东北地区植被NDVI对不同时间尺度SPEI的响应

植被在陆地生态系统中起至关重要的作用。近年来干旱频率逐渐增加,对植被的生长发育产生严重的影响。本研究基于1982—2015年的归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)和不同时间尺度的标准化降水蒸散指数(standardized precipitation evapotranspiration index,SPEI)的相关性来评估东北地区植被生长状况对干旱的响应。结果表明:年尺度和季尺度内NDVI和SPEI的最大相关系数值在研究区内西部内蒙古草原地区最大,东部长白山脉地区次之,中东部东北平原地区最小,且NDVI与SPEI的相关系数在12个月以上的时间尺度较大;生长季(4—10月)和夏季(6—8月)的NDVI对SPEI响应最为敏感,春季(4—5月)、秋季(9—10月)响应依次减弱;其中,5—7月的NDVI与SPEI-24的显著相关像元比例较高,而8—10月的NDVI则与SPEI-06的显著相关像元比例较高;不同的植被类型对干旱响应不同,森林NDVI在不同月份与不同尺度的SPEI大体上呈负相关,草原和农作物则主要以正相关为主。     

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）。     

黄土高原植被日光诱导叶绿素荧光对气象干旱的响应

随着气候变化的加剧,干旱的频率、持续时间以及发生范围都越来越严重,探索植被光合对干旱的响应以及气象因子对植被光合的影响对于人们如何应对干旱具有重要意义。基于遥感的日光诱导叶绿素荧光(SIF)具有对干旱条件下区域植被光合作用进行早期监测和准确评估的潜力。本研究基于星载SIF和标准化降水蒸散发指数(SPEI)研究了黄土高原地区2001—2017年生长季内(4—10月)植被光合作用对干旱的响应关系及其受气象因子的影响程度。结果表明: 黄土高原地区植被生长季内SIF与SPEI呈显著正相关关系的区域占比为87.8%,其中,半干旱地区植被光合对干旱的响应较敏感,半湿润地区敏感性较低。不同类型植被光合对干旱的响应存在差异,草地对干旱响应的敏感性最高,响应最强的SPEI时间尺度为3～4个月;林地的敏感性最低,SPEI时间尺度为3～10个月。气象因子与SIF存在显著的相关关系,其中,温度和降雨是影响黄土高原植被光合的重要影响因子,光合有效辐射的影响模式与温度相似。黄土高原地区生长季内不同的气候和植被类型条件下,植被光合所受干旱及各气象因素的影响存在较大差异。     

云南省植被NDVI时间变化特征及其对干旱的响应

基于云南省74个气象站点的1997—2012年逐日降水资料和逐旬SPOT-NDVI值,利用标准化降水蒸散指数(SPEI)多尺度分析了云南省干旱时间和强度演变与NDVI时间动态特征及其相关性分析,进而探讨气候变化对植被的影响。结果表明,1999—2013年云南省年平均NDVI值和年最大NDVI值均呈现波浪式的发展趋势,其趋势线斜率分别为0.0017和0.0011;NDVI年内各月变化情况大体上相同;不同季节NDVI的年际变化特征呈现出显著差异。1997—2012年不同时间尺度SPEI均体现出干旱化加剧的趋势,并随SPEI的时间尺度增大而增大;3个月尺度的SPEI值(SPEI3)结果表明,各月的变化呈现先增大后减小的趋势;SPEI3反映出多年季节水平的干旱强度为:冬季秋季春季夏季。总体上,云南省的年均NDVI与SPEI的相关性极弱,年最大NDVI与SPEI呈正相关;多年月均NDVI与不同尺度SPEI的相关性较强且存在滞后性;不同季节NDVI与SPEI的相关性及滞后性有较大差异,其中冬季NDVI、秋季NDVI与其当年当季SPEI的负相关性较强。     

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。     

阴山北麓农牧交错带植被变化对降水的响应

选取中国北方农牧交错带的阴山北麓地区,以NOAA-AVHRR遥感数据和气象站点观测的降水数据作为主要数据源,利用植被指数(NDVI)指示研究区植被覆盖状况,用标准化降水指数(standard precipitation index,SPI)表征区域水分状况,研究降水对区域植被覆盖变化的影响.对研究区1983-2003年间生长季(5-10月)的逐月NDVI序列和同期1个月尺度的SPI(即1-SPI)序列进行相关分析.结果表明:5-10月,NDVI与1-SPI的相关关系随月份的变化而各不相同,总体上5月份相关系数较高;植被覆盖变化率(velocity of NDVI change,VNDVI)反映植被生长速率,其大小影响植被对降水变化的响应程度.     

