AVHRR NDVI与气候因子的相关分析

对中国１６０个气象站１０ａ的连续ＡＶＨＲＲ ＮＤＶＩ数据、气象观测数据进行相关分析,并结合植被覆盖类型资料深入探讨了ＡＶＨＲＲ ＮＤＶＩ／气温和ＡＶＨＲＲ ＮＤＶＩ／降水相关系数的地区差异及其随植被类型变化规律。研究结果表明,对中国的大部分地区,气温对植被的影响超过降水。就自然植被而言,其对降水的敏感性趋势为草本植被大于灌木植被,灌木植被大于乔木植被。就农作物而言,降水影响取决于耕作制度、作物种类     

中国东北地区主要植被类型NDVI变化与气候因子的关系

利用1982～1992年时间序列的NOAA/AVHRR8km×8km分辨率的归一化植被指数（Normalizeddifferencevegetationindex,NDVI）,将东经120°～135°、北纬40°～55°区域的土地覆盖类型分为10类。然后研究了各类型的NDVI年平均值的变化规律。结合该地区的19个气象站1982～1992年的年平均气温、年最高温度、年最低温度、年降水量和年相对湿度研究了各类型NDVI年平均值的变化与气候因子之间的关系,进一步阐明了气候因子是NDVI动态变化的主要原因。     

基于NDVI的米仓山植被覆盖变化趋势分析

基于1998年4月至2009年12月的SPOT-VEGETATION逐旬NDVI数据,采用MVC(最大值合成法)获得月NDVI值,用均值法计算各季及年均NDVI值;对5种植被类型的年均NDVIy和生长季NDVIg进行一元线性回归,辅助以趋势线分析定量描述研究区植被覆盖动态变化,并采用R/S分析(重标极差法)动态预测米仓山植被覆盖未来变化趋势。结果表明:研究区12年间NDVI整体呈上升趋势,相对于前期(1999~2001年)、中期(2003~2005年)和后期(2007~2009年)的NDVI增加显著;年最大NDVI≥0.70的区域占总面积的98.95%,年均NDVI≥0.70的区域占93.69%,且植被覆盖增加的面积远大于减少的面积;划分的5种植被类型中,阔叶林类NDVI值最高,人工植被类NDVI值最低;R/S法计算结果显示,Hurst指数(H)为0.876 8,表现为很强的持续性,预示未来一定时限内米仓山植被覆盖将有稳定的增加趋势。     

基于SPOT NDVI的甘肃河东植被覆盖变化及其对气候因子的响应

基于1998—2011年SPOT NDVI和年均气温、降水数据,采用植被覆盖度法、趋势分析法及相关分析法对甘肃河东地区植被覆盖时空变化及其对气温和降水的关系进行研究。结果表明:河东地区植被覆盖度南高北低,依次为陇南山区甘南高原陇东高原陇中高原;近14年来植被覆盖度呈波动上升趋势,增速分别为陇南山区0.050 10 a-1、甘南高原0.009 10 a-1、陇东高原0.039 10 a-1、陇中高原0.023 10 a-1;植被覆盖轻度改善面积占37.20%,基本不变占59.75%,表明研究区植被覆盖稳中有所上升;河东地区植被NDVI与气温和降水的相关性各异,其中54.59%的地区植被NDVI与气温呈负相关,45.41%区域呈正相关;87.86%的地区植被NDVI与降水呈正相关,12.14%区域呈负相关;植被NDVI与降水正相关面积明显大于气温,说明降水是研究区植被生长的主导气候因子。     

中国典型植被类型NDVI动态变化与气温、降水变化的敏感性分析

利用 198 3～ 1992年覆盖全国范围的、多时相的、NOAA/AVHRR的 NDVI数字影像 ,结合我国 16 0个基本标准气象站逐月的气温、降水资料 ,对 10年来中国主要植被类型的遥感特征参数 NDVI的动态变化与同期气温、降水变化的关系进行了分析。结果显示 :就全国而言 ,从北到南 ,NDVI的变化与气候条件变化的相关系数逐渐降低 ;从东南到西北 ,NDVI的变化与气候条件变化的相关系数逐渐增加。     

