中国西北地区植被时空演变特征及其对气候变化的响应

利用GIMMS/NDVI数据分析了1982~2006年我国西北地区植被覆盖时空变化特征及其对气温和降水变化的响应。结果表明：近25 a来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10a,7月、8月和10月份增加趋势最显著。天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被覆盖显著增加;青海的格尔木至玉树一线、陕西的南部地区、新疆的塔里木盆地、吐鲁番、塔河、托里等地区植被退化。植被覆盖与气温、降水的年际关系都呈弱的正相关。但年内关系则都呈显著的线性关系,植被覆盖随月均温升高而增加,当月均温超过20℃时,植被NDVI呈下降趋势;月降水量在0~100 mm之间,植被NDVI随降水呈线性增长,当月降水量超过100 mm之后,不再有明显的增长趋势。     

近30a内蒙古NDVI演变特征及其对气候的响应

以1982~2012年GIMMS NDVI 3g数据和同时期气象数据为数据源,借助于最大值合成法、趋势分析和相关性分析等方法,分析了近30a内蒙古NDVI的变化趋势及其对气候因子的响应机制。结果表明:近30a内蒙古NDVI在时空分布上整体呈增加趋势,仅在呼伦贝尔西南部、锡林郭勒盟西北部及乌兰浩特中部少部分区域NDVI呈减少趋势;内蒙古对全球气候变化响应显著,年均气温和年均降水量均呈增加趋势,年均气温变化率为0.2℃/10a,年均降水量变化率为-10.7mm/10a;NDVI与气温、降水的相关关系具有明显的空间差异性,17.6%的区域与降水量显著相关,仅有0.4%的区域与气温显著相关,且降水对NDVI的影响超过了气温对NDVI的影响。     

1982~2015年海南岛NDVI时空变化及气候驱动力分析北大核心CSCD

为了揭示海南岛植被覆盖长期变化趋势以及进一步确定影响海南岛植被变化的主要气候驱动因子,为海南岛植被应对气候变化以及植被的良性发展提供科学指导。基于GIMMS NDVI数据,采用趋势分析法,探究1982~2015年海南岛植被的时空变化趋势;利用偏相关分析和主成分回归分析研究34 a里温度、降水和太阳辐射对海南岛植被变化的影响。研究表明:(1)空间上海南岛植被在北部和沿海地区呈明显增加趋势,而三亚及周边地区存在多处植被退化区域;(2)时间上海南岛植被整体以缓慢增长为主,增速为0.019/10 a,年际变化明显;(3)温度和太阳辐射显著主导海南岛88%地区的植被生长,其驱动因子存在如下关系:太阳辐射作用>温度作用>降水的驱动作用;(4)温度主导海南岛北部及西部地区植被的生长,太阳辐射主导驱动岛屿南部的植被生长,而降水是岛屿中部植被的主导气候驱动因子。综上所述,海南岛植被总体呈现良性发展的趋势,温度和太阳辐射是促进植被生长的主要气候因子。     

2007~2018年中国陆地植被总初级生产力与日光诱导叶绿素荧光的时空格局及其气候调控

日光诱导叶绿素荧光（SIF）作为总初级生产力（GPP）的替代指标,在区域GPP估算上表现出巨大的潜力。植被SIF和GPP具有较好的线性关系,但是不同的气候条件对SIF-GPP关系的影响仍不清晰。利用2007~2018年MODIS GPP和GOME-2 SIF以及环境条件（温度、降水、辐射等）研究中国陆地植被GPP和SIF的时空格局以及环境因子的调控。结果发现中国陆地植被GPP和SIF时空格局是一致的,但是作为表征光能分配的新指标GPP/SIF在空间分布上存在显著的差异。此外,SIF产量（SIF_Yield）受到约束GPP的环境因子（最小温度、饱和水汽压差、土壤水分和APAR）的共同调控,间接证实了SIF和GPP紧密的联系。因此,由于在时间和空间上SIF与GPP的关系受到环境条件的调控,使用基于卫星的SIF准确估算区域GPP应该考虑环境因子的约束。     