基于主成分分析的广西省干旱时空格局

广西省地处喀斯特地貌区,土壤保水效率低,且年降水时空分布不均,研究干旱时空分布尤为重要。基于广西省1981—2010年20个气象站实测和2011—2100年HadGEM2-ES模型模拟数据,利用标准化降水指数(SPI, Standardized Precipitation Index)和标准化降水蒸散指数(SPEI,Standardized Precipitation Evapotranspiration Index),分析广西省干旱的时空变化。对不同时间尺度的SPI和SPEI应用主成分分析(PCA,Principal Component Analysis)确定干旱的空间模式,结果揭示了3个空间分布明确的区域:桂东北地区(PC1),桂西北地区(PC2)和桂南地区(PC3)。各区域干旱的时空变化和频率分布差异显著。PC1和PC3的SPEI-12呈负增长趋势,PC2的SPEI-12呈正增长趋势,且PC1、PC2和PC3的SPI-12均大于SPEI-12。年尺度(SPEI-12)上PC1和PC3的干旱频率大于PC2,其干旱频率分别为34.24%和35.83%。SPI和SPEI在空间和时间尺度上相关,且具有高度可比性。SPEI因子载荷的空间模式优于SPI,严重干旱年份(1988、1996和2003年)的SPI值明显小于SPEI,且SPEI检测到的干旱频率较高。研究结果可作为广西省干旱预测、评估及其风险管理和应用决策的重要科学基础,也可为广西省区域社会经济发展提供重要的科学参考。     

植被对不同时间尺度干旱事件的响应特征及成因分析

利用标准化降雨蒸散发指数(SPEI)与归一化植被指数(NDVI)系统研究了中国不同区域、不同土地利用类型的植被对不同时间尺度干旱事件的响应特征,并对成因做出探讨。研究表明:(1)全国大部分区域NDVI与SPEI呈显著正相关,表明中国大部分区域植被生物量变化受干旱时空特征的影响。而沿北纬30度附近的长江流域区域,尤其是长江流域东南部、珠江流域下游等降水相对丰沛区域;黑龙江东北部及长白山地区、四川西部等高寒区域,NDVI与SPEI表现出弱相关性,受干旱影响较小;(2)多年平均水平衡是影响植被对干旱响应的关键因素,土壤水分变化是植被活力与生物量变化的关键影响因子。多年平均日照时数较长的区域,植被变化受干旱影响较大。从对干旱影响敏感性程度来讲,越是水量丰沛的区域,植被受干旱的影响越小,其中,草地对干旱的影响最为敏感,其次为灌木与森林。     

2001-2015年天山北坡植被覆盖对干旱的响应——基于土地利用/土地覆盖分析

天山北坡生态系统脆弱,易受干旱影响,全球变暖和不合理的人类活动加剧了干旱的影响,评估植被覆盖对干旱的响应,为改善生态环境和减轻干旱影响提供科学参考。基于MODIS-NDVI遥感数据以及气象数据,计算了2001-2015年天山北坡多尺度标准化降水蒸散发指数（SPEI）和植被覆盖度,总结出植被覆盖度与多尺度SPEI时空动态变化规律,从土地利用/土地覆盖（LUCC）的角度分析了植被覆盖度对气候干旱的响应。结果表明：（1）天山北坡绝大部分区域呈湿润状态,中部（石河子、呼图壁）、西北部（克拉玛依市）呈轻度干旱。3个月、6个月、12个月时间尺度SPEI均表现出干旱化增强的年际变化趋势;（2）天山北坡植被覆盖度整体上属中低覆盖,总体呈南高北低,天山山区、城市绿洲内部高的分布特点。2001-2015年天山北坡植被覆盖度变化总体呈下降趋势;（3）年尺度天山北坡植被覆盖度与SPEI整体呈正相关关系。不同土地利用/土地覆盖的植被覆盖度与12个月时间尺度SPEI（SPEI 12）的相关性不同,大小依次为：草地 > 未利用地 > 城乡用地 > 林地 > 水域 > 耕地;（4）季节尺度夏季和春季干旱对植被覆盖度的影响最明显,不同季节干旱对不同土地利用/土地覆盖植被覆盖度影响程度不同。     

植被-地温指数(NDVI-LST)在新疆干旱监测中的适用性

采用MODIS归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)和地表温度(Land Surface Temperature,LST)产品数据分析新疆2000—2015年生长季3阶段NDVI与LST的时空变化特征及相关关系;利用多元线性回归方法分析不同时期影响NDVI-LST相关关系的气象因子;并按不同土地覆盖与土地利用(Land-Use and Land-Cover Change,LUCC)类型分析NDVILST相关关系时空变化特征。结果表明:(1)生长季3时期LST与NDVI均存在显著相关关系,可利用两者的特殊关系进行干旱评估。(2)不同时期气象因子对NDVI-LST相关关系影响程度不一;并且不同LUCC类型的NDVI-LST相关关系也存在明显差异。(3)在生长季中期利用植被健康指数(Vegetation Health Index,VHI)对新疆大部分地区的植被健康和干旱进行监测是可行有效的,而初期与末期的干旱评估需要利用其他干旱指数进行补充研究。     

