长三角地区不同下垫面NDVI的变化趋势及其与气候要素的相关性分析

发布时间：2020-11-13 21:47

　　 当前,全球气候变化与陆地生态系统研究已经成为全球变化学科中最复杂、最具活力的研究领域。温度和降水等气候因子决定着地表植被类型及其分布,植被类型决定着陆地生态系统,而促成地球陆地生态系统演变的驱动力会随时空尺度的不同而发生变化。气候条件虽然是决定大范围植被分布的因子,但其影响的大小却与所考虑的时间与空间有关。本项研究利用2003～2013年MOD13A2产品数据中的NDVI相关数据,分析了长三角区域植被指数近11年的分布特征及土地利用类型的时空变化趋势,并讨论了不同土地覆盖类型与气候要素之间的关系。主要研究结论如下：(1)近11年长三角区域植被覆盖的空间分布特征为：南部林地NDVI年平均值高于北部耕地NDVI年平均值；中部长江两岸及太湖流域由于城镇分布密集,NDVI年平均值处于最低水平。研究区域内NDVI年平均值整体呈现较缓的上升趋势,分区域的特点为：南部林区变化不大,变化范围集中在-0.005/10a～0.005/10a之间;西北部种植区有较明显的上升(0.03/lOa-0.04/l0a),东北部沿海一带种植区下降较明显(0.008/10a～0.012/lOa),城市区域的NDVI呈现老城区明显上升(0.002/1Oa～0.01/1Oa),而新城区下降(-0.01/10a～-0.04/10a)的特征。(2)建设用地和林地面积的年平均增长率分别达到3.35%(R2=0.93)和1.35%(R2=0.76),均表现为极显著的增加趋势；耕地大幅减少,变化率为-1.45%(R2=0.88)；水体面积的变化不显著。(3)利用1984-2013年温度、降水和日照逐月平均资料,分析长三角地区气候变化的时空间变化特征,结果表明研究区域的平均气温呈现极显著上升趋势,增长率为0.56℃/10a,各区域增长幅度有所差异；年降水量变化不大,但季降水量变化差异大,主要呈现夏季降水增多(13.7mm/a),春季降水减少(-10.5mm/a)的趋势；整个区域日照时数呈现明显下降趋势,但研究区域中南、北部的线性趋势存在显著差异。(4)利用相关分析法研究长三角地区不同下垫面类型的NDVI值与气候要素之间关系,发现利用简单相关与偏相关分析法分析所得结果存在很大差异。偏相关分析法由于在计算单个气象要素与NDVI的相关性时,剔除了其它气象要素的线性影响,使得计算出的相关系数更能准确地反映该气候要素与NDVI之间真实关系。相关分析结果表明,月尺度上,各土地覆盖类型的NDVI与气温的相关性最好,且NDVI对气候要素的响应存在不同时长的滞后；季尺度上,上一年冬季的NDVI对当年春季气候、当年春季的NDVI对当年夏季气候存在显著影响。
【学位单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2015
【中图分类】：P461
【部分图文】：

及地面冰雪覆盖的干扰，如果将迭代次数设置过高，拟合后的ＮＤＶＨ直最大值??低值区域会过度平滑。如不使用质量数据进行加权，由于春季返青之前与进入??的连续噪声会对植被物候信息（如生长季开始，生长季结束等）的提取都将引??．３是训开究区中耕地及林地样本点为例，２００３年￣２００５年滤波前后ＮＤＶＩ的时间??中可看到，用Ｓ－Ｇ滤波方法对ＮＤＶＩ时间序列数据进行滤波时，在保证波高及??，能消除不合理的突降点。为了研究区域植被覆盖的总体特征，提出ＮＤＶＩ年平??值、年内最大值的定义见公式２－５至２－７。??ＤＶＩ年平均值：??

．，２００３年？２０１３年的研究区域随机采取适量的像元点，进行平均所得。从图中可看到，水??的ＮＤＶＩ值常年最低，在０．１附近上下波动，即使在夏季水体中有水草生长的时候ＮＤＶＩ值??小于０．２；建设用地的ＮＤＶＩ曲线呈现单峰波动，但全年最大值不超过０．５；林地的ＮＤＶＩ??年保持在最高值，基本呈单峰型曲线，且一年中的最高值出现在７至８月份的夏季；对于??地区域，由于研究区域的农业耕种模式及当年的气候差异呈现出不同的波动趋势，但总??趋势是ＮＤＶＩ曲线在一年内呈现两个峰值，且波宽小，第一个峰值一般出现在４月份，第??峰值…般化现在８月份，这点是提取耕地区域的重要信息依据。??

?％３８??生产巧精度（％）?９０?８１．９?Ｗ．４?的．３??运用相同决策树分类规则对２００３？２０１３年ｎ年数据进行十地覆盖分类，巧果见图３．３。??山于相邻年份差巧较小，故图３．３?Ｕ展示了具有化巧忘义的２００３年、２００８年、２０１１年和??２０１３年４年的分类结果。??等寒??儀樣??图３．３?２００３、２００８、２０１０和２０１３年十地利用分类结果图??２０??
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本文编号：2882690