全 文 ：西南地区不同植被类型归一化植被指数
与气候因子的相关分析*
张远东**摇 张笑鹤摇 刘世荣
(中国林业科学研究院森林生态环境与保护研究所, 国家林业局森林生态环境重点实验室, 北京 100091)
摘摇 要摇 基于中国西南地区 1982—2006 年的归一化植被指数(NDVI)遥感数据集和气象数
据,运用 GIS技术对年均气温、年降水量和干旱指数进行插值,分析了西南地区不同植被类型
(沼泽、灌丛、草丛、草原、草甸、针叶林、阔叶林、高山植被、栽培植被)NDVI的年际变化及其与
气候因子的相关性.结果表明:研究期间,西南地区 NDVI、年均气温、年降水量总体呈上升趋
势,其中,年均气温的上升趋势达极显著水平,干旱指数则呈下降趋势;在 9 种植被类型中,沼
泽和草丛 NDVI呈下降趋势,且草丛的下降趋势达显著水平,其他 7 种植被类型的 NDVI 均呈
上升趋势,且针叶林、草甸和高山植被的 NDVI 上升趋势达显著水平,灌丛 NDVI 呈极显著上
升趋势. 9 种植被类型所在地区的年均气温均显著上升;年降水量的变化均不显著;沼泽、草丛
和栽培植被所在地区的干旱指数呈上升趋势,草甸和高山植被所在地区的干旱指数显著下
降,其他 4 种植被类型所在地区的干旱指数呈不明显的下降趋势.研究区灌丛和针叶林 NDVI
与年均气温呈显著正相关,灌丛和草甸 NDVI与干旱指数呈显著负相关.在保持其他 2 个气候
因子不变的情况下,针叶林、阔叶林、高山植被 NDVI与年均气温的相关性最大,草丛 NDVI 与
年降水量的相关性最大,沼泽、灌丛、草原、草甸和栽培植被 NDVI 与干旱指数的相关性最大.
气象因子之间存在一定的相关性,如果剔除这种相关性,NDVI与气候因子之间相关的显著性
会有所降低.
关键词摇 归一化植被指数摇 温度摇 降水量摇 干旱指数摇 气候变化
*林业公益性行业科研专项(200804001)、国家自然科学基金项目(30590383)和国家“十一五冶科技支撑计划项目(2006BAD03A0404)资助.
**通讯作者. E鄄mail: zyd@ caf. ac. cn
2010鄄06鄄18 收稿,2010鄄11鄄16 接受.
文章编号摇 1001-9332(2011)02-0323-08摇 中图分类号摇 Q948. 11摇 文献标识码摇 A
Correlation analysis on normalized difference vegetation index (NDVI) of different vegeta鄄
tions and climatic factors in Southwest China. ZHANG Yuan鄄dong, ZHANG Xiao鄄he, LIU Shi鄄
rong (State Forestry Administration Key Laboratory of Forest Ecology and Environment, Institute of
Forest Ecology, Environment and Protection, Chinese Academy of Forestry, Beijing 100091, Chi鄄
na) . 鄄Chin. J. Appl. Ecol. ,2011,22(2): 323-330.
Abstract: Based on the 1982-2006 NDVI remote sensing data and meteorological data of Southwest
China, and by using GIS technology, this paper interpolated and extracted the mean annual temper鄄
ature, annual precipitation, and drought index in the region, and analyzed the correlations of the
annual variation of NDVI in different vegetation types (marsh, shrub, bush, grassland, meadow,
coniferous forest, broad鄄leaved forest, alpine vegetation, and cultural vegetation) with correspond鄄
ing climatic factors. In 1982-2006, the NDVI, mean annual temperature, and annual precipitation
had an overall increasing trend, and the drought index decreased. Particularly, the upward trend of
mean annual temperature was statistically significant. Among the nine vegetation types, the NDVI of
bush and mash decreased, and the downward trend was significant for bush. The NDVI of the other
seven vegetation types increased, and the upward trend was significant for coniferous forest, mead鄄
ow, and alpine vegetation, and extremely significant for shrub. The mean annual temperature in the
areas with all the nine vegetation types increased significantly, while the annual precipitation had no
significant change. The drought index in the areas with marsh, bush, and cultural vegetation pres鄄
应 用 生 态 学 报摇 2011 年 2 月摇 第 22 卷摇 第 2 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇
Chinese Journal of Applied Ecology, Feb. 2011,22(2): 323-330
ented an increasing trend, that in the areas with meadow and alpine vegetation decreased signifi鄄
cantly, and this index in the areas with other four vegetation types had an unobvious decreasing
trend. The NDVI of shrub and coniferous forest had a significantly positive correlation with mean
annual temperature, and that of shrub and meadow had significantly negative correlation with
drought index. Under the conditions of the other two climatic factors unchanged, the NDVI of conif鄄
erous forest, broad鄄leaved forest, and alpine vegetation showed the strongest correlation with mean
annual temperature, that of grass showed the strongest correlation with annual precipitation, and the
NDVI of mash, shrub, grass, meadow, and cultural vegetation showed the strongest correlation with
drought index. There existed definite correlations among the climatic factors. If the correlations a鄄
mong the climatic factors were ignored, the significant level of the correlations between NDVI and
climatic factors would be somewhat reduced.
