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1.
根据主要生态系统和植被类型,将吉林省分为半耕半牧区、农耕区和森林区3个研究区域.利用1982-2005年24 a的卫星遥感植被指数NDVI数据和同期气象站的气温、降水量观测数据,对吉林省的NDVI与气温、降水量进行了相关分析,探讨24 a来3个研究区域气候变化对植被的影响,分析气象因子对植被变化的驱动效应,研究植被变化的年代差异.结果表明①吉林省气温、降水量的年变异系数区域差异明显,半耕半牧区的年变异系数显著地大于森林区和农耕区;②森林区气温是影响NDVI变化的主要驱动因子,半耕半牧区NDVI变化对降水量更敏感,农耕区气温和降水量对NDVI变化的影响作用基本相同;③NDVI变化对降水量变化存在时滞,半耕半牧区最敏感,其次为农耕区、森林区,时间滞后大约为10 d;④24 a来3个区域植被覆盖都发生了不同程度的变化,半耕半牧区受气候变化影响显著,植被变异最大;⑤3个区域NDVI的年累计值均呈上升的变化趋势,无论是生长季的长度还是生长季的植物生物量((NDVI值的大小),20世纪90年代比80年代增长显著,主要表现为生长季春季提前和秋季推迟和植物生物量的增加,而2000-2005年的NDVI值较20世纪90年代仍有增加,但趋势减缓,只有森林区的生长季植物生物量在2000-2005年仍有明显增加. 相似文献
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自然因子对四川植被NDVI变化的地理探测 总被引：11，自引：0，他引：11
许多研究已表明基于遥感的植被指数在地表过程和全球变化研究中具有重要作用,对认识植被变化的驱动因素具有重要意义,但自然因子对植被变化影响仍然难以量化。应用地理探测器模型,研究四川地区自然因子变化对植被分布的空间模式和植被变化的交互影响,并确定了促进植被生长的各主要自然因子最适宜特征。结果表明：① 2000-2015年,四川植被覆盖度状况良好,中高、高植被覆盖面积之和均超过94%;归一化植被指数（NDVI）转化表现为NDVI > 0.4以上区域转化明显,中高和高植被覆盖区面积分别呈显著下降和上升趋势;植被覆盖时空变化差异显著,植被覆盖较高区域位于四川盆地东北部、川西北高原地区,植被覆盖较低区域分布于四川盆地中部城市密集区域。② 土壤类型、高程和年均温度变化等因子较好地解释了植被状况的可变性。③ 自然因子对植被NDVI影响存在交互作用,自然因子协同效应呈现相互增强和非线性增强关系,两种因子交互作用增强了单因子的影响。④ 研究揭示的促进植被生长的各主要因子最适宜特征,有助于更好地理解自然因素对植被NDVI变化的影响及其驱动机制。 相似文献
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横断山区植被绿度的时空变化特征及其成因 总被引：1，自引：0，他引：1
《山地学报》2019,(5)
科学认识植被绿度变化的时空格局及驱动因子是生态系统管理的基础。横断山是我国西南地区的重要生态屏障,对我国中西部地区的气候及生态环境有着深远影响。本文基于MODIS NDVI数据,采用趋势分析法、偏相关分析及复相关分析等方法,系统分析了2001—2016年横断山区植被NDVI的变化特征及其驱动因子。研究结果显示:2001—2016年横断山区NDVI年均值呈增加趋势,年均增长率为4.4×10~(-4) a~(-1)。除夏季NDVI均值表现为降低趋势外,其它季节NDVI均值均为增长趋势,增速冬季春季秋季。海拔4000 m以下植被NDVI年均值介于0.45～0.55,其增速的海拔梯度差异较小(±0.001 a~(-1));海拔4000 m以上随海拔梯度的增加,NDVI年均值降低而其增速升高。横断山区植被NDVI变化受气候因子影响的面积仅为16%,大部分地区NDVI变化受CO_2浓度增加及土地利用变化等人类活动的影响。研究结果为横断山区生态保护和可持续发展提供参考依据。 相似文献
4.
