2000—2018年黄河流域森林和草地物候的时空变化

植被物候研究对了解全球气候变化特征具有重要意义。黄河流域空间跨度大、生态环境复杂,林草植被的物候变化特征有待进一步明确。本研究基于2000—2018年MODIS-EVI数据,采用分段Logistic和双Logistic物候模型及分别对应的曲率变化极值法和导数法对黄河流域林、草植被物候进行反演,分析物候参数的时间变化和空间差异。结果表明：研究区生长季开始期(SOS)在第90～165天,从东南到西北逐渐推迟,海拔每升高100 m, SOS推迟0.94 d,其中,森林SOS早于草地。生长季结束期(EOS)在第270～315天,从西向东南推迟,海拔每升高100 m, EOS提前0.63 d,其中,森林EOS晚于草地。生长季长度(LOS)为110～230 d,从东南向西北逐渐缩短,森林植被的LOS大于草地。研究期间,SOS呈提前趋势,幅度为4.1 d·(10 a)^-1,空间上提前面积比例为73.2%,流域中部地区提前幅度较大;EOS整体呈显著推迟趋势,幅度为2.3 d·(10 a)^-1,空间上推迟面积比例为63.4%,森林物候期提前和延迟都小于草地;L...     

北方地区典型林草地物候时空变化特征及其对气象因子的响应

为探究北方地区典型植被林地、草地物候特征及其对气候变化的响应,本文基于1982—2015年的GIMMS NDVI 3gv1数据集和气象资料,采用动态阈值法提取植被物候,应用线性回归和偏相关分析法分析林、草地物候时空变化特征及其与气候变化的关系。结果表明：(1)林地生长季长度(LOS)以0.32d/a的速率极显著延长,整体表现为生长季始期(SOS)以-0.18d/a极显著提前,生长季末期(EOS)以0.14d/a极显著推迟。林地SOS提前、EOS推迟和LOS延长的区域面积占比分别为93.3%、90.4%和96.3%。(2)草地LOS以-0.01d/a的速率不显著缩短,表现为SOS以-0.09d/a不显著提前,EOS以-0.10d/a不显著提前。SOS提前、EOS提前和LOS缩短的区域占比为67.5%、69.1%和50%。(3)林地SOS主要受冬末春初的气温升高和降水增加而提前,EOS受夏季气温升高、秋季以及冬末春初降水增加而推迟。(4)草地SOS主要受春季气温升高和短波辐射减少而提前,EOS受秋季气温升高和短波辐射减少而提前,草地物候与气象因子的响应时长小于林地。     

甘肃河东地区植被物候及其对气候变化的响应

探究中纬度地区的植被物候及其对气候变化的响应,对理解生态系统对气候变化的响应以及预测区域生态系统的碳循环至关重要。本文基于2000—2018年MODIS EVI数据,利用非对称高斯函数(A-G)与动态阈值法提取森林与草地物候参数,结合气象数据探究河东地区植被物候与气候变化的响应关系。结果表明：森林与草地物候参数存在显著差异,两者生长季始期(start of growing season, SOS)的趋势均提前,生长季末期(end of growing season, EOS)的趋势分别提前和推迟,其中整体SOS呈提前趋势的面积占比61%,EOS呈推迟趋势的面积占比41%,生长季长度(length of growing season, LOS)呈延长趋势的面积占比53%;随着海拔和纬度的上升,植被SOS、EOS和LOS分别呈推迟、提前和缩短的趋势发展,但这种趋势正在减弱;季前气候对SOS和EOS存在不同程度、方向的影响,秋冬季高温推迟SOS,春季高温则提前SOS,春夏季降水增加提前EOS,秋季高温推迟EOS,且对于河东地区而言,最低气温影响更为显著;森林与草地之间对于气候变化的响应程度存...     

