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2021 , Vol. 40 >Issue 11: 3029 - 3043

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020210139

专栏：中蒙俄经济走廊资源环境与绿色发展

蒙古国植被物候特征及其对地理要素的响应

  • 邵亚婷 , 1, 2 ,
  • 王卷乐 , 1, 4 ,
  • 严欣荣 1, 3
展开
  • 1.中国科学院地理科学与资源研究所 资源与环境信息系统国家重点实验室,北京 100101
  • 2.江苏海洋大学海洋技术与测绘学院,连云港 222005
  • 3.中国科学院大学,北京 100049
  • 4.江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心,南京 210023
王卷乐（1976-）,男,河南洛阳人,博士,研究员,研究方向为资源环境数据集成与共享研究。E-mail:

邵亚婷（1995-）,女,河南登封人,硕士,研究方向为生态环境遥感与植被物候研究。E-mail:

收稿日期: 2021-02-23

  录用日期: 2021-10-08

  网络出版日期: 2022-01-10

基金资助

中国科学院A类战略性先导科技专项(XDA2003020302)

国家自然科学基金面上项目(41971385)

中国工程科技知识中心建设项目(CKCEST-2021-2-18)

版权

版权所有,未经授权,不得转载、摘编本刊文章,不得使用本刊的版式设计。
收起

The phenological characteristics of Mongolian vegetation and its response to geographical elements

  • SHAO Yating , 1, 2 ,
  • WANG Juanle , 1, 4 ,
  • YAN Xinrong 1, 3
Expand
  • 1. State Key Laboratory of Resources and Environmental Information System, Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, CAS, Beijing 100101, China
  • 2. School of Marine Technology and Geomatics, Jiangsu Ocean University, Lianyungang 222005, Jiangsu, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
  • 4. Jiangsu Center for Collaborative Innovation in Geographical Information Resource Development and Application, Nanjing 210023, China

Received date: 2021-02-23

  Accepted date: 2021-10-08

  Online published: 2022-01-10

Copyright

Copyright reserved © 2021
Fold

摘要

蒙古高原是中国重要的北方生态屏障。在全球气候变化的背景下,研究蒙古国植被物候变化特征对于认识蒙古国草地生态系统对气候变化的响应和促进区域畜牧业可持续发展具有重要意义。本研究利用非对称高斯拟合法对蒙古国2001—2019年MOD13Q1产品中的归一化植被指数（Normalized Differential Vegetation Index,NDVI）数据拟合,得到较为平滑的NDVI时间序列数据;基于TIMESAT平台,采用动态阈值法分析获得蒙古国连续19a植被物候数据。研究分析了蒙古国植被物候的空间分布及年际变化趋势,发现蒙古国植被返青期（Start of growing season,SOS）主要集中在110~150d,总体呈微弱推迟趋势,植被枯黄期（End of growing season,EOS）主要集中在270~310d,总体呈提前趋势,从而导致蒙古国生长季长度（Length of growing season,LOS）呈缩短趋势,且缩短时间最长可达2d以上。采用偏相关分析方法分析了植被物候对地形、降水、地表温度等地理要素的响应,表明蒙古国植被物候具有明显的空间异质性和海拔依赖性,不同植被物候对降水、地表温度（Land Surface Temperature,LST）的响应不同,SOS与日间LST呈显著正相关,EOS与夜间LST呈显著正相关,而LOS与年均降水呈显著负相关关系。

关键词： NDVI; 植被物候期; 非对称高斯拟合法; 地理要素; 蒙古国

本文引用格式

邵亚婷 , 王卷乐 , 严欣荣 . 蒙古国植被物候特征及其对地理要素的响应[J]. 地理研究, 2021 , 40(11) : 3029 -3043 . DOI: 10.11821/dlyj020210139

Abstract

The Mongolian Plateau is an important ecological barrier in northern China. Under the background of global climate change, the study of vegetation phenological change characteristics in Mongolia is not only the requirement of healthy development of grassland ecosystem in the country, but also the strategic need of sustainable development of local animal husbandry. In this study, asymmetric Gaussian fitting method was used to suit the MOD13Q1-NDVI data of Mongolia from 2001 to 2019, and obtain relatively smooth NDVI time series data. Based on TIMESAT platform, dynamic threshold method was used to analyze NDVI time series to obtain results of start of growing season (SOS), end of growing season (EOS) and length of growing season (LOS). The study analyzed the spatial distribution of vegetation phenology in Mongolia and the inter-annual variation trend, and the result shows that the SOS was mainly concentrated in 110-150 d, with a weak delay trend, and the EOS was mainly found in 270-310 d, with an advance trend, which leads to a shortening trend of LOS, and the shortening time can be up to more than 2 d. Finally, partial correlation analysis was used to examine the response of vegetation phenology to topography, precipitation, surface temperature and other geographical factors. The results show that the vegetation phenology in Mongolia has obvious spatial heterogeneity and altitude dependence. The SOS of Mongolian vegetation as a whole was mainly advanced with the increase of altitude, while the EOS was firstly delayed, then advanced, and then delayed with the increase of altitude. The correlation between vegetation phenology of different types and land surface temperature (LST) is different in Mongolia. The EOS of Mongolian vegetation is influenced more by nighttime surface temperature (NLST) than by daytime surface temperature (DLST). There was no significant negative correlation between LOS and average ground temperature from March to October, that is, with the increase of temperature, the length of vegetation growing season was shortened. The SOS of Mongolian vegetation is positively correlated with the average precipitation in March and the EOS is positively correlated with the average precipitation in September. Vegetation LOS was negatively correlated with average annual precipitation and average precipitation from March to October. The research shows that the SOS and EOS of desert steppe are sensitive to the changes of precipitation and surface temperature, and the growth season of desert steppe is the longest.

Key words： NDVI; vegetation phenology; asymmetric Gaussian fitting method; geographical elements; Mongolia

