劉正佳, 邵全琴
(1.中國科學院 地理科學與資源研究所 陸地表層格局與模擬院重點實驗室, 北京 100101; 2.中國科學院大學, 北京 100049)
三江源地區(qū)植被覆蓋度變化及其與氣候因子的關(guān)系
劉正佳1,2, 邵全琴1
(1.中國科學院 地理科學與資源研究所 陸地表層格局與模擬院重點實驗室, 北京 100101; 2.中國科學院大學, 北京 100049)
為揭示氣候變化對三江源地區(qū)草地生態(tài)系統(tǒng)的影響及適應(yīng)機制,研究以SPOT-VGT為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用像元二分模型估算了三江源地區(qū)1998—2012年的植被覆蓋度,分析了年最大覆蓋度的變異特征,并對植被覆蓋度與氣候因子之間的響應(yīng)關(guān)系進行了深入探討。結(jié)果表明:在區(qū)域尺度上,15 a來研究區(qū)生長季植被覆蓋度呈極顯著增加的趨勢(P<0.01),平均每年增加0.004。在草地生態(tài)系統(tǒng)類型上,高寒草甸植被覆蓋度與生長季溫度的相關(guān)關(guān)系更加密切(r=0.802,P<0.01);高寒草原植被覆蓋度與生長季溫度呈顯著相關(guān)關(guān)系(r=0.515,P<0.05)。與生長季降水量相比較,5—7月降水量對高寒草原植被覆蓋度變化的影響更加關(guān)鍵,但在高寒草甸上卻不存在這種差異。
遙感; NDVI; 像元二分模型; 高寒草地; 三江源地區(qū)
氣候變化是植被年際動態(tài)變化的重要影響因素,且其與植被之間的相關(guān)關(guān)系已經(jīng)在區(qū)域尺度和全球尺度上得到了廣泛證明[1-4]。植被作為聯(lián)接陸地土壤、水體和大氣之間物質(zhì)循環(huán)和能量交換的關(guān)鍵環(huán)節(jié),在地表能量交換、水分循環(huán)和碳—氮循環(huán)過程中起著至關(guān)重要的作用[5]。植被覆蓋度(Fractional Vegetation Cover)是反映植被數(shù)量變化及生態(tài)系統(tǒng)變化的重要參數(shù),同時也是評估生態(tài)工程成效的重要評價指標[6]。因此,植被覆蓋度變化研究一直是氣候變化、生態(tài)模擬以及生態(tài)工程評估等中的熱點科學問題之一。
三江源地區(qū)作為青藏高原的腹地和主體,它獨特和典型的高寒植被生態(tài)系統(tǒng)在全球氣候變化及其氣候變化響應(yīng)研究中具有重要的地位[7]。在過去的十幾年里,由于受氣候變化以及人類不合理的土地利用方式影響,三江源地區(qū)生態(tài)環(huán)境呈惡化趨勢,這極大的威脅到該地區(qū)生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定和可持續(xù)發(fā)展。獨特的地理位置和生態(tài)環(huán)境問題,使該地區(qū)成為科學研究和生態(tài)治理的熱點地區(qū)之一。2005年,國家啟動了三江源生態(tài)環(huán)境保護與建設(shè)工程,開始實施退牧還草、黑土灘治理、人工增雨等一系列生態(tài)建設(shè)項目[6,8]。在氣候變化和人類工程措施的雙重作用下,三江源地區(qū)的植被覆蓋度如何變化?對氣候變化的響應(yīng)如何?這些科學問題亟待解決。
遙感的NDVI(Normal Difference Vegetation Index)具有時效和尺度方面的優(yōu)勢,通常被用來進行植被覆蓋度研究[9-12]。陳瓊等[13]利用1999—2008年NDVI分析了三江源NDVI對氣候因子變化的響應(yīng)關(guān)系。唐紅玉等[14]利用衛(wèi)星反演的NDVI和同期氣象要素資料分析了1982—2000年三江源植被時空特征及其對氣候變化的響應(yīng)。于秀娟等[15]利用MODIS-NDVI分析了2000—2009年三江源地區(qū)植被覆蓋度的動態(tài)變化特征。然而,受研究數(shù)據(jù)時間尺度、空間分辨率選擇等問題影響,對該地區(qū)近年來較高空間分辨率植被動態(tài)變化特征方面的認識還不夠深刻。
