基于MODIS数据的湟水流域植被覆盖变化研究

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青藏高原地区物候数据集、地表覆盖种类图和青海湖环湖地区草地生物量数据集

青藏高原地区物候数据集、地表覆盖种类图和青海湖环湖地区草地生物量数据集张丽;王翠珍;杨昊翔;张炳华;郑艺【期刊名称】《中国科学数据：中英文网络版》【年(卷),期】2017(000)002【摘要】青藏高原高山植被类型丰富、覆盖范围大,因此成为了研究高山植被空间分布和物候变化的热点区域。

以MODIS地表反射率产品为主要数据源,辅以Landsat数据、气象数据、野外实测数据等补充数据,得到了高原植被物候数据集、地表覆盖种类图与青海湖环湖地区草地生物量数据集。

主要研究方法和成果如下:①基于由MODIS地表反射率产品计算得到的NDVI时间序列,结合非对称高斯函数,利用阈值法提取物候参数,得到2000~2010年高原植被物候数据集,较从AVHRR GIMMS提取的物候参数具有更丰富的时空信息。

②基于从样本数据中提取的植被物候和生物物理参数,利用支持向量机方法对MODIS影像实现青藏高原地区地表覆盖分类,得到2010年青藏高原地表覆盖种类图,分类精度为93%,较已出版的全国植被地图精度更高,且高山草甸与高山草原两种地类的分界线也更清晰和平滑。

③基于MODIS和Landsat TM影像,利用STARFM数据融合算法及支持向量机非参数草地生物量估算模型,生成2000~2015年青海湖环湖地区草地生物量数据集,估算精度为82%。

3组数据集可作为青藏高原地区植被研究的基础数据集,为相关科研工作提供参考依据。

【总页数】16页(P79-94)【作者】张丽;王翠珍;杨昊翔;张炳华;郑艺【作者单位】中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094;美国南卡罗来纳大学地理系哥伦比亚S.C.29208;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094;中国科学院遥感与数字地球研究所数字地球重点实验室北京100094【正文语种】中文【中图分类】TP3【相关文献】1.青藏高原地区物候数据集、地表覆盖种类图和青海湖环湖地区草地生物量数据集[J], 张丽;王翠珍;杨昊翔;张炳华;郑艺2.基于遥感反演的1982-2015年中国北方温带和青藏高原高寒草地地上生物量空间数据集 [J], 焦翠翠;于贵瑞;陈智;何念鹏3.2000-2018年青海湖湖冰物候特征数据集 [J], 祁苗苗;姚晓军;李晓锋;高永鹏4.基于遥感反演的1982-2015年中国北方温带和青藏高原高寒草地地上生物量空间数据集 [J], 焦翠翠;于贵瑞;陈智;何念鹏5.2000-2018年青海湖湖冰物候特征数据集 [J], 祁苗苗;姚晓军;李晓锋;高永鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

作者姓名：阿布都瓦斯提·吾拉木

作者姓名：阿布都瓦斯提·吾拉木论文题目：基于n维光谱特征空间的农田干旱遥感监测作者简介：阿布都瓦斯提·吾拉木，男，1975年2月出生，于2006年7月获北京大学理学博士学位。

2006年12月至今任美国圣路易斯大学环境科学中心Geospatial Analyst/Research Professor。

中文摘要农田生态系统是一个水分、土壤、植被、大气等诸多因素耦合的复杂系统（SPAC，Soil-Plant-Atmosphere Continuum）。

在农田生态系统水循环中，水分亏缺的积累使农田供水量在一定的时间段内不能满足作物需水量，导致农田干旱的发生。

农田干旱直接和间接地影响人类生存、社会稳定、农业生产、资源与环境可持续发展。

正确评价或预防农田干旱，对促进农业生产和区域可持续发展具有重要的现实意义。

遥感具有客观反映农田水分时空变化的监测能力。

国内外农田遥感干旱监测研究表明：在复杂地表环境下，单纯采用可见光、近红外、热红外或微波波段都无法全面、准确反映农田水分信息，其方法在农田水分监测中暴露出诸多问题，如水分监测的滞后效应、模型复杂、参数的不确定性和过度依赖于田间和气象观测资料等，不能适应全面、动态的农田干旱监测与农田水分信息提取的迫切需求。

