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    2000—2014年黃土高原植被葉面積指數(shù)時空變化特征

    2017-04-18 07:09:08王志慧姚文藝湯秋鴻楊二孔祥兵王玲玲肖培青
    中國水土保持科學 2017年1期
    關鍵詞:黃土高原覆蓋度變化率

    王志慧,姚文藝,湯秋鴻,楊二,孔祥兵,王玲玲,肖培青

    (1.黃河水利科學研究院水利部黃土高原水土流失過程與控制重點實驗室,450003,鄭州; 2.中國科學院地理科學與資源研究所,100101,北京)

    2000—2014年黃土高原植被葉面積指數(shù)時空變化特征

    王志慧1,2,姚文藝1?,湯秋鴻2,楊二1,孔祥兵1,王玲玲1,肖培青1

    (1.黃河水利科學研究院水利部黃土高原水土流失過程與控制重點實驗室,450003,鄭州; 2.中國科學院地理科學與資源研究所,100101,北京)

    研究植被葉面積指數(shù)(LAI)時空變化特征,對植被的水土保持效具有重要意義。利用MOD15A2H遙感產(chǎn)品,基于Mann-Kendall趨勢檢驗與Sen斜率分析方法,提取區(qū)域尺度與像素尺度上的植被LAI變化特征,并基于不同子流域、坡度、坡向及植被覆蓋類型,對植被LAI的變化特征進行分析。基于MOD44B遙感產(chǎn)品,利用線性回歸和偏相關系數(shù),分析植被LAI的變化原因。結果表明:1)黃土高原2000—2014年,植被LAI呈顯著增加趨勢,其年絕對變化幅度為0.042,年相對變化程度為2.71%。2)空間上,在黃土高原58.6%的區(qū)域,LAI呈現(xiàn)顯著增加趨勢,僅有0.9%的區(qū)域LAI呈現(xiàn)顯著減少趨勢。植被LAI劇烈增加,主要發(fā)生在河口—龍門區(qū)間,包括皇甫川、窟野河、無定河和延河。植被在15°~35°的坡度上,LAI變化程度最劇烈,其變化在各坡向上沒有顯著差異,農(nóng)田和草地的LAI變化程度最劇烈。3)與植被總覆蓋度相比,植被垂直維結構與黃土高原植被LAI的變化更為相關,其中樹木覆蓋度的增加,是植被垂直維結構變化的重要原因之一。

    MODIS產(chǎn)品;黃土高原;植被葉面積指數(shù);時空變化分析

    黃土高原是我國乃至世界上水土流失最嚴重的地區(qū)。黃河上中游地區(qū)人類活動對自然植被的破壞是造成該生態(tài)問題的主要原因,尤其是對坡地植被的破壞,大大增加水土流失和洪澇災害的風險[1-4]。為了解決這一生態(tài)環(huán)境問題,中國政府于1999年啟動“退耕還林還草”重點生態(tài)修復工程[5]。目前大量研究已表明:近10年內,人類活動對黃土高原下墊面影響巨大,植被覆蓋明顯增加[6-8];同時,對黃土高原的產(chǎn)流產(chǎn)沙也產(chǎn)生了顯著的影響[9-10]。但是,也有相關研究指出,該生態(tài)恢復工程的效益被夸大,且存在一定的負影響[11-13]。因此,對近十幾年黃土高原的植被變化進行時空變化分析,有助于全面了解該區(qū)域植被變化面積與變化程度,并對科學評價流域生態(tài)環(huán)境和制定有效的水土保持措施,均具有重要意義。

