2. 生态环境部南京环境科学研究所, 江苏 南京 210042;
3. 中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所, 新疆 乌鲁木齐 830002
2. Nanjing Institute of Environmental Sciences, Ministry of Ecology and Environment, Nanjing 210042, China;
3. Institute of Desert and Meteorology, China Meteorological Administration, Urumqi 830002, China
IPCC第5次评估报告认为, 受气候变化或人类活动共同作用, 陆地生态系统植被覆盖、生产力、物候或优势种群已经发展变化, 这些变化反过来也会对局地、区域甚至全球的气候产生影响[1-2]。植被作为陆地生态系统重要组成部分, 联结着土壤圈、水圈和大气圈的物质循环和能量流动, 在水源涵养、水土保持和径流调节方面起着非常重要的作用。近几十年来, 中国陆地生态系统在气候变化和人类活动双重影响下变化显著, 表现出明显的辐射强迫和气候反馈特征[3]。研究表明, 气候变化对高海拔和高纬度地区植被覆盖和物种多样性影响较显著[4-5]。
阿尔泰山地森林草原生态功能区(简称阿尔泰生态功能区)位于新疆北部阿勒泰地区, 被列为全国8个水源涵养型国家重点生态功能区之一, 是我国西西伯利亚泰加林唯一的分布地, 是新疆北部重要的水源地和水源涵养区, 同时也是我国西北地区重要的生态屏障, 具有很高的生态价值[6]。植被生长是一个地区植被长期适应环境变化的动态平衡过程, 具有明显的地域性, 监测与评估长时间序列区域植被的时空变化特征有助于理解和掌握区域生态安全状况。近年来有关阿尔泰生态功能区植被生长的报道中, 主要有王军海[7]利用2011—2014年FY-3A/MERSI数据研究分析阿勒泰地区不同尺度下植被生长变化; 魏小琴等[8]利用2000—2013年MODIS和气象数据分析阿勒泰地区植被生长变化对气候变化响应; 但缺少30 a以上长时间序列植被生长变化的研究。
采用1986—2015年GIMMS NDVI 3g V1.0数据集, 结合同期气候资料, 对阿尔泰生态功能区长时序归一化差分植被指数(NDVI)时空变化及气候因子进行分析研究, 揭示NDVI变化的时空分布和变化趋势, 以及NDVI变化对气候变化的响应规律, 为认知阿尔泰生态功能区生态安全状态、开展适应气候变化管理提供科学依据。
1 研究区概况阿尔泰山地森林草原生态功能区位于新疆北部阿勒泰地区(图 1), 地理坐标为45°00′~49°10′ N, 85°31′~91°04′ E, 总面积约为11.77万km2, 包括7个县市, 总人口约为67万人。
|
图 1 阿尔泰生态功能区高程和气象站分布 Fig. 1 Distribution of elevation and meteorological station in Altai Ecological Function Area |
阿尔泰生态功能区地处欧亚大陆腹地, 远离海洋, 属温带大陆性气候区, 年均气温约为4.4 ℃, 年均降水量约为195.5 mm, 山区可达400~600 mm。阿尔泰生态功能区海拔为364~4 320 m, 主要山脉有北部的阿尔泰山和西南部的萨吾尔山, 水系有额尔齐斯河、乌伦古河和吉木乃山溪3大水系, 年总径流量约为133.7亿m3。总体来说, 北部为山区，中部为丘陵河谷平原区，南部为荒漠沙漠区。阿尔泰生态功能区属西伯利亚森林植物区系, 植被类型包括针叶林、阔叶林、灌丛、荒漠、草甸、草原、高山植被和沼泽植被等。
2 数据与方法 2.1 数据来源气象数据来源于中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn), 包括阿尔泰生态功能区7个气象站1986年1月—2016年3月逐月平均气温和降水量数据, 其中哈巴河、吉木乃、布尔津、福海、富蕴和青河为国家基本气象站, 阿勒泰为国家基准气候站(表 1)。根据研究区气候和农牧业生产特点, 将4—5月划分为春季, 6—8月为夏季, 9—10月为秋季, 11月至次年3月为冬季, 气候取值为世界气象组织设定的标准气候值时段(1981—2010年)的平均值[9-10]。
|
表 1 阿尔泰生态功能区7个气象站基本情况 Table 1 The basic situation of 7 meteorological stations in Altai Ecological Function Area |
遥感数据采用美国航空航天局全球检测与模型组(Global Inventory Modeling and Mapping Studies，GIMMS)NDVI 3g V1.0数据集, 时间分辨率为15 d, 空间分辨率为8 km, 时间序列为1986—2015年。为了消除云、大气和月内物候的影响, 采用最大值合成法(maximum value composites, MVC)计算获得每月NDVI最大值[11]。
