我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力(NPP)对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制.本文使用1982～1999年间的AVHRR/NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异.结果表明,在1982～1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势.其中,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节.不同植被类型对全球变化的响应有很大差异.常绿阔叶林、常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致,而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛、温带草原及草甸、稀树草原、高寒植被、荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献.从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增加量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区、小兴安岭-长白山区、三江平原、松辽平原、四川盆地、雷州半岛、长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原-西藏东部和呼伦湖的周围等地区.不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关.     

安徽省2000-2009年不同类型植被的变化及其与气温、降水的关系

为了了解安徽省不同类型植被与气候环境因子的关系,利用2000-2009年的逐月MODIS/NDVI数据、安徽省80个气象站逐日气温、降水资料和安徽省土地覆盖数据,研究了安徽省近10年来植被指数的时空变化特征及其与气温、降水的相关性.结果表明:近10年来,安徽省各覆盖类型的植被指数变化趋势不一致,作物种植区和城镇的植被指数增加显著,其他覆盖类型的植被指数变化不显著;林地的平均植被指数最高,作物种植区次之,城镇最低;植被指数的月变化在作物种植区呈现双峰型,而其他覆盖类型呈现单峰型.安徽省月平均NDVI分别与月平均气温、月降水量呈显著线性正相关和非线性正相关,降水量对植被NDVI的作用存在一个阈值,但年际关系均呈弱正相关.植被指数与气温的偏相关系数林地最高,作物种植区最低,自然植被区的偏相关系数较人工植被区的大,植被指数与降水的偏相关系数恰好相反.安徽省淮北平原中部和江淮之间北部大部分地区(非水浇地)的植被是由气温和降水的共同作用驱动;淮北中部少数格点和少数水体格点的植被是单独由降水作用驱动;除一些水面的格点是非气象因子驱动外,其他大部分地区的植被是单独由气温作用驱动.     

红河流域“通道-阻隔”作用下2000-2014年植被EVI变化趋势与驱动力

红河流域地表生态、水热分布格局等受到"通道-阻隔"作用的显著影响,以MODIS EVI数据作为植被定量研究指标,结合全国1：100万植被类型图、红河流域内部以及周边气象数据和研究区的DEM数据,利用趋势分析和相关性分析法,探讨在"通道-阻隔"作用的影响下流域内2000-2014年植被EVI时空变化趋势及其驱动力,重点研究了植被EVI变化对气候因子的响应规律。结果表明：（1）2000-2014年间,红河流域生长季植被EVI整体上以-0.15%/a的年际变化率呈波动减少趋势,空间异质性明显。EVI呈减少趋势区域主要集中在绿春县中部和金平县西南部;EVI呈增加趋势区域集中分布在墨江县、文山县,麻栗坡中部、广南-富宁南部区域、红河-元江一带以及藤条江西南部地区。（2）通过对生长季EVI指数与四个不同时间序列的月平均气温和月累积降水量的相关分析可知,生长季EVI指数与同期气温相关性较好;与降水量呈现明显的滞后性,滞后时间约为1个月。（3）相关分析表明,整体上红河流域生长季植被EVI与气温呈负相关关系,与降水呈正相关关系。在0.05显著性检验水平下,红河流域生长季植被EVI变化受气候影响的区域占3.11%,气温以负向驱动型为主,面积约占1.26%,降水以正向驱动型为主,面积约占0.46%,气温降水联合驱动以弱驱动为主,面积约占1.39%;大部分地区表现为受非气候因子驱动。     

2000—2018年黄河流域生长季植被指数变化及其对气候因子的响应

黄河流域位于我国干旱、半干旱地区,生态环境脆弱,探究其植被指数变化和对气候因子的响应对该地区生态建设具有重要意义。基于黄河流域2000—2018年MODIS归一化植被指数、增加型植被指数和气象数据,利用最大值合成法、趋势分析和相关分析等方法,分析了两种植被指数的时空变化特征及受气候因子的影响机制,探讨了NDVI与EVI在反映植被变化和对气候因子响应的差异。结果表明：2000—2018年,黄河流域地区植被NDVI、EVI分别以0.059/10a、0.038/10a的变化率增加,空间上以显著改善为主,面积占比分别为77.13%和75.27%,大多分布在1000—1500 m海拔处,中游地区改善较为良好,林地改善率最高。显著退化区域较小,主要分布在巴颜喀拉山西北部、西宁市、银川市、包头市、呼和浩特市、太原市、西安市及关中盆地和洛阳市周边,建设用地退化率最高。在生长季期间,植被指数变化与气温和降水以正相关为主,气温滞后时间为1个月,降水滞后时间为3个月,都为草地最为相关;与辐射之间为负相关,滞后时间为3个月,其中林地最为相关。在0.05显著性检验水平下,驱动黄河流域生长季植被变化的主要气候因子...     

陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应

基于月尺度气温、降水以及MODIS-GPP、MODIS-ET遥感数据,采用基于像元的时滞偏相关分析,揭示了陕北黄土高原植被生态系统水分利用效率气候时滞效应及其影响因素。结果表明:①2000—2014年,受退耕还林草生态工程和气候变化的双重影响,陕北黄土高原WUE呈波动变化趋势,2001—2003年显著下降,2003—2005年、2010—2013年显著上升。受不同植被类型的影响,年内WUE呈急速双峰、缓速双峰和单峰型3种变化状态。②陕北黄土高原WUE对降水存在明显的时滞效应,滞后时间多为3个月,人为扰动较大的I-1、I-2、Ⅱ-2生态区以及植被覆盖度较高的Ⅲ-3生态区WUE对降水的时滞响应程度明显低于其他生态区;而对气温的时滞效应较弱,仅南部的Ⅲ-2、Ⅲ-3生态区WUE对气温存在1—2个月滞后时间。③不同植被类型WUE对降水的时滞效应较明显,荒漠类植被WUE对降水时滞响应程度最强,滞后时间近3个月,针叶林时滞响应程度最弱,滞后时间为2.1个月;但对气温的时滞效应总体较弱,针叶林WUE对气温滞后时间为15 d,其余大多数植被类型WUE对气温不存在滞后时间。④WUE气候时滞效应对植被覆盖度的敏感性存在一定的阈值效应,植被覆盖度高于阈值62.3%时,对降水的时滞效应开始逐渐减弱,而对气温的时滞效应逐渐显现。     

2004-2013年珠江流域植被变化及其胁迫分析

植被对区域气候调节、水文循环等有着重要作用，在近年来中国南部地区极端气候频发的背景下，研究植被变化及胁迫意义重大。以珠江流域为研究区，利用MODIS EVI分析了植被的变化规律，并通过美国军事气象卫星DMSP灯光数据和气象数据探讨分析了人类活动和自然环境对植被变化的胁迫。结果显示：2004年到2013年期间珠江流域内年平均EVI介于0.33-0.38之间，EVI从高到底依次是常绿阔叶林 > 混交林 > 多树的草地 > 常绿针叶林 > 草地，不同植被类型的EVI变化趋势基本一致，同一植被类型EVI年际变化较小，其中混交林和草地年际最大变化量分别为0.07和0.04，而常绿阔叶林、常绿针叶林和多树的草地年际最大变化量均为0.06；在2004年至2013年年间，城市化水平增长了约71%，其年发展变化与EVI的年变化趋势相反；通过对比分析发现珠江流域人类活动对植被变化影响高于自然环境，即DMSP灯光变化与EVI变化的相关系数明显高于气温和降水。     

山西省植被NPP时空变化特征及其驱动力分析

为科学有效地管理和调控植被资源,解决水土流失、植被减少等生态问题,该研究依据山西省2005—2015年MOD17A3H数据,利用ARCGIS、ENVI等软件,运用统计学分析方法,揭示了山西省植被NPP时空分布变化规律及对气候、人为等影响因素的响应特征。结果表明:山西省植被NPP平均值为326.5 g(C)·m~(-2)·a~(-1),其中草地、耕地、灌丛和林地的NPP多年平均值依次为300.3、353.6、366.5和390.1 g(C)·m~(-2)·a~(-1);植被NPP总体波动增大、变化为显著、极显著、显著增大区域面积比例达56.33%,集中在山西省西部;植被NPP极显著、显著减小区域面积集中在山西省东南角,占比为2.22%;草地NPP变化速率最大,耕地大于灌丛,林地最小;植被NPP平均值和降水平均值之间表现为呈显著正相关。基于栅格单元值计算,全省17.01%的区域植被NPP与降水之间表现为显著或极显著正相关,集中在山西省北部;全省3.66%的区域植被NPP与气温之间表现为显著或极显著负相关,集中在山西省中部。这表明2005—2015年,山西省植被NPP总体呈好转趋势;不同植被对人类活动及环境变化的响应有所差异,草地、耕地生态结构稳定性较弱,NPP变化明显,灌丛和林地稳定性较强,NPP数值稳定;植被NPP与降水之间呈显著正相关,与气温之间呈负相关,气候因子整体上促进植被NPP增大,人为因素整体上抑制植被NPP增大。     

我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力（NPP）对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制。本文使用1982－1999年间的AVHRR／NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异。结果表明,在1982－1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势。其中,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节,不同植被类型对全球变化的响应有很大差异。常绿阔叶林,常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致。而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛,温带草原及草甸,稀树草原、高寒植被,荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献。从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区,小兴安岭－长白山区,三江平原,松辽平原,四川盆地,雷州半岛,长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原－西藏东部和呼伦湖的周围等地区。不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关。     

