紅河流域“通道-阻隔”作用下2000—2014年植被EVI變化趨勢與驅動力

何奕萱,易桂花,張廷斌,4,5,李景吉,別小娟,閭　利,鄭飛鴿

1 成都理工大學地球科學學院,成都　610059 2 成都理工大學管理科學學院,成都　610059 3 中國科學院水利部成都山地災害與環境研究所,成都　610041 4 成都理工大學工程技術學院,樂山　614007 5 國土資源部地學空間信息技術國土資源部重點實驗室,成都　610059 6 成都理工大學環境與土木工程學院,成都　610059 7 成都理工大學生態資源與景觀研究所,成都　610059

西南縱向嶺谷區是指與青藏高原隆升直接相關的橫斷山區及相鄰的南北走向山系河谷區[1]。區域內地形呈現高山、河谷地貌沿南北向發育和東西向展布的特點,這些河谷和山脈分別構成了該區水汽輸送和生態環境演變的“通道”和“屏障”[2- 3]。紅河流域位于西南縱向嶺谷區東南部,流域內縱向深切河谷對南來濕潤氣流北上具有明顯的“通道效應”,而以哀牢山為主的南北向延伸山系對山脈兩側水汽輸送表現著強烈的“阻隔作用”[4- 5]。這兩種生態效應控制了流域內水熱分布格局,深刻影響著區域植被演替過程及其生態系統格局演變[6],形成了以哀牢山-紅河為界東西兩側迥異的植物多樣性與植被分布格局[7]。這種特殊“通道-阻隔”作用驅動的區域生態效應已經成為了山地生態學研究的熱點之一[1,5]。

目前對縱向嶺谷區的研究主要集中在生態環境對氣候變化的適應性[8]、植被覆蓋的空間分異及時滯效應[9]、水熱條件空間分布[10-11]等方面；研究區域主要分布金沙江流域[12]、瀾滄江流域[13-14]和怒江流域[15-16]等大流域以及盤龍河[17]等中小流域。現研究階段歸一化植被指數(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)是應用最普遍的植被定量監測指標,相關研究表明,當研究時段處于植被生長旺盛時期或者地面植被覆蓋較高時,NDVI指數容易出現飽和現象[18]。紅河流域森林覆蓋處于較高水平,局部存在熱帶雨林等高生物區,增強型植被指數[19](Enhanced Vegetation Index, EVI)可較為客觀地反映植被生長變化情況。紅河流域是典型的低緯山系河谷區,目前僅見到對該區水汽變化、氣候變化與NDVI時空變化關系的研究[20-21],但流域植被分布格局與變化趨勢及其驅動原因并不清楚。本文以MODIS EVI 遙感數據源以及對應年份的氣象數據,探討在“通道-阻隔”作用下紅河流域植被EVI的空間分布及其變化規律,同時利用滯后分析結果研究植被EVI 與氣候因子兩者的相關性,旨在探討不同時空尺度下氣候變化對植被生長的影響機制和關鍵氣候因子,反映出紅河流域氣候變化的趨勢和特點。

1　研究區概況

紅河流域位于云南省中南部,地理位置22°21′—25°36′N和100°07′—105°42′E,流域面積約7.48×104km2。研究區地勢北高南低,嶺谷交錯,地形復雜,垂直落差大[22](海拔從78m上升至3138m)(圖1)。該流域總體上屬亞熱帶高原山地季風氣候,氣候具有干濕分明、雨熱同期的特點。流域內植被多樣性豐富、植被類型多樣,具有三向地帶性特點,南北分異顯著[23]。以元江-紅河為界限,流域兩側地貌格局、植被類型差異顯著,西側常綠針葉林和常綠闊葉林分布較多,東側則主要以針闊葉混交林和落葉闊葉林為主[24]。

圖1　 紅河流域地形及氣象站點分布圖Fig.1　The terrain and meteorological stations of Red River Basin