借助高分辨率衛(wèi)星數(shù)據(jù)診斷近年來植被覆蓋度變化特征,不僅將為評估生態(tài)工程成效提供重要信息,而且為組織當?shù)赜行虻娜祟惢顒?如:放牧),實現(xiàn)三江源可持續(xù)發(fā)展提供科學的決策依據(jù)。另外,在以往的研究中,特別注重年或季節(jié)降水量和溫度對植被生長狀況的影響,而很少關(guān)注植被生長在達到最旺盛時期以前(即生長季前半段)降水和溫度對植被生長狀況的影響。不同時期水熱條件對高寒草地生態(tài)系統(tǒng)植被覆蓋度變化影響如何尚不清晰。因此,本研究以SPOT-VGT(1998—2012)1 km年數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源,以線性回歸趨勢分析、相關(guān)分析等為方法基礎(chǔ),試圖揭示15 a來三江源地區(qū)植被覆蓋度年際變異特征,闡明植被生長關(guān)鍵時期內(nèi)植被覆蓋度對氣候變化的響應(yīng),找出驅(qū)動植被覆蓋度變化的關(guān)鍵時期和主要氣候因子。
三江源地區(qū)位于青海省南部,總面積約35.7萬km2,平均海拔4 500 m以上,是長江、黃河、瀾滄江三大河流的發(fā)源地,是全國生態(tài)系統(tǒng)的天然屏障。該區(qū)的野生動植物資源豐富,但生態(tài)環(huán)境比較脆弱,故成為國家亟待治理和保護的區(qū)域之一。三江源地區(qū)的氣候?qū)俚湫偷母咴箨懶詺夂颍汗庹粘渥恪⑷照諒娏?;冬寒夏涼,暖季短暫,冷季漫長;雨量偏少,雨熱同期,干濕季分明。自然植被類型多樣,植被以灌叢、高寒草甸、高寒草原和高山植被等植被類型為主,其中高寒草甸和高寒草原的面積占研究區(qū)總面積的79%以上,其生長季為5—9月。
2.1 遙感與植被空間分布數(shù)據(jù)
SPOT-VGT和植被空間分布數(shù)據(jù)來自中科院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心(www.resdc.cn)。其中,SPOT-VGT數(shù)據(jù)的時間尺度為1998—2012年年數(shù)據(jù);空間分辨率為1 km。該數(shù)據(jù)已經(jīng)過嚴格的處理,消除或降低了云、水汽及太陽高度角等對數(shù)據(jù)的影響,滿足本研究需求。植被空間分布數(shù)據(jù)為1∶100萬中國植被圖(中國科學院中國植被圖編委會,2001),已經(jīng)過數(shù)字化、投影轉(zhuǎn)換和格式變換等處理,得到本研究需要的1 km柵格數(shù)據(jù),投影方式:Albers。
2.2 氣象數(shù)據(jù)及處理
氣象數(shù)據(jù)為中國氣象科學數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)(http:∥cdc.cma.gov.cn)提供的1998—2012年728個氣象站的日平均溫度和降水量資料,該資料中還包含了臺站號、經(jīng)緯度、高程等信息。數(shù)據(jù)在使用前經(jīng)過嚴格的數(shù)據(jù)檢驗,對缺測月份較多的臺站予以剔除[16]。最后,借助Anusplin軟件[17],以1 km的DEM(來自中科院資源環(huán)境科學數(shù)據(jù)中心,投影方式為Albers)為協(xié)變量,最終獲得空間分辨率為1 km、時間尺度為天的溫度和降水量數(shù)據(jù)。以研究區(qū)邊界數(shù)據(jù)和植被空間分布數(shù)據(jù)為掩膜,提取了研究區(qū)、高寒草甸和高寒草地的5—7月及生長季(5—9月)的溫度和降水量。
2.3 植被覆蓋度計算與分析
2.3.1 像元二分模型原理 遙感傳感器所獲得的地面數(shù)據(jù)信息S,通常是混合像元信息,根據(jù)像元二分模型的原理[18],可將此混合像元拆分為兩部分:一部分可表達為綠色植被部分所貢獻的信息Sv;另一部分則是由裸土部分所貢獻的信息Ss。因此可將S線性分解為:
S=Sv+Ss
(1)
