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基于NDVI的三江源植被变化及水利工程影响因素分析

  • 发布日期:2018-10-10
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本文是一篇硕士水利工程论文,水利工程不仅通过其建设任务对所在地区的经济和社会发生影响,而且对江河、湖泊以及附近地区的自然面貌、生态环境、自然景观,甚至对区域气候,都将产生不同程度的影响。(以上内容来自百度百科)今天为大家推荐一篇硕士水利工程论文,供大家参考。
 
第 1 章 引 言
 
1.1 选题背景及研究意义
1.1.1 选题背景
三江源区处在被称为世界屋脊的青藏高原的腹地,拥有中国面积最大的自然保护区。被称为“亚洲水塔”的三江源区,是长江、黄河和澜沧江的发源地,该区的水量分别占这三条河流总水量的 25%,49%,15%。该区严酷的自然环境,使得其生态系统群落结构简单,能量交流缓慢,抵抗外界干扰和自身恢复能力较差,因此三江源区成为生态系统的敏感区域。近些年由于受到气候变化和人为活动的共同影响,其生态系统变得更为脆弱。全球气候变暖,蒸发量变大,导致冰川萎缩,再加上 1990 年以来,降雨减少,影响到湿地和湖泊的水源补给,因此湖泊和湿地的面积不断萎缩;干旱加上过度放牧和乱采滥挖,导致草场面积不断减少,水土流失和土地沙化问题突出;草地的退化又加剧了鼠患对草地的破坏严重,导致恶性循环;三江源区野生动物种类繁多,其中不少属于国家级保护动物,例如藏羚羊、金钱豹等,对于野生动物的非法偷盗问题一直不断,据统计,从 19世纪 90 年代初到 20 世纪,超过 30000 只藏羚羊被猎杀。因此,为了维持三江源区生态系统的稳定性,继续发挥其生态屏障的功能,国家不断加强对三江源区的生态保护和建设。2000 年成立了省级自然保护区;2003 年成立了国家级自然保护区,总面积达到 15.32 万km ,约占三江源区总面积的 44%;2005 年,国家颁布了《三江源生态保护与建设总体规划》,投资七十余亿元启动生态保护工程;2011 年 6 月,国家颁布《全国主体功能区规划》,从此三江源湿地成为国家重点保护生态功能区;2013 年 12 月,开启了源区生态保护二期工程。虽然三江源的生态保护富有成效,但持续性的生态保护和恢复工作仍需实施,后续的管理与维护工作,任重而道远。
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1.2 研究进展
 
1.2.1 植被指数的研究进展
植被指数是根据植被的光谱特性,将卫星可见光和近红外波段进行组合形成的。不同的波段的组合,就能形成不同的植被指数,目前已经定义的植被指数多达 40 多种。它们被广泛应用于植被覆盖变化、干旱监测、土地利用类型识别、作物识别和评估等多方面。依据发展阶段,可将植被指数分为以下三类:第一种基于原始波段间的组合(和、差、比)形成的,这种植被指数是根据经验通过简单计算得到的,未考虑大气、太阳辐射和土壤背景的影响,因此使用限制较多。例如 1969 年最早被提出的植被指数—比值植被指数 RVI(Jordan,1969),公式为:RVI = / , 和分别是近红外波段和红光波段的反射率。研究发现,比值型植被指数仅在植被覆盖度中等的地区适用,若植被覆盖度低,由于 RVI 太小,导致其分辨能力较弱;若植被覆盖高,则 RVI 呈无限增长趋势;Richardsond 等(1977)提出了差值植被指数 DVI,DVI = - ,计算结果大于 0,表示该地区表面有植被覆盖,结果小于 0,表示为该地区表面无植被覆盖,该种模型适用于植被覆盖度高的区域。第二种植被指数拥有物理学基础,模型中考虑了土壤背景、太阳辐射、大气等因素的影响,结合物理学知识并利用数学手段层层推导,改进了的原有的植被指数,使其得到发展(薛阳,2017)。例如 Deering(1978)提出了归一化植被指数 NDVI,NDVI 值在-1 到 1 之间,计算结果越接近于 1,表示该区植被长势越好,若计算结果为负值或 0,则代表水体或裸土;Huete(1988)提出了土壤调节指数 SAVI;Baret 等(1988)又提出了转换型土壤调节指数 TSAVI。第三种植被指数是基于高光谱和热红外遥感发展而来的新型植被指数。例如温度植被指数 Ts-VI、导数植被指数 DVI、生理反射植被指数 PRI 等。在这些植被指数当中,由于 NDVI 消除了仪器定标、大气、太阳高度角等因素影响,再加上其数据的时间序列长、计算简单等特点,是现今发现植被指数当中,利用最广泛的一种。例如于慧等(2013)研究青藏高原受气候因素影响的草地变化情况,金晓媚(2014)研究青海柴达木盆地都兰县的植被覆盖率变化特征,朱泰峰(2014)研究华北山区土地利用对水循环过程的影响,丁明军(2015)对中国耕地复种指数的时空演变的研究,徐静文(2017)对汉江中游植被时空变化及其地貌分异的研究等都是利用 NDVI 植被指数。
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第 2 章 研究区概况
 