2　研究方法

2.1　數據來源

EVI數據來源于美國NASA(National Aeronautics and Space Administration)戈達德航天中心MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)數據MOD13Q1產品(https://ladsweb.nascom.nasa.gov/)的三級網格陸地植被數據,數據精度為空間分辨率250m、時間分辨率16d[25],數據周期為紅河流域植被生長季5月—9月(即2000—2014年每年第129—273天數據)。同期氣候數據來自中國氣象科學數據共享服務網(http://data.cma.gov.cn/),包括研究區及其周邊20個氣象站點2000—2014年的逐月平均氣溫和累積降水量。植被類型數據來源于中國科學院資源環境科學數據中心(http://www.resdc.cn)的全國1∶100萬植被類型圖。地形數據采用SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)90m空間分辨率 DEM(Digital Elevation Model)產品,數據來源于中國科學院計算機網絡信息中心科學數據中心的“地理空間數據云平臺”(http://www.gscloud.cn)。

2.2　數據處理

利用MODIS MRT(MODIS Reprojection Tools)處理工具對MOD13Q1數據進行數據格式轉換、投影轉換(投影坐標為WGS_1984_UTM_Zone_48N)等數據預處理操作,然后采用最大值合成法(Maximum Value Composite, MVC)獲取生長季逐月EVI數據,最后計算逐年生長季的EVI均值。選用紅河流域及周邊20個氣象站點2000—2014年生長季的平均氣溫和累積降水量月值數據集作為氣候因子。由于研究區內地勢呈現高山峽谷相間分布的格局,為確保氣候因子空間插值的精度,基于薄板樣條函數理論將DEM作為協變量采用ANUSPLIN[26-28]進行氣溫數據空間插值處理；采用ArcGIS的克里金插值法處理降水量數據。植被類型、DEM、氣溫和降水數據經投影、裁剪、矢柵轉換等處理,最后統一重采樣為250m空間分辨率的柵格數據。

2.3　趨勢分析法

采用趨勢分析法逐像元分析2000—2014年間生長季植被EVI年均值的變化趨勢[29-30],計算公式為：

式中,n為研究時間段的年數(n=15)；EVIi為某像元第i年的EVI均值；θslope代表該像元EVI年際變化斜率,θslope大于零表明植被覆蓋呈改善趨勢,反之表示呈退化趨勢。目前該公式的穩定性和置信度已經得到了驗證,并廣泛應用于植被指數等時間序列分析研究[31-32]。

2.4　相關分析法

本文采用相關分析法逐像元研究2000—2014年紅河流域植被EVI指數與氣候因子(月平均氣溫與月累積降水量)的關系,以相關系數值大小來判斷二者關系的密切程度；計算得出偏相關系數,綜合討論不同氣候因子對植被EVI的影響程度。基于復相關分析和偏相關分析的結果研究區內植被EVI變化的驅動因子。本文采用0.05置信水平完成偏相關分析的t檢驗和復相關分析的F檢驗。有關計算公式見王強等[30]、穆少杰等[33]、楊尚武和張勃[34]等文獻。

2.5　滯后性分析

將研究區內2000—2014年生長季植被EVI序列(5月—9月)和生長季月平均氣溫序列(5月—9月)作為兩組變量,計算EVI與月平均氣溫的相關系數[35-36]。同理,分別計算植被EVI序列(5月—9月)與月平均氣溫(4月—8月、3月—7月和2月—6月)和月累積降水量(5月—9月、4月—8月、3月—7月和2月—6月)的相關系數,通過相關系數值的大小討論植被EVI對氣候要素的滯后效應。

3　結果與分析

3.1　紅河流域植被EVI分布及變化情況

基于紅河流域2000—2014年生長季月EVI值計算得到各年生長季年平均EVI值,進行年際變化趨勢分析。整體而言,近15年研究區植被生長季EVI均值介于0.47—0.54之間,植被生長季EVI表現為波動減少趨勢,變化速率約為-0.15%/a(表1)。

