2000-2010年黄河流域植被覆盖的时空变化

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明：1）从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2）从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3）从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4）从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。     

基于MODIS NDVI的长江中游区域植被动态及与气候因子的关系

基于1999-2015年的MODIS NDVI时间序列遥感数据，应用趋势分析、变异系数、重标极差分析和偏相关分析等方法，分析了长江中游的植被时空变化特征及其与气象因子的关系。结果表明，长江中游地区NDVI均值总体上呈上升趋势（从0.72增加到0.80）。从空间分布来看，NDVI低值区域（0.1-0.5）占1.40%，高值区域（>0.7）占87.15%；NDVI空间格局呈"西高东低、北高南低"的分布特征，低值区域表现为以三省省会城市为中心向外辐射。Hurst指数显示，研究区大部分区域（60.54%）的NDVI变化趋势具有不确定性，持续性改善区域（34.78%）主要分布在西部山地区，持续性退化区域（3.26%）主要分布在人类活动频繁的较发达城市区域。在年际尺度上，研究区NDVI与各气象因子关系均不显著；月际尺度上，NDVI与降水、相对湿度和日照时数显著相关，降水和日照时数有明显的时滞性。区域内NDVI动态趋势以不确定性发展为主，城市群周边NDVI呈现持续退化的区域应该引起关注。     

湖北省地区植被覆盖变化及其对气候因子的响应

归一化植被指数(NDVI)作为一个重要的遥感参数,能够准确地反映植被覆盖程度和植被生长状况、生物物理化学性质及生态系统参数的变化,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于2001—2012年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对湖北省植被年际变化趋势、月变化趋势进行详细分析;并且研究该区植被覆盖时空变化及其与气温和降水的关系。结果表明近12年来,研究区大部分区域植被覆盖度良好,其中鄂西北及鄂南地区NDVI值较高为0.82,鄂中东部城市NDVI值较低为0.13;2001—2012年间年均NDVI整体呈增加趋势,增速1%/10a;植被覆盖度基本不变区域占研究区总面积的92.8%,大致符合我国中部地区植被覆盖变化趋势;分析NDVI与气候因子的相关关系可知,降水量对湖北植被NDVI年变化起有重要影响;逐月NDVI与月平均气温及月降水量的回归分析表明,降水和气温对生长季不同月份的植被NDVI影响明显不同,同时呈现一定的滞后性。     

2000—2016年云南地区植被覆盖时空变化及其对水热因子的响应

基于2000-2016年MODIS-NDVI数据,利用趋势分析法以及线性相关分析等方法对云南地区植被月变化趋势、年际变化趋势进行详细分析;探讨植被覆盖变化与主要气候水热因子的关系。结果表明：研究区大部分地区植被覆盖良好,年NDVI的平均值为0.55,其中NDVI较高值（> 0.8）区域主要分布于南部,而西北部和中部城市地区NDVI值较低;自2000年开始,研究区NDVI总体呈显著（P < 0.05）增加趋势,年NDVI的变化斜率为0.0036,植被覆盖呈增加趋势的区域占研究区总面积79.80%;不同季节（春、夏、秋、冬）和生长季的植被状况均呈良性发展趋势;湿润指数和水热综合因子在滇西北与NDVI多呈负相关,在滇中地区以正相关为主;春、夏、秋3个季节NDVI受降水影响较大,而冬季NDVI则受气温影响较大;受降水影响较大的区域主要分布在中部和南部,受气温影响较大区域主要分布在滇西北、滇东北地区;NDVI在不同月份对气候因子的滞后时间存在差异,NDVI与当月气温的相关性强于与当月降水的相关性,植被生长对气温的响应无明显滞后效应,对降水存在3个月的滞后期。     

基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析

基于1998年4月至2009年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法计算各季及年均NDVI值;对5种植被类型的年均NDVIy和生长季NDVIg进行一元线性回归,辅助以趋势线分析定量描述研究区植被覆盖动态变化,并采用R/S分析(重标极差法)动态预测米仓山植被覆盖未来变化趋势。结果表明:研究区12年间NDVI整体呈上升趋势,相对于前期(1999~2001年)、中期(2003~2005年)和后期(2007~2009年)的NDVI增加显著;年最大NDVI≥0.70的区域占总面积的98.95%,年均NDVI≥0.70的区域占93.69%,且植被覆盖增加的面积远大于减少的面积;划分的5种植被类型中,阔叶林类NDVI值最高,人工植被类NDVI值最低;R/S法计算结果显示,Hurst指数(H)为0.876 8,表现为很强的持续性,预示未来一定时限内米仓山植被覆盖将有稳定的增加趋势。     

