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1.
高时空分辨率降雨数据的获取对陆地水循环研究至关重要。遥感卫星反演降水产品虽然能有效再现降雨的空间格局,但存在空间分辨率较低的问题。以植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)和海拔高度为自变量,通过构建太行山区GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)的时滞地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1 km分辨率GPM降水数据。研究结果表明：利用植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型能够有效地对太行山月尺度GPM降雨数据进行尺度下延,在提高GPM数据空间分辨率的同时保留了原始数据的观测精度。考虑NDVI的时滞性提高了地理加权回归模型的降尺度效果,相对于多元线性回归模型和不考虑NDVI时滞效应的地理加权回归模型,时滞地理加权回归模型的降尺度结果与站点实测数据的确定性系数更高,RMSE更低。冬季降雨与第二年春季植被NDVI的关系较为密切,虽然采用第二年春季的NDVI作为解释变量构建降尺度模型能有效地提高冬季降雨的降尺度效果,但基于植被指数和海拔高度构建的时滞地理加权回归模型更加适用于植被生长季GPM降雨数据的降尺度研究。 相似文献
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基于小波分析的NDVI与环境因子空间尺度依存关系研究(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
本文通过多尺度分解途径分析了NDVI与环境因子如地形与气候之间的空间尺度依存关系。为了揭示两者关系的尺度效应,选取青藏高原北纬32.5度作为研究样带,应用小波变换分析了不同空间尺度下的小波一致性和相位关系。研究结果表明:在青藏高原小于80km空间尺度上,气候变量如降水和气温不是控制NDVI的主导因素;而大于这个尺度,在一些生态区可以发现NDVI和气候因子具有显著的小波一致性。作为一个分异因子,海拔高度在青藏高原东南缘的纵向岭谷区对NDVI有着显著影响。通过这一研究发现,小波变换是研究NDVI与影响因素之间多尺度关系的一个有力途径。 相似文献
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降水是陆地水循环的关键变量,高分辨率降水数据的获取是准确模拟陆地水循环过程的前提。虽然卫星反演降水产品具有较强的空间代表性和连续性,但其空间分辨率较低的问题限制了它的应用。以太行山、横断山和喀斯特山区为研究对象,基于降水与高程(DEM)、植被指数(NDVI)之间存在较好相关关系的假设,构建了GPM降水(Global Precipitation Measurement Mission)与高程、植被指数的地理加权回归模型,得到了2014—2016年研究区1 km分辨率GPM降水数据。研究结果表明:地理加权回归模型能有效地提高GPM数据的空间分辨率。降尺度后,GPM数据精度在太行山和横断山区略有提高。年尺度上,相比于原始GPM数据,太行山和横断山区降尺度数据站点实测数据的确定系数分别提高了0.06和0.08,RMSE分别降低了0.45%和3.89%,MAE分别降低了0.16%和1.70%;月尺度上,太行山区67%的月份,横断山区83%的月份GPM产品降尺度后更加接近于站点实测数据。喀斯特地区GPM数据降尺度后精度略有下降,降尺度后,年尺度的降雨数据与实测数据的RMSE和MAE分别增加了10.00%和8.00%,R~2降低了0.06,月尺度上仅8月和9月降尺度后的精度更高。降雨与地形和NDVI的关系较弱是喀斯特地区降尺度效果较差的主要原因。 相似文献
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省域经济增长与电力消费的局域空间计量经济分析 总被引：11，自引：0，他引：11
中国各个地区经济发展对电力消费需求量大且存在地域差异,不同区域间的电力需求与经济增长之间的关系十分复杂,并非能由常系数的普通最小二乘回归分析所解释.采用电力消费模型,利用局域空间计量经济学模型方法--空间变系数的地理加权回归模型,对中国省域电力消费与经济增长之间的关系进行了局域空间计量经济分析.结果发现,中国大陆30个省域的电力消费和经济增长之间表现为一种非均衡的联动关系和局域性特征,制定差异化的区域电力消费调控政策是非常必要的. 相似文献
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《热带地理》2017,(2)
