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1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数（NDVI）变化及其对极端气候的响应

花匠小妙招
2024-11-06 19:42

1 引言

植被覆盖在区域气候调节、固碳释氧、水土保持、生物多样性保护、原材料和食物生产以及景观旅游等生态服务功能中扮演了极其重要的角色[1]。中国沿海地区地处西太平洋和欧亚大陆之间,海陆属性兼备,自然环境复杂多变,生态脆弱性较高[2]。近些年来,在全球气候变化和区域社会经济迅猛发展的背景下,沿海地区植被覆盖发生了深刻的变化[3,4,5]。与气候平均态相比,极端气候对植被覆盖的影响具有敏感度高、破坏性强、地域差异性更突出等特点[6,7]。中国沿海地区南北纬度跨距大,水热条件和地表基质等植被生长影响因素具有明显的地带性和区域性,因此,开展中国沿海植被动态及其对极端气候变化的响应研究对该地区生态系统演变的认识、生态环境的保护以及防灾减灾等具有重要意义。

归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）能表征地表植被覆盖和植被生长状况,可用于监测植被变化和解释天气/气候事件对生物圈的影响[8,9]。研究表明,全球范围内的植被活动呈现为上升趋势[10],欧亚大陆[11]、中国[12]及其东部地区[7]的植被覆盖均表现出一定程度的变化。植被动态受自然因素和人类活动的共同影响,其中,气温和降水是影响植被生长的主要自然因素。前人研究多侧重于分析均态气温和降水与植被覆盖之间的相关性,认为气温一般有利于湿润的温带或寒温带地区的植被生长,降水则通常对干旱半干旱地区或者干湿季差异较明显地区的植被活动具有显著的胁迫性[13,14,15,16,17,18]。近年来,关于植被动态与极端态气温和降水之间的相关性的认识得到了提高。例如,Bokhorst等研究发现,亚北极冬季极端气温暖事件频繁发生,对该区域的植被生长和生态环境保护产生了严重影响[19]。日最高气温的增加是欧洲和美国植被展叶日期提前的主要影响因素[20]。纪迪等研究表明,太湖流域的NDVI与年平均最低、最高气温均呈显著负相关,其中,前者对植被的影响大于后者[21]。极端态降水对青藏高原植被覆盖的影响虽小于均态降水的影响,但其对植被的生长也起到了一定的促进作用[22]。西北干旱区极端降水有益于大部分区域的植被生长,但极端气温仅对小范围区域的植被生长产生积极影响[23]。华东地区夏季极端高温事件发生频次与NDVI存在显著相关性[24]。可见,不同尺度不同区域气温和降水的极端态对植被的影响呈现出了多样性和差异性。迄今为止,中国沿海地区长时间尺度的植被动态及其对极端气候变化的响应尚不明确。因此,本文基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据,分析中国沿海地区NDVI的时空动态及其对极端气候的响应,以期为认识区域植被覆盖状况和气候变化背景下区域生态成果维持和生态环境保护等提供科学依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究区概况

根据省级行政区划,将中国东部临海的14个省、市、区确定为研究区（未包括台湾、南海诸岛和海域;北京市也列入研究范围之内以确保研究区在空间上的完整性和连贯性）,简称为中国沿海地区。中国沿海地区南北纬度跨距大,气候和下垫面因子等复杂多变,因此,依据中国气象局预测减灾司和国家气象中心发布的中国气象地理区划标准对沿海地区进行分区[25],从北至南依次分为东北（I区）、华北（II区）、黄淮（III区）、江淮（IV区）、江南（V区）和华南（VI区）共6个沿海子区域[26]（图1）。其中,黄淮（含）以北的子区域属于温带和暖温带,黄淮以南的属于亚热带和热带地区。研究区年平均气温从东北沿海的8.6 ℃逐渐增至华南沿海的21.5 ℃。年降水量北低南高,其中,以华南沿海地区的1660.7 mm居首,华北沿海地区的537.7 mm最小。年均日照时数和相对湿度分别从东北沿海的1800 h和60%增至华南沿海的2600 h和80%。沿海地区的地形以平原和丘陵为主,两者分别主要位于北方和南方沿海,海拔一般分别在200 m和500 m以下。

图1 中国沿海地区地理位置、气象地理分区及地面气象站点
注：基于国家测绘地理信息局标准地图服务系统的标准底图（审图号：GS(2016)2885号）制作,底图无修改。

