老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应

第４０卷第２期　河海大学学报（自然科学版）　Ｖ０１．４０　Ｎｏ．２　２０１２年３月　Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ）　Ｍａｒ．２０１２　ＤＯＩ：１０．３８７６／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００－１９８０．２０１２．０２．００３　老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应　刘晓帆　，一，任立良２，徐　静　，袁　飞２　（１．四川省交通厅交通勘察设计研究院，四川成都６１００１７；　２．河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室，江苏南京２１００９８；　３．南京大学地球科学与工程学院，江苏南京２１００９３）　摘要：在原有的帕尔默旱度模式中嵌套双源蒸散发能力计算模型和混合产流模型，采用老哈河流　域内及周边的１５个气象站资料修正模型参数，构建可用于变化环境下植被一千旱响应关系分析并　适用于我国北方地区的机理性旱度模式，计算研究区域各栅格逐月的帕尔默干旱指标，通过分析和　建立归一化植被指数与帕尔默干旱指标的关系来定量评价老哈河流域不同植被类型归一化植被指　数对气象干旱的响应．研究结果表明：（ａ）在植被生长期的开始和结束阶段，干旱对植被的影响较　小；在植被生长期的中间月份，干旱对植被影响较大，其中６月份是研究流域植被的水分敏感期．　（ｂ）不同的植被类型受干旱影响的程度不同，干旱对灌丛和草地的影响大于对林地的影响．（ｃ）带虚　拟变量的回归模型能够合理地描述季节性的影响，模型的模拟精度较高，因此在考虑季节影响的情　况下归一化植被指数可以用于干旱监测．　关键词：分布式水文模型；旱度模式；归一化植被指数；蒸散发；地表植被；老哈河流域　中图分类号：Ｐ３３３　文献标志码：Ａ　文章编号：１０００—１９８０（２０１２）０２—０１３４—０７　Ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｔｏ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｉｎ　Ｌａｏｈａｈｅ　Ｂａｓｉｎ　ＬＩＵ　Ｘｉａｏ．ｆａｎ１，一，ＲＥＮ　Ｌｉ．１ｉａｎｇ　ＸＵ　Ｊｉｎｇ　ＹＵＡＮ　Ｆｅｉ２　（１．Ｓｉｃｈｕａｎ　Ｃｏｒｍｍｍｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｕｒｖｅｙｉｎｇ　ａｎｄ　Ｄｅｓｉｇｎ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ，Ｃｈｅｎｇｄｕ　６１００１７，Ｃｈｉｎａ；　２．Ｓｔａｔｅ　Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ　ｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ－Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　ａｎｄ　Ｈｙｄｒａｕｌｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，　Ｈｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｇｎ　２１００９８，Ｃｈｉｎａ；　３．Ｓｃｈｏｏｌ　ｏｆＥａｒｔｈ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ　ａｎｄ　Ｅｎｇｉｅｎｅｒｉｇｎ，Ｎａ　ｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ　２１００９３，Ｃｈｉａｎ）　Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　Ｐａｌｍｅｒ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ，ａ　ｐｈｙｓｉｃａｌｌｙ—ｂａｓｅｄ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ，ｗｈｉｃｈ　ｃａｎ　ｂｅ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｔｏ　ａｓｓｅｓｓｍｅｎｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｔｏ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｉｎ　ａ　ｃｈａｎｇｉｎｇ　ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｉｓ　ａｐｐｌｉｃａｂｌｅ　ｔｏ　ｓｅｍｉ—　ａｒｉｄ　ｒｅｇｉｏｎｓ　ｉｎ　ｎｏｒｔｈｅｒｎ　Ｃｈｉｎａ．