黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析_马宁
海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析
第30卷第4期2023年8月水土保持研究R e s e a r c ho f S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o nV o l .30,N o .4A u g.,2023收稿日期:2022-06-07 修回日期:2022-07-06资助项目:流域水循环模拟与调控国家重点实验室自由探索课题(S K L 2022T S 01);国家重点研发计划(2021Y F C 3200200);国家自然科学基金(52025093,51979284) 第一作者:钤会冉(1997 ),女,河南清丰县人,硕士,研究方向为水文水资源研究㊂E -m a i l :qi a n h u i r a n 123@163.c o m 通信作者:翟家齐(1984 ),男,河南信阳人,博士,正高级工程师,主要从事平原区水循环模拟㊁农业节水潜力评估㊁区域干旱评估研究㊂E -m a i l :j i a qi z h a i @163.c o m h t t p :ʊs t b c y j .p a p e r o n c e .o r gD O I :10.13869/j.c n k i .r s w c .2023.04.037.钤会冉,翟家齐,马梦阳,等.海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析[J ].水土保持研究,2023,30(4):309-317.Q I A N H u i r a n ,Z H A I J i a q i ,MA M e n g y a n g ,e t a l .T e m p o r a l a n d S p a t i a l V a r i a t i o n o fV e g e t a t i o nC o v e r a g e a n d I t sD r i v i n g F o r c e sD u r i n gt h eG r o w -i n g Se a s o n i nH a i h eR i v e rB a s i n [J ].R e s e a r c hof S o i l a n d W a t e rC o n s e r v a t i o n ,2023,30(4):309-317.海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析钤会冉1,2,翟家齐2,马梦阳2,赵勇2,凌敏华1,王庆明2(1.郑州大学水利科学与工程学院,郑州450001;2.中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室,北京100038)摘 要:[目的]了解海河流域生长季植被覆盖度(F V C )的时空变化及其驱动力,以期为海河流域的生态保护㊁建设与可持续发展提供参考㊂[方法]基于MO D I SN D V I 遥感数据和同时期的18种影响因子,采用趋势分析法和M -K 显著性检验分析了2001 2019年海河流域生长季植被覆盖度的时空变化特征;并利用地理探测器探讨了其空间分异特征与驱动力㊂[结果]2001 2019年海河流域生长季植被覆盖度总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a ,2011年之后增速减缓㊂空间分布差异明显,植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低㊂改善区域的面积远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%㊂海河流域生长季植被覆盖度的空间分布差异主要由林地比例和林草混合地比例所决定,解释力均在30%以上㊂对海河流域生长季植被覆盖度交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例㊂[结论]海河流域植被覆盖度总体显著上升,空间分布差异主要驱动力为林地比例和林草混合地比例㊂关键词:植被覆盖度(F V C );生长季;地理探测器;海河流域中图分类号:Q 948 文献标识码:A 文章编号:1005-3409(2023)04-0309-09T e m p o r a l a n dS p a t i a lV a r i a t i o no fV e g e t a t i o nC o v e r a g e a n d I t sD r i v i n gF o r c e sD u r i n g t h eG r o w i n g Se a s o n i nH a i h eR i v e rB a s i n Q I A N H u i r a n 1,2,Z H A I J i a q i 2,MA M e n g y a n g 2,Z H A O Y o n g 2,L I N G M i n h u a 1,WA N G Q i n g m i n g2(1.S c h o o l o f W a t e rC o n s e r v a n c y E n g i n e e r i n g ,Z h e n g z h o uU n i v e r s i t y ,Z h e n g z h o u 450001,C h i n a ;2.S t a t eK e y L a b o r a t o r y o f S i m u l a t i o na n dR e g u l a t i o no f Wa t e r C y c l e i nR i v e rB a s i n ,C h i n aI n s t i t u t e o f W a t e rR e s o u r c e s a n d H y d r o p o w e rR e s e a r c h ,B e i j i n g 100038,C h i n a )A b s t r a c t :[O b j e c t i v e ]I no r d e rt o p r o v i d er e f e r e n c ef o re c o l o gi c a l p r o t e c t i o n ,c o n s t r u c t i o na n ds u s t a i n a b l e d e v e l o p m e n t o fH a i h eR i v e rB a s i n ,t h e t e m p o r a l a n d s p a t i a l c h a n g e s o f v e g e t a t i o n c o v e r a ge (F V C )i n g r o w -i n g s e a s o na n d i t s d r i v i n gf o r c e sw e r e i n v e s t ig a t e d .[M e th o d s ]B a s e do n MO D I SN D V I r e m o t e s e n si n g da t a a n d 18i n f l u e n c i n g f a c t o r s o f t h e s a m e p e r i o d ,t r e n d a n a l y s i s a n d M -Ks i g n i f i c a n c e t e s tw e r eu s e d t oa n a l yz e t h e s p a t i o t e m p o r a l v a r i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s o f v e g e t a t i o n c o v e r a g e d u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o no fH a i h eR i v e r B a s i n f r o m2001t o 2019.T h e s p a t i a l d i f f e r e n t i a t i o n c h a r a c t e r i s t i c s a n dd r i v i n g f o r c e s a r e d i s c u s s e db y me a n s ofg e o g r a phi c d e t e c t o r .