庆阳市气候变化对植被指数(NDVI)的影响

庆阳市是甘肃省生态防护的关键区域之一,生态管理对甘肃省生态建设和可持续发展至关重要。根据庆阳市2001—2021年植被指数(NDVI)和气象数据,采用趋势分析和相关分析方法研究了庆阳市气候变化对NDVI的影响。近21年庆阳市:(1)气候向暖湿趋势发展,气温和降水量年际增长倾向率分别为0.177℃/10a,5.7965mm/a。西峰区气候湿润多雨,环县干燥少雨。(2)植被覆盖状况呈稳中向好态势,NDVI年际增长倾向率为0.056/10a,NDVI合水县最大,环县最小,NDVI空间分布呈西北向东南递增。(3)NDVI与气候(气温和降水量)呈正相关性,其中与降水量(P=0.472)相关性显著(P<0.05)。研究结果表明庆阳市降水量是影响NDVI的主要气候因子。

1981—2018年新疆草地归一化植被指数时空特征及其对气候变化的响应

在新疆开展长时间序列的草地监测,分析草地生长的时空变化特征,有利于草地环境压力分析和草地生态健康预测。以NOAA-AVHRR NDVI为数据源,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,分别在年际尺度和多个空间尺度(全疆、南北疆与各地区及其11种草地类型)上探讨了1981—2018年新疆草地归一化植被指数(NDVI)时空特征及其对气温、降水的响应。结果表明:(1)1981—2018年,新疆草地NDVI多年均值0.326,变化范围0.259—0.386,具有轻微年际波动特征;(2)北疆、南疆草地NDVI均表现为轻微增加趋势;全疆占草地总面积41%的区域NDVI呈显著增加趋势,9%为显著减少区域,北疆草地NDVI显著增加的面积是南疆的1.7倍;(3)由于垂直地带性及区域差异,新疆草地NDVI由山区向盆地的荒漠降低;北疆草地NDVI是南疆1.4倍,总体上北疆各地区草地NDVI高于南疆各地区;(4)草地类型植被NDVI对降水的显著响应高于气温,其中温性荒漠类、温性荒漠草原类与温性草原类草地NDVI对降水变化的响应明显高于其余草地类型,降水对草地NDVI的影响更为显著,表明降水引起的地表水分变化是草地植被生长的重要限制因子。

干旱对滨州灌区冬小麦归一化植被指数(NDVI)的影响

在中国北方,干旱是冬小麦生育期内常见的灾害,对冬小麦的生长及产量有直接的影响。本研究以滨州灌区为例,分析了灌溉作用下干旱对冬小麦生长的影响。利用1951-2014年气象观测站的气象资料和MODIS数据,计算滨州灌区的标准化降水指数(SPI)、蒸散量、有效降水量和冬小麦的水分亏缺量及其生育期内的MODISNDVI值。结果表明,在冬小麦生育期内,该区的干旱月份占总月份的70.1%,在冬小麦生长关键的3月份、4月份、5月份、6月份,其干旱频率分别为92.2%、60.9%、39.1%、9.4%。在冬小麦生育期内,干旱月份平均水分亏缺量为697.6 mm。灌溉只能减弱干旱对冬小麦归一化植被指数(NDVI)的影响,但不能完全消除。通过分析灌溉对干旱情况下小麦的作用,可以为今后该区域冬小麦种植措施的实施提供有益借鉴。

1982—2022年黄土高原归一化植被指数变化的时空特征

长时间地表植被指数变化序列构建与分析是生态环境监测领域的重要内容。以我国生态工程建设重点地区——黄土高原为研究区,采用时间序列的方差匹配方法,融合了2套卫星遥感的归一化植被指数(NDVI)数据产品(GIMMS 3g和MODIS),建立了覆盖1982—2022年的黄土高原暖季(5—9月)NDVI数据集,揭示了其间黄土高原植被覆盖变化的时空特征。研究发现:黄土高原暖季NDVI呈现“先慢后快”的增加趋势,转折点大致出现在2002年,1982—2002年暖季NDVI增速仅为0.01/(10 a),2003—2022年增速高达0.06/(10 a),其中十八大以来增速尤为显著;暖季NDVI快速增加区域主要位于黄土高原中部,并向东北、西南方向延展,与“退耕还林(草)”重点区域范围基本一致;在黄土高原南部、东部和青海省东部一带,暖季NDVI呈缓慢下降趋势。过去40年间黄土高原NDVI增加与生态工程建设关系密切。

