江西省植被覆盖度受气温影响不显著

发布时间: 2023-12-01 13:22:24    来源:原创

选择江西省2001-2020年的年平均植被覆盖度进行研究,分别选取与植被覆盖度同年、滞后期为1年、2年、3年和4年的年平均气温,计算其与植被覆盖度的相关系数,计算结果分别为0.2074、0.0859、0.2969、0.4415和0.3350。

绘制出2001-2020年植被覆盖度年平均值与各年气温平均值随年份的变化趋势图(图8)。气温均值与植被覆盖度均值年际变化趋势相似,随年份呈波动变化,最高值为2020年的18.82℃,最低值则为2012年的17.63℃。与植被覆盖度相关系数大小排序为滞后1年<同年<滞后2年<滞后4年<滞后3年,均为正相关。其中相关系数最小值为滞后1年的0.0859,最大值为滞后3年的0.4415。对比各相关系数与image.png的大小,得出各滞后期气温与植被覆盖度相关系数的显著性情况(表3)。结合图8和表3可以看出,在显著性水平取0.05的情况下,尽管滞后期为3年的气温与植被覆盖度的相关系数最大,但相关性仍为不显著,其余滞后期的气温与植被覆盖度的相关性也为不显著。

image.png 

9 江西省植被覆盖度年际变化与各滞后期气温的关系

(a. 同年;b.滞后1年;c.滞后2年;d.滞后3年;e.滞后4年)


4 各滞后期气温与植被覆盖度的相关系数显著性检验结果

滞后期(年)

0

1

2

3

4

n

20

19

18

17

16

image.png 

2.10

2.11

2.12

2.13

2.15

image.png 

0.4483

0.4555

0.4683

0.4821

0.4973

r

0.2074

0.0859

0.2969

0.4415

0.3350

显著性

不显著

不显著

不显著

不显著

不显著

 

参考文献:

[1] 王国芳,毕如田,张吴平,张茜,荆耀栋.典型矿区植被覆盖度时空分布特征及影响因素[J].生态学报,2020,40(17):6046-6056.

[2] 徐爽,沈润平,杨晓月.利用不同植被指数估算植被覆盖度的比较研究[J].国土资源遥感,2012(04):95-100.

[3] Yan E P, Lin H,Wang G X, et al. Estimation of Human Forest Carbon Density Based on Spectral Mixture Analysis of MODIS Data[J]. Chinese Journal of Application Ecology, 2015, 26 (11): 3433-3442.

[4] 邢愿,贺中华.基于NDVI的贵州省植被覆盖时空特征分析[J].华南师范大学学报(自然科学版),2021,53(02):84-95.

[5] 银朵朵,王艳慧.温带大陆性半干旱季风气候区植被覆盖度时空变化及其地形分异研究[J].生态学报,2021,41(03):1158-1167.

[6] 王守梅,刘雨先,龚熊波,杨波.植被覆盖度的时空格局及其影响因素分析——以四川省万源市为例[J].安徽农学通报,2021,27(05):132-138+142.