区分气温、降水、辐射等不同气候变量以及人类活动在中国东部植被变化中的相对贡献

The most important climatic factors that influence plant growth and development are temperature,rainfall and solar radiation. Vegetation change is generally caused by the combined effects of these three climatic factors. The responses of vegetation to temperature and precipitation in eastern China have been widely explored in previous studies. However, less attention is paid to the influence of radiation in vegetation change in eastern China. In recent decades, the increasing aerosol and change in cloud cover in eastern China have significantly affected the solar radiation, which further influences the response of vegetation to temperature and precipitation. This study will investigate the respective influences of the temperature, rainfall and radiation on vegetation change in eastern China, especially emphasizing the impact of radiation. Further understanding of vegetation response to climate change can be anticipated due to this study. Meanwhile, the intense and increasing impacts of human activities have complicated the response of vegetation to climate change in eastern China. The relative effects of climatic versus anthropogenic factors on the vegetation change in the region will be disentangled in this study. The role of human activities in vegetation change will also be quantified. It's expected that this study will give some advice on making choices concerning human activities for environment and sustainable development in eastern China.

气温、降水、辐射是植物生长的基本三要素，植被变化往往受到了这三种变量的综合影响。然而，在以往有关中国东部植被对气候的响应研究中，受关注最多的是气温和降水，辐射的作用很少被提及。近几十年来，中国东部气溶胶的持续增长以及云覆盖的变化已经对太阳辐射产生了显著影响，辐射的变化可能影响了植被对气候、降水的响应。本研究通过区分气温、降水和辐射三种基本气候变量在中国东部植被变化中的相对贡献，尤其关注以往研究考虑较少的辐射的作用，将为植被响应于气候变化带来新的更深入的理解。中国东部人类活动剧烈，其植被在受气候变化影响的同时，也受到了人为因素的强烈影响，人类活动的影响使得植被对气候的响应变得更为复杂。本研究将进一步分离气候与人类活动在植被变化中的相对作用，并量化人类活动的影响，以期为未来该区域人类活动的合理安排提供依据。

植被对气候变化的响应已得到了广泛关注。然而，在可能对植被产生影响的各种气候变量中，受关注最多的是气温和降水，其他气候变量往往被忽视。此外，人类活动的叠加又使得植被变化的归因变得更为复杂。为了厘清这些问题，本研究利用源自AVHRR、VGT、MODIS等传感器的植被遥感产品，研究了气温、降水、辐射、风速、相对湿度等气候变量以及人类活动对中国东部植被产生的影响，并区分了它们对植被变化的相对贡献。 . 对比几种植被遥感数据在中国东部的差异，发现植被的季节循环特征掩盖了不同遥感数据间的差异。季节循环去除前，各数据具有显著的一致性；季节循环去除后，各数据在淮河以北区域仍然有较好的一致性，但在南方的林地出现了显著差异。 . 使用偏最小二乘回归（PLS）方法，分析并量化了降水、气温、辐射、相对湿度和风速五种气候变量在中国东部植被变化中的相对作用。发现在1982-2006年间，中国东部NDVI的变化存在明显的南北分异特征。在12月、1-5月，NDVI以显著上升为主，上升区域主要位于淮河以北；对NDVI上升最具解释意义的气候变量为气温，特别是冬末春初（2-3月）的升温对该时段黄淮海区域NDVI的显著上升具有主导影响（解释能力超过50%）。在6-10月，NDVI以显著下降为主，下降主要发生在淮河以南，但下降区域的规模和空间分布规律远赶不上冬春季节NDVI上升区域；并且多数站点的NDVI显著下降不能归因于气候。 . 人为影响方面，城市扩张是导致三大城市区（北京、长三角和珠三角）植被NDVI显著下降的主要原因，一些典型时段的城市化进程的加速对植被的影响也被清晰地识别。农业活动对植被的影响，选取不能为气候因素所解释的6月份植被NDVI发生显著下降的江苏省为典型样区，发现该区域6月份出现的NDVI大范围显著下降，与农业种植结构调整具有显著关系，棉花种植面积的减少是该月NDVI显著下降的主导原因。. 本研究的科学意义在于为植被对气候及人类活动的响应带来了新的更全面的理解；阐释了一种归因判别方法—PLS方法，在植被变化归因分析中的应用，本研究发现该方法能成功识别出不同因素对于植被变化的相对贡献，也表明该方法在气候变化归因领域可能有重要的应用前景；而对几种最常用的植被遥感数据的对比也首次揭示了它们在反映中国东部植被变化时的区域差异，这些差异值得以后有关研究的的重视。