淮河流域1999—2018年NDVI时空演变特征研究

植被是全球碳循环的主要参与者之一，在陆面水分运移和能量传输中发挥着巨大作用。以淮河流域1999—2018年的归一化植被指数(NDVI)时间序列为基础数据，利用Mann-Kendall趋势检验法和经验正交函数分解法(EOF)研究了淮河流域月、季、年等3个时间尺度的NDVI时空演变规律。结果表明：(1)受流域作物熟制和地形地貌的影响，淮河流域月NDVI的多年平均值整体呈M状，不同子流域NDVI的均值和变化幅度均存在差异性；(2)在农田面积占比较多的下游，夏、冬两季NDVI呈不显著下降趋势，而在淮河其他3个子流域，四季NDVI均呈上升趋势，尤其是春、秋两季，多为显著上升趋势；(3)淮河流域年NDVI整体呈显著上升趋势，和全球变绿的趋势是一致的，同时也表明近20年来退耕还林及其他水土保持措施的实施，在淮河流域植被恢复与生态保护工作取得了较好的成效；(4)淮河流域NDVI空间模态分布整体上呈同增同减，东西部差异较大，植被覆盖度由内陆向沿海逐渐降低的形式。研究成果可为淮河流域植被覆盖特征、生态环境保护等提供参考依据。     

2001～2010年长江上游植被时空变化特征分析

为了研究2000年退耕还林还草和天然保护工程的实施对长江上游区域植被覆盖的影响,以MODIS/NDVI为基础遥感数据,将趋势分析法与变化矢量分析法相结合,对2001~2010年长江上游植被覆盖时空变化特征进行分析。研究结果显示,10 a间流域年均NDVI呈略微增加趋势,其中嘉陵江流域NDVI上升趋势最明显,金沙江、大渡河、岷沱江流域NDVI增加趋势最不明显;大部分地区植被覆盖处于恢复态势,在这些地区,大部分植被覆盖变化属于轻度或中度恢复型。     

淮河流域植被降水利用效率时空格局分析

利用2001～2016年MODIS NDVI及气象数据,基于CASA(Carnegie-Ames-Stanford Approach)模型估算了淮河流域植被净初级生产力(Net Primary Productivity, NPP),并结合降水量数据,分析植被降水利用效率(Precipitation Use Efficiency,PUE)的时空分布特征及其对气候因子的响应。结果表明:①2001～2016年间淮河流域的植被平均PUE为0.598 g C/(m~2·mm),总体呈下降趋势;②淮河流域植被降水利用效率空间上呈规律性变化,流域北部PUE增加,南部降低;③淮河流域不同植被类型PUE有较大差异,大部分地区为农田且PUE最高,其次是森林、灌丛,最后为草甸;④淮河流域99.7%的地区PUE与降水量呈负相关,而80.1%的地区与温度为正相关;⑤降水量是影响淮河流域植被PUE的重要因素。     

阿克苏河流域不同植被类型NDVI时空变化特征

归一化植被指数(NDVI)是反映地表植被生长状况的一类敏感的光谱信号。利用NDVI反演新疆阿克苏河流域内的植被覆盖及动态变化特征,有利于及时准确地获取流域内植被的时空分布,在气候变化背景下深入研究阿克苏河流域植被的生长及变化特征,具有重要意义。根据土地利用类型划分标准,结合研究区现状,将阿克苏河流域植被分为林地、灌木林地、草地、园地和耕地共5种类型,利用2000年2月-2014年12月NDVI 16 d逐月合成数据,分析了研究区不同植被类型的NDVI在各生长阶段的数量变化特征,拟合了不同植被类型的生长状况及其变化曲线。研究结果表明:2000-2014年,阿克苏河流域林地、灌木林地和耕地的NDVI整体呈下降趋势,草地和园地的NDVI则呈现上升趋势;各类植被的NDVI最低值均出现在冬季(1-2月),峰值则出现在夏季(7-8月);NDVI值急剧上升阶段处于3-5月,下降阶段处于9-11月;耕地和园地覆盖度明显增加,林地、灌木林地和草地覆盖度则呈现减少趋势。     