基于GIMMS NDVI的青藏高原植被指数时空变化及其气温降水响应

青藏高原植被生态系统脆弱,是研究全球气候变化陆地植被生态系统响应的理想场所。以GIMMS NDVI、气温和降水及植被类型数据为基础,利用一元线性回归模型、相关系数、偏相关系数及t检验方法,分析了青藏高原1982-2015年NDVI时空变化及其气温降水响应特征,结果表明:1982-2015年青藏高原NDVI时间变化过程总体表现为不显著的增加过程,空间变化以显著增加为主,占总面积的63.26%,分布在高原北部、西部和南部;显著减少集中分布在高原中东部和东南部,仅占总面积的3.45%。青藏高原主要植被类型NDVI平均值表现为:阔叶林>针叶林>灌丛>草甸>高山植被>草原>荒漠,其中草原、高山植被和荒漠植被NDVI呈显著线性增加过程,灌丛、针叶林和阔叶林植被的NDVI呈不显著的减少过程。青藏高原NDVI与气温相关系数空间上呈南北向分布,具有纬度地带性特征,显著正相关分布在高原中北部,显著负相关分布在高原中南部;NDVI与降水的相关系数呈东西向分布,具有干湿度地带性特征,显著正相关分布在高原中部,显著负相关分布在高原东西两侧。研究认为1982-2015年青藏高原北部水热条件缺乏区域NDVI出现显著增加趋势,而高原东南部水热条件充足地区NDVI呈现出显著减少趋势。深入开展植被类型NDVI气候响应的差异性研究,有助于深入理解全球气候变化影响的区域差异及科学制定植被生态保护政策。

近20年荆州市归一化植被指数时空演变特征及其对空气质量的影响

定量评估植被时空变化与空气质量的关系有利于预测区域生态系统健康。文章基于MOD13A3 NDVI数据和空气质量数据,采用最大值合成、一元回归分析与相关性分析,探讨2000—2019年荆州市植被NDVI时空演变特征与空气质量的关系。结果表明:1)2000—2019年荆州市植被变化范围是0.431~0.474,以每年0.215%的变化率逐年增加,其中2000—2009年的NDVI增长趋势高于2010—2019年,较高植被覆盖度主要分布在中部和西部地区,东部地区以较低植被覆盖度为主,空间上呈现“西高东低”的分异特征。2)植被覆盖能有效调控城市空气质量,PM_(10)、NO_(2)与NDVI极显著负相关(P<0.01),PM_(2.5)、CO与NDVI显著负相关(P<0.05),显著性指数排名为PM_(10)(0.992)>NO_(2)(0.963)>PM_(2.5)(0.953)>CO(0.880)。因此,增加植被覆盖、构建完善城市绿网始终是城市生态环境建设的重要方向。

全球变暖背景下青藏高原三江源地区植被指数(NDVI)时空变化特征探讨

深入探讨近期三江源地区植被覆盖度随全球气候变暖的时空变化过程对三江源国家公园与生态文明建设具有重要意义。已有研究从不同视角对三江源地区生态环境变化进行了探讨,但对三江源地区复杂的地理环境以及全球变暖背景下的生态系统变化及其影响研究仍显薄弱,特别是对近期气候变暖对植被覆盖程度变化的影响研究更为缺乏。本文利用NASA官方网站下载的2006—2015年十年的植被NDVI数据产品,分析了三江源地区地表植被十年的时空变化特征及其影响因素。结果显示:(1)三江源地区植被NDVI具有显著的季节变化特征,年变化呈现出波动并且有微弱上升的趋势,三江源地区植被覆盖整体呈现趋好的态势;(2)植被覆盖度的空间变化表现出在三江源地区的东、南部较好、西北部较差的状况;(3)植被覆盖度的趋好变化主要受夏季主导,这和气候变暖、区域降水增加有关,与夏季土壤湿度增大有显著关系,但"整体趋好、局部恶化"的状况仍不容忽视。本研究可为揭示三江源地区植被覆盖度的变化过程与变化规律和生态修复提供科学依据。

