伊犁河谷2001-2014年地表温度时空分异特征

地表温度是地表能量平衡、区域和全球尺度地表物理过程的一个重要因子。为了辨析中国西北干旱区“天山湿岛”——伊犁河谷的地表温度时空分异,采用趋势分析法和空间数据统计法,探讨了2001-2014年不同土地利用/覆盖类型下地表温度时空变化规律,分析地表温度的时空分异特征及原因。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度（平均R²=0.90）能够满足伊犁河谷地表温度时空变化分析的要求;（2）空间上,地表温度呈现出中部高四周低的变化趋势,高温区面积约占总面积的41%,低温区面积约占总面积的23%;时间上,伊犁河谷平均地表温度的年际波动较大,以2013年、2006年、2007年和2008年尤为突出;地表温度的年内变化呈现出单峰型分布,地表温度高值集中在3-8月,最高值出现在7月;（3）不同土地利用/覆盖类型下年均地表温度分布的总体特征为建设用地最高,稀疏草地、旱地等次之,冰川/积雪最低;（4）伊犁河谷地表温度变化趋势呈严重减少、基本不变和轻微增加区域面积分别占5%、37%和26%,以基本不变和轻微增加为主。伊犁河谷地表温度时空变化不仅受大尺度气候变化影响,还受土地类型差异影响,两者共同构成了不同地理区域及景观的温场格局,绿色植被对地表温度时空分布具有重要的调节作用。     

新疆焉耆盆地土壤湿度时空分布特征

本文以新疆焉耆盆地为研究区,首先利用实测数据和Landsat 8 OLI遥感数据获取土壤调查植被指数（MSAVI）和地表温度（Ts）,构建Ts-MSAVI特征空间,拟合特征空间的干湿方程;然后利用该特征空间计算温度植被干旱指数（TVDIm）,反演9-11月的土壤湿度,探讨土壤湿度时空分布特征。试验结果表明：①遥感影像反演的TVDI与实地考察的土壤湿度显著相关（a=0.05）;不同土层中,TVDIm与10~20 cm土层湿度相关性最高（R=0.588）;②焉耆盆地湿度总体以半干旱为主（0.60.8）;土壤湿度空间分布上,焉耆盆地南侧为干旱区,西部和北部地区偏干旱,中部为湿润区域,对于该地区滨湖湿地和博斯腾湖附近小湖土壤湿度最高,博斯腾湖南部的沙地区土壤湿度最低,Ts与土壤湿度呈负相关;③10月湿地的TVDIm值最低,9月沙地的TVDIm值最高。TVDI模型应用于焉耆盆地取得较好的结果,可用于正确地估算土壤湿度,研究结果可为焉耆盆地生态环境和水资源提供重要的参数。     

Spatiotemporal Characteristics of Evapotranspiration and Driving Factors in the Bosten Lake Watershed,China

The Bosten Lake watershed investigated in this study has seen significant land cover and climate change. The spatiotemporal relationship between evapotranspiration (ET) and environmental factors remain unclear. In this study, trend analysis and correlation methods are applied to analyze the spatiotemporal characteristics of ET and the relationship between ET and its driving factors using remotely sensed ET data and measured climate data between 2001 and 2018. During the study period, high values of ET primarily occurr in the wetlands of the plain area and the mid‐elevation mountain areas. The ET values show a significantly increasing trend in the different vegetation types due to climate change and other factors. The ET change trend in the study area is in the range of ?13.4 to ≈35.9 mm per year; the desert area exhibits a significant decrease and most of the mountain areas show a significantly increasing trend. ET is significantly correlated with land surface temperature, normalized difference vegetation index (NDVI), and solar radiation. The dominant factor affecting ET is NDVI, accounting for 15.2% of the study area. The results of this study highlight the need for appropriate land‐use strategies for managing water resources in arid land ecosystems.     

