中国北方草地与农牧交错带植被的NDVI-Ts空间的年内变化特征

利用多时相或时序植被指数(normalize difference vegetation index,NDVI)数据进行地表覆盖研究已取得了大量成果.随着陆地表面温度(1and surface temperature,Ts)遥感反演精度的不断提高,将Ts与NDVI结合起来进行地表植被动态变化的监测已成为可能.本文主要包括以下三部分内容:1)介绍了基于卫星遥感数据的NDVI、Ts和Ts/NDVI计算方法.2)讨论NDVI、Ts和Ts/NDVI数据对植被覆盖信息表达的差异,并分析了中国北方草地与农牧交错带植被在NDVI-Ts空间的年内变化特征.3)利用信息熵和平均梯度,定量分析了NDVI、Ts和 Ts/NDVI数据在信息表达丰富度方面的差异,并对在不同地表植被覆盖下,Ts/NDVI数据对信息提高程度的敏感性进行了讨论.     

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.     

阴山北麓农牧交错带植被变化及其对气候变化的响应

利用1982—2003年8kmNASA/GIMMS半月合成的植被指数(NDVI)数据和同期气候数据,分析了阴山北麓地区农牧交错带的NDVI年平均值、年累积值距平的动态变化以及NDVI年平均值与年平均温度和年降水的时间序列相关关系。结果表明:1982—2003年NDVI年平均值呈现逐渐增高趋势,1990年以后的NDVI年平均值明显高于以前;NDVI在空间变化上表现为牧业区<农牧区<农业区,说明农业区NDVI受气候的影响程度较牧业区和农牧区弱;研究区温度对植被指数的影响没有明显的规律性,但降水与植被指数呈正相关,降水的多寡决定了植被的生长状况。     

北方农牧交错带沽源农田-草地界面土壤水热空间特征

农田-草地景观界面是我国北方农牧交错带景观组成部分,研究该界面生态特征的格局和过程是完善北方农牧交错带研究的热点领域.首次采用地统计学方法中的半变异函数、克里格插值估计、空间分布图等方法研究北方农牧交错带河北沽源地区的农田-草地界面(CGB)土壤水热的空间异质性和界面空间效应.结果表明:根据不同尺度下的土壤水热空间异质性各参数的变化趋势确定较为合理的采样粒度为 0.5m×0.5m;农田-草地界面0～20cm土层土壤含水量为中等变异,土壤温度为弱变异,不同采样粒度空间结构特征定量研究得到土壤水分变程范围(A_0)为2.93～15.4m,且为中到强度的异质性程度(MSH),土壤温度变程为3.75～20.99m,表现为强空间异质性;验证在农田-草地边界向两侧的一定范围内土壤水热存在过渡型界面效应,且具不同的生态梯度.该研究结果是认识农田-草地界面和进一步开展该界面功能研究的基础,对深入研究北方农牧交错带农田-草地界面非生物水热界面具有重要意义.     

气候和土地利用变化对中国北方农牧交错带植被覆盖变化的影响

基于1986、2000年中国北方农牧交错带的遥感影像及研究区的气象数据,利用植被覆盖度信息提取模型研究了1986—2000年间研究区植被覆盖度的时空变化,并分析了气候和土地利用变化对植被覆盖度变化的影响.结果表明：1986—2000年,研究区高盖度植被的面积缩减,低盖度植被的面积增加;植被覆盖升高区主要位于该区东北段的东部、北段的西部和西北段的西部,其他地段的植被覆盖明显退化;植被覆盖度与降水、干燥度指数呈正相关,与温度呈负相关;不同土地利用类型的植被覆盖度变化方向和程度各异.     

北方农牧交错带植被重建中适宜乔、灌、草种的生态区划

因遭受滥垦及过度放牧破坏的中国北方农牧交错带亟待进行植被的恢复和重建。本文从为该区域植被的恢复与重建提供植物物种上的支持出发,对适宜该区域生长与分布的乔、灌、草种进行了生态区划。生态区划的原则概括为4条：生态保育优先、有利生产发展、适地适树适草以及参考行政区划边界。在该原则指导下,依据限定农牧交错带植物生长和分布的主要生态因子：年最低日均温、年大于0℃积温、湿润度指数(年降水量与年大于O℃积温之比)、反映区域地表组成物质、地形及气候特征影响的土壤类型等,将农牧交错带划分为7个不同的生态区域,依次为：I．松辽平原西部及大兴安岭山地区,II．辽河上游风沙区,In．蒙古高原中、东部及冀西北山地区,Ⅳ．吕梁山、太行山、燕山山地区,V．鄂尔多斯高原风沙区,Ⅵ．陕北、陇东黄土高原区,Ⅶ．陇中及青海高原东部黄土区。在上述分区的基础上,对以往文献报道中出现的适宜该区域生长和分布的乔、灌、草,包括乡土种和人工栽培或引种的外来种,按其生态习性分别进行了细致的甄别选择,并在文中择其精要予以列出。     