表1　 紅河流域2000—2014年生長季植被EVI均值

根據紅河流域2000—2014年植被EVI的多年平均空間分布格局(圖2),研究區可初步劃分為3個區域：①紅河流域西部(Ⅰ-紅河以西地區)植被類型以亞熱帶針葉林、亞熱帶草叢、落葉闊葉灌叢為主,植被EVI分布由北向南逐漸增加；EVI低值區主要分布在南澗縣東北部,景東縣等地區；EVI高值區主要分布在江城縣,綠春縣西南部等地區；②紅河流域中部(Ⅱ-紅河以東、南溪河以西地區),EVI值相對于全區總體偏小；植被類型為亞熱帶針葉林、亞熱帶常綠闊葉林等；低值區主要分布在彌渡縣、易門縣和祿豐縣-雙柏縣一帶等地區；高值區主要集中在建水縣和屏邊縣等地區。③紅河流域東部地區(Ⅲ-南溪河以東),本區高程起伏較小,EVI局部分異明顯；植被類型以熱帶常綠闊葉林、亞熱帶季風常綠闊葉林等為主；低值區集中展現在文山縣及其北部地區；高值區分布在馬關縣西南部,麻栗坡東南部等地區。整體上,流域內EVI指數大致表現出由北向南遞增的趨勢。此外,哀牢山兩側植被EVI指數的分布呈現出自西向東遞減的趨勢。

圖2　 紅河流域2000—2014年生長季植被EVI均值和年際變化率Fig.2　 The spatial distribution of mean EVI and annual variability EVI during growing season in Red River Basin from 2000 to 2014

紅河流域2000—2014年植被EVI平均值年際變化值θslope介于-0.038—0.021之間(圖2)。整體上來看,紅河流域EVI呈減少趨勢(即θslope<0)區域,其中減少較為嚴重的區域主要集中在綠春縣中部、金平縣西南部、南澗縣以及文山縣西部等地,尤其以哀牢山為典型代表；EVI呈增加趨勢(即θslope>0)區域集中分布在墨江縣、文山縣,麻栗坡中部、廣南-富寧南部等地,且紅河流域東部植被EVI整體上也呈現改善的狀態。

3.2　植被EVI與氣候因子的滯后效應分析

植被指數與氣候因子的響應在時間是和空間上具有顯著差異[37- 39],植被對氣候因子的規律性變化往往表現出不同程度的滯后效應[9,40-41]。紅河流域生長季植被EVI對不同時間序列月平均氣溫和月累積降水量相關系數統計結果表明,生長季植被EVI與四個不同時間序列月平均氣溫呈負相關、與月累積降水量呈正相關關系(表2)。由紅河流域生長季植被EVI與不同時間序列月平均氣溫和月累積降水量相關系數值(通過0.05顯著性檢驗)可知,紅河流域生長季植被EVI與同時期月平均氣溫之間的相關系數絕對值達到最大,兩者關系最為密切,而降水滯后一個月(表2)。因此,總體上植被EVI對氣候變化的響應比較迅速,對降水變化的響應則較為緩慢。

表2紅河流域生長季植被EVI(5月—9月)與不同時間序列月平均氣溫和月累積降水量相關系數

Table2TherelationalanalysisbetweengrowingseasonEVI(May—September)andclimaticfactors(themonthlymeanairtemperatureandthemonthlycumulativeprecipitation)ofdifferenttimeseriesinRedRiverBasin

相關系數Thecorrelationcoefficient2月—6月February—June3月—7月March—July4月—8月April—August5月—9月May—September月累積降水量Monthlycumulativeprecipitation0.5968140.6022670.6072770.59888月平均氣溫Monthlymeanairtemperature-0.427445-0.47234-0.505674-0.51766