基于地表植被指数(NDVI)的民勤绿洲植被演变及与地下水的耦合关系研究

民勤绿洲是中国干旱西北部典型的沙漠绿洲之一,研究其植被变化情况及与环境因子的关系对天然生态系统的可持续维持具有实际意义。利用1974-2006年五景Landsat遥感数据,分析民勤绿洲近几十年来植被指数NDVI的变化规律,全面了解绿洲及外围区的植被生长状况及覆盖变化情况;并在绿洲-沙漠过渡带选取典型区分析地下水埋深与植被指数NDVI的相关关系。结果显示:民勤盆地20世纪70年代中期绿洲外围中、低盖度植被生长良好;到2000年农田面积扩大,中、低盖度植被面积减少,2000年之后绿洲外围植被面积基本维持稳定。在外围典型区当地下水埋深处于2～3.5 m之间时地表NDVI值均在0.1左右,而当地下水埋深超过6～8 m以后NDVI值小于0,地表没有植被生长信息。因此,必须保持适当稳定的地下水位,确保民勤绿洲与荒漠之间过渡带天然植被的健康生长,确保整个民勤绿洲生态系统的可持续维持。

基于地表温度和植被指数的农业干旱遥感监测方法

农业旱灾是人类面临的最主要自然灾害之一,对我国农业生产影响非常大。土壤含水量是农业干旱监测的重要指标,通过遥感地表温度(LST)与植被指数(NDVI)结合,可以估算土壤湿度,监测农作物旱情。重点研究了LST/NDVI特征空间中干湿边的提取方法,通过14年全国NOAA/AVHRR的8km合成数据集分析发现,在LST/NDVI特征空间中,曲线斜率与实测土壤湿度显著相关(R=0.78,P<0.01),干边的截距和斜率与湿边有比较稳定的关系,但干湿边存在较大的空间和时间变异性。将全国分为6个区,分别确定LST/NDVI特征空间,根据特征空间干湿边参数反演土壤湿度,在土壤湿度分布图和全国耕地分布图基础上,进行旱情分级,得到全国耕地旱情分布图,可以为农业抗旱救灾提供快速宏观的信息服务。

基于植被指数的太原市绿地景观格局及其热环境效应

以中国重要的能源工业城市太原市为研究区,借助RS、GIS等手段,以太原市1986年、1995年、2001年三个时相的TM/ETM数据为基础,应用景观生态学的理论和方法,选择归一化植被指数(NDVI)和地表辐射温度分别作为城市绿地和热环境效应的反映指标,分析城市化过程中绿地景观格局及其与热环境的变化特征;探讨城市绿地景观格局的变化与城市热环境效应的相关关系;以寻求提高城市绿地生态效益的有效途径,为日后的城市园林绿地建设提供一些借鉴。研究表明:1986-2001年间,NDVI值较大的植被覆盖情况较好的绿地逐年减少,取代以NDVI值较小的植被覆盖差的硬质半硬质景观;景观水平上,绿地景观破碎化程度加剧,各景观要素混杂程度提高;景观的多样性增加,但这样的多样性是以大量的人工干扰为前提的;各景观类型的优势度降低,分布趋于均匀。反映城市绿地景观的NDVI与反映热效应的地表辐射温度LST两者之间存在较大的负相关关系,景观格局的热环境效应随着景观破碎化程度的加剧、景观优势度降低和多样性的增加而加强,城市绿地景观的空间分布格局对其热环境效应也有着重要的影响,其中混合格局的降温效果最为明显。

基于SPOT卫星影像的矿区植被指数研究

矿区植被指数的研究对土地复垦、生态保护等方面具有指导意义。选用山西省长治市潞安矿区2004—2007年4年7个时相的SPOTⅡ/Ⅳ影像的卫星遥感数据,首先进行了数据处理(包括大气校正、几何校正、裁剪等),提取NDVI,然后进行多项式逼近和傅里叶逼近,得到4年同期的数据,进行定量化比较。结果表明,NDVI能够动态监测植被变化,沉陷区外比沉陷区内的植被指数要高,矿区开采后的地表植被指数随时间呈递减趋势直至稳定。

