基于C值和>5℃积温的内蒙古自治区植被-气候分类

C值是崔启武(1981)提出的一个水热联系方程的参数,代表了一个地区的干湿状况。本研究根据150个气象站点资料,计算了内蒙古自治区1961—1990年30年平均C值和>5℃积温,并生成空间分布图。结合内蒙古自治区植被地带分布图,绘制了内蒙古10个植被地带的C值和>5℃积温的散点图,较好地表现了内蒙古各植被带与气候指标的关系,并确定了内蒙古各植被带的C值和>5℃积温的界限。根据确定的各个植被带的C值和>5℃积温的界限,模拟了内蒙古自治区植被带的空间分布。通过Kappa一致性检验结果表明,C值与>5℃积温结合可以较好地反映内蒙古植被地带的空间分布状况。作为一个综合气候指标,C值为模拟内蒙古植被带分布提供了重要信息。     

4个常用的气候-植被分类模型对中国植被分布模拟的比较研究

 应用KAPPA一致性检验方法,比较研究了4个常用的气候植被分类模型：Penman模型、Holdridge生命地带系统、Kira模型和Thornthwaite模型对中国植被分布模拟的一致性和适用性。结果表明：这4个常用的气候 植被分类模型对中国植被区划一级分类的植被地理分布模拟效果较好。其中,Holdridge生命地带系统的KAPPA值达到0.57,模拟效果优于其它三者。但对特定地区,如青藏高原的植被地理分布,所有模型均需改进或引入新的影响因子才能较好地模拟二级植被区划的植被地理分布。1)Penman模型对温带草原和青藏高原的植被地理分布模拟的KAPPA值超过0.50,是4个模型中对青藏高原植被地理分布模拟效果最好的。2)Thornthwaite模型对热带雨林、季雨林植被地理分布模拟的KAPPA值达到0.40,可以弥补Holdridge生命地带系统对热带植被地理分布模拟精度的不足。3) Holdridge生命地带系统对中国植被地理分布模拟的效果最佳,但对西部季雨林、雨林区域(52)、西部草原亚区域(63)、青藏高原温性荒漠地带(86)和温性草原地带(84)的模拟程度不理想。4)Kira模型对亚热带常绿阔叶林植被地理分布的模拟效果可与Holdridge生命地带系统相媲美;对低海拔和湿润、湿润地区植被地理分布的模拟效果尚可,但在温带荒漠区与青藏高原区植被地理分布的模拟效果与实际相差较远。     

内蒙古主要植被类型与气候因子关系的研究

利用地理信息系统工具,以最新的植被类型图为依据,在统计、建模和空间模拟区域气候因子的基础上,对内蒙古主要植被类型与气候的关系进行了分析,并获得适宜的气候范围。结果表明,内蒙古植被空间分布表现出明显的规律性。一方面,随着距离海洋的远近变化,无论是地带性植被,还是山地垂直带、沙地及低湿地植被,从东向西均反映出地带分异,水分对于这种东西向更替更为重要。另一方面,热量的差异导致纬向上的变化。此外,热量成为     

内蒙古主要植被类型与气候因子关系的研究

利用地理信息系统工具,以最新的植被类型图为依据,在统计、建模和空间模拟区域气候因子的基础上,对内蒙古主要植被类型与气候的关系进行了分析,并获得适宜的气候范围.结果表明,内蒙古植被空间分布表现出明显的规律性.一方面,随着距离海洋的远近变化,无论是地带性植被,还是山地垂直带、沙地及低湿地植被,从东向西均反映出地带分异,水分对于这种东西向更替更为重要.另一方面,热量的差异导致纬向上的变化.此外,热量成为大兴安岭东西两麓发育的林缘草甸、草原、灌丛和低湿地等植被类型空间分布的主导因素.     

中国欧亚种酿酒葡萄种植分布的主要气候影响因子与气候适宜性

开展酿酒葡萄气候适宜性研究对于优化酿酒葡萄布局、气候资源开发利用具有重要意义。基于欧亚种酿酒葡萄(Vitis vinifera L.)分布数据和影响其分布的气候因子,利用最大熵模型(MaxEnt)和地理信息系统(ArcGIS),研究影响欧亚种酿酒葡萄种植分布的主导气候因子及其气候适宜性。结果表明:MaxEnt模型能够很好地模拟我国欧亚种酿酒葡萄的潜在分布,模拟效果达到"非常好"(AUC平均值0.936)的水平。基于气候因子对欧亚种酿酒葡萄地理分布影响的贡献确定了主导气候因子,即无霜期、干燥度、极端最低气温、年降水量、生长季日照时数、≥10℃活动积温。当前,我国欧亚种酿酒葡萄种植分布的气候高适宜区、适宜区、次适宜区分别占次适宜及以上区域总面积的2.9%、20.4%和76.7%。欧亚种酿酒葡萄气候高适宜区主要分布在宁夏、山西、陕西、内蒙古、山东、河北、新疆、甘肃等省,只考虑气候因子,陕西、山西、内蒙古具有较大的发展空间。     

