归一化植被指数的变化及其对气候变化响应的黄土高原北部中国从1998年到2012年

文摘

本研究分析了时间和空间的变化归一化植被指数(NDVI)北部黄土高原及其与气候相关因素从1998年到2012年。可能影响人类活动的NDVI变化也被探索。结果表明,(1)的年度最大归一化植被指数显示上升趋势。归一化植被指数明显增加和减少严重的沙漠化地区证明这个地区植被状况改善。(2)在过去的几十年中,气候往往是温暖和干燥。然而,平均温度显著降低,降水略有增加从1998年到2012年,尤其是在春季和夏季,增加的一个主要原因年度最大归一化植被指数。而温度、植被对降水变化更敏感。归一化植被指数和年降水量变化高度同步在今年上半年,虽然一个月的时间差两个变量之间存在在今年下半年。(3)积极的人类活动,包括“退耕还林”计划和成功的煤矿基地环境的治疗方法,是其他的一些因素,提高了植被状况。

1。介绍

植物是地球上陆地生态系统的重要组成部分,起着重要的作用在水中,能量交换,在陆地表面和生物地球化学循环1]。将土壤、大气和水分(2,3),植被在维护气候稳定中发挥着不可替代的重要作用,调节碳平衡,减少全球温室气体(4]。然而,植被对气候变化很敏感。植被动力学和应对气候变化被认为是全球变化的核心问题之一,在陆地生态系统5]。

由于空间和时间分辨率和精度高,遥感数据可以在大尺度上植被动态监测提供技术支持。归一化植被指数(NDVI)劳斯等人提出的基于红色和近红外反射率(6]。NDVI被频繁用于植被动力学研究,因为它是与光合能力高度相关,叶面积指数、生物量和净初级生产力(7]。该参数范围从−1比1。积极的NDVI值对应于高植被覆盖和活动(8]。- NDVI值表明云的存在,雪,水,或明亮,nonvegetated表面(9]。此外,该参数被广泛用于评估植被净初级生产力(NPP) (10,11和作物生产12,13),表明植被对当地气候的反馈效应14- - - - - -16]。此外,该参数也被用于提高预测和影响评估相关障碍,如干旱(17和洪水18]。

在过去的20年里,许多学者进行了广泛的研究,关于表面植被覆盖在不同空间和时间尺度上基于NDVI时间序列数据。他们的研究表明,全球植被活动已经逐渐增加,尤其在中高档纬度地区北部[19- - - - - -21]。和类似的结果已经观察到在青藏高原22],黄土高原[23,24和在西南25)、中央和中国西北地区(4,26]。相反,归一化植被指数下降趋势在很多地区已发现,比如在美国西南部[27),泰国东北部(28],黄河上集雨[29日),澜沧江源区(30.]。

此外,归一化植被指数和气候因素之间的关系已经被学者研究自1980年代以来在地方和地区尺度。然而,植物应对气候变化的机制是不确定的(31日),从先前的研究不同,结果由于不同的植被特征,区域,和研究方法。例如,舒尔茨和Halpert发现,全球范围内NDVI数据没有与降水高度相关,尽管他们没有相关数据和温度(32]。刘等人报道,植被覆盖率在干旱的西部地区东北部亚洲展品与降水强烈正相关,而空间归一化植被指数的变化,该地区受到温度的影响,不太明显的(33]。他等人研究了季节、年际植被和气候之间的关系数据从1985年到2007年在加拿大的生态系统。他们的研究结果表明,归一化植被指数和温度之间的关系比与降水(34]。显然,主要气候因素影响地区的NDVI变化。因此,有必要开展对地区级的核研究。

黄土高原北部(图1),位于中间的黄河,有半干旱气候,年平均降水量300 - 500毫米,年平均气温6 - 9°C。这个地区受到水土流失;大量的水土保持措施实施。此外,它是中国最大的煤矿地区,与煤炭储量占全国总数的60% (35]。侵蚀和挖掘,可以与人类活动有关,严重改变表面条件。因此,由于气候变化和人类活动的影响,它已成为必要研究植被条件改变近年来在这一领域。基于spot的植被DN、降水和温度数据,本研究调查了归一化植被指数的时空变化,降水和温度在过去15年。我们也探讨了归一化植被指数和气候因子之间的关系。最后,基于两个土地利用地图,我们分析可能的人类活动对归一化植被指数的影响。这些信息可能是有用的在评估生态建设的影响和相应的政策提供科学依据。

