福建地区NDVI时空变化及其与降水的响应关系
福州市1961-2006年降水时空分布特征研究

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第3 l卷 第 5期 21 0 0年 9月
闽江学 院学报
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பைடு நூலகம்
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福 州市 16 — 0 6年 时空分 布 特征 研究 20 91 降水
211104394_近60年福建省极端降水的时空变化特征

水变化影响因素 的 分 析 也 较 少。 考 虑 到 极 端 降 水 本
身具有局地性及非 平 稳 性,基 于 更 多 站 点、更 长 时 序
的降水数据对理解气候变化背景下,极端降水变化的
60 年 来 极 端 降 水 的 时 空 变 化 特 征,并 探 究 极 端 降 水
闽侯县预警信息发布中心,福建 闽侯 350100)
摘
要:[目的]探究我国东南沿海地区极端降水变化的新特征,对该地区防灾减灾具有重要意义。[方法]以福建省为
例,基于 1960—2019 年 67 个气象站点逐日 降 水 数 据,利 用 气 候 倾 向 率、Mann
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福建省年降水时空变化特征

福建省年降水时空变化特征
蔡晓禾;林军;柯玉琴;廖廓;何华勤
【期刊名称】《福建农林大学学报(自然科学版)》
【年(卷),期】2014(043)003
【摘要】基于1961-2010年福建省64个县域气象观测站的降水数据,采用趋势分析、回归分析、EOF分解和REOF分解等方法,分析了福建省年平均降水的时空变化特征.结果表明,1961-2010年,福建省年平均降水量呈增长趋势,趋势系数为
0.178,回归系数为2.866mm·a-1.福建省的年降水从空间上主要可分为3个区,1区主要位于闽北和闽中地区,2区主要位于闽南和中南部沿海,3区主要位于闽东地区,其中1区的年降水量最大.
【总页数】6页(P321-326)
【作者】蔡晓禾;林军;柯玉琴;廖廓;何华勤
【作者单位】闽江学院地理科学系,福建福州350108;福建农林大学生命科学学院,福建福州350002;福建农林大学生命科学学院,福建福州350002;宁德市气象局,福建宁德352100;福建农林大学生命科学学院,福建福州350002
【正文语种】中文
【中图分类】P426.6;P49
【相关文献】
1.基于EOF的福建省降水量时空变化特征分析 [J], 赵嘉阳;王文辉;靳全锋;田超;杨淑妍;林玉蕊
2.福建省降水资源时空变化特征分析 [J], 余弘泳
3.1960-2011年福建省不同等级降水时空变化特征 [J], 黄婕;王跃峰;高路;陈兴伟
4.福建省降水资源时空变化特征分析 [J], 余弘泳;
5.福建省1951-2013年降水时空变化特征 [J], 朱斌; 张俊芬; 张文超
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2013年福州市土壤水分变化规律及降雨量对其的影响

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图 1测点 2 0 1 3年逐 月 降雨 量分 布
属 典 型 的亚热 带季 风 气候 ,雨 热 同期 ,对农 业 生产有 利 , 主 要 气象 灾害 有 台风 、暴 雨洪涝 、高温 、干 旱 、寒潮 等 。 研 究 区土 壤为 砂黏 土 ,种 植草 本植 物 ,植被 覆 盖度 好 。
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2 结果和分析
