重庆石漠化和非石漠化区植被绿度时空变化特征

[目的]为研究重庆岩溶石漠化和非石漠化地区植被绿度时空变化特征及其对土地利用类型的响应,有利于指导岩溶地区植被生态恢复的影响。[方法]基于植被叶面积指数(LAI)及土地利用类型数据,采用趋势分析和Hurst指数分析石漠化和非石漠化地区植被绿度的时空演变特征,利用土地利用转移矩阵定量分析土地利用变化对植被绿度的影响。[结果](1)石漠化和非石漠化地区的植被绿度整体呈增加趋势,分别在2007年和2012年达到最大绿度,绿度值为1.36和1.69,年平均增速为0.014和0.012。(2)石漠化和非石漠化地区植被绿度动态变化趋向良好,改善趋势面积占比分别为86.84%,87.04%,反持续改善趋势面积占比分别为52.82%,80.29%,是未来植被绿度主要变化趋势。(3)石漠化和非石漠化地区主要的土地利用类型是林地和耕地,且林地转化的耕地是植被绿度退化的主要发生区,耕地、灌木和草地转化的林地是植被绿度改善的主要发生区。(4)高LAI的土地利用类型转化为较低LAI土地利用类型导致LAI减小,降低植被绿度,较低LAI土地利用类型转化为高LAI土地利用类型,导致LAI增加。石漠化和非石漠化地区林地LAI转出总量减少最多,分别为11902.01和4442.18,转入总量增加最多分别为14983.78和17109.46;建设用地、水域和裸地面积较小,对LAI总量的影响不明显。[结论]研究结果有助于揭示生态脆弱区植被绿度的变化特征及对土地利用变化的响应机制,为重庆市岩溶地区石漠化治理、生态安全和经济可持续发展提供科学依据。

宁夏草地绿度时空变化图谱及驱动因素分析

[目的]揭示宁夏草地绿度的时空变化规律,探明其驱动因素,为有效管理北方农牧交错生态脆弱区草地碳库和推动宁夏草地长效生态增汇提供决策参考。[方法]基于NDVI、气象及土地利用数据,采用地学信息图谱、Sen+Mann-Kendall趋势分析、变异系数、Hurst指数、偏相关分析及残差分析等方法,分析了宁夏草地绿度时空分布及变化特征,探究了气候变化和人类活动对草地绿度的影响。[结果]2000—2020年,宁夏草地绿度以速率为0.007/a波动上升,草甸草地绿度最高且增速最快为0.011/a,荒漠草地绿度最低且增速最慢为0.004/a;草地绿度月均变化呈倒“U”型,不同类型草地绿度最大值相差较大,最小值相近。草地绿度空间分异明显,呈“南高北低”的格局,3—8月绿度提升由南向北推进,9月至次年2月渐次降低由北向南推移。97.76%草地绿度呈增加趋势,极其显著增加比重最大为48.78%,荒漠草地和典型草地绿度变化为高波动且绿化趋势不持续,草甸草地绿度变化为中低波动且绿化趋势可持续。宁夏草地绿度与气温正负相关并存,与降水呈正相关,67.10%区域以降水驱动为主;残差分析显示人类活动对宁夏草地绿度以正效应为主,退耕还草等生态工程促进草地绿度提升,建设用地扩张导致草地绿度降低。[结论]2000年以来,宁夏草地绿度有了明显提升,且在宁夏南部地区增加成效尤为显著。荒漠草地和典型草地绿度波动较大,需要在后期管理中减少人类活动对其的扰动。

基于GEE的黄土高原植被绿度线推移变化研究

基于Google Earth Engine(GEE)云平台和Landsat系列遥感影像,以归一化植被指数(NDVI)和增强型植被指数(EVI)及其植被绿度线作为指标,分析了1987~2020年黄土高原生长季植被绿度以及植被绿度线推移的时空演变特征.结果表明:1987~2020年黄土高原生长季NDVI和EVI年均增速分别为0.0042a^(-1)(P<0.01)和0.0023a^(-1)(P<0.01),2000年后的平均增速是2000年前的3~4倍;空间分布上,NDVI和EVI变化趋势以显著上升和极显著上升为主,面积占比分别为78.78%和69.21%;1987~2020年黄土高原植被绿度线VGLNDVI和VGLEVI分别以5.52和4.59km/a的速率向北推移;1987~2020年VGLNDVI和VGLEVI分别平均北移173.93和131.62km,北移量变化主要发生在2005~2010年,北移量最大区域分布在陕西榆林和延安地区、山西西北部、内蒙古中南部等黄土高原中北部区域,最大北移距离分别达到532.12和471.57km.