利用定量遥感方法，实现准确的农田干旱信息提取一直是遥感应用领域亟待解决的重要科学问题之一。

基于多维光谱特征空间的农田干旱信息提取，可以综合多源遥感的优势，为干旱监测提供更丰富、更高分辨率的农田水分信息，有望去除以往的遥感干旱模型带来的监测效果滞后、模型复杂、参数的不确定性等问题，形成农田干旱遥感监测新方法。

本论文以可见光近红外2维光谱空间干旱建模为切入点，通过加入短波红外，进一步拓宽遥感干旱监测的波段和地表生态物理参数，构建了反演土壤水分、叶片/冠层含水量（EWT）和叶片/冠层相对含水量（FMC）等参数的遥感模型，针对农田干旱最关键的两个指标土壤水分和叶片/冠层含水量，建立了多个干旱监测模型，形成了以n维光谱特征空间为基础的农田遥感干旱监测的新方法。

基于MODIS产品的青海省干旱监测的开题报告

基于MODIS产品的青海省干旱监测的开题报告1. 选题背景青海省作为我国重要的生态区域，其干旱情况一直备受关注。

干旱是指地区降水量不足，土壤水分严重亏缺，甚至导致植物生长及动物生存困难的一种自然灾害。

干旱对青海省的农业、畜牧业和生态环境造成了巨大的影响。

遥感技术已成为监测干旱的一种重要方法，它能够提供大范围、长期、高空间分辨率的影像数据，从而提供具有连续性的干旱监测指标。

其中，MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）作为美国国家航空航天局（NASA）地球观测系统中的一种遥感仪器，其数据拥有丰富的光谱信息和时空尺度信息，适合用于地表信息的遥感监测。

2. 研究目的本研究旨在利用MODIS遥感数据，结合地理信息系统（GIS）技术，构建青海省干旱监测模型，实现高效、准确的干旱监测与预警。

3. 研究内容（1）收集青海省近十年的MODIS数据，包括反射率、温度等指标，对其进行预处理和数据清洗；（2）基于植被指数（NDVI）、温度指数（LST）、蒸散指数（ET）等指标，构建青海省干旱指数模型；（3）结合GIS技术，将干旱指数与青海省地理信息进行融合分析，实现青海省干旱空间分布和时间演变；（4）根据干旱指数变化情况，对青海省的干旱等级进行划分，并提供精准的干旱预警信息。

4. 研究意义（1）为青海省干旱预警和防灾减灾提供科学依据；（2）利用现代遥感技术和GIS技术提高青海省干旱监测水平，有助于提高自然资源的利用效率和生态保护水平；（3）为其他干旱区域的研究提供经验和参考。

5. 研究方法（1）数据预处理和清洗：对收集的MODIS数据进行质量控制和噪声删减，得到稳定、精确的数据；（2）指标选取和干旱指数构建：根据本研究的目标，挑选适合的指标，并对其进行标准化，构建青海省干旱指数；（3）GIS分析：结合GIS技术进行空间分析，对结果进行可视化展示；（4）干旱等级划分与预警：根据干旱指数构建干旱等级划分模型，提供精准的干旱预警信息。