2。数据和方法

2.1。数据集

在这项研究中使用的数据如下:(1)归一化植被指数数据从1998年到2012年从SPOT-4 VGT-DN。SPOT-4卫星于1998年3月,在为期10天的复合时间分辨率和1公里²空间分辨率。拉伸值从0到255不等。真正的NDVI值恢复用下面的方程,它是由图像处理和归档中心,维托,比利时(http://www.vgt.vito.be/): 在DN数字计数号码用于存储。(2)每月22个气象站的降雨量和温度是经中国气象局1957年到2012年期间,进行了质量控制。一些缺失的数据被插入基于价值观从邻国站在同一时期。IDW(逆距离加权)插值方法被用来解释月度和年度降水的空间分布和温度。(3)(即两个土地利用地图。,from 1997 and 2010) were used in this study. They were produced from Landsat Thematic Mapper (TM) images using the visual interpretation method. During the interpretation process, the practical field survey was considered, and land-use styles were classified into multiple categories, including farmland, forestland, grassland, water bodies, urban and built-up land, and unused land.

我们也选择Heidaigou (111.22°E - 111.33°E, 39.72°N - 39.82°N)和Daliuta-Huojitu (110.05°E - 110.12°E, 39.17°N - 39.37°N),代表最大的露天煤矿和矿山基地在这个区域,分别分析其时序NDVI变化作为整个研究区域的相比。

2.2。方法

2.2.1。月度和年度归一化植被指数

最大值合成(MVC)过程,如Holben所述36),用于合并从连续10天生产归一化植被指数NDVI值为每个月和年值。MVC方法被发现是一个可靠的检测植被覆盖变化和过程被广泛用于获得月度和年度NDVI值(37- - - - - -40]。

2.2.2。计算归一化植被指数趋势

进一步调查年度最大归一化植被指数趋势,线性趋势检验perpixel基础上从1998年到2012年。这个计算如下: 在哪里年,代表数量的研究最大的归一化植被指数吗th。意味着该参数年增加。相反的关系意味着一个下降的趋势。的测试是用于检查这些趋势的重要性。根据给定的显著性水平像素,过滤到一个五类:极显著增加(ESI)或减少(ESD) (),显著增加(SI)或减少(SD) (),或者无显著变化(NSC) ()。

2.2.3。沙漠化土地的分类

之前的研究表明,植被指数之间存在线性关系(例如,归一化植被指数)和植被覆盖率。因此,该参数可以被转化为植被覆盖率。然后,研究区,各种植被盖度,根据荒漠化评分标准可分为(41]。

2.2.4。偏相关分析模型

偏相关系数是基于简单相关系数决定。偏相关系数的归一化植被指数和温度或降水定义如下: 在哪里之间的偏相关系数是变量呢和当是恒定的。此外,,,表示变量之间的简单相关系数和,和,和,分别。

3所示。结果与讨论

3.1。时间和空间变化特征的归一化植被指数

3.1.1。空间分布的年度最大归一化植被指数

年度最大归一化植被指数的空间分布在研究区图所示2(一个)。从东到西归一化植被指数逐渐降低,表现出明显的空间异构性问题。整个地区,从1998年到2012年的年平均最大归一化植被指数为0.44,从0.07到0.82不等。Heidaigou和Daliuta-Huojitu煤矿地区,15年研究期间的年度最大NDVI值分别为0.36和0.38,分别。最伟大的NDVI值位于山区和丘陵地区的东南部分研究领域。稀疏的落叶阔叶林,包括油松、Poplar-birch和落叶松属principis-rupprechtii和二次摘要主要植被类型。最低的NDVI值被发现在Jungar旗帜,下游额济纳Horo旗帜,在内蒙古乌审旗,以及陕西省北部的部分。北部大部分地区的黄土高原半干旱温带典型草原地区,占主导地位的植被特征为灌木和半干旱草;主要植物群落包括大针植物群落,胸腺serpyllum社区,锦鸡儿社区,萨拜娜寻常的社区,艾ordosica社区。

