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基于多源遥感指数监测山区植被动态及其驱动因子的不确定性分析——以尼泊尔地区为例

Uncertainty analysis of monitoring vegetation dynamics and driving factors in mountains based on multiple remote sensing indices:A case study of Nepal

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准确获取山区植被动态数据对山区生态系统研究及其保护有着重要意义.卫星遥感数据作为获取大尺度山区植被动态的重要数据源,已被制作成各种植被监测产品并被应用于植被绿度、覆盖度以及生产力等研究.然而,不同遥感指数监测山区植被动态及其驱动因子的一致性尚不确定.以尼泊尔地区为例,基于 5 种遥感指数(MODIS NDVI、MODIS EVI、MODIS LAI、MODIS NPP和OCO-2 GOSIF)和 5 种气候因子(温度、降水、气压、太阳净辐射和CO2 浓度)数据,采用趋势分析和两种残差分析法(多元回归法和一阶偏导法),系统分析了不同遥感指数监测尼泊尔地区植被动态及其驱动因子的不确定性.结果表明:1)2000-2020 年尼泊尔地区 5 种遥感指数均呈现增加趋势,但不同遥感指数空间分布存在差异,MODIS NPP在中山带增加趋势更明显,其他遥感指数在低海拔地区增加态势更明显.2)不同残差分析方法所估算的气候变化对植被变化贡献率差异极大,多元回归法可能严重低估了气候变化的贡献,而一阶偏导法可能高估气候变化的影响.3)基于不同遥感指数的归因结果差异大,气候变化对OCO-2 GOSIF的贡献率显著高于其他指数.研究结果强调了不同遥感指数量化山区植被动态及其原因的巨大分歧,未来需发展更精确的山区植被生长动态检测与归因方法.

Remote sensingmountainvegetation dynamicsuncertaintyNepal

刘子源、周德成、郝璐、樊江文、张良侠

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中国气象局 生态系统碳源汇开放重点实验室,南京信息工程大学,江苏 南京 210044

中国科学院 地理科学与资源研究所,北京 100101

遥感 山区 植被动态 不确定性 尼泊尔

国家自然科学基金国家重点研发计划第二次青藏高原综合科学考察研究项目中国科学院战略性先导科技专项(A类)

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2023

环境生态学

环境生态学

CSTPCD
ISSN：
年,卷(期)：2023.5(8)
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