青藏高原植被物候监测及其对气候变化的响应

马晓芳，陈思宇，邓婕，冯琦胜，黄晓东

(兰州大学草地农业科技学院，草地农业生态系统国家重点实验室，甘肃 兰州 730020)



青藏高原植被物候监测及其对气候变化的响应

马晓芳，陈思宇，邓婕，冯琦胜，黄晓东*

(兰州大学草地农业科技学院，草地农业生态系统国家重点实验室，甘肃 兰州 730020)

摘要：研究青藏高原植被物候变化对揭示高寒生态系统对全球气候变化的响应机制具有重要的科学意义。本文选取1982-2005年的GIMMS NDVI遥感数据，采用动态阈值法提取了青藏高原高寒草地的物候信息，包括植被返青期、枯黄期及生长季长度，分析了青藏高原高寒草地植被物候的时空变化及其对气候变化的响应规律。研究结果表明，1)青藏高原植被物候多年均值的空间分布与水热条件密切相关。青藏高原从东南向西北，植被返青期逐渐推迟、枯黄期逐渐提前，生长季长度因受到植被返青和枯黄的影响，呈现逐渐缩短的趋势；2)植被返青期和枯黄期的年际变化整体上呈提前的趋势，生长季长度呈增长趋势；3)高原地区的植被物候易受到海拔的影响，但存在3400 m的分界线，在3400 m以下，物候随海拔变化的波动较大，而在3400 m以上，物候与海拔的关系密切；4)气象因子是不同草地类型植被物候变化的主要影响因素，与降水相比，植被物候期与温度相关程度更高。

关键词：物候；时空变化；气候变化；青藏高原

物候是指自然界中的生物在生命周期受到环境因素的影响而出现的一系列现象，如植物的发芽、开花、结果、落叶等[1]。植被物候的监测，与人类活动息息相关，如气象预报、土地利用及预报农时等方面，同时它还可以影响陆地生态系统的诸多特性，如碳、氮循环和水循环等[2-3]。

传统植被物候信息的提取，是在野外基于站点进行人工观测实验。该方法由于受到环境因素的限制，需大量人力和物力，且观测的物种单一。近些年以来，随着遥感技术的迅速发展，使得遥感卫星资料可以以相对较低的费用、提供较大覆盖范围和多时相的观测信息等优点，被广泛应用于植被物候的监测中[4]。

研究表明，与近60年北半球同纬度区域的升温状况相比，青藏高原的升温趋势更为明显，由此导致的青藏高原高寒草地生态系统的变化已经成为国内外学者研究的热点问题[5-7]。目前已有少量关于青藏高原植被物候及其与气温、降水年际变化关系研究的报道。陈江等[8]利用1982-2002年的GIMMS-NDVI(global inventory modeling and mapping studies-normalize difference vegetation index)遥感数据，定量分析了青藏高原植被盖度的时空变化以及其与人类活动的关系。丁明军等[2]利用SPOT VGT归一化植被指数(NDVI)对青藏高原1999-2009年间高寒草地物候的时空变化进行了分析，得到该区物候期年际变化在不同的海拔和自然带上的分异情况。曾彪[9]应用GIMMS-NDVI遥感数据研究了青藏高原1982-2003年间植被主要物候参数的变化规律，结果表明青藏高原返青期的年际变化以1995年为界，表现出先提前(6.5 d/10 a)后推迟(4.6 d/10 a)的非线性特征，总体提前4.6 d；枯黄期的变化趋势表现为：1982-1992年推迟6.9 d/10 a，1992-2003年则以9.6 d/10 a的速率提前，而总体上提前了3.6 d；生长季长度在研究期内表现出“先延长后缩短”的变化趋势，总体仅延长了1 d左右。

本研究针对青藏高原这个独特的地域单元，选用GIMMS-NDVI遥感数据，利用TIMESAT软件对青藏高原地区高寒草地的物候动态变化进行分析，并结合地面气象台站提供的观测数据分析了气候变化对青藏高原植被物候的影响。研究结果对进一步分析气候变化背景下，青藏高原植被物候变化的机制有重要的研究意义。

1材料与方法

图1　青藏高原高程及气象台站空间分布Fig.1　The DEM and weather stationsdistribution of Tibetan Plateau