    大量研究表明,植被的結構特征是影響植被水土保持效益的重要因素[14-15]。葉面積指數(shù)(Leaf Area Index,LAI)是最重要的植被結構參數(shù)之一,也是陸地生態(tài)、水文模型模擬中不可或缺的植被參數(shù)。LAI是指單位土地面積上,植物葉片總面積占土地面積的倍數(shù),該參數(shù)能夠同時反映植被水平與垂直結構特征。目前,遙感技術已經(jīng)成為監(jiān)測區(qū)域尺度植被動態(tài)變化的最有效工具。NDVI數(shù)據(jù)是進行區(qū)域植被監(jiān)測的常用數(shù)據(jù)源,如AVHRR[1617]、 SPOT[18]和MODIS[7,19];但NDVI不能直接代表特定植被結構參數(shù),且研究中所選遙感數(shù)據(jù)空間尺度較大,難以反映地表植被的真實變化情況。目前,針對黃土高原植被LAI的時空變化分析研究還相對較少,筆者首次利用NASA最新發(fā)布的高分辨率LAI產(chǎn)品,從區(qū)域到像素尺度,對黃土高原植被LAI的時空變化特征進行提取,從不同角度,全面了解2000—2014年黃土高原植被LAI的變化情況,同時對植被LAI的變化原因進行分析。

    1 研究區(qū)概況

    黃河是中國第二長河,是世界第五長河流,也是世界上含沙量最多的河流。黃土高原(E 100.9°~114.5°,N 33.7°~41.3°)是世界上水土流失最嚴重和生態(tài)環(huán)境最脆弱的地區(qū)之一,也是黃河泥沙主要來源區(qū),黃土高原海拔一般在1 000~1 300 m,地貌起伏不平,坡陡溝深,千溝萬壑,溝谷面積占40%~50%。黃土高原主要產(chǎn)流產(chǎn)沙的8個子流域分別為皇甫川、窟野河、無定河、延河、北洛河、涇河、渭河和汾河,其地理位置見圖1。

    2 研究方法

    2.1 數(shù)據(jù)獲取與處理

    圖1 黃土高原與8個主要子流域地理位置Fig.1 Geographic location of the Loess Plateau and eight sub-basins

    2.1.1 遙感數(shù)據(jù)使用2015年NASA最新發(fā)布的MODIS LAI產(chǎn)品(MOD15A2H),對2000—2014年黃土高原植被LAI進行時空變化分析研究。其產(chǎn)品是基于地表反射率數(shù)據(jù)和土地覆蓋類型數(shù)據(jù),綜合利用經(jīng)驗模型和三維輻射傳輸模型查找表法,對植被真實LAI進行反演得到[20],其空間分辨率500 m,時間分辨率8 d。其他數(shù)據(jù)包括MOD44B產(chǎn)品、ASTER-DEM和MCD12Q1產(chǎn)品。

    2.1.2 遙感數(shù)據(jù)處理利用MODIS數(shù)據(jù)處理軟件MRT(MODIS Reprojection Tools),對MODIS產(chǎn)品進行數(shù)據(jù)預處理。MOD44B產(chǎn)品表示年內植被最大覆蓋度,將250 m分辨率的植被覆蓋度,上推到500 m分辨率,尺度上推方法采用聚合平均法。對于DEM數(shù)據(jù)處理,采用基于30 m分辨率的ASTER-DEM,計算得到局地坡度和坡向。

    對于MOD15A2H產(chǎn)品,由于在實際成像過程中,受到云與氣溶膠的影響,導致遙感影像中存在不可避免的噪聲信號,從而不能客觀的反映地表真實LAI情況。針對這一問題,筆者采用Chen Jin等[21]提出的迭代濾波方法,對LAI數(shù)據(jù)進行濾波處理,某一典型植樹造林區(qū)域像素的LAI時間序列重構前后對比情況見圖2。

    從圖2可知,由于受到云的影響,2003和2008年夏季LAI數(shù)據(jù)上下波動劇烈。這顯然不符合植被的生長規(guī)律,而重構算法對受云影響的LAI數(shù)據(jù)進行平滑,使得重構數(shù)據(jù)曲線更符合植被物候變化規(guī)律,從而可以大大提高數(shù)據(jù)分析精度。

