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2017 , Vol. 19 >Issue 5: 662 - 671

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.00662

地理空间分析综合应用

新疆NDVI时空特征及气候变化影响研究

  • 慈晖 , 1 ,
  • 张强 , 2, 3, 4, *
展开
  • 1. 江苏第二师范学院,南京 210013
  • 2. 环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京 100875
  • 3. 北京地表过程与资源生态国家重点实验室,北京 100875
  • 4. 北京师范大学减灾与应急管理研究院,北京 100875
*通信作者：张 强（1974- ）,男,博士,教授,研究方向为流域气象水文学、旱涝灾害机理、流域地表水文过程及其对气候变化的响应机制与机理以及流域生态需水等。E-mail:

作者简介：慈 晖（1989- ）,女,博士,讲师,研究方向为区域水文循环与水资源演变。E-mail:

收稿日期: 2016-10-08

  要求修回日期: 2017-01-20

  网络出版日期: 2017-05-20

基金资助

国家杰出青年科学基金项目（51425903）

江苏第二师范学院博士专项（JSNU2015BZ01）

安徽省自然科学基金项目（1508085MD65）

收起

Spatio-temporal Patterns of NDVI Variations and Possible Relations with Climate Changes in Xinjiang Province

  • CI Hui , 1 ,
  • ZHANG Qiang , 2, 3, 4, *
Expand
  • 1. Jiangsu Second Normal University, Nanjing 210013, China
  • 2. Key Laboratory of Environmental Change and Natural Disaster, Ministry of Education, Beijing Normal University, Beijing 100875
  • 3. State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, Beijing 100875
  • 4. Academy of Disaster Reduction and Emergency Management, Beijing Normal University, Beijing 100875
*Corresponding author: ZHANG Qiang, E-mail:

Received date: 2016-10-08

  Request revised date: 2017-01-20

  Online published: 2017-05-20

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

基于新疆50个气象测站2003-2010年逐日降水、气温资料,结合逐月归一化植被覆盖影像资料,利用趋势分析、R/S分析、模糊C均值聚类、图像处理等方法,系统分析了全疆NDVI时空变化特征及其可持续性,并探究NDVI与气候因子（气温、降水）之间的相关性。研究表明：植被覆盖及气象因子年际间差异不大,呈现出整体稳定的态势,但年内变化明显。北疆/天山北坡水热条件优良、植被长势最好,且植被长势对气候因子的滞后效应并不明显且滞后时间短。天山南坡/天山东段次之,而南疆植被覆盖程度最差,南疆/天山南坡植被长势对气候因子（降水、气温）存在明显的滞后效应,植被生长受气温、降水限制性更大,且气温作为主要因子,对天山南坡植被生长的限制作用表现得更为突出。总体上,新疆植被覆盖呈持续性变化,现有植被覆盖情况基本保持不变,但呈退化趋势的面积大于得到改善的面积,在一定程度上与人类活动有很大关系,探查植被长势的变化趋势并及时做出相应调整,不仅能为新疆地区的植被保护以及植被恢复工作提供一定的科学依据,更能够为合理有效地安排农作物生产提供重要的理论指导。

关键词： 植被覆盖指数; 时空变化; 气候因子; 新疆

本文引用格式

慈晖 , 张强 . 新疆NDVI时空特征及气候变化影响研究[J]. 地球信息科学学报, 2017 , 19(5) : 662 -671 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.00662

Abstract

Spatio-temporal patterns of NDVI and possible relations between NDVI and climate factors in Xinjiang Province have been analyzed based on daily precipitation and temperature data covering the period of 2003-2010 from 50 meteorological stations. Results show that inter-annual variations of NDVI and climate factors are not evident and apparent annual changes are well identified. Abundant precipitation and high temperature was observed in summer and autumn with good coverage of vegetation. However, the adverse conditions can be found in winter and spring. The northern Xinjiang as well as the north slope of the Tianshan Mountains are dominated by abundant precipitation and flourishing vegetation. The south slope of Tianshan Mountains and the eastern Xinjiang take second place. The southern Xinjiang, however, is characterized by scarce precipitation, high temperature and poor vegetation coverage. The vegetation condition in northern Xinjiang and the north slope of Tianshan Mountains has no obvious time-lag response to climate factors. Nevertheless, it has obvious time-lag response to climate factors and the growth of vegetation is restricted by climate factors in southern Xinjiang and the south slope of Tianshan Mountains. As the main factor, restriction of temperature is more prominent. Overall, the vegetation varied continuously in Xinjiang and the area of improvement tendency is less than those of degradation tendency. To some extent, human activity has a great influence on the vegetation condition. Exploration of vegetation changes and carrying out of timely adjustments, not only can offer a scientific basis for vegetation protection and restoration, but also can provide important theoretical guidance for crop production effectively.

Key words： Normalized Difference Vegetation Index; spatial and temporal characteristics; climatic factors; Xinjiang

1 引言

IPCC第四次报告指出,近几十年来全球气候暖化趋势显著,近百年地表均温上升0.7 ℃[1]。全球气候变化对陆地生态系统造成显著影响,且该影响有持续加重的趋势[2]。同时,地表覆盖特征的时空变化情况同样反映出区域乃至全球范围内气候系统的发展变化[3-4]。遥感卫星影像可以有效且详细地反映整个区域空间尺度上的连续变化信息。植被光合作用在整个碳素循环中扮演着重要角色[5],连接土壤、大气、水分等环境因子,能够很好地指示气候及土地覆盖程度的变化[6]。无论是归因于气候变化的自然因素,或是包括土地利用、农业生产方式、生态建设等人为因素,均能造成全球或区域植被类型和植被覆盖程度的变化[7]。采用遥感卫星不同波段反射值计算得到的归一化植被覆盖指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）,已被国内外学者广泛应用到植被长势监测、作物产量评价及干旱事件的评定工作中[8-12]。沙莎等[13]采用基于遥感手段的植被状况指数监测气象干旱及其滞后效应;孙庆龄等[14]探讨三江源地区植被NDVI的变化趋势及影响因素;张戈丽等[15]指出,植被与气候要素变化的关系可以用于揭示气温、降水对草地植被生长季节韵律的控制;田义超等[16]同样采用植被覆盖分析了北部湾沿海地区植被对水热条件的滞后性。
新疆地处中国西北边陲（32°22′~49°33′N, 73°21′~96°21′E）,全区面积160多万km2,利用遥感数据研究新疆地区植被覆盖的变化情况,前人已做过大量研究,王桂钢等[17]指出新疆植被总体呈现不显著的增加趋势且具有明显的空间差异性;杜加强等[18]分析了新疆NDVI的时空变化趋势;刘洋等[19]进一步研究了新疆植被覆盖格局的时空变化;许玉凤[20]等针对不同植被类型,探讨了NDVI变化趋势及其对气候变化的响应。以往大部分研究成果集中在新疆NDVI的时空变化格局及NDVI与气候因子之间的关系上,但是对新疆植被覆盖与气象因子在不同空间尺度上的时滞特性方面的研究尚不明确。本文采用2003-2010年逐月NDVI数据,分析新疆NDVI时空变化特征,进一步研究、对比新疆地区不同区域植被覆盖情况与降水、气温之间的相关性,揭示了影响新疆不同地区植被变化的主要气候限制因子,在全球气候变化背景下研究新疆不同地区植被覆盖变化与气候因子之间的响应关系,并针对全疆植被动态变化趋势作了进一步分析,对于评价生态系统变化的适应性研究具有重要的理论指导意义,同时也可为后期生态环境保护和生态规划等工作提供一定的理论依据。