1 引言

随着全球气温的升高,人类生存的环境发生了巨大的变化[1],植被自身的物候特征与全球气候变化息息相关,直接影响全球气候与环境变化[2,3],吸引越来越多的研究者关注[4,5,6]。随着全球高分辨率植被指数数据产品的涌现,植被物候变化研究发展迅速。21世纪前,北半球植被返青期随该地区春季和冬季温度的升高呈显著提前趋势[7,8,9,10,11],然而有研究表明,21世纪后,部分地区温度持续升高但该地区的植被返青期呈现不显著推迟和持续平稳趋势[12]。一些学者认为造成此现象的原因是由于除温度以外的降水、地形、地表辐射、地表温度等影响因素的变化[13,14],也有学者认为是由于不同研究者针对相同区域采用不同的研究数据和方法等原因[15,16]。因此,植被物候变化及其影响因子研究的不确定性依然存在,深入研究不同区域、不同时期、不同植被物候变化特征及其对地理要素的响应过程是必要的。
蒙古国是蒙古高原的重要组成单元,既与中国接壤又与俄罗斯相邻,其地理位置在“中蒙俄经济走廊”建设中具有独特的优越性,是“一带一路”的主要合作区域[17,18,19]。蒙古国地广人稀,是世界上人口最少的国家之一（人口密度为2人/km2）[20],而且由于长期以来一直存在游牧民族,因此人类对生态系统的影响很小。这种情况为研究植被物候对气候变化的响应提供了一个独特的近乎自然的生态系统[21]。气候变化可能导致蒙古国植被物候发生较大变化[22,23]。例如,蒙古在1940—2007年期间的年气温升高了1.6°C,春季,夏季和秋季的季节温度变化分别为1.8°C、1.1°C和1.0°C,相反,整个国家的年平均降水量下降了7%[24,25]。近年来,许多学者对蒙古高原地区的植被物候动态及其影响因子进行了研究[26,27,28,29,30,31,32],包刚等[27]基于1982—2011年GIMMS-NDVI数据发现蒙古高原植被返青期和枯黄期呈提前趋势;毕哲睿[28]研究分析了蒙古高原积雪深度对植被物候的影响,结果表明雪深使得植被返青期提前,对枯黄期和生长季长度几乎无影响;Sun Zhigang 等[31]以蒙古国冻土区为研究区,基于2001—2009年MODIS数据研究分析了蒙古国冻土区草地返青期和枯黄期对气候变化的响应特征,发现在永久冻土区,草地物候对气候变化不敏感;Dugarsuren等[32]分别基于NDVI和EVI数据,利用阈值法得到蒙古国2000—2009年森林和典型草地区域物候期数据,对比分析发现基于NDVI和EVI获得的物候期相差较大,且提出未来除了研究降水和气温对物候的影响,也应该研究地形、土壤、地表温度等物侯影响因素。当前,对内蒙古、中蒙边境、整个蒙古高原地区的植被动态变化、植被物候特征及其对气候变化的响应研究稍显集中,专门针对蒙古国植被物候特征的研究主要集中在2011年之前,且关于蒙古国植被物候信息的长时间大尺度变化规律及其对地表温度、地形特征的响应特征研究不多。付阳等[33]在研究柴达木盆地植被群落返青期与气温和降水的相关性时发现物候期与季前1个月的气温和降水相关性更大。Liu Qiang等[34]发现中国温带区干旱草地的枯黄期受枯黄期发生时间前一个月份的降水影响较大。因此,系统研究2001—2019年蒙古国植被物候信息变化特征及其对地形特征、植被物候发生前一个月份降水和地表温度的响应,不仅有利于制定草原放牧管理规定,更加有利于理解蒙古国植被生态系统对全球气候环境变化的响应规律。

2 材料与方法

2.1 研究区概况

蒙古国位于亚洲大陆中部（41°35′N~52°09′N、87°44′E~119°56′E之间）,北部与俄罗斯接壤,而东部、南部与西部则与中国接壤,国土总面积156.65万km2。蒙古国整体呈现西高东低的地势走向,如图1所示,平均海拔1580 m[35]。蒙古国冬季漫长而寒冷,最低温度是-30°C,最高温度是-15°C;夏季短促而炎热,昼夜温差大,最低温度是10°C,最高温度是26.7°C。蒙古国年均降水量约120~250 mm,其中典型草原年均降水量约为150~250 mm,荒漠草原年均降水量约为100~150 mm,而南部戈壁地区年均降水量约为50~100 mm[36,37]。根据海拔高度、气温、降水的不同,蒙古国植被带由北向南依次为森林、草甸草地、典型草地、荒漠草地[38]。
图1 蒙古国地形

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 1 The topographical map of the Mongolia

2.2 数据来源及处理

2.2.1 遥感数据 利用遥感影像可对植被物候进行长期有效的大区域动态监测,但遥感影像的成像受大气、云雾、雨雪等诸多气象条件因素的制约,难以获得逐日连续的高质量影像数据。因此本研究的遥感数据来源是可以较好地反映植被覆盖变化特征的Terra/MODIS NDVI数据集（MOD13Q1）,具有空间分辨率为250 m的16 d最大合成的2001—2019年蒙古国全境范围的综合数据。研究区范围涉及到9景数据,分别为h22v03、h23v03、h23v04、h24v03、h24v04、h25v03、h25v04、h26v04、h27v04,本研究选用2001—2019年每年12个月的数据（共3933景数据）,对下载的数据进行预处理得到NDVI数据集。
2.2.2 降水量和地表温度数据 降水量数据来自全球降水测量数据（Integrated Multi-satellit E Retrievals for Global Precipitation Measurement,GPM_L3/IMERG）数据集。地表温度数据采用的是 MOD11A2 产品,并分别提取日间地表温度数据（Day Land Surface Temperature,DLST）和夜间地表温度数据（Night Land Surface Temperature,NLST）,该数据产品可被用来研究植被物候变化对地表温度的响应[39,40,41,42]。使用Google遥感云平台（Google Earth Engine,GEE）下载并处理此降水量数据和地表温度数据。
2.2.3 高程数据 高程数据来源于雷达地形测绘SRTM（Shuttle Radar Topography Mission,SRTM）数据集。使用GEE平台下载高程数据,并利用 ENVI 软件将研究区影像拼接裁剪后重投影得到与MODIS-NDVI空间分辨率一致且投影相同的蒙古国高程空间分布数据。

