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植被指数是反映地表植被覆盖状况的重要参数,分析气候因子与植被指数间的相互关系有助于揭示气候变化对植被的影响,然而当前研究有两种分析植被指数与气候因子关系的方法,分别为分析植被指数与生长季内和生长季间气候因子的关系,然而这两种法差异如何,何种方法更为合适需要进一步分析。利用2000年—2009年生长季的MODIS的归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据集和藏北那曲地区3个气象站逐月气象资料(月平均气温、≥0℃活动积温和月降水量),分析比较了生长季内和生长季间气候因子对植被生长影响的差异,并分析了两种方法的优劣。结果表明:(1)生长季内植被NDVI与同期气温和降水量均呈高度正相关,生长季内时滞时间尺度为1个月时,植被NDVI对月平均气温及降水响应均最为强烈。(2)生长季间NDVI与同期降水量相关性并不明显,气候因子的滞后效应在生长季间也较弱。(3)生长季内和生长季间植被NDVI与气候因子的关系所得出的结论有一定差异性,可能是因为两方面的原因:生长季内植被NDVI与水热因子的高相关性与中国季风季候造成的高温多雨出现在夏季有关,而生长季内高水热条件与高植被指数对应的多年重复必然造伪的高相关系数,但这种相关性不一定能真实反映植被与水热条件的关系,而生长季间水热等气候因子与植被指数年际变化相关性分析不存在水热与高植被指数同期问题,更能真实反映气候因子年际变化对植被的影响。 相似文献
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针对不同地区植被变化对气温和降水的响应不一致的现象,该研究基于MODIS-NDVI遥感影像及同期33个气象站点数据,采用斜率分析和相关分析等方法,探究了河西地区2000-2017年生长季植被覆盖的年际和年内变化及其与气候因子的关系.结果表明:河西地区生长季NDVI的总体水平偏低,空间上由东南向西北逐步递减;近18年,河西地区NDVI的趋势变化为整体增加,增加速率为0.022/(10 a).年尺度上,河西地区NDVI变化与气温相关性较小,主要受降水影响,86.80％的区域与降水呈正相关.月尺度上,植被覆盖随温度升高而逐渐增加,20℃时趋于最大;月降水量在0～60 mm之间时,NDVI随降水量增大而快速增加;超过60 mm后,则稳定在0.16左右.河西地区植被对降水的响应存在2个月滞后性,而与气温则无明显时滞性. 相似文献
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基于MODIS-NDVI数据分析澜沧江流域生长季植被NDVI时空特征和变化趋势,结合地形数据、气象站点数据和植被类型数据,利用趋势分析和相关性分析法研究植被NDVI变化对气候因子的响应。结果表明:1)2000-2017年澜沧江流域生长季植被NDVI均值为0.592,整体呈现出由西北向东南波动增加趋势,增长速率为0.09%/10年;2) 2000-2017年澜沧江流域气温呈上升趋势,降水呈下降趋势,植被NDVII总体与平均气温的相关性高于累积降水量;3)澜沧江流域生长季植被NDVI驱动因子分析表明,气候驱动中以气温降水联合驱动为主,流域植被NDVI变化整体为非气候驱动。 相似文献
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基于MOD13Q1数据的大湄公河次区域植被覆盖时空变化分析 总被引：1，自引：0，他引：1
基于MOD13Q1-NDVI数据,采用最大值合成法提取2000—2017年的月植被指数,分别从月平均NDVI和年平均NDVI两个角度分析了大湄公河次区域植被覆盖的时空变化特征.结果表明:2000年以来,大湄公河次区域年平均NDVI总体上呈波动增长;但不同时段植被覆盖度变化不同,2000—2005年植被覆盖度总体略有降低,2005—2010年和2010—2015年植被覆盖度总体在增加;从植被覆盖度的空间变化来看,大湄公河次区域上游北部地区植被覆盖整体情况较差,下游西南地区植被覆盖呈现明显减少的趋势,今后应加强对上游北部地区和下游西南部地区的植被保护与生态修复. 相似文献