2 数据源和研究方法

2.1 数据源

采用国家气象中心提供的新疆50个气象测站2003-2010年逐日降水、气温资料,针对缺测数据,采用如下方法进行处理[21]：缺测1~2 d的数据,用相邻日数据平均值进行插补;缺测3 d以上的数据,利用同期数据资料多年平均值进行插补。遥感卫星资料为来自中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站（http://www.gscloud.cn）的2003-2010年逐月归一化植被覆盖指数集,空间分辨率为1 km,时间分辨率为30 d,NDVI数据是由来自AQUA星产品经过合成的月平均值计算得到。土地利用类型数据由国家自然科学基金委员会中国西部环境与生态科学数据中心（http://westdc.westgis.ac.cn）提供,草地、耕地、林地分别占全疆面积的29.28%、3.59%、1.25%,结果如图1所示。
Fig. 1 Locations of study region,meteorological stations and different land use types in Xinjiang

图1 研究区气象测站及新疆主要土地利用类型分布

2.2 研究方法

2.2.1 模糊C均值聚类
模糊聚类广泛应用于众多领域,是利用数学方法来研究和处理给定因子的分类问题。模糊C均值聚类（FCM）是一种基于目标函数的聚类算法,是最常用的模糊聚类分析算法之一[22-23]。假定类别个数,综合运用多种指标对比各C值的不同表现,得到最优化结果。当不同C值分类结果一致时,类别个数取较小的C值[24-25]。
2.2.2 趋势分析法
对NDVI时间尺度上变化趋势及变化强度的研究,可基于像元尺度采用一元线性回归对NDVI变化趋势进行拟合[26],综合单个像元时间变化特征及区域空间变化,以反映整体区域时空格局演变[27-28]。相较于仅仅利用开始年份与结束年份NDVI值进行简单差分的方法,一元线性回归分析的优势在于考虑到时间段中各年份NDVI值的影响,能够消除研究时段期间偶发性异常因素对植被长势的影响,从而更加准确反映出长时间序列下植被覆盖状态的演变趋势[29-30],如式（1）所示。
θ slope = n × ∑ j = 1 n j × NDV I j - ∑ j = 1 n j ∑ j = 1 n NDV I j n × ∑ j = 1 n j 2 - ∑ j = 1 n j 2 （1）
式中：n为研究数据所基于的时间长度（本文NDVI数据样本为2003-2010年,n=8）;NDVIj为第j年的NDVI均值; θ slope 为像元回归方程趋势线斜率,若 θ slope > 0 ,研究时段内NDVI变化趋势增加,反之,则呈减少趋势。为了更好地从整体上判断新疆植被覆盖的动态变化趋势,根据 θ slope 值的大小,可定义7个NDVI趋势变化等级[28,30]：严重退化（ θ slope < - 0.009 ）、中度退化（ - 0.009 ≤ θ slope < - 0.0045 ）、轻微退化（ - 0.0045 ≤ θ slope < - 0.001 ）、基本不变（ - 0.001 ≤ θ slope < 0.001 ）、轻微改善（ 0.001 ≤ θ slope < 0.0045 ）、中度改善（ 0.0045 ≤ θ slope < 0.009 ）以及明显改善（ θ slope ≥ 0.009 ）。
2.2.3 R/S分析及Hurst指数
重标极差分析法（Rescaled Range Analysis,R/S分析）在水文学、气象学及经济学领域得到广泛使用,能够揭示水文气象时间序列的分形特征[31]。近年来,在植被覆盖研究方面得到较好的应用,通过R/S分析求得赫斯特指数（Hurst,H）是定量描述时间序列信息长程依赖性的有效方法[26],能够揭示时间序列中的趋势性成分,通过H值判断趋势性成分持续性或反持续性强弱[32],取值范围是0<H<1。当0<H<0.5时,该时间序列的变化趋势未来与过去相反,H越小,反持续性越强,过去的增加趋势在未来变为减少,而过去的减少趋势在未来变为增加;当H=0.5时,该时间序列表现为随机序列,不具有长程相关性,反而表现为随机游走的特征;当0.5<H<1时,该时间序列表现出较好的长程依赖性,即时间序列的变化趋势未来与过去表现一致,过去表现出的增加趋势在未来持续表现为增加,过去表现出的减少趋势在未来持续表现为减少,H越大,持续性越强。
采用Matlab编程对各像元NDVI值进行计算,原理如下：
（1）对于一个长度为n的时间序列x（t）, t=1, 2, … , n,不同时滞 τ 下均值序列为：
y τ = 1 τ ∑ t = 1 τ x t , τ = 1 , 2 , … , n （2）
（2）不同时滞 τ 下序列标准差为：
S τ = 1 τ ∑ t = 1 τ ( x t - y ( τ ) ) 2 1 2 ， τ = 1 , 2 , … , n （3）
（3）累积离差为：
F t , τ = ∑ μ = 1 t x μ - y τ ， 1 ≤ t ≤ τ （4）
（4）极差为：
（5）
（5）由R/S分析得, R τ 与 S τ 存在一定关系：
R τ / S τ = C τ H （6）
方程两边取自然对数,并进行最小二乘拟合,所得斜率即H值。

3 分析结果

3.1 模糊C聚类分区

考虑气温因子,结合海拔、经纬度、月均温、月最高温、月最低温、各月气温日较差、生长季节期间（5-8月）均温[33]及最高温信息,采用模糊C聚类法将新疆50个测站隶属于3个集群（图2（a））。同时,为了保证分区结果的可靠性与合理性,结合新疆复杂的地域背景,并参考相关文献中天山山区气象测站的地理位置分布[34-35],将本文所选用的50个气象测站隶属于5个类区（北疆、南疆、天山北坡、天山东坡及天山南坡）（图2（b））。
Fig. 2 Fuzzy C clustering and geographic partition FCM-based regionalization of meteorological stations and five sub-regions

图2 模糊C聚类及地理分区

3.2 NDVI时空分布特征

3.2.1 NDVI空间分布特征
2003-2010年多年平均NDVI整体上呈现出北疆到南疆逐渐减小的趋势,且天山山区植被覆盖较佳（图3（a））。NDVI空间分布差异与下垫面有很大关系。全疆伊犁河谷地带植被覆盖程度最好,植被长势最优,NDVI值最大,年均NDVI均在0.3以上,最高可达0.7以上,因为新疆北部准噶尔盆地以西山体不高,且存在阿拉山口、塔城盆地、额尔齐斯河谷等向西敞开的缺口,冷空气及水汽由此进入,另外北、东、南三面高山环绕,能够阻挡来自塔里木盆地及准噶尔盆地干热气流,使得该区水热资源充沛,植被生长条件最优。天山北坡植被覆盖程度高,中天山北坡一带NDVI最高可达0.8以上,北疆相较于南疆植被覆盖情况更好,塔里木盆地植被覆盖情况较差,但盆地西南缘植被覆盖较好,且北疆阿尔泰山脉一带植被覆盖度较北疆其他地区更好,这是由于靠近山区,山区降水充沛,有利于植被生长发育。
Fig. 3 Spatial and temporal distribution of the annual and seasonal average NDVI

图3 空间及时间尺度年及四季平均NDVI

3.2.2 NDVI时间分布特征
多年平均四季NDVI均位于-0.03-0.94间（图3（b）-（e））,不论哪个季节,NDVI植被覆盖程度好坏区域分布一致。四季之间植被覆盖情况有较大差异,冬季（12、1、2月）植被长势最差,仅中天山北部一带有植被分布;春季（3、4、5月）植被长势较差,伊犁河谷、中天山北部地带及塔里木盆地西南缘植被长势较好;其他区域春、冬季植被覆盖度极低。夏季（6、7、8月）除塔里木盆地外,全疆NDVI明显上升,植被覆盖程度较春季大幅增加。秋季（9、10、11月）NDVI开始回落,植被覆盖范围并没有显著缩小,但覆盖度却大大降低。
2003-2010年间年均NDVI变化不大（图3（f））,均位于0.17-0.18之间,全疆夏季NDVI显著高于其他季节,位于0.28-0.29之间,秋季次之,位于0.17-0.19之间,春季NDVI位于0.13-0.15之间,而冬季NDVI最低,位于0.07-0.11之间。四个季节NDVI年际差异较小,冬季NDVI年际差异最大,而夏季NDVI年际差异最小,尤其是2009-2010年间春、冬季NDVI出现大幅变化,这很有可能与全疆范围2009年大旱有关。