    按照上述方法對MODIS產(chǎn)品處理后,得到2000—2014年時間分辨率為8 d的LAI數(shù)據(jù)序列。為了反映植被的年內最佳生長狀況,對每年的LAI數(shù)據(jù)序列中最大值進行提取,然后構建2000—2014年LAI年最大值數(shù)據(jù)序列。

    2.2 LAI時空變化特征

    不同區(qū)域尺度植被LAI變化發(fā)生的空間位置、變化范圍和變化強度都是植被變化監(jiān)測研究的重要內容。

    圖2 典型植樹造林區(qū)域2000—2014年LAI數(shù)據(jù)序列重構前后對比Fig.2 Comparison between original and reconstructed LAI time-series during 2000—2014 in a typical plantation region

    2.2.1 變化面積比例采用Mann-Kendall(M-K)非參數(shù)檢驗方法[22],對黃河流域植被LAI時間序列變化趨勢進行統(tǒng)計分析。若時間序列M-K檢驗顯著性水平α<0.05,則認為該趨勢變化為顯著性變化;若顯著性水平>0.05,則認為該趨勢沒有統(tǒng)計學意義,即表示沒有發(fā)生顯著性變化。

    LAI變化面積比例(D)是指某個區(qū)域范圍內, LAI顯著變化(P<0.05)區(qū)域占該區(qū)域范圍總面積的比重,該指標可反映LAI在某個區(qū)域內的變化劇烈程度。計算公式如下:

    式中:A為LAI顯著變化的區(qū)域面積,km2;S為某區(qū)域范圍的總面積,km2。

    2.2.2 絕對與相對變化率采用Kendall傾斜率β表示每年LAI絕對變化率,該指標可反映LAI的年絕對變化幅度,β>0表示上升趨勢,β<0表示下降趨勢,其變化趨勢顯著性水平參考M-K檢驗結果。計算公式如下:

    式中:xj和xi分別為第j年和第i年的觀測數(shù)值,j>i;n為年總數(shù)。

    R為每年LAI相對變化率,該指標可反映LAI的年相對變化程度,其計算公式如下:

    式中:β為LAI絕對變化率;xi為第i年的觀測數(shù)值; n為年總數(shù)。由于該值利用年均值對β進行標準化,從而使得不同空間像素的趨勢變化程度具有可比性[23]。

    2.2.3 區(qū)域/流域尺度LAI時空變化分析為了反映黃土高原以及其內部不同流域間LAI的變化差異,對黃土高原以及其內部流域面積較大,且產(chǎn)流產(chǎn)沙量較大的8個子流域的植被LAI進行時空變化分析。采用絕對變化率和相對變化率2個指標,對區(qū)域/流域尺度LAI變化特征進行評估。

    2.2.4 像素尺度LAI時空變化分析為了反映植被LAI變化特征在黃土高原、不同子流域、不同坡度和坡向以及不同植被覆蓋類型的差異性,采用變化面積比和相對變化率2個指標,對不同區(qū)域范圍內的植被LAI變化特征差異進行評估。其中:子流域為所選8個典型流域;坡度分類執(zhí)行水利部頒布的SL 190—2007《土壤侵蝕分類分級標準》[24],將坡度劃分為6個等級:<5°,5°~8°, 8°~15°,15°~25°,25°~35°,>35°;坡向分類按照45°夾角,由北開始,順時針方向旋轉分為9個坡向:平地(-1°)、北坡(N,0~22.5°,337.5°~360°)、東北坡(NE,22.5°~67.5°)、東(E,67.5°~112.5°)、東南坡(SE,112.5°~157.5°)、南坡(S, 157.5°~202.5°)、西南坡(SW,202.5°~247.5°)、西坡(W,247.5°~292.5°)、西北坡(NW,292.5°~337.5°)[25];植被覆蓋類型采用2001年的MOD12Q1土地覆蓋產(chǎn)品,提取其中的農(nóng)田、草地、灌木以及森林類型進行分析。

