中国东北植被动态变化及其与气候因子的关系
近20年阿勒泰地区植被动态变化及影响因素分析
近20年阿勒泰地区植被动态变化及影响因素分析近20年阿勒泰地区植被动态变化及影响因素分析植被是生态系统中最基本的组成部分之一，对于维护区域生态平衡具有重要意义。
阿勒泰地区位于新疆北部，地处高山、高原、高寒地带，是我国重要的生态屏障。
近年来，由于气候变化、人类活动等因素的影响，阿勒泰地区的植被出现了一系列的变化。
本文将对近20年来阿勒泰地区植被动态变化及其影响因素进行分析。
首先，近20年来阿勒泰地区的气候变化是导致植被变化的重要因素之一。
气候变暖导致了雪期减少和融雪期提前，增加了土壤水分蒸发和蒸腾作用，从而影响了植被的生长发育。
特别是高山草甸地带，草地面积减少，草本植物受到较大的影响。
同时，气候变化还使得降水分布不均，频繁的干旱和暴雨使得植被生长条件不稳定，导致植被的生长受到限制。
其次，人类活动对阿勒泰地区植被变化也产生了一定的影响。
人类的农牧业活动、城市化进程等都对植被的分布和结构产生着明显的改变。
农牧业的发展导致草场过度放牧，造成了大量植被的破坏和退化。
而城市化进程则导致土地利用方式的改变，大量的草地被开垦为农田或建设用地，使得阿勒泰地区的植被面临严重的威胁。
此外，近20年来的自然灾害也对阿勒泰地区的植被变化产生了重要的影响。
例如，干旱、洪涝、风沙等自然灾害频发，对植被的生长和发展造成了很大的破坏。
特别是在气候变暖的背景下，冰川融化、草地退化等现象更加严重，使得阿勒泰地区的植被恢复能力受到限制，进一步加剧了植被变化的情况。
综上所述，近20年来，阿勒泰地区的植被发生了明显的变化，气候变化、人类活动以及自然灾害等因素都对植被的动态变化产生了重要的影响。
为了保护和修复阿勒泰地区的植被，应加强对气候变化的监测与预警，合理利用土地资源，加强生态环境建设，减轻人类活动对植被的破坏。
只有通过科学有效的管理，才能确保阿勒泰地区植被的持续健康发展，为生态平衡和可持续发展做出贡献综上所述，近20年来，阿勒泰地区的植被发生了明显的变化，主要是由于气候变化、人类活动和自然灾害等因素的影响。
中国植被分布规律
中国植被分布规律植被地理分布主要决定于热量和降水量，水热结合导致植被沿纬度地带性分布。
从沿海向内陆随着降水量变化而使植被沿经度地带性更替。
海拔的离度变化形成了植被的垂直地带性。
这三方面的结合决定了一个地区植被的基本特点。
(一)中国植被的水平分布规律1.纬向变化规律我国东南半部是季风区，发育着各种类型的中生性森林，由于自北而南的热量递增，明显地依次更替着下列森林带:寒温带针叶林带，温带针阔叶混交林带，暖温带落叶阔叶林带，亚热带常绿阔叶林带，热带季雨林、雨林带和赤道雨林带。
2。
经向变化规律由于我国东临太平洋，因而夏季东南季风的强弱决定着降水的多少。
自东南往西北，距海愈远，东南季风力量愈弱，降水愈少，所以植被按东南一西北近乎经度方向按下列规律更替:(1)温带针阔叶混交林或暖温带落叶阔叶林地区，(2)温带草原地区，在这地区内由东向西随着干燥度的递增，依次出现森林草甸草原带，典型草原带，荒漠草原带;(3)温带与暖温带荒漠地区，从东到西按水分状况可分为东阿拉善一西鄂尔多斯草原化荒漠，中亚东部荒漠和中亚西部荒漠。
3。
我国植被水平分布的几个特点(1)由于青藏高原的存在，迫使高原面上的西风环流向南北两侧分流，其北支急流加强了蒙古一西伯利亚高压，使其具有荒漠气候，故在北纬35”一50。
之间形成了广阔的温带荒漠，成为世界上纬度最北的荒漠。
蒙古一西伯利亚高压反气旋使草原向东南方向扩展，直达欧亚草原区的最南界，而且华北暖温带落叶阔叶林也偏向干旱性。
(2)由于冬半年寒潮向南侵入低纬地区，因此亚热带常绿阔叶林和季雨林出现一定数量的落叶成分，同时热带植被也向南退到北回归线以南的南海沿岸一线。
(3)滇南和藏南的东喜马拉雅山地的热带山地植被向北挺进可达北纬29”，其原因是青藏高原隆起后，夏季强大湿热的西南季风受东喜马拉雅山和横断山脉阻挡，产生大量降雨，为热带雨林发育创造条件。
同时由于青藏高原的屏障作用，使寒潮不能到达藏南也是重要原因之一。
全球气候变化对长白山北坡森林影响综述
全球变化对长白山北坡森林影响综述（东北师范大学地理科学学院吉林长春130024）摘要:全球气候变化已是当今学术界在全世界范围内研究的一个热点,全球气候变暖已经成为了当今气候变化的主要趋势，由于人类活动的影响，20 世纪全球的平均气温升高0.6°C。
近些年来，气候变化对森林的影响也到人们关注，尤其是在高纬度和高海拔地区响应更为显著且敏感。
长白山地区是气候敏感区和生态环境脆弱带，气候变化对长白山森林影响会更加明显。
本文通过梳理现有文献，综合了在全球变化影响下几方面长白山北坡森林的变化。
关键字：气候变化长白山森林植被一、前言全球气候变化是指地球大气物理化学的改变,从而引起地球表面云系、温度和降水等气候格局的变化。
这种变化一方面是因为地球太阳辐射、大气环流、地表状况等自然因素的作用;而另一方面,尤为重要的是人类活动造成的,石油、煤炭、天然气等化石燃料的过度使用,原始森林的大量采伐,土地利用方式的变更等,都不同程度地导致了大气中CO2、CH,、CFCS和N20等温室气体浓度的提高。
全球气候变暖势必对陆地生态系统产生极大的影响,而森林生态系统是陆地生态系统的重要组成部分,森林占地球表面的1/3,它贮藏着全球陆地生态系统80%的有机碳,其碳库的任何变化,都将对大气中CO2的浓度产生不同的影响,全球气候变化不可避免的会影响到陆地上的森林生态系统，同时森林生态系统也会做出相应的响应，这必然对未来的全球气候变化产生反馈作用。
长白山位于吉林省东南部的中朝两国交界处,41°23′N～42°36′N,126°55′E～129°E。
是东北地区松花江、鸭绿江和图们江三大河流的发源地,是我国著名的休眠火山,是欧亚大陆东岸的最高山,海拔2744 m。
属温带大陆性山地气候，降水多集中在夏季,6～9月降水量占全年的80%。
但它东边受太平洋影响,气候潮湿多雨,从山脚到山顶,年降水量变幅在800-1800 mm之间,年相对湿度为65%-74%,年均温度在-7.3-4.9℃之间，无霜期约140d，日照时数1800-2300d, 综上所述，长白山地区气温低、降水多、蒸发多量小,气候非常湿润。
温带落叶林的植物物候特征及其对气候变化的响应
１ 温 带落叶林下木本植物 的物候 特征
１１ 幼树 与成 树 的叶物 候 特征 ．
落 叶林 的下层 树种 或 幼树 ，在林 冠 郁 闭之后 可 利用 的光 照是 很有 限 的 。一些林 下 层树 种在 春 天展
