中国城市植被物候变化及其对地表温度的响应

量化植被物候与城市化进程之间的关系对探索人类活动对城市生态系统的影响至关重要。以中国35个城市及周边区域为研究对象,基于中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)提供的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI),采用Savitzky-Golay滤波和动态阈值法提取2000—2020年研究区植被返青期(Start of Growing Season, SOS)和枯黄期(End of Growing Season, EOS)。并分析不同城市规模、不同距离城市的植被物候变化对陆地地表温度(Land Surface Temperature, LST)与不透水面(Impervious Surface Area, ISA)的响应差异。研究发现：(1)2000—2020年,中国城市城区植被SOS和EOS分别以0.17d/a和0.15d/a的速率推迟。根据城市规模的不同,大城市和中等城市物候期呈推迟趋势,而超大城市、特大城市和小城市呈提前趋势。51%的城市...     

城市化背景下植被物候动态变化及驱动因素

快速城市化会对植被物候带来显著影响，但当前影响城市植被物候时空变化的因素仍不清楚。本研究以京津冀城市群为研究区，采用5种拟合方法构建归一化植被指数曲线，通过阈值法获取京津冀城市群2001—2019年的城市植被物候特征，比较城市建成区与山区的春季和秋季物候，在此基础上分析降水、气温以及城市地表温度对植被物候的影响。结果表明：2001—2019年，京津冀城市群城市建成区植被生长季开始日期(SOS)平均比山区早16.88 d,城市建成区植被生长季结束日期(EOS)比山区晚12.22 d。研究期间，京津冀城市建成区植被SOS逐步延迟，而山区SOS逐步提前，并且城市建成区物候的变化率比山区快，因此，二者SOS的差值随时间变化而显著减小(-0.58 d·a^-1);秋季物候方面，城市建成区和山区EOS都表现为延迟趋势，但二者差值随时间变化并不显著(-0.10 d·a^-1)。城市建成区地表温度对SOS的贡献与气温较为接近；而山区地表温度对SOS的贡献仅为气温的1/2,说明城市内部的热岛效应和气温共同影响城市植被物候的变化，并且二者贡献几乎相等。本研究结果有助...     

黄土高原植被物候变化及其对季节性气候变化的响应

受气候变化影响,全球范围内植被物候发生了显著变化,而目前针对不同植被分区类型下（荒漠草原区、典型草原区、森林草原区、落叶栎林区、落叶栎林亚区）植被物候变化及其对季节性气候变化响应的研究尚少。因此基于MODIS遥感归一化差值植被指数（MODIS NDVI：MOD13Q1）数据、中国植被区划数据及135个气象站点插值数据,利用Sen''s斜率估计、Hurst指数和高阶偏相关分析等方法,研究黄土高原2001-2018年植被物侯变化及其对季节性气候变化的响应。结果表明：（1）黄土高原植被生长季始期（SOS,Start of Growing Season）主要集中在第96-144天,子植被分区由西北向东南方向,逐渐呈现提前趋势,71.0%的像元植被SOS整体提前0-2 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间66%的像元植被SOS继续呈现提前趋势;植被生长季末期（EOS,End of Growing Season）主要集中在第288-304天,各子植被分区植被EOS变化基本保持一致,87.6％的像元植被EOS整体延迟0-3 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间有80%的像元植被EOS继续呈现推迟趋势。（2）黄土高原植被SOS主要受各季节温度的影响;当年春季降水导致植被SOS提前,主要分布在黄土高原中部;上年夏季和上年秋季降水增加会导致植被SOS推迟;当年春季、上年秋季和年初冬季的温度升高均会导致植被SOS提前;各子植被分区植被SOS对不同季节降水的响应存在差异,而对不同季节温度的响应具有一致性。（3）黄土高原植被EOS主要受各季节降水和秋季温度的影响;不同季节降水增加均会导致大部分植被EOS推迟;当年秋季温度导致整体区域植被EOS推迟,且各子植被区植被EOS对当年秋季温度响应具有一致性。该研究可为大尺度植被物候影响因素提供新的认识,也为植被适应未来气候变化提供借鉴。     

