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。     

1982-2012年中亚地区植被时空变化特征及其与气候变化的相关分析

干旱区植被生态系统对气候变化极为敏感,并且干旱区的植被变化研究对全球碳循环具有重要意义。然而近几十年来,中亚干旱区植被对气候变化的响应机制尚不甚明朗。利用归一化植被指数NDVI数据集和MERRA（Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications）气象数据,采用经验正交函数（EOF,Empirical Orthogonal Function）和最小二乘法等方法系统分析了31a（1982-2012年）来中亚地区NDVI在不同时间尺度的时空变化特征。进一步分析和研究NDVI与气温和降水的相关性,结果表明：1982-2012年,中亚地区年NDVI总体呈现缓慢增长趋势,而1994年以后年NDVI呈现明显下降趋势,尤其在哈萨克斯坦北部草原地区下降趋势尤为突出。这可能是由于过去30年间,中亚地区降水累计量的持续减少造成的。NDVI的季节变化表明春季NDVI增长最为明显,冬季则显著下降。与平原区相比,中亚山区的NDVI值增长幅度最大,并且山区年NDVI与季节NDVI呈现显著增加趋势（P < 0.05）。中亚地区年NDVI与年降水量正相关,而年NDVI与气温变化存在弱负相关。年NDVI和气温的正相关中心在中亚南部地区,负相关中心则出现在哈萨克斯坦的西部和北部地区;NDVI和降水的相关性中心刚好与气温相反。此外,在近30年间的每年6月至9月,中亚地区NDVI与气温存在近一个月的时间延迟现象。本研究为中亚干旱区生态系统变化和中亚地区碳循环的估算提供科学依据。     

1982-2012年中国植被覆盖时空变化特征

利用GIMMS NDVI、MODIS NDVI和气象数据,辅以趋势分析、分段回归以及相关分析等方法,分析了1982—2012年我国植被NDVI时空变化特征及其驱动因素。结果表明:(1)近30年我国植被NDVI呈缓慢增加趋势,增速为0.2%/10a;植被覆盖变化阶段性特征明显:即1982—1997年和1997—2012年植被覆盖均呈显著增加趋势,增速分别为1.2%/10a和0.6%/10a,均通过显著水平0.05的检验。(2)空间上,我国陕北黄土高原、西藏中西部以及新疆准格尔盆地等地区植被NDVI呈显著增加趋势;而东北地区的大、小兴安岭和长白山、新疆北部的天山和阿尔泰山以及黄河源和秦巴山区等地区植被NDVI呈显著下降趋势,其中东北地区和新疆北部山区下降尤为显著,说明近年来我国中高纬度山区植被活动呈下降趋势。(3)不同区域植被对气温和降水的响应存在差异,我国北方地区植被对气温具有较长的响应持续时间;而除云南外,南方地区植被对降水的响应时间存在1—3个月的响应时间,且随着滞后时间的延长,相关性逐渐增大。(4)我国植被覆盖增加是气候变化和人类活动共同驱动的结果,尤其是1999年之后人类活动影响逐渐加强。而我国东北地区和新疆北部山区植被覆盖的下降可能是由于该区降水减少所致,东南沿海地区植被退化则受城市化影响显著。     