對于一個由植被和裸土兩部分組成的混合像元,像元中有植被覆蓋的面積比例部分即為該像元的植被覆蓋度(公式中用變量fc表示),而裸土的面積比例則為1-fc。假設(shè)全部由植被所覆蓋的純像元所得的遙感信息為Sveg,全部由裸土所覆蓋的純像元所得的遙感信息為Ssoil?;旌舷裨兄脖徊糠趾吐阃敛糠謩t分別可表示為:
Sv=fc×Sveg
(2)
Ss=(1-fc)×Ssoil
(3)
將公式(2) (3)代入公式(1) ,可得:
S=fc×Sveg+(1-fc)×Ssoil
(4)
對公式(4) 進行變換,便可以得到植被覆蓋度的計算公式:
fc=(S-Ssoil)/(Sveg-Ssoil)
(5)
大量研究表明Sveg和Ssoil可表示為固定的參數(shù)。因此,可以借助此公式方便的計算植被覆蓋度。
2.3.2 利用NDVI估算植被覆蓋度 NDVI被廣泛應(yīng)用于計算植被覆蓋度,它能夠反映地表植被的生長狀況、覆蓋狀況、生物量、光合有效輻射、葉面積等植物物理特征。大量研究[9-10]證實NDVI與植被覆蓋度有很好的相關(guān)性。根據(jù)像元的二分模型,一個像元的NDVI可以分解為綠色植被貢獻部分NDVIveg與裸土貢獻部分NDVIsoil,同樣滿足公式(4) 的條件,因此可以將NDVI代替S代入公式(5),得出:
fc=(NDVI-NDVIsoil)/(NDVIveg-NDVIsoil)
(6)
式中:NDVIsoil——全裸土的NDVI值,在本研究中取0.1[19-20];NDVIveg——全植被的NDVI值,本研究取0.95。在此,NDVIsoil和NDVIveg為固定參數(shù),以便在年際尺度上比較最大植被覆蓋度之間的差異。
3.1 生長季植被覆蓋度的年際變化
圖1為1998—2012年研究區(qū)生長季植被覆蓋度、溫度和降水量的變化趨勢。從圖中可以看出,15 a來研究區(qū)生長季植被覆蓋度呈極顯著增加的趨勢(P<0.01),平均每年增加0.004。生長季降水量呈顯著增加的趨勢(P<0.01),平均每年增加4.6 mm。生長季溫度呈波動的增加趨勢,但增加趨勢不具有統(tǒng)計的顯著性。
高寒草甸和高寒草原的面積占研究區(qū)總面積的79%以上,分別統(tǒng)計了這兩種主要草地類型的植被覆蓋度。如圖2所示,1998—2012年,研究區(qū)兩種主要草地類型植被覆蓋度均表現(xiàn)出極顯著的增加趨勢(P<0.01),這與研究區(qū)總體植被覆蓋度的變化趨勢相一致。其中,高寒草甸植被覆蓋度的年均增加量較大,為0.004 2;高寒草原植被覆蓋度的年均增加量為0.003 8。
圖1 1998-2012年研究區(qū)生長季植被覆蓋度、溫度和降水量的年際變化
圖2 1998-2012年高寒草甸和高寒草原生長季植被覆蓋度的年際變化
3.2氣候因子對植被覆蓋度年際變化的影響
為了研究三江源地區(qū)不同時期氣候因子對植被覆蓋度變化的影響,我們分別對比了生長季的降水量和溫度以及植被生長達到最旺盛時期以前(即5—7月,這個時段下文簡稱“5—7月”)的降水量和溫度年際變異,并分析了植被覆蓋度與生長季的降水量和溫度以及5—7月的降水量和溫度的相關(guān)關(guān)系。
圖3為5—7月降水與溫度的變化趨勢,與生長季的降水量和溫度(圖1)的變化趨勢相比,兩者各有異同。在降水量的年際變化方面,兩者均表現(xiàn)出極顯著的增加趨勢(P<0.01);但生長季降水量的年均增加量要高于5—7月降水量的年際增加量。
在溫度的年際變化方面,兩者均呈增加的趨勢,但都不具有統(tǒng)計上的顯著性(P>0.05);生長季的增溫趨勢要明顯高于5—7月的增溫趨勢,然而,5—7月多年的平均溫度的變異范圍要遠遠大于生長季多年的平均溫度,兩者標準差分別為0.51℃和0.39℃。
圖3 1998-2012年研究區(qū)5-7月降水量和溫度的年際變化
利用SigmaPlot 11.0軟件分析了研究區(qū)1998—2012年植被覆蓋度(研究區(qū)所有植被、高寒草甸和高寒草原)與生長季的降水量和溫度以及5—7月的降水量和溫度的相關(guān)關(guān)系,見表1。無論對于整個研究區(qū)的植被還是高寒草甸或高寒草原而言,它們的植被覆蓋度與生長季的降水量和溫度以及5—7月的降水量和溫度均呈現(xiàn)正相關(guān)的關(guān)系。
