2001—2017年艾比湖流域积雪时空变化及其驱动因子分析

基于2001—2017年艾比湖流域MODIS遥感数据、气象数据和降水数据,分析艾比湖流域2001—2017年积雪时空分布特征、变化趋势及其驱动因子。结果表明:(1)2001—2017年艾比湖流域积雪变化呈增加趋势。(2)2001—2017年艾比湖流域积雪与地表温度线性相关呈负相关性,积雪与降水量线性相关呈正相关性。(3)在地表温度固定时,积雪与降水的偏相关系数分别介于–0.83—0.90之间,所占正相关面积为67.05%;在降水固定时,积雪与地表温度的偏相关系数分别介于–0.97—0.79之间,所占负相关面积为95.67%。(4)艾比湖流域积雪变化受气候因子影响的区域占55.32%,主要分布在艾比湖流域的东南两侧与西北区域,其中降水主驱动区域占31.80%,地表温度主驱动区域占1.19%,地表温度和降水共同强驱动区域占0.49%,地表温度、降水共同弱驱动区域占21.84%。

FAT32和驱动器分区

现在已经没有理由使用多个逻辑驱动器。下面将介绍如何消除多余的逻辑驱动器。

2001—2015年华北平原植被覆盖度时空变化特征及影响因素分析

以MODIS数据和气象数据为数据源,用偏相关和复相关分析、趋势分析、残差分析及驱动分区法,从生态区和时空尺度分析2001—2015年华北平原植被覆盖度变化及与气候、人类的关系。基于像元的小样本分析跟以往把整个研究区作为统计单元相比更能体现空间差异性。

中国生态功能保护区归一化植被指数动态及气候因子驱动

为揭示生态功能保护区归一化植被指数(NDVI)与气候因子相关性,为今后该区域植被动态监测提供有用的信息,该研究基于2000–2015年MODISNDVI数据和逐月格点降水与气温数据,采用生态功能保护区和像元两种空间尺度,应用线性倾向分析、偏相关分析、复相关分析等方法研究了46个生态功能保护区NDVI变化及其与气候因子的关系,在此基础上基于相关系数显著性水平对生态功能保护区NDVI动态进行了气候因子驱动分区。主要结果:(1)生态功能保护区NDVI总体呈增加趋势,其增率加权平均值为0.045·a^(-1)。像元分析表明,NDVI显著增加的区域主要分布在中部和东北部。(2)生态功能保护区NDVI与降水的偏相关系数在–0.30–0.72之间,在32个分区呈正相关关系。NDVI与气温的偏相关性在–0.36–0.92之间,在39个分区呈正相关关系。像元分析表明,50.6%的像元NDVI与降水呈显著正偏相关关系,主要分布在东北及西北地区。64.6%的像元NDVI与气温呈显著正偏相关关系,主要分布在东北及青藏高原北缘地区。(3)气温-降水强驱动型是主要驱动类型,占总面积的38.7%;气温驱动型为次要驱动类型,占27.3%;非气候因子驱动型占17.6%。以上结果表明,生态功能保护区NDVI与气温、降水气候因子改变具有显著相关性,气候因子驱动的地区共占82.4%。研究气候变暖背景下生态功能保护区NDVI变化及其对气候因子的响应,对于认识该区植被动态变化规律具有重要作用。

三峡库区植被覆盖时空变化特征及归因分析

采用趋势分析探讨了三峡库区植被NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)时空变化格局及与海拔的关系;通过Mann-Kendall检验对NDVI变化的突变点进行了识别;通过相关分析明确了区域NDVI与气候、人文因素间的关联性和驱动分区.结果表明:(1)2000~2019年区域NDVI均值呈波动上升趋势,空间分布异质性明显,且随海拔上升呈先增加后略微降低的趋势;(2)2000~2008年NDVI增加趋势较明显,2009年以后放缓;(3)以气候为主要影响因素的区域仅占研究区面积的8.9%,人类活动是区域NDVI变化的重要因素.其中,退耕还林等生态工程具有正向作用,城镇化对经济发展起着负向作用,亟需采取相应措施以实现区域经济-生态系统良性互动.