孫 倩,阿麗亞·拜都熱拉,依力亞斯江·努爾麥麥提
(1. 新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)林學(xué)與園藝學(xué)院,烏魯木齊 830052;2. 新疆大學(xué)綠洲生態(tài)教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,烏魯木齊 830046)
歸一化植被指數(shù)NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)能很好地反映植被的繁茂程度,并且能很好地表征植被活動(dòng)和植被生產(chǎn)力,因此被廣泛的應(yīng)用于植被活動(dòng)的研究中[1,2]。荒漠天然植被的生存主要依賴于水資源,水資源的短缺導(dǎo)致流域生態(tài)環(huán)境質(zhì)量趨于退化,社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也隨之受到影響[3]。水資源是干旱地區(qū)至關(guān)重要的生態(tài)環(huán)境因子之一,對(duì)干旱區(qū)綠洲化過(guò)程與荒漠化過(guò)程具有決定性作用[4]。多年來(lái)諸多學(xué)者利用NDVI作了許多深入的研究也獲得了相應(yīng)的學(xué)術(shù)成果:在全球、區(qū)域等宏觀大尺度范圍內(nèi),對(duì)土地利用覆被、植被動(dòng)態(tài)變化、植被的分類、作物的長(zhǎng)勢(shì)、物候的監(jiān)測(cè)等諸多方面的研究,NDVI都具有非常良好的適用性[5-7];可以利用NOAA AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer)、SPOT VEGETATION (VGT)、EOS MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)和LandsatTM等多種數(shù)據(jù)源來(lái)研究NDVI的變化[8-10];同時(shí)也可以將NDVI與溫度、降水、地下水、地表徑流結(jié)合起來(lái),分析2者之間的相互作用關(guān)系[11-14]。本研究利用美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)提供MODIS影像的NDVI數(shù)據(jù),輔以GRACE重力場(chǎng)恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn)重力衛(wèi)星和TRMM熱帶降雨測(cè)量使命衛(wèi)星數(shù)據(jù),分別反演塔里木河流域陸地水儲(chǔ)量和降水量,分析了10 a間NDVI、陸地水儲(chǔ)量、降水量的時(shí)空分布情況,研究了植被覆蓋、陸地水儲(chǔ)量和降水量的動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),探討了導(dǎo)致植被NDVI時(shí)空變化的自然和人文驅(qū)動(dòng)因素,剖析了陸地水儲(chǔ)量、降水量的變化對(duì)NDVI變化產(chǎn)生的驅(qū)動(dòng)影響。塔里木河流域的生態(tài)環(huán)境非常脆弱,水資源的管理和完善迫在眉睫,該研究從流域尺度為研究區(qū)植被生態(tài)的保護(hù)和水資源的合理利用提出了可靠的理論依據(jù)。
塔里木河流域處于歐亞大陸腹地,屬于內(nèi)陸水循環(huán)和水平衡相對(duì)獨(dú)立的一個(gè)封閉的水文區(qū)域,共包含了9大水系的144條河流,這9大水系分別是阿克蘇河、喀什噶爾河、葉爾羌河、和田河、開(kāi)都河、孔雀河-迪那河、渭干河-庫(kù)車河、克里雅河以及車爾臣河??偢采w面積為102 萬(wàn)km2,多年來(lái),平均地表水的天然徑流量為398 億m3,天山、昆侖山等的冰川融水是水資源的主要來(lái)源,水資源總儲(chǔ)量為42 900 億m3。該流域是一個(gè)盆地,被天山、昆侖山、阿爾金山等高山環(huán)繞,形成了典型的干旱環(huán)境大陸性氣候,其主要特點(diǎn)體現(xiàn)在降水量少、蒸發(fā)量大,氣候差異顯著,且日夜溫差大,植被覆蓋稀疏,荒漠化進(jìn)程明顯,生態(tài)環(huán)境極度脆弱,水資源極為匱乏。20世紀(jì)70年代,塔里木河干流下游曾長(zhǎng)期斷流,導(dǎo)致流域內(nèi)荒漠化進(jìn)程加劇,流域生態(tài)環(huán)境遭到嚴(yán)重破壞且逐步退化[15],并進(jìn)而威脅綠洲安全,流域生態(tài)環(huán)境處于急劇惡化的惡性循環(huán)狀態(tài)[16]。