中亚地区植被净初级生产力时空动态及其与气候因子关系

植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)及其对气候变化的响应是全球变化的核心研究内容之一,研究中亚地区NPP的时空格局变化对理解植被—环境的作用机理以及应对全球变化具有重要的意义。基于MOD17A3数据集、气象数据结合GIS分析方法研究中亚地区2000~2014年的植被NPP时空动态特征及其与气候因子的关系。结果表明：①中亚地区空间上NPP的变化范围在0~874 gC/m²·a之间,平均值为151.90 gC/m²·a,NPP年总量平均值为482.41TgC (1 Tg=10¹² g),NPP平均值与总量均呈现出下降趋势;②中亚地区NPP的高值区主要分布在高纬度地区和东南部高山地区,中部和南部荒漠区则为NPP的低值区;③中亚地区2000~2014年间NPP在空间上总体呈现下降趋势,达到显著下降的区域总体面积的39.89%。NPP呈下降趋势的区域主要集中在哈萨克斯坦的大部分区域,不同分区内以典型草原区最为显著;④中亚地区NPP受降水量的影响作用高于气温,荒漠草原区、典型草原区以及荒漠区主要受到降水量的控制,高山草甸区与高山林地区则受到降水和气温的共同作用。     

基于NDVI数据的江苏省植被物候变化及其影响因子分析

以气候变暖为主要特征的全球气候变化与生态系统的相互作用成为影响可持续发展的重要因素。植被作为陆地生态系统的主要组成部分,在生态环境评价及碳水循环等方面具有重要作用。以江苏省为研究区,利用长时间序列的GIMMS NDVI3g数据集和气象数据,采用Logistic函数法提取该区域过去34 a(1982~2015年)植被生长期物候(Start Of Season SOS,End Of Season EOS)变化的时空分布特征,并用相关性分析法定量确定主要气象因子(温度、降水)对物候变化的贡献。结果表明：①空间上,从江苏省南部到北部,SOS呈递增趋势,EOS呈递减趋势;②时间上,大部分(83.1%)像元的SOS提前,主要分布在江苏省中部及北部地区,大多提前1~2 d/a,69.2%像元的EOS延后,大多延后0~1 d/a;③植被生长期开始SOS/EOS对温度、降水有明显响应,70.5%像元的SOS与温度呈负相关,主要位于江苏省北部及少部分南部地区,55.5%像元的SOS与降水呈负相关,55.2%像元的EOS与温度呈正相关,71.2%像元的EOS与降水呈负相关。整体上,温度的升高导致生长期提前,降水对SOS具有双向作用,秋季物候的影响因子更为复杂,温度和降水的变化并不能导致EOS的提前或者推迟。本研究加深对气候变化与植被生态系统相互作用过程的认识,为未来植被及气候变化分析提供参考。     

沂蒙山区植被NDVI的时空特征及其对水热条件的响应

植被是生态环境变化的综合指示器,研究其对水热条件的响应已成为当前气候变化研究中的主要内容之一。选取北方土石山区典型代表--沂蒙山区为研究对象,基于沂蒙山区1980~2010年的气温、降水和2001~2010年MODIS\|NDVI数据,结合相关分析和最小二乘法,定量分析该区植被指数的年际、年内的时空变化及其对水热条件的响应。结果表明:①近10 a沂蒙山区NDVI max的变化斜率为0.0026;②植被显著退化区和良好区分别占研究区总面积的10.52%和28.62%;③不同季节(主要是春、夏和秋季)植被状况均呈现良性发展趋势;④台站数据显示植被年际变化与年降水和年均气温的关系并不密切,而在月时间尺度上植被与气温的相关性要强于与降水的相关性。综上所述,沂蒙山区植被状况总体呈良性发展趋势,气温可能是影响该区植被生长的主导因子。     

近14年西南地区植被季节变化及与气候关系

针对我国西南地区植被对气候的适应性及对气候反馈的问题,基于1999~2012年归一化植被指数数据,结合同期气温和降水资料,探究该区主要植被类型对气候变化的响应方式。运用GIS和RS技术,采用最大值合成和变化斜率法,从季节尺度分析该区近14年植被覆盖的时空变化特征及与气温、降水关系。结果表明:1)近14年该区植被覆盖度四季均呈现增加趋势,其中春季增加速率最快(8.7%/10a)、趋势最为显著(P0.001),秋季次之,夏季最小(4%/10a)。2)该区植被以生长季提前为主要特征,气温是影响生长季提前的主要自然因素,降水增加则促使生长季振幅增大。所有植被类型(除农林交错植被)均表现为生长季提前,农林交错植被以生长季延长为主要特征。3)植被覆盖度增加以春季为主的区域面积最大(47.39%),分析表明生长季提前是该区植被对近14年气候变化的最主要响应方式,但这种季节响应存在显著的空间差异,若尔盖高原、四川盆地、云贵高原西部及广西丘陵大部的植被主要表现为生长季提前,而四川盆地和广西丘陵中部、及云贵高原中东部表现为生长季延长。     

