999精品在线视频,手机成人午夜在线视频,久久不卡国产精品无码,中日无码在线观看,成人av手机在线观看,日韩精品亚洲一区中文字幕,亚洲av无码人妻,四虎国产在线观看 ?

植被-氣候關(guān)系遙感分析研究進(jìn)展

2011-03-31 02:10:34謝今范毛德華任春穎
關(guān)鍵詞:分析研究

謝今范,毛德華,任春穎

(1.吉林省氣候中心,吉林長春 130024;2.中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,吉林長春 130012)

植被-氣候關(guān)系遙感分析研究進(jìn)展

謝今范1,毛德華2,任春穎2

(1.吉林省氣候中心,吉林長春 130024;2.中國科學(xué)院東北地理與農(nóng)業(yè)生態(tài)研究所,吉林長春 130012)

對當(dāng)前植被-氣候關(guān)系遙感分析研究進(jìn)行了總結(jié).過去幾十年內(nèi),全球不同尺度、區(qū)域和時間序列的植被變化對氣候變化表現(xiàn)出了明顯響應(yīng).植被的生長變化與氣溫和降水的變化密切相關(guān).而大尺度上土地覆被類型的變化及植被覆蓋的變化對局地及區(qū)域的氣候產(chǎn)生重要的反饋作用.當(dāng)前植被-氣候關(guān)系研究的常用的遙感數(shù)據(jù)源較多,但也存在單一遙感數(shù)據(jù)源時間序列局限性問題.多源遙感數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用是長時間植被-氣候關(guān)系研究的重要途徑.隨著遙感技術(shù)的不斷深入,更高空間、時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)和長時間序列的氣象觀測數(shù)據(jù)將是植被-氣候關(guān)系研究的重要數(shù)據(jù)來源.

植被;氣候;遙感;全球變化

隨著“國際地圈與生物圈計劃”(IGBP)和“全球環(huán)境變化人文計劃”(HDP)兩大國際全球變化研究組織的積極活動,人類對全球變化的認(rèn)識不斷深入.“全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)(GCTE)”研究成為全球變化研究的核心項目和重要方向,并成為全球變化研究中最復(fù)雜、最具活力的研究內(nèi)容之一[1].認(rèn)識全球變化對中國陸地生態(tài)系統(tǒng)的影響,揭示陸地生態(tài)系統(tǒng)對全球變化的反應(yīng)具有重要意義.植被作為聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分的自然“紐帶”,在全球變化研究中起到“指示器”的作用[2].植被是地球氣候最鮮明的反映和綜合標(biāo)志,主要植被類型表現(xiàn)著植物界對主要?dú)夂蝾愋偷姆从?氣候變化直接表現(xiàn)為對植被變化的影響,而植被變化進(jìn)一步對氣候起到反饋影響.植被變化與氣候變化是相互作用的,水熱條件是決定植被空間分布及其變化的主要非生物因素;反之,植被的分布及其變化也影響著區(qū)域的氣候[3].研究植被與氣候間的相互關(guān)系及進(jìn)行植被類型的相應(yīng)氣候解釋和預(yù)測可以為全球變化、植物生態(tài)學(xué)等研究服務(wù).

植被-氣候關(guān)系是一個復(fù)雜的系統(tǒng),基于遙感方法監(jiān)測植被動態(tài)以及分析植被變化與氣候的關(guān)系已成為全球氣候變化研究的一個重要領(lǐng)域[4].隨著遙感技術(shù)的不斷深入,基于遙感數(shù)據(jù)的植被-氣候關(guān)系分析和GIS平臺的空間分析與統(tǒng)計分析成為全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)研究的重要內(nèi)容.近年來全球氣候變化及植被覆被變化明顯,基于遙感數(shù)據(jù)的植被動態(tài)監(jiān)測與基于GIS平臺的氣象監(jiān)測數(shù)據(jù)的動態(tài)分析逐步深入.植被-氣候關(guān)系遙感分析研究主要包括植被變化對氣候變化的響應(yīng)研究和植被變化對氣候變化的反饋研究.目前,國內(nèi)外學(xué)者對植被-氣候關(guān)系的研究已經(jīng)取得了豐碩成果.