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植被覆盖度与温度关系的MODIS高光谱研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对我国局部区域的植被覆盖度与气候变化研究仍然较少的现状,该文以四川盆地为例,利用MODIS高光谱数据,以植被覆盖度作为监测植被动态变化指标,根据皮尔逊相关系数分析植被覆盖度与气候的相关性,总结2003—2010年四川盆地植被覆盖度动态变化趋势,研究温度变化对植被覆盖度的影响。研究表明:植被覆盖度与温度为极强正相关,除地震等特殊情况,两者变化趋势相似,夏高冬低。 相似文献
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基于MODIS-NDVI的内蒙古植被变化遥感监测 总被引：2，自引：0，他引：2
本文利用2002-2006年5-8月的MODIS 1B数据,建立NDVI时间序列,并结合气象数据中的月均温、月降水量、滞后1月和滞后2月累计降水量对内蒙古地区植被生长季NDVI的月际、年际变化规律以及NDVI变化同气候因子的相关性进行了分析。结果表明:月际变化上,5-8月NDVI不断增加,NDVI变化率5-6月>6-7月>7-8月;年际变化上,2002-2006年间,草地的波动性最大;在与气候因子的相关性上:滞后2月降水>滞后1月降水>月均温>月降水量;对于林地和草地来说,各种相关系数高纬高于低纬,对于农耕地来说各种相关系数基本相当;对于沙地来说,各种相关系数均不高,这与其植被稀少且几乎无变化有关。 相似文献
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利用2000-2015年植被生长季(4~10月)MODIS/NDVI产品反演生成同时相的植被覆盖度数据,运用趋势性分析方法和皮尔逊相关系数法,进行了不同类型自然植被覆盖度时空变化特征及其与降水量、平均气温的驱动因素分析。结果表明从多年平均状态看,针叶林的植被覆盖度高于其他天然植被,灌丛类的最低,荒漠和灌丛类的植被覆盖度总体呈递增趋势;从年际尺度上看,草原和灌丛类植被对气温和降水量的响应规律大致呈反方向;不同类植被在春季(4月)对气温和降水量反映的差异性最大,与春季为新疆融雪高峰期有一定关系。 相似文献
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基于MODIS-NDVI数据和气象数据,研究了天津市蓟州区植被NDVI近16年的时空变化特征以及16年间气温、降水变化规律.研究结果表明,蓟州区2000-2015年年平均NDVI趋势为先降后升,最低值出现在2004年.月际NDVI均值与月平均降水量的相关性高于最大降水量的相关性,说明最低温度比最高温对植被的影响更大,月平均降水量比最大降水量对植被的影响更大.除去人类活动的影响,蓟州区县植被指数的变化主要归因于降水减少和温度增加,对于指导当地生产实践具有实际意义. 相似文献
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基于河南省2010—2019年MODIS NDVI数据,利用像元二分模型估算植被覆盖度,利用一元线性回归获取变化趋势,并利用Pearson相关系数法探究河南省的植被指数和植被覆盖度的时空变化原因,可为河南省生态现状、生态环境建设规划和布局提供参考。结果表明：(1)2010—2019年河南省年度最大NDVI均值存在波动,呈微弱下降趋势;(2)河南省较高和中等植被覆盖度占比较大,且存在中等植被覆盖度向高植被覆盖度和低或无植被覆盖度的转换,社会因素是中等分化到低或无植被覆盖度的主要因素;(3)不同类型植被对降水变化的敏感性存在差异,森林、降水丰富地区和以灌溉为主的农业区受降水变化影响较弱,城镇、乡村和以降水为主的农业区受降水影响较强。 相似文献
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三江源区植被NDVI对区域气候的时滞效应分析 总被引：1，自引：0，他引：1