2.3 研究方法

2.3.1 时间序列重建 在物候参数提取之前,需要对NDVI时间序列数据进行如下处理：① 消除土壤背景的影响,去除 NDVI中19a平均NDVI值小于0.1的像素,这些被认为是非植被区域[43,44,45]。并结合已有的蒙古国土地覆盖分类数据产品,将所有非植被覆盖区域进行掩膜处理,得到研究区植被覆盖区域（包括森林、草甸草地、典型草地、荒漠草地、农田）,并对植被覆盖区域进行物候信息提取。②对NDVI时间序列数据进行重建以消除 NDVI 时间序列数据集产生的大量噪声。本研究基于TIMESAT3.2平台,选取森林、典型草地、荒漠草地三个区域中具有代表性的样本区域,并分别利用非对称高斯拟合法（Asymmeric Gaussians,A-G）、双逻辑函数拟合法（Double Logistic,D-L）、S-G滤波法（Savitzky-Golay Filtering）对三个样本区NDVI时序数据进行滤波平滑。最后,比较三种拟合重建方法的结果可知,利用A-G滤波法对蒙古国NDVI时间序列数据进行拟合重建,可以得到质量较好的生长季曲线。
2.3.2 植被物候提取 本研究使用TIMESAT3.2自带的动态阈值法提取植被SOS、EOS、LOS。一些学者经过对比几种提取物候信息的方法发现,阈值法的提取结果误差最小,且动态阈值法有较强的灵活性、适应性,应用非常广泛[46,47]。在大量实验基础上,最终将阈值设置为20%来得到植被SOS、EOS物候参数信息,并基于此得到植被生长季长度。
2.3.3 统计分析方法
（1）趋势分析。为反映蒙古国植被物候的整体变化趋势,本研究使用趋势线分析法[48]对年份和不同植被物候期数据进行了分析,得到蒙古国 2001—2019 年植被物候变化趋势,公式如下：
b = ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) ( y i - y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) 2
式中：b为斜率,表示变化趋势的大小,若b<0,植被返青期和枯黄期提前,反之植被返青期和枯黄期推迟;计算植被生长季长度的变化率时,若b<0,生长季长度缩短,否则生长季长度延长。xi表示为年份的代表值、每一年的地理要素数据（地表温度或降水量）; x ¯为年份代表值均值、地理要素数据（地表温度或降水量）多年均值;yi表示每一年的不同物候期数据; y ¯为不同物候期数据的多年均值;n为样本数,这里为19,其中1≤ i≤n。
为得到变化趋势的显著性,利用公式（2）对不同物候期数据与年份进行了相关性分析,得到相关性系数。计算公式如下：
R xy = ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) ( y i - y ¯ ) ∑ i = 1 n ( x i - x ¯ ) 2 ∑ i = 1 n ( y i - y ¯ ) 2
式中：Rxy表示不同物候期与年份、地理要素（地表温度、降水）的相关性系数,若Rxy通过0.01或0.05的显著性检验,则说明物候年际变化趋势极显著或显著,否则物候年际变化趋势不显著。
（2）偏相关分析法。本研究采用偏相关分析法研究物候对地理要素的响应,通过公式（2）得到不同物候期、地表温度和降水三者相互之间的相关性系数。通过公式（3）分析植被物候与地表温度、降水之间的偏相关关系。
R 12 ( 3 ) = R 12 - R 13 R 23 1 + R 13 2 1 + R 23 2
式中：R12(3)表示保持变量3不变,变量1与变量2的偏相关系数;R12、R13、R23分别表示两个变量之间的线性相关系数。R12(3)为正说明两个要素之间存在正相关关系,否则存在负相关关系。通过显著性检验可知,若R12(3)通过0.01或0.05的显著性检验,则说明两个要素之间极显著相关或显著相关。

3 结果与分析

3.1 蒙古国植被物候总体时空变化特征

3.1.1 植被物候空间分布特征 利用2001—2019年的MODIS-NDVI数据和前述物候提取方法,对蒙古国19 a的逐年物候信息进行提取,获取蒙古国植被物候空间分布特征。根据图2可知,除蒙古国南部戈壁、裸地、水体地区外,植被多年返青期（SOS）主要集中在110~150d（占研究区76.4%）,平均为125d,即每年返青期（SOS）平均发生在5月5日（若是闰年,发生在5月4日）。蒙古国西南部（乌布苏北部、扎布汗、科布多南部）地区和苏赫巴尔极小部分地区（占研究区15.4%）的植被SOS约发生在3月上旬左右,是蒙古国植被SOS发生最早的地区。而在蒙古国中部（前杭爱北部、中戈壁西北部）部分地区（占研究区8.2%）SOS最晚,约发生在五月中下旬左右。
图2 2001—2019年蒙古国植被物候空间分布

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 2 Spatial distribution of the vegetation phenology in annual Mongolia from 2001 to 2019

蒙古国植被枯黄期（EOS）主要集中发生在270~310d（占研究区85.8%）,平均为291d,即每年枯黄期（EOS）平均发生在10月18日（若是闰年,发生在10月17日）。EOS最早发生的地区主要位于蒙古阿尔泰山脉和杭爱山脉等地区（占研究区2.9%）,EOS约发生在9月之前。而在蒙古国西南部（乌布苏、扎布汗西南部、科布多）、戈壁地区和苏赫巴托尔极小部分地区（占研究区11.3%）EOS最晚,约发生在11月中下旬左右。
受返青期（SOS）和枯黄期（EOS）共同作用,植被生长季长度（LOS）主要集中在120~200d（占研究区85.5%）,平均为165d,即蒙古国每年植被生长季长度一般持续165d。LOS最短的地区SOS最晚而EOS最早,主要发生在蒙古国中部（前杭爱北部、中戈壁西北部）、蒙古阿尔泰山脉和杭爱山脉等部分地区（占研究区3.1%）。在SOS最早,而EOS最晚的地区,LOS最长,主要位于蒙古国西南部（乌布苏北部、扎布汗、科布多南部）地区和苏赫巴尔极小部分地区（占研究区11.4%）。蒙古国植被物候空间分布特征与李晨昊[49]、姜康[50]19的结果相似。
3.1.2 物候年际变化特征 分析2001—2019年蒙古国物候年际变化趋势,如图3所示,发现蒙古国植被返青期（SOS）总体呈推迟趋势（0.07d/a）,呈提前趋势的面积占研究区总面积的55.3%,呈推迟趋势的面积占研究区总面积的44.7%,与姜康等[51]2494的蒙古高原返青期变化趋势结果相同。结合图2a和图3a可知,返青期（SOS）呈提前和推迟趋势的空间分布不同,SOS较早的蒙古国西南部（乌布苏北部、扎布汗、科布多南部）地区和苏赫巴尔极小部分地区呈提前趋势,其中0.68%的区域显著提前2d以上。而SOS较晚的蒙古国中部（中央省、苏木贝尔、中戈壁西北部、肯特、苏赫巴托尔西部）部分地区呈推迟趋势,其中0.75%的区域显著推迟2d以上。
图3 2001—2019年蒙古国植被物候线性趋势的空间格局

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 3 Spatial pattern of linear trend of the vegetation phenology in Mongolia from 2001 to 2019

蒙古国植被枯黄期（EOS）总体呈提前趋势（-0.53d/a）,呈提前趋势与呈推迟趋势的面积分别占研究区总面积的67%和33%。结合图2b和图3b可知,EOS较早的蒙古国的库苏古尔、后杭爱、布尔干、前杭爱北部等地区呈推迟趋势,其中0.93%的区域显著推迟2d以上,主要分布在海拔较高的阿尔泰山脉、杭爱山脉部分地区。而EOS较晚的蒙古国西南部（乌布苏、扎布汗西南部、科布多南部）、戈壁地区、中央省和苏赫巴托尔地区呈提前趋势,其中4.8%的区域显著提前2d以上,主要分布在海拔较低的乌布苏北部、扎布汗西部和苏赫巴托尔中西部地区。
蒙古国植被生长季长度（LOS）总体呈缩短趋势（-0.6d/a）,呈缩短趋势与呈延长趋势的面积分别占研究区总面积的54.2%和45.8%。结合图2c和图3c可知,受返青期（SOS）和枯黄期（EOS）的共同作用,植被生长季长度（LOS）缩短的地区主要位于蒙古国乌布苏、戈壁地区、中央省、肯特省南部、东方省西南部、苏赫巴托尔西部地区,其中3.6%的区域显著缩短2d以上,主要分布在海拔较低的乌布苏北部、扎布汗西部、肯特省南部。而LOS延长的地区主要位于蒙古国的库苏古尔、后杭爱、布尔干、前杭爱北部等地区。

