張慧嫻 陳鐵喜 江曉東 施婷婷 王國(guó)杰
摘要:一年兩熟制是我國(guó)東部農(nóng)業(yè)區(qū)主要的耕作形式和增產(chǎn)方式。利用長(zhǎng)序列遙感歸一化植被指數(shù)(NDVI),研究我國(guó)東部?jī)墒熘妻r(nóng)田1982—2015年間植被變化趨勢(shì)。研究區(qū)域?yàn)?1°~39°N范圍內(nèi)的東部5省區(qū),包括河北省、河南省、山東省、江蘇省以及安徽省。NDVI的多年季節(jié)平均顯示,1年中有2個(gè)峰值,分別出現(xiàn)在5月與8月,對(duì)應(yīng)兩季作物各自生長(zhǎng)的峰期。在1982—2015年,研究區(qū)NDVI呈現(xiàn)顯著上升趨勢(shì),增速為1.703×10-3/年。根據(jù)兩熟制種植期,定義6—10月的夏秋作物期和11月至次年5月的冬春種植期。結(jié)果發(fā)現(xiàn),NDVI的年際增長(zhǎng)主要由冬春作物期貢獻(xiàn),其增長(zhǎng)率為2.436×10-3/年,并且遠(yuǎn)大于夏秋作物期0.676×10-3/年的變率。結(jié)合該地區(qū)的氣溫與降水?dāng)?shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),在2個(gè)作物期,降水并未出現(xiàn)顯著變化,而溫度都呈現(xiàn)出顯著增加趨勢(shì)。其中冬春作物期溫度增速大于夏秋作物期,分別為0.042 ℃/年和0.029 ℃/年。由于冬春作物期平均溫度相對(duì)較低,同時(shí)增溫速率更高,因此,增溫對(duì)植被生長(zhǎng)的促進(jìn)作用在該時(shí)期更強(qiáng),從而造成了NDVI的不對(duì)稱變化。
關(guān)鍵詞:雙季種植制度;農(nóng)田;NDVI;植被變化
中圖分類號(hào): S127;S162.5文獻(xiàn)標(biāo)志碼: A
文章編號(hào):1002-1302(2019)08-0242-06
植被監(jiān)測(cè)是生態(tài)環(huán)境研究的重點(diǎn)之一,同時(shí)植被在陸氣相互作用中扮演著重要角色,是能量交換、水文循環(huán)、碳循環(huán)等過程中的主要組成部分[1-2]。植被變化受到氣候系統(tǒng)與人類活動(dòng)等諸多要素影響,其中主要影響氣候要素的有水分、溫度和光照[3],同時(shí)受到大氣中CO2濃度增加帶來的施肥效應(yīng)[4]、氮循環(huán)的養(yǎng)分作用[5]以及土地利用變化[6]等的影響。因此,如何有效識(shí)別植被動(dòng)態(tài)變化的研究也是地球系統(tǒng)研究的重要發(fā)展方向之一[7-8]。
農(nóng)田是陸地植被重要的組成部分,約占全球非冰凍陸地總面積的12%。隨著對(duì)糧食需求的進(jìn)一步增加,農(nóng)田的面積處于整體上不斷增加的狀態(tài)[9]。Zeng等發(fā)現(xiàn),由于農(nóng)田面積擴(kuò)大和農(nóng)業(yè)技術(shù)的發(fā)展,農(nóng)作物的生長(zhǎng)是大氣CO2季節(jié)性變化幅度增加的主要原因之一[10]。傅強(qiáng)等結(jié)合當(dāng)?shù)貧夂颦h(huán)境條件,建立了一個(gè)符合該區(qū)域持續(xù)發(fā)展的農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng),提高糧食產(chǎn)量的同時(shí)也可對(duì)大氣的CO2濃度進(jìn)行調(diào)節(jié),成為強(qiáng)有力的碳匯[11-12]。因此,對(duì)農(nóng)田植被過程描述的細(xì)化,是降低植被模式不確定性的有效潛在手段之一[13]。
