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中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应
被引量：
62
1
作者
耿庆玲
陈晓青
+1 位作者
赫晓慧
田智慧
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期3557-3568,共12页
不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000—2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础...
不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000—2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础上,对气候变化和人类活动两大驱动要素在不同植被类型NDVI变化中的相对贡献进行了定量评估和归因。研究结果表明:(1)2000—2015年,我国植被NDVI整体呈增加趋势,且其空间占比高达84.1%。其中,森林植被的改善状况最佳,显著增加的面积占到了森林总面积的82.4%;而荒漠植被的改善状况相对较差,仅有22.3%的区域呈显著增加趋势。(2)人类活动在我国植被变化中占主导地位。植被改善区和植被退化区人类活动的相对贡献分别为76.4%和60.0%,且人类活动对植被的影响更多与管理方式而非土地利用类型转变有关。(3)不同类型植被对气候变化和人类活动的响应差异显著。对于植被改善区,除沼泽外,人类活动对各类型植被NDVI变化的贡献率均在70%以上,尤其是对农作物的贡献率最高,达到80.7%;对于植被退化区,人类活动影响较大的植被类型为沼泽和农作物,表明2000—2015年间我国沼泽受到了更强烈人类活动的负面影响。研究有助于增强对不同植被类型对全球变化响应机制的理解,并为促进生态建设和植被恢复工作的有效实施提供科学参考。
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关键词
植被变化
归一化植被指数(NDVI)
气候变化
人类活动
不同植被类型
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职称材料
基于PROSAIL混合反演模型的MODIS LAI产品改进及评估
被引量：
4
2
作者
赫晓慧
张乐涵
+2 位作者
乔梦佳
田智慧
周广胜
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第22期9328-9341,共14页
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是定量陆地生态系统中光合作用、呼吸作用、蒸腾、碳和养分循环等过程中物质与能量交换的重要结构参数。目前大、中尺度的气候和生态水文建模使用的LAI产品主要来源于中分辨率成像光谱仪(MODIS),但由于...
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是定量陆地生态系统中光合作用、呼吸作用、蒸腾、碳和养分循环等过程中物质与能量交换的重要结构参数。目前大、中尺度的气候和生态水文建模使用的LAI产品主要来源于中分辨率成像光谱仪(MODIS),但由于其反演过程中的不确定性因素导致MODIS LAI产品在部分地区存在质量问题。以青海省复杂植被地区为研究区域,基于实地考察与采样验证了区域内MODIS LAI所存在的质量问题分布,并揭示了不确定因素的影响。与此同时,提出了一种基于PROSAIL模型与深度神经网络(DNN)的混合建模技术,针对MODIS LAI生成机制中地表分类数据、地表反射率数据和反演算法的不确定性进行改进,并基于青海省大范围实测LAI数据评估了改进前后产品的准确度,实测数据的验证结果发现:改进模型的LAI准确度(RMSE=0.48,R^(2)=0.64)显著高于MODIS LAI(RMSE=0.71,R^(2)=0.56),预测结果与实测结果之间的偏差显著减少;区域尺度上,柴达木荒漠植被低覆盖典型区域、三江源高寒草甸中覆盖典型区域与青海湖牧场草地高覆盖典型区域的RMSE分别提高了0.19、0.10、0.54,改进方法有效解决了MODIS LAI产品中高覆盖植被饱和效应导致的高估以及低覆盖植被未检索导致低估的质量问题,改进结果分布连续,更符合真实植被状况。基于以上研究,充分证明了研究方法对MODIS LAI产品的改进具有可靠性,能够在缺少实测样本数据的情况下有效提高MODIS LAI的质量,为全球植被环境监测与生态建模提供重要的数据支持。
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关键词
MODIS
LAI
PROSAIL模型
叶面积指数
深度神经网络
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职称材料
黄河流域植被覆盖度变化及驱动因素
被引量：
30
3
作者
王晓蕾
石守海
陈江朝霞
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期5358-5368,共11页
利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台通过像元二分模型反演出1999~2019年植被覆盖度,采用一元线性回归和变异系数法来研究FVC的变化趋势特征及其稳定性,通过地理探测器进行植被变化的驱动分析.结果表明:黄河流域FVC总体上西北...
