地理科学  2017 , 37 (11): 1745-1754 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.11.017

Orginal Article

2000~2014年黑龙江流域(中国)植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应

方利1, 王文杰1, 蒋卫国2, 陈民1, 王永1, 贾凯2, 李延森1

1. 中国环境科学研究院, 北京 100012
2. 北京师范大学资源学院, 北京 100875

Spatio-temporal Variations of Vegetation Cover and Its Responses to Climate Change in the Heilongjiang Basin of China from 2000 to 2014

Fang Li1, Wang Wenjie1, Jiang Weiguo2, Chen Min1, Wang Yong1, Jia Kai2, Li Yansen1

1. Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
2. College of Resources Science and Technology, Beijing Normal University, Beijing 100875, China

中图分类号:  TP79

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2017)11-1745-10

收稿日期: 2017-03-29

修回日期:  2017-06-6

网络出版日期:  2017-11-20

版权声明:  2017 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  水体污染控制与治理科技重大专项(2014ZX07503-004,2014ZX07510-005,2014ZX07504-003)、中国工程科技知识中心建设项目(CKCEST-2016-2-6)资助

作者简介:

作者简介:方利(1979-),女,湖北武汉人,副研究员,博士,主要从事环境信息挖掘、集成技术研究。E-mail:fangdanli@163.com

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摘要

采用MODIS/NDVI数据,利用Theil-Sen Median 趋势分析、Mann-Kendall 以及Hurst指数方法分析2000~2014年黑龙江流域(中国)植被的时空变化特征、植被变化发展趋势及可持续性特征;应用相关分析法研究了气候变化对植被生长的影响。结果表明,2000~2014年黑龙江流域(中国)植被NDVI指数呈缓慢增加趋势,山区植被覆盖增加显著,东北部平原区植被覆盖持续退化,总体上植被覆盖持续改善能力较弱。植被NDVI对气候响应的季节差异显著,且不同类型植被对气候因子的响应不一致:春季植被NDVI主要受温度影响,夏季植被NDVI主要受降水量影响,秋季林地NDVI与温度正相关、草地NDVI与降雨量正相关。

关键词: 黑龙江流域(中国) ; 植被覆盖变化 ; NDVI ; 气象因子 ; 气候变化 ; 时空变化 ; 趋势分析 ; 相关性分析 ; Hurst指数

Abstract

Vegetation plays a critical role in global carbon, water and energy fluxes and the earth’s climate. Satellite remote sensing is the only practical approach to obtain observational evidence of trends and changes across large regions of vegetation cover. The Heilongjiang Basin within China is a critical hotspot for bio-diversity. In this paper, the spatial distribution and temporal variations of vegetation covered area in the Heilongjiang Basin within China was analyzed based on MODIS NDVI datasets with a spatial resolution of 250 m×250 m from 2000 to 2014. NDVI was used as a proxy for vegetation cover and the Theil-sen Median trend analysis with the Mann-Kendall test were both used to analyze NDVI trends. The combination of the result of Theil-Sen Median trend analysis and Mann-Kendall test,as well as the result of Hurst index were conducted to analyze the sustainability in NDVI trend.Patterns of change in NDVI and their linkage with climate change were also analyzed. The results indicate that: 1) The values of annual NDVI in the vegetation covered area fluctuated between 0.41and 0.46 in the Heilongjiang Basin within China from 2000 to 2014. The NDVI values had increased 0.06% annually over this fifteen-year period. 2) As to the spatial distribution of NDVI, high values of NDVI were located in Da Hinggan, Xiao Hinggan and the Changbai Mountains. Median values of NDVI were located in the northern Songnen Plain, the Sanjiang Plain and the north-central Hulun Buir Grassland. And low values of NDVI were in the western Hulun Buir. 3) From the spatial trends of NDVI, the ratio of increased NDVI values occupied 48.51% of the vegetation covered area, while decreased NDVI values occupied 37.15% and 14.39% remained unchanged. 4) Analysis of sustainability of NDVI trend indicated that 27.17% of the vegetation-covered area presented a sustainable-increased state, 26.62% of the vegetation-covered area presented a sustainable-decreased state, 7.2% of the vegetation-covered area showed a sustainable-unchanged state, and 39.01% of vegetation-covered area could not be identified in the future.5) The vegetation growth in the study area was regulated by climate change. Temperature was the most important driving factor in spring and autumn, whereas precipitation in summer. 6) Also human activity played dual influence on vegetation cover change. Farmland and grassland turned into forestry which led to vegetation cover growth somewhere, and forestry and grassland turned into farmland led to vegetation cover decreased elsewhere. This research is useful for identifying the driving forces behind vegetation cover changes and to support environmental policy development in the Heilongjiang Basin within China.

Keywords: the Heilongjiang Basin within China ; vegetation cover change ; NDVI ; meteorological factors ; climate change ; spatio-temporal variation ; trend analysis ; correlation analysis ; Hurst index

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方利, 王文杰, 蒋卫国, 陈民, 王永, 贾凯, 李延森. 2000~2014年黑龙江流域(中国)植被覆盖时空变化及其对气候变化的响应[J]. 地理科学, 2017, 37(11): 1745-1754 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.11.017

Fang Li, Wang Wenjie, Jiang Weiguo, Chen Min, Wang Yong, Jia Kai, Li Yansen. Spatio-temporal Variations of Vegetation Cover and Its Responses to Climate Change in the Heilongjiang Basin of China from 2000 to 2014[J]. Scientia Geographica Sinica, 2017, 37(11): 1745-1754 https://doi.org/10.13249/j.cnki.sgs.2017.11.017

植被是联结土壤、大气和水分的自然纽带,在陆地表面能量交换、水文循环和气候调节方面发挥了重要作用[1,2]。植被覆盖受到气候变化、人类活动的共同影响[3],开展植被覆盖研究揭示生态系统的变化特征,已成为全球变化研究的一个重要领域[4,5]。遥感是开展大区域植被动态监测的有效手段[6]。归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)作为植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子,在植被遥感中得到了广泛应用。国内外学者在不同区域开展了长时间序列植被指数的动态分析[7~11]、植被覆盖变化驱动因子分析[12~14]、气候变化及人类活动对植被覆盖的影响[15~19]等研究。

黑龙江是流经蒙古、中国和俄罗斯的国际河流,黑龙江流域是东北亚最大的流域。黑龙江流域中国部分占整个流域面积的48%,包括黑龙江省以及内蒙古和吉林省大部分地区,是中国最大的天然林区和重要的商品粮基地[20]。随着流域内人类活动不断加强,森林覆盖率减少,其生态环境问题日益受到关注。包刚等对蒙古高原地区近10 a NDVI进行回归分析,对相关系数和显著性进行决策树分类,得到研究区NDVI的空间分布趋势[21]。陈效逑等基于分辨率为8 km的GIMMS NDVI数据利用K-Means分类方法划分植被带,分析了内蒙古1982~2003年植被覆盖变化,认为年降水量是该区植被变化的主要影响因子[22]。戚颖等基于统计手段对黑龙江省三江平原红兴隆垦区1996~2011年的土地覆被进行了变化分析,认为其主要驱动因子为经济因素和人口因素[23]。孙小龙等基于8 km的NOAA NDVI数据,通过对NDVI均值分级并进行转移矩阵计算得到了内蒙古锡林郭勒草原1980~2010年间植被变化呈现先降低后升高的趋势,家畜数量与草原植被NDVI存着负相关性[24]。综上所述,该区域已开展的研究采用的数据空间分辨率较低、关注区域范围较小,尚未见有针对整个流域开展的植被覆盖研究。

本文基于250 m分辨率的MODIS NDVI数据,采用 Theil-Sen median 趋势分析和 Mann-Kendall 以及 Hurst 指数方法,研究黑龙江流域(中国)植被覆盖区域NDVI的空间分布特征、变化趋势和可持续性特征。基于相关性分析NDVI与温度、降水因子的空间相关性。在此基础上探讨气候变化及人类活动对植被变化的影响,以期为黑龙江流域(中国)生态保护提供依据。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

研究区(115°25′~135°2′E,41°42′~53°33′N)位于中国东北部(图1),跨黑龙江、内蒙古、吉林三省,面积约90万km2。西部为山地、高原,中部为平原,北部和东南部有山地和平原,分布有大兴安岭、小兴安岭、长白山脉、三江平原、松嫩平原等。东部区域主要属于温带湿润季风气候,西部区域主要受大陆性气候影响。全年平均气温在-8~6℃之间。年均降水在250~800 mm,主要集中在沿海地带,向西逐渐递减[25]。研究区主要植被类型为农田、森林及草地。耕地面积大,矿产资源丰富。植被恢复能力和土壤耐冲蚀力低,生态系统脆弱[26]