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。     

22年来西北不同类型植被NDVI变化与气候因子的关系

 为了研究气候变化对西北地区不同类型植被的影响,利用NASA GIMMS 1982～2003年逐月归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）数据集和西北地区138个气象站点同期的气温和降水资料,计算了各站22年月平均气温和降水与NDVI的相关系数。同时, 选西北 地区森林、草原、绿洲和雨养农业4类有代表性的植被类型为研究区,对各类植被NDVI与气温和降水的相关关系进行分析。研究结果表明：除无 植被的戈壁沙漠地区外,西北地区NDVI与气温和降水均有较好的相关性。除祁连山中部地区外,西北地区NDVI与气温的相关系数大于降水。天 山、阿尔泰山和秦岭的NDVI与气温相关系数最高,而青海东北部NDVI与降水相关系数最高。西北地区各种类型植被对气候变化反映敏感。其敏 感度因植被类型不同和同类植被所处的地理位置不同而有差异;纬度较高的新疆林区与温度相关性最高,高寒草甸次之。在植被生长最旺盛的 夏季（6～8月）,22年来西北地区各林区的NDVI均呈下降趋势。其中西北东部林区下降趋势显著,与这些地区的降水减少和气温增加有关。草 原区植被以上升趋势为主,高寒草甸和盐生草甸上升趋势最为显著,气温升高是这些地区植被生长加速的原因 之一。西北绿洲是NDVI增加极为 显著的地区,以新疆绿洲NDVI上升趋势最大。气候变暖是近年绿洲NDVI增加的主要驱动力之一,绿洲面积扩大、种植结构调整和种植品种变化 等人为因素对绿洲NDVI增加的作用不可忽视,这种作用在新疆表现的尤为突出。雨养农业区NDVI年际 间波动较大,各区域间变化不太一致。 NDVI的波动与降水变化有很好的正相关,与气温变化有很好的负相关,近年来西北东部气温升高和降水的减少是雨养农业区NDVI下降的原因, 农业措施的实施也改变了植被生长对气候条件的依赖性。     

Recent greening of grasslands in northern China driven by increasing precipitation

近年中国北方草地变绿受降水增加的驱动 中国北方的暖湿化是近期的热点话题,然而其对植被生长的影响仍不清楚。本研究基于长时间序列(1982–2018年)数据,研究了归一化植被指数(NDVI)的时间动态及其气候驱动因子之间的关系,以探索近年来气候的暖湿化是否会导致该区植被变绿。我们采用分段回归探测了NDVI的变化趋势是否存在转变点,用Pearson相关分析描述了植被指数与气候因子的关系。最后,采用逐步多元回归方法研究了气候因子对NDVI时间变化的贡献率。研究结果表明,NDVI时间变化趋势的转变点出现在2008年,GIMMS NDVI在1982–2008年略有增加,上升速率为0.00022 yr⁻¹,在2008–2015年上升速率达到0.002 yr⁻¹,MODIS NDVI在2008–2018年上升速率为0.0018 yr⁻¹。降水是NDVI变化的主要驱动因子,气温和饱和水汽压差(VPD)对NDVI的变化影响较小。总体看来,NDVI时间序列变化趋势存在转变点,并且近期气候的暖湿化主导了中国北方草地植被变绿,这为今后更好地预测该地区气候变化下的植被覆盖变化提供了依据。     

基于SPOT NDVI的甘肃河东植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998—2011年SPOT NDVI和年均气温、降水数据,采用植被覆盖度法、趋势分析法及相关分析法对甘肃河东地区植被覆盖时空变化及其对气温和降水的关系进行研究。结果表明:河东地区植被覆盖度南高北低,依次为陇南山区甘南高原陇东高原陇中高原;近14年来植被覆盖度呈波动上升趋势,增速分别为陇南山区0.050 10 a-1、甘南高原0.009 10 a-1、陇东高原0.039 10 a-1、陇中高原0.023 10 a-1;植被覆盖轻度改善面积占37.20%,基本不变占59.75%,表明研究区植被覆盖稳中有所上升;河东地区植被NDVI与气温和降水的相关性各异,其中54.59%的地区植被NDVI与气温呈负相关,45.41%区域呈正相关;87.86%的地区植被NDVI与降水呈正相关,12.14%区域呈负相关;植被NDVI与降水正相关面积明显大于气温,说明降水是研究区植被生长的主导气候因子。     