多熟制種植制度是全球作物種植制度的重要特征,提高了全球作物產(chǎn)量。隨著全球變暖,中緯度地區(qū)中更多區(qū)域的氣候條件會(huì)滿足多熟制種植制度的環(huán)境需求,例如氣溫升高使農(nóng)作物生長(zhǎng)季加長(zhǎng)。我國(guó)是世界上多熟制面積最大、歷史最悠久的國(guó)家之一。Duan等發(fā)現(xiàn)1961—2010年我國(guó)雙季稻種植的氣候適宜面積增加[14]。賴純佳等發(fā)現(xiàn)麥-稻兩熟制氣候適宜性對(duì)全球變暖有明顯的響應(yīng)[15]。Liu等研究顯示,我國(guó)潛在復(fù)種指數(shù)在1960—2010年增加7%~13%[16],雖然三熟制適宜區(qū)有所增加,但實(shí)際上雙季種植制度是我國(guó)多熟制種植制度中的主要存在類型。兩熟制種植面積的增大,提高了作物產(chǎn)量,同時(shí)植被的生長(zhǎng)狀態(tài)也有相應(yīng)的改變。實(shí)際上農(nóng)田的農(nóng)業(yè)活動(dòng),作物的種植與收割會(huì)使農(nóng)田植被情況在這2個(gè)時(shí)段下出現(xiàn)急劇的變化。在雙季種植制度下,2種作物種植季節(jié)將1年的生長(zhǎng)季分成了2段生長(zhǎng)季,并且在這一年的植被生長(zhǎng)期間預(yù)計(jì)有2個(gè)植被的高峰期,這一物候特征與自然植被的物候情況有很大的不同[17]。
自20世紀(jì)70年代末以來,遙感技術(shù)已成為持續(xù)監(jiān)測(cè)區(qū)域和全球尺度范圍內(nèi)的植被狀況的必要手段。目前,有許多植被指數(shù)可用于度量地表的植被狀況,歸一化差異植被指數(shù)(NDVI)是應(yīng)用最廣泛的遙感植被指標(biāo)[18]。過去的研究表明1982—2006年全球植被生長(zhǎng)季NDVI總體呈上升趨勢(shì)[19],同時(shí)1982—1999年間我國(guó)大多數(shù)地區(qū)的NDVI都呈現(xiàn)不同程度的增加趨勢(shì)[20]。然而復(fù)種農(nóng)田地區(qū)由于輪作期間的收割與播種等活動(dòng),造成其與單季種植和自然植被在物候上具有巨大差異,一般采用生長(zhǎng)季等分類并不能體現(xiàn)該區(qū)域的特點(diǎn)。該現(xiàn)象前人研究較少,例如Chen等作為探索,僅研究淮河流域NDVI在2個(gè)作物期的年際變化問題[21]。而我國(guó)兩熟制農(nóng)田分布十分廣泛,但針對(duì)2個(gè)作物期的植被變化研究仍然較少。因此,進(jìn)行該方面的研究,將有利于進(jìn)一步深化探討植被對(duì)氣候變化和人類活動(dòng)的響應(yīng)。
1材料與方法
1.1研究區(qū)域
圖1為我國(guó)東部主要兩熟制農(nóng)業(yè)區(qū)。我國(guó)氣候適宜兩熟制種植的區(qū)域分布廣泛,并且隨著全球變暖有擴(kuò)大的趨勢(shì)[16]。而在實(shí)際耕作中采用雙季種植的地區(qū)相對(duì)集中,本研究范圍選取的依據(jù)主要參考Yan等的研究成果[22],提供了我國(guó)基于遙感觀測(cè)提取的實(shí)際復(fù)種分布情況。研究區(qū)域主要包括31°~39°N范圍內(nèi)的東部5個(gè)省區(qū),包括河北省、河南省、山東省、江蘇省以及安徽省。該區(qū)域是我國(guó)兩熟制農(nóng)田所占比重最大、分布較為連續(xù)的農(nóng)業(yè)區(qū)。另外一處是我國(guó)的四川平原[22],但面積遠(yuǎn)小于本研究所選區(qū)域。
該區(qū)域是我國(guó)典型的夏季風(fēng)區(qū),在研究期間,即1982—2015年間,該地區(qū)年平均降水量為831 mm,并且季節(jié)分布不均。降水集中在夏季的6—8月,占年總量一半以上,約為53%。降水最大值出現(xiàn)在7月份,約為184 mm。研究區(qū)在1982—2015年間年平均溫度為14.3 ℃,其中7月溫度最高,約為26.8 ℃,1月溫度最低,約為0.2 ℃。
