自然地理学毕业论文

第一章 绪论1.1 研究背景和意义全球变化科学(Global change science)是 20 世纪 80 年代开始的一个新兴科学领域。它的科学目标是描述和理解人类赖以生存的地球环境系统运转的机制、变化规律以及人类活动对地球的影响，从而提高对未来环境变化及其对人类社会发展影响的预测和评估能力（荣裕良，2008） 。随着“国际地圈与生物圈计划”(IGBP， International Geo-sphere and Biosphere Plan)和“全球环境变化人文计划”(HDP， Human Dimensions of Global Environmental change program)两大国际全球变化研究组织的积极活动，人类对全球变化的认识不断深入（IGBP/HDP，1995） 。全球气候变暖是全球变化中最重大的也是最严重的环境问题，在 2012 年，美国国家航空航天局（NASA，National Aeronautics and Space Administration）和世界气象组织（WMO，World Meteorological Organization）均报道了自有地表温度器测资料(1850 年)以来，全球最暖的 10个年份有 9 个出现在 20002011 年间（邓少福，2013） 。全球变暖表现为加速冰川融化、雪线上升、海平面上升、海水淡化，引起生物多样性变化和极端天气、气候事件的增多，从而对农业生产、经济、社会的可持续发展产生显著影响。陆地生态系统是人类赖于生存与可持续发展的生命支持系统，全球变化研究实质是探讨人类活动引起的全球变化对陆地生态系统与人类生存环境的作用及其响应（陈雪华，2012） 。当前， “全球气候变化与陆地生态系统”(GCTE，Global Change and Terrestrial Ecosystem)和“土地利用/土地覆盖变化(Lucc，Land-use and cover change)”成为全球变化研究的核心项目和重要方向，并成为全球变化中最复杂、最具活力的研究内容（常顺利，2003） 。植被是陆地生态系统的主体，是土地覆盖最主要的类型，其覆盖变化是反映区域性生态环境状况的重要指标之一，对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响（陈效逑等，2009） 。植被具有明显的年际变化和季节变化的特点，并且是连结土壤、大气和水分的自然“纽带 ”，在全球变化研究中起着“指示器”的作用，对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化的趋势（孙红雨等，1998；马明国等，2006；崔林丽等，2010；李春晖等，2004） ，所以研究全球气候变化离不开分析植被覆盖的动态变化及其与气候变化的响应关系。植被气候关系是一个复杂的系统（孙艳玲等，2007） ，植被的生长过程受各种气候因子的影响，气候制约着植被的地理分布，植被是区域气候特征的反映和指示（香宝等，2002），两者之间存在密不可分的联系（李秀花等，2009）；研究植被指数与各类气候因子的相互关系，有利于应用植被指数模拟植物生长规律、预测植被长势、监测植被生物量等，监测植被动态变化以及分析这种变化与气候关系已经成为全球变化研究的一个重要领域（崔林丽等，2010；李春晖等，2004；贾艳红等，2007；王连喜等，2003；杨嘉等，2007；付新峰等，2007；赵茂盛等，2001） 。遥感科学是地理学发展的一大推动学科（王强，2012） ，最早对植被覆盖变化研究运用的方法是传统的地表实测法，但植被覆盖具有明显的时空差异，用传统的地表实测法获取的是点上的数据，很难在较大空间尺度上进行动态测量，所以有很大的局限性（贾艳红等，2007）。