基于2015年广州地区1 km空间分辨率的MOD13A 3月合成NDVI数据以及春夏秋冬4个季节的气象站点近地表气温,首先利用聚集密度计算方法计算NDVI的聚集密度,构建不同季节近地表气温与NDVI聚集密度的最小二乘线性回归模型(OLS)和地理加权回归模型(GWR),分析广州市近地表气温与NDVI聚集密度的相关关系,探讨不同季节NDVI聚集密度回归系数的空间分布,并利用AICc信息准则、拟合优度和Sigma指标对GWR与OLS的结果进行比较分析。结果表明:NDVI聚集密度较好地反映了研究区建设用地、植被和水体等下垫面的综合信息;与OLS模型相比,GWR模型的拟合效果更显著,最小的拟合度从0.02提高到0.464,GWR模型的拟合度最大值达到了0.724;GWR模型回归残差的Moran’s I显著减少,如1月份Moran’s I指数从0.383减少到0.022;NDVI聚集密度对气温的影响具有空间异质性,整体上,从广州北到南,GWR模型中NDVI聚集密度与气温的回归系数由负值逐渐增加到正值,表明NDVI聚集密度对气温有着从负到正的影响;下垫面以不透水面为主的区域,GWR模型拟合度较低,以植被为主要下垫面的区域,GWR模型拟合度较高。 相似文献
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TRMM降水数据的空间降尺度方法研究 总被引：1，自引：1，他引：0
以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对TsHARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。 相似文献
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1982-2013年中国植被NDVI空间异质性的气候影响分析 总被引：3，自引：1，他引：3
为研究气候变化与植被活动之间的复杂关系,采用1982-2013年GIMMS NDVI与气象站点温度与水分的监测资料,应用基于像元的地理加权回归方法,探究了中国植被NDVI及其动态特征对气候变化响应的空间格局。中国植被NDVI与地表温度呈空间非平稳关系,在空间上的负相关关系主要集中在东北、西北及东南部分地区,空间正相关则更为集中和连片;针对不同气候指标的标准化系数对比可知,植被NDVI受水分控制作用较为显著的区域主要集中在北方地区以及青藏高原,温度的主导作用区域则分布在华东、华中及西南地区,其中年均最高气温对NDVI的主导区域范围最广;植被NDVI动态与气候变率的回归结果表明,增温速率的升高会通过加剧干旱等机制对植被活动产生抑制作用,水分变率对植被活动的强弱起到了重要的调节作用。 相似文献
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以天山中段为研究区,以降水与高程（DEM）、植被指数（NDVI）、坡向（Aspect）、经纬度与之间存在的相关关系为基础,构建了TRMM卫星3B43降水数据与NDVI、DEM和坡向等相关因子的回归模型,对Ts HARP统计降尺度算法引入DEM和局部Moran指数进行改进,得到2001~2006年研究区的250 m高分辨率降水空间分布数据。最后利用研究区气象站点降水数据对降尺度结果进行验证,得出降尺度的结果和实测值的误差明显小于原始降水数据和实测值的误差,年均降水最大改善程度是70 mm,因此构建的降尺度方法是合理可行的,可用于山区降水数据的降尺度研究。 相似文献
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为定量表达地面沉降和地下水位变化的空间关系,分析地下水超采对地面沉降的影响,该文基于永久散射体干涉测量(PS-InSAR)技术获取北京平原区地面沉降信息,采用普通最小二乘(OLS)和地理加权回归(GWR)建立北京平原区地面沉降与各含水层水位变化的响应模型;通过对比分析发现GWR模型能够表征77％的地面沉降与地下水位变化相关关系,可更直观地揭示不同地区地下水超采对地面沉降影响的空间特征,更好地表达地面沉降与地下水位变化的空间非平稳性.基于GWR模型的研究表明,不同含水层的水位变化对不同地面沉降区的影响不同,第二、三承压含水层的开采对严重和较严重沉降区的正向影响较大,与北京市以第二、三承压含水层为主要应用水的统计规律一致. 相似文献
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居住空间的扩张与重构对公园绿地格局的影响作用规律,是优良人居环境构建的基础。基于多源数据,利用普通最小二乘法、地理加权回归等方法,以苏州为案例地探究居住空间分异对公园绿地空间格局的作用效应,重点揭示其尺度差异规律。结果表明：(1)两者均存在显著空间分异,且居住空间分异对公园绿地空间格局具有显著作用效应;(2)居住空间分异变量中,中心区位、商业设施、公交站点、住宅户数、出售房价等对公园绿地格局总体呈正向促进作用,居住用地面积、外部交通、医疗设施等总体呈负向抑制作用;(3)小微尺度公园绿地对住房属性敏感,中等尺度公园绿地受居住空间的周边配套、区位交通、社会经济属性影响较大,大尺度公园绿地则与居住空间的区位交通条件关联较强。 相似文献
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中国亚热带丘陵山区植被沿海拔梯度分布格局(英文) 总被引：3，自引：0，他引：3