融合MODIS_和Landsat_数据的青海湖流域典型区NDVI_重构与年内最大值变化分析

第 32 卷第 8 期Vol.32，No.828-392023 年 8 月草业学报ACTA PRATACULTURAE SINICA 李芳，王广军，杜海波，等. 融合MODIS 和Landsat 数据的青海湖流域典型区NDVI 重构与年内最大值变化分析. 草业学报， 2023， 32（8）： 28−39.LI Fang ， WANG Guang -jun ， DU Hai -bo ， et al . Integrating MODIS and Landsat data to reconstruct the Landsat NDVI of a typical region in the Qinghai Lake Basin and changes in the intra -annual NDVI maximum. Acta Prataculturae Sinica ， 2023， 32（8）： 28−39.融合MODIS 和Landsat 数据的青海湖流域典型区NDVI 重构与年内最大值变化分析李芳1，王广军1*，杜海波2，李萌1，梁四海3，彭红明4，5（1.中国地质大学（北京）土地科学技术学院，北京 100083；2.内蒙古煤田地质局勘测队，内蒙古呼和浩特 010010；3.中国地质大学（北京）水资源与环境学院，北京 100083；4.青海省环境地质勘查局，青海西宁 810007；5.青海省环境地质重点实验室，青海西宁 810007）摘要：归一化植被指数（NDVI ）能够较准确表达出植被覆盖和生长状况，对其进行时间序列分析已成为研究全球、国家或区域植被生长的重要方式。

针对当前NDVI 时序产品空间分辨率不高，难以应用于小尺度的精细研究，以及利用Landsat 不同时相NDVI 评估生态环境质量受植被季相和年际变化影响较大等问题，首先基于增强型时空自适应反射率融合模型（ESTARFM ）融合MOD09Q1和Landsat 数据，对植被年内生长季NDVI 数据进行预测插补，之后利用Logistic 模型重构2001-2020年植被生长季NDVI 曲线，通过引入MODIS 逐日NDVI 数据确定NDVI 年内最大值日期，逐像素求解出最优的Landsat NDVI 年内最大值，并将其应用于青海湖流域布哈河附近局部典型区域植被生长状况评估。

基于MODIS数据的植被指数与植被覆盖度关系研究

基于MODIS数据的植被指数与植被覆盖度关系研究在植被遥感监测领域，植被指数被普遍运用于植物生长状况及植被覆盖的研究，其与植被覆盖度有着密切的联系。

文章选取攀枝花地区MODIS遥感影像作为信息源，对归一化植被指数、比值植被指数与植被覆盖度间的关系进行研究。

结果表明：基于MODIS数据提取的植被指数与植被覆盖度之间存在较强的相关性，且相关系数大小与植被指数类型和选取的拟合函数类型有关。

各植被指数同植被覆盖度间相关性最高的是归一化植被指数，选用相同植被指数情况下，指数曲线拟合的相关系数最大。

标签：MODIS图像；植被指数；植被覆盖度；植被指数与植被覆盖度相关系数植被覆盖度是一个重要的生态气候参数，能为环境和气候变化研究提供重要的基础数据，对它的研究具有十分重要的意义[1]。

利用遥感图像提取植被指数进而估算出植被覆盖度信息是较为简便有效的做法。

目前大多数学者都致力于研究植被指数的提取方法以及植被覆盖度的提取算法，少数研究者对植被覆盖度与植被指数的相关性进行研究[2]。

文章选取MODIS图像作为研究数据，采用不同的植被指数，结合不同的曲线模型对植被覆盖度与植被指数的相关性进行探讨，从而为植被覆盖度的估算选择最佳植被指数，也为准确估算植被覆盖度供理论依据。

1 研究区概况研究区位于四川省西南部，行政区划隶属于攀枝花市，范围为102°20′E-102°45′E、26°30′N-26°45′N。

研究区位于金沙江和雅砻江的交汇地带，属南亚热带亚湿润气候类型，降雨量少，生物种类繁多。

区域内植被主要以热带及亚热带落叶大乔木，常绿针叶林为主。

2 数据源简介本次研究使用的数据是由美国国家宇航局（NASA）EOS数据中心提供的MODIS数据，数据获取时间为2005年7月23日。

该数据是由搭载于EOS/Terra 卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）获取的，其分辨率为250m。

