文章信息
- 夏会娟, 孔维静, 孙建新, 侯利萍.
- XIA Huijuan, KONG Weijing, SUN Jianxin, HOU Liping.
- 基于MODIS NDVI的辽河保护区成立前后植被覆盖时空动态研究
- Spatial-temporal dynamics of vegetation cover before and after establishment of Liaohe River Reserve based on MODIS NDVI
- 生态学报. 2018, 38(15): 5434-5442
- Acta Ecologica Sinica. 2018, 38(15): 5434-5442
- http://dx.doi.org/10.5846/stxb201709041594
-
文章历史
- 收稿日期: 2017-09-04
- 网络出版日期: 2018-04-19
2. 中国环境科学研究院流域水生态保护技术研究室, 北京 100012
2. Laboratory of Riverine Ecological Conservation and Technology, Chinese Research Academy of Environmental Sciences, Beijing 100012, China
河岸带作为水陆交错带在河流生态系统中发挥重要作用, 具有廊道、缓冲带和护岸三大功能[1]。河岸植被是河岸带的重要组成部分, 可以通过削减污染物、提供养分和能量以及调节河流微气候等功能改善河流水质和维持水生生物多样性[2-3]。然而, 全球20%以上的河岸植被已经消失, 剩余部分也在逐渐退化和消失[1, 3]。鉴于河岸植被在河岸带生态系统中的重要作用, 河岸植被常被用作河岸带退化和恢复的评价指标, 植被恢复成为河岸带生态恢复的主要目的[4]。因此, 研究植被时空动态及其驱动因素是恢复河岸植被和保护河流生态系统的关键。
归一化植被指数(NDVI)常被用来表征植被覆盖状况, 是目前应用最广泛的植被指数[5-8]。国内外众多学者已利用长时间序列的NDVI数据开展了植被动态研究[9-12]。植被动态受自然因素(包括气候和地形地貌等)和人为因素的影响[6], 其中气候因素受到广泛关注。气候因素对植被覆盖动态的驱动作用随着降水量的不同而发生变化[13-14]。Hou等[8]发现年降水量高于900 mm的中国西南地区NDVI受温度的影响比降雨更大; 而干旱区域的NDVI受降水量的影响更大[13, 15]。另外, 气候因素对NDVI的影响具有时间尺度效应和时滞效应[14, 16-17], 通过研究不同时间尺度上(年、季和月)NDVI的时间动态及其与气候因素的关系可以较为全面地反映气候因素对植被动态的驱动作用。人为因素主要是通过改变土地利用/土地覆被变化影响植被覆盖[5]。例如, 农牧耕作和城市建设等对植被覆盖产生负面影响, 而退耕还林还草工程促进植被恢复[18-20]。
为了研究土地利用/土地覆被变化对植被覆盖动态的影响, 本文以辽河保护区为研究对象, 对比研究辽河保护区成立前和成立后的植被覆盖时空动态及其驱动因素。辽河保护区是我国第一个大型河流保护区, 成立于2010年, 保护范围为辽河干流。保护区成立前, 河道两侧的土地利用以农田为主[21]; 保护区成立后, 河道两侧实行了自然封育、农田撂荒和退耕还林还草措施[22], 河岸土地利用/土地覆被发生变化, 农田大幅度转出为草地和林地[23], 土地利用/土地覆被的变化对植被覆盖动态有着深远的影响[5]。基于此, 本文试图回答以下问题:辽河保护区成立前和成立后植被覆盖会发生什么变化?变化趋势是否一致?