基于不同光谱指数的植被物候期遥感监测差异

植被物候是陆地生态系统响应气候和环境变化的一项综合性指标.遥感光谱已经被广泛用于提取植被物候期,但遥感提取的物候期与站点观测差别很大,其物理意义尚不明确.本文选取中国东北部的一景MODIS数据(2000—2014年),分析了基于红波段和近红外波段的归一化差值植被指数(NDVI)和简单比植被指数(SR)提取的植被生长季起始期(SOS)和结束期(EOS)的差异.结果表明:两者的物候期存在显著差别,基于NDVI提取的SOS比SR提取的SOS平均早18.9 d,基于NDVI提取的EOS比SR提取的EOS平均晚19.0 d,NDVI得到的生长季长度更长.基于NDVI和SR提取的物候期的年际变化也存在显著差别,超过20%的像元SOS和EOS甚至表现出相反的年际变化趋势.上述差异与两种植被指数自身的季节曲线特征和抗噪性差异有关.NDVI与SR观测数据来源完全一致,仅数学表达形式不同,提取的物候期结果却存在显著差异.说明遥感监测的植被物候期高度依赖于植被指数的数学表达形式,如何建立可靠的植被物候期遥感提取方法仍需进一步研究.     

滇中城市群植被物候时空变化及其对城市化的响应

植被物候是响应外界环境变化的重要感应器，本文基于MOD13Q1 EVI数据，采用动态阈值法提取滇中城市群2001—2020年的植被物候参数，即生长季开始期、生长季结束期和生长季长度，揭示植被物候时空变化特征及城乡差异。结果表明：2001—2020年，滇中城市群植被总体呈现生长季开始期推迟、生长季结束期推迟(每年推迟0.66 d)和生长季长度延长的现象；相较于郊区和乡村地区，城区植被近20年的生长季开始期提前(每年1.05 d),生长季结束期推迟(每年0.91 d),生长季长度延长(每年1.79 d)。在城区-郊区-乡村梯度上，植被物候表现出显著的差异性，城区植被平均每年生长季开始期最早，结束期最早，且生长季长度最长，尤其在城区及向外0～2 km范围内变化最明显。随人口密度、人均GDP和建成区面积占比的增大，城区植被物候生长季开始期显著提前，生长季结束期显著推迟，生长季长度显著延长。植被各物候期及其持续时间在城区-郊区-乡村梯度上对环境变化的敏感度不同，研究区人口密度和建成区面积占比对滇中城市群植被生长季结束期的推迟有重要影响。     

甘肃河东地区植被物候及其对气候变化的响应

探究中纬度地区的植被物候及其对气候变化的响应,对理解生态系统对气候变化的响应以及预测区域生态系统的碳循环至关重要。本文基于2000—2018年MODIS EVI数据,利用非对称高斯函数(A-G)与动态阈值法提取森林与草地物候参数,结合气象数据探究河东地区植被物候与气候变化的响应关系。结果表明：森林与草地物候参数存在显著差异,两者生长季始期(start of growing season, SOS)的趋势均提前,生长季末期(end of growing season, EOS)的趋势分别提前和推迟,其中整体SOS呈提前趋势的面积占比61%,EOS呈推迟趋势的面积占比41%,生长季长度(length of growing season, LOS)呈延长趋势的面积占比53%;随着海拔和纬度的上升,植被SOS、EOS和LOS分别呈推迟、提前和缩短的趋势发展,但这种趋势正在减弱;季前气候对SOS和EOS存在不同程度、方向的影响,秋冬季高温推迟SOS,春季高温则提前SOS,春夏季降水增加提前EOS,秋季高温推迟EOS,且对于河东地区而言,最低气温影响更为显著;森林与草地之间对于气候变化的响应程度存...     