图1   黑龙江流域(中国)位置(a)、2013年土地利用图(b)

Fig.1   Location (a) and land use map (b) of Heilongjiang Basin (China) in 2013

1.2 数据来源与处理

NDVI数据来源于美国国家航空航天局(NASA)的MODIS植被指数产品数据MOD13Q1,空间分辨率为250 m,时间分辨率为16 d,时间跨度为2000~2014年。由于MODIS NDVI产品经过水、云、气溶胶等处理,具有较好的数据质量及较高的空间分辨率,因此被广泛应用于植被覆盖变化研究[27]。首先利用MRT(MODIS ReProjection Tools)进行格式转换与投影转换,然后采用最大值合成法(MVC)合成月NDVI数据,最后利用均值法获取逐年平均NDVI数据,消除异常值的影响。土地利用数据来源于MODIS年度合成的500 m分辨率的MCD12土地覆盖类型产品,依据《土地利用现状分类标准》(GB/T 21010-2007) 和MCD12数据所采用的IGBP全球植被分类方案,将研究区用地划分为水域、林地、草地、耕地、城建用地和其他用地6个大类。气象数据来源于中国气象数据网(http://data.cma.cn),包括21个站点的气温、降水数据。数字高程数据来源于中国科学院地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)30 m的GDEM数据。黑龙江流域范围空间数据来自世界自然基金会黑龙江流域数据共享网站(http://amur-heilong.net/Gis_site/gis_index.html)。

1.3 研究方法

本文采用 Theil-Sen Median 趋势分析法和 Mann-Kendall 以及 Hurst 指数方法,研究黑龙江流域(中国)植被覆盖区域,即NDVI 值大于等于 0.1 的区域的 NDVI 的空间分布特征、时间变化特征、变化趋势和可持续性特征[28,29]

1) Theil-Sen Median 趋势分析和 Mann-Kendall 检验方法。将Theil-Sen Median 趋势分析和 Mann-Kendall 检验方法结合,是判断长时间序列数据趋势的重要方法。该方法的优点是不需要数据服从一定的分布,对数据误差具有较强的抵抗能力,对于显著性水平的检验具有较为坚实的统计学理论基础,使得结果较为科学可信。其中,Theil-Sen Median趋势分析是一种稳健的非参数统计的趋势计算方法,可以减少数据异常值的影响[12]。Theil-Sen Median 趋势分析和 Mann-Kendall统计检验方法的计算公式详见文献[11]

2) Hurst指数。Hurst 指数是定量描述时间序列信息长期依赖性的有效方法。Hurst指数(即H值)的计算公式详见文献[11]。根据H值判断 NDVI 序列是完全随机还是存在持续性。H值取值包括3种形式:如果0.5<H<1,表明时间序列是一个持续性序列,即未来变化与过去的变化趋势一致,且H越接近1,持续性越强。如果H=0.5,则说明 NDVI 时间序列为随机序列,不存在长期相关性。如果0<H<0.5,则表明时间序列具有反持续性,即未来的变化趋势与过去的变化趋势相反,H越接近0,反持续性越强。

2 结果与分析

2.1 植被覆盖的空间分布特征

利用2000~2014年年均NDVI数据,计算15 a平均值得到平均NDVI空间分布图(图2a)。根据植被覆盖度划分标准,NDVI值大于0.6为高覆盖,0.4~0.6为中等覆盖,0.1~0.3为低覆盖,小于0.1为裸露地。高植被区主要分布在西北部南北走向的大兴安岭、偏东北部小兴安岭、东南部长白山等山地林区,由于东部气候较西部湿润,小兴安岭及东南部山地为温带针阔混交林,大兴安岭北部为寒温带针叶林,因此NDVI值大于0.6的植被区主要分布在东部山区。中等植被区主要分布在中部的松嫩平原、东北部三江平原以及紧邻大兴安岭西边的呼伦贝尔草原,这些地区农作物和草场广泛分布,年均NDVI值介于0.3~0.5之间。西部靠近蒙古国的区域,由于霜冻积雪期较长,草场植被覆盖期较短,NDVI值明显较低。NDVI值小于0.1的无植被覆盖区域主要为湖泊、沙地、裸露地。研究区NDVI均值为0.436,0.1~0.4的区域占比为47.12%,0.4~0.6的区域占45.53%,大于0.6的植被区占6.70%。

图2   黑龙江流域(中国)2000~2014年均NDVI空间分布(a)、年际NDVI变化(b)

Fig.2   Spatial distribution of average NDVI (a)、annual variation of NDVI (b) in Heilongjiang Basin(China) from 2000 to 2014

2.2 植被覆盖的时间变化特征

2000~2014年黑龙江流域(中国)NDVI值在0.41~0.46间波动(图2b),总体呈缓慢增加趋势。NDVI值变化分为4个阶段,其中2000~2004年呈下降趋势,2004~2008年呈上升趋势,2008~2009年出现大幅下降,2010~2014年呈现总体增长趋势。2013年黑龙江流域出现了较大范围的洪涝灾害,受持续降水及洪水淹没影响,该年度NDVI均值出现了较大下降,但在2014年植被迅速恢复并呈现增长。

2.3 植被覆盖的变化趋势

Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验相结合能有效反映NDVI变化的空间分布特征。将Theil-Sen Median趋势分析计算的SNDVI值[SNDVIn(n-1)/2个NDVI数值给合的斜率中位数]和Mann-Kendall检验计算的 Z值进行分级。将 SNDVI介于-0.000 5和0.000 5划分为稳定不变, SNDVI≥0.000 5划分为改善区域, SNDVI≤-0.000 5划分为退化区域。将Mann-Kendall检验在0.05置信水平上的显著性检验结果划分为显著变化( Z>1.96Z<-1.96)和变化不显著(-1.96≤ Z≤1.96)。将 SNDVIZ值的分级结果叠加,得到像元尺度上NDVI的变化趋势,并将结果划分为5种变化类型(表1图3a)。从表1看出,研究区2000~2014年植被覆盖状况改善的区域占植被覆盖总面积的48.51%,没有发生显著变化的区域占14.39%,轻微退化的区域占29.23%,严重退化区域占7.87%。

图3   2000~2014黑龙江流域(中国)NDVI变化趋势(a)及持续性(b)

Fig.3   NDVI change trend (a) and continuity (b) in Heilongjiang Basin (China) from 2000 to 2014

表1   NDVI变化趋势统计

Table 1   Statistics of NDVI change trend

SNDVIZNDVI趋势面积百分比(%)
≥0.0005>1.96明显改善13.58
≥0.0005-1.96~1.96轻微改善34.93
-0.0005~0.0005-1.96~1.96稳定不变14.39
≤-0.0005-1.96~1.96轻微退化29.23
≤-0.0005<1.96严重退化7.87

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植被轻微改善区域主要分布在大兴安岭、呼伦贝尔西部、小兴安岭、长白山林区以及松嫩平原南部。明显改善区域分布在大兴安岭地区的漠河县、塔河县、呼玛县、鄂伦春自治旗,松嫩平原的大庆市、齐齐哈尔市、绥化市西南部、新安盟东部、白城、松原以及东南部双鸭山市、白山市以及延边市。轻微退化区域分布在西部呼伦贝尔草原东南部,中部的黑河市、绥化市、哈尔滨、吉林、辽源,东北部三江平原的鸡西市、牡丹江市东部。严重退化区域分布在呼伦贝尔西部的牙克石市、阿荣旗、莫力达瓦达斡尔旗及阿荣旗,黑河及绥化的逊克县、北安市、绥棱县、安庆县、通河县、五常市,佳木斯市、鸡西市虎林,哈尔滨的延寿、尚志、五常,吉林市的蛟河、桦甸、磐石、永吉,以及通化市的辉南县、梅河口。稳定不变区域在流域内零散分布。

结合同期土地利用数据,从土地利用情况看,以上植被覆盖改善区域对应的土地类型主要为林地、林地农田过度带、草地农田过渡带,土地利用主要变更类型为农田、草地转化为林地。严重退化区域土地利用类型主要为耕地、草地,土地利用主要变更类型为林地、草地转化为耕地。2000~2014年整个研究区林地的增长速度较快,增加近20%,草地减少30%,耕地增加6%。反映了自1998年中国实施“天保工程”以来,黑龙江流域(中国)森林资源得到恢复,森林覆盖率不断提升[30]