1 常用數(shù)據(jù)與方法

隨著遙感技術(shù)的不斷深入,可用遙感數(shù)據(jù)源逐漸增多.當(dāng)前用以表征植被生長狀況和植被覆被情況等的遙感植被生態(tài)參數(shù)主要有歸一化差值植被指數(shù)(NDVI,normal difference vegetation index),植被凈初級生產(chǎn)力(NPP,net primary productivity)以及葉面積指數(shù)(LAI)和加強(qiáng)型植被指數(shù)(EVI)等.NDVI與NPP作為表征植被的兩個重要生態(tài)參數(shù),被廣泛用于植被動態(tài)變化及對全球變化的響應(yīng)和植被變化對局地氣候的反饋研究中.NDVI是監(jiān)測地區(qū)或全球植被和生態(tài)環(huán)境的有效指標(biāo),是植被生長狀況及植被覆蓋度的最佳指示因子,它可以很好地反映地表植被的繁茂程度,其時間序列的變化對應(yīng)著植被的生長和變化,因而被廣泛應(yīng)用于大尺度植被活動狀況的研究.NPP是植物自身生物學(xué)特性與外界環(huán)境因子相互作用的結(jié)果,是植被活動的關(guān)鍵變量,全球變化對植被的影響將直接影響到NPP的大小.全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)(GCTE)和京都議定書中也均把植被的NPP研究確定為核心內(nèi)容之一[5].

當(dāng)前隨著傳感器的不斷發(fā)展,常用的NDVI數(shù)據(jù)源有AVHRR GIMMS,TERRA MODIS,SPOT VGT及LANDSAT TM/ETM等.由于各傳感器的設(shè)計年代不同,不同數(shù)據(jù)源的時間分辨率與空間分辨率以及時間序列互有差異,常用的GIMMS NDVI空間分辨率為8 km,時間分辨率為15 d,時間序列為1981—2006年;MODIS NDVI空間分辨率為1 km,月合成數(shù)據(jù),時間序列為2000年至今;SOPT NDVI空間分辨率為1 km,10 d合成數(shù)據(jù),時間序列為1998年至今.MVC方法是NDVI數(shù)據(jù)合成的主要方法,它可以較大限度地消除云、大氣、太陽高度角等對NDVI值的影響.NPP數(shù)據(jù)多以遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的植被生產(chǎn)力模型來估算,常用模型有CASA,GLOPEM-CEVSA,BIOME-BGC等.由于NPP的模擬多以NDVI為模型輸入數(shù)據(jù),因此其時間序列與NDVI基本一致.國內(nèi)外基于站點的氣象數(shù)據(jù)已逐步實現(xiàn)數(shù)據(jù)共享服務(wù),中國氣象數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http://cdc.cma.gov.cn/)是國內(nèi)氣象數(shù)據(jù)獲取的重要來源.

常用的生態(tài)參數(shù)和氣象因子變化分析方法主要有:回歸分析、趨勢線分析法、空間變異系數(shù)分析和主成分分析等.回歸分析可以得出研究因子的年際變化情況;趨勢線分析法可以較好地從像元尺度探討生態(tài)參數(shù)和氣象因子的變化趨勢以及變化趨勢的分布格局與空間差異;變異系數(shù)分析可以通過變異系數(shù)的大小來探討生態(tài)參數(shù)和氣象因子年際變化的空間分異大小及空間分異格局情況;主成分分析主要實現(xiàn)植被參數(shù)或氣候因子的時間序列數(shù)據(jù)與時間的相關(guān)性,探討其年際變化趨勢,經(jīng)驗正交函數(shù)分解法(EOF)是基于主成分分析的探討因子時間序列變化的重要方法.植被參數(shù)與氣候因子間的關(guān)系分析方法主要以相關(guān)分析為主.在GIS平臺上,基于像元的相關(guān)系數(shù)分析、偏相關(guān)系數(shù)分析、復(fù)相關(guān)系數(shù)分析等空間分析及相關(guān)的統(tǒng)計分析是植被-氣候遙感分析研究的重要方法.

總結(jié)當(dāng)前植被-氣候關(guān)系研究,基于遙感數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的大尺度、長時間序列的研究,以及基于高分辨率的遙感數(shù)據(jù)的研究仍是今后研究的熱點.隨著3S技術(shù)的不斷發(fā)展,更多的數(shù)理統(tǒng)計方法已被應(yīng)用到植被-氣候關(guān)系研究中來,如小波變換、傅立葉變換方程等.

2 植被變化及其對氣候變化的響應(yīng)

植被與氣候因子是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分.植被NDVI和NPP是表征植被覆蓋度和植被生長狀況的最佳參數(shù).探討不同尺度的植被變化及其對氣候變化的響應(yīng)對于環(huán)境保育和生態(tài)決策具有重要的指導(dǎo)意義.

