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。     

中国东部陆地农业生态系统南北样带的自然概况

介绍了中国东部陆地农业生态系统南北样带的自然情况,包括地理范围、地貌、气候、土壤、植被资源等。通过对东部样带内气候与植被相关分析发现,降水量与温度是影响东部样带内植被分布的重要因素。     

基于NOAA／AVHRR数据的中国主要植被类型NDVI变化规律研究

在遥感（ＲＳ）、地理信息系统（ＧＩＳ）、全球定位系统（ＧＰＳ）———３Ｓ支持下,利用连续时间序列的１ｋｍ×１ｋｍ分辨率的ＮＯＡＡＡＶＨＲＲ数字影像,通过主分量分析和非监督分类,对中国植被进行了宏观分类。在多种基础图件的支持下,结合归一化植被指数（ＮＤＶＩ）年内季节变化规律,分出３５个植被类型,９个植被型组。通过重建不同植被类型ＮＤＶＩ特征值１０年的时间变化序列,划分出４个内部各类型ＮＤＶＩ变化过程具有相对一致性的区域（二级区域）,明显的呈现从东南到西北的带状分布。再逐级归并,产生两个变化的一级区域。区域的界线基本与我国三大自然区域的东部季风区西北部的界线相吻合。进而从ＮＤＶＩ动态变化的角度进行了区划,包括２个一级区域,９个二级区域,进一步阐明了中国植被ＮＤＶＩ动态变化的区域差异。     

中国东部南北样带森林生态系统102个优势种叶片碳氮磷化学计量学统计特征

选择中国东部南北样带森林生态系统112个采样点,研究了102个优势植物叶片的有机碳、全氮和全磷化学计量学特征及其变异性.结果表明： 在中国东部南北样带森林生态系统中,优势植物叶片的有机碳含量(Cmass)、全氮含量(Nmass)和全磷含量(Pmass)的变化范围分别为374.1～646.5 mg·g-1、8.4～30.5 mg·g-1和0.6～6.2 mg·g-1,算术平均数分别为480.1、18.3和2.0 mg·g-1,变异系数分别为11.1%、27.5%和56.4%;C/N、C/P和N/P的变化范围分别为14.1～64.1、70.9～838.6和1.5～21.2,算术平均数分别为29.1、313.9和11.5,变异系数分别为32.8%、48.3%和44.1%.C∶N∶P质量比为313.9∶11.5∶1,摩尔比为810.9∶25.4∶1.与全球尺度的研究结果相比,本研究区域树木叶片Cmass和C/N明显偏高,叶片Nmasss和N/P明显偏低,而叶片Pmass和C/P差异不显著.     

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。     

黑龙江省东部山地湿地主要植被类型及其演替规律的研究

首次系统论述了黑龙江省东部山地湿地植被类型,并在此基础上,对黑龙江省东部山地湿地植被演替规律进行了全面探讨。研究表明：黑龙江省东部山地湿地植被演替与发展过程,经过三个阶段：即富营养沼泽→中营养沼泽→贫营养沼泽。无论是森林沼泽,还是草甸、沼生及水生植被都是如此。     

中国东北样带对全球变化响应的动态模拟——一个遥感信息驱动的区域植被…

对中国东北样带植被生物量的时空变化进行了计算机模拟。模型以１２种植被类型的绿色和非绿色生物量以及３层土壤水分为其状态变量。模拟绿色生物量被转成ＡＶＨＲＲ归一化植被指数（ＮＤＶＩ）,并与１９８６￣１９９０年观测到的植被指数进行了比较。大气ＣＯ２浓度、气温和降水被用作样带对全球变化响应研究的３个基本驱动变量。模型中还包括了降水和气温改变对日照百分率、相对湿度、辐射及土壤水分和植物生长的影响。ＣＯ２取当     

基于不同光谱指数的植被物候期遥感监测差异

植被物候是陆地生态系统响应气候和环境变化的一项综合性指标.遥感光谱已经被广泛用于提取植被物候期,但遥感提取的物候期与站点观测差别很大,其物理意义尚不明确.本文选取中国东北部的一景MODIS数据(2000—2014年),分析了基于红波段和近红外波段的归一化差值植被指数(NDVI)和简单比植被指数(SR)提取的植被生长季起始期(SOS)和结束期(EOS)的差异.结果表明:两者的物候期存在显著差别,基于NDVI提取的SOS比SR提取的SOS平均早18.9 d,基于NDVI提取的EOS比SR提取的EOS平均晚19.0 d,NDVI得到的生长季长度更长.基于NDVI和SR提取的物候期的年际变化也存在显著差别,超过20%的像元SOS和EOS甚至表现出相反的年际变化趋势.上述差异与两种植被指数自身的季节曲线特征和抗噪性差异有关.NDVI与SR观测数据来源完全一致,仅数学表达形式不同,提取的物候期结果却存在显著差异.说明遥感监测的植被物候期高度依赖于植被指数的数学表达形式,如何建立可靠的植被物候期遥感提取方法仍需进一步研究.     