将NDVI变化趋势与Hurst指数叠加,能揭示植被的变化趋势及其持续性(图3b)。将叠加结果划分为6种情形:① 持续性与严重退化;② 持续性与轻微退化;③ 持续性与稳定不变;④ 持续性与轻微改善;持续性与明显改善;未来变化趋势不确定。研究区植被持续性明显改善面积占10.29%,持续轻微改善的面积比例为16.88%,主要分布在大兴安岭北缘、小兴安岭、松嫩平原南部和长白山区;持续退化的面积比例有26.62%,主要分布在松嫩平原北部及东南部、小兴安岭以西和三江平原东部。未来变化不确定区域面积比例为39.01%,主要分布在持续改善及持续退化地区的交界区域。未来稳定不变的面积占7.2%,主要为水域。研究区平均Hurst指数为0.53,表明该区域植被覆盖度NDVI的持续性改善能力不强。

2.4 植被覆盖变化对气候的响应

黑龙江流域(中国)各季节气候差异明显,统计研究区内气象站点四季气温、降水两个气候因子,从季节尺度上研究植被覆盖与气温、降水的关系。从图4、5可以看出,在春季气温的年际变化与NDVI的年际变化总体上变化趋势一致,仅在2005年随着气温降低,NDVI反而增加;降水的年际变化与NDVI的年际变化在2004、2010、2011、2012、2013年呈现相反的增减趋势,其余年份的增减趋势一致。这说明春季温度和降水都影响植被的生长,春季温度与植被NDVI显著相关,温度对植被NDVI的影响高于降水。夏季降水的年际变化与NDVI的年际变化在2001、2009年呈现相反的增减趋势,其余年份的增减则具有一致性;夏季温度的年际变化与降水的年际变化在2000~2005、2007~2008、2011~2013年呈相反的趋势,说明夏季植被生长对降水的变化较敏感,而气温的影响因素则较小。秋季气温的年际变化与NDVI的年际变化除2000、2012年变化趋势相反,2001~2011年、2013~2014年增减趋势一致;秋季降水的年际变化与NDVI的年际变化在2000、2001、2003、2005、2009、2012、2013、2014年变化趋势一致,其余年份变化趋势相反,说明秋季温度的升高对植被生长具有促进作用,而秋季降水对植被生长影响不明显。冬季植被NDVI与温度及降水的相关性较弱,主要是因为在该季节植被生长处于休眠期,对气候的变化反应不敏感。

图4   黑龙江(中国)不同季节NDVI与温度的年际关系

Fig.4   Annual correlations of NDVI and temperature in Heilongjiang Basin(China)

Fig.5   Annual correlations of NDVI and precipitation in Heilongjiang Basin(China)

   

在空间尺度上采用NDVI与同期气象要素的相关性来表征NDVI对气候变化的响应。气象数据采用Kriging插值,然后分别计算2000~2014年春、夏、秋、冬四季平均温度、降水量与各季NDVI的相关系数,得到图6、7。从图上可以看出,春季NDVI与温度的相关性最高,63.5%的区域呈现正相关,主要分布在呼伦贝尔草原、小兴安岭、松嫩平原以及三江平原西部。春季NDVI与降水的相关系数均值为-0.142,73.1%的区域呈现不相关。夏季NDVI与温度的相关系数均值为0.064,75.1%的区域呈现不相关。夏季NDVI与降水的相关性较高,相关系数最高值达到0.95,显著相关的区域分布在呼伦贝尔东部、松嫩平原北部以及小兴安岭西北部。秋季,NDVI与温度的相关性不显著,12%的区域呈现中度相关,主要分布在大兴安岭东麓、小兴安岭东南麓以及长白山,说明秋季温度的升高主要对山区植被生长有促进作用。秋季NDVI与降水相关性较高的区域主要分布在呼伦贝尔东南部以及呼伦浩特市,这些地区植被类型为草地,可见秋季降水量的增加可延长草场的生长期。冬季,NDVI与温度、降水的相关性很小。

图6   2000~2014黑龙江(中国)不同季节NDVI与温度相关系数的空间分布

Fig.6   Spatial distribution of NDVI and temperature correlation coefficients of Heilongjiang(China) in different seasons in 2000-2014

图7   2000~2014黑龙江(中国)不同季节NDVI与降水相关系数的空间分布

Fig.7   Spatial distribution of NDVI and precipitation correlation coefficients of Heilongjiang(China) in different seasons in 2000-2014

3 结论

1) 2000~2014年黑龙江流域(中国)植被NDVI值在0.41~0.46之间波动,呈缓慢增加趋势,增速为0.6%/10 a。NDVI值变化分为4个阶段,其中2000~2004年呈下降趋势,2004~2008年呈上升趋势,2008~2009年出现大幅下降,2010~2014年呈现总体增长趋势。

2) 空间上,高植被覆盖区主要分布在大兴安岭、小兴安岭、长白山等山地林区。中等植被覆盖区主要分布在松嫩平原、三江平原以及呼伦贝尔草原中北部。低植被区为呼伦贝尔西部以及湖泊、沙地、裸露地。研究区NDVI均值为0.436,0.1~0.4的区域占比为47.12%,0.4~0.6的区域占45.53%,大于0.6的植被区占6.70%。

3) 黑龙江流域(中国)植被覆盖状况改善的区域占植被覆盖总面积的48.51%,没有发生显著变化的区域占14.39%,轻微退化的区域占29.23%,严重退化区域占7.87%。明显改善区域主要分布在大兴安岭北部、长白山、松嫩平原西南部。改善区域对应的土地类型主要为林地农田过度带、草地农田过渡带,农田、草地转化为林地。严重退化区域主要分布在三江平原东北部、松嫩平原北部及东南部。退化区域土地利用类型主要为耕地、草地,区域中林地、草地转化为耕地。

4) Hurst指数结果表明黑龙江流域(中国)植被覆盖持续性改善区域面积比例为27.17%,持续退化区域面积比例为26.62%,其空间分布同植被覆盖变化状况的分布区域一致。未来变化不确定区域面积比例为39.01%,主要分布在持续改善及持续退化地区的交界区域。研究区平均Hurst指数为0.53,表明该区域植被覆盖度NDVI的持续性改善能力较弱。植被持续退化区域和未来变化趋势无法确定的区域,需要继续跟踪关注。

5) 黑龙江流域(中国)植被NDVI对气候响应的季节差异显著,春季、秋季植被NDVI与温度呈显著相关,与降水量相关性较弱;夏季NDVI与降水显著相关,与温度相关性较弱。春季63.5%的区域呈现NDVI与温度的正相关,主要分布在呼伦贝尔草原、小兴安岭、松嫩平原以及三江平原西部,春季温度的升高对山区植被以及农作物的生长有促进作用;秋季正相关较高的区域分布在大兴安岭东麓、小兴安岭东南麓以及长白山,秋季温度主要对山区植被产生较大影响。夏季NDVI与降水呈现显著相关的区域分布在呼伦贝尔东部、松嫩平原北部以及小兴安岭西北部,夏季降水对草场及农作物生长具有促进作用;秋季降水有助于延长草地生长期。从NDVI与气候因子相关性的空间分布看, 不同类型的植被对气候因子的响应不一致。

6) 人类活动对黑龙江流域(中国)植被覆盖有双重的影响,一方面退耕还林、退草还林有效增加了林区的植被覆盖;另一方面耕地的增加、城市建设用地的扩张使得植被覆盖发生退化。量化人类活动对植被覆盖变化的影响,有待进一步研究。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

[1] 孙红雨, 王长耀, 牛铮,.

中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系——基于NOAA时间序列数据分析

[J]. 遥感学报, 1998,2(3):204-210.

https://doi.org/10.1088/0256-307X/15/12/025      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文利用1985-1990年连续69个月的NOAA时间序列数据, 进行中国植被覆盖变化的空间, 以及时间序列分析, 并且结合同期的月平均气温、降水数据, 进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析。该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律, 空间分布规律, 以及植被覆盖变化与气温、降水的定量关系。

[Sun Hongyu, Wang Changyao, Niu Zheng et al.

Analysis of the vegetation cover change and the relationship between NDVI and environmental factors by using NOAA time series data.

Journal of Remote Sensing, 1998,2(3): 204-210.]

https://doi.org/10.1088/0256-307X/15/12/025      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

本文利用1985-1990年连续69个月的NOAA时间序列数据, 进行中国植被覆盖变化的空间, 以及时间序列分析, 并且结合同期的月平均气温、降水数据, 进行植被覆盖变化与气候因子相关性分析。该文证实了在中国植被覆盖随时间的推移规律, 空间分布规律, 以及植被覆盖变化与气温、降水的定量关系。
[2] Jia Kun, Liang Shunlin, Zhang Lei et al.