叶较林冠层的树木早 ， 而在秋天时叶片凋落较林冠 层 晚，以此获得更多的光照 ，这种现象称为物候性 回避 遮 荫 （ ｈｎ ｌｇｃｌａｏｄｎ ｅ １０物 候性 回 ｐ ｅｏｏ ｉ ｖ ｉａｃ ）［］ ａ ３
具 有 较 好 的 同步 性 。在 ２０ 年 对 墨 西 哥 Ｃ ｒ ０４ ｅｒ ｏ Ａｔｍｉ ｎ 中心 地带 的 ８个树 种 【 以及从 ２ ０ ｌ ｒｏ ａ ａ ２ ０ ７年
１ 到 ２０ １月 ０ ９年 １ 对 Ｍｉ ｏ ｃｎ省温 带森林 １ ０月 ｃ ａａ ｈ ３
栽 培在林 下 和仓 库顶 上 ，以模 拟 不 同冠 层 高度 的环
下 的短 ｌ ｄ １ ，而次林 层糖 槭 叶片 的寿命 比林 隙下长
。
林冠 层树 种所 在光 照环 境相 对均 一 ，树木 开 花
１ 。他们认为 ， ４ｄ 树种展叶物候的垂直结构差异可
能 是 由 于 积 温 所 致 。 为 了证 明 这 一 假 设 ， Ａ ｇｐ ｒｅ［］ 择 ５个 母树 产 生 的小 幼 苗 ，分 别 ｕ ｓｕｇｒ３ １曾选
气 候 变 化 已经 明显 改 变 了许 多物 种 的 营 养 生 长和繁殖物候 ， 尤其是在温带地区。又由于温带森 林 占陆地植 物生 态 系统 的五分 之一 ，碳 捕 获量 占植
化及其对全球变暖的响应 ，对认识森林物种共存 ， 协 同进化以及森林保护和经营等有重要意义。本文 对 温带 森林 中木本 植物 和草 本植 物 的物候 特征 ，及 其 与气 候 变化 的关 系方 面 的研究进 行 了综 述 ，并 提 出 了针 对 温带森 林 进行 物候研 究 的一 些建议 ，希 望 能对 以后 的深 入研 究提供 参 考 。
东北地区积雪变化及对气候变化的响应
第40卷第4期高原气泰Vol.40 N o.4 2021 年8月P L A T E A U M E T E O R O L O G Y August, 2021周晓宇，赵春雨.李娜，等，2021.东北地区积雪变化及对气候变化的响应[J].高原气象，40(4): 875-886. ZHOU Xiaoyu, ZHAO Chunyu, LI Na,et al, 2021. Spatiotemporal Variation of Snow and its Response to Climate Change in Northeast China[J j. Plateau Meteorology, 40(4)：875-886. DOI：10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2020. 00055.东北地区积雪变化及对气候变化的响应周晓宇、赵春雨\李娜2,崔妍1，易雪、刘鸣彦1(1.沈阳K域气候中心，辽宁沈阳1丨〇丨66;2.山西省气象台，山西太原030006)摘要利用东北地区1961—2017年162个气象站点逐日气象观测数据，分析了积雪的变化及其与气候变化的关系。
结果表明：（1)平均年积雪日数和累积积雪深度为75.3d和582. I c m.呈高纬多低纬少、山地多平原少的分布，大兴安岭北部、小兴安岭和长白山区积雪日数达140d以上，积雪日数多的地方累积积雪深度也较深。
（2)平均积雪初终日和积雪期分别为11月7日、4月1日和145 d.积雪初日自大兴安岭北部向辽宁沿海地区推进；积雪初日早的地区积雪结束的也晚，积雪期更长，黑龙江大部分地区均超过了150 d:(3)积雪日数和累积积雪深度最大值均出现在1月，以丨月下旬最多；积雪初日和终日最多分别出现在1丨月和3月，以11月上旬和3月下旬最多=(4)年积雪日数和累积积雪深度分别以1. 88 d_ (10a P和71.94 cm.U O ar1的速率增加，在21世纪10年代达到年代最高值，秋季、冬季和春季积雪日数和累积积雪深度均呈增加趋势，冬季增加最为显著。
长白山植被类型特征与演替规律的研究
3、优势物种生理生态学特征变化的原因和影响
这种变化对生态系统的影响非常显著。例如，芦苇和碱蓬在水分循环、碳储 存和生物多样性保护等方面具有不同的作用。如果一个地区的芦苇数量减少而碱 蓬数量增加，那么该地区的生态系统功能可能会发生变化。此外，优势物种的变 化也可能对当地的生态旅游和经济发展产生影响。
3、优势物种生理生态学特征变 化的原因和影响
3、优势物种生理生态学特征变化的原因和影响
优势物种生理生态学特征的变化主要受气候、土壤和水文条件的影响。气候 变暖导致水分蒸发加快，水位下降，这使得一些水生植物逐渐失去竞争优势。相 反，一些耐旱的植物则逐渐增多。此外，人类活动也对优势物种的生理生态学特 征产生了影响，如污染和入侵物种等。
研究方合的方法，对长白山地区的植被类型进 行了详细的研究。野外调查包括实地观察、采样和拍摄照片，以获取植被类型、 分布、生长状况等第一手资料。室内分析主要对采集的植物标本进行分类学鉴定 和生态学分析，包括群落结构、物种组成、高度、盖度等指标的测定。同时，我 们还利用全球定位系统（GPS）对调查地点进行精确定位，并利用气象资料对植 被分布与气候因素的关系进行了分析。
3、植被演替规律
结论 本研究通过对长白山地区植被类型的调查和分析，揭示了该地区植被的特征、 分布规律和演替规律。我们认为，长白山地区的植被类型受地形、气候和土壤等 多种因素的影响，其分布规律具有明显的海拔和坡向差异。在演替方面，该地区 的植被演替具有明显的顺序性和阶段性，
3、植被演替规律
这主要受到环境因素变化的影响。对于未来的研究，我们建议进一步生态系 统功能、生物量和养分循环等方面的问题，这有助于更深入地了解长白山地区的 生态环境。加强对该地区生态环境的保护措施也显得尤为重要，以确保这一独特 生态系统的持续稳定。
黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系