新疆植被物候时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2001—2016年典型植被物候期,分析新疆不同生态分区的山地-绿洲系统植被物候期的时空演变趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨植被物候与气候变化的响应关系。结论为:(1)新疆植被物候具有明显的纬向分布和垂直地带性分布特征,海拔在物候的地域分异中扮演着重要作用。新疆植被生长季开始时间(Start of season,SOS)集中于3月中旬至5月上旬,生长季结束时间(End of season,EOS)集中于10月中旬至12月下旬。(2)与全球大背景下典型植被物候特征变化趋势相反,新疆植被SOS呈推迟趋势,推迟幅度为1.9d/10a;EOS呈提前趋势,提前幅度为3.66d/10a;生长季长度(Length of season,LEN)呈缩短趋势,缩短幅度为5.6d/10a。除东疆地区外,全疆及不同分区均呈现出绿洲及平原SOS较早,山地区域较迟;全疆及不同分区均呈现出山地EOS结束较早,绿洲结束较迟;除东疆地区外,全疆及不同分区的LEN均为绿洲及平原区域山地,同样显示出垂直地带性分布的特征。(3)通过冗余分析(Redundancy analysis,RDA)解释了物候特征与气象因子关系的绝大部分信息,生长季开始时间受春季气温、前一年冬季降水量和日照时数的显著影响。夏季和秋季降水量是新疆植被生长季结束时间的重要影响因素,在总体上受气温和日照时数的影响较小。     

2000—2018年黄河流域森林和草地物候的时空变化

植被物候研究对了解全球气候变化特征具有重要意义。黄河流域空间跨度大、生态环境复杂,林草植被的物候变化特征有待进一步明确。本研究基于2000—2018年MODIS-EVI数据,采用分段Logistic和双Logistic物候模型及分别对应的曲率变化极值法和导数法对黄河流域林、草植被物候进行反演,分析物候参数的时间变化和空间差异。结果表明：研究区生长季开始期(SOS)在第90～165天,从东南到西北逐渐推迟,海拔每升高100 m, SOS推迟0.94 d,其中,森林SOS早于草地。生长季结束期(EOS)在第270～315天,从西向东南推迟,海拔每升高100 m, EOS提前0.63 d,其中,森林EOS晚于草地。生长季长度(LOS)为110～230 d,从东南向西北逐渐缩短,森林植被的LOS大于草地。研究期间,SOS呈提前趋势,幅度为4.1 d·(10 a)^-1,空间上提前面积比例为73.2%,流域中部地区提前幅度较大;EOS整体呈显著推迟趋势,幅度为2.3 d·(10 a)^-1,空间上推迟面积比例为63.4%,森林物候期提前和延迟都小于草地;L...     

日光诱导叶绿素荧光对亚热带常绿针叶林物候的追踪

植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007—2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异。结果表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOS_(GPP))为第63天,生长季结束时间(EOS_(GPP))为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOS_(GPP)31天,植被指数EOS滞后EOS_(GPP)10—17天。虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段。同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素。由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础。     

基于遥感的东北植被物候沿城乡梯度变化

植被物候沿城乡梯度的变化反映城市化过程对局地水热条件的调节作用。遥感技术可从区域和全球等大尺度上获取植被物候信息,从而弥补传统物候观测方法的不足。本研究以我国东北省会城市沈阳、长春、哈尔滨为例,基于MODIS NDVI数据,利用SavitzkyGolay滤波和分段高斯函数计算了各城区周边20 km内缓冲带的2种关键物候参数(生长季开始和结束日期);分析多年平均物候沿城乡梯度的变化,以及地表温度和林地盖度对物候空间变化的影响。结果发现:距城区越近,生长季开始越早,结束越晚,变化也越明显;在城乡梯度上,生长季随春季和前一年冬季地温升高而提前开始6~31 d·℃~(-1),随夏秋两季地温升高而推迟结束0.9~7.6 d·℃~(-1),而部分缓冲带内林地增多也会导致类似的生长季提前开始和延后结束。     

