1982-2006年中国东部春季植被变化(英文)

Vegetation greenness is a key indicator of terrestrial vegetation activity. To under-stand the variation in vegetation activity in spring across eastern China (EC), we analysed the variation in the Normalised Difference Vegetation Index (NDVI) from April to May during 1982-2006. The regional mean NDVI across EC increased at the rate of 0.02/10yr (r2=0.28; p=0.024) prior to 1998; the increase ceased, and the NDVI dropped to a low level thereafter. However, the processes of variation in the NDVI were different from one region to another. In the North China Plain, a cultivated area, the NDVI increased (0.03/10yr; r2=0.52; p<0.001) from 1982 to 2006. In contrast, the NDVI decreased (-0.02/10yr; r2=0.24; p=0.014) consecu-tively from 1982 to 2006 in the Yangtze River and Pearl River deltas, two regions of rapid urbanisation. In the eastern region of the Inner Mongolian Plateau and the lower reaches of the Yangtze River in East China, the NDVI increased prior to 1998 and decreased thereafter. In the Hulun Buir area and the southern part of the Yangtze River Basin, the NDVI increased prior to 1998 and remained static thereafter. The NDVI in the grasslands and croplands in the semi-humid and semi-arid areas showed a significant positive correlation with precipitation, while the NDVI in the woodlands in the humid to semi-humid areas showed a significant positive correlation with temperature. As much as 60% of the variation in the NDVI was ex-plained by either precipitation or temperature.     

1982-2006 年中国东部春季植被变化的区域差异

分析了中国东部1982-2006 年4-5 月归一化差值植被指数(NDVI) 的空间格局和变化趋势空间分布,通过聚类分析辨识了植被活动变化过程的主要模态,并探讨了他们与温度和降水变化的相关关系。结果表明：(1) 多年平均的春季植被活动呈现南强北弱的分布特征,由强到弱的过渡带大约位于34°~39°N;(2) 1982-2006 年,华北平原、呼伦贝尔草原和洞庭湖平原的春季植被活动呈显著增强的趋势,其中华北平原NDVI 增速高达0.03/10 年(r² = 0.52;p <0.001),长三角和珠三角地区则呈显著减弱的趋势,其中长三角地区NDVI减速达-0.016/10 年(r² = 0.24;p = 0.014);(3) 1982-2006 年春季植被活动变化过程的区域差异鲜明,并呈现层次性特征,首先是长三角和珠三角与其他地区的差异,前者呈减弱趋势,后者呈增强趋势,其次是呼伦贝尔草地、华北以及江南—华南地区与东北地区、内蒙古东部和东南部及长江下游地区的差异,前者持续增强,后者以1998 年为分界点先增强后减弱,再次是各个模态年际变率的差异;(4) 半湿润—半干旱的草地和农田区植被活动与降水量变化显著正相关,半湿润—湿润的森林区植被活动与温度变化显著正相关,温度或者降水最高能解释NDVI 60%的方差。     

1982—2014年中国沿海地区归一化植被指数(NDVI)变化及其对极端气候的响应

基于1982—2014年GIMMS NDVI3g数据集,分析中国沿海地区生长季归一化植被指数（NDVI）的时空变化特征,探讨NDVI对极端气温和极端降水年尺度和月尺度的响应特征。结果表明：中国沿海地区及其子区域NDVI均呈上升趋势,且该趋势具有一定持续性;江南及其以南各子区域的NDVI高于江南以北,但长江三角洲、珠江三角洲等地区NDVI下降较明显,而江南以北沿海地区NDVI多呈上升趋势。NDVI在东北沿海西部、华北和黄淮沿海各子区域与极端气温暖指数（暖昼日数和日最高气温的极高值）多呈负相关,在其他沿海地区多呈正相关。NDVI与极端气温冷指数（冷昼日数和日最低气温的极低值）在整个沿海地区基本呈负相关,且对冷指数的响应具有一定滞后性;江淮（含）以南各子区域的NDVI与气温日较差多呈正相关,以北基本呈负相关。NDVI在黄淮以北与极端降水之间一般呈正相关,在黄淮（含）以南和东北沿海中东部地区多呈负相关,黄淮（含）以北各子区域的NDVI对极端降水的滞后效应较明显。     

