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基于卫星遥感数据的黄淮海地区植被覆盖时空变化特征
引用本文:陈怀亮,刘玉洁,杜子璇,邹春辉.基于卫星遥感数据的黄淮海地区植被覆盖时空变化特征[J].生态学杂志,2010,29(5):991.
作者姓名:陈怀亮  刘玉洁  杜子璇  邹春辉
作者单位:1. 河南省气象科学研究所,郑州,450003;中国气象局农业气象保障与应用技术重点开放实验室,郑州,450003
2. 中国气象局国家卫星气象中心,北京,100081
基金项目:“十一五”国家科技支撑计划重点项目(2006BAD04B01); 公益性行业(气象)专项(GYHY200906022); 中国气象局气候变化专项资助项目(CCSF2006-15)
摘    要:利用1982—2003年GIMMS NDVI遥感数据,在进行合成、重采样和时间序列滤波处理的基础上,采用线性趋势分析、经验正交函数分解等方法,对中国黄淮海地区植被覆盖的时空特征进行了研究。结果表明:22年来黄淮海地区植被覆盖总体上呈略微增加的趋势,且该区域生长季有提前和延长的趋势;黄淮海大部分地区植被活动在增强的同时,局部地区出现了植被退化现象;从季节变化上看,春季上升和夏季下降趋势明显;林地为主的自然植被、草甸类自然植被和所有农业植被未变化类别占主导地位,而草原植被则以增加趋势为主。主要生长季的NDVI距平EOF分析表明,第1模态的主要特征是区域中间、北部和南端为正,四周为负变化;第2模态的主要特征是从东南向西北由正到负变化且正值区明显偏多;第3模态从东南向西北呈现"正-负-正"的空间分布,其中负值区大部分为以林地为主的自然植被区和一年一熟农业植被,正值区大部分为农耕区和草原牧区,该模态大致反映了农牧区和林区的NDVI分布型。

关 键 词:遥感数据  植被覆盖  时空特征  经验正交函数分解(EOF)  线性趋势分析  

Spatiotemporal variations of vegetation cover in Huang-Huai-Hai area based on remote sensing data
CHEN Huai-liang,LIU Yu-jie,DU Zi-xuan,ZOU Chun-hui.Spatiotemporal variations of vegetation cover in Huang-Huai-Hai area based on remote sensing data[J].Chinese Journal of Ecology,2010,29(5):991.
Authors:CHEN Huai-liang  LIU Yu-jie  DU Zi-xuan  ZOU Chun-hui
Institution:CHEN Huai-liang1,2,LIU Yu-jie3,DU Zi-xuan1,ZOU Chun-hui1,2 (1Henan Institute of Meteorological Sciences,Zhengzhou 450003,China,2Key Laboratory of Agrometeorological Ensuring , Applied Technique,China Meteorological Administration,3National Satellite Meteorological Center,Beijing 100081,China).
Abstract:Based on the 1982-2003 GIMMS NDVI data after processed through synthesis, re-sampling, and time-series filtering, and by using the analysis methods of linear trend and empirical orthogonal function (EOF), this paper studied the spatiotemporal variations of vegetation cover in Huang-Huai-Hai area. In the past 22 years, the vegetation NDVI in the whole area had a slightly increasing trend, and the growth season tended to be advanced and prolonged. In most part of the area, vegetation activity enhanced; but in...
Keywords:remote sensing data  vegetation cover  spatiotemporal characteristics  empirical orthogonal function (EOF)  linear trend analysis  
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