3.3 NDVI变化趋势及可持续性

3.3.1 NDVI变化趋势
采用趋势分析法定量分析新疆2003-2010年间年均NDVI变化趋势, θ slope位于-0.088至0.075之间,新疆各地植被覆盖情况变化趋势并不一致（表1和图4（a））,植被覆盖得到改善的区域面积小于植被退化的区域,植被覆盖情况基本保持不变的区域主要位于南疆塔里木盆地及新疆东部吐鲁番等山间盆地一带,面积占全疆61.5%,新疆生长季节期间（4-10月）盆地降水少甚至无降水,因此,盆地一带植被长势受到严重抑制,植被覆盖度常年较差。NDVI呈轻微退化区域主要位于北疆阿尔泰山及天山北坡以北之间,占全疆面积16.15%;轻微改善、中度改善区域面积分别占全疆12.45%、3.49%,尤其是位于巴音郭楞蒙古自治州若羌县境内的阿尔金山国家自然保护区,可以看出,保护区周边植被破坏较重,NDVI呈轻微退化趋势,而保护区内部NDVI变化则表现为轻微改善甚至中度改善,与刘世梁等[36]观测结果一致;中度退化区域主要位于塔里木盆地西南缘、中天山南坡及北疆部分区域,面积占全疆3.72%;严重退化和明显改善的区域面积较小,分别占全疆面积的0.87%和1.82%,严重退化区域主要位于天山南坡轮台-库车-铁干里克一带及准格尔盆地西部温暖干旱区域,区域内植被覆盖率小,得到明显改善的区域主要位于焉耆盆地-库尔勒绿洲一带及准噶尔盆地腹部乌苏-蔡家湖-奇台一带。综合来看,植被退化区域主要位于海拔较低、人口较为集中的城镇地带,而植被改善区域主要位于海拔较高、远离城镇、人口稀疏的地区[26],因此,植被覆盖度变化情况在一定程度上与人类活动有很大的关系。
Tab. 1 Statistics of tendency of annual average NDVI

表1 年均NDVI变化趋势

NDVI变化趋势 等级 面积（km2） 占全疆比例/%
θslope<-0.009 严重退化 42 016 0.87
-0.009≤θslope <-0.0045 中度退化 178 960 3.72
-0.0045≤θslope<-0.001 轻微退化 777 316 16.15
-0.001≤θslope<0.001 基本不变 2 959 714 61.50
0.001≤θslope<0.0045 轻微改善 599 140 12.45
0.0045≤θslope<0.009 中度改善 167 875 3.49
θslope≥0.009 明显改善 87 564 1.82
Fig. 4 Tendency, sustainability and comprehensive characteristics of NDVI variation

图4 NDVI变化趋势及可持续性综合特征

3.3.2 NDVI变化可持续性分析
NDVI变化的可持续性在全疆范围内存在明显差异（表2,图4（b））,H值位于0.06-1.00之间,均值为0.62。全疆绝大部分区域NDVI变化呈较弱的可持续性,面积占全疆42.14%,NDVI呈强可持续变化的面积占全疆39.23%;NDVI变化具有强反持续性的面积占全疆2.16%,主要零星分布在天山以北的北疆,并且集中在乌苏-蔡家湖一带及吉木乃、福海、和布克赛尔相夹的区域;NDVI呈弱反持续变化的面积占全疆16.47%;总体来看,新疆NDVI呈反持续性变化的面积较小,变化趋势主要呈持续性,占全疆81.37%,表现为弱可持续变化的区域主要分布在南疆塔里木盆地一带及天山东段以北一带,而其他绝大部分区域NDVI趋势变化主要表现出强可持续性。
Tab. 2 Statistics of sustainability of annual average NDVI

表2 NDVI变化持续性统计

H指数 可持续性 面积/km2 占全疆比例/% H指数 反持续性 面积/km2 占全疆比例/%
H>0.65 强 1 887 794 39.23 H≤0.35 强 104 068 2.16
0.5<H<0.65 弱 2 028 254 42.14 0.35<H<0.5 弱 792 463 16.47
3.3.3 NDVI变化趋势与可持续性综合特征
NDVI综合变化的类型多种多样（表3,图4（c））,不变&弱可持续/强可持续类型的区域面积最大,分别占全疆27.48%、23.58%,呈退化&弱可持续/强可持续、改善&弱可持续/强可持续的4种综合变化类型的面积分别占全疆7.77%、8.40%、6.89%、7.25%。呈弱反持续类型的区域面积占16.46%,而呈强反持续变化的区域仅占总面积2.16%。总体来说,新疆绝大部分区域NDVI演化趋势持续不变,NDVI变化与前期植被覆盖程度基本保持不变,主要表现为强/弱可持续。南疆大部分地区NDVI基本保持不变;植被覆盖程度得到改善的区域主要分布在天山南坡南疆塔里木盆地北缘一带、天山北坡及阿尔金山国家自然保护区一带;南疆塔里木盆地西南缘、中天山及南坡一带植被退化,并呈持续性变化,说明该区域植被覆盖已表现出退化趋势并将在未来一段时间内持续退化。
Tab. 3 Statistics of comprehensive analysis of annual average NDVI

表3 NDVI变化综合特征

综合特征 面积/km2 占全疆比例/% 综合特征 面积/km2 占全疆比例/%
退化&强反持续 35 466 0.74 不变&弱可持续 1 322 444 27.48
退化&弱反持续 184 430 3.83 不变&强可持续 1 134 681 23.58
退化&弱可持续 374 158 7.77 改善&强反持续 22 370 0.46
退化&强可持续 404 238 8.40 改善&弱反持续 151 679 3.15
不变&强反持续 46 232 0.96 改善&弱可持续 331 655 6.89
不变&弱反持续 456 354 9.48 改善&强可持续 348 875 7.25

3.4 NDVI与气候因子相关性分析

年内分布夏季降水最为丰沛,气温较高,植被长势最好;春季、秋季次之;而冬季降水最为稀少,气温最低,植被覆盖程度最差（图5）。不论新疆哪个区域,植被长势对降水、气温响应较为灵敏。不同地区植被覆盖情况与气候因子（降水、气温）之间的关系存在一定的差异性。北疆/天山北坡最为充沛,其次是天山南坡/天山东段,而南疆降水最为稀少;南疆/天山东段气温最高,相较来说,其他区域气温较低。就植被覆盖情况来看,北疆/天山北坡植被长势最好,分布有大面积草地、耕地,地表植被对降水极为敏感,一场自然降水就能明显的改变地表植被覆盖状况,因此,北疆/天山北坡植被长势对气候因子的滞后效应并不明显且滞后时间短。天山南坡/天山东段次之,而南疆植被覆盖程度最差。总体来看,南疆/天山南坡植被长势最好的月份对降水最为充沛的月份和气温最高的月份存在明显的滞后效应,是因为南疆/天山南坡属干旱缺水地区,植被生长受气温、降水限制性更大。
Fig. 5 Temporal distribution of monthly average values of precipitation, temperature and NDVI