秦巴山地植被绿度特征及其对地表水热的响应

地表水热通过影响土壤和大气间的水分交换以及植被生长用水对植被格局起关键作用。使用2000—2020年MODIS叶面积指数(Leaf area index,LAI)作为秦巴山地植被绿度的评价指标,基于遥感技术获取同时段地表温度(Land surface temperature,LST)和温度植被干旱指数(Temperature vegetation drought index,TVDI),用于指示地表水热状况。结合坡向和海拔等地形因素,使用均值和趋势法分析了秦巴山地植被绿度的时空特征;采用时滞相关性分析、主导因素分析探究了植被绿度与地表水热的相关关系,以及影响植被绿度变化的主导因素;借助广义可加模型,结合植被类型探讨了植被绿度与地表水热的非线性关系。结果表明:(1)秦巴山地LAI集中在1—5之间,LAI均值随海拔先增后减,不同坡向LAI差异较大,表现为大巴山北坡>大巴山南坡>秦岭南坡>秦岭北坡>西秦岭。秦巴山地LAI高值区与地表水热较好的地区在空间分布上具有一致性,LAI低值区与LST低值区或TVDI高值区较为一致。(2)秦巴山地LAI以由增变减趋势为主,变化趋势的海拔分异大于坡向分异。在LAI由增变减区,地表水热以由增变减为主,其次是持续增加。(3)秦巴山地LAI与LST主要为显著正相关,与TVDI主要为显著负相关。LAI对地表水热的时滞响应不明显,LAI受TVDI的影响较受LST的影响面积广。(4)除LST增加导致落叶阔叶林和混交林LAI单调递增外,地表水热对各植被类型LAI均为非线性影响,即存在一定阈值,阈值两侧LAI的响应规律不同,不同植被类型对地表水热响应的阈值差异较大。

全球森林绿度异常对干旱事件的响应

近年来全球气候变化下干旱事件频发,进一步导致森林锐减,加重部分地区荒漠化,因此定量研究森林绿度对干旱事件的响应具有重要意义。结合基于叶面积指数的森林绿度异常指标和基于标准化降水蒸发指数的干旱指标,研究了全球森林绿度异常对干旱事件的响应机制,阐释了不同类型森林绿度异常值对干旱事件的敏感性及空间差异。结果表明:①2007-2018年全球森林面积整体呈先增加后减少趋势,最大异常面积出现在2008年,其森林绿度异常面积占森林总面积的57.15%;②受干旱影响,全球各主要林区均发生多次绿度异常现象,未发生异常的地区主要位于各大森林的边缘地区以及靠海岸地区;③美国西部地区、南非、中国西南部和澳大利亚境内森林绿度异常程度和干旱事件具有正相关关系;④各类型森林中以阔叶林绿度异常对干旱变化的敏感性最强,其次为混交林和针叶林,而灌木林敏感性最弱。研究结果揭示了气候变化下全球森林绿度对干旱事件响应的差异化规律,对各地区森林绿度变化进行了归因分析,为全球森林生态保护提供了个性化的科学依据。

