黑河上中游流域地表植被对干旱的响应

在干旱半干旱区,水量是植被生长发育的重要因素.本文基于黑河上中游流域2000—2010年MODIS遥感叶面积指数(LAI)产品、中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集等多源数据,计算研究区域各栅格逐月的累积相对湿润指数,通过皮尔逊回归分析,建立LAI与累积相对湿润度指数的相关关系,以此定量评价黑河上中游流域不同土地覆被类型(农田、森林、草地、聚落、湿地)LAI对气象干旱的响应.结果表明:1)植被对干旱的敏感性随植被生长的不同阶段而变化,多数类型的植被在每年的8月份对干旱最为敏感;2)不同类型的植被受干旱影响的程度不同,干旱对农田和草地的影响较大;3)含虚拟变量的回归模型能够合理地描述干旱对植被的影响,模型具有一定的精度.     

干旱对赤峰市不同生态系统影响的差异

以2000-2019年生长季5-9月MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)和地表温度(land surface temperature, Ts)数据构建Ts-NDVI特征空间,利用温度植被干旱指数(temperature vegetation dryness index, TVDI)研究了赤峰市近20年干旱的时空变化特征及其对不同生态系统的影响。结果表明:赤峰市春旱严重,但旱情以轻旱为主,地域分异呈"东旱西润"格局。干旱对不同植被生态区的影响差异显著,平均影响强度表现为农田灌丛草地森林,但草地生态系统是对干旱响应的敏感区和脆弱区,其次是灌丛和农田,森林生态系统最不敏感。     

干旱对华北地区植被变化的影响

利用中分辨率成像光谱仪(moderate-resolutionimagingspectroradiometer,MODIS)归一化植被指数 (normalizeddifferencevegetationindex,NDVI)数据产品和气象站点的帕尔默干旱指数(thepalmerdroughtseverity index,PDSI)数据,分析了2001-2013年华北地区及3个主要地表覆盖类型区植被变化的时空特征和干旱的变化特征, 并以不同时间尺度分析了干旱对植被变化的影响.结果表明:1)华北地区植被NDVI空间分布差异较大,NDVI总体上 呈东南高、西北低的分布特点.2001-2013年,华北地区植被活动呈增强的趋势,其中秋季植被活动的增强趋势最明显. 2)2001-2013年,华北地区的干旱总体上有所减轻,其中秋季干旱减轻的趋势最明显.3)华北地区植被年际变化与干旱 有显著的正相关关系,干旱对植被生长状态有较大影响.北部草原区和中部落叶阔叶林带的植被年际变化与干旱的正相 关性显著;而南部农作物区不显著,干旱对农作物生长状态影响较不明显.4)在季节尺度上,华北地区夏季植被变化与干 旱的正相关性最为显著,夏季植被生长状态最容易受到干旱的影响;以16d的植被数据分析表明,NDVI距平值更适合 表征华北地区植被生长状态与干旱的关系.      

基于水文模型和遥感的干旱评估和重建

为了描述干旱的空间及时间演进过程,并对比土壤水分干旱和植被干旱之间的异同,利用VIC(variable infiltration capacity)水文模型模拟的土壤水分数据及遥感的归一化植被指数(NDVI)产品,基于SAD(severity-area-duration)方法重建了Colorado流域2000—2008年的干旱事件,通过绘制SAD曲线分析了该流域的干旱特征,并比较了不同干旱指标的差异。结果表明:NDVI百分位数(NDVIP)和土壤水分百分位数(SMP)都可以用于重建Colorado流域的主要干旱事件,并描述对应干旱的特征;NDIVP监测的干旱事件持续时间小于SMP监测的结果。NDVIP具有反应干旱和湿润的能力,但其反映长期干旱的能力受植被生长周期的限制。     

