基于雅鲁藏布江流域1981—2015年长时间序列植被、降水、气温和干旱数据集,采用非参数统计方法Sen s slope和Mann-Kendall趋势检验法识别了各要素时空变化特征,采用Pearson相关性分析和地统计学方法分析了植被覆盖对气候变化响应的时滞...基于雅鲁藏布江流域1981—2015年长时间序列植被、降水、气温和干旱数据集,采用非参数统计方法Sen s slope和Mann-Kendall趋势检验法识别了各要素时空变化特征,采用Pearson相关性分析和地统计学方法分析了植被覆盖对气候变化响应的时滞效应,探讨了气候变化对植被动态的影响机制。结果表明:归一化植被指数(NDVI)大体由上游至下游呈逐渐增大的空间分布特征,且中游部分地区植被有所改善,下游地区存在一定退化现象;流域上游主要受气温影响呈干旱化,中游和下游地区受降水影响趋于暖湿化;流域上游和中游地区NDVI与降水和干旱呈显著正相关关系,且主要在滞后1月时相关性最高,中游及下游东南部NDVI与气温呈显著负相关关系,滞后0~3月的区域均有分布。展开更多
利用2005年至2010年6年的GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)数据反演,研究了青藏高原地区以及雅鲁藏布江流域的季节及年陆地水储量的变化情况。结果显示:在研究区,伴随着显著地季节性波动,年水储量均有明显的下降趋势。同...利用2005年至2010年6年的GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)数据反演,研究了青藏高原地区以及雅鲁藏布江流域的季节及年陆地水储量的变化情况。结果显示:在研究区,伴随着显著地季节性波动,年水储量均有明显的下降趋势。同时,流域GRACE数据反演结果和国际上几种模式的水文模拟结果比较表明,GRACE在两个流域上的反演结果与CPC水文模型模拟结果变化趋势较为一致,但水储量年、季变化幅度偏大,而与GLDAS发布的CLM与VIC模型的结果则相差甚远,主要原因归结为青藏高原地区气候条件复杂导致模型的不确定性及误差较大,而大多水文模型缺乏对地下水变化的模拟能力所致。展开更多
以雅鲁藏布江流域林芝段为研究区域,运用GIS空间分析方法和ENVI遥感影像处理技术,获取2017年研究区域景观类型分布,利用Fragstats v 4.2.1计算景观格局指数,并将21个景观格局指数通过相关性分析法、主成分和聚类分析法,剔除冗余指数,最...以雅鲁藏布江流域林芝段为研究区域,运用GIS空间分析方法和ENVI遥感影像处理技术,获取2017年研究区域景观类型分布,利用Fragstats v 4.2.1计算景观格局指数,并将21个景观格局指数通过相关性分析法、主成分和聚类分析法,剔除冗余指数,最终确定8个代表性景观指数对对景观格局空间水平差异性进行分析。结果显示:(1)PAFRAC-MN:耕地>建设用地>水域>草地>林地>未利用地;PD:水域>草地>未利用地>林地>耕地>建设用地;ED边缘密度:草地>水域>林地>未利用地>耕地>建设用地;PLAND:林地>草地>未利用地>水域>耕地>建设用地;AREA_MN:林地>未利用地>草地>水域>建设用地>耕地;AI:林地>未利用地>草地>水域>耕地>建设用地;IJI:建设用地>草地>水域>耕地>林地>未利用地;LSI:水域>草地>耕地>未利用地>林地>建设用地;(2)林地类型斑块结构稳定,连通性好;水域景观类型景观异质性指数高,水资源空间形态复杂;耕地类型板块分维数值高,呈现不规则性,说明受人为干扰度强;草地景观类型的单位面积周长长度大,破碎化程度高,对整个景观的影响大。本研究可对高原生态景观规划、生态安全评价提供一定参考。展开更多
文摘基于雅鲁藏布江流域1981—2015年长时间序列植被、降水、气温和干旱数据集,采用非参数统计方法Sen s slope和Mann-Kendall趋势检验法识别了各要素时空变化特征,采用Pearson相关性分析和地统计学方法分析了植被覆盖对气候变化响应的时滞效应,探讨了气候变化对植被动态的影响机制。结果表明:归一化植被指数(NDVI)大体由上游至下游呈逐渐增大的空间分布特征,且中游部分地区植被有所改善,下游地区存在一定退化现象;流域上游主要受气温影响呈干旱化,中游和下游地区受降水影响趋于暖湿化;流域上游和中游地区NDVI与降水和干旱呈显著正相关关系,且主要在滞后1月时相关性最高,中游及下游东南部NDVI与气温呈显著负相关关系,滞后0~3月的区域均有分布。
文摘利用2005年至2010年6年的GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)数据反演,研究了青藏高原地区以及雅鲁藏布江流域的季节及年陆地水储量的变化情况。结果显示:在研究区,伴随着显著地季节性波动,年水储量均有明显的下降趋势。同时,流域GRACE数据反演结果和国际上几种模式的水文模拟结果比较表明,GRACE在两个流域上的反演结果与CPC水文模型模拟结果变化趋势较为一致,但水储量年、季变化幅度偏大,而与GLDAS发布的CLM与VIC模型的结果则相差甚远,主要原因归结为青藏高原地区气候条件复杂导致模型的不确定性及误差较大,而大多水文模型缺乏对地下水变化的模拟能力所致。
文摘以雅鲁藏布江流域林芝段为研究区域,运用GIS空间分析方法和ENVI遥感影像处理技术,获取2017年研究区域景观类型分布,利用Fragstats v 4.2.1计算景观格局指数,并将21个景观格局指数通过相关性分析法、主成分和聚类分析法,剔除冗余指数,最终确定8个代表性景观指数对对景观格局空间水平差异性进行分析。结果显示:(1)PAFRAC-MN:耕地>建设用地>水域>草地>林地>未利用地;PD:水域>草地>未利用地>林地>耕地>建设用地;ED边缘密度:草地>水域>林地>未利用地>耕地>建设用地;PLAND:林地>草地>未利用地>水域>耕地>建设用地;AREA_MN:林地>未利用地>草地>水域>建设用地>耕地;AI:林地>未利用地>草地>水域>耕地>建设用地;IJI:建设用地>草地>水域>耕地>林地>未利用地;LSI:水域>草地>耕地>未利用地>林地>建设用地;(2)林地类型斑块结构稳定,连通性好;水域景观类型景观异质性指数高,水资源空间形态复杂;耕地类型板块分维数值高,呈现不规则性,说明受人为干扰度强;草地景观类型的单位面积周长长度大,破碎化程度高,对整个景观的影响大。本研究可对高原生态景观规划、生态安全评价提供一定参考。