Key words: normalized difference vegetation index; temperature; precipitation; drought index;
climate change.
摇 摇 植被是联结土壤和大气的自然纽带,具有明显
的年际和季节变化,在全球变化研究中充当“指示
器冶作用[1] .植被是陆地生态系统的初级生产者,通
过光合作用可减少大气 CO2 含量、调节全球碳平
衡、减缓全球变暖的进程,对气候有重要的调节作
用[2-5] .气候变化是植被活动年际变化的重要影响
因素,温度、降水等作为植物生长发育的必要环境因
子,对植被的物候、生长、水分与气体交换等具有重
要影响[6-7] .研究植被变化及其与气候因子的关系
可为应对全球气候变化提供重要的理论依据. 归一
化植被指数( normalized difference vegetation index,
NDVI)是监测地区或全球植被和生态环境的有效指
标,是植被生长状况及植被覆盖度的最佳指示因
子[8-9] .
NDVI与气候因子之间的相关关系已在区域尺
度和全球尺度上得到广泛证明,但结果存在一定差
异.国外许多学者对区域植被指数与气候因子之间
的关系进行了研究,如 Yang 等[10]研究了美国内布
拉斯加州 NDVI与温度间的关系,结果表明 NDVI与
植物累积生长天数之间以及 NDVI 与土壤温度之间
均具有很好的一致性;Rasmusen[11]研究结果表明,
NDVI与降雨量存在简单的高度相关关系. 国内的
相关研究大都集中在全国范围或北方地区,时段一
般在 1982—2000 年前后,如朴世龙和方精云[12]研
究表明,1982—1999 年中国植被四季平均 NDVI 呈
上升趋势,西南地区春、夏、冬季 NDVI 都有较大的
增大速率;陈云浩等[13]探讨了 1983—1992 年中国
陆地 NDVI变化的驱动因子,将中国划分为 14 个三
级区;国志兴等[14]和罗玲等[15]研究了东北地区不
同植被类型 NDVI 与气候因子的相关性,表明温度
是影响东北森林植被 NDVI 最主要的气候因子,不
同类型植被受气温影响的差异不大,且同一植被受
气温影响的程度强于降水;郭铌等[16]研究发现,
1982—2003 年间西北地区 NDVI与气温和降水均有
较好的相关性.不同区域 NDVI 的变化趋势不同,其
与气候因子的相关性在区域间差异也较大.
目前,关于中国西南地区植被覆盖状况及其与
气候因子的关系研究较多[17-21],但不同植被类型对
气候变化响应的研究则鲜见报道. 为此,本文基于
1982—2006 年 GIMMS NDVI 数据,利用 ArcGIS、
ENVI软件和相关统计分析方法,分析了西南地区不
同植被类型 NDVI 动态及其与气候因子的相关性,
旨在了解西南地区不同植被类型 NDVI 的气候驱动
机制,为应对气候变化的影响提供科学依据.
1摇 研究地区与研究方法
1郾 1摇 研究区概况
中国西南地区(21毅6忆—36毅26忆 N、78毅46忆—112毅
04忆 E)行政区划上包括西藏、四川、贵州、重庆、云南
和广西 6 省区.由于青藏高原的隆起,该区从西北到
东南的温度和降水均有很大差异,东部年均气温达
24 益,西部年均气温最低可达 0 益以下;降水量从
东南到西北相差上千毫米,时空分布极不均匀.该区
气候类型由温暖湿润的海洋气候到四季如春的高原
季风气候,再到亚热带高原季风湿润气候以及青藏
高原独特的高原气候,形成了独特的植被分布格局.
