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相似文献
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1.
1982~2006年全球植被生长时空变化   总被引:2,自引:1,他引:1       下载免费PDF全文
基于遥感和地理信息系统技术,利用 1982~2006年间NOAA-AVHRR获得的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,简称NDVI)数据对全球最近25年来的植被生长的动态变化及其与温度、降水的相关关系进行了分析.结果表明: 25年间,全球植被生长季NDVI总体上呈显著上升趋势(R2=0.27,P<0.01),尤其在1982~1997年间(R2=0.68,P<0.01); 而在最近的10年(1997~2006年),全球平均生长季NDVI呈下降趋势(R2=0.34,P=0.08).不同地区生长季NDVI变化趋势存在较大差异.1982~2006年间,热带地区生长季NDVI增加速度最快(R2=0.32,P<0.01),其次为北半球中高纬地区(R2=0.14,P=0.06),而南半球温带地区平均生长季NDVI主要处于波动中(R2=0.04,P=0.31).生长季平均NDVI与气候因子之间相关关系分析表明,北半球中高纬大部分地区植被的NDVI与温度成正相关,说明温度上升对该地区植被生长有利.  相似文献   

2.
黄河流域连接了青藏高原、黄土高原、内蒙古高原、华北平原,是我国重要的生态屏障。开展黄河流域植被时空变化及其与土壤湿度相关性分析,定量揭示土壤湿度对植被生长的影响,有利于干旱监测及生态环境保护。利用MOD13Q1NDVI产品和全球陆面数据同化系统(global land data assimilation system,GLDAS)土壤湿度数据,采用Sen+Mann-Kendall趋势检验法和相关性分析法,分析了2000—2020年黄河流域植被时空变化特征及土地利用变化对植被生长的影响,并在流域尺度探索了生长季植被归一化植被指数(NDVI)与不同深度土壤湿度的相关性。结果表明:(1)研究区植被NDVI在空间上呈现“南高北低”的特征,沿黄河径流方向,上游右岸区域植被生长状况明显好于左岸,中下游两岸区域植被生长状况无明显差异。2000—2020年NDVI整体呈增加趋势,从2000年的0.356增加到2020年的0.435。(2)不同用地类型的NDVI由大到小依次为:林地>耕地>草地>未利用地,不同季节NDVI由大到小依次为:夏季>秋季>春季>冬季。(3)研...  相似文献   

3.
利用9个国家气象站数据和1998~2019年SPOT/VEGETATION NDVI数据,运用趋势分析、偏相关分析和复相关分析方法,研究大凌河流域22年来NDVI时空演变规律及其与气温和降水之间的关系。研究发现:(1)研究区22年来植被覆盖整体变好,90.8%的区域NDVI呈增加趋势,不同季节变化趋势各异,夏季NDVI增长率最高,春季最低。(2)大凌河上游地区NDVI总体呈缓慢稳定增长状态,中下游地区增长与减退并存;(3)研究区NDVI总体与气温呈负相关、与降水量呈正相关,且NDVI与年降水量关系更密切。(4)研究区植被覆盖降水驱动型占总面积的4.33%,气温驱动型占比为0.03%,降水、气温共同驱动型占比为2.73%。  相似文献   

4.
1981-2006年西北干旱区NDVI时空分布变化对水热条件的响应   总被引:5,自引:1,他引:4  
李奇虎  陈亚宁 《冰川冻土》2014,36(2):327-334
气候是植被变化的重要驱动因子. 利用1981-2006年GIMMS归一化植被指数(NDVI)时间序列数据,结合68个气象站降水、气温数据和DEM地形数据等资料,研究分析了西北干旱区植被活动的年、季变化和空间差异. 结果显示:在1981-2006年的26 a,西北干旱区植被的覆盖率增加了4.5%,年平均NDVI增加了3.2%;植被的生长季延长,主要表现在生长季的推迟. 从总体来说,植被覆盖率、生长季和NDVI值在2000年以前显著增加,而在2000年以后都呈现减小的趋势;其中,减少明显的区域是在伊犁河谷、中天山及平原区,在河流上游山区或源头以及部分河流两岸呈现增加态势;在年际变化上,大部分区域的气温、降水与NDVI相关性不强. 而年平均气温在4.58 ℃以下低温区和年降水在180 mm以上的相对湿润区,气温和降水都呈现正相关;在季节变化上,NDVI值在春季和秋季与温度相关显著,而夏季与降水相关性强. 2000年以后,植被覆盖率和NDVI值开始出现降低趋势与气温持续升高、降水量增幅下降有关.  相似文献   

