淮河流域植被变化及影响因素分析

植被在区域气候调节和水文循环中起着重要作用。论文基于归一化植被指数（NDVI）数据、美国军事气象卫星DMSP灯光数据和气象数据，采用相关分析方法和趋势变化分析方法，分析了2000-2013年间淮河流域植被NDVI的时空变化特征，探讨了气候变化和人类活动对植被变化的影响。结果表明：(1) 2000-2013年淮河流域年均NDVI值在0.37-0.47之间，整个研究期内，流域平均年NDVI以0.57%/a(P<0.05)速率增加；(2) 2000-2013年间，淮河流域年降水量和年均气温在空间分布上均呈由南向北递减的特征，年际变化较大，淮河流域城市化程度逐年增加，流域内城市化发展进程与NDVI值年变化呈显著正相关关系；(3) 2000-2013年间，城市化进程对植被NDVI的影响要高于自然环境中温度和降水变化的影响，城市化进程是影响淮河流域植被生长状况的主导因子。     

近10年来金沙江石鼓上游NDVI时空变化研究

为分析过去10余年长江源区保护治理的效果,采用归一化植被指数（EOS/MODIS的NDVI）,依据地貌、气候、土壤和植被类型等影响植被生长发育的几个主导因素,对金沙江石鼓以上流域近10 a来的归一化植被指数时空分布特征进行了分析。结果表明,2000~2010年NDVI均值为0.51,总体上呈略增大的趋势。NDVI均值增大的趋势主要表现在低植被覆盖地区,高植被覆盖区变化不大;从高程上看,4 000 m以下地区NDVI值较大且历年变化不大,而4 000 m以上地区NDVI值较小且呈略增大的趋势;从气候和植被类型看,森林植被气候区NDVI均值较大但历年变化不大,草原植被气候区NDVI均值较小,但呈增大的趋势;从土壤类型分布看,森林土壤的NDVI均值较大但无增减性变化趋势,草甸、草原土NDVI均值较低但呈增大的趋势。     

基于MODIS的陕西省植被变化遥感监测分析

为全面认识陕西省植被覆盖变化的时空特征,利用MODIS归一化差值植被指数(NDVI),采用最大值合成法和像元二分模型对陕西省2000—2014年植被覆盖度进行提取并分析其时空变化规律,从气候因子和人类活动两方面对NDVI变化的原因进行探讨。结果显示:2000—2014年陕西省NDVI值呈波动上升趋势,总体上以0.4%/a的速率增长;植被覆盖呈明显的地域分异特征,从陕北到陕南植被覆盖度呈现由低到高的趋势;陕西省NDVI与年降水量呈显著正相关关系,可决系数为0.383;年降水量的增大及退耕还林、封山育林等工程的实施是植被覆盖度增大的主要原因。     

清水河上游流域植被覆盖时空演化特征分析

为掌握清水河上游流域2000年以后植被覆盖时空演化情况,以固原原州区Landsat系列遥感数据为基础,建立了基于NDVI的像元二分法植被覆盖度评估模型.通过植被覆盖度分级、转移矩阵及差值计算等方法,系统分析了研究区域植被覆盖时空分布特征、动态变化及生长趋势等,主要得到以下结论:2006年以前植被覆盖总体处于较低水平,2...     

锡盟草地NDVI时空变化与气象因子关系

根据锡林郭勒盟1998—2007年NDVI数据集和18个气象站点的月气温和降水资料,分析了研究区草地植被NDVI值的年际、年内变化特征和不同季节NDVI值的变化特征,以及NDVI值与气温、降水变化的相关性。结果表明:研究区草地植被NDVI值具有相对稳定性,但整体呈下降趋势;春季、夏季和秋季草地植被NDVI值均处于下降过程中,下降趋势由小到大依次为秋季、春季、夏季;气温对植被覆盖状况的影响作用不显著,降水对植被覆盖状况的影响作用显著;植被的生长不仅受当月气象因子的影响,而且受上月气象因子的影响。     

