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1.
地表温度(Land Surface Temperature,LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法,探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系,分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明:(1) MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。(2) 祁连山LST时间序列呈
“上升—下降—上升—下降”的波动变化,整体呈小幅上升趋势,以0.17 ℃·(10
a)-1的速率波动上升,冬季LST上升趋势最显著(63.37%),变化率为0.22℃·(10 a)-1;空间上呈西北降低东南升高的变化趋势,显著上升面积(14.89%)远大于下降面积(0.90%)。(3) 祁连山年均LST与NDVI呈负相关,显著相关区域占22.56%,夏季NDVI对LST的调控作用较显著(25.45%);荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。(4) 海拔对各植被类型LST有强烈的影响,相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地;然而,夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。(5)祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。 相似文献
2.
植被是全球及区域生态系统环境变化的重要指标,也是对人类社会活动有重要贡献的资源之一。为了研究关中平原城市群不同区域植被覆盖变化对自然和人文因子的响应,以划分为三个区域的植被作为研究对象,选取2000—2017年MODIS-NDVI遥感数据,运用趋势分析、探索性空间数据分析与地理探测器等方法,从时序演进与空间分布方面研究了18 a内植被覆盖的演化及分布特征,定量分析影响植被覆盖的主导因子。遥感数据要通过投影转换、拼接、最大值合成等方法进行处理,再运用Python程序进行影像批量裁剪,将遥感数据和气象数据进行分区统计,最后对该处理数据进行讨论研究。结论表明:(1) 研究期内关中平原城市群植被覆盖呈显著上升趋势,NDVI平均值增速为0.077·(10 a)–1,阶段性变化特征明显,其中2005—2007阶段和2011—2013阶段极显著增加,最大上升速率达到了0.05·a–1。(2) 空间上总体呈现“南高北低”的分布特征,研究区总体得到改善;高值区主要分布在南部秦岭北坡,受气候因子的影响更大,植被覆盖增加速度缓慢,达到轻度改善水平;低值区聚集在黄土高原边缘地区,植被增加趋势明显;中部关中平原极少部分地区植被覆盖出现了轻度退化或严重退化,以西安市及临近城市最为典型。(3) 热点区主要分布在秦岭山区及关中平原中部地区,冷点区则集中于黄土高原边缘地区,植被覆盖总体以增长为主。热点区格网数量持续增多,2013年达到最大为45.07%;冷点区域数量不断减少,2017年减少到9.82%;次热点区与次冷点区主要分布在中部平原地带及北部地区,由连片分布转化为零散分布,且总量不断减少。(4) 自然因素对植被覆盖的影响最为突出,其中气温和降水为影响植被覆盖的主导因子,决定力q值分别为0.955和0.931,且气温的影响大于降水的影响;人文因子影响力较为显著,GDP因子决定力q值达到0.387。研究可为当地改善植被覆盖环境提供理论依据。 相似文献
4.
承德是京津冀地区重要的水源涵养区和防风固沙区,是京津冀生态环境支撑区的重要组成部分,其植被状况将直接影响着区域生态环境质量的改善。基于MOD13Q1时间序列NDVI资料,利用线性回归分析法、像元二分法、稳定性分析法等测度承德市全域2000—2018年植被覆盖时空演变特征,并分析气候、地形等因素对植被覆盖的影响。结果表明:(1)承德市全域植被状况年际变化总体发生了改善,植被生长季夏季的NDVI值最高,月度变化中7月份NDVI值最大,多年均值达到0.775 2。(2)植被年际变化趋势显著性存在空间差异,植被指数极显著增加区域面积最大,占比59.08%,而极显著减少和显著减少的区域面积较小,分别占全域的0.76%和0.58%,主要分布在承德市中部、南部等地区。(3)承德市各区县植被覆盖状况均以较高覆盖度为主,面积达到45 585.69 km2。在多年植被覆盖度稳定性格局中,西北部波动较大,其余大部分地区稳定性好,波动较低。(4)承德市NDVI受5—7月份降水量和月均温的影响较大,植被的长势可能受到了前期气象条件的滞后效应影响。地形特征对承德全域植被覆盖状况也有一定的影响,总体来看承德市地势低平地区的NDVI值相对较低。研究结果可为承德市加强重要区域生态保护、优化国土空间开发格局和科学制定生态修复措施提供参考。 相似文献
5.
通过评估GPM计划三种日降水产品(IMERG-E、 IMERG-L和IMERG-F)和TRMM卫星、 两种日降水产品(TMPA 3B42和TMPA 3B42RT)在黄河源及其周边区域38个台站的适用性, 探究了五种产品探测精度和海拔高度及雨强的相关关系, 结果表明: 在与实测资料的一致性和偏差方面, GPM卫星产品要全面优于TMPA产品。在TRMM卫星产品中, 3B42产品明显优于3B42RT。五种产品的相关系数均表现出明显的从东南到西北递减的趋势, 均方根误差北部普遍低于南部。IMERG产品的探测率(POD)和探测成功率(CSI)都要普遍高于TMPA产品, 而误报率(FAR)则是TMPA 产品更低, 表现更好。五种产品均在个别台站出现了严重误报的情况, 这些台站主要分布在研究区的西北部。IMERG三种产品对于海拔高度的依赖程度具有很强的一致性, 而3B42RT产品对海拔高度几乎没有依赖。除3B42RT产品外, 其余四种产品的偏差均随雨强的增加而增大。在探测率方面, IMERG产品对小雨、 中雨和大雨的探测能力均优于TMPA产品。 相似文献
6.