图5 5个分区多年月均降水量、均温及NDVI变化

不论哪个分区,新疆降水量及均温变化趋势基本一致,雨热同期现象明显,年际间最大值及最小值不断交替出现,呈明显波动特征,而年内同样呈倒钟形分布,降水、气温最大值均集中出现在生长季节期间,尤其是5-8月（图6）。北疆地区气温及植被覆盖指数变化趋势较为一致,而降水所呈现的变化更为复杂,植被长势与气温变化之间的相关性更为强烈（图6（a））;南疆NDVI相对气温变化存在一定的滞后效应,大部分年份其最大值和最小值出现的时间滞后于均温最大值、最小值出现的时间,对降水同样存在滞后效应,但降水量本身变化较均温更复杂（图6（b））;天山北坡NDVI对降水表现出较为明显的滞后效应,且NDVI与气温变化趋势表现的更为一致（图6（c））,天山北坡植被生长的主要气候限制因子为降水;天山东段地区NDVI与降水、气温之间变化趋势较为一致,滞后效应并不明显（图6（d））;而天山南坡与南疆地区类似,NDVI对降水、气温均表现出较为明显的滞后效应,而对气温的滞后效应最为明显（图6（e））,南疆/天山南坡地区的植被生长,既受到降水的抑制,又会受到气温的影响,但气温作为主要因子,对天山南坡植被生长的限制作用表现的更为突出。
Fig. 6 Relationship of NDVI with precipitation and temperature

图6 NDVI与气候因子相关性

4 结论

（1）整体上,新疆降水量及均温变化一致,雨热同期现象明显时间尺度上,降水、气温及植被覆盖情况年际间差异不大,年内变化明显。
（2）北疆/天山北坡水热条件优良,植被长势最好,分布有大面积草地、耕地,植被长势对气候因子的滞后效应并不明显且滞后时间短;南疆/天山南坡植被覆盖程度较差,植被长势对水热条件表现出明显的滞后效应,植被生长受气温、降水限制性更大,且气温作为主要因子,对天山南坡植被生长的限制作用表现的更为突出。
（3）植被覆盖得到改善的区域面积比植被退化的区域面积小,植被覆盖情况基本保持不变。盆地一带植被长势受到严重抑制,植被覆盖度常年较差;阿尔金山国家自然保护区周边植被破坏较重,NDVI呈轻微退化,而保护区内部NDVI变化趋势呈轻微改善甚至中度改善;南疆塔里木盆地西南缘、中天山及南坡一带植被覆盖已出现退化并将在未来一段时间内持续退化。
植被活动在一定程度上可以辨别人类活动的影响。但是,对于植被覆盖的变化,绝不能片面的归因于自然因素的作用或将自然与人为共同作用混为一谈。在今后的研究工作中,应尽可能定量辨析植被变化的自然因素和人为因素及各自的影响权重,进行更加深入的分析与探讨。在探究新疆植被覆盖时空变化趋势的基础上,查明植被长势改善或退化的原因并且做出相应的调整很有必要,可以为新疆植被保护、植被恢复等工作提供一定的科学依据。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
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Bounoua L, Collatz G J, Los S O, et al.Sensitivity of climate to changes in NDVI[J]. Journal of Climate, 2000,13(13):2277-2292.These results suggest that increases in vegetation density could partially compensate for parallel increases in greenhouse warming. Increasing vegetation density globally caused both evapotranspiration and precipitation to increase. Evapotranspiration, however, increased more than precipitation, resulting in a global soil-water deficit of about 15%. A spectral analysis on the simulated results showed that changes in the state of vegetation could affect the low-frequency modes of the precipitation distribution and might reduce its low-frequency variability in the Tropics while increasing it in northern latitudes.

DOI

[5]
Moulin S, Bondeau A, Delecolle R.Combining agricultural crop models and satellite observations: From field to regional scales[J]. International Journal of Remote Sensing, 1998,19(6):1021-1036.This review article gives an overview of how satellite observations are used to feed or tune crop models and improve their capability to predict crop yields in a region. Relations between crop characteristics which correspond to models state variables and satellite observations are briefly analysed, together with the various types of crop models commonly used. Various strategies for introducing short wavelength radiometric information into specific crop models are described, from direct update of model state variables to optimization of model parameter values, and some of them are exemplified. Methods to unmix crop-specific information from mixed pixels in coarse resolution-high frequency imagery are analysed. The conditions of use of the various methods and types of information are discussed.

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Benedetti R, Rossini P.On the use of NDVI profiles as a tool for agricultural statistics: The case study of wheat yield estimate and forecast in Emilia Romagna[J]. Remote Sensing of Environment, 1993,45(3):311-326.ABSTRACT The use of satellite-derived vegetation indices for crop monitoring and yield estimate and forecast is of key importance for those organizations in charge to monitor the agrarian season. This study intends to investigate the potential use of AVHRR / NDVI data for wheat monitoring in Italy. The time frame chosen is the 4-year span between 1986 and 1989, and the study region considered is Emilia Romagna. Two scales of study have been used: microscale and mesoscale. The first scale corresponds to the limits of NOAA satellite spatial resolution, and has been used in the study of the vegetation index on restricted test sites, which, nevertheless, revealed a large number of data, including ground coverage. A wider scale has been considered to extend the results obtained in the microlevel analysis to the lowland section of the Emilia Romagna region. Good correlations were found with ground simulated and collected crop parameters. In particular, NDVI has been found to be highly representative of plant photosynthetic capacity and efficiency. Using these results, a simple linear regression model has been derived for wheat yield estimate and forecast based on NDVI integration during the wheat grain filling period. The results obtained, compared with official data, show their usefulness for a cheap and real-time crop monitoring.

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王智. 新疆地区植被覆盖变化与气候、人文因子的相关性探讨[D].乌鲁木齐:新疆大学,2011.

[Wang Z.Discussion on correlation between vegetation cover change and climate and human factor in Xinjiang area[D]. Urumqi: Xinjiang University, 2011. ]

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李运刚,何大明.红河流域NDVI 时空变化及其与气候因子的关系[J].山地学报,2009,27(3):333-340.纵向岭谷区的"通道-阻隔"作用及其生态效应多年来一直是山地生态学研究的热点。位于纵向岭谷区东侧的红河流域,其地表关键生态水文要素的时空格局及变化也受到"通道-阻隔"作用的极大影响。利用红河流域1981～2006年GIMMS数据和2006年SPOTVEGETATION数据以及42个气象站点1981～2001年逐日降水、温度数据,使用GIS方法和地统计学方法,探讨河谷和山脉地形的"通道-阻隔"作用下红河流域NDVI时空变化及与气候因子的关系。研究表明:(1)红河流域植被指数在不同方向的空间自相关程度分异明显,植被指数分布总体上受地形、水热分布格局等因素的结构性影响,但在各个方向存在差异:在哀牢山的阻隔作用下,西南-东北向和东西向的植被指数分维数较低,随机部分引起的植被指数空间分异较小,而结构性变异较大;在河谷的通道作用下,西北-东南向和南-北向的植被指数分维数较高,均匀性程度较好。(2)红河流域NDVI对温度和降水变化的响应具有"时滞效应",滞后时间属于30～165 d,NDVI对降水变化的响应在时间上先于对温度变化的响应;在河谷和山脉的"通道-阻隔"作用下,NDVI对温度和降水变化的滞后时间和敏感程度有明显的空间差异。(3)红河流域NDVI总体上没有明显的增加趋势,但存在区域差异性和空间异质性;占流域面积66.77%地区的NDVI有增加的趋势,33.23%的地区有减少的趋势,年NDVI变化率在-15.23%～23.16%间。

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[Li Y G, He D M.The spatial and temporal variation of NDVI and its relationships to the climatic factors in Red River Basin[J]. Journal of Mountain Science, 2009,27(3):333-340. ]