三峡水库运行下洞庭湖盆冲淤过程响应与水沙调控阈值

以1951-2011 年洞庭湖区及荆江段干流主要控制站实测径流输沙量资料为依据,分析三峡水库不同蓄水阶段及不同调度方式下洞庭湖盆冲/淤响应,并提出上游来水来沙调控阈值。结果表明：① 荆南三（四）口流量与枝城站流量、荆南三（四）口输沙率存在极显著正相关（p < 0.0001）,决定系数r2分别为0.859 及0.895。② 与三峡水库蓄水运用前（1999-2002）相比,一、二期蓄水阶段及全面试验性蓄水阶段（2008.10-2011.12）洞庭湖盆年均冲淤量由+4796.4×10⁴ t 依次递减为+684.1×10⁴ t、+449.8×10⁴ t 及-559.6×10⁴ t,湖盆冲淤率由+70.25%分别降至+31.13%、+23.56%及-42.64%。③ 预泄调度及蓄水调度期,湖盆泥沙均由以淤积为主转变为以冲刷为主,防洪补偿调度期湖盆泥沙表现为淤积,而在补水调度运用期则表现为冲刷。④ 洞庭湖盆处于冲/淤临界平衡状态时的荆南三口平均流量、输沙率及含沙量分别为970.81 m³/s、466.82 kg/s 及0.481 kg/m³。并认为,为增强湖泊调蓄功能,必须进一步优化三峡水库调度方式,合理调控下泄水沙量。     

Climatic Changes Dominant Interannual Trend in Net Primary Productivity of Alpine Vulnerable Ecosystems

The Three-River Headwaters (TRH), which is the source area of Yangtze River, Yellow River and Lancang River, is vulnerable and sensitive, and its alpine ecosystem is considered an important barrier for China’s ecological security. Understanding the impact of climate changes is essential for determining suitable measures for ecological environmental protection and restoration against the background of global climatic changes. However, different explanations of the interannual trends in complex alpine ecosystems have been proposed due to limited availability of reliable data and the uncertainty of the model itself. In this study, the remote sensing-process coupled model (GLOPEM-CEVSA) was used to estimate the net primary productivity (NPP) of vegetation in the TRH region from 2000 to 2012. The estimated NPP significantly and linearly correlated with the above-ground biomass sampled in the field (the multiple correlative coefficient R² = 0.45, significant level P < 0.01) and showed better performance than the MODIS productivity product, i.e. MOD17A3, (R² = 0.21). The climate of TRH became warmer and wetter during 1990-2012, and the years 2000 to 2012 were warmer and wetter than the years1990-2000. Responding to the warmer and wetter climate, the NPP had an increasing trend of 13.7 g m^-2 (10 yr)^-1 with a statistical confidence of 86% (P = 0.14). Among the three basins, the NPP of the Yellow River basin increased at the fastest rate of 17.44 g m^-2 (10 yr)^-1 (P = 0.158), followed by the Yangtze River basin, and the Lancang River, which was the slowest with a rate of 12.2 g m^-2 (10 yr)^-1 and a statistical confidence level of only 67%. A multivariate linear regression with temperature and precipitation as the independent variables and NPP as the dependent variable at the pixel level was used to analyze the impacts of climatic changes on the trend of NPP. Both temperature and precipitation can explain the interannual variability of 83% in grassland NPP in the whole region, and can explain high, medium and low coverage of 78%, 84% and 83%, respectively, for grassland in the whole region. The results indicate that climate changes play a dominant role in the interannual trend of vegetation productivity in the alpine ecosystems on Qinghai-Tibetan Plateau. This has important implications for the formulation of ecological protection and restoration policies for vulnerable ecosystems against the background of global climate changes.     