黄土高原植被物候变化及其对季节性气候变化的响应

受气候变化影响,全球范围内植被物候发生了显著变化,而目前针对不同植被分区类型下（荒漠草原区、典型草原区、森林草原区、落叶栎林区、落叶栎林亚区）植被物候变化及其对季节性气候变化响应的研究尚少。因此基于MODIS遥感归一化差值植被指数（MODIS NDVI：MOD13Q1）数据、中国植被区划数据及135个气象站点插值数据,利用Sen''s斜率估计、Hurst指数和高阶偏相关分析等方法,研究黄土高原2001-2018年植被物侯变化及其对季节性气候变化的响应。结果表明：（1）黄土高原植被生长季始期（SOS,Start of Growing Season）主要集中在第96-144天,子植被分区由西北向东南方向,逐渐呈现提前趋势,71.0%的像元植被SOS整体提前0-2 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间66%的像元植被SOS继续呈现提前趋势;植被生长季末期（EOS,End of Growing Season）主要集中在第288-304天,各子植被分区植被EOS变化基本保持一致,87.6％的像元植被EOS整体延迟0-3 d/10a （α=0.05）,且在未来一段时间有80%的像元植被EOS继续呈现推迟趋势。（2）黄土高原植被SOS主要受各季节温度的影响;当年春季降水导致植被SOS提前,主要分布在黄土高原中部;上年夏季和上年秋季降水增加会导致植被SOS推迟;当年春季、上年秋季和年初冬季的温度升高均会导致植被SOS提前;各子植被分区植被SOS对不同季节降水的响应存在差异,而对不同季节温度的响应具有一致性。（3）黄土高原植被EOS主要受各季节降水和秋季温度的影响;不同季节降水增加均会导致大部分植被EOS推迟;当年秋季温度导致整体区域植被EOS推迟,且各子植被区植被EOS对当年秋季温度响应具有一致性。该研究可为大尺度植被物候影响因素提供新的认识,也为植被适应未来气候变化提供借鉴。     

1982-2013年内蒙古地区植被物候对干旱变化的响应

气候变化引起的植被物候变化正在大幅度改变生态系统,研究植被物候对干旱的响应对保护内蒙古的生态系统具有重要意义。根据1：100万植被区划,把内蒙古划分为8个植被分区,利用多时间尺度气象标准化降水蒸散指数（SPEI）和NDVI3g时序数据所反演的物候指标,分析内蒙古植被物候的时空变化及其对干旱的响应规律。结果显示：1）在1982年至2013年间,内蒙古植被受到不同时间尺度下干旱的高度控制,尤其是时间尺度干旱的影响（SPEI-3）;2）对于整个研究区,生长季开始（SOS）呈提前趋势,生长季结束（EOS）呈延后趋势,生长季长度（LOS）呈延长趋势,像元比例分别为63.79%、59.77%和62.83%;3）内蒙古除荒漠植被类型地区外,同年春季和夏季初期干旱对SOS均具有延迟作用,同年秋季干旱对EOS均具有延迟作用 ;4） 不同植被类型对干旱强度指数的响应程度存在差异,响应程度集中在-10d/0.1-10d/0.1（例如,1d/0.1表示干旱强度指数每增大0.1,会导致物候指数延迟1 d,而-1d/0.1表示干旱强度指数每增大0.1,会导致物候指数提前1 d）。     

