近20年柴达木盆地植被覆盖度时空变化特征

近20年柴达木盆地植被覆盖度时空变化特征摘要基于TIMESAT3.2平台对获得的柴达木盆地2000—2015年的MODISNDVI数据资料进行拟合，用动态阈值法提取盆地植被的返青期、枯黄期以及生长季长度3个主要物候参数，分别分析了柴达木盆地16年的植被物候和气候因子（气温和降水）的空间分异特征及时空变化趋势，并对两者进行偏相关性分析，结论如下：（1）柴达木盆地植被返青期整体以推迟为主，枯黄期推迟和提前的面积大致相当，生长季整体缩短。（2）在返青期推迟、生长季缩短的大趋势下，一些区域如盆地边缘的山脉河谷、盆地中东部冲洪积扇核心区、东部和北部山间盆地等地返青期提前、枯黄期推迟，生长季延长。（3）柴达木盆地气温和降水呈环状或半环状分布，植被覆盖区总体升温，但趋势不显著，降水量东部显著增多，中西部有所减少。（4）柴达木盆地植被物候对气温和降水变化的响应区域差异明显，在低海拔水体分布较多的相对湿润区随气温升高返青期提前、枯黄期推迟，对降水响应不明显；在海拔较高的山体上部随气温升高返青期推迟、枯黄期提前，随降水的增多返青期提前、枯黄期推迟。关键词：柴达木盆地气候变化遥感物候时序重建偏相关分析目录TOC\o"1-2"\h\u25719第一章引言 第一章引言1.1选题背景及意义柴达木盆地位于欧亚大陆的青藏高原的东北部，被大群山，分散的国内河流和湖泊所环绕，这主要归因于盖氏盆地周围山区的水融化。该水坝是典型的高原盆地。地形在西部，在高低在东，在西方宽，在东方窄。气候为大陆性季风，主要特征是白天强烈的日照，长时间的阳光照射，寒冷的漫长冬季，凉爽的夏天以及白天和晚上的温度差异很大。降水随着海拔的升高而增加。在全球变化的背景下，Kaidum盆地的生态环境在过去的几十年中变得极为敏感和脆弱，这反映出越来越多的草地遭到破坏，并有成为荒漠化土地的趋势。近年来，流域的生态环境得到改善，以戈柴和达柴丹和德令哈的沙漠地区为中心。植被面积显着增加，中部和东部地区大多数湖泊的面积仍在继续。为了扩大，有必要彻底和系统地研究Kaidam盆地草地和湖泊中植物转化的规律及其成因，以进一步了解湖泊动植物之间的相互作用。做出应对全球气候变化的气候变化和合理的科学管理决策。在区域层面上具有可持续发展的科学意义，在2000年之前，由于恶劣的自然条件和当地人类活动的恶化，流域的生态环境逐渐恶化。主要症状是干旱频繁，冰雪地区持续急剧下降，对河流和湿地水供应的直接影响，河流含水量和径流量的持续下降。湖体和湖泊矿物质的浓度继续增加，湿地持续减少，植被覆盖率下降，生物量显着下降，野生生物的生活条件下降。物种之间关系的显着减少大大减少了差异。人为地划分了栖息地环境，并细分了地理分布。流域本身的生态环境恶化，但它也对东北地区的生态环境的建设和保护产生了重大的负面影响。它损害了青藏高原流域社会和经济发展的可持续性和生态安全。因此，研究流域气候变化对植被和湖泊的影响以及气候变化的响应特征，对于当地农业和畜牧业的发展以及生态环境的建设和综合管理具有重要的现实意义。盆地。在这项研究中，使用统计软件SPASS，EXCEL，SAS10.0和OFFICE2013，并使用统计软件SPASS，EXCEL，SAS10在2015年将MODISNDVI数据与同期的气象数据作为样本表中的测量数据相结合。0和OFFICE2013。我从2015年开始使用它。分析方法，MK突变测试方法，累积异常方法，线性趋势方法和移动平均方法等统计方法揭示了菜坝盆地植物和湖泊的空间和空间动态及其响应。它有望成为当地可持续发展和实践的理论和实践参考，着重分析全球变暖温度以及植被降水的影响，增长的影响和湖泊面积的大小。生态环境综合治理现在，全球变暖是一个明显的事实。根据IPCC发布的第五次评估报告，由于北半球温室气体排放和其他活动的影响，它可能是1983-12年过去1400年中最温暖的30个。自20世纪中叶以来，全球平均温度和海平面温度从1880年到2012年上升了0.85°C，这表明平均温度呈线性上升趋势；2003-2012年的年平均温度高于2003-2012年的年平均温度。