干旱是由水资源不足引起的自然事件，在世界范围内造成经济损失和生态破坏。云贵高原(YGP)是中国西南地区重要的生态区域，干旱频繁严重，影响植被和生态系统。然而，云贵高原不同植被类型的干旱响应尚不清楚，其复杂的地形和气候条件给植被带来了不同的环境梯度和挑战，影响了植被的水分有效性。同时，植被应对严重水分限制的能力因植被类型而异，甚至可以根据其生理和生态特性适应当地条件。因此，了解云贵高原不同植被类型对干旱的响应是一个迫切而尚未解决的问题。

本研究的研究思路是通过利用卫星太阳诱导叶绿素荧光（SIF）数据来评估云南贵州高原不同植被类型对干旱的响应。通过了解不同植被类型在干旱条件下的表现，来探讨植被与干旱之间的关系。为了解决这个问题，本研究采用了以下方法：1.数据收集：收集了卫星SIF数据、降水和气温数据、植被指数数据等多种数据，以获取关于植被和干旱的信息。2.趋势分析：利用Sen's slope算法和Mann-Kendall（MK）趋势分析方法，对SIF数据进行趋势分析，以确定SIF的变化趋势及其显著性水平。3.相关性分析：通过Pearson相关分析，计算SIF和干旱指数之间的相关系数，以研究植被与干旱之间的关系。同时，还对不同植被类型的SIF和干旱指数进行相关性分析，以探究不同植被类型对干旱的响应。通过以上方法，本研究能够全面评估云南贵州高原不同植被类型对干旱的响应情况，并揭示植被与干旱之间的关系。这有助于我们更好地理解植被在干旱条件下的适应能力，为干旱监测和植被保护提供科学依据。

图1  基于 MCD12Q1 的中国 YGP 的位置和 YGP 的土地覆盖类型。右下角的条形图显示了每种土地覆盖类型的面积百分比。通过对比 2009 年和 2014 年土地覆盖类型的地图，可以识别出变化的区域。

图2  2009 - 2014 年云贵高原气温(AT)、降水(PPT)、基于轨道碳观测 2 号卫星的太阳诱导叶绿素荧光 (GOSIF) 和自定标帕尔默干旱严重指数 (scPDSI)的月变化

图5  不同滞后自定标 Palmer 干旱严重指数 (scPDSI) 与轨道碳观测 2 号太阳诱导叶绿素荧光 (GOSIF) / 归一化植被指数 (NDVI) 相关系数的空间分布 (a, c, e, g) 分别为滞后 0、1、2、3 个月时 GOIF 与 scPDSI 的相关系数。(b, d, f, h) 滞后时间分别为 0、1、2、3 个月时 NDVI 与 scPDSI 的相关系数。

图6  不同滞后自定标 Palmer 干旱严重指数 (scPDSI) 与轨道碳观测 2 号太阳诱导叶绿素荧光 (GOSIF) 的相关系数和显著区比例。 ENF:常绿针叶林; EBF:常绿阔叶林; MF:混交林; WSA:木本稀树草原; SAV:稀树草原; GRA:草地; CRO:农田。

图7  不同滞后自定标 Palmer 干旱严重指数 (scPDSI) 与归一化植被指数 (NDVI) 的相关系数和显著区比例。ENF:常绿针叶林; EBF:常绿阔叶林; MF:混交林; WSA:木本稀树草原; SAV:稀树草原; GRA:草地; CRO:农田。

图8  不同植被类型太阳诱导叶绿素荧光 (GOSIF) 与环境/ 植被生理因子的偏相关分析环境因子包括气温(AT)和降水(PPT)。植被生理特性因子以吸收光合有效辐射 (SIFAPAR) 和荧光量子效率 (SIFyield) 为代表。 ENF:常绿针叶林; EBF:常绿阔叶林; MF:混交林; WSA:木本稀树草原; SAV:稀树草原; GRA:草原; GRO:农田。

文献来源：Yi Luo, Jian Yang, Songxi Yang, Ao Wang, Shi Shuo, and Lin Du, "Assessing the responses of different vegetation types to drought with satellite solar-induced chlorophyll fluorescence over the Yunnan-Guizhou Plateau," Opt. Express 31, 35565-35582 (2023)