對于整個研究區(qū)的植被而言,植被覆蓋度與生長季溫度呈極顯著的正相關(guān)(P<0.01),與5—7月溫度呈顯著地正相關(guān)關(guān)系(P<0.05),相關(guān)分析表明,生長季溫度的增加更加有利于研究區(qū)植被覆蓋度的提高。植被覆蓋度與生長季降水量和5—7月降水量沒有顯著地相關(guān)關(guān)系(分別為P=0.180和P=0.116),但與生長季降水量相比,5—7月降水量對植被覆蓋度提高有更大的影響。由此可見,研究區(qū)植被覆蓋度增加是由于生長季溫度上升所致;盡管5—7月降水量與植被覆蓋度相關(guān)系數(shù)較大,但這種相關(guān)關(guān)系卻不具有統(tǒng)計上的顯著性。
高寒草甸植被覆蓋度與溫度和降水量的關(guān)系與研究區(qū)所有植被表現(xiàn)出的結(jié)果相一致,這可能與高寒草甸是研究區(qū)主要生態(tài)系統(tǒng)類型有關(guān)。高寒草甸植被覆蓋度與生長季溫度的相關(guān)關(guān)系更加密切(r=0.802,P<0.01)。與溫度上升相比,降水量增加對植被覆蓋度提高影響甚微(植被覆蓋度與生長季降水量和5—7月降水量的相關(guān)關(guān)系分別為:r=0.363,P=0.184;r=0.377,P=0.166)。
高寒草原植被覆蓋度與溫度和降水量的關(guān)系較差。植被覆蓋度與生長季溫度呈顯著相關(guān)關(guān)系(P<0.05),但與5—7月溫度呈不顯著的相關(guān)關(guān)系(P=0.369)。然而,與生長季降水量相比較,5—7月降水量對高寒草原植被覆蓋度變化的影響更加關(guān)鍵(r=0.485,P=0.067)。生長季降水量對高寒草原植被覆蓋度的影響(r=0.374,P=0.169)表現(xiàn)出與對研究區(qū)所有植被和高寒草甸植被覆蓋度的影響(分別為r=0.366,P=0.180;r=0.363,P=0.184)相一致的關(guān)系。
綜上分析,不論研究區(qū)所有植被還是高寒草甸或高寒草原,其植被覆蓋度變化與生長季溫度上升及5—7月降水增加有密切關(guān)系,然而,生長季溫度的上升可能對植被覆蓋度提高更加關(guān)鍵。
表1 植被覆蓋度與生長季的降水量和溫度以及5—7月的降水量和溫度的相關(guān)關(guān)系
注:**表示P<0.01;*表示P<0.05。
前人的研究為我們認識和了解三江源地區(qū)植被覆蓋變化提供了很好的理論基礎(chǔ),本研究在前人研究的基礎(chǔ)上,進一步深入探討與分析三江源地區(qū)植被覆蓋度變化對氣候變化的響應(yīng)機理,試圖回答植被生長不同關(guān)鍵時期水熱條件如何影響該地區(qū)高寒草地生態(tài)系統(tǒng)植被覆蓋度變化等問題。與先前研究不同[13-14],本研究重點分析近15 a三江源地區(qū)植被覆蓋變化狀況,研究時間尺度更長(1998—2012年),更加有利于我們認識和了解三江源地區(qū)近年來植被覆蓋度的變化狀況。其次,在本研究中,不但分析了生長季溫度和降水量對植被覆蓋度變化的影響,而且分析了5—7月溫度和降水量對植被覆蓋度變化的影響,更加深入的研究了氣候要素對植被覆蓋度變化影響的驅(qū)動機制。再次,更加細致的研究了高寒草甸和高寒草原兩種高寒草地生態(tài)系統(tǒng)類型的植被覆蓋度對溫度和降水量變化的響應(yīng)機制。
三江源地區(qū)是中國面積最大的天然濕地分布區(qū),同時也是國家開展生態(tài)建設(shè)的重點區(qū)域,高、寒的特點使其與中國其他地區(qū)相比存在較大差異。我們的研究結(jié)果表明,研究時段內(nèi)三江源地區(qū)植被活動在增強,并且植被活動變化與生長季氣溫上升密切相關(guān)。相關(guān)研究[8]也同樣指出,氣候變化是影響三江源地區(qū)植被生長的決定性因素,氣候暖濕化趨勢決定了三江源地區(qū)植被增長的方向。溫度的升高可導致土壤溫度的增加,進而加速了土壤中有機物質(zhì)的分解和營養(yǎng)元素的釋放,從而為植被生長提供了更加豐富的土壤養(yǎng)分。