[R e s u l t s ]D u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o no fH a i h eR i v e rB a s i nf r o m2001t o2019,t h e v e g e t a t i o n c o v e r a g e s h o w e d a s i g n i f i c a n t u p w a r d t r e n d ,w i t ha l i n e a r t e n d e n c y ra t e o f 0.063/d e c a d e ,a n d t h e g r o w t h r a t e s l o w e dd o w na f t e r 2011.T h ev e g e t a t i o nc o v e r a g ew a s r e l a t i v e l y h i g h i n t h eB o h a i B a y ar e aa n d s o m eu r b a na r e a s .T h ea r e ao f i m p r o v e m e n ta r e aw a s m u c hl a r g e r t h a nt h a to fd e gr a d a t i o na r e a ,a n dt h e Copyright ©博看网. All Rights Reserved.i m p r o v e m e n t p a r tw a s d o m i n a t e db y e x t r e m e l y s i g n i f i c a n t i m p r o v e m e n t,a c c o u n t i n g f o r60.42%o f t h e t o t a l b a s i na r e a.T h e s p a t i a l v a r i a t i o no f v e g e t a t i o n c o v e r a g e i n H a i h eR i v e rB a s i nd u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o nw a s m a i n l y d e t e r m i n e db y t h e p r o p o r t i o no f f o r e s t l a n da n dt h e p r o p o r t i o no fm i x e df o r e s t-g r a s s l a n d,a n dt h e e x p l a n a t o r yp o w e rw a sm o r e t h a n30%.T h e s t r o n g e s t e x p l a n a t i o n f o r t h e i n t e r a c t i o no f v e g e t a t i o nc o v e r a g e i nH a i h eR i v e rB a s i nd u r i n g t h e g r o w i n g s e a s o nw a s t h e r a t i oo fm i x e d f o r e s t a n d g r a s s l a n d a n d t h e r a t i oo f f a r m l a n d.[C o n c l u s i o n]O v e r a l lv e g e t a t i o nc o v e r a g e i n c r e a s e ds i g n i f i c a n t l y i n H a i h eR i v e rB a s i n,a n dt h e m a i nd r i v i n g f o r c ew a s t h e p r o p o r t i o no f f o r e s t l a n d a n d t h e p r o p o r t i o no fm i x e d f o r e s t a n d g r a s s l a n d. K e y w o r d s:f r a c t i o n a l v e g e t a t i o n c o v e r a g e(F V C);g r o w i n g s e a s o n;g e o g r a p h i c a l d e t e c t o r;H a i h eR i v e rB a s i n植被作为陆地生态系统中一个重要的组成部分,在陆地生态系统物质循环㊁能量流动㊁信息传递等方面起到了重要的枢纽作用[1],既能促进地球生态系统平衡㊁水循环㊁气候变化[2-3],还可以用来监测生态环境变化[4]㊂植被覆盖度(f r a c t i o n a l v e g e t a t i o n c o v e r a g e,F V C)指植被(包括叶㊁茎㊁枝)在地面的垂直投影面积占观测区总面积的百分比[5],其变化能够直接或间接改变陆地地表下垫面属性,进而对气候调节㊁水土保持以及生态系统的稳定性等产生影响[6]㊂因此,开展流域尺度植被覆盖变化研究以及揭示其驱动力机制,有利于深刻认识陆地生态系统内部的相互作用,对进一步掌握生态系统恢复成效具有极大意义[7]㊂目前,国内外学者深入研究了不同区域尺度的植被覆盖时空变化规律,主要集中于海河流域㊁黄土高原地区等植被变化显著的区域[8],多年来一直是生态环境等领域研究的热点㊂对于植被覆盖度时空变化驱动力的研究主要运用多元线性回归分析㊁相关性分析等传统数学统计方法㊂为弥补仅把气温㊁降水等气候因子作为驱动因素来进行归因分析的片面性,国内外学者先后提出了残差趋势法[9]㊁回归模型法[10]㊁基于生物物理过程的模型方法[11]和地理探测器法[12]等,来定量分解气温㊁降水等自然因素和人类活动强度等人为因素对植被变化的相对贡献㊂其中,地理探测器法以统计学原理的空间方差分析为基础,对变量无限性假设,不仅能够检验气候㊁地形㊁人类活动㊁土壤等多种因子是否是形成植被覆盖时空格局的原因,还可以量化不同因子之间的交互作用对植被覆盖空间分布及其变化的影响程度,并且对数据要求低㊁运算速度较快且精确度高,能够极大程度提高归因分析的全面性,被广泛应用于植被N D V I驱动因子的探测中[13-19]㊂海河流域不仅是重要的工农业生产基地,还是我国的政治文化中心,其战略地位十分重要㊂近年来由于气候变化以及人类活动加强等原因,导致其自然灾害频发,生态系统十分脆弱[20]㊂自20世纪80年代以来,持续大规模封山育林育草㊁退耕还林还草㊁坡改梯㊁於地坝等水土保护措施,使得海河流域的植被覆盖度大幅度提升㊂目前,已有学者对该流域植被变化进行了相关研究[21-25],并且,王永财[26]和陈福军[27]等分别利用1998 2011年的S P O T/N D V I数据和2000 2016年MO D I S/N D V I数据对海河流域植被变化及其与气候因子的相关性进行了研究,对海河流域植被变化特征及其与气候的关系有了一定的认识,但对于人类活动㊁地形和土壤性质对植被覆盖的空间分布差异的影响等综合问题缺乏进一步解析㊂因此,本文利用2001 2019年MO D I S/N D V I数据和同时期18种因子,分析海河流域生长季(4 10月)植被覆盖度的时空变化特征,并利用地理探测器探讨其空间分异特征与驱动力,以期为海河流域的生态保护㊁建设与可持续发展提供参考㊂1资料和方法1.1研究区概况海河流域位于112ʎ 120ʎE,35ʎ 43ʎN,西以山西高原与黄河区接界,北以蒙古高原与内陆河接界,南界黄河,东临渤海㊂流域总面积3.182ˑ105k m2,占全国总面积的3.3%,属于半湿润半干旱的温带东亚季风气候区㊂地势总体上为西北高东南低,流域年平均气温1.5~ 14ħ,年平均相对湿度50%~70%;年平均降水量539 m m,属半湿润半干旱地带;流域由海河㊁滦河㊁徒骇马颊河三大水系㊁七大河系和十条骨干河流组成㊂其中,海河水系是主要水系,由北部的蓟运河㊁潮白河㊁北运河㊁永定河和南部的大清河㊁子牙河㊁漳卫河组成;滦河水系包括滦河及冀东沿海诸河;徒骇马颊河水系位于流域最南部,为单独入海的平原河道㊂土壤类型以褐土和棕壤为主㊂土地利用类型见图1㊂1.2数据来源及预处理植被N D V I数据为美国国家航空航天局(N A S A)提供的MO D I S MO D13A3产品,时间分辨率为月,空间分辨率为1k mˑ1k m㊂选取的数据年份范围为2001 2019年,利用A r c G I S10.8对其进行镶嵌㊁格013水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.式和定义投影等操作,本研究为最大程度消除云㊁雾㊁大气以及非生长季的影响,选取植被生长最为旺盛的生长季(4 10月)作为研究时段㊂利用最大值合成法合成年N D V I 数据;计算植被覆盖度所需要的L A I 数据来自于中分辨率成像光谱仪M O D I S 的500m 分辨率8d合成产品(MO D 15A 2H )㊂研究共选定的18种生长季植被覆盖度空间分布变化潜在影响因子,涵盖气候㊁地形㊁人类活动㊁土壤性质4个方面,数据类型㊁来源及简要说明见表1㊂为使各因子与N D V I 数据具有相同的投影坐标并保持像元大小一致,对其进行裁剪和重采样等预处理㊂按照5k mˑ5k m 格网,利用A r c G I S10.8中的渔网工具生成12818个采样点,并获取采样点对应地理位置的气候㊁人类活动㊁土壤和地形数据㊂为有效地避免人为因素的干扰,利用A r c G I S 中的自然间断法将各因子分为10类㊂图1 海河流域2018年土地利用类型表1 影响因子数据来源及处理因子类型因子符号单位数据来源及处理气候年均降水P R E mm中国气象数据网(h t t p :ʊd a t a .c m a .c n /d a t a /)年均温Tħ年潜在蒸散发P E mm /a G D PG D P 万元/k m 2中国科学院资源环境科学与数据中心(h t t p :ʊw w w.r e s d c .c n /)人口密度P O P人/k m 2林地比例F O %美国国家航空航天局(N A S A )提供的2001 2019年国际地圈-生物圈计划(I G B P )分类㊁空间分辨率为500m 的MO D I S 土地覆盖类型产品(M C D 12Q 1),计算百分比人类活动灌丛比例B U %农田比例F A %草地比例G A %林草混合地比例S A %城镇比例U B%地形D E M D E M m 中国科学院资源环境科学与数据中(h t t p :ʊw w w.r e s d c .c n /)坡度S l o p e (ʎ)基于D E M 数据,采用A r c G I S 10.8S p a t i a lA