北京植被物候时空变化及其对城市化的响应北大核心CSCD

植被物候是气候变化和外界环境变化的感应器。鉴于当前植被物候研究多在生态区,城市相对较少,以北京为研究区,基于2001—2019年MOD13Q1植被指数产品,利用动态阈值法提取研究区内植被的物候参数,即生长季开始期(start of season,SOS)、生长季结束期(end of season,EOS)和生长季长度(length of season,LOS),揭示植被物候期的时空变化特征并利用相关分析法研究其对城市化的响应。研究表明:2001—2019年,北京出现植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长的现象,城区和郊区亦然。植被物候在城郊方向上表现出明显的梯度现象,且城区生长季开始期最早、结束期最晚和长度最长。城市化的发展对植被生长季开始期提前、结束期推迟和长度延长具有重要作用,不同地区的植被物候受城市化影响具有差异性。     

21世纪初中国农作物与自然植被物候时空差异

利用离散小波方法对2001~2012年MODIS EVI时序数据进行平滑,基于动态阈值法提取我国植被物候信息,探讨农作物和自然植被物候的时空变化特征。结果表明:(1)我国第一季农作物开始、峰值和结束日期主要以华北平原为中心随海拔的上升而推迟,而自然植被物候更早20d左右,且随海拔的上升先推迟后提前;(2)物候在时序上有显著变化的第一季区域,43.98%开始日期、52.83%峰值日期呈现提前趋势,多在开始晚、结束早的西南区及东北与内蒙古交界处,其余区域开始、峰值日期及81.80%结束日期呈推迟趋势,发生在开始早、结束晚的黄土高原及双季农作区;农作物物候推迟幅度小于自然植被。     

基于NDVI数据的三江平原农田物候监测

物候现象被称为气候变化的积分仪,研究农田物候现象对农业生产有重要的指导意义。多时相遥感影像使区域物候监测成为可能。利用傅里叶级数对MODIS NDVI数据进行平滑,结合地面观测资料,采用动态阈值法提取物候信息,并与实际观测结果进行比较分析。研究结果表明:三江平原大部分农作物在第120~130 d开始生长,在第250~260 d左右停止生长,2003年三江平原农作物开始生长和结束的时间较早,2005年开始生长日期比2003年有所推迟,2007年农作物开始生长的日期早于2005年,但生长季结束的日期比2003年和2005年都晚,2007年生长季长度较长。采用MODIS NDVI数据获取的物候参数具有一定的可靠性,在农田大面积分布区域监测结果更为准确。
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基于AVHRR和MODIS数据的全球植被物候比较分析

AVHRR和MODIS卫星数据在全球和区域尺度植物物候对气候变化响应研究中起着重要的作用,然而两种传感器在全球尺度物候监测的一致性有待验证。首先利用时间序列谐波分析法(HANTS)对2005年全球GIMMS AVHRR NDVI和MODIS 13A2 数据进行滤波处理;然后基于改进的动态阈值方法,提取全球植被的返青期(SOS)、枯黄期(EOS)和生长季长度(DOS);最后分区域比较和评估两种传感器提取物候参数的潜力。研究结果表明：2005年全球大部分地区植被在第100～140 d开始生长,到第260～300 d逐渐停止生长,生长季长度集中在130～180 d,并且和区域研究结果具有一致性;两种传感器提取的植被关键物候期的空间变化趋势是一致的,随着纬度升高,返青期呈现推迟趋势,枯黄期呈现提早趋势,生长季长度呈现缩短趋势;AVHRR和MODIS提取落叶林和草地的SOS、EOS和DOS在欧亚大陆和北美洲区域的相关系数大部分达到0.9以上。     

