黄土高原泾河流域长时间序列的归一化植被指数动态变化及其驱动因素分析

泾河流域土地开发历史悠久, 是黄土高原水土流失的典型区域。研究气候变化和人类活动影响下泾河流域的植被覆盖变化及其原因, 对黄土高原的植被恢复、水土保持和景观管理等都具有重要意义。该研究应用GIMMS归一化植被指数NDVI、土地覆盖分类数据和气候数据, 采用趋势分析和相关分析方法, 研究了泾河流域1982-2005年植被覆盖变化趋势及其驱动因素。研究表明: 泾河流域24年间79.64%的区域NDVI无显著变化趋势, NDVI趋势显著增加的区域占16.33%, 主要集中在流域中部和南部, NDVI趋势显著减小的区域占4.03%, 主要集中在流域北部。流域所有气象站点的降水量均无显著变化趋势, 气温均呈显著升高趋势。分析发现气候变化不能很好地解释NDVI趋势的空间分异, 人为因素更为重要。从土地利用分析结果来看, NDVI不同趋势下各土地利用类型比例无明显变化, 但NDVI显著增加区以耕地为主, 显著减小区以草地为主, 由此推断NDVI的显著增加趋势主要由耕地NDVI增加引起, 显著减小趋势可能与林地减少和草地退化有关。通过分析不同分区的土地利用数据和社会经济资料, 着重探讨了造成植被覆盖显著变化趋势的人为因素。     

中国北方草原植被对气象因子的时滞响应

利用1982~1997年的气温、降水和1983~1997年生长季的NOAA/AVHRR的归一化植被指数(Normalized differential vegetation index, NDVI)遥感数据,分析了中国北方温带草原植被生长对气象因子的时滞响应。根据4个时间尺度(1~4个月)和4个时滞期(前0~3个月)将降水数据进行16种组合方式,计算了植被的NDVI与同期及前期(前1~6个月)降水之间的相关系数。同时,计算了植被的NDVI与同期和前一个月气温之间的相关系数。结果表明:1)中国北方温带草原植被的NDVI与同期降水和气温的显著相关。2)植被的NDVI对前一个月降水的时滞响应最强烈,植被的NDVI与当月降水和前两个月降水的累积量相关性最强。3)在生长季的起始阶段,去冬、今春的降水总量对草甸草原植被的生长有重要的作用。在生长季的中期和后期,当月和前一、二个月的降水对典型草原和荒漠草原的植被有显著影响。4)在草甸草原、典型草原区,生长季早期的气温均对植被生长的影响较为显著。在荒漠草原区,气温不仅在生长季初期与植被的NDVI呈现正相关,而且在生长季的中后期,气温与植被的NDVI呈现负相关性。     

中国生态功能保护区归一化植被指数动态及气候因子驱动

为揭示生态功能保护区归一化植被指数(NDVI)与气候因子相关性, 为今后该区域植被动态监测提供有用的信息, 该研究基于2000-2015年MODIS NDVI数据和逐月格点降水与气温数据, 采用生态功能保护区和像元两种空间尺度, 应用线性倾向分析、偏相关分析、复相关分析等方法研究了46个生态功能保护区NDVI变化及其与气候因子的关系, 在此基础上基于相关系数显著性水平对生态功能保护区NDVI动态进行了气候因子驱动分区。主要结果: (1)生态功能保护区NDVI总体呈增加趋势, 其增率加权平均值为0.045·a^-1。像元分析表明, NDVI显著增加的区域主要分布在中部和东北部。(2)生态功能保护区NDVI与降水的偏相关系数在-0.30-0.72之间, 在32个分区呈正相关关系。NDVI与气温的偏相关性在-0.36-0.92之间, 在39个分区呈正相关关系。像元分析表明, 50.6%的像元NDVI与降水呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及西北地区。64.6%的像元NDVI与气温呈显著正偏相关关系, 主要分布在东北及青藏高原北缘地区。(3)气温-降水强驱动型是主要驱动类型, 占总面积的38.7%; 气温驱动型为次要驱动类型, 占27.3%; 非气候因子驱动型占17.6%。以上结果表明, 生态功能保护区NDVI与气温、降水气候因子改变具有显著相关性, 气候因子驱动的地区共占82.4%。研究气候变暖背景下生态功能保护区NDVI变化及其对气候因子的响应, 对于认识该区植被动态变化规律具有重要作用。     

