2001-2020年新疆阿勒泰地区归一化植被指数时空变化特征及其对气候变化的响应

气候变化是干旱区植被变化的重要驱动因素,探究干旱区气候与植被关系的时空变化,有助于理解生态系统演化特征。基于MODIS-NDVI与CRU数据集中气候数据（降水、平均气温、最高气温、最低气温、水汽压及潜在蒸散）,采用Sen+Mann-kendall、Hurst指数及相关分析法,在不同时间尺度评价了阿勒泰地区NDVI的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明：（1）在年尺度上,植被NDVI整体呈上升趋势,但存在弱反持续特征。区域内植被退化现象严重（12.11%）,植被改善区域与退化区域呈破碎化分布。（2）月尺度与季尺度上,NDVI与降水、气温、极端气温、水汽压和潜在蒸散呈正相关,其中降水因素在季尺度上的相关性高于月尺度。（3）不同土地利用方式下NDVI与气候因子的滞后效应表现为短期正效应与长期负效应。     

中国西南部地区植被对极端气候事件的响应

在全球气候变化背景下, 极端气候事件频发。中国西南部地区植被对于气候变化及极端气候事件的响应较为敏感。为探究西南部地区植被对极端气候事件的响应程度, 该文采用Pettitt检验、趋势分析法对数据进行分析, 并对数据进行去趋势处理, 分析去趋势前后极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系。结果表明: (1) 1982-2015年西南部地区植被NDVI呈现显著上升的趋势, NDVI在1994年发生突变, 突变前上升不显著, 突变后呈现显著上升的趋势; (2)去趋势前, 1982-2015年间, 极端降水指数与NDVI显著相关的仅有1日最大降水量, 其与NDVI显著正相关; 除气温日较差外, 其他极端温度指数均与NDVI显著相关。1994-2015年间, 1日最大降水量与NDVI显著正相关, 降水日数与NDVI显著负相关; 在极端温度指数中, 日最低气温最大值、暖昼日数、夏季日数、生长季长度和气温日较差与NDVI显著正相关, 冷昼日数、冰冻日数、冷夜日数和霜冻日数与NDVI显著负相关。1982-2015年间NDVI对年平均气温的响应最强, 而在1994-2015年间NDVI对夏季日数和气温日较差的响应强于对年平均气温的响应。(3)去趋势后, 极端降水指数与NDVI的相关性在两个时段都不显著; 而日最高气温最大值、暖昼日数、夏季日数和气温日较差在这两个时段与NDVI显著正相关, 但其与NDVI的相关系数都在1994-2015年间更高。气温日较差在两个时段与NDVI的相关系数都最高。只在1982-2015年冷昼日数与NDVI显著负相关。     

近60年来印江河流域极端气候演变及其对净初级生产力和归一化植被指数的影响

极端气候事件的发生改变了区域水热条件,并影响着生态环境变化。然而,目前长时间尺度上极端气候的演变规律及其对生态环境的影响尚不明晰。采用Mann-Kendall趋势及突变检验法、连续小波变换和Hurst指数法揭示了喀斯特槽谷印江河流域极端气候的变化趋势、突变时间、周期性特征和未来演变规律,并利用Lindeman-Merenda-Gold模型定量评估了极端气候溶变对生态环境变化的影响。结果表明：(1)印江河流域极端气温显著上升,降雨量增多,呈现湿热多雨的气候特征。未来极端气温事件持续等级将更高,持续强度也更强。(2)同类型极端气候具有潜在的关联性,但不同类型极端气候间的影响较小,且多呈负相关。(3)印江河流域平均净初级生产力(NPP)和归一化植被指数(NDVI)在2000—2015年间呈现相反的变化趋势,NPP平均值为598.53 g C m^-2 a^-1,平均减少速率为-3.32 g C m^-2 a^-1。NDVI平均值为0.59,平均增长速率为0.0013/a。(4)冷持续指数(CSDI)、平均温差(D...     

陕西省植被覆盖时空变化及其对极端气候的响应

基于2001—2018年MODIS NDVI数据,从生态分区视角分析陕西省归一化植被指数(NDVI)的时空变化特征,并结合该地区31个气象站点日值数据,探讨NDVI对极端气温和极端降水指数的响应特征。结果表明：(1)陕西省及其各生态区的NDVI变化均显著上升,整体呈南高北低的分布特点,其中秦巴山地落叶与阔叶林生态区(IV)NDVI值最高为0.86,陕北北部典型草原生态区(I)NDVI值最低为0.38。(2)年际尺度上,陕西省NDVI与极端气温暖极值(暖夜日数)和极端降水指数总体呈显著正相关(P<0.05),在陕西省北部NDVI变化主要受极端降水的影响,南部则对极端气温的敏感度更高。(3)多年月尺度上,各生态区NDVI对极端气温冷极值(最低气温、日最低气温的极低值和日最高气温的极低值)和极端气温暖极值(最高气温、日最低气温的极高值和日最高气温的极高值)存在明显的滞后性,滞后时间多为3个月;与极端降水指数(单日最大降水量和连续5日最大降水量)的滞后时间为2个月,说明陕西省内NDVI对极端气候的响应具有显著的滞后效应。     