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。     

2000—2012年京津风沙源治理区植被覆盖时空演变特征

植被是陆地生态系统的主体,分析长时期植被覆盖变化,有助于揭示陆地生态环境的演变规律。研究以京津风沙源重点治理区的MODIS02B产品为数据源,通过数据处理获得2000—2012年的NDVI(Normalized difference vegetation index)时序数据集,采用线性趋势分析、标准差、Hurst指数和相关系数等方法,分析京津风沙源重点治理区植被覆盖的时空变化特征及影响因子。结果显示:(1)近13年来,治理区植被覆盖总体呈上升趋势(R2=0.70),2012年NDVI值达最大值0.324,比2000年增加了135.62%。但增加速率和幅度各异:北部干旱区(Bbghq)增加速度最快,浑善达克区(Hsdkq)次之,农牧交错区(Nmjcq)植被变化相对稳定。(2)工程区地表植被覆盖改善区域的面积明显大于退化区域,其中得到改善且通过显著性检验(P=0.10)的区域约占总面积的94.31%;Hurst指数分析表明,工程区植被变化整体呈中强持续性特征,面积合计约占64.48%;综合分析表明,工程区植被变化以良性发展为主,特别是强持续性的退化区和弱持续性的改善区值得关注,二者合计占35.27%。(3)人类活动是京津风沙地区植被覆盖上升的重要驱动因素;自然因素中,降水是控制工程区植被生长的主要因子,温度的影响相对较弱。     

恢复力视角下生态型城市植被恢复空间分异及其影响因素——以陕南商洛市为例

植被恢复是建设生态型城市的重要途径,通过明晰植被恢复空间分异与潜在的植被恢复力,有助于指导可持续性生态城市的建设。以商洛市为例,基于MODIS归一化植被指数(NDVI)数据,利用Sen+Mann-Kendall模型和Hurst模型研究2000—2013年商洛市植被恢复趋势及未来持续能力,并采用地理加权回归模型(GWR)分析市域尺度内植被恢复空间分布的影响因素。结果表明:(1)2000—2013年商洛市的植被恢复效果明显,植被覆盖增大的区域占总面积的82.5%,减小的区域占总面积的9.4%;(2)2000—2013年,受城镇的距离及土地集约程度等人文因素的影响,西北部植被恢复略好于东南部。(3)Hurst指数显示,商洛市未来植被恢复的持续性不强。48.0%的区域未来植被覆盖可能会呈现由改善变退化的现象,而持续增大的区域仅占36.7%,植被恢复力仍有待加强。(4)市域尺度上,植被恢复趋势空间差异形成的自然因素包括高程、坡度、坡向、与水体的距离,而人文因素则由距离城镇的距离和土地利用集约度所主导。地理加权回归显示各区县植被恢复趋势的空间影响因素及其强度并不一致,充分说明人地关系变化对植被恢复作用机理的复杂性。     

1982～2003年东北地区植被覆盖变化特征分析

利用1982~2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,结合多种统计分析方法,定量分析了东北地区植被覆盖时空变化规律。结果显示:(1)1982~2003年东北地区森林、草地和农田植被年内变化曲线均为单峰型,峰值都出现在夏季,森林植被年内NDVI变化曲线峰值最高,农田次之,草地最低。(2)22年期间,森林植被覆盖呈下降趋势;草地和农田植被覆盖总体亦呈下降趋势,但西辽河平原草地和松嫩平原农田植被覆盖呈上升趋势;相同植被类型比较,长白山东北部林地、西辽河平原草地、松嫩平原农田植被覆盖均比较稳定。(3)1982~2003年,东北地区植被覆盖总体呈缓慢下降趋势,其中1982~1992年,东北地区植被覆盖呈增加趋势,植被覆盖增加的面积为545 435 km2,占东北地区总面积的43.91%;植被覆盖减少面积为96 491 km2,占总面积的7.77%;1993~2003年,东北地区植被覆盖呈减少趋势,植被覆盖减少的面积为626 839 km2,占东北地区总面积的50.45%,植被覆盖增加的面积较少,仅为27 025 km2,占总面积的2.18%,且呈零星分布。研究表明,人类活动和自然因素的变化是东北地区植被覆盖下降的主要原因。     

