尼洋河流域植被特征时空变化及其对水热的响应

作者：张浔浔; 杨斌^*; 吴淑莹; 肖志强; 文浪; 段阳海; 孙建

来源：草地学报, 2021, 29(11): 2566-2576.

• 广义回归神经网络
• 叶面积指数
• 植被覆盖度
• 动态监测
• 尼洋河流域

尼洋河作为工布江达县的"母亲河",探究流域植被变化特征及其与水热的关系对生态建设具有重要意义。本研究以尼洋河流域为研究区,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)数据集,分析LAI和FVC的时空变化特征及其对水热因子的响应。结果表明:2001—2019年以来,尼洋河流域植被总体呈现轻微改善趋势,植被集中生长于河流两岸并以常绿针叶林为主,远离河流的高海拔区域植被生长状况不佳,随海拔高度的升高LAI和FVC均趋近零值;流域植被覆盖类型分为极低、低、中和高覆盖四种,且覆盖类型以中、极低覆盖为主,中覆盖类型主要分布在河流周围,极低覆盖类型集中于远离河流的高海拔区域,且覆盖面积逐年呈现下降趋势,相反河流两岸的高覆盖类型区域面积出现扩张;相对于气温而言,流域内植被对降水的响应更为敏感,过多的降水对植被生长存在一定抑制作用。

• 单位
  北京师范大学; 遥感科学国家重点实验室; 中国科学院青藏高原研究所