FY-3C VIRR和Terra MODIS NDVI产品在湘赣地区的一致性

卫星遥感是监测大范围植被动态变化最有效的手段。随着中国遥感技术的发展,国产风云卫星也逐渐应用于植被变化研究,但有关国产风云卫星刻画植被动态变化表现方面仍不明晰。比较了国产风云卫星(FY-3C VIRR)和美国Terra卫星(MODIS)的归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)产品在湖南省和江西省的时空一致性。结果表明：(1)两种卫星NDVI产品的空间分布与年、季、月的变化特征在湘赣地区有较好的一致性,江西省NDVI整体高于湖南省;(2)FY-3C和MODIS年均NDVI都呈现出2018年高于2017年和2019年的情况,基于MODIS的湘赣地区三年的年均NDVI(0.58)高出FY-3C(0.36)约60%;(3)FY-3C NDVI在各季节都整体低于MODIS NDVI,其中冬季差异最大,基于MODIS NDVI均值(0.42)约是FY-3C(0.21)的2倍,其余季节MODIS高出FY-3C约50%;(4)FY-3C NDVI与MODIS NDVI月变化趋势基本一致,二者年最大NDVI差异变化不大且较为稳定,年最小...     

河北省2001-2010年植被NPP时空变化及与气候因子相关性分析

利用中分辨率成像光谱仪MODIS (moderate resolution imaging spectroradiometer)的MOD17A3数据集及气象数据,采用一元线性回归法及相关系数法对河北省2001-2010年植被净初级生产力(NPP)时空动态变化及与气候因子的相关性进行了分析.结果表明:河北省植被NPP多集中在200～400 g/(m2·a).从时间上看,10年间NPP年均值和最大值呈现一定的波动性变化,并呈下降趋势.2004年NPP均值最大,为356.42g/(m2·a),其次是2008年,为314.87 g/(m2·a),2001年最小,为225.13 g/(m2·a).从空间上看,河北省北部年均NPP值呈现从东向西递减、西部从南向北递减的趋势,中部太行山东部分布有1个NPP高值带.2001-2010年10年间河北省植被NPP在0.01检验水平下呈减少趋势的区域占全区植被面积的48.79％,增加的区域占45.54％,大部分地区呈减少趋势.NPP与气温和地温主要为负相关,与降水主要为正相关.总体上看,NPP与地温的相关性最高,与气温的相关性最低,但在局部地区并非如此.     

基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析

利用2001—2018年的500 m分辨率的MOD13A1数据,计算每个像元的NDVI的变化趋势,并采用线性趋势分析法和相关性分析法,分析贵州省植被覆盖面积在18年间的时空变化特征;结合2001—2018年植被的降水利用效率与2010、2017年2期土地覆盖数据,研究不同土地覆盖类型的NDVI的特征. 研究结果表明:(1) 2001—2018年,贵州省的植被覆盖面积总体呈增加趋势,表明生态环境得以明显改善,以毕节、六盘水市最为显著;(2)从植被覆盖面积变化趋势来看,贵州省的植被改善区域大于退化区域,植被退化区主要集中在城镇扩张区;(3)贵州省的整体植被降水利用效率与植被覆盖面积的变化趋势不具有一致性;(4)贵州省的NDVI与同期降雨量、气温均呈现良好的相关性,而植被生长对气温变化不存在明显滞后性、对降雨量变化的滞后期为1个月,即植被生长对气温的敏感性高于降雨量;(5)在植被生长季,不同土地覆盖类型的NDVI具有不同的特征: NDVI(林地)>NDVI(耕地)>NDVI(草地)>NDVI(建设用地)>NDVI(水体).     

黑河流域年NPP时空变化及其对气候因子的响应

近几十年,生态环境发生明显改变,植被净初级生产力(NPP)成为表征陆地生态系统碳汇状况的重要指标.以中国内陆干旱区黑河流域为研究区,使用1985～2015年逐月栅格NPP、降水和平均气温数据,分别采用Mann-Kendall趋势检验法、Pettitt突变点检验法分析年NPP时空变化特征,基于渔网分析和重心转移模型探索不同空间位置上年NPP重心转移对气候因子重心转移的响应规律,同时揭示年NPP与气候因子的相关响应,最后探讨了地貌分布和气候因子对年NPP变化的影响.结果表明：(1)1985～2015年,黑河流域年NPP显著增加和显著减少面积分别占总面积44.98%和35.27%;(2)黑河流域总面积的80.12%区域年NPP变化存在显著突变点,主要发生在1989～2010年;(3)与1985年相比,2015年在全流域分别有21.69%和26.78%网格数目上年NPP重心转移方向与年降水量和年平均气温重心转移方向一致;(4)气候因子和非气候因子对年NPP变化贡献率的平均值分别为16.13%和83.87%.研究成果有利于了解黑河流域植被碳汇时空特征,从而进一步为黑河流域环境保护政策和规划的制定...     