(1)美國(guó)國(guó)家航空航天局(NASA)提供的MODIS影像NDVI數(shù)據(jù),所獲取的數(shù)據(jù)包括 2003年1月至2013年1月共121個(gè)月(http:∥reverb.echo.nasa.gov)。
(2)選用由美國(guó)國(guó)家航空航天中心和德國(guó)航天中心聯(lián)合提供的同期121個(gè)月的GRACE (Gravity Recovery And Climate Experiment) 重力場(chǎng)恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn)重力衛(wèi)星Level 3的RL05數(shù)據(jù),該數(shù)據(jù)的高斯平滑和水深當(dāng)量的網(wǎng)格化(0.5°×0.5°)均已完成。
該衛(wèi)星于2002年由美國(guó)和德國(guó)聯(lián)合開(kāi)展的重力衛(wèi)星計(jì)劃發(fā)射[17],利用所觀測(cè)的重力場(chǎng)變化情況,可以反演陸地水儲(chǔ)量的變化,為全球范圍的大尺度,乃至于相對(duì)較小的區(qū)域尺度水儲(chǔ)量的監(jiān)測(cè)開(kāi)辟了嶄新的研究途徑和研究思路[18-21]。
(3)由日本國(guó)家發(fā)展署和美國(guó)國(guó)家航空航天中心地球科學(xué)辦公室發(fā)布的熱帶降雨測(cè)量使命衛(wèi)星TRMM的3B43數(shù)據(jù),其空間分辨率為0.25°×0.25°,時(shí)間分辨率為1個(gè)月(http:∥mirador.gsfc.nasa.gov/cgi-bin/mirador)。
(4)由聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織的 GeoNetWork所提供的全球水文地質(zhì)流域分布圖(Hydrogeologic basins map)。
(5)氣象、水文、人口、土壤、社會(huì)經(jīng)濟(jì)等統(tǒng)計(jì)資料,包括統(tǒng)計(jì)年鑒以及大量實(shí)驗(yàn)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)。
2.2.1 歸一化植被指數(shù)的計(jì)算
歸一化植被指數(shù)NDVI的計(jì)算,是基于下墊面的植被和土壤等地物在紅外波長(zhǎng)和近紅外電磁波段的吸收差異,利用電磁特性進(jìn)行數(shù)字化所得的表征植被覆蓋情況的指數(shù),如式(1)所示:
NDVI=(NIR-Red)/(NIR+Red)
(1)
式中:NIR (Near Infrared Spectrum)為700~1 000 nm近紅外波段的波譜特征;Red為650 nm紅光波段的波譜特征。
NDVI的取值范圍在-1到1之間:當(dāng)-1≤NDVI<0時(shí),表示影像上地表被對(duì)可見(jiàn)光具有強(qiáng)反射能力的高反射的物體(如雪、云)覆蓋;當(dāng)NDVI=0時(shí),表示地表為巖石或裸土;當(dāng)1≥NDVI>0時(shí),表示地表有植被覆蓋,植被覆蓋情況越良好,該指數(shù)越接近于1[23]。
2.2.2 GRACE數(shù)據(jù)求算陸地水處理
首先,利用GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)求算出地球表面密度變化,再進(jìn)而計(jì)算等效水高的變化,從而實(shí)現(xiàn)陸地水儲(chǔ)量分布的反演。選用高斯半徑為200 m進(jìn)行高斯平滑,平均后的表面密度變化計(jì)算如下:
[ΔClmcos (mφ)+ΔSlmsin (mφ)]
(2)
式中:a為地球的平均半徑;ρa(bǔ)ve為地球的平均密度(5 517 kg/m3);θ與φ分別是地心的余瑋和地心經(jīng)度;Plm表示規(guī)格化諦合勒讓德函數(shù);kl為勒夫數(shù);ΔClm與ΔSlm表示地球重力場(chǎng)球諧系數(shù)相對(duì)其均值的變化量;Wl為權(quán)函數(shù),其遞推公式為:
式中:r是高斯平均半徑[23,24]。
通過(guò)計(jì)算的表面密度變化,進(jìn)而換算為等效水高的變化,實(shí)現(xiàn)陸地水儲(chǔ)量的信息提取,公式如下:
[ΔClmcos (mφ)+ΔSlmsin (mφ)]
(3)
式中:ρwater為水的密度[25]。
2.2.3 陸地水儲(chǔ)量標(biāo)準(zhǔn)差計(jì)算
通過(guò)計(jì)算陸地水儲(chǔ)量的標(biāo)準(zhǔn)差SD值,能夠衡量多年來(lái)121個(gè)月的陸地水變化的程度。由于研究區(qū)的自然環(huán)境不同,SD值的取值范圍略有差異:SD≥10 cm,表示研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量的變化程度劇烈;10 cm>SD>6 cm,表示變化的程度略強(qiáng)烈;SD≤6 cm,表示變化程度較為微弱或者幾乎沒(méi)有變化[26]。
利用反演的121個(gè)月的NDVI數(shù)據(jù),將10 a間春夏秋冬4季的動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行分析。根據(jù)研究區(qū)的氣候變化情況和融凍情況,界定2-4月為春季,5-7月為夏季,8-10月為秋季,11-1月為冬季。在這10 a間,塔里木河流域春、夏、秋、冬的NDVI平均值的空間分布情況如圖1所示。
由圖1可知,NDVI的大小在4個(gè)季節(jié)里有顯著的差異,植被覆蓋情況呈現(xiàn)出顯著的夏季>秋季>冬季>春季的自然規(guī)律,但是4季無(wú)一例外均體現(xiàn)出塔里木流域北部、西部以及東部植被NDVI較大,而中間區(qū)域NDVI很小,即離河道越近,植被種類越豐富,植被覆蓋度也就越高,越遠(yuǎn)離河道,或者越靠近沙漠,植被生長(zhǎng)態(tài)勢(shì)欠佳,植被的覆蓋度也隨之顯著降低。其中,NDVI值較大的區(qū)域中有一部分處于該流域的山區(qū)范圍,干旱地區(qū)的森林植被能夠涵養(yǎng)水源,植物的生長(zhǎng)、蒸散需要消耗一部分水量,這直接影響徑流的總量,并且進(jìn)而對(duì)地下水資源也有一定的負(fù)面影響[27]。同時(shí),水資源也會(huì)反作用于植被,對(duì)植被影響很大,徑流越豐富的地區(qū),其植被覆蓋度也會(huì)越高。
圖1 研究區(qū)春夏秋冬NDVI分布Fig.1 NDVI image in different seasons
春季NDVI最大值為0.033 67,最小值為-0.010 13,夏季NDVI值最大值為0.617 39,最小值為-0.111 72,秋季NDVI最大值為0.563 38,最小值為-0.047 11,冬季NDVI最大值為0.281 61,最小值為-0.078 64。
冬季11月、12月諸多耐寒耐旱植被依然處于生長(zhǎng)狀態(tài);土壤溫度和土壤含水量對(duì)植物生長(zhǎng)有明顯的影響作用,在此時(shí)段,土壤的溫度和濕度較低,在這種惡劣的環(huán)境條件下,部分植被慢慢衰敗死亡,植被的覆蓋程度降低;夏季冰川融水充沛,地表徑流較為豐富,人為種植活動(dòng)頻繁,植被NDVI達(dá)到最大值;秋季降水持續(xù)稀少,農(nóng)作物進(jìn)入收獲階段,耐旱耐鹽植被能夠繼續(xù)存活。
對(duì)10 a間的植被NDVI、GRACE和TRMM數(shù)據(jù)作如下處理:①分別計(jì)算歸一化植被指數(shù)、陸地水儲(chǔ)量和降水的趨勢(shì)變化值;②計(jì)算陸地水儲(chǔ)量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。如圖2,3,4所示。
