植被为什么可以增加降水,植被增加会不会使降水增加

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植被是陆地生态系统的重要组成部分，在陆地生态系统的物质和能量循环中发挥着重要作用。

随着人们对生态环境的日益关注，植被覆盖度的时空演变及其影响因素受到广泛关注。

然而，中国西南地区不同植被类型的范围及其与气候因素和地形的关系仍不完全清楚。

因此，调查西南地区不同植被类型范围的时空演化特征及其与气候、地形的相关性，对于监测区域生态环境质量、评价生态林业工程效益十分重要。

植被群落的形成和变化与地理环境和人类活动密切相关，在空间分布上，由于水热条件的差异而出现植被范围的差异，以及时间序列变化的差异。然而，当地的气候条件和地形因素是决定植被栖息地的主要地质环境因素。

其中，高程、坡度、坡度、曲率等地形要素之间的相互作用，影响地表的水、热、光条件，从而影响植被的生长。

国内外学者对不同时空尺度下区域气候条件、地形差异与植被覆盖度时空分布差异的相关性进行了大量研究。

Anees等、Song等发现，在巴基斯坦和达尔汗、毛、南地区，降水对植被生长有促进作用，而降温则对植被生长有抑制作用。

毛等人的研究表明，后伦湖地区植被覆盖度与降水量呈正相关，与积温5呈负相关。

胡克红等认为，我国丝绸之路经济带沿线各省份植被空间差异不仅受气候变化影响，还与地形因素有很强的相关性。

徐勇等研究指出，海拔高度是影响长江流域各流域单元植被空间分异的重要因素，长江中游地区植被的生长受以下因素的影响地形和气候。正在做。因素。

马晓妮等研究发现，降水、气温、海拔等因素是影响黄土高原砷砂岩区植被覆盖度空间差异以及降水与其他环境相互作用的主要环境因子。事实证明这是一个因素。因素对植被覆盖度的影响最为明显。

徐勇等的研究证实，气候变化和人类活动共同影响西南地区植被标准化植被指数的时空演化，降水和气温的变化，促进而不是抑制植被生长，表现出明显的空间异质性。

邓万珍等人的研究发现，不同地区种植的不同植被组合的生态效益存在一定差异。

材料和方法

D.

研究区域为我国西南部的四川、云南、贵州、重庆、广西等省区。

该地区地形变化较大，海拔-20m至6304m，空间分布格局为西北高、东南低。

西南地区属热带季风、亚热带季风气候，降水丰富，气温较高，热力条件优越。雨热均等期年平均气温为-2812394，年平均降水量。年平均降水量最低。为5456至267554mm。

植被类型复杂多样，有针叶林、阔叶林、栽培植被、灌木、草原、草甸、草原等。

由于西南地区特殊的地理位置、复杂多样的气候条件、脆弱的生态环境，西南地区已成为我国生态环境保护的重要区域之一。

中国西南地区海拔及植被类型比较

数据源

2000-2020年中国西南地区MODISNDVI植被遥感数据来源于NASA发布的MOD13A3产品，时间分辨率为1个月，空间分辨率为10公里。

为了避免2000年1月数据缺失对实验结果的影响，本研究采用最大值合成法计算了2000—2020年MODISNDVI，可以有效反映我国西南地区的植被范围。年度最大值数据集。空间和时间尺度上的分布和变化。

气象数据基于国家气象科学数据中心1999年至2020年全国2416个气象站逐日降水量和气温数据。

首先对站点数据进行离群值处理，得到月累计降水量和月平均气温，并通过ANUSPLIN插值模型，根据经度、纬度、海拔计算全国降水量和气温，生成时间序列。我们获得了研究区域——2020年的月累计降水量和月平均气温的时间序列。

数字高程模型数据来源于中国科学院资源环境数据云。

植被类型数据取自中国科学院资源环境数据云提供的《1:1000000中国蔬菜图集》。

研究方法

像素二分模型

像素二分模型假设一个像素由植被和非植被表面组成，得到的光谱信息是由植被和非植被表面组成的像素的线性组合。按面积比加权的表面被植被覆盖的表面的面积比就是该像元的植被覆盖度。

用力肺活量=/

从研究区植被NDVI累积概率分布中找出不同时相的5置信区间值和95置信区间值，选取所有时相中最小的5置信区间值和最大的95置信区间值作为参数值。分别为NDVIsoil和NDVIveg。

Theil-Sen中值趋势分析和Mann-Kendall显着性检验

Theil-Sen中值趋势分析方法提供了一种稳定的非参数坡度估计，具有抗噪能力强、离群值影响小等优点，可用于反映植被NDVI时间序列数据在一段时间内的变化趋势。研究时间序列数据长期的变化趋势。

斜率=中位数[xj-xi/j-i],i式中，斜率为变化斜率，xi和xj分别为i年和j年的植被覆盖度，是通用量词，表示“对每个人”或“对每个人”。

如果Slope>0，则表示调查期内该像元的植被率呈现增加趋势，如果Slope=0，则表示调查期内整个像元的植被率基本不变。意味着研究期间该像元的植被覆盖度呈现下降趋势。

Mann-Kendall显着性检验是一种常用的非参数检验，具有适用性广、对样本分布特征无要求、对某些异常值不敏感等优点。

该方法用于检验植被覆盖时间序列变化趋势的显着性。对于给定的置信水平，如果|Z|>Z1-/2，则时间序列在水平上表现出显着的变化趋势。反之亦然。

偏相关分析

偏相关分析允许您检查不同植被类型和气候因素之间的偏相关性。采用偏相关分析方法对2000—2020年西南地区降水量与气温进行偏相关分析。式[19]为

Rxy=ni=1xixyiyni=1xixni=1yiy,Rxyz=RxyRxzRyz2

式中，x、y为自变量，Rxy为气候因子与植被覆盖度的相关系数，Rxyz为变量x、y之间排除变量z的影响后的偏相关系数。

本研究计算了近0~6个月植被覆盖度、降水量和气温之间的偏相关系数，并基于一阶偏微分计算了最大偏相关系数和最大响应延迟期，阐明了两者之间的关系西南地区不同植被类型的植被覆盖度.降水与气温的偏相关及滞后效应.

地形因素提取

地形因子不仅是描述地貌的参数，而且是植被垂直分布和多样性分布的重要因素。

在本研究中，我们选择了坡度、坡度、曲率和高程四个因子来研究植被覆盖变化的驱动力。

根据前人研究成果，结合实际情况，对西南地区的坡度、坡度、曲率、高程进行了分级。

中国西南地区地形要素分类及比重

海拔高度米

海拔

比率

比率

方面

边

比率

比率

梯度

坡

比率

比率

曲率

曲率

比率

比率

二十五

0710

-

-

>5000

017

-

-

-

-

-

-

植被类型提取

根据张远东等的方法，将研究区植被类型划分为针叶林、阔叶林、针阔混交林、高山植被、栽培植被、灌木、草原、草甸、草。本研究调查了比例在100以上的植被，包括针叶林、阔叶林、栽培植被、灌木、草甸和草原。

李书，王军，张明，等.1987-2020年晋北煤炭基地植被覆盖变化特征及归因[J]资源政策，2021,74:102331

BrandtM,RasmussenK,PeuelasJ,etal.人口增加抵消了气候变化导致的撒哈拉以南非洲木本植被增加[J]自然生态进化，2017,14:1-6

CiemerC,BoersN,HirotaM,etal.降雨变化较大的热带植被对气候变化的恢复能力更强[J]自然地科学，2019,123:174-179

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