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1.
2.
为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET0)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET0进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET0的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET0年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET0逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET0的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > Tmin(最低气温) > Rn(冠层表面净辐射)>u2(2 m高度风速),即VPD为影响ET0最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET0对VPD的变化最为敏感,其次为u2、Tmin和Rn。 相似文献
3.
本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布,讨论了植被覆盖度的时空变化规律,分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明:我国陆地植被覆盖度从2001—2015年,植被覆盖度总体上呈增加趋势,其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征,可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型,其中农业种植区基本为一直增长型,而主要森林覆盖区,特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部,内蒙古,以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素,东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大,而在中国东南沿海地区,光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。 相似文献
4.
高寒区植被变化一直是气候和生态学领域关注的热点问题。本研究基于MODIS NDVI数据计算的植被覆盖度数据和高分辨率气象数据,分析了青海湖流域2001-2017年植被覆盖度分布格局及动态变化,探讨了其对气候变化、人类活动和冻土退化的响应。结果表明:① 近十几年青海湖流域植被覆盖度整体表现为增加趋势,不同植被类型增幅存在差异性,草地增幅最大,达到6.1%/10a,其它植被类型增幅在2%~3%/10a之间;② 流域局部地区仍存在植被退化现象,研究期植被退化面积表现为先增加后减小的变化趋势。2006-2011年重度退化区集中在青海湖东岸,2011-2017年重度退化区集中在流域的西北部,这些区域是青海湖流域荒漠分布区,植被覆盖度较低,是今后生态恢复需重点关注的区域;③ 气候变化是流域植被覆盖度变化的主导因素,气候变化对青海湖流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为84.21%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为81.84%、87.47%和75.96%;④ 人类活动对流域主要植被类型覆盖度变化的贡献率为15.79%,对草原、草甸和灌丛植被覆盖度变化的贡献率分别为18.16%、12.53%和24.04%,环青海湖地区人类活动对植被恢复有促进效应,在青海湖流域北部部分地区人类活动的破坏力度仍大于建设力度;⑤ 冻土退化对青海湖流域草甸和灌丛植被覆盖度变化影响很小,主要影响草原植被覆盖度变化,冻土退化造成草原植被覆盖度增长速率减小了1.2%/10a。 相似文献
5.
基于Landsat遥感数据武汉地区植被覆盖度动态变化监测分析 总被引:1,自引:0,他引:1
旨在研究受人类经济活动影响的植被资源及其动态变化趋势的程度,采用基于归一化植被指数的像素二分模型,利用2002—2010年(武汉市每年8月)的卫星遥感数据,对武汉地区6年间的植被覆盖变化进行监测分析。结果表明,植被覆盖度变化与武汉GDP增长率有着紧密联系:2002—2007年,武汉经济较缓慢上升,植被覆盖度基本维持在55%左右;而2007—2008年武汉GDP总值增长率高达26.06%,但随之而来的是植被覆盖度由高峰期的61.68%下降到49.18%,是历年来的最低水准; 2008—2010年经济发展放缓,植被指数有小幅度回升。人类经济活动是影响植被资源的重要因素。 相似文献
6.
现有像元二分模型MODIS植被覆盖度模型因其形式简单、适用性较强的特点被广泛应用于区域植被覆盖度(FVC)的估算。然而,研究表明在沙漠和低植被覆盖的西部干旱区,从250 m的影像上很难精准地获取NDVIveg(全植被覆盖植被指数)和NDVIsoil(全裸土区植被指数)参数。利用常用的直方图累计法获取模型所需参数NDVIveg和NDVIsoil,估算结果存在普遍高估现象。为此,本文首先引入同期获取的GF-2号卫星数据,从GF-2号影像上提取植被覆盖像元;然后,利用Pixel Aggregate方法重采样至250 m分辨率,获取250 m空间分辨率下纯植被和纯裸土像元;最后,将纯植被和纯裸土像元各自空间位置相对应的MODIS NDVI数据最大值作为模型所需NDVIveg和NDVIsoil参数,实现研究区内植被覆盖度的估算。试验通过与线性回归法、多项式回归法和直方图累计像元二分模型法估算结果进行精度对比,结果表明:利用GF-2影像辅助的像元二分模型,精准地获取了低植被覆盖区NDVIveg和NDVIsoil模型参数,提高了干旱区植被覆盖度的估算精度,并有效地抑制了受稀疏植被影响NDVI在干旱区普遍偏高问题导致的FVC高估的现象。 相似文献
7.