2.1 地理位置与地形地貌
被称为“亚洲水塔”的三江源区,位于我国的西部,青海省的南部,平均海拔在 3500 到 4800 米之间,属于青藏高原的复地和主体。地理位置在北纬 31°39'到 36°12',东经 89°45'到 102°23'之间,三江源区总面积大约是 34.3 万 km2,占整个青海省面积的 43%。其中长江源的面积为 16.54 万 km2,占研究区总面积的54.68%;黄河源区面积为 9.86 万 km2,占研究区面积的 32.6%;澜沧江源面积为3.61 万 km2,是研究区面积的 11.94%。研究区内地貌以山地为主,区内山脉众多、地形复杂,平均海拔在 4300m 左右。从东北到西南走向上矗立着阿尼玛卿、巴颜喀拉和唐古拉山脉,东北部倚靠着昆仑山脉(图 2-1)。海拔整体上呈西高东低分布,处于西部的长江源区平均海拔最高,其主要地貌类型为冰川地貌,超过5000 米海拔的地区可见古冰川地貌;位于中西部的部分长江源区以及北部的澜沧江源区,地势平坦,滩地较多,有大面积的沼泽发育。处于东南部的黄河源区及部分长江源区地形陡峭,属于高山峡谷地带,多见侵蚀中山地貌、河谷地貌和湖盆地貌(李迪强,2010)。
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2.2 气候
三江源区的气候独特,属于青藏高原气候系统。有冷暖之分,无四季之别;年温差小,昼夜温差大。冷季时,受青藏高原冷高压的控制,温度低,降雨少。暖季时,受来自印度洋西南季风的影响,雨量比较充分,形成明显的干湿两季之分。由于研究区的海拔高,空气稀薄,所以太阳辐射强烈,年日照时间超过 2300小时,年辐射量达到 5000~6800MJ/㎡。三江源区年平均气温为-5.6~3.8℃,年际变化不大,昼夜温差大,平均昼夜温差可达到 20℃以上。研究区只有 6~9 月的月平均气温是超过零摄氏度的,我们称之为“暖季”。据三江源区 14 个气象站 2000到 2015 年降雨量数据,该区年平均降水量 338.4~727.8mm,降雨多集中在 6 到9 月份,由于该区幅员辽阔,东西跨度大,再加上地势西高东低,因此降雨量呈现地域性差别,表现为从西北到东南递减的特征。三个分区中,降雨量从高到低依次是黄河源区、澜沧江源区和长江源区。该区空气稀薄、日照时间长,蒸发量大,据统计近 15 年间的气象数据,年平均蒸发量在 543.27mm 到 647.24mm 之间,多年平均蒸发量为 604.49mm。由于河源区的河流众多且地势平坦,水流速度慢,导致河源区的蒸发量比其他地方高(李军乔,2002)。
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第 3 章 三江源区植被覆盖动态变化....19
3.1 研究数据及数据处理 ............19
3.2 三江源区植被年内变化规律.......21
3.3 三江源区植被年际变化规律.......23
3.3.1 最大值合成法 ........... 23
3.3.2 一元线性回归分析.............. 26
3.4 三江源区植被覆盖度变化趋势分析...............33
第 4 章 植被变化的影响因素.........40
4.1 气候对植被的影响......40
4.2 地形对植被的影响......45
4.2.1 DEM 数据 ...... 45
4.2.2 高程对植被的影响.............. 46
4.2.3 坡向和坡度对植被的影响........... 47
4.3 土壤湿度对植被的影响 ......48
第 5 章 结论和建议........56
5.1 结论 ................56
5.2 建议 ................57
 