3.2 蒙古国植被物候与地理要素的响应

为了研究蒙古国2001—2019年植被物候随海拔高度的变化而发生变化的特征,将蒙古国高程数据以100 m为单位进行重分类,并与蒙古国不同植被物候期进行线性拟合,得到蒙古国不同植被物候期多年均值及年际变化率在不同海拔上的分布特征,发现不同海拔高度的植被物候呈现不同的变化趋势,如图4所示。
图4 蒙古国植被物候期多年均值及年际变化率在不同海拔上的分布特征

Fig. 4 Spatial pattern Distribution characteristics of annual mean value and interannual change rate of vegetation phenology at different altitudes in Mongolia

总体来讲,蒙古国植被物候变化与海拔高度密切相关。如图4a和图4b可知,研究区植被返青期（SOS）随海拔高度的增加总体呈提前趋势。在海拔560~860 m的地区,蒙古国SOS由135d提前到124d,即每年的返青期（SOS）发生时间从5月15日（若是闰年,为5月14日）提前至5月4日（若是闰年,为5月3日）,SOS共提前11d,且其年际变化率在860 m达到0.41d/a;在海拔960~1360 m,SOS由125d推迟到127d,即由每年5月5日（若是闰年,为5月4日）推迟至5月7日（若是闰年,为5月6日）,SOS共推迟2d,其推迟幅度由0.57d/a至0.23d/a;自1460 m海拔往上,SOS提前幅度逐渐加快,由0.01d/a变化到1.32d/a。
如图4c和4d可知,研究区植被枯黄期（EOS）随海拔高度的增加呈现先推迟后提前,再推迟的趋势。在海拔560~1060 m的地区,蒙古国EOS由290d推迟到297d,即由每年的10月17日（若是闰年,为10月16日）推迟至10月24日（若是闰年,为10月23日）,其提前幅度逐渐加快,由0.07d/a达到0.40d/a;在海拔1060~3060 m的地区,蒙古国EOS由297d提前到276d,即由每年的10月24日（若是闰年,为10月23日）提前至10月3日（若是闰年,为10月2日）,其提前幅度先由0.40d/a逐渐加快到0.58d/a,再减缓至0.1d/a,最终加快到0.15d/a,整体提前幅度呈减缓趋势;自海拔3060 m往上,EOS由276d推迟到282d,即由每年的10月2日（若是闰年,为10月1日）推迟至10月8日（若是闰年,为10月7日）,其推迟幅度先逐渐加快到0.19d/a,后减缓至0.09d/a。
如图4e和图4f可知,研究区植被生长季长度（LOS）随海拔高度的增加呈现先延长后缩短,再延长的趋势。在海拔560~1060 m的地区,蒙古国LOS由155d延长到172d,而其延长幅度逐渐加快,由0.12d/a达到0.84d/a;在海拔1060~3060 m的地区,蒙古国LOS缩短到147d,而其缩短幅度先由0.84d/a逐渐加快到0.91d/a,再减缓至0.03d/a,最终加快到0.59d/a,整体提前幅度呈减缓趋势;自海拔3060 m往上LOS由147d推迟到157d,其推迟幅度逐渐加快到1.42d/a。

3.3 蒙古国植被物候与地表温度和降水的相关性

3.3.1 植被返青期与地表温度和降水的相关性 为了更加精确地认识到蒙古国植被返青期对地表温度和降水的响应特征,本研究通过对2001—2019年植被返青期发生前一个月（3月份）地表温度和降水量与植被返青期进行了相关性分析,得到蒙古国植被返青期与地表温度和降水的相关性系数,如图5所示。
图5 2001—2019年蒙古国植被返青期（SOS）与地表温度和降水的相关性分析

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 5 Correlation analysis between the strat of growing season and surface temperature and precipitation in Mongolia from 2001 to 2019

蒙古国植被返青期（SOS）与日间地表温度（DLST）和夜间地表温度（NLST）的相关性趋势并不相同（图5a、图5c）。结果表明,植被SOS与DLST总体呈不显著正相关（占研究区面积86.7%）。其中蒙古国中部（中央省、前杭爱北部）和东北部（东方省、肯特）部分地区SOS与DLST总体呈极显著或显著相关关系,这些地区的面积占研究区总面积的18.3%,据前文可知进行相关性分析时已经排除了降水干扰,因此,这些地区返青期的推迟可能是由于地表温度升高导致水分蒸发加剧破坏植被生长而造成的。植被SOS与DLST呈负相关的区域位于蒙古国西南部,但其极显著和显著负相关区域仅占研究区 0.1%。植被SOS与NLST总体呈不显著正相关（占研究区面积84.3%）。其中位于蒙古国东北部（东方省、肯特、苏赫巴托尔）地区的植被SOS与NLST总体呈显著相关或极显著相关关系,占研究区总面积的4.2%。但是在蒙古国西南部和杭爱山脉附近地区,植被SOS与NLST呈不显著负相关的趋势,其极显著和显著负相关区域仅占研究区 0.1%。这是由于夜间地表温度较高,较高的温度会导致呼吸作用的加强以及蒸腾作用的加强,不利于植被的生长。
在日间地表温度（DLST）和夜间地表温度（NLST）的影响下,植被返青期（SOS）与3月份降水量的偏相关分析（图5b、图5d）空间趋势大体一致。结果表明,植被SOS与3月份降水量极少部分呈现显著或极显著相关关系,可能是由于蒙古国降水量少且稳定性差。植被SOS与3月份降水总体呈不显著正相关趋势,但其中显著相关和极显著相关的区域大约占研究区面积1.5%,极显著与显著正相关部分（占研究区面积1%）主要分布在蒙古国布尔干和色楞格极少部分地区,而极显著与显著负相关部分（占研究区面积0.5%）主要分布在蒙古国库苏古尔少部分地区。
3.3.2 植被枯黄期与地表温度和降水的相关性 本研究时间尺度内蒙古国植被枯黄期（EOS）发生的时间主要集中在270~310d,为了得到更准确的植被枯黄期（EOS）对地表温度和降水的响应特征,选取蒙古国19 a中9月份的地表温度和降水与枯黄期（EOS）进行偏相关分析,结果如图6所示。
图6 2001—2019年蒙古国植被枯黄期（EOS）与地表温度和降水的相关性分析

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为 GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 6 Correlation analysis between the end of growing season and surface temperature and precipitation in Mongolia from 2001 to 2019