3.1.2。时间和空间归一化植被指数的变化

从1998年到2012年,该参数表现出增加的趋势在研究区,每十年增长率为0.09(图2 (b))。年度最大NDVI Heidaigou矿业基地表现出一个向上的趋势以每十年0.03的速度,这是慢于整个研究区域的趋势。Daliuta-Huojitu煤矿基地表现出0.12每十年的趋势,这增加的速度比整个研究区域的趋势。归一化植被指数的显著性水平趋势如图2 (c)。在整个地区,地区的NDVI展出ESI和SI趋势占总面积的56.4%和17.2%,分别。与此同时,地区NDVI展出NSC趋势占总面积的26%,区域的百分比和SC和ESC趋势非常小(小于1%)。Heidaigou矿业基地面积的百分比作为SI和ESI只有17.4%和9%,分别,NSC占面积的50%。Daliuta-Huojitu矿业基地,植被覆盖率更丰富,被发现,超过95%的地区被列为ESC。

空间(图2 (c)),地区NDVI展出ESI趋势从1998年到2012年主要是分布在陕西省北部和东南部边缘亩沙地。领域的归一化植被指数表现出SD趋势主要是山西兴县和Wuzhai附近和部分Jungar横幅在内蒙古。NDVI展出NSC趋势的地区主要分布在山西右玉和大同附近,Liangcheng,夏威夷州,内蒙古清水河。此外,年度最大NDVI时间序列研究地区从1998年到2012年可以分为三个阶段(图2 (d))。地区平均归一化植被指数降低了从1998年到2001年,然后不断增加从2002年到2008年,又增加了从2009年到2012年,尽管重要的波动被观察到在这个时期。在Heidaigou NDVI值和Daliuta-Huojitu也表现出类似的三阶段变化,虽然值低于该地区的平均水平在过去15年期间。最大的年度NDVI发生在2012年对整个研究区和两个煤炭开采领域。此外,不包括从1998年到2001年期间,该参数在Daliuta-Huojitu高于Heidaigou。

3.1.3。沙漠化土地的动态变化

根据归一化植被指数和植被覆盖率之间的关系(41),研究区可分为5个等级,包括小、轻,中度,严重的,非常严重的沙漠化(表1)。的比例变化对不同类型的荒漠化土地面积图所示3。这个地区的大部分地区被认为是表现出温和的光和沙漠化,占整个地区的39.7%和30.6%,分别。极其严重和轻微的荒漠化地区小,占整个地区只有2.4%和0.7%,分别。

在15年的研究期间,非常严重,温和,和轻微的荒漠化地区略有改变,而严重的光和荒漠化地区发生了显著变化。与此同时,严重的沙漠化地区显著降低()从1999年的54.7%到2012年的8.9%,这是一个平均的2.1% /年。光荒漠化地区显著增加()从1998年的36.7%到2012年的61%,这是一个平均的2.2% /年。Heidaigou和Daliuta-Huojitu煤矿地区,大部分地区被认为是中度沙漠化,占整个研究区域的70.8%和92.0%,分别。

3.2。归一化植被指数和气候因子之间的关系

3.2.1之上。一年一度的归一化植被指数和气候之间的相关性

从1957年到2012年,每年的平均气温(TEM)显著增加的速度在整个研究区0.24°C / 10年()(图4(一))。年降水量(前)略有下降,9.16毫米的速度/ 10年(图4 (b))。这些利率表明变暖和干燥的趋势发生在56年的时期。然而,从1998年到2012年,平均TEM研究区为8.8°C和展出的速度显著下降的趋势−0.61°C / 10年()。TEM逐渐减少从西南到东北。TEM最低的是位于东北地区的年平均不到7°C,而TEM位于西南地区最高,平均每年超过10°C(图4 (c))。在年际时间尺度,偏相关系数的归一化植被指数和整个地区的TEM−0.29。区域的面积比例与TEM的NDVI表现出负相关(11.78%,86.62%;72.47%,)。这些领域主要是位于研究区西部和南部地区。区域的面积比例之间存在显著的正相关关系的归一化植被指数和TEM是不到1%;这些领域主要是分布在东北(图5(一个))。

