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黑龙江省植被变化特征及其与气候的响应

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目录

摘要

第1章 绪论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究进展

1.3 研究内容与创新之处

1.3.1 研究内容

1.3.2 创新之处

1.4 技术路线

第2章 研究区概况、数据处理及研究方法

2.1 研究区概况

2.1.1 地理位置与行政区划

2.1.2 自然条件概况

2.2 数据来源、选择依据及处理

2.2.1 数据来源

2.2.2 NDVI数据集选择依据

2.2.3 数据预处理

2.3 研究方法

2.3.1 NDVI数据研究方法

2.3.2 气象数据研究方法

2.3.3 气象数据与NDVI数据结合分析

第3章 2000~2012年黑龙江省植被覆盖变化特征分析

3.1 2000~2012年黑龙江省NDVI的基本特征

3.1.1 NDVI总体分布特征

3.1.2 植被覆盖季节分布特征

3.2 2000~2012年黑龙江省植被覆盖的时空变化特征分析

3.2.1 时间变化特征分析

3.2.2 空间变化特征分析

3.3 黑龙江省不同类型植被覆盖的变化特征

3.3.1 林地NDVI变化特征

3.3.2 耕地NDVI变化特征

3.3.3 草地NDVI变化特征

3.4 本章小结

第4章 2000~2012年黑龙江省NDVI与气温、降水变化的响应

4.1 2000~2012年黑龙江省气温和降水的分布规律及变化特征

4.1.1 气温的分布规律及变化特征

4.1.2 降水的分布规律及变化特征

4.2 2000~2012年生长季植被覆盖指数NDVI对气候因子的相关分析

4.2.1 2000~2012年生长季NDVI值与气温的相关分析

4.2.2 2000~2012年生长季NDVI值与降水的相关分析

4.3 2000~2012年黑龙江省NDVI与气温、降水的偏相关分析

4.3.1 2000~2012年黑龙江生长季NDVI值与温度的偏相关分析

4.3.2 2000~2012年黑龙江生长季NDVI值与降水的偏相关分析

4.4 本章小结

结论与讨论

参考文献

攻读硕士学位期间所发表的学术论文

声明

致谢

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摘要

随着人类对自然的改造不断深化,全球气候变暖已经被公认,气候变化引起了各种生态问题。在陆表生态系统中,受气候变化影响最明显的为地表植被。地表植被的变化直接影响人类生存环境,所以研究植被与气候因子的相关关系对人类社会未来发展有不可估量的作用。黑龙江省做为我国最北部的省份,气候寒冷干燥,是众多物种生长的最北界线,植被对气温和降水的响应敏感性更强。本文在国内外研究的基础上,参考最新研究成果,以RS、GIS等遥感平台作为处理手段,利用统计学一元回归及相关、偏相关分析原理,对NDVI变化特征、NDVI与气候因子的响应关系做了分析,结果表明:(1)2000~2012年间,黑龙江省的NDVI呈缓慢波动性增加,但总体增长不明显,生长季NDVI在2010年与年平均NDVI出现相反的趋势,NDVI变化空间异质性明显,发生显著变化的是大小兴安岭、完达山脉、张广才岭、老爷岭等山区林地以及齐齐哈尔大庆等城市地区NDVI增加明显,而小兴安岭地区的小部分和三江平原北部地区的NDVI降低显著。(2)不同类型植被的NDVI变化趋势差异较大,13年间耕地,草地生长季NDVI呈显著增加趋势,其中草地NDVI增长更显著,林地生长季NDVI呈减少趋势。年平均NDVI在林地、耕地、草地三种植被类型中均呈上升趋势。(3)黑龙江省13年间生长季NDVI与温度相关关系空间异质性强,山区林地NDVI与温度呈正相关,东北部大兴安岭地区林地生长季NDVI与温度正相关最显著。耕地和草地的生长季NDVI与温度呈负相关,且越像西南部负相关程度越显著。(4)黑龙江省13年间生长季NDVI与降水的相关关系特点与温度刚好相反,山区林地生长季NDVI与降水呈负相关,东南部完达山地区林地生长季NDVI与降水负相关最显著,大部分地区过p<0.05的显著性检验。耕地和草地的生长季NDVI与降水呈正相关,且越像西南部正相关程度越显著,且西南部大部分过p<0.05的显著性检验。
  黑龙江省13年间控制降水变量后生长季NDVI与温度的偏相关关系总体来说呈正相关,空间差异较大,大兴安岭地区,中部小兴安岭的地区林地生长季NDVI与温度呈正相关,其中大兴安岭相关性最强。东南部完达山地区呈低度负相关。耕地、草地生长季NDVI与温度呈负相关,绥化市特殊,绥化市耕地NDVI与温度呈正相关。
  黑龙江省13年间控制温度变量后生长季NDVI与降水的偏相关关系总体来说呈正相关,空间差异较大,大兴安岭地区,中部小兴安岭的地区林地控制降水变量后生长季NDVI与温度的呈负相关,其中完达山附近林区相关性最强。耕地、草地生长季NDVI与降水呈正相关,绥化、大庆两市耕地、草地排除温度影响后NDVI与降水正相关性最显著。

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