阿克苏河流域不同植被类型NDVI时空变化特征

归一化植被指数(NDVI)是反映地表植被生长状况的一类敏感的光谱信号。利用NDVI反演新疆阿克苏河流域内的植被覆盖及动态变化特征,有利于及时准确地获取流域内植被的时空分布,在气候变化背景下深入研究阿克苏河流域植被的生长及变化特征,具有重要意义。根据土地利用类型划分标准,结合研究区现状,将阿克苏河流域植被分为林地、灌木林地、草地、园地和耕地共5种类型,利用2000年2月-2014年12月NDVI 16 d逐月合成数据,分析了研究区不同植被类型的NDVI在各生长阶段的数量变化特征,拟合了不同植被类型的生长状况及其变化曲线。研究结果表明:2000-2014年,阿克苏河流域林地、灌木林地和耕地的NDVI整体呈下降趋势,草地和园地的NDVI则呈现上升趋势;各类植被的NDVI最低值均出现在冬季(1-2月),峰值则出现在夏季(7-8月);NDVI值急剧上升阶段处于3-5月,下降阶段处于9-11月;耕地和园地覆盖度明显增加,林地、灌木林地和草地覆盖度则呈现减少趋势。     

黄河流域1982—2015年不同气候区植被时空变化特征及其影响因素

研究不同气候区植被覆盖的时空变化及气候因子与植被生长的关系,对生态环境建设与治理具有重要意义。基于1982—2015年GIMMS NDVI 3g数据集,运用均值法、Sen+Mann-Kendall趋势分析、偏相关系数、多元线性回归模型+残差法等方法,分析了黄河流域不同气候区生长季植被时空变化特征及气候因子与人类活动对植被变化的影响。结果表明:①1982—2015年黄河流域及不同气候区归一化植被指数(NDVI)年际变化呈缓慢上升趋势,干旱区变化波动平稳,半湿润区变化较明显。②34 a来各气候区大部分地区植被呈显著增加,半干旱区所占面积比例最大,不显著减少主要分布在半湿润区西南部及南部。③各气候区降水、气温、日照时数对NDVI表现出正影响,且日照影响最大;在半干旱区降水对NDVI影响最大,在半湿润区影响最小,在半湿润区气温对NDVI影响最大,在干旱区影响最小。④34 a来,人类活动对各气候区植被的积极影响明显大于消极影响。     

2001～2010年长江上游植被时空变化特征分析

为了研究2000年退耕还林还草和天然保护工程的实施对长江上游区域植被覆盖的影响,以MODIS/NDVI为基础遥感数据,将趋势分析法与变化矢量分析法相结合,对2001~2010年长江上游植被覆盖时空变化特征进行分析。研究结果显示,10 a间流域年均NDVI呈略微增加趋势,其中嘉陵江流域NDVI上升趋势最明显,金沙江、大渡河、岷沱江流域NDVI增加趋势最不明显;大部分地区植被覆盖处于恢复态势,在这些地区,大部分植被覆盖变化属于轻度或中度恢复型。     

金沙江下段植被NDVI变化趋势及其归因

基于MODIS NDVI数据及标准气象站数据、退耕还林资料,辅以空间统计、叠置分析和趋势分析等方法,研究了金沙江下段植被NDVI时空变化特征及其影响因素,结果表明:从年内来看,金沙江下段植被NDVI变化呈单峰型,3月份为最低值0.55,而9月份为最高值0.75,年际上10年以来植被覆盖总体呈现出增长趋势,且这种增长存在显著的空间异质性;研究区植被覆盖较好,植被NDVI平均值为0.65,海拔3 850m以下植被覆盖随海拔上升而增加,超过3 850m后随海拔升高呈降低趋势;年内植被NDVI受降水量的影响较气温更为明显,对两者均有2个月的滞后期,而年际上植被NDVI则受气温变化的影响较降水量更为突出,且大规模的植被恢复工程对金沙江下段植被覆盖的增加有重要贡献。     

四川省植被覆盖时空演变及未来变化趋势分析

四川省地处长江上游,是长江流域重要的生态屏障;解析该区域植被覆盖的时空演变特征,对长江上游的生态环境修护与治理具有重要意义。基于长时间序列的MODIS NDVI数据,解析2000~2016年间四川省植被的空间分布格局与时间变化特征;采用趋势分析法和Hurst指数,预测未来植被的变化趋势及持续性。结果表明:(1)四川省NDVI多年平均值为0.50,植被覆盖整体上呈现川东高于川西的空间分布特征;(2)2000~2016年间,四川省的NDVI值在0.48至0.53之间波动,整体呈上升趋势,增长率为0.002 5/a;(3)植被覆盖度在未来变化将呈现改善大于退化的趋势;植被持续性改善的面积大于持续性退化的面积。     