研究區(qū)農(nóng)田分布廣泛,非農(nóng)田地區(qū)主要集中在城市、湖泊和部分山區(qū)。參考前人研究成果[21],筆者使用了GlobCover-2009的土地利用分布數(shù)據(jù)[23]進(jìn)行農(nóng)田分布提取。該地區(qū)的秋播作物以冬小麥為主,部分地區(qū)有油菜種植。夏播作物主要為玉米、棉花和水稻等。因此,按照作物生長(zhǎng)習(xí)性,主要輪作季節(jié)發(fā)生在6月以及10—11月份。因此,1年按照2季種植期,即6—10月定為夏播作物生長(zhǎng)期,11月至次年5月定為秋播作物生長(zhǎng)期。為了體現(xiàn)兩熟作物生長(zhǎng)期所在季節(jié),將2個(gè)時(shí)期分別稱為夏秋作物期和冬春作物期[18]。
1.2數(shù)據(jù)獲取及利用
本研究采用NDVI來研究植被狀態(tài)。NDVI是(RNIR-Rred)/(RNIR+Rred)的歸一化比率,其中RNIR和Rred分別表示近紅外和紅色光譜波段的反射率。采用的是GIMSS(global inventory modeling and mapping studies)組最新的NDVI3g版本[24]。該數(shù)據(jù)覆蓋期間為1982—2015年,時(shí)間分辨率為半月,空間分辨率為1/12°。NDVI選取數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的部分(Flag=1,2,3),其余部分采用三維插值方法進(jìn)行插值[25]。
本研究降水和氣溫?cái)?shù)據(jù)來自中國(guó)氣象局,于國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)平臺(tái)下載(http://data.cma.cn/)。該數(shù)據(jù)空間分辨率為0.5°,時(shí)間分辨率為逐月數(shù)據(jù)。線性趨勢(shì)顯著性檢驗(yàn)采用Mann-Kendall趨勢(shì)檢驗(yàn)法,P<0.1 視為趨勢(shì)顯著。
2結(jié)果與分析
2.11982—2015年研究區(qū)NDVI、降水量和氣溫均值的空間分布
圖2顯示了研究區(qū)植被、降水以及溫度在1982—2015年間多年平均狀況的空間分布形態(tài)。由圖2可知,夏秋作物期NDVI數(shù)值要普遍大于冬春作物期。NDVI的高值集中在河南、山東西北部以及江蘇東部等地,數(shù)值上大于0.5。而冬春作物期NDVI值往往在0.4以下。夏秋作物期的熱量及降水條件也明顯優(yōu)于冬春作物期。而降水的空間分布呈現(xiàn)較為明顯的南高北低形態(tài),南部降水可達(dá)北部的2倍左右。溫度在全年以及冬春種植期也呈現(xiàn)出南高北低的形態(tài),河北與山東地區(qū)的溫度相對(duì)較低。但是在夏秋作物期,溫度在研究區(qū)整體分布較為均一,其中泰山地區(qū)與山東半島地區(qū)溫度相對(duì)較低。
2.2NDVI、降水量和氣溫多年平均季節(jié)特征
兩熟制農(nóng)業(yè)區(qū)由于秋播作物收獲與夏播作物種植發(fā)生在夏季,會(huì)造成農(nóng)田NDVI即使在氣候條件下的生長(zhǎng)旺季也會(huì)出現(xiàn)典型的下降現(xiàn)象。而2個(gè)作物期,作物生長(zhǎng)旺季的NDVI會(huì)大于收割和播種期,從而會(huì)產(chǎn)生典型的NDVI雙峰結(jié)構(gòu)。由圖3可知,NDVI在1982—2015年間的季節(jié)平均狀況。NDVI呈現(xiàn)典型的雙峰結(jié)構(gòu),并對(duì)應(yīng)于2個(gè)作物期。在逐半月尺度上,峰值出現(xiàn)在5月上半月和8月上半月。相應(yīng)的,在月尺度上,峰值分別出現(xiàn)在5月和8月。此時(shí)正值作物的孕穗期與開花期,作物生長(zhǎng)旺盛,葉面積指數(shù)(LAI)達(dá)到最大。6月是一個(gè)典型的谷值,與秋播作物收獲期和夏播作物種植期相對(duì)應(yīng),與實(shí)際農(nóng)業(yè)活動(dòng)一致。11月至次年1月是另一個(gè)估值,這主要是秋播作物種植以及冬季溫度低,秋播作物生長(zhǎng)量小[CM(25]造成的。 結(jié)合氣候分析可以發(fā)現(xiàn), ?溫度和降水在6月也僅僅低于7月和8月。因此,該地區(qū)農(nóng)田物候與自然水熱條件的季節(jié)特征并不一致,主要是雙季輪作導(dǎo)致的。同時(shí)也表明,雙季輪作是該地區(qū)的主要種植形式。降水與氣溫呈現(xiàn)單峰季節(jié)特征,而降水和溫度的峰值都出現(xiàn)在7月。