2003-2018年米仓山地区植被物候时空变化及对气候的响应

植被物候直接反映了植被对环境变化响应的动态过程,对研究植被与气候的关系具有重要意义。基于遥感植被时序数据,探讨秦巴山区典型山地-米仓山地区植被物候变化及其对气候的响应。利用MODIS NDVI时序数据,采用动态阈值法获取米仓山地区植被物候参数;借助于Theil Sen斜率、Mann Kendall趋势检验方法结合植被类型数据分析研究区物候时空变化;采用偏相关方法分析物候变化与气温和降水之间的关系。结果表明：（1）米仓山地区植被生长季始期（SOS）主要集中在第80-110d,海拔每上升100m,SOS大约推迟0.6d;生长季末期（EOS）主要集中在第250-300d;生长季长度（LOS）主要集中在130-210d。除低海拔区域受人类活动影响物候波动较大外,EOS和LOS随海拔变化存在2000m分界线,其下物候随海拔升高物候明显推迟或缩短,其上物候变化趋于平缓。（2）16a来植被SOS呈提前趋势,提前幅度为0.47d/a,提前的像元占74.03%,其中,达到显著提前的像元占12.21%（P<0.1）;EOS整体呈提前趋势,提前幅度为0.22d/a;LOS略有延长,延长幅度为0.26d/a。（3）区域常绿型森林植被SOS晚于同垂直带的落叶型森林植被;草地、常绿阔叶灌木林SOS提前趋势最明显,变化率分别为-0.80、-0.71d/a;EOS提前趋势最明显的是针阔混交林和落叶阔叶林。（4） SOS主要受3月平均气温和4月降水的影响,3月平均气温升高以及4月降水增加导致SOS提前;EOS主要受10月降水的负向影响。     

Satellite Evidence of Phenological Differences Between Urbanized and Rural Areas of the Eastern United States Deciduous Broadleaf Forest

We used a 10-year record (1990–99) of composited and cloud-screened reflectances from the Advanced Very High Resolution Radiometer (AVHRR) to test for phenological differences between urban and rural areas in the eastern United States deciduous broadleaf forest (DBF). We hypothesized that well-documented urban heat island effects would be associated with alterations in temperature-sensitive vegetation phenology. Our objectives were thus (a) to investigate possible differences in the start of the growing season (SOS) and end of the growing season (EOS) between the urban and DBF land covers, (b) to investigate related differences in greenness amplitude and fractional cover, and (c) to develop a generalized additive model (GAM) to predict the spatial variation of observed differences. By analyzing individual 1° latitude by 1° longitude blocks, we found that, on average, urbanization is associated with a growing season expansion of 7.6 days. Most of this effect is caused by an earlier SOS in urban areas. In all cases, urban regions had lower fractional cover and greenness amplitude. The GAM model failed to produce a viable model for differences in EOS, probably because it is dominated by photoperiod controls with only a minor temperature impact. SOS differences were predicted with an accuracy of about 2.4 days, with a GAM consisting of smoothed functions of mean annual average temperature, urban fractional cover, and the urban vs DBF greenness amplitude difference. We speculate that evidence of a phenological response to warming indicates that global warming, without reduction in DBF vegetation cover and greenness amplitude, may increase carbon sequestration in mesic deciduous forests. Received 6 June 2001; accepted 23 October 2001.     

Response of vegetation phenology to urbanization in the conterminous United States