基于REDRAW 模型的黄河河龙间近年蒸散发特性研究

基于参照干湿限的遥感蒸散发模型(REDRAW)反演了黄河中游河龙区间5个典型子流域2000—2010年的蒸散发,结合归一化植被指数(NDVI)分析了区域蒸散发的年内和年际特征。年尺度流域水量闭合验证结果表明,REDRAW模型反演的区域年蒸散发多年平均为358.3 mm,接近降雨径流之差351.4 mm,平均相对误差2.6%,年尺度ET反演结果较为合理,说明REDRAW在研究区域具有一定的适用性。区域蒸散发与NDVI年内变化较为一致,年际变化存在一定正相关,11年间增长趋势较为明显。区域NDVI的显著增加与植树造林等水保措施有关,结合流域的降雨径流等水文数据分析可知,植被覆盖的增加一方面增加蒸散发耗散,另一方面通过截留等作用促使径流减少。     

基于GRACE重力数据反演黄河流域陆地水储量变化

基于GRACE重力卫星数据反演黄河流域2002-2013年陆地水储量变化,并通过GLDAS验证GRACE反演结果。在此基础上采用皮尔逊相关系数法进一步探究陆地水储量与降水、气温、蒸散和植被NDVI的关系。结果表明:基于GRACE数据能够较好地反演陆地水储量; 2002-2013年间黄河流域的水储量以0.56 cm/a的速度减少,且具有明显的季节特征,水储量在1-6月呈亏损状态,7-12月呈盈余状态;对黄河流域水储量变化与降水、气温、蒸散和NDVI进行滞后性分析,表明其与降水、蒸散、NDVI有两个月的滞后效应,与气温为3个月。     

汉江流域植被变化及其对多时间尺度气象干旱的响应

干旱是影响植被生长的重要因素之一,因此研究植被对不同时间尺度干旱的响应具有重要意义。利用1982—2019年汉江流域逐月降水和归一化植被指数（NDVI）数据,计算得到不同时间尺度下的标准化降水指数（SPI）、植被状态指数（VCI）和植被覆盖度（FVC）,分析了植被时空变化及对多时间尺度气象干旱的响应特征。结果表明：汉江流域生长季NDVI在时间上呈现波动上升趋势,植被覆盖度在空间上表现为西高东低的分布特点;随着时间尺度的增加,干湿交替频率减小,表征干旱事件对降水的敏感性在降低;从干旱趋势来看,分别有37.62%和62.38%的地区呈现上升和下降趋势;从干旱频率来看,各季干旱高频事件集中在流域中部和东部;在年尺度下,NDVI与SPI-12在大部分地区呈负相关,有43.26%的地区表现为正相关,主要分布在流域中部和东南部;在季尺度下,春季NDVI对SPI-3的响应最明显,85.64%的地区表现为正相关;在月尺度下,汉江流域春季VCI受SPI-1和SPI-3的影响最为明显,而秋季VCI对SPI-12的响应更为显著;在不同土地利用类型中,草地和耕地与SPI的相关性较高,说明其对干旱的抵抗力较弱。     

基于卫星遥感数据和SPA的淮河流域陆地水储量变化研究

为研究流域陆地水储量多年变化情况,以淮河流域为例,利用2003-2016年GRACE重力卫星数据反演流域陆地水储量变化,分析其多年时空变化规律;利用MODIS遥感数据生成归一化植被指数NDVI,通过皮尔逊相关系数和SPA集对分析,结合降雨、温度、径流、NDVI和环流数据分析陆地水储量变化的主要影响因子。结果表明:GRACE反演的淮河流域陆地水储量整体呈现微弱下降趋势,具有年周期性,秋季初期达到峰值;流域南部桐柏山和大别山区域陆地水储量上升,北部流域内的郑州区域陆地水储量显著下降;陆地水储量变化与温度相关度较低,主要受降雨、径流变化影响,呈正相关,受当地植被归一化指数和环流指数影响相对较小,呈负相关。     

博斯腾湖流域归一化植被指数变化及其对气候变化的响应

利用2003-2012年MODIS-NDVI数据,结合23个气象站同期气温和降水数据,分析10年间博斯腾湖流域NDVI变化趋势及其对气温和降水变化的响应机制。结果表明:10年间,博斯腾湖流域NDVI呈波浪式上升态势,NDVI显著增加和极显著增加区主要分布在巴音布鲁克草原和博斯腾湖附近的核心绿洲区,NDVI变化不显著区占研究区总面积的87.35%;近10年博斯腾湖流域的降水和气温都呈下降趋势,气温增温率自流域西北部向东南部递增,增温中心位于库尔勒和焉耆附近的核心绿洲区,降水倾向率自流域西北部向东南部递减,研究区中部降水减少最明显;年际水平上,10年间博斯腾湖流域NDVI总体与气温呈负相关,与降水量呈正相关。与降水量极显著正相关的区域主要分布在巴伦台和巴音布鲁克附近,月际水平上,4-10月博斯腾湖流域NDVI与同时期降水和气温呈现很强的正相关,滞后现象不明显。     