《山地学报》2017,(2)
标准化降水蒸散发指数(SPEI)是评估气候变暖背景下区域干旱的重要指标。基于生态功能分区,利用MODIS-NDVI数据和SPEI指数,探讨2000—2014年黄河源区植被指数和干旱指数的年际变化、空间分布规律以及两者之间的相关关系。结果表明:(1)2000—2014年黄河源区NDVI和SPEI总体上均呈波动上升趋势,植被覆盖状况略有好转,干旱程度有所降低;(2)NDVI与SPEI变化趋势的空间分布特征大致相同,东南部区域总体呈减少趋势,西北部区域总体呈增加趋势;(3)黄河源区降水量是影响植被生长的主要因子,也是影响SPEI变化的主要条件。当0.3NDVI0.6时,SPEI对NDVI的影响较强,当NDVI0.6时影响较小;(4)黄河源区大部分地区NDVI与SPEI呈正相关,其中呈显著正相关的区域分布在青根河生态区以及黄河源头生态区植被覆盖度较低区域;小部分地区由于受到人类活动的干扰,使NDVI与SPEI呈负相关或相关性较弱,其中呈显著负相关的区域在黄南草原生态区及周围草地退化、生物多样性敏感的区域。黄河源区干旱程度的下降对植被覆盖的增加有促进作用,为该区域的生态恢复提供了有利条件。 相似文献
5.
基于多源遥感数据集的近30a西北地区植被动态变化研究 总被引：2，自引：0，他引：2
《干旱区地理》2016,(2)
基于重构后的AVHRR GIMMS NDVI、MODIS NDVI、GLC 2000数据产品和研究区的128个气象站点的气温、降水数据,利用回归分析、相关性分析法,研究了西北地区近30 a(1984-2013年)以来不同植被NDVI的时空变化及其与气候的相关性。结果表明:(1)研究时段内,西北地区植被NDVI变化整体上呈上升趋势,将整个研究分为两个时段,1984-1997年呈小幅上升趋势,且波动起伏较大,最大值在1993年,最小值出现在1995年;1997-2013年也呈波动上升趋势,且上升趋势大于前一阶段。(2)空间上,西北地区植被NDVI变化存在明显的区域差异,大部分区域植被NDVI变化显著性较弱,昆仑山、塔里木盆地北部、祁连山、青海的中东西部、甘肃东部、陕西北部等地区植被NDVI显著增加;阿尔泰山、天山、伊犁哈萨克自治州等干旱地区植被NDVI下降趋势明显。(3)除甘肃的祁连山、青海东南部、陕西的秦岭等地植被NDVI的变化主要受气温的驱动外,西北地区植被NDVI变化与气温整体上呈弱相关,干旱半干旱地区植被与气温呈负相关;除甘肃南部、祁连山西段和陕西中部等一些年降水量较多以及灌溉农业区或草地以外,西北地区植被与降水呈较强正相关,降水是影响植被变化的主要自然因素;(4)不同植被类型NDVI的变化具有时空差异性,且与气温和降水的相关性不尽相同,与气温由强到弱:耕地灌丛草地沼泽湿地林地;与降水由强到弱:耕地草地灌丛林地沼泽湿地。 相似文献
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黄河头道拐—潼关区间植被恢复及其对水沙过程影响 总被引：1，自引：0，他引：1
黄河头道拐—潼关区间是黄河泥沙的主要来源区,也是中国植被恢复最快的地区。植被的快速恢复对径流和输沙过程产生了深远影响。本文基于250 m分辨率的归一化植被指数数据（MOD13Q1 NDVI）,使用统计分析和趋势分析技术,分析了头道拐—潼关区间不同景观单元植被恢复特点、影响因素以及其对水沙过程的影响,并对头道拐—潼关区间植被未来发展趋势进行了预测。研究结果显示：头道拐—潼关区间82.87%区域的植被呈显著增加趋势（p < 0.05）,且植被恢复速度最快的区域为半湿润的黄土丘陵沟壑区,坡度和降水量在不同景观单元下对植被恢复的影响不同。随着降水量的增加,头道拐—潼关区间NDVI和年降水量的相关性降低。在植被恢复背景下,黄河中游主要河流径流的主要影响因素仍然是降水量,输沙量同时受到降水量和植被恢复的影响,含沙量与NDVI呈现出较强的负相关关系,而与降水量的相关性较弱。随着植被覆盖度的增加,流域土壤侵蚀量降低,河流输沙量也呈降低趋势,土壤侵蚀量对河流输沙量的贡献率变化于39%~88%之间。基于植被恢复潜力和恢复速度,本文预测头道拐—潼关区间2020年、2030年、2040年以及2050年的NDVI平均值将分别达到0.68、0.75、0.79以及0.80。 相似文献