Fig. 1 Location of the coastal area of China, meteorological and geographical zones, and meteorological stations

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2.2 数据来源与预处理

NDVI数据来自美国克拉克实验室的NASA GIMMS AVHRR Global NDVI3g 1/12 degree数据集。选用该数据集中全球范围内1982—2014年GIMMS NDVI3g的月值数据,其空间分辨率为0.0833°×0.0833°（https://clarklabs.org/additional-products/global-archive-2-avhrr/）。原始数据已完成了辐射校正、几何校正等处理以消除非植被因素的干扰。基于aml宏语言进行NDVI数据投影和格式转换、裁剪以及真实值计算,并利用均值法获取中国沿海地区及各子区域生长季内（4—10月）各月和整个生长季的历年值以及多年均值。

气象资料来源于中国气象局国家气象信息中心。通过真实值计算、缺测值处理以及均一化检验[27]等,共选取出中国沿海地区1982—2014年156个地面气象站（图1）的日平均气温、日最高（低）气温和日降水量数据;利用RClimDex模型[28]计算获得冷（暖）昼日数、气温日较差和日最高（低）气温的极高（低）值共5个极端气温指数,以及单日最大降水量和连续5日最大降水量共2个极端降水指数。上述7个极端气候指数由ETCCDMI（Expert Team on Climate Change Detection and Indices）推荐,可反映气温事件昼夜和温差的边缘态,以及降水事件短期和较长期的极端态[29]。同时,为了突出NDVI与极端气候和与气候平均态的响应差异,文中也分析了NDVI与月平均气温、年平均气温、月降水量以及年降水量之间的相关性。文中所选取的气候指数如表1所示。

2.3 研究方法

采用一元线性回归法[30]计算NDVI时序数据的线性斜率,并将10倍斜率值定义为变化幅度以分析NDVI的时空变化特征。基于R/S法计算区域尺度上NDVI变化趋势的Hurst指数H以反映其变化趋势的持续性[31],H的取值介于[0, 1]之间,其中,当0≤H<0.5时,表示序列具有一定程度的反持续性,将来的变化趋势与过去的相反;当0.5<H≤1时,序列具有持续性,未来的变化趋势与过去的一致;当H=0.5时,表示序列是独立同分布的随机序列,现在的趋势不会影响未来的。

考虑到站点气象数据所能“表征”的空间范围有限,且GIMMS NDVI3g数据的空间分辨率不高,因此,为了提高研究结果的精度,本文在气象站点区域尺度上开展NDVI与极端气候指数之间的相关性研究。根据气象站点的空间位置,提取气象站点“落入”的栅格的NDVI数值,并将该值作为该站点的NDVI值。因为GIMMS NDVI3g数据的空间分辨率约为8.9 km,像元面积约为80 km2,分布在临海一带的17个气象站点未能在该分辨率的显示范围之内,无法提取出NDVI值,最终共有139个站点可提取出NDVI数据。

采用Pearson相关系数来度量气象站点区域尺度上NDVI与气候指数之间在年尺度和月尺度上的相关程度,以定量分析NDVI对气候要素在不同时间尺度上的响应特征。其中,将1982—2014年所有年份（共33个年份）的NDVI和气候指数的时间序列数据之间的相关性称为年尺度相关性;将1982—2014年生长季内（4—10月）所有月份（共231个月份）去季节化之后的NDVI和气候指数的时间序列数据之间的相关性定义为月尺度相关性。

在Matlab中编程实现NDVI与气候指数之间相关系数的计算和显著性检验。采用t统计量进行相关程度的显著性检验,显著性水平取α=0.05。根据相关系数的大小对相关程度的分级进行定义[32],具体为：

（1）

由于月尺度的NDVI和气候指数时序数据均具有显著的季节变化特征,为了获得近平稳性的时间序列分布,利用标准化法[33]对月尺度的NDVI和气候指数序列进行去季节化处理（de-seasonalization）[34,35],去季节变化的计算过程[33]如下所示：

构建数据矩阵Z,用以代表沿海地区历年生长季内NDVI或各气候指数的各月值,矩阵Z如下所示：

（2）

该矩阵中,行表示年份数,其中,N为33,即1982—2014年的总年数;列代表生长季内各月的NDVI或气候指数值。历年各月份NDVI或气候指数的均值计算式为：

（3）

对历年各月份NDVI或气候指数的时间序列进行标准化,即去季节化：

（4）

一般而言,植被活动对气温、降水等气候因子的响应具有一定的滞后特征[18]。考虑到中国沿海地区气候、下垫面等类型多样,影响植被生长的气候胁迫因子存在差异等因素,本文针对NDVI对气候要素一个月的滞后效应进行了分析,因此,对历年3—9月的气候指数数据序列也进行了去季节化处理。