包括Blue、Red、NIR、MIR四个波段和经过后期处理的分辨率为250m的归一化植被指数数据、增强型植被指数。

1982~2015年渭河流域植被变化特征及气候因素影响

第38卷第2期 2018年4月水文J O U R N A L O F C H I N A H Y D R O L O G YVol.38 No.2Apr., 20181982〜2015年渭河流域植被变化特征及气候因素影响张林齐任立良江善虎2袁刘淑雅2袁戴凤君3,王雨茜2(1.河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京210098;2.河海大学水文水资源学院，江苏南京210098;3.江苏省水文水资源勘测局镇江分局，江苏镇江212028)摘要：基于 G I M M S N D V I3g(thethirdgenerationofGlobalInventoryModelingandMappingStudies NormalizedDifferenceVegetationIndex)数据，结合趋势分析、Mann-Kendall检验和 Pearson相关分析等方法，识别了渭河流域1982~2015年不同时间尺度(年、月及季节)植被N D V I的动态变化特征及气候因素影响。

结果表明，近34年渭河流域N D V I呈现增长趋势，且2000耀2015年N D V I较1982耀1999年显著增长，趋势线斜率分别为0.003和0.001，退耕还林后植被覆盖状况明显改善;年均N D V I与气温呈显著正相关，与降水的正相关性较弱；月均N D V I与气温和降水都表现为显著正相关，相关系数分别为0.926，0.743曰春秋季N D V I与气温呈现显著正相关，夏季N D V I与气温、降水的相关性不明显，冬季N D V I与前期气温存在滞后相关。

关键词：渭河流域；归一化植被指数；气候因素;相关分析中图分类号:P467 文献标识码:A文章编号：1000-0852(2018)02-0066-07植被是陆地生态系统的主体，也是连接大气、土壤和水分等自然要素的“纽带”，在全球变化研究中充当 “指示器”的作用'气候因素是影响植物生长和发育的重要条件，两者之间密切相关。

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耕地土壤有机质与速效氮磷钾含量高光谱遥感反演研究经验模态分解在高光谱遥感数据处理中的应用面向对象的高分辨率遥感影像的分割与分类研究多极化星载 SAR 森林覆盖变化检测方法研究多特征融合的遥感影像变化检测方法研究近 30 年上海海岸带土地利用变化分析与建模预测基于矩阵对数累积量和非局部均值方法的极化 SAR 噪声抑制基于高光谱数据的最大羧化速率遥感定量反演高分辨率遥感影像道路网提取及变化检测基于高分辨率遥感影像的城区建筑物提取方法研究基于高分辨率遥感影像的团场小城镇土地利用变化分析与预测研究面向对象的草原植被参数反演方法及应用基于多特征的面向对象高分辨率遥感图像分类定标缺失情况下的高光谱图像分类研究基于多波段多极化 SAR 数据的草原地表土壤水分反演方法研究粒子群优化算法在多时相遥感影像变化检测中的应用研究基于 Sentinel-1 和 Landsat 8 数据的潮间带盐沼湿地分类研究高分辨率遥感影像面向对象的绿地信息提取方法研究基于 HJ-1A HSI 高光谱遥感数据的湟水流域典型植被分类多源遥感图像融合技术研究基于 CVA 与光谱解混的高光谱图像变化检测研究小麦茎基腐与全蚀病高光谱遥感识别研究基于 Sentinel-1 的近岸海表风场反演研究雷达卫星 TerraSAR-X 精准测距高原湿地水位反演研究基于数据挖掘技术的航摄影像土地利用变化检测研究基于深度神经网络的遥感图像变化检测基于多空间分辨率遥感数据的山区土地利用/土地覆被分类及变化检测基于图谱理论的遥感图像分类方法研究高光谱遥感协同处理黑刺沟岩矿蚀变信息方法研究基于多核学习的高光谱遥感影像分类方法研究
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一、选题技巧............................................................................................................................................1 二、热词分布............................................................................................................................................2 三、测绘学论文题目大全....................................................................................................................... 2 四、知网万方等如何利用................................................................................................................... 104