5.
植被覆盖是评价区域生态环境状态的主要影响因子.基于景观生态学的分析方法,以2006-2015年的MOD13Q1遥感数据为基础,获取植被覆盖指数,对山西省晋城市植被覆盖时空变化进行研究.结果表明:研究区植被覆盖呈现增加趋势,主要增加的类型为高植被覆盖.植被覆盖指数分布与高程和坡度正相关,即高程越高、坡度越大的地区植被覆盖指数越高.在景观尺度上,植被覆盖的类型呈现出一种集中趋势,即景观内部异质性和多样性降低,高植被覆盖斑块对景观的支配程度加强且逐渐处于优势地位.在斑块类型尺度上,以高植被覆盖为主,且斑块所占比例呈增加趋势.此外高植被覆盖景观破碎程度减小,复杂度降低,形状逐渐规则.  相似文献   

6.
西辽河平原位于我国北方农牧交错带,属半干旱气候,发育科尔沁沙地,生态环境极其脆弱,开展植被指数时空变化及其影响因素研究,对于预测土地退化风险意义重大,可为该流域生态环境保护治理及水资源合理开发利用提供技术支撑。利用2000—2019年MODIS NDVI数据,采用一元线性回归趋势法和Mann-Kendall检验分析了近20年来该地区的植被生长变化趋势及突变情况。从影响植被生长的水热条件出发,分析了NDVI值与气象因素(降水、气温)、土壤湿度、地下水埋深等因子的相关关系;结合人类活动,分析了土地利用类型变化对NDVI值的影响。结果表明:(1)2000—2019年生长季NDVI值整体呈上升趋势,不存在显著突变点,最高值0.56,最低值0.41。(2)NDVI值在空间上呈现“东高西低”的分布特征,不同用地类型的NDVI值由大到小依次为耕地>林地>沼泽地>滩地>草地>盐碱地>沙地。(3)92.5%的区域植被呈增长趋势,7.5%的区域植被呈减少趋势。(4)NDVI值与降水、气温、土壤湿度呈正相关关系,相关系数分别为0.86,0.78,0.81,降水对植被影响最大。(5)最适宜天然植被生长的地下水埋深约为3 m,当地下水埋深大于10 m时,NDVI值会随着埋深的增加剧烈减小。(6)人类活动如土地开垦、植树造林是近20年来NDVI值呈增加趋势的主要原因之一,在一定程度上改善了当地生态环境。  相似文献   

7.
作为长江、黄河、澜沧江的发源地,三江源区是我国重要的水源涵养区和生态屏障。在气候变化背景下,三江源区广泛分布的冻土显著退化,对植被变化与生态环境产生深远影响,但近20年植被变化特征及其对气候与冻土变化的响应尚不明晰。基于2001—2020年间三江源区植被、气象与土壤冻融数据集,分析了过去20年间三江源区植被物候变化特征及其对气候因子与土壤冻融要素变化的响应。结果表明:三江源区归一化植被指数(NDVI)整体呈东南高、西北低的空间格局,2001—2020年间三江源区植被整体呈变绿趋势,生长季NDVI以每10年0.017的速率显著增加;植被物候显著变化,生长季延长[6.3 d·(10a)-1],主要由生长季开始日期(SOS)提前[4.9 d·(10a)-1]贡献。基于统计分析结果,气温和降水是生长季NDVI最重要的主导因素,植被对降水的敏感性在气温相对较高、降水相对较少的暖干区域更强;生长季开始前的降水是SOS最重要的主导因素。土壤冻融变化对植被生长的影响具有空间异质性,在暖干区域,土壤融化时段延长对植被生长起到抑制作用。总体来看,三江源季节冻土区...  相似文献   