三江源地区植被对水分胁迫条件的响应特征

水分胁迫条件是影响植被生长的重要因素之一.本文基于归一化植被指数(NDVI)和标准化降水蒸散指数(SPEI),研究了三江源地区1983~2010年农田、草甸、阔叶林、针叶林和稀疏草原五种植被类型对于不同尺度SPEI的响应.结果表明,近28年来,三江源地区NDVI在年内差异显著,年均值基本稳定不变.中期和长期SPEI呈现微弱湿润化趋势.在非生长季节,短期SPEI和植被存在较强的负相关关系,说明植被对于干旱有一定的适应能力;而在生长季节,植被和长期SPEI存在正相关关系,说明水分盈亏对于植被的影响具有累积效应.三江源地区植被生长动态对于水分胁迫响应具有季节性和滞后性.SPEI对于不同植被类型的影响表现出一定差异性.     

重庆市沙坪坝区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。根据像元二分模型原理和归一化植被指数,利用归一化植被指数（NDVI）定量估算植被覆盖度的模型可以求得研究区域的植被覆盖度。本文根据该模型对重庆市沙坪坝区进行了植被覆盖度的遥感估算,结果表明,该方法简单易行。     

城市热岛研究中地表温度与植被丰度的耦合关系

城市热岛遥感研究传统上应用归一化植被指数(Norm alized D ifference Vegetation Index,NDVI)作为植被丰度(vegetation abundance)的指示,并用于耦合地表温度与植被之间的关系.文章探讨了运用光谱混合模型获得的植被比例(vegetation fraction)作为植被丰度指标的一种选择,以2000年9月14日获得的122/44景ETM 截取的广州市海珠区作为验证影像,运用最小二乘法将变换的影像分解成三个分维影像,即绿色植被、非渗透性表面和水体.结合最大似然分类和决策树算法的混合分类处理,将比例影像进行土地覆盖分类.结果表明,地表温度与分解的植被比例的负相关关系比地表温度与NDVI的负相关关系要高出几分.由此说明,地表温度结构的空间变异无疑与归一化植被指数和植被比例相关,不同土地覆盖类型的热辐射与植被动态的相互影响导致地表温度在光谱辐射率和结构上的变化,这些变化在别的影像中也有表现,这是城市热岛空间格局形成的原因.     

伊犁河流域归一化植被指数的时空变化及其对气候的季节响应

基于影响归一化植被指数(NDVI)变化的主要气候因子:气温和降水量,以及2000-2013年16 d合成的MODIS NDVI与同期气象数据,分析了伊犁河流域植被覆盖变化趋势及其对气温和降水量的季节性响应特征.结果表明14 a来,伊犁河流域绝大部分区域NDVI并未发生显著变化,但植被覆盖呈退化趋势的面积远大于呈改善趋势的面积;春、夏、秋三季的植被覆盖均呈退化趋势,降水量与植被NDVI的季节相关性不显著;伊犁河流域4种主要植被类型在三个季节均呈退化趋势,其中草原植被的退化趋势最为显著,而草甸、灌丛、林地在夏季的退化趋势较春、秋两季更为显著.各季节不同植被类型的NDVI与气候因子的关系表明,春季和夏季NDVI与温度关系密切(P0.05),秋季NDVI的变化是温度和降水量共同作用的结果.     

基于像元二分模型的植被覆盖度遥感信息提取

植被覆盖度是衡量地表植被覆盖的一个重要指标,在许多方面作为重要参数输入。本文利用Landsat-7卫星提供的1999年ETM+遥感影像和Landsat-5卫星提供的2007年TM遥感影像,以定西市安定区为研究区域,对遥感影像进行了归一化植被指数(NDVI)的提取,并根据像元二分模型原理计算出研究区的植被覆盖度。从结果中可看出研究区西南部植被覆盖有所增加,东北部植被覆盖有所退化。     

