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...     

西南地区灌丛归一化植被指数动态及其与气候因子的相关性

基于西南地区1982-2006年的归一化植被指数(NDVI)和气象数据,使用ANUS-PLIN、ArcGIS和SPSS软件分析了该区6种灌丛类型NDVI的季节和年际变化,及其与气候因子的相关性.结果表明:25年来,3种高海拔亚高山灌丛(亚高山常绿针叶灌丛、亚高山落叶阔叶灌丛、亚高山革质常绿阔叶灌丛)年均NDVI显著增大,其他3种中低海拔灌丛(温带落叶灌丛、亚热带热带旱生肉质多刺灌丛和亚热带热带常绿落叶阔叶灌丛)增加不显著;除亚热带热带旱生肉质灌丛外,其他5种灌丛年均温均呈显著增加趋势;亚高山常绿针叶灌丛年降水量呈增加趋势,但不显著;其他5种灌丛年降水量呈减少趋势,其中温带落叶灌丛减少显著.3种亚高山灌丛月NDVI与温度和降水均达到极显著正相关,且与前一个月的温度、降水相关性最大,存在明显的滞后效应;位于中低海拔的其他3种灌丛NDVI与温度和降水的相关性明显降低.在高海拔亚高山区,气候变暖导致了年均NDVI增加,温度是3种亚高山灌丛NDVI年际变化的驱动因子;在中低海拔,温度的显著上升没有引起NDVI的显著增加.     

Characteristics of normalized difference vegetation index of biological soil crust during the succession process of artificial sand-fixing vegetation in the Tengger Desert,Northern China

Aims Biological soil crust (hereafter crust) affects normalized difference vegetation index (NDVI) values in arid desert ecosystems. This study aimed to demonstrate the feasibility of combining crust NDVI values with meteorological data to distinguish the crust successional stage at the regional scale. Meanwhile, the characteristics of crust NDVI could provide the basis for the error analysis of NDVI-based surface ecological parameters estimation in desert ecosystems. We also suggested the optimum periods for crust observation based on the multi-temporal remote sensing images.Methods NDVI values of five types of dominant crusts, three typical sand-fixing shrubs and bare sand were collected by spectrometer in the field. Crusts and shrubs were randomly selected in revegetated areas established in 1956, 1964, and 1973 at Shapotou, which is on the southeastern edge of the Tengger Desert. We used the space-for-time method to study the characteristics of crust NDVI values and their responses to precipitation and temperature during the succession process of artificial sand-fixing vegetation. Additionally, we evaluated the contribution of crust NDVI values to the whole ecosystem NDVI values by comparing the NDVI values of crusts, shrubs and bare sand.Important findings 1) With succession process of the artificial sand-fixing vegetation, the crust NDVI values significantly increased. Among different crust types, we found the following order of NDVI values: Didymodon vinealis crust > Bryum argenteum crust > mixed crust > lichen crust > algae crust. 2) Crust NDVI values were significantly affected by precipitation, temperature and their interaction, and the influences showed significant seasonal differences. Furthermore, we found significantly linear correlations between crust NDVI value and precipitation, and between crust NDVI value and the shallow soil moisture content covered by crust. A significantly negative linear correlation between daily mean temperature and crust NDVI value, and a significantly exponential correlation between the surface temperature of crust and its NDVI value. With the succession process of artificial sand-fixing vegetation, the response of crust NDVI value to precipitation and temperature became more sensitive. In addition, the response of crust NDVI value to temperature was more sensitive in spring than in summer, while that to precipitation was less sensitive in spring than in summer. 3) Moss crust NDVI value was significantly higher than that of shrubs and bare sand after the rainfall event in spring, while shrubs NDVI value was significantly higher than that of crust after the rainfall event in summer. Considering the coverage weights of different ground features in sand-fixing areas, crust NDVI values contributed 90.01% and 82.53% in spring and summer, respectively, to the regional NDVI values, which were higher than those of shrubs (9.99% and 17.47% in spring and in summer, respectively). Additionally, with the succession process of artificial sand-fixing vegetation, crust NDVI values contributed more, while shrubs contributed less to regional NDVI values.     