近年来，随着遥感和 GIS 技术的不断成熟，利用遥感数据研究植被变化具有了更好的可操作性和可实现性，植被指数遥感为大尺度监测植被状况的演化过程提供了技术可能（李震等，2005；韦红波等，2002；索玉霞等，2009） 。植被指数是根据绿色植物的光谱反射特征，利用以近红外和红光波段为主的多光谱遥感数据，经线性和非线性组合构成的对植被有一定指示意义的各种数值，这些数值能够较好地反映植被覆盖情况、生长状况及生物量等，是一组常用的光谱常量（董永平等，2005；王强，2012）。常用的表征植被活动的指标有土壤调整植被指数(Soil Adjusted Vegetation Index，SAVI)、归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index， NDVI） 、季节/时间综合归一化差值植被指数(Seasonally/Time Integrated NDVI，SINDVI/TINDVI)和增强植被指数(Enhanced Vegetation Index，EVI)等（马明国等，2006；宋怡等，2008） 。归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI ）作为植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因子，在植被遥感中得到了广泛应用，被认为是监测地区或全球植被和生态环境变化的最有效指标（罗玲，2009） ，其自身有很多其他植被指数所不具备的优点：NDVI 可以消除部分由于仪器定标、云和大气等因素形成的噪音，还能避免地形和群落结构的阴影和辐射干扰，能准确反映植被的变化信息（李娜，2010） ，植被生长变化特征可以准确地通过NDVI 时序数据表征出来，采用 NDVI 时序数据研究植被物候是研究生态系统对气候变化响应的重要依据(Sehwaltz MD，1998) 。归一化植被指数的计算公式为：NDVI=NIR-R/NIR+R ，其中 NIR 为近红外波段（0.71.1m）反射率，R 为红外波段（0.40.7m）反射率。NDVI 的取值范围为-1.01.0，一般认为生长季节 NDVI 达到 0.1 以上表示有植被覆盖，NDVI 的增加表示绿色植被的增加，0.1 以下则表示地表无植被覆盖，如裸土、沙漠、戈壁、水体、冰雪和云（马明国等，2006；Shabanov N 等，2002；Zhou L 等，2001） 。美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration）的 TERRA MODIS 传感器作为当前世界上新一代“图谱合一”的光学遥感仪器，是 CZCS、AVHRR、HIRS 和 TM 等仪器的继续。具有数据接收免费、时间分辨率高(一天可过境 4 次 ，对各种突发性、快速变化的自然灾害有更强的实时监测能力)、空间分辨率中等(最大空间分辨率可达 250 米，扫描宽度 2330 公里)、通道多(有 36 个波段，多波段数据可以同时提供反应陆地、云边界、云特性、海洋水色、浮游植物、生物地理、化学、大气中水汽、地表温度、云顶温度、大气温度、臭氧和云顶高度等特征的信息，这大大增强了对地球复杂系统的观测能力和对地表类型的识别能力)、波段窄等的优点，其优良特性是其他传感器所不能比拟的，决定了 MODIS-NDVI 数据在实际应用中的广泛前景。同时 MODIS 在红光和近红外波段地面空间分辨率为 250m，且探测波段较窄，避开了近红外波段的水汽吸收带，且红色通道(620670nm)更窄，对叶绿素的吸收更敏感，提高了对稀疏植被的探测能力，但在高密度植被下比 NOAA-NDVI更容易饱和。