基于MODIS NDVI、SPOT NDVI数据的GIMMS NDVI性能评价

以MODIS NDVI和SPOT NDVI数据为基准对2000—2015年重叠时段的GIMMS NDVI数据进行评价.在全国尺度以及水田、旱地、林地、草地4种土地类型上对比分析3种数据的数值差异、动态一致性、变化趋势差异和两两间相关性.结果表明: GIMMS NDVI在数值上整体高于MODIS NDVI和SPOT NDVI,3种数据在反映植被月动态方面能力相当;研究期内3种NDVI数据在全国大部分区域均呈增加趋势,GIMMS的增加幅度最小,且在我国西北、东北、中南、青藏高原及云贵高原的部分地区与另两套数据差异较大,表明在研究该区域时应对GIMMS NDVI数据的使用有所保留;各数据间两两相关性较强,在全国尺度上MODIS NDVI与SPOT NDVI的相关性更好,旱地GIMMS NDVI与MODIS NDVI的相关性更好,水田、林地、草地MODIS NDVI与SPOT NDVI的相关性更好.     

1982-2016年东北黑土区植被NDVI动态及其对气候变化的响应

植被是陆地生态系统的重要组成部分,在调节气候、水土保持等方面具有重要作用,因此,监测植被生长变化并探讨其与气候变化之间的关系,在全球变化研究中具有重要意义。基于MODIS NDVI和GIMMS NDVI数据集,并通过一致性检验,在区域和像元两个空间尺度上,利用一元线性回归模型,研究东北黑土区1982-2016年植被生长动态,分析植被生长对气温和降水量的响应程度。结果表明：区域尺度上,1982-2016年东北黑土区植被生长季NDVI变化分为3个阶段（先增加继而减少最后再增加）,区域植被的生长在气温、降水量的共同作用下,呈现出明显季节差异;像元尺度上,1982-2016年东北黑土区NDVI总体趋势为改善状态,主要改善植被类型为草原、森林和农业植被,鹤岗市、绥化市和长春市改善面积较大;多年平均NDVI值与同期气温和降水量具有一定的相关关系,平原地区植被NDVI与气温主要呈显著正相关关系,植被类型主要为耕地;平原地区边缘和山地地区的植被NDVI与降水量以显著正相关关系为主,主要植被类型为森林和草地。     

1985—2015年中国不同生态系统NDVI时空变化及其对气候因子的响应

植被是陆地生态系统不可或缺的部分,气候是影响其动态变化的重要驱动因素。因此,探究植被的时空变化及其与气候因子的响应关系,有助于理解陆地生态系统的内在演化机制。目前,不同生态系统尺度下的植被动态变化与气候因子的时间响应关系仍未被完整剖析。因此,为了厘清过去30年不同生态系统植被生长对气候因子的响应关系,利用GIMMS NDVI3g数据和气候资料数据,通过Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验分析了1985—2015年中国陆地NDVI的时空变化特征,结合时间序列相关分析探究了NDVI变化与降水、温度和饱和水汽压差的内部关联,探讨了中国不同生态系统植被与气候因子间的时间响应机制。结果表明：(1) 1985—2015年中国陆地植被呈现改善趋势,年均NDVI先减小后增加,拐点时间在1995年左右,整体变化率为0.5×10^-3/a。农田、森林和草地生态系统的植被显著改善的程度最高,湿地生态系统的植被退化趋势最显著。(2)中国陆地植被NDVI与气候因子的相关性存在明显的空间异质性,且受不同生态系统分区影响。内蒙古高原中部草地生态系统NDVI与降水...     

1982—2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应

植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982—2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982—2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09×10^-4·a^-1);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10×10^-4·a^-1)和显著减少(-3×10^-4·a^-1);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.     

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。     

近30年新疆植被生长异常值时空变化及驱动因子

作为陆地生态系统的主体,植被的时空变化深刻地影响着景观格局和生态功能,深入理解植被动态及其对气候变化的响应,对于提高对生态过程的认识、加强生态管理具有重要意义。在一致性检验的基础上,利用中分辨率成像光谱仪(moderateresolution imaging Spectroradiometer,MODIS)的归一化植被指数(normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据集将新疆地区全球检测与模型研究组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies,GIMMS)开发的NDVI数据集的时间序列拓展到2012年,探讨了生长季和各季节植被绿度、气候异常值的动态变化,分析了植被对气候变化的响应。研究结果显示,区域尺度和像元尺度GIMMS与MODIS NDVI之间的一致性较强。1982—2012年,研究区域生长季和各季节植被绿度呈显著增加趋势,但生长季存在明显阶段性:1998年前后分别呈显著增加和显著减少,夏季与秋季与生长季类似,而春季则不存在变化趋势的逆转。NDVI呈正异常值的面积比例与区域尺度NDVI的变化趋势一致;极端异常值、较大异常值多呈明显减少趋势,而一般异常值多呈增加趋势,NDVI的变化倾向于逐渐平稳。区域变暖趋势显著,降水量略有增加,潜在蒸散发显著提高,而湿润指数变化不明显。气温、潜在蒸散发主要在春季、秋季促进植被生长,而夏季降水量、湿润指数对植被生长的调节作用更为突出。     