圖2 研究區(qū)NDVI變化趨勢(shì)分布Fig.2 The change trend of NDVI in study area
圖3 研究區(qū)陸地水儲(chǔ)量變化趨勢(shì)(單位:mm/a)Fig.3 The change trend of terrestrial water storage (TWS) in study area
圖4 研究區(qū)降水量變化趨勢(shì)Fig.4 The change trend of precipitation in study area
研究區(qū)內(nèi)大部分地區(qū)NDVI都呈現(xiàn)明顯的降低趨勢(shì),只有少部分地區(qū)表現(xiàn)出較為明顯的增加趨勢(shì)。陸地水儲(chǔ)量則呈現(xiàn)出由西北向東南方向,其變化趨勢(shì)由急劇降低逐步遞增為急劇增加。降水量與陸地水儲(chǔ)量的空間變化趨勢(shì)一致性較高。為了能更好地分析NDVI變化的驅(qū)動(dòng)因素,在研究區(qū)范圍內(nèi),選取變化趨勢(shì)顯著的4個(gè)小區(qū)域進(jìn)行探討,分別是A、B、C、D 4個(gè)區(qū)域。
區(qū)域A的NDVI變化趨勢(shì)較為復(fù)雜,同時(shí)涵蓋了劇烈增加的區(qū)域和劇烈降低的區(qū)域,根據(jù)GRACE反演的陸地水儲(chǔ)量數(shù)據(jù)可以看出,該區(qū)域的水儲(chǔ)量有顯著的降低趨勢(shì),且SD較大,說(shuō)明水儲(chǔ)量降低趨勢(shì)較為劇烈,但TRMM所反演的降水?dāng)?shù)據(jù)則說(shuō)明該地域降水量趨于穩(wěn)定,變化微弱。研究區(qū)范圍內(nèi),蒸發(fā)量常年大于降水量,陸地水儲(chǔ)量逐步降低,且該趨勢(shì)難以遏制。無(wú)論陸地水儲(chǔ)量還是降水的變化趨勢(shì)均對(duì)植被的生長(zhǎng)不利,但是部分區(qū)域內(nèi)其NDVI依然呈現(xiàn)增加趨勢(shì),這歸功于人們對(duì)于植被的保護(hù)和人為對(duì)耕種格局的調(diào)整。
區(qū)域B 10 a間NDVI呈現(xiàn)出較為微弱的降低趨勢(shì)。降水依然呈現(xiàn)部分地區(qū)微弱增加,部分地區(qū)微弱降低趨勢(shì),說(shuō)明NDVI的變化趨勢(shì)變化較大程度歸因于陸地水儲(chǔ)量較為顯著的降低趨勢(shì),在B區(qū)域范圍內(nèi),由西向東,陸地水儲(chǔ)量的變化劇烈程度具有明顯的逐步遞增趨勢(shì),地表水有部分來(lái)自冰川融水,也能促使土壤含水量有所增加,蒸散發(fā)作用強(qiáng)烈,會(huì)對(duì)水資源有較強(qiáng)的散失作用。
區(qū)域C 10 a間NDVI呈現(xiàn)微弱增加的變化趨勢(shì),究其原因主要是陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)較為顯著的增加趨勢(shì),雖然增加的程度不十分劇烈,但是依然使得水儲(chǔ)量能夠穩(wěn)步且持續(xù)的增加,同時(shí)降水也具有較為明顯的增加趨勢(shì),即使長(zhǎng)期以來(lái)蒸發(fā)量都非常大,降水和陸地水儲(chǔ)量的增加無(wú)疑為NDVI的逐步增加產(chǎn)生推動(dòng)作用。
區(qū)域D的NDVI在10 a間的增加趨勢(shì)非常明顯,驅(qū)動(dòng)的原因包括了降水量、氣候等多種自然因素的綜合作用。其中,TRMM降水量在此期間也呈現(xiàn)出了較為顯著的升高趨勢(shì),而該區(qū)域與河西走廊-阿拉善內(nèi)流區(qū)接壤,常年低溫,氣候干燥、寒冷,有很多洼陷地存在,導(dǎo)致該區(qū)域有較好的集水能力,河網(wǎng)分布廣泛,陸地水儲(chǔ)量也具有非常顯著的增加趨勢(shì),從而使得該區(qū)域的植被覆蓋狀況有明顯的改善作用。
根據(jù)植被NDVI 10 a間的變化趨勢(shì),4個(gè)區(qū)域的NDVI均值與GRACE所反演的不同季節(jié)的陸地水儲(chǔ)量的相關(guān)系數(shù)如表1所示,與TRMM所反演的降水量的相關(guān)系數(shù)如表2所示。