基于NDVI与DEM的山地植被垂直带定量划分——以太白山南坡为例

【目的】利用遥感与地理信息技术,剖析不同植被类型植被指数与海拔的关系,实现山地植被垂直带的准确划分,获取山区植被分布空间格局。【方法】以秦岭主峰太白山南坡为研究区,依据夏秋两季植被垂直带归一化植被指数(NDVI)的差值构建DEM-NDVI散点图,并利用半峰宽计算法将垂直带边界量化。【结果】夏秋NDVI差值与DEM构建的散点图能够很好地体现出山地植被垂直带分布格局。太白山保护区南坡可划分6个植被垂直带,保护区下界至海拔1 919 m为栎林,1 919～2 331 m为松栎混交林,2 115～2 585 m为桦林,2 516～3 150 m为冷杉林,3 109～3 551 m为红杉林,3 551 m至山顶为高山灌丛草甸。DEM-NDVI散点图与遥感影像解译植被分类结果相比,二者的植被分布格局基本一致,但DEM-NDVI散点图能够体现植被的群体平均分布状况且能更准确地表达植被垂直带随海拔的变化特征。【结论】利用夏秋NDVI差值与海拔所构建的散点图可快捷准确地划分山地植被垂直带。     

基于MODIS的广西植被NPP时空分异及驱动力分析

为探索广西植被净初级生产力(net primary productivity,NPP)变化规律及驱动因子,利用遥感数据、土壤数据和海拔高程数据,运用统计学分析方法,对比分析不同城市、土壤、海拔高度的植被NPP变化。结果表明:(1)2000—2015年广西植被NPP值(以碳累积量计)在578.51～870.48 g·m~(-2)·a~(-1)波动变化,总体呈下降趋势。梧州、防城港的植被NPP值较高。(2)广西6.45%区域的植被NPP处于重度变异状态,65.25%区域的植被NPP处于中度变异,28.30%区域的植被NPP处于轻度变异状态。(3)植被NPP对气温降水的变化响应不够显著。(4)红壤、石灰土、粗骨土地区的植被NPP呈下降趋势,而砖红壤地区的植被NPP呈增加趋势。(5)不同海拔高度的植被NPP差异较大,总体变化呈增加-下降-增加-下降的趋势。     

长江流域森林NPP模拟及其对气候变化的响应

【目的】利用LPJ模型(Lund-Potsdam-Jena model)估算长江流域森林净初级生产力(net primary productivity, NPP),研究长江流域森林NPP时空动态变化及其与气候因素的关系,为长江流域及其他地区的植被监测与生态建设提供依据。【方法】基于LPJ模型模拟的NPP数据及气象资料,对长江流域1982—2013年森林NPP的空间分布和时空动态变化趋势进行分析,采用线性回归分析法分别以时间为自变量和NPP为因变量进行趋势检验,利用相关性分析法分析长江流域森林NPP与气象因子之间的关系。【结果】①长江流域1982—2013年森林年均NPP值为530.41 g/(m²·a),最高值出现在2002年,森林NPP值为578.55 g/(m²·a);最低值出现在1989年,森林NPP值为491.24 g/(m²·a)。②长江流域森林NPP的空间分布由东南沿海向西北逐渐减小,长江中下游森林NPP高于长江上游,森林NPP空间分布格局与水热条件分布格局相一致,长江流域东南部水热条件良好,能够满足植被生长和发展的需要,植被生产力比较高;西北部由于水热条件比较差,不利于植被生长,生产力低下。③长江流域大部分地区森林NPP与气温和降水为正相关关系,森林NPP与气温呈显著正相关,气温与森林NPP之间的相关性强于降水与森林NPP之间的相关性。【结论】长江流域森林NPP呈自东南向西北减少的趋势,且随时间呈波动上升趋势;气候对森林NPP具有显著影响,气温是影响森林NPP的主导因素。     

基于MODIS反演数据的河套地区荒漠化研究

基于2001-2013年MODIS遥感反演数据, 通过对土地覆盖类型、叶面积指数(LAI)、归一化植被指数(NDVI)和增强植被指数(EVI)4个方面的分析, 研究河套地区的荒漠化情况及其季节变化特点。结果表明, 2001-2013年, 河套地区整体植被覆盖转好, 其中, 耕地面积从2001年的4218 km² 增大到2013年的20470 km², LAI平均值从2003年的0.130~0.335增大到2013年的0.182~0.405, 平均NDVI和EVI逐年总体增大, 分别从2001年的0.142和0.095增大到2013年的0.193和0.116, 而且, 单位面积上的植被生长质量也在加强。此外, 归一化植被指数季节分布特点显示, 河套地区北部巴彦淖尔盟2013 年左右开始大面积种植一年两季粮食作物。但是, 研究结果表明河套地区植被覆盖指数仍较低, 北部和西南部荒漠化情况加剧, 若不采取有效措施, 极易出现“沙进人退”的生态环境问题。     