Forest cover classification using Landsat ETM+ data and time series MODIS NDVI data

[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2014,(33): 32-38.

https://doi.org/10.1016/j.jag.2014.04.015      URL      [本文引用: 1]      摘要

Forest cover plays a key role in climate change by influencing the carbon stocks, the hydrological cycle and the energy balance. Forest cover information can be determined from fine-resolution data, such as Landsat Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+). However, forest cover classification with fine-resolution data usually uses only one temporal data because successive data acquirement is difficult. It may achieve mis-classification result without involving vegetation growth information, because different vegetation types may have the similar spectral features in the fine-resolution data. To overcome these issues, a forest cover classification method using Landsat ETM+ data appending with time series Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) data was proposed. The objective was to investigate the potential of temporal features extracted from coarse-resolution time series vegetation index data on improving the forest cover classification accuracy using fine-resolution remote sensing data. This method firstly fused Landsat ETM+ NDVI and MODIS NDVI data to obtain time series fine-resolution NDVI data, and then the temporal features were extracted from the fused NDVI data. Finally, temporal features combined with Landsat ETM+ spectral data was used to improve forest cover classification accuracy using supervised classifier. The study in North China region confirmed that time series NDVI features had significant effects on improving forest cover classification accuracy of fine resolution remote sensing data. The NDVI features extracted from time series fused NDVI data could improve the overall classification accuracy approximately 5% from 88.99% to 93.88% compared to only using single Landsat ETM+ data.
[3] Goetz S J,Bunn A G,Fiske G J et al.

Satellite-observed photosynthetic trends across boreal North America associated with climate and fire disturbance

[J].Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2005, 102: 13521-1352.

https://doi.org/10.1073/pnas.0506179102      URL      [本文引用: 1]      摘要

We analyzed trends in a time series of photosynthetic activity across boreal North America over 22 years (1981 through 2003). Nearly 15% of the region displayed significant trends, of which just over half involved temperature-related increases in growing season length and photosynthetic intensity, mostly in tundra. In contrast, forest areas unaffected by fire during the study period declined in photosynthetic activity and showed no systematic change in growing season length. Stochastic changes across the time series were predominantly associated with a frequent and increasing fire disturbance regime. These trends have implications for the direction of feedbacks to the climate system and emphasize the importance of longer term synoptic observations of arctic and boreal biomes.
[4] 武正丽, 贾文雄, 赵珍,.

2000~2012 年祁连山植被覆盖变化及其与气候因子的相关性

[J]. 干旱区地理, 2015, 38(6): 1241-1252.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS <em>NDVI</em>数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区<em>NDVI</em>与气温呈显著正相关,夏季<em>NDVI</em>与降水呈显著正相关,秋、冬季<em>NDVI</em>与降水、气温的相关性不明显。

[Wu Zhengli, Jia Wenxiong, Zhao Zhen et al.

Spatial-temporal variations of vegetation and its correlation with climatic factors in Qilian Mountains from 2000 to 2012.

Arid land geography, 2015, 38(6): 1241-1252.]

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

研究祁连山地区植被覆盖变化及其与气候因子的响应关系对这一地区土地利用总体特征以及对区域及全球气候和环境变化都将产生深远的意义。利用2000-2012年美国国家航空航天局提供的MODIS <em>NDVI</em>数据并结合相应的气候资料,通过对逐像元信息的提取和分析,运用均值法、斜率分析法、相关分析法,研究了2000-2012年不同季节祁连山植被覆盖的时空变化及其与气候因子的相关性。结果表明:13 a来祁连山植被覆盖整体上呈增加趋势,其中春季植被改善最为明显,秋季次之;植被覆盖变化在不同季节都存在明显的空间差异;不同季节植被与气温、降水的时滞效应不尽相同;祁连山春季大部分地区<em>NDVI</em>与气温呈显著正相关,夏季<em>NDVI</em>与降水呈显著正相关,秋、冬季<em>NDVI</em>与降水、气温的相关性不明显。
[5] Fu-Jiang Liu, Chengquan Huang, Yong Pang et al.

Assessment of the three factors affecting Myanmar’s forest cover change using Landsat and MODIS vegetation continuous fields data.

International Journal of Digital Earth, 2016, 9(6):562-585.

https://doi.org/10.1080/17538947.2015.1111451      URL      [本文引用: 1]      摘要

Long-term observation of the earth is essential for studying the factors affecting global environmental changes. Digital earth technology can facilitate the monitoring of global environmental change with its ability to process vast amounts of information. In this study, we map the forest cover change of Myanmar from 2000 to 2005 using a training data automation procedure and support vector machines algorithm. Our results show that Myanmar''s forests have declined 0.68% annually over this six-year period. We validated our derived change results and found the overall accuracy to be greater than 88%. We also assessed forest loss from protected areas, areas close to roads, and areas subject to fire, which were most likely to lose forested area. The results revealed the main reasons for forest losses in some hotspots to be increased agricultural conversion, fire, and the construction of highways. This information is useful for identifying the driving forces behind forest changes and to support environmental policy development in Myanmar.
[6] Hall Forrest G,Sellers Piers J,Myneni Ranga et al.

On the measurability of change in Amazon vegetation from MODIS

[J]. Remote Sensing of Environment: An Interdisciplinary Journal, 2015,166: 233-242.

https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.05.020      URL      [本文引用: 1]      摘要

61We analyze ability to detect change in tropical vegetation with MODIS time series.61Changes in daily MODIS reflectance had to exceed 20% NDVI or 2 LAI units to be significant.61With compositing and new MAIAC correction, this was reduced to 0.6–0.8 LAI.61When using EVI, directional effects are important to be considered.
[7] Anne Jacquin, David Sheeren, Jean-Paul Lacombe.

Vegetation cover degradation assessment in Madagascar savanna based on trend analysis of MODIS NDVI time series

[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2010,12(1):3-10.

https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.11.004      URL      [本文引用: 1]     

[8] John A Gamon, K Fred Huemmrich, Robert S Stone et al.

Spatial and temporal variation in primary productivity (NDVI) of coastal Alaskan tundra: Decreased vegetation growth following earlier snowmelt

[J]. Remote Sensing of Environment, 2013,129(15):144-153.

https://doi.org/10.1016/j.rse.2012.10.030      URL      摘要

78 Field NDVI sampling clearly resolved productivity patterns for arctic vegetation. 78 Reduced vegetation productivity (NDVI) occurred in years with earlier snowmelt. 78 Reduced precipitation and soil moisture best explained this reduced productivity. 78 MODIS could not resolve snowmelt dates, growing season length, or peak NDVI. 78 Field optical monitoring avoids cloud contamination that plagues satellite NDVI.
[9] Florian Detsch, Insa Otte, Tim Appelhans et al.

Seasonal and long-term vegetation dynamics from 1-km GIMMS-based NDVI time series at Mt. Kilimanjaro, Tanzania

[J]. Remote Sensing of Environment, 2016, 178(1):70-83.

https://doi.org/10.1016/j.rse.2016.03.007      URL      摘要

Vegetation dynamics in the Kilimanjaro region, Tanzania, are subject to (i) global climate change and (ii) local land-cover change resulting from natural or anthropogenic disturbance. While recent climate models predict rising temperatures over East Africa throughout the 21st century, effects of land-use change on the local-scale water budget and, related therewith, on vegetation response are much more diverse. In addition, sea surface temperature anomalies in the Pacific (El Ni o Southern Oscillation, ENSO) and Indian Ocean (Indian Ocean Dipole, IOD) are known to severely impact rainfall patterns and vegetation activity in the study area and possibly reinforce each other. Here we present long-term and seasonal vegetation dynamics derived from a GIMMS-based NDVI record resampled to 1 km spatial resolution and covering a 30-year period (1982 2011). In the long term, most of the upper mountain regions showed positive trends which was mainly attributed to vegetation recovery after disastrous fires during the outgoing 20th century. Along the western mountainside, by contrast, strong negative trends emerged as a consequence of fire-driven downward migration of Erica bush along the upper slopes and massive land conversion processes affecting the lower slopes. On the seasonal scale, a strong dependence of the regional vegetation on the effects of ENSO/IOD teleconnections became evident. Similar to previous findings on rainfall, the most beneficial effects occurred during concurrent El Ni o/IOD events, while the impacts of La Ni a were far less pronounced. To sum up, the newly created 1-km NDVI record proved capable of capturing long-term and seasonal vegetation patterns, which particularly applies for large-scale teleconnections, and thus provides an invaluable archive of decadal-scale vegetation dynamics in the study area.
[10] 白建军,白江涛,王磊.