基于MODIS的泾河流域植被动态年际变化

以中分辨率成像光谱仪数据(Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)为基础计算泾河流域归一化差异植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)在2001~2004年的时间序列值,分别采用相关系数r值和成对t检验的t值定量描述年内NDVI曲线在年际间的协同性和差异性。以农田、森林、灌丛和草地4种土地利用类型NDVI曲线在年际间变化显著的面积百分比为参数,在2001~2004年间分为1、2和3年间隔共6个时间组,比较分析4种土地利用类型的NDVI曲线在6个时间组内的协同性和差异性,进而探讨泾河流域植被年际变化及其与土地利用之间的关系。结果表明:4种土地利用类型NDVI波动对外界环境的响应在不同的时间间隔里表现一致,在2001~2003年和2001~2004年间变化比较明显;在各个时间组内比较发现有较大面积的农田和草地NDVI协同性较差,尤其在2001~2002年间,这可能与退耕还林还草政策的实施有关;4年来泾河流域内4种土地利用类型的NDVI值有增加趋势,植被状况趋于良好;NDVI年际间差异最明显的是草地,其次是农田和灌丛,森林的NDVI比较稳定。     

锡林郭勒植被NDVI时空变化及其驱动力定量分析

定量评价归一化植被指数(NDVI)变化特征及其驱动机制, 对了解区域生态变化特征, 促进区域生态与社会经济的可持续发展具有重要作用。该文利用MODIS-NDVI数据, 采用趋势分析法探讨了锡林郭勒2000-2015年生长季植被NDVI时空格局; 然后, 将各驱动因子的空间影响面积与植被显著增加/减少区域进行空间叠加分析, 二者比例即为贡献率大小。结果表明: 研究区植被NDVI整体缓慢增加, 呈现“东北高西南低”的分布格局。NDVI显著增加面积大约是显著减少面积的2倍, 且在气候和人类活动的双重作用下, 植被NDVI表现出显著的空间异质性。在NDVI显著增加区域, 气候影响比例为47.79%, 且降水和气温影响比例相当; 禁牧及草畜平衡政策是最主要的人为影响因素, 占比69.55%。在NDVI显著减少区域, 气候因素占比52.55%, 且以降水影响为主; 人类活动占比24.73%。在NDVI显著增加区域, 人类活动的影响大于气候因素, 且二者耦合作用较突出。     

青藏高原草地植被覆盖变化及其与气候因子的关系

为揭示气候变化对青藏高原草地生态系统的影响及其生态适应机制,利用1982~1999年间的NOAA/AVHRR NDVI数据和对应的气候资料,研究了近20年来青藏高原草地植被覆盖变化及其与气候因子的关系。结果表明,18年来研究区生长季NDVI显著增加(p=0.015),其增加率和增加量分别为0.41% a^-1和0.001 0 a^-1。生长季提前和生长季生长加速是青藏高原草地植被生长季NDVI增加的主要原因。春季为NDVI增加率和增加量最大的季节,其增加率和增加量分别为0.92% a^-1和0.001 4 a^-1;夏季NDVI的增加对生长季NDVI增加的贡献相对较小,其增加率和增加量分别为0.37% a^-1和0.001 0 a^-1。3种草地(高寒草甸、高寒草原、温性草原)春季NDVI均显著增加(p<0.01;p=0.001; p=0.002); 高寒草甸夏季NDVI显著增加(p=0.027),而高寒草原和温性草原夏季NDVI呈增加趋势,但都不显著(p=0.106; p=0.087);3种草地秋季NDVI则没有明显的变化趋势(p=0.585; p=0.461; p=0.143)。3种草地春季NDVI的增加是由春季温度上升所致。高寒草地(高寒草甸和高寒草原)夏季NDVI的增加是夏季温度和春季降水共同作用的结果。温性草原夏季NDVI变化与气候因子并没有表现出显著的相关关系。高寒草地植被生长对气候变化的响应存在滞后效应。     