根据中国科学院资源环境科学数据中心(http://www.resdc.cn)提供的1 :100万中国植被类型数据, 阿尔泰生态功能区内植被类型分为针叶林、阔叶林、灌丛、荒漠、草原、草甸、沼泽、高山植被和栽培植被(图 2)。
|
图 2 阿尔泰生态功能区植被类型 Fig. 2 Spatial distribution of vegetation types in Altai Ecological Function Area |
(1) 气候倾向率分析法。选取阿尔泰生态功能区7个气象站逐日气象观测资料进行统计, 得到各站点气象要素不同时间尺度的平均值, 进而得到各气象要素7个站的平均值, 以此来反映研究区1986—2015年不同时间尺度的气候变化趋势。建立气候要素和时间的一元线性回归方程, 并比较各变量变化特征, 分析阿尔泰生态功能区历史气候演变特征及功能区植被对气候变化的响应规律。倾向率计算公式为
| $ y = at + b。$ | (1) |
式(1)中, y为气象要素; t为气象要素时间序列; a为线性趋势项, 表征时间序列平均趋势变化率, a>0表示呈上升趋势, a < 0表示呈下降趋势, 将10 a作为气象要素的倾向率, (10 a)-1; b为常数。
(2) Mann-Kendall非参数趋势检验法。Mann-Kendall检验法是世界气象组织推荐并已广泛使用的非参数检验方法, 主要用于气温和降水序列的长期趋势分析, 其计算公式为
| $ S = \sum\limits_{i = 2}^n {} \sum\limits_{{\rm{ }}j = 1}^{i - 1} {} sign({X_i} - {X_j})。$ | (2) |
式(2)中, S为正态分布的检验统计变量; Xi和Xj分别为1986—2015年平均气候数据, 包括降水和温度。当Xi-Xj小于、等于或大于0时, sign(Xi-Xj)分别为-1、0或1;Mann-Kendall统计量S大于、小于0时计算公式分别为
| $ Z = \left\{ \begin{array}{l} {\rm{ }}\left( {S - 1} \right)/\sqrt {n\left( {n - 1} \right)\left( {2n + 5} \right)/18} {\rm{ }},S > 0{\rm{ }}\\ \left( {S + 1} \right)/{\rm{ }}\sqrt {n\left( {n - 1} \right)\left( {2n + 5} \right)/18} {\rm{ }},{\rm{ }}S < 0 \end{array} \right.{\rm{ }}。$ | (3) |
式(3)中, Z为检验值; n为样本总个数。Z为正值表示某个气象要素呈增长趋势, 负值表示呈减小趋势。Z绝对值大于等于1.28、1.64和2.32时, 分别表示通过90%、95%和99%的显著性检验。
(3) 斜率分析法[12-14]。斜率分析法可以反映不同时期植被NDVI变化的空间分布特征。根据已有研究[15], 通过标准差分类法将斜率值s分为显著增加、轻度增加、基本不变、轻度减少和显著减少5个等级。斜率分析法计算公式为
| $ s = {\rm{ }}\frac{{n\sum\limits_{i = 1}^n {} i \times {I_{{\rm{NDV}}, i}} - \sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}i\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}{I_{{\rm{NDV}}, i}}}}{{n\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}{i^2} - \left( {{\rm{ }}\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}i} \right){^2}}}。$ | (4) |
式(4)中, i为年份序号; INDV, i为第i年NDVI值; n为时间序列长度。
(4) 相关分析法。采用相关分析法来研究NDVI和气候要素之间的响应关系, 通过计算1986—2015年各年、季节和生长季NDVI与对应的平均降水量和气温的相关系数来表示年、各季节、生长季气候因子和NDVI的相关性，其计算公式为
| $ {r_{xy}} = \frac{{\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}[({x_i} - \bar X{\rm{ }})({y_i} - \bar Y{\rm{ }})]}}{{\sqrt {\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}{{({x_i} - \bar X{\rm{ }})}^2}\sum\limits_{i = 1}^n {} {\rm{ }}{{({y_i} - \bar Y{\rm{ }})}^2}} }}{\rm{ }}。$ | (5) |
式(5)中, rxy为变量xi、yi相关系数; n为样本个数;