    2.3 LAI時空變化原因

    退耕還林還草政策,對黃土高原植被LAI的改善起到至關重要的作用,但不同區(qū)域植被LAI變化原因的空間分布規(guī)律并沒有被探討。由于在物理意義上,LAI同時反映植被水平覆蓋度與垂直維結構,為了分析不同維植被結構特征對植被LAI的影響,首先將植被垂直維結構特征定義為垂直維LAI,指單位植被覆蓋面積上,植物葉片總面積占植被覆蓋面積的倍數(shù)。其具體公式如下:

    式中:LAI為植被葉面積指數(shù);VFC為植被總覆蓋度;LAIver為垂直維LAI;Sleaf、Sveg和Sland分別為植物葉片總面積、植被覆蓋面積和土地面積。

    利用MOD44B產(chǎn)品,提取樹木覆蓋度與草本植被覆蓋度,二者相加即為植被總覆蓋度,并依據(jù)公式(4),計算得到垂直維LAI。首先將區(qū)域尺度LAI與4種植被參數(shù)(植被總覆蓋度、垂直維LAI、樹木覆蓋度、草本植被覆蓋度)分別進行線性回歸分析。為了更進一步分析植被類型變化對LAI的影響,根據(jù)公式(5)和(6),分別計算像素尺度LAI與樹木覆蓋度和草本植被覆蓋度的偏相關系數(shù),并對偏相關系數(shù)進行顯著性檢驗。通過偏相關分析空間分布圖和LAI趨勢變化空間分布圖的疊加分析,同時確定每個像素LAI的變化趨勢和與LAI變化顯著相關的變量,從而得到植被LAI顯著變化區(qū)域的變化原因空間分布圖。

    式中:r12,3為偏相關系數(shù);r12、r13、r23分別為不同要素之間的Pearson相關系數(shù);n為樣本數(shù),q為階數(shù);統(tǒng)計量t服從n-q-2個自由度的t分布。若t檢驗顯著性水平α<0.05,則認為2個要素之間存在顯著的相關性。

    3 結果與分析

    3.1 區(qū)域/流域尺度LAI時空變化特征

    2000—2014年,整個黃土高原以及8個典型子流域的植被LAI年最大值變化趨勢和變化特征統(tǒng)計結果見圖3和表1,整個黃土高原及其子流域的植被LAI均呈顯著上升趨勢(P<0.01)。整個黃土高原地區(qū),植被LAI的年絕對變化幅度為0.042,年相對變化程度為2.71%。在8個子流域中,汾河流域的LAI年絕對變化幅度最大,達到0.081,從大到小排列順序依次為汾河>延河>北洛河>涇河>渭河>無定河>皇甫川>窟野河。延河流域的LAI年相對變化程度最大,達到5.37%,從大到小排列順序依次為延河>皇甫川>無定河>汾河>窟野河>涇河>北洛河>渭河。

    表1 2000—2014年黃土高原與8個子流域植被結構參數(shù)平均值及其變化特征統(tǒng)計結果Tab.1 Statistical result of variation characteristics for the Loess Plateau and eight different sub-basins every year from 2000 to 2014

    圖3 2000—2014年黃土高原以及8個子流域的年最大LAI變化趨勢Fig.3 Change trend of annual maximum LAI for the Loess Plateau and 8 different sub-basins during 2000-2014

    圖4 像素尺度LAI絕對變化率與相對變化率空間分布圖Fig.4 Spatial distribution map of absolute change rate and relative change rate for LAI at pixel scale

    3.2 像素尺度LAI時空變化特征

    3.2.1 LAI變化總體情況利用公式(2)和(3),基于像素尺度計算每個像素的絕對變化率和相對變化率,計算結果見圖4。結果表明:絕對變化率呈現(xiàn)出由西北向東南方向遞增的趨勢,這與黃土高原氣候濕潤條件的空間梯度分布趨勢較為一致,說明在濕潤地區(qū),植被由于能夠獲取充足的水分,導致其生長較快, LAI絕對變化幅度也較大;相反,干旱地區(qū)植被由于缺水,導致其生長較慢,LAI絕對變化幅度也較小。因此,LAI絕對變化率在一定程度上反映了地區(qū)濕潤條件。反觀LAI相對變化率,消除了地區(qū)濕潤條件對植被變化的影響,其空間分布并沒有隨著地區(qū)濕潤條件的變化而變化,可真實表達LAI變化程度,且不同區(qū)域的LAI變化程度可直接進行比較。