Ｗａｓ　ｅｓｔａｂｌｉｓｈｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｔｗｏ—ｓｏｕｒｃｅ　ＰＥＴ　ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｈｙｂｒｉｄ　ｒｕｎｏｆｆ　ｍｏｄｅ１．Ｔｈｅ　ｍｏｄｅｌ　ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ　ｗｅｒｅ　ｍｏｄｉｉｆｅｄ　ｕｓｉｎｇ　ｔｈｅ　ｄａｔａ　ｆｒｏｍ　１５　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｓｔａｔｉｏｎｓ　ｉｎ　ｔｈｅ　Ｌａｏｈａｈｅ　Ｂａｓｉｎ　ｆｒｏｍ　１９５７　ｔｏ　２００８．Ｔｈｅ　ｍｏｎｔｈｌｙ　ＰＤＳＩ　ｖａｌｕｅ　ｏｆ　ｅａｃｈ　ｄ　ｃｅｌｌ　ｉｎ　ｈｔｅ　ｓｔｕｄｙ　ａｒｅａ　ｗａｓ　ｃａｌｃｕｌａｔｅｄ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ａｎｄ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ａｎａｌｙｓｉｓ　ｏｆ　ｍｏｎｔｈｌｙ　ＮＤＶＩ　ａｎｄ　ＰＤＳ１　ｗｅｒｅ　ｃｏｎｄｕｃｔｄｅ　ｔｏ　ｑｕａｎｔｉｔａｔｉｖｅｌｙ　ｅｖａｌｕａｔｅ　ｔｈｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ　ｏｆ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｄｒｏｕｇｈｔ．卟ｅ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈｅ　ｆｏｌｌｏｗｉｎｇ：（ａ）　Ｉ１１ｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｏｆ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｏｎ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　Ｗａｓ　ｌｉｍｉｔｅｄ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｂｅｇｉｎｎｉｎｇ　ａｎｄ　ｅｎｄ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｒｏｗｔｈ　ｐｅｒｉｏｄ，ａｎｄ　ｈｔｅ　ｄｍｕｇｈｔ　ｉｎｆｌｕｅｎｃｅｄ　ｔｈｅ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｒｅｍａｒｋａｂｌｙ　ｉｎ　ｔｈｅ　ｍｉｄｄｌｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｇｒｏｗｔｈ　ｐｅｒｉｄｏ，ｄｕｒｉｎｇ　ｗｈｉｃｈ　ｔｈｅ　ｍｏｉｓｔｕｒｅ—ｓｅｎｓｉｔｉｖｅ　ｐｅｒｉｄｏ　ａｐｐｅａｒｅｄ　ｉｎ　Ｊｕｎｅ．（ｂ）Ｔｈｅ　ｒｅｓｐｏｎｓｅｓ　ｏｆ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｔｏ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｗｅｒｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ．１１ｈｅ　ｅｆｆｅｃｔ　ｆｏ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｏｎ　ｗｏｏｄｌａｎｄ　ｗａｓ　ｌｓｅｓ　ｔｈｎａ　ｈｔａｔ　ｏｎ　ｇｒａｓｓｌｎａｄ　ａｎｄ　ｓｈｒｕｂｌａｎｄ．（ｃ）卟ｅ　ｈｉｈｇ　ｇｏｏｄｎｅｓｓ－ｏｆ－ｉｆｔ　ｏｆ　ｔｈｅ　ＮＤＶＩ　ｎａｄ　ＰＩ）ｓＩ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｕｓｉｎｇ　ｈｔｅ　ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｗｉｔｈ　ｄｕｍｍｙ　ｖａｒｉｂａｌｅｓ　ｉｎｄｉｅａｔｅｄ　ｔｈａｔ　ＮＤⅥｉＳ　ａ　ｇｏｏｄ　ｉｎｄｉｃａｔｏｒ　ｏｆ　ｍｏｉｓｔｕｒｅ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ　ａｎｄ　ｃａｎ　ｂｅ　ｕｓｅｄ　ｆｏｒ　ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ　ａｎｄ　ｏｍｎｉｔｏｒｉｎｇ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｗｉｔｈ　ｃｏｎｓｉｄｅｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｓｅａｓｏｎａｌ　ｅｆｆｃｅｔｓ．　收稿日期：２０１１—０４—０６　基金项目：国家重点基础研究发展计划（９７３计划）（０２０６ＣＢ４００５０２）；河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室开放研究基金　（２０ｌＯ４９ｏ１１１）　作者简介：刘晓帆（１９８２一），女，辽宁大石桥人，工程师，博士，主要从事数字水文、流域水文过程模拟及航道整治研究．