1.1研究区概况

青藏高原东西长约2945 km，南北宽达1532 km，在我国跨新疆、青海、甘肃、西藏等6个省区，总面积为2.62×106km2，占我国陆地总面积的26.8%，其地理位置如图1所示。青藏高原地形主要有两大特点，首先是“高”，青藏高原周边及内部耸立着许多大的山脉，且海拔大多超过6000 m，如昆仑山、喜马拉雅山、唐古拉山、冈底斯山、念青唐古拉山等，被地理学家称为“山原”。其次是“水系发达”，青藏高原是东南亚多条河流的重要发源地，如长江、黄河、澜沧江、雅鲁藏布江等，有“中华水塔”之称。青藏高原作为世界上平均海拔最高的高原，空气稀薄，太阳辐射强，气温和降水自东南到西北呈现递减的趋势。由于巨大的海拔，使得该区的自然条件大大不同于其他中纬度暖温带和亚热带地区，该研究区主要包括高寒草甸、高寒草原、高寒荒漠草原、山地草甸、高寒草甸草原、高寒荒漠、温性荒漠、温性草原等17种草地类型。

1.2数据预处理

NASA数据官网推出的GIMMS-NDVI数据，时间段为 1981-2006年，空间分辨率为8 km，时间分辨率为15 d。虽然该数据集空间分辨率较低，但时序完整，可用于大范围植被时空动态监测，对研究植被生长季节较短的青藏高原地区非常有利[10]。本文从中选取1982-2005年的植被指数数据，用于分析青藏高原地区高寒草地物候时空变化。

DEM是从地理空间数据云(http://globalchange.nsdc.cn)中下载得到，其空间分辨率为1 km，将高程数据以100 m的间隔进行高程带划分，用于分析植被物候参数随海拔变化的趋势。

气象数据是来自中国气象科学数据共享服务网(http://cdc.cma.gov.cn/home.do)，包含青藏高原地区共计86个基本台站的逐日平均温度和平均降水数据，主要用于分析气象因子对物候期变化的影响。

1.3Savitzky-Golay滤波法

GIMMS-NDVI数据集采用最大值合成法(maximum value composite, MVC)可以在一定程度上消除云对NDVI的影响，但受到传感器本身、地表形态以及卫星飞行姿态等因素的影响，导致该数据集存在一定的噪声，并直接影响着地表植被的监测效果。因此，本研究的前期工作便是对GIMMS-NDVI时序数据进行平滑处理[11]。目前，国内外学者已经提出了许多关于NDVI时间序列的重建方法，如傅里叶变换法、最佳指数斜率提取方法、Savitzky-Golay (S-G)滤波法、时间窗内的线性内插法、谐波分析法等，其中，S-G滤波法将偏离拟合曲线的异常值排除不参与过程的拟合，使得偏离正常生长轨迹的噪声可以被有效去除，在数据重建过程中能更好地与植被的生长轨迹相吻合。因此，本文采用S-G滤波法，重建NDVI时间序列曲线。

S-G滤波法是应用最小二乘卷积拟合的加权平均算法。其基本原理：对于某个点Si，取其周边固定区域内的点拟合一个多项式，并用Ki代替点Si处的原值，成为拟合后的新值[12]。这种算法可以更好地反映植被在整个生长季内的真实变化。基于S-G滤波原理，GIMMS NDVI时间序列数据重建的公式可表示如下：

(1)

式中，Yj*为合成序列数据；Yi+j代表原始序列数据；Ci为滤波系数；N为滑动窗口所包含的数据点(2m+1)。

本文利用TIMESAT软件，对原始的NDVI时间序列进行平滑去噪。去噪过程需注意的是，NDVI数据拟合的精确度与平滑多项式的阶数以及滑动窗口的大小密切相关。一般而言，若多项式的阶数越低，拟合的曲线也就越平滑，但通常保留异常值，反之，会由于过度拟合形成新的噪音，影响实验结果。因此本文经过反复的实验，将S-G滤波窗口的值设为4。

1.4物候期关键参数提取

本研究基于TIMESAT 3.0平台，采用Jönsson和Eklundh[13]提出的动态阈值法，提取植被物候的主要参数(返青期、枯黄期、生长季长度)。其中，返青期定义为NDVI增加至拟合函数左半部分振幅20%的时刻，枯黄期定义为NDVI降低至拟合函数右半部分振幅20%的时刻，而将返青期与枯黄期之差定义为生长季的长度。根据已有的研究，将返青期和枯黄期定义为NDVI最大值的1/2处。由于青藏高原高寒草地植被盖度偏低，所以本研究将返青期的阈值设为10%，而将枯黄期的阈值设为20%，以此逐年逐像元提取1982-2005年青藏高原地区的植被物候参数。