2 . 1 降 雨量 分布 特征 分析 从图 1 可 以看 出,2 0 1 3年 降雨量 为 I 1 5 7 m m,比多 年平 均降雨量 1 3 9 5 . 6 m m 偏少约 1 7 %,降水主要集 中在 3~ 9 月 ,2 0 1 3年 除 5 月 、8月 、1 1 月和 l 2月 以外 ,其 余 月 份 降雨 量 均 低 于 多 年 均值 。从 逐 月 分布 特 征 来 看 , 2 0 1 3 年 降 雨量 分 布 与往 年 相 比总 体较 为 类 似 ,呈 双 峰分 布 ,峰值 分别 位 于 5 月和 8 月。 这 是 由于 3 ~6 月 为 雨季 , 降水 多集 中在 5月和 6 月 ,所 以形成 第一 个 峰值 。6 月 下 旬雨季结束开始进入高温季节,这个期间高温少雨。7月
受超 强 台风 “ 苏 力 ”影 响 ( 过 程 雨量 6 7 . 4 mm ) ,8 月 主 要 受超 强 台风 “ 尤特 ” ( 过 程 雨量 3 5 . 3 a r m) 、台风 “ 潭美” ( 过 程 雨量 1 3 8 . 1 mm) ,故 8月份 降水量 达到年 内第 2个 峰值 , 由此 高温 季节 多靠 台 风过程 带来 充 沛 的降水 。
中国东部植被NDVI对气温和降水的旬响应特征_崔林丽

地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第64卷第7期2009年7月Vol.64,No.7July,2009中国东部植被NDVI 对气温和降水的旬响应特征崔林丽1,史军2,杨引明1,范文义3(1.上海市卫星遥感与测量应用中心,上海201100;2.上海市气候中心,上海200030;3.东北林业大学林学院,哈尔滨150040)摘要:利用中国东部SPOT VGT-NDVI 数据和气象站点的日平均气温和降水资料,分析了1998-2007年中国东部植被NDVI 在全年、春季、夏季和秋季对气温和降水变化的旬时空响应特征。
结果表明,中国东部植被总体上对气温变化的响应大于降水,植被对气温变化的最大响应滞后1旬左右,对降水变化的最大响应滞后3旬左右。
秋季植被NDVI 对气温和降水变化响应最大,夏季NDVI 对气温和降水响应的滞后期较长。
在空间上,植被对气温变化的最大响应总体表现为北部和中部大于南部,对降水变化的最大响应表现为北部大于中部和南部。
植被对气温变化最大响应的滞后期呈现出北部较长—中部短—南部最长的空间分布,对降水变化最大响应的滞后期则随着纬度降低由北到南逐渐延长。
关键词:SPOT VGT-NDVI ;气温;降水;中国东部植被是联结土壤、大气和水分等要素的自然纽带[1],在环境和全球变化研究中起着敏感指示器作用[2]。
气候要素、土地利用变化以及CO 2的施肥效应等都会对全球不同地区的陆地植被产生不同的影响[3,4],其中以气温和降水对植被生长的影响最为直接和重要[5-7]。
归一化差值植被指数(NDVI)作为用来表征地表植被覆盖和植被生长状况的敏感度量参数,在环境、生态、农业等领域得到广泛的应用[8-10]。
许多学者在全球和区域尺度研究了植被NDVI 对气温和降水的响应特征[5,11-16]。
我国东部地处东亚季风气候区,气候和植被类型多样[17,18],人类活动对自然植被的影响远较我国西部和北方强烈。
福建晋江沿岸近21年来成片开发土地的时空变化遥感分析

第12卷第1期2010年2月地球信息科学学报JOURNAL OF GE O 2I N F OR MATI O N SC I E NCE Vol 112,No 11Feb 1,2010收稿日期:2009-05-25;修回日期:2009-11-18.基金项目:福建省重大专项前期研究项目(2005YZ1011)。
作者简介:周淑玲,女,福建惠安人,研究生,研究方向为环境遥感,E 2mail:zhshl85@sina 1com3通讯作者:徐涵秋(1955-),男,博士,教授,博导,主要从事环境与资源遥感研究。
