姚鎮(zhèn)海， 邱新法， 施國萍， 張喜亮

(1.安徽省公共氣象服務(wù)中心,合肥 230011； 2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院,南京 210044； 3.南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院地理信息系,南京 210044； 4.浙江省湖州市氣象局,湖州 313000)

我國近10年月平均NDVI空間分布特征分析

姚鎮(zhèn)海1， 邱新法2， 施國萍3， 張喜亮4

(1.安徽省公共氣象服務(wù)中心,合肥 230011； 2.南京信息工程大學(xué)應(yīng)用氣象學(xué)院,南京 210044； 3.南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院地理信息系,南京 210044； 4.浙江省湖州市氣象局,湖州 313000)

為研究我國近10 a月平均NDVI空間分布特征，使用2005―2014年MOD/MYD13C2植被指數(shù)產(chǎn)品得到全國多年分月NDVI； 在考慮不同月份NDVI高、中、低值區(qū)面積變化的同時，結(jié)合DEM數(shù)據(jù)，分析植被覆蓋隨季節(jié)變化的規(guī)律和NDVI隨坡向、海拔的變化規(guī)律。結(jié)果表明： NDVI低值段[-0.25,0.15)面積冬季高、夏季低，代表裸土、荒地和部分水體的特征； 中值段[0.15,0.55)面積呈“雙峰雙谷”分布，春、秋季高于冬、夏季，體現(xiàn)植被覆蓋下混合地物的特征； 高值段[0.55,0.95]面積夏季高、冬季低，反映了植被覆蓋隨季節(jié)變化的規(guī)律。NDVI隨坡向變化呈“雙峰雙谷”分布，東南、西北坡高于西南、東北坡。NDVI隨海拔升高出現(xiàn)3個遞減帶(250～1 250 m,2 500～3 000 m和3 750～6 000 m)和2個遞增帶(1 250～2 500 m和3 000～3 750 m)。受我國氣候及地理、地形等要素影響，NDVI的水平和垂直向空間分異顯著。此規(guī)律可為陸面過程研究提供參考。

NDVI； 遙感； 空間分布； 中國

0 引言

受植被葉綠素、細胞結(jié)構(gòu)和含水量等要素影響，植被在可見光到近紅外光譜段呈現(xiàn)典型的光譜曲線。利用衛(wèi)星遙感圖像中植被的光譜特征、采用不同譜段測量值進行組合、表征地面植被特征的指數(shù)稱為植被指數(shù)(vegetation index,VI)[1]。VI可用于對地表植被進行簡捷、有效的度量，能反映與地氣系統(tǒng)的相互作用，從而揭示氣候變化。國內(nèi)外學(xué)者已定義了超過40種VI，用于全球陸面植被參數(shù)定量估算[2-3]。表征地表植被覆蓋與生長狀況的常見指數(shù)有差值植被指數(shù)(difference VI, DVI)、比值植被指數(shù)(ratio VI，RVI)、歸一化差值植被指數(shù)(normalized difference VI,NDVI)等[4-6]。NDVI可改善低高度衛(wèi)星對低密度植被覆蓋的監(jiān)測能力，對植被綠色信息敏感，對全球或區(qū)域植被生長和干旱地區(qū)降水量預(yù)測有良好效果。導(dǎo)致NDVI隨季節(jié)變化的主要因素有降水和氣溫[7-9]，尤其在干旱-半干旱地區(qū)，降水會直接影響植被覆蓋及其生長類型[10]。

已有研究表明： 與紅光波段相比，近紅外波段對地形更加敏感，非比值型VI相對比值型VI(如NDVI)更易受地形因素影響[11-12]。不同海拔或坡向的植被覆蓋格局也會影響NDVI的空間分布； 在計算葉面積指數(shù)時，需要對地形要素進行訂正，且應(yīng)根據(jù)植被類型選擇合適的VI[13-15]。上述研究表明，區(qū)域尺度下的VI空間分布與地形要素存在關(guān)聯(lián)，對全國范圍內(nèi)NDVI宏觀分布隨地形變化的規(guī)律則需要進一步分析。因此，本文在考慮不同月份NDVI高、中、低值區(qū)面積變化的同時，結(jié)合地形坡向和海拔要素，對NDVI空間分布特征進行分析，旨在為我國陸面過程研究提供參考。