The 30m-NDVI-based Alpine Grassland Changes and Climate Impacts in the Three-River Headwaters Region on the Qinghai-Tibet Plateau from 1990 to 2018

The response of long-term vegetation changes and climate change has been a hot topic in recent research. Previously, a Landsat-based fusion model was developed and used to produce a dataset of normalized vegetation index (NDVI) for the Three-River Headwater region on the Qinghai-Tibet Plateau with a spatial resolution of 30 m and the time spanning the nearly 30 years from 1990 to 2018. In this study, the NDVI was applied to an analysis of the spatial and temporal changes in the alpine grassland and the impacts from climate change using the Theil-Sen Median method and linear regression. The results showed that: (1) The regional mean NDVI was 0.39 and showed a spatial pattern of decreasing from the southeast to the northwest in the recent three decades. Among the three parks, the Lancang River Park had the highest NDVI (0.43), followed by the Yellow River Park (0.38) and Yangtze River Park (0.23). (2) An upward trending was found in the NDVI time series at a rate of 0.0031 yr^-1 (R² =0.62, P < 0.01) over the whole period of 1990-2018. The increasing rate (0.00649 yr^-1, R² =0.71, P < 0.01) in the latter period of 2005-2018 was nearly 2.3 times of that (0.00284 yr^-1, R² =0.31, P < 0.01) in the previous period of 1990-2005. In the latest periods, the three parks experienced rates that were 2.3 to 63 times the corresponding values in the early period. (3) The NDVI is correlated more positively with temperature than precipitation. The impacts of climate change decreased along with the coverage fraction from the higher, median and then lower levels. The climate change can explain 34% of the variability in the NDVI time series of the areas with a higher fraction of grassland coverage, while it was 31% for the median fraction and 20% for the lower fraction. This study is the first to use the 30 m NDVI dataset spanning nearly 30 years to analyze the spatial and temporal variability and climate impacts in the alpine grasslands of the Three-River Headwater region of the Qinghai-Tibet Plateau. The results provide a basis for assessments on the ecological management effects and ecological quality based on long-term baseline data with a higher spatial resolution.     

1982—2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响

基于中国603个气象站的地表气温和降水观测资料以及GIMMS NDVI3g数据,采用变化趋势分析和多元回归残差分析等方法研究了1982—2015年中国植被NDVI变化特征及其主要驱动因素（即气候变化和人类活动）的相应贡献。结果表明：① 1982—2015年中国植被恢复明显,在选择的32个省级行政区中,山西、陕西和重庆的生长季NDVI增加最快,仅上海生长季NDVI呈减小趋势。② 气候变化和人类活动的共同作用是中国植被NDVI呈现整体快速增加和巨大空间差异的主要原因,其中气候变化对各省生长季NDVI变化的影响在-0.01×10 ^-3~1.05×10 ^-3 a ^-1之间,而人类活动的影响在-0.32×10 ^-3~1.77×10 ^-3 a ^-1之间。③ 气候变化和人类活动分别对中国近34年来植被NDVI的增加贡献了40%和60%;人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部、华北平原以及中国东北和西南等地;人类活动贡献率大于50%的省份有22个,其中贡献率最大的3个地区为上海、黑龙江和云南。研究结果建议应更加重视人类活动在植被恢复中的作用。     

基于QA权重NDVI时间序列重建效果评价研究————以长江流域为例

通过计算质量频率和噪声比分析了长江流域MODIS NDVI质量情况,然后基于常用的S-G、A-G、D-L这3种重建方法设计了3种质量权重方案,对长江流域2001—2020年的时间序列MODIS NDVI数据进行重建,最后采用视觉对比、优质区域保真性和模拟加噪的方法对重建效果进行分析评价。结果表明：长江流域全年噪声比主要集中于75%~125%,其中冬季噪声对NDVI有较大的抑制效果,春秋季其次,而夏季噪声对NDVI有增强效果;基于质量权重方案三的S-G法对原始数据连续缺失的重建效果最好;在高质区域A-G法重建保真性较高,高质像元的R²和RMSE均值为0.9489和0.0245;在模拟加噪实验中,S-G法重建后数据丢失像元最少,与原始数据的R²平均值和标准差分别为0.8616和0.1848,RMSE为0.0035~0.4411,标准差为0.0383,表明在低质区域S-G法重建保真性较高。     

