论文部分内容阅读
植被动态变化及植被一气候关系研究是当前全球变化研究的核心内容之一。我国黄淮海平原位于我国全球变化研究的东部南北样带，植被覆盖变化与气候变化关系密切。不仅如此，近几十年来，人类活动极大的改变了该区域的植被覆盖状况。黄淮海地区植被动态变化的监测为研究全球气候变化和人类活动对植被的影响提供了良好的素材，而遥感是监测植被变化的有效手段。
本文围绕黄淮海地区植被动态变化，利用1993—2006年间的AVHRR NDVI和1999—2007年间VEGETATION NDVI两种遥感数据，结合地面气候观测资料，时间方面从季节和年际，空间方面从整体区域和各种植被类型，植被动态变化的表征要素方面从NDVI和物候，对我国黄淮海地区近十五年来植被活动的动态变化时空格局及其与气候变化的关系进行了全面深入的分析。
文章的创新点和主要结论包括以下几个方面：
(1)本研究采用不同时空尺度的遥感数据进行了黄淮海地区植被动态变化趋势的提取，并对两种数据的提取结果进行对比分析。研究发现，遥感数据的空间尺度对植被动态变化的提取结果影响较大，遥感数据空间分辨率的降低会导致提取结果空间异质性的降低。仅利用单一数据源进行植被覆盖变化的分析，很可能忽略局部地区的植被变化情况。综合利用多种遥感数据源，进行植被覆盖变化分析十分必要。
(2)根据研究区域的各种土地覆盖类型植被指数的时间序列特性，本研究提出一种新的基于时序遥感数据的植被生长模型和植被物候提取流程。采用该算法从VEGETATION NDVI时间序列数据中提取研究区域植被物候，并将物候提取结果和农业气象站点观测资料和MODIS物候产品对进行对比和验证，结果表明该方法能够反映黄淮海地区多种植被类型的物候的空间格局和年际变化。
(3)在物候提取基础之上，结合植被指数信息和植被物候信息，开发了一种基于植被物候信息的决策树分类算法。利用该算法对研究区进行土地覆盖分类，将分类结果和IGBP土地覆盖分类图比较，结果表明该分类算法能够有效的提取黄淮海地区的农作物分布。
(4)分析研究区域植被指数变化趋势，研究结果表明，1993—2006年十四年来，黄淮海地区植被NDVI总体呈增加趋势，线性变化趋势为0.02/a，但是这种趋势存在着明显的空间差异。植被改善区主要在研究区域的中东部地区，产生这种变化主要的驱动力是气候变暖和人类活动如农业生产、植被保护等的增强。植被退化区主要在研究区域的西部和东部沿海经济开发区。研究区西部和黄土高原相接的地区，受气候暖干化的影响，植被退化现象严重：东部滨海开发区主要由于急剧的城市扩张进程对土地利用类型的改变，破坏了地表原有的自然植被。
(5)根据遥感数据提取的物候数据和站点观测物候数据分析结果，1999—2007年间，区域植被返青期有提前的趋势，趋势系数为-O.6d/10a。这和研究区域9年来年平均温度变化速率达0.030℃/a的升高的趋势相一致。1993—2008年十五年冬小麦返青期的变化趋势具有区域差异。北京、天津、河南和山东东部冬小麦返青期有明显的提前趋势，河北省南部和山东省西部冬小麦返青期有明显的推迟趋势。这和该区域年平均温度的变化趋势的空间格局，河北省南部和和河南省北部交界地区气温的下降，山东省东部、河南省西部和河北省北部增温趋势相一致。
(6)结合气象数据和遥感数据进行分析得出，1993-2007年间，区域平均温度气温的上升趋势非常明显，温度变化速率达0.037℃/a。区域年平均降水有轻微的上升趋势，降水变化速率达0.144mm/a。区域年平均温度、春秋季节温度的升高和春夏季节降水的增加对植被NDVI的增长有促进作用，主要原因是春秋季节温度的升高提前了植被生长期的开始，而推迟了生长期的结束，从而延长了植被的生长季，同时春夏季节的降水能够促进生长期植被的生长。对于冬小麦，上一年冬季的温度对返青期起决定性作用。