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孙艳玲,郭鹏,延晓冬,等.内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系[J].自然资源学报,2010,25(3):407-414.lt;p>植被覆盖状况是评估生态环境的重要指标。利用GIMMS数据集的8km分辨率的NDVI数据和气候数据，对内蒙古地区1982&mdash;2000年植被覆盖变化进行了分析，并评估了降水与该地区植被的相关关系，在此基础上探讨了人类活动对内蒙古地区植被覆盖变化的影响。研究中采用了相关分析和残差分析，结果表明，在过去19年中内蒙古地区植被NDVI总体上呈轻微上升趋势，且存在着显著的空间差异。同时内蒙古地区植被NDVI与降水有很好的相关性，植被受降水的影响较大。此外，人类活动对内蒙古一些地区的植被变化也起到了建设或破坏的作用。</p>

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[Sun Y L, Guo P, Yan X D, et al.Dynamics of vegetation cover and its relationship with climate change and human activities in Inner Mongolia[J]. Journal of Natural Resources, 2010,25(3):407-414. ]

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穆少杰,李建龙,陈奕兆,等.2001-2010年内蒙古植被覆盖度时空变化特征[J].地理学报,2012,67(9):1255-1268.基于MODIS-NDVI 遥感数据反演了内蒙古地区2001-2010 年植被覆盖度的空间格局和变化规律, 并结合该地区同期降雨量和温度数据, 分别从不同空间和时间尺度上分析了森林生态区、草原生态区和荒漠生态区植被的年际变化和月际变化对气候变化的响应。结果表明:(1) 内蒙古植被覆盖度在空间上呈现东高西低的分布特征, 自西向东的变化速率为0.2/10&deg;N, 10 年间森林、草原和荒漠生态区的年均植被覆盖度分别为0.57、0.4 和0.16;(2) 2001-2010年, 内蒙古植被覆盖度总体上呈上升趋势, 研究区内植被覆盖度极显著增加和显著增加的面积分别占总面积的11.25%和29.13%, 二者之和大于植被覆盖度极显著减少和显著减少的面积比例之和, 后者分别为7.65%和26.61%;(3) 在年际水平上, 内蒙古植被生长总体上与降雨量的关系更加密切, 而在月际水平上, 降雨量和温度对植被生长的影响作用相当, 说明年内植被生长更依赖于水热组合的共同作用, 而与单一气候因子的相关性降低;(4) 森林生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与温度的相关性较强, 荒漠生态区植被覆盖度在年/月际水平上均与降雨量相关性较强, 而草原生态区植被覆盖度在年际水平上主要受降雨影响, 在月际水平上与二者相关性相当;(5) 草原区月植被覆盖度对降雨量的响应存在时滞效应。

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[Mu S J, Li J L, Chen Y Z, et al.Spatial differences of variations of vegetation coverage in Inner Mongolia during 2001-2010[J]. Acta Geographica Sinica, 2012,67(9):1255-1268. ]

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丁明军,张镱锂,刘林山,等.青藏高原植被覆盖对水热条件年内变化的响应及其空间特征[J].地理科学进展,2010,29(4):507-512.lt;p>利用1982-2000年NOAA/AVHRR卫星的NDVI数据(时间分辨率旬,空间分辨率8 km&times;8 km),结合同时期的气温和降水资料,基于时滞互相关方法和GIS工具,分析了青藏高原植被覆盖对水、热条件年内变化的时滞响应及其空间特征.结果如下:①除高寒荒漠、森林外,青藏高原植被NDVI与同期旬均温和旬降水相关性均呈高度正相关.其中,中等覆盖度的植被受水、热影响表现更为强烈.②青藏高原植被NDVI对气温和降水有滞后效应,且滞后水平存在空间差异,高原北部(柴达木盆地、昆仑山北冀)和高原南部植被对降水、和温度的响应比较迟缓,而高原中、东部地区植被对温度和降水的响应比较敏感.③不同植被类型对水热条件的响应程度也存在差异,由高到低依次是草甸、草原、灌丛、高寒垫状植被、荒漠,最后是森林.</p>

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[Ding M J, Zhang Y L, Liu L S, et al.Seasonal time lag response of NDVI to temperature and precipitation change and its spatial characteristics in Tibetan Plateau[J]. Progress in Geography, 2010,29(4):507-512. ]

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Mao D H, Wang Z M, Luo L, et al.Integrating AVHRR and MODIS data to monitor NDVI changes and their relationships with climatic parameters in Northeast China[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012,18:528-536.On the basis of AVHRR GIMMS NDVI and MODIS NDVI, we constructed monthly NDVI sequences covering Northeast China from 1982 to 2009 using a per-pixel unary linear regression model. The expanded NDVI passed the consistency check and were well used for analysis. The monthly NDVI trends were highly correlated with climatic changes. Spatially averaged NDVI in summer exhibited a downward trend with increased temperature and significantly decreased precipitation in the 28 years. NDVI trends were spatially heterogeneous, corresponding with the regional climatic features of different seasons. NDVI for the 95 meteorological stations exhibited significant correlations with monthly mean temperature and monthly precipitation during the study period. The NDVI–temperature correlation was stronger than NDVI–precipitation correlation in most stations and for all vegetation types. Different vegetation types showed various spatial responses to climatic changes.

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沙莎,郭妮,李耀辉,等.植被状态指数 VCI 与集中气象干旱指数的对比——以河南省为例[J].冰川冻土,2013,35(4):990-998.使用1982-2006年GIMMS AVHRR NDVI数据集与同期的CI、K、Pa、SPI、Z、PDSI等干旱指数做了对比分析, 讨论了河南省植被状态指数VCI对气象干旱的滞后效应及干旱监测能力. 结果表明: VCI指数与气象干旱指数的相关性受不同下垫面的影响较大, 农地的VCI与气象干旱指数相关性要明显高于林地, 农地VCI与气象干旱指数呈现正相关关系. 在河南省不同的作物生长阶段, VCI对气象干旱有着不同的滞后效应, 其中, 3-5月份冬小麦生长期VCI对气象条件的反应滞后1~3个月, 7、9月份夏玉米生长期VCI对气象条件的反应滞后1月. 总体上看, 结合前期的气象数据, VCI对河南省气象干旱有一定的指示作用和监测能力.

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[Sha S, Guo N, Li Y H, et al.Comparison of the vegetation condition index with meteorological drought indices: A case study in Henan province[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2013,35(4):990-998. ]

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孙庆龄,李宝林,许丽丽,等.2000-2013年三江源植被NDVI变化趋势及影响因素分析[J].地球信息科学学报,2016,18(12):1707-1716.基于2000-2013年三江源MODIS NDVI数据,本文系统地分析了三江源植被生长季累计NDVI的时空变化特征,并结合三江源生态保护与建设工程实施的相关统计数据,探讨了人类活动对三江源植被变化的影响,最后通过气候因子与生长季累计NDVI的相关性分析,揭示了影响三江源不同地区植被变化的主要气候限制因素。结果表明,2000-2013年三江源植被NDVI整体上呈增加趋势,NDVI明显增加的区域面积比例达17.84%,主要分布于研究区的西部和北部;明显减少的区域仅占0.78%,多零星分布于研究区中部;NDVI变化稳定或没有显著变化趋势的区域面积比例为59.64%,主要位于研究区东部和南部。三江源生态保护与建设工程的实施虽然促进了植被恢复,但对区域植被整体变化的影响有限,研究时段内区域植被整体好转主要受气候因素控制。西部长江源区的植被生长主要受气温影响,东北部黄河源区主要受降水制约,南部澜沧江源区降水和气温的限制性均不明显。