1 研究數(shù)據(jù)與方法

本文所用數(shù)據(jù)包括國家基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)： 中國行政邊界(2015年第一版，中國最新行政邊界)、中國1 km×1 km分辨率數(shù)字高程模型(digital elevation model,DEM)； MODIS NDVI產(chǎn)品： 2005―2014年間獲取的MODIS雙星各月MOD/MYD13C2的NDVI光譜數(shù)據(jù)，空間分辨率為0.05°×0.05°，屬于Level3/Level4 CMG Products中Monthly Vegetation Indices產(chǎn)品(可從https: //ladsweb.nascom.nasa.gov/下載)。

NDVI的計算公式[16]為

NDVI= (ρnir-ρr) / (ρnir+ρr)，

(1)

式中：NDVI為歸一化植被指數(shù)；ρnir為近紅外波段反射率；ρr為紅光波段反射率。

首先對原始數(shù)據(jù)進行裁切，得到中國范圍。裁切工具為中國行政邊界數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件平臺實現(xiàn)。MOD/MYD13C2數(shù)據(jù)源包含NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)，以及紅光和近紅外波段的反射率值。經(jīng)檢驗發(fā)現(xiàn)，部分月份的NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)在區(qū)域上存在數(shù)據(jù)缺失或錯誤現(xiàn)象，這可能是由于云層覆蓋導(dǎo)致的，對此需要對NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。質(zhì)量控制的步驟如下： ①建立錯誤數(shù)據(jù)區(qū)掩模，將掩模對應(yīng)的錯誤值歸零； ②使用波段反射率重新計算該月NDVI值，得到掩模區(qū)域的正確值； ③用修正值替換原始區(qū)域零值，完成單景數(shù)據(jù)的修正； ④最后逐年逐月檢查是否存在數(shù)據(jù)遺漏等問題，完成對NDVI產(chǎn)品數(shù)據(jù)的質(zhì)量控制。

為了分析分月NDVI的空間分布規(guī)律，還需要對地理信息數(shù)據(jù)進行處理。在此基礎(chǔ)上使用DEM數(shù)據(jù)，基于ArcGIS平臺計算得到我國坡向空間分布數(shù)據(jù)。按坡向、海拔進行分類，并統(tǒng)計對應(yīng)區(qū)間段的NDVI數(shù)值，進而分析NDVI隨海拔和坡向的變化特征。其算法流程見圖1。

圖1 NDVI合成與海拔、坡向分析流程圖

2 NDVI空間分布特征分析

2.1 全國各月NDVI空間分布特征

圖2給出了2005―2014年中國各月平均NDVI的空間分布。

(a) 1月份(b) 2月份(c) 3月份

(d) 4月份(e) 5月份(f) 6月份

圖2-1 2005―2014年中國各月平均NDVI空間分布

(g) 7月份(h) 8月份 (i) 9月份

(j) 10月份 (k) 11月份 (l) 12月份

圖2-2 2005―2014年中國各月平均NDVI空間分布

從圖2可以看出，各月平均NDVI集中在變化區(qū)間[-0.25,0.95]中，在宏觀上呈現(xiàn)西北低、東南高的趨勢，這與我國降水量或水汽壓空間分布宏觀趨勢一致[17]，并存在顯著的季節(jié)性差異。

NDVI低值區(qū)(<0.15部分)冬季分布廣，夏季區(qū)域減小，反映了我國植被生長隨季節(jié)而變化的特征。NDVI低值區(qū)主要分布在我國西北地區(qū)荒漠地帶，如塔里木盆地、柴達木盆地、準(zhǔn)格爾盆地和內(nèi)蒙古中西部地區(qū)。此外，青海湖、太湖、巢湖等湖泊也呈現(xiàn)低值。因此，NDVI的低值代表了裸土、荒地和部分水體的特征[18]。