不同高寒草地生態(tài)系統(tǒng)類型與溫度和降水量的相關(guān)分析結(jié)果同樣表明,溫度是高寒草地植被覆蓋度變化的重要限制因子,該結(jié)論與前人研究相一致[4,8,13-14]。高寒草甸植被覆蓋度與生長季溫度的相關(guān)關(guān)系更加顯著。這意味著生長季溫度上升更加有利于高寒草甸植被覆蓋度的提高。而對于高寒草原,除生長季溫度對高寒草原植被覆蓋度變化影響較大外,5—7月降水量也是高寒草原植被覆蓋度變化的重要限制因子。然而,我們的結(jié)論也與前人研究也存在分異。在降水量與植被覆蓋度相關(guān)關(guān)系方面,本研究發(fā)現(xiàn)降水量與植被覆蓋度呈正相關(guān)關(guān)系,該結(jié)論與文獻[8]的結(jié)論一致,而不同于文獻[13-14]??赡艽嬖诘膯栴}:除文獻[8]中描述的原因外,研究時間尺度(降水具有較大的空間變異、年內(nèi)變異和年際波動,在不同的時間尺度上,降水的時空差異和年際變化趨勢可能截然不同)和采用遙感數(shù)據(jù)的空間分辨率不同可能也是造成結(jié)果差異的重要原因之一。但與文獻[8]在降水對植被覆蓋度影響顯著性方面又存在分異(主要是高寒草甸),研究時間尺度內(nèi)氣候因子的波動和變化趨勢差異可能是更加關(guān)鍵的分異原因:本研究時間尺度更長(1998—2012年);分析時間段也不同,本研究更加關(guān)注生長季和5—7月氣候因子與植被覆蓋度的關(guān)系。
此外,除自然因素外,三江源地區(qū)植被覆蓋度的提高還得力于一系列生態(tài)保護與建設(shè)工程的成功實施。相關(guān)研究[8]指出,在近年氣候條件利好的情況下,人類活動對生態(tài)環(huán)境表現(xiàn)出正影響,表明生態(tài)保護與建設(shè)行為取得了初步成效。我們的研究結(jié)果表明,生長季和5—7月降水量均呈顯著增加的趨勢,降水量的增加可能更加得利于人工增雨工程的成效。盡管降水量與植被覆蓋度同樣表現(xiàn)出了較好的相關(guān)性,但這種相關(guān)關(guān)系并不具有統(tǒng)計上的顯著性。這可能是由于降水得不到有效利用造成的。三江源地區(qū)高、寒的自然環(huán)境使得土壤有機氮、磷的礦化速率較慢,缺乏能被植物生長所直接吸收和利用的速效氮和有機磷。對于高寒草地植被,細菌等微生物降解氮、磷循環(huán)后,降水才能促進植被生長。研究結(jié)果也間接的反映了“生態(tài)保護與建設(shè)工程是一項偉大的戰(zhàn)略工程,需要進行長期的艱苦努力”的事實。
本研究以1998—2012年的SPOT-VGT為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),利用像元二分模型估算了三江源地區(qū)的植被覆蓋度,進而分析了年最大覆蓋度的年際變化特征,并對植被覆蓋度與氣候因子之間的響應(yīng)關(guān)系進行了深入分析。得到了以下結(jié)論:
(1) 在區(qū)域尺度上,1998—2012年研究區(qū)生長季植被覆蓋度呈極顯著增加的趨勢(P<0.01),平均每年增加0.004。生長季降水量呈顯著增加的趨勢(P<0.01),平均每年增加4.6 mm。生長季溫度呈波動的增加趨勢,但增加趨勢不具有統(tǒng)計的顯著性。植被覆蓋度與氣候因子的相關(guān)分析表明,與降水量增加相比,生長季溫度上升對三江源地區(qū)植被覆蓋度提高影響更大。
(2) 在草地生態(tài)系統(tǒng)類型上,高寒草甸植被覆蓋度與生長季溫度的相關(guān)關(guān)系更加密切(r=0.802,P<0.01);高寒草原植被覆蓋度與生長季溫度呈顯著相關(guān)關(guān)系(r=0.515,P<0.05)。這意味著溫度是高寒草地植被覆蓋度變化的重要限制因子。
(3) 與生長季降水量相比較,5—7月降水量對高寒草原植被覆蓋度變化的影響更加關(guān)鍵(r=0.485,P=0.067),但在高寒草甸上卻不存在這種差異(生長季:r=0.363;5—7月:r=0.377)。
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VegetationCoverageChangeandItsResponsetoClimateChangeinThree-RiverHeadwatersRegion
LIU Zheng-jia1,2, SHAO Quan-qin1