【国家自然科学基金】_地带性特征_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140803

2009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
科研热词空间分布土壤盐分 modis 非地带性植被青藏高原长江三角洲地区银北平原针茅群落赣江表土蒸发蒸腾量芨芨草群落粘土矿物稀土元素种子植物砷石羊河生态资产环境示踪灵敏度分析澄湖湟水流域河岸带江西省气候区变动气候区划植被覆盖度植被变化植物区系森林土壤栽培类型有机碳密度有机碳储量晚第四纪时空变化新方案抗性淀粉成化成/海水入侵总黄酮干旱区小嵩草群落富集因素太湖平原天津天山北坡地表水地表反照率地统计地带性特征地带性植被地下水
2008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
科研热词推荐指数青藏高原 2 多年冻土 2 地温 2 双重影响 2 黄土丘陵沟壑区 1 雪盖 1 臭柏 1 自然恢复 1 群落特征 1 综合顺序分类法 1 磷高效 1 砷 1 砂层 1 生理 1 生态 1 环境演化毛乌素沙地 1 植被群落分类 1 植被特征 1 植被 1 核心种质 1 意大利黑麦草(lolium mutiflorum1 l.) 孢子数量 1 外源稀土累积 1 地表水体 1 地带性特征 1 地下水 1 地上生物量 1 土壤 1 古地理 1 包头市 1 云南地方稻 1 中国 1 丛枝菌根感染率 1

基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取

基于MODIS时序植被指数和线性光谱混合模型的水稻面积提取李根;景元书;王琳;杨沈斌【摘要】水稻是中国的主要粮食作物,及时获取水稻种植面积和空间分布信息对指导水稻生产、调整区域供需平衡等具有重要的意义.以江苏省为例,利用2009-2011年连续三年的MODIS 8 d合成地表反射率数据(MODIS09A1),计算了归一化差值植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)、增强型植被指数(enhanced vegetation index,EVI)和陆表水指数(land surface waterindex,LSWI).结合水稻在不同生长发育期EVI的时间序列变化特征,确定了水稻面积提取的关键生育期.根据水稻移栽期稻田土壤含水量高的特征,利用NDVI、EVI 和LSWI三种指数构建判别条件,确定可能种植水稻的区域.利用线性光谱混合像元分解模型对包含水稻的混合像元进行分解,得到江苏省三年水稻种植空间分布.最后,选取研究区内的水稻典型样区,利用与MODIS同时期的较高分辨率的环境小卫星HJ-1 CCD(30 m)数据提取水稻种植面积和空间分布,以此作为参考数据进行精度验证,同时利用统计部门的江苏省水稻种植面积统计数据对江苏省水稻面积进行验证,两种方法验证后表明误差均在10％以内.研究表明,采用MODIS09A1数据结合线性光谱混合模型可以更高精度地提取大范围的水稻种植面积.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2014(037)001【总页数】8页(P119-126)【关键词】水稻;MODIS;时间序列植被指数;混合像元分解;面积提取【作者】李根;景元书;王琳;杨沈斌【作者单位】南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044;南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学应用气象学院,江苏南京210044【正文语种】中文【中图分类】P49中国粮食作物总种植面积的30%为水稻种植面积，其在粮食总产中约占50%(郑长春等，2009)。

气候变化和人类活动对中国典型湖泊流域植被动态影响

气候变化和人类活动对中国典型湖泊流域植被动态影响目录一、内容描述 (2)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目的与方法 (5)二、研究区概况 (6)2.1 湖泊流域的选取依据 (7)2.2 湖泊流域的自然地理特征 (8)2.3 湖泊流域的社会经济状况 (9)三、气候变化对植被动态的影响 (10)3.1 气温变化对植被生长的影响 (11)3.2 降水变化对植被生长的影响 (12)3.3 极端气候事件对植被生长的影响 (13)四、人类活动对植被动态的影响 (14)4.1 土地利用变化对植被生长的影响 (15)4.2 水资源利用对植被生长的影响 (16)4.3 工业污染对植被生长的影响 (18)五、气候变化与人类活动的综合影响 (19)5.1 气候变化与人类活动的交互作用 (20)5.2 植被动态变化的区域差异 (21)六、结论与建议 (23)6.1 研究结论 (24)6.2 政策建议 (25)6.3 研究展望 (26)一、内容描述本研究旨在探讨气候变化和人类活动对中国典型湖泊流域植被动态的影响。