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藏东南三江并流核心区植被时空动态变化及其气候驱动力分析 总被引：1，自引：0，他引：1
植被生长状况及其分布对气候等影响因子的响应是当前生态学研究的热点之一。基于2000—2016年MODIS NDVI数据和气象数据,用Sen+Mann-Kendall等方法分析了藏东南三江并流核心区植被的时空变化及其与气候因子的关系。研究结果表明：① 该区植被覆盖整体趋于稳定,呈缓慢增加趋势,不同植被类型覆盖空间异质性明显。② 植被变化趋势结果显示植被覆盖变化以稳定不变和改善趋势为主,区域总体呈稳中向好态势。③ 相关分析表明植被NDVI增加主要与气候暖化有关,与降水量相关性较小。此外,人类活动对植被影响的双重性表现为：大多地区植被改善受生态工程和围栏禁牧政策影响,局部地区植被退化则与城镇化进程加快有关。研究结果揭示气温是影响植被格局的主要气候因子,了解影响植被变化及其驱动因素的空间变异性可为山地植被生态环境保护建设提供一定的科学依据。 相似文献
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研究黄土高原地区植被覆盖变化及其驱动因素可以揭示研究区气候变化和人工生态调节过程对植被变化的影响。基于500 m分辨率的MODIS-NDVI数据和同期气象数据,运用均值法、斜率分析法、相关分析法及残差法,分析了2001-2015年黄土高原的植被时空演变变化特征及其驱动因素。结果表明：近15 a黄土高原植被在季度上总体都呈现增加趋势且存在一定差异,夏、秋季植被增加最为明显;黄土高原植被覆盖在空间上呈现自东南向西北递减的分布特征;植被NDVI变化在不同季节上都存在明显的空间差异;黄土高原植被NDVI对气温、降水的响应关系有明显的季节差异,并在空间上与降水的相关性显著,与温度相关性不明显;人类活动对植被覆盖变化有双重影响,其中生态恢复工程是黄土高原中部地区植被覆盖快速增加的重要因素。 相似文献
9.
中国西北地区植被覆盖变化驱动因子分析 总被引：9，自引：5，他引：9
利用GIMMS/NDVI数据分析了中国西北地区1982-2006年植被覆盖时空变化特征及其驱动因子。近25 a来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10 a,并存在明显的空间差异。天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被NDVI显著增加;青海南部地区、陕西和宁夏交界地区、甘肃的部分地区以及新疆的塔里木盆地、吐鲁番、塔里木河、托里等地区植被NDVI下降。从不同植被类型来看:林地、草地和耕地的年均NDVI都在提高。研究表明:中国西北地区植被NDVI变化是各种自然和人为影响因素综合作用的结果。自然植被(林地等)变化更大程度上反映了气候变化对植被的影响,而人工植被(耕地等)变化更多体现的是人类活动的作用。不同高程、坡度、坡向上的植被NDVI变化存在较大差异,当海拔超过4 000 m时,植被NDVI增加趋势很小;坡度低于25°的坡地植被NDVI增加主要是由于近年来的植被建设;阳坡植被变化比阴坡活跃,植被改善趋势较强。植被NDVI与气温、降水的年际变化整体上都呈弱的正相关,温度上升使蒸发量增大,促进了土壤的干化,不利于植被生长,并且灌溉农业区的河水灌溉会降低农业植被NDVI和降水的相关程度。农业生产水平和植被生态建设等人类活动对西北地区植被NDVI增加起重要作用。 相似文献
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1982-1999年我国陆地植被活动对气候变化响应的季节差异 总被引：95，自引：6，他引：89
