流域植被覆盖格局时空演变研究综述

流域植被覆盖格局时空演变研究综述Review: Analysis of Spatial and Temporal Variation of Watershed Vegetation CoverPattern

1前言

土地利用/土地覆被变化是全球变化研究的核心内容之一[1]。植被是土地覆被的最主要部分, 其变化对全球能量循环及物质的生物化学循环具有重要的影响。因此, 植被覆盖格局变化研究在全球变化研究中具有主要意义。地表植被覆盖格局变化对地理环境演变产生着巨大影响。对地表植被覆盖格局变化进行深入、系统研究可以为土地的合理利用、水土流失规律探讨、水土保持规划提供科学依据，对区域社会经济及生态环境建设都有参考和借鉴意义。

植被是连接大气、土壤和水分的“纽带”，具有截留降雨、减少雨滴击溅、减缓地表径流、增加土壤入渗、保土固土等功能，对削弱侵蚀、减少水土流失起着重要作用[2]。近20多年来，随着遥感技术的发展，从不同时相、不同波段等信息可以获取植被覆盖动态信息，为研究陆地植被的时空演变提供了强有力的手段，同时由于卫星遥感数据具有空间和时间的连续性，在研究中广泛应用[3]。

在遥感图像上，植被信息主要通过绿色植物叶子光谱特征的差异及动态变化来反映。由于不同绿色植被对不同波长光的吸收率不同，光线照射在植物上时，近红外波段的光大部分被植物反射，而可见光波段的光则大部分被植物吸收，通过对近红外和红波段反射率的线性或非线性组合，可以消除地物光谱产生的影响，得到的特征指数称为植被指数。植被指数是遥感领域中用来表征地表植被覆盖、生长状况的一个简单、有效的度量参数[4]，是根据遥感的反射波段的特性计算出来的反映地表植被生长情况、覆盖情况、生物量情况和植被种类情况的间接指标。常用的植被指数有归一化植被指数(NormalDifferenceVegetationIndex，NDVI)、比值植被指数(RVI)、增强型植被指数(EVI)等，其中归一化植被指数(NDVI)是反映植被所吸收的光合有效辐射比例的一个重要指数，也是目前植被监测常用的参数，因为NDVI的变化在一定程度上能代表地表覆被的变化[5-6]。

植被覆盖格局与水土流失有着密切的联系，合理的植被覆盖格局有助于控制水土流失。因此水土流失研究不仅要研究水土流失对土壤理化性质及养分流失的影响，而且要从植被覆盖格局入手，探讨两者之关系。国内许多研究从景观生态学的角度全面分析和探讨了流域的产沙机制，表明流域土壤侵蚀状况是由农、林、草地等生态系统之间产流与拦蓄两种作用相互影响的结果，其中作为地表径流滞纳区的林草植被斑块起重要作用。根据其对黄土高原小流域进行的研究，发现农田、林地、草地等要素的配置与坡地的土壤侵蚀有密切的关系[14-16]。国外的有关研究也认为植被覆盖格局即不同土地利用类型的组成对土壤侵蚀有重要影响，合理的植被覆盖格局将有利于水分和养分的循环，从而提高生物的生产力和改善区域生态环境问题，而不适宜的植被覆盖格局将导致水分和养分循环失调，带来水

土流失等生态环境问题[17]。

黄土高原是中国乃至世界上土壤侵蚀最为严重的地区，也是引起黄河下游河道淤积的物源区。该区土壤侵蚀和水土流失的发展方向受到不同领域学者和科学家的高度关注，并开展了卓有成效的研究工作[18-19]。在诸多影响侵蚀的因素中，植被的根本作用得到人们的充分肯定。

2国内外研究现状

地表是否有植被及其长势好坏是干旱区生态环境质量的重要指标。考察植被覆盖的时空变化规律能直观地反映生态环境质量随时间的变化规律，随着遥感对地观测技术的发展，利用各种遥感数据进行植被检测和植被覆盖变化的研究日益增多。其中，具有高时间分辨率、低空间分辨率且价格低廉的遥感数据在全球及区域等大尺度植被覆盖变化研究中得到了广泛的应用，并显示出无可比拟的优越性，使过去难以实现的大尺度植被动态变化研究成为可能[20]。常用于植被监测的卫星传感器包括NOAA-AVHRR，SPOT，SPOT-VEGETATION，MODIS，LandsatTM和ETM+(7)，ASTER，SPOT4和5，IKONOS，QuickBird。在时间系列长度上，AVHRR从1980年开始被处理和使用，SPOT-VEGETATION从1998年开始提供完成预处理的数据，MODIS从2000年开始接收数据。由于同时具有时间系列长、周期短、覆盖范围广、成本低、波段宽等优势，AVHRR数据是目前最常用的进行长时间系列植被年际变化研究的数据源[21]。SPOT4 与SPOT5 卫星载有植被探测器VEGETATION，具有较高的光谱分辨率和1km空间分辨率，重复周期1天，可以提供单一的数据集，周期短，覆盖范围广，对植被与大气敏感，尤其具有多向功能。MODIS则是中尺度遥感的一个重要里程碑，大大提高了人类对地表覆盖观测的能力，将在今后的科学和生产中发挥重要作用[22]。

2.1植被覆盖度变化研究

近20年来，学者们开展了大量全球植被活动年际变化及其与侵蚀关系的研究，在这些研究中，遥感成为区域及更大尺度上最为重要的研究手段[23]。

宋怡、马明国[24]利用1998—2004年的SP0T-VEGETATION数据对中国西北植被覆盖变化进行了分析。李忠峰等[25]利用1998-2004年的SP0T-VEGETATION数据对榆林地区土地覆盖变化进行了研究。郭建坤、黄国满[25]利用1998—2003年的SPOT-VEGETATl0N数据对内蒙古地区土地覆被动态变化进行了分析。刘亚玲等[27]利用1998—2003年的SPOT-VEGETATION数据对阴山北麓地区植被覆盖动态

进行了分析。李景刚等[28]利用1983-1999年的NOAA-AVHRR数据和2001年的SPOT-VEGETATION数据对近20年中国北方13省的耕地变化与驱动力进行了研究。Zhou 等[29]利用1981-1999年NOAA-AVHRR数据, 分析了欧亚大陆和北美洲NDVI 的年、季节变化过程和趋势; Brogaard等[30]利用NOAA 数据计算了1982-1999年内蒙古地区草原初级生产力, 并分析了其时空变化规律; Piao等[31]利用1982-1999年的NOAA-AVHRR数据, 得出中国温带草原NDVI 值呈增加趋势。李月臣等[32]基于NOAA-AVHRR数据对北方13省(市、区)l982-1999年植被动态变化进行了分析，结果表明18a间研究区植被总体呈现增加趋势。

