在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间...在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间变化上分析长江三角洲地区植被变化特征,应用一元线性回归趋势分析方法和更适合研究非正态分布数据的Mann-Kendall非参数检验方法对长江三角洲地区的植被覆盖状况进行研究。研究结果表明,(1)利用Terra Modis NDVI数据可以很好地从宏观上监测长江三角洲地区植被覆盖的时空变化。(2)植被覆盖的时空变化是自然和人类活动共同作用的结果,特别是在快速城市化的长江三角洲地区,人类活动对植被覆盖的影响更为剧烈,并且植被覆盖变化对人类活动做出积极的响应。12年来,长江三角洲地区植被覆盖总体呈下降趋势,尤其是研究区中的城市及周边地区则以显著下降趋势为主,说明长江三角洲地区随着城市化进程的加速,植被覆盖状况正面临着恶化。(3)一元线性回归趋势分析方法和Mann-Kendall非参数检验方法对植被变化趋势的检测总体上趋于一致,两者可以相互印证,但局部有差异。因此,当进行局部区域植被覆盖变化的深入研究及驱动力分析时,需要较高分辨率的数据作为辅助数据。研究揭示了快速城市化背景下长江三角洲地区植被覆盖变化的规律,从而为长江三角洲地区生态保护和植被恢复提供有利的依据和借鉴。展开更多
植被净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）是估算区域上植被碳源、碳汇的重要指标.以东北三省为研究区,基于EOS/MODIS遥感资料,结合气象数据,对2000—2010年NEP的分布情况和时间变化特征进行分析,结果表明,2000—2010年...植被净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）是估算区域上植被碳源、碳汇的重要指标.以东北三省为研究区,基于EOS/MODIS遥感资料,结合气象数据,对2000—2010年NEP的分布情况和时间变化特征进行分析,结果表明,2000—2010年我国东北三省大部分地区为碳汇区域,NEP值处于0~300 g C·m-2·a-1之间,碳源地主要集中在吉林省西北部和黑龙江省西南部地区;林地的碳汇能力最大,NEP均值为176.74 g C·m-2·a-1,其次为灌丛175.02 g C·m-2·a-1,农田、湿地、草地的碳汇能力依次减弱;11年间,东北三省约66.36%的地区NEP呈下降趋势,即过半数地区固碳能力都在减弱,固碳能力大幅增强的地区集中在辽宁省长白山西南段和西辽低山丘陵,NEP上升的斜率在5~15之间.结合年均温和年降水对逐年的东三省年平均NEP进行分析,结果显示,NEP与降水呈正相关关系,且相关性显著;NEP与温度呈负相关关系,但是相关性不够显著;NEP值受温度、降水的极值影响很明显.本文基于多时相遥感数据展开了区域尺度的碳源汇模拟,为遥感数据在此领域的应用和碳储蓄动态变化研究提供了理论依据和方法借鉴.展开更多
文摘在快速城市化的长江三角洲地区,植被覆盖状况变化问题已经引起公众的关注并且成为科学研究的热点。植被指数作为监测植被和生态环境变化的有效指标而得到广泛应用。基于2000—2011年的Terra Modis NDVI植被指数数据集,从时间尺度和空间变化上分析长江三角洲地区植被变化特征,应用一元线性回归趋势分析方法和更适合研究非正态分布数据的Mann-Kendall非参数检验方法对长江三角洲地区的植被覆盖状况进行研究。研究结果表明,(1)利用Terra Modis NDVI数据可以很好地从宏观上监测长江三角洲地区植被覆盖的时空变化。(2)植被覆盖的时空变化是自然和人类活动共同作用的结果,特别是在快速城市化的长江三角洲地区,人类活动对植被覆盖的影响更为剧烈,并且植被覆盖变化对人类活动做出积极的响应。12年来,长江三角洲地区植被覆盖总体呈下降趋势,尤其是研究区中的城市及周边地区则以显著下降趋势为主,说明长江三角洲地区随着城市化进程的加速,植被覆盖状况正面临着恶化。(3)一元线性回归趋势分析方法和Mann-Kendall非参数检验方法对植被变化趋势的检测总体上趋于一致,两者可以相互印证,但局部有差异。因此,当进行局部区域植被覆盖变化的深入研究及驱动力分析时,需要较高分辨率的数据作为辅助数据。研究揭示了快速城市化背景下长江三角洲地区植被覆盖变化的规律,从而为长江三角洲地区生态保护和植被恢复提供有利的依据和借鉴。
文摘植被净生态系统生产力（Net Ecosystem Productivity,NEP）是估算区域上植被碳源、碳汇的重要指标.以东北三省为研究区,基于EOS/MODIS遥感资料,结合气象数据,对2000—2010年NEP的分布情况和时间变化特征进行分析,结果表明,2000—2010年我国东北三省大部分地区为碳汇区域,NEP值处于0~300 g C·m-2·a-1之间,碳源地主要集中在吉林省西北部和黑龙江省西南部地区;林地的碳汇能力最大,NEP均值为176.74 g C·m-2·a-1,其次为灌丛175.02 g C·m-2·a-1,农田、湿地、草地的碳汇能力依次减弱;11年间,东北三省约66.36%的地区NEP呈下降趋势,即过半数地区固碳能力都在减弱,固碳能力大幅增强的地区集中在辽宁省长白山西南段和西辽低山丘陵,NEP上升的斜率在5~15之间.结合年均温和年降水对逐年的东三省年平均NEP进行分析,结果显示,NEP与降水呈正相关关系,且相关性显著;NEP与温度呈负相关关系,但是相关性不够显著;NEP值受温度、降水的极值影响很明显.本文基于多时相遥感数据展开了区域尺度的碳源汇模拟,为遥感数据在此领域的应用和碳储蓄动态变化研究提供了理论依据和方法借鉴.