NDVI中值區(qū)([0.15,0.55)部分)主要位于我國第Ⅱ,Ⅲ級階梯。自北向南均有分布，包括了我國植被覆蓋良好的大部分區(qū)域，且分布區(qū)域存在季節(jié)性變化。春、秋季分布區(qū)面積大、夏季減小。因此，NDVI中值區(qū)主要反映植被覆蓋下混合地物的特征[19]，較干燥的荒漠、裸土顯著偏高。

NDVI高值區(qū)(≥0.55部分)全年變化最為顯著，分布區(qū)面積夏季很大，冬季小。冬季分布于華南零星地區(qū)、臺灣省、海南省和橫斷山脈西側(cè)，反映了低緯度地區(qū)光熱與水汽對植被的影響； 夏季則遍布華東、華中、華南的平原區(qū)與大部分山地和丘陵，西南東部的云貴川渝地區(qū)，東北平原地區(qū)和遼東半島等，反映了夏季氣溫升高、降水增多，植被生長繁茂的特征[20]。

2.2 NDVI不同值段面積比例變化

根據(jù)NDVI數(shù)值空間分布特征，劃分出低值段[-0.25,0.15)、中值段[0.15,0.55)和高值段[0.55,0.95]。其中低值段代表稀疏植被覆蓋下的裸土或水體區(qū)域，中值段代表植被裸地混合覆蓋區(qū)域，高值段代表植被覆蓋茂盛區(qū)域。圖3示出3個值段對應(yīng)區(qū)域面積比例的分月變化，呈顯著不同的季節(jié)變化特征。

圖3 2005―2014年月平均NDVI不同值段面積比例變化

從圖3可以看出，NDVI低值段的面積比例夏季低、冬季高。最低值在8月(25%左右)，最高值在1月(約55%)。在夏季，低值段面積比例減小，說明原本干旱或半干旱區(qū)域的下墊面植被覆蓋度增大，使得裸土、沙地等低NDVI特征部分減小[21]。在冬季，原本植被覆蓋區(qū)域因季節(jié)性變化，植被變得稀疏，下墊面裸土面積增加導(dǎo)致低值段面積比例增大。

NDVI中值段面積比例呈現(xiàn)顯著的“雙峰雙谷”特點。春、秋季為峰區(qū)，峰值點位于3月和11月，最大值在11月(45%左右)； 冬、夏季為谷區(qū)，谷值點位于1月和7月，最小值在7月(25%左右)。峰值點出現(xiàn)在春、秋季，表明在這2個季節(jié)下墊面既無大量裸土覆蓋區(qū)，也無大量高植被密度生長區(qū)，反映了我國季節(jié)交替的植被生長特點[22]。谷值點出現(xiàn)在冬、夏2季，反映了冬季低值區(qū)面積大，夏季高值區(qū)面積大，而中值區(qū)面積減少的特點。

NDVI高值段面積比例的季節(jié)變化最顯著。冬、夏差異顯著，在圖2中有明顯體現(xiàn)。夏季存在峰值區(qū)、冬季為谷值區(qū)。面積比例最低值在1月(10%)，最高值在8月(54%)，反映了下墊面植被(尤其是自然植被)生長隨季節(jié)變化的特征[23]。

2.3 NDVI隨坡向及海拔變化分布特征

圖4示出NDVI隨坡向、海拔變化的分布特征。

(a) NDVI隨坡向分布 (b) NDVI隨海拔分布

圖4 月平均NDVI隨坡向與海拔變化的分布

圖4(a)為春、夏、秋、冬4季NDVI隨坡向變化的分布情況，其中橫軸代表坡向，90°為東坡，180°為南坡，270°為西坡，0°和360°為北坡。NDVI隨坡向變化呈現(xiàn)顯著的“雙峰雙谷”分布特征，對于不同季節(jié)的各坡向NDVI，夏季>秋季>春季>冬季。東南坡和西北坡NDVI出現(xiàn)極大值，最大值出現(xiàn)在東南坡； 西南和東北坡NDVI出現(xiàn)極小值，最小值出現(xiàn)在北坡。以上情況反映了NDVI對地形(坡向)敏感性的變化規(guī)律[24-25]。