近30年中国陆地生态系统NDVI时空变化特征

气候变化已明显影响到陆地植被的活动,但在不同生态系统间存在差异,研究不同陆地生态系统归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征,不仅可揭示各生态系统植被活动对气候变化的响应规律,而且可为我国不同生态区制定应对气候变化的策略和生态文明建设提供科学依据。基于1982—2012年GIMMS NDVI3g和中国陆地生态系统类型数据,利用一元线性回归、集合经验模态分解和相关分析等方法,研究了近30年中国各陆地生态系统NDVI的时空变化特征,分析了其与气候事件的关系。结果表明,近30年中国植被活动显著上升,年平均归一化植被指数(ANDVI)的上升幅度为0.0029/10a(P0.05),年最大归一化植被指数(MNDVI)的上升幅度为0.0076/10a(P0.01);植被活动显著增强的区域主要是分布在东部季风区的农田和森林生态系统,显著下降的区域主要是分布于西北的荒漠生态系统和东北的森林生态系统;尽管ANDVI和MNDVI线性趋势的显著性有所差异,但农田、森林、草地和水体与湿地生态系统的NDVI总体呈非稳定的上升趋势,上升过程中伴随着较大波动,荒漠生态系统的NDVI呈下降趋势,植被退化显著;与线性趋势不同,各生态系统植被活动的残差趋势包含"上升—下降"两个阶段,并相继于20世纪90年代到21世纪初发生转折;上述5类生态系统的植被活动存在不同尺度的周期特征,年际周期波动特征(1.9—7.6a)比较显著,而年代际周期(10.7a和22.2a)的显著性相对较差;各生态系统的空间异质性在趋强过程中存在2.1—7.1a的年际周期节律;海洋与大气环流的短周期脉动与各生态系统植被活动的周期性节律有着明显关联,ENSO事件和太阳活动是推动植被活动周期性振荡的重要因素。     

基于MODIS/NDVI的陕北地区植被动态监测与评价

陕北地区从1999年退耕还林试点工程实施以来,区域植被发生很大变化,退耕前后植被动态变化监测成为退耕还林工程评价任务之一,而当前植被恢复监测评价的难点在于如何确定哪些是由于退耕而引起的植被变化。针对此问题,选取适合陕北地区植被变化监测的MODIS/NDVI数据,利用均值变化及趋势分析方法,从不同土地利用/覆被类型和不同坡度植被指数动态变化两方面分析退耕还林对植被动态变化的影响。结论如下:(1)陕北地区平均NDVI从2000-2008年呈现较明显的增长趋势,坡耕地和草地NDVI增长速度相对较快;(2)趋势分析结果显示,陕北绝大部分地区植被恢复良好,植被指数呈明显改善的面积占整个地区面积的64.96%,中度改善占18.58%,其中又以坡耕地、草地植被明显改善面积分别占陕北地区明显改善面积的45.43%和17.10%,坡耕地对陕北地区植被明显改善面积贡献最大;(3)7 15°、15 25°及25 35°坡度植被明显改善面积分别占总改善面积的39.91%、25.81%、2.28%,其中7 25°坡度植被明显改善面积占总面积的65.72%;(4)基于陕北地区近年气候呈暖干化发展趋势,同期降雨并未呈现显著变化,说明非气候因子中退耕还林等人为因素是引起NDVI增长的主要因素,退耕还林对于陕北地区植被恢复有明显促进作用。     