2000~2010年陕北地区植被NDVI时空变化及其与区域气候的关系

[J]. 地理科学, 2014, 34(7): 882-888.

https://doi.org/10.1039/c3mb70616h      URL      Magsci      摘要

<p>采用相关关系分析、空间统计分析和叠置分析,研究陕北地区2000~2010 年植被NDVI的时空变化特征,并从温度和降水2 个方面分析植被NDVI变化与区域气候的关系。研究表明,该地区植被NDVI经历了从相对快速增长到小幅波动,再到平稳增长3 个阶段。其中,陕北中东部区域植被覆盖增加显著,北部变化不大,南部略微下降。同期该区域气候干热化趋势有所改善,植被覆盖变化与区域气候相关性不高,气候对植被覆盖的影响主要表现为对植被生长期年内韵律的控制方面。</p>

[Bai Jianjun, Bai Jiangtao, Wang Lei.

Spatio-temporal change of vegetation NDVI and its relations with regional climate in Northern Shanxi province in 2000-2010.

Scientia geographica sinica, 2014, 34(7): 882-888.]

https://doi.org/10.1039/c3mb70616h      URL      Magsci      摘要

<p>采用相关关系分析、空间统计分析和叠置分析,研究陕北地区2000~2010 年植被NDVI的时空变化特征,并从温度和降水2 个方面分析植被NDVI变化与区域气候的关系。研究表明,该地区植被NDVI经历了从相对快速增长到小幅波动,再到平稳增长3 个阶段。其中,陕北中东部区域植被覆盖增加显著,北部变化不大,南部略微下降。同期该区域气候干热化趋势有所改善,植被覆盖变化与区域气候相关性不高,气候对植被覆盖的影响主要表现为对植被生长期年内韵律的控制方面。</p>
[11] 袁丽华, 蒋卫国, 申文明,.

2000~2010 年黄河流域植被覆盖的时空变化

[J]. 生态学报, 2013, 33(24): 7798-7806.

https://doi.org/10.5846/stxb201305281212      URL      Magsci      [本文引用: 2]      摘要

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明:1)从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2)从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3)从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4)从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。

[Yuan Lihua, Jiang Weiguo, Shen Wenming et al.

The spatio-temporal variations of vegetation cover in the Yellow River Basin from 2000 to 2010.

Acta Ecologica Sinaca, 2013, 33(24): 7798-7806. ]

https://doi.org/10.5846/stxb201305281212      URL      Magsci      [本文引用: 2]      摘要

黄河流域位于干旱、半干旱和半湿润地区,生态环境脆弱,近年来,在气候变化和人类活动影响下,植被覆盖状况发生了变化。因此需要对黄河流域植被覆盖的变化进行监测,进而掌握流域植被的动态变化特征。在此背景下,利用2000-2010年的250 m分辨率的MOD13Q1数据来研究黄河流域植被覆盖区域的NDVI时空变化特征。采用Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验来研究NDVI的变化趋势特征,通过对Theil-Sen Median趋势分析和Mann-Kendall检验的结果和Hurst指数的结果的叠加,来研究NDVI的可持续特征。研究表明:1)从空间分布上看,黄河流域NDVI呈现出西部和东南部高,北部低的特征;2)从时间变化特征上看,2000-2010年植被覆盖区域年均NDVI均值在0.3-0.4之间波动,其中2000-2004年NDVI波动较大,但自2005年以来NDVI呈现快速增长的趋势;3)从变化趋势上看,2000-2010年黄河流域植被改善的区域远远大于退化的区域,改善的区域占植被覆盖区域总面积的62.9%,退化的区域占27.7%,9.4%的区域NDVI稳定不变;4)从可持续性来看,86.0%的植被覆盖区域NDVI呈现正向可持续性,即NDVI的可持续性较强;由变化趋势与Hurst指数的耦合信息得出,持续改善的面积占植被覆盖区域总面积的53.7%,持续稳定不变的区域占7.8%,持续退化的区域占24.5%,另外14.0%的区域未来变化趋势无法确定,持续退化和未来变化趋势无法确定区域的植被变化状况需要研究人员继续关注。
[12] 戴声佩, 张勃, 王海军,.

中国西北地区植被覆盖变化驱动因子分析

[J]. 干旱区地理, 2010, 33(4): 636-643.

URL      [本文引用: 2]      摘要

利用GIMMS/NDVI数据分析了中国西北地区 1982-2006年植被覆盖时空变化特征及其驱动因子.近25 a来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10 a,并存在明显的空间差异.天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被NDVI显著增加;青海南部地区、陕西和宁夏交界地区、甘肃的部分地区以及新 疆的塔里木盆地、吐鲁番、塔里木河、托里等地区植被NDVI下降.从不同植被类型来看:林地、草地和耕地的年均NDVI都在提高.研究表明:中国西北地区 植被NDVI变化是各种自然和人为影响因素综合作用的结果.自然植被(林地等)变化更大程度上反映了气候变化对植被的影响,而人工植被(耕地等)变化更多 体现的是人类活动的作用.不同高程、坡度、坡向上的植被NDVI变化存在较大差异,当海拔超过4 000 m时,植被NDVI增加趋势很小;坡度低于25°的坡地植被NDVI增加主要是由于近年来的植被建设;阳坡植被变化比阴坡活跃,植被改善趋势较强.植被 NDVI与气温、降水的年际变化整体上都呈弱的正相关,温度上升使蒸发量增大,促进了土壤的干化,不利于植被生长,并且灌溉农业区的河水灌溉会降低农业植 被NDVI和降水的相关程度.农业生产水平和植被生态建设等人类活动对西北地区植被NDVI增加起重要作用.

[Dai Shengpei, Zhang Bo, Wang Haijun et al.

Vegetation cover change and its driving factors over northwest China.

Arid Land Geography, 2010, 33(4): 636-643.]

URL      [本文引用: 2]      摘要

利用GIMMS/NDVI数据分析了中国西北地区 1982-2006年植被覆盖时空变化特征及其驱动因子.近25 a来,中国西北地区年均植被NDVI增速为0.5%/10 a,并存在明显的空间差异.天山、阿尔泰山、祁连山、青海的中东部等地区植被NDVI显著增加;青海南部地区、陕西和宁夏交界地区、甘肃的部分地区以及新 疆的塔里木盆地、吐鲁番、塔里木河、托里等地区植被NDVI下降.从不同植被类型来看:林地、草地和耕地的年均NDVI都在提高.研究表明:中国西北地区 植被NDVI变化是各种自然和人为影响因素综合作用的结果.自然植被(林地等)变化更大程度上反映了气候变化对植被的影响,而人工植被(耕地等)变化更多 体现的是人类活动的作用.不同高程、坡度、坡向上的植被NDVI变化存在较大差异,当海拔超过4 000 m时,植被NDVI增加趋势很小;坡度低于25°的坡地植被NDVI增加主要是由于近年来的植被建设;阳坡植被变化比阴坡活跃,植被改善趋势较强.植被 NDVI与气温、降水的年际变化整体上都呈弱的正相关,温度上升使蒸发量增大,促进了土壤的干化,不利于植被生长,并且灌溉农业区的河水灌溉会降低农业植 被NDVI和降水的相关程度.农业生产水平和植被生态建设等人类活动对西北地区植被NDVI增加起重要作用.
[13] Baihua Fu, Isabela Burgher.

Riparian vegetation NDVI dynamics and its relationship with climate, surface water and groundwater

[J]. Journal of Arid Environments, 2015,113:59-68.

https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2014.09.010      URL      摘要

Maintaining the integrity of riparian ecosystems whilst continuing to reserve and extract water for other purposes necessitates a greater understanding of relationships between riparian vegetation and water availability. The Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) is a good indicator for identifying long-term changes in vegetated areas and their condition. In this study, we use regression tree analysis to investigate long term NDVI data (23 years) at semi-arid riparian areas in the Namoi catchment, Australia. Climatic factors (temperature and rainfall), surface water (flow and flooding) and groundwater levels are analysed collectively. We find that in general maximum temperature is the variable that primarily splits NDVI values, followed by antecedent 28-day rainfall and then inter-flood dry period and groundwater levels. More rain is required in the warmer months compared to cooler months to achieve similar mean NDVI values in tree patches or areas of high NDVI in riparian zones, presumably because of higher evaporation. Inter-flood dry period is shown to be important for maintenance of NDVI levels, particularly when rainfall is limited. Shallower groundwater levels sustain the NDVI and hence vegetation greenness when conditions are cooler and wetter.
[14] Amy N Birtwistle, Melinda Laituri, Brian Bledsoe et al.