    利用公式(1)對整個黃土高原的變化面積比進行統(tǒng)計。結果表明:58.6%的區(qū)域,LAI呈現(xiàn)顯著增加趨勢,增加程度最大的區(qū)域,主要集中在河口-龍門區(qū)間;僅有0.9%的區(qū)域,LAI呈現(xiàn)顯著減少趨勢,主要分布在渭河、伊洛河和湟水流域零星區(qū)域;其余40.5%的區(qū)域,LAI保持穩(wěn)定狀態(tài)。LAI變化趨勢空間分布見圖4。

    3.2.2 LAI變化的流域差異LAI變化的流域差異如圖5所示。結果表明:根據(jù)變化面積比和相對變化率的排序比較,延河流域LAI變化劇烈程度最大,渭河流域LAI變化劇烈程度最小。除渭河流域外,其余流域內變化面積比均超過69%。

    圖5 8個子流域植被LAI變化面積比與相對變化率統(tǒng)計結果Fig.5 Statistics of changed area percentage and relative change rate of LAI in 8 sub-basins

    3.2.3 LAI變化的坡度差異將LAI重采樣到30 m尺度,與30 m尺度坡度數(shù)據(jù)進行疊加分析。LAI變化的坡度差異見圖6。結果表明:15°~25°和25°~35°2個坡度的植被LAI變化程度最為劇烈,變化面積比均超過60%,年相對變化率均超過3%;>35°區(qū)域的植被LAI變化程度最小,可能是由于坡度較大,導致水分較易流失,植被生長較為緩慢。

    圖6 黃土高原不同坡度區(qū)域植被LAI變化面積比與相對變化率統(tǒng)計結果Fig.6 Statistics of changed area percentage and relative change rate of LAI for different regions with different slopes in the Loess Plateau

    3.2.4 LAI變化的坡向差異將LAI重采樣到30 m尺度,與30 m尺度坡度數(shù)據(jù)進行疊加分析。LAI變化的坡向差異見圖7。結果表明,不同坡向植被LAI的變化面積比和相對變化率基本一致。說明黃土高原LAI的變化,在坡向上沒有顯著差異,在一定程度上反映出植被變化并沒有明顯的坡向規(guī)律。

    3.2.5 LAI變化的植被覆蓋差異LAI變化的植被覆蓋差異見圖8。結果表明,不同植被類型的LAI變化劇烈程度從大到小排序為農(nóng)田>草地>灌木>森林。這也反映出退耕還林還草政策的實施效果,使得原來的農(nóng)田和草地區(qū)域植被LAI變化劇烈。

    3.3 LAI時空變化原因分析

    區(qū)域尺度LAI與4種植被參數(shù)的線性回歸分析結果見圖9。從圖中可知,對于整個黃土高原植被總覆蓋度與植被LAI相關性較低(R2=0.21),垂直維LAI與植被LAI之間存在顯著的正相關性(R2=0.94),樹木覆蓋度與植被LAI也存在顯著正相關性(R2=0.82),說明黃土高原植被LAI的變化與植被垂直維結構的變化更為相關,而樹木覆蓋度的持續(xù)增加,則是植被垂直維結構變化的重要原因之一。

    圖7 黃土高原不同坡向區(qū)域植被LAI變化面積比與相對變化率統(tǒng)計結果Fig.7 Statistics of changed area percentage and relative change rate of LAI for different regions with different aspects in the Loess Plateau

    圖8 黃土高原不同植被類型LAI變化面積比與相對變化率統(tǒng)計結果Fig.8 Statistics of changed area percentage and relative change rate of LAI for different vegetation types in the Loess Plateau