8.
基于时序MODIS NDVI的黑河流域土地覆盖分类研究   总被引:7,自引:1,他引:6  
归一化植被指数(NDVI)是植被生长状态及植被覆盖度的最佳指示因子,其时序数据也已成为基于生物气候特征开展大区域植被和土地覆盖分类的基本手段。基于时序NDVI数据的土地覆盖分类,即通过提取NDVI时间信号所包含的植被生物学参数,构建起一个包含植被生物学信息的分类特征空间。利用2006年重建得到的MODIS NDVI 16天合成时间序列数据,并结合1 km分辨率的DEM数据、野外实地调查资料等辅助数据,综合分析了不同土地覆盖类型对应的时序NDVI谱线及其第一、二谐波的特征阈值,建立决策树对黑河流域的土地覆盖开展分类研究。结果表明,基于时序MODIS NDVI谱线特征的决策树分类精度为78%,Kappa系数为0.74。利用1 km时序MODIS NDVI时间序列获得较为准确的黑河流域土地覆盖类型是可行的。  相似文献   

9.
基于Google Earth Engine遥感云平台收集1987—2016年Landsat系列遥感卫星影像,采用像元二分模型对承德市围场满族蒙古族自治县植被覆盖度进行估算,结合气象数据和地形信息,分析近30年来研究区植被覆盖动态变化规律。结果表明:围场县1987—2016年的归一化植被指数(NDVI)值总体上呈上升趋势,全县NDVI平均值从0.63提高到了0.78,植被覆盖状况不断改善。研究区植被改善情况中,1987—2016年NDVI大于0.15的面积比例占到全县植被面积的49.28%,占比最大。1987—2016年NDVI小于等于-0.15的植被面积比例仅为0.82%。1987—2016年,各级植被覆盖度的转移矩阵体现出2016年的植被状况明显好于1987年,极高覆盖度植被转入面积高达7 991.84 km2。1987—2016年植被覆盖景观破碎程度不断降低,平均斑块面积指数从13.147 8扩大到31.703 4,植被覆盖类型趋于集中分布,连通性好。研究区总体气候变化趋势对植被生长具有不利影响,不同坡度和坡向的植被覆盖状况不同,人类活动和社会经济因素的影响为研究区植被改善情况发挥着重要作用。  相似文献   

10.
为揭示喀斯特石漠化治理示范区植被覆盖变化以及气候因子对植被覆盖变化的影响,利用2006—2015年Landsat 30 m/16 d分辨率影像数据,采用最大合成法、NDVI差值指数和相关、偏相关分析法,系统分析示范区归一化植被指数的时空变化特征及其与气候因子的关系。结果表明:(1)2006—2015年最大NDVI平均值为0.39,NDVI较高覆盖区域在示范区南北边界,而较低覆区域以花江南岸为主;(2)2006年以来示范区极低(-1.210)、低(-0.669)和中等(-0.729)植被覆盖度呈减少趋势,高(1.359)和极高(1.247)植被覆盖度增加,整体上呈显著增加趋势;(3)本月NDVI与本月、上月、上上月降雨量和气温的相关性均通过显著水平0.05检验,且本月NDVI与本月降雨量相关性高于本月气温(RNDVI降雨 =0.782),本月NDVI与上月气温相关性高于上月降雨量(RNDVI气温 =0.771);(4)在月尺度上,示范区植被生长对降雨量无滞后期,而对气温存在1个月的滞后期。   相似文献   

11.
在全球气候变化、种植业结构调整等背景下,亟需对祁连山区的植被展开长期有效的监测和持续研究。基于2000-2017年分辨率为250 m的MODIS数据,采用Mann-Kendall时间序列非参数估计模型、相关分析等方法,分析了祁连山区生长季NDVI与植被盖度的时空变化特征及其与气候因子的相关性,并从正反两方面就人类活动对对植被的影响做了讨论,得出结论如下:(1)从东向西祁连山年平均NDVI整体上逐渐减小,NDVI随海拔升高呈先增大后减小的特征,NDVI最大的区域分布在海拔2 700~2 900 m的范围内;(2)祁连山区域内NDVI显著减小的区域占祁连山总面积的0.6%,而显著增加的区域占总面积的33.6%,植被呈现出整体向好,局部退化的趋势;(3)2000-2017年,林地、草地和其他土地利用区的植被盖度分别以0.0029、0.0026和0.0004的速率增加,工矿用地的覆盖度以0.0112的速率在减少,反映出工矿业开发活动是造成植被盖度下降的主要因子;(4)植树造林区植被NDVI以0.0455的速度增加,而工程实施和矿产开发区NDVI以0.0125速度降低,表明人类活动是导致植被群落变化的主要因素之一。  相似文献   