近30年来青藏高原高寒草地NDVI动态变化对自然及人为因子的响应

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分，在调节气候、水土保持、防风固沙、保护生物多样性等方面发挥着重要作用。青藏高原是全球海拔最高的独特地域单元，平均海拔超过4000 m，素有“世界第三极”之称，亦是我国重要的生态安全屏障，其对气候变化敏感且易受人类活动的影响，属于气候变化敏感区和生态脆弱带。近年来，由于气候变化和人类活动的不断加剧，青藏高原区域气候和环境发生了重大变化，气候变暖、水污染、草地退化和沙化等问题已严重阻碍了当地社会经济的可持续发展。高寒草地是青藏高原主要的植被类型，在气候变化和人类活动加剧的背景下，青藏高原高寒草地植被的动态变化受到人们的广泛关注。归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）因能有效地反映植被覆盖程度和生长状况而被广泛应用于植被动态的研究中。气温与降水被认为是影响青藏高原植被动态的主要气候因子，放牧强度与人口数量则是主要人为因子。因此，研究高寒草地植被对气候变化和人类活动的响应机制对预测未来草地变化有着重要的意义。基于青藏高原生长季草地的NDVI、气温、降水、放牧强度及人口数量等数据，在县区尺度上，采用趋势分析法探究了1982—2013年青藏高原143个县区生长季草地NDVI动态变化、气候变化及人类活动的变化，同时采用面板数据模型分析了32年来青藏高原143个县区气候、人为因子变化对草地NDVI变化的相对贡献。研究结果显示：（1）青藏高原高寒草地生长季NDVI总体呈增长趋势，草地植被生长状态呈现“整体改善、局部退化”趋势；（2）青藏高原生长季平均气温与降水量整体增加，气候呈现“暖湿化”趋势；（3）在长时间尺度上，气候因子主导了青藏高原高寒草地NDVI的变化，降雨和气温的增加促进草地NDVI的增加，放牧强度的持续增加则导致草地NDVI的减少。     

1982～2003年中国东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系研究

利用1982～2003年GIMMS NDVI遥感数据集和气象数据,运用GIS技术提取气象站点周围的NDVI值,结合统计分析方法对东北地区不同类型植被NDVI与气候因子的关系进行研究.结果显示:(1)东北地区不同区域植被NDVI与气温和降水均极显著相关(P<0.01),而且与气温的相关性普遍高于降水,说明气温对植被生长影响更明显.(2)不同类型植被受气温(或降水)影响差异不大,同一植被受气温影响强于降水.过去22年,不同植被NDVI受同期气温影响由高到低的顺序为:灌丛>沼泽>森林>草地>农田;降水对同期植被NDVI的影响按:灌丛>森林>草地>农田>沼泽的顺序依次降低.(3)过去22年中,东北地区不同植被夏季NDVI变化趋势不明显,针叶林、草丛和草原NDVI呈上升趋势,沼泽、灌丛、阔叶林、草甸和农田NDVI则表现为下降趋势,其中针叶林NDVI变化幅度最大(R2=0.114 2).(4)夏季气温变化对同期各植被夏季生长状况影响不大,同期降水除灌丛和沼泽外则主要表现为促进作用.研究表明,气候变化和人为保护共同导致东北地区草地NDVI增加;降水是促进针叶林和农作物生长的决定性因素,但却是灌丛和沼泽夏季生长的抑制因子,人类活动是过去22年东北地区沼泽退化的主要原因.     

两代AVHRR GIMMS NDVI数据集的对比分析——以新疆地区为例

最新发布的1981—2012年的AVHRR GIMMS NDVI3g数据为了解区域植被的近期变化状况提供了数据基础。深入理解该版本与老版本GIMMS NDVIg(1981—2006年)之间的关系,对于使用新数据时充分利用已有老版本的研究结果具有重要意义。以我国西北干旱区的典型区域——新疆为例,研究了两个数据集在反映生长季、春季、夏季和秋季植被现状,植被变化趋势及其对气候变化响应方面的异同。研究结果表明:两个数据集在描述植被活动空间分布、变化趋势及其与气候的相关性方面大体相似,但在数值、动态变化率及其对气候变化响应强度等方面存在的差异也不容忽略。NDVI3g数据生长季和各季节NDVI数值多大于NDVIg,尤其是在夏季和在植被覆盖较好的区域。区域尺度,NDVI3g所反映的植被变化趋势更为平稳,尤其是在夏季和较长的时段,这可能与像元尺度NDVI3g显著增加范围小于NDVIg,而显著减少范围多于NDVIg有关。两个数据集对气温、降水量、潜在蒸散发和湿润指数的响应具有大体一致的空间格局,但对气候因子变化的敏感性存在差异,哪一个数据集更为灵敏依赖于不同的气候因子和时段。一般规律是NDVI3g与热量因子显著正相关的区域小于NDVIg,而与水分因子显著正相关的区域则大于NDVIg。利用长期的生态数据集,尽快理清两个数据集在表征植被变化之间的异同并建立两者的转换关系,对于合理开展植被变化、碳平衡、生态系统服务功能评估等广泛利用NDVI数据的相关研究十分重要。     