1982-2012年中亚植被变化及其对气候变化的响应

归一化植被指数(NDVI)能够反映植被生长状况, 被广泛应用于区域乃至全球的植被变化研究中。该文利用1982-2012年GIMMS-NDVI数据, 通过基于像元的线性趋势分析、偏相关分析, 基于场域的经验正交分解(EOF)、奇异值分解(SVD), 综合时间和空间两个维度上的信息, 研究了近31年来中亚植被的变化及其变化中的区域差异, 分析了植被对气候变化的响应关系。线性趋势分析发现, 34%的中亚植被NDVI显著增长(p < 0.05), 山区植被NDVI的增长速率可达到每年0.004。偏相关分析表明, 63%的中亚植被受到降水的显著影响(p < 0.05, 仅4%为负相关), 而32%的植被受到气温的显著影响(p < 0.05, 仅9%为正相关)。EOF分析发现, 中亚植被NDVI的变化表现出较大的空间差异: 山区及东北部的植被NDVI变化主要分为3个阶段, 即先增长(1982-1994年)、后波动(1994-2002年)、然后继续增长(2002-2012年); 而西北部平原区的植被NDVI变化主要表现为两个阶段, 即先增长(1982-1994年)而后减少(1994-2012年)。SVD分析表明: 1982-2012年间中亚植被受到降水和气温的共同影响, 植被NDVI的空间变化特征与降水的空间变化特征较为一致, 但西北部和山区的植被NDVI对气温的响应存在差异。     

黑河中游荒漠生态系统归一化植被指数对降水的响应

降水是荒漠生态系统主要的水分来源, 是植被结构和功能变化的根本驱动力。该研究以黑河中游砾质荒漠(砾漠)和沙质荒漠(沙漠)为研究对象, 基于2000-2012年中分辨率成像光谱仪(MODIS)获取的归一化植被指数(NDVI)数据以及日降水数据, 运用多元线性回归法, 分析了砾漠和沙漠植被生长季(5-9月)、生长季早期(5-6月)和晚期(7-9月)累积NDVI (NDVI_INT, INT表示某时间段的累积值)对冷季降水(P_c, 前一年9月至当年2月累积降水)、暖季降水(P_w, 当年3月至8月累积降水)、前一年生长季NDVI_INT (NDVI_INT-pys)以及干湿气候期(干旱期: 2001-2003; 湿润期: 2004-2007年)的响应。研究结果表明: (1)砾漠植被生长季NDVI_INT年际变化的影响因素排序为NDVI_INT-pys > P_c > P_w, 沙漠植被NDVI_INT则为P_w > NDVI_INT-pys; 砾漠生长季NDVI_INT早期NDVI_INT年际变化的影响因素排序为NDVI_INT-pys > P_c, 晚期则为NDVI_INT-pys > P_c = P_w; 而沙漠生长季早期NDVI_INT年际变化的影响因素为NDVI_INT-pys, 晚期是P_w。(2)在干湿气候期内, 降水量并非是影响荒漠NDVI_INT变化的关键因子。干湿气候期交替时, 砾漠NDVI_INT较沙漠增加明显; 湿润期内, 湿润期持续的长短是影响两种生境植被NDVI_INT的关键因子, 以沙漠较为明显。黑河中游砾漠和沙漠植被生产力对冷暖季降水及干湿气候期响应具有明显的差异, 但总体显示出荒漠植被生产力对降水响应具有滞后性特征。以上结论可为揭示荒漠植被生产力对降水的响应机理提供参考。     

中国西南部地区植被对极端气候事件的响应

在全球气候变化背景下, 极端气候事件频发。中国西南部地区植被对于气候变化及极端气候事件的响应较为敏感。为探究西南部地区植被对极端气候事件的响应程度, 该文采用Pettitt检验、趋势分析法对数据进行分析, 并对数据进行去趋势处理, 分析去趋势前后极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系。结果表明: (1) 1982-2015年西南部地区植被NDVI呈现显著上升的趋势, NDVI在1994年发生突变, 突变前上升不显著, 突变后呈现显著上升的趋势; (2)去趋势前, 1982-2015年间, 极端降水指数与NDVI显著相关的仅有1日最大降水量, 其与NDVI显著正相关; 除气温日较差外, 其他极端温度指数均与NDVI显著相关。1994-2015年间, 1日最大降水量与NDVI显著正相关, 降水日数与NDVI显著负相关; 在极端温度指数中, 日最低气温最大值、暖昼日数、夏季日数、生长季长度和气温日较差与NDVI显著正相关, 冷昼日数、冰冻日数、冷夜日数和霜冻日数与NDVI显著负相关。1982-2015年间NDVI对年平均气温的响应最强, 而在1994-2015年间NDVI对夏季日数和气温日较差的响应强于对年平均气温的响应。(3)去趋势后, 极端降水指数与NDVI的相关性在两个时段都不显著; 而日最高气温最大值、暖昼日数、夏季日数和气温日较差在这两个时段与NDVI显著正相关, 但其与NDVI的相关系数都在1994-2015年间更高。气温日较差在两个时段与NDVI的相关系数都最高。只在1982-2015年冷昼日数与NDVI显著负相关。     