1.5植被物候年际变化率提取

基于ArcGIS软件对1982-2005年24幅植被物候参数图(返青期、枯黄期、生长季长度)分别进行线性回归，分析植被生长季物候参数的时间变化趋势，并对得到的变化趋势进行显著性检验，即F检验。

其中直线斜率的计算公式如下：

(2)

式中，Pi代表植被物候参数，i表示时间序列中的年份，用1，...，n表示，n表示年数。

F检验的表达式：

(3)

由样本数据可知，k=1，n=24，因此，F0.01(1,24)=7.82、F0.05(1,24)=4.26。由式3和F0.01及F0.05的值可知，当|r|≥0.51时，通过置信度0.01水平的检验(变化趋势极显著)；当0.40<|r|<0.51时，通过置信度0.05水平的检验(变化趋势显著)；当|r|≤0.40时，年际变化趋势不显著。其中r为正表示趋势提前(或缩短)，r为负表示趋势推迟(或延长)。

2结果与分析

2.1植被物候空间格局的变化

图2　1982-2005年青藏高原植被物候均值空间分布Fig.2　The spatial pattern of phenology in meanvalue of the Tibetan Plateau

图2显示了1982-2005年青藏高原植被平均物候期在空间的变化情况。青藏高原地区自东南向西北植被返青期逐渐推迟、枯黄期逐渐提前、生长季长度由于受到植被返青期和枯黄期的作用，呈现逐渐缩短的趋势，这种分布格局与该区水热条件的时空分布保持了较好的一致性。植被的返青期主要集中在第130~180天，东北部一些地势较低的区域(如青海湖周边)及西南部的雅鲁藏布江流域等地区较早进入生长季，时间早于第130天，即4月中旬；而高原西部及中部部分地区，返青较晚，大概晚于第170天。枯黄期主要集中在第280~330天，且呈现自北向南推迟的趋势。其中，西南部、南部一些地区，枯黄时间较晚，大概晚于第320天，而在高原东北部的部分地区，枯黄时间较早，早于第290天。生长季长度主要集中在第120至170天，东南部一些地区生长季长度要长于160 d，而中部地区生长季长度主要集中在120~150 d。

2.2植被物候年际变化的分析

通过线性拟合1982-2005年青藏高原植被生长季的年际变化情况，得到图3的植被物候变化趋势分布。其中高原98.1%的区域返青期呈提前的趋势(其中在雅鲁藏布江流域及祁连山部分区域，返青期显著提前)，仅有1.9%的区域有推迟的趋势；整个高原78.4%的区域枯黄期具有提前的趋势，其中显著提前的区域占全区的13.4%，主要集中在高原的腹地。21.7%的区域枯黄期推迟，主要分布在青藏高原的东北部地区，且24 a的推迟天数约2 d；从生长季长度变化来看，高原东部和南部大部分区域植被生长期呈增长的趋势，仅有11.6%的区域缩短，且主要集中在高原中部地区。

2.3植被物候随海拔变化的趋势分析

将海拔作为一个影响因子，分析研究区植被物候期的空间异质性。如图4所示，青藏高原植被物候期多年均值与海拔的关系，存在一个3400 m的界限。海拔在3400 m以上，随着海拔的升高，青藏高原的多年平均返青期呈现明显的推迟趋势，生长季长度呈现明显的缩短趋势。而植被的平均枯黄期，随海拔升高逐渐推迟。但海拔在3400 m以下，植被物候期随海拔的变化不明显，且波动很大。整体而言，随着海拔的升高，植被返青期逐渐推迟，枯黄期提前，生长季长度逐渐缩短。此外，青藏高原低海拔地区的物候年际变化幅度要大于高海拔地区，且高海拔地区的返青期和生长季长度年际变化率比低海拔地区复杂。

图3　1982-2005年青藏高原植被物候期年际变化Fig.3　The inter-annual variation of phenology in Tibetan Plateau during 1982-2005

