汉江上游径流情势变化及归因分析

基于 Budyko 框架及径流变化情势指标同气象因子的拟合关系，拓展 Budyko 方程并得到微分方程。选择汉 江上游安康和白河水文站的年均径流、汛期平均径流和非汛期平均径流资料系列，开展径流情势变化及归因研究。 结果表明：所有径流指标均发生变异且明显减小；多元对数线性回归模型拟合的相关系数大于 0.90，能够较好预 估径流变化情势指标，并捕捉到径流变化情势指标同气象参数之间的非线性关系；基于 Budyko 假设的互补关系 法性能优于全微分法，气候（流域下垫面）变化对安康站年均径流量、汛期平均径流量和非汛期平均径流量贡献的 绝对值分别为 35.89%?(64.11%)、34.58%?(65.42%) 和 71.12%(28.88%)，对白河站年均径流量、汛期平均径流量和非 汛期平均径流量贡献的绝对值分别为 34.82%(65.18%)、26.29?%(73.71%) 和 35.11%(64.89%)。     

近10 a阿克苏流域植被覆盖时空演变特征及影响因素

植被覆盖度是指示地表植被分布及生态环境变化的重要指标。为深入了解阿克苏流域植被覆盖度的时空演变特征及驱动机理,基于Landsat TM和高分1号遥感影像,采用NDVI像元二分模型和差值运算方法,对阿克苏流域2005—2015年的植被覆盖动态变化进行了监测分析及评价。结果表明近10 a来阿克苏流域植被覆盖整体呈良性发展趋势,8月份植被覆盖最丰富,植被覆盖度空间分布不均,差异较大;影响阿克苏流域植被覆盖的主要因素有降水、气象灾害、土地利用以及生态工程。阿克苏流域植被覆盖的时空演变研究结果能够为流域未来生态空间重构等提供重要的参考借鉴。     

1982—2015年永定河山区植被变化及对天然径流的影响

采用归一化植被指数NDVI和气温、降水、径流等监测资料,在分析永定河山区NDVI时空变化的基础上,通过构建地理加权回归模型,研究了流域内NDVI和降水、平均气温的回归参数及残差的空间关系特征,定量估算了永定河山区NDVI变化对天然径流量衰减的影响。结果表明： 1982—2015年永定河山区在土地利用格局总体变化不大的情况下,年、季尺度的NDVI均显著增加,NDVI和降水、平均气温的空间回归参数及残差的均值、趋势均具有显著的空间异质性,降水、气温等气候因素和人类活动对NDVI均表现为促进作用,但各影响因素趋势变化的时空分布差异显著。永定河山区天然径流量具有显著的衰减趋势,结合Budyko方程发现流域天然径流量对植被变化具有高度敏感性,以植被变化为突出特征的下垫面变化对永定河天然径流衰减的贡献率达到了80%,流域植被保护和水土保持对天然径流量衰减的这种影响应给予高度重视。     

基于Budyko假设的黄河流域水热耦合平衡规律研究

本文通过对黄河流域内63个子流域的年降水、径流深及实际蒸散发和蒸发能力的分析，证实了基于Budyko假设的流域水热耦合平衡关系是成立的。根据各子流域的长期水量平衡结果拟合并检验了水热耦合平衡模型中的唯一参数，结果显示，该参数具有显著的区域分布规律，黄土高原区平均为3.22，青藏高原区平均为2.27。 同时，研究结果表明，模型参数综合反映了流域的下垫面条件，并提出了根据流域相对入渗能力、相对植被-土壤有效蓄水能力和流域平均坡度估算模型参数的经验公式。     

双曲正切法计算年径流均值参数的率定及应用

通过对流域不同下垫面产流特征的研究,将流域下垫面划分为若干种类,进一步确定不同种类的下垫面产流特性,并将这种产流特性应用到双曲正切模型法中,以便计算无实测资料的设计流域年径流均值。对于无实测资料的设计流域,年径流均值一般通过等值线法、双曲正切模型法或其他数学模型求得。在实际分析计算中,双曲正切模型法因参数少,计算精度高,应用的比较多。上述方法对无实测资料的设计流域合理选定模型参数,提高设计年径流均值计算精度有着重要的指导作用。     