伊犁河谷蒸散量时空分布特征及变化趋势

基于2000-2014年MOD16蒸散量和气象站实测数据,借助于空间数据统计法和趋势分析法对中国西北干旱区“天山湿岛”—伊犁河谷地表蒸散量时空变化特征和多年变化趋势进行定量分析。结果表明:① MOD16-ET产品在伊犁河谷地区的精度总体上满足要求,可用于地表ET的时空分布特征研究;② 伊犁河谷地表ET、PET年际波动不大,多年平均ET为392.35 mm,多年平均PET为1331.19 mm,年均ET与PET的比例在0.26-0.33之间波动,说明研究区总体上水分不足。ET、PET年内分布处于先增大后减少的单峰型变化趋势,主要集中在5月到9月。秋季ET与PET的比例为0.29,此时研究区最干旱缺水。气温是研究区蒸散量变化的主要驱动因素之一。③ ET、PET的空间分布状况正好相反,东部喀什河及巩乃斯河上游地区、南部大面积草甸覆盖区域ET值较高,PET值较低,此区域水分比较充足。伊宁市及霍尔果斯河周边地区、察布查尔县、特克斯河下游等区域ET值均较低,PET值较高,此区域干旱缺水;④ 从2000-2014年伊犁河谷地表ET、PET变化趋势来看,ET总体上处于减少趋势,PET处于增加趋势,说明研究区近15年内干旱加重。     

新疆焉耆盆地LAI反演及空间分布特征

叶面积指数（LAI）是生态系统物质和能量循环过程的重要结构参数。研究植被LAI对监测估算生态环境极其脆弱的内陆干旱区具有理论和实践价值。使用LAI-2000植物冠层分析仪观测焉耆盆地植被LAI,并结合Landsat OLI的NDVI、SAVI、NDMI、NBR、NBR2、MSAVI和EVI等植被指数数据建立了LAI的反演模型,探求焉耆盆地LAI的空间分布特征及规律。结果表明：（1）各植被指数与观测的LAI均有明显的相关性。其中,SAVI与LAI的对数函数模型更好地模拟出研究区的LAI（R²=0.84）;通过LAI-SAVI模型反演研究区LAI的空间分布,估算精度可达89%（R²=0.82,RMSE=0.23）;（2）博斯腾湖小湖湿地、博斯腾湖大湖西北端的黄水沟入湖沼泽区以及焉耆盆地北部冲洪积扇平原绿洲区的LAI值较高,达3.85;焉耆盆地山区和平原区之间的过渡带和博斯腾湖南部的沙漠区LAI较低;（3）焉耆盆地LAI以博斯腾湖为中心环状分布,LAI随着研究区域与湖、河流距离的增加而逐渐降低的趋势。     

基于神经网络模型的干旱区绿洲土壤盐渍化评价分析

土壤盐渍化严重制约了农业可持续发展和生态安全,土壤盐渍化的精确评价分析,对土壤盐渍化的改善和治理具有重要的意义。本文以新疆焉耆盆地为研究对象,Landsat8 OLI遥感影像和实测采样数据相结合,提取地下水埋深（GD）、盐分指数（SI）、地表蒸散量（SET）和改进型温度植被干旱指数（MTVDI）建立了土壤盐渍化评价模型。结果表明：①结合野外实测土壤盐分数据,对BP神经网络模型进行训练。最终以最优的4-4-1结构的3层BP神经网模型对研究区土壤盐渍化进行了预测（R²=0.864,RMSE=0.569）。相比传统多元线性回归模型（R²=0.741,RMSE=0.767）,神经网络模型对土壤盐渍化的预测精度更高;②土壤盐渍化分布与GD、SI、SET和MTVDI等存在较强的关联性,不同等级的土壤盐渍化是不同影响因素不同程度上组合而引起的结果,盐渍化土地主要分布在地下水位较低以及土地开垦之后没有利用的荒地区域;③整个研究区大部分区域受到不同程度的盐渍化影响,耕地退化为盐渍地导致该区域土壤盐渍化以及土壤次生盐渍化进一步加剧。