n a l y s t 工具计算生成坡度栅格数据黏土比例C l a y%联合国粮农组织(F A O )和维也纳国际应用系统研究所(ⅡA S A )所构建的世界和谐土壤数据库(H a r m o n i z e d W o r l dS o i lD a t a b a s e )(HW S D )沙土比例S a n d %土壤性质壤土比例S i l t %有机碳含量O C %碎石含量G r a v e l %1.3 研究方法1.3.1 像元二分模型 采用改进像元二分模型[28]估算海河流域生长季的植被覆盖度㊂假设N D V I 只有植被和土壤两部分组成,N D V I =M ㊃N D V I V -N D V I S(1)M =N D V I -N D V I S N D V I V -N D V I SL A I >3M =N D V I -N D V I SN D V I V -N D V I S2L A I ɤ3ìîíïïïï(2)式中:N D V I V 为纯植被覆盖部分的N D V I 值;N D V I S为纯土壤覆盖部分的N D V I 值;M 为植被覆盖度;L A I 为叶面积指数㊂根据‘土壤侵蚀分级分类标准“(S L 190 2007)对计算得到的生长季植被覆盖度进行分级[29],见表2㊂1.3.2 线性趋势分析 采用一元线性回归分析法,逐像元分析海河流域生长季F V C 的变化趋势,计算公式如下:S l o pe =ðni =1(i -l )(N D V I i -ND V I )ðni =1(i =l )2(3)式中:S l o p e 为生长季F V C 的斜率㊂若值为正,表示海河流域生长季F V C 呈增加趋势;若值为负,则相反;若值为0,则表示没有变化㊂n 为所研究年份的时间跨度,本文n =19;i 为年份;`i 为平均年份;N D V I i 为第i 年的N D V I 值;N D V I 为年均N D V I 值㊂113第4期 钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表2植被覆盖度等级分类等级裸地(Ⅰ)低覆盖度(Ⅱ)中低覆盖度(Ⅲ)中等覆盖度(Ⅳ)中高覆盖度(Ⅴ)高覆盖度(Ⅵ)植被覆盖度ɤ0.10.1~0.30.3~0.450.45~0.60.6~0.75ȡ0.75采用M a n n a-K e n d a l l检验(M-K检验)判断趋势的显著性,其优点为能够排除少数异常值对数据的干扰[30]㊂因此,本文将M a n n a-K e n d a l l检验与线性趋势分析相结合,根据趋势显著性检验结果将S l o p e趋势分为以下5个等级:极显著退化(S l o p e<0,p<0.01);显著退化(S l o p e<0,0.01ɤpɤ0.05),无显著变化(p>0.05);显著改善(0<S l o p e,0.01ɤpɤ0.05);极显著改善(0<S l o p e,p<0.01)㊂1.3.3地理探测器地理探测器[31]是通过探测事件空间分层异质性来揭示其背后驱动因子的一种统计学方法,空间分层异质性是指区域总方差大于层内方差之和的现象㊂该方法的核心思想为:如果某个自变量X对因变量Y有重要影响,那么自变量X与因变量Y的空间分布就具有一致性㊂地理探测器共有4个模块,分别为:因子探测器㊁交互作用探测器㊁风险探测器和生态探测器㊂本文主要应用地理探测器的因子探测器和交互作用探测器模块㊂利用因子探测器量化气候㊁人类活动㊁地形和土壤等各因子对海河流域生长季F V C的空间分异性的解释程度,其解释力大小用q值衡量,在生成q值的同时会对其进行显著性检验,表达式为:q=1-ðL h=1N hσ2hNσ2=1-S S WS S T(4)其中:S S W=ðl h=1N hσ2h,S S T=Nσ2(5)式中:h为自变量X的分层;N h和N分别为层h内和区域内的单元数;σ2h和σ2分别为第h层的方差和因变量Y的方差;S S W为层内方差之和;S S T为区域总方差㊂q的取值范围为0~1㊂q值越大表明因变量Y的空间分层异质性越强,自变量X对因变量Y的解释力也越强㊂根据q值大小可分析出各因子对海河流域生长季F V C影响的大小,能够直观地判断影响生长季F V C的主导因子㊂利用交互探测器识别不同因子之间的交互作用,即评估两个因子共同对生长季F V C的空间分布作用时,其解释力是增强还是减弱,或这些因子对生长季F V C空间分布的影响是相互独立的㊂评估方法是首先分别计算两种影响因素X1和X2对Y的q值,然后再计算它们交互作用时的q值,对三者之间的q值大小进行比较,主要结果为5种[32]㊂2结果与分析2.1生长季F V C的时空动态变化2.1.1生长季F V C年际变化特征选取每年的生长季F V C平均值代表当年植被覆盖状况,制作生长季F V C年际变化图,见图2㊂2001 2019年海河流域生长季F V C值在0.30~0.48波动,多年生长季F V C值平均值为0.41,最大值出现在2018年为0.46,2001年最小,其值为0.318,总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a㊂2001 2010年,生长季F V C整体上呈现明显的上升趋势,达到了多年均值水平,线性倾向率为0.087/10a,但在2006年和2010年出现低谷,原因主要是由于该年降水量偏低㊂2011年之后,生长季F V C增速减缓,均超过多年均值水平㊂图2表明,海河流域生长季植被覆盖度ɤ0.1的裸地面积占比由2001年9.85%降低到2019年的3.22%;低覆盖度的面积占比由2001年的30.37%降低到2019年的20.50%;中低植被覆盖度和中等植被覆盖度多年平均面积占比分别为32.87%,27.39%,是研究区生长季植被覆盖度的两种主要类型;中高覆盖度和高覆盖度呈现显著的增加趋势,分别由2001年的1.38%增加到2019年的17.64%和由2001年的0.00%增加到2019年的7.26%㊂总体来说,自海河流域实施持续大规模封山育林育草㊁退耕还林还草㊁坡改梯㊁於地坝等水土保护措施以来,生长季F V C一直呈增长趋势,后期出现增速减缓,主要是因为植被自然演替过程中,自然因素起主导作用㊂2.1.2生长季F V C空间分布及变化特征海河流域生长季植被覆盖度空间分布差异明显(图3A),高覆盖度区域零星分布,主要分布于流域的东北部和彰卫河山区的南部,占流域总面积的1.27%;中高覆盖度区域主要为高产草地㊁密林地用地,面积3.13ˑ104k m2,占流域总面积的9.79%,集中分布于流域东北部㊁太行山一带;中等覆盖度区域主要为中高产草地㊁林地㊁农田用地,主要分布于大清河淀西平原㊁子牙河平原㊁彰卫河平原以及徒骇马颊河区域,面积为9.83ˑ104k m2,占流域总面积的30.66%;中低覆盖度区域由中产草地㊁农田和低郁闭度林地组成,在大清河淀东平原㊁滦河平原和彰卫河山区广泛分布㊁黑龙港及运东平原,子牙河山区㊁大清河山区等均有分布,面积为1.07ˑ105k m2,占流域总面积的33.47%;低覆盖度区域主要分布于永定河山区㊁滦河山区的西北部,面积7.23ˑ104k m2,占流域总面积213水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.的22.57%;海河流域生长季植被覆盖度小于0.1的裸地区域主要为城市工矿㊁居民用地,面积为7.17ˑ103k m2,占流域总面积的2.24%,主要分布于环渤海湾地区以及一些城市中心区域㊂总体来说生长季F V C大于0.3的区域面积占流域面积的75.19%,植被覆盖度总体较高㊂从图3B C可以看出,2001 2019年各植被覆盖度等级之间相互转化明显,主要为裸地㊁中等㊁中低植被覆盖度等级转为中等至高覆盖度等级㊂其中永定河山区的植被覆盖度得到明显改善,植被覆盖度由2001年的0.14,提升到2019年的0.35,说明山丘区人工生态修复及水土保持工程对提升植被覆盖度作用十分显著㊂综上可知,研究区19年间生长季植被覆盖度总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市中心区域生长季植被覆盖度较低㊂图22001-2019年海河流域生长季F V C 年际变化图3海河流域生长季F V C空间分布采用s l o p e趋势分析,对研究区生长季植被覆盖度变化趋势进行分析(图4),s l o p e的值域为-0.447~ 0.347,表明植被变化趋势存在着明显的空间差异,变化速率以0~0.2为主,占流域总面积的81.51%㊂对变化趋势进行M-K显著性检验(图5),海河流域生长季F V C改善区域的面积为2.15ˑ105k m2,占流域的67.28%,远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主,占流域总面积的60.42%;退化区域占流域的总面积的8.28%,主要位于城市的周围㊂变化不显著的区域主要分布于改善区域和退化区域之间,面积占流域总面积的23.90%㊂综上可知,研究区大部分地区的植被得到了明显改善,但受城市扩张等因素的影响,城市外围区域的植被退化现象较为严重㊂2.2生长季F V C空间分异的驱动力分析2.2.1因子影响力探测分析利用因子探测器计算各因子的q值以量化其对海河流域生长季F V C空间分布的解释程度㊂由结果可见(图6),不同因子对海河流域生长季F V C空间分布的解释能力如下:林地比例(0.3427)>林草混合地比例(0.3346)>年均降水(0.202)>灌丛比例(0.197)>草地比例(0.184)>坡度(0.134)>年潜在蒸散发(0.114)>年均温(0.107)>城镇比例(0.094)>高程(0.089)>G D P(0.074)>壤土比例(0.066)>人口密度313第4期钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright©博看网. All Rights Reserved.