荒漠绿洲NDVI与气候、水文因子的相关分析

 通过利用1992～1996年NOAA/AVHRR逐旬的归一化植被指数（NDVI）数据和阜康气候、水文资料,分别对绿洲和荒漠进行了NDVI与气候、水文因子间的相关分析,得出了一些初步结论：绿洲与荒漠NDVI具有不同的季节变化规律;与绿洲NDVI相关显著的因子依次为气温、地下水位和降水,     

中国典型植被类型NDVI动态变化与气温、降水变化的敏感性分析

 利用1983～1992年覆盖全国范围的、多时相的、NOAA／AVHRR的NDVI数字影像,结合我国160个基本标准气象站逐月的气温、降水资料,对10年来中国主要植被类型的遥感特征参数NDVI的动态变化与同期气温、降水变化的关系进行了分析。结果显示：就全国而言,从北到南,NDVI的变化与气候条件变化的相关系数逐渐降低;从东南到西北,NDVI的变化与气候条件变化的相关系数逐渐增加。     

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。     

气象因子与地表植被生长相关性分析

降水和气温是影响地表植被覆盖状况的两个重要的气象要素,地表植被的生长对它们的响应又存在一定的滞后效应。利用我国334个气象台站和1982-1994年NOAA-AVHRR卫星数据,通过相关分析研究了我国4-7月份气候区域降水和活动积温对地表植被的影响。结果显示,不同的气候区域和月份,降水和积温对地表植被的作用程度明显不同;前期降水和活动积温对植被作用的有效时间尺度也分布不均,并与土壤质地类型分布有关,因此,通过某一固定时间尺度的降水或活动积温不能准确的预测大区域地表植被的生长状况。     

内蒙古大青山国家级自然保护区植被归一化指数时空变化及其与环境因子的关系

选取2000—2020年MODIS影像的归一化指数(NDVI)数据及同期的气象数据,采用趋势分析、变异系数、相关分析等方法,从海拔、坡度和坡向的角度分析了内蒙古大青山国家级自然保护区生长季NDVI的时空变化特征,并进一步探讨了NDVI时空变化与气候因子的相关性。结果表明：(1)2000—2020年,内蒙古大青山国家级自然保护区植被总体覆盖状况良好且呈增长趋势,增长速率为0.058/10a;(2)保护区NDVI空间分布呈现出西部低、东部高的从西到东逐渐增加的特征。保护区生长季NDVI均值随着海拔的升高而明显增加,随着坡度的增加呈缓慢增加趋势,在不同坡向上,生长季NDVI均值大小依次为阴坡>半阴坡>半阳坡>阳坡;(3)从NDVI变化趋势分析来看,2000—2020年大青山自然保护区植被覆盖改善的面积占总面积的61.75%,其中,显著改善、极显著改善面积分别占总面积的41.13%、20.62%,基本保持不变的面积占总面积的38.17%,退化面积占总面积的0.07%。在空间分布上,NDVI显著、极显著增加的区域主要分布在保护区西部和东部,中部以变化不显著为主。保护区各功能区N...     