基于无人机可见光波段对荒漠植被覆盖度提取的研究——以沙坡头地区为例

以腾格里沙漠东南缘沙坡头地区为研究区域,采用无人机(Phantom 3A)拍摄获取指定范围可见光影像,通过ENVI软件分析照片的红、绿、蓝信息进行植被指数的提取和植被覆盖度的计算,主要分析了可见光波段差异植被指数、归一化绿化差异指数、归一化绿蓝差异指数、过绿指数、红绿比值指数与研究区荒漠植被覆盖度回归模型,探究最优反演模型,目的是验证在相同区域、相同时间拍摄的无人机影像的植被覆盖度.计算出来的植被覆盖度和无人机航片的处理方法进行比对,验证反演模型的正确性.结果表明:通过无人机可见光波段提取的植被指数结果中可见光波段差异植被指数的提取精度最好,能很好地将植被与非植被区分,为荒漠植被覆盖度和植被指数的反演模型的验证提供了依据,节约了实地测量带来的时间和人力成本.对比研究植被指数和荒漠植被覆盖度的线性、对数、三次、乘幂、增长及指数的回归模型结果,最优的荒漠植被覆盖度的反演模型是可见光波段差异植被指数的三次模型,为y=-200.06x3+706.763x2-430.779x+17.916,能很好地监测荒漠植被覆盖度的动态变化,为今后荒漠生态系统的防护和管理提供较好的技术支持.     

江苏省植被动态演变规律及其与极端气候事件的关系

利用1982—2013年江苏省植被归一化指数(NDVI)和13个气象站的气温和降水数据,采用SPI标准化降水指数以及PDSI干旱指数模型,研究江苏省植被动态的演变规律及其与旱涝的关系。结果发现:①江苏全省平均的NDVI值整体呈缓慢上升趋势,但上升趋势不明显,其中苏北地区植被覆盖增加趋势明显,远高于全省平均水平,而苏南地区植被覆盖有减小趋势; ②江苏地区多年平均NDVI值有明显的季节变化,冬季的NDVI值为全年最低,春季NDVI值不断增加,到8月份达到最高,之后不断下降; ③极端干旱和洪涝对江苏省NDVI值有显著影响,干旱或洪涝年份的NDVI值明显小于正常年份,并且洪涝年份受影响更为明显。春季极端干旱对江苏省NDVI值影响较大,而夏季洪涝事件对江苏省NDVI的影响较大。     

老哈河流域NDVI动态变化及其与气候因子的关系

利用1982~2006年GIMMS/NDVI数据,赤峰气象站的气温数据和流域内52个雨量站的降水数据,采用一元线性回归分析、简单相关分析以及偏相关分析方法对老哈河流域内林地、灌丛、草地、耕地4种植被类型NDVI年内和年际变化及其与气温、降水的关系进行了研究.结果表明:老哈河流域NDVI年内变化呈单峰型,年最大值出现在8月份,月NDVI和气温、降水之间均具有显著的正相关关系,且存在滞后现象,林地与灌丛、草地相比,其NDVI受降水影响相对较小,气温对植被年内生长的影响大于降水;1982~2006年流域年均NDVI呈上升趋势,其中20世纪90年代流域植被覆盖水平最好;夏季NDVI与同期和前期的气温呈显著的负相关,与前期降水呈显著的正相关,在老哈河流域夏季气温升高会导致植被覆盖减少,而降水增加有利于植被的生长.     

中国东北森林气象因子与NDVI的相关关系

利用Krigging插值方法对1982-1999年降水、气温数据插值生成中国东北地区的二维气象因子影像,然后与东北地区的1982-1999年的NOAA/AVHRRR NDVI月平均、季平均、年平均影像做零时滞偏相关、复相关分析,及以月为时滞间隔偏相关、复相关分析.得出: (1)东北地区与降水、气温相关性最强的植被类型;(2)时滞相关性比零时滞相关性更显著的植被类型及不显著的植被类型.(3)东北地区森林植被类型与气象因子相关性的时空分异规律.     