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。     

东北地区植被物候期遥感模拟与变化规律

使用1982—2003年GIMMS-NDVI数据,借助GIS空间分析功能,提取东北地区不同植被NDVI时间序列数据,使用分段式Logistic函数模拟了东北地区不同植被物候期,分析了1982—2003年不同植被物候期的变化趋势。结果表明:针叶林、阔叶林、草丛、草甸和沼泽植被生长季开始日期提前,生长季延长,其中沼泽植被生长季开始日期提前和生长季延长的趋势明显,针叶林次之;结束日期的变化趋势表现不一,针叶林和沼泽植被生长季结束日期推迟,阔叶林、草丛和草甸植被呈现微弱提前趋势;针阔混交林、灌丛、草原和农田植被生长季开始日期推迟,生长季缩短,其中农田植被生长季开始日期推迟和生长季缩短的趋势明显,草原次之;针阔混交林、灌丛、草原和农田4种植被生长季结束日期呈现提前的变化趋势,其中灌丛结束日期的提前趋势明显。     

中国东部南北样带暖温带区栎属树种叶片形态性状对气候条件的响应

植物叶片的形态性状能够有效地反映生存环境的变化, 并且影响植物的基本行为和功能。该研究通过获取植物标本提供的叶片形态信息, 结合相关分析和标准化主轴分析, 探讨了南北样带暖温带区栎属(Quercus)树种叶片形态性状对气候条件的响应及适应策略。结果表明: 在南北样带暖温带区, 随着气候条件的变化, 栎属树种的叶片形态性状发生显著的变化。随着年平均气温的降低和年日照时数的增加, 栎属树种叶面积增加, 以利于吸收更多的光照辐射, 并增加叶片的边界层阻力, 减少叶片热量的散失; 而叶片分裂程度的增加不仅可以降低热量的散失, 也可以提高叶片液流的波动以增强叶片的生理活动; 叶脉密度随温度的升高、光照强度和降水量的增加而增加, 以响应叶片蒸腾作用的增强, 提高水分的运输能力和叶片的支撑能力。此外, 为适应南北样带暖温带区气候条件的变化, 栎属树种的叶片形成了一系列的形态性状组合, 随着叶面积的增加, 叶柄长度和叶片分裂程度逐渐增加, 而叶脉密度降低; 随着叶片倾向于向长条状发展, 叶柄长度和叶脉密度也随之增加。     

Consistent shifts in spring vegetation green‐up date across temperate biomes in China, 1982–2006

Understanding spring phenology changes in response to the rapid climate change at biome‐level is crucial for projecting regional ecosystem carbon exchange and climate–biosphere interactions. In this study, we assessed the long‐term changes and responses to changing climate of the spring phenology in six temperate biomes of China by analyzing the global inventory monitoring and modeling studies (GIMMS) NOAA/AVHRR Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and concurrent mean temperature and precipitation data for 1982–2006. Results show that the spring phenology trends in the six temperate biomes are not continuous throughout the 25 year period. The spring phenology in most areas of the six biomes showed obvious advancing trends (ranging from ?0.09 to ?0.65 day/yr) during the 1980s and early 1990s, but has subsequently suffered consistently delaying trends (ranging from 0.22 to 1.22 day/yr). Changes in spring (February–April) temperature are the dominating factor governing the pattern of spring vegetation phenology in the temperate biomes of China. The recently delayed spring phenology in these temperate biomes has been mainly triggered by the stalling or reversal of the warming trend in spring temperatures. Results in this study also reveal that precipitation during November–January can explain 16.1% (P < 0.05), 20.9% (P < 0.05) and 14.2% (P < 0.05) of the variations in temperate deciduous forest (TDF), temperate steppe (TS), temperate desert (TD) respectively, highlighting the important role of winter precipitation in regulating changes in the spring vegetation phenology of water–limited biomes.     

Satellite-based Studies on Large-Scale Vegetation Changes in China

Remotely-sensed vegetation indices, which indicate the density and photosynthetic capacity of vegetation, have been widely used to monitor vegetation dynamics over broad areas. In this paper, we reviewed satellite-based studies on vegetation cover changes, biomass and productivity variations, phenological dynamics, desertification, and grassland degradation in China that occurred over the past 2–3 decades. Our review shows that the satellite-derived index (Normalized Difference Vegetation Index, NDVI) during growing season and the vegetation net primary productivity in major terrestrial ecosystems (for example forests, grasslands, shrubs, and croplands) have significantly increased, while the number of fresh lakes and vegetation coverage in urban regions have experienced a substantial decline. The start of the growing season continually advanced in China's temperate regions until the 1990s, with a large spatial heterogeneity. We also found that the coverage of sparsely-vegetated areas declined, and the NDVI per unit in vegetated areas increased in arid and semi-arid regions because of increased vegetation activity in grassland and oasis areas. However, these results depend strongly not only on the periods chosen for investigation, but also on factors such as data sources, changes in detection methods, and geospatial heterogeneity. Therefore, we should be cautious when applying remote sensing techniques to monitor vegetation structures, functions, and changes.     