黄土高原归一化植被指数与自然环境因子的空间关联性——基于地理探测器

植被对改善黄土高原脆弱的生态环境有着关键作用,系统研究黄土高原归一化植被指数(NDVI)空间分布和环境因子的空间关联性,可为新时代黄土高原植被高质量建设提供科学依据。以黄土高原2000-2017年年均植被NDVI为研究对象,选取气候要素、地形因素、土壤类型和植被类型等自然环境因子,运用GIS和地理探测器技术手段,在剔除土地利用类型发生变化栅格的基础上,研究黄土高原年均NDVI与环境因子的空间关联性,结果表明:2000-2017年黄土高原年均NDVI值在0.016-0.72之间,呈地带性分布,由西北部向东南部逐渐升高,大于0.3的区域占50.23%;2000-2017年黄土高原年均植被NDVI分布具有空间异质性,且在不同植被区、地貌区、土壤区和气候区中,NDVI空间分布的主要环境驱动因子具有差异性。年均降雨量对NDVI空间分布具有强解释力,是黄土高原85.20%的区域植被生长的主要制约因子;约12.01%的区域主要受土壤类型影响,为中等解释力,其余区域的植被生长主要受年均气温,日照时数或海拔影响。建议综合考虑不同环境条件下植被NDVI的空间分布与环境影响因子的空间关联性,明确不同区域中植被NDVI的环境制约因子,以制约因子定植,在防止土壤干燥化、贫瘠化的前提下,提高植被覆盖率和生物多样性,以期促进黄土高原植被建设高质量发展。     

基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素

归一化植被指数(NDVI)可以表征区域植被状况,目前利用NDVI表征沿海区域植被动态的研究仍相对缺乏。以MODIS NDVI为源数据,分析2000—2014年间,广西沿海区域的植被动态、NDVI动态趋势和持续性,以及NDVI动态的主要驱动因素。结果表明:在海岸线10 km区域范围内,NDVI均值较高(0.71),年际间波动较小(SD为0.02)。空间上,NDVI呈现出陆地高、滨海和河口区域低的分布特征,不同类型植被NDVI差异显著,以广泛分布于陆地的林地最高(0.76),以滨海湿地植被(0.52)和其他类型植被(未利用地等)最低(0.50)。植被动态趋势(斜率k)表明,57%的林地表现为改善趋势(k≥0.002),而52%的滨海湿地则表现为退化趋势(k≤-0.002)。利用Hurst指数对生态持续性进行分析,林地、旱地表现为持续改善,滨海湿地呈现持续退化的趋势。驱动因素分析表明,气象因素对植被NDVI的影响均不显著,NDVI的动态主要受地形特征和人为因素的影响,NDVI及其动态趋势与复合地形指数和距河流的距离多呈负相关,与坡度、高程、距交通线路和城镇的距离多为正相关。总体上,区域内NDVI动态趋势以良性发展为主,但滨海湿地等呈现持续退化的区域需持续关注。     

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...     

贺兰山西坡植被群落特征及其与环境因子的关系

通过SPSS聚类分析和CANOCO排序研究了贺兰山西坡植被分布与环境因子的关系,结果表明:在海拔梯度上,贺兰山西坡植被大致可以划分珍珠猪毛菜(Salsola passerina)-红砂(Reaumuria soongorica)群落、短花针茅(Stipa breviflora)-大针茅(Stipa grandis)群落和蒙古扁桃(Prunus mongolica )-灰榆(Ulmus glaucescens)群落3种类型.从典范对应分析(CCA)排序结果来看,不同植被群落与环境因子的关系存在明显的分异.在珍珠猪毛菜-红砂群落,第一排序轴反映了土壤盐碱化梯度,沿着藏锦鸡儿群落-珍珠猪毛菜、猫头刺群落-珍珠猪毛菜、红砂群落序列,土壤盐碱化程度不断增强;第二排序轴则反映了土壤结构梯度,沿着藏锦鸡儿群落-珍珠猪毛菜、红砂群落-珍珠猪毛菜、猫头刺群落序列,土壤质地逐渐粗化;在短花针茅-大针茅群落,第一排序轴反映了土壤水分梯度,第二排序轴反映了海拔梯度上的水热组合梯度;在蒙古扁桃-灰榆群落,第一排序轴反映了土壤pH梯度,沿着灰榆、蒙古扁桃群落-蒙古扁桃、金露梅群落-蒙古扁桃群落序列,土壤pH值逐渐下降;第二排序轴主要反映了土壤结构梯度,沿着蒙古扁桃群落-灰榆、蒙古扁桃群落-蒙古扁桃、金露梅群落序列,土壤中粉粒、粘粒含量逐渐增加,土壤质地呈细化趋势.     