2.3研究區(qū)NDVI、降水和氣溫年際變化特征
筆者進(jìn)一步研究了兩熟制農(nóng)業(yè)區(qū)的植被多年變化趨勢(shì),NDVI、降水和溫度的年際變化曲線如圖4所示,表1總結(jié)了它們的年際變率。NDVI在1982—2015年呈現(xiàn)顯著的增加趨勢(shì),變率為1.703×10-3/年。而這種增加趨勢(shì)主要由冬春作物期貢獻(xiàn)。冬春作物期,NDVI年際增率為2.436×10-3/年,遠(yuǎn)大于夏秋作物期的0.676×10-3/年,前者是后者的3.6倍。降水在年均和2個(gè)作物期都沒有呈現(xiàn)出顯著變化,但是具有較大的年際變率。氣溫在年均和2個(gè)作物期都出現(xiàn)了顯著性增加。氣溫增長(zhǎng)主要出現(xiàn)在冬春作物期,為 0.042 ℃/年。其相比夏秋作物期的0.029 ℃/年高 44.8%。同時(shí)由于冬春季節(jié),平均溫度本身就比夏秋作物期要明顯偏低,因此,冬春季節(jié)氣溫增幅的比重相對(duì)更高。
為了研究季節(jié)變化的細(xì)節(jié),筆者進(jìn)一步研究了逐月的變化趨勢(shì)。由圖5可知,NDVI在各月均呈現(xiàn)了上升趨勢(shì)。然而在2個(gè)作物期,它的變化趨勢(shì)差異很大。NDVI在7月和8月變率最小并且不顯著。NDVI增長(zhǎng)最快的月份出現(xiàn)在3月與4月,正是冬春作物期農(nóng)作物生長(zhǎng)最為旺盛的月份。冬春作物期所有月份NDVI都顯著增長(zhǎng)。在夏秋作物期,NDVI顯著性增長(zhǎng)出現(xiàn)在6月、9月和10月。而降水在各月的變率分布并無顯著性規(guī)律,增加與減少的月份基本均等,僅僅在10月份呈現(xiàn)最大的下降速率。在氣溫方面,各月都呈現(xiàn)出增加趨勢(shì)。增溫最大的月份是3月。全年中呈現(xiàn)顯著性增加的有7個(gè)月。因此,整體形態(tài)上,溫度與NDVI變率在各月的分布形態(tài)較為相似,而降水量與NDVI、溫度變率不同。
圖6為NDVI、降水量與溫度變化趨勢(shì)的空間分布形態(tài)。由圖6可知,NDVI在年際變化與冬春作物期呈現(xiàn)了較為一致的上升趨勢(shì)。各地區(qū)的上升強(qiáng)度有較大差異,其中增加最快的區(qū)域位于河北南部、河南和安徽的大部分地區(qū)。然而在夏秋作物期,NDVI在研究區(qū)同時(shí)存在上升地區(qū)和下降地區(qū),盡管整體上NDVI在夏秋作物期也呈現(xiàn)較小的上升趨勢(shì)(圖4)。其中,NDVI下降區(qū)域主要出現(xiàn)在河南、河北西南部以及江蘇東南部等地區(qū);而上升區(qū)域主要位于河北東南部、山東大部分地區(qū)以及安徽中部地區(qū)。因此,NDVI在夏秋作物期的變化形態(tài)與冬春作物期和年平均差異較大。降水與區(qū)域平均結(jié)果類似,除了個(gè)別各點(diǎn)外基本上沒有顯著性變化。只有位于山東的少數(shù)地區(qū)出現(xiàn)了顯著增加。而溫度在研究區(qū)呈現(xiàn)了整體的顯著增長(zhǎng)趨勢(shì)。其中年平均分布上,增溫較高的區(qū)域出現(xiàn)在東南地區(qū);在冬春作物期,增長(zhǎng)率較高的地區(qū)出現(xiàn)在山東中部和江蘇南部;而在夏秋作物期,增溫較高的區(qū)域出現(xiàn)在研究區(qū)的東南部。
3討論與結(jié)論