基于MODIS和ERA-Interim的安徽省地表蒸散发及其受植被覆盖度影响研究

本文旨在基于面尺度探究安徽省2000-2014年地表蒸散发(evapotranspiration,ET)的时空变化特征,并定量分析气象因子、非气象因子对ET的贡献,重点研究植被覆盖度变化对ET的影响。利用蒸散发产品(MOD16A2)、植被指数产品(MOD13A3)、气象资料,采用像元二分模型、回归分析和相关分析等方法进行了研究。结果表明:2000-2014年安徽省年际地表ET呈减少趋势,空间分布上表现为南高北低;15年间研究区内植被覆盖度整体呈增长趋势,区域整体处于中高植被覆盖度等级,多年来植被高覆盖度占比均大于36%;研究时序内安徽省ET变化受非气象因子影响更加显著,贡献度为68%,植被覆盖度作为重要的非气象因子与ET逐月相关系数为0.8567,两者相关性具有区域差异,须因地制宜地改善区域水文生态环境。     

The use of NDVI and its Derivatives for Monitoring Lake Victoria’s Water Level and Drought Conditions

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), which is a measure of vegetation vigour, and lake water levels respond variably to precipitation and its deficiency. For a given lake catchment, NDVI may have the ability to depict localized natural variability in water levels in response to weather patterns. This information may be used to decipher natural from unnatural variations of a given lake’s surface. This study evaluates the potential of using NDVI and its associated derivatives (VCI (vegetation condition index), SVI (standardised vegetation index), AINDVI (annually integrated NDVI), green vegetation function (F _g ), and NDVIA (NDVI anomaly)) to depict Lake Victoria’s water levels. Thirty years of monthly mean water levels and a portion of the Global Inventory Modelling and Mapping Studies (GIMMS) AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) NDVI datasets were used. Their aggregate data structures and temporal co-variabilities were analysed using GIS/spatial analysis tools. Locally, NDVI was found to be more sensitive to drought (i.e., responded more strongly to reduced precipitation) than to water levels. It showed a good ability to depict water levels one-month in advance, especially in moderate to low precipitation years. SVI and SWL (standardized water levels) used in association with AINDVI and AMWLA (annual mean water levels anomaly) readily identified high precipitation years, which are also when NDVI has a low ability to depict water levels. NDVI also appears to be able to highlight unnatural variations in water levels. We propose an iterative approach for the better use of NDVI, which may be useful in developing an early warning mechanisms for the management of lake Victoria and other Lakes with similar characteristics.     

Present status of submerged macrophyte growth in Lake Biwa: Recent recovery following a summer decline in the water level

Whole‐lake areal distribution of submerged macrophyte growth in Lake Biwa was surveyed using aerial photographs in 1994 and 2000, when unusual declines in the water level of approximately 1 m occurred in the dry summers. The estimated total areas of the submerged macrophyte communities were 1441 ha for 1994 and 2825 ha for 2000. In the shallow and eutrophic southern basin, the bottom area covered by vegetation gradually increased year by year after 1994, and the ratio of this area to the total surface area of the basin in 2000 amounted to 52%. The dominant species were two natives, Hydrilla verticillata and Myriophyllum spicatum, and one exotic, Egeria densa. Changes in physical conditions and water quality associated with the decline in the water level, as well as the reactions of submerged plants to aquatic environments and ecosystem dynamics, are discussed.     

基于遗传优化神经网络的多源遥感数据反演土壤水分

为快速反演较高精度土壤水分,提出用遗传算法优化后的神经网络辅以多源遥感数据的方法进行地表土壤水分反演。首先建立4层神经网络并用遗传算法优化此网络,之后以雷达数据不同极化(VV、VH、VH/VV)的后向散射系数、雷达入射角、光学数据的归一化植被指数(NDVI)、以及高程数据作为网络的输入,土壤水分数据为输出,对网络进行训练与仿真,再运用地表实际测量数据与反演数据做对比验证。结果表明:反演结果与实际测量数据相关性良好,R2可达0. 79。采用遗传算法对神经网络优化的土壤水分反演方法可行,且添加光学数据等辅助数据后土壤水分反演效果更优,为多源遥感土壤水分的协同反演研究提供新思路。