从1850-2012年到0.78°C，我国的气候也不例外，温度升高的速度高于世界平均水平。在过去的几年中，在我们国家，政府和各行各业的人们经常付钱。注意这一点，对我国的经济和社会发展具有重大影响。重要的是进一步预测气候变化趋势，以研究流域的时空气候差异的本质，改善未来的气候变化预测，并促进气候变化预测。在宏级别上做出管理决策很重要。人类发展气候变化是当前地球科学研究的重点。在全国和全球范围内，凯大坝盆地的气候变化基本上与青海省和青藏高原相似。但是，它仍然具有自己的特征。在过去的40年中，该流域的气候显着增加。1.2国内外研究现状几位国际学者利用1980年代和1990年代的一系列植物索引历史，对植物生长，陆地生物量和植物范围的动态进行了大量研究。他们主要使用1999年的NOAA-AVHRR数据。许多学者已经开始使用具有高空间分辨率的MODIS数据来估算植被的分类，植物的覆盖率。Tucker等人利用土地/土壤覆盖率，陆地生物量，叶面积指数和其他参数进行了遥感。使用NOAA的卫星植被指数数据来确定该地区植被的动态变化，非洲的Sahel和Graetz分析了植被覆盖率和干旱的变化，其他人则使用半酸性土壤进行了测量。植物覆盖率，底物和NDVI生成回归模型，然后估算植物覆盖率并分析植物覆盖率的时空动态。自1990年以来，Senay和Elliott就一直在使用双偏NDVI和土地利用数据。在进行1996年之前的全球分析以及美国俄克拉荷马州的植被空间动态时，Anyamba和Tucker分析了萨赫勒地区植物空间格局的差异时，使用了1981年至2003年的历史NDVI数据，并且还使用了一些卫星数据可用。恢复的详细植物斑块的空间分布特征。在过去的20年中，正常植物指数与气候因子之间的关系已成为全球气候变化研究的热门话题，Nicholson等,使用了NOAAAVHRR-NDVI数据。TimHess等。发现十年降水中的沉积物和植被指数和数据植被指数（NDVI）之间存在延迟。杨扬等。分析了NDVI与土壤覆盖类型和土壤水分之间的关系。特征，气候参数和发现表明，整个生长季节中4月至9月的植物生长条件可能反映了NDVI与潜在的降水和NDVI蒸发之间的滞后时间。杨立民等。在分析北美草原NDVI与气候因子之间的关系时，人们认为春季的潜在蒸发与北美草原的气候因子之间存在显着相关性。在与春季相关的降雨中减去了NDVI。它在夏天积累。NDVI，陈艳丽，等，利用2000年至2005年的MODISNDVI数据，我们动态地研究了锡林郭勒盟的草地植被变化。平均温度，最高温度，最低温度和日照时间。它被用作气候指标，分析了锡林郭勒联邦草原和普通草原的MODISNDVI与东部和早期气候因子之间的关系，并讨论了草地植被变化的气候驱动因素。1.3研究内容首先，让我们讨论这项研究的目的和意义，卡达姆盆地的气候变化，植被与湖泊之间的关系以及区域和国际研究的发展。在过去的56年中，我们利用柴达木盆地德令哈，乌兰，诺木洪，格尔木，冷湖，大柴旦，小枣火和曼雅等站的地面观测数据，使用了多种统计分析方法来研究人物书籍。气候因素，例如当地温度，年降雨量和每年的日照时间。从2002年到2020年，我们将讨论Kaidam盆地植被和陆地生物量范围的动态特征，并使用卫星遥感技术对Woolber盆地的人工植被进行调查。序列数据分析了流域中枸杞生长的年月动态，并分析时空差异。在过去的20年和未来的20年中，有潜力在流域吸收碳的物种和植物已经建模，可以监视和识别水源，并根据多个卫星数据对水源进行表征。常见的湖泊和湖泊近几十年来，在Kaidam盆地郊区，海岸线变化和湖泊面积变化的原因。分析各种空间分布。通过分析柴达木盆地植被与湖泊之间的关系以及人类活动对柴达木盆地核心地区湖泊的影响，总结了本研究在湖泊植被和气候变化方面的主要发现。气候分析问题和不足。我们期待着未来在KaiDam盆地对气候变化的研究。柴达木盆地植研究概况及数据2.1研究区概况柴达木盆地位于青藏高原的东北部，是一个三角形构造盆地。