3 结果分析

3.1 NDVI时空变化特征

3.1.1 时间变化特征 1982—2014年中国沿海地区及其子区域生长季NDVI的多年均值和变化幅度如表2所示。

区域 I区 II区 III区 IV区 V区 VI区全区均值 0.59 0.55 0.55 0.65 0.74 0.70 0.65 变化幅度 0.014 0.020 0.019 0.012 0.002 0.013 0.013

1982—2014年,中国沿海地区生长季NDVI的多年均值为0.65,植被覆盖状况较好;沿海地区生长季NDVI呈显著上升趋势,变化率为0.013/10 a。各子区域生长季NDVI的年均值介于0.55~0.74之间,江淮（含）以南各子区域生长季NDVI的年均值相对高于江淮以北;除江南沿海生长季NDVI呈不显著上升以外,其他各子区域NDVI均显著上升,变化幅度介于0.01/10 a~0.02/10 a之间。

计算1982—2014年中国沿海地区及其子区域生长季NDVI变化趋势的Hurst指数H,结果见表3。

区域 I区 II区 III区 IV区 V区 VI区全区 H 0.71 0.76 0.77 0.86 0.53 0.29 0.63

中国沿海地区及其子区域生长季NDVI的变化趋势均表现出了一定程度的持续性。就全区而言,生长季NDVI变化趋势的H值为0.63,表明未来一段时期内沿海地区生长季NDVI仍将延续过去33 a期间的平均变化状态,继续呈上升趋势。各子区域中,华南沿海地区生长季NDVI变化趋势的H值为0.29,表现为反持续性,预示华南沿海生长季NDVI的变化趋势与过去相反,将呈下降趋势。除华南沿海以外,其他各子区域生长季NDVI变化趋势的H值均大于0.5,表明这些区域的生长季NDVI的变化趋势具有一定程度的持续性,即仍将继续呈上升趋势。可见,未来一段时期中国沿海生长季NDVI总体将呈上升趋势,但区域内部NDVI的变化趋势存在一定的差异性。

3.1.2 空间分布特征 1982—2014年,中国沿海地区生长季NDVI多年均值和变化幅度的空间分布特征如图2所示。

图2a表明,沿海大部分地区生长季NDVI的年均值在0.5以上。其中,东北沿海东部和江淮（含）以南大部分地区NDVI的年均值在0.7以上,植被覆盖状况相对较好,而东北和华北沿海的西北部、渤海湾和黄河三角洲的近岸地区、珠江三角洲以及整个沿海地区临海一带NDVI的年均值多在0.3~0.5之间,植被覆盖相对较低。

由图2b可知,1982—2014年沿海地区生长季NDVI多呈上升趋势,上升率介于0~0.37/10 a之间。其中,沿海大部分地区NDVI的上升幅度较小,变化幅度在0~0.02/10 a之间,仅东北沿海西部、华北沿海东北和南部、江淮沿海北部以及广西西南部NDVI的上升幅度在0.02/10 a~0.05/10 a之间,变化率相对较大。生长季NDVI呈下降趋势的区域主要集中分布在长江三角洲和珠江三角洲地区,下降幅度介于-0.06/10 a~0/10 a之间。

3.2 NDVI对极端气候的响应

NDVI与极端气温指数之间年尺度相关系数的空间分布特征如图3a~图3e所示。总体而言,沿海大部分站点区域NDVI与极端气温指数年尺度相关系数的绝对值在0.3以下,普遍呈弱相关程度,部分站点区域相关系数的绝对值介于0.5~0.67之间,达到强相关程度。具体来看,年尺度上,NDVI与冷昼日数之间以负相关为主（图3a）,站点区域比例约为65%,该类站点广泛分布在整个沿海地区,与之相反,NDVI与暖昼日数之间多呈正相关（图3b）,占比约为61%,该类站点多分布在黄淮以南各子区域。NDVI与气温日较差之间呈正、负相关的站点区域具有显著的南北分布格局。其中,约57%的站点区域表现为正相关,多分布在江淮及其以南各沿海子区域,呈负相关的站点区域主要分布在江淮以北（图3c）。约56%的站点区域的NDVI与日最高气温的极高值之间呈正相关,主要分布在除东北沿海西部和华北沿海以外的其他地区（图3d）。NDVI与日最低气温的极低值之间以正相关为主,占比约为65%,该类站点区域在整个沿海地区广泛分布（图3e）。