表1 研究區(qū)4個(gè)區(qū)域NDVI與陸地水儲(chǔ)量的相關(guān)系數(shù)Tab.1 NDVI-terrestrial water storage correlationcoefficient in four regions
注:*表示α=0.05水平上顯著相關(guān);**表示在α=0.01水平上顯著相關(guān)。
表2 研究區(qū)4個(gè)區(qū)域NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)Tab.2 NDVI-precipitation correlation coefficient in four regions
*表示α=0.05水平上顯著相關(guān);**表示在α=0.01水平上顯著相關(guān)。
區(qū)域B的植被NDVI與陸地水儲(chǔ)量的負(fù)相關(guān)性顯著。秋季時(shí)陸地水儲(chǔ)量在降水、積雪融水、地表徑流、地下水等多方面綜合作用下,依舊持續(xù)降低,但是植被NDVI在部分范圍內(nèi)與陸地水儲(chǔ)量負(fù)相關(guān)。除了B區(qū)域,其他區(qū)域的NDVI與陸地水儲(chǔ)量之間無(wú)顯著相關(guān)性。該地區(qū)生態(tài)景觀雖復(fù)雜,但是多為荒漠戈壁,利用率較低,導(dǎo)致裸地景觀之間的轉(zhuǎn)化也較為簡(jiǎn)單。鹽生植被受到地下水水位的影響微弱,地表水只對(duì)周邊植被的覆蓋情況產(chǎn)生影響,D區(qū)域NDVI在冬季與陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系,其他季節(jié)均有較為微弱的正相關(guān)關(guān)系。降水量與植被覆蓋程度有著緊密的關(guān)系,降水量的多少,能直接影響土壤中含水量的大小,進(jìn)而影響植被的生長(zhǎng)。C區(qū)域內(nèi),植被NDVI與降水量之間的正相關(guān)關(guān)系極為顯著,在該范圍內(nèi)常年生長(zhǎng)的植被均為耐旱和耐鹽植被,根系較長(zhǎng),受到地表徑流水資源和土壤含水量的影響較大。相關(guān)系數(shù)的大小變化為冬季<春季<夏季<秋季,也說(shuō)明降水對(duì)植被NDVI的影響具有時(shí)滯性[28,29]。除了涵蓋大范圍沙漠、植被非常稀疏的B區(qū)域外,其他所有區(qū)域內(nèi),植被NDVI與降水量的相關(guān)系數(shù)均大于NDVI與陸地水儲(chǔ)量的相關(guān)系數(shù),充分說(shuō)明陸地水儲(chǔ)量系統(tǒng)非常復(fù)雜,影響因素眾多,降水作為陸地水儲(chǔ)量的主要影響因素之一,對(duì)NDVI的影響明顯比陸地水儲(chǔ)量對(duì)NDVI的影響更為敏感,并且相關(guān)性更為顯著。
本研究基于GRACE重力場(chǎng)恢復(fù)與氣候?qū)嶒?yàn)重力衛(wèi)星和TRMM熱帶降雨測(cè)量使命衛(wèi)星數(shù)據(jù),反演了2003-2013年10 a間塔里木河流域的陸地水儲(chǔ)量和降水量數(shù)據(jù),結(jié)合MODIS影像的歸一化植被指數(shù)NDVI數(shù)據(jù),分析了NDVI、陸地水儲(chǔ)量和降水量的時(shí)空分布情況,研究了植被NDVI、陸地水儲(chǔ)量變化以及降水量的時(shí)空動(dòng)態(tài)變化趨勢(shì),剖析了NDVI由于陸地水儲(chǔ)量和降水量變化而產(chǎn)生的響應(yīng),探討了NDVI與陸地水儲(chǔ)量、降水量之間的關(guān)系,得到如下結(jié)論:
(1)植被NDVI呈現(xiàn)出夏季>秋季>冬季>春季的規(guī)律,塔里木河流域北部、西部以及東部植被NDVI較大,而中間區(qū)域NDVI很小,隨著空間上越靠近河道,NDVI數(shù)值越大,而越接近荒漠地帶,NDVI就隨之減小。