The influence of urbanization on vegetation phenology is gaining considerable attention due to its implications for human health, cycling of carbon and other nutrients in Earth system. In this study, we examined the relationship between change in vegetation phenology and urban size, an indicator of urbanization, for the conterminous United States. We studied more than 4500 urban clusters of varying size to determine the impact of urbanization on plant phenology, with the aids of remotely sensed observations since 2003–2012. We found that phenology cycle (changes in vegetation greenness) in urban areas starts earlier (start of season, SOS) and ends later (end of season, EOS), resulting in a longer growing season length (GSL), when compared to the respective surrounding urban areas. The average difference of GSL between urban and rural areas over all vegetation types, considered in this study, is about 9 days. Also, the extended GSL in urban area is consistent among different climate zones in the United States, whereas their magnitudes are varying across regions. We found that a tenfold increase in urban size could result in an earlier SOS of about 1.3 days and a later EOS of around 2.4 days. As a result, the GSL could be extended by approximately 3.6 days with a range of 1.6–6.5 days for 25th ~ 75th quantiles, with a median value of about 2.1 days. For different vegetation types, the phenology response to urbanization, as defined by GSL, ranges from 1 to 4 days. The quantitative relationship between phenology and urbanization is of great use for developing improved models of vegetation phenology dynamics under future urbanization, and for developing change indicators to assess the impacts of urbanization on vegetation phenology.     

祁连山不同植被类型的物候变化及其对气候的响应

基于1982—2006年GIMMS NDVI和2000—2014年MODIS NDVI遥感数据,利用double logistic拟合方法提取了1982—2014年祁连山区不同植被的生长季始期、生长季末期和生长季长度3个重要的物候参数,分析了不同植被物候期的时间变化趋势、空间分异特征及对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山区不同植被的生长季始期和生长季末期随年际变化表现出波动提前或推迟,其中沼泽植被的变化波动最大;草甸植被、灌丛植被、阔叶林植被和栽培植被生长季长度出现延长趋势;(2)祁连山区植被生长季始期集中在5月初,其中阔叶林植被生长季开始最早,荒漠植被生长季开始最晚,植被生长季末期集中在9月,栽培植被生长季结束较早,荒漠植被、沼泽植被生长季结束较晚,植被生长季长度集中在110—140 d,其中阔叶林植被、针叶林植被生长季长度较长,而荒漠植被、高山植被生长季长度较短;(3)祁连山植被物候期变化趋势的空间分布表明植被生长季始期、生长季末期主要表现为提前不明显和推迟不明显,生长季长度主要表现为缩短不明显和延长不明显;(4)物候要素与气候要素相关性表明前期温度的积累有利于植被的开始生长,但当年3月的降水量对植被生长季始期同样有重要作用,不同植被生长季末期与8月、9月温度相关性较大,而与10月、11月降水的相关性较大。     

柽柳灌丛关键物候参数多种植被指数遥感提取的适用性——基于CO2通量观测和Sentinel-2数据

本研究以额济纳绿洲四道桥超级站为研究区,结合2018—2019年涡度通量、气象数据和2017—2020年Sentinel-2遥感影像,分析通量塔总初级生产力(GPP)与环境因子的关系,评估12种遥感植被指数对柽柳灌丛长势模拟和关键物候参数提取的适用性。采用7参数双逻辑斯蒂函数(DL-7)+全局模型函数(GMF)拟合GPP和各植被指数生长曲线,并逐年提取生长季始期(SOS)、生长季峰期(POS)和生长季末期(EOS)3种关键物候参数。结果表明: 有效积温(GDD)和土壤含水量是影响柽柳灌丛物候动态的主要环境因子。与2018年相比,2019年由于气温较低,SOS前的积温累积速率较慢,柽柳灌丛需要更长时间的热量积累来进入生长季,从而导致2019年SOS比2018年晚。在SOS与POS之间,2018和2019年水热条件相似,但2019年POS比2018年晚8 d,可能是2019年SOS较晚所致。POS以后,2019年较高的GDD和较低的土壤含水量使柽柳灌丛遭受水分胁迫,导致其生长季后期时间缩短。标准化的Sentinel-2植被指数与10:00—14:00 GPP均值的线性回归结果表明,宽波段植被指数中的增强型植被指数和窄波段植被指数中的叶绿素红边指数、倒红边叶绿素指数、红边归一化植被指数(NDVI705)能够较好地反映与柽柳灌丛GPP具有较高的一致性。柽柳灌丛SOS和EOS的遥感提取结果表明,Sentinel-2窄波段植被指数比宽波段植被指数的准确性更高,尤其是修正叶绿素吸收反射率指数提取SOS最准确,MERIS陆地叶绿素指数提取EOS最准确;Sentinel-2宽波段植被指数提取POS的准确性更高,尤其是两波段增强型植被指数和植被近红外反射率指数最准确。综合所有物候参数来看,NDVI705综合表现最佳。     