E mail:fdy@public 1fz 1fj 1cn福建晋江沿岸近21年来成片开发土地的时空变化遥感分析周淑玲,徐涵秋3(福州大学环境与资源学院,福州 350108)摘要:利用遥感技术对经济快速发展的晋江沿岸地区的成片开发土地进行时空变化监测。
首先,利用归一化差值不透水面指数(ND I SI )提取晋江沿岸成片开发的土地,然后,通过变化监测查明了19872008年间晋江沿岸成片开发土地的时空变化。
研究表明,近21年来,晋江沿岸成片开发土地规模急剧扩大,其面积增加了18097h m 2。
研究发现,土地成片开发主要发生在城市沿江的周边地区,特别是晋江下游至河口段两岸。
土地利用变化分析表明,成片开发土地主要占用了两岸大量的耕地。
最后,对变化的驱动力进行分析,结果显示,晋江沿岸成片开发土地的剧增与当地经济、人口、房地产业的快速发展有密切的关系。
关键词:遥感;成片开发土地;变化;驱动力;晋江沿岸1 引言随着改革开放以来我国经济的快速发展,土地成片开发在给社会和经济带来效益的同时,也给人类环境带来了负面的影响。
成片开发土地直接导致了区域生态系统的失衡,从而引发了一系列严重的生态环境问题[1]。
因此,成片开发土地的有效规划和监控是各级政府所面临的重要问题。
而传统的土地管理和监测方法,因其需要耗费大量的人力、物力和财力,跟不上成片土地开发速度的管理方式。
福建雨季降水时空非均匀分布特征分析

middle‐east equator pacific ocean became high ,then became low in west wind drift region .T he reverse was true in
收稿日期 : 2014 - 01 - 25 初稿 ; 2014 - 02 - 25 修改稿 作者简介 : 蔡晓禾 (1979 - ) , 女 , 硕士 , 讲师 , 主要从事生态学及其气象应用研究 (E‐mail : 30074133@ qq畅 co m )
福建省位于中国大陆的东南隅 , 濒临太平洋 , 属典型的亚热带季风气候 , 是气象灾害多发省份 , 其中旱涝是福建省发生频率高 、 涉及范围广 、 致灾 程度重的气象灾害[1] , 随着经济的发展 , 其造成直 接经济损失越来越重 。 而雨季 (5 ~ 6 月 , 又称前 汛期) 是暴雨 、 洪涝频发季节 , 所以雨季降水多寡 历来受到广大气象工作者的关注 , 已有学者对雨季 降雨分 布 特 征 、 影 响 因 素 开 展 了 分 析 研 究[2 - 15] 。 许金 镜[2] 、 高 建 芸[3] 、 温 珍 治[4 - 5] 、 梁 金 树 、 王 岩[6] 、 邓自旺等[7] 应用 EOF 、 小波分析 、 自相关 、 功率谱和周期分析等方法对福建不同时间序列 (近 40 ~ 500 a) 的旱涝时空变化特征进行了研究 。 在 此基础上 , 蔡学湛 、 吴滨 、 温珍治等[8 - 10] 分析青 藏高原雪盖异常 、 ENSO 循环 、 西太平洋副高对福 建雨季旱涝的影响 ; 邹燕 、 何金海[11] 、 常宏等[13] 分别探讨了副高及其南侧偏东气流输送与亚洲夏季 风在福建前汛期降水中的作用 。 王艳姣等[14] 进一 步提出了基于 BP 和 Elman 神经网络的福建省汛期 旱涝预测模型 。 上述研究中 , 大多关注全省整体或 某些代表站的旱涝异常和影响因子 , 而事实上 , 受 地形和下垫面等诸多因素影响 , 降水又极具区域不 一致特征 , 同时也加大了短期气候预测的难度 。 如 2013 年福建的雨季开始于 4 月 30 日 , 接近于常 年 ; 结束于 6 月 14 日 , 偏早 12 d ; 与常年同期相 比 , 整个雨季 (5 ~ 6 月) 总降水量呈典型的南多 北少分布 (图略) , 与大多数年份一致偏多或偏少 相区别 , 呈现经向非均匀性 。 由于以往对这方面的 研究较少 , 本研究拟结合短期气候预测业务 , 通过 对全省 66 站的 53 年 (1961 - 2013 年 ) 雨季降水 资料进行时空分解 , 得到异常空间分布类型及其典 型年份 , 并对其同期和前期海洋及大气特征进行分 析 , 从而探寻其前兆因子 , 为短期气候预测提供参 考依据 , 以期为保障工农业生产 、 防灾减灾 、 水资 源合理利用等提供决策依据 。