1 研究区概况与研究方法 1.1 研究区概况辽河保护区位于我国东北地区的西南部(123°55.5′—121°41′E, 43°02′—40°47′N), 起始于东西辽河交汇处, 终于盘锦入海口, 总面积1869.2 km2(图 1)。辽河保护区地处中高纬度, 属于暖温带半湿润大陆性季风气候, 温差大, 四季分明。降水量自西北向东南递增, 多年平均降水量在517—657 mm; 降水量年际变化较大, 丰、枯水年降水量比值一般可达2.1—3.5, 年内分配不均, 主要集中在6—9月, 约占全年降水量的75%。蒸发量的地域变化与降水量相反, 自东南向西北递增, 多年平均蒸发量为1110—2500 mm, 蒸发量最大月是5月, 为240—390 mm, 最小月是1月, 为15—45 mm。多年平均气温自下游平原向上游山区逐渐降低, 气温年际变化较大, 年均温为4—9℃, 7月份最高, 平均在20—30℃, 1月份最低, 平均为-18—-10℃[24]。
![]() |
图 1 辽河保护区地理位置图 Fig. 1 The locations of Liaohe River Reserve |
辽河保护区成立后, 河岸带主要包括封育区(河道两侧500 m范围内)和农田耕作区(河道两侧500 m范围外), 所占面积比例分别约为42%和30%。辽河保护区内生态系统修复措施包括自然恢复(封育)、湿地(支流河口湿地、坑塘湿地和牛轭湖湿地)建设和人工经营牧草地, 所占面积比例分别为36.17%、22.56%和0.52%。其中坑塘湿地面积共6.72 km2, 单个湿地面积范围为0.07—0.95 km2; 牛轭湖湿地面积共87.83, 单个湿地面积范围为1.04—36.93 km2; 支流河口人工湿地面积共26 km2, 单个湿地面积范围为0.5—7 km2[24]。辽河保护区土地利用专项规划中, 辽河保护区自上而下被划分为8个河段[24](图 1)。辽河保护区成立后, 福德店—三河下拉段和柳河—盘山闸段以自然生态恢复为主; 清河口—拉马河段以坑塘湿地恢复为主; 三河下拉—清河口段采用人工湿地技术和牛轭湖建设为主; 石佛寺水库—柳河口河段以自然湿地恢复为主; 盘锦城市段是人类活动干扰严重, 多数河道已被渠道化; 辽河口保护区段是辽宁辽河口国家级自然保护区, 植被生长良好[24]。由于辽河口保护区段的植被覆盖动态不受辽河保护区成立的影响, 因此本研究的植被覆盖时空动态分析不涉及该河段。
1.2 数据来源与处理 1.2.1 NDVI数据本文采用的NDVI数据来源于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)提供的中国500M NDVI月合成产品MODND1M。该产品是通过最大值合成法由MODND1D计算得到的, MODND1D产品是由MOD09GA经过拼接、切割、投影转换、单位换算等过程加工而成。MODND1M产品的空间分辨率是500 m, 本文的时间尺度是2000年1月至2016年2月。在ArcGIS 10.1中, 利用研究区边界截取下载的MODND1D数据获得辽河保护区NDVI时序数据集。
1.2.2 气象数据考虑到气候因素对植被的影响可能存在“时滞效应”[6], 本文气象数据的时间尺度前推一年从1999年1月至2016年2月。气象数据来源于中国气象局气象数据中心(http://data.cma.cn/site/index.html), 包括中国地面降水和气温月值0.5°×0.5°格点数据集以及中国地面气候资料日值数据集(V3.0)。采用反距离加权插值(IDW)方法对下载的降水、气温和日照时数的数据集进行空间插值, 获得统一分辨率(0.01°×0.01°)的栅格数据。在ArcGIS 10.1中, 利用研究区边界提取辽河保护区的气象数据, 通过计算可得到月、季节和年数据。
1.3 分析方法根据研究需要, 本文将研究时段划分为年际、季节和月份3种时间尺度。季节划分采用气象学上的标准:春季(3—5月)、夏季(6—8月)、秋季(9—11月)和冬季(12—次年2月)[17]。各研究时段的NDVI平均值作为该研究时段的NDVI值, 采用趋势分析法分析NDVI的年际变化。
1.3.1 NDVI的空间分布特征分析NDVI的空间分布特征时, 分别取辽河保护区成立前和成立后NDVI的多年平均值代表研究区的植被覆盖状况, 以此分析辽河保护区成立前和成立后NDVI空间分布的差异。
1.3.2 NDVI的时间变化趋势NDVI的时间变化趋势利用ENVI软件中的趋势分析模块对每个栅格的NDVI值进行一元线性回归, 回归方程的斜率代表NDVI的年际变化速率[17]。计算公式如下:
![]() |
分析NDVI的年际变化时, 式中:slope为斜率, 即变化速率; i为年序号; NDVIi为第i年的NDVI。当slope>0时, 则该栅格的NDVI年际变化趋势是增加的; 反之则说明NDVI变化趋势是减小的; 当slope=0时表明该栅格的NDVI无年际变化。
分析NDVI季节尺度上的年际变化时, NDVIi为第i年某一季节的NDVI。
通过查询相关系数检验表中0.05显著水平的R2阈值检验slope的显著性。当某一像元的R2大于阈值, slope>0时, 说明该像元的NDVI呈显著增加的年际变化趋势; 当某一像元的R2大于阈值, slope < 0时, 说明该像元的NDVI呈显著减小的年际变化趋势; 当某一像元的R2小于阈值, 说明该像元的NDVI无显著年际变化。采用Google Earth遥感影像验证NDVI趋势分析结果[5]。
1.3.3 NDVI变化的驱动因素选取气温、降水和日照时数分析研究区内NDVI与气候因素的相关性。如果各气候要素之间存在显著相关性, 则采用偏相关分析; 反之, 则采用双变量相关分析。相关分析在SPSS 17.0中完成。
2 结果与分析 2.1 多年平均NDVI的空间分布特征在各研究时段(2000—2009年和2010—2015年), 辽河保护区河道附近的NDVI均较低(图 2)。2001—2009年, 辽河保护区远河道区域的NDVI多为0.4—0.45, 且无明显的空间变化。2010—2015年, 辽河保护区NDVI的空间变异较大, 低植被覆盖区域(NDVI < 0.4)所占面积较小, 主要分布于盘锦城市河段、石佛寺水库和柳河入河口下游4 km范围内; 0.45—0.5之间的植被覆盖区域所占面积最大, 广泛分布于辽河保护区内; 三河下拉上游2 km范围内和下游张荒地辽河大桥处河流左岸有小面积高植被覆盖(NDVI>0.5)区域分布。
![]() |
图 2 辽河保护区NDVI的空间分布图 Fig. 2 The distribution of NDVI in Liaohe River Reserve |
辽河保护区成立前(2000—2009年)和成立后(2010—2015年)的NDVI年内变化均呈单峰模式(图 3)。月NDVI最小值出现在1月份, 随着温度回升, NDVI逐渐增加。4—6月份NDVI迅速增加, 7月份达到峰值, 随后逐渐下降, 9—12月植被NDVI迅速减少。通过对比辽河保护区成立前和成立后的月NDVI发现, 除8月和9月份外, 其他月份的NDVI在辽河保护区成立后均高于成立前的(图 3)。
![]() |
图 3 辽河保护区NDVI的年内变化 Fig. 3 Intra-annual variations of NDVI in Liaohe River Reserve |
辽河保护区不同季节和全年的NDVI从2000年到2015年整体上呈增加趋势(P < 0.01;图 4)。辽河保护区成立前不同季节NDVI增加的显著性由高到低依次是:夏季(P=0.017)>春季(P=0.275)>冬季(P=0.453)>秋季(P=0.469);辽河保护区成立后则是春季(P=0.001)>冬季(P=0.006)>夏季(P=0.057)>秋季(P=0.516)。可见, 辽河保护区成立前植被覆盖的增加主要发生在夏季, 辽河保护区成立后则主要发生在春季和冬季。
![]() |
图 4 辽河保护区季节和年NDVI的年际变化 Fig. 4 Inter-annual variations of season and year NDVI in Liaohe River Reserve |
基于像元的一元线性趋势分析显示NDVI年际动态存在空间差异。辽河保护区成立前, 年NDVI显著增加的像元占41.97%;夏季约41.81%的像元NDVI显著增加, 主要分布在盘山闸以上河段; 春季、秋季和冬季NDVI显著增加的像元较少, 所占比例分别是14.65%、4.23%和0.52%(图 5)。春季、夏季、秋季和冬季NDVI显著减小的像元较少, 所占比例分别为1.54%、0.13%、0.26%和0.36%, 主要分布在盘锦城市段(图 5)。
![]() |
图 5 2000—2009年辽河保护区季节和年NDVI的变化趋势 Fig. 5 The change trends of season and year NDVI from 2000 to 2009 in Liaohe River Reserve 显著性水平P=0.05 |