3.3　植被EVI與氣候因子的相關分析

紅河流域生長季平均氣溫2000—2014年間總體呈現增溫趨勢,增溫速率為0.073℃/a(圖3)。生長季累積降水量總體呈現減少趨勢,減少速率為-0.95mm/a(圖3)；研究時間段內多年生長季平均氣溫和平均降水量分別為22.93℃和878.81mm。區域內生長季平均溫度的空間分布表現出“東高西低”的特點[10]；累積降水量以元江-紅河為界,向東減少,向西增加[11]。

圖3　 紅河流域2000—2014年生長季平均氣溫和累計降水量Fig.3 　 The monthly mean air temperature and the monthly cumulative precipitation of growing season in Red River Basin from 2000 to 2014

依據滯后性分析結果,將生長季植被EVI分別與5月—9月月平均氣溫和4月—8月月累積降水量進行偏相關分析。由植被EVI與氣溫偏相關的空間分布可知(圖4),植被EVI與氣溫整體呈負相關關系(面積約占比90.05%),僅在金平縣西南部、麻栗坡中部較低地勢區表現出顯著的正相關關系。此外,在哀牢山兩側氣溫與EVI指數表現出不同的相關關系,在東側集中表現為負相關關系,西側則表現出弱相關性。

圖4　 紅河流域2000—2014年植被生長季EVI與氣溫、降水的偏相關系數Fig.4　 The spatial distribution of partial correlations between EVI and temperature,as well as precipitation in Red River Basin from 2000 to 2014

研究區植被EVI與降水偏相關分析在空間上呈現不均勻分布的特點(圖4),兩者的相關系數介于-0.77—0.95之間,正相關及負相關的區域分別占研究區面積的74.19%、25.81%,整體以正相關關系為主。在南澗縣-彌渡縣-南華縣一帶、建水縣東南部以及哀牢山等海拔較高的地區,降水量較為豐富,加上氣溫背景總體較高,因此降水對植被的生長表現出促進作用。

由植被年EVI均值與氣候因子(月平均氣溫和累積降水量)的復相關分析可知(圖5),二者的復相關系數在0—0.97之間。整體而言,植被EVI與氣候因子的復相關性較強的區域主要集中在雙柏縣和南華縣-彌渡縣交界處。復相關性較弱的區域主要分布在紅河流域西南部以及紅河流域東部地區,集中分布在景東縣-墨江縣和文山縣等地。

3.4　植被EVI與氣候因子的驅動力分析

氣候條件是影響區域植被分布的主要環境因子,以降水和氣溫表現尤為明顯[42]。選取氣溫和降水條件作為氣候因子,采用氣候對植被定量因子變化的驅動分區方法,對紅河流域植被EVI變化進行驅動力分區,參考多數研究者關于氣候要素對植被定量因子變化的驅動分區方法[30,43-44],結合研究區“干熱河谷”背景,本文進一步將氣溫和降水細分為正向驅動和負向驅動兩類(表3)。

表3　植被EVI變化驅動力分區準則

F: EVI與氣溫、降水復相關的F顯著性檢驗F-Test significance of the multiple correlations between EVI and temperature-precipitation;TT: EVI與氣溫偏相關的t顯著性檢驗T-Test significance of the partial correlations between EVI and air temperature;TP: EVI與降水偏相關的t顯著性檢驗T-Test significance of the partial correlations between EVI and precipitation;R: EVI與氣溫(rt)、降水(rp)的偏相關系數 The Partial correlation coefficient between EVI and air temperature (rt) or precipitation (rp); [T+P]#: 氣溫降水強驅動Change driven by air temperature and precipitation strongly;T+: 氣溫為正驅動Change driven by air temperature positively;T-: 氣溫為負驅動Change driven by air temperature negatively;P+: 降水為正驅動Change driven by precipitation positively;P-:降水為負驅動Change driven by precipitation negatively; [T+P]: 氣溫降水弱驅動Change driven by air temperature and precipitation weakly;NC: 非氣候驅動Change driven by non-climate