基于地理探测器的珠江流域NDVI时空变化及驱动力分析

利用年度NDVI数据,结合气候、地形地貌、植被和土壤类型以及社会经济指标,辅以ArcGIS空间分析和地理探测器等方法,分析了2000—2015年珠江流域植被NDVI时空变化特征及驱动因素。结果表明：(1)2000—2015年珠江流域NDVI在年际变化上呈现阶段式增长,总体年均增速为0.005 3,中高和高植被覆盖区二者在时空变化上存在互补对应性,中高植被覆盖度极大地转变为高植被覆盖度,平均植被覆盖呈明显改善趋势;(2)人为因素对珠江流域植被覆盖变化的影响大于自然因素,夜间灯光强度所反映的地区人类活动强度是影响植被变化最主要的因素,地貌类型因子是影响流域植被覆盖的主要自然因子,年尺度上,流域植被覆盖的变化与气象因子相关性较小;(3)自然因子与经济社会因子的交互主要为双因子增强,地貌类型与夜间灯光强度的双因子增强作用对q值的贡献达到了58.9%,在非线性增强交互作用中,主要为自然因子之间的交互。通过分析研究区内适合植被生长的各自然因子的范围或类型,为进一步促进珠江流域水土保持及生态保护提供科学依据。     

滹沱河流域植被覆盖时空演变及其与 SPEI 的相关关系

选择2001-2015年MODIS NDVI(250m)及14个气象站点气温、降水数据,通过计算标准化降水蒸散指数(SPEI),探究滹沱河流域近15年植被覆盖时空演变特征,分别从月、季节、年等尺度探究植被覆盖与SPEI的相关关系。结果显示:(1)近15年滹沱河流域归一化植被指数(NDVI)呈显著增加趋势,增速为0.024/(10a)。(2)植被恢复以明显改善为主,覆盖范围占整个流域面积的51.58%,主要分布于流域中、上游。(3)滹沱河流域SPEI总体上呈波动上升趋势,干旱程度有所降低,流域中游变湿趋势最显著。(4)6月、7月是干旱条件对植被覆盖影响最显著的月份,其中,6月气温对NDVI的影响大于降水,而7月降水对NDVI的影响大于气温;夏季干旱程度对植被覆盖度的影响最为明显;NDVI年际变化与SPEI具有显著正相关关系,干旱对植被生长状态有较大影响。     

秃尾河流域植被覆盖变化及其对径流的影响

黄土高原地区水土流失严重,生态环境脆弱。随着退耕还林还草政策的有序实施,区域植被覆盖率从90年代末开始显著提高,但河川径流也随之显著减少,对黄土高原区的水资源安全造成了重要影响。选取陕北秃尾河流域为研究对象,通过分析流域植被变化特征,检验径流序列趋势变化、变异特征以及其与降水、植被指数(NDVI)的相关关系,探讨了降水与植被覆盖变化对径流的影响,并使用基于Budyko假设的弹性系数法对不同时段的贡献率进行了定量分析,指出其影响径流缩减的物理机制。研究结果表明:(1)秃尾河流域植被覆盖格局总体为东南高、西北低,且近年来逐渐趋好,特别是2000年后流域植被覆盖率显著上升,到2013年年均NDVI值已达0.45,其变化主要表现为西北部未利用土地转化为草地和林地;(2)近年来秃尾河流域径流显著持续减少,且以1983和1997年为拐点呈三阶段变化,而降水、潜在蒸散发呈不显著减少,且潜在蒸发量和径流量的下降趋势将可能持续;(3)1984—1997年间流域降水驱动径流减少,两者呈现较强的正相关性,1997年后流域植被覆盖变化显著,表现为与径流的强烈负相关性,并成为引发径流显著减少的主因;(4)由Budyko方程计算得到的下垫面参数n与年NDVI值具有相同的变化趋势,验证了弹性系数法的适用性。定量分析结果表明1984—1997年间气候变化与覆被变化对径流变化呈异向影响,气候变化使径流减少而覆被变化使径流增多,且前者贡献率明显高于后者。之后,覆被改变对径流缩减的影响显著增强,贡献率高达75%以上。由物理解析可知,当前气候环境下植被覆被变化正在逐渐主导流域的径流变化,"地表变绿"可能对流域水安全造成潜在威胁。     

