Page 114 - 水利学报2021年第52卷第2期

5 结论

本文提出了基于 PM 公式结合气象、水文、植被和土地利用遥感数据的大空间尺度植被耗水量的
计算方法，分析了西北地区 1981—2015 年逐月的植被耗水量空间分布，通过构建 BRT 模型得到不同
类型植被耗水变化的主要影响因素，并分析了植被耗水与干旱的最大相关性和相应滞时。得到以下
结论：（1）本文提出的大空间尺度植被耗水量计算结果在西北典型地区与已有研究成果吻合较好，能
体现不同生态区的耗水特点，该方法可为数据资料少、时空尺度较大的植被耗水量计算提供新的途
径 。（2）各 植 被 类 型 的 耗 水 量 均 值 从 大 到 小 依 次 为 有 林 地（497.0 mm）、 疏 林 地（453.3 mm）、 水 田
（424.2 mm）、灌木林地（418.5 mm）、中覆盖草（406.8 mm）、高覆盖度草（383.6 mm）、旱地（353.0 mm）、
低覆盖度草（352.1 mm） 和其它林地（335.4 mm）。ET 是旱地和草地耗水量的主要贡献项，NDVI 为水
0
田和林地耗水量的主要贡献项。（3）西北地区植被耗水量总体表现为东南部多，西北部少。有 80.2%
的格点呈上升趋势，其中中南部青南宽谷高原、果洛那曲丘状高原的植被耗水量增速最快，西南部
昆仑山高原、昆仑山北冀最慢。植被生长期内，耗水量空间格局表现为东南部>西北部>中南部>西南
3
部。1990—2015 年间，各类植被的面积和耗水总量都呈增加趋势，区域耗水总量增加 876.2 亿 m ，
其中耕地、林地、草地耗水分别增加 148.7 亿、108.0 亿和 619.4 亿 m 。（4）scPDSI 与植被耗水量之间
3
有较好的相关性，85.4%的格点相关性显著，能更好的表征干旱对植被的综合影响。其中正相关格点
占 59.9%，30.3%的格点表现为 0 滞时。草地耗水量对干旱的敏感度最高，林地次之，耕地最低。

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