NDVI与年平均气温之间相关系数的绝对值多在0.3以下,普遍呈弱相关程度,仅少数站点区域相关系数的绝对值介于0.5~0.63之间,达到了强相关程度（图3f）。约71%的站点区域NDVI与年平均气温之间呈正相关,该类站点区域广泛分布在整个沿海地区,其余呈负相关的主要分布在东北沿海西部和华北沿海境内。

NDVI与极端气温指数之间月尺度相关系数的空间分布特征如图4a~图4e所示。各站点区域NDVI与极端气温指数之间月尺度相关系数的绝对值均在0.4以下,普遍小于年尺度相关系数,属于中等以下相关程度。月尺度上,NDVI与冷昼日数约在80%的站点区域呈负相关（图4a）,相反,NDVI与暖昼日数在65%的站点区域呈正相关,仅在东北沿海西部和华北沿海表现为负相关（图4b）。NDVI与气温日较差约在77%的站点区域呈月尺度正相关,该类站点区域主要位于江淮及其以南各子区域内,其余呈月尺度负相关的站点区域多分布在东北沿海西部、华北和黄淮沿海境内（图4c）。月尺度上,NDVI与日最高气温的极高值多在东北沿海西部、华北和黄淮沿海境内表现为负相关（占比约为47%）,在其余区域多呈正相关（图4d）。NDVI与日最低气温的极低值之间以月负相关为主,占比达68%,该类站点区域在整个沿海地区广泛分布（图4e）。

NDVI与月平均气温之间的相关系数介于-0.19~0.36之间,相关性总体较低（图4f）。其中,68%的站点区域表现为正相关,多分布在江淮、江南和华南沿海等子区域内,呈负相关的站点区域主要位于东北沿海西部、华北和黄淮沿海境内。

考虑一个月延迟（指用本月的NDVI数据与前一个月的气候数据作相关性分析）的情况下（图略）,月尺度上,NDVI与气温类指数的相关系数均在0.44以下,为中等以下相关程度。约58%的站点区域的NDVI与冷昼日数为月正相关,结合当月NDVI与冷昼日数的负相关性可知,冷昼日数对NDVI具有滞后效应。此外,日最低气温的极低值对NDVI也存在一个月尺度的滞后效应,而其他气温类指数对NDVI的时滞效应不明显。

NDVI与极端降水指数之间年尺度相关系数的空间分布特征如图5a~图5b所示。NDVI与单日最大降水量（图5a）和连续5日最大降水量（图5b）的年相关系数分别介于-0.41~0.53和-0.58~0.57之间,多处于中等以下相关程度,仅少数站点区域达到了强相关程度。NDVI与单日最大降水量和连续5日最大降水量为年正相关的站点区域比例分别约为52%和47%,该类站点区域均主要分布在黄淮（含）以北各子区域内,呈负相关的站点区域均主要分布在黄淮以南。

NDVI与年降水量之间相关系数的空间分布特征如图5c所示。NDVI与年降水量的相关系数在-0.57~0.61之间,其中,约45%的站点区域表现为年正相关,主要分布在黄淮、华北和东北沿海等子区域,黄淮以南多分布呈负相关的站点区域。

NDVI与极端降水指数之间月尺度相关系数的空间分布特征如图6a~图6b所示。NDVI与单日最大降水量（图6a）和连续5日最大降水量（图6b）的月相关系数分别介于-0.25~0.16和-0.32~0.25之间,相关程度总体偏弱。月尺度上,NDVI与单日最大降水量和连续5日最大降水量之间均以负相关为主,区域占比分别约为65%和69%,主要分布在黄淮及其以南各子区域内,而黄淮以北的站点区域多呈正相关,但值得注意的是,月尺度上,东北沿海中东部少数站点区域的NDVI与极端降水量之间呈负相关。

NDVI与月降水量之间相关系数的空间格局特征如图6c所示。NDVI与月降水量的相关系数在-0.34~0.26之间,基本为弱相关程度。约68%的站点区域NDVI与月降水量呈负相关,主要分布在黄淮（含）以南和东北沿海中东部,正相关的站点主要分布黄淮以北。

