植物物候是地球与大气科学应用中研究植物生长周期及其与气候关系的一个重要参量，是全球变化的积分仪和景观生态环境变化的综合指示器，有关物候对全球环境变化的响应研究正成为全球变化的热点问题。基于遥感技术的地表植被物候监测有效克服了传统地面观测站点有限、资料不完整等问题，实现了观测方法由点向面的空间尺度转换，因此可表征植被生态系统层面的物候现象。遥感技术的引入，极大地促进了区域甚至全球范围内植被生态系统对气候变化的响应研究，在分析碳、氮、水等主要生态系统过程、估算生态系统生产量等方面也具有十分重要的意义。 本文基于植被物候遥感监测的原理和特点，选择使用“植被绿度期”来代替“植物生长期或生长季”等概念，并将植被的绿度始期对应于植物开始展叶的时期，将绿度末期对应于植物叶开始变色的时期。接着，在分析和比较国内外有关植被绿度期遥感监测方法的基础上，主要运用遥感(RS)和地理信息系统(GIS)技术手段，基于AVHRR和SPOT多时相遥感数据、气象数据、地面观测物候数据以及植被分类数据、土地利用数据等相关辅助数据，构建了中国陆地植被绿度期遥感监测模型(即基于NDVI累积频率曲线的Logistic函数拟合模型)，并利用该模型计算了1982～1999年全国植被绿度始期、绿度末期和绿度期长度；分析了18年来全国植被绿度始期、绿度末期、绿度期长度、绿度始期对应NDVI、绿度末期对应NDVI、绿度期最大NDVI振幅及出现时间等绿度期参量的时空格局与演变趋势；分析了植被生长状况与气温、降水和日照等气候因子的相关关系；重点探讨了不同植被类型和不同生物气候区植被绿度始期与绿度末期的时空变化特征及其对区域气温、降水变化的响应方式和反馈机制；初步揭示了城市热岛引起的热量再分配对植被生长期变化的影响机制。论文研究工作主要结论如下： 1.植被绿度期遥感监测模型基于遥感和地理信息系统技术，本文提出并建立了基于NDVI累积频率的拟合模型。与其它基于NDVI数据的遥感监测模型相比，本研究模型具有如下几个优点：(1)从对数据要求来看，不必对NDVI数据作过分光滑处理，可保留更多的时相细节；(2)从模型本身来看，Logistic函数采用的是三参数曲线拟合，计算过程十分简单；(3)由于中国陆地植被多熟生长特征明显，因此在建模时充分考虑了NDVI多模态的影响，通过累积频率转换可直接计算出春季植被绿度始期和秋季植被绿度末期这两个绿度期特征参量。 使用该模型在9个典型样本站点的计算结果表明：从南向北，各站点植被绿度始期逐渐推迟，绿度末期逐渐提早，绿度期逐渐缩短，植被绿度始期、绿度末期和绿度期长度在空间上呈现出一定的递变规律。这一规律与地面物候观测结果基本吻合，但是在南方站点与观测值出入较大。这是因为南方站点地处亚热带季风气候区，地表以常绿植被为主，植被生长季开始与结束日期均不明显，因此遥感监测的并非真正意义上的植被生长期始末日期，而是植被对区域气候因子变化的响应状况。在北方各样本站点，使用本研究模型计算的植被绿度始期与地面观测结果相差9～21天，绿度末期相差0～13天，其准确度均优于其它遥感模型。 2.植被绿度期时空格局与变化(1)在1982～1999年间，全国大部分地区植被绿度始期和绿度末期提前或推迟的速率较小，而且与年份的相关性不显著。绿度始期和绿度末期发生显著变化的地区均主要呈现提前趋势。植被绿度期显著缩短或延长的地区分布则较为零散，其中，显著延长的地区主要集中在长江三角洲、珠江三角洲和内蒙古高原东部典型草原区。 (2)植被平均绿度始期和平均绿度末期对应的NDVI值相对较低的地区主要分布在东北-西南走向的半干旱及干旱地区。另外，东北平原、华北平原、关中盆地和川西盆地等以农业植被为主的覆盖区，绿度末期对应的NDVI值也较低。珠江三角洲和长江三角洲地区对应的NDVI呈显著降低趋势，可能该地区快速城市化有关。 (3)植被绿度始期和绿度末期年际波动幅度高于10天的地区主要分布在三种植被覆盖类型区：一是以农业植被覆盖为主的地区；二是以常绿植被覆盖为主的地区；三是草原植被覆盖地区。农业植被和草原区受人为活动影响强烈，生长期始末变化与人类活动有很大关系；常绿植被类型生长期始末变化不明显，遥感模型计算的绿度始期和绿度末期更多时候反映的是地表植被对区域气候因子变化的响应状况。 (4)对21种植被类型绿度期的统计分析表明，不同植被覆盖类型的绿度始期、绿度末期以及绿度期长度均呈现出一定的时空变化规律。温带荒漠以外的其它所有植被类型绿度始期呈提前趋势；寒温带温带针叶林、温带草甸和温带荒漠以外的其它所有植被类型绿度末期亦呈提前趋势。从年际变化情况来看，各植被类型区绿度始期最迟出现的年份基本都集中在1982、1983或1984年，可能与1982～1983年发生的厄尔尼诺事件有关。所有植被类型的绿度始期和绿度末期在1991年均呈提前出现趋势，这可能与1991年Pinatubo火山活动造成的影响有关。 (5)对不同生物气候区植被绿度期的统计分析表明：除青藏区外，从华南区向北-直到东北区，植被平均绿度始期的出现日期逐渐推迟，平均绿度末期大致呈提前出现趋势，绿度期长度则逐渐缩短。从华南经华东到华中地区，随着年积温的降低，绿度始期变化不大，绿度末期提前趋势明显，绿度期逐渐缩短；由华北、陕晋经内蒙至西北地区，因水分条件的变化，干旱指数逐渐增大，绿度始期逐渐推迟，绿度末期大致提前，植被绿度期逐渐缩短。从年际变化来看，华南、华东、华中、华北、内蒙、东北和青藏地区植被绿度始期与绿度末期均呈提前趋势，陕晋和西北地区绿度始期与绿度末期则呈推迟趋势。各生物气候区植被绿度始期和绿度末期最晚出现的年份基本都集中在1982、1983和1984年，最早出现的年份多集中在90年代。 3.植被绿度期与气候关系(1)通过对NDVI与气温、降水和日照时数等气候因子进行单相关、偏相关以及复相关分析表明，NDVI变化与气候关系十分密切。 在降水和日照时数保持不变的条件下，NDVI与旬平均气温相关性较弱的地区大致可分为3种类型：(1)热量充足的地区；(2)热量不足的地区；(3)以农垦植被为主的地区。在气温和日照时数保持不变的条件下，降水对植被的影响主要分布在半干旱和干旱地区，大致呈东北-西南走向。四川盆地植被指数与降水的相关系数也很高，这与其降水的季节分配比例有关。云南高原因其独特的气候条件，致使NDVI与气温的相关系数较低，而NDVI与降水的关系在部分地区却表现为显著相关。海南岛西南部因其干湿季明显，NDVI与降水关系显著。通过时滞相关分析表明，在降水起主导作用的地区，植被活动主要受降水影响，且NDVI平均滞后约2旬。在气温和降水保持不变的条件下，NDVI与旬日照时数相关性较强的地区主要分布在两广、四川盆地、福建和江西的部分地区。这些地区连续的云雾和阴雨天气严重降低了卫星传感器实际接收的辐射数据，致使NDVI明显偏低。 如果考虑气温、降水和日照时数对NDVI的综合影响，则可以看出：除藏东南边缘和横断山脉部分地区外，NDVI与气候因子在全国绝大部分地区表现为强显著相关关系。在NDVI与气候因子强显著相关的地区，其相关性的空间差异仍然比较明显。 (2)各植被类型绿度始期年际变化与其前期各月气温的相关性十分明显，说明气温对植被绿度始期的年际变化起主要影响作用。1月份至3月份平均气温稳定的年际增长趋势可能是导致绝大部分植被类型春季绿度始期提前的最主要原因。与植被绿度始期相比，绝大部分植被类型的绿度末期与其前期各月平均气温之间的相关性不明显，说明夏秋气温对植被绿度末期年际变化的影响作用很小。绝大部分植被类型秋季绿度末期的推迟或提前主要取决于一定界限温度的短期作用，往往是气温降到一定指标而引起的。与气温相比，降水对各植被类型绿度期的影响作用相对较弱。 (3)各生物气候区(内蒙区除外)植被绿度始期与春季平均气温的相关性较为明显，绿度始期变化主要受春季均温的影响；从华南区、华东区、华中区、华北区、陕晋区直到西北区，各季降水对植被绿度期的影响作用逐渐增强；在水分条件起主要作用的华北区、陕晋区、内蒙区和西北区等半湿润、半干旱及干旱地区，植被绿度末期的年际变化受秋季降水的影响较为明显。 4.植被绿度期对城市热岛效应的响应机制从北京地区城市热岛效应的影响来看，城市热岛对城区植被绿度期的影响最为强烈，从中心城区向外影响逐渐呈减弱趋势，这一随空间距离而变化的规律可用指数函数模型来表示。城郊植被绿度始期之差和绿度末期之差最大分别可达到距城镇用地边缘5.5km和4.8km的范围，在各自影响范围内，植被绿度始期推迟了2.35天，绿度末期提早了14.7天，城区比其影响所达的最远区域绿度期延长约17天，而且城市热岛对植被绿度末期的影响程度高于绿度始期。