(0.064)>沙土比例(0.062)>黏土比例(0.053)>碎石含量(0.051)>有机碳比例(0.040)>农田比例(0.027)㊂各因子对应显著性p值均小于0.01,通过显著性检验㊂综上分析可见:(1)林地比例和林草混合地比例的q值最大,分别达0.3427,0.3346,解释力均在30%以上,因此林地比例和稀疏草地比例是影响海河流域生长季植被覆盖度空间分布的主要影响因子;(2)海河流域的山区和平原区的生长季F V C空间分布的主要影响因子不同㊂林草混合地和林地比例对海河山区生长季植被覆盖度影响最大,解释力均在50%以上,G D P影响最小;农田比例和年潜在蒸散发对海河平原区植被覆盖度的分布影响最大,影响最小的因子是坡度;(3)整体来看,人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的,其次是气候㊁地形,影响最小的是土壤性质㊂图42001-2019年海河流域生长季F V C线性趋势2.2.2因子交互作用探测分析本文进一步对海河流域以及其山区㊁平原区空间分布影响因子进行交互作用探测(表3 5),结果表明,在研究区域,任意两因子的叠加均会增强单因子对海河流域生长季F V C空间分布的解释能力,呈非线性增强或双因子增强作用,不存在独立关系,说明植被生长与生存往往并非受制于单一因素,而是多种因素协同作用的结果㊂由表3可见,交互作用解释力最强的是林草混合地比例和农田比例,它们双因子交互q值达到了0.58,其次是林草混合地比例和人口密度,q值达到了0.50㊂同时,林地比例㊁林草混合地比例和降水量与大多数因子相结合均呈现非线性增强,表明三者对海河流域生长季F V C空间分布影响程度占据主导地位㊂年均降水㊁年均温和年潜在蒸散发与其他因子的交互作用解释力均有显著增加,由其是与林地比例等人类活动因子的交互作用㊂因此,气候因子与人类活动因子共同作用将使生长季F V C空间分布受到更大的影响力度㊂图52001-2019年生长季F V C 线性趋势显著性图6因子探测器结果413水土保持研究第30卷Copyright©博看网. All Rights Reserved.表3 海河流域因子交互作用探测器结果因子P R ET P E G D P P O P F O B U F A G A S A U B D EM S l o p e C l a y S a n d S i l t O C G r a v e lP R E0.22T0.330.10P E 0.400.320.11G D P0.360.230.190.07P O P 0.370.270.210.110.06F O0.500.440.420.430.450.34B U 0.360.260.290.270.280.370.20F A 0.320.280.230.120.130.490.300.03G A 0.300.280.330.320.330.450.330.390.18S A 0.470.460.410.460.500.410.350.580.470.33U B 0.370.250.200.120.140.420.270.150.360.430.09D EM0.350.220.260.200.240.420.250.310.300.440.230.09S l o p e 0.370.270.260.240.280.370.240.380.390.380.230.270.13C l a y0.320.240.200.160.170.360.230.160.260.380.170.200.200.06S a n d 0.300.260.200.170.180.360.230.170.270.360.180.240.210.140.07S i l t 0.300.260.230.170.180.370.250.170.260.380.180.240.220.160.120.07O C 0.280.200.200.130.140.370.230.110.240.380.150.180.200.200.230.210.04G r a v e l 0.280.220.180.150.140.370.240.110.240.380.160.190.200.170.190.150.150.05表4 海河山区因子交互作用探测器结果因子P R E T P EG D PP O PF OB UF AG AS AU BD EMS l o pe C l a yS a n dS i l tO CG r a v e lP R E0.40T0.480.19P E 0.470.390.08G D P0.520.290.140.02P O P 0.530.380.180.050.03F O0.710.630.580.550.550.54B U 0.520.390.370.310.320.600.30F A 0.580.340.190.060.070.580.330.02G A 0.480.380.380.400.470.640.480.590.32S A 0.680.660.610.600.610.700.620.660.650.59U B 0.500.280.140.080.080.560.330.100.450.610.07D EM0.500.340.260.190.240.610.360.230.390.630.230.13S l o p e 0.530.400.330.270.270.610.420.340.530.630.280.390.25C l a y0.490.340.210.150.160.560.380.160.420.620.180.270.320.12S a n d 0.480.340.240.190.210.580.390.220.420.620.210.300.330.240.15S i l t 0.490.360.270.210.230.580.410.230.430.630.220.310.350.270.220.16O C 0.440.280.220.140.180.580.350.170.370.610.170.230.320.300.290.310.11G r a v e l0.480.360.220.150.170.570.370.160.410.620.170.280.330.260.280.280.290.12在海河山区中,降雨㊁林地比例和林草混合地比例与各因子交互均有很强的非线性增强㊂因子间交互作用对海河山区生长季植被覆盖空间分异性解释力大小前六项依次为:降雨ɘ林地比例(0.71)>林草混合地比例ɘ林地比例(0.70)>林草混合地比例ɘ降雨(0.68)>林草混合地比例ɘ农田比例(0.66)>林草混合地比例ɘ年均温(0.655)>林草混合地比例ɘ草地比例(0.65);表明:人类活动对海河流域山区生长季植被覆盖度空间分布具有重要影响,一方面通过退耕还林还草㊁生态保护修复等措施可促进植被覆盖,另一方面通过城镇化建设㊁资源过度开发等行为可破坏植被覆盖[33]㊂在海河平原中,因子间交互作用对生长季植被覆盖空间分异性解释力大小前六项依次为:农田比例ɘ高程(0.653)>农田比例ɘ年潜在蒸散发(0.649)>农田比例ɘ草地比例(0.573)>农田比例ɘ降雨(0.568)>农田比例ɘ坡度(0.560)>农田比例ɘ林地比例(0.558)㊂513第4期 钤会冉等:海河流域生长季植被覆盖度时空变化及驱动力分析Copyright ©博看网. All Rights Reserved.表5 海河平原区因子交互作用探测器结果因子P R ET P E G D P P O P F O B U F A G A S A U B D EM S l o p e C l a y S a n d S i l t O C G r a v e lP R E0.04T0.340.13P E 0.390.420.32G D P0.270.330.440.21P O P 0.390.430.480.400.29F O0.060.150.340.220.330.02B U 0.060.150.340.220.320.020.01F A 0.570.600.650.510.540.560.550.50G A 0.200.290.400.350.380.190.180.570.14S A 0.070.170.350.220.340.030.020.550.190.01U B 0.300.390.510.300.400.260.250.530.380.260.24D EM0.260.310.390.410.460.210.200.650.290.220.460.20S l o p e 0.070.160.350.220.330.030.020.560.200.030.260.210.01C l a y0.160.260.400.270.380.080.080.530.230.090.340.290.090.06S a n d 0.130.260.380.270.370.090.090.530.250.100.340.270.100.140.08S i l t 0.190.280.410.280.370.100.100.530.240.110.350.290.110.200.200.08O C 0.200.260.410.290.400.110.110.540.260.120.350.310.110.240.230.230.09G r a v e l0.160.240.370.270.360.100.100.540.240.100.320.270.100.140.150.180.160.083 讨论和结论3.1 讨论本研究基于地理探测器,对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响因素进行量化归因分析,结果表明人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的,其次是气候㊁地形,影响最小的是土壤性质㊂海河流域自1980年以来,实施 