近17年新疆干旱时空分布特征及影响因素

新疆是我国西北区重要的粮食和商品棉生产基地,受地理环境的影响,干旱频发,给社会经济及农业生产造成了巨大的损失。基于MODIS遥感数据和气象数据,估算温度植被干旱指数(Temperature Vegetation Dryness Index, TVDI),分析新疆2000—2016年干旱的年际、年内时空变化特征及其与气象因子的关系,结果表明:1)TVDI可以有效地描述新疆的干旱状况,适用于对该地区进行干旱监测;2)2000—2016年间新疆TVDI空间分布具有较强的地域分异性,呈现为天山山脉以北及昆仑山脉地区较湿润,塔里木盆地地区较干旱,新疆TVDI多年均值为0.751,整体上处于中旱状态。年内TVDI季节空间分布差异显著,不同季节的干旱程度大小为:夏季春季秋季冬季;3)新疆各地州TVDI年内月变化整体上呈现为先增加后降低的趋势,最小值在1月(0.267),最大值在6月(0.930),在14个地州中,伊犁哈萨克、阿勒泰和博尔塔拉多年间基本处于无旱状态;4)17年间不同土地利用类型干旱程度表现为林地草地建筑用地耕地,干旱类型转移的主要特点为无旱类型转入和轻旱类型、中旱类型、重旱类型、特旱类型转出;5)新疆干旱动态变化与地形、气温、降雨量以及太阳辐射等因子密切相关,其中非气象因子影响所占比例最大,降雨量与气温综合影响占面积较小,气象因子中降雨量影响所占面积较大,因此,在气象因子中新疆干旱主要受降雨的影响。     

农业旱情遥感监测的一种改进方法及其应用

从地表蒸散的角度出发,利用基于Priestley-Taylor公式与地表温度 植被指数(LST-VI)三角形特征空间的半经验蒸散模型,对农业干旱遥感监测方法进行改进,推导得到简化型蒸散胁迫指数(SESI).利用2008、2009年3-11月的MODIS陆地标准产品数据,构造了3种特征空间建模计算了SESI,对京津冀平原地区开展了农业旱情监测试验,并与温度植被干旱指数(TVDI)进行比较.结果表明: SESI有效地简化了基于地表蒸散估算的遥感干旱监测方法,对土壤表层水分(10、20 cm)有着良好的指示作用.该方法春、秋季监测效果优于夏季,且不同时相SESI的可比性优于TVDI.将SESI指数应用于大面积农业旱情连续监测具有一定可行性.     

温度植被干旱指数在蒙古高原干旱监测中的应用

以蒙古高原为研究区,选择2000—2019年植物生长季的MODIS归一化植被指数(NDVI)和陆地表面温度(LST)构建NDVI-LST特征空间,由该特征空间计算蒙古高原温度植被干旱指数(TVDI);利用Theil-Sen Median趋势分析、Mann-Kendall检验及Hurst指数方法分析蒙古高原TVDI的时空变化特征和未来的变化趋势,利用偏相关分析法探究气象因子与蒙古高原TVDI之间的关系。结果表明: 2000—2019年,蒙古高原TVDI以0.0001·a^-1呈增大趋势,期间,蒙古高原的干旱情况小幅加重,其中,草甸草原和典型草原干旱情况逐渐减轻,而荒漠草原和高山草地干旱情况加重。蒙古高原TVDI的Hurst指数均值为0.45,小于0.5的地区面积占比为71.5%,说明大部分地区2000—2019年的TVDI变化趋势与过去相反。中部的荒漠草原地区和东部的草甸草原地区未来干旱情况可能加重;典型草原的大部分地区以及内蒙古境内的荒漠草原未来干旱可能减轻;高山草地地区的干旱变化无法确定。蒙古高原有33.6%的地区TVDI与气温呈显著正相关,34.8%的地区TVDI与降水量呈显著负相关,其中,典型草原受气象因子的影响最显著。     