Knowledge of vegetation distribution patterns is very important.Their relationships with topography and climate were explored through a geographically weighted regression(GWR) framework in a subtropical mountainous and hilly region,Minjiang River Basin of Fujian in China.The HJ-1 satellite image acquired on December 9,2010 was utilized and NDVI index was calculated representing the range of vegetation greenness.Proper analysis units were achieved through segregation based on small sub-basins and altitudinal bands.Results indicated that the GWR model was more powerful than ordinary linear least square(OLS) regression in interpreting vegetation-environmental relationship,indicated by higher adjusted R 2 and lower Akaike information criterion values.On one side,the OLS analysis revealed dominant positive influence from parameters of elevation and slope on vegetation distribution.On the other side,GWR analysis indicated that spatially,the parameters of topography had a very complex relationship with the vegetation distribution,as results of the various combinations of environmental factors,vegetation composition and also anthropogenic impact.The influences of elevation and slope generally decreased,from strongly positive to nearly zero,with increasing altitude and slope.Specially,most rapid changes of coefficients between NDVI and elevation or slope were observed in relatively flat and low-lying areas.This paper confirmed that the non-stationary analysis through the framework of GWR could lead to a better understanding of vegetation distribution in subtropical mountainous and hilly region.It was hoped that the proposed scale selection method combined with GWR framework would provide some guidelines on dealing with both spatial(horizontal) and altitudinal(vertical) non-stationarity in the dataset,and it could easily be applied in characterizing vegetation distribution patterns in other mountainous and hilly river basins and related research. 相似文献
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The response of long-term vegetation changes and climate change has been a hot topic in recent research. Previously, a Landsat-based fusion model was developed and used to produce a dataset of normalized vegetation index (NDVI) for the Three-River Headwater region on the Qinghai-Tibet Plateau with a spatial resolution of 30 m and the time spanning the nearly 30 years from 1990 to 2018. In this study, the NDVI was applied to an analysis of the spatial and temporal changes in the alpine grassland and the impacts from climate change using the