Ｅ－ｍａｉｌ：ｌｉｕｘｉａｏｆａｎｈｈｕ　＠ｙａｈｏｏ．ｃｏｒｎ．ｃｎ　第２期　刘晓帆，等老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应　１３５　Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ；ａｒｏｕｇｈｔ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ；ＮＤＶＩ；ｅｖａｐｏｔｍｎｓｐｉｍｔｉｏｎ；ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ；Ｉ．ａｏｈａｈｅ　Ｂａｓｉｎ　气候条件是植被分布和变化的直接驱动力，同时，植被对气候也有反馈作用Ｌ１　Ｊ，可在一定程度上减缓或　加剧气候变化的幅度，而归一化植被指数能较好地表现地表植被的分布特征和变化情况，因此，自２０世纪　９０年代以来，归一化植被指数与气候相互关系的研究已成为全球变化，尤其是气候变化领域的热点，已经取　得了许多研究成果［２　．例如，Ｋａｚｕｈｉｔｏ等［。］认为，在中高纬度地区的春夏季归一化植被指数的年际变化与气　温变化显著相关，而半干旱地区归一化植被指数与降水和气温的相关性都很显著．信忠保等　的研究表明，　黄土高原地区植被整体呈现增加趋势，并存在明显的空问差异，降水是影响黄土高原地区植被变化的重要因　素。李本纲等　研究了气候因子与归一化植被指数的相关关系，发现中国大部分地区的气温对植被的影响超　过降水对植被的影响，降水影响取决于耕作制度、作物种类等因子．这些研究大多数只涉及归一化植被指数　与单一气象因子（降水、温度等）之间的关系，不能全面反映气候变化条件下的植被变化规律．我国北方主要　为干旱半干旱区，是干旱发生频率最高的地区．符淙斌院士通过对比分析不同的干旱指标，阐述了我国北方　１９５１－２００４年干旱化的基本事实［　．因此，在我国北方植被与气候相互关系研究中引入综合气象指标干旱指　数探讨干旱化气候变化趋势下的植被动态演变具有重要意义．　笔者拟从流域水循环的角度出发，在原有的帕尔默旱度模式中嵌套双源蒸散发能力计算模型和混合产　流模型，建立可用于变化环境下植被一干旱响应关系分析并适用于我国北方地区的机理性旱度模式．以老哈　河流域为研究区域，利用改进的旱度模式计算１９８２－－２００６年不同植被类型帕尔默干旱指标月尺度时间序　列，通过分析和建立归一化植被指数与帕尔默干旱指标的关系来定量评价老哈河流域不同植被类型归一化　植被指数对气象干旱的响应．由于归一化植被指数与气候因子之间并不是简单的线性关系，因此在研究植被　对干旱的响应时引入了虚拟变量以考虑季节性的影响．　１研究区域与数据准备　老哈河是西辽河南源，发源于河北省平泉县西北山区柳西川，以小河沿水文站为出口断面的流域面积为　１８５９９ｋｍ　，多年平均年降水量为４５０ＩＴＩＩａ，是典型的半干旱区．由于水资源缺乏，因此气候变化显著影响着流　域内的植被状况．　研究采用的水文气象资料包括２部分：（ａ）用于构建机理性帕尔默旱度模式所需的资料，来源于流域内　及周边的１５个气象站，包括各站的站点信息资料、日平均气温、日最高气温、Ｅｔ最低气温、日平均水汽压、日　平均风速、日照时间和Ｅｔ降水等资料，站点资料年限均为１９５７－－２００８年，其中选用赤峰、围场、承德和建平　４个站的资料推导帕尔默干旱指标计算公式，选取林东、林西、开鲁等ｌ１个站的资料修订权重因子．（ｂ）计算　流域内各栅格帕尔默干旱指数值所用资料，除了采用上述气象站的气象资料外，降水数据采用老哈河流域内　５２个雨量站的资料，资料年限为１９８２－－２００６年．对于上述数据均采用反距离平方法，将各站的水文气象要素　插值到空间分辨率为３０＂的栅格单元，为后续研究提供空间数据输入．　归一化植被指数数据来自美国航空航天局全球监测与模型研究组发布的归一化植被指数最大值半月合　成数据，资料时间跨度为１９８２－－２００６年，空间分辨率为８　ｋｍ，利用遥感影像处理软件ＥＮＶＩ切割得到老哈河　流域的归一化植被指数数据，并将其分辨率转变为３０ｒ，．土地覆被资料采用的是美国马里兰大学的全球１　ｋｍ　土地覆被资料，空间分辨率为３０　．老哈河流域内主要植被类型有林地、灌丛、草地和耕地，它们分别占流域面　积的１８．１％，５．６％，４０．２％，３５．６％，其余水体和城乡用地约站流域面积的０．５％．　２帕尔默旱度模式　２．１原模式及其不足　１９６５年，帕尔默在提出对当时情况气候上适应的降水（ｅｌｉｍａｔｉｅａｎｙ　ａｐｐｒｏｐｒｉａｔｅ　ｆｏｒ　ｅｘｉｓｔｉｎｇ　ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ，　ＣＡＦＥＣ）概念的基础上，推导出一套分析计算干旱严重程度的完整方法［　，亦称帕尔默模式．该旱度模式具有　严密的系统性，考虑因子较全面，能较合理地描述干旱的各项特征，且具有较好的时空比较性，已得到广泛应　用．１９８４年，范嘉泉等　Ｊ在国内期刊上介绍了帕尔默干旱指数的原理、优点和计算方法．１９８５年安顺清等［１ｏ　根据帕尔默干旱指数的思路，采用济南、郑州２个气象站的资料对帕尔默模式进行修正，建立了我国的气象　河海大学学报（自然科学版）　第４０卷　旱度模式；其后很多文献对帕尔默旱度模式都有不同程度的改进和修正［１卜－２１但帕尔默旱度模式由于存在　．