福建省不同短历时暴雨时空分布特征

第 34 卷 第 2 期 2015 年 6 月
暴雨灾害 TORRENTIAL RAIN AND DISASTERS
Vol.34 No.2 Jun. 2015
吴滨,文明章,李玲,等.福建省不同短历时暴雨时空分布特征[J].暴雨灾害,2015,34(2):153-159 WU Bin, WEN Mingzhang, LI Ling, et al. Temporal and spatial distribution of different short-time rainstorm in Fujian [J].Torrential Rain and Disasters, 2015, 34(2): 153-159
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福建地区NDVI时空变化及其与降水的响应关系邵步粉1,吴滨2,姚林塔1,林金淦1(1 福州市气象台 福州 350014; 2 福建省气候中心 福州 350001)摘要:根据福建地区1982-1999年归一化植被指数(NDVI)数据集和59个气象观测站的逐日降水资料,采用相关分析和Morlet小波分析方法,应用ArcGIS软件,对福建地区NDVI时空变化特征及其与降水关系进行了研究。
结果表明:分析期内该地区NDVI值从3月份开始回升,到7月份达到峰值,8、9、10月份总体上保持在峰值少变,10月份以后呈缓慢下降趋势,这可能与温度、降水(包括台风降水)、径流有关;从年际角度看,18年来NDVI值总体呈上升趋势,1994年以前波动比较明显,1994年以后NDVI值基本上少变,保持在0.43左右,这可能与人们环保意识增强和降水量逐年上升有关;多年NDVI覆盖情况良好,NDVI普遍在0.2以上,其中西北部优于东南部,这与地势、年降水分布和人类活动有很大的关系;NDVI滞后降水3个月相关性最高,达到0.842,NDVI滞后降水6个月为负相关,这可能与其大气环流背景场存在相反环流形式有关;该地区NDVI存在着12个月、25个月、55个月周期的震荡信号,降水量存在着12个月、31个月、59个月周期的震荡信号,各信号频率分布的时间域及其强度存在着差异,其中12个月周期最强,短周期强于长周期;NDVI与降水量具有同等的周期变化特点,在周期12个月最显著,相关系数达到0.963,通过了0.001的信度检验,这说明降水对植被的生长尤为重要。
关键词:福建地区;降水量;NDVI;相关分析;Morlet小波分析归一化植被指数NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)是反映植被吸收的光合有效辐射比例的一个重要指数。
NDVI与绿叶植被生物量、叶面积指数、植物光合能力、总的干物质积累以及年净初级生产力等均有很好的相关性,可以用来表征植被覆盖的好坏,在一定程度上能表征地表植被覆盖变化[1],因此常被作为生态系统检测的首选指标[2]。
近年来,针对NDVI和气候因子(温度、降水)相互关系的研究在全球变化研究中占有举足轻重的地位。
我国学者也利用NDVI研究植被与降水、温度的关系。