三北 防护林工程㊁京津风沙源治理工程㊁退耕还林还草工程等一系列生态恢复工程㊁农业化开发和城镇化,使得当地土地利用/覆盖发生剧烈变化,主要表现为海河山区森林面积占比上升,草地和农田面积占比下降,海河平原区农田比例上升,人口密度上升㊂这些人类活动显著影响了植被覆盖度的空间分异规律,并显著增加了植被覆盖度㊂林草混合地比例㊁林地比例和草地比例主要影响了海河山区生长季植被覆盖度空间分布;农田比例㊁人口密度和城镇比例这些人类活动因子主要影响了海河平原区生长季植被覆盖度空间分布㊂年均降水㊁年均温和年潜在蒸散发这些气候因子的动态变化主要决定了生长季植被覆盖度的年际变化;坡度㊁坡向通过影响坡面接受的太阳辐射量和日照时数从而对植被的生长有一定的影响,土壤性质也主要决定了植被覆盖度的空间分异规律㊂各因子交互作用呈双因子增强和非线性增强两种类型,不存在相互独立作用,关于因子间交互作用是如何增强对生长季F V C 空间分异的解释能力还需进行更加深入的讨论㊂3.2 结论(1)年际变化分析显示,2001 2019年海河流域生长季F V C 总体呈显著上升趋势,线性倾向率为0.063/10a ,各等级植被覆盖度转化明显,中高覆盖度和高覆盖度的面积占比呈现显著的增加趋势;(2)空间变化分析显示,生长季F V C 总体较高,仅环渤海湾地带和一些城市区域植被覆盖率较低,海河流域生长季F V C 改善区域的面积为2.15ˑ105k m2,占流域的67.28%,远大于退化面积,其中改善部分以极显著改善为主;(3)因子探测发现,林地比例和稀疏草地比例是影响海河流域生长季F V C 空间分布的主要影响因子;海河流域的山区和平原区的生长季F V C 空间分布的主要影响因子不同;人类活动对海河流域生长季植被覆盖度空间分布的影响是最大的;(4)交互探测发现,2001 2019年,各因子对海河流域生长季植被覆盖变化存在呈双因子增强和非线性增强两种类型的交互作用,不存在相互独立作用或对植被覆盖变化解释力减弱的交互因子㊂参考文献:[1] P e n g W F ,K u a n g T T ,T a oS .Q u a n t i f y i n g in f l u e n c e s o f n a t u r a l f a c t o r s o nv e g e t a t i o nN D V I c h a n g e sb a s e do n g e o g r a ph i c a ld e t e c t o ri n S i c h u a n ,w e s t e r n C h i n a [J ].J o u r n a l o fC l e a n e rP r o d u c t i o n ,2019,233:353-367.[2] G o n g Z ,Z h a oS ,G uJ .C o r r e l a t i o na n a l ys i sb e t w e e n 613 水土保持研究 第30卷Copyright ©博看网. All Rights Reserved.v e g e t a t i o nc o v e r a g ea n dc l i m a t ed r o u g h tc o n d i t i o n si nN o r t hC h i n ad u r i n g2001 2013[J].J o u r n a lo f G e o-g r a p h i c a l S c i e n c e s,2017,27(2):143-160.[3]赵杰,杜自强,武志涛,等.中国温带昼夜增温的季节性变化及其对植被动态的影响[J].地理学报,2018,73(3): 395-404.[4] P a r m e s a nC,Y o h eG.A g l o b a l l y c o h e r e n t f i n g e r p r i n t o fc l i m a t e c h a n g ei m p a c t s a c r o s s n a t u r a l s y s t e m s[J].N a t u r e,2003,421(6918):37-42.[5] G i t e l s o n A A,K a u f m a nYJ,S t a r kR,e t a l.N o v e l a l g o-r i t h m sf o rr e m o t e e s t i m a t i o n o f v e g e t a t i o n f r a c t i o n[J].R e m o t e S e n s i n g o o f E n v i r o n m e n t,2002,80(1):76-87. 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【国家自然科学基金】_参考作物蒸散量_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 科研热词 参考作物蒸散量 气候变化 黄河流域 计算方法 相对湿度 潜在蒸散量 极端干旱区 月平均气温 敏感系数 敏感性分析 实际作物需水量 定量估算 塔克拉玛干沙漠 北京 农业需水 penman-monteith公式 推荐指数 4 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
53 54 55 56 57 58 59 60
priestley-taylor公式 penman-monteith方程 penman-monteith方法 hargreaves方法 hargreaves公式 hargreaves fao-penman-monteith方法 fao-17 penman方法
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9
科研热词 黄土高原 参考作物蒸散量 黄淮海平原 计算方法 耦合分析 耕地生产潜力 变化趋势 作物灌溉需水 penman-mo 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
科研热词 penman-monteith公式 敏感性分析 参考作物蒸散量 东北地区 高温伏旱区 阿克苏河流域 潜在蒸散发 水分生态适应性 水分供需平衡 气候变化 松嫩平原 时空变化 影响因子 土壤蒸发 叶面积指数 变化趋势 双作物系数 参考作物蒸散量et_0 参考作物蒸散 农作系统 典型草原 作物需水量 作物蒸腾 作物系数 penman-monteith方程
黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析
摘要： 利用黑河流域及周边地区 14 个气象站的 1960 —2009 年逐日气象资料， 基于 FAO 推荐的 PenmanMonteith 模型分析了黑河流域近 50 a 来潜在年、季参考蒸散量 ET0 的时空分布特征， 同 时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站 ET0 对各气候要素的敏感系数， 并结合各气 候要素的多年相对变化定量探讨了导致 ET0 变化的主导因素。结果表明： 黑河流域年 ET0 表现 出明显的南北差异， 亦即从南到北呈增大趋势， 上游祁连山区年 ET0 约 568～ 700 mm， 中游走廊 平原约 800～ 900 mm， 下游的金塔、 鼎新一带约 1 000 mm， 额济纳地区则高达 1 150 mm 以上。各 季节 ET0 亦呈北多南少特征， 且 ET0 的年内分布以夏季最多， 春季次之， 秋冬最少。 近 50 a 来， 黑河流域年、季平均 ET0 整体呈减小趋势， 但亦存在区域差异， 其中上游 ET0 略有增加， 而中下 游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言， 上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感 性最强， 而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感 。 不同站点各季节 / 月 ET0 对气候要素的敏感 性有所差异。风速是引起 ET0 变化的主导因素， 相对湿度和日照时数的贡献则较小 。 关 键 词： 参考蒸散量； 敏感系数； 风速； 黑河流域 文献标志码： A 文章编号： 1000 － 3037 （ 2012 ） 06 － 0975 － 15 中图分类号： P426． 2
， Monteith 模型为 本文利用黑河流域主要气象站点近 50 a 来逐日观测资料， 以 Penman基础， 结合 ArcGIS 反距离加权（ IDW） 空间插值， 研究黑河流域参考蒸散量的空间分布及时间 ， 比较流域内不同区域典型气象站点年、 变化特征 同时利用敏感性分析和气候要素的相对变化， 季 ET0 对各气候要素的敏感性， 定量揭示不同气候要素变化对 ET0 变化的贡献差异， 是准确估算 ， 、 黑河流域作物需水量的前提 对加强农业灌溉效率 调整水资源利用结构及优化水资源配置有重 同时有助于揭示黑河流域水循环的特征及机制， 是流域水科学集成研究的重要部 要的现实意义， ， 、 分 亦可为建立流域水问题的应对策略 开发水资源管理决策系统提供理论依据。
黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响研究的开题报告
黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响研究的开题报告一、问题阐述：黑河流域位于中国东北地区，是中国东北地区的重要水源地和农业生产基地。
近年来，随着气候变化和人类活动的影响，黑河流域的水资源变化日益突出。