随着全球气候变化的加剧，湖泊流域的生态环境发生了显著变化，对植被生长和分布产生了重要影响。

了解气候变化和人类活动对湖泊流域植被动态的影响具有重要的理论和实践意义。

本研究首先分析了气候变化对中国典型湖泊流域温度、降水、蒸发等气候因子的变化趋势，以及这些变化对植被生长和分布的影响。

本研究还关注了人类活动对湖泊流域植被动态的影响，包括土地利用变化、水资源开发利用、农业生产等方面。

通过对比分析不同因素对湖泊流域植被动态的影响程度，揭示了气候变化和人类活动在湖泊流域植被动态中的主要作用机制。

本研究还结合实地调查数据，对典型湖泊流域的植被动态进行了详细的描述和分析。

通过对不同季节、不同区域的植被景观进行比较，揭示了气候变化和人类活动对湖泊流域植被动态的具体表现形式。

本研究提出了针对性的生态保护和管理措施，以减轻气候变化和人类活动对湖泊流域植被动态的不利影响，促进湖泊流域生态环境的可持续发展。

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3
3. 1
结果分析
流域地形特征从表1 和图2 可知，湟水流域的海拔
图 2 湟水流域地形（ a）和地形特征图（ b） Fig. 2 Terrain （ a） and terrain feature （ b） of Huangshui watershed
第6 期
王兮之等
基于 MODIS 数据的湟水流域植被覆盖变化研究
近年来随着遥感对地观测技术的快速发展，国内外应用遥感技术进行了大量的植被覆盖变化的研。植被覆盖是主要的地球生态系统指标，究大区域范围植被覆盖变化体现了自然和人为活动对环境［ 4 － 5］。MODIS 卫星数据空间分辨率较高，时间分辨率高，实时性强，成像范围大，资源来源均匀、连的作用［ 6］续，获取成本低，在宏观区域植被覆盖研究中更具优势。湟水流域是黄河上游最大的支流，流域内的植被覆盖及其变化深刻地影响着黄河中上游的生态环境及水文过程。利用 2001 ～ 2008 年 250m 辨率的 MODIS － NDVI 数据与地形特征数据，对湟水流域的植被覆盖变化进行分析，研究结果将有助于了解该流域植被覆盖动态变化及生态环境响应，以期为湟水流域的水资源保护与管理及大通河流域水资源合理调配提供理论与技术支持。
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高度范围 1578 ～ 5197m，流域内西北高东南地的特点十分明显。在整个湟水流域内以脑山区为主，占流域 2 面积（ 32900. 47km ）的 73. 25% 、其次分别是浅山区（ 18. 31% ）和川水区（ 8. 44% ）。湟水干流的脑山区、浅山区和川水区分别 27. 29% 和 13. 占流域面积的 59. 24% 、 47% 。大通河流域的脑山区面积占流域面而浅山区和川水区则很小，积接近 90% ，分别仅为 7. 78% 和 2. 54% 。 3. 2 流域植被覆盖变化 3. 2. 1 湟水流域植被覆盖变化湟水流域 2001 ～ 2008 年植被覆盖面积变化情况见图 3 ，植被覆盖空间分布如图 4 所示。从 2001 年到 2008 年，极低植图 3 湟水流域 2001 ～ 2008 年植被覆盖面积变化被覆盖区面积数量基本保持不变；低植被 Fig. 3 Change of vegetation cover of 呈总体减少趋覆盖区面积数量略有变化， Huangshui watershed from 2001 to 2008 势；中度植被覆盖区面积数量表现为缓慢高植被覆盖区呈明显较少趋势，而较高增加状态；较高植被覆盖区与高植被覆盖区的面积数量变化剧烈，植被覆盖区增加显著；流域植被覆盖总体表现为减少态势。湟水流域的植被覆盖总体空间分布基本不变，但不同植被覆盖区转换较明显，尤其高植被覆盖区与较高植被覆盖区之间的转变显著。