2.1 基于NDVI的植被對氣候變化的響應(yīng)研究

了解當(dāng)前植被與氣候之間的關(guān)系有助于分析和預(yù)測未來陸地生態(tài)系統(tǒng)對全球變化的響應(yīng).近20多年來,國內(nèi)外學(xué)者利用NDVI數(shù)據(jù)在全球、大陸、區(qū)域等空間尺度上對植被年際變化進(jìn)行了深入研究.研究發(fā)現(xiàn):全球植被活動在加強(qiáng),伴隨著全球氣候變暖,春季回綠時間提前,尤以北半球中高緯度地區(qū)明顯[6].基于NDVI的植被對氣候變化響應(yīng)研究是當(dāng)前全球氣候變化的熱點話題.針對不同區(qū)域和不同植被類型的研究有很多,如Ichii等分析了氣候變化與全球NDVI的關(guān)系,表明在北半球中高緯度地區(qū)春秋季NDVI與溫度顯著相關(guān),NDVI值隨溫度的升高而升高,溫度的變化,尤其是植被生長季溫度變化對于植被的生長活動產(chǎn)生重要影響[7].南半球干旱、半干旱地區(qū),降水是影響植被的關(guān)鍵因子.Wang等對美國中部大平原的植被與降水間的相關(guān)分析表明,降水是以堪薩斯州為典型代表的中部大平原區(qū)植被生長的主要控制因子,降水對植被生長所表現(xiàn)出的時滯性對植被NDVI影響較大[8];Li等分析認(rèn)為,中國地區(qū)植被AVHRR NDVI與氣溫間的相關(guān)系數(shù)明顯大于降水[9];Piao等分析認(rèn)為,全國尺度上NDVI的增加源于溫度的升高,區(qū)域尺度上則與降水有關(guān)[10].諸多研究表明NDVI對氣候因子的響應(yīng)具有明顯的空間差異,如陳云浩等進(jìn)行了1983—1992年中國陸地植被NDVI變化的氣候因子驅(qū)動分析,表明東北、西北差異明顯[11];李震等研究得出西北地區(qū)主要受降水影響[12];而王宗明等研究了東北地區(qū)植被NDVI對氣候因子的響應(yīng)得出,東北主要受氣溫影響,強(qiáng)度大于降水[13];馬明國等對基于遙感數(shù)據(jù)的植被年際變化研究和植被對氣候變化的響應(yīng)進(jìn)行了一定的總結(jié)[14];李月臣等分析認(rèn)為中國北方13省1982—1999年間植被總體呈現(xiàn)增加趨勢,春、秋兩季植被增加趨勢最為明顯,植被變化與氣溫相關(guān)性顯著而與降水無顯著相關(guān),氣溫升高引起的生長期提前和生長季延長是植被增加的一個重要原因[15].全球氣候變化日益顯著,而區(qū)域差異明顯,受地理分布和地形等因素影響,全球不同尺度和區(qū)域植被受氣溫和降水的影響程度互有差異.基于不同時期間和空間分辨率及不同時間序列和覆蓋區(qū)域的NDVI遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行的植被動態(tài)及其對氣候變化的響應(yīng)研究是全球氣候變化研究的重要方法和手段.新的遙感數(shù)據(jù)源仍在不斷更新和發(fā)展,今后,結(jié)合更加豐富的氣象數(shù)據(jù)資料,基于NDVI的植被對氣候變化的響應(yīng)研究工作仍是相關(guān)學(xué)者研究的重要內(nèi)容.

2.2 基于NPP的植被對氣候變化的響應(yīng)研究

自然植被的NPP反映了植物群落在自然環(huán)境下的生產(chǎn)能力;闡明自然植被凈第一性生產(chǎn)力的分布不僅對土地人口承載能力的估算、農(nóng)業(yè)區(qū)劃等都具有重要的參考價值,而且亦為更好地保護(hù)、利用和開發(fā)森林、草場資源提供了理論依據(jù)[16].近年來,以遙感數(shù)據(jù)驅(qū)動的植被生產(chǎn)力模型(如CASA,GLOPEM等)得到了迅速發(fā)展和應(yīng)用.這些模型根據(jù)其各自的模型結(jié)構(gòu)原理,應(yīng)用高時間分辨率的遙感數(shù)據(jù)實現(xiàn)了區(qū)域乃至全球的NPP估算.基于遙感觀測的植被生產(chǎn)力研究已經(jīng)開始應(yīng)用于實時、連續(xù)監(jiān)測和年際波動及長期變化趨勢的探測.王宗明和梁銀麗論述了植被凈第一性生產(chǎn)力模型的國內(nèi)外研究進(jìn)展,并對現(xiàn)有的自然植被和作物生產(chǎn)力模型進(jìn)行了簡單評價,指出:“建立植被葉面積指數(shù)與生物生產(chǎn)力區(qū)域遙感動態(tài)模型是今后的發(fā)展方向”[17].