[Sun Q L, Li B L, Xu L L, et al.Analysis of NDVI change trend and its impact factors in the Three-River Headwater Region from 2000 to 2013[J]. Journal of Geo-information Science, 2016,18(12):1707-1716. ]

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张戈丽,徐兴良,周才平,等.近30年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应[J].地理学报,2011,66(1):47-58.基于1981-2006 年的GIMMS NDVI数据和2000-2009 年的MODIS NDVI数据反演呼伦贝尔地区草地变化，结合1981-2009 年该地区7 个气象站点的气温和降水数据，分别从年际变化、季节变化和月变化角度分析该地区草地变化对气候变化的响应。结果表明，从年际变化来看，降水是驱动草地植被年际变化的主要因素；从季节变化来看，草地植被生长在不同季节对水热条件变化的敏感性不同，春季草地植被生长对气温变化的敏感性较降水变化高，夏季和秋季草地植被的生长对降水变化的敏感性则高于对气温变化的敏感性，其中以夏季最为显著；从月变化来看，4 月和5 月草地植被变化受气温变化影响较明显；5-8 月与前一月降水变化关系密切，说明植被生长对降水变化具有一定的滞后性；4 月正值草本植物萌芽期，而4 月份草地生长与年气温变化关系最为密切，一定程度上说明4 月份表征植被生长的NDVI值增加可能是由于气候变暖引起的草地植被生长季提前产生的。综上所述，通过植被与气候要素月变化的关系可以具体地揭示气温和降水对草地植被生长的季节韵律控制。

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[Zhang G L, Xu X L, Zhou C P, et al.Responses of vegetation changes to climatic variations in Hulun Buir grassland in past 30 years[J]. Acta Geographica Sinica, 2011,66(1):47-58. ]

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田义超,梁铭忠.北部湾沿海地区植被覆盖对气温和降水的旬响应特征[J].自然资源学报,2016,31(3):488-501.

[Tian Y C, Liang M Z.The NDVI characteristics of vegetation and its ten-day response to temperature and precipitation in Beibu Gulf Coastal region[J]. Journal of natural resources, 2016,31(3):488-501. ]

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王桂钢,周可法,孙莉,等.近10a新疆地区植被动态与R/S分析[J].遥感技术与应用,2010,25(1):84-90.lt;p>利用SPOT VGT传感器的NDVI时序数据,采用时间序列谐波分析算法(HANTS)对NDVI数据进行去云预处理,基于趋势分析、Hurst指数分析等方法,研究了1999~2008年新疆植被覆盖的时空变化,分析了Hurst指数的空间分布规律及其在不同土地覆盖类型下的差异。结果表明：近10 a来,新疆植被总体呈现不显著的增加趋势且具有明显的空间差异性。R/S分析表明,新疆大部分地区植被变化将保持现在的趋势,局部地区具有反持续性。各土地覆盖类型Hurst指数均在0.63以上,沙漠、戈壁、裸地的Hurst指数明显高于其它土地覆盖类型,受人类活动影响较大的土地覆盖类型其Hurst指数较低,可持续性低于自然或半自然状态下的植被覆盖类型。</p>

[Wang G G, Zhou K F, Sun L, et al.Study on the vegetation dynamic change and R/S analysis in the past ten years in Xinjiang[J]. Remote sensing technology and application, 2010,25(1):84-90. ]

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杜加强,贾尔恒·阿哈提, 赵卓曦,等.1982-2012年新疆植被NDVI的动态变化及其对气候变化和人类活动的响应[J].应用生态学报,2015,26(12):3567-3578.<p>植被在调节陆地碳平衡、气候系统中发挥了重要作用,并在生态系统服务功能提供方面占据主导地位,因此,监测植被生长变化意义重大.基于AVHRR GIMMS NDVI和MODIS NDVI数据集,在区域、像元两个空间尺度,研究了中国典型干旱区新疆1982&mdash;2012年间植被生长的动态变化,探讨了气候变化和人类活动对植被生长的影响.结果表明: 区域尺度,1982&mdash;2012年生长季植被NDVI呈极显著增加趋势(4.09&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);NDVI变化趋势存在明显阶段性,1998年前后分别呈极显著增加(10&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>)和显著减少(-3&times;10<sup>-4</sup>&middot;a<sup>-1</sup>);生长季NDVI变化趋势的逆转主要发生在夏季,其次是秋季,而春季不存在逆转.像元尺度上,农业区NDVI增加趋势显著;NDVI变化呈两极分化现象,剧烈变化区域多随时段长度延长而增加,尤其是显著减少区域范围快速扩张,导致区域尺度NDVI增加的停滞或放缓.研究区域植被生长受水热条件、人类活动共同控制.春、秋季的气温发挥主导作用,而夏季主要受到降水量的影响.大量施肥、灌溉面积增加等生产活动提高了农田植被覆盖,种植结构、灌溉方式等的改变降低了春季农田NDVI值,载畜量的增加则降低了部分草地的NDVI.</p>

[Du J Q, Ahati J, Zhao Z X, et al.Dynamic changes in vegetation NDVI from 1982 to 2012 and its responses to climate change and human activities in Xinjiang, China[J]. Chinese Journal of Applied Ecology, 2015,26(12):3567-3578. ]

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刘洋,李诚志,刘志辉,等. 1982-2013年基于GIMMS-NDVI的新疆植被覆盖时空变化[J].生态学报,2016,36(19):6198-6208.利用美国国家航天航空局(NASA)全球检测与模型组(Global Inventor Modeling and Mapping Studies,GIMMS)的归一化植被指数数据(NDVI)和英国东英格利亚大学气候研究所(Climate Research Unit,CRU)全球气温降水数据(1982至2013年),研究新疆1982—2013年植被覆盖格局的时空变化。运用一元线性回归法分析近32年来新疆NDVI变化趋势;运用Theil-Sen median与Mann-Kendall检验研究新疆NDVI格局及趋势特征;并将检验的结果和Hurst指数的结果相结合,研究新疆NDVI格局的可持续性特征。研究表明:(1)新疆植被覆盖在空间分布上差异明显,其中北疆优于南疆,西北优于东南;(2)近32年来新疆年NDVI均值在0.10—0.12之间波动,且存阶段变化性;(3)新疆植被改善趋势的区域占总面积的25.89%,轻微退化的区域占总面积的18.00%;(4)从可持续性来看,新疆大部分地区植被变化将保持现在的趋势,但局部地区具有反持续性,持续性改善的面积占全疆总面积的24.39%,持续性轻微退化的区域占15.73%,另外59.88%为严重退化和未来变化趋势无法确定区域。开展NDVI空间格局的变化研究,对于干旱区新疆来说具有重要的理论和实际意义。

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[Liu Y, Li C Z, Liu Z H, et al.Assessment of spatio-temporal variations in vegetation cover in Xinjiang from 1982 to 2013 based on GIMMS-NDVI[J]. Acta Ecologica Sinica, 2016,36(19):6198-6208. ]

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许玉凤,杨井,李卫红,等.1982-2013年新疆不同植被生长时空变化[J].草业学报,2016,25(1):47-63.基于逐像元一元线性回归模型,应用MODIS NDVI数据对AVHRR-GIMMS NDVI 数据进行时间序列拓展,建立了1982-2013年间长时间序列生长季最大NDVI数据集,分析了新疆不同分区的生长季植被NDVI变化及其对气候变化的响应。结果表明,1)北疆平原地区、南疆平原地区和南疆山地地区的植被NDVI变化呈显著增长趋势,北疆山地地区的植被呈下降趋势。2)水分条件和最低气温是影响新疆植被生长的重要因素,但不同分区的影响程度不同。北疆平原地区植被受水分条件影响较大,其中最低气温对农田植被影响较大;南疆平原地区植被受气温和降水的双重作用;山地地区植被受水分条件影响较大。3)从不同植被类型来看,水分条件对草地的影响最大,其次是林地,农田植被受水分条件的限制较小,与灌溉有着直接关系。4)增温增湿的气候条件有利于植被生长;北疆山地地区植被退化趋势受气候变化、火灾、平原草地围栏保护后放牧压力向山地转移等综合因素的影响。