华北农牧交错带农田-草地界面土壤水分的空间特征

利用经典统计与地统计学方法,对华北农牧交错带农田-草地界面不同采样粒度（1 m×1 m、2 m×2 m）0～50 cm土层土壤水分的空间异质性进行了分析.结果表明：研究区农田、草地、农田-草地界面土壤水分均属中等变异,草地土壤水分的变异系数较农田大;土壤水分的变异系数随土层深度的增加而逐渐增大,且1 m×1 m采样粒度下农田-草地界面土壤水分变异系数与土壤深度呈显著相关(P＜0.05);1 m×1 m采样粒度下,农田-草地界面各土层土壤水分的空间异质性明显高于邻近的农田和草地,表现为中度到强度的空间自相关性,变程在7.65～30.99 m,且具斑块分布格局;2 m×2 m采样粒度下,农田-草地界面各土层土壤水分的空间结构既有中到强度的空间自相关性,又有完全随机化的纯块金效应,变程在4.16～18.86 m;在农田-草地边界存在土壤水分的界面效应.     

黄河三角洲植被空间分布特征及其环境解释

为了解黄河三角洲地区植被空间分布与环境因子之间的关系,通过局地植被样方调查、区域遥感影像提取归一化植被指数(NDVI)及地形高度、地下水位埋深、表层土壤Cl~-含量等环境数据采集,综合样地植被与环境数据进行了除趋势对应分析(DCA)和除趋势典范对应分析(DCCA),并对区域NDVI与主要环境变量进行了单因子相关性分析和多元逐步回归分析。结果显示:DCA排序可将黄河三角洲植被分为翅碱蓬、柽柳-翅碱蓬、芦苇-柽柳、芦苇4个主要群落类型(群丛),DCCA与DCA排序图总体相似,但DCCA更清晰地表明其第一轴主要代表的是潜水Cl~-浓度等关键水盐因子,且随着水土环境系统盐分含量的减小,群落由翅碱蓬逐渐向芦苇演变。区域典型植被群落和NDVI分布格局与变化趋势受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度2个环境因素影响较大(NDVI与2个环境变量间建立的二元回归方程R~2=0.57),而土壤Cl~-含量的植被效应实际上受地下水位埋深和潜水Cl~-浓度的影响。在区域地下水普遍浅埋条件下,地下水成为影响植被生长与分布的生态环境最敏感要素,而地下水位埋深和潜水Cl~-浓度是这一要素中的2个关键因子,尤其是后者梯度变化对天然植被分布格局起重要的控制作用。     

基于生态系统服务功能的中国北方草地及农牧交错带区划

以北方草地和农牧交错带草地类型区域分异为基础,重点考虑不同草地类型的生态系统服务功能,在综合分析了北方草地和农牧交错带生态环境基本特征的基础上,确定了草地生态功能区划的原则、依据、方法及命名,然后在"3S"技术的支持下,将北方草地和农牧交错带分为北方草原区、北方荒漠区和农牧交错区3个一级区及10个二级区,对各个功能区的区域范围、主要生态环境问题、主要的生态服务功能及为了功能区的保护与可持续发展而需要采取的措施都进行了详细论述。区划结果对认识北方草地与农牧交错带不同草地类型生态系统服务功能的重要价值,对草地资源的合理利用和农业生产的合理布局、对生态环境保护与建设规划及对维护区域生态安全、实现区域的可持续发展都具有重大意义。     

中国北方农牧交错带土地利用/覆盖变化研究综述

土地利用/覆盖变化(LUCC)是人类活动行为与自然生态系统相互作用最为直接的表现形式.近年来由于人类活动的日益加剧使区域生态环境发生了剧烈变化,中国北方农牧交错带作为人类活动的强烈影响区和生态环境敏感区,是土地利用/覆盖变化研究的“热点区域”.本综述基于众多学者对于北方农牧交错带LUCC的研究成果,梳理了关于北方农牧交错带范围界定的进展,总结了当前有关本地区LUCC的研究手段、研究内容以及环境效应与应对措施等方面的最新进展,最后指出了本地区LUCC研究中存在的综合性模拟研究较少、生态环境效应不足等问题,并提出了未来研究中应多手段、多学科、多尺度研究的发展方向.     