基于SPOT4数据的黄土高原植被动态变化研究

以SPOT4/VEGETATION数据为基础,以NDVI变化率和年均NDVI值作为植被覆盖动态变化的指标,分析了1998~2005年黄土高原植被覆盖的时空动态变化特征。结果表明黄土高原地区植被动态变化显著增强,1998~2001年黄土高原的植被覆盖有所减少,幅度约为10.5%,2001年后,植被活动显著增强,植被覆盖面积呈增加趋势,2004年后稍有回落。植被生长季的延长和生长加速是该区域NDVI值增加的主要原因,黄土高原地区植被增加和减少的区域相互交错,这一特性是由农业生产活动、城市建设、政府决策及植被对气候变化的响应等综合因素作用的结果。     

生态系统模型模拟中国叶面积指数变化趋势及驱动因子的不确定性

为了厘清中国近30 a来植被生长趋势及其对不同环境变化的响应,使用了3套长时间序列遥感叶面积指数（Leaf area index, LAI）数据集以及8套生态系统模型,对LAI变化趋势从总量、空间分布以及不同植被类型进行了分析与归因。总量上,1982~2015年遥感观测的LAI趋势（9.8×10^-3m²/m²·a）高于生态系统模型模拟的趋势（4.2×10^-3m²/m²·a）,大气二氧化碳浓度上升是主要驱动因素（（3.5×10^-3m²/m²·a）;遥感观测到全国79.5%的区域LAI都呈现显著增长的趋势,而生态系统模型模拟LAI的增长面积占比为33.1%;除草地外,生态系统模型低估了其他植被类型的LAI变化趋势。模型对降雨变化的响应过于敏感以及对人为活动模拟能力不足是模型模拟中国LAI变化趋势不确定性的重要来源。本研究定量分析了近30 a中国各种植被变化情况及其驱动因子,并对模型低估中国植被生长进行了解释,为后续中国地区植被相关研究提供了参考。     

内蒙古草原叶面积指数时空格局与水热影响

叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是表征植被状况的重要参数,与植被的生长和变化状况密切相关。探究内蒙古草原LAI长时间序列时空格局特征及水热条件对LAI的影响,可为准确掌握内蒙古草原分布与生长状况差异提供数据支撑,对了解内蒙古草原生产能力的空间分布特征具有参考价值。基于2000～2019年GEOV2 LAI产品数据集,结合气温和降水资料,选取变化斜率、变异系数和相关性系数3个指标对内蒙古草原LAI展开分析。结果显示,内蒙古草原LAI由东北向西南递减,多年均值为1.34 m²/m²,在不同草原类型中,荒漠草原(0.28 m²/m²)<典型草原(0.96 m²/m²)<草甸草原(2.27 m²/m²)<草甸(2.60 m²/m²),且与变异系数呈反比,荒漠草原年际间波动最剧烈。近20 a内蒙古草原LAI呈波动中上升趋势(0.02 m     

芦苇湿地植被NPP估算方法探索与应用

作为表征湿地生态系统健康的重要指标,湿地植被净初级生产力（NPP）的精准估算对于理解全球变化以及区域碳循环具有重要的支撑作用。基于Landsat 8 OLI遥感影像和大量实测数据,以光能利用率模型基本结构式为基础,构建和评价了芦苇湿地植被NPP估算的不同遥感驱动模型,并以东北3个典型芦苇湿地保护区为例进行了验证与应用。结果表明：以NPP = f（f（VI₁）） × f（VI₂） 结构与NDVI和MSAVI两个植被指数作为自变量的模型最优,模型精度为89.2%,明显高于NPP低空间分辨率产品和CASA模型的模拟结果。根据该模型估算的东北地区七星河、查干湖和双台河口芦苇湿地的NPP均值分别为3 001、3 050和3 621 gC·m^–2·a^–1。受水文条件和人类活动影响,各湿地样区间NPP具有典型的空间分布异质性。实验提出的框架模型可为小尺度上湿地生态系统健康评估或湿地生态系统恢复效果评价等指标获取提供方法借鉴。     