12.
The most serious environmental problems of the Mongolian Plateau are land degradation and sand storms caused by wind erosion, but the evaluation of wind erosion at regional scales has been a difficult process in wind erosion research. In this study, fuzzy c-means clustering (FCM) was used to assess the spatial pattern of wind erosion hazard on the Mongolian Plateau. By fuzzy clustering four main wind erosion factors (vegetation cover, average degree of land surface relief, degree of soil dryness and intensity of wind energy), wind erosion hazard was classified into six grades. Results show that FCM can effectively integrate related information between wind erosion and environmental factors, which provides the basis for predictive mapping of wind erosion hazard. Spatial patterns of wind erosion hazard indicate a gradual trend of increasing hazard in the Mongolian Plateau from east to west. Similar patterns were also found in NDVI and soil dryness, indicating that soil moisture and vegetation are the most important factors in the formation of wind erosion hazard. In addition, the distribution of different levels of wind erosion hazard is basically consistent with the regional distribution of landscape vegetation types in the Mongolian Plateau.  相似文献   

13.
青藏高原高寒草地植被指数变化与地表温度的相互关系   总被引:3,自引:1,他引:2  
为了解脆弱的高原生态环境对升温过程的响应, 利用1982-2006年国家标准地面气象站地表温度和GIMMS-NDVI数据集, 探讨了青藏高原高寒草地植被指数和地表温度的变化特征及其相互关系. 结果表明:1982-2006年, 高寒草地NDVI、地表温度整体均呈现增加趋势, 年均NDVI、生长季NDVI、年最大NDVI(NDVImax)与年均地表温度、生长季地表温度的上升趋势分别为0.007 (10a)-1、0.011 (10a)-1、0.007 (10a)-1与0.60 ℃·(10a)-1、0.43 ℃·(10a)-1; NDVImax与地表温度显著相关的地区达70.49%. 但是高原地形、气候、水文环境的空间差异性导致高寒草地NDVI与地表温度的相关关系十分复杂. NDVImax与年均地表温度的相关性最为显著; 在返青期和枯萎期, NDVI与地表温度均为显著正相关. 不同的植被覆盖条件下, NDVI对地表温度的响应不同:植被覆盖差以及退化严重的地区, NDVImax与地表温度呈负相关性; 反之, NDVImax与地表温度主要表现为正相关.  相似文献   

14.
为了解森林退化的原因,利用2000-2015年的MODIS NDVI数据,在分析贵州省植被变化趋势的基础上识别了归一化植被指数(NDVI)显著下降的区域,并在NDVI显著下降区选取面积大于10 km2的森林图斑为兴趣区,分析其内气候变化趋势及对森林NDVI值的影响。研究表明:197个兴趣区主要分布在贵州省西北部的赤水—习水、东北部的梵净山和东南部的非喀斯特区域;区内春、夏季NDVI变化趋势与年NDVI值变化趋势一致,下降速率达到-0.01·yr-1,冬季与其他季节变化趋势相反,呈不显著升高趋势;区内春季和夏季气温升高显著,降水和日照时间无明显变化,整体气候变化呈暖干趋势;夏季温度升高是NDVI降低的主要驱动因素。   相似文献   

15.
黔桂喀斯特山地地形复杂,植被覆盖度垂直特征分异显著,以往研究多从气候因子响应方面探讨其垂直分布差异,而研究区人地矛盾尖锐,人类活动对植被分布有重要的影响。文章以黔桂喀斯特山地为例,利用2010年MODIS13Q1 NDVI数据表征植被覆盖度,结合高程、坡度和坡向等地形特征,不同土地利用类型的分布情况,叠置分析研究区的NDVI垂直分布特征。结果表明:黔桂喀斯特山地以林地、耕地和草地为主,不同土地利用类型随海拔、坡度和坡向的变化呈现不同的分布特征。研究区NDVI平均值为0.59,其中林地NDVI最大,达到0.63,草地为0.58,耕地最小为0.54。空间分布上,贵州境内NDVI值大部分为0.5~0.6,广西境内自西北向东南NDVI值由0.8逐渐降低至0.4,以0.6~0.7为主。NDVI在垂直梯度上分布特征显著,与植被垂直地带性分布以及不同地类的垂直分布特征有密切关系。海拔分布上,NDVI在海拔小于200 m区间最小,400~600 m的区间最大;北部贵州整体海拔较高,但植被覆盖度较低;南部广西海拔较低,但植被覆盖度较高。坡度分布上,在坡度小于35°范围,随坡度增大,耕地、水域、建设用地面积迅速减少,林草地面积逐步增加,使得NDVI随坡度增大逐渐增大。坡向分布上,NDVI不随坡向变化呈现明显变化,仅偏东坡向稍大于偏西坡向。研究表明应根据海拔和坡度等地形特征,并考虑土地利用情况,因地制宜进行生态建设。   相似文献   

