近30年来青藏高原高寒草地NDVI动态变化对自然及人为因子的响应

草地生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,在调节气候、水土保持、防风固沙、保护生物多样性等方面发挥着重要作用。青藏高原是全球海拔最高的独特地域单元,平均海拔超过4000 m,素有“世界第三极”之称,亦是我国重要的生态安全屏障,其对气候变化敏感且易受人类活动的影响,属于气候变化敏感区和生态脆弱带。近年来,由于气候变化和人类活动的不断加剧,青藏高原区域气候和环境发生了重大变化,气候变暖、水污染、草地退化和沙化等问题已严重阻碍了当地社会经济的可持续发展。高寒草地是青藏高原主要的植被类型,在气候变化和人类活动加剧的背景下,青藏高原高寒草地植被的动态变化受到人们的广泛关注。归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）因能有效地反映植被覆盖程度和生长状况而被广泛应用于植被动态的研究中。气温与降水被认为是影响青藏高原植被动态的主要气候因子,放牧强度与人口数量则是主要人为因子。因此,研究高寒草地植被对气候变化和人类活动的响应机制对预测未来草地变化有着重要的意义。基于青藏高原生长季草地的NDVI、气温、降水、放牧强度及人口数量等数据,在县区尺度上,采用趋势分析法探究了1982—2013年青藏高原143个县区生长季草地NDVI动态变化、气候变化及人类活动的变化,同时采用面板数据模型分析了32年来青藏高原143个县区气候、人为因子变化对草地NDVI变化的相对贡献。研究结果显示：（1）青藏高原高寒草地生长季NDVI总体呈增长趋势,草地植被生长状态呈现“整体改善、局部退化”趋势;（2）青藏高原生长季平均气温与降水量整体增加,气候呈现“暖湿化”趋势;（3）在长时间尺度上,气候因子主导了青藏高原高寒草地NDVI的变化,降雨和气温的增加促进草地NDVI的增加,放牧强度的持续增加则导致草地NDVI的减少。     

基于物候相机归一化植被指数估算高寒草地植物地上生物量的季节动态

准确评估地上生物量对优化草地资源管理和理解草地碳、水和能量平衡具有重要意义。该文通过近地遥感归一化植被指数(NDVI)构建最优经验模型, 对青藏高原高寒草地地上生物量进行估算。该文利用2018-2019年5-9月野外实测的地上生物量和植物冠层光谱仪(RapidSCAN)测定的NDVI_RS数据, 构建了生长季不同时期地上生物量的估算模型; 并结合2018年NetCam物候相机测定的NDVI_Cam时间序列数据, 实现地上生物量季节动态的模拟。主要结果: (1) NDVI_Cam、NDVI_RS与地上生物量具有相似的单峰型季节变化格局, 但NDVI峰值出现的时间(7月)较地上生物量(8月)更早; (2)基于NDVI的生物量估算最优经验模型在5、7和9月是幂函数, 在6和8月是二次多项式, 估算精度为0.29-0.77; (3)基于NDVI_Cam时间序列数据, 生长季不同时期建模(R² = 0.91)较单一时期(9月)建模(R² = 0.49)对地上生物量季节动态的估算更为准确。这些结果表明, 近地遥感是估算高寒草地植物地上生物量的有效手段, 开展季节性植物生长调查将有助于准确评估草地资源。     

青藏高原植被生长季NDVI时空变化与影响因素

青藏高原是中国乃至亚洲的生态屏障,研究其植被对气候变化的响应对区域生态保护具有重要的现实意义.基于MOD09A1数据反演的生长季归一化植被指数(NDVI),分析2001-2018年青藏高原植被生长季NDVI时空特征和变化趋势,结合气象站点数据阐释NDVI与气候因子的关系.结果 表明:研究期间,青藏高原植被生长季NDVI...     

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。     

青藏高原草地承载力空间演变特征及其预警

为研究青藏高原草地承载力的空间演变特征并对其进行预警,以已有的青藏高原净初级生产力数据为基础,核算了该地区的草地理论载畜量及演变趋势,并结合县域实际存栏量,划定了草地承载力的预警等级。结果表明：（1）青藏高原草地承载力整体呈东高西低的格局,其中高寒草原和高寒草甸是该地区草地承载力的主要组成部分;（2）2000-2015年,青藏高原理论载畜量由8614.89万羊单位增至9451.53万羊单位;（3）青藏高原整体处于超载状态,2000-2010年超载状况加剧,至2015年超载状况稍有缓解,草畜平衡指数由67.88%增至79.90%,再降至67.91%。目前亟需优先控制72个红色预警县（超载状态正在加剧）的牲畜存栏量,避免超载状况进一步恶化。未来需要通过控制牲畜存栏量、调整畜牧区发展布局和提高草地生产力等多项措施的结合来改善青藏高原地区的草地承载状况,维持草地生态系统的可持续发展。     