(2)研究區(qū)大范圍內(nèi)NDVI呈現(xiàn)的降低趨勢(shì),只有少許范圍內(nèi)具有顯著的增加趨勢(shì)。區(qū)域A的在空間上NDVI變化趨勢(shì)復(fù)雜而多變,但陸地水儲(chǔ)量呈現(xiàn)出異常劇烈的降低趨勢(shì);區(qū)域B的NDVI的變化較為微弱,呈現(xiàn)出降低的趨勢(shì),陸地水儲(chǔ)量的變化程度成像出由西向東逐步遞增的態(tài)勢(shì);區(qū)域C和D,TRMM降水量和GRACE陸地水儲(chǔ)量均有較為顯著的增加趨勢(shì),這些因素都對(duì)植被的生長(zhǎng)具有促進(jìn)作用,驅(qū)使NDVI的變化趨勢(shì)也逐步增加,該區(qū)域的植被覆蓋狀況有明顯的改善效果。
(3)秋季時(shí)陸地水儲(chǔ)量在降水、積雪融水、地表徑流、地下水等多方面綜合作用下,依舊持續(xù)降低,植被NDVI在部分范圍內(nèi)與陸地水儲(chǔ)量負(fù)相關(guān)。降水量與NDVI之間呈現(xiàn)出了正相關(guān)關(guān)系,其中C區(qū)域的正相關(guān)系數(shù)最大,降水量的變化能直接影響土壤中含水量的多少,且秋季的降水量對(duì)NDVI的影響最大。降水作為陸地水儲(chǔ)量的主要影響因素之一,對(duì)NDVI的影響明顯比陸地水儲(chǔ)量對(duì)NDVI的影響更為敏感,并且相關(guān)性更為顯著。
該研究為流域尺度水資源的監(jiān)測(cè)提供了新的技術(shù)思路,也為分析降水和水資源對(duì)植被的影響提供了宏觀的快速的定量評(píng)價(jià),從時(shí)間長(zhǎng)序列的角度觀察該地區(qū)的植被覆蓋問(wèn)題,從而為保護(hù)該地區(qū)的植被而制定合理的、戰(zhàn)略化的、科學(xué)的保護(hù)措施。
□
[1] 李登科,郭 妮.陜西MODIS/NDVI的區(qū)域分布和季節(jié)變化[J].中國(guó)沙漠,2008,28(1):108-112.
[2] 賈寶全,邱爾發(fā),張紅旗.基于歸一化植被指數(shù)的西安市域植被變化[J].林業(yè)科學(xué),2012,48(10):6-12.
[3] 信中保,許炯心,鄭 偉.氣候變化和人類活動(dòng)對(duì)黃土高原植被覆蓋變化的影響[J].中國(guó)科學(xué)(D輯):地球科學(xué),2007,37(11):1 504-1 514.
[4] Chen Y N, Li W H, Chen Y P, et al. Water resources and ecological problems in Tarim River Basin, Xinjiang, China[M]∥ Water and environmental management series(water in China). UK: IWA Publishing,2003:1-12.
[5] Xiao X M, Bole S, Liu J Y, et al. Characterization of forest types in Northeastem China using multi-tenporal SPOT-4 VEGETATION sensor data[J].Remote Sensing of Enviroment, 2002,82:335-348.
[6] Nemani R, Keeling C, Hashinoto H. Climate driven increases in Global Terrestrial Net Primary from 1982 to 1999[J]. Science,2003,300:1 560-1 563.
[7] 宋富強(qiáng),邢開(kāi)雄,劉 陽(yáng),等. 基于MODIS/NDVI的陜北地區(qū)植被動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)與評(píng)價(jià)[J]. 生態(tài)學(xué)報(bào),2011,31(2):0 354-0 363.
[8] 毛德華,王憲明,宋開(kāi)山,等. 東北多年凍土區(qū)植被NDVI變化及其對(duì)氣候變化和土地覆被變化的響應(yīng)[J]. 中國(guó)環(huán)境科學(xué),2011,31(2):283-292.
[9] 劉憲鋒,任志遠(yuǎn),林志慧,等. 2000-2011年三江源區(qū)植被覆蓋時(shí)空變化特征[J]. 地理學(xué)報(bào),2013,68(7):897-908.