同时，黄河源区是中国重要的草原生态系统之一，黑河流域水资源的变化可能会对黄河源区的草原生态产生影响。
因此，本文将探讨黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响，并试图回答以下问题：1. 黑河流域水资源变化的主要原因是什么？2. 黑河流域水资源变化会对黄河源区草原生态产生何种影响？3. 如何减缓黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响？二、研究意义和目的：本文的研究意义主要体现在以下几个方面：1. 增加对黑河流域水资源变化的认识，为黑河流域的水资源管理提供参考。
2. 探究黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响，可以加深人们对草原生态系统的认识。
3. 提出减缓黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响的建议，对进一步维护黄河流域生态系统平衡起到一定的促进作用。
因此，本文的研究目的为：1. 通过分析黑河流域的水资源变化，查明其主要原因。
2. 通过对黄河源区草原生态的研究，探讨黑河流域水资源变化对草原生态的影响。
3. 从管理和政策上提出减缓黑河流域水资源变化对黄河源区草原生态的影响的建议。
三、研究方法：本文将采用实证研究方法进行研究，主要包括文献研究、案例研究和多元线性回归分析。
1. 文献研究：通过查阅相关文献，收集和整理黑河流域水资源变化、黄河源区草原生态和相关政策法规等方面的资料。
2. 案例研究：选取黑河流域和黄河源区的典型案例，对其水资源变化和草原生态进行实地调查和样本分析。
3. 多元线性回归分析：利用统计方法对黑河流域水资源变化和黄河源区草原生态进行分析，研究其相互影响的关系，进而提出减缓影响的建议。
四、预期结果：本文的预期结果主要包括以下几个方面：1. 查明黑河流域水资源变化的主要原因。
开都河源区潜在蒸散量时间变化特征及气候影响分析
开都河源区潜在蒸散量时间变化特征及气候影响分析邓丽娟【摘要】潜在蒸散量(ET0)变化对水分循环与能量平衡的研究具有重要意义.本文利用巴音布鲁克气象站1958 ～2012年逐日气象资料,基于FAO Penman-Monteith公式估算了研究区ET0,分析了ET0的时间演变规律,探讨了影响该区域ET0的主导因子,主要结论如下:研究区ET0年内变化最大值出现在7月,为120.4mm,最小值在12月,为4.22mm,4～9月ET0约占全年的84.1％;近55a来ET0呈显著上升趋势,其变化率为0.65mm/a,并通过了1％的置信水平检验;偏相关分析表明,温度与相对湿度是影响研究区ET0的主导因子,其贡献率分别为54.7％和26.02％.【期刊名称】《水利技术监督》【年(卷),期】2016(024)003【总页数】4页(P54-57)【关键词】ET0;变化特征;偏相关分析;开都河源区【作者】邓丽娟【作者单位】新疆水利水电科学研究院,新疆乌鲁木齐 830049【正文语种】中文【中图分类】P426.2潜在蒸散量是实际蒸散量的理论上限，通常也是计算实际蒸散量的基础，广泛应用于气候干湿状况分析［1］、水资源合理利用和评价、生态环境如荒漠化等研究中。
在我国开展的第二次全国水资源综合评价中，潜在蒸散量是水资源评价关注的主要内容之一［2］。
就气候变化对水循环的影响而言，蒸散发的变化是一个不可忽视的影响因子。
ET0既是水分循环的重要组成部分，也是能量平衡的重要部分，它表示在一定气象条件下水分供应不受限制时，某一固定下垫面可能达到的最大蒸发蒸腾量。
ET0在地球的大气圈-水圈-生物圈中发挥着重要的作用，与降水共同决定区域干湿状况，并且是估算生态需水和农业灌溉的关键因子［3］。
开都河发源于天山中部的依连哈比尔尕山南坡，流经新疆和静县、焉耆县与博湖县，尾闾注入中国最大的内陆淡水湖—博斯腾湖。
开都河是新疆博斯腾湖流域国民经济和社会发展的主要水源，其地表水资源量约占流域水资源总量的85.5%，对流域经济社会发展起着举足轻重的作用。
基于MODIS数据的柴达木盆地区域蒸散量的变化特征
基于MODIS数据的柴达木盆地区域蒸散量的变化特征金晓媚;郭任宏;夏薇【摘要】柴达木盆地是中国四大内陆盆地之一.盆地内大面积由荒漠覆盖,气候干旱少雨,生态环境脆弱.基于MODIS遥感数据,应用表面能量平衡系统(SEBS),对柴达木盆地及8个水资源区2001～ 2011年的区域蒸散量进行了计算,并分析了其影响因素.结果表明:柴达木盆地11年间的年蒸散量呈现逐渐增长的趋势,由2001年的72.73mm增加到2011年的182.34mm.盆地8个水资源区的区域蒸散量按由大到小的顺序排列为:都兰河希赛区、柴达木河都兰区、格尔木区、巴音河德令哈区、哈尔腾河苏干湖区、鱼卡河大小柴旦区、那棱格勒河乌图美仁区、茫崖冷湖区；盆地气象站实测的蒸发量值与实际蒸散量值的换算系数为0.12.区域蒸散量与气温、降水及相对湿度等气象因子呈正相关关系；同时,区域蒸散量随着地表植被覆盖率的增加而增大.【期刊名称】《水文地质工程地质》【年(卷),期】2013(040)006【总页数】6页(P8-13)【关键词】蒸散量;表面能量平衡原理;MODIS;植被覆盖率;柴达木盆地【作者】金晓媚;郭任宏;夏薇【作者单位】中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京 100083;中国地质大学(北京)水资源与环境学院,北京100083【正文语种】中文【中图分类】P426.2;TV213.9地表的蒸发和植被的蒸腾共同构成蒸散(Evapotranspiration，ET)。
蒸散是大气－植被－土壤中能量交换的主要途径［1］。
研究区域蒸散的时空分布特征不仅是了解区域生态水文过程的基础，也对深入认识地表能量平衡和区域水循环具有重要意义［2］。
Penman-Monteith 公式［3～4］、波文比能量平衡法［5］、空气动力学法［6］等是传统估算蒸散发的方法，主要通过点上计算再推算至区域。
对于大尺度的非均质地表，这些以点代面的计算方法误差较大，很难满足精度上的要求。
中国南方农田蒸散量实测及其影响因素分析
中国南方农田蒸散量实测及其影响因素分析陈晗;黄津辉【摘要】Field observations for two consecutive years were carried out on the actual evapotranspiration, water vaporflux and latent heat flux (LE) for two consecutive years in the vegetable land in the suburb of Yueyang City,Hunan Province by using eddy covariance technique based on closed-path QCLAS-EC Analyzer.The originalobservation data were processed and the evapotranspiration was calculated so as to analyze the annual periodicchange trend and seasonal variation law of the regional evapotranspiration.The results show that annualevapotranspiration in the study area were between 730 and 803mm; the seasonal variation was substantial, reachingthe highest level in August, 3.5mm/d and in January, only 0.4mm/d.The actual evapotranspiration in the wholestudy area can be summarized as follows: higher in spring and summer, lower in autumn and winter; higher inplanting season, lower in non-planting season; higher at midday and afternoon, lower at night.In addition, theeffects of different agricultural activities on the actual evapotranspiration were observed by using high-resolutionmeasured data.The findings are that the evapotranspiration was increased by planting and was decreased byharvesting, and the reduction of evapotranspiration by harvesting was significantly higher than that by planting. While irrigation also contributed to the promotion of evapotranspiration but was less pronounced, the effect of finalfertilization on evapotranspiration was not yet clear.%利用基于闭路QCLAS-EC激光分析仪的涡度相关法对湖南省岳阳市郊区的一片蔬菜地的实际蒸散发、水汽通量以及潜热通量进行了连续两年的野外观测,并对原始观测数据进行处理,计算蒸散量,以分析研究区域实际蒸散量的年际尺度周期变化趋势和季节变化规律.结果表明,实验区域全年蒸散量在730~803 mm之间;季节变化大,8月达到全年最高水平3.5 mm/d,而1月只有0.4 mm/d.整个研究区域实测蒸散量变化规律是:春夏季较高,秋冬季较低;种植季较高,非种植季较低;每天的正午以及下午较高,夜晚较低.此外,利用高分辨率的实测工具观察不同的农业活动对实际蒸散的影响,发现种植引起蒸散发上升,收割引起蒸散发下降,并且收割使蒸散发下降的幅度要明显高于种植使蒸散发上升的幅度;灌溉对蒸散发有促进作用但是作用较小,施肥对蒸散发的影响目前尚不明确.【期刊名称】《水资源保护》【年(卷),期】2017(033)006【总页数】8页(P79-86)【关键词】蒸散发;南方农田;蔬菜地;涡度相关法【作者】陈晗;黄津辉【作者单位】重庆交通大学河海学院,重庆 400074;南开大学环境科学与工程学院,天津 300350【正文语种】中文【中图分类】P332.2人类对水循环特点及水资源的了解程度，直接影响流域水资源利用、开发、管理的合理性与科学性[1]。
