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。     

溪洛渡库区植被覆盖变化研究

基于2001～2017年MODIS-NDVI数据,运用空间分析、一元线性回归趋势分析等方法,定量分析了溪洛渡水电站建设对植被覆盖时空变化的影响。结果表明:17a来,库区植被覆盖总体上受水电站建设的影响不大,与流域NDVI变化趋势基本一致;工程区NDVI受水电站建设影响波动明显,施工期NDVI减小明显,随着工程的完工及植被恢复措施的实施,植被逐步得到恢复,植被恢复较措施的实施滞后3～4 a,到工程完工时基本恢复到施工前水平,运营期NDVI略微超过施工前水平。从NDVI变化趋势空间分布来看,库区植被覆盖总体呈增加趋势,NDVI略微增加和明显增加的面积占区域总面积的45.84%,基本不变的占47.91%,略微减小和明显减小的区域占比较小,仅为6.24%。NDVI减少明显的区域分布在河流两岸,主要是因为蓄水淹没植被所致。结合施工进度表可看出,植被覆盖变化时间节点与溪洛渡水电工程的扰动时间点契合较好,NDVI_(mean)和NDVI_(max)可以作为水电站建设影响植被覆盖的指示器。     

金沙江下段植被NDVI变化趋势及其归因

基于MODIS NDVI数据及标准气象站数据、退耕还林资料,辅以空间统计、叠置分析和趋势分析等方法,研究了金沙江下段植被NDVI时空变化特征及其影响因素,结果表明:从年内来看,金沙江下段植被NDVI变化呈单峰型,3月份为最低值0.55,而9月份为最高值0.75,年际上10年以来植被覆盖总体呈现出增长趋势,且这种增长存在显著的空间异质性;研究区植被覆盖较好,植被NDVI平均值为0.65,海拔3 850m以下植被覆盖随海拔上升而增加,超过3 850m后随海拔升高呈降低趋势;年内植被NDVI受降水量的影响较气温更为明显,对两者均有2个月的滞后期,而年际上植被NDVI则受气温变化的影响较降水量更为突出,且大规模的植被恢复工程对金沙江下段植被覆盖的增加有重要贡献。     

雅鲁藏布江流域植被覆盖变化及其对气候变化的响应

基于雅鲁藏布江流域2000—2016年MODIS遥感产品,选取植被归一化指数NDVI研究近年来研究区植被覆盖变化情况,并结合流域内气象站实测数据,采用趋势分析法、Hurst指数法和偏相关系数法研究流域植被覆盖变化及其对气候变化的响应关系.结果表明:近年来流域上游和下游地区植被覆盖以改善为主,中游地区则以恶化为主;流域低...     

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。     

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。     

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。     

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。     

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。     

基于多源遥感数据的青海省高寒植被覆盖时空变化分析

利用不同时空尺度的GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据,构建了青海省1982—2018年长时序NDVI数据集,分析不同海拔、不同类型高寒植被覆盖变化特征与规律。结果表明：研究区1982—2018年植被覆盖整体有所改善,中高海拔和高寒草原植被覆盖改善较为显著;西北部和中东部地区植被覆盖增加,南部及柴达木盆地部分地区植被覆盖减少,不同时空尺度下获得的研究区植被覆盖时空变化规律具有较好的一致性;1982—2018年研究区植被覆盖的增加与气温升高、降水量增加显著相关,在3 000 m以上部分草原地区,植被覆盖变化与风速、日照时数显著相关;退耕还林(草)、退牧还草等政策有效驱动了研究区植被覆盖的变化。     

黄河流域1982—2015年不同气候区植被时空变化特征及其影响因素

研究不同气候区植被覆盖的时空变化及气候因子与植被生长的关系,对生态环境建设与治理具有重要意义。基于1982—2015年GIMMS NDVI 3g数据集,运用均值法、Sen+Mann-Kendall趋势分析、偏相关系数、多元线性回归模型+残差法等方法,分析了黄河流域不同气候区生长季植被时空变化特征及气候因子与人类活动对植被变化的影响。结果表明:①1982—2015年黄河流域及不同气候区归一化植被指数(NDVI)年际变化呈缓慢上升趋势,干旱区变化波动平稳,半湿润区变化较明显。②34 a来各气候区大部分地区植被呈显著增加,半干旱区所占面积比例最大,不显著减少主要分布在半湿润区西南部及南部。③各气候区降水、气温、日照时数对NDVI表现出正影响,且日照影响最大;在半干旱区降水对NDVI影响最大,在半湿润区影响最小,在半湿润区气温对NDVI影响最大,在干旱区影响最小。④34 a来,人类活动对各气候区植被的积极影响明显大于消极影响。     

1999-2015年长江流域上游植被覆盖特征及其对气候和地形的响应

基于SPOT NDVI指数、气象数据和数字高程模型,采用趋势分析法对1999—2015年长江流域上游地区植被覆盖空间格局和动态变化特征进行分析;利用偏相关系数法基于单个像元从动态角度研究植被覆盖对气候变化的响应;引入格网法从静态角度研究植被覆盖对气候和地形因子在整体空间格局上的响应。结果表明:研究区的植被覆盖整体较好,高覆盖地区占66.14%,表现出东高西低的梯度分布特征;从动态角度考虑,植被覆盖对温度和降水变化的响应具有较强的空间异质性,不同地区植被覆盖对温度和降水变化的动态响应关系不同;从静态角度考虑,植被覆盖对温度、降水、高程和坡度的响应表现出显著的非线性关系,存在一定的响应阈值,且都具有西部地区响应明显、东部地区响应不明显的特征。研究结果将为制定适应气候和地形的综合植被管理和土地资源管理提供科学依据。     

