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《中国地质大学(北京)》 2017年
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鄂尔多斯高原生态水文指数与地下水的关系研究

齐蕊  
【摘要】:陆地植被生态系统如何同时受到气候梯度和地下水的影响?这是生态水文地质学研究的基本问题之一。本文以鄂尔多斯高原这个干旱-半干旱气候过渡地区为例,提出分布式生态水文指数的概念,对这一问题开展了专门的研究。生态水文指数是指能够反映陆地生态系统水分供给程度、物种生存状况、水文功能和生态耗水强度等各方面特性的定量指标。本论文建议的生态水文指数包括4种,即干旱指数、植被指数、降水产流指数和植被耗水指数。干旱指数(φ)反映气候背景。植被指数包括增强型的归一化植被指数(EVI)和叶面积指数(LAI),反映植被覆盖特征。降水产流指数(C_r)是反映大气降水在被陆面蒸散消耗之后剩余产流的能力,在干旱区反映的是地下水补给能力。植被耗水指数(Cw)反映的是植被生态区消耗水分的程度。这些指数都在遥感数据的像元尺度计算,分辨率为250 m~1 km。本论文以鄂尔多斯高原的都思兔河-无定河东西向片区为重点,以气象数据、遥感数据和地下水观测数据为基础,加工生成了以上4种生态水文指数的分布式数据和地下水埋深(d)数据。其中,降水产流指数和植被耗水指数都以实际陆面蒸散为计算基础,采用1 km分辨率的MOD16陆面蒸散和MuSyQ陆面蒸散数据,经过流域尺度水平衡校正生成。统计分析表明生态水文指数和地下水埋深都不服从正态分布。在250 m空间分辨率基础上,本论文详细分析了植被指数EVI与干旱指数和地下水埋深的关系。随着干旱指数和地下水埋深的增加,EVI总体上都存在减小趋势,但是单因素的相关分析不足以充分反映EVI的空间变化规律。本论文建立双因素(φ-d)坐标系,将双因素空间划分为网格区间统计EVI的特征值(p=50%和p=98%),绘制特征值变化曲线。这种双因素空间分布图揭示了干旱指数和地下水埋深对植被指数的联合影响,发现植被指数对地下水比较敏感的埋深段是d7 m。半干旱气候条件下,EVI随d的增加呈减小趋势;但是当φ6时,EVI随d的减小而降低,这是浅埋深地下水强烈蒸发诱发土壤盐渍化造成的。在1 km分辨率基础上,其它生态水文指数也存在复杂的相关性。地下水埋深为250 m分辨率的数据采用合理的尺度提升为1 km分辨率的有效地下水埋深(d_e)数据,用于分析生态水文指数与多个因素的相关特征。随着干旱指数的增加,基于MOD16数据的降水产流指数(C_r)和植被耗水指数(Cw)都呈现减小的趋势,但基于MuSyQ数据的C_r与干旱指数相关性并不显著。另外,叶面积指数(LAI)对降水产流指数(C_r)和植被耗水指数(Cw)都有强烈的影响:随着LAI的增加,C_r减小而Cw增大。为此,本论文又建立了LAI-d_e双因素坐标系来分析C_r和Cw对植被指数与地下水的联合响应。当LAI较低时,C_r和Cw的特征值(p=50%和p=90%)在某个地下水埋深段呈现极大值或极小值;当LAI较大时,C_r和Cw与地下水埋深的关系不显著。互相关的相关系数和协方差矩阵结果表明,C_r和Cw与LAI的相关性远大于它们与干旱指数的相关性,而地下水埋深对LAI与干旱指数的相关性以及降水产流指数与干旱指数的相关性有一定的影响。论文研究成果为鄂尔多斯高原植被生态格局及其控制因素提供了新的认识,并从统计规律的角度初步揭示了植被指数对降水产流和地下水补给的影响。
【关键词】:干旱指数 植被指数 降水产流 植被耗水 都思兔河 海流兔河
【学位授予单位】:中国地质大学(北京)
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:Q948;P641
【目录】:
  • 摘要5-7
  • Abstract7-11
  • 第1章 绪论11-20
  • 1.1 选题背景11-12
  • 1.2 国内外研究现状12-17
  • 1.2.1 气候背景与植被分布关系研究12-14
  • 1.2.2 植被指数与地下水关系研究14-17
  • 1.2.3 存在的问题17
  • 1.3 研究内容、技术路线及创新点17-20