黄土高原植被覆盖与水热时空通径分析

探究黄土高原地区气象因子对植被覆盖的影响作用以丰富生态修复理论。基于黄土高原2001—2017年归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)与气象数据,采用通径分析方法分别从时间和空间尺度上,分析黄土高原气温和降水对植被覆盖变化的直接及间接影响作用,为该地区生态建设提供科学依据。结果如下：黄土高原地区年际间植被明显波动增长,降水变化大体上与植被变化相似;降水整体较气温对植被覆盖变化的作用大。黄土高原植被与水热空间关系的最优分析尺度为80km,在80km空间尺度上,植被与气温有最大相关性,植被、降水由东南到西北递减,而气温分布规律不显著;降水整体呈现促进作用,气温的抑制作用较强,且空间差异明显。在时间与空间尺度上,植被主要受水热促进尤其是降水促进影响,且降水对植被生长的直接作用远大于通过气温的间接作用;不论生态区还是植被类型,气候因子作用均以促进类型为主,但存在明显差异。水热作用在时空尺度上具有明显空间差异性,不同地区影响植被变化的主控因子不同。     

气候变化下黄土高原植被生长期NDVI动态变化特征

理解植被对气候变化的响应对于预测未来生态系统过程和制定应对策略至关重要。本研究采用地理探测器和地理加权回归等方法，探讨了2002—2019年黄土高原不同植被类型主要生长期(4—10月)归一化植被指数(NDVI)变化的空间格局及其与气象因子的关系。结果表明：受退耕还林还草生态工程影响，黄土高原植被得到显著改善，其中草原和荒漠植被由于生境容易受到外界环境影响，NDVI呈不稳定状态，且在夏季最不稳定；日照时数的增加间接导致降水减少，产生较强的光抑制效应，造成日照时数变异系数对黄土高原生长期植被NDVI空间变化的解释力最大(0.124),黄土高原西北干旱区的荒漠受海拔影响，气压低，水汽蒸发量大，抑制植物叶片进行光合作用，与生长期植被变化呈正相关；荒漠区夏季降水量突增，植被对气温变化的响应减缓，出现NDVI变化对气温变化响应的滞后性；在8—10月，阔叶林高的植被覆盖度对水分胁迫的敏感性降低，产生对降水因子的滞后响应。     

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.     

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。     

1998—2017年祁连山南坡不同海拔、坡度和坡向生长季NDVI变化及其与气象因子的关系

祁连山是我国西北地区重要的水源涵养保护区,是我国地形第一、二阶梯分界线,对气候变化极其敏感。基于气温、降水量和归一化植被指数(NDVI)数据,使用趋势分析、小波分析和相关分析方法,结合数字高程模型(DEM)数据,从海拔、坡度和坡向的角度探讨祁连山南坡NDVI变化及其与气温和降水的关系。结果表明: 1998—2017年,祁连山南坡生长季NDVI整体呈增长趋势,增长趋势为0.023·10 a^-1。NDVI值在不同海拔、坡度和坡向上的变化存在差异性,NDVI值随海拔的升高呈先增后降趋势,海拔2700～3700 m区域的植被覆盖状况较好,＞4700 m区域的植被出现退化现象;NDVI值随坡度增加呈降低态势;NDVI值在坡向上的差异较小,但阳坡的植被覆盖状况好于阴坡。生长季NDVI与气温、降水的关系密切,生长季NDVI、气温、降水均具有14年的变化周期,而不同海拔、坡度、坡向的植被受到气温和降水的影响不同,海拔＜3700 m、＞4700 m区域、坡度＜25°区域和各坡向区域的植被均易受降水影响。     