第４０卷 第１期陕西师范大学学报（自然科学版）Ｖｏｌ．４０ Ｎｏ．１ ２０１２年１月Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｓｈａａｎｘｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｅｄｉｔｉｏｎ）Ｊａｎ．，２０１２ 文章编号：１６７２－４２９１（２０１２）０１－００８２－０６黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系徐 茜１， 任志远１＊， 杨 忍２，３（１陕西师范大学旅游与环境学院，陕西西安７１００６２；２中国科学院地理科学与资源研究所，北京１００１０１；３中国科学院研究生院，北京１０００４９）摘 要：以ＳＰＯＴ ＮＤＶＩ及ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ为数据源，结合ＲＳ和ＧＩＳ地统计空间分析技术，对１９９８—２００７年黄土高原地区植被覆盖的时空差异及１９９１—２０００年归一化植被指数（ＮＤＶＩ）与月均温、降水量的关系进行了研究．结果表明：ＮＤＶＩ值（７、８月平均值）在空间上表现出明显的区域差异性，ＮＤＶＩ指数由北向南递增，南部、东部及西南角部分的ＮＤＶＩ值较高，北部、西北部地区较低；１９９９—２００７年整体呈波动上升态势，区域ＮＤＶＩ值的季节差异特征明显，夏季＞秋季＞春季＞冬季；土地利用类型影响ＮＤＶＩ值，林地的值最大，荒漠最小，土地利用结构的优化将改善黄土高原地区地表植被指数偏低的现状；气温、降水是决定黄土高原地区植被生长的主要气候因子，与ＮＤＶＩ指数呈现较高的正相关关系．关键词：归一化植被指数；黄土高原；气温；降水中图分类号：Ｑ９４８ 文献标志码：ＡＴｈｅ ｓｐａｔｉａｌ ａｎｄ ｔｅｍｐｏｒａｌ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｏｆ ＮＤＶＩ ａｎｄｉｔｓ ｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ｃｌｉｍａｔｉｃ ｆａｃｔｏｒｓ ｉｎ Ｌｏｅｓｓ ＰｌａｔｅａｕＸＵ Ｑｉａｎ１，ＲＥＮ Ｚｈｉ－ｙｕａｎ１＊，ＹＡＮＧ Ｒｅｎ２，３（１Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｔｏｕｒｉｓｍ ａｎｄ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，Ｓｈａａｎｘｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ′ａｎ ７１００６２，Ｓｈａａｎｘｉ，Ｃｈｉｎａ；２Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ ａｎｄＮａｔｕｒａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｒｅｓｅａｒｃｈ，Ｃｈｉｎｅｓｅ Ａｃａｄｅｍｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ １００１０１，Ｃｈｉｎａ；３Ｇｒａｄｕａｔｅ 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ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ａｎｄ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ａｒｅ ｔｈｅ ｍａｉｎ ｃｌｉｍａｔｅ ｆａｃｔｏｒｓ收稿日期：２０１１－０２－２１基金项目：教育部人文社会科学重点研究基地重大研究项目（２００９ＪＪＤ７７００２５）；国家自然科学基金资助项目（４１０７１０５７）．第一作者：徐茜，女，硕士研究生，主要研究方向为水土资源评价与规划．Ｅ－ｍａｉｌ：ｘｕｑｉａｎ１９８４０６１３＠１６３．ｃｏｍ．＊通信作者：任志远，男，教授，博士研究生导师．Ｅ－ｍａｉｌ：ｒｅｎｚｈｙ＠ｓｎｎｕ．ｅｄｕ．ｃｎ． 第１期徐茜等：黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系８３ ｄｅｔｅｒｍｉｎｅｄ ｔｈｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｇｒｏｗｔｈ ｓｔａｔｕｓ ｉｎ ｔｈｅ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ ａｒｅａ，ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅ ｈｉｇｈ ｐｏｓｉｔｉｖｅｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｗｉｔｈ ＮＤＶＩ ｖａｌｕｅ．Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ（ＮＤＶＩ）；Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ；ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ；ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ 归一化植被指数（ＮＤＶＩ），可直接表征某地区的植被覆盖状况，它和植物的蒸腾作用、太阳光的截取、光合作用以及地表净初级生产力等密切相关．植被在全球变化中起着指示器的作用［１］，植被覆盖状况可直接反映该地区生态环境状况，植被的生长状况与气候状况密切相关．近年来，地表植被覆盖状况对气候因子的响应关系已成为全球研究的热点问题之一．国内外学者对ＮＤＶＩ的动态演变规律及其与气候之间的相关关系进行了大量研究［２－７］．研究表明：近几十年来，全球气候变暖的显著变化必然影响地表植被覆盖状况的变化，尤其是中高纬度地区植被生长期的提前与延长［８－９］．而植被ＮＤＶＩ的变化特征在不同气候区、不同土地利用类型区、不同时期及不同季节具有明显差异［１０－１４］．在众多气候因子中，气温及降水因子与植被ＮＤＶＩ的相关性最大［１５－１７］．也有研究表明，ＮＤＶＩ对气候因子也具有一定的响应，且在不同区域不同植被类型对温度及降水的响应具有较大差异，通常草地及灌木对温度及降水的响应比森林更为显著［１４］．黄土高原地区水土流失十分严重，其主要原因为土质疏松、地表植被覆盖率低、降水量较少且很集中．刘绿柳等［１８］对整个黄河流域植被ＮＤＶＩ与主要气候因子关系的时空变化做了相关研究．黄土高原地区覆盖７个省份的部分地区，不同地区地表植被覆盖与气候的响应关系有所差异．内蒙古地区地表覆盖状况受降水影响要大于温度的影响［１９－２０］；陕西省植被变化与气温的相关性大于降水，植被变化与后滞一月降水的相关性大于与同期降水的相关性［２１］；对１９８２—２００３年宁夏气温、降水及植被指数的变化分析可知，前一年气温偏高、夏季降水增加时，有利于当年ＮＤＶＩ值的增加［２２］；青海省植被的生长主要受温度条件的限制［２３］．因而，对黄土高原地区植被覆盖状况与气候因子相关关系的研究，可为黄土高原地区生态恢复建设提供重要的数据支持．本研究基于遥感数据及地理信息系统技术，对黄土高原地区植被ＮＤＶＩ空间分布特征进行分析，从全年年均、季节方面分析其时间变化特征，并从主要气候因子（气温、降水量）及人为活动的影响两方面分析与ＮＤＶＩ的相关关系，试图揭示黄土高原地区ＮＤＶＩ变化的主要原因．