中国北方草地植被物候变化及其对气候变化的响应

研究草地物候变化对揭示草地生态系统随全球气候变化的响应机制具有重要的科学意义.本研究基于1983—2015年的GIMMS NDVI 3g、气候和数字高程模型(DEM)数据,采用动态阈值法提取北方草地的物候信息[生长季始期(SOS)、生长季末期(EOS)、生长季长度(LOS)],分析北方草地物候的时空变化及LOS对气候的响应.结果表明: 88.9%的像元SOS发生在3月下旬到5月下旬(日序第90～150天),其中,68.1%的像元表现为提前,速率为-1.5～0 d·(32 a)^-1;79.7%的像元EOS发生在10月上旬到10月下旬(日序第270～300天),其中,70.3％的像元表现为推迟,速率为0～1.5 d·(32 a)^-1;LOS持续在100～140 d,其中,LOS变长的像元占73.7%,速率为0～1.5 d·(32 a)^-1.LOS与气温呈显著正相关(R=0.628),与降水呈弱负相关(R=-0.091),并存在明显的空间差异.以海拔2000 m为分界线,低于2000 m时,LOS与海拔呈弱正相关(R=0.235),高于2000 m时,LOS与海拔呈显著负相关(R=-0.861);海拔高于3000 m时,海拔每升高1000 m, LOS缩短约10 d.     

新疆植被物候时空变化特征

基于MODIS-NDVI数据,提取新疆2001—2016年典型植被物候期,分析新疆不同生态分区的山地-绿洲系统植被物候期的时空演变趋势和空间分异特征,并结合同期气象数据,探讨植被物候与气候变化的响应关系。结论为:(1)新疆植被物候具有明显的纬向分布和垂直地带性分布特征,海拔在物候的地域分异中扮演着重要作用。新疆植被生长季开始时间(Start of season,SOS)集中于3月中旬至5月上旬,生长季结束时间(End of season,EOS)集中于10月中旬至12月下旬。(2)与全球大背景下典型植被物候特征变化趋势相反,新疆植被SOS呈推迟趋势,推迟幅度为1.9d/10a;EOS呈提前趋势,提前幅度为3.66d/10a;生长季长度(Length of season,LEN)呈缩短趋势,缩短幅度为5.6d/10a。除东疆地区外,全疆及不同分区均呈现出绿洲及平原SOS较早,山地区域较迟;全疆及不同分区均呈现出山地EOS结束较早,绿洲结束较迟;除东疆地区外,全疆及不同分区的LEN均为绿洲及平原区域山地,同样显示出垂直地带性分布的特征。(3)通过冗余分析(Redundancy analysis,RDA)解释了物候特征与气象因子关系的绝大部分信息,生长季开始时间受春季气温、前一年冬季降水量和日照时数的显著影响。夏季和秋季降水量是新疆植被生长季结束时间的重要影响因素,在总体上受气温和日照时数的影响较小。     

城市化背景下植被物候动态变化及驱动因素

快速城市化会对植被物候带来显著影响，但当前影响城市植被物候时空变化的因素仍不清楚。本研究以京津冀城市群为研究区，采用5种拟合方法构建归一化植被指数曲线，通过阈值法获取京津冀城市群2001—2019年的城市植被物候特征，比较城市建成区与山区的春季和秋季物候，在此基础上分析降水、气温以及城市地表温度对植被物候的影响。结果表明：2001—2019年，京津冀城市群城市建成区植被生长季开始日期(SOS)平均比山区早16.88 d,城市建成区植被生长季结束日期(EOS)比山区晚12.22 d。研究期间，京津冀城市建成区植被SOS逐步延迟，而山区SOS逐步提前，并且城市建成区物候的变化率比山区快，因此，二者SOS的差值随时间变化而显著减小(-0.58 d·a^-1);秋季物候方面，城市建成区和山区EOS都表现为延迟趋势，但二者差值随时间变化并不显著(-0.10 d·a^-1)。城市建成区地表温度对SOS的贡献与气温较为接近；而山区地表温度对SOS的贡献仅为气温的1/2,说明城市内部的热岛效应和气温共同影响城市植被物候的变化，并且二者贡献几乎相等。本研究结果有助...     

