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。     

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,...     

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...     

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<...     

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...     

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。     

丹江口水库土地利用与水质变化响应关系研究

丹江口水库是南水北调中线工程水源地,明确土地利用景观格局与水质参数之间的响应关系,是保护及改善水质的重要前提。利用Sentinel-2B遥感影像数据对土地利用状况进行分类,基于GIS空间分析技术计算土地利用类型综合效应的景观开发强度指数,结合自动监测站点水质数据,采用冗余分析（RDA）,初步探讨了丹江口水库土地利用与水质变化二者之间的响应关系。结果表明：500 m缓冲区的总解释率在枯水期与丰水期在第一轴上典型特征值为0.605 5和0.583 3,总解释率分别为71.3%和72.6%,在全部缓冲区内最高,该缓冲区的土地利用对水质的影响最大。在该缓冲区内耕地和建筑用地分布集中且连通性和聚集程度较高,对河流的污染相对较高,林地相对较多且整体连通性和聚集程度较高,对水质污染起到了一定的抑制作用。研究结果揭示了在水库周边相邻地区,农业种植区施肥和畜牧业所产生的营养物质,通过地表径流冲刷进入湖泊的营养物质是丹江口水库非点源污染的主要贡献来源。库区周边一方面要增加森林覆盖度从而增强植被改善河流水面源污染方面的强度;另一方面,要防止农业生产所产生的氮、磷对水质的影响,以减少整个库区的面源污染。     

Change Characteristic of NDVI and Its Response to Climate Change in Inner Mongolia over the Past 30 Years

based on the third generation GIMMS NDVI time\|series datasets and meteorological datasets during 1982~2012,the change characteristic of NDVI and its response to climate change in Inner Mongolia in recent 30 years were analyzed by means of maximum value composite,trend analysis and correlation analysis.The results show that the overall trend of NDVI spatial and temporal distribution in Inner Mongolia shows an increasing tendency,and the change trend of NDVI shows a decreasing tendency only in areas which are the southwest of Hulun Buir,the northwest of XilinguoleMeng and the central of Ulanhot.Inner Mongolia responses significantly to global climate change.The change of average annual temperature and precipitation shows an increasing tendency,and the change rate of them are 0.2℃/10a,-10.7mm/10a,respectively.The correlation coefficients between NDVI and air temperature and precipitation shows spatial difference,and 17.6% areas are significantly related to precipitation,and only 0.4% of the areas are significantly related to air temperature.In addition,precipitation has more significantly effect on NDVI compared with air temperature.     

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。     

基于GLASS数据的青藏高原2001—2018年蒸散发时空变化分析

准确认知青藏高原蒸散发时空变化特征,为当地可持续农业的水资源规划及理解高原气候变化具有重要现实意义。研究基于GLASS陆表潜热通量产品,采用Mann-Kendall趋势分析方法,结合青藏高原生态地理分区方案,分析了2001—2018年青藏高原蒸散发的时空变化特征及其与气温、降水和植被的关系。结果表明：(1)GLASS ET产品可以较好地表征青藏高原蒸散发的时空分布特征;(2)青藏高原多年平均蒸散发为296.52 mm,整体上呈现出东南高西北低的空间格局,其中东喜马拉雅南翼最高（690.94 mm）,柴达木盆地最低（163.47 mm）;(3)近18 a来,青藏高原蒸散发年际变化呈波动性上升,只有东喜马拉雅南翼在下降;(4)研究期间,青藏高原蒸散发以显著性增长趋势为主,占47.44%,主要位于高原东部边缘和中西部腹地,呈显著性减小趋势的地区占3.82%,主要集中于东喜马拉雅南翼;(5)蒸散发的空间分布在干旱区与气温呈负相关,在湿润区呈正相关,与降水空间格局总体呈正相关;(6)蒸散发与NDVI的空间分布呈较好的正相关,与NDVI的变化趋势相关性较为复杂,大部分呈正相关,小部分呈负相关。     

2008~2016年MODIS多角度大气校正气溶胶产品在中国的时空分布及变化趋势

探究全国大气气溶胶分布及变化特征,准确了解中国地区气溶胶光学特性对研究大气环境污染、应对全球气候变化是非常重要的。对2008~2016年的MODIS MAIAC气溶胶光学厚度数据在中国的适用性进行验证,并采用Mann-Kendall方法,从不同的时空尺度和气溶胶类型上分析中国地区AOD值的时空变化特征。结果表明：①验证表明C6的MAIAC反演结果在中国AERONET匹配点上表现良好,C6的MAIAC反演AOD结果适用于中国区域;②从年际尺度上看,2008~2016年AOD年均值整体呈波动下降;从季节尺度上看,AOD季节变化呈春季整体高、夏季中心高、秋冬季水平低的特点,各省AOD平均值及各省份划区AOD平均值随季节变化趋势相似。③在空间上,AOD呈东南高、西北低、高值中心聚集的特征。④中国AOD变化整体呈现出东部减少且集聚,西部增加且分散的变化特征。可进一步探究不同种类气溶胶分布和气溶胶与典型大气污染物分布关系,以期为中国环境污染治理提供更好的决策指导。     

东北植被生长峰值特征的变化及对气候和物候的响应

全球气候变化导致植被生长的季节性节律事件(如返青期、衰落期和生长峰值期等)发生显著变化.植被返青期、衰落期和生长季长度的变化已经得到广泛报道,植被生长峰值代表植被光合作用能力和对气候变化的响应,目前关于植被生长峰值特征(时间点和最大生长幅度)的时空变化和控制机理的研究相对较少,仍需在不同区域深入探讨.以植被覆盖度较好的...     