基于地形调节植被指数估算长汀县植被覆盖度

植被覆盖度遥感估算最常用的方法是基于植被指数构建模型,但大部分的植被指数没有考虑地形的影响。以福建省长汀县作为研究区,引入能消除地形影响的地形调节植被指数(topography adjusted vegetation index,TAVI),利用像元二分模型估算植被覆盖度,旨在研究TAVI对植被覆盖度估算结果的影响,并与基于归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)估算的结果进行比较。根据目视效果和统计指标的分析表明:基于TAVI估算的植被覆盖度精度高于基于NDVI的估算结果,并能有效降低阴坡阳坡间的差异,提高阴坡区域植被覆盖度的估算精度。

苔藓结皮影响干旱半干旱植被指数的稳定性

植被指数是表征大尺度下陆地生态系统的最常用的,也是最重要的参数,所以得到准确的植被指数就显得至关重要。苔藓结皮在干旱半干旱区、极地和亚极地区分布广泛,且干、湿苔藓结皮光谱差异较大,这种差异在干湿交替频繁的干旱与半干旱区是否对区域植被指数产生影响?能产生多大的影响?国内外未见研究报道。该文以最常用的植被指数NDVI为例,重点分析了苔藓结皮干、湿变化能在多大程度上影响区域NDVI值。研究得出,100%盖度的湿苔藓结皮NDVI值(0.657)较干苔藓结皮NDVI值(0.320)提高0.337,比干苔藓结皮高1倍多,干、湿苔藓结皮NDVI值达到0.000水平差异显著;研究区苔藓结皮的平均盖度为12.25%,线性混合光谱模型分析得出,湿苔藓结皮较干苔藓结皮可以使研究区区域NDVI提高0.04(14.3%);由于苔藓结皮的存在和干旱半干旱区降雨的不稳定性,必然造成该区域短时间内NDVI变化的不稳定。

植被指数的应用研究综述

目前,归一化植被指数NDVI作为一种遥感手段已经广泛应用于社会生产生活的多个方面.在综合大量国内外文献的基础上,总结了从遥感影像中提取NDVI的方法以及在提取过程中要注意的问题;气温、降水等气候因素对NDVI的影响以及NDVI自身合成计算、与气候因子相关系数计算的分析方法;列举了NDVI在植被监测、土地覆盖变化、荒漠化研究、净第一性植被生产力等几个方面的应用现状,并列出了NDVI在研究应用中的优势、存在的缺陷及改进NDVI缺陷的研究.

基于逐月标准化降水蒸散指数的多尺度方法分析气候变化对澜沧江流域归一化植被指数的影响

基于澜沧江流域10个气象站点1951-2012年的日降水资料的逐月标准化降水蒸散指数（SPEI）值、各站1998-2012年流域的归一化植被指数（NDVI）值,利用SPEI以及趋势分析法,多尺度分析了澜沧江流域干旱发生的时间和强度演变特征以及上中下游NDVI时间变化特征,探讨了气候变化对植被变化的影响,并对NDVI与SPEI的变化进行了相关性分析。结果表明,不同站点和不同时间尺度的SPEI值均呈现出干旱化逐年加强的线性趋势,上游相对于中下游干旱态势较轻,且时间尺度越大,干旱波动趋势越明显;在季节尺度上,夏、秋、冬的SPEI值均呈下降趋势,其中冬季干旱最为严重;15年来澜沧江流域各区域年平均NDVI总体表现为先降低后增加,总体植被状况得到改善,其中下游较明显。从年际变化看,对于流域的不同区域,NDVI与不同尺度的SPEI的相关性和滞后性有较大差异,年代际之间的响应规律也不同,中下游的SPEI对同年NDVI的响应比较敏感,而上游则表现出明显的滞后性。说明NDVI对SPEI的响应比较敏感,干旱程度的变化在一定程度上影响着流域的植被状况,SPEI是影响NDVI的因素之一。

