气候因子与植被的时滞相关分析——以广西为例

广西地区地下河发育,地表水缺乏,生态系统脆弱、抗干扰能力低,灾害频繁,森林生态系统严重退化,石漠化程度加剧,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,其变化研究对该地区生态环境建设具有重要意义。文章基于1999--2010年气温与降水数据和GIMMS．NDVI（GlaobalInventoryModellingandMappingMtudies-NormalDifferenceVegetionIndex）数据集,研究近12年来广西地区植被覆盖时空特征。通过时滞相关分析法,分析研究区不同植被类型受气温和降水的影响,即植被NDVI对气温和降水的响应程度。结果表明,（1）植被NDVI与温度的时滞相关程度强于降水,而响应时间刚好相反,植被NDVI对降水的响应比对温度的响应程度要快。（2）植被NDvI与降水的时滞相关规律呈桂南较弱—桂中较强—桂北较弱,但响应时间刚好相反,即桂南较快一桂中较慢—桂北较快。（3）植被NDvI与温度的时滞相关性变化规律呈由南向北递减,响应时间由南向北变快。（4）植被NDVI与气候因子时滞相关越强,响应的时间就越迟缓,反之越快。（5）不同的植被类型对水热条件响应程度不同,与水热条件时滞相关越强的植被则滞后时间相对越久。     

广州市1990-2005年植被覆盖度的时空变化特征

植被是生态系统的最重要组成部分,以植被覆盖度为指标研究区域植被的时空动态特征,是生态系统健康评价的前提和必要基础。以1990、1995、2000和2005年4个时相的TM遥感影像为数据源,对其进行大气辐射校正以及进行空间图像运算,生成广州市不同时序的植被覆盖度图,以此分析广州市植被覆盖度的时空变化特征。结果表明,广州市过去15a植被覆盖度变化很大,从58.75%下降到46.06%,特别是中心城区和番禺区内的植被覆盖度变化更显著。植被覆盖度下降最多的时间段是1990—1995年,恢复阶段是2000—2005年间。但是,从空间分布上看,植被恢复的区域主要是从化市,市区仍然处于继续下降状态,值得各方面关注,因为市区是人口密度和经济高度集中的区域,也是生态元素最缺乏的区域。     

1998~2016中国八大经济区植被覆盖对PM2.5浓度时空分布的影响

目前很少有PM_2.5污染与植被覆盖的相关性深入研究,尝试对此进行补充.基于1998~2016年的PM_2.5和归一化植被指数（NDVI）的栅格数据,以中国内地八大经济区为研究对象,对NDVI值进行3个等级划分（低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区）,并计算相应等级的PM_2.5污染浓度.在此基础上,从NDVI的景观尺度和类型尺度分析PM_2.5污染的时空特征,然后利用面板数据模型定量化NDVI景观格局指数对PM_2.5的影响.结果表明：①北部沿海、东部沿海、南部沿海、长江中游和东北经济区在植被覆盖相对较低的区域,PM_2.5污染较严重;而黄河中游、西南地区及大西北经济区则在植被覆盖相对较低的区域表现出较轻的PM_2.5污染;②大部分区域的PM_2.5随时间变化呈显著上升趋势;③PM_2.5与NDVI景观格局指数相关性显著（P<0.05）的区域相对较少;④景观形状指数（LSI）、斑块面积比（PLAND）、斑块数量（NP）、最大斑块占景观面积比（LPI）和聚集度指标（AI）指数对PM_2.5的影响都表现出明显的空间异质性.     