图4　1982-2005年青藏高原物候期与海拔的关系Fig.4　The relations between phenology and altitude of the Tibetan Plateau during 1982-2005

续图4　1982-2005年青藏高原物候期与海拔的关系Continued Fig.4　The relations between phenology and altitude of the Tibetan Plateau during 1982-2005

2.4关键气候因子与植被物候变化的关系

本研究选取分布在青藏高原的7种草地类型作为研究对象，分析了植被物候期与温度和降水的关系，结果如图5所示，近24年来青藏高原地区年平均温度逐年升高，降水增加，整体呈暖湿化的趋势。在这种气候变化的背景下，除高寒草甸和高寒草原外，植被返青期均呈提前的趋势。其中，山地草甸的提前3.6 d/24 a、温性草原的提前2.3 d/24 a、温性沙漠的提前0.36 d/24 a、高寒草甸草原的提前2.9 d/24 a、沼泽的提前3.4 d/24 a，而降水增加对不同草地类型下返青期的影响不显著。从生长季长度来看，除了沼泽外，不同草地类型下生长季长度均随着降水量的增加而缩短，这是由于受到返青期和枯黄期的共同影响形成的。研究区高寒草甸和高寒草原随着温度的升高和降水量的增加，返青期呈现出推迟的趋势，这可能是受到立枯物的影响，使得监测到的草地返青有所推迟[14-16]。

图5　不同草地类型下物候期与温度、降水的关系Fig.5　The relations between phenology and the temperature and precipitation under different grassland types　SOG:返青期 The start of growth season; EOG:枯黄期 The end of growth season; LOG:生长季长度 The length of growth season.A1,A2:山地草甸 Mountain meadow; B1,B2:高寒草甸 Alpine meadow; C1,C2:温性草原 Warm steppe; D1,D2:温性荒漠 Temperate desert; E1,E2:高寒草原 Alpine steppe; F1,F2:高寒草甸草原 Alpine meadow grassland; G1,G2:沼泽 Swamp.

续图5　不同草地类型下物候期与温度、降水的关系Continued Fig.5　The relations between phenology and the temperature and precipitation under different grassland types

3结论与讨论

本文利用GIMMS-NDVI产品对青藏高原高寒草地1982-2005年期间植被物候的时空动态进行了分析，并讨论了物候期与气候变化的关系。结果表明：1)青藏高原植被物候自东南向西北，呈现出返青期逐渐推迟，枯黄期逐渐提前，生长季长度逐渐缩短的基本规律。尽管该研究与丁明军等[2]的研究数据和方法不尽相同，但得到的结果基本一致。2)研究得到青藏高原植被返青期和枯黄期的年际变化整体上呈提前的趋势，生长季长度呈增长趋势。具体分析得到，植被返青期提前1.6 d/10 a，枯黄期提前1.2 d/10 a，生长季长度延长0.4 d/10 a。曾彪[9]研究发现整个青藏高原返青期提前4.6 d/10 a，枯黄期提前3.6 d/10 a，生长季长度延长1 d/10 a。可见，两者的研究结果具有较好的一致性。3)随着海拔的升高，植被返青期逐渐推迟，枯黄期提前，生长季长度逐渐缩短。另外，青藏高原低海拔地区的物候年际变化幅度要大于高海拔地区，且高海拔地区的返青期和生长季长度年际变化率比低海拔地区复杂，这与丁明军等[2]得出的结论基本一致。4)气象因子是不同草地类型植被物候变化的主要影响因素。与降水相比，植被物候期与温度相关程度更高。这是由于青藏高原地区气温的上升速率远大于降水量，使气温成为青藏高原物候期变化的主导因素[17-20]。研究表明，近几十年来，青藏高原气候发生了显著的变化，1961-2007年青藏高原年均温变率为0.37℃/10 a，明显高于近50年全国的增温水平(0.16℃/10 a)[21]，高原不同区域呈现出一致的暖湿化态势，急剧的升温必对青藏高原植物物候产生影响[22]，这一研究成果充分地佐证了本研究的结论。

References：

[1]Wan M W, Liu X Z. Observation Method of the Phenology in China[M]. Beijing: Science Press, 1979：1.

[2]Ding M J, Zhang Y L, Sun X M,etal. Spatiotemporal variation in alpine grassland phenology in the Qinghai-Tibetan Plateau from 1999 to 2009. China Science Bulletin, 2012, 57(33): 3185-3194.