基于EVI2和多趋势分析法的高原草地植被物候动态监测研究

基于EVI2数据集提取青藏高原草地植被的物候信息,分析青藏高原草地返青期(Start of Growth Season,SOG)、枯黄期(End of Growth Season,EOG)和生长季长度(Length of Growth Season,LOG)的空间分布格局及近30 a来青藏高原草地物候的时空动态变化特征。结果表明:青藏高原的草地物候由东南向西北呈现出明显的区域性差异。其中,高原东部和西北部地区的草地植被返青时间早于中部和西南部地区,而枯黄时间却晚于中部和西南部地区,生长季长度较中部和西南部地区长。同时,青藏高原物候变化趋势在东西部地区的差异十分明显。草地植被返青提前的区域主要集中在高原的东部,提前速率为0.49 d/a(R~2=0.54)。草地植被物候分布和变化趋势在不同海拔和坡向上的差异也十分显著。海拔每升高1 000 m,草地SOG推迟4 d,EOG提前5 d,LOG缩短9 d。随海拔的升高,草地SOG的推迟速率逐渐增加,LOG变化速率呈现出逐渐减小的趋势。此外,南坡草地SOG较北坡晚,其LOG较北坡、东坡和西坡的短。北坡草地SOG平均推迟速率低于南坡。     

21世纪初期东北地区农田物候动态及其对气候的响应

利用遥感技术的物候提取方法在理解农田物候对气候变化的敏感性问题中具有较大潜力。基于MODIS的归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index, NDVI）遥感产品,提取东北农田地区2005～2020年植被物候参数并用地面实测数据加以验证,然后获取农田物候与气温、降水量和日照时数间的相关关系。结果表明东北地区2005～2020年农田物候空间分布格局较为一致,只在部分区域因作物品种布局原因存在差异;农田物候的时间变化显著,多数地区生长季开始日期以1 d/a的速率在提前,生长季长度以1 d/a的速率在延长。农田物候受气温与降水量的影响较为明显,受日照时数影响不大,同时也在一定程度上受到种植结构变化的影响。而且,农田物候在很大程度上受人为因素干扰,因此有些区域气候因素对其影响表现出相反趋势。     

京津唐地区城市化对植被物候的影响研究

城市化过程使得土地利用、地表植被覆盖发生着显著的变化,如何定量化描述城市化对植被物候的影响越来越受到各方的关注。基于京津唐地区2001~2006年NDVI时间序列影像,得出了京津唐地区植被物候空间分布格局,计算出北京、天津、唐山3个核心城市城区的距离变量与平均植被物候,并分析了城市化对植被物候指标的影响趋势。结果表明:①2001~2006年,北京城市化使得城区及离城区较近的地方植被生长开始时间提前、结束时间推后、生长季周期变长、NDVI振幅减小;②天津和唐山的城市化使得城区及离城区较近的地方植被生长开始时间延后、结束时间提前、生长季周期变短\,NDVI振幅减小;③城市化对植被物候的影响与该地区城市扩张类型存在相关性关系。     

1980~2019年北疆积雪时空变化与气候和植被的关系

利用1980~2019年中国长时间序列的AVHRR逐日无云积雪面积产品和气象站实测雪深资料计算积雪日数、积雪初日、积雪终日、积雪期、雪深等积雪物候参数,研究积雪物候的时空分布变化,同时结合ECMWF-ERA5再分析资料和GIMMS NDVI3g数据集分别提取气象因子（气温、降水）和植被因子（返青期、枯黄期、生长期）,探究北疆积雪物候变化对气象因子和植被因子的响应。结果表明：北疆近40 a间的平均积雪日数为81.62 d/a,73%的区域为稳定积雪区,积雪初日在11月、终日在3月,积雪期为每年11月初至次年3月底4月初;空间上呈现不均匀分布,其中阿勒泰山地区、天山地区、大部分塔城盆地和额尔齐斯谷地区为主要积雪区,1980~2019年间北疆积雪覆盖面积比例、积雪日数和积雪期逐年降低,积雪初日基本没变,但积雪终日显著提前;ECMWF-ERA5再分析资料表明1980~2019年北疆积雪期降水量无明显变化,但积雪覆盖面积比例显著降低,说明降雪区雪深可能增加,这与北疆气象站实测雪深逐渐增加结果相吻合;平均气温与积雪期积雪覆盖面积比例、积雪日数、积雪期长度相关性较大,呈现显著负相关,积雪期降水量与积雪物候参数呈现正相关;积雪物候及其气候效应引起北疆自然植被返青期显著提前,植被生长期延长的特征。     