盆地的东北，西北和南部边缘与赤连山脉，阿尔敦山脉和昆仑山脉接壤，盆地内部高度为2652-3350米，包括山脉在内的最大高度为6066米。该区域从盆地边缘到中心约2.56×105km，地形类型包括戈壁山脉，固定和半固定的沙丘，风蚀丘陵，Piedmont斜坡和盆地中的泻湖平原。围绕环湖中心环带的构造有几种方式。主要河流有巴音戈尔河，格尔木河，香格里德河，塔塔林河，达河和达哈勒滕等，其中大部分为内河。在气候方面，位于青藏高原和西北干旱地区交界处的柴达木盆地是一种干燥的沙漠气候，降雨少，蒸发量大并且通常具有放射性。盆地的年总温度为160至175kCal/cm2，年平均温度约为1.4°C至5.1°C，年蒸发量为2000至3000mm，钢的年产量从150逐渐降低至200东南部平均毫米，盆地边缘不到15毫米。在中部和西北部，由于干旱和寒冷的自然条件，盖丹盆地既有咸的沙漠景观，又有青藏的特点。其中，盐湖没有植被。戈壁盆地的西北沙漠，有风的丘陵，沙漠，没有雪和岩石的冰川。周围的山峰或非常轻的植被占流域总面积的53.68％，而内河则是由融化的冰雪和洪水淹没在所形成的湖泊周围的山脉中形成的，其他地方的植被大多密集。上部山区和丘陵地区的高寒草甸分布缓慢，分别占流域的20.57％和23.62％。它散布在水槽中央的冲积扇的前边缘。图2-1柴达木盆地地理位置及土地覆盖类型2.2柴达木盆地植的数据分析本研究基于瑞典隆德大学Jönsson和Eklundh开发并改进的TIMESAT3.2平台，提取柴达木盆地几种典型植被类型进行滤波算法比较。结果显示，S-G算法对原始NDVI曲线的细节拟合较好，但同时也会导致大量噪声保留下来，物候期阈值的确定会受到较大干扰，鉴于S-G算法的这一特点，当拟合植被指数较高的林地时序时其优势可能会显现出来；D-L算法是Fisher等人在2006年提出的，其与A-G算法在拟合生长季曲线和上包络线时吻合度较高，但在一些时段受NDVI噪声影响易产生曲线突变，难以捕捉植被的真实生长状态，所以不适于干旱半干旱区植被指数的拟合；A-G算法能进一步减少柴达木盆地MODISNDVI时间序列中较大的噪声，更为平滑地反映植被的生长情况，最终选择A-G算法作为对柴达木盆地NDVI时间序列的拟合方式。植被物候参数生长季开始期（返青期）、结束期（枯黄期）和长度等的提取是监测一个地区长时间大尺度植被生长状态的关键环节，目前提取物候参数的方法主要有阈值法、最大变化斜率法、滑动平均法、曲线拟合模型法、主分量分析法等，王宏等人结合地面实测数据对几种提取方法进行了比较，认为阈值法的估测误差最小。本研究使用TIMESAT3.2自带的动态阈值法提取物候参数，其对阈值法的改进在于将NDVI曲线振幅的百分比代替固定NDVI值作为某地植被物候的阈值。在TIMESAT3.2下总共可提取9种物候参数，包括：返青期(a)、枯黄期(b)、生长季长度(c)、NDVI基线（d）、NDVI峰值日期(e)、NDVI最高值(f)、生长季振幅(g)、生长季NDVI活跃累积量(h)、生长季NDVI总累积量(i)，这里只提取返青期、枯黄期和生长季长度三个参数作为研究。图2-2柴达木盆地植被覆盖时间序列及三种滤波算法效果比较第三章柴达木盆地植变化特征3.1研究物候变化特征通过计算，得出犬流域植物谱系多年生平均值的空间分布特征。除了盆地西北部的沙漠或裸露的岩石外，该盆地多年生的茂密植被范围为130至170天，并逐渐从盆地的中心和东部向西和向北移动。平均而言，总共有156天，极少的植被（约占植被的4％）显示出绿相比140天快，散布在盆地东北部的小山丘中，在垂直洪泛盘的前面。Dulan-Nuomuhong-Gelmud-Utumeiren贫困地区的绿洲从东部到中心在140至160天内恢复为绿色，其轴线集中在东部的低地和山区低地。盆地边缘约占植被范围的56％。除绿洲的核心外，盆地北部和南部的山区高处以及中部和南部地区的扇形扇形锋面在160天内变成绿色。它们大多数发生在270至310年之间。