1982—2020年东北森林带植被绿度时空变化特征

植被绿度变化(绿化或褐化)的时空格局研究有助于了解生态系统结构和功能的变化,制定适应气候变化的生态系统管理政策。在全球气候变化加剧的背景下,过去40a间东北森林带植被绿度如何变化仍不清楚。基于气象再分析数据分析了1982—2020年来东北森林带的气候变化趋势,以叶面积指数(LAI)作为植被绿度的衡量指标分析了东北森林带中大兴安岭、小兴安岭和长白山脉植被绿度的时空变化格局和影响因素。研究发现:1982—2020年东北森林带气候趋势呈现“暖干化”特征。研究区植被绿度总体呈绿化趋势,但2000年后植被绿度变化呈降低趋势的区域增加了7.23倍,主要位于大兴安岭西北部。影响因素分析表明,1982—2000年温度和土壤水分是植被绿度增加的主要驱动因素;而2000年之后,区域内植被绿化的主要驱动因素为土壤水分的增加,降雨和相对湿度降低引起的水分胁迫导致大兴安岭西北部植被褐化加剧。研究结果为揭示东北森林带固碳能力变化、制定适应气候变化的林业管理对策提供了科学参考。

冷冻干燥技术加工高绿度抹茶的研究

色泽是衡量抹茶品质的重要因素之一,如今抹茶初制加工中的蒸汽、热风等杀青技术能最大程度地保持茶叶原有的绿色,而干燥过程中的高温会导致色素氧化和叶绿素脱镁,从而使抹茶绿度损失,所以干燥方式的创新是提升抹茶绿度的关键。本试验选取3种茶树鲜叶,经蒸汽、热风杀青后随机取样作为冻干原料,取同品种用传统干燥方式加工的碾茶混样作为试验对照,采用冷冻干燥技术所得的冻干抹茶,较传统烘干加热干燥的抹茶叶绿素含量明显提高,绿度值提升了13%~25%,且氨基酸和茶多酚等内含物含量变化不明显。通过审评发现冻干抹茶略带青味,但后续研究发现可通过再次短时烘干和拼配的方式加以改良。冻干抹茶无食品安全风险,而且于5℃保存1年后在绿度、内含物、微生物方面均基本保持稳定。所以,相较于传统生产模式,冷冻干燥技术加工的抹茶产品绿度更高。

中国植被绿度期遥感监测方法研究

基于遥感技术的地表植物物候监测,有效克服了传统地面观测站点有限、资料不完整等缺陷,实现了观测方法由点向面的空间尺度转换,因此可表征植被生态系统层面的物候现象。本文选择使用"植被绿度期"来代替"植物生长期或生长季"等概念,并以中国陆地植被为研究对象,建立了中国植被绿度期遥感监测模型———基于NDVI累积频率曲线的Logistic拟合模型,来计算中国植被绿度始期和绿度末期。为验证本模型结果的可靠性和优越性,使用地面物候观测数据对其结果加以检验,并与其他常见遥感监测模型进行了比较。结果和验证表明,在地处温带地区的牡丹江、呼和浩特、北京、西安和洛阳站点,使用本模型计算的植被绿度始期与地面观测结果相差9—21d,绿度末期相差0—13d,其准确度均优于其他遥感模型,而且年际波动相对较小;在地处亚热带地区的屯溪、仁寿、贵阳和广州站点,本模型结果产生较大误差。通过误差分析可知,在南方以常绿植被为主的亚热带地区,本模型计算所得的植被绿度始期和绿度末期并不是地表植被生长季始末日期的真实反映,而往往用于指示区域气候变化的特征。此外,本研究模型比其他方法具有更好的适用性,而且适合不同空间尺度的植物物候监测。