基于遥感数据的辽西北地区玉米干旱风险时空动态格局

 归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)目前已被国内外广泛应用于干旱的定量识别与监测,它是利用遥感方法获得的一个衡量地表植被生长状态以及植被覆盖度的指标。因此在气象干旱背景下,对干旱时段的NDVI进行计算,建立玉米干旱风险诊断模型,通过作物对干旱的响应表征农业干旱的风险。本文在气象干旱条件下,从玉米对干旱的响应出发,利用NDVI建立玉米干旱风险诊断模型,评估了研究区典型干旱年内典型干旱时段玉米的干旱风险。利用K-Means法将玉米干旱风险分为低风险、中等风险以及高风险3类,运用GIS与RS手段绘制了玉米干旱风险等级图,并对玉米干旱风险的时空格局进行了动态分析。结果表明,在玉米干旱风险时间变化规律上,由于土壤水的影响,玉米干旱风险不能完全与典型干旱年内典型干旱时段的降水距平百分率成反比;从玉米干旱风险空间分布特征来说,受纬度、海拔高度以及防旱抗旱能力的影响,干旱风险表现为南北差异明显。研究玉米干旱风险的时空动态格局,能够为政府部门和田间管理者掌握干旱的发生、发展变化,以及因地制宜地制定防御对策提供科学依据。     

基于1990-2015 归一化植被指数的河北植被时间变化特征及其对干旱的响应

基于1990-2015年研究区逐旬归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）数据和站点逐日降水数据,对河北地区NDVI时间变化特征及其与多尺度标准化降水蒸散指数（Standardized Precipitation Evapotranspiration Index, SPEI）的响应关系进行了深入分析。结果表明：（1）研究区草地、林地面积增加,空间上呈自东向西交替变化,并呈破碎化现象。（2）年均及生长期NDVI呈明显的上升趋势,夏季NDVI最高,冬季最低,月均NDVI时间变化与雨热同期。（3）不同尺度SPEI均呈下降趋势,随着时间尺度的增加,降幅不断加剧。干旱整体上发生的持续时间和干旱程度有所降低,而春季发生干旱明显强于其他季节。（4）年际及夏季NDVI对SPEI变化响应最为显著,夏季NDVI与SPEI06之间的相关性为最高的0.628,春秋次之,冬季最低。年际及季节性NDVI变化与SPEI03及SPEI06变化的相关性较高。年际及季节NDVI变化对SPEI的响应较单独的气候因子（气温、降水）更明显。     

基于CASA模型的广西植被NPP季节变化研究

植被净初级生产力（Net Primary Productivity，NPP）是判定陆地生态系统碳汇/源的关键要素，不仅直接代表了自然环境条件下植被群落的生产能力，还体现了陆地生态系统的质量水平。本文基于陆地生态系统碳汇模型（CASA模型），利用2019年中分辨率成像光谱仪（MODIS）归一化植被指数（NDVI）数据和其他气象数据，对月、季节、年尺度上的广西植被NPP的空间变化进行估算，分析其时空变化特征，并探讨不同植被类型、气象因子和地形地貌对其的影响。结果表明：2019年广西整体区域的植被NPP平均值为880.56 g C·m^-2·a^-1，植被NPP空间分布呈内陆中心向四周递增、东北部向西南部递增的特点。月植被NPP在时间序列上总体呈现正弦曲线的变化特征，1-8月的植被NPP呈上升趋势，在8月达到峰值，而且9月仍然维持较高值；之后至12月，植被NPP逐步下降。广西植被NPP的季节变化明显，冬季的植被NPP整体最低，区域差异性不突出；夏季的植被NPP整体最高，区域差异性突出。常绿阔叶和混交林分布面积广且其光能利用率较大，对广西植被NPP贡献较大。从月尺度上来看，月植被NPP与月累计降水量主要呈负相关关系，与月平均气温主要呈正相关关系；月平均气温与月植被NPP的偏相关性比月累计降水显著，月平均气温是广西月植被NPP的主要影响因子。在中海拔地区（700-1 300 m），植被NPP并不受喀斯特地质环境背景的影响，喀斯特地区和非喀斯特地区植被NPP相差不大且随着海拔高度的上升趋于稳定。在全球变化背景下，分析广西植被NPP的时空演变规律及其与环境要素之间的关系，可为广西生态环境监测与管理、生物多样性保护、生态服务评估等提供科学参考。     