一些缺点而难以应用于变化环境下半干旱流域地表植被覆盖对干旱的响应研究．这些缺点归纳如下：（　）蒸　散发能力的计算采用经验公式或者“大叶”模型，不能充分考虑植被类型及其物候生理特性对水文分量计算　的影响；（ｂ）水量平衡计算模型采用均化土层的概念性模型，难以描述半干旱地区的产流特点；（　）基于单个　气象站点进行水量平衡分析，而不是从流域水循环的角度计算水文分量，因而无法反映气象条件以及流域下　垫面空间变化对干旱形成和发展的影响；（ｄ）模式中的参数区域性十分敏感，用于不同区域时必须对其进行　修正．　２．２模式改进方案　考虑上述不足以及本文的研究目的，在建立北方半干旱地区的机理性旱度模式时对帕尔默旱度模式进　行了４个方面的改进．　ａ．采用双源蒸散发模型￣１３－１６］计算蒸散发能力．该模型将土壤和冠层作为２个相互独立又相互作用的源　汇，分别对土壤表面和冠层进行能量平衡计算，从而推导出蒸散发能力的计算公式．利用遥感数据反演研究　区域栅格化的陆面覆被空间分布信息（如归一化植被指数和土地利用类型等），然后基于陆面数据同化系统　和相关文献确定各类植被的参数＿１　，利用辐射平衡和陆面阻抗参数化方案［　］计算公式中的各净辐射项和　阻抗项，从而获得各种植被覆被类型的蒸散发能力．由于流域中除了陆面覆被以外，还存在水体，因而笔者在　原双源蒸散发能力计算模型的基础上增加了水面蒸发（Ｅ　）的计算［１６］．上述改进后的模型能较好地反映流　域下垫面地形、植被覆盖的空间差异性（植被物候特性、根系深度和生理特征等）对陆面蒸散发过程的影响，　适用于半干旱地区稀疏植被覆盖情况的蒸散发能力计算．　ｂ．利用混合产流模型【１７－１８］计算各单元水文分量．老哈河流域属于北方半干旱地区，产流机制较为复杂，　往往是蓄满产流和超渗产流交互发生．为了更准确地描述土壤水分传输、下渗和径流等陆面水文过程对干旱　形成的影响机制，采用混合产流模型替代帕尔默旱度模式中简单概念性的水量平衡模型．该模型通过土壤蓄　水容量曲线和下渗能力曲线的结合来实现蓄满产流模式和超渗产流模式的有机融合，为半干旱、半湿润地区　水量平衡分析提供了一种较全面的方式．　ｃ．基于栅格水文单元进行水量平衡分析．帕尔默旱度模式仅是根据气象站点的资料来估算站点所在位　置的干旱情况，难以反映旱情的空间发生、发展状况，不利于研究区域植被动态演变规律与干旱之间的响应　关系．笔者从流域水文循环的角度，基于３０＂分辨率的空间数据，将研究区域划分为３０５７７个栅格单元，通过　遥感反演或插值方法获取区域地形、植被、土壤和降水等要素的空间分布，针对栅格单元进行水量平衡计算，　充分考虑水文气象要素以及下垫面信息（植被、地形等）的空间变异性对干旱形成和空间发展的影响．　ｄ．利用研究区域资料建立机理性帕尔默旱度模式并修正权重因子．为了使旱度模式中的参数能更好地　代表研究区域的特点，利用流域周边４个气象站的长序列（１９５７－－２００８年）历史资料建立帕尔默模式，采用　１５个气象站的资料修正权重因子，构建适用于研究我国北方地区的机理性旱度模式．　改进后的机理性帕尔默旱度模式与原帕尔默旱度模式相比具有以下优点：在研究区域具有较好的适用　性；便于获取干旱指数空间分布；能充分考虑下垫面空间变异性对干旱演变的影响；对干旱机理描述更具科　学性．因此，笔者拟利用该改进模式探讨老哈河流域变化环境下干旱一植被的响应关系以及演变规律．　３植被覆盖对干旱的响应　３．１数据分析方法　基于空间分辨率为３０＂的栅格单元，利用准备好的空间数据展布以及构建的机理性帕尔默旱度模式计算　老哈河流域内每个栅格单元１９８２－－２００６年逐月帕尔默干旱指标．按照土地覆被资料的分类情况，对研究区　域内各种植被类型所在栅格单元上月归一化植被指数和帕尔默干旱指标求平均值，作为该植被类型的归一　化植被指数和帕尔默干旱指标值．为了客观真实地反映降水、温度对植被生长的影响，避免冬季积雪对归一　化植被指数值的影响，只对生长季（４一ｌ０月）的归一化植被指数进行研究．　由于植被对水分的响应在生长期各阶段是不同的，所以应用皮尔逊相关分析对每个月归一化植被指数　和帕尔默干旱指标的关系进行分析，得到各种植被类型在生长期内各月归一化植被指数与帕尔默干旱指标　的相关系数及其概率值Ｐ，Ｐ值的含义是拒绝零假设（相关系数为零）的概率．在相关分析的基础上，进一步　第２期　刘晓帆，等老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应　１３７　对归一化植被指数与帕尔默干旱指标时间序列进行线性回归分析，考虑到归一化植被指数与帕尔默干旱指　标关系在生长季内的变异性，在线性回归模型中引入季节性虚拟变量［１９］．本研究中引入６个虚拟变量，分配　给生长季中的４—１０月，表示“月份”对归一化植被指数和帕尔默干旱指数关系的影响．带季节性虚拟变量的　线性回归模型表达式如下：　Ｙ＝Ｐｏ＋８　Ｘ＋０２Ｄ　＋Ｐ３Ｄ２＋８４Ｄ３＋ｐ５Ｄ４＋８６Ｄ５＋０１Ｄ６＋ｆｌｓＤ１Ｘ＋　Ｄ２　＋卢１ｏＤ３Ｘ＋　ｌｌＤ４Ｘ＋ｆｌ１２Ｄ５Ｘ＋ｆｌ１３Ｄ６Ｘ＋ｓ　（１）　式中：卜归一化植被指数；　——帕尔默干旱指数；Ｄｌ，Ｄ２，…，Ｄ６——虚拟变量；Ｐｏ，ｐ　一，卢ｌ３——回归系　数；ｅ——随机误差．　表１给出了虚拟变量Ｄ　～Ｄ６的二进制值．　