此外，为了更好地研究植被覆盖度的变化趋势，研究人员还采用了各种分析方法。Lambin和Strahler[33]利用变化矢量分析法分析了非洲的土地覆盖变化。PalmerAR和vanRooyenAF[34]利用LandsatTM数据，采用差值法、均值法和最大合成法对喀拉哈里沙漠南部的植被覆盖进行了分析。方精云等[35]利用GIMMS数据采用累积平均法和均值法研究了1982-1999年间中国地区的植被覆盖度变化，发现我国大多数地区的植被覆盖度都呈现不同程度的增加趋势，生长季节的延长和生长加速是我国植被覆盖度增加的主要原因。朴世龙等[36]用回归分析法，采用N0AA-AVHRR数据，研究了中国1982-1999年四季植被活动的变化，发现春季是中国植被平均覆盖度上升最快的季节。张镱锂等[37]采用趋势线分析法和影像差异法等利用N0AA-AVHRR数据分析了三江源地区植被指数变化总态势，通过分析三江源地区植被指数变化状况及其与主要环境和人类活动因素的空间分析表明，人类活动对植被有着重要的影响，尤其是在人类活动影响区。杨胜天等[38]利用1982-1999年的NOAA-AVHRR数据通过最大合成法和均值法等对黄河流域的植被覆盖变化情况进行研究，结果表明，一些重点生态保护区植被覆盖增长率达到1～3.8，而一些没有开展保护的生态区植被覆盖呈下降趋势，下降速率最大为3。阎福礼等[39]利用NOAA-AVHRR数据, 应用图像差分技术、生物量变化线性方程斜率和主成分分析方法, 对1981-2001年中国西部地区植被变化进行了时间序列分析。

2.2植被覆盖格局变化研究

植被覆盖格局变化研究可以理解为对植被覆盖格局的时间和空间异质性的研究。利用植被格局指数，开展不同时空尺度植被覆盖格局演变特征的定量化研究，是植被覆盖格局变化研究的一个特点。目前研究工作主要借助FRAGSTATS 软件包，从斑块类型水平和景观水平上选取景观指数进行分析[71-73]。遥感数据的广泛应用及其与GIS相结合，成为探讨植被覆盖格局演变，揭示空间变化规律，建立植被覆盖格局演变数量模型的有效手段。景观的数字化往往以土地利用类型

图作为参照来确定景观类型。因此，植被格局指数的计算结果不仅受到同一景观类型图所带来的幅度效应和粒度效应的影响，而且会受到不同景观分类图所带来的影响。赵文武等[43]以延河流域1:25万和1:50万土地利用图为对象，通过比较不同比例尺下景观指数随粒度增加(粒度值从25～400m)的变化特征发现，除多数景观指数具有明显的粒度效应之外，不同比例尺的土地利用类型图存在进行景观指数计算的适宜粒度范围，如1:25万和1:50万土地利用图的适宜粒度范围分别是70～90m，90～120m。杨丽等[44]以泾河流域1:10万比例尺下的景观类型图为研究对象，探讨景观指数计算的适宜粒度范围。结果表明，基于1:10万的景观类型图进行景观指数计算的适宜粒度范围为30～40m。

土壤侵蚀作为黄土高原地区主要生态环境问题，其发生和发展受植被覆盖格局演变的影响较为深刻。常规的植被格局指数和泛泛的植被覆盖格局分析显然难以揭示这种复杂的关系。许多学者对此进行了积极探索。陈利顶等[45]提出了“源—汇”景观理论，并构建了源汇景观空间负荷对比指数，来定性评价一个地区植被覆盖格局对生态过程影响，已在水土流失、污染物迁移研究方面得到较好的应用和发展[46-47]。此外，游珍等[48]从坡面尺度上，提出斑块顺坡连通度、斑块等高连通度以及斑块相对位置等指数，并以黄土高原地区黄家二岔流域进行实例研究。研究表明这些指数可以较好地评价坡面景观空间位置对土壤侵蚀过程的影响。

植被覆盖格局演变特征总是随着时空尺度的变化而变化，在相同时间尺度下，不同空间尺度的植被覆盖格局变化特征也会有所不同。一般认为，随着空间尺度增大，不同景观类型在各时段的变化幅度变小，但景观类型之间转换的复杂性变大。

梁峁、沟坡作为流域/区域的基本构成单元，综合了土地利用演变、水系汇流、地貌发育、土壤生成/退化等过程。黄土高原地形破碎，沟壑纵横，众多自然和人文过程都直接发生于坡面，促进和控制着土壤侵蚀的发生和发展程度，因此植被覆盖格局演变在坡面上的变化将至关重要。在坡面上，地形通过地貌过程，对植被的自然演替及其分布格局生产影响，而人为干扰使得植被乃至土地利用格局演变过程更为复杂。然而，受限于数据精度、观测手段等因素，常规的方法很难从空间上定量刻画坡面植被覆盖格局的多样化，进而来探究其演变规律。但随着认识和研究的深入，在高分辨率遥感影像数据和其他环境变量数据的支持下，坡面尺度上植被覆盖格局的定量化表达精度将不断被提高，探讨坡面尺度上植被覆盖格局演变与生态过程之间的关系将成为可能。

小流域/流域是黄土丘陵沟壑区自然地貌的基本单元，研究其格局演变特征有助于理解流域内部土地利用、水文响应等过程。许多土地利用/覆被变化研究都是从小流域/流域尺度上展开的[49-51]。尽管小流域/流域尺度上的研究对揭示中

小尺度上植被覆盖格局演变特征更为准确，然而，由于研究目的、时段和评价指标的不同，不同流域间植被覆盖格局演变特征相差较大，即便是同一流域尺度上，植被覆盖格局演变特征因植被覆盖格局分析方法不同而异，因此，如何在数据、指标选取上建立一些标准来提高研究结果的可比性，不仅对小流域/流域尺度，而且对其他尺度上的植被覆盖格局演变研究都具有重要意义。