北方农牧交错带植被重建中适宜乔、灌、草种的生态区划

因遭受滥垦及过度放牧破坏的中国北方农牧交错带亟待进行植被的恢复和重建.本文从为该区域植被的恢复与重建提供植物物种上的支持出发,对适宜该区域生长与分布的乔、灌、草种进行了生态区划.生态区划的原则概括为4条:生态保育优先、有利生产发展、适地适树适草以及参考行政区划边界.在该原则指导下,依据限定农牧交错带植物生长和分布的主要生态因子:年最低日均温、年大于0℃积温、湿润度指数(年降水量与年大于0℃积温之比)、反映区域地表组成物质、地形及气候特征影响的土壤类型等,将农牧交错带划分为7个不同的生态区域,依次为:Ⅰ.松辽平原西部及大兴安岭山地区,Ⅱ.辽河上游风沙区,Ⅲ.蒙古高原中、东部及冀西北山地区,Ⅳ.吕梁山、太行山、燕山山地区,Ⅴ.鄂尔多斯高原风沙区,Ⅵ.陕北、陇东黄土高原区,Ⅶ.陇中及青海高原东部黄土区.在上述分区的基础上,对以往文献报道中出现的适宜该区域生长和分布的乔、灌、草,包括乡土种和人工栽培或引种的外来种,按其生态习性分别进行了细致的甄别选择,并在文中择其精要予以列出.     

植被气候关系与我国的植被分区

气候制约着植被的地理分布,植被是区域气候特征的反映和指示,两者之间存在密不可分的联系.揭示植被与气候之间的关系是正确认识植被分布的前提,是进行植被区划的理论基础.植被区划是植被研究的归纳和总结,是其他自然地理区划和农林业区划的基础.本文在简要回顾中国植被气候关系及植被分区的研究历史的基础上,对我国以往的主要植被分区原则、依据和方案进行了评述,对有争议的主要植被界线进行了讨论.我们认为,在当今我国大部分地区的原生植被已遭到破坏的现实情况下,根据原生植被及其衍生植被类型的分布,确定其分布与限制性气候因子的关系,以此来进行植被带(区)的划分,不仅反映植被气候间密不可分的关系,在实践上也便于操作.尽管在一些植被带的命名、具体界线的划定上有分歧,但最近的中国植被分区方案大都认为我国基本的植被区有8至9个,即针叶林、针阔叶混交林、落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿阔叶林以及雨林季雨林、草原、荒漠以及高寒植被.通过分析主要植被带附近的植被、气候等特征,本文认为,1)秦岭淮河线是一条重要的水分气候带,而不是温度带,不是亚热带植被的北界;2)我国亚热带植被的北界基本上沿长江北岸,从杭州湾经太湖、安徽宣城、铜陵经大别山南坡到武汉往西,与WI值130-140 ℃·月一致;3)我国热带区域的面积极小,仅分布在海南岛的东南部和台湾南端及其以南地区; 4) 我国东部地区暖温带的水热条件南北差异甚大,建议以秦岭淮河为界,将暖温带划分为两个植被带,即落叶阔叶疏林带和落叶常绿阔叶混交林带;华北地区的地带性植被为落叶阔叶疏林.最后,本文还强调了对应于气候变化进行动态植被分区的重要性.     

植被气候关系与我国的植被分区(英文)

气候制约着植被的地理分布 ,植被是区域气候特征的反映和指示 ,两者之间存在密不可分的联系。揭示植被与气候之间的关系是正确认识植被分布的前提 ,是进行植被区划的理论基础。植被区划是植被研究的归纳和总结 ,是其他自然地理区划和农林业区划的基础。本文在简要回顾中国植被气候关系及植被分区的研究历史的基础上 ,对我国以往的主要植被分区原则、依据和方案进行了评述 ,对有争议的主要植被界线进行了讨论。我们认为 ,在当今我国大部分地区的原生植被已遭到破坏的现实情况下 ,根据原生植被及其衍生植被类型的分布 ,确定其分布与限制性气候因子的关系 ,以此来进行植被带 (区 )的划分 ,不仅反映植被气候间密不可分的关系 ,在实践上也便于操作。尽管在一些植被带的命名、具体界线的划定上有分歧 ,但最近的中国植被分区方案大都认为我国基本的植被区有 8至 9个 ,即针叶林、针阔叶混交林、落叶阔叶林、常绿落叶阔叶混交林、常绿阔叶林以及雨林季雨林、草原、荒漠以及高寒植被。通过分析主要植被带附近的植被、气候等特征 ,本文认为 ,1)秦岭淮河线是一条重要的水分气候带 ,而不是温度带 ,不是亚热带植被的北界 ;2 )我国亚热带植被的北界基本上沿长江北岸 ,从杭州湾经太湖、安徽宣城、铜陵经大别山南坡到武汉     

Application and comparison of remote sensing GPP models with multi-site data in China