蒙古国植被枯黄期（EOS）与日间地表温度（DLST）和夜间地表温度（NLST）的相关性趋势差异较大（图6a、图6c）,植被EOS与DLST总体呈不显著正相关（占研究区面积70%）。其中蒙古国东方省和肯特省部分地区的植被EOS与DLST呈现极显著与显著正相关的关系,这些地区温度较高,导致植被EOS推迟,且仅占研究区总面积的1.7%。植被EOS与NLST总体呈不显著正相关（占研究区面积87.7%）。其中10.4%呈显著相关和极显著相关趋势,且10.3%为极显著与显著正相关,主要分布在蒙古国布尔干、乌兰巴托、肯特省南部、苏赫巴托尔东部地区。
在日间地表温度（DLST）和夜间地表温度（NLST）的影响下,植被枯黄期（EOS）与9月份降水量的偏相关分析（图6b、图6d）结果显示,极少部分地区达到了0.01或0.05的显著性水平。其中显著相关和极显著正相关的部分（占研究区面积1%）多位于蒙古国温度高、降水量少的戈壁地区。总的来说,蒙古国地表温度的升高可能会推迟植被枯黄期的发生,而且降水的增加会使植被得到更多水分的给养,植被生长更加旺盛,从而使植被枯黄期显著推迟。
3.3.3 植被生长期长度与地表温度和降水的相关性 植被生长季长度（LOS）能反映一个地区植被生长状态,间接反映该地常年的水热状况。选取蒙古国19a中年均地温和年降水量、3—10月份的平均地温和平均降水分别与植被生长季长度（LOS）进行偏相关分析（图7）。分析结果显示,蒙古国植被LOS与年均地温和3—10月份的平均地温总体呈负相关关系,与姜康[50]52研究相反,这可能跟研究区范围大小及温度数据时间不同有关。其显著相关和极显著相关在空间分布稍有差异（图7a、图7c）。
图7 2001—2019年蒙古国植被生长季长度（LOS）与地表温度和降水的相关性分析

注：该图基于自然资源部地图技术审查中心标准地图（审图号为GS（2020）4631号）制作,底图无修改。

Fig. 7 Correlation analysis between the length of growing season and surface temperature and precipitation in Mongolia from 2001 to 2019

分析结果可知,研究区有80%的区域LOS与年平均地表温度呈负相关关系,比LOS与3—10月平均地表温度呈负相关关系的区域占比高17%。如图7a和图7c所示,在库苏古尔南部、后杭爱中部、中戈壁北部地区,LOS随年平均地表温度的升高而延长,随3—10月平均地表温度的升高而缩短。研究区植被LOS受3—10月平均地表温度影响比受年平均地表温度影响略显著。生长季长度（LOS）与年平均地表温度呈显著相关和极显著负相关部分仅占研究区面积0.3%,主要分布在中央省、肯特和苏木贝尔三省交界处。生长季长度（LOS）与3—10月平均地表温度呈显著相关和极显著相关部分占研究区面积1.2%,其中显著负相关部分（占研究区面积0.8%）主要分布在扎布汗东北部、色楞格东北部、中央省和肯特省交界处以及东方省部分地区,而显著正相关部分主要分布在库苏古尔南部和中戈壁省北部地区。
随着年均降水量和3—10月份的平均降水量的增加,蒙古国植被生长季长度（LOS）呈缩短趋势的面积大于呈延长的面积,因此总体呈负相关关系,其显著相关和极显著相关分别占研究区面积的5.2%和4.4%（图7b、图7d）。植被生长季长度（LOS）与年均降水量显著相关和极显著负相关部分占研究区面积4.9%,主要分布在蒙古国西北部（乌布苏、扎布汗）、蒙古国东部（东方省、肯特东北部、苏赫巴托尔）。生长季长度（LOS）与3—10月平均降水量显著相关和极显著负相关部分占研究区面积4.3%,主要分布区域和生长季长度（LOS）与年均降水量呈显著相关和极显著负相关的区域比较一致。

4 讨论

蒙古国年平均降水量由北向南逐渐变小,年平均地表温度从北向南逐渐升高,且地形空间分布差异明显,其植被物候空间分布与地形、降水和地表温度空间分布有一定关系,尤其是温度较高、降水相对较少的蒙古国西南部稀疏植被区,返青期（SOS）发生时间最早,与姜康等[51]2497研究蒙古高原地区植被返青期对气候变化的响应分析结果一致,随着时间的增长,地表温度升高,其返青期（SOS）呈提前趋势;降水量增加导致西南部地区植被枯黄期（EOS）发生时间最晚,从而导致该地区植被生长季长度（LOS）延长。结合蒙古国近19a来未发生变化的草甸草地、典型草地和荒漠草地的矢量数据,分别获取蒙古国草甸草地、典型草地和荒漠草地返青期（SOS）、枯黄期（EOS）和生长季长度（LOS）植被物候数据。如图8所示,蒙古国不同草地植被物候特征有所不同,按照物候期发生时间早晚和发生时间长短可知,返青期（SOS）排序为：荒漠草地<典型草地<草甸草地;枯黄期（EOS）排序为：草甸草地<典型草地<荒漠草地;生长季长度（LOS）排序为：荒漠草地>草甸草地>典型草地。总体来看,荒漠草地返青期和枯黄期对降水和地表温度的变化比较敏感,其植被物候生长季持续时间最长。研究结果表明,不同草地植被物候年际变化特征差别较大,草甸草地植被返青期（SOS）整体提前,典型草地和荒漠草地植被返青期（SOS）整体推迟。草甸草地和荒漠草地植被枯黄期（EOS）整体推迟,典型草地植被枯黄期（EOS）整体提前。草甸草地植被生长季长度（LOS）整体呈延长趋势,典型草地和荒漠草地植被生长季长度（LOS）总体呈缩短趋势。
图8 2001—2019年蒙古国不同草地植被类型植被物候年际变化分布

Fig. 8 Interannual variation trend of the vegetation phenology of different grassland vegetation types in Mongolia from 2001 to 2019

蒙古国植被不同植被物候期对海拔的响应是不同的。蒙古国植被返青期平均分布受海拔的影响几乎很小,但其年际变化趋势受海拔影响较大,是三个植被物候期最大的一个。而枯黄期与生长季长度平均物候期随海拔高度的增加变化较大,其枯黄期年际变化趋势受海拔影响比生长季长度年际变化趋势所受影响小。Wu等[52]对北半球秋季植被枯黄的影响因素进行研究,结果表明植被枯黄期发生前的日间温度与夜间温度的升高对枯黄期产生的影响是相反的。而本研究发现蒙古国植被返青期受植被返青前的日间地表温度影响大于夜间地表温度,而植被枯黄期受夜间地表温度的影响比日间地表温度大,由于枯黄期发生时间为10月份,这段时间研究区昼夜温差较大,白天温度远远高于夜间温度,此时,夜间地表温度越高,枯黄期发生时间越晚,植被推迟枯黄。Shen等[53]以蒙古国为研究对象,研究植被NDVI变化特征发现,研究区植被NDVI与地表温度显著负相关,地表温度的升高被认为会对植被活力产生负面影响。蒙古国植被返青期发生前一个月（3月份）降水增多,导致返青期推迟。这是由于蒙古国3月份气温较低,此时蒙古国降水多是以降雪的形式出现,由于冰雪融化需要消耗大量的热量,因此地表温度降低,植被返青期推迟。而在植被枯黄期发生前一个月,蒙古国戈壁荒漠地区,因其温度高、降水量少,植被生长环境脆弱,需要较好的水热条件来维持,受降水影响比较大。若该地区降水突然增多,且温度较高,其荒漠草地短时间内迅速生长,从而导致枯黄期推迟。