由紅河流域植被EVI驅動分區圖(圖5)可知,紅河流域內受氣候因子驅動的地區大部分表現為氣溫、降雨弱驅動,主要集中在南華縣、雙柏縣以及峨山縣東部等地區,面積約占1.39%；其次,氣溫對植被EVI指數變化主要表現為負向驅動,區域主要集中在哀牢山東側以及楚雄等地區,這些區域受到哀牢山的阻隔作用,東側生長季累積降水量明顯少于西側,因此研究時段內較高的平均氣溫在哀勞山東側對植被的生長表現為明顯的抑制作用,面積約占研究區面積的1.26%；而降雨則主要表現為正向驅動,主要集中在元江縣,區域內的元江干熱河谷處于高溫少雨的環境下,熱量資源十分豐富,導致植被對降水的反應較其他地區更為敏感,面積約占0.46%。整體上,紅河流域大部分地區植被EVI指數表現為非氣候因子驅動。

4　結論與討論

本文利用MOD13Q1的EVI數據集分析了紅河流域2000—2014年間生長季植被EVI分布格局和變化趨勢；采用相關分析法獲取了研究區生長季植被EVI與4個不同時間序列的月平均氣溫和月累積降水量的相關系數值,在0.05的置信水平下基于相關分析和滯后效應結果對紅河流域生長季植被EVI變化的驅動因子進行分區,得出以下結論：

(1)紅河流域2000—2014年生長季植被MODIS EVI均值介于0—0.74,整體上呈波動減少趨勢,年際變化率為-0.15%/a,空間異質性較為明顯。紅河流域2000—2014年生長季植被EVI年際變化值θslope介于-0.038—0.021之間,EVI呈減少趨勢區域主要集中在在綠春縣中部,金平縣西南部；這些高海拔地區植被覆蓋類型主要為常綠針、闊葉林,落葉闊葉林以及針闊葉混交林等[24],云南省統計年鑒相關資料表明,2000—2014年間紅河流域林業總產值呈現持續增長的趨勢,反映區域林業活動強度的持續增加,可能是導致植被EVI處于退化狀態的主要原因。同時以哀牢山為典型代表,研究時段內紅河流域在較高的氣溫背景下(生長季平均氣溫約大于22℃),降水對植被生長的影響相對更為明顯,由于山脈對水汽的阻隔和抬升作用,山脈迎風坡的降水量明顯大于背風坡[45],因此哀牢山西側植被覆蓋呈改善的區域明顯多于東側。植被EVI呈增加趨勢區域集中分布在墨江縣、文山縣,麻栗坡中部、廣南-富寧南部區域、紅河-元江以及藤條江西南部地區。一方面,該區地勢相對較低,臨近墨江、盤龍河、南利河等河流,良好的地理優勢能夠滿足植物生長所需的水熱條件；另一方面,紅河-元江一帶具有較好的區位優勢以及豐富的自然資源,自然保護區比例較大[23],相關植被保護措施的實施降低了人類活動對植被生長的干擾程度,沿河谷向兩岸表現出明顯增加的趨勢；此外,在藤條江西南部地區地勢較為平坦,植被覆蓋類型為一年兩熟或三熟水旱輪作物、常綠果樹園以及亞熱帶經濟林,農業活動對植被覆蓋影響尤為明顯,整體表現出改善的趨勢。