3. 3. 1 湟水河流域植被覆盖变化由图 6 可知，在湟水流域高植被覆盖区和较高植被覆盖区以及极低植被覆盖区主要分布在脑山区；浅山区主要分布的是较高植被覆盖区和中度植被覆盖区；川水区以中度植被覆盖区和低植被覆盖区为主。 3. 3. 2 湟水干流和大通河流域植被覆盖变化湟水干流的植被覆盖区分布情况与湟水流域的类似，只是基本没有极低植被覆盖区的分布（图 7 ）。大通河流域由于脑山区所占面积很大，各种植被覆盖区主要分布在脑山区；浅山区的高、较高、中度和低 4 ；（ 8 ）。种植被覆盖区所占面积基本接近川水区以中度植被覆盖区和低植被覆盖区为主图
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研究区概况
湟水流域是青海省东北部最主要河流，也是黄河上游的最大支流。流域处于青藏高原与黄土高原过渡地带上，地理位置介于北纬 36°20′ ～ 38°25′，东经 100° 42′ ～ 103° 15′， 2 面积 32900km 。湟水流域西起日月山，与青海湖内陆水系相接；北依祁连山，和河西走廊内陆水系相邻；南以拉脊山为界，与黄河干流水系相邻；东连甘肃省黄河支流庄浪河水系。大地构造属祁连山褶皱带，地水系分布独特，由西北质条件复杂，向东南走向的祁连山、达坂山和拉图 1 湟水流域地理位置图 Fig. 1 Location of Huangshui watershed 脊山三条平行的山脉和其间的两条［ 7］谷地组成了湟水干流和支流大通河（图 1 ）。湟水干流与大通河形成了两种截然不同的自然景观共处于
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干
旱
区
资
源
与
环
境
第 24 卷
图 5 湟水干流和大通河流域 2001 ～ 2008 年植被覆盖面积变化 Fig 5 Change of vegetation cover of main Huangshui and Datong watershed from 2001 to 2008
图 6 基于地形特征的湟水流域 2001 ～ 2008 年植被覆盖面积变化 Fig. 6 Change of vegetation cover of Huangshui watershed from 2001 to 2008 based on terrain feature
图 4 湟水流域 2001 ～ 2008 年植被覆盖变化图 Fig. 4 Map of vegetation cover of Huangshui watershed from 2001 to 2008
3. 2. 2 湟水干流与大通河流域植被覆盖变化由图 5 和表 2 可知，湟水干流和大通河流域的植被覆盖差异明显。极低植被覆盖区主要分布在大通，河流域而湟水干流基本无分布；大通河流域以高植被覆盖区和较高植被覆盖区为主，且各类植被覆盖区从 2001 ～ 2008 年的分布相对稳定；湟水干流以高植被覆盖区、较高植被覆盖区和中度植被覆盖区为主，但各类植被覆盖区从 2001 ～ 2008 年的分布起伏变化较大。 3. 3 基于地形特征的湟水河流域植被覆盖特征根据湟水流域的地形特征，即脑山区、浅山区和川水区，来分别分析湟水流域、湟水干流和大通河流域的植被覆盖变化情况。
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2. 1
数据来源与研究方法