利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台通过像元二分模型反演出1999~2019年植被覆盖度,采用一元线性回归和变异系数法来研究FVC的变化趋势特征及其稳定性,通过地理探测器进行植被变化的驱动分析.结果表明:黄河流域FVC总体上西北低东南高;中高和高被覆盖区分别占研究区总面积的21.74%和17.87%;近20a年黄河流域FVC已有较好改善,流域中部植被改善最明显,改善区域占流域总面积的48.52%;FVC的稳定性以较平稳为主.降水、日照时间及相对湿度三个驱动因子对黄河流域FVC影响力最强.各驱动因子对FVC影响存在交互作用,以双因子增强或者非线性增强为主,双因子交互作用增强了单因子的影响;本研究也揭示了促进植被生长的各因子最适宜范围,有助于更好地理解自然和社会因素对植被覆盖变化的影响及其驱动机制.
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关键词
植被覆盖度
时空变化
驱动分析
地理探测器
黄河流域
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职称材料
题名
中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应
被引量：
62
1
作者
耿庆玲
陈晓青
赫晓慧
田智慧
机构
郑州大学
地球
科学
与技术学院
郑州大学
中国气象科学研究院
-
郑州大学
生态
气象
联合实验室
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第9期3557-3568,共12页
基金
国家自然科学基金项目(41801085)
第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0106)
郑州大学青年教师专项科研启动基金项目(32211701)。
文摘
不同植被类型对外界干扰和环境变化的敏感性不同。为厘清中国不同类型植被的动态变化特征及其对外界环境变化的响应,综合利用趋势分析、残差分析和情景模拟方法,在明确2000—2015年间我国不同植被类型归一化植被指数(NDVI)时空变化基础上,对气候变化和人类活动两大驱动要素在不同植被类型NDVI变化中的相对贡献进行了定量评估和归因。研究结果表明:(1)2000—2015年,我国植被NDVI整体呈增加趋势,且其空间占比高达84.1%。其中,森林植被的改善状况最佳,显著增加的面积占到了森林总面积的82.4%;而荒漠植被的改善状况相对较差,仅有22.3%的区域呈显著增加趋势。(2)人类活动在我国植被变化中占主导地位。植被改善区和植被退化区人类活动的相对贡献分别为76.4%和60.0%,且人类活动对植被的影响更多与管理方式而非土地利用类型转变有关。(3)不同类型植被对气候变化和人类活动的响应差异显著。对于植被改善区,除沼泽外,人类活动对各类型植被NDVI变化的贡献率均在70%以上,尤其是对农作物的贡献率最高,达到80.7%;对于植被退化区,人类活动影响较大的植被类型为沼泽和农作物,表明2000—2015年间我国沼泽受到了更强烈人类活动的负面影响。研究有助于增强对不同植被类型对全球变化响应机制的理解,并为促进生态建设和植被恢复工作的有效实施提供科学参考。
关键词
植被变化
归一化植被指数(NDVI)
气候变化
人类活动
不同植被类型
Keywords
vegetation changes
NDVI
climate change
human activities
different vegetation types
分类号
Q948.1 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
基于PROSAIL混合反演模型的MODIS LAI产品改进及评估
被引量：
4
2
作者
赫晓慧
张乐涵
乔梦佳
田智慧
周广胜
机构
郑州大学
地球
科学
与技术学院
郑州大学中国气象科学研究院郑州大学生态气象联合实验室
郑州大学
计算机与人工智能学院
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第22期9328-9341,共14页
基金
第二次青藏高原科学考察计划(2019QZKK0106)
河南省重大科技专项(201400210900)。
文摘
