福建省NDVI变化特征及对气象因子的响应

发布时间：2017-05-18 11:14

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【摘要】：本文基于GIMMS NDVI、SPOT NDVI、MODIS NDVI三种遥感植被指数数据,在对比、分析之后,选择MODIS NDVI数据,利用线性趋势分析、小波分析等方法对福建省2000～2010年的植被覆盖状况及动态变化进行分析,以揭示植被的年内、年际及周期性变化特征及区域空间分布格局特征,并利用相关、偏相关分析及滞后相关分析法与同时间跨度内气温、降水气象因子进行年相关分析及月滞后响应分析。主要的研究结果有：(1)全省高植被生产力区域面积为100301.51km2,占全省总面积的83.28%。在各个地市中,高植被生产力面积所占百分比较大的有南平、三明、龙岩、宁德,分别为91.46%、91.00%、89.52%、86.80%；高植被生产力面积所占百分比较小的有厦门、泉州、莆田,分别是44.60%、63.04%、64.79%。(2) NDVI最高值出现在8月至9月,达0.855左右,最低值出现在3月份,但也高达0.65左右；4月份至9月份NDVI呈上升趋势,为植被的生长季,10月份至次年3月份为植被的非生长季,NDVI值呈逐渐下降趋势。NDVI在12个月时间尺度上有6个月显著的震荡变化,呈现出一个高值中心与一个低值中心的交替出现。(3)福建省2000～2010年年均NDVI最小值是2005年的0.747,最大值是2010年的0.799,线性变化趋势为0.0032/a,年均NDVI与年份的相关系数为0.614(P0.05),表明福建省年均NDVI总体呈缓慢上升趋势。(4)福建省年均NDVI变化基本不变的占比例最高,为82.18%,其次为轻度增加的,占15.04%。重度减少所占比例最大的是厦门6.47%,较小的宁德、南平,仅为0.09%、0.18%；轻度减少所占比例最大的是厦门,为7.85%、最小的是宁德,为0.37%；轻度增加比例较大的是漳州、莆田,分别为45.92%、29.27%；重度增加比例最大的是漳州3.59%,最小的有三明、宁德、南平,都为0.02%。(5)研究区年均NDVI与气温、降水的年相关性较弱；年、生长季NDVI与气温、降水均为不显著的负相关,非生长季NDVI与气温、降水均为不显著的正相关。(6)在非生长季,月NDVI均值对气温的响应关系密切,滞后累积期组合为当月、前1月时,相关系数最大,为0.840(p0.05)；对降水的响应,滞后累积期组合为当月、前1、2、3月,相关关系最大,为0.765(p0.05)。在生长季,月NDVI均值对气温的响应均为正相关,当滞后累积期组合为当月、前1、2月,前1、2月时,相关系数较大,分别是：0.796(p0.05)、0.787(p0.05)；月NDVI均值与各月份组合降水的相关系数均小于0.55,对降水的响应较弱。
【关键词】：NDVI 变化趋势 气象因子 相关分析 滞后响应
【学位授予单位】：福建农林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：Q948
【目录】：

• 摘要7-8
• Abstract8-10
• 1 引言10-18
• 1.1 选题背景与研究意义10-13
• 1.2 国内外研究现状13-18
• 2 研究区概况18-20
• 2.1 地理位置18-19
• 2.2 自然环境概况19-20
• 3 数据说明及预处理20-29
• 3.1 遥感数据的收集及处理20-27
• 3.2 气象数据的收集27-28
• 3.3 辅助数据28-29
• 4 研究内容和研究方法29-34
• 4.1 研究内容29
• 4.2 研究方法29-32
• 4.3 技术路线32-34
• 5 多源NDVI数据的对比结果34-38
• 5.1 三种数据源NDVI空间分布特征34-35
• 5.2 三种数据源NDVI时间分布特征35-36
• 5.3 多源NDVI的相关性分析36-37
• 5.4 NDVI数据集的择优37-38
• 6 福建省2000～2010年NDVI特征38-53
• 6.1 NDVI空间分布格局38-39
• 6.2 NDVI变化特征39-53
• 7 NDVI与气象因子的相关分析53-57
• 7.1 NDVI年际变化与气温、降水的时间相关性、偏相关分析53-54
• 7.2 NDVI对气温、降水变化的月际滞后响应54-57
• 8 结论与讨论57-60
• 8.1 结论57-58
• 8.2 讨论58-60
• 参考文献60-65
• 致谢65

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本文编号：375916