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相似文献
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1.
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.  相似文献   

2.
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...  相似文献   

3.
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。  相似文献   

4.
2000~2020年黄河流域植被时空演化驱动机制   总被引:10,自引:7,他引:3  
以归一化植被指数(NDVI)作为植被覆盖及生长状况指标,基于2000~2020年MODIS NDVI数据及同时期气象数据,采用Theil-Sen斜率估算、Mann-Kendall检验、相关性分析和残差分析等方法研究了2000~2020黄河流域植被时空演化驱动机制.结果表明,2000~2020年黄河流域生长季NDVI均值以0.005 a-1的速率波动上升,植被明显改善的区域主要分布于流域中游的秦岭山系、陕北高原和吕梁山系;黄河流域生长季NDVI与降水和气温的偏相关系数均值分别为0.57和0.49,降水对植被的影响高于气温;人类活动对植被生长起明显改善的区域主要分布在流域中部的陕北高原、吕梁山系和宁夏南部等区域,对植被生长起抑制作用的区域主要分布在银川、包头、西安、洛阳、郑州和太原等人类活动强烈的城市区域;人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了72%和28%,在人类活动和气候变化的驱动下,黄河流域植被生长得到改善的面积占流域面积的96.4%,其中人类活动贡献率大于80%的区域面积占34.3%,主要分布在流域中部和东南部.气候变化贡献率大于80%的区域面积占4....  相似文献   

5.
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.  相似文献   

6.
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; NDVI值呈四周高中部低,区域植被覆被改善面积(65.66%)大于退化面积(34.34%);植被覆盖变化与同期的降水呈正相关关系,与气温呈负相关;研究区植被生长对降水较气温更敏感,且西部冲积平原、山南宽谷及米林宽谷的灌丛、草原、高山植被和少量的针叶林对水热条件响应较强。  相似文献   

7.
基于2000~2019年MODIS归一化植被指数(NDVI)遥感数据,辅以同期气温、降水和地形数据,通过最大值合成、趋势分析及相关分析法,分析了黄河源区植被的时空变化特征及其对地形和气候变化的响应.结果表明:黄河源区植被NDVI整体处于中高水平,但空间差异显著,呈现由东南向西北递减的空间分布格局;近20a来,植被总体上呈现出变好的趋势.植被对高程和坡度响应明显,随着高程的增加,植被NDVI呈现先增加后减少的趋势,但在3500~4100m区间植被NDVI变化不显著;此外,植被NDVI随着坡度的增大呈现出先增大后减小的变化趋势,且在24~26°坡度带植被NDVI达到最大值.黄河源区植被受气温和降水的共同影响,与降水相比,气温对黄河源区植被变化的影响更为显著.  相似文献   

8.
华北地区植被覆盖变化及其影响因子的相对作用分析   总被引:8,自引:0,他引:8  
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.  相似文献   

9.
三北防护林工程区植被覆盖变化与影响因子分析   总被引:8,自引:0,他引:8       下载免费PDF全文
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.  相似文献   

10.
2000~2014年黄土高原植被覆盖时空变化特征及其归因   总被引:6,自引:0,他引:6  
基于MODIS-NDVI数据,辅以一元线性回归分析、Mann-Kendall检验、Hurst指数等方法,分析了2000~2014年黄土高原植被覆盖时空演变特征及其驱动因素.研究表明:近15年黄土高原NDVI呈显著增加趋势,增速为6.93%/10a(P<0.01);空间上,植被归一化指数,或归一化值被指数Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)呈由东南向西北递减的分布格局,高值区主要分布在东南部的土石山区、河谷平原区;同时,500m以下和3500米左右的NDVI值最高;在趋势上,NDVI呈现增加和减小趋势的面积比重分别为88.24%和11.76%;Hurst指数表明研究区未来NDVI变化趋势呈持续性和反持续的比重分别为50.07%和49.93%,其中持续改善和由改善变为退化的面积分别占43.98%和44.28%;降水是影响NDVI变化的主要驱动因子,表现为NDVI随降水的增加而增加;人类活动也是影响NDVI的重要因素,且对NDVI有双重影响.  相似文献   

11.
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。  相似文献   

12.
研究西南地区陆地植被生态系统净初级生产力(NPP)的时空演变特征及其驱动力,对区域生态环境保护具有重要的现实意义.利用2000~2021年MODIS NPP、1999~2021年基于站点的气象数据和2000~2020年土地利用类型等数据,结合主成分分析、残差分析、Theil-Sen Median趋势分析和偏相关分析等方法,研究西南地区陆地植被生态系统NPP时空演变及其对驱动力的响应特征.结果表明,时间上,2000~2021年西南地区植被NPP呈波动上升趋势,速率为3.54g·(m2·a)-1.气候变化和人类活动影响下,农田、草地和森林生态系统NPP均呈上升趋势,但农田生态系统NPP的上升趋势最为显著.空间上,西南地区植被NPP呈上升趋势的面积占比为89.06%,显著上升和极显著上升的区域主要分布在广西南部、四川东部、重庆西部,以及云南和贵州交界处.气候变化和人类活动对西南地区植被生长具有双重影响,气候变化和人类活动影响下农田生态系统NPP呈上升趋势的面积占比均高于草地和森林生态系统.西南地区植被NPP与各气象因子的相关性呈明显地域差异.区域尺...  相似文献   

13.
西南地区作为我国重要的生态安全屏障,探究其植被净生态系统生产力(net ecosystem productivity,NEP)的时空演变规律对该地区乃至我国的可持续发展都具有重要意义.基于MODIS数据、气象数据、DEM数据和土地利用数据等,首先,利用改进的Carnegie Ames Stanford Approach (CASA)模型和土壤微生物呼吸方程,估算2000—2020年我国西南地区植被NEP;其次,结合Theil-Sen Median趋势分析、偏相关分析和复相关分析等方法,研究西南地区植被NEP时空变化及其对气候变化和土地利用变化的响应机制;最后,利用基于情境分析的相对贡献分析法,定量评估气候变化和土地利用变化对西南地区植被NEP变化的相对贡献.结果表明:时间上,2000—2020年我国西南地区及其五省份(云南省、贵州省、四川省、重庆市和西藏自治区)生态系统植被NEP均表现为上升趋势,其中,西南地区植被NEP上升速率为4.74 g/(m2·a).空间上,西南地区及其五省份植被NEP呈上升趋势的面积均大于呈下降趋势的面积,其中,西南地区植被NEP呈极显著上升的面积占45.41...  相似文献   

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