气候和地形对植被覆盖动态演化的影响研究

基于MODIS NDVI 遥感数据, 结合气象和DEM 等资料, 采用线性回归分析、稳定性分析、R/S 分析和相关性统计等数理方法, 反演了2001-2010 年贵州省植被覆盖时空演变趋势, 研究不同因素对植被时空格局变化的驱动作用。研究表明:(1)2001-2010 年贵州省植被覆盖呈增加趋势, 增长率为6.25%, 植被改善区域占比例为77.7%; (2)贵州省植被覆盖变异指数介于0.01-0.16 之间, 总体较稳定; 从持续性来看, 植被持续恢复是主旋律, 反持续性主要集中在西部和东北地区。(3)贵州地区降雨量和温度空间分布格局较为明显, 温度是影响该地区植被覆盖的主导因素, 不同区域对气候因素的响应存在差异性。(4)各等级海拔植被覆盖均有上升, 其中高海拔地区上升最为显著; 中海拔地区是植被的主要分布区域, 所占比例为72.2%且该海拔范围内NDVI 均值差异不大。     

Satellite‐based evidence for shrub and graminoid tundra expansion in northern Quebec from 1986 to 2010

Global vegetation models predict rapid poleward migration of tundra and boreal forest vegetation in response to climate warming. Local plot and air‐photo studies have documented recent changes in high‐latitude vegetation composition and structure, consistent with warming trends. To bridge these two scales of inference, we analyzed a 24‐year (1986–2010) Landsat time series in a latitudinal transect across the boreal forest‐tundra biome boundary in northern Quebec province, Canada. This region has experienced rapid warming during both winter and summer months during the last 40 years. Using a per‐pixel (30 m) trend analysis, 30% of the observable (cloud‐free) land area experienced a significant (P < 0.05) positive trend in the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). However, greening trends were not evenly split among cover types. Low shrub and graminoid tundra contributed preferentially to the greening trend, while forested areas were less likely to show significant trends in NDVI. These trends reflect increasing leaf area, rather than an increase in growing season length, because Landsat data were restricted to peak‐summer conditions. The average NDVI trend (0.007 yr^?1) corresponds to a leaf‐area index (LAI) increase of ~0.6 based on the regional relationship between LAI and NDVI from the Moderate Resolution Spectroradiometer. Across the entire transect, the area‐averaged LAI increase was ~0.2 during 1986–2010. A higher area‐averaged LAI change (~0.3) within the shrub‐tundra portion of the transect represents a 20–60% relative increase in LAI during the last two decades. Our Landsat‐based analysis subdivides the overall high‐latitude greening trend into changes in peak‐summer greenness by cover type. Different responses within and among shrub, graminoid, and tree‐dominated cover types in this study indicate important fine‐scale heterogeneity in vegetation growth. Although our findings are consistent with community shifts in low‐biomass vegetation types over multi‐decadal time scales, the response in tundra and forest ecosystems to recent warming was not uniform.     

1981—2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明：(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化...     

中国东北多年冻土区植被生长季NDVI时空变化及其对气候变化的响应

多年冻土对气候变化十分敏感,尤其是多年冻土上的植被,易受气候变化影响.东北多年冻土区位于北半球中、高纬度地区,是我国第二大多年冻土区,同时也是欧亚大陆多年冻土带的南缘.本文基于1981—2014年LTDR和MODIS 两种数据集对东北多年冻土区植被生长季归一化植被指数(NDVI)时空变化特征进行分析,同时结合气象数据,分析植被对气候变化的响应.结果表明: 研究期间,东北多年冻土区植被生长季平均NDVI呈显著增加趋势,年增加0.0036.空间逐像元NDVI变化趋势具有明显的空间异质性. 研究区80.6%区域的植被NDVI具有显著增加趋势(P<0.05),7.7%的区域呈显著减少趋势(P<0.05).不同类型多年冻土区的植被NDVI增加强度不同,依次为连续多年冻土区>不连续多年冻土区>稀疏岛状多年冻土区>季节冻土区,NDVI增加趋势最大值(>0.004)所占的面积比例依次为连续多年冻土区>不连续多年冻土区>稀疏岛状多年冻土区>季节冻土区.多年冻土全区尺度下,植被生长季NDVI与平均气温呈显著正相关关系(r=0.79,P<0.01),与降水呈较弱的负相关,表明气温是东北多年冻土区植被生长的主控因子.研究区的多年冻土退化对植被生长起到积极的促进作用,尤其是在连续多年冻土区和不连续多年冻土区,植被NDVI增加强度更为剧烈.尽管增加的地表温度可以加快植被生长、增加植被覆盖,但长期来看,多年冻土退化甚至消失会阻碍植被生长.     