亚洲旱区草地NDVI对气候变化的响应及滞后效应

随着全球变暖和人类活动加剧,全球干旱区进一步扩张。干旱区植被生态系统的脆弱性和敏感性增强。因此,探究干旱区植被长势对气候变化的响应机制及滞后效应成为了当前研究的热点。该研究基于中分辨率成像光谱仪(MODIS)提供的归一化植被指数(NDVI)资料、英国东英格利亚大学气候研究所提供的逐月网格化CRUTS4.05气候资料和干旱指数资料、ERA5(ECMWF全球气候的第五代大气再分析资料)提供的太阳辐射资料和欧洲航天局全球基本气候变化监测项目提供的土壤水分资料,借助于窗口交叉相关法和线性回归法,探究了2001–2020年亚洲旱区草地NDVI对气候变化的响应及滞后效应。研究发现:1)草地NDVI对当月平均气温和降水总量的响应最为强烈,对太阳辐射和土壤水分则存在显著的滞后响应。具体表现为草地NDVI对太阳辐射和土壤水分的响应存在1个月的滞后;2)草地NDVI与各气候要素响应的滞后时间在空间分布上较不均匀,在亚洲旱区的东部和西部存在明显差异;3)草地NDVI与自矫正帕默尔干旱指数间不存在显著的滞后效应;4)海拔在一定程度上影响了亚洲旱区草地NDVI与各要素的响应关系。     

水热条件分别控制了中国温带草地NDVI的年际变化和增长趋势

温带草地区是我国植被对气候变化响应的敏感区和陆地生态系统的生态脆弱区,是组成草地资源的重要部分。由于全球变暖,气候变化带来的极端气候影响越来越大,探究我国温带草地植被覆盖时空变化规律和水热条件变化对其生长的影响,对区域生态的环境保护,实现畜牧业的可持续发展和更加合理有效地利用草地资源具有重要的现实意义。基于1982—2015年长时间序列的气象(降水、温度、太阳辐射)数据和GIMMS NDVI 3g数据,采用去趋势分析法和相关性分析法,探究近34年中国温带地区生长季草地归一化植被指数(Normalized difference vegetation index, NDVI)和气候因子变化格局,以及水热条件对NDVI的同步影响和滞后影响。研究结果表明:(1)1982—2015年中国温带草地生长季平均温度和月平均太阳辐射呈增长趋势,降水量为下降趋势,温带草地气候逐渐呈现"暖干化";(2)1982—2015年中国温带草地生长季NDVI的年际变化由降水因子主导,特别是在1999年之后,降水的对于中国温带草地生长季NDVI年际变化的影响更为显著;(3)1982—2015年中国温带草地生长季NDVI...     

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...     

青藏高原高寒草地土壤酶活性海拔地带性特征

土壤酶是土壤生态系统中具有催化功能的一类蛋白质,由植物根系分泌物、微生物和动植物残体释放到土壤中,参与了土壤中所有的生物化学过程,其活性的大小可以灵敏地反应土壤中生化反应的方向和强度。青藏高原因海拔高和气候寒冷,被认为是气候变化的敏感区和脆弱区。全球气候变化使土壤酶活性受到强烈的影响,这些影响可能使土壤的质量发生改变,进而对青藏高原高寒草地植被生产力产生一定影响。土壤酶在生态系统物质循环和能量流动中起着关键作用,其格局、功能和转换过程已被广泛的研究,但高寒草地生态系统土壤酶活性的海拔地带性特征还需深入探讨。因此,以青藏高原高寒草地为研究对象,将土壤酶活性海拔梯度研究从站点尺度拓展到样带尺度,分析了与土壤碳循环密切相关的土壤β-1,4-葡萄糖苷酶(βG)、与土壤氮循环密切相关的土壤N-乙酰-β氨基葡萄糖苷酶(NAG)、土壤亮氨酸肌肽酶(LAP)以及与土壤磷循环密切相关的土壤碱性磷酸酶(ALP)的海拔地带性,进一步明晰其主要驱动因子。结果表明：(1)ALP和βG活性在海拔梯度上,展现出显著分异,在约为3546 m和3364 m出现拐点,且低海拔显著高于高海拔(P<0.01)。而NAG...     