从1998年到2012年,该地区的年平均前是387.2毫米,这表现出微不足道的速度增加的趋势52 mm / 10年()。如图4 (d)以前,从东南向西北逐渐减少;最小的前测量西北,平均每年少于360毫米。在东南最大的前测量,平均每年超过420毫米。偏相关系数的归一化植被指数和整个地区的前是0.51。区域的面积比例PRE的NDVI表现出正相关(30.04%,99.33%;20.12%,)和归一化植被指数之间的相关系数和前表现出强劲的增长趋势从西南到东北(图5 (b))。黄土高原北部,一年一度的归一化植被指数的相关性是强降水比温度在15年期间。这一发现可以用这一事实来解释研究区主要位于干旱和半干旱气候的政权,在降水是植被生长的限制因素和植被对降水的变化更敏感。在一般情况下,高温会加速蒸发过程,导致水资源短缺和禁止植被的生长42]。然而,有一个显著降低温度和增加弱降水在研究区从1998年到2012年。这些趋势有利于植被生长和代表的一个主要原因,每年的归一化植被指数的增加。

3.2.2。每月的归一化植被指数和气候之间的关系

每月最大NDVI在15年的研究期间观察到在北方黄土高原八月,这在很大程度上是由热液条件在此期间(图6)。黄土高原北部的大部分地区被认为是大陆温带草原气候。在夏季(6月到8月),气候是由海洋气团和盛行东风的东南风,它的特点是高温和丰富的降雨。大约三分之二的年降水量主要集中在夏季,有利于植被的生长。此外,春季降水的速度也增加了2.45 mm / 10年从1998年到2012年,这对生物质生产的积累是很重要的。

气候因素对归一化植被指数的影响可能会根据不同生长阶段(43]。因此,我们的每月的归一化植被指数进行偏相关分析,温度和降水(图确定月度和季节性差异7)。平均每月的归一化植被指数之间的相关性和TEM研究区域−0.14,这是比一个较弱的年际时间尺度(−0.29)(图7(一))。区域的面积比例的NDVI表现出负相关TEM是58.32%。的比例显著正相关地区不超过1%,这是大大低于年际时间尺度。相比之下,每月的归一化植被指数之间的相关性和以前比,年际时间尺度(图7 (b))。研究区平均相关系数为0.78,面积比例的地区的NDVI表现出正相关前为99.99% (41.28%,;55.26%,)。这些结果进一步表明,PRE的主导因素是控制植物的生长,因为它是之前的变化非常敏感。

3.2.3。NDVI-PRE关系的时间滞后效应

根据图6、归一化植被指数和前表现出类似的时间变化在今年上半年。在今年下半年,PRE的归一化植被指数反应表现出一个月的时间差。进一步检查同步和时间间隔的影响前和归一化植被指数动态,我们计算NDVI之间的偏相关系数和以前相同的月今年上半年和下半年特定月份的归一化植被指数和前前一个月,今年下半年。结果表明,今年上半年,平均归一化植被指数之间的相关性和PRE同月的研究区域是0.90,和区域的面积比例的归一化植被指数表现出显著的正相关关系超过了以前研究总面积的55% ()。这一发现表明,归一化植被指数是敏感的同一个月前这段时间,这是类似于结果如图6。因为在这个时期以前很小,可以充分利用降水植物和转化成生物质生产在短的时间内。

某个月的归一化植被指数之间的相关性和前面的月前在过去的一年是0.43年的一半,这是比归一化植被指数和以前相同的月这一时期(0.33)。区域的面积百分比显著正相关也增加了(),证明一个月滞后时间和归一化植被指数之间存在前在过去一年的一半。这一事实可以解释这种现象在这段时期,以前又大又不能完全由植物在短时间时间内使用。和所需的时间工厂生产使用水大约是1个月。

3.3。人类活动对该参数的影响

3.3.1。“退耕还林”计划的影响

气候变化被发现是最重要的因素影响植被覆盖度的时空变化。然而,人类活动也主要驱动因素和不容忽视。黄土高原是很出名的,密集的水土流失,黄河沉积物的贡献90% (44]。为了减少土壤侵蚀率,中国政府推出了“退耕还林”计划(GGP)在1999年。这个项目的目标是提高森林覆盖率,减轻水土流失将农业用地在陡峭的山坡上森林和草原(45]。最近,一些研究人员已经检查了GGP程序的影响。例如,肖使用各种从MODIS卫星数据产品的评估生物物理GGP的后果。他发现平均树覆盖的高原大幅增加,和GGP导致显著增加增强植被指数(增强型植被指数)和叶面积指数(LAI) [23]。唐等人分析了空间差异与土地利用变化对黄土高原地区从1996年到2005年。他们指出,农田地区黄土高原显著降低,而森林地区显著增加(46]。

