基于气候信息的喀斯特地区植被EVI模拟
该研究以喀斯特地区植被为研究对象,分析各种气候因子与植被指数的相关性及作用机制,在此基础上建立基于气候因子的植被EVI拟合模型,为定量分析气候条件对植被的综合影响奠定基础。结果表明:气候因子对喀斯特地区植被EVI影响显著,植被EVI与水汽压、平均气温、露点温度、最低气温、最高气温的相关性均大于0.8且空间一致性好。除日照时数和风速外,该地区植被EVI对其他气候因子的响应均存在显著滞后性,滞后期约16 d。对植被EVI起直接作用的主要是温度类气候因子,水分类气候因子对植被EVI的直接作用不明显,但通过其他气象因子起了较强的间接作用。根据该地区植被与气候因子的关系建立了2个EVI拟合模型,其中基于...
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Published in | 农业工程学报 Vol. 31; no. 9; pp. 187 - 194 |
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Main Author | |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
中国农业大学资源与环境学院,北京 100193%广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用试验基地,南宁 530022
2015
广西壮族自治区气象减灾研究所/国家卫星气象中心遥感应用试验基地,南宁 530022 气象GIS应用联合实验室,南宁 530022 |
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Summary: | 该研究以喀斯特地区植被为研究对象,分析各种气候因子与植被指数的相关性及作用机制,在此基础上建立基于气候因子的植被EVI拟合模型,为定量分析气候条件对植被的综合影响奠定基础。结果表明:气候因子对喀斯特地区植被EVI影响显著,植被EVI与水汽压、平均气温、露点温度、最低气温、最高气温的相关性均大于0.8且空间一致性好。除日照时数和风速外,该地区植被EVI对其他气候因子的响应均存在显著滞后性,滞后期约16 d。对植被EVI起直接作用的主要是温度类气候因子,水分类气候因子对植被EVI的直接作用不明显,但通过其他气象因子起了较强的间接作用。根据该地区植被与气候因子的关系建立了2个EVI拟合模型,其中基于同期气候因子的同期模型中入选的气候因子为水汽压(0期)、日照时数(0期)、露点温度(0期),基于同期、前期气候因子的混合模型入选气候因子为水汽压(?1期)、最高气温(?1期)、降水量(?1期)、露点温度(?1期)、日照时数(0期)。分别利用2001-2010年建模数据和2011年非建模数据对2个模型进行了单站点和片区两种尺度的精度验证。验证结果表明,2个模型对整个片区植被EVI 的拟合精度高于单站点,且混合模型的拟合精度高于同期模型。2001-2010年同期模型和混合模型的片区拟合 R2分别为0.843、0.892,站点拟合R2分别为0.765±0.033、0.801±0.021。2011年2个模型的片区拟合R2分别为0.797、0.873,站点拟合R2分别为0.716±0.073、0.746±0.064。对大多数站点而言,混合模型的拟合精度较高,但是由于2个模型的建模气候因子不同及各个站点植被的EVI与气候因子的综合响应也存在较大差异,同期模型对部分站点植被EVI拟合精度高于混合模型。 |
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Bibliography: | 11-2047/S vegetation; models; climate change; Karst area; enhanced vegetation index (EVI) In this paper, taking the vegetation in Karst rocky area as the research subject, MODIS enhanced vegetation index (EVI) series and climatic information during 2001-2010 are used to analyze the relationship between vegetation and climate factors. Vapor pressure, precipitation, relative humidity, maximum temperature, minimum temperature, mean temperature, dew point temperature, wind speed and sunshine hours are taken as climatic variables to explore their relationships with EVI series in different stages using correlation analysis method and path analysis method. Then, climatic factors are selected to establish EVI simulation models of Karst vegetation by stepwise regression analysis method. The results show that: There are significant positive correlations between EVI of Karst vegetation and most climatic factors. The correlation coefficients between EVI and the climatic factors including vapor pressure, mean temperature, d |
ISSN: | 1002-6819 |
DOI: | 10.11975/j.issn.1002-6819.2015.09.029 |