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。     

2000—2014年辽宁省植被动态演变特征分析

基于MODIS － NDVI 数据,辅以线性回归法与分段线性回归法,并借助ArcGIS 软件,对辽宁 省2000—2014 年植被覆盖的动态演变过程进行分析。结果表明: ( 1) 时间上,辽宁省植被NDVI 在年 际尺度上呈现出明显的增大趋势,2005 年出现突变,多年平均NDVI 值为0. 496; 春季、夏季、秋季 以及植被生长季NDVI 突变年份分别为2006 年、2005 年、2009 年和2004 年,秋季波动变化的突变点 明显滞后; 植被生长最旺盛的季节为夏季,且集中于8 月。( 2) 空间上,辽宁省植被覆盖具有明显的 地域性差异,呈现出东部高、中西部低的分布特征; 辽宁省植被覆盖优良区与辽东山地的界限基本吻 合,植被覆盖贫乏区主要集中在朝阳市和阜新市的东北部地区。( 3) 辽宁省植被覆盖程度呈山地阴坡 高于阳坡的形态,并且植被覆盖程度最好的坡向为北偏西方向。( 4) 2000—2014 年辽宁省植被覆盖度 整体以维持现状和轻微改善为主,保持不变的区域集中于中东部地区,辽阳市与沈阳市一带有轻微退 化现象,辽西北地区改善情况较为明显。     

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。     

汉江流域植被变化及其对多时间尺度气象干旱的响应

干旱是影响植被生长的重要因素之一,因此研究植被对不同时间尺度干旱的响应具有重要意义。利用1982—2019年汉江流域逐月降水和归一化植被指数（NDVI）数据,计算得到不同时间尺度下的标准化降水指数（SPI）、植被状态指数（VCI）和植被覆盖度（FVC）,分析了植被时空变化及对多时间尺度气象干旱的响应特征。结果表明：汉江流域生长季NDVI在时间上呈现波动上升趋势,植被覆盖度在空间上表现为西高东低的分布特点;随着时间尺度的增加,干湿交替频率减小,表征干旱事件对降水的敏感性在降低;从干旱趋势来看,分别有37.62%和62.38%的地区呈现上升和下降趋势;从干旱频率来看,各季干旱高频事件集中在流域中部和东部;在年尺度下,NDVI与SPI-12在大部分地区呈负相关,有43.26%的地区表现为正相关,主要分布在流域中部和东南部;在季尺度下,春季NDVI对SPI-3的响应最明显,85.64%的地区表现为正相关;在月尺度下,汉江流域春季VCI受SPI-1和SPI-3的影响最为明显,而秋季VCI对SPI-12的响应更为显著;在不同土地利用类型中,草地和耕地与SPI的相关性较高,说明其对干旱的抵抗力较弱。     

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。     

额济纳植被覆盖变化及对地下水埋深的响应

利用MODIS卫星遥感数据,建立了1998—2015年额济纳地区植被覆盖时空数据集,借助Mann-Kendall趋势检验和地统计学分析等方法,探讨了额济纳地区植被覆盖时空分布特征及其动态变化规律,揭示了研究区植被覆盖变化对地下水位埋深的响应机制。结果表明:1998—2015年额济纳地区年平均归一化植被指数(NDVI)为0.072～0.089,从年际变化特征看,额济纳地区NDVI值呈波动性上升趋势,从空间分布特征看,额济纳地区NDVI值的空间分布格局呈现斑块状分布;从地下水位埋深空间分布特征看,沿河流流向,东河、西河地下水位埋深呈现先增大后减小的变化趋势。     

近10 a阿克苏流域植被覆盖时空演变特征及影响因素

植被覆盖度是指示地表植被分布及生态环境变化的重要指标。为深入了解阿克苏流域植被覆盖度的时空演变特征及驱动机理,基于Landsat TM和高分1号遥感影像,采用NDVI像元二分模型和差值运算方法,对阿克苏流域2005—2015年的植被覆盖动态变化进行了监测分析及评价。结果表明近10 a来阿克苏流域植被覆盖整体呈良性发展趋势,8月份植被覆盖最丰富,植被覆盖度空间分布不均,差异较大;影响阿克苏流域植被覆盖的主要因素有降水、气象灾害、土地利用以及生态工程。阿克苏流域植被覆盖的时空演变研究结果能够为流域未来生态空间重构等提供重要的参考借鉴。     

GIMMS和MODIS在黄土高原地区植被监测中的应用

黄土高原地区生态环境脆弱,受季风气候的影响,四季分明,植被变化明显,为比较不同遥感数据的一致性提供了很好的试验场所。利用2001—2006年GIMMS NDVI和2001—2014年MODIS NDVI数据,分析了黄土高原地区植被变化情况,并从2种数据的空间分布特征、季节变化和时间分布特征3方面在黄土高原地区的差异进行了分析。结果表明:2种数据都反映了黄土高原地区西北部植被覆盖稀少,东南部植被覆盖较好的特点,MODIS数据在探测植被差异变化上较GIMMS数据敏感一些;从趋势上看植被指数逐年增加,秋季增加最快,表明近年来黄土高原地区植被恢复工作取得了明显的效果。与GIMMS数据相比,MODIS数据更适合于反映黄土高原地区植被的空间分布。