辽河保护区成立后, 年NDVI显著增加的像元占47.87%;春季约53.95%的像元NDVI显著增加, 广泛分布在辽河保护区各个河段; 冬季约22.15%的像元NDVI显著增加, 主要分布在石佛寺水库—柳河段; 夏季NDVI显著增加的像元主要分布在柳河—盘山闸段, 所占比例为13.20%;秋季NDVI显著增加的像元较少, 所占比例为3.90%(图 6)。春季、夏季、秋季和冬季NDVI显著减小的像元较少, 所占比例分别为0.16%、0.43%、2.20%和0.00%, 主要分布在距河道较远的大堤附近(图 6)。
![]() |
图 6 2010—2015年辽河保护区季节和年NDVI的变化趋势 Fig. 6 The change trends of season and year NDVI from 2010 to 2015 in Liaohe River Reserve 显著性水平P=0.05 |
辽河保护区降水、气温和日照时数之间的相关性分析表明, 降水与气温显著正相关(r=0.71, P < 0.01), 气温与日照时数显著正相关(r=0.48, P < 0.01), 而降水与日照时数无显著相关性(r=0.024, P>0.05)。故分析NDVI与降水和气温的相关性时, 采用偏相关分析; 分析NDVI与日照时数的相关性时, 采用双变量相关分析。
季节尺度上, NDVI与气候因素的相关分析表明(表 1), 辽河保护区成立前的春季NDVI与当季(春季)降水显著正相关(P < 0.05);夏季NDVI与当季(夏季)气温显著负相关, 与前期1季(春季)降水显著正相关(P < 0.05);冬季NDVI与当季(冬季)气温和日照时数显著正相关(P < 0.05)。辽河保护区成立后仅夏季NDVI与前期1季(春季)气温和当季(夏季)日照时数显著正相关(P < 0.05)。
气候因素 Climate factors |
时间段 Time |
2000—2009年NDVI | 2010—2015年NDVI | |||||||
春季 Spring |
夏季 Summer |
秋季 Autumn |
冬季 Winter |
春季 Spring |
夏季 Summer |
秋季 Autumn |
冬季 Winter |
|||
气温Temperature | 当季 | 0.59 | -0.68* | 0.28 | 0.81** | 0.72 | -0.48 | -0.32 | 0.71 | |
前期1季 | -0.17 | 0.46 | -0.34 | 0.14 | 0.54 | 0.88* | -0.84 | -0.10 | ||
降水Precipitation | 当季 | 0.73* | -0.47 | 0.49 | -0.02 | -0.22 | -0.78 | -0.36 | 0.58 | |
前期1季 | 0.57 | 0.75* | 0.001 | -0.13 | -0.09 | 0.51 | -0.81 | -0.52 | ||
日照时数Sunshine duration | 当季 | -0.06 | -0.21 | -0.22 | 0.65* | 0.48 | 0.91* | 0.71 | -0.25 | |
前期1季 | 0.003 | -0.30 | -0.22 | -0.14 | -0.32 | 0.24 | 0.01 | -0.56 | ||
* P < 0.05, * * P < 0.01.年NDVI与气候因素之间均无显著相关性(P < 0.05), 表中未显示 |
月尺度上, NDVI与气候因素的相关分析表明, 2000—2009年辽河保护区当月NDVI与降水和日照时数的相关系数高于2010—2015年的, 与气温的相关系数低于2010—2015年的(表 2)。辽河保护区成立前和成立后月NDVI与气温的相关性均高于与降水和日照时数的相关性(表 2)。
时间段 Time |
2000—2009年 | 2010—2015年 | |||||
RNDVI·降水 | RNDVI·气温 | RNDVI·日照 | RNDVI·降水 | RNDVI·气温 | RNDVI·日照 | ||
当月Current month | 0.379** | 0.625** | 0.241** | 0.257* | 0.795** | 0.170 | |
前期1个月Previous one month | 0.540** | 0.684** | 0.335** | 0.135 | 0.847** | 0.388** | |
前期2个月Previous two months | 0.131 | 0.492** | 0.412** | -0.081 | 0.623** | 0.497** | |