基于温度植被干旱指数的土库曼斯坦典型绿洲干旱遥感监测

针对目前中亚地区广泛存在的农业干旱问题,选取土库曼斯坦典型绿洲为研究区,利用2幅MODIS影像和同期过境的Landsat影像,获取归一化植被指数(NDVI)和地表温度(Ts),构建NDVI-Ts特征空间,计算得到2001和2011年2种温度植被干旱指数TVDITM和TVDIMODIS.利用较高分辨率的Landsat TM数据对MODIS数据反演结果进行验证.结果表明:2001年、2011年TVDITM和TVDIMODIS的绝对误差分别为0.0178和0.0228;均方根误差分别为0.0226和0.0279;相关系数分别为0.949和0.922,说明TVDI可有效反映区域土壤干旱情况.研究区内干旱区域占总面积的60％以上,旱情由绿洲中心向外围逐步严重.近10年来,研究区内土壤湿度低值区呈现扩大趋势,湿润和正常所占比例下降了5.32％,干旱和重旱的比例上升了14％,旱情情况总体加剧.因此,利用MODIS影像的温度植被旱情指数可有效地监测中亚地区干旱情况.     

基于植被状态指数的陕西省农业干旱时空动态

特殊的地理位置和气候类型决定了陕西省是旱灾多发区和重发区,利用遥感技术进行高效的农业干旱监测和旱情影响分析显得十分必要。本文以植被状态指数(VCI)作为农业生长季节干旱监测指标,探讨了VCI在陕西省农业干旱监测中的适用性以及与降水的相关性,并利用VCI对陕西省2002年3月—2016年5月农业干旱进行识别与时空分布特征研究。结果表明:VCI指数在监测陕西省农业干旱方面具有一定的优势;月尺度VCI与降水量并未表现出很好的相关性,表明降水只是影响植被覆盖度和长势的因素之一;VCI相对于降水变化存在一定时间的滞后性,其中关中和陕南地区约为1个月,陕北地区小于1个月;近15年来,陕西省全域性农业干旱事件多发生在3月,其次为10月和11月,连续性农业干旱多发生在春季或秋季,其总体干旱状况有所减轻;秋季农业干旱面积占比最大,频率最高;夏季农业干旱面积占比最小,频率最低;春季农业干旱面积处于夏季和秋季之间;空间分布上,陕北大部分区域易发生春旱和秋旱,关中和陕南仅局部地区发生春旱和秋旱,农业干旱频率总体上呈现北高南低的态势。     

基于MODIS与Landsat 8的艾比湖湿地旱情时空变化及其影响因素分析

对干旱区艾比湖湿地旱情进行多源遥感监测,分析干旱对艾比湖湿地的生态安全与农业生产的影响,为水资源合理配置与干旱预警提供依据。选用2013年5月到2016年5月的MODIS温度和植被指数产品数据反演TVDI指数,并构建二维特征空间,分析土壤水分的时空分布特征,结果表明:TVDI可以有效地反演土壤水分,且精度较高;通过分析,艾比湖湿地土壤水分格局呈现由"极湿润-湿润-正常"面积减少,"干旱-极干旱"面积增加的趋势;在此基础上分析了影响艾比湖干旱变化的影响因素,近年来随着温度升高,风速与蒸发量增加,降水量减少,使艾比湖湿地旱情急剧恶化。利用多源遥感能很好的实现大面积、长时间、高精度的旱情监测,在四年间艾比湖湿地的旱情有所加剧,湖水面积与冰川萎缩变化较为严重,可见艾比湖湿地旱情情况较为不乐观,需加强水资源管理,开展艾比湖旱情监测对于干旱区湖泊生态有重要的理论与实际意义。     

江苏省典型干旱过程特征

为了研究江苏省重大干旱过程的生消和演变特征,选取2006年10-11月覆盖全省的一次严重秋旱事件作为典型个例,收集54个气象台站的逐日气象观测资料,计算逐日复合气象干旱指数CI值,以此为基础统计干旱发生的开始日期、结束日期、持续日数和逐日旱强,研究全省和各地区的旱情生消和演变特征;选用MODIS产品数据,利用植被供水指数法,反演干旱发展过程;利用实测土壤相对湿度数据,在ArcGIS9.3中采用反距离权重插值法,分析干旱事件中土壤湿度的空间变化特征.研究结果表明:(1)在这一典型秋旱事件中,由CI指数、VWSI指数和土壤相对湿度反映的大气、植被、土壤干旱的生消和演变过程基本一致.(2)干旱的发生是由西北到东南逐渐扩展蔓延,结束则由东南向西北逐渐收缩消失,持续天数从北向南递减.(3)旱情总体上北重南轻,但不同地区因大气背景和自然地理条件不同发展过程差异较大.(4)利用CI指数、VSWI指数和土壤湿度可以较全面而系统地监测干旱过程的生消、演变和强度变化.     