利用NOAA-AVHRR数据,以归一化植被指数 (NDVI) 作为植被活动的指标,研究中国1982~1999 年四季植被活动的变化,探讨植被活动对全球变化的主要响应方式。结果表明,18年来,中国植被四季平均NDVI均呈上升趋势。春季是中国植被平均NDVI上升趋势最为显著 (P<0.001)、增加速率最快的季节,每年平均增加1.3%;而秋季是NDVI上升趋势最不显著的季节 (P=0.075)。不同植被类型的季节平均NDVI的年变化分析表明,生长季的提前是中国植被对全球变化响应的最主要方式,但这种季节响应方式存在明显的区域性差异。夏季平均NDVI增加速率达到最大的地区主要分布在西北干旱区域和青藏高寒区域,而东部季风区域的植被主要表现为春季NDVI增加速率最大。 相似文献
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2000~2014年黑龙江流域（中国）植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应 总被引：2，自引：0，他引：2
采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域（中国）植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域（中国）植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致：春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。 相似文献
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本文基于京津风沙源区27个站点1960—2014年逐月气温和降水数据,采用标准降水蒸散指数(SPEI),从干旱趋势、干旱面积和干旱频率等方面分析了研究区干旱的时空变化特征;在此基础上,利用SPEI和NDVI指数,分析了干旱对区域植被变化的影响。结果表明:(1)1960—2014京津风沙源区SPEI呈显著下降的趋势,多次严重干旱均出现工程实施的近15年。过去55年京津风沙源区大部分区域SPEI呈下降趋势,显著下降的区域主要集中在内蒙古草原地区。(2)1960—2014年轻度干旱、中度干旱和严重干旱的面积均呈上升的趋势。2001年和2009年严重干旱面积分别占整个研究区的49.00%和41.10%。(3)1960—2014年干旱频率从西北向东南呈递减趋势。1996—2014年干旱频率比1978—1995年和1960—1977年分别增长了7.59%和9.09%。京津风沙源区最长干旱持续时间都接近或超过半年。(4)1982—2014年研究区92.52%的区域SPEI和NDVI呈正相关关系,表明干旱会对区域植被产生重要影响。干旱趋势、干旱面积和干旱频率均表明,京津风沙源区干旱情况加重,尤其治理工程实施的近15年干旱程度更加严重。本文研究结果对京津风沙源区植被恢复重建具有重要的指导意义。 相似文献
13.
西南地区是中国重要的碳汇地区,监测植被动态及探究气候变化和人类活动对植被的影响对于深入了解碳循环机制和促进经济可持续发展至关重要。本文通过融合GIMMS NDVI和SPOT NDVI获得1982—2019年1 km NDVI数据,并结合多时相土地利用数据和气象数据,使用趋势分析、偏相关分析和残差趋势分析探究了西南地区人类活动和气候变化对植被动态的相对贡献。结果表明：(1) 1982—2019年间西南地区NDVI整体呈上升趋势,年均增速为0.0020 a-1;实施退耕还林前NDVI呈下降趋势,实施后转为上升趋势。(2)温度和降水整体对NDVI起促进作用,但存在明显的空间异质性。除中心城市外,温度对NDVI主要起促进作用;而降水对西南地区西部NDVI存在抑制作用,对东部NDVI主要起促进作用。(3)随着气候变化和人类活动影响的区域被分离,气候变化对植被恢复的贡献从30.47%增加到60.28%,而人类活动对植被恢复的贡献从69.53%减少至39.72%。本文研究结果表明在人迹稀少的西南地区西部,人类活动对植被的影响可能会进一步下降。 相似文献
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基于地理探测器的浑善达克沙地植被变化定量归因 总被引：1，自引：1，他引：0