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[Xu Y F, Yang J, Li W H, et al.Spatial-temporal change in different vegetation growth of Xinjiang from 1982 to 2013[J]. Acta Prataculturae Sinica, 2016,25(1):47-63. ]

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Zhang Q, Singh V P, Li J F, et al.Analysis of the periods of maximum consecutive wet days in China[J]. Journal of Geophysical Research-Atmospheres, 2011,116(D23):D23106.Using daily precipitation data from China during the period 1960-2005, the maximum number of consecutive rainy (or wet) days is investigated. Linear regression and the modified Mann-Kendall test are used to evaluate trends in the wet days. Results indicate (1) that four consecutive wet days occur more frequently; however, their (fractional) contribution to the total amount of precipitation is small. On the other hand, one wet day is prevalent in winter and its (factional) contribution is the largest. (2) In the northwest China, the number and the total precipitation of the maximum consecutive wet days are increasing annually as well as in winter, implying wetting tendency in northwest China and in winter. (3) Decreasing total precipitation is observed in the basins of the Yellow, Liaohe, and Haihe rivers. The number and the fractional precipitation contribution of the maximum consecutive wet days are also decreasing, pointing to a higher risk of droughts in these regions, and these regions are heavily populated with highly developed socioeconomy and are also the major agricultural areas. In this sense, negative impacts are evident because of increasing drought risk as a result of decreasing total precipitation. Besides, a higher risk of droughts can also be expected in southeast China in winter, but a lengthening of maximum consecutive wet days is not evident in China. Higher drought risk in southeast China may threat the water supply, for example, the water supply for Hong Kong and Macau. However, increasing fractional contribution of shorter consecutive wet days may imply intensifying precipitation in China.

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[Yu Y.Research on Fuzzy Cluster analysis of Fuzzy C-Means clustering calculation method[D]. Shenyang: Shenyang University of Technology, 2009. ]

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Bezdek J C.A convergence theorem for the Fuzzy ISODATA clustering algorithms[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 1980,2(1):1-8.In this paper the convergence of a class of clustering procedures, popularly known as the fuzzy ISODATA algorithms, is established. The theory of Zangwill is used to prove that arbitrary sequences generated by these (Picard iteration) procedures always terminates at a local minimum, or at worst, always contains a subsequence which converges to a local minimum of the generalized least squares objective functional which defines the problem.

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慈晖,张强,陈晓宏,等.1961-2010年新疆生长季节指数时空变化特征及其农业响应[J].自然资源学报,2015,30(6):963-973.

[Ci H, Zhang Q, Chen X H, et al.Spatiotemporal properties of growing season indices and their impacts on agricultural production during 1961-2010 across Xinjiang[J]. Journal of natural resources, 2015,30(6):963-973. ]

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陈丽萍. 模糊C均值聚类的研究[D].秦皇岛:燕山大学,2009.

[Chen L P.Research on Fuzzy C-Means clustering algorithm[D]. Qinhuangdao: Yanshan University, 2009. ]

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[Lv Y, Dong G T, Yang S T, et al.Spatio-temporal variation in NDVI in the Yarlung Zangbo River Basin and its relationship with precipitation and elevation[J]. Resources Science, 2014,36(3):603-611. ]

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Stow D, Daeschner S, Hope A, et al.Variability of the seasonally integrated normalized difference vegetation index across the north slope of Alaska in the 1990s[J]. International Journal of Remote Sensing, 2003,24(5):1111-1117.ABSTRACT The interannual variability and trend of above-ground,photosynthetic activity of Arctic tundra,vegetation in the 1990s is examined,for the north slope region of Alaska, based on the seasonally integrated normalized difference vegetation index (SINDVI) derived from local area coverage,(LAC) National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) Advanced,Very High Resolution Radiometer,(AVHRR) data. Smaller SINDVI values occurred,during,the three years (1992 1994) following the volcanic eruption,of Mt Pinatubo. Even after implementing,corrections for this stratospheric aerosol effect and,adjusting for changes in radiometric calibration coefficients, an apparent increasing trend of SINDVI in the 1990s is evident for the entire north slope. The most,pronounced increase was observed,for the foothills physiographical,province.

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田义超,陈志坤,梁铭忠.北部湾海岸带植被覆盖时空动态特征及未来趋势[J].热带地理,2014,34(1):76-86.lt;p>分析北部湾海岸带植被覆盖动态变化趋势，能为开展海岸带植被生态环境监测提供决策。以<span>2000</span>―2011年<span>SPOT-VEGETATION逐旬<em>NDVI</em>数据为基础，采用MVC（最大值合成法）、标准差、线性趋势分析（SLOPE）和Hurst指数等数理统计方法对研究区植被覆盖时空变化特征及未来趋势进行定量分析。结果表明：1）研究区植被覆盖整体上处于变好的状态，在年尺度上呈现出&ldquo;波动</span>―明显改善&rdquo;的趋势，且海岸带东岸与西岸的植被变化趋势快于丘陵地区；在季节尺度上<em><span>NDVI</span><span>的增长速率为：秋季＞夏季＞春季＞冬季；在月尺度上<em>NDVI</em>在6</span>―11月植被生长迅速，而在<span>1</span>―4月则生长缓慢；<span>2）<em>NDVI</em>均值的空间分布规律自东北</span>―西南中心线呈现出&ldquo;两头高、中心地带低&rdquo;的趋势，且<em><span>NDVI</span><span>均值自西向东的变化规律为-0.026/1N</span>&deg;，具有经向地带性特点；<span>3）<em>NDVI</em>的Hurst指数值为0.306 5~0.995 3，平均值为0.777 4，反持续性序列（15.78%）＜持续性序列（84.22%），未来总体植被覆盖呈现出持续性改善趋势。未来需要重点进行保护的植被区域主要集中在十万大山的西南部、钦江流域的上游以及合浦县的西南部。</span></em></em></p>

[Tian Y C, Chen Z K, Liang M Z.Temporal-Spatial dynamic differences and future trends of the vegetation cover in the Beibu Gulf Coastal Zone[J]. Tropical Geography, 2014,34(1):76-86. ]

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范娜,谢高地,张昌顺,等.2001年至2010年澜沧江流域植被覆盖动态变化分析[J].资源科学,2012,34(7):1222-1231.本文利用2001年-2010年MODIS09Q1数据, 基于遥感和地理信息系统技术, 建立近10a澜沧江流域NDVI 时序数据集。并利用最大值合成法、一元线性回归方法、Hurst指数方法分析近10a澜沧江流域植被的时空变化。结果表明:①多年平均的植被指数有明显的空间差异性, 随着纬度的升高而降低, 在北纬27.6～29.2°存在一个明显的过渡带;且与高程和坡度均呈负相关关系, 植被指数随着高程升高而降低的趋势较明显, 高程大于5000m的区域NDVI平均值仅为0.18;②近10a来, 澜沧江流域植被总体呈现增加趋势, 但增加速率和增加幅度存在区域差异, 上游地区植被覆盖增加最快且幅度最大, 中游次之, 下游最低;③2001年-2010年澜沧江流域植被覆盖整体得到改善的区域面积明显大于退化区域;澜沧江流域Hurst指数分析表明澜沧江流域植被变化将保持现在的趋势;综合分析slope和Hurst指数结果, 表明NDVI变化趋势以良性发展为主, 但NDVI强持续性的退化区和弱持续性的改善区域值得关注。