叶面积指数(Leaf Area Index,LAI)是定量陆地生态系统中光合作用、呼吸作用、蒸腾、碳和养分循环等过程中物质与能量交换的重要结构参数。目前大、中尺度的气候和生态水文建模使用的LAI产品主要来源于中分辨率成像光谱仪(MODIS),但由于其反演过程中的不确定性因素导致MODIS LAI产品在部分地区存在质量问题。以青海省复杂植被地区为研究区域,基于实地考察与采样验证了区域内MODIS LAI所存在的质量问题分布,并揭示了不确定因素的影响。与此同时,提出了一种基于PROSAIL模型与深度神经网络(DNN)的混合建模技术,针对MODIS LAI生成机制中地表分类数据、地表反射率数据和反演算法的不确定性进行改进,并基于青海省大范围实测LAI数据评估了改进前后产品的准确度,实测数据的验证结果发现:改进模型的LAI准确度(RMSE=0.48,R^(2)=0.64)显著高于MODIS LAI(RMSE=0.71,R^(2)=0.56),预测结果与实测结果之间的偏差显著减少;区域尺度上,柴达木荒漠植被低覆盖典型区域、三江源高寒草甸中覆盖典型区域与青海湖牧场草地高覆盖典型区域的RMSE分别提高了0.19、0.10、0.54,改进方法有效解决了MODIS LAI产品中高覆盖植被饱和效应导致的高估以及低覆盖植被未检索导致低估的质量问题,改进结果分布连续,更符合真实植被状况。基于以上研究,充分证明了研究方法对MODIS LAI产品的改进具有可靠性,能够在缺少实测样本数据的情况下有效提高MODIS LAI的质量,为全球植被环境监测与生态建模提供重要的数据支持。
关键词
MODIS
LAI
PROSAIL模型
叶面积指数
深度神经网络
Keywords
MODIS LAI
PROSAIL model
leaf area index
deep neural network
分类号
Q948 [生物学—植物学]
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职称材料
题名
黄河流域植被覆盖度变化及驱动因素
被引量：
30
3
作者
王晓蕾
石守海
陈江朝霞
机构
郑州大学
地球
科学
与技术学院
郑州大学
出处
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第11期5358-5368,共11页
基金
河南省高等学校重点科研项目(21A420006)
河南省自然科学基金资助项目(212300410292)
河南省科技攻关项目(212102210137)
文摘
利用Google Earth Engine(GEE)遥感云计算平台通过像元二分模型反演出1999~2019年植被覆盖度,采用一元线性回归和变异系数法来研究FVC的变化趋势特征及其稳定性,通过地理探测器进行植被变化的驱动分析.结果表明:黄河流域FVC总体上西北低东南高;中高和高被覆盖区分别占研究区总面积的21.74%和17.87%;近20a年黄河流域FVC已有较好改善,流域中部植被改善最明显,改善区域占流域总面积的48.52%;FVC的稳定性以较平稳为主.降水、日照时间及相对湿度三个驱动因子对黄河流域FVC影响力最强.各驱动因子对FVC影响存在交互作用,以双因子增强或者非线性增强为主,双因子交互作用增强了单因子的影响;本研究也揭示了促进植被生长的各因子最适宜范围,有助于更好地理解自然和社会因素对植被覆盖变化的影响及其驱动机制.
关键词
植被覆盖度
时空变化
驱动分析
地理探测器
黄河流域
Keywords
fractional vegetation cover
spatiotemporal evolution
driving forces
geographic detector
Yellow River Basin
分类号
X87 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
中国不同植被类型归一化植被指数对气候变化和人类活动的响应
耿庆玲
陈晓青
赫晓慧
田智慧
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022
62
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下载PDF
职称材料
2
基于PROSAIL混合反演模型的MODIS LAI产品改进及评估
赫晓慧
张乐涵
乔梦佳
田智慧
周广胜
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
4
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职称材料
3
黄河流域植被覆盖度变化及驱动因素
王晓蕾
石守海
陈江朝霞
《中国环境科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
30
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职称材料
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