CLM3.0-DGVM中植物叶面积指数与气候因子的时空关系

作为陆面模型里植被的特征量,叶面积值数（LAI）和植被覆盖度在陆地-大气相互作用的相关研究里被广泛应用。LAI的模拟是动态植被模式（DVM）的核心任务之一,需要对模拟的LAI与气候因子间的时空关系进行评估以更好的了解模式性能以及理解植被-大气反馈过程。用1950—1999年的气象数据驱动通用陆面模式的动态植被模式（CLM3.0-DGVM）模拟得到的全球潜在植被的LAI和2001—2003年MODIS观测资料衍生出的LAI数据进行对比,并在此基础上研究当前气候条件下不同植物功能型（PFT）的LAI与不同气候因子在年际尺度上的时空关系,包括运用Moran系数理论分析空间自相关性、运用逐步回归算法构建空间最优一阶线性回归方程、分析模式LAI与气候因子间的滞后相关性。研究表明：1）以MODIS衍生数据作参照,改进后的CLM3.0-DGVM能较好地模拟不同PFTs的LAI年最大值的空间分布型,但是在物候模拟即LAI的季节循环上存在不足;2）植物LAI的分布具有正的空间自相关性。对潜在植物LAI和气候因子进行拟合时不同气候因子对不同PFTs的方差贡献不一样,一般降水最大、风速最小。这反映了陆地生态系统和气候间复杂的相互关系;3）模式模拟的LAI和气候因子有显著的1～2年的滞后相关,其中光照、降水和LAI的滞后相关性波动较大,而温度、比湿的较小,风速的不明显。这些基于CLM3.0-DGVM的结论在自然界的植物–气候相互作用系统中具有普遍意义：不同地区不同植物受不同气候因子的影响不一样;找出不同PFT的主要气候影响因子和理解其中最关键的生物物理和生物化学过程是至关重要的。进一步工作需要用更精确和更高分辨率的气候数据以及局地观测的LAI对DGVM做评估,同时DGVM本身也需要继续改进（例如加入农作物和灌溉过程的模拟）。     

基于物种分布模型评价土壤因子对我国毛竹潜在分布的影响

基于单类别支持向量机方法的物种分布模型, 利用政府间气候变化专门委员会(IPCC)气候情景模式和联合国粮食与农业组织(FAO)的全球土壤数据, 模拟1981-2099年我国毛竹(Phyllostachys edulis)的潜在空间分布及变化趋势, 比较考虑土壤因子前后模拟结果的差异, 旨在探究土壤因子对毛竹潜在空间分布模拟结果的影响。结果表明, 仅以气候因子为模拟变量和同时考虑气候与土壤因子为模拟变量的毛竹潜在空间分布模拟均具有较高精度, 毛竹潜在分布区表现为面积增加并向北扩张。模拟因子重要性分析表明表征温暖程度的气候因子在毛竹潜在分布模拟中起主导作用, 而表征土壤质地和酸碱性的土壤因子以限制性作用为主。同时考虑气候与土壤因子的模拟结果具有较高的模拟效率, 且在未来气候变化情景模式下毛竹潜在分布区面积增幅与向北迁移幅度均小于仅使用气候因子的模拟, 表明土壤要素对毛竹潜在分布具有明显的限制作用, 该结果对现在的毛竹潜在分布模拟研究具有重要的补充作用。     

我国单季稻种植区的气候适宜性

从国家层次和年尺度阐明影响我国单季稻种植区分布的主导气候因子, 揭示我国单季稻种植区的潜在分布及其气候适宜性,可为我国优化单季稻生产布局、改进种植制度和引种提供科学依据.本文从国家层次和年尺度选取影响我国单季稻分布的潜在气候因子, 利用其地理分布信息,结合最大熵模型和ArcGIS的空间分析功能, 阐明影响我国单季稻分布的主导气候因子并构建我国单季稻分布与气候的关系模型. 结果表明: 影响我国单季稻潜在种植区分布的主导气候因子是年降水量、湿润指数和稳定通过18 ℃日数, 它们对单季稻分布的累积贡献率达到了潜在气候因子的94.5%; 基于主导气候因子和单季稻种植点分布的地理信息, 结合最大熵模型构建的我国单季稻种植区分布与气候的关系模型能够很好地模拟我国单季稻种植区的潜在分布. 根据待预测区单季稻的存在概率, 明确了我国单季稻种植区潜在分布的气候低、中、高适宜区和气候不适宜区, 并分析了各气候适宜区的气候特征.     