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。     

基于地理探测器的内蒙古自然和人为因素对植被NDVI变化的影响

研究区域植被覆盖度变化趋势并探寻其驱动因素对于维护生态安全具有重要意义。将内蒙古旗县分为牧业旗县和非牧业旗县,应用线性趋势分析法和地理探测器模型探讨2000-2015年自然和人为因素对植被NDVI变化的影响。结果表明：（1）2000-2015年内蒙古地区植被覆盖度总体上呈增加趋势,但空间上显现出西部减少,东部与南部增加的趋势;非牧业旗县植被NDVI改善面积大于牧业旗县。（2）在整个内蒙古地区中,年降水量和土壤类型是影响植被NDVI的主要驱动因素,解释率在22%以上。在牧业旗县年降水量和土壤类型是主要驱动因素,而在非牧业旗县中粮食产量是最主要的驱动因素。（3）各因子之间的交互影响均高于单因子的影响。在牧业旗县,因子之间的交互作用呈现出非线性增强和双因子增强关系,植被NDVI变化受乡村户数和牲畜数量的交互影响最为突出。非牧业旗县因子之间呈现出非线性增强的交互作用关系,植被NDVI变化受土壤类型和粮食产量的交互影响最为明显。     

植被覆盖度和归一化湿度指数对热力景观格局的影响——以广州为例

利用LANDSAT-5 TM影像提取地表温度、植被覆盖度和归一化湿度指数(NDMI)等信息,结合景观生态学方法探讨广州市不同区域城市植被和NDMI对地表温度的调节作用.结果表明:植被覆盖度、NDMI和地表温度两两之间有较强的线性相关性,但不同区域植被覆盖度、NDMI与地表温度的相关程度存在明显差异;提高相同植被覆盖度时,中心城区的降温效果最好,其次是处于中心城区北缘的近郊区;不同区域森林公园对周围热环境的影响程度不同,960～1080 m缓冲区内平均温度与公园内部平均温度之差分别为4.69℃(白云山)、1.27℃(马仔山)和0.41℃(流溪河);高植被覆盖度可增加热力景观多样性和不同景观之间的结合度,促进低温斑块内部与其他斑块如高温斑块间的能量交换,起到控制热岛效应的效果;增加环境湿度与提高植被覆盖度对热力景观格局所形成的作用相当.     

植被覆盖度和归一化湿度指数对热力景观格局的影响——以广州为例

利用LANDSAT-5 TM影像提取地表温度、植被覆盖度和归一化湿度指数（NDMI）等信息,结合景观生态学方法探讨广州市不同区域城市植被和NDMI对地表温度的调节作用.结果表明： 植被覆盖度、NDMI和地表温度两两之间有较强的线性相关性,但不同区域植被覆盖度、NDMI与地表温度的相关程度存在明显差异;提高相同植被覆盖度时,中心城区的降温效果最好,其次是处于中心城区北缘的近郊区;不同区域森林公园对周围热环境的影响程度不同,960~1080 m缓冲区内平均温度与公园内部平均温度之差分别为4.69 ℃（白云山）、1.27 ℃（马仔山）和0.41 ℃（流溪河）;高植被覆盖度可增加热力景观多样性和不同景观之间的结合度,促进低温斑块内部与其他斑块如高温斑块间的能量交换,起到控制热岛效应的效果;增加环境湿度与提高植被覆盖度对热力景观格局所形成的作用相当.     

中国不同植被区对极端气候的响应差异

分析不同区域植被对极端气候的响应对于加深对植被与气候之间关系的理解以及制定应对极端气候条件的措施尤为重要。基于2001—2020年气候数据和归一化植被指数(NDVI)数据,以植被区划为分析单元,分析中国8个植被区的NDVI和27个极端气候指数的时空变化趋势,探究各植被区植被NDVI对极端气候的响应特征与差异性。结果表明：(1)整个研究区及各植被区的平均NDVI年最大值呈显著增加趋势,其中,温带针叶、落叶阔叶混交林区增加趋势最明显,青藏高原高寒植被区增加趋势最弱。(2)极端高温指数多呈升高趋势。极端降水指数在研究区东部呈升高趋势,在西南部呈减少趋势。(3)在不同植被区对NDVI影响最大的极端气候指数不同,其中在寒温带针叶林区影响最大的指数为温暖时间持续指数(WSDI);在温带针叶、落叶阔叶混交林区和热带季风雨林、雨林区影响最大的指数为最高低温(TNx);在暖温带落叶阔叶林区和亚热带常绿阔叶林区为简单降水强度指数(SDII);在温带草原区为最高高温(TXx);在温带荒漠区为年总降水量(PRCPTOT);在青藏高原高寒植被区为结冰天数(ID)。     