基于聚类分析的水文相似流域研究

在洪水预警预报中,一些中小流域常常由于水文资料短缺造成分析计算困难。随着流域下垫面地形、植被、土壤等数据的大量获取和数据挖掘技术的不断发展,应用聚类分析等无指导学习方法对流域下垫面大量数据进行分析,根据对象之间距离最近的原则对流域进行分组,得到水文相似流域,从而将有水文资料流域的水文参数应用于水文资料短缺的相似流域,使洪水预报得以实现。选取浙江省118个具有20年以上雨水情资料的流域进行研究,采用流域长度、流域宽度、河长、河流比降、流域平均坡度、流域形状系数、多年平均1,3,6和12 h面最大降水等10个指标,应用主成分分析对数据进行降维,进而对流域进行聚类分析,将浙江省流域分为23个相似组。在分组基础上,选取其中两组中径流资料大于20年的站点进行多年平均最大洪峰、洪量比对,验证水文相似流域分类合理性。结果表明相似流域组内年最大洪峰、年最大平均1,3,6和12 h洪量具有较大相似性,分类较为合理,从统计学角度为浙江省的洪水预警预报提供新的理论与思路。     

平潭岛野外人工降雨入渗实验

野外人工降雨入渗实验是缺资料地区获取产流参数、开展水文计算的重要技术手段之一。福建省平潭岛属于典型稀缺资料地区,基础水文水资源观测数据缺乏。该文根据研究区地形坡度、土壤类型和植被覆盖等GIS空间信息,通过地学统计分析划分出11种下垫面类型区,结合野外调查确定典型实验点。利用自主产权的便携式野外人工降雨入渗实验装置开展不同下垫面和不同雨强等多情景条件下人工降雨入渗实验,获取降雨初损、土壤入渗率、产流系数等关键水文计算参数,为平潭岛水文模拟研究和水资源评估计算提供重要的科学依据。     

基于时变Budyko模型的滹沱河上游径流变化归因分析

为了明晰径流演变的驱动力,进而促进水资源的可持续利用,对滹沱河上游的径流变化进行了归因分析。基于单参数Budyko方程,将径流影响因素直接划分为干旱指数和流域特征两类,首先以时间为协变量,描述Budyko方程参数及气候因子的时间变化,构建时变Budyko方程;然后基于分解法在年尺度及多年尺度上分离干旱指数和流域特征对径流变化的影响。研究结果表明:①时变Budyko模型大大提高了年径流的模拟能力;②基于时变Budyko模型的分段研究的结果与传统常参数Budyko模型的结果相近,表明本文所建立的时变Budyko模型是可靠的;③干旱指数和流域特征对滹沱河上游年径流的影响均为负贡献,其中,干旱指数的贡献率由86.79%持续递减至71.01%,而流域特征的贡献率由13.21% 持续增加至28.09%;④干旱指数对年径流的影响强度明显减弱是流域特征对年径流变化贡献率增加的主要原因。综上所述,滹沱河上游径流显著减少的主导因素是干旱指数,即降水和潜在蒸散发的变化。     

流域植被覆盖度变化对湟水河含沙量的影响

为分析植被覆盖度变化对湟水河含沙量的影响,应用遥感、地理信息系统与数学分析相结合的方法,分析了该流域近15年来植被覆盖度变化与含沙量变化的趋势及二者之间的关系,并明确了引起这些变化的因素。结果表明,湟水河流域内的含沙量变化是自然因素和人类活动引起的地表植被覆盖度变化情况的综合反映,流域内的含沙量与地表植被覆盖度呈明显的负相关性,同时含沙量还会受到人类活动等其他因素的影响。      