我国单季稻种植区的气候适宜性

从国家层次和年尺度阐明影响我国单季稻种植区分布的主导气候因子, 揭示我国单季稻种植区的潜在分布及其气候适宜性,可为我国优化单季稻生产布局、改进种植制度和引种提供科学依据.本文从国家层次和年尺度选取影响我国单季稻分布的潜在气候因子, 利用其地理分布信息,结合最大熵模型和ArcGIS的空间分析功能, 阐明影响我国单季稻分布的主导气候因子并构建我国单季稻分布与气候的关系模型. 结果表明: 影响我国单季稻潜在种植区分布的主导气候因子是年降水量、湿润指数和稳定通过18 ℃日数, 它们对单季稻分布的累积贡献率达到了潜在气候因子的94.5%; 基于主导气候因子和单季稻种植点分布的地理信息, 结合最大熵模型构建的我国单季稻种植区分布与气候的关系模型能够很好地模拟我国单季稻种植区的潜在分布. 根据待预测区单季稻的存在概率, 明确了我国单季稻种植区潜在分布的气候低、中、高适宜区和气候不适宜区, 并分析了各气候适宜区的气候特征.     

黄土高原地区植被与气候的关系

利用地理信息系统技术结合典范对应分析和数量区划的方法。研究了黄土高原地区植被与气候之间的关系。排序结果表明：CCA的第一轴代表黄土高原植被和气候梯度的纬向变化,水分梯度是决定植被分布的最主要气候因子,热量梯度中的全年月平均最低气温、月平均最高气温、年均温也对植被的纬向性分布有较大的影响,黄土高原植被与气候梯度表现出明显的纬向性;CCA的第二轴代表黄土高原植被和气候梯度的经向性变化,热量梯度是决定植被经向性分布的最主要气候因子,水分梯度中的全年最大蒸散量对植被的经向性分布有较大的影响。黄土高原植被与气候梯度表现出明显的经向分布规律性。     

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。     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

陕西省退耕还林植被覆盖度与湿润指数的变化关系

使用MODIS-NDVI数据和气象站点资料,通过GIS遥感技术和数理统计等方法,分析了陕西省退耕还林后(2000—2012年)植被覆盖度与湿润指数的时空变化规律及两者变化的关系。结果表明,陕西省植被覆盖度和湿润指数都呈现由南向北递减的分布规律并且有明显的季节变化特征。2000—2012年,陕西省植被覆盖度在波动中呈现大幅增加的趋势,陕北地区增加最为显著,生态环境得到明显改善,然而部分城市周边地区植被有退化的迹象。2000—2012年湿润指数年际变化波动较大,有上升的趋势,陕南地区增加显著。空间分布上随着植被覆盖度的增加湿润指数呈指数变化趋势,相关性与植被覆盖度面积取值范围有关,范围取值越大相关系数越高。植被覆盖度的年际变化受到气候和人为因素影响,陕南地区植被覆盖度与湿润指数的相关性较显著,而受到人为影响比较明显的陕北、关中地区相关性不显著。     

KIRA指标的拓展及其在中国植被与气候关系研究中的应用

根据Kira以月平均气温5℃为界的热量指数和干湿度指数概念,提出了以月平均气温10℃为界的生物热量指数,包括生物温暖指数(BWI)和生物寒冷指数(BCI),并修正其干湿度指数为生物干湿度指数(BK).利用中国689个标准气象台站的资料,分析我国主要植被类型分布与热量因子和干湿度因子的关系,得出两者之间较好的相关性,生物温暖指数、寒冷指数和干湿度指数的散点图较好地表现了中国各植被类型与气候指标的关系和格局.以10℃为界的生物温暖指数不仅对我国森林植被的地理分布和温度气候带的划分具有较好的指示作用,而且对西南部高山、亚高山地区的植被与气候关系指示性较强;生物寒冷指数则对亚热带和热带的指示性很好,能够较好区分亚热带南部及热带地区;由热量指数和降水量综合得出的生物干湿度指数,对中国西北部干旱、半干旱区以至全国的植被分布与水分、热量因子的关系分析有较好的应用价值.     