Theil-Sen Median method and linear regression. The results showed that: (1) The regional mean NDVI was 0.39 and showed a spatial pattern of decreasing from the southeast to the northwest in the recent three decades. Among the three parks, the Lancang River Park had the highest NDVI (0.43), followed by the Yellow River Park (0.38) and Yangtze River Park (0.23). (2) An upward trending was found in the NDVI time series at a rate of 0.0031 yr-1 (R2 =0.62, P < 0.01) over the whole period of 1990-2018. The increasing rate (0.00649 yr-1, R2 =0.71, P < 0.01) in the latter period of 2005-2018 was nearly 2.3 times of that (0.00284 yr-1, R2 =0.31, P < 0.01) in the previous period of 1990-2005. In the latest periods, the three parks experienced rates that were 2.3 to 63 times the corresponding values in the early period. (3) The NDVI is correlated more positively with temperature than precipitation. The impacts of climate change decreased along with the coverage fraction from the higher, median and then lower levels. The climate change can explain 34% of the variability in the NDVI time series of the areas with a higher fraction of grassland coverage, while it was 31% for the median fraction and 20% for the lower fraction. This study is the first to use the 30 m NDVI dataset spanning nearly 30 years to analyze the spatial and temporal variability and climate impacts in the alpine grasslands of the Three-River Headwater region of the Qinghai-Tibet Plateau. The results provide a basis for assessments on the ecological management effects and ecological quality based on long-term baseline data with a higher spatial resolution. 相似文献
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区域植被覆盖的多尺度空间变异性——以贵州喀斯特高原为例 总被引：3，自引：0，他引：3
地理格局尺度依赖性的客观存在,要求在连续尺度序列上对区域植被覆盖空间变异性进行考察,以真实反映植被覆盖空间特征。以贵州喀斯特高原为例,借助地统计学和GIS 软件,揭示了研究区NDVI的空间变异特征,并进行了空间变异与空间尺度的耦合研究。结论如下：① NDVI空间变异程度表现出明显的尺度依存性,空间尺度的粗粒化对NDVI的平滑作用非常显著,但两种重采样方法对原始数据的粗粒化作用机制不同;② 基于不同遥感数据源获得的NDVI数据之间空间格局差异明显,而且传统统计结果与地统计学结果明显不同,说明空间信息对数据间的差异性统计影响显著;③ NDVI空间变异性呈现显著的各向异性,并表现出对遥感数据源的敏感性。 相似文献
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1982~2013年青藏高原高寒草地覆盖变化及与气候之间的关系 总被引：7，自引：2，他引：5