1986—2015年阿尔泰生态功能区气温变化趋势见图 3。
|
图 3 1986—2015年阿尔泰生态功能区气温变化趋势 Fig. 3 Air temperature changes in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
由图 3可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均气温为3.0~6.0 ℃, 多年平均气温为4.4 ℃, 2007年平均气温最高(6.0 ℃), 1993年平均气温最低(3.0 ℃); 1986—2015年平均气温整体呈上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=4.37), 气温倾向率为0.34 ℃·(10 a)-1。1986—2015年生长季平均气温为13.3~16.9 ℃, 多年平均气温为15.1 ℃, 1997年最高, 1993年最低; 生长季气温整体呈上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=3.27), 生长季气温倾向率为0.49 ℃·(10 a)-1。
就季节变化而言, 阿尔泰生态功能区夏季平均气温最高(20.9 ℃), 其他季节由高到低依次为春季(11.5 ℃)、秋季(9.9 ℃)和冬季(-10.4 ℃)。春季平均气温为7.8~15.7 ℃, 1997年最高, 2010年最低; 整体呈上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=2.34), 春季气温倾向率为0.59 ℃·(10 a)-1。夏季平均气温为19.2~22.3 ℃, 2008年最高, 1992年最低; 整体呈上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=3.45), 夏季气温倾向率为0.51 ℃·(10 a)-1。秋季平均气温为7.2~12.3 ℃, 1997年最高, 1992年最低; 整体呈波动上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=2.07), 秋季气温倾向率为0.41 ℃·(10 a)-1。冬季平均气温为-13.8~-7.3 ℃, 2006年最高, 1987年最低; 整体呈缓慢上升趋势, 通过90%的显著性检验(Z=1.4), 冬季气温倾向率为0.12 ℃·(10 a)-1。可以看出, 1986—2015年不同季节气温均呈增加趋势, 除冬季外, 春季、夏季和秋季气温变化均通过95%或以上的显著性检验。
3.2 降水量变化趋势1986—2015年阿尔泰生态功能区降水量变化趋势见图 4。
|
图 4 1986—2015年阿尔泰生态功能区降水量变化趋势 Fig. 4 Precipitation changes in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
由图 4可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区年降水量为137.4~307.6 mm, 多年平均降水量为195.5 mm, 2010年最高(307.6 mm), 2008年最低(137.4 mm); 1986—2015年降水量整体呈波动循环上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=2.96), 降水倾向率为6.19 mm·(10 a)-1。生长季降水量为61.8~200.6 mm, 生长季多年平均降水量为126.7 mm, 1992年最高, 1997年最低; 1986—2015年生长季降水量整体呈下降趋势, 通过99%的显著性检验(Z=2.33), 生长季降水量倾向率为-2.94 mm·(10 a)-1。
就季节变化而言, 阿尔泰生态功能区冬季降水量最高(69.3 mm), 其他季节由高到低依次为夏季(64.7 mm)、春季(31.5 mm)和秋季(30.5 mm)。春季降水量为5.7~55.5 mm, 2005年最高, 1997年最低; 整体呈缓慢上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.94), 春季降水量倾向率为0.2 mm·(10 a)-1。夏季降水量为29.4~116.4 mm, 1993年最高, 2014年最低; 整体呈缓慢上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.70), 夏季气温倾向率为-3.03 mm·(10 a)-1。秋季降水量为5.1~60.3 mm, 1996年最高, 1997年最低; 整体呈缓慢下降趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.68), 秋季降水量倾向率为-0.11 mm·(10 a)-1。冬季降水量为32.3~183 mm, 2009年最高, 1995年最低; 整体呈上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=3.89), 冬季降水量倾向率为7.53 mm·(10 a)-1。可以看出, 1986—2015年不同季节降水量变化均通过95%或以上的显著性检验, 冬季和春季降水量呈增加趋势, 夏季和秋季降水量则呈下降趋势。