县域是区域发展的基本单元，把握县域尺度景观格局演变的规律和驱动因素是实现区域可持续发展的重要基础。张秋菊等[52]分析了安塞县1980-2001年间土地利用变化的特点。发现安塞县耕地、水域与未利用地面积大幅度减少，林地、牧草地与居民点及工矿交通建设用地的快速增加，不同时期土地利用变化的结构、速度有很大差异。王晓峰等[53]对近14年榆林北6县土地利用变化进行研究表明，耕地和未利用土地的减少最为明显，转变幅度最快的是园地和建设用地，农用地内部各地类转换剧烈，农用地和建设用地之间的转换明显。卞德鹏等[54]分析了吴起县1950-2005年50多年来耕地数量变化的过程，发现耕地呈现明显的下降趋势。焦峰等[55]人对黄土丘陵区县域尺度整体景观格局分析表明，人类活动对各种景观类型的优势度的影响十分显著，集中体现在坡耕地和荒坡地上，随着人类活动影响的增强，景观破碎度指数呈显著增加趋势，斑块形状受地貌形态因素的影响更为显著，集中体现在有林地和荒坡地上，其形状指数值大于其它景观类型。由于县域作为一个相对独立的经济单元，自然资源、社会统计资料便于获取，因此定量化分析土地数量变化同其他影响因子之间的关系成为探讨土地利用变化驱动机制的主要途径。然而在分析县域尺度上土地利用格局空间特征方面存在明显不足。

区域作为人口、资源、环境相互作用较强的单元，其土地利用变化研究不仅能够揭示区域社会经济和自然环境之间的相互关系，而且可以为更大尺度或全球环境变化研究提供基础。郭丽英等[56]以LandsatTM遥感影像为基本信息，应用景观格局指数分析法，对榆林市土地利用格局变化进行了研究，结果表明，区域景观多样性在下降，景观优势度逐渐提高，而破碎化程度在增强。植被覆盖的时空变化是自然和人类活动交互作用的结果，因此探讨植被覆盖格局变化的时空特征对认识区域土地利用/土地覆被变化具有重要意义。信忠宝等[57]利用GIMMS 和SPOT-VEGETATION两种归一化植被指数数据从更大尺度上对黄土高原地区1981-2006年期间植被覆盖的时空变化进行了研究，研究发现，黄土高原地区植被覆盖变化存在显著的空间差异，内蒙古和宁夏沿黄农业灌溉区和鄂尔多斯退耕还林还草生态恢复区的植被覆盖明显提高，而黄土丘陵沟壑区和六盘山、秦岭北坡等山地森林区植被覆盖明显退化。区域尺度土地利用格局变化研究是全球变化研究重要内容，然而，目前该领域还存在针对性研究缺乏、空间特征分析不够深

入等问题。

在景观生态学中，时间尺度是指某一现象或事件发生的(或取样的)频率或事件间隔。植被覆盖格局演变在时间尺度上具有明显的依赖性，表现为各种干扰因素和生态演替驱动下不同景观斑块随时间的变化过程。由于植被覆盖格局的数据多依赖于各种图形和影像资料，植被覆盖格局演变研究时间尺度的选择与遥感影像数据获取时相有很大关系。植被覆盖格局总是处于不断变化之中，在短时间尺度上植被覆盖的季节变化特征较为明显[58]，如农地盖度随季节而变化，一般在8月份达到了最大值[59]。也可以借助长时间序列植被指数来监测区域的植被覆盖格局变化状况[60]。在黄土高原地区，长期的、大规模的生态建设对植被覆盖格局改变的影响最为明显，许多研究都是依此背景来展开。游珍和李占斌[61]从长时间尺度对纸坊沟流域景观格局特征进行了研究，发现从20世纪30年代以来，研究区景观格局变化经历了急剧破坏(1958年左右)、缓慢恢复(1975-1990年)、基本保持(1991-1997年)和快速恢复(1998-1999年)的4个阶段，每个阶段景观格局演变特征鲜明。

2.3植被覆盖格局对地表产流产沙影响

植被与水土流失的关系一直是人们研究的重要内容。多数研究认为增加植被覆盖度是控制水土流失的重要举措，但不同的植被类型及其搭配组合控制水土流失的效益不同，且裸地与植被镶嵌构筑成水土流失的源-汇格局，合理的镶嵌格局可以保持水分、养分和植物种子，有利于植被的生长，进一步增强水土流失控制能力。要想有效控制水土流失，需要合理的植被空间分布格局。而植被与水土流失过程的关系随着尺度的不同又会发生变化，增加了其复杂性，构成了一个等级体系，要想达到有效控制水土流失的目的，必须从斑块、坡面到流域区域甚至全球的尺度理解两者之间的相互作用机制。

3.3.1单株植被/斑块尺度

大量研究表明，植被是土壤侵蚀的重要影响因素。植被覆盖度的增加会拦截降雨，降低降雨能量，进而减少降雨侵蚀力，覆盖度对土壤侵蚀的影响关系，有些用直线形式或指数形式来表达，很多研究也探讨了有效植被盖度的问题[62]，认为只有达到一定盖度之后才能起到减轻土壤侵蚀的作用。

植被能够改善表土的土壤结构、物理化学和水文性质[63]以及微地形，这些性质的改变会进一步影响水土流失，如降低土壤可蚀性、增加土壤入渗能力。Ziegler 和Giambelluca[64]在KahoOlawe岛测定了土壤的物理和水文性质，评价了植被恢复对产流和加速侵蚀的影响，饱和导水率和土壤吸附力的数据证明植被恢复区和裸地区入渗能力有显著差异。植被斑块的分布通常伴有坡面上微地形的改变，往

往在植株上坡向形成小土堆，从而打破了坡面的连续性。

植被覆盖格局从对水土流失有着直接或者间接的作用。不同的植被类型，有不同的分层结构，各个层次的形态等特征也有显著差异，进而对水土流失的影响会有不同。针对单株植被的小环境，Bohe等人[65]以植株为中心向外到裸地，对表土性质和溅蚀进行了观测，对比了半干旱地区3种常绿有刺灌丛植被的减蚀效果，结果表明它们的减流减沙方式有所不同。冠层相对稠密的Sipa草丛，具有屏蔽效应，削弱了降雨侵蚀力，减少了溅蚀；Casermeiro等人[66]在西班牙马德里对29个自然小区进行了模拟降雨观测，结果表明植被盖度是主要的减流减蚀因子。植被的结构也很重要，尤其具有分层结构的植被群落比单层植被更能保护土壤，减轻水蚀程度。GonzalezHidalgo等人[67]在西班牙内陆选择两个试验点，分析了植被覆盖和泥沙输移的关系，结果表明植被的个体结构，以及植被之间的组合搭配是泥沙输移的重要影响因子，控制着侵蚀的过程和格局。