表１虚拟变量的二进制值　在拟合式（１）回归系数的过程中，逐步去掉表达式　Ｔａｂｌｅ　１　Ｂｉｎａｒｙ　ｖａｌｕｅｓ　ｏｆ　ｄｍｍｎｙ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ　中回归系数的Ｐ值比较大的变量，当变量回归系　Ｄ１　Ｄ２　Ｄ３　Ｄ４　Ｄ５　Ｄ６　数的Ｐ＞５％时，该变量就会被剔除，最后留下相　０　Ｏ　关性显著的变量．统计性检验的显著水平取ａ＝　５　０　０　ｏ．０５，采用决定性系数Ｒ　来表示模型的拟合程度　：　ｌ　０　０　１　（即归一化植被指数与帕尔默干旱指数关系的相　Ｒ　０　０　关性）．　９　０　０　将表１中虚拟变量的值代人式（１），可得生长　Ｏ　Ｏ　４　５　６　７　８　９　季内不同月份的线性回归模型：　月月月月月月　８ｏ＋　ｘ　ｏ＋８２＋　８　＋８８　Ｘ　＋卢３＋（ｐｌ＋卢９）　ｙ＝　＋　＋（卢ｌ＋　ｌ０）Ｘ　＋　＋（卢１＋　ｌ１）　＋　＋（　１＋ｉｌｌ２）Ｘ　＋　＋（卢１　ｉｌｌ３）Ｘ　３．２归一化植被指数与帕尔默干旱指数时间序列的相关性　如表２所示，不同植被类型的归一化植被指数与帕尔默干旱指数时间序列的相关系数随着月份的不同　变化明显．在４月和１０月，各种植被类型的归一化植被指数和帕尔默干旱指数相关系数均很小，Ｐ值均大于　５％，没有通过ａ＝０．０５显著性检验，而其他月份（除了９月的林地和草地）各种植被类型的相关系数均通过　了显著性检验．这表明生长期开始和结束阶段的干旱对植被长势的影响较小，植被生长期中间月份的干旱对　植被长势影响较大．　表２老哈河流域内各种植被类型归一化植被指数与帕尔默干旱指数的相关系数　Ｔａｂｌｅ　２　Ｃｏｅｆｆｉｄｅｎｔｓ　ｏｆ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ＮＤＶＩ　ａｎｄ　ＰＤＳＩ　ｆｏｒ　ｄｉｆｅｒｅｎｔ　ｔｙｐｅｓ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｉｎ　Ｌａｏｈａｈｅ　Ｂａｓｉｎ　月份　林地　灌丛　草地　耕地　ｒ　Ｐ　ｒ　Ｐ　ｒ　Ｐ　ｒ　Ｐ　注：ｒ为相关系数．　通过对比不同植被类型间的相关系数可以发现：灌丛和草地的归一化植被指数和帕尔默干旱指数相关　系数较高，耕地的归一化植被指数和帕尔默干旱指数相关系数次之，林地的归一化植被指数和帕尔默干旱指　数相关系数较低．这说明干旱对灌丛和草地的影响大于对林地的影响．实际上，干旱对植被影响的差异主要　１３８　河海大学学报（自然科学版）　第４０卷　取决于２点：（ａ）植被的生长环境．老哈河流域林地主要分布在流域高海拔的源头区域，这些区域降水相对丰　沛、蒸散发能力相对较小．由于降水不是限制植被生长的主要因素，因此老哈河流域林地受干旱的影响较小．　（ｂ）植被自身的特性．灌丛和草地的根系发达、深度较浅，对降水的响应敏感，因此受干旱的影响较大．　３．３植被生长状态与水分关系的季节性　图１展示了各种植被类型归一化植被指数与帕尔默干旱指数相关系数季节变化及其与归一化植被指数　年内变化的对比情况．归一化植被指数的年内变化曲线清楚地展示了植被生长过程，如开始生长，达到成熟　和进入衰退．通过对比归一化植被指数和帕尔默干旱指数相关系数与归一化植被指数物候循环，可以解析植　被对可利用水量变化的响应．由图１可知，各类植被的月平均归一化植被指数年内分配曲线是单峰的，最大　值出现在８月，此时植被生长最为繁茂，而各植被类型的归一化植被指数与帕尔默干旱指数相关系数的最大　值并未在此月出现，而是出现在６月．这表明６月是老哈河流域植被生长过程中对水分比较敏感的特殊时　期，此时该区域植被正处于生长发育阶段，植物发育对可利用的水量十分敏感，因此在水分敏感期加强灌溉　最有利于增加产量，并且过剩的水量对植株的反作用很小，不会造成减产．　ｌ　２　３　４　５　６　７　８　９　１０　ｌ１　ｌ２　ｌ　２　３　４　５　６　７　８　９　ｌ０　ｌ１　ｌ２　月份　月份　（ａ）林地　０　８　１．Ｏ　０．８　０．６　０．４　０．４　（ｂ）草地　０．６　０ｌ２　０　Ｏ．２　Ｏ　ｌ　２　３　４　５　６　７　８　９　ｌ０　ｌ１　ｌ２　ｌ　２　３　４　５　６　７　８　９　１０　Ｉ１　１２　月份　（ｃ）灌丛　月份　（ｄ）耕地　图１归一化植被指数与帕尔默干旱指数相关系数的季节性变化以及与归一化植被指数年内变化的比较　．１　Ｃｍｌｍａｓｏｎ　ｏｆ　ｓｅａｓｏｎａｌ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｅｏｅｍｃｌｅｎｔ　０ｆ　ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ＮＤＶＩ　ａｎｄ　ＰＤＳＩ　ａｎｄ　ｉｎｎｅｒ－ａｎｎ￣ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＮＤＶＩ　３．４归一化植被指数与帕尔默干旱指数的定量关系　利用带虚拟变量的回归模型（式（１））分析林地、灌丛、草地和耕地归一化植被指数与帕尔默干旱指数的　关系，采用决定性系数　来表示模型的拟合程度．该模型的模拟精度较高，４种植被类型归一化植被指数与　帕尔默干旱指数的相关性显著，模型Ｐ均小于０．００１，Ｒ　均大于０．９．以草地为例，给出回归分析结果（表３）．　在消除非显著性变量后，草地归一化植被指数与帕尔默干旱指数回归方程中剩余变量为　，Ｄ１，Ｄ２，Ｄ３，　Ｄ　，Ｄ　，　，Ｄ２　，Ｄ３　．