而 MODIS-NDVI 输入的 RED 和 NIR 是已经过大气校正的地表反射值；MODIS 不仅在发射前做了定标，而且在运行过程中可不断修正偏差，这使它的性能在整体上较稳定。1.2 国内外研究进展1.2.1 植被覆盖变化研究植被是陆地生态系统的主体、是土地覆盖最主要的类型。植被覆盖变化研究是土地利用/覆盖变化研究中重要的内容。植被状况的变化是反映区域性生态环境状况的重要指标之一，多年植被指数的变化则反映了植被生态环境随时间的变化规律。因此，在全球变化的背景下，地表植被覆盖及其变化的研究越来越受到重视。国外学者把研究重点放在了植被 NDVI 与气候因子的相关性方面，对植被覆盖变化特征的研究不多，主要包括：Soudani 等（ 2012）基于 NDVI 研究了不同生物群落植物物候的变化规律；Kross 等（2011 ）分析了加拿大阔叶林区植被NDVI 的季节变化趋势；Maxwell 等（2012）对北美大草原农业用地和非农业用地最大 NDVI 的年内动态变化进行了对比分析；Munyati 等（2013）研究了南非西北部半干旱区植被 NDVI 的时空变化；Amjad 等（2013）在时间尺度上利用 MODIS 数据分析了不同植被类型 NDVI 的变化规律。对植被覆盖变化特征的研究国内学者做的较多，朴世龙等（2003）利用 19821999 年间的遥感数据，研究了 18 年来我国植被在不同季节生长状况的变化趋势及季节差异。结果显示：从时间变化上看，中国植被全年平均 NDVI 呈上升趋势，春季是 NDVI 上升速率最快的季节，秋季是 NDVI 变化最不显著的季节；从空间分布看，夏季平均NDVI 增加速率最大的地区是西北干旱区和青藏高寒区，春季 NDVI 增加速率最大的区域则在东北季风区；从区域分布看，我国珠江三角洲和长江三角洲地区是 18 年来植被覆盖下降趋势最明显的地区，表明是受快速城市化的影响。梁四海等(2007) 利用 GIMMS-NDVI 遥感数据和 GIS 技术，定量分析了19822002 年间青藏高原植被覆盖随时间和空间的变化规律。结果表明：这 21年来，青藏高原植被覆盖变化呈增加趋势，年平均增长率为3961.9km2/a。19821991 年，高原植被呈现良好的增加趋势，增加幅度有东部南部向西部北部逐渐减弱；19922002 年，高原中部和西北地区植被呈现退化趋势，退化最严重的区域主要集中在长江、黄河、澜沧江和怒江的源头地区。邓朝平等(2006) 对中国西北地区不同植被类型区的植被变化特征进行了分析研究。结果表明：西北地区植被整体呈增加趋势，增加的区域主要集中在河西走廊绿洲、黄河沿岸灌区以及青海草区，植被 NDVI 减少的区域主要集中在西北东部地区；22 年来，森林植被 NDVI 多呈下降趋势，草原植被 NDVI 呈上升趋势，雨养农业区 NDVI 变化幅度小，灌溉农业区 NDVI 呈显著的上升趋势。蒙吉军等(2007) 基于 AVHRR NDVI 数据通过把逐年植被指数数据层进行统计的方法对 20 世纪 80 年代以来西南喀斯特地区植被变化进行分析，表明在广西北部地区年均 NDVI 减少的趋势比较明显，其减率达 0.10045/y；在云南西北部、广西南部和贵州的北部年均 NDVI 呈增加的趋势，其增率达 0.10059/y。刘志红等(2011)利用遥感技术对近 20 年来黄土高原不同地貌类型植被指数变化进行研究，研究表明：黄土高原整体植被覆盖度较低，NDVI 多年平均值为 0.29，平原区、石质山地、黄土低山、黄土塬及其周围地区 NDVI 值在 0.300.40 之间，梁、峁、片沙黄土丘陵区 NDVI 值在 0.180.22 之间，其余地貌类型区均低于0.15；1998 年之后 8 年 NDVI 的平均值比前 10 年的 NDVI 平均值略有增加，不同地貌类型区 NDVI 值变化表现出明显的地带性，呈东北西南走向，黄土高原主体部分中的黄土塬、黄土破碎塬、梁状黄土丘陵均增加 10%以上，峁状黄土丘陵、风蚀沙化丘陵略有减少，减少的区域没有增加的区域大。