22年来西北不同类型植被NDVI变化与气候因子的关系

 为了研究气候变化对西北地区不同类型植被的影响,利用NASA GIMMS 1982～2003年逐月归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）数据集和西北地区138个气象站点同期的气温和降水资料,计算了各站22年月平均气温和降水与NDVI的相关系数。同时, 选西北 地区森林、草原、绿洲和雨养农业4类有代表性的植被类型为研究区,对各类植被NDVI与气温和降水的相关关系进行分析。研究结果表明：除无 植被的戈壁沙漠地区外,西北地区NDVI与气温和降水均有较好的相关性。除祁连山中部地区外,西北地区NDVI与气温的相关系数大于降水。天 山、阿尔泰山和秦岭的NDVI与气温相关系数最高,而青海东北部NDVI与降水相关系数最高。西北地区各种类型植被对气候变化反映敏感。其敏 感度因植被类型不同和同类植被所处的地理位置不同而有差异;纬度较高的新疆林区与温度相关性最高,高寒草甸次之。在植被生长最旺盛的 夏季（6～8月）,22年来西北地区各林区的NDVI均呈下降趋势。其中西北东部林区下降趋势显著,与这些地区的降水减少和气温增加有关。草 原区植被以上升趋势为主,高寒草甸和盐生草甸上升趋势最为显著,气温升高是这些地区植被生长加速的原因 之一。西北绿洲是NDVI增加极为 显著的地区,以新疆绿洲NDVI上升趋势最大。气候变暖是近年绿洲NDVI增加的主要驱动力之一,绿洲面积扩大、种植结构调整和种植品种变化 等人为因素对绿洲NDVI增加的作用不可忽视,这种作用在新疆表现的尤为突出。雨养农业区NDVI年际 间波动较大,各区域间变化不太一致。 NDVI的波动与降水变化有很好的正相关,与气温变化有很好的负相关,近年来西北东部气温升高和降水的减少是雨养农业区NDVI下降的原因, 农业措施的实施也改变了植被生长对气候条件的依赖性。     

秦巴山地植被绿度特征及其对地表水热的响应

地表水热通过影响土壤和大气间的水分交换以及植被生长用水对植被格局起关键作用。使用2000—2020年MODIS叶面积指数(Leaf area index, LAI)作为秦巴山地植被绿度的评价指标,基于遥感技术获取同时段地表温度(Land surface temperature, LST)和温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index, TVDI),用于指示地表水热状况。结合坡向和海拔等地形因素,使用均值和趋势法分析了秦巴山地植被绿度的时空特征;采用时滞相关性分析、主导因素分析探究了植被绿度与地表水热的相关关系,以及影响植被绿度变化的主导因素;借助广义可加模型,结合植被类型探讨了植被绿度与地表水热的非线性关系。结果表明：(1)秦巴山地LAI集中在1—5之间,LAI均值随海拔先增后减,不同坡向LAI差异较大,表现为大巴山北坡>大巴山南坡>秦岭南坡>秦岭北坡>西秦岭。秦巴山地LAI高值区与地表水热较好的地区在空间分布上具有一致性,LAI低值区与LST低值区或TVDI高值区较为一致。(2)秦巴山地LAI以由增变减趋势为主,变...     