    通過偏相關分析可知,某地區(qū)的植被LAI變化主要是由木本植被或草本植被的改變所致。將像素尺度LAI與樹木覆蓋度和草本植被覆蓋度偏相關分析空間分布圖,與LAI趨勢變化空間分布圖進行疊加分析見圖10。結果表明,在LAI顯著增加區(qū)域,42%的區(qū)域是由樹木覆蓋度的增加所致,4.3%的區(qū)域是由草本植被覆蓋度的增加所致,7.5%的區(qū)域是由樹木和草本植被覆蓋度共同增加所致。在LAI顯著減少區(qū)域中,9.5%的區(qū)域是由樹木覆蓋度的減少所致,16.8%的區(qū)域是由草本植被覆蓋度減少所致,4.9%的區(qū)域是由樹木和草本覆蓋度共同減少所致。

    4 結論

    1)黃土高原植被LAI的年絕對變化幅度為0.042,年相對變化程度為2.71%。在8個子流域中,汾河流域的LAI年絕對變化幅度最大,達到0.081,從大到小排列順序為汾河>延河>北洛河>涇河>渭河>無定河>皇甫川>窟野河。延河流域的LAI年相對變化程度最大,達到5.37%,從大到小排列順序為延河>皇甫川>無定河>汾河>窟野河>涇河>北洛河>渭河。

    2)在空間上,黃土高原58.6%的區(qū)域LAI呈現(xiàn)顯著增加趨勢,僅有0.9%的區(qū)域LAI呈現(xiàn)顯著減少趨勢,其余40.5%的區(qū)域LAI保持穩(wěn)定狀態(tài)。延河流域LAI的變化面積比最大,達到97%,而渭河流域LAI的變化面積比最小,僅為47.5%。15°~25°和25°~35°2個坡度的植被LAI變化程度最為劇烈,變化面積比均超過60%,年相對變化率均超過3%。黃土高原LAI的變化在坡向上沒有顯著差異。不同植被類型的LAI變化劇烈程度,從大到小排序為農(nóng)田>草地>灌木>森林。

    3)對于整個黃土高原與植被總覆蓋度相比,植被垂直維結構與植被LAI的變化更為相關;其中,樹木覆蓋度的持續(xù)增加是植被垂直維結構變化的重要原因之一。在LAI顯著增加區(qū)域中, 42%的區(qū)域是由樹木覆蓋度的增加所致,4.3%的區(qū)域是由草本植被覆蓋度的增加所致,7.5%的區(qū)域是由樹木和草本植被覆蓋度共同增加所致。在LAI顯著減少區(qū)域中,9.5%的區(qū)域是由樹木覆蓋度的減少所致,16.8%的區(qū)域是由草本植被覆蓋度減少所致,4.9%的區(qū)域是由樹木和草本覆蓋度共同減少所致。

    5 討論

    圖9 4種植被覆蓋度與平均植被LAI線性回歸分析Fig.9 Linear regression analysis of average LAI and coverage by 4 types of vegetation over the Loess Plateau

    圖10 像素尺度植被LAI的偏相關分析與LAI顯著變化趨勢疊加分析結果Fig.10 Overlay analysis of result derived from partial relation analysis and significant change trend of LAI at pixel scale

    在已有研究報道中,均使用低分辨率NDVI或植被覆蓋度數(shù)據(jù)對黃土高原植被動態(tài)變化進行分析,但NDVI在物理意義上不能直接代表植被結構參數(shù)。筆者選用500 m空間分辨率的LAI數(shù)據(jù)進行分析,與MODIS 1km[26]、LTDR 5km[7]、GIMMS 8km[27]NDVI數(shù)據(jù)的分析結果相比,能夠更為精細的反映黃土高原植被垂直結構的時空變化特征。另外,與已有成果相比,本研究利用相對變化率指標,對黃土高原植被變化劇烈程度的空間異質性規(guī)律進行分析和總結。在此需要指出的是,MODIS LAI數(shù)據(jù)是全球尺度產(chǎn)品,對于黃土高原這一特定區(qū)域必然存在絕對誤差,但LAI年際相對變化趨勢仍具有一定的可信度。今后可利用多尺度和多源遙感數(shù)據(jù),對黃土高原植被LAI變化進行多尺度分析研究。