如陈云浩等[3]探讨了气温、降水对中国植被NDVI动态变化的驱动作用,认为气温驱动区主要在常年降水量大于700mm的东南地区;王永立等[4]利用我国东部地区NDVI和气温、降水资料研究得到NDVI的最大值滞后于降水最大值的时间尺度在两个月左右;顾婷婷等[5]研究鄱阳湖流域植被和降水关系后认为植被的生长变化滞后于降水变化6、7、8旬的相关性最高,且滞后一个季节的相关性最显著,且春秋季的降水对植被生长尤为重要;邵步粉等[6]研究了鄱阳湖4个子流域NDVI和径流关系,发现径流量于滞后3个月的植被NDVI的相关性最高。
全球气候变化对陆地生态系统产生重要影响,而陆地生态系统的改变又将反馈于全球气候变化。
植被作为陆地表面最突出的土地覆盖类型,是联系土壤、大气和水分的自然“纽带”[7],在全球变化研究中起着“指示器”的作用[8]。
植被和气候相互作用的主要方式之一是地气之间的水汽输送和交替。
气候始终影响着植被生长和分布,植被通过水汽输送影响气候[9],不同植被覆盖有着显著水分差异[10-12],对气候演变过程产生重大影响[13-14]。
Pielke[15]指出,土地利用和地表覆盖的变化是气候变化的第一阶强迫作用,由陆面变化引起的区域降水、温度等的变化,与温室气体的效应相当甚至更大。
植被覆盖在年际尺度上与后期降水存在正相关[16],降水与植被生长季的叶面积指数相关系数可以达到0.78[17]。
植被对地表径流变化的影响,主要表现在阻滞地表径流、延长入渗时间、影响水量的再分配等。
孙艳玲等[18]对中国9种植被型组与气候的相关关系进行了研究,说明了温度条件比水分条件更影响植被的生长,水分条件较其他气候因素对植被生长表现了更明显的滞后效应;李春晖等[19]研究了黄河流域各区域的NDVI 与降水、径流和径流系数的关系指出,年内变化上NDVI和径流呈明显的正相关,但年际变化上NDVI和径流不具有明显相关性。
这些工作对研究植被和气候变化的关系有着重要意义。
福建省地处我国南方低山丘陵区,是我国重点林区之一,树木种类繁多,森林覆盖率达62.96%。
近年来,由于城市化的发展,人类活动使生态环境遭到了破坏,水土流失日益严重,从而由气象灾害导致的次生灾害越来越频繁。
研究NDVI和降水之间的响应,对福建省乃至中国亚热带季风气候区的林业发展和生态环境的保护都具有重要的参考意义。
本文拟利用1982-1999年NDVI数据集和福建省59个气象站(图1)的逐日降水资料,研究NDVI与降水的相关性特征,探讨NDVI和降水的响应,以期对植被-大气相互作用获得一些新的认识。
图1 福建省气象要素站点分布示意图Fig.1 Distribution of meteorological station1 资料和研究方法1.1 研究区域福建省(23°33′~28°20′N,115°50′~120°40′E)位于中国东南沿海,属亚热带湿润季风气候。
年均气温在17-21℃,冬季温暖,1月沿海平均气温9~13℃,山区6~8℃。
夏季炎热,平均气温26~28℃,并多台风。
区内水热条件和垂直分带较明显,年降水量1000~2000毫米,从西北向东南递减。
季节分配不均,有较明显雨季和干季;3~6月为雨季,占全年降水50~60%,7~9月是台风季,降水量较多,年际变化极大,容易发生水旱灾害;10月至次年2月降水较少。
福建省土壤资源丰富,类型繁多,为农、牧副业的综合发展提供了极为有利的条件,其土地利用类型主要为耕地、林地、草地等。
1.2 数据来源及处理1.2.1 NDVI植被数据[20]基准数据来源于美国NASA Pathfinder A VHRR数据,在美国Pathfinder陆地科学家处理小组原始处理数据完成的基础上,对数据进行重采样和订正处理(原数据为高德处理),并进行了时间序列滤波处理,生成中国区域植被指数数据集。
数据集的地理范围包括70°~140°E,5°~55°N,格点数为973×695,空间分辨率是0.072°×0.072°,起止时间是1981年7月中旬~2001年9月下旬,资料历时21年3个月,观测频率是每旬一次。