基于2007—2010年的CloudSat卫星观测数据,以云层液态水路径为指标将层积云的发展过程划分为五个阶段,对比研究了中国东部降水与非降水层积云发展过程中云微物理特征和云微物理机制的演变,并分析了其海陆差异.研究表明:非降水层积云中,云滴增长主要通过凝结过程完成,但云滴的凝结增长有限,难以形成降水,在非降水层积云发展的旺盛阶段,云层中上部云滴发生较弱的碰并过程.降水层积云中云滴碰并增长活跃,当云层液态水路径小于500 g·m~(-2)时,云滴在从云顶下落至云底的过程中持续碰并,并在云底附近出现云水向雨水的转化;当降水层积云液态水路径超过500 g·m~(-2)时,云滴碰并增长主要发生在云层上部,在云层中部,云液态水含量、液态粒子数浓度和液态粒子有效半径达到最大,云水向雨水的转化最为活跃.层积云微物理特征的海陆差异主要是由海陆上空气溶胶浓度和云中上升气流强度不同导致的.在非降水层积云中下部,陆地丰富的气溶胶为云滴凝结增长提供了充足的云凝结核,因而云微物理量的量值在陆地上空更大,而在云层中上部,云滴凝结增长达到极限,海洋充足的水汽输送使云微物理量的量值在海洋上空更大.当降水层积云液态水路径大于500 g·m~(-2)时,陆地层积云中更强的上升气流使大量云滴在云层中上部累积滞留,云滴碰并增长活跃,云层中上部云微物理量的量值在陆地上空更大. 相似文献
7.
青藏高原脆弱的高寒植被对外界干扰十分敏感,使其成为研究植被对气候变化响应的理想区域之一。青藏高原气候变化剧烈,在较短的合成时间研究气候变化对植被的影响十分必要。因此,本文利用GIMMS NDVI时间序列数据集,研究了1982-2012年青藏高原生长季月尺度植被生长的时空动态变化,探讨了其与气温、降水量和日照时数等气候因子的响应关系。结果表明:在区域尺度上,除8月外,其他各月份植被均呈增加趋势,显著增加多发生在4-7月和9月;大部分月份的NDVI增加速率随着时段的延长显著减小,表明NDVI增加趋势放缓;在像元尺度上,月NDVI显著变化的区域多呈增加趋势,但显著减少范围的扩张多快于显著增加。4月和7月植被生长主要是受气温和日照时数共同作用,6月和9月受气温的控制,而8月则主要受降水量的影响。长时间序列NDVI数据集的出现为采用嵌套时段研究植被生长变化趋势奠定了前提,而植被活动变化趋势的持续性则有助于形象表征植被活动变化过程、深入理解植被对气候变化的响应和预测植被未来生长变化趋势。由此推测,青藏高原月NDVI未来增加趋势总体上趋于缓和,但在像元尺度显著变化的区域趋于增加。 相似文献
8.
本文利用GEE平台和1990—2019年巴宜区Landsat遥感影像,采用像元二分模型、相关性分析等方法分析了巴宜区植被覆盖度的时空变化特征与驱动力。研究结果表明:①1990—2019年巴宜区植被覆盖度总体呈稳中有增的趋势,其中,河谷区域增加明显,而高海拔区域相对稳定;②1990—2019年巴宜区气温呈显著升高,降水略有下降,总体呈“暖干化”,气温较降水量对植被覆盖变化更明显,但气候变化对植被覆盖变化影响总体不明显;③1990—2019年巴宜区植被覆盖变化与人类活动有很好的相关性,其中,低、中低、中、中高植被覆盖区域,呈显著的负相关,而高植被覆盖区域呈正相关。本文基于遥感大数据和地理云计算的植被覆盖监测动态监测和定量分析方法,能对高山峡谷区生态评估和演替分析提供一定的技术支撑和科学数据。 相似文献
9.
非平稳标准化降水蒸散指数构建及中国未来干旱时空格局 总被引:3,自引:0,他引:3
旱灾是一种致灾因子与成害机理均非常复杂的自然灾害,也是目前对其检测与风险防御最为困难的自然灾害种类之一。随着全球气候变化,干旱的变化逐渐趋于非平稳化,水文气象序列的非平稳性已有广泛研究,但在干旱检测指标中却鲜有考虑。基于标准化降水蒸散指数(SPEI)和非平稳性理论,构建非平稳性标准化降水蒸散指数(NSPEI)并进行适用性评价,利用NSPEI评估未来不同排放情景下中国气象干旱时空格局演变规律。结果表明:① 非平稳性站点集中在东北平原、黄淮海平原、长三角地区、青藏高原及周边区域,NSPEI拟合最优的站点占中国气象站点的88%(2177个站点)。② SPEI对温度较为敏感,在评估未来干旱变化时会高估干旱强度和持续时间性,而NSPEI能够克服这一弱点,较SPEI可更好的检测中国气象干旱,且能很好的刻画中国未来干旱变化。③ 低、高排放情景下中国北方干旱加剧,南方呈湿润化趋势;中排放情景下中国北方湿润化趋势明显,而中国南方则呈干旱化。基于NSPEI干旱检测结果,中高排放情景下中国未来极端干湿历时与发生频率均呈增加趋势。 相似文献
10.
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