毛乌素沙地东南缘植被NDVI时空变化及其对气候因子的响应

了解植被生长对气候变化的响应是厘清生态系统动态关系的重点。基于1990—2018年气象数据和归一化植被指数（NDVI）,应用偏相关分析与地理探测器等方法,分析了在生长季,毛乌素沙地东南缘不同类型植被年均NDVI的变化趋势,探讨了年均气温与年总降水量对各类型植被的影响。结果表明：（1） 1990—2018年生长季研究区植被年均NDVI显著与极显著增加面积达97.9%,整体生态环境质量大幅度改善。2005年之前植被年均NDVI增速缓慢,此后以0.011·a^-1的速率发生了突变增加,其中灌丛类植被年均NDVI增长幅度最大。（2） 2000年为年总降水量与年均气温的趋势突变点,突变前年总降水量以-5.510 mm·a^-1的速率减少,此后以5.541 mm·a^-1的速率增加,且主要依赖于大雨雨量的增加;年均高温与年均低温在突变前上升速率分别为0.122 ℃·a^-1与0.230 ℃·a^-1,突变后,年均高温下降速率为-0.014 ℃·a^-1,而年均低温上升速率为0.022 ℃·a^-1。（3） 在植被年均NDVI缓慢增长阶段（1990—2005年）,年均低温对植被影响较大,与不同类型植被年均NDVI多呈显著正相关;在植被年均NDVI快速增长阶段（2006—2018年）,年总降水量与不同类型植被年均NDVI呈显著正相关,大降雨事件的频发使得降水量对于植被的生长起主导作用。年总降水量与年均气温尤其是年均低温的交互作用是促进植被生长的关键。     

江河源区NDVI时空变化及其与气候因子的关系(英文)

The source regions of the Yangtze and Yellow rivers are important water conservation areas of China. In recent years, ecological deterioration trend of the source regions caused by global climate change and unreasonable resource development increased gradually. In this paper, the spatial distribution and dynamic change of vegetation cover in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers are analyzed in recent 10 years based on 1-km resolution multitemporal SPOTVGT-DN data from 1998 to 2007. Meanwhile, the correlation relationships between air temperature, precipitation, shallow ground temperature and NDVI, which is 3×3 pixel at the center of Wudaoliang, Tuotuohe, Qumalai, Maduo, and Dari meteorological stations were analyzed. The results show that the NDVI values in these two source regions are increasing in recent 10 years. Spatial distribution of NDVI which was consistent with hydrothermal condition decreased from southeast to northwest of the source regions. NDVI with a value over 0.54 was mainly distributed in the southeastern source region of the Yellow River, and most NDVI values in the northwestern source region of the Yangtze River were less than 0.22. Spatial changing trend of NDVI has great difference and most parts in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers witnessed indistinct change. The regions with marked increasing trend were mainly distributed on the south side of the Tongtian River, some part of Keqianqu, Tongtian, Chumaer, and Tuotuo rivers in the source region of the Yangtze River and Xingsuhai, and southern Dari county in the source region of the Yellow River. The regions with very marked increasing tendency were mainly distributed on the south side of Tongtian Rriver and sporadically distributed in hinterland of the source region of the Yangtze River. The north side of Tangula Range in the source region of the Yangtze River and Dari and Maduo counties in the source region of the Yellow River were areas in which NDVI changed with marked decreasing tendency. The NDVI change was980 Journal of Geographical Sciences positively correlated with average temperature, precipitation and shallow ground temperature. Shallow ground temperature had the greatest effect on NDVI change, and the second greatest factor influencing NDVI was average temperature. The correlation between NDVI and shallow ground temperature in the source regions of the Yangtze and Yellow rivers increased significantly with the depth of soil layer.     