川渝地区NDVI动态特征及其对气候变化的响应

四川、重庆位于我国西南、长江上游地区,地形条件复杂,区内生态环境对气候变化较为敏感,作为我国现代农业发展区和长江中上游重要生态屏障,探究区域植被覆盖与气候变化之间的关系对该地区生态文明建设与农业可持续发展具有重要意义。基于归一化差值植被指数（NDVI）和气象数据（气温、降水）,采用Sen趋势分析、MK检验和偏相关分析法,以农业地貌分区视角分析1999-2018年川渝地区植被覆盖的时空变化特征,以及植被NDVI与气温和降水之间的时空响应。研究结果表明：（1）川渝地区及各农业地貌分区植被NDVI在近20年均呈显著上升趋势,增长速率为盆周山地区（0.0073/a）>四川盆地区（0.0063/a）>川西南山地区（0.0050/a）>川西高山高原区（0.0026/a）,整体年际变化率为0.0047/a。（2）川渝地区91.51%的NDVI像元值变化为正,空间上呈现出东高西低的总体分布格局,其中盆周山地区NDVI值最高为0.60,川西高山高原区NDVI值最低为0.44。（3）川渝地区整体上NDVI与气温和降水呈正相关,且气温（r=0.707,P<0.01）强于降水（r=0.535,P<0.05）,空间上植被NDVI与气温和降水呈显著正相关区域分别占39.31%、18.92%。（4）不同农业地貌区植被生长与气候变化的响应关系呈现出明显差异。在川西高山高原区NDVI与气温呈显著的正相关关系,但与降水的关系不明显,其中阿坝-若尔盖-红原等高平原地区及西北部石渠等丘状高原地区受气温的显著正效应驱动尤为明显;在四川盆地区和盆周山地区NDVI与气温和降水均呈正相关,特别是东北部平行岭谷及低山丘陵区受气温和降水的正效应影响显著。研究有助于进一步理解川渝地区植被与气候变化的响应机制,并为促进川渝地区生态建设及发展提供参考依据。     

1983～1992年中国陆地NDVI变化的气候因子驱动分析

利用1983－1992年NOAA／AVHRR逐月的归一化植被指数（NDVI）资料和中国国家气象局全国160个基本标准气象站的月均温和降雨数据,探讨气温,降水对中国植NDVI动态变化驱动作用。首先计算了NDVI与气温,降水偏相关和复相关系数,研究了中国植被NDVI变化的气候因子驱动的区域分异规律,并据此,对中国植被NDVI变化的气候因子驱动进行了分区,共分出4个一级区,6个二级区和14个三级区,进一步表明了中国植被NDVI变化气候因子驱动的区域差异。     

安徽省2000-2009年不同类型植被的变化及其与气温、降水的关系

为了了解安徽省不同类型植被与气候环境因子的关系,利用2000-2009年的逐月MODIS/NDVI数据、安徽省80个气象站逐日气温、降水资料和安徽省土地覆盖数据,研究了安徽省近10年来植被指数的时空变化特征及其与气温、降水的相关性.结果表明:近10年来,安徽省各覆盖类型的植被指数变化趋势不一致,作物种植区和城镇的植被指数增加显著,其他覆盖类型的植被指数变化不显著;林地的平均植被指数最高,作物种植区次之,城镇最低;植被指数的月变化在作物种植区呈现双峰型,而其他覆盖类型呈现单峰型.安徽省月平均NDVI分别与月平均气温、月降水量呈显著线性正相关和非线性正相关,降水量对植被NDVI的作用存在一个阈值,但年际关系均呈弱正相关.植被指数与气温的偏相关系数林地最高,作物种植区最低,自然植被区的偏相关系数较人工植被区的大,植被指数与降水的偏相关系数恰好相反.安徽省淮北平原中部和江淮之间北部大部分地区(非水浇地)的植被是由气温和降水的共同作用驱动;淮北中部少数格点和少数水体格点的植被是单独由降水作用驱动;除一些水面的格点是非气象因子驱动外,其他大部分地区的植被是单独由气温作用驱动.     