进一步证明了改进在北方黄土高原植被状况从1997年到2010年,我们研究了动态研究区域土地利用变化。表2表明,研究区主要的土地利用类型草地,农田、林地、相互结合,占总面积的85.58%和84.79%的地区在1997年和2010年,分别。林地面积增加的最多,也就是说,从10140.58公里²到1997年的12373.57公里²2010年,年均增长159.50公里²。虽然草原地区从45.80%下降最多,该地区在1997年到2010年的44.04%,林地和草地的面积从1997年的54.81%增至2010年的55.04%。农田地区81.38公里的速度下降²/年。这些土地利用变化特征相似的结果唐et al。46]。此外,年度最大NDVI表现出显著增加的趋势林地和草地)。可以得出结论,增加归一化植被指数和土地利用的变化趋势表明,GGP是成功的15年研究期间在北方黄土高原。

尽管农田地区从1998年到2010年,减少其NDVI显著增加了15年研究期间()。这种变化可以解释为农业活动,比如化肥和农药的使用,建设节水设施,和密集的农业管理,导致粮食产量的增加和/或生物质产量,从而增加该参数在这些领域。河套平原,位于黄土高原北部,就是这样一个例子。从1982年到2005年,粮食产量增加,达到一个稳定的状态在1990年代末。同时,这一地区的植被覆盖率也增加,粮食产量呈正相关,(47]。

3.3.2。煤炭开采的影响

两个煤矿基地的NDVI值低于整个研究区域。Heidaigou,归一化植被指数是最低的,尤其是在最近的十年,在很大程度上是由于巨大的露天开采。在露天开采过程中,表面土层和植被完全被机械开挖。而且,水资源,包括地下水、土壤水和地表水和土壤质量也受到煤炭开采的影响,从而影响植物的生长。但它指出NDVI值在两个煤矿基地也增加了在最近的15年里,这是由于我保护投资和成功的治疗环境。煤矿基地为例,利用神府煤公司投资0.45元每吨煤炭环境保护。随着煤炭产量增加,那么大量的资金用于保护煤矿地区,已保证绿化和环境的可持续性和稳定治疗发挥了重要作用在提高植被覆盖率在煤炭开采基地。

4所示。结论

本研究结合地方植被和气候因素分析时空数据从1998年到2012年植被变化的背景下,气候变化。我们也探讨了人类活动对观察到的潜在影响归一化植被指数的变化对黄土高原北部。我们的结论如下。

年度最大归一化植被指数的空间分布在黄土高原北部表现出明显的异质性。从东到西归一化植被指数逐渐降低。年度最大归一化植被指数为0.44,每十年0.09的速度增加。NDVI显著增加的地区占总面积的73.6%,和严重的沙漠化地区显著降低()从1999年的54.7%到2012年的8.9%(2.1% /年)。这一结果表明,植被条件有所改善。尽管NDVI值在两个煤矿基地增加15年的研究期间,他们都低于整个研究区域的值,这在很大程度上是由于巨大的露天开采。

从1998年到2012年,气温显著下降的速度−0.61°C / 10年,而降水略有增加的速度52 mm / 10年。春季和夏季的降水增加,促进植被生长和代表的一个主要原因,每年的归一化植被指数的增加。一年一度的归一化植被指数的相关性是强降水比温度,表明植被对降水的变化更敏感。归一化植被指数和以前改变了今年上半年同步,而一个月滞后时间之间存在的归一化植被指数和前过去一半。

从1998年到2012年,林地和草地的总区域增加,和年度最大NDVI表现出越来越趋势这两种土地利用类型(),这表明GGP成功15年研究期间在北方黄土高原。尽管农田区域减少,其归一化植被指数显著增加了15年研究期间(),它可以解释为积极的农业活动。此外,两个煤矿基地的归一化植被指数的改进相关的环境保护投资和成功的治疗环境。因此,我们得出这样的结论:积极的人类活动的另一个原因是植被状况的改善。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了西部大开发的CAS活动计划(KZCX2-XB3-13)和陕西省水利科技项目。作者还高度赞赏的编辑器和两个匿名评论者的评论,提高纸的很大的帮助。

引用

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