3.3 NDVI的时间变化特征由图 5可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均NDVI值为0.150~0.178, 多年平均NDVI值为0.159, 1994年最高(0.178), 1989年最低(0.150);1986—2015年平均NDVI值整体呈缓慢下降趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.67), 年平均NDVI倾向率为-0.001 (10 a)-1。1986—2015年生长季NDVI值为0.261~0.244, 生长季多年平均NDVI值为0.230, 2013年最高, 2008年最低; 生长季NDVI值整体呈上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.90), 生长季NDVI倾向率为0.002 (10 a)-1。
|
图 5 1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI变化趋势 Fig. 5 NDVI changes in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
就季节变化而言, 阿尔泰生态功能区夏季NDVI值最高(0.280), 其他季节由大到小依次为秋季(0.203)和春季(0.181), 春季NDVI值为0.145~0.221, 以1997年NDVI值为最高, 以1987年NDVI值为最低; 整体呈波动上升趋势, 通过99%的显著性检验(Z=2.78), 春季NDVI倾向率为0.007 (10 a)-1。夏季NDVI值为0.254~0.301, 1998年最高, 2008年最低; 整体呈波动上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=2.20), 夏季NDVI倾向率为-0.001 (10 a)-1。秋季NDVI值为0.182~0.244, 2005年最高, 2015年最低; 整体呈波动上升趋势, 通过95%的显著性检验(Z=1.66), 秋季NDVI倾向率为-0.000 03 (10 a)-1。冬季因受受冰雪覆盖影响, 大部分地区NDVI < 0.1, 故不予分析。可以看出, 1986— 2015年除冬季外, 其他NDVI指标变化均通过95%或以上的显著性检验, 且春季NDVI倾向率最大。
3.4 NDVI的空间变化特征1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI空间分布和时空变化见图 6~7。
|
图 6 阿尔泰生态功能区NDVI空间分布 Fig. 6 Spatial distribution of NDVI in Altai Ecological Function Area |
|
图 7 1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI时空变化 Fig. 7 Spatiotemporal changes of NDVI in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
由图 6可见, 受地理和水文因素影响, 1986—2015年阿尔泰山地生态功能区多年平均NDVI值小于0.1的区域面积占总面积的17.8%, 主要在东南部沙漠地区; NDVI平均值为0.1~0.2的区域面积占总面积的55.1%, 主要分布在南部、东部荒漠地区; NDVI值为>0.2~0.3的区域面积占总面积的18.3%, 主要分布在北部平原地区; NDVI值为>0.3~0.4的区域面积占总面积的8.3%, 主要分布北部高山地区; NDVI值大于0.4的区域面积占总面积的0.5%, 主要在西北部高山湖泊地区。NDVI值总体呈现由东南向西北增加趋势, 地理位置是决定植被空间分布的主要因素。
1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI时空变化见图 7。由图 7可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区植被退化(每10 a NDVI变化率 < 0)区域主要分布在西北部阿尔泰山一带、福海县和富蕴县北部地区, 植被覆盖改善(每10 a NDVI变化率>0)区域主要分布在福海县南部、哈巴河县西部。植被覆盖显著减小(每10 a NDVI变化率 < -0.002)的区域面积为3 698.1 km2, 占总面积的3.1%;轻微减小(每10 a NDVI变化率为-0.002~-0.001)的区域面积为25 358.7 km2, 占总面积的21.5%;基本不变(每10 a NDVI变化率为>-0.001~0.001)的区域面积为71 086.6 km2, 占总面积的60.4%;轻微增加(每10 a NDVI变化率为>0.001~0.002)的区域面积为15 144.8 km2, 占总面积的12.9%;显著增加(每10 a NDVI变化率>0.002)的区域面积为2 465.4 km2, 占总面积的2.1%。总体而言, 大部分地区植被覆盖基本保持稳定。