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    Spatio-temporal change analysis of leaf area index in the Loess Plateau during 2000-2014

    WANG Zhihui1,2,YAO Wenyi1,TANG Qiuhong2,YANG Er1,KONG Xiangbing1,WANG Lingling1,XIAO Peiqing1
    (1.Yellow River Institute of Hydraulic Research,Yellow River Conservancy Commission,450003,Zhengzhou,China; 2.Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research,Chinese Academy of Sciences,100101,Beijing,China)

    [Background]Vegetation structural characteristic is an important factor determining soil and water conservation effect of vegetation,and leaf area index(LAI)is one of the most important vegetation structural characteristics.Remote sensing technology is the most effective tool to monitor LAI dynamics at regional scale.[Methods]In this paper,the spatio-temporal variation characteristics of LAI,including changed area percentage,absolute change rate and relative change rate,at regional scale and pixel scale were investigated respectively using Mann-Kendall trend analysis and Sen-slope analysis based on MOD15A2H product.And variation characteristics of LAI for different sub-basins,slopes,aspects and vegetation types were analyzed and compared.In addition,the reason of variation of LAI was exploredusing linear regression method and partial relation analysis based on MOD44B product.[Results]1)The change trend of LAI during 2000-2014 in the Loess Plateau increased significantly,and the absolute change rate and relative change rate of LAI were 0.042/Year and 2.71%/Year respectively.2)For the spatial distribution of variation characteristics of LAI,areas with a significant increase trend of LAI accounted for 58.6%in the Loess Plateau,and areas with a significant decrease trend of LAI accounted for 0.9%in the Loess Plateau.The variation extent of LAI in the regions between Hekou and Longmen, including Huangfuchuan,Kuyehe,Wudinghe and Yanhe were tremendous.The change rate and area percentage of changed regions for LAI in the area where slope was between 15°and 25°were the highest. There was no significant difference for LAI in different aspects.The change rate and area percentage of changed regions for LAI in cropland and grassland were the highest.3)In the Loess Plateau,the increase of tree coverage was the main reason for increase of vegetation LAI,and there were no significant relationship between LAI and vegetation fractional coverage.[Conclusions]The change trend of LAI during 2000-2014 in the Loess Plateau is significantly positive.Compared with absolute change rate, relative change rate is more able to illustrate the variation extent of LAI.According to statistical analysis, compared with total vegetation fractional coverage,LAI is more related to the vegetation vertical structure in the Loess Plateau,and the increase of tree coverage caused by“Grain to Green”project carried out across the Loess Plateau could be one of the important reasons for improvement of vegetation vertical structure.

    MODIS products;the Loess Plateau;LAI;spatio-temporal change analysis

    S157.1

    :A

    :2096-2673(2017)01-0071-10

    10.16843/j.sswc.2017.01.009

    2016- 05- 11

    2016- 10- 15

    項目名稱:黃河水利科學研究院科技發(fā)展基金項目“基于遙感數(shù)據(jù)的黃丘區(qū)林草覆蓋變化動態(tài)監(jiān)測方法研究”(201602);河南省科技攻關計劃項目“黃丘區(qū)降雨-侵蝕-植被響應臨界及模擬”(162101510004);國家自然科學基金“黃土丘陵區(qū)植被作用下產(chǎn)流機制及侵蝕動力響應”(41571276)

    王志慧(1985—),男,博士,工程師。主要研究方向:植被生態(tài)遙感與土壤侵蝕模擬與監(jiān)測。E-mail:wzh8588 @aliyun.com.cn

    ?通信作者簡介:姚文藝(1957—),男,博士,教授級高工。主要研究方向:土土壤侵蝕與水土保持、河流泥沙。E-mail:wyyao @yrihr.com.cn

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