國內(nèi)外學(xué)者基于模型模擬及遙感資料對于NPP時空特征及其對氣候變化的響應(yīng)做了大量的研究.Nemani等研究了1982—1999年全球陸地凈初級生產(chǎn)力與氣候的關(guān)系,認(rèn)為“全球氣候朝著有利于植被生長的方向發(fā)展,亞馬遜雨林NPP增加量占全球NPP增加量的42%,主要是由于云覆蓋減少導(dǎo)致太陽輻射增加的緣故”[18].于德永等研究得出東亞地區(qū)1982—1999年18年間的總NPP在波動中呈現(xiàn)增加趨勢,且年平均NPP與年平均溫度呈顯著相關(guān)關(guān)系,氣候干旱地區(qū)或氣候嚴(yán)寒、冬季漫長的高緯度地區(qū)植被生產(chǎn)力較低;緬甸、泰國、越南的熱帶雨林區(qū)植被生產(chǎn)力較高[19].樸世龍等基于CASA模型估算了1982—1999年我國植被凈第一性生產(chǎn)力并分析了其時空變化,認(rèn)為:“18年間我國植被凈第一性生產(chǎn)力呈增加趨勢,高寒植被、常綠闊葉林和常綠針葉林的增加速度最快;降水是限制我國植被凈第一性生產(chǎn)力的主要因子”[20].Piao等探討了我國不同季節(jié)陸地植被凈初級生產(chǎn)力對氣候變化的響應(yīng)得出:“1982—1999年18年間我國四季植被NPP都呈現(xiàn)顯著增加趨勢,不同植被類型NPP對氣候變化的響應(yīng)不同”[21].朱文泉等分析了氣候變化對中國陸地植被凈初級生產(chǎn)力的影響,認(rèn)為:“中國近20年來的氣候變化使溫度、降水、光照均朝著有利于植物生長的方向發(fā)展,其脅迫作用有所減弱:西北地區(qū)主要受水分限制;東北、華北和青藏高原主要受氣溫限制;華中、華東、華南主要受光照限制.與全球情況相比,中國陸地植被NPP對氣候變化的響應(yīng)存在區(qū)域差異”[22].侯英雨等分析了1982—2000年我國陸地植被凈初級生產(chǎn)力變化規(guī)律及其對氣候變化的響應(yīng),認(rèn)為:“我國降水對植被NPP的年內(nèi)季節(jié)性變化的驅(qū)動作用強(qiáng)于溫度,北方地區(qū)植被NPP與降水和溫度的季節(jié)相關(guān)性要高于南方地區(qū)”[23].基于遙感數(shù)據(jù)模擬的不同區(qū)域的NPP研究發(fā)現(xiàn),其對氣候變化的響應(yīng)表現(xiàn)出不同的變化趨勢和季節(jié)變化差異[24-25].

3 植被變化對氣候因子變化的反饋

隨著全球氣候變化研究的不斷深入,過去近30年的植被變化及其對氣候變化的響應(yīng)已得到廣泛關(guān)注,作為植被-氣候關(guān)系研究的另一方面,植被變化對氣候因子的反饋效應(yīng)也同樣需要深入研究.研究表明,植被變化造成了地表反射率、土壤濕度、地表蒸散、地表水熱交換過程等其他因子的變化影響[26].地表反射率的變化導(dǎo)致地表大氣溫度的變化,因此,植被的變化使得當(dāng)?shù)啬芰科胶獍l(fā)生變化,同時產(chǎn)生了大尺度大氣環(huán)流的反饋影響.Shukla研究了亞馬遜河流域植被退化對全球和區(qū)域氣候的影響,認(rèn)為當(dāng)?shù)厣滞嘶D(zhuǎn)變?yōu)椴莸刂髿鉁仫@著上升[27].植被對氣溫的反饋作用主要是由于其空間變化,例如,南撒哈拉和阿拉伯沙漠地區(qū)草地向北擴(kuò)張會導(dǎo)致當(dāng)?shù)貧夂蜃兝洌?8].近年來植被對氣候影響的變化研究不斷深入.Zhang和Walsh探查了植被對氣候的影響發(fā)現(xiàn):“北半球高緯地區(qū)植被覆蓋的增加可能會導(dǎo)致氣候變暖和濕度增加及夏季降水的顯著增加”[29].進(jìn)一步研究表明,日益增加的植被覆蓋也會引起對流層和大尺度上降水量的加強(qiáng).由于植被“綠度”持續(xù)期長達(dá)1~2個月,陸地植被的變化持續(xù)影響大氣環(huán)流,進(jìn)而在逐日、季節(jié)和長時間序列時間尺度上影響當(dāng)?shù)亍^(qū)域和全球的氣候[30].