2000—2020年黄河流域植被生态质量变化及其对极端气候的响应

黄河流域处于我国生态保护和建设的重要战略地位,但流域生态环境脆弱,特别是在人类活动和气候变化等因素影响下,流域生态特征逐步发生变化,生态安全面临重大挑战。为了掌握极端气候变化对黄河流域植被生态特征影响,以植被生态质量指数(EQI)为评价指标,利用2000—2020年黄河流域气象数据和遥感数据,采用线性趋势分析、Hurst指数和相关分析等统计方法,分析了黄河流域植被生态质量的时空变化特征,探讨了气候变化背景下极端气温指标和极端降水指标与植被EQI变化关系。结果表明：(1)2000—2020年,黄河流域季尺度和年尺度植被生态质量指数均呈波动增加趋势(P<0.05),其中夏季增加趋势最大,平均每10年生态质量指数增加6.7;(2)2000年以来黄河流域有97.7%的地区植被生态质量指数呈上升趋势,其中趋势率>5/10a的面积占比为37.4%,且流域Hurst指数达到0.8,表明流域植被生态质量指数具有强持续性,未来大部分流域植被将持续改善。(3)流域植被生态质量指数与极端气温类指数以负相关为主,相关系数多介于-0.3—0.3之间,其中霜冻日数(FD0)和夏日日数(SU25)与植被...     

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)。     

1981-2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明：(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化...     

2000—2017年川渝地区植被NDVI特征及其对极端气候的响应

基于2000—2017年MOD13Q1植被指数产品和极端气温、降水指数,分析川渝地区生长季NDVI的时空变化特征,并借助相关分析和Lasso回归模型探讨NDVI与极端指数的关系。结果表明:川渝地区NDVI均值为0.6134,呈现出0.033 (10 a-1)的变化趋势;东部地区NDVI值和变化率均高于西部地区,成都市和重庆市NDVI值及其变化率相较于周边地区明显偏低;川渝地区东西部的交界地带和东部及其偏北区域对极端气候指数的响应表现较为明显,除冷昼日数和单日最大降水量以外,其余极端气温、降水指数均与NDVI呈正相关,其中平均气温与NDVI正相关面积占比最广,为81.79%,而冷昼日数与NDVI的负相关面积占比最大,为76.57%。Lasso回归模型计算得到的预测值与遥感提取的NDVI值具有很好的一致性(R=0.81),模型对相关性结果进行验证的同时还弥补了相关分析仅考虑单个极端指数的不足。川渝地区NDVI受气温的影响比降水更显著,且以正相关关系为主,短期内强降水不利于植被的生长。     

1982-2020年内蒙古地区极端气候变化及其对植被的影响

内蒙古地处生态环境脆弱区,对气候变化尤为敏感。在全球气候变暖背景下,探究极端气候变化及其影响显得尤为重要。基于内蒙古地区115个气象站点1982—2020年的逐日气象数据,从强度、持续时间、频率3个维度出发计算了18个极端气候指数,在综合分析极端气候的时空变化特征的基础上,运用地理探测器和皮尔逊相关分析方法,定量评估极端气候对该区植被的影响。结果表明：(1)极端暖指数均呈增加趋势,说明1982—2020年期间内蒙古地区极端偏暖现象增多。(2)持续干旱日数与持续湿润日数呈减少趋势,说明39年来内蒙古地区连续性无降水天数和降水天数均减少。(3)极端气候指数与归一化植被指数(NDVI)的相关关系表现出明显的空间异质性,表明内蒙古不同区域NDVI对各极端气候指数的响应程度不同。(4)因子探测器结果表明极端降水指数相对于极端气温指数来说,对内蒙古植被生长变化的影响较大。研究结果可为内蒙古地区防灾减灾与生态修复工程提供一定的科学依据。     

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。     

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.     