1982-2020年东北森林带植被绿度时空变化特征

植被绿度变化（绿化或褐化）的时空格局研究有助于了解生态系统结构和功能的变化,制定适应气候变化的生态系统管理政策。在全球气候变化加剧的背景下,过去40a间东北森林带植被绿度如何变化仍不清楚。基于气象再分析数据分析了1982-2020年来东北森林带的气候变化趋势,以叶面积指数（LAI）作为植被绿度的衡量指标分析了东北森林带中大兴安岭、小兴安岭和长白山脉植被绿度的时空变化格局和影响因素。研究发现：1982-2020年东北森林带气候趋势呈现"暖干化"特征。研究区植被绿度总体呈绿化趋势,但2000年后植被绿度变化呈降低趋势的区域增加了7.23倍,主要位于大兴安岭西北部。影响因素分析表明,1982-2000年温度和土壤水分是植被绿度增加的主要驱动因素;而2000年之后,区域内植被绿化的主要驱动因素为土壤水分的增加,降雨和相对湿度降低引起的水分胁迫导致大兴安岭西北部植被褐化加剧。研究结果为揭示东北森林带固碳能力变化、制定适应气候变化的林业管理对策提供了科学参考。     

中国东北主要植被类型的分布与气候的关系

本文根据吉良的热量指标和作者提出的湿度指数,研究了我国东北主要植被类型的分布与气候之间的关系：1．确定了东北地区10个水平地带性植被类型的热量分布范围和水热指标的平均值。2．研究了东北山地垂直地带性植被类型的水热指标分布特点,并用定量指标讨论了东北东部山地岳桦林带的分布、大兴安岭存在山地冻原和东北植被区域的分界线问题。     

荒漠绿洲NDVI与气候、水文因子的相关分析

 通过利用1992～1996年NOAA/AVHRR逐旬的归一化植被指数（NDVI）数据和阜康气候、水文资料,分别对绿洲和荒漠进行了NDVI与气候、水文因子间的相关分析,得出了一些初步结论：绿洲与荒漠NDVI具有不同的季节变化规律;与绿洲NDVI相关显著的因子依次为气温、地下水位和降水,     

Moisture status during a strong El Niño explains a tropical montane cloud forest’s upper limit

Growing evidence suggests short-duration climate events may drive community structure and composition more directly than long-term climate means, particularly at ecotones where taxa are close to their physiological limits. Here we use an empirical habitat model to evaluate the role of microclimate during a strong El Niño in structuring a tropical montane cloud forest’s upper limit and composition in Hawai‘i. We interpolate climate surfaces, derived from a high-density network of climate stations, to permanent vegetation plots. Climatic predictor variables include (1) total rainfall, (2) mean relative humidity, and (3) mean temperature representing non-El Niño periods and a strong El Niño drought. Habitat models explained species composition within the cloud forest with non-El Niño rainfall; however, the ecotone at the cloud forest’s upper limit was modeled with relative humidity during a strong El Niño drought and secondarily with non-El Niño rainfall. This forest ecotone may be particularly responsive to strong, short-duration climate variability because taxa here, particularly the isohydric dominant Metrosideros polymorpha, are near their physiological limits. Overall, this study demonstrates moisture’s overarching influence on a tropical montane ecosystem, and suggests that short-term climate events affecting moisture status are particularly relevant at tropical ecotones. This study further suggests that predicting the consequences of climate change here, and perhaps in other tropical montane settings, will rely on the skill and certainty around future climate models of regional rainfall, relative humidity, and El Niño.     

不同气候变化情景下2070-2099年中国潜在植被及其敏感性

潜在植被作为当前气候条件、无人类干扰下,所能发育演替形成的最稳定、最成熟的一种顶极植被类型,能够反映立地植被发展的趋势。潜在植被的研究有助于人类了解植被与气候系统的作用机制,可为区域植被恢复工程和生态建设提供参考依据。基于综合顺序分类系统,利用A1B、A2及B1情景下2070-2099年气象数据对中国潜在植被进行了模拟,在不同气候变化情景下分析了未来中国潜在植被的空间分布和潜在植被对不同气候变化的敏感性。结果表明:(1)不同气候变化背景下中国潜在植被分布的规律具有相似性,但潜在植被类在总数和各情景下分布的面积存在差异性;(2)比较发现,中国的气候条件在20世纪和21世纪均不适宜炎热极干热带荒漠类(ⅦA)的发育;(3)中国潜在植被在3种气候变化情景下表现为敏感性的区域占到国土总面积的64.10%,在西北地区、北方地区、南方地区及青藏地区不同自然区敏感性地区所占各区的比例不同,分别为68.20%、70.82%、49.94%及66.59%。     

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。