新疆荒漠地区植被覆盖度遥感估算模型十分缺乏,给荒漠化监测等相关工作带来很大不便,开展植被覆盖度遥感估算经验模型研究,对于促进和完善相关地区的生态监测及研究工作具有积极的现实意义。通过对阜康市北部沙漠南缘和克拉玛依市中部平原荒漠进行无人机航拍,利用无人机遥感提取(光合)植被信息,并将无人机航拍影像的植被覆盖度统计单元与高分辨率卫星影像像元在空间上直接相对应,获取在高分辨率卫星影像像元尺度上的植被盖度,然后通过植被覆盖度和空间上与其相对应的源自高分辨率卫星影像的NDVI数据的拟合关系,建立基于源自高分二号影像的NDVI的阜康北部沙漠植被覆盖度遥感估算线性模型以及基于源自ZY1-02C影像的NDVI的克拉玛依平原荒漠植被覆盖度遥感估算二次多项式模型。研究中所采用的无人机遥感与卫星遥感相结合、植被覆盖度统计单元与卫星像元在空间上直接对应的方法,可避免以往相关工作中常以点位测量数据代表卫星像元数据所带来的不确定性。由于所用卫星影像的NDVI数据稳定性相对不足等原因,所建立的遥感估算模型的估算精度尚相对偏低,有待于今后进一步的工作加以改进。 相似文献
8.
以中国北方7个苹果主产省为研究区域,基于研究区域及周边100 m范围内210个气象站1970—2019年逐日气象数据和1 km分辨率的数字高程数据,采用最小湿度法对作物系数(Kc)进行逐日估算,并利用基于样条函数插值理论的专业气象插值软件ANUSPLIN对逐日气象数据进行空间插值,计算苹果各关键生育期需水量和降水适宜度。结合苹果优势主产区地理分布确定降水适宜度阈值范围。利用相关数理统计方法明确苹果需水特征和降水适宜度时空变化特征,并对苹果全生育期降水适宜性进行评价。结果表明:苹果全年平均需水量大多数区域为500.0~800.0 mm,萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期平均需水量占全年平均需水量的比率分别为0.186~0.282,0.392~0.562和0.159~0.282。苹果全年、萌芽-幼果期、果实膨大期和着色-成熟期降水适宜度阈值范围分别为0.49~2.07,0.25~1.70,0.54~2.25和0.46~2.65。各生育阶段降水适宜度处在阈值范围内的区域分别占85.4%,87.4%,85.6%和84.9%。苹果全生育期降水的最适宜、次适宜和不适宜区分别占研究区域的31.9%,50.6%和17.5%。 相似文献
9.
为进一步研究WOFOST模型在河南省冬麦区的适用性,以河南省30个农业气象观测站1991—2014年冬小麦观测资料、历史气象资料和土壤资料为依据,对WOFOST模型进行逐站调参和验证,分别建立了30个站的冬小麦模型参数。其中1991—2010年为模型调参年份,2011—2014年为模型验证年份。各站开花期和成熟期调参模拟的归一化均方根误差NRMSE分别小于5%和3%,验证误差分别为3.7%和2.9%。除潢川和固始外,模型对其余各站产量模拟的归一化均方根误差NRMSE全省各站均小于20.0%,验证误差全省平均为15.2%,大部分站点观测值和模拟值相关系数r通过了显著检验。利用调参后的模型模拟2011—2014年冬小麦生长动态变化可知,模拟地上部总干物重与实测单株干物重、模拟LAI与单株叶面积有较一致的变化趋势,拟合度较高。因此,WOFOST模型对河南省冬小麦主要发育阶段、产量及干物质积累模拟能力较强,具有良好的应用前景。 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