第 4 章 植被变化的影响因素
 
植被是联结土壤、大气以及水分的天然“纽带”,植被状况的好坏受气候、地貌、地下水以及人类活动等因素的影响。地形、地貌因素比较稳定,所以通常仅制约着植被在空间上的分布特点。气候和地下水,因为其变化不稳定,所以对植被在时间序列上的覆盖状况、变化特征都有影响。三江源区由于其气候类型比较独特,因此气候因素是本文首要考虑的影响因素之一。本章将利用气象数据和遥感数据对三江源区内植被的影响因素进行综合分析,力求得到一些规律性的变化。
 
4.1 气候对植被的影响
本文用于统计分析对植被影响的气象因素数据来源于中国气象数据网中国地面气候资料日值数据集(V3.0)中的气温和降雨量数据。为了保证数据的均匀分布和连续性,本文选取了包括玉树、玛沁、河南、兴海、久治等在内的 14 个气象台站(表 4-1,图 4-1) 2000 至 2015 年气象资料。图 4-2 为研究区 14 个气象站多年平均月降雨量变化趋势图,从中可以观察到研究区降雨量存在着时间差异,从时间上看,降雨集中在 6 到 9 月份,冬季几乎没有降雨。由于研究区地域广阔,东西向跨度大,对比气象站的分布图观察可以发现,位于东部的气象站降雨量数据高于西部地区。本文研究降雨量与 NDVI 关系,选取 2000-2015 年每年 6 到 9 月份 14 个气象站的月平均降雨量,选取对应月的平均 NDVI 建立相关性分析。在 EXCEL中将研究区 2000 至 2015 年共 16 年,每年 6-9 月份的气象数据和对应的 NDVI共 64 个点做散点图,添加趋势线,分别得出降雨、气温与 NDVI 的线性回归方程。其中 为决定系数,该值越接近 1,两者间的相关程度越高。
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结论
 
本文基于 MODIS 数据,利用 MOD13Q1 系列提供的归一化植被指数计算出三江源区 2000-2015 年 NDVI,分别从时间序列和空间序列、整个源区和三个分区分析了植被的变化情况。借助统计学的方法对影响植被发育的各个因素和NDVI 做相关关系的分析,最终得到植被的变化趋势及驱动其变化的重要因素。结论如下:(1) 三江源区的最大值植被指数从 5 月份开始增长,且增长迅速,7 月份达到最大值,整体上 6 到 9 月份较大,并呈现单峰形式波动。(2) NDVI 从 2000 到 2015 年间呈波动变化,但总体上略有上升。(3) 三个分区中,长江源植被最差,黄河源和澜沧江源相差不大,黄河源植被发育略好于澜沧江源。(4) 2000 至 2015 年间,三江源区大部分区域植被呈现基本不变和轻微改善状态,处于严重退化和明显改善的区域较少。(5) 整个源区的植被覆盖良好,裸土所占面积较少,集中位于研究区西部,高覆盖度区位于研究区东部和南部地区。植被覆盖情况东部好于西部、南部好于北部。(6) 研究表明,气象因素中降雨对区内植被的影响较小,气温对影响植被发育的重要因素。(7) 研究区内高程在 3800m 左右时,植被发育最好;坡度在 30°到 40°之间,植被发育最好;北坡植被发育好于南坡的植被发育。(8) 研究区土壤含水量与 NDVI 的变化情况一致,是影响植被发育的重要因素之一。
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