流域东部的低地，冲积锋面的绿洲以及该盆地的南北山谷平均每天294天，其黄色植被的生长速度低于300天。那天是十月之后。其余区域显示的垂直对比度与绿色时段相同。换句话说，随着高度的增加，黄色间隙被推迟。由于绿色过渡期和枯萎期的总和，生长季节的长度主要分布在120到170天之间，在加斯库莱湖西岸和苏甘湖以东平均为138天。盆地东部和中央冲积扇前缘的一些小盆地占植物生长面积的24.2％。季长超过150天，有昆仑山和奇瑞峰山的南坡，拉hu湖周围地区的35.7％少于130天，且分布在130至150天之间。这两个地区的持续时间都超过150天，而少于130天，包括河谷，洪泛区和氢平原，冲积盘，下降和斜坡。图3-1柴达木盆地植被物候多年均值空间分布柴达木盆地降水量有明显的空间分异特征，区域内降水空间差异较大，2000-2020年柴达木盆地多年平均降水量呈现自东南向西北的半环状递减趋势，年均降水量116.5mm，属典型干旱气候。图3-2柴达木盆地2000-2020年主要环境变化趋势都兰以东低山区受印度洋水汽和东部季风影响较大，年均降水量最高达343.6mm，多发育小嵩草草甸、紫花针茅草原和芨芨草草原。冷湖等西北地区深居内陆，周边降水量最少，最低仅为7.2mm。20年柴达木盆地多年均温-0.52-6.28℃，平均气温3.6℃，总体温度偏低。受海拔影响明显，盆地西南昆仑山区和南部山区年均温低于0℃，而盆地中部和冷湖北部地区出现两个温度高值中心，最高值出现在格尔木周边区域。多年平均相对湿度与降水量空间分布有较好的一致性，同样表现为自东南向西北内陆的递减分布特征，盆地内平均相对湿度为35.5%，东南山区最高可达49.8%，气候较为干旱。以大柴旦-德令哈-诺木洪-格尔木-小灶火一线城镇为界，外围区域相对湿度较高，而西北地区相对湿度明显较低。年总日照时数地理分布特点为西北高，东南低，由东南向西北内陆逐渐递增趋势，最高日照时数达3304.8h。西北内陆较为干燥，降水稀少，日照时数明显高于同纬度东南山区，多发育荒漠植被或无植被分布。与日照时数分布规律类似，柴达木盆地蒸散量分布由东部向西北地区逐渐增加，平均蒸散量832.7mm。图3-3柴达木盆地主要环境因子时间变化特征最大值出现在冷湖气象站，东南山区蒸散量整体较低，多集中在700mm.a-1左右。根据2000-2020年柴达木盆地总降水量、平均温度、平均相对湿度、总日照时数和总蒸散量，采用最小二乘法和趋势分析法综合分析不同环境因子不同年份和不同季节20年时间变化趋势。2000-2020年柴达木盆地降水量总体呈上升趋势，特别是西南昆仑山区增加趋势较为显著，但降水年际波动变化较为明显且降水集中在夏季。夏季对全年降水影响明显，与年均降水量分布趋势相同，均表现为2000-2007年降水量大体呈稳定上升趋势，2008年以后降水明显波动下降。夏季降水量平均为77mm，春季和秋季降水较少，多在22mm上下波动，远低于夏季降水量。温度柴达木盆地20年温度变化并不显著，年均温保持微弱上升的态势，特别在盆地南部山区上升趋势较为显著，多数集中在3℃以上。其中春季温度在2000-2007年呈现较为明显的波动上升趋势，2007年后稳定在4.5℃左右，略高于秋季均温。夏季均温变化较为稳定，围绕15℃上下波动，秋季均温整体呈微弱的上升趋势，特别是2007年以后波动上升趋势较为显著。4.2.3相对湿度2000-2020年年均相对湿度整体变化趋势不明显，盆地西南和德令哈周边地区有明显的下降趋势。春季相对湿度远低于夏季和秋季，平均仅为29%，且呈现略微下降的趋势。夏季不同年份相对湿度均高于其他季节，平均40.5%，与年均相对湿度变化趋势一致。秋季2006年以前相对湿度明显较低，2007年以后波动较大，但总体保持微弱增加趋势。图3-42000-2020年柴达木盆地植被覆盖度与主要环境因子相关分析结果（a：降水量；b：温度；c：相对湿度；d：日照时数）3.2柴达木盆地植气候变化时空特征修改了Kaidam盆地周围18个气象站的数据，以表征2000年至2020年Kaidam地区的温度和降水分布，这表明平均温度的空间分布与该地区的高度分布非常一致。