基于MODIS数据的河北省草地和林地的物候期及其与NPP相关分析

通过2006～2016年中等分辨率成像光谱仪MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)的MCD12Q2数据集和NPP(Net Primary Productivity,净初级生产力)数据MOD17A3HGF为数据源,研究河北省的草地和林地的物候期：生长季起始期SOS(Start of Season)、生长季结束期EOS(End of Season)和生长季长度LOS(Length of Season)的多年均值空间分布和多年变化趋势,通过相关分析法研究草地和林地的物候期对NPP的相关关系,并进行显著性检验判断变化趋势和相关系数在α=0.05水平上的显著性。结果表明：河北省草地SOS大多出现在第108～153 d,EOS大多出现在第273～304 d,LOS大多为128～190 d。林地SOS大多出现在第107～128 d,EOS大多出现在第282～306 d,LOS大多为162～194 d。河北省草地和林地的SOS主要呈现出提前趋势,EOS呈现延后趋势,LOS主要呈现增长趋势;草地和林地的物候期与NPP主要呈现中度相关,其中...     

基于MODIS NDVI和多方法的青藏高原植被物候时空特征分析

基于遥感的植被物候分析具有连续观测、覆盖面广的优点,已经成为全球气候变化背景下植被生理物理变化研究的重要手段。基于青藏高原96个气象站点和对应的MODIS NDVI时序数据,探索分析了2000~2014年间站点、典型植被覆盖和高原整体区域上的植被物候变化趋势及地理环境影响。首先采用三次样条(Spline)函数法、双逻辑斯蒂(D-L)函数法和奇异谱分析法(SSA)进行NDVI时序数据重构,其次利用导数法(Derivative method,Der)及阈值法(Threshold method,Trs)提取植被物候关键参数(生长季长度LOS、生长季开始点SOS、生长季结束点EOS),进而对比分析6种方法提取结果的差异和适用条件;再利用M-K test趋势分析法计算了各站点和区域的物候发展趋势,并探索其与海拔、降水、温度间的相关性;最后将本文遥感LOS与气温阈值法得到的生长期长度指标(GSL)进行了对比验证。结果表明:(1)阈值法有较强的稳定性及适应性,导数法结果差异较大,整体来看阈值法优于导数法。草原及森林覆被类型中3种物候参数使用SSA、Spline、D-L与阈值法的组合提取结果较优;(2)多种方法提取的多种物候参数趋势空间差异性较大,小尺度上趋势比较一致。青藏高原东南部湿润半湿润的灌木草原区及西北荒漠草原区,呈现SOS和EOS推迟、但LOS仍然延长的趋势;青藏高原西南部湿润区呈现SOS延后、EOS提前、LOS缩短的趋势;青藏高原分布广泛的草原区,各物候参数并未呈现显著变化的趋势特征;(3)温度与物候参数发展趋势呈相关关系,温度升高的情况下呈现SOS提前、EOS延后的现象。由于高原地貌、气候的复杂性,多数站点的物候发展趋势与海拔、降水的相关性并不显著,GSL与LOS的相关性也呈现相似的特征。本文证实在植被物候参数遥感提取中,多种方法差异较大,很少有在全部区域均适用的方法;站点尺度上青藏高原在近15年来植被物候并未呈现明显春季提前或秋季延后趋势。     