基于NDVI指数的浑善达克沙地植被时空变化规律分析

为从宏观上认识沙地绿色植被在年、月时间尺度的变化规律,为防沙治沙工作提供理论依据,分析了浑善达克沙地1982—2006年共25年的植被指数数据。研究认为,浑善达克沙地植被生长期为每年的5月下旬至10月,其中7月下旬和整个8月绿色植被生长量达到峰值;1982—2006年的25年间,浑善达克沙地绿色植被覆盖度以每年0.1百分点的速率缓慢增长,其中沙地西部治沙成果显著,但沙地中东部,原本的中、高植被覆盖区,植被的衰退和显著衰退面积竟然高达总面积的27%。同样的防沙治沙工作,为何在浑善达克沙地的东、西部出现了截然相反的局面,这需要引起我们的反思和高度重视。

气候因子变化与植被指数关联性研究

本文在全球气候变化的大背景之下,利用西藏自治区拉萨市1955年-2004年气温和降水的气象数据,具体分析了拉萨市近50年的气温和降水的变化趋势,由分析可知拉萨市在近50年里,气温呈显著升高趋势,年最低气温升高最为显著;降水量呈不显著增加趋势,且降水变化波动较大,其气候干湿交替频繁。结合1980年-2000年的气象数据,利用日NDVI数据进行处理,并将其与气温、降水变化相结合进行分析,得出影响拉萨地区的植被生长的主导气候因子为气温。

中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应

不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000—2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础上,对气候变化和人类活动两大驱动要素在不同植被类型NDVI变化中的相对贡献进行了定量评估和归因。研究结果表明:(1)2000—2015年,我国植被NDVI整体呈增加趋势,且其空间占比高达84.1%。其中,森林植被的改善状况最佳,显著增加的面积占到了森林总面积的82.4%;而荒漠植被的改善状况相对较差,仅有22.3%的区域呈显著增加趋势。(2)人类活动在我国植被变化中占主导地位。植被改善区和植被退化区人类活动的相对贡献分别为76.4%和60.0%,且人类活动对植被的影响更多与管理方式而非土地利用类型转变有关。(3)不同类型植被对气候变化和人类活动的响应差异显著。对于植被改善区,除沼泽外,人类活动对各类型植被NDVI变化的贡献率均在70%以上,尤其是对农作物的贡献率最高,达到80.7%;对于植被退化区,人类活动影响较大的植被类型为沼泽和农作物,表明2000—2015年间我国沼泽受到了更强烈人类活动的负面影响。研究有助于增强对不同植被类型对全球变化响应机制的理解,并为促进生态建设和植被恢复工作的有效实施提供科学参考。

山西省植被指数时空变化特征及其对气候变化的响应

基于2001-2013年山西省中分辨率成像光谱仪(MODIS)植被指数产品(MOD 13Q1)和气象数据(气温、降水量),利用斜率分析法、相关系数分析法等方法 ,研究近13年来植被指数(增强型植被指数EVI、归一化植被指数NDVI)的时空变化特征,以及植被覆盖变化对气候变化的响应。结果表明,年际变化方面,整体EVI和NDVI年均值显著增加,每个月均值也呈递增趋势,其中7月份的年际增长变化最为显著(EVI、NDVI的线性增长率分别为0.003 8和0.005 7);空间分布上,植被覆盖较茂密的地区主要分布在山区一带,植被稀疏区主要位于盆地附近;植被指数与年均降水量呈显著正相关,与年均气温整体上呈负相关,显著性并不明显,表明植被覆盖受降水变化影响较大,对其变化响应较强,受温度变化影响较小,呈弱响应关系。

2001—2020年新疆阿勒泰地区归一化植被指数时空变化特征及其对气候变化的响应

气候变化是干旱区植被变化的重要驱动因素,探究干旱区气候与植被关系的时空变化,有助于理解生态系统演化特征。基于MODIS-NDVI与CRU数据集中气候数据(降水、平均气温、最高气温、最低气温、水汽压及潜在蒸散),采用Sen+Mann-kendall、Hurst指数及相关分析法,在不同时间尺度评价了阿勒泰地区NDVI的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:(1)在年尺度上,植被NDVI整体呈上升趋势,但存在弱反持续特征。区域内植被退化现象严重(12.11%),植被改善区域与退化区域呈破碎化分布。(2)月尺度与季尺度上,NDVI与降水、气温、极端气温、水汽压和潜在蒸散呈正相关,其中降水因素在季尺度上的相关性高于月尺度。(3)不同土地利用方式下NDVI与气候因子的滞后效应表现为短期正效应与长期负效应。