MODIS NDVI与MODIS EVI对气候因子响应差异

以喀斯特地区植被为研究载体,利用2001-2010 年MODIS NDVI、MODIS EVI 序列和气候资料,分析两种植被指数与同期及前1-9 期水汽压、降水量、相对湿度、最高气温、最低气温、平均气温、露点温度、气压、风速、日照时数多个气候因子的相关性及响应差异,为合理选择植被指数序列对植被进行监测研究提供参考。结果表明:①喀斯特地区植被EVI和NDVI与多数气候因子显著相关,但二者对气候因子的响应有明显差异。除日照外,EVI 与其他各气候因子相关性明显高于NDVI。与NDVI相关性较高的气候因子为日照、最高气温、平均气温,其对应的相关系数平均为0.616、0.535、0.474;而与EVI相关性较高的气候因子为水汽压、平均气温、露点温度,其对应的相关系数平均为0.857、0.844、0.839。②喀斯特地区植被EVI和NDVI对多数气候因子的响应存在明显的滞后性,较之于EVI,NDVI对气候因子的响应更为滞后。EVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前1 期,NDVI与气候因子的相关系数最高时期多出现在前2 期。两种植被指数对日照、风速的响应无滞后性。除相对湿度、日照、风速外,各站点两种植被指数与其他各气候因子在0-9期的响应趋势均较一致。     

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。     

巢湖水华遥感监测与年度统计分析研究

介绍了巢湖蓝藻水华的日常遥感监测方法与流程,开展了基于日常监测的年度统计分析,为水华环境管理提供了科学依据。首先分析了蓝藻水华与正常水体的光谱差异,利用蓝藻水华在近红外波段的"陡坡效应",基于NDVI方法开展水华日常遥感监测。基于日常监测开展水华年度统计分析,获得水华最早发生日期、最晚发生日期、最大发生面积等,并以水华发生频率、水华起始日期和水华持续时间来分析巢湖一年内高发区、发展趋势及持续时间等时空分布规律。研究表明,2010年巢湖水华的高发区域在巢湖西北部水域,水华持续天数最长的区域是巢湖西北和中部部分区域,水华先在西部沿岸聚集,随时间推移向东部和中部扩散,巢湖西南、中部和东南沿岸是最后新增的水华区域。     

基于MODIS NDVI汉江中游植被时空变化及其地貌分异分析

基于2001~2015年的时间序列MODIS NDVI数据,通过逐像元线性趋势回归和回归系数计算,分析汉江中游地区植被年均NDVI变化的时空规律;通过植被时空变化的地貌分异分析,评估人类活动的影响及其空间差异。研究结果表明:汉江中游地区近15 a来,植被年均NDVI值呈现明显的波动增长趋势;植被时空变化表现出一定的地貌分异规律,平原、河漫滩、台地植被年均NDVI呈现明显的增长趋势,而丘陵、低山和中山植被年均NDVI增长趋势不明显。不同地貌类型区年均NDVI值变化受人类活动影响程度的强弱依次为:平原、台地、河漫滩、丘陵、低山、中山。人类活动是汉江中游平原区年均NDVI稳定增长的主要原因。     

基于时序NDVI数据的鄱阳湖流域常绿覆被季节性变化特征

选择位于红壤丘陵区的鄱阳湖流域作为研究对象,利用1 km×1 km分辨率的时序SPOT4-VEGETATION数据,对流域内典型土地覆被--常绿覆被的绿度值、峰值、谷值、年均NDVI(NDVI-I)和NDVl年内极差(NDVIMM)等特征值进行了提取.在此基础上,探讨了不同常绿覆被类型的NDVI指数年内季节变化规律.结果表明:时序NDVI指数基本上能够较好地刻画不同常绿覆被类型之间的差异性,植被指数NDVI特征值随覆被的类型及其生长状态有规律地变化,即NDVI年均值和最小值基本上按"常绿阔叶林＞常绿针阔叶混交林＞常绿针叶林＞常绿针叶一落叶混交林"的顺序变化;典型常绿阔叶林的NDVI指数年内变化曲线基本上没有大的起伏波动;常绿针叶林以及常绿针阔叶混交林占主导地位的常绿混交林NDVI指数年内变化比较和缓,但常在8月和11月有所波动;以常绿针叶林为主、但有较多落叶林混杂其中的常绿混交林,其NDVI指数年内变化曲线基本上呈和缓的单峰型波动.     

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。