雅鲁藏布江流域近18年来植被变化及其对气候变化的响应

基于MODIS(moderate resolution image spectroradiometer) NDVI(normalized difference vegetation index)数据、DEM数据、1∶100万中国植被类型图,运用Mann-Kendall趋势及突变点检验法对2001—2018年雅鲁藏布江流域不同海拔梯度和植被类型的NDVI进行提取,分别在时间和空间尺度上分析其年际变化并探究流域NDVI变化与植被类型和气候因子的相关性。结果表明:全流域尺度、不同海拔梯度和不同植被类型近18年的NDVI年际变化均呈增长趋势且在2013年之后呈现明显的增长趋势。在空间尺度上,80%的流域近18年来NDVI呈增长趋势,植被状况得到较好的改善;流域NDVI在海拔小于等于3 500 m时主要受针叶林和阔叶林的影响,大于3 500 m且小于等于5 000 m主要受灌丛、草原及草甸的影响,大于5 000 m受高山植被和草甸影响较大;流域植被的NDVI受降水和气温的影响较大,其中温度的影响略强于降水;气候变化对流域植被的影响具有滞后效应,在该条件下流域植被的NDVI与气候因子的相关系数由大到小为草原、草甸、灌丛、高山植被、针叶林、其他植被、阔叶林。若一种植被类型受气温的影响大于降水,其对气温变化的响应也会更为敏感;反之,若该植被类型受降水的影响大于气温,则会对降水变化的响应更为敏感。     

毛乌素沙漠南部植被指数的变化规律研究

为了认识毛乌素沙漠南部植被的变化,基于MODIS的NDVI遥感数据分析了2000-2013年毛乌素沙漠南部植被的变化特征,NDVI年平均值呈上升趋势,年增长率为2.69×10~(-3)/a。各年均值的空间最大值变化幅度不大,基本表现为上升趋势。结合转移矩阵的方法,将NDVI值分为不同级别并建立植被指数转移矩阵,计算分析了NDVI值逐年的级别转移情况。由各年NDVI值较上年的变化及各年植被覆盖级别较上年的变化分析显示,总体NDVI都表现为较上一年变好的趋势,2013年相对2000年的72.37%的像元的植被级别变好。将2013年相对2000年转移矩阵中NDVI值在各等级所占个数进行统计显示,NDVI值由矩阵的下三角向上三角转移,上三角阵中NDVI像元的个数远大于下三角阵,说明NDVI值表现出由低等级向高等级转化的趋势,植被情况逐步转好。整体上,2000-2013年毛乌素沙漠南部整体植被情况在持续转好。     

汉江上游植被指数变化及其归因分析

植被对调节流域水文过程、维持生态平衡具有重要作用,分析汉江上游植被变化和驱动因子具有重要价值。采用MODIS/Terra的NDVI数据和Land Cover数据分析了汉江上游不同土地利用类型的NDVI的变化规律,结合气象数据和DMSP灯光数据分析了气候变化和人类活动对植被NDVI的影响,分析了植被指数变化的主导性驱动因子。结果表明,2001-2017年汉江上游NDVI整体上呈增加趋势,年均NDVI介于0.5～0.62之间;同种土地利用类型的NDVI年际变化不大,不同土地利用类型的NDVI变化趋势基本一致,NDVI从高到低依次为落叶阔叶林、混交林、草地、农用地、灌丛、常绿针叶林。月平均最高气温是影响月NDVI变化的主导因子,夏季NDVI变化与日照时数和降水量关系较大,冬季NDVI变化与气温相关性较高。气温和降水与NDVI年变化的相关系数高于平均灯光强度变化,即年尺度上气象因素对植被变化的影响高于人类活动。     

基于卫星遥感数据和SPA的淮河流域陆地水储量变化研究

为研究流域陆地水储量多年变化情况,以淮河流域为例,利用2003-2016年GRACE重力卫星数据反演流域陆地水储量变化,分析其多年时空变化规律;利用MODIS遥感数据生成归一化植被指数NDVI,通过皮尔逊相关系数和SPA集对分析,结合降雨、温度、径流、NDVI和环流数据分析陆地水储量变化的主要影响因子。结果表明:GRACE反演的淮河流域陆地水储量整体呈现微弱下降趋势,具有年周期性,秋季初期达到峰值;流域南部桐柏山和大别山区域陆地水储量上升,北部流域内的郑州区域陆地水储量显著下降;陆地水储量变化与温度相关度较低,主要受降雨、径流变化影响,呈正相关,受当地植被归一化指数和环流指数影响相对较小,呈负相关。     