青藏高原典型草地植被退化与土壤退化研究

采用野外样方调查和室内分析法,探讨了青藏高原不同退化程度高寒草原和高寒草甸植被群落结构、植物多样性、地上-地下生物量、根系分配及土壤理化特性差异。研究表明:(1)随着退化程度加剧,高寒草原禾草优势地位未改变,高寒草甸优势种莎草逐渐被杂类草取代。(2)随着退化程度加剧,高寒草原地上生物量显著降低(P<0.05),高寒草甸地上生物量先保持稳定再下降。高寒草甸地下生物量较高寒草原地下生物量对退化响应更敏感。(3)高寒草原退化过程中,莎草地上物生量变化不明显(P>0.05),禾草地上生物量贡献率由88.12%减少至53.54%,杂类草地上生物量贡献率由0.08%增加至42.81%;高寒草甸退化过程中,禾草和杂类草地上生物量先增加后减小,莎草地上生物量占比由69.15%减少至0.04%,杂类草地上生物量占比由12.56%增加至92.61%。(4)随着退化程度加剧,高寒草原根系向浅层迁移,高寒草甸根系向深层迁移。(5)退化对高寒草甸土壤含水量(θ)、土壤有机碳(SOC)、总氮(TN)及土壤容重(BD)影响均比高寒草原更强烈。本研究对青藏高原退化草地恢复治理具有重要的参考价值。     

黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应

为研究黄土高原地区退耕还林(草)后,植被覆盖变化及其对水热条件的响应,利用1999—2013年SPOT VGT NDVI 1km/10d分辨率数据,采用最大合成法、一元线性回归法和偏相关分析法,系统分析了黄土高原地区NDVI(归一化植被指数)的时空分布及变化趋势,及其与气候因子的关系。结果表明:黄土高原1999—2013年年最大NDVI的平均值为0.31,NDVI较高的区域位于黄土高原南部,而西北部植被覆盖度较低;自1999年开始,黄土高原地区NDVI呈极显著(P0.01)增加趋势,年最大NDVI的变化斜率为0.0099;不同季节(春、夏、秋、冬)和生长季的植被状况均呈现良性发展趋势;1998—2013年间,黄土高原地区气候呈现不显著的"冷湿化"特征;NDVI年际(及生长季和季节)变化与降雨和温度的相关性不显著,而在月时间尺度上,呈显著的相关性,并且月NDVI与当月降雨量的相关性要强于与当月温度的相关性;植被生长对温度的响应存在一个月的滞后期,而对降雨的响应无滞后效应。     

青藏高原高寒草原生态系统植被碳密度分布规律及其与气候因子的关系

根据青藏高原高寒草原生态系统中以降水量为主要驱动力的东西样带和以气温为主要驱动力的南北样带内植被土壤的实测数据,分析了这一区域植被碳密度的分布特征及其与气候因子之间的关系.结果表明,在南北样带内(北纬28°46′～31°40′),植被碳密度首先随纬度的增加而增加,当纬度达到约北纬30°16′处,植被碳密度达到最大值0.873 1 kg·m-2,之后,则随纬度的增加而减少,植被碳密度总体上呈现出南北低、中间高的分布特征;在东西样带内(东经80°02′～91°50′),植被碳密度随经度的增加而增加,呈现出东高西低的分布特征.在南北样带内植被碳密度与年均降水量和年均气温之间的偏相关系数均达到极显著水平,而在东西样带内植被碳密度与年均降水量和年均气温之间的偏相关系数也均达到显著水平;在南北样带内植被碳密度先随年均气温和年均降水量的增加而增加,当年均气温达到约-1.5 ℃、年均降水量达到约497.0 mm时,植被碳密度达到最大值1.329 6 kg·m-2,之后,随年均气温和年均降水量的增加而减少;在东西样带内植被碳密度也先随年均气温和年均降水量的增加而增加,当年均气温达到约0.7 ℃、年均降水量达到约409.0 mm时,植被碳密度达到最大值1.208 3 kg·m-2,之后,随年均气温和年均降水量的增加而减少.研究结果显示,青藏高原高寒草原生态系统南北样带和东西样带内的植被碳密度分布均是年均气温和年均降水量综合作用的结果,且年均降水量的作用大于年均气温.     