2007年～2016年湖北省归一化植被指数时空变化特征分析

利用1 km空间分辨率的MODIS数据,对2007年～2016年的归一化植被指数(NDVI)时间序列数据以及NDVI与气象因子、土地利用类型、海拔高度的相关关系进行分析,研究近10 a湖北省植被覆盖度在时间和空间上的变化特征.结果表明：全省年平均NDVI波动上升,从各季节变化线性拟合结果来看,冬季上升程度最大;NDVI月变化呈单峰型,最高值出现在7月份,为0.758,最低值出现在1月份,为0.383;在空间分布上,湖北省西部地区NDVI较大于东部地区,十堰、恩施和神农架林区植被覆盖度高,武汉和鄂州植被覆盖度低;降水量、海拔高度和土地利用类型与NDVI均有较显著的相关性,植被生长对降水的响应具有滞后性;高海拔山地地形区林地大面积分布,是NDVI高值区,低山丘陵和平原上的城镇用地扩张和农业种植活动是NDVI较低的主要原因.     

2000—2015年黑河流域中上游NDVI时空变化及其与气候的关系

选择西北第二大内陆河黑河流域中上游为研究区, 以2000—2015年逐月NDVI数据、月均温和月降水数据、DEM数据和基础地理信息数据为数据源, 采用RS, GIS 和数理统计分析等方法, 从区域尺度和像元尺度揭示区域NDVI时空变化格局及其与气候的关系。结果显示: 1) 2000—2015年, 黑河流域中上游NDVI总体上呈现增长趋势, 其中夏季的增长速率最大, 明显高于春季和秋季; NDVI快速增长区主要位于中游地区黑河干流两侧的绿洲地带; NDVI显著下降区位于张掖市市辖区、酒泉市市辖区以及其他县城所在地; 2) 夏季NDVI与降水相关性较高, 而春、秋季NDVI与气温相关性较高; 夏季NDVI与夏季降水的显著相关性主要体现在远离黑河干流的大片低覆被草地、戈壁以及荒漠, 而邻近黑河的人工绿洲地带NDVI与降水没有显著相关性; 3) NDVI响应降水的时滞效应较明显, 夏季NDVI对降水的响应普遍存在1个月的时间滞后, 最长能滞后2个月。研究结果可以为区域植被恢复和生态系统管理提供参考。     

New evidence for effects of land cover in China on summer climate

The effects of land cover in different regions of China on summer climate are studied by lagged correlation analysis using NOAA/AVHRR normalized difference vegetation index (NDVI) data for the period of 1981-1994 and temperature,precipitation data of 160 meteorological stations in China,The results show that the correlation coeffi-cients between NDVI in previous season and summer precipitation are positive in most regions of China,and the lagged correlations show a significant difference between regions.The stronger correlations between NDVI in previous winter and precipitation in summer occur in Central Chian and the Tibetan Plateau,and the correlations between spring NDVI and summer precipitation in the eastern arid/semiarid region and the Tibetan Plateau are more significant .Vegetation changes have more sensitive feedback effects on climate in the three regions (eastern arid /semi-arid region,Central China and Tibetan Plateau),The lagged correlations between NDVI and precipitation suggest that,on interannual time scales,land cover affects summer precipitation to a certain extent,The correlations between NDVI in previous season and summer temperature show more comlex ,and the lagged responses of temperature to vegetation are weaker compared with precipitation .and they are possibly related to the global warming which partly cover up the correlations.