１ 研究区概况及研究方法１．１ 研究区概况黄土高原是世界最大的黄土沉积区，位于我国中部偏北，地理位置为北纬３４～４０°，东经１０３～１１４°．研究区包含７个省（自治区）的部分地区，总面积约６３万ｋｍ２．从东南向西北，气候依次为暖温带半湿润气候、半干旱气候和干旱气候．年均气温６～１４℃，年均降水量２００～７００ｍｍ．植被依次出现森林草原、草原和风沙草原，地带性十分明显．黄土高原地区生态系统十分脆弱，其抵御自然灾害的能力较差．由于气候较干旱，降水集中，植被稀疏，自然环境条件不够稳定，因而地震灾害、水旱灾害和气象灾害以及水土流失、土壤侵蚀等自然灾害较为频繁和严重．而人类不合理的开发利用，如滥垦、滥牧、过樵、过牧，使得自然灾害发生频度更大．１．２ 数据来源与研究方法１．２．１ 数据来源 ＮＤＶＩ数据来源于中国西部环境与生态科学数据中心的ＳＰＯＴ－ＶＥＧＥＴＡＴＩＯＮＮＤＶＩ数据及ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ数据．ＳＰＯＴ－ＶＥＧＥＴＡＴＩＯＮ ＮＤＶＩ数据包含１９９８—２００７年各月份各旬数据，但１９９８年为９个月的数据（４—１２月）．该数据已经过大气校正、辐射校正、几何校正等预处理，空间分辨率为１ｋｍ，时间分辨率为１０ｄ．ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ数据是美国国家航天航空局推出的最新全球植被指数变化数据，包括１９８１－２００６年的全球植被指数变化，为ＥＮＶＩ标准格式，投影为ＡＬＢＥＲＳ，时间分辨率１５ｄ，空间分辨率８ｋｍ．由于ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ和ＭＯＤＩＳ ＮＤＶＩ两种数据采用了不同的传感器，其波段范围有所差异，因此需对两种数据的一致性进行检验．两种数据的重叠年份为１９９９—２００６年，对这８年的年均ＮＤＶＩ进行相关性检验，得到相关系数为０．８１５（ｎ＝８，ｒ＝０．８１５＞０．７０７＝ｒ０．０５），说明两种数据在黄土高原地区具有显著的一致性．月均温及月降水总量数据由黄土高原２９个台站的气象数据通过克里金插值的方法求得．土地利用类型数据来源于中国科学院地球系统科学数据共８４ 陕西师范大学学报（自然科学版）第４０卷图１ 黄土高原地区ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ与ＳＰＯＴ ＮＤＶＩ数据对比Ｆｉｇ．１ Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ ａｎｄＳＰＯＴ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ享平台１∶２５万比例尺的１９８５年及２００５年土地覆盖数据．数据处理主要基于ＡｒｃＧＩＳ９．２及ＥＤＲＡＳ９．２等地理信息系统专业软件平台完成．１．２．２ 计算方法 ＮＤＶＩ取值为正负１之间，正值表示有植被覆盖，且随植被覆盖度的增大而增大；负值表示地面覆盖为云、水、雪等，对可见光反射强；０值表示地表覆盖为岩石或裸地．基于ＧＩＳ的地统计分析功能，统计出１９９８—２００７年黄土高原地区所在７省的年均及季节（春季３—５月，夏季６—８月，秋季９—１１月，冬季１２—２月）的ＮＤＶＩ值，分析其时空变化规律．基于１９８５年及２００５年两期土地利用类型图，分别提取林地、草地、耕地（旱地、水田及水浇地）、聚落（城市建设用地及农村聚落）、湿地及水体、荒漠６类土地利用类型，与对应年份的ＮＤＶＩ图层叠加，并通过ＡｒｃＧＩＳ地统计功能统计各省份ＮＤＶＩ值，对１９８５—２００５年间６类土地利用类型ＮＤＶＩ的变化特征进行分析．由于ＳＰＯＴ－ＶＥＧＥＴＡＴＩＯＮＮＤＶＩ数据最早只有１９９８年数据，因而选取ＧＩＭＭＳ ＮＤＶＩ数据进行基于土地利用类型的ＮＤＶＩ变化特征研究，其他研究均基于ＳＰＯＴＮＤＶＩ数据．并且，通过相关分析方法研究主要气候因子（气温、降水）与ＮＤＶＩ的相关关系，得出在一定置信水平下的相关系数及一元线性回归方程，并进行Ｆ检验，试图揭示导致ＮＤＶＩ变化的原因．２ 结果与分析２．１ ＮＤＶＩ空间变化７、８月为植被长势最佳月份，因而取１９９８—２００７年７、８月份的ＮＤＶＩ平均值进行分析，见图２．黄土高原地区ＮＤＶＩ最大值为０．８０，最低值为－０．０２，整体上由北向南呈增加趋势．南部、东部及西南角的ＮＤＶＩ值较高，而北部、西北部的ＮＤＶＩ值较低．南部有两块十分明显的高值区，分别是黄龙县和子午岭．子午岭林区是目前黄土高原保存较好的天然植被区，是黄土高原中部地带重要的生态公益林，这与计算出的ＮＤＶＩ高值结果相吻合．从各市（县）来看，陕西省黄龙县的ＮＤＶＩ平均值最大，为０．７１；宁夏回族自治区的石嘴山市ＮＤＶＩ平均值最小，为０．１６．从各省来看，河南省的ＮＤＶＩ平均值最大（０．５１），其次为青海省、山西省、陕西省、甘肃省、内蒙古自治区（分别为０．５１、０．５１、０．４７、０．４０、０．３４），宁夏回族自治区最小（０．３１）．图２ １９９８—２００７年黄土高原地区７、８月ＮＤＶＩ平均值Ｆｉｇ．２ Ｔｈｅ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ＮＤＶＩ ｉｎ Ｊｕｌｙ ａｎｄ Ａｕｇｕｓｔｉｎ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ ａｒｅａ ｆｒｏｍ １９９８ｔｏ ２００７２．２ ＮＤＶＩ时序变化２．２．１ ＮＤＶＩ年际变化 因缺１９９８年１—３月数据，因而只计算１９９９—２００７年的ＮＤＶＩ年平均值，见图３．１９９９—２００７年黄土高原地区各省份各年ＮＤＶＩ平均值呈规则的变化规律．１９９９—２００１年呈图３ １９９９－２００７年黄土高原地区ＮＤＶＩ年平均值Ｆｉｇ．３ Ｔｈｅ ａｎｎｕａｌ ａｖｅｒａｇｅ ｏｆ ＮＤＶＩ ｉｎ ＬｏｅｓｓＰｌａｔｅａｕ ａｒｅａ ｆｒｏｍ １９９９ｔｏ ２００７下降趋势，这与前人的研究结果相一致［２４］；２００１— 第１期徐茜等：黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系８５２００４年呈明显的增加趋势，这与国家制定的生态建设目标、国务院启动的“退耕还林、退耕还草”工程密切相关，这期间地表植被状况明显恢复和改观；２００４—２００５年ＮＤＶＩ值略有下降，但之后几年又呈逐渐上升的趋势，这充分体现出生态脆弱区的生态建设工作是一项持续性、长久性的全民工作，政府应加强监督力度及实时调控，有效防治工矿道路和城市建设对植被的破坏，民众应提高自身生态环境保护意识，切实做好黄土高原地区的生态建设及保护工作．