2001年以来宝鸡地区植被覆盖时空演变及驱动力分析

植被在全球变化中影响着地-气系统的能量平衡,是自然和人文因素对环境影响的敏感指标。分析地表植被的覆盖现状并探究影响植被变化的驱动力因素对区域生态恢复以及区域经济发展和区域生态文明建设都有促进作用。本研究基于中分辨率成像光谱仪-归一化植被指数（MODIS-NDVI）数据,结合宝鸡11个气象站的气温和降水量实测数据、净初级生产力（NPP）以及宝鸡统计年鉴数据,采用趋势分析方法、Pearson相关分析法、主成分分析方法对2001-2013年宝鸡地区植被覆盖的时空演化特征进行了分析,并对自然驱动因子和人为驱动因子双重影响下的宝鸡地区植被覆盖演化状况进行了综合评价。结果显示：（1）2001-2013年宝鸡地区年均NDVI以0.025/10a的速度上升,比三北防护林工程区1982-2006年植被覆盖的增速（0.007/10a）快,且2001-2002年、2003-2004年两个年份段为年均NDVI值的两次高恢复期;（2）植被覆盖以轻度改善为主,基本不变和中度改善次之,严重退化和中度退化最弱。植被覆盖恢复状况整体上呈稳中上升的趋势（个别地区除外）;（3）自然因素中的降水量和NPP是制约植被生长的主要因素。整体来看,人为因素相对于自然因素对宝鸡全区的植被覆盖影响较大,贡献率在90%左右,呈先减小后增加的趋势。     

Quantifying post-fire regrowth of remotely sensed mediterranean vegetation with percolation-based methods

ABSTRACT

Mediterranean landscapes are characterized by high stability to fire since regeneration of pre-existing spatial relationships among distinctive vegetation patches is quite rapid. The aim of this paper is to introduce a method based on percolation theory to quantitatively estimate structural variations in remotely sensed biomass data linked to post-fire dynamics of Mediterranean vegetation. The ability of the proposed method to estimate fire-induced variations in Mediterranean vegetation patterns made it appropriate to the monitoring of post five vegetation regrowth in Mediterranean landscapes at the Landsat TM scale.     

多尺度下宝鸡地区干旱动态格局演变及其与植被覆盖的关系

利用宝鸡地区11个气象站点1974—2013年逐月气温和降水量数据,基于标准化降水蒸散指数(SPEI),结合土地利用/覆盖数据,从干旱发生频率、发生强度及与植被NDVI相关性等角度,探讨了近40年来干旱时空变化格局及其对植被覆盖的响应。结果显示:宝鸡地区年均SPEI指数以-2.50%/a的速度下降,干旱趋势明显增强。自20世纪末以来,全区年均干旱指数呈明显的上升趋势,以2007—2010年增大趋势最为显著(超过0.05临界线);近40年来,春季干旱发生频率达60%及以上的有21 a,达90%以上的有9a。1981—1986年起伏变化最为剧烈。秋季平均干旱发生频率为46.29%,为春、夏、秋、冬4个季节中最低。从干旱发生强度来看,全区年际、四季及月6个时间尺度上干旱强度高、低值区域分布均比较集中;秋季强度最弱的区域面积表现最高,占总面积的75.47%。干旱发生最严重的是春季,占总面积的11.90%。全区干旱与植被覆盖相关性均表现较好(均通过0.05显著性水平检验),林地、草地负相关性最为显著(除夏季),夏季、秋季、月尺度上,耕地、水域、城乡地区干旱与植被覆盖的相关性与土地利用类型无关。     

Climate and vegetation in China II. Distribution of main vegetation types and thermal climate

The authors examined relationships between Kira's warmth index (WI) and four other important thermal indices: the sums of daily mean temperatures above 5°C and 10°C, Thornthwaite's potential evapotranspiration (PE) and Holdridge's annual biotemperature. The thermal records of 671 meteorological stations evenly located all over China were used to make these comparisons. Close correlations were found within the four relationships, and accordingly WI was used to analyse the thermal distributions of the main vegetation types. Vegetation types around the 671 stations were read from a vegetation map with a scale of 1/4000000. Vegetation types at 269 stations corresponded to the natural or seminatural vegetation, and 29 vegetation types were distinguished by arranging the 269 data into the same or similar types. The geographical distribution of these 29 types and the corresponding main climatic features were described. The relations between WI and distribution of these vegetation types were discussed in detail. As a result, WI values (°C month) corresponding to the vegetation zones could be summarized as follows: (1) arctic or alpine vegetation zone: 0–15; (2) boreal or subalpine vegetation zone: 15-(50–55); (3) cool-temperate vegetation zone: (50–55)–(80–90); (4) warm-temperate vegetation zone: (80–90)–(170–180). These values almost coincided with Kira's values. Chinese postgraduate student in Japan sent by the Chinese Government.