前期3个月Previous three months | -0.162 | 0.354** | 0444** | -0.208 | 0.378** | 0.556** | |
前期4个月Previous four months | -0.267 | 0.141 | 0.360** | -0.248 | 0.063 | 0.404** | |
最大值Max. | 0.540 | 0.684 | 0.444 | 0.257 | 0.847 | 0.556 | |
* P < 0.05, * * P < 0.01. RNDVI·降水:NDVI与降水的偏相关系数; RNDVI·气温:NDVI与气温的偏相关系数; RNDVI·日照:NDVI与日照时数的相关系数 |
2000—2009年NDVI与降水和气温的偏相关系数最大值出现在前期1个月, 与日照时数的相关系数最大值出现在前期3个月(表 2)。可见, 辽河保护区成立前NDVI对降水和气温的响应存在1个月的滞后期, 对日照时数的响应存在3个月的滞后期。2010—2015年期间NDVI与降水的偏相关系数最大值出现在当月, 与气温的偏相关系数最大值出现在前期1个月, 与日照时数的相关系数最大值出现在前期3个月(表 2)。可见, 辽河保护区成立后NDVI对降水无滞后效应, 对气温的响应存在1个月的滞后期, 对日照时数的响应存在3个月的滞后期。
3 讨论从空间分布来看, 辽河保护区低NDVI区域主要分布在河道附近, 频繁的洪水干扰和饱和的土壤水分导致多数非耐受性物种难以在河道附近生存[25-26], 从而降低了地表植被覆盖。辽河保护区成立前, 河道两侧土地利用以农田为主, 单一的耕作方式形成较为均一的地表覆被, 导致NDVI无显著空间差异。而辽河保护区成立后, NDVI的空间差异显著。盘锦城市段以城市景观用地为主, NDVI较低; 由于水体具有较低的NDVI[27], 导致石佛寺水库河段的NDVI较低; 柳河是辽河干流的主要泥沙来源之一, 来沙大部分淤积在柳河口以下河道内, 河漫滩淤高、土壤沙化[24], 不利于植被生长; 三河下拉和张荒地辽河大桥附近的高NDVI源于生态示范区和人工湿地的建设[24]。
NDVI的年内变化与植被物候节律有较好的响应关系。辽宁地区农业耕作为一年一熟制, 自然植被在年内完成一个生长周期, 因此保护区成立前和成立后的NDVI均呈单峰变化趋势, 峰值出现在7月份。陕北地区的NDVI在8—9月份达到峰值[11, 28], 华北地区NDVI在8月份达到峰值[29], 云南省的NDVI峰值集中在7—9月份[12], 浙江省的NDVI峰值出现在8月份[30], 可见辽河保护区的植物生长季较短, 这主要受当地气候条件的影响。农田相对草地而言具有更短的生长季[31], 辽河保护区成立后各月NDVI(8、9月份除外)高于成立前的, 表明辽河保护区成立后植被的返青日期提前、枯黄日期延后。辽河保护区地表多为风沙土, 遇水易塌陷, 辽河保护区成立前, 在农田休耕期、作物萌发前或收割后, 地表裸露, 植被稀少, 风力和暴雨的侵蚀易造成河岸带水土流失和土壤沙化[24]。植被具有防风固沙、截留降雨和增加土壤入渗等功能[17], 因此辽河保护区成立后NDVI的增加, 尤其是春季NDVI的增加, 对于减少风沙侵蚀和水土流失具有重要意义。
气温、降水和日照时数与年NDVI的年际动态无显著相关性, 而与季节NDVI的年际动态密切相关, 且辽河保护区成立前和成立后气候因素对季节NDVI年际动态的影响存在差异。春季为植被萌发期, 气候变化对植被生长季的开始日期具有重要作用[32], 从而影响全年NDVI的变化。辽河保护区成立前, 农田春季NDVI受春季降水的影响比气温显著, 春季降水的增加会使春季物候提前, 从而促进春季和夏季NDVI的增加; 夏季气温的升高会增加植物蒸发, 减少植被可利用水量, 不利于夏季NDVI增加[14]; 冬季气温升高和日照时数增长会促进越冬作物的生长, 促进冬季NDVI增加。辽河保护区成立后, 春季温度的升高会使自然植被的春季物候期提前[33], 有利于春季和夏季NDVI的增加, 其中春季气温升高对夏季NDVI增加具有显著促进作用; 另外, 夏季日照时数的增长使植被光合作用增强, 促进植被生长, 从而增加了夏季NDVI。
月尺度上, 辽河保护区年内植被生长主要受气温影响。辽河保护区成立前和成立后NDVI对气温的响应均存在1个月的滞后期, 且成立前NDVI与气温的相关系数低于成立后的, 表明保护区成立后NDVI动态对气温变化更敏感。有研究表明, 相对于草地而言, 农田对降水更为敏感, 因而与降水因子之间具有更高的相关系数和更短的滞后期[14]。因此, 辽河保护区成立前NDVI与降水的相关系数高于保护区成立后的, 但辽河保护区成立前NDVI对降水的响应存在1个月的滞后期, 辽河保护区成立后无滞后效应。辽河保护区成立前和成立后NDVI与日照时数的相关系数无差异, 且均存在3个月的滞后期, 可见不同土地利用/土地覆被条件下NDVI年内动态对日照时数的变化均不敏感。