康悦等(2011)基于卫星遥感利用 19822001 年 NOAA/AVHRR NDVI 和 20002008 年EOS/MODIS NDVI 资料，分析了黄河源区植被变化趋势，结果表明：黄河源区植被在时间和空间尺度上都呈现退化趋势，19821990 年黄河源区植被退化主要发生黄河源区鄂陵湖以东区域；19912000 年植被退化范围进一步扩大到源区北部兴海共和地区以及若尔盖草原；20002008 年植被退化范围扩大至黄河上游主要水源涵养区的玛曲草原，但源区北部的兴海和共和地区却出现了植被增加的趋势。陈效逑等（2009）利用内蒙古地区 NDVI 数据对不同植被类型的植被指数变化进行了分析，得到典型带草原的面积呈增加趋势，荒漠草原带的面积呈减少的趋势，森林带、森林草原带和荒漠带的面积变化趋势不明显。刘磊等（2007）利用 MODIS 产品分析长江上游川江段 20002005 年的植被变化，结果显示长江中上游的植被覆盖在过去六年内总体上是上升态势，植被指数整体上得到提高，湖北地区的变化要明显于四川重庆地区。程瑛等（2008）分析了祁连山植被覆盖的年际、年内变化特征，得到 20 世纪 80 年代植被覆盖变化较平稳，90 年代植被覆盖变化幅度最大，年内植被覆盖较好主要集中在 7、8 月，总体上祁连山区植被覆盖自东向西递减。戴声佩等（2010）对 19992007 年祁连山区植被覆盖变化特征以及草地植被的变化进行了分析，发现植被增加区域主要集中在高山和亚高山森林草地，植被减少区域分布在河流河谷及青海湖周边。王建雷等（2009）研究了祁连山冷龙岭南坡小气候及植被分布特征，通过观测植被生物量表明，植被年初级生产力随海拔升高而降低。金晓媚等（2007）采用定量遥感技术对祁连山以北地区植被指数变化幅度及变化趋势进行了分析，研究表明：黑河中游的酒泉盆地和张掖盆地，石羊河流域的武威盆地和金昌盆地，多年植被指数呈上升趋势；而黑河下游的额济纳旗，多年植被指数呈负相关，绿洲呈现萎缩趋势。1.2.2 植被变化与气候的响应地球表面具有高度的异质性，所以因地区差异导致的不同气候类型所影响的植被变化不尽相同。气候制约着植被的地理分布，植被是区域气候特征的反映和指示，两者之间存在密不可分的联系。对植被的动态监测可以从一定程度上反映气候变化的趋势；另一方面，气候是决定地球上植被类型及其分布的最主要因素。近几十年来，国内外学者在植被动态变化研究方面主要进行了NDVI 与气候因子的相关性研究。他们对不同地区采用不同长度的时间序列、不同类型、不同精度的 NDVI 研究与气候因子之间的关系，表明气候是影响植被覆盖变化的主要因子。Myneni 等（1997）对北半球高纬地区植被覆盖变化及其影响因子进行了分析，结果显示：10 年间研究区植被覆盖呈增长趋势，主要原因是由于全球 CO2的变化导致的高纬大气表层温度的增高，进而促进北半球高纬度夏季植被覆盖和冬季植被呼吸作用的增加；植被覆盖增加最明显的区域分布在 4570 度之间。Suzuki 等（2006）分析了亚洲北部植被变化与气候的关系，发现亚洲北部从 6月份开始植被生长与蒸发量呈正相关性，研究区东部湿度变化对植被生长起主要作用，北部和南部植被的生长主要受温度变化的影响。Moulin 等（1997）研究表明热带稀疏草原 NDVI 的变化和生长季的开始时间均与降水呈一定的相关性，且 NDVI 变化一般滞后于气候变化；寒带针叶林的 NDVI 变化与气温的的相关性较大，生长季开始的时间与积温有关。Liming Zhou 等（2001）分析了亚欧大陆和北美大陆生长季植被的变化趋势及其影响因素，结果表明：亚欧大陆大多数植被区 NDVI 呈增长趋势，亚洲东北部、加拿大北部 NDVI 呈减少趋势，这可能与缺乏持续性降水和气温升高引起的干旱有关。