  • 1.3.1 研究内容17-18
  • 1.3.2 技术路线18-19
  • 1.3.3 创新点19-20
  • 第2章 研究区概况20-30
  • 2.1 地理位置和地形地貌20-22
  • 2.1.1 研究区位置20-21
  • 2.1.2 地形地貌21-22
  • 2.2 水文地质背景22-27
  • 2.2.1 河流与湖泊22-24
  • 2.2.2 主要含水层24-25
  • 2.2.3 地下水分布(浅层地下水系统)25-27
  • 2.3 生态水文问题27-30
  • 2.3.1 沙漠化防治27-28
  • 2.3.2 地下水开采的生态效应28-30
  • 第3章 生态水文指数类型和数据30-61
  • 3.1 定义和分类30-32
  • 3.2 干旱指数与气象数据32-37
  • 3.2.1 站点数据特征32-35
  • 3.2.2 气候数据空间插值35-36
  • 3.2.3 干旱指数分布特征36-37
  • 3.3 植被指数的遥感数据37-45
  • 3.3.1 植被指数类型37-38
  • 3.3.2 EVI分布特征38-40
  • 3.3.3 LAI分布特征40-42
  • 3.3.4 植被指数季节性动态42-45
  • 3.4 降水产流指数计算45-55
  • 3.4.1 蒸散数据产品45-48
  • 3.4.2 蒸散数据校正获取降水产流指数48-54
  • 3.4.3 净产流区的分布及其对地下水补给的影响54-55
  • 3.5 植被耗水指数分析55-61
  • 3.5.1 植被盖度数据加工55-57
  • 3.5.2 植被耗水指数及其分布57-59
  • 3.5.3 Cw>1 的水文地质意义59-61
  • 第4章干旱指数和地下水埋深对植被指数的联合作用61-77
  • 4.1 问题的提出61-62
  • 4.2 地下水数据62-67
  • 4.2.1 地下水位观测资料62-63
  • 4.2.2 地下水埋深分布特征63-66
  • 4.2.3 数据不确定性分析66-67
  • 4.3 植被指数对单因素的响应特征67-70
  • 4.3.1 植被指数与干旱指数67-68
  • 4.3.2 植被指数与地下水的非线性关系68-70
  • 4.4 植被指数的双因素相关分析70-77
  • 4.4.1 双因素坐标空间表示方法70-71
  • 4.4.2 联合作用的东西分带特征71-73
  • 4.4.3 植被依赖地下水的临界埋深分析73-77
  • 第5章 生态水文指数多因素相关分析77-102
  • 5.1 地下水埋深控制生态水文过程的一般机理77-79
  • 5.1.1 潜水蒸发与地下水埋深77-78
  • 5.1.2 地下水对蒸散的贡献78-79
  • 5.2 地下水埋深数据的尺度提升79-82
  • 5.3 降水产流指数对多重因素的响应82-90
  • 5.3.1 干旱指数对降水产流指数的影响82-83
  • 5.3.2 叶面积指数对降水产流指数的影响83-84
  • 5.3.3 降水产流指数的φ-de双因素空间图84-87
  • 5.3.4 降水产流指数的LAI-de双因素空间图87-90
  • 5.4 植被耗水指数对多重因素的响应90-97
  • 5.4.1 干旱指数对植被耗水指数的影响90-91
  • 5.4.2 植被耗水指数的φ-de双因素空间图91-94
  • 5.4.3 植被耗水指数的LAI-de双因素空间图94-97
  • 5.5 生态水文指数的互相关矩阵97-100
  • 5.5.1 地下水埋深分段方法97
  • 5.5.2 生态水文指数的归一化处理97-98
  • 5.5.3 两两相关系数表98-99
  • 5.5.4 协方差矩阵99-100
  • 5.6 小结100-102
  • 第6章 结论和展望102-105
  • 6.1 主要结论102-103
  • 6.2 研究展望103-105
  • 参考文献105-110
  • 致谢110-111
  • 作者简历111

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