2000—2012年黄土高原植被覆盖的时空变化

归一化植被指数(NDVI)是综合表征植被覆盖状况的重要指标之一。采用2000—2012年黄土高原1 km×1 km分辨率的MODIS NDVI影像数据,分析了退耕还林(草)工程实施以来黄土高原各省(区)、典型流域和土壤侵蚀类型区植被覆盖的时空变化特征,揭示了黄土高原退耕还林(草)措施的生态成效。结果表明:2000—2012年黄土高原植被覆盖整体呈增大趋势,且在时间和空间上有所差异。从空间尺度上看,黄土高原植被覆盖呈整体改善、局部退化趋势,植被覆盖增加了9.81%,尤以黄土丘陵沟壑区陕西省榆林、延安地区最为显著;从时间尺度上看,年际、春、夏、秋季NDVI呈增大趋势,冬季NDVI呈减小趋势;按省(区)来看,陕西省增幅最大(为0.47%),青海省增幅最小(为0.16%),山西、宁夏、甘肃、内蒙古分别增长0.38%、0.33%、0.31%、0.23%;按黄河中游典型流域来看,延河流域增幅最大(为1.14%),无定河流域次之(为0.59%),渭河流域增幅最小(为0.43%);按黄土高原侵蚀类型分区来看,水力侵蚀区植被覆盖增长率较大,风力侵蚀区则较小。NDVI增加主要发生在春、夏两季。     

黄河中游植被变化对水量转化的影响分析

基于遥感数据分析了黄河中游植被变化特征,借助自主构建的HIMS-VIH模型,模拟了黄河中游11个子流域1980—2013年的蓝水—绿水动态转化过程。结果显示,与退耕还林(草)工程实施前相比,2000年以来11个子流域的叶面积指数(LAI)、归一化植被指数(NDVI)均呈增大趋势,其中以河口镇—龙门区间变化最为显著。对蓝水(径流)而言,与1980—1999年相比,2000—2013年大部分子流域的径流和径流系数显著减小。植被的增加导致绿水(蒸散发)明显增加,从而使蓝水下降。随着1999年以来水土保持措施大幅度的持续实施,目前黄河中游水热条件与植被状况已达到一个阶段性相对稳定状态,如果退耕还林(草)等水土保持措施维持现状,那么今后林草植被耗水将随气候(降水)变化而波动并维持在一定的水平,黄河水量可能会因水热条件的制约而不再大幅度地减少。     

基于MODIS数据的科尔沁区植被覆盖时空变化分析

我国植被覆盖辽阔,自然环境相对优越,但是随着时代发展,植被的生态系统遭到严重破坏,因此对植被空间格局的变化进行及时的研究至关重要。以通辽市科尔沁区为例,利用该区域2004—2013年的MODIS遥感数据产品,结合时间序列、均值法、插值法等理论,分析科尔沁区归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)的时间和空间变化特征,得出了科尔沁区近10 a的植被覆盖演变情况:近10 a间科尔沁区植被整体上呈增加趋势,增加速率为0.033/a,其中植被覆盖度较好的年份是2005,2010,2011,2012和2013年,对整个科尔沁区而言,西辽河流域植被覆盖度最高;从NDVI值看出,对植被覆盖度贡献最大的为夏季,增加速率为0.002 8/a。研究成果将为科尔沁地区日后地表生态环境的改善和治理提供决策依据和理论基础。     

2012—2021年粤港澳大湾区植被NDVI时空变化及其对气候响应

探讨粤港澳大湾区植被NDVI变化及其对气候变化的响应规律，对于区域的生态环境修复和植被改善具有重要意义。基于MODIS NDVI数据和气象数据，利用Sen趋势分析、CV变异系数和相关性分析方法，对近10年粤港澳大湾区区域植被时空变化特征及其对气候变化的响应进行分析。结果表明：(1)粤港澳大湾区植被NDVI总体呈现缓慢上升趋势，上升斜率为0.003 3/a,植被持续改善效果良好；(2)大湾区植被NDVI稳定性较强，平均变异系数为0.054 8,植被低波动变化和较低波动变化的面积占比为89.94%,高波动变化和较高波动变化主要分布于佛山市、中山市、东莞市、深圳市、珠海市及广州市南部等经济发展快的区域；(3)大湾区植被NDVI与平均气温的相关性高于降水量，气温是影响植被生长的主导因子，降水量与植被NDVI以负相关性为主。研究结果可为粤港澳大湾区生态环境治理及绿色可持续发展提供一定的理论依据。     