Using NDVI to measure precipitation in semi-arid landscapes

[J]. Journal of Arid Environments, 2016,(131):15-24.

https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2016.04.004      URL      [本文引用: 1]      摘要

Measuring precipitation in semi-arid landscapes is important for understanding the processes related to rainfall and run-off; however, measuring precipitation accurately can often be challenging especially within remote regions where precipitation instruments are scarce. Typically, rain-gauges are sparsely distributed and research comparing rain-gauge and RADAR precipitation estimates reveal that RADAR data are often misleading, especially for monsoon season convective storms. This study investigates an alternative way to map the spatial and temporal variation of precipitation inputs along ephemeral stream channels using Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) derived from Landsat Thematic Mapper imagery. NDVI values from 26 years of pre- and post-monsoon season Landsat imagery were derived across Yuma Proving Ground (YPG), a region covering 3,367km 2 of semiarid landscapes in southwestern Arizona, USA. The change in NDVI from a pre-to post-monsoon season image along ephemeral stream channels explained 73% of the variance in annual monsoonal precipitation totals from a nearby rain-gauge. In addition, large seasonal changes in NDVI along channels were useful in determining when and where flow events have occurred.
[15] 神祥金, 周道玮, 李飞, .

中国草原区植被变化及其对气候变化的响应

[J]. 地理科学, 2015, 35(5):622-629.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2000.02.005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>利用1982~2006 年GIMMS NDVI和气象数据, 探究中国草原区植被变化及对气候的响应。结果表明, 近25 a 中国草原区植被覆盖总体呈上升趋势, 但季节变化空间差异明显。春季温度对温带典型草原、高寒草甸草原和高寒典型草原植被生长有重要影响, 而夏季和秋季温度同样对高寒草甸草原影响显著; 夏季降水增多能明显促进夏季温带荒漠草原植被生长。除8 月份以外, 温带草原5~9 月NDVI均与前一个月降水显著正相关; 在生长季内, 高寒草原NDVI与同期温度显著正相关, 但8 月份除外。此外高寒草原植被在生长最旺盛时期对降水变化存在1~3 个月滞后期。</p>

[Shen Xiangjin, Zhou Daowei,

Li Fei et al.Vegetation change and its response to climate change in Grassland region of China.

Scientia Geographica Sinica, 2015, 35(5):622-629.]

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2000.02.005      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>利用1982~2006 年GIMMS NDVI和气象数据, 探究中国草原区植被变化及对气候的响应。结果表明, 近25 a 中国草原区植被覆盖总体呈上升趋势, 但季节变化空间差异明显。春季温度对温带典型草原、高寒草甸草原和高寒典型草原植被生长有重要影响, 而夏季和秋季温度同样对高寒草甸草原影响显著; 夏季降水增多能明显促进夏季温带荒漠草原植被生长。除8 月份以外, 温带草原5~9 月NDVI均与前一个月降水显著正相关; 在生长季内, 高寒草原NDVI与同期温度显著正相关, 但8 月份除外。此外高寒草原植被在生长最旺盛时期对降水变化存在1~3 个月滞后期。</p>
[16] 杜加强, 贾尔恒·阿哈提, 赵晨曦, .

1982~2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应

[J]. 应用生态学报, 2015, 26(12): 3567-3578.

URL      Magsci      摘要

<p>植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982&mdash;2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982&mdash;2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>)和显著减少(-3&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.</p>

[Du Jiaqiang, Jiaerheng Ahati, Zhao Chenxi et al.

Dynamic changes in vegetation NDVI from 1982 to 2012 and its responses to climate change and human activities in Xinjiang, China.

Chinese Journal of Applied Ecology, 2015, 26(12):3567-3578.]

URL      Magsci      摘要

<p>植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982&mdash;2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982&mdash;2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>)和显著减少(-3&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.</p>
[17] Zhang Yili, Gao Jungang, Liu Linshan.

NDVI-based vegetation changes and their responses to climate change from 1982 to 2011: A case study in the Koshi River Basin in the middle Himalayas

[J]. Global and Planetary Change, 2013, 108:139-148.

https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2013.06.012      URL      摘要

Considerable researches during the past several decades have focused on monitoring changes in vegetation growth due to its important role in regulating the terrestrial carbon cycle and the climate system. In this study, we combined datasets of the satellite-derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and climatic factors to analyze spatio-temporal patterns of vegetation growth in 1982–2006 in the Koshi River Basin (KRB) in the middle Himalayas. In addition, the dataset from the global land surface satellite sensor from SPOT-4's Vegetation instrument in 1998–2011 was used to further verify the results of this study. At the regional scale, although a statistically significant increase in average growing season NDVI was observed (0.000802yr 61021 , P 02=020.03) during the entire study period, there existed three distinct periods with opposing trends. Growing season NDVI significantly increased in 1982–1994 (0.001902yr 61021 , P 02=020.03), and then decreased in 1994–2000 (61020.005802yr 61021 , P 02<020.001), while increased again in 2000–2006 (0.004902yr 61021 , P 02<020.001) and in 2000–2011 (0.003402yr 61021 , P 02<020.001). A sudden drop in NDVI in 1994–2000 largely contributed to these fluctuations in growing season NDVI over the KRB. Spring, summer and autumn NDVI significantly decreased in 1994–2000 (61020.007702yr 61021 , P 02<020.001; 61020.006702yr 61021 , P 02<020.001; and 61020.015502yr 61021 , P 02<020.001; respectively). Our further spatial analyses supported the existence of the sudden decrease in spring, summer and autumn NDVI in 1994–2000.
[18] Tian Haijing, Cao Chunxiang, Chen Wei.

Response of vegetation activity dynamic to climatic change and ecological restoration programs in Inner Mongolia from 2000 to 2012

[J]. Ecological ngineering, 2015,(82): 276-289.

https://doi.org/10.1016/j.ecoleng.2015.04.098      URL      摘要

To address devastating land desertification and soil erosion and to improve human well-being, central government in China has implemented a number of ecological restoration programs. It is essential to rigorously monitor the dynamic of vegetation activity and evaluate the effectiveness of these programs, not only to provide scientific support for ecosystem monitoring in arid and semi-arid region, but also to assess the efficiency of ecological restoration policy. Taking Inner Mongolia as study area, we used 13 years (2000 2012) of both climatic data and MODIS NDVI data to (1) assess the spatiotemporal vegetation dynamic and map areas of significant vegetation restoration and degradation, (2) analyze the impacts of climatic changes on vegetation activity and map areas where vegetation activity dynamic was significantly affected by climatic change, (3) map main driving forces of significant vegetation restoration or degradation, (4) validate the zones where vegetation significant restoration were mainly impacted by ecological restoration programs with vegetation fractional cover data in 2000 and 2012. Results showed an overall greening (15.38% significant NDVI increasing) and partial degradation (1.64% significant NDVI decreasing) in Inner Mongolia. It was estimated that annual precipitation most strongly and significantly limited vegetation growth over 45.1% of Inner Mongolia, whereas sunlit hours significantly limited growth over 3.37% and air temperature significantly over 0.73% of Inner Mongolia. Among the 15.38% significant greening region, 5.86% was caused by climatic changes, 5.67% was caused by ecological restoration programs, and the other 3.8% was caused by multi-factors. Among the 1.64% significant degradation region, 0.17% was caused by climatic changes and other 1.47% can be explained by human activities, such as population growth and city expansion.
[19] Su Wei, Yu Deyong, Sun Zhongping.

Vegetation changes in the agricultural-pastoral areas of northern China from 2001 to 2013

[J]. Journal of Integrative Agriculture, 2016, 15(5):1145-1156.

https://doi.org/10.1016/S2095-3119(15)61159-5      URL      [本文引用: 1]      摘要

Climate change and human activity have resulted in increasing change of vegetation growth globally. Numerous studies have been conducted on extreme climate events and analyses of ecological environment evolution. However, such studies have placed little emphasis on vegetation change and spatial variation in this type of ecotone. Accordingly, this study analyzed the changes in vegetation type and growth using the 16-d composite MOD13A1 product with 1-km resolution and MOD12Q1 product with 1-km resolution. We used the mean, maximum, standard deviation normalized-difference vegetation index(NDVI) values, and the rate of change(ROC) of NDVI value to explain vegetation changes within the studied ecotone. Our results showed that significant vegetation type and growth changes have occurred in the study area. From 2001 to 2013, for example, with the exception of 2001, 2004 and 2009, a certain extent of grassland area was converted to cropland. Drought severity index(DSI) results indicate that there exists drought in 2001, 2004 and 2009. Such temporal changes in cropland and grassland area confirmed the ecological vulnerability of the ecotone. At the same time, vegetation varied spatially from west to east and from south to north. The mean, maximum and standard deviation NDVI values were all sorted in descending order based on differences in latitude and longitude, as follows: NDVI2013>NDVI2009>NDVI2004>NDVI2001
[20] 周晓峰,王传宽.

