英语原文共 14 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

以NDVI表示过去三十年中国城市植被覆盖变化特征

摘要

中国对城市植被受三十年密集城市化的影响很有兴趣但很少研究。 在本文使用卫星导出归一化差异植被指数（NDVI）和社会经济学评估城市化影响的数据在中国117个大城市的植被覆盖在过去三十年。我们的研究结果表明目前的城市化进程已经恶化了中国大部分城市的城市植被特别是在华东地区。在全国范围内，平均城市NDVI（NDVIu）显着在过去三十年中减少（P lt;0.01），两个不同的时期不同可以确定1982-1990和1990-NDVIu没有显示统计学意义。1990年以前的趋势明显下降，1990年（P lt;0.01）。不同地区也显示NDVIu转折点的时间差异。

NDVI开始大幅下滑的一年中，华东地区1987年和1990年，而NDVI在西方直到1998年，中国保持相对稳定。NDVI变化在长江三角洲珠江三角洲有两个地区正在经历着最快速的城市化进程，中国也表现出不同的特点。从20世纪80年代初到90年代中期，珠江三角洲NDVI快速下滑;而在长江三角洲，NDVI没有这样变化，直到20世纪90年代初才大幅度下降。 这样NDVI变化的不同模式是密切相关的与政策导向的城市化差异有关，这些地区的动态突出实施可持续城市的重要性发展政策。

关键词：中国城市规范化差异 植被指数（NDVI）城市化 植被覆盖变化

介绍

2007年，全球有50％的人口居住在城市（UN HABITAT 2006; Grimm et al，2008）。到2030年预计全球城市人口将达到50亿（联合国人居署2006）。快速的城市化需求和关于城市的水和能源和矿物材料日益增加，。

例如，城市消费三分之二的世界能源和产量超过了世界二氧化碳排放量的70％（国际能源）代理2008）。因此，环境的可持续性的城市地区越来越多。近年来的关注和成为热点城市环境与生态研究（Breuste2002; Jung et al,2003;马丁等人2004;张et al, 2004; Myeong et al, 2006; Grimm et al, 2008）。城市绿色植被斑块显着的环境功能如小气候调整（Zhou et al,2004），热岛效果减轻（冯小姐2000年），降噪（方凌2003），空气污染减排（Currie and Bass 2005）和审美欣赏（McPherson等人，2005）。例如，Zhou et al（2004）建议降低城市植被，可能负责增加中国东南部市区温度的最低限度。最近的一份报告（Churkina等，2010）也发现城市碳密度相当于一些天然森林。动态的城市植被可能会留下足迹，全球生物地球化学循环（Grimm et al，2008）。然而，城市植被的敏感度城市化，城市化进程扩大与集约用地变化，经济发展，人口快速增长（Antrop 2000; Weber and Puissant 2003）尚未系统研究。

中国经历了20世纪80年代以来世界上最显着的的城市化（联合国家2006）。其城市化率（比例）城市人口占总人口的百分比给定地区）从1982年的21％上升到45％2007年（Shen 2005;国家​​统计局2008），而且还在上升。大都市的数量定义为人口超过的一百万，在三十年里翻了四番（陈和Xu 2007）。同时，快速的缺点城市化，如空气和水的恶化质量也得到了广泛的关注（Zhao et al 2006a，b）。城市化也可以对植被覆盖发挥作用和生产力产生深刻的的影响（Fang et al。2003）。例如，虽然大部分中国地区有所增加，20世纪80年代初以来的植被生产力，长江三角洲和珠江三角洲显示由于快速城市化，植被生产力显着下降（Piao et al，2004）。尽管科学家和政策越来越受到关注，然而我们对城市植被的理解在密集的城市化下，在中国覆盖变化还是非常有限的，主要原因在于缺乏多年和国家规模观察数据。

归一化差异植被指数（NDVI）定义为近红外反射率和红色可见光反射率他们的总和和他们之间的差异的比率，是植被的指标生产力（Tucker等人，2005）。 NDVI已经广泛用于分析植被的动态（Zhou et al，2001）和一些城市研究（Fung and Siu 2000; Wilson et al，2003; Zhou et al，2004; Myeong等 2006）。 在这项研究中，我们使用20世纪80年代初的NOAA / AVHRR NDVI数据到2006年，评估中国大都市植被覆盖过去三十年城市化的影响。