数据来源遥感数据采用美国 LPDAAC （ Land Process Distributed Active Archive Center）提供的 MODIS 植被指数产品 MOS13Q1 ，该数据为 250m 分辨率的 16 天合成植被指数（ NDVI ）。 NDVI 对于叶绿素含量比较敏感，［ 3、 10 ］，更好地反映植被的冠层结构文中使用了 2001 ～ 2008 年 8 月份共 8 个时相的 NDVI 数据。（ km2 ）表 1 湟水流域不同地形面积特征统计地形数据使用 SRTM （ Shuttle Radar ToTab. 1 Area of terrain feature of Huangshui watershed pography Mission）数据，该测量数据覆盖中国大通河湟水干流湟水流域全境，分辨率为 90m，可以在 ftp： / / e0mss21u. 类型 % % % 面积面积面积 ecs. nasa. gov / srtm / 地址免费获取。脑山区 13575. 64 89. 68 10522. 31 59. 24 24097. 95 73. 25 2. 2 研究方法 7. 78 4847. 11 27. 29 6024. 94 18. 31 浅山区 1177. 83 应用 SRTM 数据并借助 ARCGIS 的水 384. 04 2. 54 2393. 54 13. 47 2777. 58 8. 44 川水区确定湟水流域及其子流文分析模块功能， 100 17762. 96 100 32900. 47 100 合计 15137. 51 ； DEM 域边界根据流域的地形特征与数明确研究区内脑山区（ 2700m 以上）、据，浅山区（ 2200m － 2700m ）与川水区（ 2200m ［ 11 ］以下）的分布和范围；利用 MODIS － NDVI 数据进行密度分割分类，植被指数 0. 1 － 0. 3 ， 0. 3 － 0. 5 ， 0. 5 －按照 0 － 0. 1 ， 0. 7 ， 0. 7 － 1. 0 的植被指数范围进行分［ 12 ］区，即划分为极低植被覆盖区（裸岩和积雪等为主）、低植被覆盖区（荒草地和低密度草地等为主）、中度植被覆盖区（中密度草地和耕地等为主）、较高植被覆盖区（高密度草地和稀疏灌丛等为主）和高植被覆盖区（灌丛和林地等为主）五种植被覆盖类型；对获得植被覆盖类型数据分别进行基于流域和地形特征的植被覆盖变化分析。
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收稿日期： 2009 － 4 － 15 。作者简介：王兮之（ 1971 －），男，甘肃省兰州市人，博士，副教授，主要研究流域生态学。Wangxizhi71@ 163. com
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干
旱
区
资
源
与
环
境
第 24 卷
一个流域的独特格局。湟水干流位于流域的南部，河谷宽阔，属于西北黄土高原区。湟水干流属于祁连山系的西北－东南走向的山地丘陵地形，属西北黄土高原过渡带，自上而下呈峡盆相间，西宽东窄，地形最高处达 4898m，最低 1650m ， 3250m 。，，相对高差达上游降水量大年际变化小植被覆盖度高水源涵为湟水入黄河口处的谷地养能力强，中下游各支流，黄土分布面积较广，植被比较稀疏，自然涵蓄能力相对较弱。流域内土壤植被随地形、海拔高程、气候、成土母质的综合影响而有比较明显的差异。流域属半干旱区，水资源比较匮乏，水 3 ［ 8］ 21 m ， 1 /3 。亿人均水资源的占有量不到全国平均水平的资源总量为大通河流域地处青藏高原东北边缘，东接黄土高原，西南为柴达木盆地，南靠湟水谷地，北临河西走廊，是湟水的最大一级支流。流域内地势西北高，东南低，东西长，南北窄，形状羽毛，海拔大多在 4700m ～ 1650m 之间，。，且多山上游以高山草原为主要特征中游为森林和种植生长期较短的农作物为主，下游光热资源充足，适宜种植生长期较长的农作物。流域内水资源来源于印度洋孟加拉湾上空的西南暖湿，祁连 3 山巨大的高度，具有拦截水汽的优越条件。水资源较丰富，水资源总量为 30. 05 亿 m ，人均占有水量 3 ［ 9］ 13850m3 ，每公项耕地占有水量 72400m ，人均、耕地单位面积占有水量远高于全国平均水平。