黑河流域景观生态多源空间数据综合评价

利用TM影像、水文地质数据、DEM数据及气象资料,选取湿润指数、大于6 m/s大风日数、土壤质地、植被覆盖度、蒸发量/降雨量、地下水矿化度、地形、降水侵蚀力、土壤结构、地形起伏度、植被类型等11个指标建立景观生态综合评价模型,评价了黑河流域景观生态质量.结果表明:①黑河流域景观生态综合指数平均值为5.870,以3级和4级景观生态区为主体,其占总面积的68.65%,景观生态质量一般.②景观生态质量水平分布表现出明显的区域差异,流域上游最好,中游次之,下游最差;从行政范围来看,民乐县、山丹县、甘州区、祁连县和肃州区生态质量较好,额济纳旗、金塔县、嘉峪关市等较差.     

宽波段遥感植被指数研究进展综述

植被指数是地表资源环境管理和定量评价中的一个关键性指标,能有效地描述绿色植物长势和生物量信息。从绿色植被遥感光谱特性分析出发,系统介绍几种具有代表性的宽波段植被指数模型,将其划分为3大类型,即数值计算型、土壤调节型和大气调节型。数值计算型主要包括比值植被指数、差值植被指数、归一化差值植被指数等,其计算值的物理意义不清楚。土壤调节型主要包括垂直植被指数、土壤调节植被指数、全球环境监测指数等,通过引入土壤调节因子来突出植被信息,减少土壤背景的干扰。大气调节型主要包括抗大气植被指数、大气影响抗阻植被指数、增强型植被指数等,通过引入大气调节因子来突出植被信息,减少大气气溶胶的影响。最后,对各类模型存在的问题和下一步的发展方向进行了较为深入的探讨。     

深圳市地表水质对植被覆盖的响应

探讨植被覆盖与地表水质的关系,可为有效防控非点源污染和改善地表水质提供技术依据。基于实测地表水质数据和遥感解译植被覆盖情况,通过内梅罗综合污染指数评价地表水质,并建立其与植被覆盖度及空间分布格局的关系,对深圳市地表水质对植被覆盖的响应关系进行了深入分析。结果表明,地表水质对植被覆盖度的响应显著,地表水质内梅罗污染指数、总氮、总磷浓度均随上游汇水区内植被覆盖度的增加而降低,减少速率呈现出由快变慢的整体趋势;当植被覆盖度<30%时降低速率较快,当植被覆盖度>30%时降低速率减缓。可以认为植被覆盖度对地表水质的净化存在一个临界点,即植被覆盖度率达到30%时,地表水质会有显著的改善。植被空间格局对水质也有一定影响,当植被分布在汇水区下游,特别是滨水区时,对地表水质的净化作用更显著。根据以上研究结果,建议在城市空间规划和生产建设项目水土流失防治中宜将绿地率和林草覆盖率设置在30%左右,并优先布置在汇水区下游,特别是濒临河流、水库的区域。     

关中盆地植被覆盖动态及其对气候因子的响应

基于MODIS植被指数和气象数据,采用趋势分析和地统计分析方法对关中盆地植被覆盖时空分布特征进行分析;借助基于像元的空间分析方法揭示研究区植被覆盖对气候变化的响应。结果表明:从年际变化特征看,关中盆地植被覆盖呈波动性上升趋势,年均增长率为0.006 1 a^-1;从年内分布特征看,关中盆地植被覆盖年内波动明显,呈单峰型曲线;从空间分布特征看,关中盆地植被覆盖度呈现明显的空间异质性;从年尺度来看,关中盆地植被覆盖度与降雨量和温度均呈现不显著正相关;从月尺度来看,关中盆地植被覆盖度与当月降雨量和气温均呈现显著正相关,这说明水热因子的季节波动对研究区植被生长的影响更大。研究结果可为干旱半干旱地区生态建设和环境保护提供科学依据。     