近50年黑河流域降水变化特征分析
近50年黑河流域降水变化特征分析高宇;袁勇;方宏阳【摘要】黑河流域是我国西北地区第二大内陆流域，中游地区，地势平缓，水源充足，并建有多座水库，是西部粮食和蔬菜生产基地之一。
在气候变化的背景下，该流域的降水格局发生了一定程度的变化。
现以黑河流域及周边地区15个气象站点1961年-2010年的逐日降水资料和国家1：25万的DEM 资料为基础，分析了黑河流域平原地区和山丘地区的降水变化特征。
结果表明：(1)平原地区降水较少而山区降水相对较多，整体呈降水增加趋势且山区所占比例较大；(2)山区和平原地区的降水质心均向西南偏移，且山区偏移明显；(3)全流域上分布较广的0~100 mm 降水带在萎缩，相反分布稀少300 mm以上降水带在增加。
%The Heihe River Basin is the second largest inland river basin in northwestern China, and its middle reach area has gentle terrain slope and abundant water resources for the operation of reservoirs. Moreover, the river basin is one of the grain and veget able production bases in western China. Under climate change, the rainfall pattern changed to some extent in the river basin. In this paper, the daily precipitation data of 15 meteorological sites in the Heihe River Basin and the surrounding area from 1960 to 2010 and the national 1:250, 000 DEM dat a were used to analyze the variation characteristics of precipitation in the plain and hilly area of Heihe River Basin. The results showed that ( 1) there is less precipitation in the plain region but more in the mountain area, and the overall precipitation has increased with most of which occurs in the mountain area;( 2) the precipi-tat ion centroids of the mount ain and plain area move to the southwestand it is more obvious in the mountainous area;and ( 3) the wide dist ribution of 0~ 100 mm precipit ation decreases while the less distributionof 300 mm precipitation increases.【期刊名称】《南水北调与水利科技》【年(卷),期】2013(000)005【总页数】6页(P16-21)【关键词】降水;质心;变化特征;黑河流域【作者】高宇;袁勇;方宏阳【作者单位】东华大学环境科学与工程学院，上海 201620; 中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038;中国水利水电科学研究院流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038;河北工程大学水电学院，河北邯郸 056038【正文语种】中文【中图分类】P468政府间气候变化委员会（Intergovernmental Panel on Climate Change，IPCC）第四次评估报告指出，1750年以来全球气候主要在人类活动的影响下总体上呈增暖趋势，近100a（1906年－2005年）全球平均地表温度上升了0.74℃（0.56℃～0.92 ℃）[1] 。
黑河流域40多年来生态环境变化驱动力分析及对策
第21卷 第10期干 旱 区 资 源 与 环 境Vol.21 No.10 2007年10月Journal of A rid Land Res ources and Envir on ment Oct.2007文章编号:1003-7578(2007)010-043-05黑河流域40多年来生态环境变化驱动力分析及对策3王海青,张勃(西北师范大学地理与环境科学学院,兰州730070) 提 要:结合黑河流域40多年来水文,社会经济等方面的资料,采用趋势分析法估算人为因素对流域地表径流的影响,通过相关和主成分分析等数学方法分析人类活动诸因子与流域地表径流之间的关系。
研究结果表明:随着从上游至中下游的顺序,各水文站年径流量差积曲线先上升,而后呈长时期连续下降的趋势,而且顺河流方向越往下,曲线的坡度越明显,即径流量减少的趋势越明显,但黑河干流上游地表径流在过去的几十年里并没有减少,且有一定程度的增加,这说明各水文站径流的差积曲线主要是由于人类活动的影响,导致下游生态环境受损。
关键词:差积曲线;趋势分析;主成分分析;径流量;黑河中图分类号:X171.1 文献标识码:A环境问题是全球变化研究的主题,环境变化受人类活动的影响,人类活动越是改变,支配甚至是取代自然生态系统,就越会增加气候和环境变化的脆弱性。
尤其对中国西部生态脆弱区而言,人类活动对生态与环境的影响更加突出和明显。
黑河流域是我国西北干旱、半干旱地区第二大内陆河流域,流域面积约14万k m2。
受气候与人类活动的影响,黑河流域日益恶化,其中以下游地区最为突出,主要表现在河流下泄水量日益减少,河道断流加剧,荒漠区终端湖泊的干涸,地下水位下降。
黑河下游狼心山断面断流日间愈来愈长。
黑河下游断流时间由50年代的约100天延长至现在的近200天。
西、东居延海水面面积50年代分别是267k m2和35km2,已先后于1961年和1962年干涸。
下游地区河流水量的减少以及地下水位的下降直接导致根系较浅的荒漠植被大量枯死、退化。
黑河生态调水 筑牢祖国北疆生态安全屏障
【水保与生态】黑河生态调水筑牢祖国北疆生态安全屏障王海燕，周圆，杨燕（内蒙古自治区水资源与水权收储中心，内蒙古呼和浩特010020）［摘要］文章介绍了黑河流域现状，分析了额济纳绿洲生态演变规律、取得的主要成效及存在的问题，并提出下一步工作建议。
［关键词］黑河；额济纳；调水；生态中图分类号：TU211．2文章标识码：B文章编号：1009－0088（2020）11－0050－011内蒙古黑河流域概况内蒙古自治区黑河流域涉及阿拉善盟额济纳旗，该区域降水稀少，蒸发量大，其中，11万km2均为极端干旱区，年均降水量不足50mm，蒸发量却高达2500mm，水资源极其匮乏，几乎形不成地表河川径流，且地下水资源极为匮乏。
黑河是区域内唯一的地表水源，从额济纳旗巴音宝德格进入，分成东河和西河，两河又分为19条支流，各个支流漫流于绿洲中部，最终都注入东居延海、西居延海和天鹅湖等尾闾湖泊。
2000年，黑河调水通过“全线闭口、集中下泄”措施，成功实现了黑河历史上第一次跨省分区分水。
自2000年黑河干流实施黑河水量统一调度以来，黑河水量调度取得了巨大的社会、经济和生态环境效益。
黑河下游狼心山断面河道断流天数大为减少，全干流过流时间逐年增加。
黑河下游额济纳绿洲草场退化趋势得到有效遏制，林草植被和野生动物种类增多，林草植被覆盖度明显提高，生物多样性增加，东居延海湖滨地区的生态环境明显改善，额济纳绿洲又开始焕发出勃勃生机。
2额济纳绿洲生态演变解放以来，额济纳河水量逐步减少，大的突变有3次，一是解放初期，河西走廊地区大办农场，大面积开荒，用水量急骤增加。
二是大跃进年代，上游大办水利，以蓄水为主，修了一批水库。
三是20世纪80、90年代，甘肃省提出“兴西济中”发展战略，向河西地区移民，灌溉面积发展很快，张掖市和金塔县在黑河干流河道上先后修建了草滩庄引水枢纽和大墩门引水枢纽，黑河中游农业用水量进一步增加，下泄水量则进一步减少。
由于黑河自身水资源总量不足，时空分布不均衡，加之黑河流域人口急剧增加，垦荒面积扩大，灌溉用水持续激增，下游生态水流被大量截留挤占，用水矛盾愈加突出。
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6期
马