基于碳汇法与NPP法的安徽省能源足迹影响因素研究

文章采用碳汇法和净初级生产力(net primary productivity, NPP)法,以安徽省为例计算能源足迹;将非化石能源消费也纳入能源足迹的计算中,以便更准确测度能源足迹;采用对数平均迪氏指数(logarithmic mean Divisia index, LMDI)分解法分析能源足迹的影响因素,并使用Pearson相关系数分析法探索非化石能源足迹对能源足迹总量变化率的影响。结果表明：与碳汇法相比,NPP法考虑区域综合碳吸收能力和土地利用变化的影响,计算结果更准确;基于NPP法计算含非化石能源的能源足迹,2009—2016年安徽省能源足迹累计增长511.25×10⁴ hm²,年均增长率为5.02%;能源强度在抑制能源足迹增长因素中占94.35%,贡献度为-1.57;经济发展在促进能源足迹增长的因素中占95.95%,贡献度为2.55;以经济发展为主的正效应大于以能源强度为主的负效应,两者比值为1.74∶1.00;非化石能源足迹、煤炭足迹的贡献度与总量变化率分别呈-0.54负相关和0.44正相关。因此,调整能源结构、大力发展非化石能源...     

长白山阔叶红松林净初级生产力对气候变化的响应: 基于BIOME-BGC模型的分析

为了分析气候变化和大气CO₂浓度增加对长白山阔叶红松林净初级生产力(NPP)的影响, 运用本地参数化后的BIOME-BGC模型进行模拟, 并以实测NPP和增强型植被指数(EVI)进行验证。模拟结果表明, 长白山阔叶红松林NPP均值为611.71 gC/(m²•a), 1960-2011年年际间的波动范围是473.28~703.44 gC/(m²•a)。模拟结果与基于样地实测的NPP (均值为594.66 gC/(m²•a))相似; 同时, BIOME-BGC模型模拟的NPP年际间变化趋势与EVI的波动趋势相似, 二者间存在显著的相关关系, 表明模型能较好地模拟生产力的时间动态。模拟表明, 红松的NPP与降水关系更为密切, 而阔叶树NPP与温度、降水都呈显著的正相关。模型预测, 在未来CO₂浓度加倍和温度、降水同时增加的场景下, 长白山阔叶红松林NPP将显著增加, 其中阔叶树和红松的NPP将分别增加27.87%和23.96%。单独增加温度(2℃)或单独增加降水(12%)都能促进阔叶树和红松NPP的增加, 其中降水的作用弱于温度的作用, 而单独CO₂浓度的倍增对阔叶树和红松的NPP没有明显的影响。     

3种NDVI遥感数据产品在大别山区的对比分析

选取GIMMS、MODIS、SPOT/VEGETATION 3种NDVI(归一化植被指数)遥感数据产品,分析它们在大别山区域的空间分布和时序变化.结果表明:(1)在空间分布上,3种NDVI数据的格局大致相同,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI的空间分布吻合度更高;MODIS传感器的波段宽度窄、空间分辨率高、变化范围大、分布分散.(2)在时序变化上,3种NDVI数据的季节变化步调基本一致,幅度相当,MODIS NDVI和SPOT/VEGETATION NDVI数据更能清晰地反映NDVI对降水响应约有1个月的滞后这一现象;GIMMS NDVI能清晰准确地反映地面植被覆盖的变化情况;SPOT/VEGETATION NDVI的动态范围比GIMMS NDVI和MODIS NDVI的动态范围大.     

基于遥感的上海市宝山区海岸带生态资产评估

运用上海市宝山区海岸带遥感数据、DEM数据和气象数据,基于研究区域生态系统服务功能具体情况建立了海岸带生态资产评估的指标体系.利用改进的月总太阳辐射模型和基于遥感的生态资产计算方法,对宝山区海岸带的生态资产进行了评估.结果表明:1998年、2005年和2008年上海市宝山区海岸带生态资产总量折合人民币分别为3.226×...     

基于时序MODIS NDVI数据的长汀县植被趋势特征研究

通过植被时序趋势特征的研究,分析长汀县植被趋势变化.文中将2000-2013年MODIS NDVI数据作为数据源,采用回归和Sen+Mann-Kendall两种分析方法对长汀县植被趋势进行研究.结果表明:两种方法在长汀县植被趋势分析的研究中有较好的空间一致性,在植被呈明显变化的区域差异仅0.44%.Sen+MannKendall分析法有较好抗噪性和对数据分布无要求的优点,可以更好地应用在其他区域的植被时序趋势变化研究.植被变化强度大的区域主要分布在长汀县中部;植被改善的区域主要分布在河田镇和三州乡,呈轻微退化趋势的植被分布在长汀县四周,植被变化强度范围为-0.01~-0.005.     