以三江源区为研究区,主要利用一元线性趋势法和简单相关分析法分析了源区1982~2004年生长季累积NDVI的时间序列变化特征及其与气温、降雨、光照时间、风速、地表温度这些气候因子之间的相关性,从月尺度上研究了三江源区植被NDVI对气候因子响应的滞后性特征。最后表明,生长季累积NDVI对气温的滞后期为1个月,对风速的滞后期为2个月,对地表温度的滞后期为4个月,而对降雨量和日照时数不存在滞后响应或者滞后期小于1个月。 相似文献
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长江上游安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应 总被引：1，自引：0，他引：1
为探讨安宁河流域植被演变趋势及其与气候的相互作用,基于2001—2008年MODIS图像、降水量和气温数据,采用回归分析和相关分析等方法计算了安宁河流域降水、气温和归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)在时间和空间上的变化情况,并对安宁河流域植被生长变化对气候条件的响应机制进行了探讨。结果表明:NDVI变化和气温、降水呈正相关;降水量和气温等气候因子的变动会直接反映在植被长势上,其中降水对安宁河流域植被生长的影响更为显著;植被长势与气温和降水存在一定的时间滞后性。 相似文献
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近30年来渭河流域植被与气候变化互影响模式的探寻分析 总被引：2，自引：0，他引：2
基于1982-2006年间的GIMMS NDVI和2001-2013年的MODIS NDVI数据对渭河流域30年来植被NDVI的年际变化和空间分布特征进行了分析,并结合研究区内的气象数据探讨了植被NDVI与气候因子的相互影响关系。研究显示,近32年间渭河流域植被NDVI整体呈上升趋势,且空间差异显著,主要表现为流域西北地区的黄土丘陵沟壑区及北部的黄土高原区NDVI较低,植被覆盖较差;流域南部的秦岭山区、关中平原区等地植被生长状况较好。流域气温和降水呈现缓慢增长趋势。植被NDVI与年均气温整体上表现为负相关,与年降水量间呈正相关。总体上,降水是渭河流域植被生长的主要影响因子。 相似文献
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草地退化一直是三江源主要生态问题之一,严重制约着三江源地区生态安全和经济发展。遥感技术可实现对草地资源大面积监测,因此可以及时掌握三江源地区草地动态变化情况,为三江源地区生态保护提供依据。本文基于Google Earth Engine遥感大数据云计算平台,以2007~2018年MODIS NDVI为数据源,采用像元二分模型对三江源地区草地覆盖度进行估算,分析草地覆盖度时空变化以及与覆盖度气候因子的相关关系。结果表明,2007~2018年三江源草地覆盖度总体呈增加趋势,草地退化得到好转,覆盖度空间分布差异显著,表现出东南高、西北低的特点。三江源地区草地覆盖度与降水相关性不明显,对温度因子的响应更为敏感。 相似文献
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以1998-04～2008-07的372景逐旬SPOT4VEGETATION数据(S10)为主要数据源,利用MVC法、一元线性回归趋势分析法和差值法,分析1998～2007年陕西省年最大化NDVI的变化趋势,并对年最大化NDVI和月最大化NDVI的年际变化规律和陕西省植被覆盖度动态变化及其空间分布规律进行分析。结果表明,1998～2008年间,年最大化NDVI整体呈变好的趋势,但是月最大化NDVI的年际变化趋势在不同月份存在很大的差异;年最大化NDVI和月最大化NDVI在每相邻2a间的变化均存在很大差异,植被退化与改善波动出现;1998～2008年陕西各地区植被覆盖度变化是很明显的,一般8、9月份植被覆盖度最高。从空间分布上看,陕北北部地区(榆林市的东南部和延安市北部地区)植被覆盖度显著增加,宝鸡市中南部、西安市、商洛和安康部分地区植被改善也较明显。 相似文献
