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基于ANUSPLIN插值法的青海湖流域数字流域模型研究: 2024年; 基于青海湖流域2010—2020年的降水资料,利用ANUSPLIN插值法反演了青海湖流域的降水时空分布。结合水文气象及地球遥感解译等资料,构建了青海湖流域数字流域模型,并对模型参数进行了率定和验证。将模型应用于探究下垫面变化对流域水文过程的影响,解析了青海湖流域水循环演变规律和驱动机制,并对关键参数进行了敏感性分析。结果表明:在率定期和验证期,布哈河口站纳什效率系数分别为0.72和0.67,刚察站分别为0.81和0.84,说明数字流域模型适用于青海湖流域降水长时空序列模拟;土壤垂向下渗速率和土壤水平渗透速率主要影响径流的峰值,其中表层土水平渗透速率最敏感;土壤孔隙率及初始含水量主要影响径流的基流,其中中层土初始含水量最敏感。; 王海彬刘家宏刘希胜王东; 关键词：下垫面青海湖流域

青海湖流域植被动态变化驱动力及空间粒度效应: 2024年; 基于Landsat遥感影像分析1986~2020年青海湖流域植被覆盖度时空变化特征,结合多元线性回归和地理探测器,考虑气候、地表及人类足迹的影响,阐明时间和空间尺度下植被覆盖度变化的机制,并探讨空间粒度对驱动因素及其相对贡献的影响.结果表明:(1)近35年来青海湖流域植被状况整体改善,表现为中等、中高覆盖度植被面积增加,其中环青海湖东北部及布哈河上游植被覆盖度呈显著增加趋势;(2)时间尺度上,流域平均植被覆盖度变化受气候暖湿化和生态恢复工程驱动;(3)空间尺度上,植被覆盖度变化由气候、地形、植被和土壤控制,解释力较大因素为气温(0.41),高程(0.34)和降水(0.30).气候、地形和人为因素对植被覆盖度的影响存在交互增强效应,气温、高程对交互效用具有控制作用,其中气温与距水系距离、降水和人类足迹的交互较为显著;(4)空间粒度对植被覆盖度空间变化驱动因素的贡献具有显著影响,考虑气候、地表和人为因素交互作用时青海湖流域植被覆盖度空间变化最佳研究粒度为6km.; 周美林刘家宏刘希胜王亚琴; 关键词：植被覆盖度气候变化青海湖流域

青海湖流域主要河流的生态需水: 2024年; 为确保流域生态系统健康发展,实现水资源合理配置,基于青海省水文水资源测报中心实测布哈河口站和刚察站1961-2020年长时间序列数据,通过三性审查验证数据符合计算条件,径流量通过滑动T检验法和MannKendall(M-K)检验法进行趋势变化分析和径流突变检验。采用Tennant、近10年最枯月平均流量法、90%保证率月平均流量法和年内展布法计算布哈河与沙柳河河道内生态需水量。以改进的Tennant评价标准和满足度对4种方法进行对比分析,结果表明:年内展布法计算布哈河生态需水量较为合理,90%保证率月平均流量法计算沙柳河生态需水量较为合理,最终得出布哈河年平均生态需水量为38.4亿m^(3),沙柳河年平均生态需水量为14.12亿m^(3)。; 丁启慧贾美蓉丁相毅刘家宏; 关键词：生态需水青海湖流域

青海湖流域土壤保持服务功能模拟及驱动因素分析: 2024年; 以青海湖流域为研究区,探讨土壤保持服务时空变化特征及空间异质性归因,为流域生态保护与可持续发展提供参考。基于1985~2020年8期土地利用数据,结合地形、土壤和气象数据,运用InVEST模型及地理探测器方法,模拟土壤保持服务、评估土壤保持量及其价值、对其空间异质性归因。结果显示:(1)青海湖流域1985~2020年土壤保持量变化区间为3.36×10~8t~11.73×10~8t,变化明显,表现为先下降后上升再下降的变化趋势;土壤保持量在空间分布上表现为西北高东南低。(2)不同土地利用类型中,草地土壤保持强度和土壤保持总量最大;土壤保持强度随海拔和坡度的增加而增加。(3)流域年均土壤保持服务价值为6.12×10^(10)元,以保持土壤肥力的价值E1为主。(4)地理探测单因子结果显示土壤类型和高程解释力最为显著;土壤保持服务空间分异的影响程度由多因子共同决定,整体上以植被覆盖度与土壤类型的交互作用解释力最高,而高程和土壤类型共同作用于植被覆盖度,植被覆盖度为影响土壤保持服务空间异质性的主导因子。植被覆盖度因子在研究区土壤保持服务空间分异方面发挥着不可替代的作用,应采取相应的水土保持措施,提高植被覆盖度,减少水土流失,增加土壤保持能力,改善生态环境,使生态系统土壤保持服务价值增益显著。; 石建丽仲俊涛马勇洁米文宝; 关键词：青海湖流域