浙江省植被NDVI动态及其对气候的响应

利用GIMMS和MODIS两种归一化植被指数(NDVI)资料反演了1982—2010年浙江植被覆盖状况,结合同期研究区63个气象站点的气温、降水和湿润指数等气候指标,分析了该地区植被年际变化、月际变化及其对气候要素的响应特征。结果表明:(1)研究期间,浙江气候总体呈暖干化趋势,植被覆盖缓慢下降,主要是由于森林植被遭破坏,农业生产活动受抑制影响所致,其中NDVI显著减少的地区约占全省陆域面积的29.1%,主要发生在6—11月;(2)降水量及干湿程度对浙江植被NDVI年变化起着决定性作用。植被与气候要素年变化相关分析发现,NDVI与湿润指数关系较降水、气温更为密切,两者相关及偏相关系数均通过0.05水平的置信度检验,这表明在年际尺度上,湿度的增加增大了植被的生长势,有利于植被生长;(3)植被与气候要素月变化分析表明冬季的热量供给是影响浙江植被生长的重要因子,而植被变化对夏季降水和干湿程度的最大响应为滞后两个月;(4)农业生产水平的提高使得农作物种植区NDVI有所增加,人类活动对浙江植被覆盖的影响不可忽视。     

和田地区植被覆盖变化及气候因子驱动分析

基于MODIS NDVI(2000—2016年)数据集,结合气温、降水数据,利用最大值合成法、斜率分析法及相关分析等方法,分析和田地区近17年的植被覆盖时空变化特征及其与气候因子的相关性。结果表明:(1)近17年和田地区植被覆盖的月际变化表现为先增加再减少,年际变化表现为显著上升趋势,增速为0.452/10a;(2)近17年和田地区植被覆盖增加和减少的区域分别占总面积的4.48%和0.21%,绿洲及昆仑山北部部分区域变化剧烈,高海拔区域基本不变;(3)近17年温度和降水小幅增加,增速分别为0.144/10a和0.156/10a;月尺度上,植被覆盖与温度为正相关,植被生长滞后于温度两个月;与降水以负相关为主,滞后效应不明显。(4)NDVI对气候因子响应的空间分布中,NDVI与平均温度以负相关为主,与降水以正相关为主,与降水的相关性较温度的相关性高;昆仑山北部植被对降水变化更敏感,和墨洛绿洲、策勒-于田绿洲和和田地区西南部山区对温度变化更敏感。     

Spatio-temporal analysis of vegetation variation in the Yellow River Basin

To understand the variation and patterns of vegetation coverage in the Yellow River Basin, as well as to promote regional ecological protection and maintain ecological construction achievements, MOD13Q1 data at a resolution of 250 m were used to calculate the annual average normalised difference vegetation index (NDVI) in a time series from 2000 to 2010. Using a variation coefficient, a Theil–Sen Median trend analysis, the Mann–Kendall test, and the Hurst index method, this study investigated the temporal and spatial variations of vegetation coverage characteristics of the Yellow River Basin. The results showed that (1) the vegetation coverage of the Yellow River appeared to have an overall trend of high in the southeast and west and low in the northwest; (2) the averaged NDVI of the whole basin fluctuated in a range of 0.3 to 0.4 from 2000 to 2010 (from 2000 to 2004 there were larger variations and these have been growing rapidly since 2005); (3) the NDVI was stable, 73.4% of the vegetation-coverage area fluctuated with a low-to-medium amplitude, while 27.6% of the area varied by a large amplitude; (4) the regions with improved vegetation coverage (62.9%) were far greater than the degraded regions (27.7%), while the sustained invariant area accounted for 9.4% of the total vegetation coverage regions; and (5) 86% of the vegetation-covered area was positively sustainable. The areas with sustainable improvement accounted for 53.7% of the total vegetation coverage area; the invariant area accounted for 7.8%. The area with sustainable degradation was 24.5%; the future variation in trends of the residual (14%) could not be determined. Therefore, continuous attention must be given to the variation in trends of vegetation in the sustainably degraded and underdetermined regions.