北方地区典型林草地物候时空变化特征及其对气象因子的响应

为探究北方地区典型植被林地、草地物候特征及其对气候变化的响应,本文基于1982—2015年的GIMMS NDVI 3gv1数据集和气象资料,采用动态阈值法提取植被物候,应用线性回归和偏相关分析法分析林、草地物候时空变化特征及其与气候变化的关系。结果表明：(1)林地生长季长度(LOS)以0.32d/a的速率极显著延长,整体表现为生长季始期(SOS)以-0.18d/a极显著提前,生长季末期(EOS)以0.14d/a极显著推迟。林地SOS提前、EOS推迟和LOS延长的区域面积占比分别为93.3%、90.4%和96.3%。(2)草地LOS以-0.01d/a的速率不显著缩短,表现为SOS以-0.09d/a不显著提前,EOS以-0.10d/a不显著提前。SOS提前、EOS提前和LOS缩短的区域占比为67.5%、69.1%和50%。(3)林地SOS主要受冬末春初的气温升高和降水增加而提前,EOS受夏季气温升高、秋季以及冬末春初降水增加而推迟。(4)草地SOS主要受春季气温升高和短波辐射减少而提前,EOS受秋季气温升高和短波辐射减少而提前,草地物候与气象因子的响应时长小于林地。     

城市化对长三角地区主要城市植被物候的影响

基于长三角地区1998—2005年NDVI时间序列影像,利用移动平均法计算了上海、杭州、南京、常州、无锡和苏州6个城市的城区与各缓冲带的平均植被物候,并分析了城区与各缓冲带平均物候的差异及其与距城区距离间的关系.结果表明,1998—2005年间,研究区的城市化导致城区内植被始绿期提前、终绿期推后、生长期变长、NDVI的年内极差减小,离城区越近的缓冲带这些变化越明显.总体看来,城市化导致城区周围4 km范围内的植被始绿期明显提前,而终绿期推后、生长期变长、NDVI年内极差减小的趋势在离城区约10 km范围内的变化显著;城区与缓冲带植被的生长期差值和NDVI年内极差差值均与离城区距离存在显著的对数关系.     

The extent of shifts in vegetation phenology between rural and urban areas within a human‐dominated region

Urbanization is one of the major environmental challenges facing the world today. One of its particularly pressing effects is alterations to local and regional climate through, for example, the Urban Heat Island. Such changes in conditions are likely to have an impact on the phenology of urban vegetation, which will have knock‐on implications for the role that urban green infrastructure can play in delivering multiple ecosystem services. Here, in a human‐dominated region, we undertake an explicit comparison of vegetation phenology between urban and rural zones. Using satellite‐derived MODIS‐EVI data from the first decade of the 20th century, we extract metrics of vegetation phenology (date of start of growing season, date of end of growing season, and length of season) for Britain's 15 largest cities and their rural surrounds. On average, urban areas experienced a growing season 8.8 days longer than surrounding rural zones. As would be expected, there was a significant decline in growing season length with latitude (by 3.4 and 2.4 days/degree latitude in rural and urban areas respectively). Although there is considerable variability in how phenology in urban and rural areas differs across our study cities, we found no evidence that built urban form influences the start, end, or length of the growing season. However, the difference in the length of the growing season between rural and urban areas was significantly negatively associated with the mean disposable household income for a city. Vegetation in urban areas deliver many ecosystem services such as temperature mitigation, pollution removal, carbon uptake and storage, the provision of amenity value for humans and habitat for biodiversity. Given the rapid pace of urbanization and ongoing climate change, understanding how vegetation phenology will alter in the future is important if we wish to be able to manage urban greenspaces effectively.