中国东部南北样带主要植被类型归一化植被指数对气候变化的响应及不同时间尺度的差异性

植被的动态变化及其与环境的关系已成为全球变化研究的热点问题。陆地样带是进行全球变化驱动因素梯度分析的有效途径。该研究依托中国东部南北样带(NSTEC), 对南北样带不同时间尺度的气候因子和植被活动变化特征进行了分析, 并重点阐述了具有代表性的12种植被类型对气候因子的响应方式。研究结果表明: 南北样带植被的归一化植被指数(NDVI)的变化同时受控于气温和降水, 但是在不同的空间和时间尺度上植被NDVI的响应方式各异。在年时间尺度上, 只有温带落叶灌丛(TDS)的NDVI受气温控制; 而温带禾草草原(TGS)和亚热带和热带针叶林(STCF)的NDVI同时受气温和降水调控。其他植被类型的年NDVI与年平均气温和年总降水量没有直接显著的联系, 而受年内气温变化和降水分配状况的影响更大。在月时间尺度上, NDVI与气温的关系在不同类型植被之间存在很大差异。一般而言, 植被NDVI与前4个月内的气温关系最为密切, 并且从1月份到4月份气温的滞后时长在缩短。其中, 温带针叶林(TCF)、温带落叶阔叶林(TDBF)、TDS、STCF和亚热带热带草丛(STG)等植被类型, 5-8月的NDVI与气温普遍呈负相关关系。草原和灌丛植被类型当月NDVI与当月降水量主要以正相关为主, 而森林类型当月NDVI与当月降水量主要以负相关为主。     

干旱区典型盐生植物群落下土壤微生物群落特征

运用Biolog技术,对干旱区玛纳斯河流域扇缘带的6种典型盐生植物群落下土壤微生物群落特征差异性进行了研究,探讨不同植物群落对土壤微生物群落的影响。结果表明:不同盐生植物群落土壤平均颜色变化率(AWCD)随培养时间的延长而逐渐增加,大小顺序依次为:梭梭花花柴白刺绢蒿柽柳雾冰藜,且差异显著。不同植物群落土壤微生物对6类碳源利用差异显著(P0.05),其中梭梭群落利用率最高,雾冰藜群落利用率最低。碳水化合物类和氨基酸类是主要碳源,胺类的利用率最低。主成分分析(PCA)表明,在31种因子中提取的2个主成分因子,分别可以解释所有变量方差的41.51%和25.35%,对PC1和PC2起分异作用的主要碳源分别为碳水化合物类和氨基酸类。土壤微生物群落Shannon指数、Simpson指数上,除雾冰藜群落较低,其他群落之间均差异不显著(P0.05)。植物群落Margalef指数,Shannon指数和Simpson指数上,均为绢蒿,梭梭和柽柳群落较为优势。相关性分析表明,植物群落多样性指数与土壤微生物多样性指数呈显著正相关关系(P0.05),说明了植物多样性越丰富,土壤微生物越丰富。总体来说,干旱区不同盐生植物群落对土壤微生物群落多样性具有重要影响。其中,梭梭群落的土壤微生物群落具有较强的微生物总体活性和功能多样性。     

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。     

基于FVC指数的中国西北干旱区植被覆盖变化Markov过程

基于1982-2000年NOAA/AVHRR影像的FVC数据,对中国西北干旱区采用先分区再因海拔而异的分类方法进行植被覆盖的遥感分类,并在8 km×8 km空间分辨率下,对研究区植被覆盖变化的任意两年、连续平均和间隔平均转移概率矩阵下Markov过程进行分析与检验,探讨了研究区植被覆盖变化的Markov过程及其指示意义.结果表明：研究区植被覆盖变化受随机过程的控制和长期稳定的驱动因子影响,其转移变化是多重的Markov过程;仅使用两期的植被覆盖变化不能准确预测植被覆盖变化的发展趋势,无论这两期的时间是连续还是有一定时间间隔;对中国西北干旱区而言,连续10年以上的数据变化信息基本可以反映大部分影响该区植被覆盖的因素,采用长期平均转移概率矩阵可以得到较稳定的模拟与预测;植被覆盖变化是长期的动态平衡,平衡一旦被打破,建立新平衡是一个很长的时间过程.     