内蒙古植被降水利用效率的时空格局及其驱动因素

植被降水利用效率(precipitation-use efficiency, PUE)是评价干旱、半干旱地区植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。该研究利用光能利用率CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了2001-2010年内蒙古地区植被净初级生产力(net primary productivity, NPP), 结合降水量的空间插值数据, 分析了近10年内蒙古地区植被PUE的空间分布、主要植被类型的PUE,及其时空格局的驱动因素。结果表明: 2001-2010年内蒙古地区所有植被的平均PUE为0.94 g C·m^-2·mm^-1, 且在105-120° E地带性规律明显,PUE上升速率为每10° 0.55 g C·m^-2·mm^-1。各植被类型间PUE差别较大, 其中灌丛PUE最高, 荒漠PUE最低。在不同的降水量区域, 植被PUE的空间分布与气候因子的关系有较大差别, 0-75 mm降水量区间内, PUE随降水量、气温的升高显著下降(R² = 0.226, p < 0.05); 175-300 mm降水量区间内, 植被 PUE的空间变化与降水量和气温呈极显著相关关系(R² = 0.878, p < 0.001), 且随降水量的增加显著上升( R² = 0.94, p < 0.001), 变化速率约为每100 mm降水0.57 g C·m ^-2·mm^-1; 在降水量大于475 mm的区域, 植被PUE的空间分布与降水量、气温的相关性显著(R² = 0.19, p < 0.05), 且随着气温的上升、降水量的下降而增加, 其中气温的贡献是降水量的8.61倍。在不同的降水量区域, 植被 PUE的年际波动与气候因子的关系也有较大差别, 对于年降水量0-220 mm的地区, PUE的年际波动与降水量呈正相关性、与气温呈负相关性; 在年降水量为220-310 mm的地区, PUE的年际波动主要受降水量的控制, 受气温影响较小; 在年降水量>310 mm的地区,PUE的年际波动与降水量、气温均呈正相关关系, 但在降水量越高的地区, PUE的年际波动与降水量的相关性越弱, 与气温的相关性越强。植被覆盖度与PUE的空间分布极显著相关(R² = 0.73, p < 0.001), 且与 PUE的年际波动也存在线性相关关系(R² = 0.11, p < 0.001); 叶面积指数( LAI)与PUE的年际波动呈线性相关关系(R² = 0.42, p < 0.001), 而当 LAI < 3.15时, PUE的空间分布随LAI增加而呈线性增加。     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

黄土高原不同植被覆被类型NDVI对气候变化的响应

植被与气候是目前研究生态与环境的重要内容。为探究黄土高原地区植被与气候因子之间的响应机制,利用线性趋势分析、Pearson相关分析、多元线性回归模型以及通径分析的方法,对黄土高原2000—2015年全区和不同植被覆被类型区内NDVI与气候因子的变化趋势以及相互作用关系进行分析。植被覆被分类数据和植被指数数据分别来源于ESA CCI-LC(The European Space Agency Climate Change Initiative Land Cover)以及MODND1T/NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)。结果表明:(1) 2000—2015年黄土高原全区植被年NDVI_(max)显著增加的区域占总面积的74.25%,不同植被覆被类型年NDVI_(max)分别为常绿阔叶林常绿针叶林落叶阔叶林落叶针叶林镶嵌草地农田镶嵌林地草地灌木,并且都呈显著增加趋势,其中常绿阔叶林和农田增加幅度最大,为0.012/a。(2)黄土高原全区NDVI与气温、日照、降水和相对湿度等气候因子之间没有显著相关性,但在不同植被覆被类型区,气候因子对NDVI存在显著作用,且不同植被覆被类型差异明显。(3)在全区和不同植被覆被类型区NDVI仅对降水的响应比较一致,气温无论在整个区域尺度还是不同植被覆被类型区对植被的影响均不显著。(4)常绿阔叶林、落叶阔叶林、常绿针叶林及镶嵌林地等以乔木为主的植被覆被类型受年均相对湿度和年总日照时数的显著负效应驱动,草地、镶嵌草地等以草本为主的植被覆被类型则受到年总降水量的显著正效应影响。这说明对植被类型进行区分,更有利于揭示气候对植被的作用机制。     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