长江、黄河流域生态系统服务变化及权衡协同关系研究

长江、黄河流域是中国重要的生态屏障,近几十年来强烈的人类活动改变了长江、黄河流域的自然景观,使生态系统功能遭到破坏,了解流域内生态系统服务的变化、相互作用和驱动因素是流域生态系统管理和调控的重要基础。本文利用土地利用、土壤类型和气象等数据,对2000—2016年长江、黄河流域的NPP、土壤保持和产水服务进行时空变化分析;采用相关分析法和约束线研究生态系统服务之间的权衡协同关系和约束效应。结果表明：① 2000—2016年,长江、黄河流域的NPP分别以3.21 gC/m²和3.92 gC/m²的速率递增,产水量和土壤保持量在长江流域分别以1.25 mm/a的速率递增和55 t/hm²的速率递减,而在黄河流域,产水量和土壤保持量分别以0.04 mm/a的速率递减和3.31 t/hm²的速率递增。② 长江、黄河流域的NPP、土壤保持和产水服务之间互为协同关系。长江流域的NPP和产水服务与土壤保持服务之间为驼峰型约束,NPP与产水量之间为凸波型约束。③ 黄河流域的NPP与土壤保持间的约束线形态为凸波型,NPP与产水量之间为驼峰型约束,而产水量与土壤保持之间为指数型。定量化研究不同流域的生态系统服务并探究其影响因素,对于了解和优化不同地区的生态系统服务有重要意义。     

长江黄河源区高寒植被变化的NDVI记录

使用8 km分辨率Pathdfinder NOAA-AVHRR/NDVI时间序列数据, 对青藏高原长江、黄河源区1982~2001年地表植被覆盖的空间分布和时间序列变化进行了分析, 并在典型区NDVI与气温、降水量和浅层地温单相关关系分析的基础上, 在不考虑地温作用和考虑地温作用两种条件下, 构建了NDVI与气温、降水量和浅层地温的统计模型。结果表明：近20年来江河源区的植被覆盖总体上保持原状,　局部继续退化。黄河源区的扎陵湖、鄂陵湖周边及其北东部地区、巴颜喀拉山北麓的多曲源头地区、长江源区的曲麻莱和治多一带、托托河沿至伍道梁之间的青藏公路两侧一定范围、格拉丹冬局部地区年NDVI减少显著,　幅度在0%~20%之间,　植被退化严重。江河源区年NDVI的变化, 即植被覆盖状况的好坏主要受温度, 尤其是40 cm附近地温的影响, NDVI对40 cm的地温变化极为敏感。在江河源多年冻土区, 冻土冻融过程不仅与地温变化息息相关, 而且影响土壤含水量的多少, 冻土的退化将会直接影响该区植被的生长。     

基于夜间灯光影像的中国电力消耗量估算及时空动态

提出夜间灯光降饱和指数模型,以中国大陆为研究对象,基于DMSP/OLS夜间灯光数据、MODIS NDVI产品、基础地理信息数据及社会经济统计数据,构建电力消耗估算模型,定量估算了2000-2012年电力消耗量,并采用空间统计分析方法,从不同时间、空间角度对省级、地级和县级单元的电力消耗量变化趋势和空间集聚程度进行分析。结果表明：夜间灯光降饱和指数模型能较好地降低夜间灯光的数据饱和和溢出,其中MDNVI模型的效果最好。从县级尺度电力消耗变化趋势的显著性来看,无明显变化区域主要出现在青藏高原,迅猛增长型多数分布在京津冀、长三角、珠三角和中东部省会城市。     

生态保护工程和气候变化对长江源区植被变化的影响量化

分析长江源区生态保护工程和气候变化对植被变化的影响程度,对于长江源区生态工程的生态效益评估,以及区域植被适应性生态管理政策的制定具有重要意义。因此,本文基于1982-2015年的归一化植被指数数据(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)和气象数据,分析长江源区植被NDVI的时空变化规律,构建预测植被NDVI对气候因子响应的人工神经网络模型,在此基础上,在年和季节尺度上量化气候变化和生态保护工程对长江源区植被变化的影响程度。结果表明:①在长江源区气候条件变化和生态保护工程影响下,长江源区植被退化得到遏制,植被生长呈好转趋势;②海拔相对较低的通天河附近植被NDVI增加幅度较大,高海拔的沱沱河和当曲流域的植被NDVI增加幅度相对较小;③长江源区植被NDVI对气候因子响应存在1～2月的滞后性。构建的人工神经网络模型的拟合优度参数人工神经网模型具有较高的预测精度,可以用来模拟植被NDVI对气候因子的响应;④年尺度的植被NDVI增加受到生态保护工程的影响程度(58.5%)大于气候变化的影响程度(41.5%)。生长季生态保护工程对NDVI的影响程度(63.3%)大于气候变化对NDVI的影响程度(36.7%),而非生长季气候变化是影响长江源区植被生长的关键要素(52.8%)。研究结果有助于为长江源区植被生态系统恢复、管理和利用战略的科学制定提供决策依据。     