由圖4(b)可知，NDVI隨海拔變化呈現(xiàn)出明顯的垂直分帶性，整體上隨海拔增加呈波動遞減趨勢，存在3個遞減和2個遞增地帶。3個遞減帶分別位于250～1 250 m,2 500～3 000 m和3 750 m～6 000 m； 2個遞增帶分別位于1 250～2 500 m和3 000～3 750 m。在海拔3 750 m以下，主要反映下墊面植被覆蓋度與植被類型的變化； 在海拔3 750 m以上，由于高原氣候和地理地形等因素，反映植被覆蓋下裸土的NDVI特征； 在海拔6 500 m處，4季基本無差異，NDVI≈-0.05，反映了冰雪或裸土的非植被特征[26-27]。

3 結(jié)論

1)使用2005―2014年間的MODIS月平均光譜數(shù)據(jù)，合成我國1—12月多年平均歸一化植被指數(shù)(NDVI)。結(jié)果表明： NDVI低值區(qū)主要分布在我國西北地區(qū)荒漠地帶與部分水體中，反映了裸土、水體或冰雪覆蓋下墊面的低值特征； 中值區(qū)主要位于我國第Ⅱ,Ⅲ級階梯，包括我國植被覆蓋良好的大部分區(qū)域，主要反映了植被覆蓋下混合地物的中值特征，較干燥的荒漠、裸土顯著偏高； 高值區(qū)全年變化最為顯著，冬季分布區(qū)域極少，僅位于我國南方部分區(qū)域，而夏季分布區(qū)域迅速增大，包括我國華東、華中、華南、西南東部和東北等地區(qū)，反映了夏季植被生長繁茂的特征。

2)對各月NDVI面積比例變化的分析表明： NDVI低值段面積比例夏季低、冬季高，最低值位于8月，最高值在1月，這是受夏季高植被覆蓋和冬季裸土面積增大影響的緣故。中值段面積比例呈現(xiàn)顯著的“雙峰雙谷”特點，春、秋季為峰區(qū)，最大值位于11月； 冬、夏季為谷區(qū)，最低值位于7月； 反映了我國在春夏、秋冬2個季節(jié)交替期植被的生長特點。高值段面積比例夏高冬低，最低值位于1月，最高值在8月，反映了植被(尤其是自然植被)生長夏季最好、冬季最差的季節(jié)變化特征。

3)對照地形要素分析表明，NDVI隨坡向呈顯著“雙峰雙谷”分布特征。東南坡和西北坡出現(xiàn)峰值，西南坡和東北坡出現(xiàn)谷值。由于不同坡向上的光照差異，使植被對地形變化存在敏感性，故4季NDVI呈上述變化特征。隨著海拔的升高，NDVI的分布呈明顯的垂直分帶性，存在3個遞減和2個遞增的地帶。在海拔3 750 m以下，NDVI代表下墊面地表類型與植被覆蓋的變化特征，呈現(xiàn)隨海拔的波動變化； 在海拔3 750 m以上，受高原氣候和地理地形等因素制約，NDVI呈遞減趨勢； 在海拔6 500 m處，4季的NDVI基本無差異，反映了冰雪或裸土的非植被特征。

[1] 陳渭民,陶國慶,邱新法.全球氣候系統(tǒng)衛(wèi)星遙感導(dǎo)論——氣象衛(wèi)星資料的多學(xué)科應(yīng)用[M].北京:氣象出版社,2012:505-507. Chen W M,Tao G Q,Qiu X F.Global Climate System and Introduction of Satellite Remote Sensing:Multidisciplinary Application of Meteorology Satellite Data[M].Beijing:Meteorological Press,2012:505-507.

[2] 梁順林,李小文,王錦地.定量遙感:理念與算法[M].北京:科學(xué)出版社,2013:321-322. Liang S L,Li X W,Wang J D.Theories and Algorithms of Quantitative Remote Sensing[M].Beijing:Science Press,2013:321-322.