基于耦合协调度的黄土高原地区NDVI与降水关系的变异诊断

植被是地表生态系统的重要"指示器"，在能量交换、水循环、碳循环、生物地球化学循环和维持中发挥着重要作用，降水是影响植被变化的主要气候因子，研究两者之间的作用关系具有重要的意义和价值。利用Mann-Kendall趋势检验法和Hust指数分析了黄土高原地区归一化植被指数（NDVI）的变化趋势，使用相对发展率（RDR）指数和重心转移模型分析了NDVI变化的时空差异，并构建了基于耦合协调度理论和Pettitt检验方法的NDVI与降水关系的变异诊断方法，识别了黄土高原地区NDVI与降水关系的突变点，探讨了降水对NDVI变化的影响以及造成NDVI与降水关系变化的原因。结果表明：（1）黄土高原地区73.49%面积的NDVI在1998-2017年有呈现显著增加趋势（P<0.05），大部分地区NDVI在未来依旧呈现增加趋势；（2）黄土高原地区丘陵沟壑区与高原沟壑区的NDVI增加幅度大于黄土高原地区整体的增加幅度，而北部风沙区和农灌区以及黄土高原地区边界区域的NDVI增加滞后于区域整体变化；（3） NDVI与降水耦合协调程度逐年增强，两者关系在2006年发生显著突变（P<0.05）；（4） NDVI呈现显著增加区域降水明显高于不显著变化区域（P<0.05），降水对NDVI变化存在一定影响，在丘陵沟壑区、高原沟壑区北部和东部河谷及土石山区北部NDVI和降水存在显著正相关关系（P<0.05），然而黄土高原地区大部分区域的降水并不存在显著变化趋势（P>0.05），因此造成黄土高原地区NDVI与降水关系在2006年发生显著突变的主要原因应该是人类活动（P<0.05）。研究成果有助于进一步理解黄土高原植被变化与降水的相互作用，为黄土高原生态建设和水土流失治理提供一定的科学支撑。     

泾河流域植被覆盖动态变化特征及其与降雨的关系

植被退化是全球环境变化研究的一个重点问题,植被状况是环境评估的重要指标.利用8km分辨率的NOAA-AVHRR/NDVI时间序列数据,对位于黄土高原的泾河流域1982～2003年植被特征及变化状况进行系统分析,并在此基础上评估降雨与流域植被的相互关系.研究主要利用了变化斜率法、主成分分析法和相关分析法,得到如下结论:过去22a来流域植被NDVI均值波幅和变化都很小,变化较显著的区域集中在流域上游和流域边缘的山区.变化斜率分析得出了类似的结论,气候变化以及人类活动导致的土地利用改变可能是影响在流域不同地区植被状态变化的主要原因.对NDVI时间序列的主成分分析发现PC1和PC2与植被覆盖和气候密切联系,PC3和PC4与流域汛期洪水有关,PC5和PC6体现了人类活动的影响.流域的NDVI与降雨显示了良好的相关性,降雨与NDVI相关性的阈值可能在550mm或更高.     

Analysis on Jinghe watershed vegetation dynamics and evaluation on its relation with precipitation

Vegetation degradation is one of the key subjects in the study of global environmental changes, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is generally recognized as a good indicator of terrestrial vegetation productivity and growth status. To evaluate the vegetation dynamic changes in the Jinghe watershed on Loess plateau from 1982 to 2003, major methods of change slope, principal component analysis and correlation analysis were employed with 8 km resolution NOAA-NDVI time series data. Based on these analyses, the relationship between precipitation and NDVI was discussed. Results show that there has been little change in both amplitude and variety of NDVI during the past 22 years. Vegetation in the upper stream areas, typically the watershed marginal mountain areas, changes significantly. A trend analysis shows that the similar finding on vegetation dynamics in different areas tends to be induced by climate changes and human land use transformation. A standardized principal component analysis indicates that the first two components, PC1 and PC2, are closely related to vegetation and climate changes, while PC3 and PC4 are connected with floodwater in flooding seasons, and PC5 and PC6 reflect the effects of human activities. Finally, the correlation analysis shows that there is a close positive relationship in this region between NDVI and precipitation. The rainfall sensitivity threshold reaches 550 mm or even higher.     