将表２中各剩余变量的回归系数代人式（２）得到草地在生长季节内每个月归一化植　被指数与帕尔默干旱指数的线性回归方程如下：　０．１９８＋０．００９Ｘ　４月　０．２７９＋０．００９　０．４ｏ２＋０．０２１　ｙ＝　５月　６月　０．５３８＋０．０１９Ｘ　７月　０．５８３＋０．０ｏ９　８月　（３）　０．５２２＋０．００９　０．３２６＋０．００９　９月　１０月　第２期　刘晓帆，等老哈河流域地表植被覆盖对干旱的响应　１３９　注：Ｆ９　Ｊ　＝２４５．２２２，Ｐ＜Ｏ．００１，Ｒ　：０．９３０　由式（３）可以看出，带虚拟变量的回归模型反映了季节性虚拟变量与帕尔默干旱指数干旱指标之间的交　互效应，该效应对变量　（帕尔默干旱指数）的取值产生影响，使模型斜率和截距随月份产生变化，从而改变　各月归一化植被指数与帕尔默干旱指数之间的相互关系．此外，老哈河流域４种植被回归方程的截距最大值　均出现在８月，因为８月植被生长最茂盛，归一化植被指数值达到了最大；回归方程斜率的最大值均出现在６　月，这是由于６月植被对水分条件最为敏感．　为了验证带虚拟变量的回归模型拟合归一化植被指数与帕尔默干旱指数关系的精度，以草地为例，计算　了２（Ｋ１０－－－２００１年生长季节内的月归一化植被指数值．图２为２０００－－－２００１年草地生长季节的归一化植被指数　模拟值与实测值的比较．可以看出，带虚拟变量的回归模型模拟的归一化植被指数值与实测值拟合较好，进　步说明带虚拟变量的回归模型能够较好地表达植被生长动态对干旱的响应关系．　一—ｏ＿一实测值　一模拟值　０　０　０　０　０　０　０　０　０　Ｏ　０　Ｏ　４　５　６　７　８　９　ｌ０　４　５　６　７　８　９　１０　月份　（ａ）２０００年　月份　（ｂ）２００１年　图２老哈河流域２０００￣２００１年草地生长季归一化植被指数模拟值与实测值的比较　Ｆｉｇ・２　Ｃｌｍ　棚ｓ０ｌ１　０ｆ￣ｍｕｌａｔｏｄ　ａｎｄ　ｏｂｓｅｒｖｅｄ　ＮＩ）ＶＩ　ｆｏｒ　ｇｒａｓｓｌａｎｄ　ｉｎ　Ｌａｏｈａｈｅ　Ｂａｓｉｎ　ｄＩｌｒｉｌ１ｇ　ｇｒｏ￣ｈ　ｐｅｒｉｏｄ　ｆｒｏｍ　２ＯＯＯ　ｔｏ　２００１　４结　论　ａ．在老哈河流域，归一化植被指数与帕尔默干旱指数时间序列的相关系数在植被生长期的开始和结束　阶段较小，在植被生长期的中间月份较大．由于植被的生长环境和自身特性差异的影响，各类植被对干旱的　响应不尽相同，干旱对老哈河流域灌丛和草地的影响大于对林地的影响．　ｂ．通过对比归一化植被指数～帕尔默干旱指数相关系数与归一化植被指数物候循环发现，研究流域的　水分敏感期出现在植被生长发育的６月，而不是植被最为茂盛的８月．这表明植被对干旱的响应依赖于植被　的生长阶段，水分敏感期可利用的供水对植物生长发育的促进作用最为明显．　ｃ．带虚拟变量的回归模型较为合理地考虑了季节性的影响，有利于阐明各种植被类型归一化植被指数　与帕尔默干旱指数的关系．验证表明，该模型的模拟精度较高，因此在考虑季节影响的情况下，归一化植被指　数可以用于监测老哈河流域的干旱状况．　１４０　河海大学学报（自然科学版）　第加卷　参考文献：　ｌ　１　Ｊ　ＤＩＮＧ　Ｙ　Ｈ，ＬＩ　Ｑ　Ｐ，ＤＯＮＧ　Ｗ　Ｊ．Ａ　ｎｕｍｅｒｉｃａｌ　ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ　ｓｔｕｄｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｉｍｐａｃｔｓ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｃｈａｎｇｅｓ　０ｎ　ｒｅ舀０ｎａｌ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｉｎ　ｃｈｉｎａ［Ｊ］＿　Ａｃｔａ　Ｍｅｔｏｅｒｏｌｏｇｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２００５，６３（５）：６１３—６２１．　【２　Ｊ　ＫＡＺＵＨＩＴＯ　Ｉ，ＡＫＩＲＡ　Ｋ，ＹＡＳＵＳＨＩ　Ｙ．Ｇｌｏｂａｌ　ｄｅｃａｄａｌ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｉｎ　ＮＤＶＩ　ａｎｄ　ｉｔｓ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐｓ　ｔｏ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｖａｒｉａｂｌｅｓ［Ｃ］／／ＮＥＬＳＯＮ　Ｎ　Ｒ．　Ｇｅｏｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ．Ｓｙｄｎｅｙ：ＩＥＥＥ，Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ　Ｐｕｂ，２００１：２９３７—２９４１．　［３］信忠保，许炯心．黄土高原地区植被覆盖时空演变对气候的响应［Ｊ］．自然科学进展，２００７，１７（６）：７７０—７７８．（：ＫＩＮ　Ｚｈｏｎｇ－　ｂａｏ，ＸＵ　Ｊｉｏｎｇ－ｘｉｎ．Ｒｅｓｐｏｎｓｅ　ｏｆ　ｖｅｇｅｔａｔｉｏｎ　ｄｙｎａｍｉｃｓ　ｔｏ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｉｎ　Ｌｏｅｓｓ　Ｐｌａｔｅａｕ［Ｊ］．