基于NOAA NDVI的中国植被绿度始期变化

在对1982-1999年NOAA/AVHRR NDVI数据集进行缺失处理、平滑处理以及残存误差订正的基础上,利用基于NDVI累积频率曲线的Logistic拟合模型计算生成了各年份全国植被绿度始期数据,统计了所有气候植被类型和生物气候区的平均绿度始期,并对不同空间类型植被绿度始期的年际变化趋势与显著性程度、时空变化特征等做了统计分析。结果表明:①全国大部分地区植被绿度始期呈提前趋势,其中华北平原、贵州东北部、湖南中南部山地丘陵区、广东西部地区以及内蒙古高原东部典型草原区等明显提前。②植被绿度始期年际波动程度高于10天的地区主要分布在农业植被区、常绿植被区和草原区,其中河套平原、关中盆地、河南中东部、川西盆地、广东、藏东南边缘地带以及台湾部分地区超过15天。③除温带荒漠以外,其它所有植被类型绿度始期均为提前趋势。④从各生物气候区空间变化来看,随着年积温降低和干旱指数增大,植被绿度始期大致呈推迟趋势;从年际变化来看,华南、华东、华中、华北、内蒙、东北和青藏区植被绿度始期提前,陕晋和西北区植被绿度始期推迟。⑤受1982～1983年厄尔尼诺事件影响,各空间类型植被绿度始期分别表现为推迟和提前趋势。

冬小麦叶片绿度时空变异特征研究

应用地统计学方法测定分析海河低平原区农田冬小麦关键生育期叶片绿度时空变异特征结果表明,冬小麦叶片绿度时间变化趋势为拔节期＜孕穗期＜抽穗期＜灌浆期;各生育时期叶片绿度在180m×720m空间存在变异性,其相关距离为145.4～320.0m;块金效应占各自总方差的25%～79%,经验半方差可用球状模型模拟.

小麦叶片水分及绿度特征的光谱法诊断

通过ASD FieldSpec光谱仪测定2个小麦品种3个氮肥处理、3个水分处理下的叶片反射光谱,用SPAD-502仪测定叶片的SPAD(绿度指数)值,并称取叶重。用ViewSpec Pro与Matlab软件处理光谱数据,分析光谱参数与叶片含水量及SPAD值的相关关系,从而明确叶片水分及绿度特征的最佳波段或光谱指数。结果表明,水分指数(WI)、水分胁迫指数(MSI)及中红外植被指数(MSVI1)与叶片含水量的相关关系密切且表现稳定,均通过了0.05水平的显著性检验;Fd664(664nm附近处一阶导数光谱值)、SDr/SDb(红边区域一阶微分总和与蓝边区域一阶微分总和的比值)与小麦叶片SPAD值的相关性达到极显著水平,因而利用光谱法诊断和监测小麦叶片水分及绿度特征具有良好的可行性,可为遥感技术应用于精准农业提供依据。

草坪绿度光谱指数研究初报

选用高羊茅、多年生黑麦草、草地早熟禾、狗牙根、匍匐翦股颖5种草坪草的24个品种为试验对象,选择冠层反射光谱的绿峰反射率(Rg)和800 nm处反射率(R800),构建草坪色泽指标———绿度光谱指数(GSI)。结果表明,高羊茅8个品种的绿度光谱指数在8.26～7.51范围内,多年生黑麦草8个品种在8.18～5.49范围内;草地早熟禾5个品种在7.63～6.33范围内,匍匐翦股颖2个品种在6.23～6.05范围内,狗牙根太阳城的绿度光谱指数为6.80。草坪绿度光谱指数与色泽目测评分值之间存在极显著的相关性(P<0.01)。与传统色泽目测法相比较,利用绿度光谱指数能够更加准确而客观地对草坪色泽进行评价。

基于叶片面积玉米叶片保绿度开花后衰减特性初步研究

采用Excel工作表及Origin7.0统计分析软件对基于绿叶面积玉米叶片保绿度开花后衰减特性进行了初步研究,结果表明:玉米开花后叶片保绿度衰减符合方程y=aeb-cx/(1+eb-cx);不同基因型玉米叶片保绿度衰减启动时间、最大衰减速率和最大衰减速率出现时间等衰减特性差异较大;即使相同基因型在不同环境条件下叶片衰减特性也不尽相同。采用y=aeb-cx/(1+eb-cx)模拟方程能比较全面揭示叶片保绿度的动态变化过程。

玉米叶片保绿度开花后衰减特性与产量性状相关性初步研究

采用Excel工作表及Origin7.0、DPS统计分析软件对不同基因型玉米开花后叶片保绿度衰减特性与产量性状相关性进行了初步研究,结果表明:叶片保绿度最大衰减速率出现时间、最大衰减速率对产量性状影响大于叶片保绿度衰减启动时间对产量性状影响,最大衰减速率出现时间越晚、最大衰减速率越低,越有利于获得较高的单穗粒重、百粒重、穗粒数、容重、出籽率。

陆面国土绿度研究

讨论了陆面国土生态环境评价的综合测度问题 ,探讨了其内涵、分级体系和应用价值 ,分析了其理论意义和实践意义 ,以及应用 RS,GIS技术快速、简捷测度绿度的方法与途径 .