目前國內(nèi)學(xué)者對于植被變化對氣候的反饋研究逐步深入.Xue認(rèn)為在過去40年里,內(nèi)蒙古地區(qū)草地退化日益嚴(yán)重,削弱了區(qū)域季風(fēng)環(huán)流,減少了當(dāng)?shù)氐慕涤炅浚?1].長江、淮河流域洪水災(zāi)害的頻發(fā)及北方地區(qū)的干旱反映了北方地區(qū)草地的退化和荒漠化及南方地區(qū)常綠闊葉林退化的相關(guān)作用.基于數(shù)值模型,Chen等模擬了中國西部不同植被類型的覆被變化對區(qū)域環(huán)流的影響[32],發(fā)現(xiàn):“異常相對氣旋環(huán)流主要集中在亞洲中緯度地區(qū),導(dǎo)致中國西北地區(qū)90年代相對于70年代降雨量增加”.Li和Xue分析了黃河流域植被變化對夏季降水的影響,認(rèn)為隨著植被的增加,地表反射率降低,凈地表輻射增加,因此地表蒸發(fā)和降水增強(qiáng)[33];Zuo等以NDVI表征青藏高原植被覆被情況,分析得出青藏高原植被與我國北方夏季降水有較大相關(guān)性[34];張井勇等基于NDVI和我國160個氣象站點氣象數(shù)據(jù)進(jìn)一步論證了中國植被覆蓋對夏季氣候產(chǎn)生了重要影響[35].諸多研究均表明:由于植被覆蓋度和植被覆被的變化,區(qū)域氣候受到了嚴(yán)重影響,通過分析植被變化對氣候的反饋機(jī)制,有利于生態(tài)保育方向的調(diào)控.目前,國內(nèi)外多項科研計劃都將植被對氣候的反饋研究作為重要內(nèi)容,如,“國際地圈與生物圈計劃”和國內(nèi)“973計劃”等.加強(qiáng)基于遙感數(shù)據(jù)的植被對氣候的反饋研究有助于實施宏觀管理調(diào)控,如“黃河三角洲”地區(qū)降水調(diào)節(jié)、黃土高原區(qū)風(fēng)沙與干旱調(diào)節(jié)等.

4 討論與展望

分析當(dāng)前研究成果可以看出,基于遙感數(shù)據(jù)的植被-氣候關(guān)系研究取得了相當(dāng)大的成果,針對植被變化及其對氣候變化的響應(yīng)研究和植被變化對氣候變化的反饋研究在不同時間序列、區(qū)域以及尺度上的結(jié)論較為深入和可靠.盡管這些研究結(jié)果表現(xiàn)出了系統(tǒng)性和綜合性,但仍存在一定的不足.當(dāng)前研究基本上都是基于單一遙感數(shù)據(jù)源.單一遙感數(shù)據(jù)源NDVI在時間序列上有一定的局限性,無法完成從80年代起至今近30年的長時間的植被活動動態(tài)監(jiān)測研究.對基于兩種數(shù)據(jù)源的NDVI數(shù)據(jù),進(jìn)行有效的融合應(yīng)用,分析兩種不同類型NDVI遙感數(shù)據(jù)間的一致性,拓展NDVI時間序列來開展植被活動和植被氣候關(guān)系分析顯得尤為重要且意義深遠(yuǎn).目前,國外學(xué)者Tucker等探討了AVHRR,SPOT,MODIS數(shù)據(jù)源間的一致性[36];Brown等應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析法對AVHRR和MODIS NDVI數(shù)據(jù)進(jìn)行了融合應(yīng)用[37];Steven等探討了不同傳感器系統(tǒng)間植被指數(shù)的相互校準(zhǔn)[38].國內(nèi)除信忠保等應(yīng)用SPOT-VGT數(shù)據(jù)基于一元線性方程對AVHRR進(jìn)行了黃土高原區(qū)年平均NDVI的簡單融合[39]、毛德華等利用MODIS NDVI對AVHRR NDVI時間序列進(jìn)行了拓展應(yīng)用外[40],還未見相關(guān)報道.雖然利用遙感數(shù)據(jù)估算植被NPP的研究有很多,但由于遙感NDVI數(shù)據(jù)等單一遙感數(shù)據(jù)源的局限性,并未實現(xiàn)長時間序列的相關(guān)NPP動態(tài)及其對氣候變化的響應(yīng)研究.多源遙感數(shù)據(jù)的融合應(yīng)用是長時間植被-氣候關(guān)系研究的重要途徑.隨著遙感技術(shù)的不斷深入,更新、更高空間分辨率的遙感數(shù)據(jù)和長時間序列的氣象觀測數(shù)據(jù)是植被-氣候關(guān)系研究的重要數(shù)據(jù)來源.