斑块尺度的研究表明要想有效的控制水土流失，必须结合当地环境条件合理选择物种及其搭配，尤其要注意植被的垂直结构和形态特征。

3.3.2 面尺度

坡面是地理过程发生发展的重要地理单元，也是流域/区域的基本构成单元。坡面的物质构成和坡面上物质和能量的流动一直是生态学家、地理学家研究的重要对象，尤其土壤侵蚀研究一直把注意力放在坡面上，而且对坡面的观测具有可操作性，是数据的重要来源。

坡面的坡度、坡向以及土壤性质对植被生长和分布格局都有很大的影响作用，对产流和土壤侵蚀也有着直接影响，坡面上的植被类型、植被在坡面上的位置对水土流失也有直接的控制作用，而水土流失过程和格局又反过来影响植被生长和分布。

Sanhez等人[68]在委内瑞拉安第斯山地区用径流小区法选择4种植被类型对土壤侵蚀进行了定量研究，结果表明不同植被类型及其管理措施对土壤侵蚀的影响程度不同。Cerda[69]在西班牙东南部山区的人工降雨试验研究表明极端降雨条件下坡位对侵蚀速率没有影响；由于局部的高入渗特征，使得在整个坡面尺度上没有产流；坡面内植被是土壤侵蚀和产流的最重要控制因素。Lopez-Bermudez 等人[70]在西班牙Muria利用径流小区研究了地中海半干旱气候下的土壤侵蚀与植被之间的关系。两年的观测结果表明，在常绿带刺灌丛的控制下，山坡尺度的产流和土壤流失量较低。Fullen[71]在英国Shropshire布设了10个径流观测小区，用以分析草地的产流侵蚀效应和对土壤有机质的影响。结果表明，伴随着草地覆盖的增加，侵蚀速率在不断降低。侵蚀速率与坡度没有很好的相关性，说明即使在陡坡条件下这种措施也起到了有效的作用。在植草措施小区里土壤有机质显著

增加，2a后平均0.39％，4a后平均0.78％。土壤可蚀性显著降低，试验证明将裸地植草是一种有效的水保措施。

植被的存在往往影响侵蚀产沙过程，影响侵蚀运移的土壤颗粒组成。Martinez-Mena等人[72]在西班牙东南部，建立了两种径流小区，一种是自然植被覆盖，另一种人工除去自然植被(扰动小区)。通过4a的泥沙取样，表明两种小区的径流对泥沙的运输都具有选择性。植被覆盖对泥沙的粒径分布有显著的影响，尤其在高雨强的降雨事件中更为明显。最大30min降雨强度I30在40mm/h处是扰动小区产沙粒径分布产生变化的临界值，超过这个值后，团聚体被破坏，径流中携带的砂粒将会增加10％~20％，而有植被覆盖的小区产沙粒径没有随雨强变化而变化。自然植被小区中，植被会减少50％的产生侵蚀的降雨能量，75％的产生径流的能量，阻止了团聚体的破坏，以及粗颗粒的运移。并且指出对有植被覆盖的小区，雨滴是主要的侵蚀因子，而对无植被覆盖的小区，雨滴和径流都是侵蚀的动力。

近年来许多研究表明水分和泥沙的源-汇植被驱动格局与坡面物质流动协同发展，调控着坡面上物质的空间配置[73]。Reid等人[74]根据植被覆盖的不同将斑块分成3种类型，冠层斑块(在木本植被冠层正下方)、冠层斑块之间的植被斑块、冠层斑块之间的裸露斑块。裸露斑块的产流和侵蚀速率最高，其次是冠层之间的植被斑块，最小的是冠层斑块。结果表明，对产流和产沙而言，3种不同的斑块类型起到了不同的作用，裸露斑块起到了源的作用，而其他两种斑块类型起到了汇的作用，在较小尺度下，这种径流和泥沙的输移过程具有重要的生态意义(可以获取水源)。格局控制过程，过程影响格局，格局与过程是景观生态学研究的核心内容之一，构建反映生态过程的格局指数一直是景观生态学家的重要研究方向。Imeson和Prinsen[75]认为裸地-植被镶嵌格局可以指示水土流失源-汇格局的幅度、空间分布和连通性，提出了4种景观格局指数，用来表征水土流失格局和过程，将景观格局和由其控制的生态过程联系起来。

坡面尺度的不同植被类型、裸地-植被斑块镶嵌格局、植被的条带格局对坡面生态管理具有重要意义，尤其在干旱半干旱地区，是坡面植被恢复格局设计的重要参考。

2.3 域/区域尺度

流域/区域尺度植被与环境因子、与水土流失的关系更加复杂，更多的受到了地貌特征的影响。因此多数研究是从不同地貌部位的植被及其分布格局、不同植被覆盖类型及其格局的水土流失效应方面进行探讨。

Guerrero-Campo等人[76]在西班牙东北部通过植被调查发现，海拔高度和坡向决定了植物群落的空间格局，这些格局与土壤和土壤侵蚀特征以及某些植被特

征有紧密的联系。较高的多年生植被控制着谷底，灌丛主要控制着山坡和山顶。有效水分、土壤深度和土壤颗粒的下移决定了这种植被隔离格局。许炯心[77]和Xu[78]以黄土高原为例研究了降雨-植被-侵蚀的关系，找出了对植被覆盖度和土壤侵蚀强度及其两者关系有很大影响的临界降雨量，为植被恢复和生态建设提供了重要依据。另外，许多研究也表明流域尺度的植被空间变异对水土流失过程和格局会产生很大影响，加上降雨的时空变异使得二者之间关系更加复杂。

由于大尺度调查的难度，遥感和地理信息系统技术成为获取和分析数据的重要手段，许多研究根据植被光谱特征提出了反映植被覆盖度的植被指数，并构建植被与环境因子的关系模型，土壤侵蚀预报模型中植被指数的参数化也是重要的研究内容。为了服务于流域/区域管理，许多研究提出了流域/区域水土流失预报模型，用于模拟不同土地利用/覆盖情景下的水土流失效应。流域水土流失预报与评价模型可以作为植被覆盖格局优化设计的重要工具，使得格局与过程紧密联系起来，可以深化对景观生态学的认识。基于数据的可获得性和模型的简单易用性，经验模型得到了很快的发展和广泛应用。VanRompaey等人[79]引入了SEDEM 模型(SedimentDeliveryModel)，在RUSLE土壤侵蚀预报模型的基础上加入了泥沙输移的模拟，较好的预测了输入河流的泥沙量，并且可以模拟土壤侵蚀与泥沙沉积的空间分布。此模型可以模拟不同土地利用/覆盖格局和水土保持措施的水土流失效应，在其他地区的应用获得了很好的效果。Fernandez等人[80]以及Fu 和McCool[81]将RUSLE、SEDD(SedimentDeliveryDistributed)和GIS相结合，对流域的土壤侵蚀及泥沙输移路径进行了模拟，