开展区域植被覆盖变化及驱动机制研究具有重要的意义。选取浑善达克沙地为研究区,基于地理探测器模型,定量研究了7个驱动因子对区域植被变化的单独影响及交互影响。结果表明：（1）2000—2018年,浑善达克沙地68.83%的区域植被覆盖在增加,其中显著增加的区域集中在研究区的中部和南部,即阿巴嘎旗、锡林浩特市、正蓝旗、正镶白旗和多伦县。（2）相对湿度和降水量是影响区域植被覆盖的主要自然因素,解释力分别达到了56.6%和49.5%。累计造林面积密度和年末牲畜头数密度是影响区域植被覆盖的主要人类因素,解释力分别达到了49.1%和46.4%,表明生态工程的实施对区域植被覆盖变化产生了重要的影响。（3）不同因子之间的交互作用决定值q均大于每个单独因子的决定值q,表明驱动因子的两两交互作用均会增加对区域植被变化的解释力。其中,相对湿度和人类活动因子（累计造林面积密度、年末牲畜头数密度和人口密度）,降水量和年末牲畜头数密度均以双协同为主,解释力均超过了60%。而平均气温和年末牲畜头数密度以非线性协同为主,解释力也达到了60%以上。 相似文献
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黑河下游绿洲NDVI对地下水位变化的响应研究 总被引：3，自引：3，他引：0
本研究选取黑河下游核心绿洲区作为研究区域,通过对绿洲区植被变化和地下水位的长期监测,分析黑河下游绿洲植被与地下水位的关系;通过表面分析以及空间分析方法,探讨地下水位变化对绿洲植被的分布格局的影响,揭示绿洲植被变化对地下水位的响应。结果表明：额济纳地区2001年归一化植被指数(NDVI)值整体上小于1990年NDVI值,植被生长状况较1990年差;2009年河道附近绿洲区局部NDVI值增加,但大部分NDVI值仍小于1990年。相较2001年,2009年西河中上段河道附近植被有明显改善,西河下段植被仍呈现退化趋势,这主要与东西河分水措施有直接关系;东河上段河道附近绿洲呈现明显好转,东河中段变化不大,而东河下段植被面积略微增加,东居延海周围植被明显好于2001年。通过比较1990年、2001年和2009年地下水位与NDVI值的关系发现,地下水较为适宜的水位仍保持在2~4 m之间,地下水位下降与植被退化或者植被盖度降低有直接关系。 相似文献
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生态地理分区框架下的大兴安岭植被动态研究 总被引：3，自引：0，他引：3
基于GIMMS NDVI数据、GIS技术,综合运用趋势线分析、统计分析和空间自相关分析方法,对1982~2006年大兴安岭整体及各生态地理区域植被特征进行检测分析。结果表明:从整体来看,大兴安岭植被NDVI增加趋势明显,NDVI呈现上升趋势的区域约占研究区总面积的80%;NDVI对气象因子变化敏感,尤其是对气温的敏感程度高于降水;并且在全局范围内呈现正的自相关,不同生态地理区内的全局自相关系数自北向南逐渐升高。各生态地理区NDVI变化趋势差异明显,植被退化的区域集中在大兴安岭北段和中段,在局部自相关分析中NDVI仍然呈现高-高聚集趋势;北段西侧天然植被破坏严重,低—低聚集的区域在逐渐扩大;南段草原区NDVI上升趋势显著,与气象因子的相关程度与其他三个生态地理区相比较低。 相似文献
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1982—2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响 总被引：13，自引：1，他引：13
基于中国603个气象站的地表气温和降水观测资料以及GIMMS NDVI3g数据,采用变化趋势分析和多元回归残差分析等方法研究了1982—2015年中国植被NDVI变化特征及其主要驱动因素（即气候变化和人类活动）的相应贡献。结果表明：① 1982—2015年中国植被恢复明显,在选择的32个省级行政区中,山西、陕西和重庆的生长季NDVI增加最快,仅上海生长季NDVI呈减小趋势。② 气候变化和人类活动的共同作用是中国植被NDVI呈现整体快速增加和巨大空间差异的主要原因,其中气候变化对各省生长季NDVI变化的影响在-0.01×10 -3~1.05×10 -3 a -1之间,而人类活动的影响在-0.32×10 -3~1.77×10 -3 a -1之间。③ 气候变化和人类活动分别对中国近34年来植被NDVI的增加贡献了40%和60%;人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部、华北平原以及中国东北和西南等地;人类活动贡献率大于50%的省份有22个,其中贡献率最大的3个地区为上海、黑龙江和云南。研究结果建议应更加重视人类活动在植被恢复中的作用。 相似文献