隨著遙感技術(shù)的不斷發(fā)展,不同尺度和長時間序列的遙感數(shù)據(jù)不斷積累,研究植被變化對氣候因子的反饋,探討氣候變化對植被變化的響應(yīng)機(jī)制在今后的研究工作中具有重要意義.我國陸地面積廣闊,近幾十年來,隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和環(huán)境變化,國內(nèi)植被覆蓋發(fā)生了重大變化,不同區(qū)域的植被覆蓋變化對當(dāng)?shù)丶爸苓叺貐^(qū)氣候產(chǎn)生了顯著影響,如近年來不同區(qū)域洪澇、干旱的顯著差異.同時,周邊國家植被覆蓋的變化,如北部外蒙古、俄羅斯等國家的植被變化對我國北方氣候,西南接壤國家闊葉植被的變化對于我國南方尤其是西部地區(qū)氣候都產(chǎn)生了重要影響.由此看出,探討國內(nèi)區(qū)域尺度及國家尺度上植被變化對氣候要素的反饋具有十分重要的意義.

[1]IGBP/IHDP.Land-use and land-cover change science/research plan[R].Stochkholm:IGBP,1995.

[2]孫紅雨,王常耀,牛錚,等.中國植被覆蓋變化及其與氣候因子關(guān)系——基于NOAA時間序列數(shù)據(jù)[J].遙感學(xué)報,1998,2(3):204-210.

[3]陳效逑,王恒.1982—2003年內(nèi)蒙古植被帶和植被覆蓋度的時空變化[J].地理學(xué)報,2009,64(1):84-94.

[4]MARK R,RICK C,MICK C,et al.Long-term studies of vegetation dynamics[J].Science,2001,293:650-655.

[5]FIELD C B,RANDERSON J T,MALMSTROM C M.Global net primary production:combining ecology and remote sensing[J].Remote Sensing of Environment,1995,51:74-88.

[6]MYNENI R B,KEELING C D,TUCKER C J,et al.Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1999[J].Nature,1997,386:698-702.

[7]ICHII K,KAWABATA A,YAMAGUCHI Y.Global correlation analysis for NDVI and climatic variables and NDVI trends:1982—1990[J].International Journal Remote Sensing,2002,23(18):3873-3878.

[8]WANG J,RICH P M,PRICE K P.Temporal responses of NDVI to precipitation and temperature in the central Great Plains,USA[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(11):2345-2364.

[9]LI B,TAO S,DAWSON R W.Relations between AVHRR NDVI and ecoclimatic parameters in China[J].International Journal of Remote Sensing,2002,23(5):989-999.

[10]PIAO S L,F(xiàn)ANG J Y,JI W.Variation in a satellite-based vegetation index in relation to climate in China[J].Journal of Vegetation Science,2004,15:219-226.

[11]陳云浩,李曉兵,史培軍.1983—1992年中國陸地NDVI變化的氣候因子驅(qū)動分析[J].植物生態(tài)學(xué)報,2001,25(6):716-720.

[12]李震,閻福禮,范湘濤.中國西北地區(qū)NDVI變化及其與溫度和降水的關(guān)系[J].遙感學(xué)報,2005,9(3):308-313.

[13]王宗明,國志興,宋開山,等.中國東北地區(qū)植被NDVI對氣候變化的響應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2009,28(6):1041-1048.

[14]馬明國,董立新,王雪梅.過去21 a中國西北植被覆蓋動態(tài)監(jiān)測與模擬[J].冰川凍土,2003,25(2):232-236.

[15]李月臣,宮鵬,劉春霞,等.北方13省1982—1999年植被變化及其與氣候因子的關(guān)系[J].資源科學(xué),2006,28(2):109-117.

[16]周廣勝,張新時.全球氣候變化的中國自然植被的凈第一性生產(chǎn)力研究[J].植物生態(tài)學(xué)報,1996,20(1):11-19.

[17]王宗明,梁銀麗.植被凈第一性生產(chǎn)力模型研究進(jìn)展[J].西南林學(xué)院學(xué)報,2002,17(2):22-25.

[18]NEMANI R R,KEELING C D,HASHIMOTO H,et al.Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999[J].Science,2003,300(5625):1560-1563.

[19]于德永,潘耀忠,姜萍,等.東亞地區(qū)植被凈第一性生產(chǎn)力對氣候變化的時空響應(yīng)[J].北京林業(yè)大學(xué)學(xué)報,2005,27(2):96-101.