Monitoring Spatial-temporal Change of Cotton Phenology in Xinjiang and Its Response to Climate Change

Observations of vegetation phenology provide valuable information regarding ecosystem response to environmental conditions,especially to climate change.Cotton is one of the most important economic crops in Xinjiang,and its phenological change can directly reflect the change of climate in Xinjiang.This research was an attempt to extract cotton phenological parameters in Xinjiang by using 16 years’(2001 to 2016) time series MODIS Normalized Difference Vegetation Index(NDVI)：firstly,filtering noise from the time-series data using Savitzky-Golay filtered method;then detecting cotton phenology parameters (Start of Growth Season(SOS),End of Growth Season(EOS),Long of Growth Season(LOS)) using Dynamic Threshold method;finally,the spatial patterns and temporal trends of observed cotton phenological characteristics were analyzed over the past 16 years and the relationship between cotton phenology and temperature changes was also discussed.The result of this study showed that the spatial patterns of cotton phenology were significantly different in study region：SOS delayed gradually from Nanjiang to Beijiang,and mainly occurred before 151st and after 151st days respectively;EOS gradually advanced,most areas of northern Xinjiang ended up 292nd days ago,while the southern Xinjiang happened 298th days later;LOS shortened,Nanjiang is generally longer than 150 days while Beijiang is usually shorter than 150 days.The trend of cotton phenology(2001~2016) under climate change in northern and southern Xinjiang were not completely similar：SOS and EOS in southern Xinjiang showed a delay-advancing-delay-advancing trend,and LOS was unsignificantly delayed;While SOS in northern Xinjiang were slightly advanced and EOS exhibited a delay trend followed by an advancing,LOS showed a shorten-lengthen-shorten trend.In addition,cotton phenology showed a strong correlation with the temperature：SOS and EOS were positively correlated with the beginning date of 15℃ and the end date of 10℃ respectively;SOS was negatively correlated with the spring temperature,while EOS had a positive correlation with autumn temperature.     

2001~2018年我国热异常点时空分布特征研究

基于2001~2018年MODIS标准产品,研究了我国及七大区域热异常点的时空分布特征。结果表明：空间分布上,热异常点主要分布在除西北、西南之外的大部分地区;年际趋势上,2001~2014年间热异常点数量持续上升,年均增长率为15.01%,2015年后逐年下降,年均下降率为14.96%。月季尺度上,热异常点在春、秋季节出现最为频繁（春：551 716个,秋：416 698个）,春、秋季相对在东北地区分布最多（春：164 898个,秋：186 727个）,东北地区月均数量10月最高（118 274个）;夏季热异常点数量最低（290 793个）,多分布于华东地区（120 455个）,华东地区月均数量6月最高（76 465个）;冬季数量为358 483个,且在华南地区分布最多（108 209个）,华南地区月均数量1月最高（37 770个）。研究有助于掌握我国典型区域的森林、草原火灾,以及由于秸秆焚烧、工业排放等引起热异常的变化情况,进而为区域灾害防治和环境监测提供技术支撑。     

Using long time series of Landsat data to monitor fire events and post-fire dynamics and identify driving factors. A case study in the Ayora region (eastern Spain)

The Ayora region, situated about 60 km southwest of the city of Valencia/Spain, was chosen to demonstrate pathways of characterizing fire events and post-fire succession in Mediterranean ecosystems using multi-temporal satellite imagery. A corresponding time series of 6 Landsat MSS, 13 Landsat-5 TM and 1 Landsat-7 ETM + images, covering the period 1975—2000, was processed to account for geometric and radiometric distortions as well as sensor calibration. Spectral Mixture Analysis was applied to derive estimates of photosynthetic active green vegetation cover as a primary indicator.A combination of pixel-based linear trend analysis and diachronic thresholding was employed to procure a fire perimeter data base and characterize post-fire dynamics based on a temporally stratified trend analysis. The results were integrated with auxiliary information to evaluate driving factors and further interpreted in relation to field-based information on plant communities and post-fire succession patterns.Reflecting typical recovery phases with an initial establishment of grasses and herbaceous species, followed by a gradual development of a shrub layer and the subsequent colonization of tree individuals, temporal trajectories could be described by exponential functions and were related to plot-based botanical information.