２．２．２ ＮＤＶＩ季节变化 黄土高原地区ＮＤＶＩ值具有明显的季节差异，整体表现出夏季＞秋季＞春季＞冬季的特征．春季，各省份ＮＤＶＩ值差异较大，河南省及陕西省明显高于其他省份，而宁夏回族自治区及内蒙古自治区最低，这与当地气候类型的差异有密切关系．夏季，河南省、山西省、陕西省及青海省的ＮＤＶＩ值差异很小，且高于其他省区，宁夏及内蒙古仍为最低．秋季，河南省、山西省及陕西省的ＮＤＶＩ值差异很小，且高于其他省区，青海省及甘肃省的ＮＤＶＩ值相近，而宁夏及内蒙古ＮＤＶＩ值相近且仍为最低．冬季，各省ＮＤＶＩ值普遍较低，且不同年份差异性较大．２．３ 基于土地利用类型的ＮＤＶＩ变化特征分析基于林地、草地、耕地、聚落、湿地及水体、荒漠６种土地利用类型，分析１９８５—２００５年不同土地利用类型ＮＤＶＩ值的变化特征．表１中，林地的年均ＮＤＶＩ值最大，其次为草地，荒漠最小．１９８５—２００５年，６种土地利用类型ＮＤＶＩ值均为增加趋势，其中聚落ＮＤＶＩ值增加最大，这说明在城市建设用地及农村聚落面积增加的同时，聚落中的绿地面积也明显增加，且绿地质量有所提升．２０ａ间聚落的ＮＤＶＩ值增加了８．７３％，其面积也为６种土地利用类型中面积增加最多的类型，共增加了２５．７７％；其次为湿地及水体，ＮＤＶＩ值增加了７．７２％，面积增加了０．９３％；荒漠的ＮＤＶＩ值增加了５．９９％，而面积减少了２．２６％，为６种土地利用类型中面积减少最多的类型；草地类型的ＮＤＶＩ值增加了５．２７％，面积减少了０．１５％；耕地的ＮＤＶＩ值增加了４．９３％，面积减少了１．０９％；林地为ＮＤＶＩ值增加最少的类型，共增加了３．３６％，面积增加了１．８９％．表１ 基于土地利用类型的植被ＮＤＶＩ值Ｔａｂ．１ ＮＤＶＩ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｌａｎｄ ｕｓｅ ｔｙｐｅ土地利用类型１９８５年２００５年面积／ｋｍ２ ＮＤＶＩ均值面积／ｋｍ２ ＮＤＶＩ均值林地８６ ９２５．５１ ０．３０ ８８ ５６４．６９ ０．３１草地２６４ ９４８．６０ ０．２８ ２６４ ５５５．６７ ０．２９耕地２０６ ９３２．０１ ０．２６ ２０４ ６７１．８６ ０．２７聚落８ １８０．３２ ０．２６ １０ ２８８．３８ ０．２８湿地及水体９ ３７２．０１ ０．２４ ９ ４５９．２９ ０．２６荒漠４１ ６５０．０７ ０．２０ ４０ ７０９．２３ ０．２２ 从各省来看，１９８５—２００５年间宁夏的林地、草地、耕地、荒漠的ＮＤＶＩ值均为减少趋势，青海的林地、草地的ＮＤＶＩ值为减少趋势，河南的草地ＮＤＶＩ值、甘肃的荒漠ＮＤＶＩ值为减少趋势，而内蒙、山西、陕西６种土地利用类型的ＮＤＶＩ值均呈增加趋势．宁夏、青海林地的ＮＤＶＩ值分别减少了５．５１％、１．４７％，其余省份均呈增加趋势，内蒙古增加最多，增加了９．４４％．宁夏、河南及青海的草地ＮＤＶＩ值分别减少了７．６３％、３．３３％、０．１５％，其余４省为增加趋势，陕西、内蒙、山西、甘肃分别增加了２．２１％、０．５７％、０．４７％、０．２０％．宁夏的耕地ＮＤＶＩ值减少了２．９３％，其余各省均为增加趋势，其中内蒙古增加最多（１１．１６％），其次为山西（８．４１％）．７个省份的聚落、湿地及水体ＮＤＶＩ值均呈现增加趋势，聚落的ＮＤＶＩ值增加最多的为陕西省（１４．２６％），其次为河南（１２．６８％），宁夏增加最少（０．５７％）；湿地及水体的ＮＤＶＩ值增加最多的为陕西（１１．４９％），其次为山西（１０．８３％），增加最少的为青海（２．９５％）．荒漠ＮＤＶＩ值只有宁夏和甘肃为减少趋势，分别减少了１０．９２％及５．０３％，而增加最多的为山西（１９．９７％），其次为陕西（１１．０６％）．２．４ ＮＤＶＩ与主要气候因子的关系２．４．１ 与月均温的相关关系 １９９１—２０００年月均ＮＤＶＩ与相应年份的月平均气温（共１２０个样本数据）之间的相关系数为０．８４８ ３，达到极显著水平（０．００１水平），且为极显著正相关．月均ＮＤＶＩ与月８６ 陕西师范大学学报（自然科学版）第４０卷平均气温之间的一元线性回归方程为ｙ＝０．００９ ６ｘ＋０．１６９ ２，其中ｘ为月均温，ｙ为月均ＮＤＶＩ值，趋势线如图４所示．由Ｆ检验可得Ｆ＝６５９．８２，在图４ 黄土高原地区ＮＤＶＩ与月均温的关系Ｆｉｇ．４ Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄｍｏｎｔｈｌｙ ａｖｅｒａｇｅ ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ ｉｎ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ ａｒｅａ０．０１置信水平下极其显著，因此该回归模型非常有效．因而，前面对１９８５—２００５年基于土地利用类型的植被ＮＤＶＩ变化特征的研究中，各土地利用类型ＮＤＶＩ值的增加与气温值的增加有显著的相关关系．２．４．２ 与月降水总量的相关关系 １９９１—２０００年月均ＮＤＶＩ与相应年份的月降水总量（共１２０个样本数据）之间的相关系数为０．７４９ ８，说明黄土高原地区月均ＮＤＶＩ值与月降水总量之间具有显著的图５ 黄土高原地区ＮＤＶＩ与降水量的关系Ｆｉｇ．５ Ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ＮＤＶＩ ａｎｄｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｉｎ Ｌｏｅｓｓ Ｐｌａｔｅａｕ ａｒｅａ正相关性（０．００１水平）．由图５所示的趋势线可知，月均ＮＤＶＩ值与月降水总量之间的一元线性回归方程为ｙ＝０．００２ ９ｘ＋０．１６７ ７，其中ｘ为月降水总量，ｙ为月均ＮＤＶＩ值．对回归方程做Ｆ检验可得：Ｆ＝３５３．６０，远大于０．０１置信水平下的Ｆ临界值，说明回归方程是十分可信和有效的．３ 结论与讨论在空间上，１９９８—２００７年７、８月份ＮＤＶＩ平均值表现出明显的空间差异性，整体呈由北向南增加的趋势；南部、东部及西南角部分的ＮＤＶＩ值较高，黄龙及子午岭林区呈现出明显的高值区，而北部、西北部地区较低．１９９９—２００７年ＮＤＶＩ整体呈波动上升的态势．黄土高原地区植被ＮＤＶＩ值具有明显的季节差异性：夏季＞秋季＞春季＞冬季．黄土高原地区６种土地利用类型中林地ＮＤＶＩ值最大，其次为草地，荒漠最小．１９８５—２００５年间，各土地利用类型的ＮＤＶＩ值均有所增加，增加最快的为聚落，其次为湿地、水体，最慢的为林地．