根据 1 颐 100 万中国植被图[22]和中国数字高程模型
(DEM)图,西南地区 9 种主要植被类型大致分布在
高、中、低 3 个海拔梯度上(图 1),其中,高海拔区包
括草原、草甸和高山植被;中海拔区包括灌丛、针叶
林、阔叶林和沼泽;低海拔区主要分布草丛和栽培植
被 .由于沼泽的各指标变化情况与低海拔区植被较
423 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
图 1摇 研究区不同植被类型的海拔分布
Fig. 1摇 Elevation distribution of different vegetation types in the
study area.
A:栽培植被 Cultural vegetation; B:草丛 Bush; C:阔叶林 Broad鄄leaved
forest; D:针叶林 Coniferous forest; E:灌丛 Shrub; F:沼泽 Marsh; G:
草旬 Meadow; H:草原 Grassland; I:高山植被 Alpine vegetation.
一致,本文将其与低海拔的两种植被一起分析.
1郾 2摇 NDVI数据来源与处理
1982—2006 年的 NDVI数据源于地球系统科学
数据共享平台[23] .对 NOAA / AVHRR 数据源进行辐
射校正和几何粗校正,再对每日、每轨图像进行几何
精校正、除坏线、除云等处理,然后进行 NDVI 计算
及合成,最后对结果影像两两比较,选出 NDVI 最大
值作为 NDVI 值.本数据集为每 15 d 合成的最大化
NDVI 数据,分辨率为 1毅. 利用最大值合成方法
(maximum value composition,MVC)将半月 NDVI 数
据生成月 NDVI,该方法可进一步消除云、大气、太阳
高度角的部分干扰;将一年中 12 个月的 NDVI 取平
均值(即 NDVI年均值)表示年内植被的平均生长状
况[24] .根据国家自然科学基金委员会“中国西部环
境与生态科学数据中心冶的 1 颐 100 万数字化中国植
被图,提取并计算研究区 9 种主要植被类型的年
NDVI值.
1郾 3摇 气象数据来源与处理
1982—2006 年西南地区六省区 158 个地面气
象站点(图 2)的观测数据源于国家气象信息中心.
采用 ArcGIS软件中的克里格插值法对年均气温、年
降水量和干旱指数进行插值生成各指标的栅格图,
投影方式与 NDVI 图一致. 依据西南地区不同植被
类型的空间分布图,提取和计算各植被类型的年均
气温、年降水量和干旱指数.
摇 摇 本文采用蒸发量与降水量之比作为反映气候干
旱程度的指标,其算式如下:
r=ET / P (1)
图 2摇 中国西南地区气象站点分布
Fig. 2摇 Distribution of weather stations in Southwest China.
式中:r为干旱指数;ET为年潜在蒸散量(mm);P为
年降水量(mm). r<1郾 0 时,表示该区域蒸发能力小
于降水量,为湿润气候;r>1郾 0 时,表示蒸发能力超
过降水量,属偏干旱气候.
采用联合国粮农组织修订的 Penman鄄Monteith
模型[25]计算月潜在蒸散量(ET0). 该模型参考作物
的高度为 0郾 12 m,阻抗为 70 s·m-1,反射率为
0郾 23,类似于表面开阔、高度一致、生长旺盛、完全遮
盖地面而不缺水的绿色草地. 该潜在蒸散量亦称为
参考作物蒸散量,算式为:
ET0 = [0郾 408驻(Rn - G) + 酌
900
T + 273
U2(es - ea)] / [驻 + 酌(1 + 0郾 34U2)] (2)
式中:ET0 为月潜在蒸散量(mm·h-1);Rn 为净辐射
(MJ·m-2 ·h-1 );G 为土壤热通量 (MJ·m-2 ·
h-1);T为气温(益);es 为当前空气温度下的饱和水
汽压(kPa);ea 为当前空气温度下的实际饱和水汽
压(kPa);U2 为距地面 2 m高处的风速(m·s-1);驻
为当前空气温度下饱和水汽压曲线的斜率
(kPa·益 -1);酌为干湿计常数(kPa·益 -1). 将各月
潜在蒸散量累加得年潜在蒸散量.