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以2005—2020年遥感影像为数据源,采用像元二分法计算得到雅安市植被覆盖度,并结合DEM和气象数据,通过趋势分析、地理探测器和变异指数分析了不同海拔带、坡度带、坡向、降水和气温下植被覆盖度的时空变化特征和波动程度,探讨了影响植被覆盖度的主要因子。结果表明：(1)雅安市2005—2020年植被覆盖度一直呈上升趋势,且植被覆盖度较高;(2)植被覆盖度波动小,受外界环境影响小,植被生态环境稳定;(3)植被覆盖度整体得到改善的面积比例远大于退化;(4)海拔对植被覆盖度变化的解释力最强,交互作用以非线性增强为主,其中海拔和坡度的叠加作用最大。 相似文献
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针对叶尔羌河流域这一生态脆弱区,基于像元二分法利用MODIS NDVI数据计算该研究区典型正常年份2016年6—9月生长季植被指数(植被覆盖度),分析探讨了该流域植被覆盖度与土地利用/覆盖状况及高程、坡度、坡向等地貌状况主要要素之间的耦合关联关系。结果表明:叶尔羌河下游地区地形起伏较小,植被覆盖状况和土地利用/覆盖类型均具有明显的地带状与分层分布特征,植被覆盖度仅与距离水源地的远近相关性显著,与高程、坡度等其他地貌因子无明显相关性;而叶尔羌河中上游地区植被覆盖状况复杂,植被覆盖度与高程、坡度和坡向三因子总体耦合度较高。高程对植被覆盖状况的影响尤为显著,具有明显的垂直地带性;同时,随着高程增加,坡度对植被覆盖度的影响则表现出一定的垂直周期地带变化特性,以及随着坡向的变化植被覆盖度呈现出由阴坡、半阴坡较高(4 000m以下地区)按"顺时针"向阳坡、半阳坡较高(4 000m以上地区)逐渐转移。 相似文献
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基于PIE-Engine(航天宏图)云平台,对2018—2022年辽宁省哨兵2A(Sentinel-2A)地表反射率数据进行处理,计算得到归一化植被指数NDVI,在此基础上利用像元二分模型计算植被覆盖度FVC,对计算得到的FVC结果运用趋势分析、偏相关分析等方法分析了辽宁省FVC时空演变情况及其影响因素。研究表明：1)2018—2022近5年辽宁省植被覆盖度FVC均值整体上呈波动上升趋势,植被覆盖度FVC均值由71.5%增至73.2%,其增长速率为2.3%。2)植被覆盖度FVC在空间上由西北向东北呈现逐渐递增的趋势,相比于退化地区的植被覆盖度提高的幅度大。植被覆盖度改善的区域明显大于退化区域,表明辽宁省植被覆盖情况得到恢复。3)相比较而言,高程和坡度是影响植被覆盖度FVC值的显著因子,FVC值随高程呈“下降—上升—下降”的变化趋势,同时FVC值随坡度的增加呈逐渐增加的趋势;4)FVC受气候的影响因素较大,3个气候因子与FVC有较强的相关性,年平均气温对FVC变化影响最大。 相似文献
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在全球气候变化背景下研究陆地植被的时空变化规律,探讨气候因素的驱动作用,对于预测未来气候变化对生态系统的可能影响、制定合适的生态环境保护策略具有重要意义。利用2000—2009年MODIS归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列数据和地面气象站点的气温、降水量数据,从遥感角度分析环渤海地区植被的时空变化,并研究变化与气温、降水的相关关系,探讨区域植被年内和年际变化的驱动因素。结果表明,2000—2009年环渤海地区植被覆盖总体呈增加的趋势,但存在一定的空间异质性,局部有减少的倾向;区域植被的生长受温度和降水的双重驱动,对降水和温度的响应存在明显的滞后,滞后期大约为1个合成期;年际的变化主要受降水和人类活动的影响,降水增加可使区域NDVI提高;不同的人类活动会导致NDVI向相反的方向发展。 相似文献
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以Landsat TM归一化植被指数(NDVI)为数据源,运用像元二分模型提取陕北黄土高原1990、2000、2010年夏季的植被覆盖度,分析陕北黄土高原植被覆盖度的空间变化情况。结果显示:研究区植被覆盖度呈波动上升趋势。不同等级植被覆盖度在数量和空间位置上的转移较为活跃。大于等于60%的植被覆盖度和小于等于40%的植被覆盖度在空间上呈西南—东北两个方向扩张的分布趋势。受气候和人为等因素的影响,陕北黄土高原植被改善良好。 相似文献