可以用于模拟不同土地覆盖情景下的水土流失效应。虽然流域模型得到很大程度的发展，但总体来讲，大尺度的水土流失预测尤其空间分布格局的预测仍然是一个热点也是个难点，需要进一步深入的探讨。

流域/区域尺度的研究更多的是对一定气候条件控制下土地(植被)覆盖-水土流失效应方面的探讨，尤其土地覆盖水土流失效应预测模型更是流域/区域管理的迫切需要，可以为土地利用类型选择及格局规划和设计提供服务。

尺度不同决定了研究方法的差异。上述研究中，坡面及以下尺度主要使用了定点采样、室内试验、小区监测等方法，而在流域/区域尺度主要采用站点(水文、降雨)监测、遥感监测、GIS分析和数学模拟等方法。

2.4当前研究不足及今后展望

由以上可以看出，近年来在植被覆盖格局变化及其对植被水土保持功效的影响方面的研究，已经取得了丰富而宝贵的经验和成果。同时，发现在研究流域植被覆盖格局对产流产沙的影响时，与侵蚀因子（如坡度、坡向等）结合不够，这

样所得结果仅能说明某处植被覆盖在某一特定情况下的试验结果，而不能代表所有植被在这种条件的结果，也就是说研究成果很难在大范围内推广应用。

3研究的目的和意义

植被是维持区域生态环境健康的重要因素。植被覆盖可以有效降低雨滴能量、增加土壤入渗、减少径流量与泥沙量[20]。由于植被覆盖度与径流量、土壤流失量之间的强相关性，我国长期以来主要以植被覆盖度评价研究植被的水土保持功能[21-26]，但是由于不同学者研究的对象、区域以及方法和目的的差异，使得研究结果在推广使用时存在着难以对比的问题[27-35]。

根据地形差异揭示植被空间分布规律，了解相关的自然和人为因素影响是植被生态学研究的一个重点领域[36-38]。在山地生态研究中，高程、坡度和坡向是衡量地形分异的3个主要特征，也是决定植被生境其他要素分异(如土壤、小气候和水文等)的主导因子[39-41]。地形影响一方面可以表现在植被垂直带谱、群落分布和种群分布等不同生物组建层次上[42-44]；另一方面也可以表现在生物多样性分布、群落结构甚至物种的能量结构上[43,45-47]，是山区植被空间分异的主要因子。

黄土高原发生水土流失严重的广大地区，多为天然植被遭到破坏生态环境脆弱地区[48]，因此，其演变趋势已经成为相关领域的研究重点。植被在有效控制水土流失、改善生态环境中具有重要作用，是影响土壤侵蚀的重要因素之一，也是加速或者控制土壤侵蚀的敏感因子，植被覆盖一直是黄土高原生态环境变化的重要指标。同时，植被覆盖反映了黄土高原地区生态环境的整体状况。因此，黄土高原植被覆盖状况一直被公众和科学界所关注。自从国家实施退耕还林还草和天然林保护政策以来，仅1999－2001试点期间西部地区完成退耕还林124.5万hm2，荒山荒地造林109万hm2[49]。研究黄土高原植被覆盖格局的变化对水土流失的防治具有重要意义。加强黄土高原植被覆盖格局时空变化研究，有助于更好地理解和模拟陆地生态系统的动态变化特征。

研究选择黄河流域水土流失严重，植被覆盖度较低的北洛河流域。北洛河流域是黄河中游地区的二级支流，其上游吴起县属于典型的陕北黄土丘陵沟壑区，据统计，全县25°以上坡地面积占全县总面积的56.86％，属极强度水土流失区。造成如此强烈水土流失的原因，除自然因素以外，人类社会的经济活动起着主导和决定性作用，植被破坏是其中的重要因素之一。吴起县自退耕还林以来，植被恢复效果显著，植被覆盖率得到了普遍提高；由退耕前的19.2％提高到目前的69.8％，年土壤侵蚀模数呈逐年减少趋势，由退耕前的15280.2t/km2?a减少到目前的5865.1t/km2?a，减少9415.1t/km2?a[50]；土壤的理化性质得到了明显改善，

土壤容重降低，持水能力增强，养分含量增加，成为"全国退耕还林第一县"。政策实施对区域植被覆盖格局带来了深远的影响，对植被覆盖格局的变化导致的该区域生态系统服务功能变化趋势进行分析，其结果对黄土高原的治理和政策的实施有一定指导意义。因此，分析北洛河流域植被覆盖格局的演变，对黄土高原地区的环境建设及水沙变化研究提供科技信息支持。

4参考文献

[1]李秀彬.全球环境变化研究的核心领域—土地利用/土地覆被变化的国际研究动向[J].地理

学报, 1996 ,51 ( 6):553 -557

[2]孙红雨，王常耀，牛铮，等. 中国植被覆盖变化及其与气候因子的关系—基于NOAA 时

间序列数据[J]. 遥感学报,1998,2(3)：204-210.

[3]武永利,栾青,赵永强,等.近25年山西植被指数时空变化特征分析[J].生态环境,2008,17

(6):2330-2335.

[4]罗亚,徐建华,岳文泽.基于遥感影像的植被指数研究方法述评[J].生态科

学,2OO5,24(1):75-79.

[5]Hansen M,DefilesR,Townshend J R G,el a1.Global land cover classification at 1 km spatial

resolution using a classification tree approach [J]. International Journal of Remote Sensing, 2000, 21:133l-1364.

[6]郭建坤,黄国满.1998年-2003年内蒙古地区土地覆被动态变化分析[J].资源科学,2005,27

(4):84-89.

[7] Tucker CJ,Nicholson S E.Variations in the size of the Sahara desert from 1980 to 1997.

Ambio,1999,28(7):587-591.

[8]金则新.浙江天台山七子花种群结构和分布格局研究[J].生态学杂志,1997,16 (4):15-19.

[9]苏志尧,吴大荣,陈北光.粤北天然林优势种群结构与空间格局动态[J].应用生态学报,2000,ll

(3):337-341.

[10]安树青,王峥峰.海南五指山热带山地雨林主要种群结构特征分析[J].应用生态学

报,1999,10(6):641-644.

