基于NDVI数据评估O<sup>3</sup>污染对华北地区夏季植被生长的影响

doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2018.4.0696

遥感技术与应用

2018, Vol. 33

Issue (4): 696-702 DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2018.4.0696

遥感应用

基于NDVI数据评估O³污染对华北地区夏季植被生长的影响

苗茜¹，王昭生²，王荣³，黄玫²，孙佳丽^1

（1.江苏省气候中心，江苏南京 210009;
2.中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院生态系统网络观测与模拟重点实验室，北京 100101；
3.天水师范学院资源与环境工程学院，甘肃天水 741001）

Assessing the Impact of Ozone Pollution on Summer NDVI\|based Vegetation Growth in North China

Miao Qian¹，Wang Zhaosheng²，Wang Rong³，Huang Mei²，Sun Jiali^1#br#

(1.Jiangsu Climate Center，Nanjing 210009，China;
2.Key Laboratory of Ecosystem Network Observation and Modeling，Institute of Geographic Sciences
and Natural Resources Research，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100101，China;
[JP2]3.College of Resources and Environmental Engineering，Tianshui Normal University，Tianshui， 741001，China)[JP]

全文: PDF(6738 KB)

摘要：

华北地区夏季严重的O³污染现象备受关注，探索其对植被生长状况的影响对农业生产和自然植被管理均具有重要意义。基于2015~2016年夏季华北地区的O³监测数据和NDVI等数据，采用简单线性模拟技术识别、评估O³污染对夏季植被生长的影响。研究结果表明：O³污染与夏季华北地区植被生长活动联系紧密。在空间上，O³污染强度较高的覆盖区域，其植被生长受O³污染影响较大，反之亦然。可见，华北地区夏季O³污染影响其植被的生长活动。另外，在时间序列上，2015~2016年O³污染对夏季植被生长的影响程度不同。2015~2016年O³污染控制夏季植被生长活动变化的贡献率约为11.7%。2016年夏季O³污染强度较2015年高，但其对植被生长的影响力下降（减少约2.75%）。本研究为遥感监测O³污染对陆地生态系统的影响提供了方法思路，加深人们对O³污染影响生态系统安全的认识。

关键词： NDVI; O³污染; 华北地区; 植被

Abstract: The severe summer ozone(O³) pollution in North China has attracted much attention.Combined summer O³ monitoring and NDVI data for 2015-2016，we firstly assessed the impact of O³pollution on vegetation growth activities.Developed a simple linear simulation technique，then we detected and evaluated O³’s impact on summer vegetation growth.The results show that summer O³pollution is closely related to vegetation growth in North China.In spatial-scale the stronger affected regions by O³，whereas associated with a highO³pollution intensity，and vice versa.In sum，summer O³ pollution affected on the vegetation growth activities in North China.In addition，in time\|scale，the impact of 2016 is very different from that of 2015.In 2016，a higher O³ pollution intensity than that of 2015，but a decrease in the impact with an approximately 2.75 %.In addition，O³pollution\|induced changes in vegetation growth activities during 2015-2016 were about 11.7 %.This study provides a method for remote sensing to monitor the effects of O³pollution on terrestrial ecosystems.

Key words: NDVI O³ pollution North China Vegetation

收稿日期: 2017-10-16 出版日期: 2018-09-08

TP 79

基金资助: 国家自然科学基金项目（41801082），江苏省气象局面上科研项目（KM201705），国家重点研发计划项目（JFYS2016YFC0203 303），江苏省333人才计划项目（BRA2016565）.

作者简介: 苗茜（1983- ），女，江苏徐州人，工程师，硕士，主要从事生态系统评估和气象防灾减灾研究。Email: miaoqiancao@126.com。

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引用本文:

苗茜，王昭生，王荣，黄玫，孙佳丽. 基于NDVI数据评估O³污染对华北地区夏季植被生长的影响[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 696-702.

Miao Qian，Wang Zhaosheng，Wang Rong，Huang Mei，Sun Jiali. Assessing the Impact of Ozone Pollution on Summer NDVI\|based Vegetation Growth in North China. Remote Sensing Technology and Application, 2018, 33(4): 696-702.

链接本文:

http://www.rsta.ac.cn/CN/10.11873/j.issn.1004-0323.2018.4.0696 或 http://www.rsta.ac.cn/CN/Y2018/V33/I4/696

[1]	韩涛，潘剑君，张培育，曹罗丹. Sentinel-2A与Landsat-8影像在油菜识别中的差异性研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(5): 890-899.
[2]	张滔，唐宏. 基于Google Earth Engine的京津冀2001~2015年植被覆盖变化与城镇扩张研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 593-599.
[3]	孟梦，牛铮. 近30 a内蒙古NDVI演变特征及其对气候的响应[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 676-685.
[4]	汪航，师茁. 基于MODIS时间序列数据的春尺蠖虫害遥感监测方法研究—以新疆巴楚胡杨为例[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 686-695.
[5]	王恒，杨昊翔，张丽. 海上丝绸之路沿线区域植被覆盖变化特征[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 703-712.
[6]	林利斌，鲍艳松，左泉，房世波. 基于Sentinel-1与FY-3C数据反演植被覆盖地表土壤水分[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(4): 750-758.
[7]	滕佳昆，刘宇，丁明涛. 基于RGB图像的刺槐季节变化监测适用指数研究[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 476-485.
[8]	周玉科，刘建文. 基于MODIS NDVI和多方法的青藏高原植被物候时空特征分析[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(3): 486-498.
[9]	段金亮,王杰,张婷. 一种基于光谱归一化下的植被覆盖度反演算法[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 252-258.
[10]	杨朦朦，汪汇兵，欧阳斯达，范奎奎，戚凯丽. 基于双树复小波分解的BP神经网络遥感影像分类[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 313-320.
[11]	谢京凯，王福民，王飞龙，张东尼. 面向水稻LAI监测的植被指数土壤调节参数修正[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(2): 342-350.
[12]	王光镇，王静璞，邹学勇，韩柳，宗敏. 遥感技术估算非光合植被覆盖度研究综述[J]. 遥感技术与应用, 2018, 33(1): 1-9.
[13]	王佳鹏，施润和，张超，刘浦东，曾毓燕. 基于光谱分析的长江口湿地互花米草叶片叶绿素含量反演研究[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(6): 1056-1063.
[14]	杨涛，黄法融，李倩，白磊，李兰海. 新疆北部植被生长季NDVI时空变化及其与冬季降雪的关系[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(6): 1132-1140.
[15]	李伟娜，韦玮，张怀清，刘华. 基于多角度高光谱数据的高寒沼泽湿地植被生物量估算[J]. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 809-817.

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