本研究的研究區(qū)域是我國(guó)最大的一片分布較為集中和連續(xù)的兩熟制農(nóng)業(yè)區(qū)[22]。本研究探討了該區(qū)域在1982—2015年間的植被變化趨勢(shì),特別關(guān)注兩熟作物的2個(gè)生長(zhǎng)期。Chen等的研究?jī)H關(guān)注了淮河流域,本研究與之相比,采用了更長(zhǎng)的數(shù)據(jù),并且在研究范圍上更具一般性,因此結(jié)果更具有代表性[21]。
農(nóng)作物地區(qū)的植被與自然植被相比,最大的特點(diǎn)是物候的差異,受到耕種、收割以及品種選擇等諸多要素的作用。以本研究的兩熟制農(nóng)田為例,6月作為輪作轉(zhuǎn)換期,冬春作物的收割和夏秋作物的播種主要集中發(fā)生在該月份,導(dǎo)致該月NDVI出現(xiàn)谷值。而該月份的水熱自然條件卻是十分的豐富,這就造成了一般采用的自然生長(zhǎng)期并不能有效地分析出兩熟制農(nóng)田植被的特征。因此,在研究這類地區(qū)的植被變化情況時(shí),必須針對(duì)作物期進(jìn)行重新劃分季節(jié),而非簡(jiǎn)單實(shí)用一般意義的生長(zhǎng)期。
約束植被生長(zhǎng)的氣候要素主要包括溫度、降水和光照[3],以及其他一系列要素,包括CO2的施肥效應(yīng)、氮循環(huán)的養(yǎng)分效應(yīng)等。人類活動(dòng)尤其是土地利用變化也會(huì)對(duì)植被產(chǎn)生直接的影響。本研究?jī)H就溫度與降水2個(gè)氣候要素進(jìn)行分析。結(jié)果顯示,理論上溫度的變化可以產(chǎn)生前述所發(fā)現(xiàn)的NDVI在2個(gè)作物期的差異性年際變化趨勢(shì)。如果需要進(jìn)一步分離其他要素的貢獻(xiàn),一種比較可行的方案是使用動(dòng)態(tài)植被模式(DGVM),通過試驗(yàn)設(shè)計(jì)模擬,在不同情境下,查看各類要素對(duì)植被變化的貢獻(xiàn)比重。而從分析的角度,研究眾多要素的貢獻(xiàn)具有一定的困難。同時(shí),本研究所發(fā)現(xiàn)的溫度變化差異,在理論上能夠?qū)DVI的非對(duì)稱變化趨勢(shì)進(jìn)行解釋。
總結(jié)本研究?jī)?nèi)容與結(jié)果,在我國(guó)東部主要的雙季種植農(nóng)田地區(qū),NDVI在1982—2015年間呈現(xiàn)出顯著的上升趨勢(shì),變率為1.703×10-3/年。年際變化增長(zhǎng)主要由冬春作物期貢獻(xiàn),增長(zhǎng)率為2.436×10-3/年。這一增長(zhǎng)率是夏秋作物期增長(zhǎng)率0.676×10-3/年的3.6倍。因此,在1982—2015年間,NDVI在研究區(qū)兩熟制的2個(gè)作物期,呈現(xiàn)出非對(duì)稱變化。理論上,氣溫可能是造成這種非對(duì)稱年際變率的氣候要素。
參考文獻(xiàn):
[1]張?jiān)葡?,李曉兵,陳云? 草地植被蓋度的多尺度遙感與實(shí)地測(cè)量方法綜述[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展,2003,18(1):85-93.
[2]何勇. 中國(guó)氣候、陸地生態(tài)系統(tǒng)碳循環(huán)研究[M]. 北京:氣象出版社,2006:137-162.
[3]Nemani R R,Keeling C D,Hashimoto H,et al. Climate-driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999[J]. Science,2003,300(5625):1560-1563.
[4]Yuan W P,Piao S L,Qin D H,et al. Influence of vegetation growth on the enhanced seasonality of atmospheric CO2[J]. Global Biogeochemical Cycles,2018,32(1):32-41.