索玉霞等（2009）对中亚地区植被指数与气温和降水的相关性进行了分析，结果表明：中亚地区植被 NDVI 与降水量的相关性大于与气温的相关性，且春季降水对年均 NDVI 影响最大；不同植被类型受气候因子的影响不同，中亚地区常绿林、高山草甸受气温影响较大，作物和草原受生长期前期和生长期降水量影响较大。孙红雨等（1998）对中国地表植被覆盖变化及与气候因子的相关性进行分析，通过绿波、褐波随季相推移规律分析得到结果：在中国东部沿海湿润平原区影响植被覆盖变化的主要驱动因子是气温，并且影响程度由南向北随着纬度的升高而降低；另外，在西北内陆干旱区，降水成为植被覆盖变化的主要限制因子，气温与 NDVI 呈不显著相关。崔林丽等（ 2010）利用中国东部SPOTVGTNDVI 数据和相关资料，分析了 19982007 年中国东部植被在不同季节对气温和降水的旬响应特征。研究发现中国东部植被总体上对气温变化的响应大于降水，植被对气温变化的最大响应滞后 1 旬左右，对降水变化的最大响应滞后 3 旬左右；中国东部植被 NDVI 与气温和降水的相关系数都是以秋季最大。为了揭示气候变化对青藏高原草地生态系统的影响，杨元合等（2006）研究了近 20 年来青藏高原草地植被覆盖变化及其与气候因子的关系，研究发现生长季提前和生长季生长加速是青藏高原草地植被生长季 NDVI 增加的主要原因，高寒草地夏季 NDVI 的增加是夏季温度和春季降水共同作用的结果且与气候变化的响应存在一定的滞后效应，温性草原夏季 NDVI 变化与气候因子并没有表现出显著的相关关系。信忠保等（2007）利用 GIMSS/ NDVI 数据对黄土高原地区植被覆盖变化与气候的响应关系的研究表明：黄土高原植被NDVI 与气温年际变化呈现不显著的正相关，但年内变化则呈现出显著的指数关系；黄土高原地区平均 NDVI 和降水呈现出较强的正相关。当月降水量小于4060mm 期间，NDVI 和降水量呈线性关系，但当月降水量超过 60mm 时，NDVI 不再明显增长。张戈丽等（2001）利用 GIMMS NDVI 数据和 MODIS NDVI 数据，主要应用植被变化斜率分析法和相关系数分析法从年际变化、季节变化和月变化角度对呼伦贝尔草地植被变化对气候变化的响应进行了分析研究。得到从年际变化看，19811990 年为植被变化显著增加时期，19911999年为小幅波动的相对稳定期 2000 年以来为植被覆盖大幅波动期；而降水是驱动草地植被年际变化的主要因素。从季节变化看，春季草地植被覆盖对气温变化的敏感性高于降水变化，夏季和秋季草地植被变化对降水变化的敏感性较气温变化高，其中以夏季最为显著。从月变化看，45 月草地植被变化受气温变化影响明显，58 月受降水变化影响显著且具有 1 个月的滞后期。张永恒等（2009）利用卫星遥感植被归一化指数对西南地区植被变化与气温及降水的关系做了初步分析得到：西南地区 13 月植被和气温呈正相关，69 月的植被生长和降水呈明显的负相关。同时，通过时滞相关分析表明西南地区植被与气温及降水存在显著的滞后效应。表现为：西南地区 112 月份的植被对超前其12 个月的气温以及夏季植被对春季气温的敏感性比较大，34 月植被生长对上半年夏季降水的敏感性比较大。李震等（2005）分析了西北地区植被变化与温度、降水变化的关系，发现 NDVI 与降水存在明显的正相关关系，而与温度变化的关系并不明显，表明降水是影响西北地区植被变化最主要的自然因素。这与郭妮等（2008） 、徐兴奎等（2007） 、戴声佩等（2010）的研究结果一致。戴声佩等(2010) 基于 GIS 的祁连山植被 NDVI 对温度和降水的旬响应分析表明：在研究区内，植被 NDVI 与温度和降水的相关系数都是以秋季最大，并且在春夏秋三季对气温变化的响应大于降水；而在空间变化上植被 NDVI 对气温和降水的旬最大响应表现为中段大于东段和西段。