青藏高原草地生态系统服务功能的季节动态变化

根据生态系统服务功能理论,利用RS和GIS技术,以生长季为时间单元,对青藏高原研究区草地生态系统服务功能的动态过程进行有效分析和评价.结果表明:提供生物量功能呈现上升—下降—上升的过程,在5月和9月分别出现两个高峰值,其中5月为最高峰值.影响该功能的主要因子为光合有效辐射值、水分状况和地下生物量的季节变化;碳蓄积和氧释放功能呈现上升—下降—上升的弱“N”型趋势;土壤养分保持功能也呈弱“N”型趋势,并在5月份出现最高值;草地保持土壤水分的功能在生长季内呈较强的阶段性变化,这主要与草地植物生长的季节性耗水变化规律有关.     

基于祁连山树轮宽度指数的区域NDVI重建

利用祁连山自东向西5条树轮宽度年表序列和1986-2003年间的归一化植被指数(NDVI), 分析了NDVI的时空变化及其与树轮宽度年表之间的关联。结果表明, 祁连山地区植被的生长主要集中在6-8月。空间上, NDVI值从祁连山东段向西段逐渐减小; 在1986-2003时段内, 东、中和西段生长季的NDVI值分别增长了3.28%、4.82%和7.75%。整个祁连山地区的NDVI变化与5个宽度年表的第一主成分相关性较高(r = 0.74, p < 0.01)。基于此, 利用树轮宽度RES年表的第一主成分重建了1843-2003年间祁连山地区生长季的NDVI变化曲线。重建的NDVI曲线表现出6个高值期和6个低值期, 其中1923-1932的10年间植被生长状况最差。另外, 在1989-2003时段内NDVI年际波动较大, 总体上表现为NDVI低于平均值, 但是从1991年开始, NDVI有上升的趋势。     

近20年亚欧大陆植被指数(NDVI)对大尺度气候变化的敏感性

利用1982～2000年4～10月的AVHRR-NDVI数据,分析了大尺度的气候(温度)变化对欧亚大陆植被状况的影响.分析方法为奇异值分解,从温度和NDVI的年际变化中检测出二者最重要和最密切的大尺度空间相关特征.用每个奇异值的平方占总的协方差平方和的比例(解释率),可以度量每对模态的重要性.春季(4和5月)、夏季和秋季(9和10月)的解释率分别是60.9%、39.5%和24.6%,这说明整体上春季植被状况对温度的敏感性高于夏季和秋季.奇异值分解的显著模态中心是二者关系最密切的地区,也就是NDVI对温度最敏感的地区,春季为西西伯利亚和东欧东北部,敏感性为 0.308 0 NDVI/℃;夏季没有特别突出的敏感中心,选择与计算春季相同格点数的高值中心,其敏感性为 0.248 0 NDVI/℃;秋季敏感中心在亚洲东部高纬度地区,相同格点大小范围(110°～140° E,55°～65°N)平均敏感性为 0.087 5 NDVI/℃.这种大尺度的NDVI-气温的关系及其敏感性非常稳定,并不随使用的NDVI的空间分辨率的改变而改变.     

近20年亚欧大陆植被指数(NDVI)对大尺度气候变化的敏感性(英文)

The influence of climate change on the terrestrial vegetation health (condition) is one of themost significant problems of global change study. The vegetation activity plays a key role in the globalcarbon cycle. The authors investigated the relationship of the advanced very high resolution radiometer-normalized difference vegetation index (AVHRR-NDVI) with the large-scale climate variations on the inter-annual time scale during the period 1982-2000 for the growing seasons (April to October). A singular valuedecomposition analysis was applied to the NDV! and surface air temperature data in the time-domain todetect the most predominant modes coupling them. The first paired-modes explain 60.9%, 39.5% and 24.6%of the squared covariance between NDV! and temperature in spring (April and May), summer (June andAugust), and autumn (September to October), respectively, which implies that there is the highest NDVIsensitivity to temperature in spring and the lowest in autumn. The spatial centers, as revealed by themaximum or minimum vector values corresponding to the leading singular values, indicate the highsensitive regions. Only considering the mode 1, the sensitive center for spring is located in westernSiberia and the neighbor eastern Europe with a sensitivity of about 0.308 0 NDVI/℃. For summer, thereare no predominantly sensitive centers, and on average for the relatively high center over 100^o-120^o E by 45^o-60^o N, the (110^o-140^o E,55^o-65^oN)sitivity is 0.248 0 NDVI/℃. For autumn, the center is located over the high latitudes ofeastern Asia (110^o-140^o E, 55^o-65^o N), and the sensitivity is 0.087 5 NDVI/℃. The coherent patters asrevealed by the singular decomposition analysis remain the same when coarser resolution NDVI data wereused, suggesting a robust and stable climate/vegetation relationship.