地区荒漠化防治和区域可持续发展具有一定的科学意义。