气候变化背景下京津风沙源区人类活动对植被影响的量化分析

在气候变化背景下,将人类活动对植被的影响进行量化研究,对于区域生态管理具有重要的现实意义。本研究基于GIMMS NDVI3g数据、气象数据(气温、降水)和标准化降水蒸散指数(SPEI),运用相关分析和趋势分析,研究京津风沙源区1982—2014年不同时期的植被时空变化及其驱动因子,再利用回归分析和残差分析定量研究了不同时期不同亚区人类活动对植被变化的影响。结果表明: 1982—2014年,京津风沙源区77.1%的植被退化状况得到明显改善,64.1%的地区植被生长呈上升趋势,年均NDVI呈现东南向西北递减的趋势。不同时期植被动态研究显示,74.5%的地区在京津风沙源治理工程实施后植被增加,最明显的是晋北山地丘陵亚区。在气候因子中,降水与植被变化的相关性最强;生态工程等人类活动在京津风沙源区的大部分地区起到了积极的作用,尤其是晋北山地丘陵亚区达到了94.9%。     

中国东北地区植被NDVI对气候变化的响应

结合1982—2003年GIMMS-NDVI数据集和GIS技术,应用基于像元的相关分析方法,分析了东北地区植被NDVI对气候变化的响应。结果表明：1）1982—2003年,东北地区年平均气温呈上升趋势,而年降水量呈下降趋势;东北地区植被NDVI与年平均气温呈显著正相关的像元占12.84%,主要分布在松嫩平原南部、三江平原中部和西辽河平原,植被类型为农田、阔叶林、草原。植被NDVI与年平均气温几乎不存在显著负相关性;植被NDVI与年降水呈显著和极显著正相关的像元比例为4.55%,主要植被类型为草原和农田;植被NDVI与年降水量呈显著负相关的像元比例为7.52%,主要植被类型为针叶林和阔叶林。2）东北地区植被与生长季气温显著正相关和显著负相关的比例分别为3.96%和4.35%;植被与生长季降水显著正相关和显著负相关的比例分别为8.81%和8.54%。3）东北地区58.21%的植被像元与春季气温显著或极显著正相关,主要分布在大兴安岭中部、小兴安岭、长白山及完达山-张广才岭等地区,主要植被类型为阔叶林、农田、针叶林和草甸;植被NDVI与春季气温几乎不存在显著负相关性。植被NDVI与春季降水呈显著正相关和显著负相关的比例分别为4.81%和1.67%。4）东北地区植被NDVI与夏季气温和降水呈显著相关的比例明显少于春季,与夏季气温正相关的比例为7.61%,与夏季降水显著负相关的比例为6.29%。秋季气温和降水对东北地区植被NDVI影响较小,其中植被NDVI与秋季气温显著正相关的像元占植被像元总数的6.05%,几乎不存在与秋季气温显著负相关的植被像元;植被NDVI与秋季降水显著负相关的比例为5.43%,几乎不存在与秋季降水显著正相关的植被像元。     

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。     

青藏高原典型草地NDVI时空演变的季节差异及其气候驱动

基于全球库存建模和制图研究(GIMMS)第三代归一化植被指数(NDVI3g)产品和气象数据,利用一元线性回归模型、偏相关分析和显著性T检验,分析了1982—2015年青藏高原高寒草甸和高寒草原春、夏、秋季NDVI时空演变的差异特征及其与气候因子的关系。研究表明：(1)高寒草甸春、夏、秋季NDVI整体均无明显变化趋势,高寒草原春季和夏季NDVI均显著增加,变化速率均为0.0002/a(P<0.05),而秋季NDVI变化趋势不明显。(2)空间上,高寒草甸春季NDVI显著增加面积占比31.95%,集中分布在祁连山区和三江源区,夏季NDVI显著增加的面积占比32.12%,主要分布在祁连山区、三江源地区和一江两河流域;秋季NDVI显著增加的比例为24.59%,集中分布于祁连山区和一江两河流域。高寒草原春、夏、秋季NDVI显著增加的区域均集中分布于西藏自治区北部和柴达木盆地南缘地区,分别占比44.20%、43.09%和37.99%。(3)高寒草甸春季和秋季NDVI均与气温显著正相关,偏相关系数达0.41(P<0.05)和0.23(P<0.05),夏季NDVI与气温、降水量和太阳辐...