[11]XUXN.Structure and Species Diversity of Subtropical Evergreen Broad leaved Forest in

NorthernOkinawaIsland[J].Japan J For Res, 2001(6):203-210.

[12]贺金生,陈伟烈,江明喜等:三峡地区退化生态系统植物群落多样性特征[J].生态学

报,1998,l8(4):399- 407.

[13]ShabanovN,ZhouL,Knyazikhin Y.et al.Analysis of Inter-annua1 Changes in Northern

Vegetation Activity Observed in AVHRR Data From 1981 to 1994 [J].Transactions on

Geoscience And Remote Sensing,2002,40(1):115-130.

[14]王晗生,刘国彬,王青宁．流域植被整体防蚀作用及景观结构剖析［J］．水土保持学

报,2000,14(5): 73-77．

[15]焦菊英, 王万中, 李靖. 黄土高原林草水土保持有效盖度分析[J]. 植物生态学报,2000,

24(5): 608- 612.

[16]查轩, 唐克丽, 张科利, 等. 植被对土壤特性及土壤侵蚀的影响研究[J]. 水土保持学报,

1992, 6(2): 52- 59.

[17] John A Ludwig, John A Wiens,David J Tongway．A scaling rule for landscape patches and

how it applies to conserving soilresources in Savannas [J]．Ecosystems,2000(3): 84-97．[18]刘耀林,罗志军．基于GIS 的小流域水土流失遥感定量检测研究[J]．武汉大学学

报,2006,31(1): 39-42．

[19]倪晋仁,李英奎．基于土地利用结构变化的水土流失动态评估[J]．地理学报,2001,56(5):

109-119．

[20]Zhou Z C, Shangguan Z P. Effects of ryegrasses on soil runoffand sedimentcontrolPedosphere,

2008, 18(1) : 131-136

[21]马雪华. 森林水文学[M] . 北京: 中国林业出版社,1991.

[21]韦红波,李锐,杨勤科. 我国植被水土保持功能研究进展[J]. 植物生态学报,2002,26(4 ):

489-496.

[22]徐宪立,马克明,傅伯杰,等. 植被与水土流失关系研究进展[J].生态学报,2006,26(9 ):

3137-3143.

[23]王光谦,张长春,刘家宏,等. 黄河流域多沙粗沙区植被覆盖变化与减水减沙效益分析[J].

泥沙研究,2006 (2 ): 10-16.

[24]刘斌,罗全华,常文哲,等. 不同林草植被覆盖度的水土保持效益及适宜植被覆盖度[J]. 中

国水土保持科学,2008,6 (6):68-73.

[25]罗伟祥,白立强,宋西德,等. 不同覆盖度林地和草地的径流量与冲刷量[J]. 水土保持学

报,1990(1 ): 32-37.

[26]张光辉,梁一民. 植被盖度对水土保持功效影响的研究综述[J].水土保持研究,1996,3 (2):

104-110.

[27] Zhang Y,Liu B Y,Zhang Q C,eta.l Effect of different vegetation types on soil erosion by

water[J]. Acta Botanica Sinica, 2003, 45 (10): 1 204-1 209

[28]吴钦孝,刘向东,苏宁虎等. 山杨次生林枯枝落叶蓄积量及其水文作用[J]. 水土保持学

报,1992,6 (1 ): 76-80.

[29]刘启慎,李建兴. 低山石灰岩区不同植被水保功能的研究[J].水土保持学报,1994,8(1):

78-83.

[30]赵鸿雁,吴钦孝,韩冰,等. 影响水土流失主要因子的研究[J]. 水土保持研究,1995,2(1):

99-102.

[31]曾思齐,余济云,肖育檀. 马尾松水土保持林水文功能计量研究——Ⅱ. 水文功能预测及

功能计量表研制[J]. 中南林学院学报,1996,16(4): 1-9.

[32]姚毅臣,李相玺,左长清. 花岗岩侵蚀区人工植物群落水保功能评价及其结构优化[J]. 土

壤侵蚀与水土保持学报,1997,3(4): 62-68.

[33]汪有科,吴钦孝,韩冰,等. 森林植被水土保持功能评价[J]. 水土保持研究,1994,1(3): 24-30.

[34]孙昕,李德成,梁音. 南方红壤区小流域水土保持综合效益定量评价方法探讨[J]. 土壤学

报,2009,46(3): 373-380.

[35]彭熙,李安定,李苇洁,等. 不同植物篱模式下土壤物理变化及其减流减沙效应研究[J]. 土

壤,2009,41 (1): 107-111.

[36]Florinsky I V, Kuryakova G A. Influence of Topography on Some Vegetation Cover

Properties [J]. Catena, 1996, 27(2):123- 141

[37]Carmel Y, Kadmon R. Effects of Grazing and Topography on Long- term Vegetation Changes

in aMediterranean Ecosystemin Israel[J]. Plant Ecology, 1999, 145(2): 243- 254

[38]Urban D L, Miller C, Halpin P N, et al. Forest Gradient Response in Sierran Landscapes: the

Physical Template [J]. LandscapeEcology, 2000, 15(7): 603- 620

[39]Miller J R, Joyce L A, Knight R L, et al. Forest Roads and Landscape Structure in the

Southern Rocky Mountains[J].Landscape Ecology, 1996, 11(2): 115- 127

[40]Ostendorf B, Reynolds J F. A model of arctic tundra vegetation derived from topographic

gradients [J].Landscape Ecology, 1998, 13(3): 187- 201

[41]Pearson S M, Turner M G, Drake J https://www.360docs.net/doc/898808185.html,ndscape Change and Habitat Availability in the

Southern Appalachian Highlandsand Olympic Peninsula[J]. Ecological Applications, 1999, 9(4): 1288- 1304

[42]Roberts M R,Wuest L J. Plant Communities of New Brunswick in Relation to Environmental

Variation[J].Journal of VegetationScience, 1999, 10(3): 321- 334

[43]沈泽昊, 张新时. 地形对亚热带山地景观尺度植被格局影响的梯度分析[J]. 植物生态学

报, 2000, 24(4):430- 435

[44]邱扬, 张金屯. DCCA 排序轴分类及其在关帝山八水沟植物群落生态梯度分析中的应用

[J]. 生态学报, 2000,20(2): 199- 206

[45]Jobbagy E G, Paruelo J M, Leon R J C. Vegetation Heterogeneity and Diversity in Flat and

Mountain Landscapes ofPatagonia (Argentina) [J]. Journal of Vegetation Science, 1996, 7(4): 599-608

[46]任海, 彭少麟. 鼎湖山植物群落及其主要植物的热值研究[J]. 植物生态学报, 1999, 23(2):

148-154

[47]Clark DB, Clark DA. Landscape- scale Variation in Forest Structure and Biomass in a

Tropical Rain Forest[J]. Forest Eco-logy and Management, 2000, 137(1- 3): 243-254 [48]中国科学院黄土高原综合考察队.黄土高原地区土壤侵蚀区域特征及其治理途径[M].北

京:中国科学技术出版社,1990.