TVDI模型的农业旱情时空变化遥感应用

温度植被干旱指数(TVDI)是一种通过反演土壤湿度来反映农业干旱状况的重要方法,其中能量平衡和植被指数的变化是影响TVDI模型精度的主要因子。在研究比值植被指数(RVI)、归一化植被指数(NDVI)、增强型植被指数(EVI)和修正土壤调节植被指数(MSAVI)和下垫面温度(Ts)的基础上,引入DEM数据并对Ts做地形校正,减少了地形起伏对能量平衡的影响,建立不同植被指数的Ts-Ⅵ特征空间,选择与土壤湿度相关性最好的温度植被干旱指数(TVDI),获取研究区2005年作物生长季(5—9月)的干旱状况,并用同步的气象信息对干旱状况进行验证。结果表明:根据不同时期采用不同植被指数的TVDI模型,经过地形校正后能够更好地反映研究区的农业干旱状况。     

西北干旱区植被净初级生产力的遥感估算及时空差异原因

植被净初级生产力(NPP)是评价陆地生态系统的重要参数。本文基于2000—2014年的MODIS NDVI数据,结合西北干旱区的自然环境特点,从土地覆盖类型、分类的精度、辐射数据的选取、计算公式的选择等方面对CASA模型进行改进和率定,进一步估算了西北干旱区的NPP,并分析了NPP的时空变化特征。结果表明:经验证改进的CASA模型对于干旱半干旱区植被NPP的模拟效果较好,可以反映研究区的植被生长及分布状况,西北干旱区多年平均植被NPP为191.63 g C·m~(-2)·a~(-1);西北干旱区植被NPP分布具有明显的区域差异性,总体上呈现出西北、东南高,中间低的特征;在年际变化上,NPP总体上呈增加趋势,线性增长率为2.98 g C·m~(-2)·a~(-1),且不同植被类型的NPP增长率不同,耕地增长最快,其次是灌丛,最低的是林地;对西北干旱区不同植被类型的NPP与气候因子(气温、降水)的相关性分析表明,总体上植被生物量与降水的相关系数为0.538(P0.05),与气温的相关系数为0.394,说明研究区植被NPP与降水的相关性高于气温;且不同植被类型与气候因子的相关性具有差异性。     

青藏高原沼泽湿地植被NDVI时空变化及其对气候变化的响应

基于2000—2017年逐旬MODIS NDVI数据和逐月气温、降水数据,分析了青藏高原不同类型沼泽湿地植被生长季NDVI时空变化特征及其对气候变化的响应。研究结果表明：青藏高原沼泽植被生长季多年平均NDVI自西北向东南逐渐增加;沼泽植被生长季平均NDVI在2000—2017年总体呈现显著上升趋势 (0.010/10a) ,生长季NDVI呈上升趋势的面积占整个研究区面积的78.25%。青藏高原沼泽植被生长季NDVI与降水量总体上呈现弱的相关性,表明降水并不是影响该地区沼泽植被生长的主要因素。青藏高原沼泽植被生长主要受气温影响,气温升高能明显促进沼泽植被的生长。此外,首次发现白天和夜晚温度升高对青藏高原沼泽植被生长具有不对称性影响,其中夜晚增温对沼泽植被生长的促进效果更加显著。在全球白天和夜晚不对称增温的背景下,白天和夜晚温度对青藏高原沼泽植被的不对称影响应当引起重视,尤其是在利用模型模拟未来气候变化对该地区沼泽植被影响时。     

变化与气候因子的关系

为了研究气候变化对西北地区不同类型植被的影响,利用NASA GIMMS 1982～2003年逐月归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）数据集和西北地区138个气象站点同期的气温和降水资料,计算了各站22年月平均气温和降水与NDVI的相关系数。同时, 选西北 地区森林、草原、绿洲和雨养农业4类有代表性的植被类型为研究区,对各类植被NDVI与气温和降水的相关关系进行分析。研究结果表明：除无 植被的戈壁沙漠地区外,西北地区NDVI与气温和降水均有较好的相关性。除祁连山中部地区外,西北地区NDVI与气温的相关系数大于降水。天 山、阿尔泰山和秦岭的NDVI与气温相关系数最高,而青海东北部NDVI与降水相关系数最高。西北地区各种类型植被对气候变化反映敏感。其敏 感度因植被类型不同和同类植被所处的地理位置不同而有差异;纬度较高的新疆林区与温度相关性最高,高寒草甸次之。在植被生长最旺盛的 夏季（6～8月）,22年来西北地区各林区的NDVI均呈下降趋势。其中西北东部林区下降趋势显著,与这些地区的降水减少和气温增加有关。草 原区植被以上升趋势为主,高寒草甸和盐生草甸上升趋势最为显著,气温升高是这些地区植被生长加速的原因 之一。西北绿洲是NDVI增加极为 显著的地区,以新疆绿洲NDVI上升趋势最大。气候变暖是近年绿洲NDVI增加的主要驱动力之一,绿洲面积扩大、种植结构调整和种植品种变化 等人为因素对绿洲NDVI增加的作用不可忽视,这种作用在新疆表现的尤为突出。雨养农业区NDVI年际 间波动较大,各区域间变化不太一致。 NDVI的波动与降水变化有很好的正相关,与气温变化有很好的负相关,近年来西北东部气温升高和降水的减少是雨养农业区NDVI下降的原因, 农业措施的实施也改变了植被生长对气候条件的依赖性。     