[10] 易 浪,任志遠(yuǎn),張 翀,等.黃土高原植被覆蓋變化與氣候和人類活動(dòng)的關(guān)系[J].資源科學(xué),2014,36(1):0 166-0 174.
[11] 劉綠柳,肖風(fēng)勁.黃河流域植被NDVI與溫度、降水關(guān)系的時(shí)空變化[J].生態(tài)學(xué)雜志,2006,25(5):477-481.
[12] 王海軍,靳曉華,李海龍,等. 基于GIS和RS的中國(guó)西北NDVI變化特征及其與氣候變化的耦合性[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào),2010,26(11):194-203.
[13] 呂京京.海流兔河流域地下水對(duì)植被指數(shù)分布的影響研究[D]. 北京:中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(北京),2013.
[14] 王生霞,葉柏生,周兆葉,等.基于NDVI分析渭干河流域綠洲耗水對(duì)地表徑流的影響[J].草業(yè)科學(xué),2013,30(4):487-494.
[15] 胡春宏,王延貴.郭慶超,等. 塔里木河干流河道演變與整治[M]. 北京: 科學(xué)出版社,2005:1- 9.
[16] 張修宇,左其亭. 氣候變化下水資源動(dòng)態(tài)承載力概念及計(jì)算方法討論[J]. 人民黃河,2012,(10):12-13.
[17] Tapley B D, Bettadpur S, Ries J C, et al. GRACE measurements of mass variability in the Earth system[J]. Science, 2004,305:503-505.
[18] Ye Shuhua, Ping Jinsong, Su Xiaoli, et al. GRACE mission revealed the seasonal changes of water storage[J]. Spacecraft Engineering, 2010,19(4):1-7.
[19] Han S C, Shum C K, Jekeli C, et al. Im proved estimation of terrestrial water storage changes from GRACE[J]. Geophys Res. Lett., 2005,32:07 302.
[20] Chao B F. On inversion for mass distribution from global ( time variable) gravity field[J]. J. Geodynamics, 2005,39:223-230.
[21] 汪漢勝,王志勇,袁旭東,等. 基于GRACE 時(shí)變重力場(chǎng)的三峽水庫(kù)補(bǔ)給水系水儲(chǔ)量變化[J]. 地球物理學(xué)報(bào),2007,50(3):730-736.
[22] 孫 倩, 塔西甫拉提·特依拜,丁建麗, 等. 利用GRACE數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)中亞地區(qū)陸地水儲(chǔ)量動(dòng)態(tài)變化的研究[J]. 天文學(xué)報(bào),2014,55(6):498-511.
[23] Swenson S, Wahr J. Method for in ferring regional surface-mass anomalies from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) measurements of time-variable gravity[J]. Journal of Geophysical Research, 2002,107(B9):2 193.
[24] 羅志才,李 瓊,鐘 波. 利用GRACE時(shí)變重力場(chǎng)反演黑河流域水儲(chǔ)量變化[J].測(cè)繪學(xué)報(bào),2012,41(5):676-681.
[25] 翟 寧,王澤民,伍 岳,等.利用GRACE反演長(zhǎng)江流域水儲(chǔ)量變化[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版),2009,34(4):436-439.
[26] Mohamed Ahmed, Mohamed Sultan, John Wahr, et al. Integration of GRACE (Gravity Recovery and Climate Experiment)data with traditional data sets for a better understanding of the time dependent water partitioning in African watersheds[J]. Geology, 2011,39(5):479-482.
[27] 王禮先,張志強(qiáng). 干旱地區(qū)森林對(duì)流域徑流的影響[J]. 自然資源學(xué)報(bào),2001,16(5):439-444.
[28] 劉憲鋒,任志遠(yuǎn). 西北地區(qū)植被覆蓋變化及其與氣候因子的關(guān)系[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)科學(xué),2012,45(10):1 954-1 963.
[29] 張戈麗,徐興良,周才平,等. 近30年來(lái)呼倫貝爾地區(qū)草地植被變化對(duì)氣候變化的響應(yīng)[J]. 地理學(xué)報(bào),2011,66(1):47-58.