2000-2017年秦岭山地植被物候变化特征及其南北差异

气候变化背景下开展山地过渡带植被物候变化规律及区域差异研究对于揭示过渡带对气候变化的响应方式具有重要意义。基于2000-2017年MODIS EVI₂数据,反演了秦岭山地植被物候参数并建立了遥感物候数据集,分析了近18年来秦岭山地植被物候变化的时空特征及其南北差异。结果表明：①秦岭山地植被物候变化表现出明显的地形和气候地域分异规律,尤以高海拔区的变化最为显著,全区GSS （物候始期）主要发生于70-130DOY （Day of Year）,83.29%的区域呈提前趋势,提前主要集中在0-5d/10a （44.46%）与5-10d/10a （28.60%）;GSE （物候末期）主要发生于270-310DOY,50.17%的区域呈推迟趋势,变化趋势不明显;GSL （生长期）集中在150-210d,65.34%的区域呈延长趋势,延长在0-5d/10a （19.28%）、5-10d/10a （20.71%）及10-15d/10a （14.12%）均有分布。②秦岭山地GSS对气候变化的响应程度显著大于GSE,南北坡植被物候变化不仅存在区域差异且存在季节差异,GSS北坡较南坡平均约早6.2d且南坡提前趋势较北坡显著,GSE南坡较北坡平均约晚5.8d且北坡推迟趋势较南坡显著,GSL北坡较南坡约长18.7-23.2d。③GSS、GSS及GSS变化表现出显著的海拔敏感性,随着海拔上升,GSS逐渐推迟,GSE逐渐提前,GSL逐渐缩短,三者在海拔≤600m及≥2700m地区随海拔变化的波动幅度较大,南北坡三者随海拔的变化亦存在明显的差异,海拔每上升100m,北坡GSS推迟1.76d,GSE提前0.25d,GSL缩短2.01d;南坡GSS推迟1.50d,GSE提前0.44d,GSL缩短1.94d。④不同植被垂直带上GSS、GSE及GSL的变化存在明显差异,尤以≤600m植被带上及高山灌丛草甸带上的差异最为明显,且三者在高山灌丛草甸带的发生时间及时长北坡与南坡发生转换,表现为GSS、GSE、GSL北坡较南坡分别平均早3.5d、晚2.9d、长6.4d。     

自然植被物候遥感提取精度评估

利用遥感开展植被物候的研究涉及到物候提取方法这一基本问题,但当前不同方法的优劣尚无定论,亟待开展不同方法的综合评价。本研究利用2009年的叶面积指数数据,基于18种植被物候遥感提取组合,联立23个地面站点的物候观测数据,利用偏差等5个定量指标综合评价不同遥感提取组合对植被生长季开始时期(SOS)、结束时期(EOS)和长度(LOS)的提取精度。结果表明:基于SG-Sa 0.1(SG滤波法+阈值为0.1的季节性振幅法)组合能够较好地提取地面23个站点的总体植被物候;针对单个物候期,SOS、EOS和LOS的最优方法分别为SG-Sa 0.1、SG-Sa 0.3和DL-Sa 0.1,但提取结果与地面观测物候日期的最小偏差均超过5 d,显示了利用时间分辨率为8 d的遥感数据提取植被物候可以达到的精度水平; SOS、EOS和LOS各自最优与对应的最差方法提取的物候期差值分别可达到-51.55、19.06和86.33 d,说明选取适宜遥感提取方法的重要性。此外,遥感提取物候和地面观测物候不能完全匹配,采用多重评价方法,特别是偏差一致性方法可以有效选取出最优的遥感提取组合。     