辽河保护区成立前和成立后影响NDVI动态的人类活动发生了变化。辽河保护区成立前, 影响NDVI动态的主要人类活动为农田耕作。随着经济发展和人口增长, 提高农作物产量是必需的农业经营手段, 大量的化肥和农药以及新产品和新技术被投入使用, 促进农作物生长, 从而引起农作物生长旺季(夏季)的NDVI显著增加。NDVI显著减小的像元主要分布在盘锦城市河段, 该河段在辽河保护区成立前已建有一定规模的城市景观[24], 建设过程中的人类活动导致NDVI减少。辽河保护区成立后, 自然恢复(封育)、湿地(支流河口湿地、坑塘湿地和牛轭湖湿地)建设和人工经营牧草地等生态恢复措施促进了河岸自然植被的演替, 大多数像元的春季NDVI显著增加, 生态系统得到恢复。盘锦城市河段在辽河保护区成立后被重新规划以恢复其湿地生态系统功能[24], 其春季和夏季NDVI均显著增加, 表明生态恢复规划和生态管理促进了NDVI的增加。辽河保护区成立后NDVI减小的区域多位于封育范围外的生产用地(以农田为主), 表明辽河保护区成立后NDVI的增加主要来源于封育区。
不同生态恢复措施下NDVI的年际动态存在差异。就人工湿地建设而言, 大型牛轭湖湿地NDVI无显著变化; 重要支流河口人工湿地NDVI显著增加; 坑塘湿地NDVI显著增加。支流河口人工湿地和坑塘湿地单元面积较小, 小型人工湿地建设有助于NDVI的增加, 而大型人工湿地内部形成的大面积水域削弱了湿地对NDVI增加的促进作用[27]。人工经营的恢复措施主要是指人工牧草地, 人工牧草地内多数像元的NDVI无显著变化, 表明人工经营牧草地对NDVI动态无显著作用。封育区内的自然恢复促进了NDVI增加, 其中春季NDVI增加显著。自然恢复河段柳河—盘山闸段部分区域的冬季和夏季NDVI亦显著增加, 该河段通过种植有抗性的乔木、灌木和草本逐步实现自然恢复[34]; 而在上游通过引种土著植物, 利用物种的自我繁殖能力恢复植被群落的福德店—三河下拉段[34], 仅春季NDVI显著增加, 其他季节均无显著变化。河岸带是受干扰较为严重的生态系统, 因此在自然恢复过程中, 通过引种有抗性的先锋物种可以促进植被恢复, 提高NDVI。
4 结论2000—2015年辽河保护区的NDVI呈逐年增加趋势, 且辽河保护区成立后NDVI的年际增加趋势较成立前显著。辽河保护区春季风沙大, 春季NDVI的增加可以减少风沙侵蚀和水土流失, 保护区成立后春季NDVI的年际增加趋势说明辽河保护区的防风固沙功能正在逐渐恢复。气候因素和人为因素是NDVI时空动态过程中的重要驱动因素, 不同土地利用/土地覆被条件下, NDVI时空动态过程中气候因素和人为因素的相对贡献可能存在差异。辽河保护区成立前辽河两岸的土地利用以农田为主, 耕作活动在NDVI时空动态过程中发挥了更为重要的作用; 而保护区成立之后, 河岸农田撂荒, 生态恢复措施更为重要。通过分析不同人类活动对NDVI动态的影响可以为植被恢复提供科学依据。本文定性地分析了人为因素在NDVI时空动态过程中的作用, 但缺乏定量依据, 因此需要获取更多与人类活动相关的量化指标, 以全面地分析不同土地利用/土地覆被条件下气候因素和人为因素对NDVI动态的相对贡献。
[1] | 张建春, 彭补拙. 河岸带研究及其退化生态系统的恢复与重建. 生态学报, 2003, 23(1): 56–63. |
[2] | Naiman R J, Décamps H, Pollock M. The role of riparian corridors in maintaining regional biodiversity. Ecological Applications, 1993, 3(2): 209–212. DOI:10.2307/1941822 |
[3] | 陈吉泉. 河岸植被特征及其在生态系统和景观中的作用. 应用生态学报, 1996, 7(4): 439–448. |
[4] | 黄凯, 郭怀成, 刘永, 郁亚娟, 周丰. 河岸带生态系统退化机制及其恢复研究进展. 应用生态学报, 2007, 18(6): 1373–1382. |
[5] | 孙晓鹏, 王天明, 寇晓军, 葛剑平. 黄土高原泾河流域长时间序列的归一化植被指数动态变化及其驱动因素分析. 植物生态学报, 2012, 36(6): 511–521. |