16.
基于植被指数和土地表面温度的干旱监测模型   总被引:79,自引:4,他引:79  
干旱是一种周期性发生的自然现象,其发生过程中有关参数如地表覆盖度、温度和土壤表层含水量等可以通过遥感的途径进行定量反演,而这些参数客观地反映了地表的综合特征。综述了运用遥感反演产品---土地表面温度和归一化植被指数在干旱监测中的应用前景和进展,分析了距平植被指数、条件植被指数、条件温度指数和归一化温度指数等干旱监测方法的优缺点,在前人研究的基础上,提出了条件植被温度指数的干旱监测模型,探讨了其应用前景。  相似文献   

17.
研究地质环境对植被覆盖度的影响,有利于认识地质本底对生态环境的影响,促进生态保护与修复。本文选择2003—2018年的MODIS归一化植被指数(NDVI)与增强型植被指数(EVI)的多年平均值与年际变化率作为植被覆盖度的静态和动态刻画指标,应用Pearson相关性统计揭示地质因素、地形因素、气象因素和人类活动因素对植被指数的静态相关影响,使用地理加权回归模型(GWR)分析影响因子与植被覆盖度在空间尺度的回归关系。研究结果表明:高程、年均气温和年蒸散发在Pearson分析中对NDVI/EVI平均值有较强相关性,而起伏度、年均气温、年蒸散发和地质复杂度等因子对NDVI/EVI年际变化率有较好的解释作用;GWR分析显示,靠近断层的位置有利于植被发育和改善;当地质复杂度处于中等水平时,更易形成中高植被覆盖,同时利于植被覆盖度提高,当地质复杂度过高时植被覆盖度更易出现中低值;海拔较低、地势平坦和阴坡等地形条件利于植被发育和植被覆盖度升高。  相似文献   

18.
格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
格尔木河流域气候干旱少雨,生态环境较脆弱,植被动态对其生态环境保护具有重要意义。基于连续序列的MODIS NDVI数据,分析了格尔木河流域植被指数时空分布及其影响因素。结果表明:研究区NDVI平均值总体较小,主要在0.10~0.12间波动,但呈增大趋势。区内植被改善区分布在格尔木市东、西两侧,基本不变区为荒漠地区,植被退化区分布在北部盐湖区。区内裸土的面积逐渐减小,低覆盖率和高覆盖率植被的面积逐渐增加。研究区植被生长与气象、土壤水分和地下水位埋深都有关系。气温与植被指数相关关系较好,相关系数为0.822,而降水对植被的生长也有一定的作用。植被指数与表观热惯量是正相关关系,相关系数为0.979。区内植被的地下水位埋深范围为0~12 m,在水位埋深约为6.5 m的地方,植被长势最好。  相似文献   

19.
The present research evaluated the relation between the normalized difference vegetation index (NDVI) changes and the climate change during 2000–2014 in Qazvin Plain, Iran. Daily precipitation and mean temperature values during 2015–2040 and 2040–2065 were predicted using the statistical downscaling model (SDSM), and these values were compared with the values of the base period (2000–2014). The MODIS images (MOD13A2) were used for NDVI monitoring. In order to investigate the effects of climate changes on vegetation, the relationship between the NDVI and climatic parameters was assessed in monthly, seasonal, and annual time periods. According to the obtained results under the B2 scenario, the mean annual precipitation at Qazvin Station during 2015–2040 and 2040–2065 was 6.7 mm (9.3%) and 8.2 mm (11.36%) lower than the values in the base period, respectively. Moreover, the mean annual temperature in the mentioned periods was 0.7 and 0.92 °C higher than that in the base period, respectively. Analysis of the correlations between the NDVI and climatic parameters in different periods showed that there is a significant correlation between the seasonal temperature and NDVI (P < 0.01). Moreover, the NDVI will increase 0.009 and 0.011 during 2015–2040 and 2040–2065, respectively.  相似文献   

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