青海湖流域种子植物区系研究被引量：1: 2024年; 青海湖流域位于青海省东部(36°15′~38°15′N,97°50′~101°45′E),处于青藏高原和黄土高原的过渡地带,海拔3 160~4 953 m,全区面积约29 660 km2,属于高原大陆性气候。该区有种子植物823种,隶属于61科231属,依次为青海种、科、属数的23.13%、62.89%和38.82%。区系分析结果表明:(1)该区系的种类仅有2.78种/km2,这在唐古特地区的众多自然区域中相对并不丰富。(2)包括中国特有植物种类在内,该区系的温带成分占99.00%,以绝对优势确定了本区系明显的温带性质。(3)木本种类少,少有古老的和原始的类群,而是以多年生草本为核心的植物区系。(4)该区的一些中国特有种是经其广布的亲缘种衍生而来,这是该区系年轻和衍生的性质的具体体现。(5)我国华北区系和西南高山区系均对该区具有不同程度的影响。(6)特有属少,特有种多数为水生植物,表现出青海湖独特而隐域性的水湿环境的特化结果。(7)中国特有种的核心成分是出现种类最多的甘肃—西藏—四川亚型。而在青藏高原植物亚区中,该区隶属于其中的唐古特地区。; 吴玉虎庞哲史惠兰; 关键词：青海湖流域植物区系区系特征区系分区

青海湖流域植被净初级生产力时空变化及预估: 植被是全球碳循环中的重要一环,对气候变化极为敏感,在气候变化的背景下估算植被净初级生产力（NPP）对可持续发展规划具有重要意义。青海湖流域是全球气候变化的敏感区,本文首先基于Carnegie-Ames-Stanford ...; 吴雪晴; 关键词：青海湖流域植被净初级生产力 CASA模型

2000—2020年青海湖流域植被降水利用效率时空变化: 2024年; 植被降水利用效率(PUE)是评价植被生产力对降水量时空动态响应特征的重要指标。以年净初级生产力(NPP)数据、年降水量数据为基础,利用地理信息系统(GIS)和遥感(RS)技术,计算并研究了2000—2020年青海湖流域植被降水利用效率时空分布格局及其地形效应,结合年均气温、年均地表温湿度、年生长季光合有效辐射吸收系数和年植被覆盖度等数据,探讨了PUE与各因子间的相关关系。结果表明:(1)青海湖流域单位像元(1 km^(2))PUE平均值在0.4—0.7 gC m^(-2)mm^(-1)间变化,平均为0.54 gC m^(-2)mm^(-1),且在年际间无显著变化趋势(R^(2)=0.05,P≥0.05)。在空间上,青海湖流域多年PUE平均值环湖呈现不均匀分布,除青海湖东岸外,PUE值随湖面距离增大呈减小趋势;其高值区主要集中分布在青海湖西岸和南岸的半环区;年PUE变化趋势的斜率值为-0.05—0.04 gC m^(-2)mm^(-1)a-1,其中显著变化的区域占流域面积的29.63%。(2)青海湖流域多年PUE平均值在海拔效应和坡度坡向两种不同微地形效应下表现出明显的差异。海拔每升高50 m,PUE值将减少0.02 gC m^(-2)mm^(-1);随坡度增加,PUE值呈降低趋势,平坡至险坡(>45°)的变化范围为0.3—0.61 gC m^(-2)mm^(-1);不同坡向PUE值表现为由东北坡向西南坡递减,范围为0.52—0.56 gC m^(-2)mm^(-1)。(3)在空间上,青海湖流域PUE值与地表温度、光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数相关性较为明显。沿海拔梯度,空气温度和地表温度与PUE呈极显著正相关(R^(2)=0.94,P<0.01;R^(2)=0.98,P<0.01),光合有效辐射吸收系数、植被覆盖度和叶面积指数与PUE显著正相关(R^(2)=0.89,P<0.05;R^(2)=0.90,P<0.05;R^(2)=0.86,P<0.05),地表土壤湿度与PUE无显著相关性(R^(2)=0.16,P≥0.05)。评估了青海湖流域植被降水利用效率的特征及其与各因子间的相关关系,明确了植被对降水的利用能力及其耗水特性,可为青海湖流域植被保护; 赵浩然曹生奎曹生奎李文斌曹广超侯瑶芳; 关键词：降水利用效率青海湖流域