(2)通過生長季植被EVI與四個不同時間序列的月平均氣溫和月累積降水量的相關分析可知,生長季植被EVI(5月—9月)與月平均氣溫和累積降水量相關系數的絕對值最大分別為0.51766(5月—9月)和0.59888(4月—8月),生長季植被EVI與同期氣溫相關性較好,但與降水量呈現出滯后性,滯后時間約為1個月。該結論與相關研究結果存在差異,李運剛等[20]認為紅河流域NDVI對溫度變化的滯后時間約30—165d,對降水變化的滯后時間約30—150d,總體上NDVI對降水變化的響應比較迅速,對溫度變化的響應則較為緩慢；鮑雅靜等[9]認為西南縱向嶺谷區植被變化對溫度和降水滯后時間為20—40天。導致結論差異的原因主要為李運剛等[20]和鮑雅靜等[9]通過NDVI變化與氣候因子變化的趨勢疊加定性判定；本文則基于像元定量計算了植被EVI與不同時間序列氣候因子相關系數,通過比較相關系數的大小來確定滯后時間。

(3)紅河流域呈現河谷與山脈相間分布的特殊地貌格局,導致相對高差很大,在海拔為400m以下的地區人類活動對植被干擾程度十分顯著,而海拔大于1800m的地帶人為干擾程度迅速下降[40]。植被EVI與氣候因子復相關性在不同地區表現出明顯的差異性,這種結果很可能與海拔、植被類型以及人為活動等有關[46]。

紅河流域(東部、中部、西部)及附近20個地面氣象站生長季的平均氣溫和累積降水量統計分析表明,紅河流域2000—2014年生長季平均氣溫在18.54—29.24℃之間,累積降水量在371.60—1874.10mm之間。區域氣候表現為干熱背景,植被EVI與氣溫呈大面積的負相關關系,而與降水呈顯著正相關關系。進行驅動力分區時,發現在0.1的檢驗水平下,紅河流域整體上表現為氣候因子驅動。在0.05或者0.01的置信水平檢驗下,植被EVI變化的驅動力主要表現為非氣候因子,這與王強等[30]在橫斷山區的研究結果較一致。本文采用0.05的置信水平突出顯示受氣候因子驅動強烈的地區,結果表明,紅河流域生長季植被EVI變化主要表現為受非氣候因子驅動；受氣候影響的區域占3.11%,氣溫以負向驅動型為主(面積約占1.26%),降水以正向驅動型為主(面積約占0.46%),氣溫降水聯合驅動以弱驅動為主(面積約占1.39%)。

參考文獻(References):

[1]吳紹洪, 戴爾阜, 何大明. 我國西南縱向嶺谷區環境與發展問題初步研究. 地理科學進展, 2005, 24(1): 31- 40.

[2]王隨繼, 吳紹洪, 何大明, 戴爾阜, 周長海, 魏全偉. 縱向嶺谷北部三江地貌演變的相似性——地貌參數統計關系證據及成因剖析. 科學通報, 2006, 51(S2): 32- 39.

[3]曹杰, 何大明, 姚平. 縱向嶺谷區冬、夏水熱條件空間分布研究. 地球科學進展, 2005, 20(11): 1176- 1182.

[4]何云玲, 張一平. 縱向嶺谷區“通道-阻隔”作用下氣溫和降雨的空間分布特征. 山地學報, 2007, 25(2): 169- 176.

[5]何大明, 吳紹洪, 彭華, 楊志峰, 歐曉昆, 崔保山. 縱向嶺谷區生態系統變化及西南跨境生態安全研究. 地球科學進展, 2005, 20(3): 338- 344.

[6]Li Y G, He D M, Ye C Q. Spatial and temporal variation of runoff of Red River Basin in Yunnan. Journal of Geographical Sciences, 2008, 18(3): 308- 318.

[7]吳紹洪, 潘韜, 曹杰, 何大明, 肖子牛. 西南縱向嶺谷地形對季風的“通道-阻隔”作用. 地理研究, 2012, 31(1): 1- 13.

[8]何云玲, 張一平. 縱向嶺谷區生態環境對氣候變化的適應性評價. 山地學報, 2009, 27(3): 300- 305.