Ａｄｖａｎｃｅｓ　ｉｎ　Ｎａｔｕｒｌａ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００７．１７（６）：　７７　７７８．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［４］李本纲，陶澍．ＡＶＨＲＲＮＤＶＩ与气候因子的相关分析［Ｊ］．生态学报，２ＯＯ０，２０（５）：８９８—９０２．（ＬＩ　Ｂｅｎ．ｇａｎｇ，ＴＡＯ　Ｓｈｕ．　Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ＡＶＨＲＲＮＤＶＩ　ｎａｄ　ｃｌｉｍａｔｅ　ｆａｃｔｏｒｓ［Ｊ］．Ａｃｔａ　Ｅｃｏｌｏｇｉｃａ　Ｓｉｎｉｃａ，２０００，２０（５）：８９８－９０２．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［５］刘晓帆，任立良，袁飞，等．老哈河流域ＮＤＶＩ动态变化及其与气候因子的关系［Ｊ］．河海大学学报：自然科学版，２０１０．　３８（１）：卜５．（ＬＩＵ　Ｘｉａｏ－ｆｎａ，ＰＥＮ　Ｌｉ—ｌｉｎａｇ，ＹＵＡＮ　Ｆｅｉ，ｅｔ　ａ１．Ｄｙｎａｍｉｃ　ｖａｒｉａｔｉｏｎ　ｏｆ　ＮＤＶＩ　ｉｎ　Ｌａｏｈａ彤ｖｅｒ　Ｂａｓｉｎ　ｎａｄ　ｉｔｓ　ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉＤ　ｗｉｔｈ　ｃｌｉａｍｔｉｃ　ｆａｃｔｏｒｓ　ｌＪＪ．Ｊｏｕｍａｌ　ｆｏ　Ｈｏｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ：Ｎａｔｒｕｌａ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２０１０，３８（１）：卜５．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［６］张圣微，雷玉平，姚琴，等．土地覆被和气候变化对拉萨河流域径流量的影响［Ｊ］．水资源保护，２０１０，３６（２）：３９—４４．　（ＺＨＡＮＧ　Ｓｈｅｎｇ－ｗｅｉ，ＬＥＩ　Ｙｕ－ｐｉｎｇ，ＹＡＯ　Ｑｉｎ，ｅｔ　ａ１．Ｒｕｎｏｆｆ　ｅｒｓｏｐｎｓｅ　ｔｏ　ｌｎａｄ　ｃｏｖｅｒ　ｎａｄ　ｃｌｉａｍｔｅ　ｃｈａｎｇｅ　ｉｎ　Ｌａｓａ　Ｒｉｖｅｒ　Ｂａｓｉｎ［Ｊ］．Ｗａｔｅｒ　Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ　Ｐｒｏｔｅｃｉｔｏｎ，２０１０，３６（２）：３９－４４．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［７］马柱国，符淙斌．１９５１－２００４年中国北方干旱化的基本事实［Ｊ］．科学通报，２００６，５１（２０）：２４２９—２４３９．（ＭＡ　Ｚｈｕ—ｇｕｏ，ＦＵ　Ｃｈｏｎｇ－ｂｉｎ．Ｂａｓｉｃｆａｃｔｓ　ｏｆＢｉｎｓｔｒｅｎｄｓｉｎＮｏｒｔｈＣｈｉｎａ　ａｔｔｈｅ　ｐｅｒｉｏｄｓ　ｏｆ１９５１　２００４［Ｊ］．Ｃｈｉｎｅｓｅ　ＳｃｉｅｎｃｅｓＢｕｌｌｅｔｉｎ，２（１０６，５１（２０）：２４２９　—２４３９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［８］ＰＡＬＭＥＲ　Ｗ　Ｃ．Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｄｒｏｕｇｈｔ［ＤＪ．Ｗａｓｉｈｎｇｔｏｎ，Ｄ．Ｃ．：ＵＳ　Ｗｅａｔｈｅｒ　Ｂｕｒｅａｕ，１９６５．　［９］范嘉泉，郑剑非．帕默尔气象干旱研究方法介绍［Ｊ］．气象科技，１９８４（１）：６３—７１．（ＦＡＮ　Ｊｉａ－ｑｕａｎ，ＺＨＥＮＧ　Ｊｉａｎ－ｆｅｉ．　Ｉｎｔｒｏｄｕｃｉｔｏｎｏｆ　Ｐａｌｍｅｒ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｄｏｕｇｈｔ　ｓｅｖｅｉｒｙｔ　ｍｏｄｅｌ　ｌ　Ｊ］．Ｍｅｔｅｏｒｄｏｇｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ　ａｎｄ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，１９８４（１）：６３—７１．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［１Ｏ］安顺清，邢久星．修正的帕默尔干旱指数及其应用［Ｊ］．气象，１９８５，１（１２）：１７—１９．（ＡＮ　Ｓｈｕｎ－ｑｉｎｇ，ＸＩＮＧ　Ｊｉｕ－ｘｉｎｇ．　ｍｏｄｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｎａｄ　ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐａｌｍｅｒ　ｄｏｕｇｈｔ　ｓｅｖｅｒｉｔｙ　ｍｏｄｅｌ［Ｊ］．Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｍｏｎｔｈｌｙ，１９８５，１（１２）：１７—１９．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［１１］刘巍巍，安顺清，刘庚山，等．帕尔默旱度模式的进一步修正［Ｊ］．应用气象学报，２００４，１５（２）：２０７—２１６．