2000—2015年陕西植被净初级生产力时空分布特征及其驱动因素

利用MOD17A3 NPP时间序列数据、地表覆盖类型数据、气象数据、MOD16蒸散产品、地形数据等,分析2000—2015年陕西省植被净初级生产力(NPP)时空变异特征,探讨NPP的时空变异对各影响因素的响应特征.结果表明: 研究期间,陕西植被NPP 整体呈极显著上升趋势,NPP变化趋势线斜率为5.02 g C·m^-2·a^-1.NPP年平均值为344 g C·m^-2·a^-1,变化范围为247～390 g C·m^-2·a^-1.陕西NPP显著增加的区域占全省国土面积的61.2%,主要分布在陕北、渭北地区和秦巴山地西部;显著减少的区域主要分布在西安市、宝鸡市等城市周边区域,仅占2.5%.陕西年平均气温和年降水量变化趋势均不显著,气温呈现不显著升高,降水呈现不显著降低,具有暖干化趋势.NPP与降水量、平均气温显著相关的区域分别占全省总面积的9.4%和1.5%.由于人类活动的频繁干预大大降低了气候环境对NPP变化的影响程度,人类活动逐渐成为影响NPP变化的主导因素.陕北、关中地区的NPP与蒸散显著相关,随着植被NPP的增加,势必对这些地区水平衡造成重大影响.各土地覆盖类型NPP平均值为耕地>林地>草地>园地,NPP增加速率为园地>草地>林地>耕地,NPP变化百分率为草地>园地>林地>耕地.研究区内坡度0°～5°、5°～25°和>25°区域的NPP增长百分率分别为14.6%、25.7%和35.9%.     

喀斯特关键带植被时空变化及其驱动因素

中国南方喀斯特地区广泛面临着生态问题,植被的保护与恢复倍受关注,对这一区域植被覆盖的进行监测和预测是非常必要的。以MODIS-NDVI为数据源,分析2000—2016年间,研究区不同地质背景,多种土地覆被类型的NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明:(1)从2000—2016年间,研究区植被覆盖整体呈增长趋势;其中喀斯特区域增长情况略优于非喀斯特区域。植被覆盖在空间上呈现东高西低;其中林地的NDVI值最高,耕地次之,依次草地,居民用地,水域,未利用地最低;在林地和耕地中,非喀斯特区域的NDVI值比喀斯特高,其余的土地覆被类型中都比喀斯特区域低。(2)研究区植被覆盖改善的地区占60.19%,退化地区占17.06%;草地,耕地区改善明显,退化主要在水域和建设用地; Hurst指数显示在研究区持续性改善的NDVI大于持续性退化;相比非喀斯特区域,喀斯特区域改善及持续性改善情况更佳。(3)整体而言,海拔对NDVI的空间分布影响力最大,温度次之,依次为降雨,夜间灯光指数;相比而言,非喀斯特区域NDVI空间分布更易受地形因子影响;喀斯特区域NDVI空间分布更易受气候差异及人类活动影响。(4)研究区分别有49%,45%,61%的NDVI与气温,降雨,日照的相关系数通过a=0.05的显著性检验;相比非喀斯特而言,喀斯特区域植被生长更易受气候变化的影响。     

2000-2019年京津冀地区植被覆盖状况变化及驱动因素

近20年来中国和印度通过土地利用活动改变地表覆盖使植被变得更绿,京津冀地区是植被变得更绿的典型地区。收集京津冀地区2000-2019年MODIS增强型植被指数（EVI）、植被覆盖百分比数据,以及年平均温度和降水量等数据,分析该区近20年来自然植被和农田植被EVI变化过程和趋势,揭示其变化的驱动因素,结果显示2000-2019年京津冀地区自然植被和农田植被EVI显著增加,自然植被EVI增加速率是农田植被的1.8倍。99.51%的自然植被和96.95%的农田植被生长状况改善。2000-2019年京津冀地区自然植被EVI与年平均温度和年降水量相关性不显著。农田植被EVI与年平均温度显著相关,与年降水量相关性不显著。农田灌溉和年平均温度变化是农田植被EVI显著增加的主要驱动因素。近20年京津冀地区通过实施以造林为主的生态建设工程,自然植被生长覆盖状况呈现极显著变好。同时森林植被比非森林植被覆盖百分比增加趋势更明显。以造林为主的生态建设工程是京津冀地区自然植被生长覆盖状况显著变好的主要驱动因素。     

青藏高原高寒草甸气温、降水和地上净初级生产力变化的周期特征

依据中国科学院海北高寒草甸生态系统定位站1980—2007共28年的气温、降水和地上净初级生产力数据,采用墨西哥小帽母函数对其进行周期特征的小波分析.结果表明:气温、降水和地上净初级生产力均存在13年的主要周期,但气温和地上净初级生产力的次要周期(均为2年)对其年际变化的影响较小,而降水次要周期(4年)的影响较大.三者的滞后相关分析发现,地上净初级生产力的变化在20年时间尺度上主要受控于气温,且对后者存在5～9年较弱的延迟效应;而与降水的关系较小.     