基于 NDVI 的新疆和静县草地植被覆盖动态变化及其与气温降水的关系

以新疆和静县为研究区, 以 2000、2005、2010 和 2015 年 Landsat 影像及 2000～2015 年 MODIS-NDVI 16d 合成产品为主要数据源, 运用 ArcGIS 叠加分析功能, 分级估算 4 个不同时期草地植被覆盖度动态变化特征, 结合气温和降水数据, 利用 NDVI 偏差, 采用趋势线分析方法, 研究区草地植被覆盖变化对温度和降水的响应。研究结果表明:(1)2000—2015 年, 研究区植被覆盖表现为退化, 退化面积为 13763.48 km2, 占研究区面积 49.42%, 较植被覆盖度增加面积多出 12611.65 km2, 是植被覆盖度增加面积的 11.95 倍。(2)2000—2015 年, 研究区植被 NDVI 呈现下降趋势, 年平均气温和 NDVI 的相关系数为–0.32, 呈现负相关, 年平均降水量和 NDVI 的相关系数为 0.76, 呈现正相关。(3)研究区 NDVI 值年内变化呈现单峰型, 夏季 NDVI 值平均每 10a 增长约–3.6%, 秋季 NDVI 值平均每 10a 增长约–1.6%, 春季 NDVI 值平均每 10a 增长约 0.1%;植被 NDVI 值和月平均气温的相关系数为 0.801(n=144); 植被 NDVI 值与月平均降水量相关系数为 0.832(n=144), 均超过 p<0.01 的检验。     

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。     

基于地理探测器的河南省植被NDVI时空变化及驱动力分析

植被作为陆地生态系统的主体,能够有效反映全球或区域尺度下的生态环境变化状况。分析植被覆盖时空动态变化特征及驱动力因素,对区域生态系统可持续发展具有重要意义。本文利用归一化植被指数(NDVI)作为指标,研究2000—2019年河南省植被时空动态变化特征,基于地理探测器模型分析河南省植被的空间异质性及其驱动力,并通过Hurst指数分析植被的未来趋势。结果表明：2000—2019年河南省NDVI整体呈现波动上升趋势,增长速度为0.016 10 a^-1,其中2009—2019年增长速度减缓并出现减小趋势;土壤类型、土地利用类型、GDP和人口密度4类因子对NDVI空间分布的影响程度最大;单一因子影响力均低于任两个因子的交互解释力,其中,自然和人为因子的交互作用对NDVI空间分布有明显的影响;由Hurst指数分析发现,河南省未来NDVI变化呈现反可持续性特征,Hurst指数<0.5区域占整个研究区域的植被覆盖度百分比为58.3%,整个研究区未来主要呈现下降趋势。     

中国温带草原植被NDVI时空变化及其对气候变化的响应

为探究中国温带草原植被变化及其对气候变化的响应规律,本文利用1982—2015年逐月气象数据和逐旬GIMMS NDVI数据,分析了中国温带草原区不同类型草原植被NDVI变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：中国温带草原植被生长季NDVI在1982—2015年总体呈增加趋势,增加速率为0.008 (10 a^-1);在生长季内的不同季节,温带草原植被NDVI均呈增加趋势,但存在一定的空间差异;生长季内,降水是中国温带草原植被生长最重要的影响因子,春季和夏季降水的增多明显促进温带草原3种类型植被的生长;在气温影响方面,春季夜晚最低温的升高对于所有类型温带草原植被生长均有促进作用,而春季和秋季白天最高温的升高能够明显促进温带草甸草原和典型草原植被的生长。本研究发现,夏季夜晚最低温和白天最高温对中国温带草原植被有不对称的影响,夜晚最低温的增加会促进植被的生长,而白天最高温的增加对植被生长起到抑制作用。     

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。     

基于NDVI的云南省2009-2010年干旱遗产效应研究

气候变化正导致干旱事件发生的强度、频度显著改变,极端气候事件发生的不确定性直接影响陆地生态系统关键生态过程。我国西南地区在2009-2010年发生百年一遇的极端干旱,目前关于植被生长在长时间尺度对此次干旱事件的响应尚不明确。以云南省为研究区,基于多年Normalized difference vegetation index(NDVI)影像数据以及长时间序列气象资料对此次极端事件的干旱遗产效应开展研究,分析了干旱遗产效应的持续时间以及不同植被类型的响应差异。结果表明:1)云南省植被生长在极端干旱事件发生后受到的抑制时间大约持续1-2年,受影响区域主要集中在遭遇降水严重减少的地区;2)海拔2000 m附近为植被对干旱响应最为敏感的区域,海拔高于4000 m的植被生长几乎未受到干旱影响;3)较之草地和农田,森林植被受到的抑制作用更为强烈。研究揭示了极端干旱对云南省植被生长造成的影响,为该地区未来应对极端干旱并有效开展植被恢复提供理论依据。     