[3] Huete A R.A soil adjusted vegetation index(SAVI)[J].Remote Sensing of Environment,1988,25(3):295-309.

[4] 盛永偉,陳維英,肖乾廣,等.利用氣象衛(wèi)星植被指數(shù)進行我國植被的宏觀分類[J].科學(xué)通報,1995,40(1):68-71. Sheng Y W,Chen W Y,Xiao Q G,et al.Macro classification of vegetation in China with NOAA/NDVIs[J].Chinese Science Bulletin,1995,40(1):839-844.

[5] 高磊,覃志豪,盧麗萍.基于植被指數(shù)和地表溫度特征空間的農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測模型研究綜述[J].國土資源遙感,2007,19(3):1-7.doi:10.6046/gtzyyg.2007.03.01. Gao L,Qin Z H,Lu L P.An overview on agricultural drought monitoring models based on vegetation index and surface temperature feature space[J].Remote Sensing for Land and Resources,2007,19(3):1-7.doi:10.6046/gtzyyg.2007.03.01.

[6] 孫雷剛,劉劍鋒,徐全洪.河北壩上地區(qū)植被覆蓋變化遙感時空分析[J].國土資源遙感,2014,26(1):167-172.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.28. Sun L G,Liu J F,Xu Q H.Remote sensing based temporal and spatial analysis of vegetation cover changes in Bashang Area of Hebei province[J].Remote Sensing for Land and Resources,2014,26(1):167-172.doi:10.6046/gtzyyg.2014.01.28.

[7] 夏照華.基于NDVI時間序列的植被動態(tài)變化研究[D].北京:北京林業(yè)大學(xué),2007. Xia Z H.The Studies on Dynamic of Vegetation Based on NDVI Time Series[D].Beijing:Beijing Forestry University,2007.

[8] 趙英時.遙感應(yīng)用分析原理與方法[M].北京:科學(xué)出版社,2003:387-398. Zhao Y S.Application Analysis Theories and Methods of Remote Sensing[M].Beijing:Science Press,2003:387-398.

[9] 陳云浩,李曉兵,史培軍.1983—1992年中國陸地NDVI變化的氣候因子驅(qū)動分析[J].植物生態(tài)學(xué)報,2001,25(6):716-720. Chen Y H,Li X B,Shi P J.Variation in NDVI driven by climate factors across China,1983—1992[J].Acta Phytoecologica Sinica,2001,25(6):716-720.

[10]王娟,李寶林,余萬里.近30年內(nèi)蒙古自治區(qū)植被變化趨勢及影響因素分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2012,26(2):132-138. Wang J,Li B L,Yu W L.Analysis of vegetation trend and their causes during recent 30 years in Inner Mongolia Autonomous Region[J].Journal of Arid Land Resources and Environment,2012,26(2):132-138.

[11]姚晨,黃微,李先華.地形復(fù)雜區(qū)域的典型植被指數(shù)評估[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2009,24(4):496-501. Yao C,Huang W,Li X H.Evaluation of topographical influence on vegetation indices of rugged terrain[J].Remote Sensing Technology and Application,2009,24(4):496-501.

[12]朱高龍,柳藝博,居為民,等.4種常用植被指數(shù)的地形效應(yīng)評估[J].遙感學(xué)報,2013,17(1):210-234. Zhu G L,Liu Y B,Ju W M,et al.Evaluation of topographic effects on four commonly used vegetation indices[J].Journal of Remote Sensing,2013,17(1):210-234.

[13]廖鈺冰,陳新芳,陳喜,等.地形校正對葉面積指數(shù)遙感估算的影響[J].遙感信息,2011(5):47-51,64. Liao Y B,Chen X F,Chen X,et al.Effect of topographic correction on the estimation of leaf area index based on Landsat TM[J].Remote Sensing Information,2011(5):47-51,64.

[14]畢如田,武俊嫻,曹毅,等.涑水河流域地形因子對植被指數(shù)變化的影響[J].中國農(nóng)業(yè)通報,2012,28(35):257-263. Bi R T,Wu J X,Cao Y,et al.The influence of terrain factors on vegetation index in Sushui river basin[J].Chinese Agricultural Science Bulletin,2012,28(35):257-263.