由表 2可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区各植被类型多年平均NDVI值都>0.1, 其中, 针叶林、阔叶林、灌丛、草原、草甸和沼泽多年平均NDVI值>0.2, 荒漠、高山植被和栽培植被多年平均NDVI值为0.1~0.2。
|
|
表 2 1986—2015年阿尔泰生态功能区各植被类型NDVI及年变化趋势统计 Table 2 Changing rate and multi-year average NDVI values in different vegetation types in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
从变化趋势来看, 1986—2015年研究区阔叶林、荒漠、草原、沼泽和栽培植被NDVI倾向率均>0, 阔叶林最大, 为0.006 (10 a)-1; 阔叶林、灌丛、草甸和高山植被NDVI倾向率均 < 0, 高山植被的下降趋势最明显, 为-0.004 (10 a)-1。
3.5 NDVI变化与气候变化的相关性和滞后性植被在不同生长阶段受到气候变化的影响不一样, 植被覆盖对其响应也存在较大差异。由表 3可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均NDVI变化与降水量呈不显著正相关, 与气温呈不显著负相关(P>0.05), 表明阿尔泰生态功能区植被覆盖对降水量变化的响应大于气温变化。1986—2015年生长季NDVI变化与气温、降水量变化均呈不显著正相关(P>0.05), 说明阿尔泰生态功能区生长季的气温和降水变化对植被生长均具有促进作用。
|
|
表 3 1986—2015年阿尔泰生态功能区年和季节平均NDVI值与气温、降水量的相关系数 Table 3 Correlation coefficients between annul mean and seasonal mean NDVI and temperature and precipitation in Altai Ecological Function Area during 1986-2015 |
就季节变化而言, 1986—2015年阿尔泰生态功能区春季NDVI变化与同期气温变化呈极显著正相关(r=0.819, P < 0.01), 但是与降水量变化呈不显著负相关(P>0.05), 这说明在春季, 植被由于气温升高进入返青期, 此时的气温变化是影响植被生长的主导因素。夏季NDVI变化与同期气温呈不显著负相关性, 与降水量变化呈不显著正相关(P>0.05), 降水量变化对夏季植被生长的影响较大。秋季NDVI变化与气温变化呈不显著正相关(P>0.05), 与降水呈显著负相关(r=-0.401, P < 0.05), 表明秋季气温变化对植被生长有正向促进作用, 而降水量变化则对植被生长有逆向抑制作用。
由表 4可见, 1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI变化对气温和降水量变化存在一定滞后性现象。4月NDVI与4月气温呈极显著正相关(r=0.754, P < 0.01), 与前1月气温呈显著正相关(r=0.433, P < 0.05)。5月NDVI与5月和前1个月气温呈极显著正相关(r分别为0.561和0.696, P < 0.01), 与前2个月气温呈显著正相关(r=0.381, P < 0.05), 与5月降水量呈显著负相关(r=-0.418, P < 0.05)。7月NDVI与其前2个月气温呈显著负相关(r=-0.428, P < 0.05), 与前2个月降水量呈极显著正相关(r=0.529, P < 0.01)。8月NDVI与前3个月气温呈极显著负相关(r=-0.506, P < 0.01), 与前3个月降水量呈显著正相关(r=0.431, P < 0.05)。9月NDVI与前2个月气温呈显著负相关(r=-0.442, P < 0.05), 与前1个月降水量呈显著正相关(r=0.408, P < 0.05), 与前3个月降水量呈极显著正相关(r=0.499, P < 0.01)。6和10月NDVI与气温和降水变化相关性均不显著。
|
|
表 4 阿尔泰生态功能区月NDVI值与气温和降水量的滞后性分析 Table 4 Correlation coefficients between monthly average NDVI values and temperature and precipitation in Altai Ecological Function Area |