利用GIMMS NDVI数据和地面气象站台观测数据,对青藏高原1982~2013年高寒草地覆盖时空变化及其对气象因素的响应进行研究,结果表明：青藏高原高寒草地生长季NDVI表现为从东南到西北逐渐减少的趋势,近32 a来,整个高原草地生长季NDVI呈上升趋势,增加速率为0.000 3/a (p<0.05);高寒草地生长季NDVI年际变化具有空间异质性,整体为增加趋势,呈增加趋势的面积约占研究区域面积的75.3%,其中显著增加的占26.0% （p<0.05）,类型主要为分布在青藏高原东北部地区的高寒草甸;比例为4.7%,草地类型主要为高寒草原,主要分布在高原西部地区;基于生态地理分区的分析显示,青藏高原草地与降水、温度的相关关系具有明显的空间差异,高寒草地生长季NDVI均值与降水呈显著正相关,对降水的滞后效应显著;高原东北部温度较高,热量条件较好,降水为高寒草地生长季NDVI变化的主导因子;东中部地区降水充沛,温度则为高寒草地生长的制约因子;南部地区降水和温度都较适宜,均与高寒草地生长季NDVI相关性显著(p< 0.05),共同作用于草地的生长;中部和西部地区,气候因子与高寒草地生长季NDVI关系均不显著。 相似文献
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黄土高原不同生态类型NDVI时空变化及其对气候变化响应 总被引：1，自引：0，他引：1
了解植被的时空变化及其气候主控因子可为植被保护和恢复提供重要的理论依据。基于MOD13A1和气象数据,分析了黄土高原Normalized Difference Vegetation Index （NDVI）时空变化特征,探讨了NDVI对水热条件在不同时间尺度的响应特征。结果表明：黄土高原植被覆盖状态正在不断的改善,气候呈暖湿的发展趋势;83.77%的植被退化区（退化区面积占研究区总面积的5.79%）海拔<2000 m且退化类型以不显著减少为主,不同覆被类型的退化区海拔分布及退化比例差异明显,湿地的退化面积比最高（23.91%）、其次耕地（11.88%）。年尺度上,NDVI与降水呈正相关的面积高于气温,约75.06%的区域受水分条件控制;灌木地（海拔分布<2200 m）、耕地（<3000 m）、草地（<3000 m）和裸地（600~3700 m）等植被生长受水分条件影响;森林（<1000 m、1700~3700 m）和湿地（>2500 m）的植被生长受热量影响。月尺度上,黄土高原植被NDVI对热量响应以滞后1个月为主,不同植被对水热响应的滞后性差异明显,草地、湿地、耕地和裸地对热量响应以滞后1个月为主;森林和灌木地则表现水热同期的特征。伴随滞后时间的推移,水分主控面积逐渐降低,热量成为影响植被生长的主要因素,水热主控及响应滞后性分布受海拔影响明显。 相似文献
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过去植被覆盖度重建在长尺度气候模拟和陆地生态环境演变机制研究等方面具有重要意义。基于现代过程的孢粉—植被覆盖度转换函数研究，可为利用孢粉地层数据重建过去植被覆盖度变化提供一条新的途径。以内蒙古高原等地39个湖泊和7个水库中心的表层沉积物孢粉组合与归一化植被指数（NDVI）为研究对象，利用加权平均偏最小二乘法（WA-PLS）、局部加权加权平均法（LWWA）和最佳类比法（MAT）分别建立了孢粉—NDVI转换函数；通过留一交叉检验法、自助法和空间自相关性等检验，筛选出最优模型并应用于古地层孢粉数据，实现定量重建过去植被覆盖度变化。结果表明：MAT和WA-PLS模型均受到空间自相关性的显著影响，而LWWA模型则是建立孢粉—NDVI转换函数的最优模型。与已有类似转换函数表现能力的对比表明，本研究建立的转换函数具有较强的可靠性和应用潜力。基于本研究转换函数重建的内蒙古辉腾锡勒（HTL）区域全新世植被覆盖变化与孢粉重建的植被变化具有很好的一致性，进一步印证了本研究转换函数的较强潜力，均表现出对降水变化的响应更为显著。 相似文献
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基于时空窗口改进的时空加权回归分析——以湖北省黄石市住房价格为例 总被引：3，自引：3，他引：0
针对地理加权回归(GWR)模型不能有效处理样本数据空间自相关性这一问题,构造局部时空窗口统计量,尝试改进时空加权回归(GTWR)模型。定义多时空窗口的概念,给出其选取、计算和验证方法;计算时空窗口包含的各样本点的被解释变量平均值,与样本拟合点的被解释变量值的比值,作为新的解释变量,构建改进的时空加权回归(IGTWR)模型。以土地稀缺、多中心、资源型城市——湖北省黄石市为例,收集2007~2012年商品住宅成交价格1.93万个数据和398个楼栋样本点,选取小区等级、绿化率、楼栋总层数、容积率、距区域中心距离和销售年份6个解释变量,分别利用常规线性回归(OLS)、GWR、GTWR和IGTWR方法进行回归分析。模型结果表明：计算Moran’s I指数和分析时间序列的自相关性,能确定时空窗口的大小和数量的选取;IGTWR模型和各变量的回归统计均通过0.05的显著性水平检验,有关解释变量的系数估计值在空间分布上能合理解释;GWR拟合结果优于OLS,GTWR优于GWR,而IGTWR拟合精度最好。与GTWR模型分析相比, IGTWR模型R2从0.877提升到0.919,而AICc、残差方(RSS)和均方差(MSE)分别从6 226、49 996 201和354.427下降到6 206、32 327 472和284.969。案例研究表明：IGTWR能够表达一定时空范围的时空自相关特征,减小了估计误差,提高了回归拟合精度。 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
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