流域水文过程与植被相互作用研究评述

从流域水文过程与植被相互作用规律、流域生态水文模型、流域生态水文对气候变化的响应三个方面，对国内外相关研究现状进行了总结分析。研究发现，当前流域水文学正在从以单一水循环过程为主要研究对象发展成以研究水分、能量与物质耦合循环以及水文过程与生态过程的相互作用等为主要内容的综合性和交叉性学科。现关于流域水文过程与植被之间的关系研究多集中于单向作用的研究，如水文过程对植被的影响研究和植被变化对水文过程的影响研究，而对水文过程与植被之间的反馈机制以及对流域内土壤-植被-大气复杂系统的整体研究不足，缺乏对流域水文过程与植被相互作用机理的全面认识。研究表明气候变化已经影响到流域水文过程和植被生长，气候变化下的流域生态水文响应是水文学研究的前沿课题。水文学需要强化对流域生态水文机理的研究，只有在充分揭示流域生态水文机理的前提下，才能预测未来气候变化下的流域生态水文响应。生态最优性原理能够解释植被对外界环境变化的响应，从而被应用于描述植被与水文过程的相互作用。基于生态最优性原理的流域生态水文模型已逐渐成为生态水文学的研究热点之一。     

基于MODIS和ERA-Interim的安徽省地表蒸散发及其受植被覆盖度影响研究

本文旨在基于面尺度探究安徽省2000-2014年地表蒸散发(evapotranspiration,ET)的时空变化特征,并定量分析气象因子、非气象因子对ET的贡献,重点研究植被覆盖度变化对ET的影响。利用蒸散发产品(MOD16A2)、植被指数产品(MOD13A3)、气象资料,采用像元二分模型、回归分析和相关分析等方法进行了研究。结果表明:2000-2014年安徽省年际地表ET呈减少趋势,空间分布上表现为南高北低;15年间研究区内植被覆盖度整体呈增长趋势,区域整体处于中高植被覆盖度等级,多年来植被高覆盖度占比均大于36%;研究时序内安徽省ET变化受非气象因子影响更加显著,贡献度为68%,植被覆盖度作为重要的非气象因子与ET逐月相关系数为0.8567,两者相关性具有区域差异,须因地制宜地改善区域水文生态环境。     

滹沱河流域植被覆盖时空演变及其与 SPEI 的相关关系

选择2001-2015年MODIS NDVI(250m)及14个气象站点气温、降水数据,通过计算标准化降水蒸散指数(SPEI),探究滹沱河流域近15年植被覆盖时空演变特征,分别从月、季节、年等尺度探究植被覆盖与SPEI的相关关系。结果显示:(1)近15年滹沱河流域归一化植被指数(NDVI)呈显著增加趋势,增速为0.024/(10a)。(2)植被恢复以明显改善为主,覆盖范围占整个流域面积的51.58%,主要分布于流域中、上游。(3)滹沱河流域SPEI总体上呈波动上升趋势,干旱程度有所降低,流域中游变湿趋势最显著。(4)6月、7月是干旱条件对植被覆盖影响最显著的月份,其中,6月气温对NDVI的影响大于降水,而7月降水对NDVI的影响大于气温;夏季干旱程度对植被覆盖度的影响最为明显;NDVI年际变化与SPEI具有显著正相关关系,干旱对植被生长状态有较大影响。     

1999-2015年长江流域上游植被覆盖特征及其对气候和地形的响应

基于SPOT NDVI指数、气象数据和数字高程模型,采用趋势分析法对1999—2015年长江流域上游地区植被覆盖空间格局和动态变化特征进行分析;利用偏相关系数法基于单个像元从动态角度研究植被覆盖对气候变化的响应;引入格网法从静态角度研究植被覆盖对气候和地形因子在整体空间格局上的响应。结果表明:研究区的植被覆盖整体较好,高覆盖地区占66.14%,表现出东高西低的梯度分布特征;从动态角度考虑,植被覆盖对温度和降水变化的响应具有较强的空间异质性,不同地区植被覆盖对温度和降水变化的动态响应关系不同;从静态角度考虑,植被覆盖对温度、降水、高程和坡度的响应表现出显著的非线性关系,存在一定的响应阈值,且都具有西部地区响应明显、东部地区响应不明显的特征。研究结果将为制定适应气候和地形的综合植被管理和土地资源管理提供科学依据。     