[6] | 成方妍, 刘世梁, 尹艺洁, 吕一河, 安南南, 刘昕明. 基于MODIS NDVI的广西沿海植被动态及其主要驱动因素. 生态学报, 2017, 37(3): 788–797. |
[7] | Rao Y H, Zhu X L, Chen J, Wang J M. An improved method for producing high spatial-resolution NDVI time series datasets with multi-temporal MODIS NDVI data and Landsat TM/ETM+ images. Remote Sensing, 2015, 7(6): 7865–7891. DOI:10.3390/rs70607865 |
[8] | Hou W J, Gao J B, Wu S H, Dai E F. Interannual variations in growing-season NDVI and its correlation with climate variables in the southwestern Karst region of China. Remote Sensing, 2015, 7(9): 11105–11124. DOI:10.3390/rs70911105 |
[9] | Kawabata A, Ichii K, Yamaguchi Y. Global monitoring of interannual changes in vegetation activities using NDVI and its relationships to temperature and precipitation. International Journal of Remote Sensing, 2001, 22(7): 1377–1382. DOI:10.1080/01431160119381 |
[10] | Lunetta R S, Knight J F, Ediriwickrema J, Lyon J G, Worthy L D. Land-cover change detection using multi-temporal MODIS NDVI data. Remote Sensing of Environment, 2006, 105(2): 142–154. DOI:10.1016/j.rse.2006.06.018 |
[11] | 杨延征, 赵鹏祥, 郝红科, 常鸣. 基于SPOT-VGT NDVI的陕北植被覆盖时空变化. 应用生态学报, 2012, 23(7): 1897–1903. |
[12] | 刘世梁, 田韫钰, 尹艺洁, 安南南, 董世魁. 云南省植被NDVI时间变化特征及其对干旱的响应. 生态学报, 2016, 36(15): 4699–4707. |
[13] | 陈云浩, 李晓兵, 史培军. 1983-1992年中国陆地NDVI变化的气候因子驱动分析. 植物生态学报, 2001, 25(6): 716–720. |
[14] | Wang J, Rich P M, Price K P. Temporal responses of NDVI to precipitation and temperature in the central Great Plains, USA. International Journal of Remote Sensing, 2003, 24(11): 2345–2364. DOI:10.1080/01431160210154812 |
[15] | 罗敏, 古丽·加帕尔, 郭浩, 郭辉, 张鹏飞, 孟凡浩, 刘铁. 2000-2013年塔里木河流域生长季NDVI时空变化特征及其影响因素分析. 自然资源学报, 2017, 32(1): 50–63. DOI:10.11849/zrzyxb.20160141 |
[16] | Braswell B H, Schimel D S, Linder E, Moore Ⅲ B. The response of global terrestrial ecosystems to interannual temperature variability. Science, 1997, 278(5339): 870–873. DOI:10.1126/science.278.5339.870 |