Assessing the Response of Seasonal Variation of Net Primary Productivity to Climate Using Remote Sensing Data and Geographic Information System Techniques in Xinjiang

Net pdmary productivity (NPP) is a key component of energy and matter transformation in the terrestrial ecosystem, and the responses of NPP to global change locally and regionally have been one of the most important aspects in climate-vegetation relationship studies. In order to isolate causal climatic factors, it is very important to assess the response of seasonal variation of NPP to climate. In this paper, NPP in Xinjiang was estimated by NOAA/AVHRR Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data and geographic information system (GIS) techniques. The impact of climatic factors (air temperature, precipitation and sunshine percentage) on seasonal variations of NPP was studied by time lag and serial correlation ageing analysis. The results showed that the NPP for different land cover types have a similar correlation with any one of the three climatic factors, and precipitation is the major climatic factor influencing the seasonal variation of NPP in Xinjiang. It was found that the positive correlation at 0 lag appeared between NPP and precipitation and the serial correlation ageing was 0 d in most areas of Xinjiang, which indicated that the response of NPP to precipitation was immediate. However, NPP of different land cover types showed significant positive correlation at 2 month lag with air temperature, and the impact of which could persist 1 month as a whole. No correlation was found between NPP and sunshine percentage.     

贵阳市景观类型与人口密度相关分析

以CBERS-1为数据源,获取贵阳市景观数据,通过简单相关和偏相关分析,从定量角度阐明人口密度和景观类型之间的相关关系和相关程度。结果表明,简单相关分析和偏相关分析的差别很小,不能影响变量之间的相关关系;相关分析中,只有居民点及建设景观与人口密度为正相关,且相关关系不显著,其他均为负相关,其中农田景观、林地景观、草地景观为显著相关,石漠化景观相关性不显著,水域景观和园地景观可视为无相关性;人类活动对自然界景观格局的影响虽然广泛而深刻,但以人类干扰景观为主,人口密度对景观格局不存在决定性的作用。     

科尔沁草甸草地归一化植被指数与气象因子的关系

利用内蒙古科左后旗草甸草地2000—2006年MODIS的8 d合成归一化植被指数(NDVI)资料和逐日气象资料,分析了研究区NDVI的季节变化和年际变化特点以及NDVI与气象因子的关系.结果表明：季节变化过程中,研究区水汽压与NDVI的相关程度明显大于降水量;积温和累积降水量共同控制着各年草地的返青速度,草地增长期（6、7月）的降水量对NDVI年最大值的影响比年总降水量更显著;时滞分析表明,水汽压对之后约12 d的NDVI有持续的显著影响,平均气温的时滞为11～15 d,降水量对NDVI影响的累积时滞双重效应可达36～52 d.     

1982-2003年东北林区森林植被NDVI与水热条件的相关分析

以气象站点为研究单元,将1982—2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析。结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子。春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性。寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(P<0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水。寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385。温带针阔叶混交林NDVI在4—7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297。暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367。森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著。     

基于MODIS-EVI的西南地区植被覆盖时空变化及驱动因素研究

基于MODIS-EVI和气象数据,利用最大值合成法、像元二分模型、趋势分析和相关分析等方法,探讨了西南地区2001-2015年植被覆盖时空变化特征及其对气候因子的响应,并分析了温度和降水对植被覆盖时空变化的驱动作用。结果表明：（1）2001-2015年,西南地区植被EVI以0.1%/a的变化率呈波动增加趋势,但空间异质性显著,呈现出从东南向西北逐渐递减的趋势;（2）西南地区以高和极高植被覆盖度为主,极低植被覆盖度区域约占研究区总面积的8.6%,植被覆盖度增加的区域集中分布在广西省北海-钦州、贵州省邵通-毕节-遵义、四川省广元-广安以及西藏那曲等地区,植被覆盖度呈减少趋势区域主要集中在西藏拉萨-阿里地区和四川成都-阿坝州-甘孜州等地区;（3）植被EVI与同期温度和降水相关性较好,均以正相关为主。在0.05显著水平下,受降水驱动的区域呈斑块状分布在西藏自治区和青海省交界处,以及云南和广西部分地区,约占研究区总面积的3.4%;受温度驱动的区域零星分布在各省、自治区,约占研究区总面积的1.6%;受温度和降水共同驱动的区域约占研究区总面积的7.2%,主要分布在西藏自治区的阿里地区北部,青海省的三江源地区以及四川和贵州两省交界处的小部分地区;西南地区大部分区域的植被EVI指数变化表现为非气候因素驱动。