数据和方法

网站和数据集

在这里，我们选择117个城市，每个都到2006年底，有一百多万居民中国大陆（图1）供我们研究。这些城市在中国人口稠密地区分布良好，总人口达到2.6亿（国家统计局2007）。中分辨率成像光谱仪（MODIS）全球土地覆盖地图500米空间分辨率（Friedl et al，2002）和a向量化中国城市分布图（中国国家测绘局1999）被用来划分每个城市的区域所选城市。 为了探索区域中国城镇化模式及其影响，在城市植被上，我们把这些城市分成几个三个不同的地区：东部、中部、西部（图.1）。另外我们也强调了长三角和珠江三角洲是被观察到的中国城市化进程最快速的（Zhou和Cao 1999）。

中国城市植被覆盖动态通过分析NDVI来解释区域变化。本研究中使用的NDVI数据由全球库存监测产生和建模研究组使用NOAA /AVHRR系列卫星的空间分辨率为8times;8平方公里，为期15天，从1982年到2006年（Tucker等人，2005）。该数据集的处理包括校准用于传感器降解和校正平流层火山气溶胶（Zhou et al。2001;Slayback等 2003）。最大值复合用于获得月度NDVI值（Holben，1986）。

社会经济数据集，包括城市人口、人均国内生产总值（GDP）和城市建成区，是从中编制的中国城市年度统计年鉴，1984-2006年（国家统计局2007）。对于每个城市，这些指标只涵盖市政行政区，不包括从属镇和村庄。调查方法一致在社会经济之后的全国各地国家局调查方案统计。

分析方法

平均生长季NDVI是经常使用的植被绿色指标（例如Zhou et al。2001; 塔克等人 2005; Slayback等 2003）。在为了估计每个城市的平均植被覆盖率（NDVIu），我们首先将生长季节的月度NDVI数据平均（4月至10月）。 然后，每个城市都是根据MODIS得到的全球土地覆盖地图和中国城市分布矢量化地图。 最后，我们叠加了城市生长季节区域图NDVI图像，在计算市区加权NDVI（NDVI）生长季平均值每个城市（方程式1）。

其中pi是城市NDVI图像的像素i的百分比，NDVIi是不断增长的季节NDVI为像素i。另外，我们也估计了每个城市周边的农村（NDVIb）植被覆盖。这里，NDVIb是通过生长季节平均来计算在城市像素的边缘之外的40公里以内像素的NDVI（5像素）。

研究期间，植被覆盖趋势估计使用最小二乘线性回归。随着不同地区的城市可能有不同的快速城市化时期，分段回归模型（Toms and Lesperance 2003）应用于检测年份显着植被覆盖开始或结束的趋势。在这个模型（方程2），两条回归线收敛于转折点（alpha;）。这一点是通过优化的将模型拟合为数据。 beta;1是转折点之前的斜率，beta;1 beta;2是斜率转折点。 评估是否合适在趋势分析中使用分段回归，应用Student t检验来测试统计学趋势变化的意义（beta;2）之间TP前后趋势。

（2）

结果

NDVIu的空间格局与NDVIu和NDVIb之间的差异

图2显示了NDVIu的空间格局和研究期间NDVIb和NDVIu之间的的差异。如图所示图2A。主要发现中国中部NDVIu值较大，而在西北城市，NDVIu通常低于0.40。此外，珠江三角洲城市的NDVIb值一般（惠州和东莞除外）小于0.40（图2）。 在区域规模上，中国中部城市的平均水平NDVIu在中国东部和西部分别为0.42和0.41。

虽然这是大多数城市的一般现象（84％或98/117）表示的植被在市区覆盖比周边地区更低，各种不同区域的格局也检测到NDVIu和NDVIb之间的不同（图2b）。大（大于.0.1）为负NDVIu和NDVIb之间的差异主要出现在华东沿海地区。 结果，在区域规模上，华东地区显示NDVIu和NDVIb之间的最大差异平均为0.07（P lt;0.01），而西方中国的差距最小0.03（P lt;0.01）。在中国中部NDVIu与NDVIb的差异为0.05（P lt;0.01）。

为了探索负责的驱动因素对于观察到的两者的空间模式城市植被覆盖及其周围植被覆盖的差异，NDVIu和NDVIu和NDVIb之间的差异对照对数转化的城市化进行了绘制指标（城市人口，人均国内生产总值城市建成区）（图3）。NDVIu和NDVIu和NDVIb两者之间的区别呈负相关，城市建成区占比最大所有三个城市化指标之间的差异（R2 = 0.30，P lt;0.01; R2 = 0.16，P lt;0.01，分别表示较低的城市NDVIu和大城市NDVIu与NDVIb之间的差异。