基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素

归一化植被指数(NDVI)可以表征区域植被状况,目前利用NDVI表征沿海区域植被动态的研究仍相对缺乏。以MODIS NDVI为源数据,分析2000—2014年间,广西沿海区域的植被动态、NDVI动态趋势和持续性,以及NDVI动态的主要驱动因素。结果表明:在海岸线10 km区域范围内,NDVI均值较高(0.71),年际间波动较小(SD为0.02)。空间上,NDVI呈现出陆地高、滨海和河口区域低的分布特征,不同类型植被NDVI差异显著,以广泛分布于陆地的林地最高(0.76),以滨海湿地植被(0.52)和其他类型植被(未利用地等)最低(0.50)。植被动态趋势(斜率k)表明,57%的林地表现为改善趋势(k≥0.002),而52%的滨海湿地则表现为退化趋势(k≤-0.002)。利用Hurst指数对生态持续性进行分析,林地、旱地表现为持续改善,滨海湿地呈现持续退化的趋势。驱动因素分析表明,气象因素对植被NDVI的影响均不显著,NDVI的动态主要受地形特征和人为因素的影响,NDVI及其动态趋势与复合地形指数和距河流的距离多呈负相关,与坡度、高程、距交通线路和城镇的距离多为正相关。总体上,区域内NDVI动态趋势以良性发展为主,但滨海湿地等呈现持续退化的区域需持续关注。     

人类活动对山西省不同地表覆盖类型NDVI时空变化的影响

植被是影响生态环境质量的重要因子，阐明不同地表覆盖类型植被特征对人类活动的响应对制定有针对性的植被管理和恢复措施具有重要指导意义。本研究基于MOD13Q1数据，采用残差分析方法，分析了2000—2020年山西省不同地表覆盖类型人类活动对NDVI的影响。结果表明：山西省生长季NDVI最大值时空分布模式差异明显，呈现出由西北向东南逐渐增加的趋势，2000—2020年平均NDVI年增长率为0.0069;人类活动对山西省NDVI变化影响贡献率的方向和强度均呈现显著的时空差异，2000—2004年为负面影响，而2005年以后则转变为明显正向影响；2000—2020年人类活动对NDVI变化影响贡献率呈显著增加的趋势，年增长率为0.0055;人类活动对NDVI变化影响的趋势及显著程度存在空间差异，并呈现西高东低的趋势，其中产生正、负影响的区域面积分别占93.62%和6.38%;人类活动对农田、森林、草地NDVI的变化以积极影响为主，且影响的程度呈增加趋势，年均增长率分别为0.0065、0.0061和0.0047;人类活动对NDVI正负影响的均值表现为建设用地>农田>草地>森林。     

基于数字相机图像的西藏当雄高寒草地群落物候模拟

物候现象是环境条件季节和年际变化最直观、敏感的综合指示器, 其发生时间不仅反映了陆地生态系统短期的动态特征, 其微小的变化还会对陆地生态系统产生重要的反馈作用。高寒草地是青藏高原分布广泛、极具代表性的植被类型, 准确地获取高寒草地群落的物候特征, 对于理解和预测气候变化对青藏高原生态系统的影响具有重要意义。该文以西藏当雄高寒草地为研究对象, 探讨了近地面数字相机图像在高寒草地群落季相监测中的作用, 结果如下: 1)通过比较不同绿度指数的差别, 确定了准确表征高寒草地植被群落季相变化的绿度指数——绝对绿度指数(2G_RB); 2)结合土壤含水量数据, 通过线性回归分析得知高寒草地植被群落生长过程与表层(≤10 cm)土壤含水量的变化较为一致(R ² > 0.70); 3)通过对比分析, 发现降水在高寒草地群落季相“变绿”过程中具有“触发”作用。研究表明, 数字相机技术可作为物候监测手段, 实现高寒草地植被群落季相的实时、连续获取, 为更好地揭示气候变化影响下景观尺度季相演变特征, 诊断地方、区域和全球尺度上生态系统对气候变化的快速响应提供了有效的手段。