Analysis on Jinghe watershed vegetation dynamics and evaluation on its relation with precipitation

Vegetation degradation is one of the key subjects in the study of global environmental changes, and the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is generally recognized as a good indicator of terrestrial vegetation productivity and growth status. To evaluate the vegetation dynamic changes in the Jinghe watershed on Loess plateau from 1982 to 2003, major methods of change slope, principal component analysis and correlation analysis were employed with 8 km resolution NOAA-NDVI time series data. Based on these analyses, the relationship between precipitation and NDVI was discussed. Results show that there has been little change in both amplitude and variety of NDVI during the past 22 years. Vegetation in the upper stream areas, typically the watershed marginal mountain areas, changes significantly. A trend analysis shows that the similar finding on vegetation dynamics in different areas tends to be induced by climate changes and human land use transformation. A standardized principal component analysis indicates that the first two components, PC1 and PC2, are closely related to vegetation and climate changes, while PC3 and PC4 are connected with floodwater in flooding seasons, and PC5 and PC6 reflect the effects of human activities. Finally, the correlation analysis shows that there is a close positive relationship in this region between NDVI and precipitation. The rainfall sensitivity threshold reaches 550 mm or even higher.     

鄂尔多斯植被盖度分布与环境因素的关系

 从植被指数分布与气象因素、地质地层和地质水文的关系入手, 利用遥感解译和地理信息系统的空间分析功能, 分析了不同尺度下, 气候因素、地质水文因素、基质和地貌等对鄂尔多斯高原植被盖度分布的影响。指出: 在区域尺度上, 研究区植被盖度分布主要受降水影响, 植被盖度呈从东南到西北逐渐减少的趋势; 高盖度植被主要分布在冲洪积地貌和丘陵地貌区。局部分析, 库布齐沙漠东向延伸的存在与发展与区域型断层的存在有密切的联系; 毛乌素沙地中的高盖度植被分布受地形和基质岩性组合的综合影响, 主要分布在第四系湖积物和第四系冲积物等渗水性差的基质上, 尤其集中分布于凹陷的湖相沉积。     

1982-2015年黄土高原NDVI时空演变及其对气候变化的季节响应

基于GIMMS NDVI、温度和降水数据,利用集合经验模态分解(EEMD)、线性回归分析、偏相关分析等方法分析了1982-2015年黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候变化的季节响应。结果表明:年际变化趋势上,1982-2015年黄土高原生长季、春、夏、秋季NDVI均呈显著增长趋势,且各个季节NDVI增加速率逐年升高,尤其以夏季增加速率的变化最为明显;空间上,生长季、春、夏、秋季NDVI均呈由西北向东南递增的趋势,且在大部分地区呈显著上升趋势;线性回归表明,生长季、春、夏、秋季温度均呈显著上升趋势;生长季、秋季降水呈增加趋势,春、夏季降水呈减少趋势。EEMD分析进一步表明,生长季、春、夏、秋季温度均先升高后降低,降水均呈先减少后增加的趋势;空间变化趋势上,温度在生长季、春、夏、秋季大部分地区呈显著上升趋势,降水仅秋季有部分区域呈显著上升趋势;NDVI与温度在黄土高原东北部及西南部地区呈显著正相关,与降水在黄土高原北部及西北部地区呈显著正相关。     

基于ICEEMDAN方法的黄土高原植被覆盖变化及其对气候变化的响应

地理数据和遥感数据的长期序列中包含噪声和周期性波动信息。本研究基于ICEEMDAN方法对黄土高原1982—2015年归一化植被指数(NDVI)、降雨和温度进行逐像元分解,分解后得到的残差项减少了原始数据中的噪声和周期性波动,并利用残差项研究NDVI的变化趋势以及NDVI与气候因子之间的关系。结果表明: 1982—2015年,黄土高原NDVI以上升为主,残差项NDVI变化趋势的显著性(95.9%)大于原始NDVI变化趋势的显著性(72.3%),并且存在一定的空间差异性。温度和降雨的变化可以在很大程度上解释植被覆盖的变化。其中,温度与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占83.7%,极显著负相关区域占13.9%;降雨与黄土高原NDVI之间呈极显著正相关的区域占54.4%,极显著负相关区域占37.2%。黄土高原植被对气候变化的响应存在明显的空间差异性,不同气候因子对不同植被覆盖类型的影响程度不同。总体上,黄土高原生长季不同植被与温度之间的相关性强于降水,温度是影响黄土高原植被覆盖变化的主要因素。