祁连山不同植被类型的物候变化及其对气候的响应

基于1982—2006年GIMMS NDVI和2000—2014年MODIS NDVI遥感数据,利用double logistic拟合方法提取了1982—2014年祁连山区不同植被的生长季始期、生长季末期和生长季长度3个重要的物候参数,分析了不同植被物候期的时间变化趋势、空间分异特征及对气候因子的响应。结果表明:(1)祁连山区不同植被的生长季始期和生长季末期随年际变化表现出波动提前或推迟,其中沼泽植被的变化波动最大;草甸植被、灌丛植被、阔叶林植被和栽培植被生长季长度出现延长趋势;(2)祁连山区植被生长季始期集中在5月初,其中阔叶林植被生长季开始最早,荒漠植被生长季开始最晚,植被生长季末期集中在9月,栽培植被生长季结束较早,荒漠植被、沼泽植被生长季结束较晚,植被生长季长度集中在110—140 d,其中阔叶林植被、针叶林植被生长季长度较长,而荒漠植被、高山植被生长季长度较短;(3)祁连山植被物候期变化趋势的空间分布表明植被生长季始期、生长季末期主要表现为提前不明显和推迟不明显,生长季长度主要表现为缩短不明显和延长不明显;(4)物候要素与气候要素相关性表明前期温度的积累有利于植被的开始生长,但当年3月的降水量对植被生长季始期同样有重要作用,不同植被生长季末期与8月、9月温度相关性较大,而与10月、11月降水的相关性较大。     

中国东北城乡植被物候时空变化及其对地表温度的响应

以中国东北地区的沈阳、长春、哈尔滨3个大城市及其周边的乡村为研究单元,在像元尺度上采用小波变换法对长时间序列中分辨率成像光谱仪(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer, MODIS)增强植被指数(Enhanced Vegetation Index, EVI)数据滤除噪声数据后重建平滑的EVI曲线,基于EVI曲线,采用动态阈值法提取出研究区2009—2016年植被关键物候期参数指标,即植被生长季开始时间(Start of Growing Season, SOS)和结束时间(End of Growing Season, EOS),分析各研究单元植被物候时空变化特征及其对地表温度的响应特征。结果表明:各研究单元SOS和EOS值的空间分布图存在明显的城乡差异。每一个像元所属的实际位置距离城区中心越近,其SOS值越小,EOS值越大,表明植被生长季开始日期早结束日期晚,整个植被生长期时间变长。各研究单元植被物候参数指标的年际变化趋势具有一定的相似性,即SOS随时间均呈现出提前趋势,且城区和乡村的SOS年际变化趋势保持一致,变化速率各不相同。研究区2012年的SOS值是研究时段内的最大值,从植被物候期反映来看,该年是一个最冷年,这与当年受寒潮影响,出现暴雪,低温等极端天气的气候现象相吻合。各研究单元年均地表温度(Land Surface Temperature,LST)与对应的植被关键物候期参数均有显著的相关性,SOS与LST呈显著负相关,EOS与LST呈高度正相关。即植被物候同期的平均温度越高,植被生长季的起始时间越早,结束时间越晚。     

日光诱导叶绿素荧光对亚热带常绿针叶林物候的追踪

植被物候期(春季返青和秋季衰老)是表征生物响应和陆地碳循环的基础信息。由于常绿针叶林冠层绿度的季节变动较弱,遥感提取常绿针叶林的物候信息存在着较大的不确定性,是目前区域物候监测中的难点。利用MODIS植被指数(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI)、GOME-2日光诱导叶绿素荧光(SIF)和通量数据(总初级生产力GPP)估算2007—2011年亚热带常绿针叶林物候期,用来比较三类遥感指数估算常绿针叶林物候的差异。结果表明:基于表征光合作用物候的通量GPP数据估算得到5年内亚热带常绿针叶林生长季开始时间(SOS_(GPP))为第63天,生长季结束时间(EOS_(GPP))为第324天,生长季长度为272天;基于反映植被光合作用特征的SIF曲线获得物候信息要滞后GPP物候期,其中生长季开始时间滞后19天,生长季结束时间滞后2天;基于传统植被指数NDVI和EVI的物候期滞后GPP物候期的时间要大于SIF滞后期,其中植被指数SOS滞后SOS_(GPP)31天,植被指数EOS滞后EOS_(GPP)10—17天。虽然基于3种遥感指数估算的春季和秋季物候都滞后于通量GPP的物候期,但是卫星SIF的物候信息能够更好地捕捉常绿针叶林的生长阶段。同时,春季温度是影响森林生长季开始时间的最重要因素;秋季水分和辐射是影响生长季结束时间的关键因素。由此可见,SIF估算的亚热带常绿针叶林的春季和秋季物候的滞后时间要短于传统植被指数,能更好地追踪常绿林光合作用的季节性,为深入研究陆地生态系统碳循环及其对气候变化的响应提供重要的基础。     

