像元尺度上薏米植被指数与气象因子的关系研究

doi:10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0631

中国农学通报 ›› 2024, Vol. 40 ›› Issue (26): 66-72.doi: 10.11924/j.issn.1000-6850.casb2023-0631

• 资源·环境·生态·土壤·气象 • 上一篇下一篇

像元尺度上薏米植被指数与气象因子的关系研究

尹佳琪¹(), 张梅¹(), 罗箭宇², 陈玉光¹, 杨欣虹³, 董雨鑫¹

¹ 辽阳市气象局，辽宁辽阳 111010
² 凤城市气象局，辽宁凤城 118100
³ 灯塔市气象局，辽宁灯塔 111300

收稿日期:2023-09-05 修回日期:2024-04-18 出版日期:2024-09-15 发布日期:2024-09-11
通讯作者:
张梅，女，1967年出生，辽宁辽阳人，高级工程师，本科，主要从事生态与农业气象服务方面的工作。通信地址：111010 辽宁省辽阳市白塔区中心路166号辽阳市气象局，Tel：0419-4226625，E-mail：zmlyqx@163.com。
作者简介:
尹佳琪，女，1995年出生，吉林长春人，助理工程师，硕士，主要从事生态与农业气象服务方面的工作。通信地址：111010 辽宁辽阳白塔区中心路166号辽阳市气象局，Tel：0419-4226625，E-mail：847926853@qq.com。

Study on Relationship Between Coix Seed Vegetation Index and Meteorological Factors at Pixel Scale

YIN Jiaqi¹(), ZHANG Mei¹(), LUO Jianyu², CHEN Yuguang¹, YANG Xinhong³, DONG Yuxin¹

¹ Liaoyang Meteorological Bureau, Liaoyang, Liaoning 111010
² Fengcheng Meteorological Bureau, Fengcheng, Liaoning 118100
³ Dengta Meteorological Bureau, Dengta, Liaoning 111300

Received:2023-09-05 Revised:2024-04-18 Published:2024-09-15 Online:2024-09-11

摘要/Abstract

摘要：

本文旨在研究气象条件对薏米生长的影响，为更好的了解气象条件对薏米生长的影响，通过使用归一化植被指数(NDVI) 作为衡量指标。基于辽阳薏米种植区像元尺度上2013—2020年的遥感数据，结合同期气象台站的气象数据，采用相关分析和T-检验等方法，进行了逐个像元的分析。能够很好的反映植被长势和空间特异特征。结果表明，在多年时间序列水平上，生长季的气象因子变化对薏米植被生长均有促进作用。其中，气温、降水、日照、相对湿度与薏米NDVI值呈现显著的正相关关系，尤其气温的影响最为明显。薏米NDVI对前推一月气温敏感性反映最强，并且在生长季薏米NDVI对气温滞后效应最强，其次是对日照时数、相对湿度滞后效应，而对降水的滞后效应则不显著。本研究对于理解薏米种植区的生态环境变化及其对薏米生长趋势的预测具有重要意义。

关键词: 薏米, 气象因子, NDVI, 相关分析, 气象条件, 气温敏感性, 滞后效应

Abstract:

The Normalized Vegetation Index (NDVI) can effectively reflect vegetation growth and spatial characteristics. In order to better understand the impact of meteorological conditions on the growth of Coix seed, this paper uses correlation analysis, T-test and other methods to conduct pixel by pixel analysis based on the remote sensing data of Liaoyang Coix seed growing region from 2013 to 2020 on the pixel scale, combined with the meteorological data of meteorological stations in the region from 2013 to 2020. The results indicate that at the level of multi-year time series, changes in meteorological factors during the growth season have a promoting effect on the growth of Coix seed vegetation. Temperature, precipitation, sunlight, relative humidity have significant positive correlations with Coix seed NDVI values, with temperature being the most correlated. Coix seed NDVI has the strongest sensitivity to the temperature in the previous month; In growing season, NDVI has the strongest hysteresis effect on temperature, followed by sunshine duration and relative humidity, and has no significant hysteresis effect on precipitation. The research results are of great significance for predicting the growth of Coix seed based on the ecological environment changes in the Coix seed planting area.

Key words: Coix seed, meteorological factors, NDVI, correlation analysis, climatic conditions, air temperature sensitivity, lag effect

尹佳琪, 张梅, 罗箭宇, 陈玉光, 杨欣虹, 董雨鑫. 像元尺度上薏米植被指数与气象因子的关系研究[J]. 中国农学通报, 2024, 40(26): 66-72.

YIN Jiaqi, ZHANG Mei, LUO Jianyu, CHEN Yuguang, YANG Xinhong, DONG Yuxin. Study on Relationship Between Coix Seed Vegetation Index and Meteorological Factors at Pixel Scale[J]. Chinese Agricultural Science Bulletin, 2024, 40(26): 66-72.

