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摘要
通天河是长江源头重要的干流，探讨其植被生长状况及其与气候因子的响应对三江源区生态系统稳定性研究具有重要意义。本文以通天河流域为研究区，采用了广义回归神经网络(General regression neural network, GRNN)计算模型来反演叶面积指数(Leaf area index, LAI)和植被覆盖度(Fractional vegetation cover, FVC)数据，分析LAI和FVC的变化特征及其对气候因子的响应。分析结果表明：通天河流域植被总体呈显著波动增长趋势，LAI,FVC增长速率分别为(1.2×10-3)·a-1和(0.9×10-3)·a-1;流域内植被明显改善区分布在海拔较低水热条件较好的沟谷地带，但下游人类活动频繁的曲麻莱县和治多县周边地区植被退化明显；流域内植被主要生长在海拔4 000 m以上地区，超过5 200 m植被生长差，覆盖类型以低覆盖为主，中-高覆盖集中在河流下游地区；相较于气温而言，降水是影响该流域植被的主导因素，与植被LAI和FVC呈显著正相关。
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单位北京师范大学; 中国科学院青藏高原研究所; 遥感科学国家重点实验室