Drought footprint on European ecosystems between 1999 and 2010 assessed by remotely sensed vegetation phenology and productivity

Drought affects more people than any other natural disaster but there is little understanding of how ecosystems react to droughts. This study jointly analyzed spatio‐temporal changes of drought patterns with vegetation phenology and productivity changes between 1999 and 2010 in major European bioclimatic zones. The Standardized Precipitation and Evapotranspiration Index (SPEI) was used as drought indicator whereas changes in growing season length and vegetation productivity were assessed using remote sensing time‐series of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). Drought spatio‐temporal variability was analyzed using a Principal Component Analysis, leading to the identification of four major drought events between 1999 and 2010 in Europe. Correspondence Analysis showed that at the continental scale the productivity and phenology reacted differently to the identified drought events depending on ecosystem and land cover. Northern and Mediterranean ecosystems proved to be more resilient to droughts in terms of vegetation phenology and productivity developments. Western Atlantic regions and Eastern Europe showed strong agglomerations of decreased productivity and shorter vegetation growing season length, indicating that these ecosystems did not buffer the effects of drought well. In a climate change perspective, increase in drought frequency or intensity may result in larger impacts over these ecosystems, thus management and adaptation strategies should be strengthened in these areas of concerns.     

近40年中国干旱特征及其对植被变化的影响

全球变暖影响下,中国干旱事件发生愈加频繁。过去半个世纪里,中国半干旱和半湿润地区的分界线总体南移,干旱面积呈增加趋势,因此了解中国干旱变化趋势对区域生态环境保护具有重要意义。基于GLASS数据产品、ERA5-Land数据,采用游程理论和多元线性回归等方法,探究1982—2018年间多尺度干旱事件基本特征(干旱持续时间、干旱严重度、干旱强度等),并分析植被生产力变化趋势,揭示干旱对植被变化的累积影响。结果表明：(1)新疆、青藏高原以及东南地区干旱较为严峻,而华中、华东大部分区域处于轻旱或无旱状态;(2)1982—2018年间,中国植被生产力整体呈改善态势,显著改善区集中在中国中部,而退化区集中在东南部、内蒙古和西藏南部;(3)中国大部分区域干旱与植被呈正相关,且干旱对植被多为累积影响,在干旱区和半干旱区尤为明显;(4)随着植被覆盖度的增加,植被与近短期尺度干旱的相关性也逐渐增加,由干旱区到湿润区,近短尺度干旱对植被变化的影响逐步增大。其中,SPEI-6(标准化降水蒸散发指数—中期尺度)对植被轻微变化累积影响最显著,而SPEI-12(标准化降水蒸散发指数—长期尺度)对植被显著变化累积影响更...     

陕北黄土高原植被净初级生产力的估算

基于MODIS和地面气象数据,利用改进的CASA模型,模拟分析了2005年陕北黄土高原地区的植被净初级生产力(NPP)及其时空分布.结果表明:1)根据生态生理过程模型针对不同土地覆被类型选择不同的月平均最大光能利用率,比传统CASA模型中使用固定的全球月平均最大光能利用率进行NPP估算,更符合陕北黄土高原地区的实际情况;在估算植被参数时引入植被覆盖分类,以及利用陕北黄土高原2005年时序NDVI进行土地覆被分类的同时,结合1:100万中国植被图和实地调查情况对分类结果进行修正,可提高分类的精度,从而提高模型估算的精度.2)通过不同模型之间和与陕北部分地区实际调查数据进行比较,显示改进后的CASA模型对区域陆地植被NPP的模拟效果较好,可应用于陕北黄土高原乃至周边地区NPP的计算中.3)2005年陕北黄土高原植被净第一性生产量估计值为4.76×10~(13) g C,约占全国总NPP的1.5%,植被平均NPP为447.3 g C·m~(-2)·a~(-1),高于1992-2000年全国陆地NPP平均值323.8 g C·m~(-2)·a~(-1).4)在NPP的空间分布上,总体趋势是由东南向西北递减,其中最高值出现在东南部的黄龙山次生林区(1087g C·m~(-2)·a~(-1));西北部的荒漠植被覆盖度极低,平均NPP仅为205.0 g C·m~(-2)·a~(-1).5)陕北黄土高原NPP的季节变化明显,其中4月中旬至10月中旬6个月生长季时间里的NPP可占到全年的91.5%,而7月中旬至8月中旬间该区的净初级生产力达到年内的极大值,可占全年的37.8%.