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蒸散是地球表层物质循环与能量交换过程的重要组成部分,了解其时空特征和影响因素具有重要的科学意义。以鄱阳湖流域为研究区,基于WaSSI-C生态水文模型,利用气象数据、叶面积指数数据和土壤数据等估算1983-2011年鄱阳湖流域蒸散,分析其时空特征,并通过情景模拟定量分析植被恢复和气候变化对蒸散的影响。研究表明：鄱阳湖流域蒸散多年均值变化范围为741~914 mm/a,植被和降水量分布是造成流域蒸散空间差异的主要原因;近三十年来鄱阳湖流域蒸散呈阶段性增长趋势,增长率为1.495 mm/a;植被、气温和降水对鄱阳湖流域蒸散的单独影响均为正向,但气温和降水的联合效应会导致蒸散下降;鄱阳湖流域蒸散变化的主导因素具有空间差异性,从整体上看,植被恢复是驱动蒸散呈增加趋势的主要原因,而气候变化是导致蒸散年际波动的主要原因。 相似文献
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中国西北地区气候干旱,频繁出现沙尘天气,属于生态脆弱区域,而植被变化是生态系统对气候变化响应的指示器,研究其变化对改善西北生态环境具有重要意义.本文利用1999—2010年归一化植被指数(NDVI)以及气象数据研究中国西北地区植被覆盖时空变化,以Sen趋势度结合Mann-Kendall检验、相关和偏相关分析以及残差法分析人类活动和气候变化对植被覆盖变化的影响.结果表明:西北地区植被覆盖整体呈增加趋势,但在局部地区气候干旱少雨和人类活动抑制植被生长.植被变化强度空间差异是人类活动和气候要素共同作用的结果:气温高,降水少,大部分地区植被覆盖与气候要素相关显著,并且植被变化对气温和降水的响应存在一定滞后时间;蒸发量大于降水量,人类引水灌溉弥补降水不足,使得农业植被呈增长趋势.新疆北部地区植被覆盖呈下降趋势,原因是气候干旱、沙漠化严重会抑制植被生长,人类活动频繁、城市扩建同样会破坏植被生长. 相似文献
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利用2000—2014年MODIS/NDVI时间序列数据，采用栅格像元趋势分析、稳定性评价的方法，研究了陕西省近15 a植被的时空变化特征和规律；利用Hurst指数对陕西省植被未来变化趋势进行了预测；并利用相关性分析法分析了NDVI与年均温度和降雨量的关系。结果表明，2000年、2015年陕西省NDVI均值分别为0.4273、0.4942， 15 a来增加了0.067，增长了16.0%，其中陕北地区NDVI增加明显，关中部分地区出现负增长，陕南地区NDVI总体依旧维持在较高水平。陕西省植被变化趋势具有明显的空间差异性，全省植被未变化的占52.0 %，改善部分占44.27 %，退化部分占3.73%，说明15 a间陕西省植被覆盖改善面积大于退化面积，植被状况有所改善；其中陕北地区植被呈明显改善区域面积较大，关中地区植被覆盖面积有所减少，陕南地区植被变化幅度较小。陕西省植被稳定区域占50%以上（0 0.2)，说明15a间陕西省植被较为稳定，变化程度不大；其中陕西省植被最稳定地区主要集中在陕南、延安南部，榆林部分、西安、渭南少部地区变化幅度较大。Hurst指数分析表明陕西省44.54%面积的植被未来有可能面临退化，主要分布在陕北和关中地区的北部，植被未来有可能退化也有可能改善的面积占49.78%，主要分布在延安和陕南地区。陕西省近15 a气温和降水量总体呈增加趋势，增加速率分别为0.48 ℃·(10 a)-1和69.5 mm ( a)-1；相关性分析结果表明，年均降雨量是影响NDVI的主要气象因子，同时陕西省植被变化也受到了退耕还林还草、防沙治沙、生态政治等人为因素的影响。 相似文献