延迟一个月的情况下,NDVI与极端降水量和月降水量之间相关系数的绝对值均在0.3以下（图略）,相关性整体较低。NDVI与前一个月单日最大降水量、连续5日最大降水量和月降水量之间分别在约64%、53%和60%的站点区域表现为正相关,该类站点均主要分布在黄淮（含）以北各子区域,结合当月NDVI与降水量的相关性可知,黄淮及其以北沿海地区的NDVI对降水量的响应具有一定的滞后性。

4 讨论

4.1 NDVI变化动态

1982—2014年,中国沿海地区生长季NDVI总体呈上升趋势,与全球[10]、全球干旱区[13]、欧亚大陆[11]、中国[12]以及中国东部地区[7]等不同空间尺度上关于NDVI变化趋势的研究结果相一致。从空间分布特征来看,江淮（含）以南各子区域生长季NDVI年均值比江淮以北的更高,表明南方沿海地区植被覆盖状况相对更好,但NDVI变化率为负的区域在江淮以南（例如,长江三角洲和珠江三角洲地区）更为多见。可见,研究时段内,南方沿海地区植被覆盖总体虽好却在部分地区呈下降趋势,与之相反,北方沿海地区植被覆盖相对较差但基本呈上升趋势。近几十年来,中国沿海地区城市化进程、人口增长以及经济发展等均较快,从而导致人地矛盾突出与升级,土地利用方式也发生了相应的转变[36],尤其是在长江三角洲和珠江三角洲等区域内,社会经济发展速度远超生态环境保护脚步,导致区域植被覆盖呈下降趋势[37,38]。北方沿海特别是黄淮和华北沿海等子区域,因退耕还林还草、天然林保护以及京津冀风沙源治理等大规模的植被保护与恢复工程的实施,促使该区域植被覆盖得到了一定程度的恢复[39,40,41]。

4.2 NDVI对气候变化的响应

从NDVI与气候指数的相关性计算结果来看,与年尺度的响应特征相比,沿海地区NDVI对气温类和降水类指数的月尺度响应在空间分布上更具有区域集中性。究其原因,一方面,NDVI与气候因子的年尺度相关性反映的是两者长期变化趋势之间的相关关系,这种相关性未能“剥离”其他因素,例如城市化、灌溉、人工造林以及太阳辐射等对植被生长的影响作用;另一方面,月尺度响应是基于去季节化之后的近平稳数据序列进行的相关性分析,可能在一定程度上消除了气温、降水、太阳辐射以及规律性农业生产等具有季节变化特征的信号,在探讨NDVI对气候因子的响应机制方面更具科学性和合理性[33,34,35]。因此,本文着重针对月尺度上NDVI与气温类和降水类指数的响应特征展开讨论。

4.2.1 对气温类指数的响应 NDVI与东北沿海西部、华北和黄淮沿海等子区域的平均气温和极端气温暖指数（暖昼日数、日最高气温的极高值）多呈负相关,表明气温的增加会限制上述地区植被的生长。东北沿海西部、华北和黄淮沿海地区水资源相对匮乏,气温升高导致树木的蒸散发增加,进而引起土壤水分的过度消耗,最终影响植被的正常生长[24,42],因此,NDVI与平均气温和极端气温暖指数在这些地区一般表现为负相关。比较发现,NDVI与暖昼日数和日最高气温的极高值在东北沿海西部、华北和黄淮沿海等子区域的负相关程度明显高于NDVI与均态气温在这些地区的负相关程度,显著性也更明显,表明与平均气温相比较,极端高温对上述水资源匮乏地区植被生长的抑制性更强烈、更显著。

NDVI与东北沿海东部和江淮及其以南各子区域的平均气温和极端气温暖指数多呈正相关,表明气温的升高有利于这些区域植被的生长。东北沿海东部和江淮（含）以南各子区域的水资源相对丰富,气温升高引起的蒸散发会带走多余的水分,继而促进植被的生长。与平均气温相比较,NDVI与极端气温暖指数的正相关程度在上述区域略低,但NDVI与极端气温暖指数呈正相关的显著性在江南和华南沿海境内相对更明显,进一步说明了极端高温对水资源丰富的南方沿海地区的植被生长产生更显著的促进作用。

NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数、日最低气温的极低值）在中国沿海地区基本呈负相关。冷昼日数和日最低气温的极低值分别代表白天和夜晚的低温状态,气温过低,会导致积温不足,甚至引发低温灾害,进而影响植被生长。但考虑一个月延迟的情况下,沿海大部分站点区域的NDVI与极端气温冷指数表现为正相关,说明这些区域的极端气温冷事件对植被生长的影响具有一定的滞后效应。

NDVI与气温日较差一般在江淮及其以南各子区域呈正相关,在江淮以北呈负相关,表明昼夜温差越大越有利于江淮、江南和华南等南方沿海地区植被的生长,但对黄淮、华北和东北等北方沿海地区的植被生长起一定的抑制作用。气温日较差是日最高气温（白天气温）与日最低气温（夜间气温）的差值,可表征为促进植被生长发育的有效气温[43]。在不考虑降水、土壤等其他影响因素的前提下,若某地区白天气温越高,植物的光合作用也会越高,夜间气温越低,植物的呼吸作用（消耗）也相对较低,则植物的净光合积累会较高,即有利于植被的生长发育,反之亦反[43,44]。江淮及其以南各子区域的白天气温普遍高于江淮以北各子区域,而夜间气温的差别在南、北方沿海地区之间要小于白天气温的差别,因此,江淮（含）以南各子区域植被的净光合累积一般高于江淮以北各子区域,气温对植被生长的有效性在南方沿海地区就更为明显。

4.2.2 对降水类指数的响应 NDVI与极端降水量和月降水量之间一般在黄淮以北各子区域呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部少数地区呈负相关,表明降水对华北沿海和东北沿海大部分地区的植被生长一般起促进作用,但对黄淮（含）以南各子区域和东北沿海中东部地区的植被生长产生一定的负面影响。华北、黄淮等北方沿海地区水资源相对匮乏,土壤含水量相对较低,植被对水分的需求较高,降水总体有利于植被的生长。在延迟一个月的情况下,黄淮及其以北沿海子区域的NDVI对降水量表现出明显的滞后性,进一步说明了降水是影响北方沿海地区植被生长的重要胁迫因子。南方沿海地区雨量充沛,土壤水分含量普遍较高,降水异常增加还可能引发洪水灾害,植被淹水时,其根系进行无氧呼吸,直接影响植被的养分和水分吸收效率,从而导致植被的生长发育受抑制[45]。此外,东北沿海中东部地区位于辽河流域境内,水资源相对丰富,但可能因积温相对不足,降水的增加会减少光照,进而影响植被光合作用,也会导致植被生长受阻[40],因此,东北沿海中东部少数站点区域的NDVI与月降水量之间表现为负相关。

比较发现,NDVI与极端降水量和与平均降水量的相关程度相近、相关系数的空间分布特征也较相似,表明降水量的极端态对中国沿海地区植被生长的影响特征与降水量的平均态对其的影响程度较接近、影响特征也相似。该结果产生的原因可能主要是因为单日降水量、连续5日降水量和月降水量均表征一段时期内降水的多少,NDVI对它们的响应特征难以区分出三者在降水时间上的差异,因此对三种降水量产生了相似的响应特征。然而,极端降水事件还包括降水强度、降水日数、降水频率等的极端情况,欲更清晰、更明确地认识NDVI与降水极端态的响应机制及其与均态降水的差异,还需进一步深入开展NDVI与更多类极端降水事件的相关研究。

5 结论

本文分析了中国沿海地区1982—2014年NDVI的时空变化特征,并结合气温和降水数据,探讨了NDVI对极端气温和极端降水的响应特征,主要结论包括：

（1）中国沿海地区及其子区域的NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定的持续性。江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI的下降趋势较明显,而江南以北沿海地区的NDVI总体呈上升趋势。

（2）NDVI与极端气温暖指数（暖昼日数、日最高气温的极高值）在东北沿海西部、华北和黄淮沿海等子区域多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关;NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数、日最低气温的极低值）之间多呈负相关,NDVI对极端冷指数的响应具有一定的滞后性;NDVI与气温日较差一般在江淮（含）以南的各子区域内呈正相关,以北呈负相关。

（3）NDVI与极端降水量在黄淮以北的各子区域内基本呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部等地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的响应具有明显的滞后性。