西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析

基于中国西南地区1982—2006年的归一化植被指数(NDVI)遥感数据集和气象数据,运用GIS技术对年均气温、年降水量和干旱指数进行插值,分析了西南地区不同植被类型(沼泽、灌丛、草丛、草原、草甸、针叶林、阔叶林、高山植被、栽培植被)NDVI的年际变化及其与气候因子的相关性.结果表明:研究期间,西南地区NDVI、年均气温、年降水量总体呈上升趋势,其中,年均气温的上升趋势达极显著水平,干旱指数则呈下降趋势;在9种植被类型中,沼泽和草丛NDVI呈下降趋势,且草丛的下降趋势达显著水平,其他7种植被类型的NDVI均呈上升趋势,且针叶林、草甸和高山植被的NDVI上升趋势达显著水平,灌丛NDVI呈极显著上升趋势.9种植被类型所在地区的年均气温均显著上升;年降水量的变化均不显著;沼泽、草丛和栽培植被所在地区的干旱指数呈上升趋势,草甸和高山植被所在地区的干旱指数显著下降,其他4种植被类型所在地区的干旱指数呈不明显的下降趋势.研究区灌丛和针叶林NDVI与年均气温呈显著正相关,灌丛和草甸NDVI与干旱指数呈显著负相关.在保持其他2个气候因子不变的情况下,针叶林、阔叶林、高山植被NDVI与年均气温的相关性最大,草丛NDVI与年降水...     

黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析

探究黄土高原地区气象因子对植被覆盖的影响作用以丰富生态修复理论。基于黄土高原2001—2017年归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)与气象数据,采用通径分析方法分别从时间和空间尺度上,分析黄土高原气温和降水对植被覆盖变化的直接及间接影响作用,为该地区生态建设提供科学依据。结果如下：黄土高原地区年际间植被明显波动增长,降水变化大体上与植被变化相似;降水整体较气温对植被覆盖变化的作用大。黄土高原植被与水热空间关系的最优分析尺度为80km,在80km空间尺度上,植被与气温有最大相关性,植被、降水由东南到西北递减,而气温分布规律不显著;降水整体呈现促进作用,气温的抑制作用较强,且空间差异明显。在时间与空间尺度上,植被主要受水热促进尤其是降水促进影响,且降水对植被生长的直接作用远大于通过气温的间接作用;不论生态区还是植被类型,气候因子作用均以促进类型为主,但存在明显差异。水热作用在时空尺度上具有明显空间差异性,不同地区影响植被变化的主控因子不同。     

全球变化背景下的高寒生态过程

正青藏高原是世界上海拔最高和面积最大的高原,被誉为"地球第三极"(姚檀栋等,2017),也是我国重要的生态安全屏障和战略资源储备基地(孙鸿烈等,2012)。高原气候整体上呈现"寒""旱"特征,且存在自东南向西北逐渐降低的降水梯度。沿着这一降水梯度,分布着森林、灌丛、高寒草甸、高寒草原和高寒荒漠等植被类型(张宪洲等,2015)。同时,该地区孕育了约占我国国土面积1/6的冻土(周幼吴等,     

全球变化背景下的高寒生态过程北大核心CSCD

青藏高原是世界上海拔最高和面积最大的高原,被誉为“地球第三极”（姚檀栋等,2017）,也是我国重要的生态安全屏障和战略资源储备基地（孙鸿烈等,2012）。高原气候整体上呈现“寒”“旱”特征,且存在自东南向西北逐渐降低的降水梯度。沿着这一降水梯度,分布着森林、灌丛、高寒草甸、高寒草原和高寒荒漠等植被类型（张宪洲等,2015）。     