[5]Tian H,Lu C,Ciais P,et al. The terrestrial biosphere as a net source of greenhouse gases to the atmophere[J]. Nature,2016,531(7593):225-228.
[6]劉紀(jì)遠(yuǎn),邵全琴,延曉冬,等. 土地利用變化對(duì)全球氣候影響的研究進(jìn)展與方法初探[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展,2011,26(10):1015-1022.
[7]Bonan G B,Williams M,F(xiàn)isher R A,et al. Modeling stomatal conductance in the earth system:linking leaf water-use efficiency and water transport along the soil-plant-atmosphere continuum[J]. Geoscientific Model Development,2014,7(5):2193-2222.
[8]Weiss M,Miller P A,van den Hurk B J,et al. Contribution of dynamic vegetation phenology to decadal climate predictability[J]. Journal of Climate,2014,27(22):8563-8577.
[9]Doelman J C,Stehfest E,Tabeau A,et al. Exploring SSP land-use dynamics using the IMAGE model:regional and gridded scenarios of land-use change and land-based climate change mitigation[J]. Global Environmental Change-Human and Policy Dimensions,2018,48:119-135.
[10]Zeng N,Zhao F,Collatz G J,et al. Agricultural green revolution as a driver of increasing atmospheric CO2 seasonal amplitude[J]. Nature,2014,515(7527):394-397.
[11]傅強(qiáng),康文星,吳湘雄. 江西省農(nóng)作物對(duì)大氣CO2吸收能力的研究[J]. 中南林業(yè)科技大學(xué)學(xué)報(bào),2012,32(4):117-121.
[12]王修蘭. 全球農(nóng)作物對(duì)大氣CO2及其倍增的吸收量估算[J]. 氣象學(xué)報(bào),1996,54(4):466-473.
[13]Chen T,van der Werf G R,Gobron N,et al. Global cropland monthly gross primary production in the year 2000[J]. Biogeosciences,2014,11(14):3871-3880.
[14]Duan J Q,Zhou G S. Dynamics of decadal changes in the distribution of double-cropping rice cultivation in China[J]. Chinese Science Bulletin,2013,58(16):1955-1963.
[15]賴純佳,千懷遂,段海來,等. 淮河流域小麥-水稻種植制度的氣候適宜性[J]. 中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2011,44(14):2868-2875.
[16]Liu L,Xu X L,Zhuang D F,et al. Changes in the potential multiple cropping system in response to climate change in China from 1960—2010[J]. PLoS One,2013,8(12):e80990.
[17]李正國(guó),楊鵬,周清波,等. 基于時(shí)序植被指數(shù)的華北地區(qū)作物物候期/種植制度的時(shí)空格局特征[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào),2009,29(11):6216-6226.
[18]Thcker C J,Pinzon J E,Brown M E,et al. An extended AVHRR 8-km NDVI dataset compatible with MODIS and SPOT vegetation NDVI data[J]. International Journal of Remote Sensing,2005,26:4485-4498.
[19]孫進(jìn)瑜,彭書時(shí),王旭輝,等. 1982—2006年全球植被生長(zhǎng)時(shí)空變化[J]. 第四紀(jì)研究,2010,30(3):522-530.
[20]方精云,樸世龍,賀金生,等. 近20年來中國(guó)植被活動(dòng)在增強(qiáng)[J]. 中國(guó)科學(xué)(C輯),2003,33(6):554-565.
[21]Chen T X,Wang G J,Yuan W P,et al. Asymmetric NDVI trends of the two cropping seasons in the Huai River basin[J]. Remote Sensing Letters,2016,7(1):61-70.
[22]Yan H M,Xiao X G,Huang H Q,et al. Multiple cropping intensity in China derived from agro-meteorological observations and MODIS data[J]. Chinese Geographical Science,2014,24(2):205-219.
[23]Bontemps S,Defourny P,Bogaert E V,et al. GLOBCOVER2009-Products description and validation report[EB/OL]. [2018-01-09]. http://due.esrin.esa.int/page_globcover.php.
[24]Pinzon J E,Tucker C J. A Non-Stationary 1981—2012 AVHRR NDVI3g time series[J]. Remote Sensing,2014,6(8):6929-6960.
[25]Wang G J,Garcia D,Liu Y,et al. A three-dimensional gap filling method for large geophysical datasets:application to global satellite soil moisture observations[J]. Environmental Modelling & Software,2012,30(1):139-142.