1郾 4摇 数据处理
由于研究区各指标的值域相差较大,为避免大
值对小值的掩盖,首先对原始数据进行预处理,即将
各指标除以研究期间的各自平均值,以各自的相对
变化率[26]进行趋势分析.
R i忆=R i / 軈R (3)
式中:R i忆为第 i年某指标在研究时段的相对变率;R i
为第 i年的指标值;軈R为研究时段内指标平均值.
利用趋势倾向率(b)分析 NDVI 和气象因子的
变化趋势,公式如下:
b =
移
n
i = 1
xi ti -
1
n 移
n
i = 1
x( )i 移
n
i = 1
t( )i
移
n
i = 1
t2i -
1
n 移
n
i = 1
t( )i
2
(4)
5232 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张远东等: 西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析摇 摇 摇 摇 摇 摇
式中:xi 为第 i年 NDVI或各气象因子值;n为研究时
段长度;ti 为 xi 对应的时间. b > 0,说明NDVI或各气
象因子在研究期间内呈增加趋势,反之呈减小趋势.
使用统计分析软件 SPSS 13郾 0,采用 Pearson 相
关系数和偏相关系数[27]对 NDVI 与各气象因子进
行相关分析.
2摇 结果与分析
2郾 1摇 西南地区归一化植被指数和气象因子的变化
趋势
1982—2006 年,西南地区植被 NDVI 和年均气
温均呈上升趋势,年降水量基本不变,干旱指数呈下
降趋势(图 3). 其中年均气温的上升趋势达极显著
水平(P<0郾 01),其他指标的变化不显著.
研究期间,西藏和四川西部 NDVI 呈增加趋势,
四川东部和其余四省区表现为降低趋势;西南地区
绝大部分的年均气温呈上升趋势;西藏中部、川滇藏
交界处和广西东部的年降水量有所上升,四川东南
部、重庆西北部、贵州西北部、云南东北部及研究区
西侧边界的年降水量下降;在西南地区西部、中部和
东部,干旱指数均表现为下降趋势,云贵川交界处和
重庆的干旱指数呈上升趋势(图 4).
图 3摇 1982—2006 年西南地区归一化植被指数(NDVI)、年
均气温、年降水量和干旱指数的变化
Fig. 3摇 Change of NDVI, annual average temperature (T), an鄄
nual precipitation (P) and drought index ( r) in Southwest Chi鄄
na from 1982 to 2006.
图 4摇 1982—2006 年西南地区 NDVI(a)、年均气温(b)、年降水量(c)和干旱指数(d)趋势倾向率的空间分布
Fig. 4摇 Spatial distribution of trend rate of NDVI (a), annual average temperature (b), annual precipitation (c) and drought index
(d) in Southwest China form 1982 to 2006.
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表 1摇 西南地区不同植被类型各指标的趋势倾向率
Table 1摇 Tend rate of the indices in different vegetation types in Southwest China
海拔
Altitude
植被类型
Vegetation type
趋势倾向率 Trend rate
NDVI (a-1) T(益·a-1) P(mm·a-1) r(a-1)
高海拔 草原 Grassland 0郾 0001 0郾 020* 0郾 004 -0郾 0175
High altitude 草甸 Meadow 0郾 0013* 0郾 009** 0郾 0029 -0郾 0142*
高山植被 Alpine vegetation 0郾 0026* 0郾 011** 0郾 0032 -0郾 018*
中海拔 灌丛 Shrub 0郾 0002** 0郾 003** -0郾 0004 -0郾 003
Mid鄄altitude 针叶林 Coniferous forest 0郾 0001* 0郾 002** 0郾 0012 -0郾 0022
阔叶林 Broad鄄leaved forest 0郾 00001 0郾 002* -0郾 0015 -0郾 0059
低海拔 草丛 Bush -0郾 000003* 0郾 002** 0郾 0004 0郾 002
Low altitude 沼泽 Marsh -0郾 00003 0郾 006* -0郾 0032 0郾 0062
栽培植被 Cultural vegetation 0郾 000002 0郾 002** -0郾 0021 0郾 0015
* P<0郾 05; ** P<0郾 01. NDVI: 归一化植被指数 Normalized difference vegetation index; T: 年均气温 Annual average temperature; P: 年降水量
Annual precipitation; r: 干旱指数 Drought index. 下同 The same below.