黑龙江流域的生态脆弱性及林业对策

[J]. 林业科学, 1997, 33(2): 97-106.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在我国4大水系中,黑龙江流域的生态脆弱性最为突出。其水资源不丰,自净能力低,土层薄且结构疏松,最不耐冲蚀;植被恢复能力低。如此的自然条件,加之农业上长期的“重用轻养”,林业上的“重取轻予”,使资源过度消耗,生态环境明显恶化。为遏止恶化趋势并实现林业的持续发展,必须从根本上转变观念,树立人与自然和谐共进的自然观;确认林业不仅能生产经济产品,而且能生产特殊的生态产品和精神产品的职能,并因后两种产品不能直接进入市场流通,而必须在国民经济体系中建立公平的补偿制度;区域规划中应肯定山地森林以发挥水源涵养,水土保持作用为主,保证该区域山地水土保持安全的最低坡度值为6°;大力发展以“低耗高效”为核心的生态林业

[Zhou Xiaofeng, Wang Chuankuan.

Ecological fragility of and forestry strategies for Heilongjiang basin.

Scientia Silvae Sinicae, 1997, 33(2): 97-106.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

在我国4大水系中,黑龙江流域的生态脆弱性最为突出。其水资源不丰,自净能力低,土层薄且结构疏松,最不耐冲蚀;植被恢复能力低。如此的自然条件,加之农业上长期的“重用轻养”,林业上的“重取轻予”,使资源过度消耗,生态环境明显恶化。为遏止恶化趋势并实现林业的持续发展,必须从根本上转变观念,树立人与自然和谐共进的自然观;确认林业不仅能生产经济产品,而且能生产特殊的生态产品和精神产品的职能,并因后两种产品不能直接进入市场流通,而必须在国民经济体系中建立公平的补偿制度;区域规划中应肯定山地森林以发挥水源涵养,水土保持作用为主,保证该区域山地水土保持安全的最低坡度值为6°;大力发展以“低耗高效”为核心的生态林业
[21] 包刚, 包玉海, 覃志豪,.

近10年蒙古高原植被覆盖变化及其对气候的季节响应

[J]. 地理科学, 2013,33(5): 616-621.

[本文引用: 1]     

[Bao Gang, Bao Yuhai, Qin Zhihao et al.

Vegetation cover changes in Mongolian plateau and its response to seasonal climate changes in recent 10 years.

Scientia Geographica Sinica, 2013,33(5): 616-621.]

[本文引用: 1]     

[22] 陈效逑, 王恒.

1982~2003年内蒙古植被带和植被覆盖度的时空变化

[J]. 地理学报, 2009,64(1):84-94.

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.01.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用内蒙古地区1982-2003年遥感归一化差值植被指数(NDVI)数据,对植被带进行了分时段的划分,并以典型草原植被带为例,分析植被覆盖度时空变化及其与水热因子的关系.结果表明:在整个研究期间,典型草原带的面积呈增加的趋势,荒漠草原带的面积呈减少的趋势,森林带、森林草原带和荒漠带的面积趋势变化不明显.总体上看,从时段1(1982-1987年)到时段2(1988-1992年)植被带进化演变的面积占优势,从时段2(1988-1992年)到时段3(1993-1998年)进化和退化演变的面积相当,从时段3(1993-1998年)到时段4(1999-2003年)退化演变的面积占优势.在典型草原带内,多年平均植被覆盖度具有明显的季节变化,从5月上半月返青开始到8月下半月达到年最大值,其空间演进以大兴安岭两翼为中心,逐渐向东南的西辽河平原和向西的乌兰察布高原扩展.前期降水量与覆盖度季节增量年际变化之间呈正相关,显著正相关的区域位于锡林郭勒高原西部和乌兰察布高原,而气温与覆盖度季节增量年际变化的相关一般不显著.典型草原年最大覆盖度线性趋势降低与升高的面积分别占52.6%和47.4%,其中,呼伦贝尔高原西部边缘以及大兴安岭山麓两侧的年最大覆盖度呈显著降低的趋势,而西辽河平原西南部和努鲁儿虎山东段的年最大覆盖度呈显著升高的趋势.年降水量是影响年最大覆盖度的主要因子,而年均温对年最大覆盖度的影响不明显.

[Chen Xiaoqiu, Wang Heng.

Spatial and Temporal Variations of Vegetation Belts and Vegetation Cover Degrees in Inner Mongolia from 1982 to 2003.

Acta Geographica Sinica, 2009,64(1):84-94.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2009.01.009      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用内蒙古地区1982-2003年遥感归一化差值植被指数(NDVI)数据,对植被带进行了分时段的划分,并以典型草原植被带为例,分析植被覆盖度时空变化及其与水热因子的关系.结果表明:在整个研究期间,典型草原带的面积呈增加的趋势,荒漠草原带的面积呈减少的趋势,森林带、森林草原带和荒漠带的面积趋势变化不明显.总体上看,从时段1(1982-1987年)到时段2(1988-1992年)植被带进化演变的面积占优势,从时段2(1988-1992年)到时段3(1993-1998年)进化和退化演变的面积相当,从时段3(1993-1998年)到时段4(1999-2003年)退化演变的面积占优势.在典型草原带内,多年平均植被覆盖度具有明显的季节变化,从5月上半月返青开始到8月下半月达到年最大值,其空间演进以大兴安岭两翼为中心,逐渐向东南的西辽河平原和向西的乌兰察布高原扩展.前期降水量与覆盖度季节增量年际变化之间呈正相关,显著正相关的区域位于锡林郭勒高原西部和乌兰察布高原,而气温与覆盖度季节增量年际变化的相关一般不显著.典型草原年最大覆盖度线性趋势降低与升高的面积分别占52.6%和47.4%,其中,呼伦贝尔高原西部边缘以及大兴安岭山麓两侧的年最大覆盖度呈显著降低的趋势,而西辽河平原西南部和努鲁儿虎山东段的年最大覆盖度呈显著升高的趋势.年降水量是影响年最大覆盖度的主要因子,而年均温对年最大覆盖度的影响不明显.
[23] 戚颖.

三江平原典型流域土地覆被变化对水资源的影响研究[D]

. 哈尔滨:东北林业大学, 2015.

[本文引用: 1]     

[Qi Ying.

Researches on the effects of land cover change of Typical basin in Sanjiang Plain on water resources.

Harbin: Northeast Forestry University,2015.]

[本文引用: 1]     

[24] 孙小龙, 刘朋涛, 李平.

近三十年来锡林郭勒草原植被NDVI指数动态分析

[J]. 中国草地学报, 2014, 36(6): 22-28.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-5021.2014.06.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用线性倾向法和转移矩阵对过去三十年锡林郭勒草原植被NDVI指数的变化趋势进行分析的结 果表明:1990~1999年是三十年中草原退化最为严重的时期,低指数区域(荒漠草原区)草原植被指数趋于提高,而部分高指数区域(植被指数最好的区 域)却表现为降低趋势;2000年后锡林郭勒草原整体植被指数好转,载畜量的降低对草原植被恢复起到了积极作用,而降水量的变化对草原植被的影响程度在不 同区域表现不一致。

[Sun Xiaolong, Liu Pengtao, Li Ping.

The dynamic state of NDVI index in Xilingol grassland during 1981-2010.

Chinese Journal of Grassland, 2014, 36(6): 22-28.]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1673-5021.2014.06.005      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用线性倾向法和转移矩阵对过去三十年锡林郭勒草原植被NDVI指数的变化趋势进行分析的结 果表明:1990~1999年是三十年中草原退化最为严重的时期,低指数区域(荒漠草原区)草原植被指数趋于提高,而部分高指数区域(植被指数最好的区 域)却表现为降低趋势;2000年后锡林郭勒草原整体植被指数好转,载畜量的降低对草原植被恢复起到了积极作用,而降水量的变化对草原植被的影响程度在不 同区域表现不一致。
[25] 于灵雪, 张树文, 贯丛,.

黑龙江流域积雪覆盖时空变化遥感监测

[J]. 应用生态学报, 2014, 25(9): 2521-2528.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<div style="line-height: 150%">利用MODIS双星数据对黑龙江流域2003&mdash;2012年的积雪覆盖面积进行提取和验证,然后基于合成的数据分析研究区积雪覆盖面积的季节和年际变化.结果表明: 双星合成降低了云的影响,总体精度&gt;91%,可以满足分析和研究需求.研究期间,黑龙江流域积雪覆盖面积存在显著的季节变化,7、8月的积雪最少,几乎为零,1月积雪覆盖面积最大,占流域的80%以上.2003&mdash;2004、2009&mdash;2010年冬季积雪覆盖面积较高(&gt;180&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>),2011年冬季最大积雪覆盖面积较低(150&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>).积雪覆盖的年际变化与年平均气温和平均降水量的波动存在一定的对应关系:积雪覆盖面积较低年份对应的年降水量较少、平均气温较高,反之亦然.2003&mdash;2012年,研究区5、6月的积雪覆盖面积呈减少趋势,降水量增加和气温的升高与积雪覆盖面积减少紧密相连.</div><div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>

[Yu Lingxue, Zhang Shuwen, Guan Chong et al.