[Fan N, Xie G D, Zhang C S, et al.Spatial-temporal dynamic changes of vegetation cover in Lancang River Basin during 2001-2010[J]. Resources Science, 2012,34(7):1222-1231. ]

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宋怡,马明国.基于SPOT VEGETATION数据的中国西北植被覆盖变化分析[J].中国沙漠,2007,27(1):89-93.基于遥感和地理信息系统的技术,利用SPOT-VEGETATION NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)数据对我国西部地区植被覆盖的情况进行了动态监测。采用MVC（Maximum Value Composites）、一元线性回归趋势分析和变化幅度百分比等方法分析西部地区植被变化特征,并结合西北五省土地利用类型图,分析不同植被类型的年最大化NDVI(MNDVI)变化趋势及特点。其结果是:近7 a来植被覆盖存在普遍退化的趋势,且2000-2001与2001-2002年度的变化幅度较大。在局部区域植被有改善的趋势, 但总的改善幅度小于退化幅度。分析结果表明, 植被改善的区域主要分布在陕西和宁夏的大部分地区以及新疆西北部和西南部地区。大部分地区植被退化。而且不同植被的MNDVI在相同的年份表现出相似的变化特点和趋势。

[Song Y, Ma M G.Study on vegetation cover change in Northwest China based on spot vegetation data[J]. Journal of desert research, 2007,27(1):89-93. ]

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于延胜,陈兴伟.R/S和Mann-Kendall法综合分析水文时间序列未来的趋势特征[J].水资源与水工程学报,2008,19(3):41-44.讨论了R/S法和Mann-Kendall法用于水文时间序列分析存在的不足,提出综合了应用两者分析水文时间序列未来趋势特征的方法,以闽江流域竹岐站年径流序列为例进行了分析。结果表明,综合应用R/S和Mann-Kendall法能比较好地分析水文时间序列未来的趋势特征,也揭示了闽江流域中、上游地区年径流的未来有显著下降的趋势特征。

[Yu Y S, Chen X W.Analysis of future trend characteristics of hydrological time series based on R/S and Mann-Kendall methods[J]. Journal of water resources and water engineering, 2008,19(3):41-44. ]

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冯新灵,罗隆诚,邱丽丽,等.青藏高原至中国东部年雨日变化趋势的分形研究[J].地理研究,2007,26(4):835-843.根据1951~2002年中国194台站的雨日资料,运用分形理论中R/S分析法的基本原理,设计了两项Hurst指数试验。研究并预测了中国5大区域年雨日的气候变化趋势。研究表明:中国5大区域未来年雨日变化趋势与过去50年来的变化有着很好的自相似性。两项Hurst指数试验结果表明中国今后年雨日将继续减少。依照5大区域的气候倾向率,未来10年青藏高原和川西高原平均每十年减少雨日3.7~3.8天;中国东部南方区和中国东部北方区平均每十年减少5.9~6.8天;四川盆地年雨日减少最多,平均每十年减少雨日12.3天。且期间雨日没有突变。

[Feng X L, Luo L C, Qiu L L, et al.Fractal research of rainy day changing trend from Tibetan Plateau to Eastern China[J]. Geographical research, 2007,26(4):835-843. ]

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Sohrabi M M, Ryu J H, Abatzoglou J, et al.Climate extreme and its linkage to regional drought over Idaho, USA[J]. Natural Hazards, 2013,65(1):653-681.To investigate consequences of climate extreme and variability on agriculture and regional water resource, twenty-seven climatic indices of temperature and precipitation over Idaho, USA, were computed. Precipitation, mean temperature and maximum temperature, self-calibrated Palmer Drought Index and Standardized Precipitation Index for 1-, 3-, 6- and 12-month time scales were used to identify spatial and temporal distribution of climatic extreme and variability as well as drought frequency and magnitude. Seven oceanic indices were also used to detect teleconnections between climatic indices and regional droughts. The analyses were conducted for 56 meteorological stations, during 1962-2008, characterized by a long-term and high-quality data set. The result indicates that decreasing trends and increasing trends are identified for precipitation and temperature, respectively. Consequently, it appears that frost and ice days dwindle as growing season (May-August) length, tropical nights and summer days increase. Given current climate conditions, the results also imply that these trends will continue in the future possibly driven by uncertain climate variability. We anticipate that these indices explained by teleconnections will improve drought-forecasting capability in this region.

DOI

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李瑞雪. 中国天山山区气候变化的时空分布特征[D].兰州:西北师范大学,2010.

[Li R X.Spatio-temporal distribution characteristics of climate change in the Tianshan Mountainous, China[D]. Lanzhou: Northwest Normal University, 2010. ]

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张正勇,刘琳,唐湘玲.1960-2010年中国天山山区气候变化区域差异及突变特征[J].地理科学进展,2012,31(11):1475-1484.利用天山山区32 个气象站点1960-2010 年的逐月平均气温、降水数据和DEM数据等,进行了气候时空变化趋势和突变分析,研究结果表明：山区近50 年来年均气温呈明显的上升趋势,21 世纪以来年均温增加最明显,季节均温与年均温的变化趋势基本一致,冬季均温增加最明显,夏季均温变化最小;山区东段升温趋势最明显,北坡的变化趋势明显于南坡.自20 世纪60 年代以来降水量持续递增,其中80 年代开始更加明显;夏季降水量增加最明显,春季变化最小,山区年降水主要集中在春夏两季;山区气候空间分布呈现&ldquo;两中心&rdquo;的特征,东段为&ldquo;干热&rdquo;中心,西北部为&ldquo;暖湿&rdquo;中心,这两个中心的气候反差有扩大的趋势;山区气温和降水突变不太明显,春夏季气温突变可能发生在20 个世纪90 年代末至21 世纪初;秋冬季气温突变在20 世纪90 年代可能发生过;南坡和东段年均温突变可能发生在1982 年,北坡大致发生在1990 年左右.秋季降水突变发生在20 世纪80 年代末,其他季节不明显,年降水突变发生在80年代末期.

DOI

[Zhang Z Y, Liu L, Tang X L.The regional difference and abrupt events of climatic change in Tianshan Mountains during 1960-2010[J]. Process in geography, 2012,31(11):1475-1484. ]

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刘世梁,赵海迪,董世魁,等.基于SPOT NDVI的阿尔金山自然保护区植被动态变化研究[J].干旱区研究,2014,31(5):832-837.气候变化对陆地生态系统，特别是高寒地区植被的影响是全球变化研究的重要方面。利用1998&mdash;2008年SPOTVGT [WTBX]NDVI[WTBZ]植被指数，分析了阿尔金山[WTBX]NDVI[WTBZ]时空变化特征及其与主要气候因子(气温、降水)的相关关系。结果表明：保护区平均[WTBX]NDVI[WTBX]年内季节变化明显，[WTBX]DN[WTBZ]变化幅度在33~53，5月开始较快上升，最高值出现在9月，其多年平均值为40，总体上呈先下降后上升的趋势。从空间分布上看，[WTBX]NDVI[WTBZ]的高值主要集中在阿雅克湖流域，特别是卡尔敦检查站附近。趋势分析表明，除河流、湖泊附近的植被有所退化外，保护区内部植被总体上有所改善，气温和降水与[WTBX]NDVI[WTBZ]线性相关显著；而保护区边缘植被有不同程度的退化，人类活动或许是植被退化的诱导因素。

DOI

[Liu S L, Zhao H D, Dong S K, et al.Dynamic of vegetation in the Altun Mountain Nature Reserve based on SPOT NDVI[J]. Arid zone research, 2014,31(5):832-837. ]

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