(1) 1986—2015年阿尔泰生态功能区多年平均气温为3.0~6.0 ℃, 夏季最高(20.9 ℃), 其他季节由高到低依次为春节(11.5 ℃)、秋季(9.9 ℃)和冬季(-10.4 ℃); 年降水量为137.4~307.6 mm, 冬季最高(69.3 mm), 其他季节由高到低依次为夏季(64.7 mm)、春季(31.5 mm)和秋季(30.5 mm)。
(2) 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均气温整体呈现显著上升趋势, 气温倾向率为0.34 ℃·(10 a)-1; 不同季节气温均呈增加趋势, 除冬季外, 春季、夏季和秋季气温变化均通过95%以上的显著性检验。年降水量整体呈波动循环显著上升趋势, 降水倾向率为6.19 mm·(10 a)-1; 冬季和春季降水量呈现显著增加趋势, 夏季和秋季降水量则呈现显著下降趋势。
(3) 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均NDVI值为0.150~0.178, 多年平均NDVI值为0.159, 夏季最高, 其他季节由大到小依次为秋季和春季。从时间变化来看, 1986—2015年平均NDVI值整体呈现缓慢下降趋势, 倾向率为-0.001 (10 a)-1; 生长季NDVI呈显著上升趋势, 倾向率为0.002 (10 a)-1。就季节变化而言, 春季NDVI整体呈现波动极显著上升趋势, 倾向率为0.007 (10 a)-1; 夏季NDVI整体呈现波动显著下降趋势, 倾向率为-0.001 (10 a)-1; 秋季NDVI整体呈现波动极显著下降趋势, 倾向率为-0.000 03 (10 a)-1。
(4) 从空间分布来看, 1986—2015年阿尔泰生态功能区NDVI值< 0.1的区域面积占总面积的17.8%, 主要分布在东南部沙漠地区; NDVI值为0.1~0.2的区域面积占总面积的55.1%, 主要分布在西南和东部荒漠地区; NDVI值为>0.2~0.3的区域面积占总面积的18.3%, 主要分布在北部平原地区; NDVI值为>0.3~0.4的区域占总面积的8.3%, 主要分布在北部的阿尔泰山区; NDVI值>0.4的区域面积占总面积的0.5%, 主要分布在西北部湖泊、河流地区。植被退化(NDVI变化率 < 0)的区域主要分布在西北部地区, 植被覆盖改善(NDVI变化率>0)的区域主要分布在东南地区。总体而言, 大部地区植被覆盖基本保持稳定, 面积占总面积的60.4%。
(5) 从植被类型来看, 1986—2015年阿尔泰生态功能区针叶林、阔叶林、灌丛草原、草甸和沼泽NDVI值>0.2。1986—2015年阿尔泰生态功能区阔叶林、荒漠、草原、沼泽和栽培植被NDVI倾向率均>0, 阔叶林最大, 为0.006 (10 a)-1, 其他由大到小依次为荒漠、栽培植被、沼泽和草原; 针叶林、灌丛、草甸和高山植被NDVI倾向率均 < 0, 高山植被下降趋势最明显, 为-0.004 (10 a)-1, 其他由小到大依次为草甸、灌丛和针叶林。
(6) 从相关性来看, 1986—2015年阿尔泰生态功能区年平均NDVI变化与降水量呈正相关(r=0.229), 与气温呈负相关(r=-0.036), 但均不显著(P>0.05)。阿尔泰生态功能区植被覆盖对降水量变化的响应大于气温变化, 生长季气温和降水量对植被生长均具有促进作用。NDVI变化对气温和降水量变化存在一定滞后现象, 不同时间段NDVI变化表现出不一样的滞后期。
| [1] |
燕守广, 李海东, 方颖, 等. 气候变化背景下近15 a乌梁素海流域植被动态变化[J]. 生态与农村环境学报, 2016, 32(6): 958-963. [ YAN Shou-guang, LI Hai-dong, FANG Ying, et al. Dynamics of Vegetation in the Wuliangsuhai Basin Under Climate Change During the Years From 1999 to 2013[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2016, 32(6): 958-963.] (  0) |
| [2] |
於琍, 许红梅, 尹红, 等. 气候变化对陆地生态系统和海岸带地区的影响解读[J]. 气候变化研究进展, 2014, 10(3): 179-184. [ YU Li, XU Hong-mei, YIN Hong, et al. Interpretation of IPCC Fifth Assessment Report on Impacts of Climate Change on Terrestrial Ecosystems and Coastal Areas[J]. Progressus Inquisitiones De Mutatione Climatis, 2014, 10(3): 179-184. DOI:10.3969/j.issn.1673-1719.2014.03.004] ( 0) |
| [3] |
《第三次气候变化国家评估报告》编写委员会. 第三次气候变化国家评估报告[M]. 北京: 科学出版社, 2015: 192-193.