也就是说，从低海拔盆地的中心到被群山环绕的盆地的外围，从小峡谷或河谷逐渐下降到较低的山脊和山峰。根据时间尺度，从2000年到2020年，柴达木盆地的多年平均温度为1.58°C。柴达木盆地的温度在新世纪初已显着上升，达到年平均3.45°C。这个峰值是连续第四年，2008年温度降至0.29°C，温度从2009年恢复到平均值，并且该值一直在波动。由于2004年，2005年和2008年的3年异常，盖丹盆地（不包括这3年温度值的影响）在过去20年中出现了降水变暖的趋势。盖丹盆地的地理位置。它位于内陆深处，四面环山，难以获得蒸汽，并且在中西部的低山形成非常干燥的气候。季风地区受季风影响更大，导致平均降雨量增加。多年来，在Kaidam盆地，它从东到中西部呈半圆形减小。根据时间尺度，20年的总体平均值为121.43毫米，其中不包括2001年异常低的21.5毫米沉积物。所有其他年份都在平均水平以上波动，并且总体趋势正在增加。温度将变得更加明显。一般来说，盖丹盆地倾向于温暖潮湿。图3-52000—2020年柴达木盆地气温和降水时空分布总特征第四章总结柴达盆地中西部地区和西部地区植物生长区域的植物基因型以区域分布为特征，除泛过渡带外，其他植被稀少的大沙漠。就像边缘的主要山脉一样，盆地，河流山谷和中央本地爱好者的绿洲也正在等待。发育阶段将从东部和中部绿洲地区的低山向南北山脉稳步转变，绿化将从中部东部逐渐向南北方向移动，黄色将从中东部逐渐上升。中间。-从东部到东南，从中东部到南北，生长季节将逐渐缩短，特别是在盆地的东南角。此外，绿洲和河床边缘缺乏地下和地上流水，减缓了绿化速度并缩短了生长期。流域的空间温度分布与海拔高度显着相关，从2000年到2020年，从低海拔流域的中心到流域外的山脉将呈环形下降。水箱的整体温度略有上升，并且波动很大，根据全球气温趋势。植被的覆盖范围以热量为主，而重要的高温地区则以盆地东南角的高原为标志。柴达木盆地的总降雨量从东部郊区到该盆地的中部和西部都显着增加和减少。对分级时间与气候数据之间关系的部分分析表明，降雨对凯丹姆盆地植被通勤的影响通常大于温度，而影响的幅度与特定地区不同。首先，它的代表是河流谷，山区，氢平原，冲积扇绿洲地区，这些地区湿度高，对温度反应更敏感，而温度上升有助于增长。在5°C开始时，它在0°C时发芽并变绿，这些区域的物理特性对降水的变化没有明显的响应。其次，在盆地边缘和某些绿洲以外的山区，该地区的营养级配时期对某些地区的温度变化和降水有显着的响应。一方面，温度升高将使蒸发变差并导致水分流失，这可能导致该区域的绿化期推迟并且黄色持续时间增加和增加。您可以改善网站。该区域水和热条件的结合会延迟变绿和变黄的时间。参考文献[1]胡东生.盐湖资源与环境遥感地质学的研究[J].青海环境,2019(4):178-183.[2]王苏民,窦鸿身.中国湖泊志[M].北京:科学出版社,2018.[3]郭斌，基于GIS的黄土高原南部土地景观动态及优化[D].陕西师范大学,2017.[4]秦大河.未来50-100年全球气候继续变暖[J].决策与信息,2019,30(12):4-5.[5]李林,时兴合,申红艳,等.1960～2009年青海湖水位波动的气候成因探讨及其未来趋势预测[C].中国湖北宜昌,2019.[6]SchwartzMD.Green-wavephenology[J].Nature,2018,394:839-840.[7]ChenXQ,HuB,YuR.SpatialandtemporalvariationofphenologicalgrowingseasonandclimatechangeimpactsintemperateeasternChina.GlobalChangeBiology,2019,11:1118-1130.[8]朱西德、李林、秦宁生，等，青藏高原年降水量分区及变化特征[J].2018,29(01):1-4.[