图/表 10

参考文献 26

[1]	沈晓霞, 孙健, 王志安. 不同产地薏苡仁食味品质分析[J]. 科技通报, 2021, 37(6):25-28.
[2]	黄丽华, 李芸瑛, 李充璧. 不同产地的薏米营养成分分析[J]. 食品研究与开发, 2016, 37(22):24-26.
[3]	刘泽宇, 尹淑涛, 张昊. 不同产地薏米的营养品质比较[J]. 食品研究与开发, 2021, 42(15):1-7.
[4]	王立峰, 姚猛, 秦博闻, 等. 薏米的营养价值及应用最新研究进展[J]. 粮油食品科技, 2022, 30(2):12,24-30.
[5]	孙传颖, 边亚辉, 刘富启. 薏米高产栽培技术[J]. 河北农业, 2015(4):16-18.
[6]	REES, MARK, CONDIT, et al. Long-term studies of vegetation dynamics[J]. Science, 2001, 293:650-655. doi: 10.1126/science.1062586 pmid: 11474101
[7]	LIU H Q, HUETE A. A feedback based modification of the NDVI to minimize canopy background and atmospheric noise[J]. IEEE transactions on geoscience and remote sensing, 1995, 33(2):457-465.
[8]	孙艳玲, 延晓冬, 谢德体. 基于因子分析方法的中国植被NDVI与气候关系研究[J]. 山地学报, 2007(1):54-63.
[9]	郭佳. 基于随机森林的遥感干旱监测模型及其应用研究[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2016.
[10]	徐建文, 居辉, 刘勤, 等. 黄淮海地区干旱变化特征及其对气候变化的响应[J]. 生态学报, 2014, 34(2):460-470.
[11]	郭磊, 王世东. 河南省近30年植被指数与气象因子的相关性分析[J]. 生态科学, 2018, 37(5):102-112.
[12]	崔婷. 作物归一化植被指数(NDVI)变化规律试验研究[D]. 杨凌: 西北农林科技大学, 2019.
[13]	丁瑞, 王兆礼, 陈晓宏. 西南河流源区归一化植被指数时空动态变化及其与气候因子的关系[J]. 水电能源科学, 2018, 36(2):15-19.
[14]	付建新, 曹广超, 郭文炯. 1998—2017年祁连山南坡不同海拔、坡度和坡向生长季NDVI变化及其与气象因子的关系[J]. 应用生态学报, 2020, 31(4):1203-1212. doi: 10.13287/j.1001-9332.202004.018
[15]	徐嘉昕, 房世波, 张廷斌, 等. 2000—2016年三江源区植被生长季NDVI变化及其对气候因子的响应[J]. 国土资源遥感, 2020, 32(1):237-246.
[16]	王雨晴, 张成福, 李晓鸿. 内蒙古典型草原区NDVI对气候变化的响应[J]. 水土保持研究, 2020, 27(4):201-205.
[17]	尼加提·伊米尔, 满苏尔·沙比提, 玉苏甫·买买提. 天山北坡植被NDVI时空变化及其与气候因子的关系[J]. 干旱区研究, 2019, 36(5):1250-1260.
[18]	许玉凤, 潘网生, 张永雷. 贵州高原NDVI变化及其对气候变化的响应[J]. 生态环境学报, 2020, 29(8):1507-1518. doi: 10.16258/j.cnki.1674-5906.2020.08.002
[19]	栾金凯, 刘登峰, 刘慧, 等. 植被指数与气象因子在像元尺度的多元线性回归研究[J]. 华北水利水电大学学报(自然科学版), 2020, 41(3):14-24.
[20]	FU B H, BURGHER Isabela. Riparian vegetation NDVI dynamics and its relationship with climate, surface water and groundwater[J]. Journal of arid environments, 2015, 113:59-68.
[21]	彭小清, 张廷军, 钟歆玥, 等. 祁连山黑河流域NDVI时空变化及其对气候因子的响应[J]. 兰州大学学报(自然科学版), 2013, 49(2):192-202.
[22]	田宝星, 刘丹, 宫丽娟, 等. 西辽河流域归一化植被指数与气象因子相关性分析[J]. 气象与环境学报, 2021, 37(3):88-93.
[23]	徐兴奎, 林朝晖, 薛峰, 等. 气象因子与地表植被生长相关性分析[J]. 生态学报, 2003, 23(2):10.
[24]	张远东, 张笑鹤, 刘世荣. 西南地区不同植被类型归一化植被指数与气候因子的相关分析[J]. 应用生态学报, 2011, 22(2):8.
[25]	渠翠平, 关德新, 王安志, 等. 科尔沁草甸草地归一化植被指数与气象因子的关系[J]. 应用生态学报, 2009, 20(1):58-64.
[26]	刘绿柳, 许红梅. 黄河流域主要植被类型NDVI变化规律及其与气象因子的关系[J]. 中国农业气象, 2007, 28(3):4.