[15]甕耐義,劉康,王紀(jì)偉.基于GIS的高原植被空間格局與地形因子相關(guān)關(guān)系研究[J].水土保持通報,2014,34(1):232-236. Weng N Y,Liu K,Wang J W.A study of relationship between spatial vegetation pattern and terrain factors based on GIS techniques[J].Bulletin of Soil and Water Conservation,2014,34(1):232-236.

[16]梁順林.定量遙感[M].范聞捷，譯.北京:科學(xué)出版社,2009:181-182. Liang S L.Quantitative Remote Sensing of Land Surfaces[M].Translated by Fan W J.Beijing:Science Press,2009:181-182.

[17]劉綠柳,肖風(fēng)勁.黃河流域植被NDVI與溫度、降水關(guān)系的時空變化[J].生態(tài)學(xué)雜志,2006,25(5):477-481. Liu L L,Xiao F J.Spatial-temporal correlations of NDVI with precipitation and temperature in Yellow River Basin[J].Chinese Journal of Ecology,2006,25(5):477-481.

[18]張景華,李英年.青海氣候變化趨勢及對植被生產(chǎn)力影響的研究[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2008,22(2):97-102. Zhang J H,Li Y N.The research on effect of climate change on vegetation productivity in Qinghai Province[J].Journal of Arid Land Resources and Environment,2008,22(2):97-102.

[19]劉綠柳,許紅梅.黃河流域主要植被類型NDVI變化規(guī)律及其與氣象因子的關(guān)系[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2007,28(3):334-337. Liu L L,Xu H M.Change of NDVI of main vegetations and their relationship with meteorological factors in Yellow River Basin[J].Chinese Journal of Agrometeorology,2007,28(3):334-337.

[20]崔林麗,史軍,肖風(fēng)勁,等.中國東部NDVI的變化趨勢及其與氣候因子的相關(guān)分析[J].資源科學(xué),2010,32(1):124-131. Cui L L,Shi J,Xiao F J,et al.Variation trends in vegetation NDVI and its correlation with climatic factors in Eastern China[J].Resources Science,2010,32(1):124-131.

[21]王宗明,國志興,宋開山,等.中國東北地區(qū)植被NDVI對氣候變化的響應(yīng)[J].生態(tài)學(xué)雜志,2009,28(6):1041-1048. Wang Z M,Guo Z X,Song K S,et al.Responses of vegetation NDVI in Northeast China to climate change[J].Chinese Journal of Ecology,2009,28(6):1041-1048.

[22]李俊祥,達良俊,王玉潔,等.基于NOAA-AVHRR數(shù)據(jù)的中國東部地區(qū)植被遙感分類研究[J].植物生態(tài)學(xué)報,2005,29(3):436-443. Li J X,Da L J,Wang Y J,et al.Vegetation classification of east China using multi-temporal NOAA-AVHRR data[J].Acta Phytoecologica Sinica,2005,29(3):436-443.

[23]陳效逑,喻蓉.1982—1999年我國東部暖溫帶植被生長季節(jié)的時空變化[J].地理學(xué)報,2007,62(1):41-51. Chen X Q,Yu R.Spatial and temporal variations of the vegetation growing season in warm-temper ate eastern China during 1982 to 1999[J].Acta Geographica Sinica,2007,62(1):41-51.

[24]徐茜,任志遠,楊忍.黃土高原地區(qū)歸一化植被指數(shù)時空動態(tài)變化及其與氣候因子的關(guān)系[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報:自然科學(xué)版,2012,40(1):82-87. Xu X,Ren Z Y,Yang R.The spatial and temporal dynamics of NDVI and its relation with climatic factors in Loess Plateau[J].Journal of Shaanxi Normal University:Natural Science Edition,2012,40(1):82-87.