Discrepancies in vegetation phenology trends and shift patterns in different climatic zones in middle and eastern Eurasia between 1982 and 2015

Changes in vegetation phenology directly reflect the response of vegetation growth to climate change. In this study, using the Normalized Difference Vegetation Index dataset from 1982 to 2015, we extracted start date of vegetation growing season (SOS), end date of vegetation growing season (EOS), and length of vegetation growing season (LOS) in the middle and eastern Eurasia region and evaluated linear trends in SOS, EOS, and LOS for the entire study area, as well as for four climatic zones. The results show that the LOS has significantly increased by 0.27 days/year, mostly due to a significantly advanced SOS (?0.20 days/year) and a slightly delayed EOS (0.07 days/year) over the entire study area from 1982 to 2015. The vegetation phenology trends in the four climatic zones are not continuous throughout the 34‐year period. Furthermore, discrepancies in the shifting patterns of vegetation phenology trend existed among different climatic zones. Turning points (TP) of SOS trends in the Cold zone, Temperate zone, and Tibetan Plateau zone occurred in the mid‐ or late 1990s. The advanced trends of SOS in the Cold zone, Temperate zone, and Tibetan Plateau zone exhibited accelerated, stalled, and reversed patterns after the corresponding TP, respectively. The TP did not occurred in Cold‐Temperate zone, where the SOS showed a consistent and continuous advance. TPs of EOS trends in the Cold zone, Cold‐Temperate zone, Temperate zone, and Tibetan Plateau zone occurred in the late 1980s or mid‐1990s. The EOS in the Cold zone, Cold‐Temperate zone, Temperate zone, and Tibetan Plateau zone showed weak advanced or delayed trends after the corresponding TP, which were comparable with the delayed trends before the corresponding TP. The shift patterns of LOS trends were primarily influenced by the shift patterns of SOS trends and were also heterogeneous within climatic zones.     

Phenology shifts at start vs. end of growing season in temperate vegetation over the Northern Hemisphere for the period 1982–2008

Changes in vegetative growing seasons are dominant indicators of the dynamic response of ecosystems to climate change. Therefore, knowledge of growing seasons over the past decades is essential to predict ecosystem changes. In this study, the long‐term changes in the growing seasons of temperate vegetation over the Northern Hemisphere were examined by analyzing satellite‐measured normalized difference vegetation index and reanalysis temperature during 1982–2008. Results showed that the length of the growing season (LOS) increased over the analysis period; however, the role of changes at the start of the growing season (SOS) and at the end of the growing season (EOS) differed depending on the time period. On a hemispheric scale, SOS advanced by 5.2 days in the early period (1982–1999) but advanced by only 0.2 days in the later period (2000–2008). EOS was delayed by 4.3 days in the early period, and it was further delayed by another 2.3 days in the later period. The difference between SOS and EOS in the later period was due to less warming during the preseason (January–April) before SOS compared with the magnitude of warming in the preseason (June–September) before EOS. At a regional scale, delayed EOS in later periods was shown. In North America, EOS was delayed by 8.1 days in the early period and delayed by another 1.3 days in the later period. In Europe, the delayed EOS by 8.2 days was more significant than the advanced SOS by 3.2 days in the later period. However, in East Asia, the overall increase in LOS during the early period was weakened in the later period. Admitting regional heterogeneity, changes in hemispheric features suggest that the longer‐lasting vegetation growth in recent decades can be attributed to extended leaf senescence in autumn rather than earlier spring leaf‐out.