5 结论

本研究获取并分析2001—2019年蒙古国植被不同物候期数据,系统分析了蒙古国植被物候的动态特征及变化趋势,结合蒙古国独特的地理位置和自身人类活动的特点,研究了过去19 a来蒙古国植被物候变化特征及其对地理要素的响应特征,得出如下结论：
（1）蒙古国西南部温度较高的稀疏植被区的SOS较早,随着时间的增长,其SOS呈推迟趋势,与该地区降水量减少有关。蒙古国SOS总体推迟,EOS总体提前,从而导致其LOS缩短,且缩短时间最长可达2d以上。随海拔升高蒙古国植被SOS呈提前趋势,EOS呈先推迟后提前,再推迟的趋势,LOS变化趋势与EOS变化趋势相同,总体呈现先延长后缩短,再延长的趋势。在海拔960 m和3060 m处植被物候变化显著。
（2）蒙古国物候期与地表温度数据进行偏相关分析的结果显示,不同植被物候与地表温度（DLST和NLST）的相关性是不同的。SOS与DLST总体呈不显著正相关关系,有18.3%的研究区域呈显著正相关,有4.2%的区域SOS与NLST呈显著正相关。但仅有1.7%的区域EOS与DLST呈极显著与显著正相关,有10.3%的区域EOS与NLST呈极显著与显著正相关。由此可知,蒙古国植被EOS受NLST的影响比DLST大。LOS与年均地温和3—10月份的平均地温总体呈不显著负相关关系,即温度升高,植被生长季长度缩短。
（3）蒙古国物候期与降水量数据进行偏相关分析的结果显示,SOS与3月份平均降水、EOS与9月份平均降水总体呈正相关关系。由于3月份研究区整体温度不高,较多的降水量造成土壤发生冻结致使植被返青期推迟;而9月份温度相对较高,降水的增多有利于植被的生长,会延长枯黄期。植被LOS与年均降水量和3—10月份的平均降水量总体呈负相关关系。
本研究发现可有助于根据蒙古国不同植被物候期的开始及结束时间来确定草原放牧活动的时间,依据植被物候变化趋势确定不同区域草原放牧活动的强度,从而抑制草地退化,实现合理利用草地资源。随着卫星数据获取和处理水平的提高,未来可能有更高质量的数据支持蒙古国植被物候研究,从而更显著提高物候期估算的时间分辨率。同时,也将进一步获取该地区地面实际观测植被物候数据,以期获得更好的地面验证数据,提高遥感估测的精度。总体上,蒙古国植被物候变化特征及其对全球变化的响应是敏感和复杂的,后续将进一步分析蒙古国不同植被类型的物候变化特征及其对气候和地形的差异响应特征,并据此对蒙古国进行干旱气候分区研究,且还应该更多考虑植被物候对坡度、坡向、积雪、太阳辐射、湿度及土地覆盖等多种要素变化的响应。

真诚感谢二位匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力,评审专家对本文整体研究思路、研究现状、研究方法、结果分析、结论梳理、语言表达等方面的修改意见,使本文获益匪浅。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Bindoff N L, Stott P A, AchutaRao K M, et al. Detection and attribution of climate change from global to regional. Climate Change 2013 Synthesis Report. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2013: 919.

[2]
范德芹, 赵学胜, 朱文泉, 等. 植物物候遥感监测精度影响因素研究综述. 地理科学进展, 2016, 35(3): 304-319.

DOI

[Fan Deqin, Zhao Xuesheng, Zhu Wenquan, et al. Review of influencing factors of accuracy of plant phenology monitoring based on remote sensing data. Progress in Geography, 2016, 35(3): 304-319.]. DOI: 10.18306/dlkxjz.2016.03.005.

DOI

[3]
陈效逑, 王林海. 遥感物候学研究进展. 地理科学进展, 2009, 28(1): 33-40.

DOI

[Chen Xiaoqiu, Wang Linhai. Progress in remote sensing phenological. Progress in Geography, 2009, 28(1): 33-40.]. DOI: 10.11820/dlkxjz.2009.01.005.

DOI

[4]
徐雨晴, 陆佩玲, 于强. 气候变化对植物物侯影响的研究进展. 资源科学, 2004, 1(1): 129-136.

[Xu Yuqing, Lu Peiling, Yu Qiang. Review and prospect in the researches of influence of climate change on plant phenology. Resources Science, 2004, 1(1): 129-136.]. DOI: 10.3321/j.issn:1007-7588.2004.01.018.

DOI

[5]
Christian K, David B. Phenology under global warming. Science, 2010, 327(5972). DOI: 10.1126/science.1186473.

DOI

[6]
董晓宇, 姚华荣, 戴君虎, 等. 2000-2017年内蒙古荒漠草原植被物候变化及对净初级生产力的影响. 地理科学进展, 2020, 39(1): 24-35.

DOI

[Dong Xiaoyu, Yao Huarong, Dai Junhu, et al. Phenological changes of desert steppe vegetation and its effect on net primary productivity in Inner Mongolia from 2000 to 2017. Progress in Geography, 2020, 39(1): 24-35.]. DOI: 10.18306/dlkxjz.2020.01.003.

DOI

[7]
Myneni R B, Keeling C D, Tucker C J, et al. Increased plant growth in the northern high latitudes from 1981 to 1991. Nature, 1997, 386:698-702. DOI: 10.1038/386698a0.

DOI

[8]
Tucker C J, Slayback D A, Pinzon J E, et al. Higher northern latitude normalized difference vegetation index and growing season trends from 1982 to 1999. International Journal of Biometeorology, 2001, 45(4): 184-190. DOI: 10.1007/s00484-001-0109-8.

DOI PMID

[9]
Piao S L, Fang J Y, Zhou L M, et al. Variations in satellite derived phenology in China′s temperate vegetation. Global Change Biology, 2006, 12(4): 672-685. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01123.x.

DOI

[10]
Menzel A, Sparks T H, Estrella N, et al. European phenological response to climate change matches the warming pattern. Global Change Biology, 2006, 12(10): 1969-1976. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01193.x.

DOI

[11]
Jeong S J, Ho C H, GIM H J. Phenology shifts at start vs. end of growing season in temperate vegetation over the northern hemisphere for the period 1982-2008. Global Change Biology, 2011, 17(7): 2385-2399. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2011.02397.x.

DOI

[12]
Leurbaey M, Kartha S, olwig S, et al. Sustainable development and equity. Climate Change 2014: Mitigation of Climate Change. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 2014: 287.