Changes in normalized difference vegetation index of deserts and dunes with precipitation in the middle Heihe River Basin

AimsPrecipitation is the major water source for desert ecosystems, with its temporal dynamics significantly driving the changes of ecosystem structure and function in desert regions. The objectives of this study are to evaluate the changes in normalized difference vegetation index (NDVI) with seasonal precipitation and different climate years in two cover types (desert and dune).MethodsBased on the daily rainfall dataset of 2000-2012 in the middle Heihe River Basin in Northwest China and the NDVI extracted from the moderate resolution imaging spectroradiometer (MODIS) images, we performed linear regression analysis to examine the correlation of NDVI_INT (accumulated NDVI) with precipitation in two cover types (desert and dune). Two measures of the precipitation are P_c (cool-season precipitation from last September to late February) and P_w (warm-season precipitation in between March and August), while NDVI was characterized with NDVI_INT-pys (previous-year during the different climate years (dry: 2001-2003, wet: 2004-2007)) and the different periods of a growing season (i.e. whole growing season from May through September, early growing season in between May and June, and late growing season in between July and September).Important findings We found that: (1) the determinants of growing season NDVI_INT and their order were NDVI_INT-pys > P_c > P_w for the deserts, while the order was P_w > NDVI_INT-pys for the dunes. The determinants and their order of NDVI_INT in early growing season were NDVI_INT-pys > P_c for the desert, while they were NDVI_INT-pys > P_c = P_w for the late growing season. However, for the dunes, NDVI_INT of the early and late growing season appeared determined by NDVI_INT-pys and P_w, respectively. (2) During the dry and wet periods, precipitation was not a significant factor influencing NDVI_INT for the desert and dune. However, significant increases in NDVI_INTwere observed at dune under wet condition. With the wet years continued, the length of the wet years become an important determinant of NDVI_INT at both cove types, particularly at dune. In addition, it appeared that different changes in NDVI with precipitation existed between the two cover types, but with very similar effects of time-lag. These findings provide useful references for further understanding the mechanisms of NDVI changes with precipitation.     

Traits of dominant plant species drive normalized difference vegetation index in grasslands globally

Aim

Theoretical, experimental and observational studies have shown that biodiversity–ecosystem functioning (BEF) relationships are influenced by functional community structure through two mutually non-exclusive mechanisms: (1) the dominance effect (which relates to the traits of the dominant species); and (2) the niche partitioning effect [which relates to functional diversity (FD)]. Although both mechanisms have been studied in plant communities and experiments at small spatial extents, it remains unclear whether evidence from small-extent case studies translates into a generalizable macroecological pattern. Here, we evaluate dominance and niche partitioning effects simultaneously in grassland systems world-wide.

Location

Two thousand nine hundred and forty-one grassland plots globally.

Time period

2000–2014.

Major taxa studied

Vascular plants.

Methods

We obtained plot-based data on functional community structure from the global vegetation plot database “sPlot”, which combines species composition with plant trait data from the “TRY” database. We used data on the community-weighted mean (CWM) and FD for 18 ecologically relevant plant traits. As an indicator of primary productivity, we extracted the satellite-derived normalized difference vegetation index (NDVI) from MODIS. Using generalized additive models and deviation partitioning, we estimated the contributions of trait CWM and FD to the variation in annual maximum NDVI, while controlling for climatic variables and spatial structure.

Results

Grassland communities dominated by relatively tall species with acquisitive traits had higher NDVI values, suggesting the prevalence of dominance effects for BEF relationships. We found no support for niche partitioning for the functional traits analysed, because NDVI remained unaffected by FD. Most of the predictive power of traits was shared by climatic predictors and spatial coordinates. This highlights the importance of community assembly processes for BEF relationships in natural communities.

Main conclusions

Our analysis provides empirical evidence that plant functional community structure and global patterns in primary productivity are linked through the resource economics and size traits of the dominant species. This is an important test of the hypotheses underlying BEF relationships at the global scale.     