[3]Cong N, Piao S L, Chen A P,etal. Spring vegetation green-up date in China inferred from SPOT NDVI date: A multiple model analysis. Agricultural and Forest Meteorology, 2012, 165(10): 104-113.

[4]Wu Y F, Li M S, Song J Q. Advance in vegetation phenology monitoring based on remote sensing. Journal of Meteorology and Environment, 2008, 24(3): 52-58.

[5]Liu X D, Chen B D. Climatic warming in the Tibetan Plateau during recent decades. International Journal of Climatology, 2000, 20(14): 1729-1742.

[6]Yao T D, Liu X D, Wang N L. Study on the magnitude of climate change in Qinghai-Tibet Plateau. Chinese Science Bulletin, 2000, 45(1): 98-106.

[7]Qi R Y, Wang Q L, Shen H Y. Analysis of phonological phase variation of herbage plants over Qinghai and impact of meteorological conditions. Meteorological Science and Technology, 2006, 34(3): 306-310.

[8]Chen J, Wan L, Liang S H,etal. A tentative discussion on the trend of ecological environment change in Qinghai-Tibet Plateau. Acta Geoscientica Sinica, 2007, 28(6): 555-560.

[9]Zeng B. Vegetation Responses to Climate Change on the Tibetan Plateau 1982-2003[D]. Lanzhou: Lanzhou University, 2008.

[10]Lv C B. Tibetan Plateau’s Vegetation Phenology’s Variation and the Analysis its Driving Factors[D]. Beijing: China University of Geosciences, 2014.

[11]Hou X H, Niu Z, Gao S,etal. Monitoring vegetation phenology in farming-pastoral zone using SPOT-VGT NDVI data. Transactions of the Chinese Society of Agricultural Engineering, 2013, 29(1): 142-150.

[12]Savitzky A, Golay M J E. Smoothing and differentiation of data by simplified least squares procedures. Analytical Chemistry, 1964, 36(8): 1627-1639.

[13]Jönsson P, Eklundh L. Seasonality extraction by function fitting to time-series of satellite sensor data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40(8): 1824-1832.

[14]You Q L, Kang S C, Wolfgang-Albert Flügel,etal. Decreasing wind speed and weakening latitudinal surface pressure gradients in the Tibetan Plateau. Climate Research, 2010, 42(1): 57-64.

[15]Kun Y, Hui W, Jun Q,etal. Recent climate changes over the Tibetan Plateau and their impacts on energy and water cycle: a review. Global and Planetary Change, 2014, 112(1): 79-91.

[16]Wang X Y. The Responses of Alpine Grassland in Permafrost Region on the Qinghai-Xizang Plateau to Climate Change[D]. Lanzhou: Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Science, 2014.

[17]Yu H Y, Luedeling E, Xu J C. Winter and spring warming result in delayed spring phenology on the Tibetan Plateau. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2010, 107(51): 22151-22156.

[18]Li H M, Ma Y S, Wang Y L. Influences of climate warming on plant phenology in Qinghai Plateau. Journal of Applied Meteorological Science, 2010, 21(4): 500-505.

[19]Qi R Y, Yan J R, Wang Q L. Changes of the phenological phase ofPopulustomentosaand its response to climate change. Chinese Journal of Agrometeorology, 2006, 27(1): 41-45.

[20]Qi R Y, Zhang C Z, Guo W D. Analysis of characteristics of natural herbage phenological phase change in Qinghai Province. Journal of Qinghai Meteorology, 2008, 4: 16-21.

[21]Ding Y H, Ren G Y, Shi G Y. National assessment report of climate change(I): Climate change in China and its future trend. Advances in Climate Change Research, 2006, 2(1): 3-8.

[22]Li L, Chen X G, Wang Z Y,etal. Climate change and its regional differences over the Tibetan Plateau. Advances in Climate Change Research, 2010, 6(3): 181-186.

参考文献：

[1]宛敏渭, 刘秀珍. 中国物候观测方法[M]. 北京: 科学出版社, 1979:1.

[2]丁明军, 张镱锂, 孙晓敏, 等. 近10年青藏高原高寒草地物候时空变化特征分析. 科学通报, 2012, 57(33):3185-3194.

[4]吴永峰, 李茂松, 宋吉青. 植物物候遥感监测研究进展. 气象与环境学报, 2008, 24(3): 52-58.