不管是在国内还是国外对植被变化及其与气候变化的研究主要集中在对气候变化相对敏感的区域。我国在植被覆盖变化相关的研究主要集中在：内蒙古草地荒漠区、青藏高原区、西北干旱区和南方森林退化区等。1.2.3 植被变化与大气环流的响应研究区域及大陆尺度植被对气候变化的响应方式及程度是在全球变化背景下，国内外学者研究的热点问题。在近几年由于国家经济的支持以及退耕还林、还草政策的不断实施，大部分地区的植被覆盖状况良好，植被 NDVI 呈上升趋势。但植被 NDVI 变化往往存在一些空间差异，这可能是由于不同地区植被的生态特性不同导致的，但更重要可能是受到全球气候变化的影响。因为全球气候变化对不同地区降水、气温等要素的影响性质和影响程度是不同的。而造成这种植被对区域气候响应不同的主要是大气环流的变化，因为大气环流系统对区域或大陆尺度的温度、降水有直接的控制和影响，进而影响植被的覆盖状况。因此，在国际上越来越多的研究开始关注大气环流系统与区域植被覆盖变化的关系。WTLiu 等（2001）对巴西 19511998 年间 NDVI 的动态变化进行了模拟分析。结果表明：NDVI 的异常变化与南方涛动导致的干旱因素一致，说明南方涛动导致的干旱是巴西地区 NDVI 变化的主要影响因子，而降水量的变化则对其影响较小。龚道溢等（2002）采用奇异值分解分析法研究了北半球春季 NDVI 对温度变化响应的区域差异及与大气环流的耦合程度。结果显示：北半球春季植被 NDVI 的年际变化主要受温度的影响， NDVI 对温度年际变化响应最突出的区域集中在西伯利亚及邻近区域；NDVI 与温度的耦合程度最接近的区域是受大气环流影响最突出的区域，即北美西北部、北美东南部、欧洲、亚洲的高纬地区和东亚地区。同时还指出，随着全球气候的不断变化，大气环流系统的变率也会发生变化。所以，与这些环流系统密切相关的地区，植被的变化会更加的敏感和明显。香宝等（2002）对东亚地区土地植被覆盖动态与季风气候年际变化的关系进行了分析。因为东亚地区是典型的季风气候，植被对夏季雨热同期的气候特征结果显示：从土地覆盖年际动态变化来看，除了西北内陆干旱区外，土地覆盖都有不同程度的增加，在东亚北部、青藏中西部表现尤为明显；用奇异值分解模型法对东亚地区生长季（59 月）土地覆盖与降水的相关性进行耦合，得到土地覆盖场与降水场时间系数之间的相关系数高达91.3%，说明降水是限制该地区植被覆盖的主要因子；从空间分布看，亚洲北部和东部季风区相关系数较高，而中部干旱区相对较低。史军等（2008）对中国东部 NDVI 时空变化及对东亚夏季风的响应关系进行了分析，得到中国东部被NDVI 对夏季 700hPa 经向风具有较强的响应，夏季南风抵达的纬度高，中国东部植被 NDVI 就较高。植被 NDVI 与东亚夏季风强度也有关，总体上东亚夏季风强，中国东部植被 NDVI 较高。鲍艳等(2006) 对澳大利亚植被覆盖变化对地方性气候变化及对亚澳季风环流的影响进行了探讨，结果显示：植被覆盖增加能使低层南北半球越赤道气流略微增强，增加了北半球冬季寒潮深入南半球内部的几率，并引起了澳洲大陆北部沿岸的气流明显增强，季风槽南移，降雨带区域性的南移，增加了气旋干扰深入内陆的几率，降水发生的频率增多；植被减少则引起澳洲大陆增温显著，由于局地下沉运动抑制了对流造成了陆上降水的减少，通过波的外传引起了 100110E 和 120130E 的低层越赤道气流的变弱和澳大利亚季风槽降水的减少。1.3 研究内容与技术路线1.3.1 研究内容生态环境不仅是全人类生存与发展的根基，也是社会经济发展的基础，保护和建设生态环境实现可持续发展，是我国当前社会建设的一项基本原则(王强，2012)。