植被物候变化会对生态系统的碳循环、水循环和能量交换产生明显的影响，是全球生态系统研究的重要内容。图们江流域因其独特的地理位置，对气候变化响应敏感，同时也是我国重要的生态栖息地与水稻主产区之一，因此对其植被物候展开研究，可为流域植被资源的合理保护及农业生产的科学管理提供科学参考。基于2001—2023年MOD13Q1 NDVI数据集，本研究采用S-G滤波、动态阈值法、一元线性回归趋势法和偏相关分析法，分析图们江流域植被物候的动态变化和不同因子（气温、降水量、地表温度和海拔）对流域植被物候的影响。结果表明：①SOS主要集中在第105~135 d，EOS主要集中在第280~300 d，LOS范围为115~200 d；②SOS以2.93 d/10 a速率提前，EOS以0.77 d/10 a速率延迟，LOS以3.87 d/10 a速率延长；所有植被类型的SOS均呈现提前趋势，阔叶林、针叶林和农田的EOS推迟，草地、灌丛和湿地的EOS提前，只有湿地植被的LOS缩短；③SOS主要受1月气温（偏负相关）、3月降水（偏负相关）和2月地表温度（偏正相关）的影响；EOS主要受9月气温（偏正相关）和10月降水（偏正相关）的影响；④SOS和LOS随海拔梯度呈现显著的三段式分异特征（分界线为600 m和1 500 m），EOS随海拔的升高而推迟；植被类型不同，随着海拔变化呈现出的物候规律具有差异性。2001—2023年，图们江流域植被的生长周期延长，气温为流域植被物候变化的关键驱动因素，且流域植被物候具有明显的海拔分异特征。针对以上结论，未来应制定气候适应性种植策略、实施海拔梯度差异化资源管理。

植被物候随由人口分布塑造的城乡梯度形态呈现规律性变化。为探究植被物候及其自然影响机制在城乡梯度上的变化，研究基于2001—2020年MOD13Q1增强型植被指数（EVI）数据进行时间序列重构并用阈值法提取植被生长季开始期（SOS）、生长季结束期（EOS）、生长季长度（LOS）3个物候参数，得到以人口数据划分的十级城乡梯度上植被物候的变化规律，进而用偏相关分析的方法对物候影响因素进行探究。结果表明：①随着城乡梯度等级提高，SOS平均提前3.08 d/级，EOS平均延迟3.31 d/级，LOS平均延长6.46 d/级；②地表温度的升高会使SOS提前， EOS推迟；降水和辐射的增加会使SOS延迟，EOS提前；③城乡梯度每提高一级SOS、EOS与影响因素的偏相关系数最值的绝对值平均约下降0.02。研究表明，植被物候随城乡梯度发生规律性变化，且这种变化主要由与之相关的影响因子主导，该结论为人类活动通过改变自然环境而影响生态系统提供了重要证据。

针对现有物候相机研究多侧重单一景观监测、缺乏精细化对比的问题，本研究利用北美物候监测网络PhenoCam典型站点的长时序高频照片（2014—2023年），对比分析落叶阔叶林、常绿针叶林和草地3种植被功能类型（Vegetation Functional Type，VFT）的物候特征及其环境响应差异。研究首先设定感兴趣区（Region of Interest，ROI）提取相对绿度指数（Green Chromatic Coordinate，GCC），结合双逻辑斯蒂函数反演物候参数，进而结合气象数据构建多元回归模型以解析环境因子对植被物候的影响。结果表明：①落叶阔叶林GCC季节振幅最大且年际变异小，常绿针叶林季节波动平缓，而草地物候期年际波动最为剧烈；②多因子分析揭示研究区生态系统受能量限制主导。在剔除季节性自相关后，气温仍是驱动所有植被生长的绝对主导因子（标准化系数β>0.74），水分因子无显著作用；③草地对短波辐射表现出显著的正向驱动效应（β=0.24），表明草本群落相比森林对光资源响应更为直接。本研究证实单幅照片同步提取多植被物候的可行性，揭示同一气候背景下不同植被的差异化适应策略，为生态系统模型的精细化参数验证提供近地面观测依据。

植被物候是反映全球气候变化的重要生态指标，春季返青期物候已经得到广泛研究，但秋季物候及其与春季物候的不对称性仍然不明朗。基于GIMMS NDVI 3g遥感数据提取中国东北地区植被关键物候参数，利用春季和秋季中返青(衰落)速率、生长期长度、植被活动能力(以NDVI均值表示)3个物候指标的差异来刻画春秋物候的不对称性，定义为物候不对称指数AsyR、AsyL和AsyV(Asymmetry of growing Rate，Length，Vegetation index)。首先利用双逻辑斯蒂曲线拟合和曲率求导方法获取各植被像元的物候期和生长速率参数，其次在像素尺度上探索了3种春秋物候不对称性的时空分布特征。结果表明：3种不对称指数的年际变异显著，研究区整体上3种不对称指数均呈现大约10 a的周期性，AysV和AsyL同相位并与AsyR呈相反相位。 3种指数可以从不同角度刻画植被春秋季生长形态不对称性，在时空表现上存在一定的不确定性。AsyR和AsyV在不同植被类型中的空间格局比较相似，并能一定程度上区分农作物和自然植被，AsyL的空间分布规律较差、区分度不高。不对称指数发现，针叶林和阔叶林区域主要为衰落期的植被活动占主要优势，形态上是春季快速成长、秋季缓慢衰落；农作物区表现为缓慢成长和快速衰落；草原区域不对称性不显著。生长形态不对称性可以反映春秋两季的植被活动对整个生长季植被生产力的控制作用，有助于更加细致地探索物候对植被生态系统固碳的影响。在实际应用方面，也可以根据不同植被的物候不对称特征进行植被分类，服务于农业普查和植被生态系统管理。