（ＬＩＵ　Ｗｅｉ—ｗｅｉ，　ＮＡ　Ｓｈｕｎ－ｑｉｎｇ，ＬＩＵ　Ｇｅｎｇ－ｓｈａｎ，ｅｔ　ａ１．Ｔｈｅ　ｆａｒｔｈｅｒ　ｍｏｄｉｉｆｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　Ｐａｌｍｅｒ　Ｄｒｏｕｇｈｔ　ｅＳｖｅｒｉｙｔ　Ｍｏｄｅｌ［ＪＪ．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００４，１５（２）：２０７—２１６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［１２］杨小利，杨兴国．甘肃黄土高原气象旱度模式研究［Ｊ］．自然灾害学报，２００７，１６（５）：３０—３６．（ＹＡＮＧ　Ｘｉａｏ－ｈ，ＹＡＮＧ　Ｘｉｎｇ－　ｇｕｏ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｍｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｅｓｖｅｉｒｔｙ　ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ｌｏｅｓｓ　Ｐｌａｔｅａｕ　ｉｎ　Ｇａｎｓｕ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｆｏ　Ｎａｔｕｒａｌ　Ｄｉｓａｓｔｅｓｒ，２００７，１６（５）：３０—　３６．（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　［１３］ＭＯ　Ｘ，ＬＩＵ　Ｓ，ＬＩＮ　Ｚ，ｅｔ　ａ１．Ｓｉｍｕｌａｔｉｎｇ　ｔｅｍｐｏｒｌａ　ａｎｄ　ｓｐａｔｉｌａ　ｖａｉｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ　ｏｖｅｒ　ｔｈｅ　Ｌｕ　ｂａｓｉｎ［Ｊ　Ｊ．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ，２００４，２８５：１２５—１４２．　［１４］ＺＨＯＵ　Ｍ　Ｃ，ＩＳＨＩＤＡＩＲＡ　Ｈ，ＨＡＰＵＡＲＡＣＨＣＨＩ　Ｈ　Ｐ，ｅｔ　１ａ．Ｅｓｉｔｍａｔｉｎｇ　ｐｏｔｅｎｔｉｌａ　ｅｖａｏｐｔｒａｎｓｐｉｒａｉｔｏｎ　ｕｓｉｎｇ　Ｓｈｕｔｌｆｅｗｏｒｔｈ—Ｗａｌｌａｃｅ　ｍｏｄｅｌ　ｎａｄ　ＮＯＡＡ—ＡＶＨＲＲ　ＮＤＶ１　ｄａｔａ　ｔｏ　ｆｅｅｄ　ａ　ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ　ｈｙｄｒｏｌｏｇｉｃａｌ　ｍｏｄｅｌ　ｏｖｅｒ　ｈｔｅ　Ｍｅｋｏｇｎ　ｉＲｖｅｒ　ｂａｓｉｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈｙｄｒｏｌｏｙｇ，２００６，　３２７：１５１—１７３．　［１５］刘晓帆，任立良，袁飞，等．双源蒸散发能力计算模型在半干旱区的适用性［Ｊ］．河海大学学报：自然科学版，２００９，３７　（２）：１３８—１４２．（ＬＩＵ　Ｘｉａｏ－ｆａｎ，ＲＥＮ　Ｌｉ—ｌｉａｎｇ，ＹＵＡＮ　Ｆｅｉ，ｅｔ　ａ１．Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｗｔＯ－ＳＯＵＩ￣ｅ　ｐｏｔｅｎｔｉｌａ　ｅｖａｐｏｔｒａｎｓｐｉｒａｔｉｏｎ　ｍｏｄｅｌ　ｉｎ　ｅｓｍｉａｒｉｄ　ａｒｅａｓ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ｈ０ｈａｉ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｙｔ：Ｎａｔｕｒａｌ　Ｓｃｉｅｎｃｅｓ，２Ｏ０９，３７（２）：１３８—１４２。（ｉｎ　Ｃｈｉｎｅｓｅ））　『１６］ＳＨ￣ＯＲＴＨＷ　Ｊ．Ｅｖａｐｏｒａｔｉｏｎ，Ｈａｎｄｔｘ￣ｋ　ｏｆＨｙｄｒｏｌｏｇｙ［Ｍ］．ＮｅｗＹｏｒｋ：ＭｃＧｒａｗ－Ｈｉｌｌ，１９９３．　［１７］胡春歧．半干旱半湿润地区产流计算方法的研究［Ｃ］／／葛维亚．水文情报预报学术交流会论文选集．北京：中国水利水电　出版社，１９９３：５７—６２．　［１８］ＬＩＵ　Ｘｉａｏ－ｆａｎ，ＰＥＮ　Ｌｉ．１ｉａｎｇ，ＹＵＡＮ　Ｆｅｉ，ｅｔ　１ａ．％ａｎｔｉｆｙｉｇｎｔｈｅ　ｅｆｅｃｔ　ｆｏｌｎａｄ　ｕｓｅ　ａｎｄ　ｌｎａｄ　ｃｏｖｅｒ　ｃｈａｎｇｅｓ　ｏｉｌ　ｇｒｅｅｎ　ｗａｔｅｒ　ｎａｄ　ｂｌｕｅ　ｗａｔｅｒ　ｉｎ　ｎｏｒｔｈｅｒｎ　ｐａｒｔ　ｏｆ　Ｃｈｉｎａ［Ｊ］．Ｈｙｄｒｏｌｏｇｙ　ｎａｄ　Ｅａｒｔｈ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｓｃｉｅｎｃｅ，２００９，１３：７３５－７４７．　［１９］ＬＥＩ　Ｊ，ＡＬＢＥＲＴ　Ｊ　Ｐ．Ａｓｓｅｓｓｉｇｎ　ｖｅｇｅａｔｉｔｏｎ　ｒｅｓｏｐｎｓｅ　ｔｏ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｉｎ　ｈｔｅ　ｎｏｎｈｅｒｏ　Ｇｒｅａｔ　Ｐｌａｉｎｓ　ｕｓｉｎｇ　ｖｅｇｅｔａｉｔｏｎ　ａｎｄ　ｄｒｏｕｇｈｔ　ｉｎｄｉｃｅｓ　ｌＪ　Ｊ．　Ｒｅｍｏｔｅ　Ｓｅｎｓｉｎｇ　ｏｆ　Ｅｎｖｉｏｒｎｍｅｎｔ，２００３，８７：８５—９８．