[13]
Piao S L, Cui M D, Chen A P, et al. Altitude and temperature dependence of change in the spring vegetation green-up date from 1982 to 2006 in the Qinghai-Xizang Plateau. Agricultural and Forest Meteorolog, 2011, 151(12): 1599-1608. DOI: 10.1016/j.agrformet.2011.06.016.

DOI

[14]
Shen M G, Zhang G X, Cong N, et al. Increasing altitudinal gradient of spring vegetation phenology during the last decade on the Qinghai Tibetan Plateau. Agricultural and Forest Meteorology, 2014, 189-190:71-80.DOI: 10.1016/j.agrfor-met.2014.01.003.

DOI

[15]
Miao L J, Muller D, Cui X F, et al. Changes in vegetation phenology on the Mongolian Plateau and their climatic determinants. Plos One, 2017, 12(12): e0190313. DOI: 10.1371/journal.pone.0190313.

DOI

[16]
Zhang G L, Zhang Y J, Dong J W, et al. Green-up dates in the Tibetan Plateau have continuously advanced from 1982 to 2011. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2013, 110(11): 4309-4314. DOI: 10.2307/42583245.

DOI

[17]
葛君, 徐永飞, 安雪洋, 等. “一带一路”背景下中蒙俄经济走廊生态敏感区分析. 生态学报, 2019, 39(14): 5051-5057.

[Ge Jun, Xu Yongfei, An Xuexiang, et al. Analysis and research on ecologically sensitive area of China-Mongolia-Russia economic corridor the background of "Belt and Road". Acta Ecologica Sinica, 2019, 39(14): 5051-5057.]. DOI: 10.5846/stxb201808121720.

DOI

[18]
Li G, Wang J L, Wang Y J, et al. Spatial and temporal variations in grassland production from 2006 to 2015 in Mongolia along the China-Mongolia railway. Sustainability, 2019, 11(7): 2177. DOI: 10.3390/su11072177.

DOI

[19]
Wang J L, Cheng K, Liu Q, et al. Land cover patterns in Mongolia and their spatiotemporal changes from 1990 to 2010. Arabian Journal of Geosciences, 2019, 12(24): 778. DOI: 10.1007/s12517-019-4893-z.

DOI

[20]
魏海硕. 多源特征空间和地理分区建模支持下的蒙古国荒漠化信息精细提取. 淄博: 山东理工大学硕士学位论文, 2020: 10.

[Wei Haishuo. Desertification information extraction in Mongolia supported by multi-source feature space and geographical zoning modeling. Zibo: Master Dissertation of Shandong University of Technology, 2020: 10.]

[21]
Zemmrich A, Manthey M, Zerbe S, et al. Driving environmental factors and the role of grazing in grassland communities: A comparative study along an altitudinal gradient in western Mongolia. Journal of Arid Environments, 2010, 74(10): 1271-1280. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2010.05.014.

DOI

[22]
Menzel A, Sparks T H, Estrella N, et al. European phenological response to climate change matches the warming pattern. Global Change Biology, 2006, 12(10): 1969-1976. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01193.x.

DOI

[23]
Parmesan C. Ecological and evolutionary responses to recent climate change. Annual Review of Ecology Evolution and Systematics, 2006, 37:637-669. DOI: 10.1146/annurev.ecolsys.37.091305.110100.

DOI

[24]
Lin Chinsu, Dugarsuren N. Deriving the spatiotemporal NPP pattern in terrestrial ecosystems of Mongolia using MODIS imagery. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2015, 81(7): 587-598. DOI: 10.14358/PERS.81.7.587.

DOI

[25]
Batima P. Climate change vulnerability and adaptation in the livestock sector of Mongolia: A final report submitted to Assessments of Impacts and Adaptations to Climate Change (AIACC). (2014-11-01)[2021-02-01]. http://sedac.ciesin.columbia.edu/aiacc/progress/FinalRept_AIACC_AS06.pdf.

[26]
张韵婕, 桂朝, 刘庆生, 等. 基于遥感和气象数据的蒙古高原1982-2013年植被动态变化分析. 遥感技术与应用, 2016, 31(5): 1022-1030.

[Zhang Yunjie, Gui Chao, Liu Qingsheng, et al. The analysis of the vegetation dynamic changes from 1982 to 2013 in the Mongolian plateau based on satellite imageries and meteorological data. Remote Sensing Technology and Application, 2016, 31(5): 1022-1030.]. DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2016.5.1022.

DOI

[27]
包刚, 包玉龙, 阿拉腾图娅, 等. 1982-2011年蒙古高原植被物候时空动态变化. 遥感技术与应用, 2017, 32(5): 866-874.

[Bao Gang, Bao Yulong, Alatentoya, et al. Spatio-temporal dynamics of vegetation phenology in the Mongolian plateau during 1982-2011. Remote Sensing Technology and Application, 2017, 32(5): 866-874.]. DOI: 10.11873/j.issn.1004-0323.2017.5.0866.

DOI

[28]
毕哲睿. 蒙古高原雪深时空变化及其对草地植被物候影响研究. 呼和浩特: 内蒙古师范大学硕士学位论文, 2020: 40-42.

[Bi Zherui. Temporal and spatial changes of snow depth in Mongolia plateau and its impact on grassland vegetation phenology. Hohhot: Master Dissertation of Inner Mongolia Normal University, 2020: 40-42.]

[29]
乌日汗, 红雨, 包刚. 2001-2016年内蒙古植被物候变化及其对生产力的影响. 草地学报, 2019, 27(6): 1685-1693.

[Wu Rihan, Hong Yu, Bao Gang. The change of vegetation phenology and its impacts on vegetation productivity in Inner Mongolia during 2001-2016. Acta Agrestia Sinica, 2019, 27(6): 1685-1693.]. DOI: 10.11733/j.issn.1007-0435.2019.06.027.

DOI

[30]
Sun Zhigang, Wang Qinxue, Xiao Qingan, et al. Diverse responses of remotely sensed grassland phenology to interannual climate variability over frozen ground regions in Mongolia. Remote Sensing, 2015, 7(1): 360-377. DOI: 10.3390/rs70100360.

DOI

[31]
Dugarsuren N, Lin C. Investigation of vegetation dynamics of Mongolia using time series of NDVI in response to temperature and precipitation. Mongolian Journal of Biological Sciences, 2011, 9(1-2): 9-17. DOI: 10.22353/mjbs.2011.09.02.

DOI

[32]
Dugarsuren N, Lin C. Temporal variations in phenological events of forests, grasslands and desert steppe ecosystems in Mongolia: A remote sensing approach. Annals of Forest Research, 2016, 59(2): 175-190. DOI: 10.15287/afr.2016.400.

DOI

[33]
付阳, 陈辉, 张斯琦, 等. 基于群落类型的寒区旱区物候特征及其对气候因子的响应: 以2000-2019年柴达木盆地为例. 地理研究, 2021, 40(1): 52-66.