[25]曾燕,邱新法,劉昌明,等.起伏地形下黃河流域太陽直接輻射分布式模式[J].地理學(xué)報,2005,60(4):680-688. Zeng Y,Qiu X F,Liu C M,et al.Distributed modelling of direct solar radiation of rugged terrain over the Yellow River Basin[J].Acta Geographica Sinica,2005,60(4):680-688.

[26]李秀花,師慶東,常順利,等.1981—2001年中國西北干旱區(qū)NDVI變化分析[J].干旱區(qū)地理,2008,31(6):940-945. Li X H,Shi Q D,Chang S L,et al.Change of NDVI based on NOAA image in northwest arid area of China in 1981—2001[J].Arid Land Geography,2008,31(6):940-945.

[27]曾燕,邱新法,何永健,等.復(fù)雜地形下黃河流域月平均氣溫分布式模擬[J].中國科學(xué)D輯(地球科學(xué)),2009,39(6):774-786. Zeng Y,Qiu X F,He Y J,et al.Distributed modeling of monthly air temperatures over the rugged terrain of the Yellow River Basin[J].Science in China Series D:Earth Sciences,2009,52(5):694-707.

(責(zé)任編輯： 劉心季)

An analysis of spatial distribution characteristics of monthly mean NDVI in the past ten years in China

YAO Zhenhai1， QIU Xinfa2， SHI Guoping3， ZHANG Xiliang4

(1.AnhuiPublicMeteorologicalServiceCenter，Hefei230011，China； 2.CollegeofAppliedMeteorology,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology，Nanjing210044，China； 3.SchoolofGeographyandRemoteSensingGISdepartment，NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology，Nanjing210044，China； 4.HuzhouMeteorologyBureauofZhejiangProvince，Huzhou313000，China)

In order to study the spatial distribution characteristics of monthly mean NDVI during the past ten years in China, the authors used MODIS MOD/MYD13C2 vegetation spectrum to synthesize monthly NDVI and, combined with China’s terrain data, discussed the changing regularity of NDVI with respect to aspect and elevation．The results show that the area ratio of low NDVI value segment [-0.25,0.15)is high in winter and low in summer, suggesting the characteristics of bare soil, deserted land and water．The median segment[0.15, 0.55] shows the "bimodal double-dip" character, and the area ratio is higher in spring and autumn than in winter and summer, implying features of vegetated mixture land cover．The area ratio of high value segment [0.55, 0.95] is high in summer and low in winter, indicating variation of vegetation cover with seasonal change．NDVI change with aspect shows the "bimodal double-dip" distribution, the NDVI values in southeast and northwest aspects are larger than those in southwest and northeast aspects．With increasing elevation , three NDVI decreasing zones are 250～1 250 m, 2 500～3 000m and 3 750～6 000 m, and two NDVI increasing zones are 1 250～2 500 m and 3 000～3 750 m, respectively．The horizontal and vertical distribution differentiations of NDVI are remarkable, which is attributed to the impact of climate and geographical terrain elements in China．Those regularities may be helpful to the research on land surface process．

NDVI； remote sensing； spatial distribution； China

10.6046/gtzyyg.2017.02.26

姚鎮(zhèn)海，邱新法，施國萍，等．我國近10年月平均NDVI空間分布特征分析[J]．國土資源遙感，2017，29(2)：181-186．(Yao Z H，Qiu X F，Shi G P，et al．An analysis of spatial distribution characteristics of monthly mean NDVI in the past ten years in China[J]．Remote Sensing for Land and Resources，2017，29(2)：181-186．

2015-11-20；

2016-01-02

國家自然科學(xué)基金項目“復(fù)雜地形下月平均氣溫分布式模型研究”(編號： 41175077)資助。

姚鎮(zhèn)海(1989-),男,碩士研究生,主要研究方向為遙感監(jiān)測和公共氣象服務(wù)。Email： 18256589121@163.com。

邱新法(1966-)，男，教授,博士生導(dǎo)師,主要從事氣候資源精細化開發(fā)利用與氣象災(zāi)害風(fēng)險評估方面的研究。Email： xfqiu135@nuist.edu.cn。

TP 79

A

1001-070X(2017)02-0181-06