[49]熊敏．黄土高原退耕还林(草) 政策评析及农村产业转型探讨［D］．硕士学位论文,北京

师范大学,2004．

[50]杨光，丁国栋，赵廷宁，等.黄土丘陵沟壑区退耕还林的水土保持效益研究—以陕西省吴

旗县为例[J].内蒙古农业大学学报，2005,26(2):20-23.

[20]夏露,刘咏梅,柯长青.基于SPOT4数据的黄土高原植被动态变化研究[J].遥感技术与应

用,2008,23(1):67-71.

[21] Stow D,HopeA,McGuireD,et al. Remote Sensing of Vegetation and Land-cover Change in

Arctic Tundra Ecosystems[J].Remote Sensing of Environment,2004,89: 281-308.

[22] Christopher J,John T. Special Issue on the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer

(MODIS): a New Generation of Land Surface Monitoring [J].Remote Sensing of Environment,2002,83:1-2.

[23]张月丛,赵志强,李双成,等．基于SPOT NDVI的华北北部地表植被覆盖变化趋[J]．地理

研究,2008,27(4);745—753．

[24]宋怡,马明国.基于SPORT/VEGETATION数据中国西北植被覆变化分析[J].中国沙

漠,2007,27(1):89-93.

[25]李忠峰,李零梅,蔡运龙,等．基于SPOT-VEGETATION数据的榆林地区土地覆盖变化研

究[J]．干旱区资源与环境,2007,21(2);56-59．

[26]郭建坤,黄国满．1998年-2003年内蒙古地区土地覆被动态变化分析[J]．资源科

学,2005,27(6);84-89．

[27]刘亚玲,潘志华,范锦龙,等．阴山北麓地区植被覆盖动态时空分析[J]．资源科

学,2005,27(4);168—174．

[28]李景刚,何春阳,史培军,等．近20年中国北方13省的耕地变化与驱动力[J]．地理学

报,2004,59(2);274-282．

[29]Zhou L, Tucker CJ, Kaufm ann RK, et al. Variations innorthern vegetation activity inferred

from satellite data ofvegetation index during 1981 to 1999[J]. Journal of Geophysical Research, 2001, 106: 20069- 20083

[30]Brogaard S, Runnstrom M, Seaquist JW. Primary production of Inner Mongolia, China,

between 1982 and1999 estimated by a satellite datadriven light use efficiency model [J].

Global and Planetary Change, 2005, 45:313- 332

[31]Piao SL, Mohammat A, Fang JY, et al. NDVI-basedincrease in growth of temperate

grasslands and its responses to climate changes in China[J]. Global Environmental Change, 2006, 16: 340- 348

[32]李月臣,宫鹏,刘春霞,等.北方13省1982-1999年植被变化及其与气候因子的关系[J].资源

科学, 2006,28(2):109-117.

[33]Lambin E F,Strahler A H.Indicators of Land-cover for Change-vector Analysis in

Multitemporal Space at Coarse Spatial Scales[J]. Remote Sensing of Environment, 1994, 15(10):2099-2119.

[34] Palmer A R,Van Rooyen A F.Detecting vegetation change in the southern Kalahari using

Landsat TM data [J].Journal of Arid Environments,1998,(39)2:143-153.

[35]方精云,朴世龙,贺金生等.近20年来中国植被活动在增强[J].中国科学C辑,2003,33(6):

554-565.

[36]朴世龙,方精云.最近18年来中国植被覆盖的动态变化[J].第四纪研究,2001,21(4):294-302.

[37]张镱锂,丁明军,张玮,等.三江源地区植被指数下降趋势的空间特征及其地理背景[J].地理

研究,2007,26(3):500-506.

[38]杨胜天,刘昌明,孙睿.近20年来黄河地区植被覆盖变化分析[J]．地理学

报,2002,57(6):679-684．

[39]阎福礼,李震,邵芸.基于NOAA/AVHRR数据的地表覆盖变化检测方法与监测[J].遥感信

息,2003,3:15-18.

[40]陈利顶, 傅伯杰, 王军. 黄土丘陵区典型小流域土地利用变化研究: 以陕西延安地区大

南沟流域为例[J]．地理科学, 2001, 21(1): 46-51.

[41]马明国, 陈贤章. 基于遥感与GIS 的黄土丘陵区生态监测系统研究: 以定西地区4 县为

例[J]．中国沙漠, 2003, 23(3): 280-284.

[42]李宇, 董锁成. 基于GIS 的定西地区黄土高原土地利用变化研究[J]．农业工程学报, 2004,

20(3): 248-252.

[43]赵文武, 傅伯杰, 陈利顶. 景观指数的粒度变化效应[J].第四纪研究, 2003, 23 (3):

326-333.

[44]杨丽, 甄霖, 谢高地, 等. 泾河流域景观指数的粒度效应分析[J]. 资源科学, 2007, 29 (2):

183-187.

[45]陈利顶, 傅伯杰, 徐建英, 等. 基于“源-汇”生态过程的景观格局识别方法: 景观空间负

荷对比指数[J]. 生态学报, 2003, 23 (11): 2406-2413.

[46]索安宁, 王天明, 王辉, 等. 基于格局—过程理论的面源污染实证研究: 以黄土丘陵沟壑

区水土流失为例[J]. 环境科学, 2006, 27(12): 2415-2420

[47] Chen L D, Tian H Y, Fu B J, et al. Development of anew index for integrating landscape

patterns with ecologicalprocesses at watershed scale[J]. Chinese GeographicalScience, 2009, 19(1): 37-45.

[48]游珍, 李占斌. 黄土高原小流域景观格局对土壤侵蚀的影响[J]. 中国科学院研究生院学

报, 2005, 22 (4): 447-453.

[49]傅伯杰, 陈利顶, 马克明. 黄土丘陵区小流域土地利用变化对生态环境的影响: 以延安

市羊圈沟流域为例[J]. 地理学报, 1999, 54(3): 53-58.