(1.KeyLaboratoryofLandSurfacePatternandSimulation,InstituteofGeographicSciencesandNaturalResourcesResearch,CAS,Beijing100101,China; 2.UniversityofChineseAcademyofSciences,Beijing100049,China)
Vegetation plays a pivotal role in the interaction between the biosphere and the atmosphere. Previous studies have focused on monitoring changes in the fractional vegetation cover (FVC) on account of its important role in regulating the terrestrial carbon and water cycling during the past several decades. To reveal the effects and adaptation mechanism of climate change to grassland ecosystem in Three-River headwaters region (TRH), we firstly estimated FVC using SPOT-VGT datasets and dimidiate pixel model in TRH from 1998 to 2012. Secondly, the variation characteristics of annual FVC were analyzed. Discussions were finally carried out for the response on FVC to climate factors. The results showed that FVC of TRH during the past 15 years significantly increased (P<0.01) in the growing season, with an annual increase of 0.004 at the regional scale. For the types of alpine grassland ecosystem, the relationship of FVC with temperature of the growing season in alpine meadow was better than that in alpine steppe (for alpine meadow:r=0.802,P<0.01; for alpine steppe:r=0.515,P<0.05). Compared precipitation in May-July with precipitation in growing season, the former had the more key impact on FVC in alpine steppe, but there were hardly any differences for alpine meadow.
remote sensing; NDVI; dimidiate pixel model; alpine grasslands; Three-River headwaters region
2013-11-29
:2014-03-20
國家科技支撐”十二五”項目(2013 BAC03 B04);國家自然科學資助項目(41371409);國家”973”計劃項目(2010 CB950902)
劉正佳(1986—),男(回族),山東青州人,博士研究生,主要從事LUCC過程和生態(tài)模型研究,E-mail:liuzj@lreis.ac.cn
邵全琴(1962—),女,江蘇常州人,研究員,博士生導師,主要從事GIS應(yīng)用與生態(tài)信息研究,E-mail:shaoqq@lreis.ac.cn
TP79
:A
:1005-3409(2014)06-0334-06