气候因子为影响区域植被覆盖状况的重要因子，月均ＮＤＶＩ与月平均气温、月降水总量均呈现出明显的正相关性．植被覆盖状况与气候因子的响应关系十分复杂，除气温和降水因子的影响外，还有其他多种因子的综合影响，这些都是后续研究需要继续深入的地方．参考文献：［１］孙红雨，王长耀，牛铮，等．中国地表植被覆盖变化及其与气候因子关系———基于ＮＯＡＡ时间序列数据分析［Ｊ］．遥感学报，１９９８，２（３）：２０４－２１０．［２］Ｐａｒｍｅｓａｎ Ｃ，Ｙｏｈｅ Ｇ．Ａ ｇｌｏｂａｌｌｙ ｃｏｈｅｒｅｎｔ ｆｉｎｇｅｒｐｒｉｎｔ ｏｆｃｌｉｍａｔｅ ｃｈａｎｇｅ ｉｍｐａｃｔｓ ａｃｒｏｓｓ ｎａｔｕｒａｌ ｓｙｓｔｅｍｓ［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，２００３，４２１（６）：３７－４２．［３］Ｃｉｈｉａｒ Ｊ，Ｌａｕｒｅｎｔ Ｓｔ．Ｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ＮＤＶＩ ａｎｄｅｃｏｌｏｇｉｃａｌ ｖａｒｉａｂｌｅｓ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆＥｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，１９９１，３５（３）：２７９－２９８．［４］Ｋｏｂａｙａｓｈｉ Ｈ，Ｄｙｅ Ｄ Ｇ．Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｉｃ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ ｆｏｒｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ ｔｈｅ ｌｏｎｇ－ｔｅｒｍ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｄｙｎａｍｉｃｓ ｉｎ ｔｈｅＡｍａｚｏｎ ｕｓｉｎｇ ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ［Ｊ］．Ｒｅｍｏｔｅ Ｓｅｎｓｉｎｇ ｏｆ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ，２００５，９７（４）：５１９－５２５．［５］李秀花，师庆东，常顺利，等．１９８１—２００１年中国西北干旱区ＮＤＶＩ变化分析［Ｊ］．干旱区地理，２００８，３１（６）：９４０－９４４．［６］刘绿柳，许红梅．黄河流域主要植被类型ＮＤＶＩ变化规律及其与气象因子的关系［Ｊ］．中国农业气象，２００７，２８（３）：３３４－３３７．［７］李双成，刘逢媛，戴尔阜，等．ＮＤＶＩ与气候因子耦合关系及其地域差异的定量递归分析———以云南省纵向岭谷区为例［Ｊ］．北京大学学报：自然科学版，２００８，４４（３）：４８３－４８９．［８］Ｚｈｏｕ Ｌ Ｍ，Ｔｕｃｋｅｒ Ｃ Ｊ，Ｋａｕｆｍａｎｎ Ｒ Ｋ，ｅｔ ａｌ． 第１期徐茜等：黄土高原地区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系８７Ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｉｎ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ａｃｔｉｖｉｔｙ ｉｎｆｅｒｒｅｄ ｆｒｏｍｓａｔｅｌｌｉｔｅ ｄａｔａ ｏｆ ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｄｕｒｉｎｇ １９８１ｔｏ １９９９［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｇｅｏｐｈｙｓｉｃａｌ Ｒｅｓｅａｒｃｈ－Ａｔｍｏｓｐｈｅｒｅｓ，２００１，１０６（Ｄ１７）：２００６９－２００８３．［９］Ｍｙｎｅｎｉ Ｒ Ｂ，Ｋｅｅｌｉｎｇ Ｃ Ｄ，Ｔｕｃｋｅｒ Ｃ Ｊ，ｅｔ ａｌ．Ｉｎｃｒｅａｓｅｄｐｌａｎｔ ｇｒｏｗｔｈ ｉｎ ｔｈｅ ｎｏｒｔｈｅｒｎ ｈｉｇｈ ｌａｔｉｔｕｄｅｓ ｆｒｏｍ １９８１ｔｏ１９９１［Ｊ］．Ｎａｔｕｒｅ，１９９７，３８６（６６２６）：６９８－７０２．［１０］张戈丽，徐兴良，周才平．近３０年来呼伦贝尔地区草地植被变化对气候变化的响应［Ｊ］．地理学报，２０１１，６６（１）：４７－５８．［１１］崔林丽，史军，肖风劲，等．中国东部ＮＤＶＩ的变化趋势及其与气候因子的相关分析［Ｊ］．资源科学，２０１０，３２（１）：１２４－１３１．［１２］付新峰，杨胜天，刘昌明．雅鲁藏布江流域ＮＤＶＩ变化与主要气候因子的关系［Ｊ］．地理研究，２００７，２６（１）：６０－６６．［１３］王宗明，国志兴，宋开山，等．中国东北地区植被ＮＤＶＩ对气候变化的响应［Ｊ］．生态学杂志，２００９，２８（６）：１０４１－１０４８．［１４］孙智辉，刘志超，雷延鹏，等．延安北部丘陵沟壑区植被指数变化及其与气候的关系［Ｊ］．生态学报，２０１０，３０（２）：５３３－５４０．［１５］赵玉萍，张宪洲，王景升，等．１９８２年至２００３年藏北高原草地生态系统ＮＤＶＩ与气候因子的相关分析［Ｊ］．资源科学，２００９，３１（１１）：１９８８－１９９８．［１６］Ｉｃｈｉｉ Ｋ，Ｋａｗａｂａｔａ Ａ，Ｙａｍａｇｕ Ｃｈｉ Ｙ．Ｇｌｏｂａｌ ｄｅｃａｄａｌｃｈａｎｇｅｓ ｉｎ ＮＤＶＩ ａｎｄ ｉｔｓ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ ｔｏ ｃｌｉｍａｔｅｖａｒｉａｂｌｅｓ［Ｃ］／／Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ＲｅｍｏｔｅＳｅｎｓｉｎｇ Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ（ＩＧＡＲＳＳ）．Ｓｙｄｎｅｙ，２００１：１８１８－１８１９．［１７］郭广猛，谢高地，甄霖．泾河上游固原地区的ＮＤＶＩ变化与降水的相关性研究［Ｊ］．资源科学，２００７，２９（２）：１７８－１８２．［１８］刘绿柳，肖风劲．黄河流域植被ＮＤＶＩ与温度、降水关系的时空变化［Ｊ］．生态学杂志，２００６，２５（５）：４７７－４８１．［１９］龙慧灵，李晓兵，王宏，等．内蒙古草原区植被净初级生产力及其与气候的关系［Ｊ］．生态学报，２０１０，３０（５）：１３６７－１３７８．［２０］孙艳玲，郭鹏，延晓冬，等．内蒙古植被覆盖变化及其与气候、人类活动的关系［Ｊ］．自然资源学报，２０１０，２５（３）：４０７－４１４．［２１］李丽娜，杨联安．陕西省近年ＮＤＶＩ变化及其与气候因子相关性分析［Ｊ］．陕西师范大学学报：自然科学版，２００８，３６（Ｓｕｐ．）：１２３－１２５．［２２］陈豫英，陈楠，郑广芬，等．近４５ａ宁夏气温、降水及植被指数的变化分析［Ｊ］．自然资源学报，２００８，２３（４）：６２６－６３４．［２３］张景华，李英年．青海气候变化趋势及对植被生产力影响的研究［Ｊ］．干旱区资源与环境，２００８，２２（２）：９７－１０２．［２４］信忠保，许炯心．黄土高原地区植被覆盖时空演变对气候的响应［Ｊ］．自然科学进展，２００７，１７（６）：７７０－７７８．〔责任编辑 程琴娟〕本刊再次入选中国科学引文数据库核心库本刊编辑部近日收到中国科学引文数据库收录通知，《陕西师范大学学报（自然科学版）》再次入选中国科学引文数据库（２０１１－２０１２年）核心库。