气候变化下中国不同植被区总初级生产力对干旱的响应

干旱变化具有明显的空间分异,不同植被类型对干旱的响应亦有差别。开展气候变化下不同植被覆盖类型对干旱响应的差异分析,厘清温升干旱化进程对植被的影响,对了解植被发展动态及预测未来格局有着非常重要的意义。基于1982—2017年的总初级生产力(GPP)数据和同时期东安格利亚大学气候研究中心(CRU)时间序列(TS)气候数据,分析了中国8个植被区GPP和干旱的变化趋势,通过对比标准化降水指数(SPI)和标准化降水蒸散指数(SPEI)的趋势差异识别了典型的温升干旱化区域,在此基础上研究气温上升如何影响GPP对干旱的响应,进一步讨论了不同植被类型对干旱的敏感性差异。结果表明：(1) 36年来8个植被区除青藏高原高寒植被区呈湿润化,其他植被区均呈现变干趋势;(2)气温上升大面积加剧了温带荒漠区和温带草原区的变干趋势;(3)亚热带常绿阔叶林区和热带季风雨林、雨林区的GPP受温度和干旱影响相当,青藏高原高寒植被区和针叶、落叶林混交林区的GPP受温度主导,其他植被区GPP均受干旱主导。     

基于FY-3C和TRMM数据的西北干旱区干旱监测与评估

基于2015—2017年生长季(4—10月) FY-3C/MWRI(微波成像仪)的土壤水分(VSM)、陆表温度(LST)数据及TRMM3B43的降水数据,通过降尺度和归一化得到降雨量指数(PCI)、陆表温度指数(TCI)和土壤水分指数(SMCI)三指数,并将三指数融合,建立了微波综合干旱指数(MIDI),以此对西北干旱区的干旱状况进行了监测。结果表明:1)从时间变化看,2015—2017年西北干旱区每年均有干旱发生,其中特旱和重旱所占面积最大;从空间格局上看,干旱事件具有明显的地域分异规律,从东到西干旱程度逐渐加重,且变化趋势为先轻微加重后有所缓解。2)从时空演变来看,西北干旱区2015—2017年10.57%区域变湿,12.87%区域变旱,且旱情年内变化表现4—8月持续减轻,8—10月持续加重。3) MIDI指数对研究区短期干旱的检测效果较好,优于单一的干旱指数,与湿润指数存在的相关性最优且在空间上存在较高的实际一致率,为未来利用其他微波遥感数据进行干旱监测和相关研究奠定了基础。     

2001—2020年川西北高原归一化植被指数演变特征及其对极端气候的响应

川西北高原是典型的生态气候敏感区,其植被状况与气候变化密切相关。本研究基于2001—2020年MODIS-NDVI数据集和气象数据,采用最大值合成、地理探测器模型、线性趋势分析、相关分析等方法,研究川西北高原生长季归一化植被指数(NDVI)的变化趋势及其对气候因子的响应机制。结果表明: 研究期间,川西北高原植被覆盖度整体状况良好,86.8%的区域植被稳定,12.6%的区域NDVI呈弱持续性上升趋势,0.6%的区域NDVI呈下降趋势,全区生态环境呈稳中向好的发展趋势。研究区植被覆盖度空间差异大,总体呈由西南向东北上升的趋势,并有显著的立体变化。海拔1350 m以下,NDVI随海拔升高而上升;海拔1350～3650 m,NDVI无显著变化;海拔3650～5900 m,NDVI随海拔升高而下降,在4750～5900 m快速下降;海拔5900 m以上,几乎无植被。川西北高原的NDVI受多种自然因子交互作用影响,热量因子(月最高气温极大值、月最低气温极小值、植物生长期、年均温、生长期均温)是主导气候因子,除月最高气温极大值外,其余温度因子对NDVI均以正贡献为主。NDVI对气温指数的响应高于降水指数。在气候变暖背景下,极端气温暖指数对川西北高原植被生长尤其是高海拔地区植被生长及改善以促进作用为主。