青藏高原各主要植被类型特征及环境差异

青藏高原高海拔引起的地形、气候和土壤空间差异造就了其独特的植被类型及其空间变化,当前研究缺乏针对青藏高原全域范围内各植被类型特征和环境差异的定量与系统性分析。针对青藏高原特殊的地理环境和植被类型,选用植被、地形、土壤、气候4个维度共计58个空间化指标,采用频数分布统计方法对这些指标开展了定量分析,系统揭示了青藏高原全域范围内各主要植被类型的特征及环境差异。通过定量分析发现,大部分的环境及植被特征指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高,其中,遥感归一化植被指数、植被净初级生产力、裸地覆盖度、海拔、土壤温度、年最低温度、年总蒸散发7个指标对青藏高原各主要植被类型的区分度较高。揭示的青藏高原各主要植被类型的特征及环境差异,可提高灌丛和草地之间、各草地类型之间、高山苔原-垫状-稀疏植被与其他植被类型之间的可区分性,有助于解决青藏高原植被精细分类中广泛存在的灌丛和草地区分、草地类型细分、高山苔原-垫状-稀疏植被识别和山地垂直地带植被识别四个难点问题。研究结果一方面可服务于青藏高原的植被精细分类,另一方面也可服务于青藏高原的自然地带划分、生物多样性和生态系统功能评估、地表物质循环研究等。     

基于MODIS-EVI区域植被季节变化与气象因子的关系

以浙江省为研究区域,利用2001—2004年MODIS-EVI和52个气象站点的日平均气温和日降水量,结合区域土地利用现状数据,采用时滞互相关分析方法,分析耕地、林地、园地增强型植被指数(EVI)季节变化与气温、降水的相关性.结果表明:浙江省大部分地区EVI对气温的最大响应没有时滞性,而对降水最大响应时滞为1个月左右.气温、降水对大部分地区植被生长季节变化有显著影响的时效均约为50 d.不同滞后时间,3种用地类型植被EVI与气温、降水的相关系数大小不同,在零时滞时,林地最大,园地次之,耕地最小;在非零时滞时,耕地最大,园地次之,林地最小.3种用地类型植被EVI与气温的相关系数均大于降水,说明气温对植被EVI季节变化的影响比降水明显.     

鹞落坪保护区植被景观特征与地理因子的相关分析

分析了敏感水平、景观重要值、物种多样性信息指数和伴人植物数目等旅游影响因子与鹞落坪保护区旅游植被景观特征的相关性,结果表明: 鹞落坪植被景观特征受自然环境的影响很小,而受人为活动影响较大,相对于自然地理因子而言,人文地理因子对植被景观特征具有更为显著的影响.     

Effect of vegetation type and environmental factors on European wild rabbitOryctolagus cuniculus counts in a southern Portuguese montado

This study assesses the effect of vegetation and variables related to weather and light conditions on the efficacy of rabbitOryctolagus cuniculus (Linnaeus, 1758) counts carried out in the south of Portugal. Counts were carried out in two years using driven line transects, and correlated with vegetation type and the variables using generalised linear models. The offset was a surveyed area estimated using Distance Sampling Theory as a means of correcting for detectability bias. More rabbits were observed in dense vegetation during day-time counts and in crops during night-time counts. In 1998, day-time counts were higher with higher average daily temperatures, whilst the night-time counts were higher with higher minimum daily temperatures. In 1999, day-time counts decreased with the amount of rainfall in the previous month, and the night-time counts decreased with the accumulated rainfall in the previous two months and with the higher wind speeds. In order to increase efficacy, counts should be carried out either at dawn or at dusk during the post-breeding season, and with greater intensity in dense scrub or open vegetation with high tree cover. During the breeding season and winter, counts should be carried out after dusk and with greater intensity in arable crops.