典型资源型城市的植被覆盖变化及驱动力分析

干旱半干旱区植被变化研究较多,然而很少关注资源型城市社会经济对植被变化影响。基于2000~2020年鄂尔多斯市MOD13Q1数据、降雨和温度等气候数据、原煤产量等11个社会经济指标,结合GIS技术和线性回归法等统计学方法,对植被覆盖时空变化及其影响因素进行了研究。结果表明：①21年间鄂尔多斯的NDVI值介于0.233~0.395,呈波动性增长趋势,增长速率为0.059/10 a;下辖的8个区县的NDVI值也呈波动性增长趋势,但各地区存在差异。②鄂尔多斯植被呈东北高,西南低的分布特征,低植被区面积5.35万km²,占整个鄂尔多斯面积的61.58%,高植被区面积仅0.20万km²;植被改善区面积远远大于植被退化区面积,改善区占整个鄂尔多斯面积的52.19%,植被退化区仅占3.69%。③NDVI值与降雨量表现为极显著性正相关,相关系数为0.794（P<0.01）;NDVI变化与当月累计降雨量的相关系数较大,与1个月前温度的相关系数较大。④NDVI变化与11种社会经济指标均表现为极显著正相关,相关性为0.728~0.796（P<0.01）。鄂尔多斯植被恢复效果较好,降雨量和温度是影响植被生长的主要因素,NDVI变化对降雨量的响应无明显滞后性,对温度的响应存在一个月的滞后期,社会经济发展对植被覆盖的积极作用大于消极影响。     

遥感数据融合下的雄安新区NPP时空格局分析

高时空分辨率数据对实现植被生产力动态监测和生态环境评估具有重要意义.以雄安新区为研究区,基于改进的ESTARFM融合模型构建高时空分辨率NDVI数据集,结合改进的CASA模型,模拟和分析了 2000～2018年区域植被NPP的时空变化特征,并探讨气温与降水对NPP的影响.结果表明:①改进的ESTARFM融合模型预测结果...     

基于TROPOMI叶绿素荧光遥感的冬小麦旱情监测

针对太阳诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)可以有效指示陆表植被水分胁迫的特点,提出了归一化叶绿素荧光干旱指数(Normalized SIF Drought Index,NSDI)用于黄淮海地区冬小麦旱情监测.该方法首先基于哨兵-5p卫星(Sentine...     

基于Cubist的中国植被区域叶绿素荧光数据重建

日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)是植物在太阳光照条件下,在光合作用过程中发射出的光谱信号(650～800 nm),SIF相比于植被指数等参数更能直接地反映植被光合作用的相关信息,为大尺度GPP估算带来了新的途径。但目前卫星SIF数据或存在分辨率较低的不足,或存在数据空间不连续的局限,对于应用到大尺度中连续GPP的估算中有一定难度。OCO-2 SIF数据拥有较高的空间分辨率,但却是空间离散数据。针对上述问题,着重研究对离散的OCO-2 SIF数据进行连续预测的方法,生成中国—蒙古草地生态系统的较高精度连续SIF数据集。结果如下：通过Cubist回归树算法,结合MODIS反射率数据,气象数据及土地利用类型,建立了每8 d的0.05°分辨率的连续SIF数据集,预测精度为R²=0.65,RMSE=0.114。其中,对作物类SIF预测的精度最高,为R²=0.71,RMSE=0.117;其次为对森林与草地的预测,两者的R²和RMSE分别为0.64/0.123,...     

多源日光诱导叶绿素荧光产品在中国地区的一致性研究

日光诱导叶绿素荧光(Sun-Induced Chlorophyll Fluorescence,SIF)是表征植被光合的有效探针。基于不同卫星遥感衍生的各种SIF产品已被广泛应用,然而,不同产品在中国区域表现及一致性仍不明晰。以中国生态系统光谱观测网络(China Spec)农田站SIF观测数据为参考评估CSIF、GOSIF、SIF_oco2-005、SIF_LUE(SIF_LUE＿JJ/SIF_LUE＿PK)、SIF₀₀₅等产品,并从不同时空尺度探讨它们的一致性。结果表明：(1)不同产品在4个农田站表现不尽相同,3个农田站存在高估现象。SIF_LUE整体表现较好,GOSIF次之,而后是SIF₀₀₅和SIF_oco2＿005。(2)各产品空间格局具有较高一致性,但其幅度存在差异：年均值方面,SIF_LUE＿PK最大(0.21 W m^-2μm^-1sr^-1<...     

全球日光诱导叶绿素荧光卫星遥感产品研究进展与展望

卫星反演的日光诱导叶绿素荧光(Solar-Induced chlorophyll Fluorescence,SIF)是全球植被生产力遥感监测的理想工具.现有的诸多大气成分探测卫星的高光谱载荷可以满足卫星平台SIF遥感探测的需求,中国和欧洲也计划发射专门的SIF卫星探测器.国内外学者生产了一系列全球SIF卫星遥感产品,并...