Aims Estimation of gross primary productivity (GPP) of vegetation at the global and regional scales is important for understanding the carbon cycle of terrestrial ecosystems. Due to the heterogeneous nature of land surface, measurements at the site level cannot be directly up-scaled to the regional scale. Remote sensing has been widely used as a tool for up-saling GPP by integrating the land surface observations with spatial vegetation patterns. Although there have been many models based on light use efficiency and remote sensing data for simulating terrestrial ecosystem GPP, those models depend much on meteorological data; use of different sources of meteorological datasets often results in divergent outputs, leading to uncertainties in the simulation results. In this study, we examines the feasibility of using two GPP models driven by remote sensing data for estimating regional GPP across different vegetation types. Methods Two GPP models were tested in this study, including the Temperature and Greenness Model (TG) and the Vegetation Index Model (VI), based on remote sensing data and flux data from the China flux network (ChinaFLUX) for different vegatation types for the period 2003-2005. The study sites consist of eight ecological stations located in Xilingol (grassland), Changbaishan (mixed broadleaf-conifer forest), Haibei (shrubland), Yucheng (cropland), Damxung (alpine meadow), Qianyanzhou (evergreen needle-leaved forest), Dinghushan (evergreen broad-leaved forest), and Xishuangbanna (evergreen broad-leaved forest), respectively. Important findings All the remote sensing parameters employed by the TG and VI models had good relationships with the observed GPP, with the values of coefficient of determination, R², exceeding 0.67 for majority of the study sites. However, the root mean square errors (RMSEs) varied greatly among the study sites: the RMSE of TG ranged from 0.29 to 6.40 g·m^-2·d^-1, and that of VI ranged from 0.31 to 7.09 g·m^-2·d^-1, respectively. The photosynthetic conversion coefficients m and a can be up-scaled to a regional scale based on their relationships with the annual average nighttime land surface temperature (LST), with 79% variations in m and 58% of variations in a being explainable in the up-scaling. The correlations between the simulated outputs of both TG and VI and the measured values were mostly high, with the values of correlation coefficient, r, ranging from 0.06 in the TG model and 0.13 in the VI model at the Xishuangbanna site, to 0.94 in the TG model and 0.89 in the VI model at the Haibei site. In general, the TG model performed better than the VI model, especially at sites with high elevation and that are mainly limited by temperature. Both models had potential to be applied at a regional scale in China.     

Socio-Economics and Vegetation Change in Urban Ecosystems: Patterns in Space and Time

By 2050, 70% of the Earth’s human population will live in urban areas. Urbanization can have a devastating impact on local ecosystems, but these impacts vary across time and space. Identifying links between spatiotemporal change in urban ecosystems and neighborhood socio-economics is crucial to management aimed at maintaining flora and fauna in urban areas. Here, we tracked 20 years of socio-economic change and 15 years of vegetation change in 32 residential neighborhoods in south-eastern Australia. Regression models that explicitly accounted for a time lag between neighborhood socio-economic characteristics and vegetation response explained more variation in vegetation cover than models that ignored the effects of time. Also, relationships between vegetation and socio-economic factors were stronger in later years for the same neighborhoods suggesting the influence of socio-economics is more readily identified in established neighborhoods. Socio-economic variables alone, or in combination with biophysical variables, were better predictors of vegetation cover than only biophysical variables. Across space, vegetation cover had a negative quadratic relationship with neighborhood housing density, peaking at mid-density values, and a positive relationship with education level and immigration status (the percentage of residents with a non-Australian background). Over time, housing density had a positive relationship with vegetation cover, reflecting an increase in vegetation as neighborhoods develop. Our results highlight the need to understand temporal context when attempting to explain contemporary patterns in vegetation cover and the increasing importance of socio-economic factors in influencing cover as neighborhoods become established. Electronic supplementary material  The online version of this article (doi:) contains supplementary material, which is available to authorized users.     

中国东北样带（NECT）东部森林区的植被与表土花粉的定量关系

基于中国北东样带东部森林区８个植被样方和表土花粉资料,定量分析了每种植物与表土花粉类型的关系。结果表明：花粉类型与植物关系密切,在α＝０．０５的显性水平上,相关系数（ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ）Ｃ值大都在０．５以上;表土花粉组合与植物群落间有较大的相似性,相似系数（ＣＣ）大于５０％。采用定量描述花粉与植物关系的参数：联合指数（ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ）Ａ、超代表性指     

色季拉山区高寒山地植物的生态特征

通过野外调查和现有文献资料,分析了色季拉山高寒地带植物的构成特征,结果表明:该区有种子植物33科103属285种,其中双子叶植物有26科77属236种,裸子植物有1科1属4种,中国特有植物125种,占总种数的44.01%,西藏特有植物53种,占18.66%。在整个高山寒带中,草本有239种,占83.86%,其中多年生草本230种。植被区系组成、群落植物生活型和叶的性质等特征总体都反映了植被的温带性质。并阐述了该区高山植物对高山恶劣气候环境相适应的形态结构特征。