该数据集以单字节(1 byte)存放,记数值动态范围为0至253,其中0表示缺省,1表示水体,2表示外空,3~253为植被记数值,使用前根据表达式(1)转换到归一化差分植被指数(介于-1~+1之间):NDVI=0.008×(count-128) (1) 式中,count为NDVI的原始逐旬数据。
为了获得福建省各观测站1982~1999年的NDVI逐月数据,对原始逐旬NDVI遥感数据进行处理:以月为单位,对每月3旬的NDVI值通过国际通用的MVC(最大值合成)法进行处理,可以消除云、大气、太阳高度角等部分干扰,保证NDVI反映的是每月地表植被覆盖状况,即NDVI=max ( NDVI ij ) (2) 其中,NDVI i是第i月值,NDVI ij是第i月第j旬的值。
1994年缺9-12月资料,采用相邻年平均值插补得到。
在ArcGIS软件支持下,分别计算福建省各观测站的逐月平均NDVI并进行统计分析。
1.2.2降水数据1982~1999年逐日降水数据是由福建省气象局提供,为了研究需要将逐日资料累加成月降水资料。
1.3研究方法小波分析是一种时间-频率分析方法,小波变换系数的模和实部是两个重要的变量。
模的大小表示特征时间尺度信号的强弱,实部可表示不同特征时间尺度信号在不同时间强弱和位相两方面的信息,近年来广泛应用于气候分析研究中,并取得了良好效果[20-22]。
本文利用Morlet小波方法[23]分析了福建省59个观测站18a来216个月的降水量和NDVI连续序列的周期变化特点。
2结果与分析2.1 福建地区NDVI时空变化特征2.1.1 年内变化计算福建地区1982-1999年平均NDVI逐月变化。
图2 为福建地区平均NDVI的年内变化曲线。
从图上可以看出,NDVI多年平均从3月份逐渐升高,到7月份达到峰值,8、9、10月份总体上稳定,10月份之后再呈缓慢下降趋势的过程。
引起这种现象的原因是:冬季温度比较低、降水量小,不利于草木生长,从而导致植被覆盖度低;春夏季温度逐渐回升,降水量随之增多、径流也相应逐渐增加,草木逐渐复苏,从而植被覆盖度逐渐增大;特别值得一提的是,福建地区由于地处东南沿海,受台风影响大,秋季前期由于受台风降水的影响,草木生长仍然旺盛,故NDVI值居高不下;秋季后期由于降水渐少,径流量相应渐少,气温相比较于前期也有所下降,从而草木开始枯黄、植被覆盖度逐渐降低。
图2 1982-1999年福建地区平均NDVI的年内变化Fig.2 Annual Changes of Average NDVI in Fujian during 1982-19992.1.2 年际变化由图3 可见,福建地区历年植被覆盖情况良好,NDVI值在0.35-0.45之间,总体呈上升趋势;从多年变化来看,年平均NDVI值表现出波浪式发展趋势,其中1983、1986、1989、1994年的NDVI值较高, 1984、1988、1992年的NDVI值较低,1994年以后基本上维持在一个稳定的水平,NDVI值在0.43左右,这可能与人们环境保护意识增强,乱砍乱伐现象有所遏制,人工造林等措施实施有关,也可能与降水量逐年上升(图略)有关。
福建地区NDVI来该地区植被覆盖度总体在上升,这是生态环境转好的表现。
总体上升趋势说明18aFig.3 Interannual Change of the year-mean NDVI in Fujian during 1982-19992.1.3 NDVI多年平均覆盖情况图4 福建地区NDVI多年平均分布示意图Fig. 4Average NDVI image from 1982 to 1999 in Fujian图4 是福建地区各气象站点1982~1999年NDVI平均值通过ArcGIS反距离加权内插得到的分布示意图。
NDVI值越小,说明植被覆盖或者长势越差;反之,值越大,说明植被覆盖或者长势越好。
从图上可以看出,福建地区的NDVI基本上为正值,在0.1到0.5之间,说明该地区植被覆盖情况良好,这是因为福建地处东南沿海,纬度低,降水较为丰沛。