基于日光诱导叶绿素荧光的东北地区植被物候时空特征及其对气候的响应

植被物候是监测陆地生态系统和全球气候变化的重要生物指标。基于经典遥感植被指数的陆表物候监测在不同植被类型的精确分析方面存在较大挑战,日光诱导叶绿素荧光（SIF）可以直接反映植被实际光合作用的动态变化,能够更精确地刻画出植被的年际变异。本研究基于2001～2020年GOSIF数据集,通过D-L拟合函数和动态阈值法提取东北地区植被物候参数,结合一元线性回归分析、稳定性和持续性分析,在多时空尺度下分析2001～2020年东北地区植被物候的时空演变特征,并探讨植被物候对气候变化的响应机制。结果表明：(1)植被生长季开始（Start of Season,SOS）、结束（EndofSeason,EOS）、生长季长度（LengthofSeason,LOS）和生长峰值（Position of Peak,POP）整体上分别呈现出提前、推迟、延长和提前趋势;(2)草丛SOS提前、EOS推迟趋势较为显著,针叶林EOS提前趋势显著;SOS提前、EOS推迟导致LOS延长,除针叶林外,所有植被类型LOS均呈现出延长趋势;除草丛和草原外,其余植被类型POP均呈提前趋势;(3)20年来植被SOS、EOS、LOS和PO...     

基于多源数据的禹城农田生态系统冬小麦生育期识别方法比较研究

多源数据与其技术方法逐渐被应用于植被物候的研究当中,但基于多源数据物候识别方法间的差异性比较及定量化评估工作还有待加强。以山东禹城农田生态系统为例,探讨了基于多源数据,NDVI、EVI、数字相机图片、碳通量数据(NEE)以及人工实测数据获取的冬小麦主要生育日期的结果进行差异比较及定量化评估。结果表明:①通过碳通量数据获取的主要生育日期的计算结果与人工实测结果最接近,各阶段差异均<3 d;通过数字相机图片获取的结果仅次于通过碳通量数据获取的结果,而通过遥感数据NDVI、EVI获取的结果与人工实测结果差距最大;②通过NDVI、EVI两种数据获取的冬小麦主要生育期结果具有极显著的相关性,最高达到R²=0.857(P<0.001);③基于多源数据获取的冬小麦主要生育期的计算结果,均显示出禹城站冬小麦返青期提前,蜡熟期推迟,生长季长度变长的年际变化特征。     

利用遥感监测长江三角洲森林植被物候对气候变化的响应

植物的物候与气候等环境因素息息相关,是指示气候与自然环境变化对生态影响的重要指标。目前,气候变暖日益为人所关注,使用遥感技术研究植物物候与气候变化之间的关系具有重要的意义。监测人口密度高和城市经济发达地区的植物物候对气候变暖的响应,可以揭示区域热环境变化及其产生的生态效应。本研究选取长江三角洲地区为研究区域,使用SPOT卫星VGT传感器的长时间NDVI数据序列,对经济发达区域森林植被的NDVI序列进行非对称性高斯函数拟合法平滑处理,并提取与研究其物候特征,发现①NDVI与气温具有较强相关性,随气候变暖,森林植被NDVI年均值有增加趋势;②森林植被生长活跃期起始日期提前,终止日期延后,时长有明显的延长趋势,生长活跃期内NDVI有所增加;③森林植被NDVI极大值与极小值出现日期均明显提前,NDVI极大值有增大趋势,而极小值呈下降趋势,年内极差增加,NDVI增长期缩短,衰落期延长;④森林植被在春、夏两季NDVI均值有所增长,秋季无明显变化,冬季略有降低。     

Morlet 小波在地表物候遥感识别中尺度的选取与应用

地表物候是人类了解地球生态系统的必要参数,也是动植物保护、农耕等活动的重要依据。使用遥感数据进行地表物候提取为大尺度的地表物候变化监测提供了一种有效途径。研究发现目前应用最广泛的非对称性高斯函数拟合法和双 Logistic 函数拟合法存在一定的缺陷,尤其是在提取 NDVI 峰值谷值和物候周期不明显区域 (如干旱地区、沙地) 的物候参数时存在严重的误差,而 morlet 小波在分析地表年际变化的周期特征方面表现良好。本文使用 morlet 小波对青海湖流域 2003-2014 年的 MODIS 数据进行分析,得到地表物候在该时间段内的年度变化与趋势,进行不同区域、不同时间的差异性分析,发现青海湖流域的地表物候期整体都略有提前,但生长季的长度呈延长趋势,认为青海湖流域的地表物候整体上响应全球变暖的趋势。中部地区的生长季长度大于高海拔、高纬度区域和沙地区域,认为青海湖流域的中部地区是最适合动植物生长、活动的范围。     