黑龙江省大兴安岭地区植被生长与北极震荡的关系
黑龙江省大兴安岭地区植被生长与北极震荡的关系作者：吴浩然李继红来源：《森林工程》2017年第03期摘要：归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）能够较好的反映植被的生长状况。
根据2001-2015年NODIS/NDVI月值数据和北极震荡数据，探究北极震荡过程对黑龙江大兴安岭地区森林生长的影响，同时引入温度因子，对这种影响的机制进行了初步探讨，分析北极震荡过程是如何影响黑龙江大兴安岭地区森林的生长。
研究结果表明：黑龙江大兴安岭地区森林生长与数千里之外的北极震荡过程具有较高的相关性。
在生长季内，3月的北极震荡指数（AO）值和4月的NDVI值的决定系数为0.70，3月的北极震荡指数（AO）值能够解释4月的NDVI值的70%的变化。
此外，北极震荡过程可以影响黑龙江大兴安岭地区的气温，而气温又能影响森林的生长，即北极震荡过程可以通过影响黑龙江大兴安岭地区的气温进而影响黑龙江大兴安岭地区森林的生长。
此研究为林业工作者提供了一个新颖的视角，对更好地管理和利用森林资源具有重要意义。
关键词：MODIS；北极震荡；黑龙江大兴安岭；海洋过程中图分类号：S 152；S 718.5 文献标识码：A 文章编号：1001-005X（2017）03-0018-06Effects of Arctic Oscillation on the Vegetation Growth OverDaxinganling in Heilongjiang ProvinceWu Haoran，Li Jihong*（School of Forestry，Northeast Forestry University，Harbin 150040）.Abstract：Normalized difference vegetation index（NDVI）can reflect the condition of vegetation ing the monthly data of MODIS/NDVI between 2001 and 2015，contemporaneous data of temperature and Arctic Oscillation（AO）index，we investigate the influence of Arctic Oscillation process on the forest growth of Daxinganling in Heilongjiang province.Furthermore，the meteorological factors are introduced.The mechanism of this effect is discussed，and the influence of Arctic Oscillation on the growth of forest in Daxinganling in Heilongjiang province is analyzed.The results show that the growth of forest in Daxinganling in Heilongjiang province is related to AO，which is away from it at thousands of miles.During the growing season，the AO in March was able toaccount for 70% of the NDVI change in April.In addition，the Arctic oscillation process can affect the temperature in Daxinganling in Heilongjiang province and the temperature can affect the growth of forests，so the Arctic oscillation process can affect the growth of forests in this area affected by the temperature.This study provides a new perspective for forestry workers to management and utilization of forest resources of great significance.Keywords：MODIS；Arctic Oscillation；Daxinganling in Heilongjiang province；Oceanic processes0 引言森林生长在气候变化中扮演重要角色，因为其对气候变化存在潜在的反馈机制。
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５ ． 空军装备研究院 航空气象防化研究所 ， 北京 １ ０ ０ ０ ８ ５ ； ６ ． 中国气象局 沈 阳大气环境研究所 ， 辽宁 沈阳 １ １ ０ ０ １ ６ ）
摘要： 基于Ｇ Ｉ ＭＭＳ ／ Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 数据 ， 采用小波分析方法， 在年 内、 年 际尺度上研究 了 １ ９ ８ ２ －２ ０ ０ ６年我