2郾 2摇 西南地区不同植被类型 NDVI 和气候因子的
变化趋势
1982—2006 年,研究区沼泽和草丛的 NDVI 呈
下降趋势(图 5),且草丛的下降趋势达显著水平,其
他 7 种植被的 NDVI均呈上升趋势,且草甸、针叶林
和高山植被的上升趋势均达显著水平,灌丛 NDVI
呈极显著上升趋势(表 1);9 种植被类型所在地区
的年均气温均呈上升趋势(图 5),沼泽、草原和阔叶
林达显著水平,其他 6 种均达极显著水平(表 1);沼
泽、灌丛、阔叶林和栽培植被所在地区的年降水量呈
下降趋势,草丛、草原、草甸、针叶林和高山植被地区
的年降水量呈不明显的上升趋势;沼泽、草丛和栽培
植被所在地的干旱指数呈上升趋势,其他 6 种植被
类型所在地则呈下降趋势,其中仅草甸和高山植被
的下降趋势达显著水平(表 1). 从海拔梯度上看,
NDVI在低海拔区除栽培植被外,其他 2 种植被均呈
减小趋势,在中、高海拔则呈增大趋势,且海拔越高,
增大趋势越明显;低、中、高海拔地区的年均气温均
呈上升趋势,且海拔越高,气温升高趋势越明显;高
海拔区 3 种植被类型的年降雨量均呈增加趋势,中、
低海拔区 6 种植被类型中,有 4 种呈下降趋势;高、
中海拔地区的干旱指数均呈下降趋势,且海拔越高,
下降趋势越明显,低海拔地区的干旱指数呈上升
趋势.
2郾 3摇 西南地区不同植被类型 NDVI 与气候因子的
相关性
Pearson相关系数是衡量两组数据相关性大小
的系数,它反映两个变量之间相关性的程度和方向,
该数值的绝对值越大说明两个变量的相关性越强.
研究区沼泽、草丛和草原 NDVI 与年均气温呈负相
关,其他 6 种植被类型的 NDVI 与年均气温均呈正
相关,其中,灌丛和针叶林中两者的相关性达显著水
平;沼泽、草丛、草原和栽培植被的 NDVI 与年降水
量呈负相关,其余 5 种植被类型呈正相关,但均未达
到显著性水平;沼泽、草丛和草原的 NDVI 与干旱指
数呈正相关,其他 6 种植被类型呈负相关,且灌丛和
草甸的 NDVI与干旱指数呈显著负相关(表 2).
偏相关系数是在对其他变量影响进行控制的条
件下,衡量多个变量中某两个变量之间的线性相关
程度的指标.通过偏相关系数与相关系数的比较,来
表 2摇 西南地区不同植被类型年均气温、年降水量、干旱指数与 NDVI的相关系数和偏相关系数
Table 2摇 Correlation coefficients and partial correlation coefficients between the annual average temperature, annual precipi鄄
tation, drought index and NDVI of different vegetations in southwest China
NDVI 相关系数 Correlation coefficient
T P r
偏相关系数 Partial correlation coefficient
T P r
沼泽 Marsh -0郾 155 -0郾 046 0郾 173 -0郾 237 0郾 221 0郾 288
灌丛 Shrub 0郾 497* 0郾 093 -0郾 488* 0郾 436 -0郾 292 -0郾 525
草丛 Bush -0郾 082 -0郾 249 0郾 066 0郾 034 -0郾 408 -0郾 344
草原 Grassland -0郾 053 -0郾 159 0郾 186 -0郾 036 -0郾 165 0郾 190
草甸 Meadow 0郾 269 0郾 261 -0郾 515** 0郾 081 0郾 053 -0郾 424
针叶林 Coniferous forest 0郾 473* 0郾 201 -0郾 276 0郾 500 -0郾 129 -0郾 283
阔叶林 Broad鄄leaved forest 0郾 291 0郾 306 -0郾 206 0郾 376 0郾 349 -0郾 079
高山植被 Alpine vegetation 0郾 392 0郾 349 -0郾 261 0郾 350 0郾 332 -0郾 140
栽培植被 Cultural vegetation 0郾 227 -0郾 044 -0郾 106 0郾 185 -0郾 238 -0郾 252
7232 期摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 张远东等: 西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析摇 摇 摇 摇 摇 摇
图 5摇 1982—2006 年西南地区不同植被类型 NDVI(a)、年均气温(b)、年降水量(c)和干旱指数(d) 的变化
Fig. 5摇 Change of NDVI (a), annual average temperature (b), annual precipitation (c) and drought index (d) of different vegeta鄄
tions in southwest China from 1982 to 2006.