植被覆盖受气候变化和人类活动的共同影响,去季节变化可能从一定程度上消除了气温、降水、规律性农业生产等具有季节性特征的信号,但NDVI与气候要素数据序列的自相关性仍会对两者之间的相关程度产生一定的影响。此外,GIMMS NDVI3g数据空间分辨率不高,可能也会对气候要素的响应程度有所影响。值得说明的是,城市化、灌溉、植树造林等人类活动对植被的影响仍然存在,而本研究尚未能对其进行分离并量化。未来时期,将致力于较高分辨率植被指数数据集的构建,并将继续深入探讨区域植被覆盖变化的归因,重点开展植被覆盖变化影响因素的量化研究。

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本文基于SPOT-VGT S10产品(1998年4月-2008年12月)以及相应时段东营站点的气温、降水数据，利用一元线性回归方法、Hurst指数方法分析近10年黄河三角洲NDVI时空动态，并探讨NDVI与气温、降水因子的年际、季节、月际响应特征。研究表明：①NDVI变化以良性发展为主，但NDVI长期无变化区及弱持续性中度改善区值得关注，且NDVI弱、中、强持续性退化区面积较广，理应尤为关注，并探讨和寻找原因；②NDVI变化与气温、降水均有较高的相关性，相关系数分别为0.81、0.63，若考虑1个月的时间延迟，则相关系数分别为0.89、0.75；③延迟1个月的NDVI与气温、降水的相关性研究更具科学性和准确性。.春季(2月-4月)、夏季(5月-7月)气温对植物生长起决定作用，秋季(8月-10月)气温无明显变化趋势，NDVI值变化受降水强度影响较大；不同月份气温、降水对NDVI的影响主导作用不同，延迟程度不同。

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利用时间序列NDVI数据和统计资料,以长江三角洲地区为例,研究城市化与植被生长活力之间的时空相关性。在总体上,NDVI与人口和GDP之间均呈显著的负相关性;空间相关场进一步表明,在人口和GDP分布较高的地区,植被的生长活力越低,相关系数均在-1.0～0.5之间。选择地市行政单元为研究粒度,使用面板数据分析方法,研究单位面积NDVI与城市化率之间相关性的演变,结果表明,在时间序列上负相关性越来越强,两者之间有明显线性关系,这在一定程度上反映了区域社会发展与生态环境之间未达到双赢。

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为了分析中国北方地区2000年之后植被覆盖度的时空分布及其变化,利用MODIS光谱反射率数据计算归一化植被指数,采用像元二分模型对中国北方地区2000—2012年植被覆盖度进行定量估算,分析研究区13 a间植被覆盖度的时空变化特征。研究结果表明: 植被覆盖度年内变化特征体现在最大植被覆盖度一般出现在7和8月份,与中国北方地区植被的生长季相一致; 整个中国北方地区年最大植被覆盖度呈现缓慢增长的趋势,其增长速率为每年0.2%; 年最大植被覆盖度变化的空间分布具有较大差异,其中东北、华北和黄土高原等三北防护林工程建设区的年最大植被覆盖度有较明显的增长。

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lt;p>当前人类活动的加剧显著地影响着全球大气循环的格局。大气循环的多个模型均预测未来全球气候变化的显著特征是极端降水事件和极端干旱事件发生的频率会显著增加。水分是干旱、半干旱区草原植物生长发育的限制性资源, 而草原生态系统是陆地生态系统中对降水格局变化非常敏感的系统。但是, 关于极端降水事件和极端干旱事件对草原生态系统结构和功能的影响还是以分散的个案研究为主, 甚至关于极端气候事件的定义迄今也不尽相同。为此, 该文在分析极端气候事件定义及其研究方法的基础上, 总结了极端降水事件和极端干旱事件对草原生态系统土壤水分和养分状况、植物生长发育和生理特性、群落结构、生产力和碳循环过程的影响, 并提出了未来极端气候事件研究中应重点关注的5个重要方向, 以及控制试验研究的2个关键科学问题, 对开展全球变化背景下草原生态系统对极端气候事件响应机制的研究具有指导意义。

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{{custom_citation.content}}https://doi.org/{{custom_citation.doi}}https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/{{custom_citation.pmid}}{{custom_citation.url}}本文引用 [{{custom_ref.citedCount}}]摘要{{custom_citation.annotation}}{{custom_ref.label}}{{custom_citation.content}}https://doi.org/{{custom_citation.doi}}https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/{{custom_citation.pmid}}{{custom_citation.url}}本文引用 [{{custom_ref.citedCount}}]摘要{{custom_citation.annotation}}