Abstract：

Based on the data from MODIS (Moderate-resolution Imaging Speetroradiometer) and meteorological observatories, and by using improved CASA (Carnegie-Ames-Stanford Approach) model, the vegetation net primary productivity (NPP) and its spatiotemporal distribution on the North Shaanxi Loess Plateau in 2005 were simulated and analyzed. Comparing with the traditional CASA model which only uses a universal mean annual maximum light use efficiency (LUE), the estimated regional NPP by the improved CASA model was more precise, because this improved model used the LUE parameters of different vegetation covers. The detailed land cover classifica-tion also contributed to the increase of the precision via introducing the time-series Normalized Different Vegetation Index (NDVI) and ground survey data to modify and adjust the original clas-sification system based on vegetation map (1: 1000000). The testing of the simulation results from different models with the ground survey data in North Shaanxi showed that the estimation by the modified CASA model was much closer to the real survey data, implying the potential practi-cal significance of this model in estimating the vegetation NPP in North Shaanxi Loess Plateau and its adjacent areas. In 2005, the NPP in North Shaanxi was estimated as 4. 76×1013 g C, ac-counting for about 1.5% of China' s terrestrial total NPP, and the mean NPP was 447.3 g C·m~(-2)·a~(-1), being much higher than that of China' s terrestrial vegetation (323.8 g C·m~(-2)·a~(-1)) in 1982-2000. The spatial distribution pattern of the vegetation NPP showed an apparently declining trend from the southeast to the northwest, with the highest value of 1087 g C·m~(-2)a~(-1) occurred in the broadleaved-and conifer-mixed forests of Huanglong Mountain in southeast part of the region. The mean NPP of desert vegetation in the whole region was the lowest, only about 205.0 g C·m~(-2) ·a~(-1). An obvious seasonal variation of the NPP was observed. The NPP in growth season (from April to October) took about 91.5% of the total in the year, and the peak occurred in mid-July to mid-August, amounting to 37.8% of the total.     

基于SPEI指数的华北冬麦区干旱时空分布特征分析

气候变化的背景下,华北地区干旱化趋势不断加剧。利用华北冬麦区45个气象站1961—2010逐月温度与降水数据,选取标准化降水蒸散指数SPEI(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)作为区域干旱指数进行华北冬麦区近50年干旱时空特征分析。研究表明:(1)近50年来华北地区平均温度明显上升,研究区整体呈现干旱化加剧趋势。华北地区平均SPEI指数对于典型干旱年份的表征准确,与历史资料相符合。(2)华北不同区域之间增温率不同,导致干旱化趋势存在差异。通过对典型站点的分析,发现增温率越大的区域干旱化趋势越严重。(3)不同等级干旱发生的站次比能够较好地反映不同年型干旱的发生特点。对SPEI指数矩阵的EOF分析结果显示出华北地区典型的干旱时空分布特征,第一模态呈现全区旱涝变化一致型的分布形式,高值区包括山东西部、河南北部、河北南部地区,表明这些地区对干旱的反应最为敏感。时间系数序列未显示出明显的变化趋势;第二模态呈现南北相反的分布型,河北及山东的大部分地区空间系数均为正值,而河南大部分地区为负值。时间系数序列整体呈下降趋势,表明研究区北部干旱化趋势加剧,南部干旱化有所缓解;第三模态呈现东西相反的分布形式,这种分布特征的变化趋势不明显。     

我国不同季节陆地植被NPP对气候变化的响应

阐明不同季节陆地植被净第一性生产力（NPP）对全球变化的响应将有助于理解陆地生态系统和气候系统之间的相互作用以及NPP变化机制。本文使用1982－1999年间的AVHRR／NDVI、气温、降水以及太阳辐射等资料,结合植被分布图和土壤质地图,利用生态过程模型,研究不同季节我国陆地植被NPP的年际变化及其地理分异。结果表明,在1982－1999年的18年间,4个季节的NPP都呈显著增加趋势。其中,春季是NPP增加速率最快的季节,夏季是NPP增加量最大的季节,不同植被类型对全球变化的响应有很大差异。常绿阔叶林,常绿针叶林和落叶针叶林NPP的增加主要由生长季节的提前所致。而落叶阔叶林、针阔混交林、矮林灌丛,温带草原及草甸,稀树草原、高寒植被,荒漠以及人工植被NPP的增加主要来自生长季生长加速的贡献。从区域分布看,在四季中春季NPP增加量最大的地区主要集中在东部季风区域;夏季NPP增量最大的地区包括西北干旱区域和青藏高原的大部分地区,小兴安岭－长白山区,三江平原,松辽平原,四川盆地,雷州半岛,长江中下游部分地区以及江南山地东部;而秋季植被NPP增加量最大的地区主要有云南高原－西藏东部和呼伦湖的周围等地区。不同植被和地理区域NPP的这些响应方式与区域气候特征及其变化趋势有关。