Hybrid SSA-ARIMA-ANN Model for Forecasting Daily Rainfall

Rainfall, which is one of the most important hydrologic processes, is influenced by many meteorological factors like climatic change, atmospheric temperature, and atmospheric pressure. Even though there are several stochastic and data driven hydrologic models, accurate forecasting of rainfall, especially smaller time step rainfall forecasting, still remains a challenging task. Effective modelling of rainfall is puzzling due to its inherent erratic nature. This calls for an efficient model for accurately forecasting daily rainfall. Singular Spectrum Analysis (SSA) is a time series analysis tool, which is found to be a very successful data pre-processing algorithm. SSA decomposes a given time series into a finite number of simpler and decipherable components. This study proposes integration of Singular Spectrum Analysis (SSA), Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Artificial Neural Network (ANN) into a hybrid model (SSA-ARIMA-ANN), which can yield reliable daily rainfall forecasts in a river catchment. In the present study, spatially averaged daily rainfall data over Koyna catchment, Maharashtra has been used. In this study SSA is proposed as a data pre-processing tool to separate stationary and non-stationary components from the rainfall data. Correlogram and Kwiatkowski–Phillips–Schmidt–Shin (KPSS) test has been used to validate the stationary and non-stationary components. In the developed hybrid model, the stationary components of rainfall data are modelled using ARIMA method and non-stationary components are modelled using ANN. The study of statistical performance of the model shows that the hybrid SSA-ARIMA-ANN model could forecast the daily rainfall of the catchment with reliable accuracy.

     

基于 Kc和 NDVI 关系的蒸散发量空间尺度提升 及时空变化

为探究流域长时序高空间分辨率蒸散发量计算对区域水资源开发利用、水利工程规划设计及农业可持续发 展的重要意义,以河北省邢台市柳林流域为研究对象,基于 Penman-Monteith 模型和蒸渗仪实测蒸散发数据计算 不同时期的流域作物系数（Kc）,并建立 Kc与归一化植被指数（normalized?difference?vegetation?index,NDVI）的关系, 利用 250?m 分辨率 NDVI 产品将蒸渗仪测算的蒸散发量升尺度到柳林流域,计算流域各网格 2000—2021 年的蒸 散发量,分析蒸散发量的时空变化规律。结果表明：柳林流域多年平均潜在蒸散发量为 1?135.6mm,呈下降趋势; 多年平均蒸散发量为 591.4mm,呈上升趋势。蒸散发量在空间上西北高东南低,四季蒸散发量空间分布特征与多 年平均蒸散发量一致,且季节上分配不均。基于 NDVI 估算的蒸散发量与水量平衡法计算的蒸散发量 2000—2020 年多年平均相对误差为 7.9%,说明利用 Kc与 NDVI 关系可以较精确地对蒸散发量进行空间尺度提升。     

鄱阳湖区植被覆盖度的遥感估算

植被覆盖度是一个十分重要的生态学参数,对于全球环境变化和监测研究具有重要意义.为了有效地从遥感资料中提取植被覆盖度,在像元二分模型两个重要参数推导的基础上,对已有模型进行了改进,建立了用归一化植被指数(NDVI)估算植被覆盖度的模型.运用该模型对鄱阳湖区2003年的植被覆盖度进行了估算,通过鄱阳湖部分地区的实地考察,对2003年的植被覆盖度估算结果进行了验证.结果表明使用这种改进模型进行植被覆盖度遥感监测是有效可行的.