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植被在生态系统中起着主导的作用,植物群落是生态系统的主要组成成分,生态系统中的绿色植物是第一性生产者,它们为其他生物的生存提供了赖以生活的有机物质。植被变化不仅受气候因素的影响,也受非气候因素的制约。与气候因素对植被变化的影响相比,非气候因素由于包含的方面太多,且并没有成空间分布的多年连续观测数据,因此非气候因素对植被变化的影响研究难度较大,这方面研究尚存在较多不足。定量的研究非气候因素对植被变化的影响是非常艰巨的,然而对了解植被变化的原因和过程,以及政府管理和部门决策是至关重要的。 不能够简单的将中国植被恢复的原因归结为气候因素或非气候因素,而应该用科学的方法剔除掉气候因素对植被变化的影响,从而提取出植被变化受非气候因素影响的区域,并对非气候因素进行进一步验证和分析。 本研究发挥时间序列遥感数据的优势,在宏观上及时、快速、有效地对1982年到2013年中国植被变化进行分析,深入并定量研究植被变化对非气候因素和气候因素的响应,客观地对中国重大林业建设工程对植被变化的影响做出评估,为国家和区域尺度的生态系统保护、恢复与优化管理提供有效的科学依据和决策支持。 本文的主要研究工作和结论如下: (1)中国植被变化遥感监测研究。研究中发现NDVI的时间序列一致性好并不代表时间序列变化趋势一致性好,因此时间序列NDVI变化趋势的对比和验证分析是基于NDVI进行植被变化研究的基础。除裸地和稀疏植被区外,在中国其它区域植被生长季GIMMS NDVI3g变化趋势与MODIS NDVI变化趋势一致性较好。研究表明最小二乘的线性估计模型和Mann-Kendall非参数估计模型得到的GIMMS NDVI3g变化斜率及显著性水平空间分布吻合性好,一致性程度高。中国植被变化监测结果表明1982年到2013年中国呈现整体植被恢复,局部区域植被退化的现象。其中NDVI显著性增加比例最高的是农田区域(45%),其次是常绿阔叶林(43.9%)和热带稀树草原(39.3%)。且在1982-1991年间和2000-2013年间,中国呈现较为明显的植被恢复现象,而在1991-2000年间植被变化不明显。 (2)气候因素对中国植被变化的影响研究。降水量-蒸散量比降水量对中国NDVI空间分布的影响更大,研究中最终选定植被生长季温度、降水量-蒸散量、云覆盖比例作为影响当年植被变化的气候因素。1982年到2013年中国气温上升显著,而降雨量-蒸散量和太阳辐射强度并没有发生明显变化。增温对植被生长有着正负两方面的效应,在中国的中部和南部地区,降水较为充沛,温度的增加使得该区域的GIMMS NDVI3g呈现上升的趋势,而在中国北部的部分地区,温度增加导致地表蒸散量增大,而降雨量没有显著增加,因此导致地表含水量下降,植被长势变弱。通过NDVI与多气候因子的归一化回归分析,得出结论:温度为主导气候因素的区域所占比例最大,且主要分布在中国的中部和南部,这些区域为半湿润和湿润区域,降水量-蒸散量为主导气候因素的区域主要分布在中国的北部和西部等干旱和半干旱区域,云覆盖对植被变化影响范围较小。 (3)非气候因素对中国植被变化的影响研究。研究中利用的是改进的NDVI残差趋势分析方法,主要改进之处有两个方面,一方面研究中充分考虑了温度、水分、太阳辐射对NDVI的影响,这使得分析方法适用于所有的气候区,而不仅仅是干旱和半干旱区域;另一方面在分析NDVI显著变化的驱动因素时综合考虑了NDVI的时间序列变化趋势、NDVI与多气候因子的相关性及显著水平、以及NDVI的残差变化趋势及显著性,并最终定义了6种类型的植被显著变化驱动因素。基于改进的方法得到了中国1982年到2013年植被显著恢复的驱动因素制图。研究结果表明非气候因素对中国植被恢复起到了不可忽视的作用。非气候因素引起的植被显著恢复主要分布在中国中部平原区域的黄河平原混交林,南部的亚热带常绿森林,以及东北部地区的针叶林和嫩江流域草地。 (4)林业工程对植被变化影响的验证与分析。研究发现第八次森林资源调查(2009-2013年)所得到的各省人工林面积与研究所得的各省非气候因素对植被显著恢复的影响面积存在显著正相关的关系,证明了在全国范围内林业工程为引起植被显著恢复的最主要非气候因素。在黄土高原和毛乌素沙地两个典型研究区,通过250m分辨率的MODIS NDVI数据和毛乌素沙地2011年野外考察数据,证明了提取的非气候因素对植被显著恢复发挥作用的区域对应的是林业工程的实施区。通过分析典型林业工程(三北工程、天然林保护工程、京津风沙源治理工程、退耕还林工程、全国平原绿化工程)的影响,研究中发现在西北部干旱的荒漠和半荒漠地带,各大工程没有发挥较好的作用,原因为这些区域自然环境恶劣,加之近30多年来降雨量没有增加,因此这些区域的人工林成活率较低,NDVI变化不明显。此外在黄土高原区域,各大工程对植被恢复的叠加效应明显。 本论文研究中所包含的创新点主要有以下几点: (1)首次对比分析了中国2000-2013年GIMMS NDVI变化趋势和MODIS NDVI变化趋势的一致性。 (2)通过改进传统NDVI残差趋势分析法,提高了非气候因素影响的识别精度,提取了非气候因素引起的植被显著恢复区域。 (3)首次定量诊断了1982-2013年非气候因素对中国植被变化影响的贡献比例。 (4)首次应用植被变化遥感诊断方法评估了中国重大林业工程,解析了不同工程对中国植被变化的影响。