【摘 要】
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卫星遥感数据可以对地表进行长时间、大尺度的观测,其中,长时间序列的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据已经被广泛应用于气候变化、植被变
【出 处】
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中国科学院大学(中国科学院遥感与数字地球研究所)
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卫星遥感数据可以对地表进行长时间、大尺度的观测,其中,长时间序列的归一化植被指数(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI)数据已经被广泛应用于气候变化、植被变化和荒漠化等研究中。物候是由气候所决定的,生物物候现象是环境条件季节和年际变化最直接、最敏感的指示器,其发生时间可以反映陆地生态系统短期变化的特征。对农作物物候的长期观测可以反映出作物对气候变化的响应。本文采用了GIMMS NDVI3g数据,提取了巴基斯坦1982到2015年的农作物生长开始期(Start of growing season,SOS)和结束期(End of growing season,EOS),并分析了SOS和EOS的时空分布特征及其对气候因子的响应。我们首先利用四参数的逻辑函数拟合法提取了巴基斯坦地区农作物的物候期,并分析了空间分布规律和时间变化趋势,然后定量分析了作物物候与温度和降水的相关性。结果表明,巴基斯坦农作物的SOS和EOS有明显的空间异质性,温度的升高导致了SOS的提前和EOS的推迟。在北部较为湿润的地区,作物物候的开始和结束与季风有显著的相关性,然而在南部的半干旱地区相关性不明显。结果显示,气候因子对作物物候的影响较大,这也就增加了遥感反演的不确定性。今后的研究中还需要对作物物候的遥感提取方法进行深入的研究。
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