NDVIu的时间趋势和差异

图4显示了NDVIu线性的空间分布的趋势，NDVIb的线性趋势，以及从1982年到2006年NDVIu的差异线性趋势和NDVIb。最大的负数NDVIu趋势（大于-0.002年-1）主要在华东地区观察到在珠江三角洲和长江Delta（图4a）。总的来说，在华东地区，54个城市中有40个（74％）显示NDVIu阴性趋势，平均坡度为-1.32times;年-1（P lt;0.01;图5），而NDVIu趋势下降在其他两个地区的实力较差（中国中部-0.2times;一年（P =0.63）和-0.04times;一年（P = 0.91）。

在全国范围内，虽然所有抽样城市平均NDVIu都显着下降，以0.67times;年的比例（P lt;0.01;图 5a和表1），城市NDVI动态趋势沿时间尺度可分为两个不同时期，1990年的转折期点。1990年以前的NDVIu没有统计显示显趋势，然而1990年以后显着下降（1.288plusmn;年，P lt;0.01）。NDVIu类似的变化模式是在不同的时间点在区域尺度观察的转折点（图5b）。在中国中部和华东地区，NDVIu开始了在1987年和1990年分别大幅下降；而在西部地区，NDVIu仍然存在，直到1998年才开始减少（表1），之后在华东地区观察到转折点和西部地区显着下降，而不是在中国中部地区。

然后，我们选择了中国的两个最发达的业化地区，珠江三角洲和长江三角洲，为NDVIu时间趋势分析（图5c），在珠江三角洲，NDVIu显著下跌在率-5.72times;年-1前1997（P lt;0.01），然后保持相对恒定（P =0.58）。相比之下，在长三角洲显著下降趋势不明显，直到1990年后（-3.06times;年-1，P lt;0.01）。

NDVIu和NDVIb之间的差异时间趋势相较于NDVIu趋势，在中欧和中国西部越来越多的城市呈现负趋势。图3个空间NDVIu和差的关系NDVIu和NDVIb随着城市化的指标之间（市区人口，人均GDP，城镇建成区）对所有引用。NDVIu之间的关系人口，B NDVIu和建成的关系区;Ccedil;NDVIu和人均GDP之间的关系;随着人口NDVIu和NDVIb之间的差d的关系;区别关系NDVIu和NDVIb与城市建成区之间;NDVIu和之间的差F的关系NDVIb人均。城市化指标国内生产总值（市区人口，人均城市建成区面积GDP）是数转换与观察的下降趋势。

NDVIu和NDVIb之间的差也比这两个是NDVIu更突出区域（图5e），它意味着在研究期间NDVIb在增加。另外，NDVIu在降低之间的差异趋势和NDVIb似乎来自对中国东部，中增加（图5e和表2）。在过去25年，NDVIu之间的差异NDVIb为珠江三角洲和长江三角洲地区每年显著下降1.58times;年-1（P lt;0.01）和0.99times;年-1（P lt;0.01 ;.图5F和表2）的速率，分别而在中国西部，它是显著用0.31times;年-1（P的速率降低=0.02）。另外，在区域范围内，在所有三个地区，这样显著NDVIu和NDVIb之间的差值的趋势主要发生在上世纪90年代初以前，这会变得无统计学意义。在中国东部，，在NDVIu和NDVIb之间的差异也显著下降，观察到（P = 0.01），尽管趋势的幅度（-0.55times;年-1）的只有1993前的9％（图5E ;.表2）。

NDVI变化的关系和城市化

图6所示NDVIu趋势之间的关系，在NDVIu之间的差异趋势和NDVIb和城市化指标趋势（市区人口计算，人均城市GDP建成区面积）。在不同的城市，人均GDP是最能说明在NDVIu趋势（R2 =0.31）变化。对于在NDVIu和NDVIb之间的趋势差，在人均国内生产总值潮流和趋势在城市建成区面积也有类似的解释权力（R2 =分别为0.17和0.20）。城市人口NDVIu和NDVIb之间的趋势在NDVIu和区别这两种趋势也显著相关（图6）。

讨论

NDVIu的空间模型

我们的研究结果表明，在中国中部城市比西部或东部具有较高的平均NDVI，其可以大致地由说明中部和西部之间环境差异，中部和东部之间。历史发展也可能导致这个差异现象，相较于中国西​​部，通常年降水量小于400毫米并且由干旱或半干旱植被为主，中国中部是非常潮湿和更高，在另一方面，对于大部分的工厂生产效率。中国中部城市，城市地形通常是更加多样，含有较多的小丘陵地带，其通常仍然是全部或部分森林，比东部城市通常是很倒伏的水浸平原。例如，在中部城市长沙是岳麓山森林，中部城市中心武汉是森林珞珈。此外，东部城市通常比

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[27780]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word