1982～2011年北半球中纬度秋季植被绿度变化的主要模态

利用系统聚类方法和经验正交函数分解(EOF分析)2种方法,分别提取了北半球中纬度地区1982~2011年秋季(9~11月)归一化差值植被指数(NDVI)变化的主要模态,辨识了植被绿度变化的区域差异;并采用奇异值分解(SVD)的方法,综合时间和空间2个维度上的变异信息,揭示了植被绿度变化的气候背景。结果表明,北半球中纬度秋季植被绿度变化有2种基本模态,一种是持续增加模态(模态I),该模态广泛分布于北美大陆、亚欧大陆的北半部(大约在55oN以北)和东西两端,NDVI平均增速为0.014/10a;另一种是趋势转折模态(模态II),NDVI先增加,后减少,转折点大致出现在1994年,该模态主要出现在亚欧大陆中部,NDVI变化的平均速率分别是0.027/10a和-0.017/10a,其中以40oE^80oE最为典型。植被绿度变化与温度变化的时空特征基本一致。模态I区域的温度变化以持续性升高为主要特征,模态II区域的温度变化则以先增加后降低为主要特征,转折年份与NDVI变化的转折年份基本一致。SVD分析的第一模态NDVI与温度的时间系数相关系数为0.82,第二模态为0.92。由此表明,植被绿度变化主导模态可能由温度变化模态所致,在区域-大洲尺度上,温度变化的区域差异导致了秋季植被绿度变化的区域差异。

中国东部南北样带植被绿度期变化与降水关系研究

为了探索陆地生态系统如何响应全球气候变化,基于植物物候遥感监测的原理和特点,笔者应用野外物候观测数据和植物物候遥感监测相结合的方法,采用中国国家气象局355个站点1951—2004年观测的相关资料,以及美国地球资源观测系统数据中心的探路者数据集中的NOAA/AVHRR NDVI数据,构建Logistic模型。将其应用于中国东部南北样带上以物候为指示的植被格局动态与气候变化研究之中,分析1982—2003年样带植被绿度期参量与降水相关关系。在全球气候变暖的情况下,植被绿度初期提前趋势明显,特别是在20世纪90年代中后期,平均绿度初期提前8天左右;样带北部温度升高、降水减少,特别是春季降水减少,会使温带荒漠地区荒漠化趋势加重。

K肥对假俭草草坪绿度和品质的影响

施 K 对改善假俭草草坪颜色、延长青绿期、提高品质有一定的作用。适时适量施 K,可增加假俭草叶绿素含量;K 肥有利于延长青绿期,尤其是 4.5g/m2 K2O 分三次施用效果更好;施 K 可增加草坪密度,增强草坪抗性,减轻草坪在不良环境条件下颜色异常现象,从而提高不同时期草坪的品质。等量 K 肥分次施用的效果好于一次施用,每次施肥量不得高于 2.0g/m2 K2O,年总施肥量不得高于 6.0g/m2K2O。假俭草在不同的生长时期都需要 K 肥,但在高温和低温条件下,施 K 的效果较好,这与 K 可提高抗逆性有关。

用六维光谱绿度值估算小麦的叶面指数

介绍了一种新的植被光谱指数,即六维光谱绿度值,利用它估算小麦的叶面指数比之于国内外研究者经常使用的RVI、NDVI和PVI植被光谱指数有更好的效果,它的相关系数最大而标准偏差最小。鉴于国内不少单位拥有的便携式野外光谱仪仅附有四个波段,还计算了四维光谱绿度值,同样得到较好的效果。