中国干旱半干旱区潜在植被演替

研究中国干旱半干旱区植被背景,成为其生态环境建设方面的基础性和指导性的工作。潜在植被作为一种与所处立地达到平衡的演替终态,反映的是无人类干扰的情况下,立地所能发育形成的最稳定成熟的一种顶极植被类型,是一个地区现状植被的发展趋势,对本地区植被生态的恢复和重建具有重要的指导意义。以综合顺序分类法为基本理论方法,在GIS研究方法支持下,采用中国干旱半干旱区119个气象观测站1961-2005年的年降水数据与115个气象观测站1961-2005的>0℃年积温数据,以15a的年平均数据为时间周期,对中国干旱半干旱区潜在植被的演替进行了分析,得出了以下结论:在中国干旱半干旱区,潜在植被类型之间发生了复杂的演替过程。1961-1975年间,分布在中国干旱半干旱区的潜在植被有10种类型,由于气候变化,到20世纪90年代后期仅剩6种类型。在潜在植被类型之间的转化特征与数量方面,表现出3种特点,稳定减少、稳定增加与波动性变化。在潜在植被类型地理分布格局变化与发展方向方面,演替明显的地区主要有:吐鲁番盆地、锡林郭勒高原北部、呼伦贝尔高原、太平岭地区;在发展方向上,潜在植被的空间变化方向(演替方向)均异。潜在植被类型演替的驱动因素主要是气候变化条件下,影响植被分布的水热条件发生了改变。     

干旱半干旱区斑块状植被格局形成模拟研究进展

斑块状植被格局是世界上干旱半干旱区常见的景观类型,它们的形成、组成结构和演替过程研究,对于揭示区域生态系统变化的关键过程具有重要意义。鉴于基于地面调查和遥感技术的方法难以全面刻画斑块状植被格局的形成过程及机制,借助于模型模拟成为解决这一问题的有效方法。自20世纪90年代初至今,斑块状植被格局形成的连续和离散模拟研究不断涌现,然而,连续模拟侧重于植被格局形成的一般机理,缺乏与现实格局的对比和验证,离散模拟单元选择与规则制定等仍需不断研究。在简要回顾斑块状格局形成的反馈机制基础上,重点综述了斑块状植被格局形成的连续和离散模拟的最新研究进展,并指出了现有研究的不足。干旱半干旱区小尺度上植物和水的反馈作用决定了大尺度的斑块状植被格局,充分揭示植被-土壤水分相互作用机理是模型模拟研究的关键,放牧强度和降水格局等外部环境对干旱半干旱区斑块状植被格局特征具有重要影响。在未来研究中,应加强模型模拟结果与实际观测的植被格局比较和验证,重视局域环境条件、生态系统功能在模型中的表达,构建综合连续和离散模型各自优点的混合模型,注重斑块状植被格局形成过程中的标准子模型及模型开发和集成平台的研发,同时强调面向格局...     

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.     

基于减量精细采样法估算小麦叶片氮积累量的最佳归一化光谱指数

基于6个小麦品种、5个施氮水平、4年田间试验条件下不同生育时期的小麦叶片高光谱反射率和相应的氮含量及生物量,采用减量精细采样法,系统构建了350～2500 nm范围内所有两两波段组成的归一化光谱指数［NDSI（i, j）］,综合分析了小麦叶片氮积累量(LNA, g N·m^-2)与NDSI（i, j）的定量关系,确定了估算叶片氮积累量的新高光谱特征波段和光谱指数,进而建立了小麦叶片氮积累量监测模型.结果表明：估算小麦叶片氮积累量的敏感波段主要存在于可见光区和近红外区,最佳特征波段组合为720 nm和860 nm;基于NDSI(860,720)的叶片氮积累量监测模型为LNA=26.34×［NDSI(860,720)］^1.887（R²=0.900,SE=1.327）.利用独立试验资料的检验结果表明,基于NDSI(860,720)建立的回归模型对小麦叶片氮积累量的估测精度为0.823,RMSE为0.991 g N·m^-2,模型预测值与观察值之间的符合度较高.可利用新的归一化高光谱参数NDSI(860,720)来估算小麦叶片氮积累量.     

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。     

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。