青海湖流域生态系统碳水利用效率多指标对比研究: 生态系统碳水利用效率是评估生态系统中碳水交换的关键参数。在全球变暖和土地利用快速转变的背景下,量化流域碳水利用效率及其变化特征对区域生态环境至关重要。本文通过运用植被光合呼吸模型（VPRM）模拟了净生态系统碳交换量（NE...; 赵浩然; 关键词：水利用效率青海湖流域

青海湖流域草地植被与物种多样性空间分异研究: 2024年; 【目的】揭示青海湖流域草地植被及物种多样性的空间分异规律。【方法】基于野外调查和遥感技术对草地进行分区,采用Patrick丰富度指数、Shannon-wiener多样性指数、Pielou均匀度指数和Simpson优势度指数分析各类型区物种多样性和重要值。【结果】1)青海湖流域草地主要以禾本科、菊科及莎草科为主。温性草原优势种以芨芨草、短花针茅和西北针茅为主;中海拔的高寒草地形成以冰草、冷蒿和紫花针茅为优势种的草地类型;高寒草甸以嵩草属为主,形成了高山嵩草、矮嵩草、北方嵩草、线叶嵩草草地类型。2)低盖度区以紫花针茅和北方嵩草为优势种,具有耐寒、耐盐碱特点;中盖度区优势种为高山嵩草、线叶嵩草、藏嵩草;高盖度区多以芨芨草、克氏针茅、紫羊茅为优势种,群落结构层次明显。3)不同盖度分区的丰富度指数、多样性指数和均匀度指数呈低盖度(VFC<0.3)<中盖度(VFC0.3~0.6)<高盖度(VFC>0.6),优势度指数呈相反趋势。4)不同草地类型:丰富度指数、多样性指数,形成了“低-高-低”的单峰曲线,在高寒草原区较高,分别介于(0.659~2.897)和(5~26);高寒草甸均匀度指数较高(0.146~0.919)。【结论】盖度对草地物种多样性的影响较小,不同草地类型物种多样性主要受海拔影响,所以海拔是影响青海湖流域草地植被与物种多样性的主要因素。; 石建丽仲俊涛马勇洁; 关键词：物种多样性空间分异植被群落青海湖流域

青海湖流域蒸散发对土壤水分的时空响应特征: 2024年; 研究蒸散发对土壤水分的时空响应特征有助于深入理解区域水文循环过程。利用2016—2020年青海湖流域蒸散量和土壤含水量遥感数据,借助ArcGIS空间分析和数理统计方法研究了青海湖流域蒸散发和土壤水分在8 d、月和年尺度的变化特点及两者的对应关系,揭示了青海湖流域蒸散发对土壤水分的时空响应特征。结果显示:(1)2016—2020年,青海湖流域平均蒸散量和土壤含水量分别为494.45 mm和0.34 m^(3)·m^(-3),8 d、月和年尺度蒸散量总体呈先增大后减小的特点,土壤含水量分别呈增大—减小—增大—减小、增大—平稳—减小和较稳定的特点。(2)空间上,各时间尺度青海湖流域平均蒸散量总体呈流域东北向西南方向减小的特点,平均土壤含水量总体由湖滨向流域四周递增、由河谷向两侧递增。(3)时间协同性上,青海湖流域蒸散量和土壤含水量在第1~185天(1—6月)和第241~365天(9—12月)强于第185~241天(7—8月),非生长季强于生长季,2016—2018年强于2018—2020年;空间协同性上,流域东北部的沙柳河和哈尔盖河流域及湖东岸强于其他地区。(4)8 d、月、非生长季和生长季尺度,青海湖流域蒸散量与土壤含水量的平均相关系数分别为0.61、0.69、0.36和0.24,两者以显著正相关关系为主,说明青海湖流域蒸散量对土壤含水量的时间响应在月尺度和8 d尺度较强,不同时间阶段流域蒸散量均随土壤含水量的增加而增大。本研究结果可为深入认识青海湖流域水文循环过程、水量平衡及水资源管理提供理论参考。; 陈链璇曹生奎曹广超雷义珍赵浩然李文斌; 关键词：蒸散发土壤水分青海湖流域

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