[17] | 张含玉, 方怒放, 史志华. 黄土高原植被覆盖时空变化及其对气候因子的响应. 生态学报, 2016, 36(13): 3960–3968. |
[18] | 周洪建, 王静爱, 岳耀杰, 李睿. 人类活动对植被退化/恢复影响的空间格局——以陕西省为例. 生态学报, 2009, 29(9): 4847–4856. |
[19] | 刘斌, 孙艳玲, 王永财, 张悦. 基于SPOT/NDVI华北地区植被变化动态监测与评价. 干旱区资源与环境, 2013, 27(9): 98–103. |
[20] | 易浪, 任志远, 张翀, 刘雯. 黄土高原植被覆盖变化与气候和人类活动的关系. 资源科学, 2014, 36(1): 166–174. |
[21] | 王思宇, 段亮, 宋永会, 高红杰, 孙晨. 辽河保护区景观格局初步分析. 环境工程技术学报, 2013, 3(6): 481–485. |
[22] | 张鸿龄, 郭鑫, 孙丽娜. 辽河保护区河岸带自然生境恢复现状. 沈阳大学学报:自然科学版, 2016, 28(2): 98–104. |
[23] | 温日红, 王笑影, 吕国红, 谢艳兵, 姜鹏, 李斯文, 刘晓梅. 辽河保护区生态恢复遥感分析. 气象与环境学报, 2013, 29(6): 110–115. |
[24] | 李忠国, 宋永会. 辽河保护区治理与保护理论. 北京: 中国环境出版社, 2013. |
[25] | Lite S J, Bagstad K J, Stromberg J C. Riparian plant species richness along lateral and longitudinal gradients of water stress and flood disturbance, San Pedro River, Arizona, USA. Journal of Arid Environments, 2005, 63(4): 785–813. DOI:10.1016/j.jaridenv.2005.03.026 |
[26] | Camporeale C, Ridolfi L. Riparian vegetation distribution induced by river flow variability:a stochastic approach. Water Resources Research, 2006, 42(10). |
[27] | Pettorelli N, Vik J O, Mysterud A, Gaillard J M, Tucker C J, Stenseth N C. Using the satellite-derived NDVI to assess ecological responses to environmental change. Trends in Ecology & Evolution, 2005, 20(9): 503–510. |
[28] | 蒲蕾, 任志远. 陕西省不同地区NDVI变化与气候因子的关系及响应研究. 水土保持通报, 2013, 33(2): 265–269, 275. |
[29] | 阿多, 赵文吉, 宫兆宁, 张敏, 范云豹. 1981-2013华北平原气候时空变化及其对植被覆盖度的影响. 生态学报, 2017, 37(2): 576–592. |
[30] | 何月, 樊高峰, 张小伟, 柳苗, 高大伟. 浙江省植被NDVI动态及其对气候的响应. 生态学报, 2012, 32(14): 4352–4362. |
[31] | Guerschman J P, Paruelo J M, Burke I C. Land use impacts on the normalized difference vegetation index in temperate Argentina. Ecological Applications, 2003, 13(3): 616–628. DOI:10.1890/1051-0761(2003)013[0616:LUIOTN]2.0.CO;2 |
[32] | 国志兴, 张晓宁, 王宗明, 方伟华. 东北地区植被物候对气候变化的响应. 生态学杂志, 2010, 29(3): 578–585. |
[33] | 俎佳星, 杨健. 东北地区植被物候时序变化. 生态学报, 2016, 36(7): 2015–2023. |
[34] | 段亮, 宋永会, 张临绒, 赵伟伟, 徐微雪, 郅二铨. 辽河保护区河岸带生态恢复技术研究. 环境工程技术学报, 2014, 4(1): 8–12. |