遥感叶面积指数产品提取自然植被物候期对比

物候是指示气候变化的关键因子,遥感技术的快速发展为物候监测提供了新的途径。遥感叶面积指数(LAI)产品包含了主要的物候信息,并广泛应用于植被物候的监测。了解不同数据产品在提取植被物候信息上的差异是评价遥感产品对物候期监测适用性的重要方面。以东北三省为研究区域,使用非对称性高斯函数拟合法进行数据平滑,利用动态阈值法提取MODIS、CYCLOPES和GLASS叶面积指数(LAI)产品的生长季开始时间(SGS)、生长季结束时间(EGS)和生长季长度(LGS)。研究表明:MODIS和GLASS产品提取的SGS、EGS和LGS比较接近,整体上一致性较好;CYCLOPES产品提取的SGS多数情况下晚于MODIS和GLASS产品而EGS早于MODIS和GLASS产品。通过可利用的实地物候观测数据验证表明:MODIS和GLASS产品提取林地的SGS与物候观测值比较接近,EGS略晚于物候观测值,CYCLOPES产品提取的林地的SGS和EGS更加可靠。     

基于数字相机的草地物候模拟及其与气象因子关系的研究

研究植被物候及其与气候之间的关系对于理解全球生态环境变化意义重大。近地面数字相机凭借其监测频率高、数据质量好等优势已成为一种有效的监测植被物候的遥感平台。以北美地区瓦瑞(Vaira Ranch)牧场为例,对研究区植被的春季生长情况进行监测,利用近地表数字相机获取的影像计算绿度相对亮度(Greenness Chromaticity Coordinates,Gcc)并构成时间序列,模拟植被春季物候,将所得植被物候信息分别与地面同步实测的总初级生产力(Gross Primary Production,GPP)以及气象数据进行对比分析。结果表明:研究区植被春季生长季开始于第20d,结束于第145d,Gcc与GPP的总体相关性为0.88,二者提取的7项物候指标平均相对差异为0.05;降雨、土壤湿度、空气温度、土壤温度、太阳辐射通量对植被生长存在影响:空气温度、土壤温度、太阳辐射通量三者整体对于Gcc变化的解释力为91.3%,其中,气温和土温的单因子解释力分别为30.9%和49.0%,此外,由于水分缺乏,降水成为制约研究区植被生长的重要因素。     

Logistic函数方法拟合多时序NDVI数据的改进研究

单Logistic函数曲线拟合法是NDVI时间序列重建及物候遥感中关键物候期划分的重要方法之一。虽然该方法不需要设定阈值或经验系数、较适应于不同环境区域的物候遥感监测,但是在山区NDVI噪音较大的情形下,其拟合精度仍会受到较大影响。选取秦岭中部山区为研究区,在分析了多年NDVI时间序列数据特征基础上,利用山区NDVI数据序列最大值相对于最小值更为稳定的特性,对传统单Logistic模型求解方法进行改进,采用更为稳定的参数构建模型以提高NDVI时间序列重建的精度。基于秦岭样区MODIS NDVI多年遥感数据,分别在保持植被生长季特征能力和保留高质量原始真值程度两方面对原方法与改进方法的计算结果进行比较。研究表明改进的方法在上述两个方面都具有更好的效果。在植被指数噪音较大的山区,改进的方法对NDVI时间序列重建表现出更好的适用性,可为复杂的山区物候遥感相关研究提供参考。     