[9]鮑雅靜, 宋國寶, 李政海, 高吉喜, 呂海燕, 王海梅, 程巖, 許田. 縱向嶺谷區植被覆蓋的空間分異及其對氣候的時滯效應. 科學通報, 2007, 52(S2): 37- 42.

[10]萬云霞, 張萬誠, 肖子牛. 近百年云南縱向嶺谷區氣溫的時空變化特征. 自然災害學報, 2009, 18(5): 183- 188.

[11]張萬誠, 萬云霞, 肖子牛. 中國西南縱向嶺谷區近百年降水的時空變化特征. 自然資源學報, 2006, 21(5): 802- 809.

[12]何錦峰, 蘇春江, 舒蘭, 楊忠. 基于3S技術的金沙江干熱河谷區LUCC研究——以云南省元謀縣為例. 山地學報, 2009, 27(3): 341- 348.

[13]張景華, 封志明, 姜魯光, 楊艷昭. 瀾滄江流域植被NDVI與氣候因子的相關性分析. 自然資源學報, 2015, 30(9): 1425- 1435.

[14]李亞飛, 劉高煥. 瀾滄江流域植被覆蓋變化特征及其與氣候因子的關系. 資源科學, 2012, 34(7): 1214- 1221.

[15]馮彥, 何大明, 甘淑. 縱向嶺谷區怒江流域生態變化之驅動力分析. 山地學報, 2008, 26(5): 538- 545.

[16]李暉, 白楊, 楊樹華, 朱雪, 趙凱. 基于馬爾柯夫模型的怒江流域中段植被動態變化預測. 生態學雜志, 2009, 28(2): 371- 376.

[17]周躍, 丁文榮, 曾和平, 王劍. 云南縱向嶺谷區土地利用的侵蝕環境效應——以黑惠江、龍川江、盤龍河流域為例. 山地學報, 2009, 27(5): 573- 578.

[18]李運剛, 何大明. 紅河流域NDVI時空變化及其與氣候因子的關系. 山地學報, 2009, 27(3): 333- 340.

[19]王文玲, 李運剛, 何大明. 紅河流域氣溫和蒸發量時空變化分析. 云南地理環境研究, 2008, 20(2): 109- 114.

[20]李紅軍, 鄭力, 雷玉平, 李春強, 周戡. 基于EOS/MODIS數據的NDVI與EVI比較研究. 地理科學進展, 2007, 26(1): 26- 32.

[21]王正興, 劉闖, Huete A等. 植被指數研究進展: 從AVHRR—NDVI到MODIS—EVI. 生態學報, 2003, 23(5): 979- 987.

[22]李運剛, 何大明, 葉長青. 云南紅河流域徑流的時空分布變化規律. 地理學報, 2008, 63(1): 41- 49.

[23]郝成元, 戴爾阜, 吳紹洪, 周長海, 王昊, 潘韜. 縱向嶺谷區南部“阻隔”作用及植被時空異質性研究. 科學通報, 2006, 51(S2): 120- 128.

[24]劉世梁, 劉琦, 張兆苓, 鄧麗, 董世魁. 云南省紅河流域景觀生態風險及驅動力分析. 生態學報, 2014, 34(13): 3728- 3734.

[25]何磊, 王超, 別強, 趙傳燕. 利用MOD13Q1產品監測肯尼亞2001—2010年荒漠化動態. 中國沙漠, 2013, 33(1): 46- 52.

[26]錢永蘭, 呂厚荃, 張艷紅. 基于ANUSPLIN軟件的逐日氣象要素插值方法應用與評估. 氣象與環境學報, 2010, 26(2): 7- 15.

[27]Zhang X Q, Shao J A, Luo H X. Spatial interpolation of air temperature with ANUSPLIN in Three Gorges Reservoir Area// International Conference on Remote Sensing, Environment and Transportation Engineering. Nanjing, China: IEEE, 2011: 3465- 3468.