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。     

山东省极端气候和人类活动对不同植被类型NDVI的影响

山东省作为我国华东典型的沿海地区,气候多变,人口密集,开展极端气候和人类活动对植被的影响对沿海地区生态环境稳定具有重要意义。基于BRT模型、多元线性回归方程和残差分析等方法研究了不同植被在极端气候和人类活动干扰下的生长状况。结果显示：（1）2000-2020年山东省全区NDVI （归一化植被指数）呈增长趋势且具有正持续性（H>0.5）。空间上,鲁西北和鲁西南植被生长状况较好且得到了显著改善,而北部黄河三角洲和莱州湾地区植被覆盖低且得到了显著退化。不同植被类型中草丛植被得到了显著改善（P<0.05）,而草甸植被退化较为严重;（2）近年来夜间温度（TMINmean、TN90p）的上升,连续干旱日数CDD和瞬时强降雨RX1d的增加有利于研究区植被的增长,而高温极值TXx的上升以及霜冻日数FDO的减少抑制了植被的增长;（3）对于不同植被类型,整体上受到极端气温的影响较大,且对栽培植物和针叶林的解释度更高,同一指标对不同植被类型的影响程度和正负效应存在较大的差异;（4）人类活动在全区植被变化中占主导地位且起到了显著改善作用（P<0.05）。不同植被类型中草甸受到人类活动的干扰最为明显,而针叶林则更多受到气候变化的影响。研究结果能对山东省植被未来的管理和规划提供科学支撑,同时对沿海地区生态环境调控和可持续发展起到了促进作用。     

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...     

青藏高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

研究青藏高原植被覆盖时空分布特征对加深气候变化的认识及生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。利用2000—2016年MODIS NDVI 1km/月分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了不同时间尺度青藏高原地区NDVI的分布特征及其与降水、气温的关系。结果表明:(1)青藏高原东南部植被状况明显好于西北部,植被覆盖的分布格局与区域水热条件的时空分布保持了较好的一致性;近17年来青藏高原植被覆盖改善的地区要比退化的地区面积大,严重退化的区域主要位于青藏高原西南部;青藏高原NDVI值在2000—2016年呈幅度较小的增加趋势。(2)除夏季降水量外,研究时段内其他季节降水量均呈增加趋势;气温均呈增加趋势,尤其以春季增加最为显著,整体上青藏高原气候呈现"暖湿化"趋势。总体上年降水量与年最大合成NDVI呈较好的正相关;年平均气温与年最大合成NDVI在高原东南部呈正相关,西南部呈负相关。降水量和热量条件均是高原植被生长的影响因素,降水与植被覆盖的影响较气温密切。     

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。     

青藏高原植被绿度变化及其对干湿变化的响应

青藏高原是全球气候变化的敏感区,特殊的自然环境孕育了极端脆弱的植被及其生态系统,已成为研究植被对气候变化响应的一个理想区域。植被易受气候变化的影响且响应可能因季节和植被类型而异。该研究将标准化降水蒸散指数(SPEI)和MODIS归一化植被指数(NDVI)分别作为干湿度和植被绿度指标,采用Sen’s斜率估计、BFAST模型和相关分析,分析了2000–2018年青藏高原植被绿度变化的时空格局特征,并探讨了植被绿度对干湿变化的响应。结果表明:2000–2018年青藏高原植被绿度呈上升趋势,但变化速率空间差异显著。大部分高原地区植被绿度于2012–2015年间存在突变,突变后普遍呈上升趋势,以藏北地区最为突出。青藏高原植被生长季NDVI与不同时间尺度SPEI整体呈正相关关系,且在生长季的中后期相关性逐渐增强。青藏高原植被对SPEI的响应表现出一定的年内周期性,草本植被(草甸和草原)区尤为显著。相对于森林和灌丛植被,草本植被对SPEI响应更为敏感,且在生长季的不同阶段对不同时间尺度的SPEI的响应存在明显差异。     

Precise vegetation restoration in arid regions based on potential natural vegetation and potential normalized difference vegetation index

Precise vegetation restoration is critical in drylands, as some inappropriate restoration attempts have even increased water scarcity and degradation in afforestation areas. Potential natural vegetation (PNV) is widely used to provide a reference for the appropriate location and vegetation type of restoration programs while the appropriate restored areas remain unknown. Therefore, we proposed a PNV–potential normalized difference vegetation index (PNDVI) coupling framework based on multiple machine learning (ML) algorithms for precise dryland vegetation restoration. Taking the lower Tarim River Basin (LTRB) with a total area of 1,182 km² as a case study, its present suitable restoration locations, area, and appropriate planting species were quantitatively estimated. The results showed that the model developed by incorporating PNDVI into PNV with easily measurable and available data such as temperature and soil properties can accurately identify dryland restoration patterns. In LTRB, the potentially suitable habitats of trees and grass are closer to the riverbank, while shrubby habitats are further away from the course, covering 1.88, 2.96, and 25.12 km², respectively. There is still enormous land potential for further expansion of the current trees and grass in the LTRB, with 2.56 and 1.54% of existing land supposed to be trees and grass, respectively. This study's novel aspect is combining PNV and PNDVI to quantify and estimate precise restoration patterns through multiple ML algorithms. The model developed here can be used to evaluate the suitable reforestation locations, area, and vegetation types in drylands and to provide a basis for precise vegetation restoration.