基于CASA模型长江流域植被NPP时空演变及与地形因子的关系

植被净初级生产力(net primary productivity, NPP)是评价生态系统固碳能力的重要指标。长江流域作为中国重要的农业生产区和生态安全屏障,深入开展长江流域植被NPP时空变化特征的研究,对了解流域植被生长情况和生物固碳能力具有重要意义。基于CASA模型,反演长江流域植被NPP,分析长江流域2001—2018年不同时空尺度下的植被NPP的演变特征以及与地形因子的关系。结果显示：CASA模型对于长江流域植被NPP的反演效果较好,可以反映研究区的植被NPP的实际状态,长江流域多年植被NPP为572.72 gC/(m²·a)。时间上,长江流域植被NPP年际变化可分为2个阶段,2001—2007年NPP年均值变化明显,呈波动式上升;2008—2018年相对变化趋于平稳,植被NPP年内变化层次感比较明显,夏半年(4—9月)NPP月均值较高,对全年NPP总量的贡献率为77.61%。长江流域植被NPP空间格局上具有明显的差异性,总体呈现自西北向东南递增,长江流域在18年间植被NPP增加的面积大于减少的面积,NPP增加趋势主要分布在岷沱江水系南部、嘉陵江水系西部...     

基于MODIS/NDVI时序数列的广西九万山植被覆盖动态变化

利用2000—2014年九万山地区MODIS数据,采用均值变化法分析了九万山国家级自然保护区连续15年NDVI的动态变化.结果显示:九万山自然保护区植被总体长势较好,年均NDVI均在0.54以上;从时间角度看,NDVI呈现缓慢增加趋势,期间出现1个峰值和1个最低值;从空间角度来看,九万山南部NDVI最高,北部其次,中部最低,植被覆盖以中、高植被覆盖区为主,随时间变化,NDVI在空间上表现出波动变化;NDVI年代际变化率表明,九万山NDVI值在2000—2014年既有增加,也有减少.其中6年年代际变化率为负值,其余年份为正值,2009年达到变化率极值.     

基于GIS和RS的河南省植被净初级生产力估算

在GIS和RS支持下,利用改进的CASA模型、地面气象数据和高时空分辨率的SPOT/VEGETATION遥感数据以及河南省土地利用图,研究了2006年河南省植被净初级生产力(NPP)及其时空分布,并对其植被生产总值进行了估算.结果表明,河南省NPP在空间分布上主要受植被类型的分布限制,在时间分布上主要受农业生产影响,河南省2006年植被生产总值约为1 000亿元.该研究结果可以为河南省生态环境的可持续发展及其规划提供科学的数据依据.     

雅鲁藏布江流域NDVI时空分布及与降水量的关系

对雅鲁藏布江流域归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时空变化特征分析的同时,把流域站点降水量点数据插值成与流域NDVI相一致的空间Grid数据,并对流域NDVI与降水量的关系进行了分析.考虑到降水量插值误差的存在,分析了流域站点NDVI与降水量的关系.结果表明,流域与流域站点NDVI与降水量均具有较强的季节性与时间上的一致性.其线性相关系数与对数相关系数都在0.7以上.     

基于CASA模型的皖江城市带植被净初级生产力时空变化特征研究

运用GIS和RS技术,利用植被、气候和辐射等地面空间数据,基于CASA模型估算2001-2010年之间皖江城市带植被净初级生产力(NPP),并分析其时空变化特征.结果表明:10年之间皖江城市带植被净初级生产力呈减少趋势,其中NPPMAX年均减少速度5.3gC/m2·a,NPPMEAN年均减少率0.513%;10年NPPMAX均值为805.09gC/m2·a,NPPMEAN均值为463.26gC/m2·a;净初级生产力年累计量变化幅度较大,约在30.052-43.483TgC/a之间;年际变化十分明显,最大值出现在2008年,为43.483TgC,最小值在2006年,为30.052TgC,年均减少率0.51%.植被净初级生产力空间格局表现出较大的不均匀性,整体分布状况是以长江为界,长江以南植被净初级生产力较大,但有逐渐变小趋势;长江以北植被净初级生产力较小,却表现出逐渐增加的趋势.     

河南省植被覆盖变化与驱动因子的相关性分析

以MODIS/NDVI数据、气象站点数据和统计年鉴数据为基础,利用回归分析法和相关性分析法,详细地分析了河南省2000-2015年植被覆盖变化及其与驱动因子的相关性.结果表明:(1)河南省16 a的年际NDVI呈上升趋势,空间分布不均匀,植被覆盖整体上呈改善状态.(2)河南省各地区年均NDVI值与降水量变化呈负相关性、...