气候变化对阿拉善荒漠植被的影响研究

利用1982—2003年NASA GIMMS归一化植被指数(NDVI)数据集和阿拉善左旗、右旗和额济纳旗气温和降水资料,对阿拉善地区NDVI变化和气候变化特征及其相互关系进行了分析。结果表明：①1982—2003年东部地区(左旗植被指数略有增加,而中部(右旗)和西部地区(额济纳旗)则呈下降趋势。季节变化东、中、西部表现不同。左旗和额济纳旗多年平均NDVI的月变化和右旗相反。②东部地区升温率最大,其次是西部和中部地区。降水表现为东部和西部地区(额济纳旗)稍有增加,而中部地区(右旗)呈缓慢减少趋势。季节变化东、中、西部表现不同。多年平均气温和降水量的月变化趋势东、中、西部一致,呈单峰型曲线。③东部地区和中部地区,降水量与植被指数存在明显的年相关、隔季和当季相关,而西部地区额济纳旗没有明显的相关性。阿拉善地区NDVI同温度的相关性不好。     

渭河宝鸡市区段河床沉积物磁性特征分析

利用环境磁学的方法可以有效地示踪河流沉积物的物源,对渭河宝鸡市区段干流及其支流河床沉积物全面系统的磁学特征分析表明：渭河干流和支流沉积物的磁性矿物含量总体相对较高,磁性矿物类型主要以亚铁磁性矿物磁铁矿和磁赤铁矿为主,同时存在不完全反铁磁性矿物赤铁矿,磁晶粒以PSD（假单畴）和MD（多畴）颗粒为主。渭河干流沉积物的磁性特征在空间上表现出了一定的差异,根据χ_ARM/χ（非磁滞剩磁磁化率/磁化率）值的变化规律将渭河宝鸡市区段沉积物的来源分成了两段,第一段从宝鸡峡到神龙大桥,沉积物χ_ARM/χ 值逐渐减小,磁性颗粒逐渐变粗;第二段从神龙大桥到千河入渭口,沉积物χ_ARM/χ 值逐渐增大,沉积物的颗粒呈现出由粗变细的特征,指示了渭河宝鸡市区段河流沉积物存在一定的物源差异,渭河宝鸡市区段干流沉积物的物质来源主要以上游携带为主导,从神龙大桥向下游,支流对河床沉积物具有一定的贡献,北岸比南岸流域贡献的物质相对较多。     

黄河头道拐—潼关区间植被恢复及其对水沙过程影响

黄河头道拐—潼关区间是黄河泥沙的主要来源区,也是中国植被恢复最快的地区。植被的快速恢复对径流和输沙过程产生了深远影响。本文基于250 m分辨率的归一化植被指数数据（MOD13Q1 NDVI）,使用统计分析和趋势分析技术,分析了头道拐—潼关区间不同景观单元植被恢复特点、影响因素以及其对水沙过程的影响,并对头道拐—潼关区间植被未来发展趋势进行了预测。研究结果显示：头道拐—潼关区间82.87%区域的植被呈显著增加趋势（p < 0.05）,且植被恢复速度最快的区域为半湿润的黄土丘陵沟壑区,坡度和降水量在不同景观单元下对植被恢复的影响不同。随着降水量的增加,头道拐—潼关区间NDVI和年降水量的相关性降低。在植被恢复背景下,黄河中游主要河流径流的主要影响因素仍然是降水量,输沙量同时受到降水量和植被恢复的影响,含沙量与NDVI呈现出较强的负相关关系,而与降水量的相关性较弱。随着植被覆盖度的增加,流域土壤侵蚀量降低,河流输沙量也呈降低趋势,土壤侵蚀量对河流输沙量的贡献率变化于39%~88%之间。基于植被恢复潜力和恢复速度,本文预测头道拐—潼关区间2020年、2030年、2040年以及2050年的NDVI平均值将分别达到0.68、0.75、0.79以及0.80。     