[20]樸世龍,方精云,郭慶華.1982—1999年我國植被凈第一性生產(chǎn)力及其時空變化[J].北京大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2001,37(4):563-569.

[21]PIAO S L,F(xiàn)ANG J Y,CHEN A P.Seasonal dynamics of terrestrial net primary production in response to climate changes in China[J].Acta Botanica Sinica,2003,45(3):269-275.

[22]朱文泉,潘耀忠,陽小瓊,等.氣候變化對中國陸地植被凈初級生產(chǎn)力的影響分析[J].科學(xué)通報,2007,52(21):2535-2541.

[23]侯英雨,柳欽火,延昊.我國陸地植被凈初級生產(chǎn)力變化規(guī)律及其對氣候的響應(yīng)[J].應(yīng)用生態(tài)學(xué)報,2007,18(7):1546-1553.

[24]囯志興,王宗明,張柏,等.2000—2006年東北地區(qū)植被NPP的時空特征及影響因素分析[J].資源科學(xué),2008,30(8):1226-1235.

[25]王軍邦,劉紀(jì)遠(yuǎn),邵全勤,等.基于遙感-過程耦合模型的1988—2004年青海三江源區(qū)凈初級生產(chǎn)力模擬[J].植物生態(tài)學(xué)報,2009,33(2):254-269.

[26]PIELKE R,AVISSAR R,RAUPACH M.Interactions between the atmosphere and terrestrial ecosystems:influence on weather and climate[J].Global Change Biology,1998(4):461-475.

[27]SHUKLA J,NOBRE C,SELLERS P.Amazon deforestation and climate change[J].Science,1990,247(4948):1322-1325.

[28]FOLEY J A,LEVIS S,PRENTICE I C.Coupling dynamic models of climate and vegetation[J].Global Change Biology,1998(4):561-579.

[29]ZHANG J,WALSH J E.Thermodynamic and hydrological impacts of increasing greenness in Northern high latitudes[J].Journal of Hydrometeorology,2006,7(5):1147-1163.

[30]LIM Y K,CAI M,KALNAY E,et al.Impact of vegetation types on surface temperature change[J].Journal of Applied Meteorology and Climatology,2008,47:411-424.

[31]XUE Y K.The impact of desertification in the Mongolian and the Inner Mongolian grassland on the regional climate[J].Journal of Climate,1996(9):2173-2189.

[32]CHEN J M,ZHAO P,LIU H L.Modeling impacts of vegetation in western China on the summer climate of northwestern China[J].Advances in Atmospheric Sciences,2009,26:803-812.

[33]LI W P,XUE Y K.Numerical simulation of the impact of vegetation index on the inter-annual variation of summer precipitation in the Yellow River Basin[J].Advances in Atmospheric Sciences,2005,22(6):865-876.

[34]ZUO Z Y,ZHANG R H,ZHAO P.The relation of vegetation over the Tibetan Plateau to rainfall in China during the boreal summer[J].Clim Dyn,2011,36:1207-1209

[35]張井勇,董文杰,葉篤正,等.中國植被覆蓋對夏季氣候影響的新證據(jù)[J].科學(xué)通報,2003,48(1):91-95.

[36]TUCKER C J,PINZON J E,BROWN M E,et al.An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data[J].International Journal of Remote Sensing,2005,26(20):4485-4498.

[37]BROWN M E,LARY D J,VRIELING A.Neural networks as a tool for constructing continuous NDVI time series from AVHRR and MODIS[J].International Journal of Remote Sensing,2008,29(24):7141-7158.

[38]STEVEN M D,MALTHUS T J,BARET F,et al.Intercalibration of vegetation indices from different sensor systems[J].Remote Sensing of Environment,2003,88:412-422.

[39]信忠保,許炯心,鄭偉.氣候變化和人類活動對黃土高原植被覆蓋變化的影響[J].中國科學(xué)(D輯):地球科學(xué),2007,37(11):1504-1514.

[40]毛德華,王宗明,羅玲,等.1982—2008年東北凍土區(qū)植被生長季NDVI對氣候變化和CO2體積分?jǐn)?shù)增加的響應(yīng)[J].環(huán)境科學(xué)學(xué)報,2010,30(11):2332-2343.