宁等： 黑河流域参考蒸散量的时空变化特征及影响因素的定量分析
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年逐日平均气温、平均最高气温、平均最低气温、平均相对湿度、日照时数和平均风速观测 cdc. cma. gov. cn ） ， 数据（ 资料来源于中国气象科学数据共享服务网 http： ∥new部分缺测数据
［37 ］ 56 推荐的 PenmanMonteith 模型为 由其邻近气象站按差值订正法 予以插补， 之后以 FAO在 Matlab 7. 1 环境下编程计算出近 50 a 来各站点的逐日参考作物潜在蒸散量， 进而 基础，
6 —8 月为夏季、 9 —11 月为秋季， 12 月—次年 获得各站点逐季（ 季节划分以 3 —5 月为春季， 2 月为冬季） 和年 ET0 时间序列。在 ArcGIS 平台利用反距离加权（ IDW ） 法插值得到黑河流 域年、季节 ET0 及其变化趋势的空间分布特征。 需要指出的是， 本文在插值时利用了包括 周边地区的所有 14 个站点数据 （ 目的在于提高插值精度 ） ， 而讨论流域平均值时仅以流域 内部的 10 个气象站数据为准。 1. 2 参考蒸散量的计算方法 Monteith 模型［10］， 采用 FAO 推荐的 Penman它以水分扩散理论和能量平衡为基础 ， 综合 了空气动力学和辐射项的同时， 又考虑了植被的生理特征， 有较好的物理依据， 为非饱和下 垫面蒸散发研究开辟了新的途径
［38 ］
， 其形式如： 900 U （ e － ea ） T + 273 2 s Δ + γ（ 1 + 0. 34 U2 ）
－1 －2 －1
0. 408 Δ（ R n － G ） + γ ET0 =
（ 1） ）， 可利用平
ET0 为参考蒸散量（ mm·d － 1 ） ， 式中， Δ 为饱和水汽压温度曲线斜率（ kPa·℃
［39 ］
（ 2）
采用我国 81 个气象站的逐月辐射观测资料建立了适用于我国的净短波辐射 ［6 ］ 经验公式， 同时指出 Penman 修正式 计算我国净长波辐射的方法更为准确 ， 即： R ns = （ 1 － α） 0. 2 + 0. 79 n N R nl = σ
(
4 T4 max. k + T min， k 2
x→0
/ ET = ( ΔET ) X ΔX / X
0 0 i i
ET0
i
·
Xi ET0
（ 5）
X i 为气候要素 （ 本文 i 取 1 —5 ， 式中 ， 分别代表平均最高气温 、平均最低气温 、平均相对
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S Xi 为 ET0 对气候要素的敏感系数 ， 湿度 、平均风速和日照时数 ） ， 此相对敏感系数由于没 有量纲 ， 故可用于直接比较不同气候要素对 ET0 的影响 。 敏感系数的正 / 负 ， 意味着 ET0 变化与气候要素的变化一致 / 相反 ， 其绝对值越大表示气候要素对 ET0 的影响越大 ， 反之 亦然 。 气候要素 X i 的相对变化与敏感系数 S Xi 的乘积 G Xi 表示该气候要素的变化所导致 ET0 的相对变化
［ 10 ］ 参考蒸散量的估算， 故 FAO 将之推荐为计算参考作物蒸散量（ ET0 ） 的标准方法 ， 并得到国
内外学者的广 泛 应 用
［ 11-22 ］
［ 23-24 ］ ， 。 与 此 同 时， 亦已取得较好的模拟效果 关于我国青藏高
收稿日期： 2011－ 07－ 26 ； 修订日期： 2011－ 10－ 27 。 50879033 ） ； 高 等 学 校 博 士 学 科 点 专 项 科 研 基 金 项 目 基金项 目： 国 家 自 然 科 学 基 金 项 目 （ 40901021 ， （ 20090211110025 ） ； 兰州大学中央高校基本科研业务费专项资金［ lzujbky-2011-71 ］ ； 博士点基金（ 20100211120006 ） 。 mail： ma. n2007 第一作者简介： 马宁（ 1990－ ） ， 男， 安徽蒙城人， 硕士研究生， 主要从事陆面过程与气候变化研究。 E@ yahoo. com. cn * 通信作者简介： 王乃昂（ 1962－ ） ， 男， 山东郓城人， 博士， 教授， 主要从事气候变化与水循环、环境变迁与历史地理 mail： wangna@ lzu. edu. cn 研究。E-
G 为地表以下的土壤热通量 （ MJ · m · d ） ， 均气温 T（ ℃ ） 得出， 可利用相近 2 个月的平 ［10 ］ －1 U2 为 2 m 高处的风速（ m·s － 1 ） ， e s 和 e a 分别为 γ 为干湿常数（ kPa·℃ ） ， 均气温推算 ， R n 为净辐射（ MJ·m － 2 ·d － 1 ） ， 饱和水汽压和实际水汽压（ kPa） ， 由净短波辐射 R ns 与净长波 辐射 R nl 之差得出： R n = R ns － R nl Yin 等
［ 1-2 ］ 。 蒸散发作为地球系统热量交换与水量交换过程的主要联系， 是水文循环的重要环节 ［ 3 ］ 陆地上年降水量约 70% 都以蒸散发的形式返回大气 ， 从水量损失角度而言， 蒸散量属于降 亦是流域水量平衡研究的重要项目之一。另一方面， 由于蒸散量 水径流形成过程中的损失项，
可作为潜热减小净辐射向感热的转化， 对调节空气温湿度有较大作用， 大尺度的地表蒸散量亦 ［ 4-5 ］ 。因此， 蒸散量的估算对于区域气候变化研究、水资源评价 对降水和大气环流有重要影响 与合理利用、农业灌溉和水利工程建设均有重要意义。自从 1948 年Penman 首次提出潜在蒸 ［ 6 ］ Jensen 等［7］在 散量的概念 并从能量平衡和空气动力学角度解析出蒸发力的计算公式以来， 建立了参考作物潜在蒸散量的模型， 后来一些组织和个人 此基础上结合植物的具体生理特征， ［ 8-9 ］ ， 1998 年联合国粮农组织（ FAO） 以假定参考作物为基础， 对之又进行不断完善 修订了 PenmanMonteith 模型［10］， 由于其较全面地考虑了影响蒸散量的气候要素， 适用于各种气候条件下
1
1. 1
资料与方法
资料 选取黑河流域的托勒、 野牛沟、 祁连、 山丹、张掖、高台、酒泉、金塔、鼎新和额济纳旗 10
个气象站及周边地区的永昌、阿拉善右旗、玉门镇、拐子湖 4 个气象站（ 图 1） 的 1960—2009
图1
Fig. 1
黑河流域及周边地区主要气象站点分布
Location of meteorological stations in the Heihe River Basin and the surrounding areas
( ) ]R n )] ) ( 0. 56 － 0. 25槡e ) [ 0. 1 + 0. 9 ( N
so a ［10 ］
[
（ 3） （ 4）
FAO 推荐取 0. 23 式中： α 为地表反照率， （ 4. 903 × 10
－9
， R so 为晴空太阳辐射， Boltzman 常数 σ 为 Stefan-
第 27 卷 第 6 期 2012 年 6 月
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JOURNAL OF NATURAL RESOURCES
Vol. 27 No. 6 Jun．， 2012
黑河流域参考蒸散量的时空变化特征 及影响因素的定量分析
a a* a b a 马 宁 ，王乃昂 ，王鹏龙 ，孙彦猛 ，董春雨
（ 兰州大学 a. 资源环境学院，干旱区气候变化与水循环研究中心； b. 信息科学与工程学院，兰州 730000 ）
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原
［ 13-14 ］
、东北地区［15-16］、西北地区［17-18］及长江流域［20］、黄河流域［21-22］等地参考蒸散量的时
［ 25-27 ］ ， 空分布研究已广泛开展， 而就导致其变化的主导因素尚存在一些争议 此外， 部分研究在 ［ 18 ］ 分析气候变化对 ET0 的影响时所利用之方法 亦有值得改进之处。位于我国西北干旱区的 由于受干旱气候和特殊地形的制约， 加之近几十年来全球变暖和人类活动的影响， 黑河流域， ［ 28 ］ 区域水循环发生了显著变化， 尤其是中游地区用水结构不合理、水资源利用率较低 ， 地下水
摘要： 利用黑河流域及周边地区 14 个气象站的 1960 —2009 年逐日气象资料， 基于 FAO 推荐的 PenmanMonteith 模型分析了黑河流域近 50 a 来潜在年、季参考蒸散量 ET0 的时空分布特征， 同 时利用敏感分析计算了流域内不同区域典型气象站 ET0 对各气候要素的敏感系数， 并结合各气 候要素的多年相对变化定量探讨了导致 ET0 变化的主导因素。结果表明： 黑河流域年 ET0 表现 出明显的南北差异， 亦即从南到北呈增大趋势， 上游祁连山区年 ET0 约 568～ 700 mm， 中游走廊 平原约 800～ 900 mm， 下游的金塔、 鼎新一带约 1 000 mm， 额济纳地区则高达 1 150 mm 以上。各 季节 ET0 亦呈北多南少特征， 且 ET0 的年内分布以夏季最多， 春季次之， 秋冬最少。 近 50 a 来， 黑河流域年、季平均 ET0 整体呈减小趋势， 但亦存在区域差异， 其中上游 ET0 略有增加， 而中下 游以减小趋势为主。就年平均敏感系数而言， 上游的托勒站和中游的高台站皆对相对湿度敏感 性最强， 而下游的额济纳旗对平均风速最为敏感 。 不同站点各季节 / 月 ET0 对气候要素的敏感 性有所差异。风速是引起 ET0 变化的主导因素， 相对湿度和日照时数的贡献则较小 。 关 键 词： 参考蒸散量； 敏感系数； 风速； 黑河流域 文献标志码： A 文章编号： 1000 － 3037 （ 2012 ） 06 － 0975 － 15 中图分类号： P426． 2