[28]劉志紅, Li L T, Tim R M, Van Niel T G, 楊勤科, 李銳. 專用氣候數據空間插值軟件ANUSPLIN及其應用. 氣象, 2008, 34(2): 92- 100.

[29]宋富強, 邢開雄, 劉陽, 劉志超, 康慕誼. 基于MODIS/NDVI的陜北地區植被動態監測與評價. 生態學報, 2011, 31(2): 354- 363.

[30]王強, 張廷斌, 易桂花, 陳田田, 別小娟, 何奕萱. 橫斷山區2004- 2014年植被NPP時空變化及其驅動因子. 生態學報, 2017, 37(9): 3084- 3095.

[31]孟丹, 李小娟, 宮輝力, 屈益挺. 京津冀地區NDVI變化及氣候因子驅動分析. 地球信息科學學報, 2015, 17(8): 1001- 1007.

[32]張月叢, 趙志強, 李雙成, 孟憲鋒. 基于SPOT NDVI的華北北部地表植被覆蓋變化趨勢. 地理研究, 2008, 27(4): 745- 754.

[33]穆少杰, 李建龍, 陳奕兆, 剛成誠, 周偉, 居為民. 2001- 2010年內蒙古植被覆蓋度時空變化特征. 地理學報, 2012, 67(9): 1255- 1268.

[34]楊尚武, 張勃. 基于SPOT NDVI的甘肅河東植被覆蓋變化及其對氣候因子的響應. 生態學雜志, 2014, 33(2): 455- 461.

[35]沈斌, 房世波, 余衛國. NDVI與氣候因子關系在不同時間尺度上的結果差異. 遙感學報, 2016, 20(3): 481- 490.

[36]邵懷勇, 武錦輝, 劉萌, 楊武年. MODIS多光譜研究攀西地區植被對氣候變化響應. 光譜學與光譜分析, 2014, 34(1): 167- 171.

[37]Ji L, Peters A J. Assessing vegetation response to drought in the northern Great Plains using vegetation and drought indices. Remote Sensing of Environment, 2003, 87(1): 85- 98.

[38]Nezlin N P, Kostianoy A G, Li B L. Inter-annual variability and interaction of remote-sensed vegetation index and atmospheric precipitation in the Aral Sea region. Journal of Arid Environments, 2005, 62(4): 677- 700.

[39]李霞, 李曉兵, 陳云浩, 鶯歌. 中國北方草原植被對氣象因子的時滯響應. 植物生態學報, 2007, 31(6): 1054- 1062.

[40]李政海, 宋國寶, 高吉喜, 鮑雅靜, 彭華, 王海梅, 姜昀, 呂海燕. 縱向嶺谷區土地利用時空變化與嶺谷格局及通道效應的關系研究. 科學通報, 2006, 51(S2): 90- 99.

[41]Goward S N, Prince S D. Transient effects of climate on vegetation dynamics: satellite observations. Journal of Biogeography, 1995, 22(2/3): 549- 564.

[42]羅隆誠, 王俊. 半干旱地區NDVI對氣溫和降水響應的多時間尺度分析——以甘肅省榆中縣為例. 干旱區資源與環境, 2011, 25(9): 167- 171.

[43]王永財, 孫艷玲, 王中良. 1998—2011年海河流域植被覆蓋變化及氣候因子驅動分析. 資源科學, 2014, 36(3): 594- 602.

[44]陳云浩, 李曉兵, 史培軍. 1983—1992年中國陸地NDVI變化的氣候因子驅動分析. 植物生態學報, 2001, 25(6): 716- 720.

[45]潘韜, 吳紹洪, 何大明, 戴爾阜, 劉玉潔. 縱向嶺谷區地表格局的生態效應及其區域分異. 地理學報, 2012, 67(1): 13- 26.

[46]溫敏霞, 劉世梁, 崔保山. 縱向嶺谷區生態承載力的時空動態及驅動因子研究. 科學通報, 2007, 52(S2): 64- 70.