Monitoring on spatial and temporal changes of snow cover in the Heilongjiang Basin based on remote sensing.

Chinese Journal of Applied Ecology, 2014, 25(9) :2521-2528.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<div style="line-height: 150%">利用MODIS双星数据对黑龙江流域2003&mdash;2012年的积雪覆盖面积进行提取和验证,然后基于合成的数据分析研究区积雪覆盖面积的季节和年际变化.结果表明: 双星合成降低了云的影响,总体精度&gt;91%,可以满足分析和研究需求.研究期间,黑龙江流域积雪覆盖面积存在显著的季节变化,7、8月的积雪最少,几乎为零,1月积雪覆盖面积最大,占流域的80%以上.2003&mdash;2004、2009&mdash;2010年冬季积雪覆盖面积较高(&gt;180&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>),2011年冬季最大积雪覆盖面积较低(150&times;10<sup>4</sup> km<sup>2</sup>).积雪覆盖的年际变化与年平均气温和平均降水量的波动存在一定的对应关系:积雪覆盖面积较低年份对应的年降水量较少、平均气温较高,反之亦然.2003&mdash;2012年,研究区5、6月的积雪覆盖面积呈减少趋势,降水量增加和气温的升高与积雪覆盖面积减少紧密相连.</div><div style="line-height: 150%">&nbsp;</div>
[26] 田鹏, 田坤, 李靖,.

黑龙江流域生态功能区划研究

[J].西北林学院学报, 2007, 22(2): 189-193.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-7461.2007.02.048      URL      [本文引用: 1]      摘要

根据黑龙江流域地理位置、气候、生态敏感性等,在构建指标体系基 本原则的基础上,建立了黑龙江流域生态环境质量评价指标体系(包括3层结构和28个指标),按生态功能区划的等级体系,通过从上游到下游划分的方法,将黑 龙江流域划分成6个生态功能区,并根据黑龙江流域各自生态功能和主要环境问题,制定有效的保护措施.

[Tian Peng, Tian Kun, Li Jing et al.

Studies on ecological functional districts along Aumer Basin.

Journal of Northwest Forestry University, 2007, 22(2): 189-193. ]

https://doi.org/10.3969/j.issn.1001-7461.2007.02.048      URL      [本文引用: 1]      摘要

根据黑龙江流域地理位置、气候、生态敏感性等,在构建指标体系基 本原则的基础上,建立了黑龙江流域生态环境质量评价指标体系(包括3层结构和28个指标),按生态功能区划的等级体系,通过从上游到下游划分的方法,将黑 龙江流域划分成6个生态功能区,并根据黑龙江流域各自生态功能和主要环境问题,制定有效的保护措施.
[27] 朴世龙,方精云.最近

18 年来中国植被覆盖的动态变化

[J]. 第四纪研究,2001,21(4): 294-302.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-7410.2001.04.002      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>基于遥感和地理信息系统技术,利用NOAA-AVHRR数据对我国最近18年(1982~1999)来的植被覆盖的动态变化进行了分析.结果表明:我国植被覆盖的动态变化受气候波动的影响十分显著,并且这种变化的区域性差异明显.18年来,NDVI减小的地区主要分布在西北地区和青藏高原,而NDVI增加的地区主要发生在东部地区;20世纪80年代和90年代的NDVI变化趋势之间存在较大差异;90年代NDVI减小的区域明显地比80年代增加,特别是西北干旱地区NDVI的下降趋势明显.我国珠江三角洲和长江三角洲地区是18年来植被覆盖下降趋势最明显的地区,表明快速城市化的影响.</p>

[Piao Shilong, Fang Jingyun.

Dynamic vegetation cover change over the last 18 years in China.

Quaternary Sciences, 2001, 21(4) : 294-302.]

https://doi.org/10.3321/j.issn:1001-7410.2001.04.002      URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>基于遥感和地理信息系统技术,利用NOAA-AVHRR数据对我国最近18年(1982~1999)来的植被覆盖的动态变化进行了分析.结果表明:我国植被覆盖的动态变化受气候波动的影响十分显著,并且这种变化的区域性差异明显.18年来,NDVI减小的地区主要分布在西北地区和青藏高原,而NDVI增加的地区主要发生在东部地区;20世纪80年代和90年代的NDVI变化趋势之间存在较大差异;90年代NDVI减小的区域明显地比80年代增加,特别是西北干旱地区NDVI的下降趋势明显.我国珠江三角洲和长江三角洲地区是18年来植被覆盖下降趋势最明显的地区,表明快速城市化的影响.</p>
[28] 刘宪锋,任志远, 林志辉,.

2000~2011年三江源区植被覆盖时空变化特征

[J].地理学报, 2013, 68(7): 897-908.

[本文引用: 1]     

[Liu Xianfeng, Ren Zhiyuan, Lin Zhihui et al.

The spatial-temporal changes of vegetation coverage in the three-river headwater region in recent 12 years.

Acta Geographica Sinica, 2013, 68(7): 897-908.]

[本文引用: 1]     

[29] 国志兴,王宗明,宋开山,.

1982~2003年东北林区森林植被NDVI与水热条件的相关分析

[J].生态学杂志, 2007, 26(12): 1930-1936.

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

以气象站点为研究单元,将1982—2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析。结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子。春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(<EM>P</EM>&lt;0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性。寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(<EM>P</EM>&lt;0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水。寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385。温带针阔叶混交林NDVI在4—7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297。暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367。森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著。

[Guo Zhixing, Wang Zongming, Song Kaishan et al.

Correlations between forest vegetation NDVI and water/thermal condition in Northeast China forest regions in 1982-2003.

Chinese Journal of Ecology, 2007, 26(12): 1930-1936.]

URL      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

以气象站点为研究单元,将1982—2003年东北林区森林植被月平均、季平均和年平均NDVI数据与其对应的水热条件(温度和降水)进行相关、偏相关和复相关分析。结果表明:温度是影响东北林区森林植被NDVI的最主要气候因子。春季、秋季不同森林植被平均NDVI与温度和降水呈极显著相关(<EM>P</EM>&lt;0.01),其与温度的相关性高于其与降水的相关性。寒温带针叶林NDVI在生长季与温度和降水呈极显著相关(<EM>P</EM>&lt;0.01),其与降水的相关性略高于其与温度的相关性,而全年温度对寒温带针叶林生长的影响高于降水。寒温带针叶林NDVI在4月份与降水的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数达-0.385。温带针阔叶混交林NDVI在4—7月与温度的时滞偏相关性较高,相关系数分别为0.581,0.490,-0.266和-0.297。暖温带落叶阔叶林NDVI在4月份与温度的时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为0.571;在7月份与降水时滞偏相关性高于其他月份,相关系数为-0.367。森林植被生长增长阶段NDVI受综合水热条件(温度和降水)的滞后影响显著。
[30] 李朝洪, 王雪霞.

黑龙江省国有林区生态环境脆弱性的变化趋势

[J]. 东北林业大学学报, 2016, 44(4): 93-97.

URL      [本文引用: 1]      摘要

在定位生态环境脆弱性内涵基础上,设置了国有林区生态环境脆弱性的评价指标体系,利用主成分分析方法对生态环境脆弱性指标进行赋权,利用灰色关联分析法监测黑龙江省国有林区2004—2014年的生态环境脆弱性变化趋势。结果表明:黑龙江省国有林区生态环境脆弱性的驱动因子,排在前10位的依次为森林火灾受害率、森林病虫鼠害受害率、营林投资力度、林业法律法规健全度、废水排放达标率、降水量、积温、水资源总量、过熟林比例、无林地比例;黑龙江省国有林区生态环境脆弱性,表现出逐年降低的趋势。

[Li Chaohong, Wang Xuexia.

Ecology Environment Vulnerability Change Trend of State-owned Forest Area in Heilongjiang Province.

Journal of Northeast Forestry University, 2016, 44(4) : 93-97.]

URL      [本文引用: 1]      摘要

在定位生态环境脆弱性内涵基础上,设置了国有林区生态环境脆弱性的评价指标体系,利用主成分分析方法对生态环境脆弱性指标进行赋权,利用灰色关联分析法监测黑龙江省国有林区2004—2014年的生态环境脆弱性变化趋势。结果表明:黑龙江省国有林区生态环境脆弱性的驱动因子,排在前10位的依次为森林火灾受害率、森林病虫鼠害受害率、营林投资力度、林业法律法规健全度、废水排放达标率、降水量、积温、水资源总量、过熟林比例、无林地比例;黑龙江省国有林区生态环境脆弱性,表现出逐年降低的趋势。

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