基于EVI2数据集提取青藏高原草地植被的物候信息，分析青藏高原草地返青期(Start of Growth Season，SOG)、枯黄期(End of Growth Season，EOG)和生长季长度(Length of Growth Season，LOG)的空间分布格局及近30 a来青藏高原草地物候的时空动态变化特征。结果表明：青藏高原的草地物候由东南向西北呈现出明显的区域性差异。其中，高原东部和西北部地区的草地植被返青时间早于中部和西南部地区，而枯黄时间却晚于中部和西南部地区，生长季长度较中部和西南部地区长。同时，青藏高原物候变化趋势在东西部地区的差异十分明显。草地植被返青提前的区域主要集中在高原的东部，提前速率为0.49 d/a(R²=0.54)。草地植被物候分布和变化趋势在不同海拔和坡向上的差异也十分显著。海拔每升高1 000 m，草地SOG推迟4 d，EOG提前5 d，LOG缩短9 d。随海拔的升高，草地SOG的推迟速率逐渐增加，LOG变化速率呈现出逐渐减小的趋势。此外，南坡草地SOG较北坡晚，其LOG较北坡、东坡和西坡的短。北坡草地SOG平均推迟速率低于南坡。

以气候变暖为主要特征的全球气候变化与生态系统的相互作用成为影响可持续发展的重要因素。植被作为陆地生态系统的主要组成部分，在生态环境评价及碳水循环等方面具有重要作用。以江苏省为研究区，利用长时间序列的GIMMS NDVI3g数据集和气象数据，采用Logistic函数法提取该区域过去34 a(1982~2015年)植被生长期物候(Start Of Season SOS，End Of Season EOS)变化的时空分布特征，并用相关性分析法定量确定主要气象因子(温度、降水)对物候变化的贡献。结果表明：①空间上，从江苏省南部到北部，SOS呈递增趋势，EOS呈递减趋势；②时间上，大部分(83.1%)像元的SOS提前，主要分布在江苏省中部及北部地区，大多提前1~2 d/a，69.2%像元的EOS延后，大多延后0~1 d/a；③植被生长期开始SOS/EOS对温度、降水有明显响应，70.5%像元的SOS与温度呈负相关，主要位于江苏省北部及少部分南部地区，55.5%像元的SOS与降水呈负相关，55.2%像元的EOS与温度呈正相关，71.2%像元的EOS与降水呈负相关。整体上，温度的升高导致生长期提前，降水对SOS具有双向作用，秋季物候的影响因子更为复杂，温度和降水的变化并不能导致EOS的提前或者推迟。本研究加深对气候变化与植被生态系统相互作用过程的认识，为未来植被及气候变化分析提供参考。

关联数据DOI:  10.1022/rsta201902116

陆地表面物候(Land Surface Phenology，LSP)被定义为陆地表面植被的生命周期事件在区域或全球尺度上的各季节时间，对于中国温带地区的植被物候，已有研究大多仅针对某一地区的单一植被类型，对长时间、大尺度的陆表物候时空变化的研究较为少见，植被物候对总初级生产力(Gross Primary Productivity，GPP)的影响也有待明确。采用2001~2014年中等分辨率成像光谱仪MODIS的MCD12Q2数据以及MOD17A3 GPP数据，利用回归分析以及相关分析的方法对中国温带地区(>30°N)植被物候期时空变化特征进行分析，并研究物候变化对GPP的影响。结果表明：我国温带地区整体植被生长季开始日期(Start of the Season，SOS)、结束日期(End of the Season，EOS)和生长季长度(Length of the Season，LOS)的14 a平均值和标准差分别为第121±10 d、第270±12 d和153±12 d；SOS提前趋势(r=-0.36，p=0.21)、EOS滞后趋势(r=0.41，p=0.15)与LOS增长趋势(r=0.51，p=0.06)均不明显；但是年均LOS与GPP相关性显著(r=0.74，p=0.002 5)，且呈正相关关系。2001~2014年LOS与GPP年均值的空间分布均呈现出由西北向东南增加的趋势；研究区SOS、EOS与LOS的年际变化呈现显著变化(p<0.05)的地区分别占研究区的13%、21%、13.2%。SOS、EOS、LOS与GPP显著相关(p<0.05)的地区分别占研究区的8.31%、9.33%、8.72%，三者与GPP的相关关系均以中度相关为主(p<0.05，0.5<|r|<0.8)，二者高度相关(p<0.05，|r|≥0.8)的地区很少。研究区植被物候期变化显著影响(p<0.05)植被年均GPP的地区仅有4.29%。