DOI

[Fu Yang, Chen Hui, Zhang Siqi, et al. Phenological characteristics of alpine arid region based on biome type and its responses to climate factors: A case study of Qaidam Basin from 2000 to 2019. Geographical Research, 2021, 40(1): 52-66.]. DOI: 10.11821/dlyj020200327.

DOI

[34]
Liu Q, Fu Y S, Zeng Z, et al. Temperature, precipitation, and insolation effects on autumn vegetation phenology in temperate China. Global Change Biology, 2016, 22(2): 644-655. DOI: 10.1111/gcb.13081.

DOI

[35]
Eckert Sandra, Hüsler Fabia, Liniger Hanspeter, et al. Trend analysis of MODIS NDVI time series for detecting land degradation and regeneration in Mongolia. Journal of Arid Environments, 2015, 113:16-28. DOI: 10.1016/j.jaridenv.2014.09.001.

DOI

[36]
Cao X, Feng Y, Wang J. Remote sensing monitoring the spatio-temporal changes of aridification in the Mongolian plateau based on the general Ts-NDVI space, 1981-2012. Journal of Earth System Science, 2017, 126(4): 58. DOI: 10.1007/s12040-017-0835-x.

DOI

[37]
Cao X, Feng Y, Wang J. An improvement of the Ts-NDVI space drought monitoring method and its applications in the Mongolian plateau with MODIS, 2000-2012. Arabian Journal of Geosciences, 2016, 9(6): 1-14. DOI: 10.1007/s12517-016-2451-5.

DOI

[38]
王卷乐, 程凯, 祝俊祥, 等. 蒙古国30米分辨率土地覆盖产品研制与空间分局分析. 地球信息科学学报, 2018, 20(9): 1263-1273.

DOI

[Wang Juanle, Cheng Kai, Zhu Junxiang, et al. Development and pattern analysis of Mongolian land cover data products with 30 meters resolution, 2018, 20(9): 1263-1273.]. DOI: 10.12082/dqxxkx.2018.180153.

DOI

[39]
Bao G, Qin Z H, Bao Y H, et al. NDVI-based long-term vegetation dynamics and its response to climatic change in the Mongolian plateau. Remote Sensing, 2014, 6(9): 8337-8358. DOI: 10.3390/rs6098337.

DOI

[40]
Mao D H, Wang Z M, Li L, et al. Spatio-temporal dynamics of grassland above ground net primary productivity and its association with climatic pattern and changes in Northern China. Ecological Indicators, 2014, 41:40-48. DOI: 10.1016/j.ecolind.2014.01.020.

DOI

[41]
Han G F, Xu J H. Land surface phenology and land surface temperature changes along an urban-rural gradient in Yangtze River Delta, China. Environmental Management, 2013, 52(1): 234-249. DOI: 10.1007/s00267-013-0097-6.

DOI

[42]
Clinton N, Yu L, Fu H H, et al. Global-scale associations of vegetation phenology with rainfall and temperature at a high spatio-temporal resolution. Remote Sensing, 2014, 6(8): 7320-7338. DOI: 10.3390/rs6087320.

DOI

[43]
Piao S, Fang J, Zhou L, et al. Variations in satellite derived phenology in China's temperate vegetation. Global Change Biology, 2006, 12(4): 672-685. DOI: 10.1111/j.1365-2486.2006.01123.x.

DOI

[44]
Piao S, Fang J, Zhou L, et al. Interannual variations of monthly and seasonal Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in China from 1982 to 1999. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984-2012), 2003, 108(D14): 4401. DOI: 10.1029/2002JD002848.

DOI

[45]
Zhou L, Tucker C J, Kaufmann R K, et al. Variations in northern vegetation activity inferred from satellite data of vegetation index during 1981 to 1999. Journal of Geophysical Research: Atmospheres (1984-2012), 2001, 106(D17): 20069-20083. DOI: 10.1029/2000JD000115.

DOI

[46]
于信芳, 庄大方. 基于MODIS-NDVI数据的东北森林物候期监测. 资源科学, 2006, 28(4): 111-117.

[Yu Xinfang, Zhuang Dafang. Monitoring forest phenophases of northeast China based on MODIS NDVI data. Resources Science, 2006, 28(4): 111-117.]. DOI: 10.3321/j.issn:1007-7588.2006.04.023.

DOI

[47]
宋春桥, 游松财, 柯灵红, 等. 藏北高原植被物候时空动态变化的遥感监测研究. 植物生态报, 2011, 35(8): 853-863.

[Song Chunqiao, You Songcai, Ke Linghong, et al. Spatio-temporal variation of vegetation phenology in the Northern Tibetan Plateau as detected by MODIS remote sensing. Chinese Journal of Plant Ecology, 2011, 35(8): 853-863.]. DOI: 10.3724/SP.J.1258.2011.00853.

DOI

[48]
付阳阳. 柴达木盆地植被物候时空变化及其对气候变化的响应. 石家庄: 河北师范大学硕士学位论文, 2017: 4-5.

[Fu Yangyang. The spatial and temporal variations of vegetation phenology and its response to climate changein Qaidam Basin. Shijiazhuang: Master Dissertation of Hebei Normal University, 2017: 4-5.]

[49]
李晨昊. 蒙古高原积雪变化及对草地植被物候影响的研究. 呼和浩特: 内蒙古师范大学硕士学位论文, 2019: 76-79.

[Li Chenhao. Study on the variation of snow cover and its impact on grassland vegetation phenology in Mongolian Plateau. Hohhot: Master Dissertation of Inner Mongolia Normal University, 2019: 76-79.]

[50]
姜康. 中蒙边境草原带物候变化及其主要影响因子. 呼和浩特: 内蒙古师范大学硕士学位论文, 2020: 48-52.

[Jiang Kang. Changes in phenology and their main factors in the grassland of China-Mongolia border. Hohhot: Master Dissertation of Inner Mongolia Normal University, 2020: 48-52.]

[51]
姜康, 包刚, 乌兰图雅, 等. 2001-2017年蒙古高原不同植被返青期变化及其对气候变化的响应. 生态学杂志, 2019, 38(8): 2490-2499.

[Jiang Kang, Bao Gang, Ulantuya, et al. Variations in spring phenology of different vegetation types in the Mongolian plateau and its responses to climate change during 2001-2017. Chinese Journal of Ecology, 2019, 38(8): 2490-2499.]. DOI: 10.13292/j.1000-4890.201908.027.

DOI

[52]
Wu C Y, Wang X Y, Wang H J, et al. Contrasting responses of autumn-leaf senescence to daytime and night-time warming. Nature Climate Change, 2018, 8(12): 1092-1096. DOI: 10.1038/s41558-018-0346-z.

DOI

[53]
Shen X J, Liu B H, Henderson M, et al. Asymmetric effects of daytime and nighttime warming on spring phenology in the temperate grasslands of China. Agricultural and Forest Meteorology, 2018, 259:240-249. DOI: 10.1016/j.agrformet.2018.05.006.

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