[6]姚檀栋, 刘晓东, 王宁练. 青藏高原地区的气候变化幅度问题. 科学通报, 2000, 45(1): 98-106.

[8]陈江, 万力, 梁四海, 等. 青藏高原生态环境变化趋势的初步探索. 地球学报, 2007, 28(6): 555-560.

[9]曾彪. 青藏高原植被对气候变化的响应研究[D]. 兰州: 兰州大学博士论文, 2008.

[10]吕灿宾. 青藏高原植被覆盖变化的节律及驱动因子分析[D]. 北京: 中国地质大学, 2014.

[11]侯学会, 牛铮, 高帅, 等. 基于SPOT-VGT NDVI时间序列的农牧交错带植被物候监测. 农业工程学报, 2013, 29(1): 142-150.

[16]王晓云. 青藏高原多年冻土区高寒草地对气候变化的响应[D]. 兰州: 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 2014.

[18]李红梅, 马玉寿, 王彦龙. 气候变暖对青海高原地区植物物候期的影响. 应用气象学报, 2010, 21(4): 500-505.

[19]祁如英, 严进瑞, 王启兰. 青海小叶杨物候变化及其对气候变化的响应. 中国农业气象, 2006, 27(1): 41-45.

[20]祁如英, 张成昭, 郭卫东. 青海天然牧草物候期变化特征分析. 青海气象, 2008, 4: 16-21.

[21]丁一汇, 任国玉, 石广玉. 气候变化国家评价报告(1):中国气候变化的历史和未来趋势. 气候变化研究进展, 2006, 2(1): 3-8.

[22]李林, 陈晓光, 王振宇, 等. 青藏高原区域气候变化及其差异性研究. 气候变化研究进展, 2010, 6(3):181-186.

*Vegetation phenology dynamics and its response to climate change on the Tibetan Plateau

MA Xiao-Fang, CHEN Si-Yu, DENG Jie, FENG Qi-Sheng, HUANG Xiao-Dong*

CollegeofPastoralAgricultureScienceandTechnology,StateKeyLaboratoryofGrasslandAgro-ecosystems,LanzhouUniversity,Lanzhou730020,China

Abstract:We extracted vegetation phenology parameters (start, end and duration of the growing season) using GIMMS NDVI remote sensing data from 1982-2005 from the Tibetan Plateau and analyzed the spatial distribution and inter-annual variation of vegetation phenology in order to explore the mechanisms of the response of phenology to climate change. The spatial distribution of vegetation phenology was closely related to hydrothermal conditions on the Tibetan Plateau. Along a transect running from the southeast to the northwest, the start of the growing season was gradually delayed, the end of growth season advanced while the length of growing season reduced. The inter-annual variability of the start and the end of the growing season tended to increase while that of the growing season length decreased. Elevation plays an important role in the regional heterogeneity of phenology, but a boundary was identified at approximately 3400 m altitude. Below 3400 m phenology fluctuated irregularly with altitude whereas above 3400 m phenology was closely associated with altitude. Based on climate data from meteorological stations, the relationship between vegetation phenology and the key meteorological factors under the different grassland types were analyzed; the results show that temperature is more important to the change of vegetation phenology than precipitation on the Tibetan Plateau.

Key words:phenology; spatio-temporal changes; climate change; Tibetan Plateau

*通信作者Corresponding author. E-mail: huangxd@lzu.edu.cn

作者简介：马晓芳(1991-)，女，甘肃会宁人，在读硕士。E-mail:ymaxiaofangy@163.com

基金项目：国家重点基础研究发展计划项目(2013CBA01802)和国家自然科学基金项目(31372367，31228021)资助。

*收稿日期：2015-02-20；改回日期：2015-07-06

DOI：10.11686/cyxb2015089

http://cyxb.lzu.edu.cn

马晓芳， 陈思宇， 邓婕， 冯琦胜， 黄晓东. 青藏高原植被物候监测及其对气候变化的响应. 草业学报, 2016, 25(1): 13-21.

MA Xiao-Fang, CHEN Si-Yu, DENG Jie, FENG Qi-Sheng, HUANG Xiao-Dong. Vegetation phenology dynamics and its response to climate change on the Tibetan Plateau. Acta Prataculturae Sinica, 2016, 25(1): 13-21.