A:高海拔 High altitude; B:中海拔 Mid鄄altitude; C:低海拔 Low altitude.
823 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷
确定两个变量之间的内在线性联系会更真实、更可
靠[28] .本文通过计算偏相关系数,并与相关系数比
较发现,某些植被 NDVI 与气候因子的偏相关系数
高于相关系数,某些低于相关系数,但均未达到显著
性水平,说明在西南地区,气候因素的关系较复杂,
植被生长受温度、降水、日照时数、地形和人为活动
等多个因子的影响,单个因子不能从根本上决定其
生长状况.
从表 2 可以看出,3 种气象因子的偏相关系数
中,针叶林、阔叶林和高山植被 NDVI 与年均温、年
降水量和干旱指数的偏相关系数以年均温最高,草
丛以年降水量最高,沼泽、灌丛、草原、草甸和栽培植
被以干旱指数最高.说明在一定水平上,年均温是影
响研究区针叶林、阔叶林和高山植被生长的主要因
子;年降水量是影响草丛生长的主要因子,而剩余几
种植被类型则主要受干旱指数影响.
3摇 结摇 摇 论
1982—2006 年,研究区沼泽NDVI和年降水量下
降,年均气温和干旱指数上升,这可能是因为近年来
西南地区沼泽湿地受人类活动(农业开垦、沼泽湿
地植被收割等)影响严重,导致其功能明显退化,生
长下降.草丛的年均气温升高,年降水量虽有增加,
但干旱指数升高,生境趋于干旱,引起了 NDVI 的显
著下降.对于西南地区的针叶林、阔叶林、栽培植被、
灌丛和草甸及高山植被而言,水分不是其限制因子,
所以其 NDVI的上升主要由年均气温升高所致. 草
原的年降水量持续较低,研究期间的最高年降水量
仅 240 mm,属干旱生境,但该类地区的年均气温逐
渐升高,年降水量上升,干旱指数下降,气候趋于湿
润,导致其 NDVI表现为上升趋势.
在年尺度上,研究区灌丛和针叶林 NDVI 与年
均气温呈显著正相关,说明年均气温的升高对高海
拔地区植被生长有直接的促进作用;灌丛和草甸
NDVI与干旱指数呈显著负相关,说明在高山峡谷
的高海拔区,NDVI同时受水分因子的影响. 气象因
子之间存在一定的相关性,如果剔除这种相关性,
NDVI与气候因子之间的相关显著度会有所降低.
1982—2006 年,气候变化是西南地区植被NDVI
变化的主要原因.年均气温是促进该区灌丛、高山植
被、针叶林、阔叶林和栽培植被变化的决定性因素;
年降水量是草丛、草原和整个西南地区年 NDVI 变
化的驱动因子;干旱指数是草甸 NDVI 变化的驱动
因子;人类活动是西南地区沼泽退化的主要原因.本
研究的插值数据来自国家气象中心的各站点,由于
西南地区气象站点都设在河谷低地[29],而实际森林
分布中心地段的气温可能要冷得多,降水也有很大
差别,所以用插值成面提取的植被数据可能存在一
定的不精确性.从干旱指数和年降水量的趋势倾向
率空间分布图来看,西南地区 2009 年以来的旱灾虽
然是极端事件,但并不排除以后其从量变到质变的
可能性.本研究对植被生长状况的影响因素进行分
析时,仅考虑了气温、降水和干旱指数,未考虑人类
活动、病虫害和土壤条件等其他因素对植被 NDVI
变化的影响,有待于进一步探讨.
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作者简介 摇 张远东,男,1973 年生,博士,副研究员. 主要从
事森林生态系统经营管理和景观生态学研究,发表论文 20
余篇. E鄄mail: zyd@ caf. ac. cn
责任编辑摇 杨摇 弘
033 应摇 用摇 生摇 态摇 学摇 报摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 摇 22 卷