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	0.205	-0.006	-0.158	-0.025
6月	0.576*	0.003	0.312	0.228
7月	0.214	0.637*	-0.469	0.052
8月	-0.042	-0.002	0.006	-0.019
9月	-0.028	-0.055	-0.046	0.030

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	0.205	-0.006	-0.158	-0.025
6月	0.576*	0.003	0.312	0.228
7月	0.214	0.637*	-0.469	0.052
8月	-0.042	-0.002	0.006	-0.019
9月	-0.028	-0.055	-0.046	0.030

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	0.007	-0.030	0.026	-0.126
6月	0.571*	0.097	0.336	0.713*
7月	0.756**	-0.407	-0.702*	-0.016
8月	-0.233	0.209	-0.354	0.364
9月	0.487*	0.387	-0.005	0.222

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	0.007	-0.030	0.026	-0.126
6月	0.571*	0.097	0.336	0.713*
7月	0.756**	-0.407	-0.702*	-0.016
8月	-0.233	0.209	-0.354	0.364
9月	0.487*	0.387	-0.005	0.222

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	0.195	-0.260	-0.128	-0.168
6月	0.706**	-0.367	0.596*	-0.404
7月	0.459	0.303	-0.589*	0.307
8月	-0.076	-0.047	0.142	0.177
9月	-0.195	0.037	0.073	-0.162

像元尺度上薏米植被指数与气象因子的关系研究

Study on Relationship Between Coix Seed Vegetation Index and Meteorological Factors at Pixel Scale

RichHTML

PDF (PC)

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

图/表 10

参考文献 26

相关文章 15

编辑推荐

Metrics

本文评价

关于本刊

作者中心

审者中心

在线期刊

联系我们

月份	平均气温	降水量	日照时数	相对湿度
5月	-0.026	-0.093	0.110	-0.124
6月	0.831**	0.271	0.638**	0.069
7月	0.721**	0.447	-0.002	-0.391
8月	0.372	0.153	-0.275	0.400
9月	0.351	0.373	0.370	-0.019

[1]	侯梦媛. 基于关键气象因子的山东省棉花产量预报[J]. 中国农学通报, 2024, 40(9): 37-41.
[2]	刘伟, 王慧敏, 孔德胤, 苏元红, 包佳婧, 孔鸣川. 河套灌区向日葵菌核病发生等级预报[J]. 中国农学通报, 2024, 40(8): 140-147.
[3]	刘璐, 刘静, 任永建, 成丹. 中式雪茄烟生育期气候影响因子分析——以湖北来凤为例[J]. 中国农学通报, 2024, 40(26): 73-79.
[4]	罗燕春, 赵鑫鑫, 盘欢, 廖琦, 俞奔驰, 劳赏业, 范锡恩, 刘翠娟, 李荣云, 曾新华, 付海天. 9个不同使用类型木薯品系在合浦县的适应性研究[J]. 中国农学通报, 2024, 40(18): 31-37.
[5]	任恒, 沈雨, 夏金, 杜世晔, 任永建, 刘少霞, 曾繁蕊, 刘乔. 烟叶日光大棚漂浮育苗气象条件分析[J]. 中国农学通报, 2024, 40(17): 89-96.
[6]	刘娟霞, 任迎萍, 吴海英. 盐池县黄花菜始花期与气象因子的相关分析及预报模型[J]. 中国农学通报, 2024, 40(11): 92-96.
[7]	陈芳, 刘宇鹏, 曾晓珊, 于飞, 胡家敏. 移栽期对辣椒产量、光合特性及气象因子的响应[J]. 中国农学通报, 2024, 40(10): 109-119.
[8]	张可心, 鱼潇, 张谋草. 播期对陇东春玉米生长发育进程及产量的影响[J]. 中国农学通报, 2023, 39(6): 6-12.
[9]	次旺, 杜军, 晋美朗杰, 王挺, 扎西旺拉. 2002—2021年西藏中西部车前物候对气象条件驱动的响应[J]. 中国农学通报, 2023, 39(34): 130-135.
[10]	麦合不热提·买买提. 新疆疏附县阿月浑子物候期与气象条件分析[J]. 中国农学通报, 2023, 39(32): 132-137.
[11]	鞠英芹, 陈城, 程定芳, 张翼, 李程, 胡海英. 英山茗茶生长发育及产量要素的气象影响分析[J]. 中国农学通报, 2023, 39(28): 83-91.
[12]	陈农, 袁湘玲, 闫敏慧, 张又方, 周秀杰, 王蕾, 王蕊, 车兴博, 魏磊. 不同采收期板蓝根药材品质与气象条件的响应关系[J]. 中国农学通报, 2023, 39(26): 123-129.
[13]	兰波, 阴长发, 陈建, 施伟韬, 杨爱萍, 张晓阳, 况虹敏, 肖慧, 李湘民, 杨迎青. 基于菌群毒性与气象因子的水稻稻瘟病流行程度判别分析预测[J]. 中国农学通报, 2023, 39(25): 116-121.
[14]	何娜, 范雨娴, 袁小康, 张明发, 张胜. 基于关键气象因子的湘西烤烟产量预报模型构建[J]. 中国农学通报, 2023, 39(24): 96-102.
[15]	陈伟, 宋锦花, 夏中华, 金彦刚, 刘海浪, 卫万娟, 赵其兵, 任仰涛, 杨永乐, 常东伟, 李珍富, 张凡, 郑雅月, 谢梦苹. 江苏省粳稻品种产量构成因素及抗病性与产量的相关分析[J]. 中国农学通报, 2023, 39(24): 13-17.