国 东北 区域 地表植 被 的动 态 变化 ， 并 分析 了温度 、 降水等 气候 因子 对植被 动 态 变化 的影 响 。结果 表 明： 东北 区域 地表 植被 动 态 变化特 征 显著 ， 总体 上 Ｎ Ｄ ｖ （ 描 述 归一 化植 被 指数 （ ｎ ｏ ｒ ｍａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｄ ｅ ｘ ， Ｎ ＤＶ Ｉ ） 年 际尺 度平 均状 况 ） 沿 东北一 西 南 方 向递 减 ， 其 中林地 Ｄ ｖ 及△ ， Ｎ Ｄ ｖ （ 描 述 Ｎ ＤＶ １ 年 内变化 ） 最大 ， 分别 为 ０ ． ４ １和 ０ ． ７ ０ ， 草地 最 小 ； 草地 区域 、 ， 平均 增加 ６ ． ２ １ ％， 耕 地 、 ， 有
小幅增加 ， 林地有所减小。温度 、 降水是影响地表植被动 态变化的重要 因素 ， 总体上与温度的相 关
系数 大 于与 降水 的相 关 系数 ， 年 内尺度 的相 关 系数 大于年 际尺度 的相 关 系数 ； 在 年 际尺度 上 ， Ｎ Ｄ ＶＩ 与 温度 的相 关 系数 以耕地 最 大 ， 平均为 Ｏ ． ６ ０ ， 耕地 和 林地 区域 ＮＤ ＶＩ 与 降水 的相 关性 不显 著 ； 在年
内尺度上 ， Ｎ Ｄ Ｖ Ｉ 与温度、 降水的相关系数 以林地最大， 分别为 ０ ． ９ ０和 Ｏ ． ７ ５ ； 滞后相 关分析表明， 在 年际尺度上 ， 温度对地表植被的影响随着滞后时间的延长 以近似线性的趋势降低 ； 在年 内尺度上， 温度 、 降水 的影响 随 着滞后 时 间的延 长 而加 速 减 小 ， 温度 和 降水 对林 地 的 影 响均 较 快 ； 降 水 的影 响
较 温度 的持 续 时间 更短 。
关 键词 ： 归一化植 被指 数 ； 小 波变换 ； 植被覆 盖 ； 温度 ； 降水 ； 中国东北 文章编 号 ： １ ６ ７ ４ — ７ ０ ９ ７ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ２ ． ０ ２ ２ ２ — １ ０
ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｄ ｑ ｋ ｘ ｘ ｂ ． ２ ０ １ ２ ０ ５ ０ ９ ０ ０ １
ＬＩ Ｕ Ｘｉ ａ ｎ ｇ— ｐｅ ｉ ， ， ＬＩ Ｕ Ｌｉ ｅ — ｓ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ 。 ， ， Ｓ ＨＩ Ｘ ｉ ａ ｏ — ｋ ａ ｎ ｇ ， ， Ｔ Ｏ ＮＧ Ｘｉ ａ ｏ ． ｈ ｕ ｉ ， Ｊ Ｉ Ａ Ｑ ｉ ｎ ｇ — ｙ ｕ
（ １ ． Ｕｎ ｉ ｔ Ｎｏ ． ６ ５ ０ ６ １ ｏ ｆ Ｐ Ｌ Ａ， Ｓ ｈ ｅ ｎ ｙ ｎｇ ａ １ １ ０ ０ ２ ７ ， Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ； ２ ． Ｋｅ ｙ Ｌ ａ ｂ ｏ ｒ ａ ｔ ｏ ｒ ｙ ｏ ｆ Ｌ ｎｄ ａ Ｓ ｕ ｒ ｆ ａ ｃ ｅ Ｐ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ａ ｎ ｄ Ｃ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｅ Ｃ ｈ ｎｇ ａ ｅ ｉ ｎ Ｃ ｏ ｌ ｄ ａ ｎ ｄ
［ Ｊ ］ ． Ｔ ｒ ｎｓ ａ Ａｔ ｍｏ ｓ Ｓ ｃ ｉ ， ３ ８ （ ２ ） ： ２ ２ ２ — ２ ３ １ ． （ ｉ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ） ．
中国 东北植 被 动 态变 化及 其 与气 候 因子 的关 系
刘 向培 ， 刘烈霜。 ， 史小康 ， 佟 晓辉 ， 贾庆宇
ｄ ｑ ｋ ｘ ｘ ｂ． ２ ０１ ２ ０ ５ ０ ９ ０ ０１ ．
Ｌ ｉ ｕ Ｘｉ ａ ｎ ｇ－ ｐ ｅ ｉ ， Ｌｉ ｕ Ｌｉ ｅ － ｓ ｈ ｕ ａ ｎ ｇ， Ｓ ｈ ｉ Ｘｉ ａ ｏ — ｋ ａ ｎ ｇ， ｅ ｔ ａ １ ． ２ ０１ ５． Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｉ ｔ ｏ ｎ ｏ ｆｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｖ ｅ ｒ Ｎｏ ｒ ｔ ｈｅ ａ ｓ ｔ Ｃｈ ｉ ｎ ａ ａ ｎ ｄ ｉ ｔ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ
中图分 类号 ： Ｐ ４ ６ ３ ． ２ ２
文献 标志码 ： Ａ
Ｄｙ ｎ ａ ｍｉ ｃ ｖ ａ ｒ ｉ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｖ ｅ ｇ ｅ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｖ ｅ ｒ Ｎｏ ｒ ｔ ｈ ｅ ａ ｓ ｔ Ｃｈ ｉ ｎ ａ
ａ ｎｄ ｉ ｔ ｓ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｈ ｉ ｐ ｗｉ ｔ ｈ ｃ ｌ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｆ ａ ｃ ｔ ｏ ｒ ｓ
第３ ８卷第 ２期 ２ ０ １ ５年 ຫໍສະໝຸດ 月 大 气 科 学 学 报
Ｔｒ ａ ｎｓ ａ ｃ ｉ ｔ ｏ ｎｓ ｏ ｆ Ａｔ ｍｏ ｓ ｐ ｈ ｅ ｉｃ ｒ Ｓｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ｓ
Ｖｏ １ ． ３８ Ｎ ｏ． ２
Ａｐｒ ． ２ ０１ ５
刘向培 ， 刘烈霜 ， 史小康 ， 等． ２ ０ １ ５ ． 中国东 北植 被动 态变化 及 其与气 候 因子 的关 系 ［ Ｊ ］ ． 大气 科学 学 报 ， ３ ８ （ ２ ） ： ２ ２ ２ ． ２ ３ １ ． ｄ ｏ ｉ ： １ ０ ． １ ３ ８ ７ ８ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ．
（ １ ． 解放军 ６ ５ ０ ６ １ 部 队， 辽 宁 沈阳 １ １ ０ ０ ２ ７； ２ ． 中国科学 院 寒区旱区环境 与工程研究所 寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室 ， 甘肃 兰州 ７ ３ ０ ０ ０ ０； ３ ． 北京大学 物理学院 大气与海洋科学系 ， 北京 １ ０ ０ ８ ７ １ ； ４ ． 民航贵州空管分局 ， 贵州 贵阳 ５ ５ ０ ０ １ ２ ；