An overview of researches in relations between vegetation and climate based on remote sensing

XIE Jin-fan1,MAO De-h(huán)ua2,REN Chun-ying2

(1.Jilin Climate Center,Changchun 130024,China;2.Northeast Institute of Geography and Agro-Ecology,Chinese Academy of Sciences,Changchun 130012,China)

Research in relations between vegetation and climate is a complicated system.The research in relations between vegetation and climate has become one important field of study on global change.It includes two aspects:first,research in responses of vegetation change to climatic change,and second,feedback research of changes in vegetation to climate change.This paper summarized an overview of relation researches between vegetation and climate based on remote sensing.Vegetation changes have showed obvious responses to climatic change at different scales,regions and time series,over the past few decades.Changes in vegetation growth are closely related to temperature and precipitation.Vegetation change at large scale resulted to local and regional climatic changes.Currently,there are various remote sensing data sets came from different data sources for the research on relations between vegetation and climate.Because single data source is limited in time,the integration application of multi-source remote sensing data is an important way to study relations between vegetation and climate for long time series.As the development of remote sensing,remote sensing datasets with bigger spatial and time resolution and long-time sequence climatic dataset will be important data sources for research in relations between vegetation and climate.

vegetation;climate;remote sensing;global change

TP 79

170·4510

A

1000-1832(2011)03-0145-06

2011-04-23

國家自然科學(xué)基金資助項目(40930527,40871187);中國科學(xué)院知識創(chuàng)新工程重要方向項目(KZCX2-YW-341).

謝今范(1959—),男,高級工程師,主要從事氣候變化與氣候資源開發(fā)利用研究;通訊作者:毛德華(1987—),男,博士研究生,主要從事環(huán)境遙感與GIS應(yīng)用研究.

方 林)

猜你喜歡
分析研究
FMS與YBT相關(guān)性的實證研究
2020年國內(nèi)翻譯研究述評
遼代千人邑研究述論
隱蔽失效適航要求符合性驗證分析
視錯覺在平面設(shè)計中的應(yīng)用與研究
科技傳播(2019年22期)2020-01-14 03:06:54
EMA伺服控制系統(tǒng)研究
電力系統(tǒng)不平衡分析
電子制作(2018年18期)2018-11-14 01:48:24
新版C-NCAP側(cè)面碰撞假人損傷研究
電力系統(tǒng)及其自動化發(fā)展趨勢分析
中西醫(yī)結(jié)合治療抑郁癥100例分析
主站蜘蛛池模板: 99精品免费在线| 国产99欧美精品久久精品久久| 91精品国产91久久久久久三级| 丝袜美女被出水视频一区| 999精品色在线观看| 国产H片无码不卡在线视频| 欧日韩在线不卡视频| 成人午夜视频在线| 日本午夜在线视频| 亚洲综合狠狠| 国产成人91精品| 日韩毛片基地| 午夜视频日本| 99热国产在线精品99| 热99re99首页精品亚洲五月天| 日本中文字幕久久网站| 午夜激情婷婷| 成人亚洲视频| 日韩中文字幕免费在线观看 | 欧美午夜小视频| 国产欧美日韩另类精彩视频| 无遮挡一级毛片呦女视频| 亚洲欧美日韩精品专区| 黄色网站在线观看无码| 亚洲精品在线观看91| 国产精品hd在线播放| a毛片在线免费观看| 久久免费成人| 在线日韩日本国产亚洲| 老司机aⅴ在线精品导航| 亚国产欧美在线人成| 天天综合亚洲| 日韩欧美综合在线制服| 久久国产精品麻豆系列| AV熟女乱| 97久久免费视频| 久久semm亚洲国产| 国产日韩欧美黄色片免费观看| 午夜福利在线观看成人| 国产第一页屁屁影院| 久久99蜜桃精品久久久久小说| 国产精品jizz在线观看软件| 精品成人一区二区三区电影 | 91午夜福利在线观看| 亚洲美女一级毛片| 精品国产网站| 午夜精品一区二区蜜桃| 在线欧美国产| 538国产在线| 91伊人国产| 国产在线观看成人91| 77777亚洲午夜久久多人| 国产爽歪歪免费视频在线观看| 欧美在线中文字幕| 亚洲色图欧美一区| 亚洲无线一二三四区男男| 草草线在成年免费视频2| 国内精自视频品线一二区| 午夜福利视频一区| 亚洲色图欧美激情| 久久青青草原亚洲av无码| 欧美性精品不卡在线观看| 国产欧美日韩在线一区| 精品精品国产高清A毛片| 欧美成一级| 色老二精品视频在线观看| 国产乱子伦精品视频| 高潮毛片无遮挡高清视频播放| 国产精品30p| 波多野结衣一区二区三区四区| 一级毛片基地| www.91在线播放| 久久精品女人天堂aaa| 日韩AV无码一区| 国产精品九九视频| 亚洲无码高清视频在线观看 | 最新国产成人剧情在线播放| 成色7777精品在线| 波多野结衣一级毛片| 中文字幕欧美日韩高清| 美女裸体18禁网站| 香蕉精品在线|