近10年来金沙江石鼓上游NDVI时空变化研究

为分析过去10余年长江源区保护治理的效果,采用归一化植被指数（EOS/MODIS的NDVI）,依据地貌、气候、土壤和植被类型等影响植被生长发育的几个主导因素,对金沙江石鼓以上流域近10 a来的归一化植被指数时空分布特征进行了分析。结果表明,2000~2010年NDVI均值为0.51,总体上呈略增大的趋势。NDVI均值增大的趋势主要表现在低植被覆盖地区,高植被覆盖区变化不大;从高程上看,4 000 m以下地区NDVI值较大且历年变化不大,而4 000 m以上地区NDVI值较小且呈略增大的趋势;从气候和植被类型看,森林植被气候区NDVI均值较大但历年变化不大,草原植被气候区NDVI均值较小,但呈增大的趋势;从土壤类型分布看,森林土壤的NDVI均值较大但无增减性变化趋势,草甸、草原土NDVI均值较低但呈增大的趋势。     

挠力河流域耕地变化及其对流域植被及蒸散发特征的影响

挠力河流域地处三江平原腹地，是中国重要的粮食主产区。近年来，随着中国粮食安全和区域农业结构调整，在耕地扩张及种植结构等方面发生了重要的土地利用变化。因此，识别耕地变化及其生态效应对地区生态保护具有重要意义。研究分析了1980—2020年的土地利用变化，然后基于归一化植被指数(NDVI)和实际蒸散发数据，利用耕地变化生态影响指数估算其生态影响，利用蒸散发变化估算其耗水影响。研究发现：(1)40 a间流域耕地面积从7 273.22 km²显著增加至15 313.62 km²,增加了110.55%,主要来自于林地和湿地的开垦；(2)流域内近20 a发生了较为显著的水田和旱地的互转，在面积上旱改水大于水改旱；(3)2000—2020年流域的NDVI和蒸散发均呈现增加趋势，增幅分别为8.15%和18.58%,耕地区域NDVI的增加主要集中在作物生长季节，相反在非生长季对NDVI变化贡献低；(4)各类耕地变化对流域NDVI和年蒸散发的贡献率不尽相同，退耕还林对保护生态和减少耗水有贡献，湿地开垦虽然增加了生长季NDVI但也增加了流域耗水，水改旱有利于流域保...     

四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。     

黑龙江省植被指数时空变化及其对气候因子的响应

为探究全球气候变暖条件[HJ1.8mm]下黑龙江省覆被变化特征，基于1982—2015年GIMMS（global inventory modeling and mapping studies） NDVI3g（normalized difference vegetation index 3rd generation）数据，利用趋势分析、Hurst指数法和相关性分析法，分析黑龙江省近34年的植被指数时空变化规律和未来趋势，[JP2]同时结合省内34个气象站点数据，分析归一化植被指数（normalized difference vegetation index，NDVI）与气温、降水及蒸散量的响应特征。结果表明：黑龙江省3种植被覆盖类型的NDVI均呈缓慢上升趋势，其中，林地和草地NDVI增速为0.004/10 a，农田NDVI增速为0.002/10 a；植被覆盖的整体变化先升高后降低，其中最大值出现在2014年，最小值出现在1984年；全省植被覆盖空间格局呈东高西低的分布特征，以“大兴安岭—伊春—鹤岗—佳木斯—双鸭山”为界限，西南地区植被覆盖较为丰富，而东北部地区植被覆盖较少；全省植被变化的同向特征强于反向特征，持续性区域和反持续性区域分别占总面积的97.65%和2.35%；植被覆盖变化与气温相关性高于降水，蒸散与植被指数的相关性在年均和生长季差异性较显著，气温是影响生长季植被覆盖变化的主要气候因子。研究结果可为气候变化背景下寒区土地利用/覆被变化研究提供一定的理论支撑。     

锡盟草地NDVI时空变化与气象因子关系

根据锡林郭勒盟1998—2007年NDVI数据集和18个气象站点的月气温和降水资料,分析了研究区草地植被NDVI值的年际、年内变化特征和不同季节NDVI值的变化特征,以及NDVI值与气温、降水变化的相关性。结果表明:研究区草地植被NDVI值具有相对稳定性,但整体呈下降趋势;春季、夏季和秋季草地植被NDVI值均处于下降过程中,下降趋势由小到大依次为秋季、春季、夏季;气温对植被覆盖状况的影响作用不显著,降水对植被覆盖状况的影响作用显著;植被的生长不仅受当月气象因子的影响,而且受上月气象因子的影响。