( 0) |
| [4] |
LI H D, GAO Y Y, LI Y K, et al. Dynamic of Dalinor Lakes in the Inner Mongolian Plateau and Its Driving Factors During 1976-2015[J]. Water, 2017, 9(10): 749. DOI:10.3390/w9100749 ( 0) |
| [5] |
LI H D, LI Y K, GAO Y Y, et al. Human Impact on Vegetation Dynamics Around Lhasa, Southern Tibetan Plateau, China[J]. Sustainability, 2016, 8(11): 1146. DOI:10.3390/su8111146 ( 0) |
| [6] |
吴丹, 邹长新, 高吉喜. 我国重点生态功能区生态状况变化[J]. 生态与农村环境学报, 2016, 32(5): 703-707. [ WU Dan, ZOU Chang-xin, GAO Ji-xi. Variation of Ecology in the Key Ecological Function Zones in China[J]. Journal of Ecology and Rural Environment, 2016, 32(5): 703-707.] ( 0) |
| [7] |
王军海. 基于FY-3A/MERSI数据的阿勒泰地区植被覆盖变化分析[J]. 现代农业科技, 2015(19): 279-280, 285. DOI:10.3969/j.issn.1007-5739.2015.19.166 ( 0) |
| [8] |
魏小琴, 巴特尔·巴克, 吴燕锋, 等. 2000-2013年阿勒泰地区植被覆盖变化研究[J]. 林业资源管理, 2015(3): 53-58, 64. [ WEI Xiao-qin, BATUR Bake, WU Yan-feng, et al. Variations of Vegetation Coverage in Altay Area From 2000 to 2013[J]. Forest Resources Management, 2015(3): 53-58, 64.] ( 0) |
| [9] |
庄晓翠, 杨森, 赵正波. 新疆阿勒泰地区降水变化特征分析[J]. 干旱区研究, 2012, 29(3): 487-494. [ ZHUANG Xiao-cui, YANG Sen, ZHAO Zheng-bo. Analysis on Precipitation in Altay Prefecture, Xinjiang[J]. Arid Zone Research, 2012, 29(3): 487-494.] ( 0) |
| [10] |
古丽扎提·哈布肯, 赵景波. 近50年来新疆阿勒泰地区的气候变化[J]. 干旱区研究, 2011, 28(2): 268-274. [ GULZAT Habiken, ZHAO Jing-bo. Analysis on Climate Change in Recent 50 Years in Altay Prefecture, Xinjiang[J]. Arid Zone Research, 2011, 28(2): 268-274.] ( 0) |
| [11] |
邓兴耀, 姚俊强, 刘志辉. 基于GIMMS NDVI的中亚干旱区植被覆盖时空变化[J]. 干旱区研究, 2017, 34(1): 10-19. [ DENG Xing-yao, YAO Jun-qiang, LIU Zhi-hui. Spatiotemporal Dynamic Change of Vegetation Coverage in Arid Regions in Central Asia Based on GIMMS NDVI[J]. Arid Zone Research, 2017, 34(1): 10-19.] ( 0) |
| [12] |
陈登魁, 马超, 王夏冰, 等. 1982-2015年可可西里NDVI变化特征及其气候响应[J]. 干旱区研究, 2018, 34(6): 1410-1417. [ CHEN Deng-kui, MA Chao, WANG Xia-bing, et al. Variation of NDVI and Its Response to Climate Change in Hoh Xil During the Period of 1982-2015[J]. Arid Zone Research, 2018, 34(6): 1410-1417.] ( 0) |
| [13] |
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(1): 89-93, 173. [ SONG Yi, MA Ming-guo. Study on Vegetation Cover Change in Northwest China Based on SPOT VEGETATION Data[J]. Journal of Desert Research, 2007(1): 89-93, 173. DOI:10.3321/j.issn:1000-694X.2007.01.021] ( 0) |
| [14] |
崔林丽, 史军, 肖风劲, 等. 中国东部NDVI的变化趋势及其与气候因子的相关分析[J]. 资源科学, 2010, 32(1): 124-131. [ CUI Lin-li, SHI Jun, XIAO Feng-jin, et al. Variation Trends in Vegetation NDVI and Its Correlation With Climatic Factors in Eastern China[J]. Resource Science, 2010, 32(1): 124-131.] ( 0) |
| [15] |
罗红霞, 戴声佩, 刘恩平, 等. 2001-2014年海南岛植被覆盖时空变化特征[J]. 水土保持研究, 2018, 25(5): 343-350. [ LUO Hong-xia, DAI Sheng-pei, LIU En-ping, et al. Spatiotemporal Variable Vegetation on Hainan Island During 2001-2014[J]. Research of Soil and Water Conservation, 2018, 25(5): 343-350.] ( 0) |