2002-2010年长江流域GRACE水储量时空变化特征

利用高斯平滑滤波对2002年4月-2010年12月逐月GRACE卫星的时变重力场数据反演得到长江流域大尺度陆地水储量变化,对其时空变化进行研究,并将结果与全球陆面同化数据(GLDAS)模拟结果进行比较。其结论为:根据GRACE数据反演与GGLDAS模拟得到的水储量结果在大多数区域变化趋势相同,两者具有一致性,相关性达到0.89(P<0.05)。GRACE水储量研究结果表明:①2002-2010年长江流域水储量呈增加趋势,平均增长速率为0.43mm/月,相当于约95.04亿m³/年。长江上游增长速率为0.53mm/月,相当于约67.13亿m³/年;中游增长速率为0.51mm/月,相当于25.73亿m³/年;下游增长速率为0.36mm/月,相当于9.14亿m³/年。近9年长江流域水储量共增加约855.33亿m³。②从多年平均水储量空间分布来看,长江流域冬季月份(12、1、2、3月)水储量处于亏损状态,7-9月水储量处于盈余状态,4-6月下游至上游地区由亏损向盈余状态过渡,而10-11月则从上游至下游地区由盈余向亏损状态过渡。③全流域、上游及中游水储量逐月增长速率最大值出现在9月,分别为1.01cm/a、1.37cm/a、1.05cm/a;而下游地区则出现在7月,增长速率为1.62cm/a。     

植被恢复工程对黄河中游12个典型流域水热平衡的影响研究

中国已成为全球植被迅速变绿贡献最大的国家,但植被变绿对水量平衡和能量收支平衡影响的相关研究有待加强。本文以植被恢复典型区域黄河中游12个流域为例,利用遥感植被指数NDVI和常规气象数据,基于布迪克假设和水热平衡指数（Water-Energy Ratio, WER）,分析了植被变绿的时空变化格局及其对水热平衡的影响。结果表明：① 傅抱璞模型中反映流域属性的参数w在12个流域的平均值为2.9,略大于模型的缺省值2.6。参数w与NDVI拟合的Pearson相关系数介于0.31~0.75,拟合性能较好。② 1982—2016年NDVI在12个流域均呈现显著增加趋势,尤其以植被恢复工程实施后更为显著（p<0.001）。相对1982—1999年,2000—2016年NDVI相对变化率在9.1%~17.5%之间,均值为12.9%,显著植被变绿已导致水热平衡向可利用水分减少、可利用能量增加方向转化。③ NDVI对WER变化的绝对贡献率达到77.5%,植被变绿已经成为黄河中游12个流域水热平衡变化的主导因素,其次为气候要素。植被的持续变绿带来了一些不利影响,植被恢复工程的生态效应研究有待进一步深入研究。     

长江对鄱阳湖退水期洲滩出露特征的影响

采用具有物理机制的二维水动力模型MIKE 21,基于2006 年长江枯水与1953―2000 年长江平均来水条件（平均条件）2 种情景,模拟比较2 种情景下鄱阳湖退水期（7―12 月）洲滩出露过程,阐释长江来水变化对鄱阳湖洲滩出露特征的影响。结果表明：2006 年长江来水减少导致鄱阳湖洲滩出露开始时间提前,与平均条件相比提前1 个月;洲滩出露50%面积仅历时约0.5 个月,比平均条件缩短约1.5 个月;长江枯水对鄱阳湖洲滩出露分布影响最显著的时段为8―11 月,8 月上旬洲滩增加的出露面积主要分布在赣江入湖三角洲和东部湖湾,而8月中旬―11 月末增加的出露面积主要分布在中部开敞湖区和北部入江通道洲滩;长江枯水对鄱阳湖中北部洲滩出露天数的影响大于南部湖区,对修水和赣江北支入湖三角洲的影响大于赣江中支和南支入湖三角洲,对鄱阳湖国家级自然保护区的影响明显大于南矶山自然保护区;长江来水变化还显著影响洲滩出露速率,2006 年长江水情下洲滩自开始出露至到达最大出露面积（8 月初―10 月中旬）期间的平均出露速率（25 km²/d）,与平均条件下洲滩自开始出露至到达最大出露面积（9 月初―12 月末）期间的平均出露速率（14.5 km²/d）相比增大了72%。