基于遥感的中国东北植被物候不对称特征分析

植被物候是反映全球气候变化的重要生态指标,春季返青期物候已经得到广泛研究,但秋季物候及其与春季物候的不对称性仍然不明朗。基于GIMMS NDVI 3g遥感数据提取中国东北地区植被关键物候参数,利用春季和秋季中返青(衰落)速率、生长期长度、植被活动能力(以NDVI均值表示)3个物候指标的差异来刻画春秋物候的不对称性,定义为物候不对称指数AsyR、AsyL和AsyV(Asymmetry of growing Rate,Length,Vegetation index)。首先利用双逻辑斯蒂曲线拟合和曲率求导方法获取各植被像元的物候期和生长速率参数,其次在像素尺度上探索了3种春秋物候不对称性的时空分布特征。结果表明:3种不对称指数的年际变异显著,研究区整体上3种不对称指数均呈现大约10 a的周期性,AysV和AsyL同相位并与AsyR呈相反相位。3种指数可以从不同角度刻画植被春秋季生长形态不对称性,在时空表现上存在一定的不确定性。AsyR和AsyV在不同植被类型中的空间格局比较相似,并能一定程度上区分农作物和自然植被,AsyL的空间分布规律较差、区分度不高。不对称指数发现,针叶林和阔叶林区域主要为衰落期的植被活动占主要优势,形态上是春季快速成长、秋季缓慢衰落;农作物区表现为缓慢成长和快速衰落;草原区域不对称性不显著。生长形态不对称性可以反映春秋两季的植被活动对整个生长季植被生产力的控制作用,有助于更加细致地探索物候对植被生态系统固碳的影响。在实际应用方面,也可以根据不同植被的物候不对称特征进行植被分类,服务于农业普查和植被生态系统管理。     

中国天山积雪物候演变及驱动因素辨析

厘清中国天山积雪物候时空演变特征对冰冻圈气候变化适应、生态文明建设以及固体水资源可持续发展具有重要意义。研究基于2002—2017年MODIS逐日无云积雪面积产品,采用逐像元统计方法计算每个水文年内中国天山积雪持续时间（Snow Cover Duration, SCD）、开始日期（Snow Onset Date, SOD）及结束日期（Snow End Date, SED）,并结合气象资料采用趋势分析方法分析了积雪物候时空格局及其对地形和气候变化的响应。结果表明：天山积雪物候的空间格局及变化趋势存在差异性,SCD呈西高东低、北高南低的分布格局,且高海拔地区SOD较早,SED较晚。中部和西部的SOD呈提前趋势,巴音布鲁克大草原的SOD提前趋势较为明显,西南部、北部及东部地区的SOD呈推迟趋势;中部地区的SED呈推迟趋势。海拔5 000 m以下,SCD、SOD及SED随海拔变化的平均梯度分别为4.93 d/100 m、-1.64 d/100 m和2.94 d/100 m,SCD的增长趋势在2 500—3 000 m达到最大,随海拔的升高SCD增长的趋势逐渐缩减,SED对地形变化的响应与SCD...     

基于不同植被指数的重庆地区物候参数提取对比研究

基于不同植被指数提取物候参数是分析长时间物候变化的重要基础。以多云雾的重庆地区为例，使用2010～2019年MODIS NDVI/EVI/EVI2共3种长时序的植被指数数据，通过D-L滤波方法分析了不同植被指数特征；并使用动态阈值法和趋势分析法，对比研究了基于3种植被指数提取的物候参数结果及其随不同地形因子的分异规律，结果如下：(1)EVI和EVI2的时间序列拟合曲线比NDVI的拟合曲线更加平滑，3种植被指数原始值与拟合值的差值主要分布为NDVI(0.05～0.18)、EVI(0.03～0.11)、EVI2(0.03～0.1)。(2)基于3种植被指数提取的物候参数在空间分布和变化趋势上呈现一致性，其中EVI和EVI2提取的植被指数参数皆相近，相差5d之内占比79%以上，SOSEVI2变化显著性区域所占比面积最高（16.36%）,SOSNDVI最低为12.37%。(3)SOS随海拔升高而推迟，EOS随海拔升高先延后再提前，LOS随海拔升高先延长后缩短，且EOSNDVI、LOSNDVI随着海拔增加分别与EOSEVI/EOSEVI2、LOSEVI/LOSEVI2差异增大，不同植被类型上，EV...