Page 113 - 水利学报2021年第52卷第2期
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4  讨论

               4.1  k c和 k s的计算   Choudhury 等 [17] 认为在植被中,叶绿素可以吸收红光,叶组织反射近红外光,而

               NDVI 体现了光谱中红色与近红外两个相邻波段之间的差异,常用红波段(TM Band 3)减去近红外波
               段(TM Band 4),除以两波段的反射之和计算。同时叶绿素作为植被生长的一种生理性消耗分子,其
               数量与光合作用速率直接相关,而光合作用通过叶片传导来吸收二氧化碳,并将水分扩散至大气
                                                                                                      *
               中,故 NDVI 可作为估计光合作用强度和蒸散强度的指标。Groeneveld 等                        [18] 将 NDVI 转化为 NDVI ,通
               过消除非系统性变化,进一步提升了 NDVI 对植被实际蒸散发的模拟效果,因此本研究利用 NDVI 推
                                                                                                        *
               求植被蒸腾系数 T 代替 k 参与计算。
                               c
                                     c
                   土壤含水量与 ET 密切相关,当土壤水分不足时,便会约束植被的实际蒸散发。受技术等因素
                                   0
               限制,大尺度区域土壤含水量数据较难获得。早期 k 的精确计算局限于试验数据较多的小区域,或
                                                               s
               根据不同植被类型查找对应经验值对大尺度区域 k 进行估算                            [32] 。本研究所用 GLDAS 的土壤含水量
                                                              s
               数据和 ORNL DAAC 的凋萎含水量及田间持水量数据,能够体现 k 的动态变化和空间分布。
                                                                           s
               4.2  scPDSI、NDVI 及耗水量之间的关系               scPDSI 和 NDVI 的关系虽能揭示干旱对不同植被盖度和
               生 长 状 态 的 影 响  [12] , 但 由 于 不 同 类 型 植 被 生 根 习 性 、 木 质 部 结 构 和 气 孔 导 度 不 同 , 耗 水 规 律 不
               同,抗旱能力也具有较大差别,NDVI 的变化无法体现植被对干旱的综合响应。因此在部分地区,
               scPDSI 变化趋势与 NDVI 变化趋势不能较好对应                [12] 。本研究通过分析 scPDSI 与植被耗水量的关系,
               85.4%的格点达到 0.05 显著性水平,能更好的解释干旱对植被及其所处环境的影响。为进一步揭示
               气象要素、NDVI 与耗水量的关系,本研究利用 BRT 模型,得出 NDVI 为林地和水田耗水量的主要影
               响因子,ET 为草地和旱地的主要影响因子。从热量平衡和湍流扩散原理的角度解释                                        [33] ,旱地、草
                          0
               地 NDVI 较小(低于 0.3),其变化对辐射能量的扰动较小,实际蒸散发的主要影响因子为气象要素决
               定的空气动力耗散项,因此 ET 为旱地、草地耗水量的主要贡献项;林地、水田 NDVI 较大(高于
                                            0
               0.35),对近红外波段的反射率较低,辐射能量收入受 NDVI 变化影响较大,因此 NDVI 是林地、水
               田耗水量的主要贡献项。而相较于 ET ,NDVI 对干旱的响应时间更长,因此林地耗水量对气象变化
                                                 0
               的响应更加迟缓。
               4.3  不同生态地理区的植被耗水特征                  本研究所使用的中国生态地理分区主要依据温度、降水及
               地形因素进行三级区域划分,能较好的解释植被耗水量的分布特征,例如,东南部汉中盆地ⅣA2
               年降水量 600 ~ 800 mm,关中盆地ⅢB4 年降水量 500 ~ 700 mm,是西北地区雨量最充沛的地区,生
               长期均温超过 10 ℃,主要植被类型为混交林和阔叶林,蒸发能力强,植被耗水量相应最大;西南
               部昆仑山北冀ⅫD2 平均海拔超过 6000 m,主要为分布稀疏的荒漠植被,年降水量 70 ~ 150 mm,年
               平均气温 0 ~ 6 ℃,昆仑山高原ⅪD1平均海拔约 5000 m,主要植被类型为高寒荒漠植被,年降水量小于
                                                [14]
               100 mm,生长期内月均温为 3 ~ 7 ℃            ,两区的共同特点是可利用水资源量少,蒸发能力弱,植被
               耗水量为研究区最小;部分地区如塔里木与吐鲁番盆地ⅢD1 主要植被类型为荒漠灌丛,年均气温
                                                                       [14]
               9.8 ~ 14.1℃,蒸发能力强,但年均降水量少,仅为 7 ~ 70 mm                     ,可利用水资源量有限,故植被的
               实际耗水量较低。从植被耗水的时程变化看,研究区草地分布最广泛,在气候变化的背景下,绝
               大部分生态区植被耗水量的增大与暖湿化相关。如,果洛那曲丘状高原ⅪB1 主要植被类型为高山
                                                    [14]                               [34]
               灌丛和高山草甸,年降水量 400 ~ 700 mm               ,2000 年以后,该地温度增幅较大                ,潜在蒸散发增速
               为 西 北 地 区 最 大(图 5(c)), 故 植 被 耗 水 增 速 最 大(图 5(b))。 Lin 等         [35] 和 Yuan [36] 的 研 究 表 明 , 风
               速、蒸气压差是青东祁连山地 HⅡC1、昆仑山北冀 HⅡD2 及柴达木盆地 HⅡD1 潜在蒸散发的主要
               影响因子。由于人类活动(植树造林)和自然条件(降水增多)的影响,风速减小、蒸气压差降低,
               潜在蒸散发相应减少,但 NDVI 的显著增加,使植被耗水量仍保持增长态势,这与邱丽莎等                                        [37] 的研究
               结果一致。


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