[50]朱恒峰, 赵文武, 康慕谊, 等. 延河流域土地利用格局时空变化与驱动因子分析[J]. 干旱

区资源与环境, 2008,22(8): 17-22.

[51]杨丽, 谢高地, 甄霖, 等. 泾河流域土地利用格局的时空变化分析[J]. 资源科学, 2005,

27(4): 26-32.

[52]张秋菊, 傅伯杰, 陈利顶, 等．黄土丘陵沟壑区县域耕地变化驱动要素研究: 以安塞县为

例[J]．水土保持学报,2003, 17(4): 146-148, 152.

[53]王晓峰, 任志远. 近14 年榆林北六县土地利用变化及驱动力分析[J]. 水土保持研究,

2006, 13(6): 201-204.

[54]卞德鹏, 常庆瑞, 柳艺博, 等. 黄土丘陵沟壑区耕地数量动态变化及其驱动力分析: 以吴

起县为例[J]. 干旱区农业研究, 2009, 27(3): 245-248.

[55]焦峰, 温仲明, 王飞, 等. 黄土丘陵县域尺度整体景观格局分析[J]. 水土保持学报, 2005,

19(2): 167-170.

[56]郭丽英, 刘彦随, 任志远. 生态脆弱区土地利用格局变化及其驱动机制分析[J]. 资源科

学, 2005, 27 (2): 128-133.

[57]信忠保,许炯心,郑炜.气候变化和人类活动对黄土高原植被覆盖变化的影响[J].中国科学D

辑, 2007,37(11):1504-1514.

[58]李正国, 王仰麟, 张小飞. 陕北黄土高原景观动态的植被覆盖季节响应[J]. 地理学报,

2005, 60(2): 299-308.

[59]伍永秋, 张清春, 张岩, 等. 黄土高原小流域植被特征及其季节变化[J]. 水土保持学报,

2002, 16(1): 104-107.

[60]陈操操, 谢高地, 甄霖, 等. 泾河流域植被覆盖动态变化特征及其与降雨的关系[J]. 生态

学报, 2008, 28(3):925-938.

[61]游珍, 李占斌. 小流域人类活动的时空分异的景观格局特征: 以纸坊沟流域为例[J]. 干

旱区资源与环境, 2007,21(3): 89-94.

[62]焦菊英, 王万中, 李靖. 黄土高原林草水土保持有效盖度分析[J]. 植物生态学报,2000,

24(5): 608- 612.

[63]查轩, 唐克丽, 张科利, 等. 植被对土壤特性及土壤侵蚀的影响研究[J]. 水土保持学报,

1992, 6(2): 52- 59.

[64]Ziegler A D, Giambelluca T W. Influence of revegetation efforts on hydrologic response and

erosion, KahoOlaweIsland, HawaI[J] . Land Degradation&Development, 1998, 9: 189- 206.

[65]Bochet E, Rubio J L, Poesen J. Relative efficiency of three representative matorral species in

reducing water erosion at the microscale in a semi arid climate(Valencia, Spain) [J].

Geomorphology, 1998, 23: 139-150.

[66]Casermeiro M A, Molina J A, de la Cruz Caravaca M T, Hernando Costa J, et al . Influence of

scrubs on runoff and sediment loss in soils of Mediterraneanclimate[J]. Catena, 2004, 57: 91-107.

[67]Gonzalez Hidalgo J C, Raventos J, Echevarria M T. Comparison of sediment rat io curves for

plants with different architectures [J]. Catena, 1997, 29: 333-340.

[68]Sanchez L A, At aroff M, Lopez R. Soil erosion under different vegetation covers in the

Venezuelan Andes [J].The Environmentalist, 2002, 22: 161-172.

[69]Cerda A. The influence of geomorphological position and vegetation cover on the erosional

and hydrological processes on a Mediterranean hillslope [J].Hydrological Processes, 1998, 12: 661- 671.

[70]Lopez-Bermudez F, Romero-Diaz A, Martinez-Fernandez J. Vegetation and soil erosion under

a semi aridMediterranean climate: a case study from Murcia(Spain) [J]. Geomorphology,

1998, 24: 51-58.

[71]Fullen M A. Effects of grass leyset aside on runoff, erosion and soil organic matter levels in

sandy soils in east shropshire, UK[J]. Soil& Tillage Research,1998, 46: 41- 49.

[72]Martinez-Mena M, Alvarez Rogel J, Albaladejo J, Castillo V M. Influence of vegetal cover on

sediment particle size distribution in natural rainfall conditionsin a semiarid environment[J].

Catena, 1999, 38: 175-190.

[73]Puigdefabregas J. The role of vegetation patterns in structuring runoff and sediment fluxes in

dry lands [J]. Earth Surf ace Processes and Landforms, 2005, 30:133-147.

[74]Reid K D, Wilcox B P, Breshears D D, Macdonald L [J]. Soil Science Society of America

Journal, 1999, 63: 1869-1879.

[75]Imeson A C, Prinsen H A M. Vegetation patterns as biological indicators for identifying

runoff and sediment source and sink areas for semi arid landscapesin Spain [J]. Agriculture Ecosystems& Environment, 2004, 104: 333-340.

[76] Guerrero- Campo J, Alberto F, Hodgson J, Garcia-Ruiz J M, et al . Plant community patterns

in a gypsum area of NE Spain[J]. Interactions withtopographic factors and soil erosion.

Journal of Arid Environment, 1999, 41: 401-410.

[77]许炯心. 黄土高原植被—降水关系的临界现象及其在植被建设中的意义[J]. 生态学报,

2005, 25(6): 1233-1239.

[78] Xu J X. Precipitation-vegetation coupling and its influence on erosion on the Loess Plateau,

China [J]. Catena, 2005, 64: 103-116.

[79]Van Rompaey A J J, Verstraeten G, Van Oost K, Govers G, et al . Modeling mean annual

sediment yield using a distributed approach [J]. Earth SurfaceProcesses and Landforms, 2001, 26: 1221-1236.

[80]Fernandez C, Wu J Q, McCool D K, et al. Estimating water erosion and sediment erosion with

GIS, RUSLE and SEDD [J]. Journal of Soil and WaterConservation, 2003, 58(3): 128- 136.

[81]Fu G, Chen S, MCool D K. Modeling the impacts of no-till practiceon soil erosion and

sediment yield with RUSLE, SEDD and Arc view GIS [J]. Soil &Tillage Research, 2006, 85: 38-49.

[82] Tucker C J,Townshend J R G,Goff T E.African land cover classification using satellite data

[J].Science, 1985, 227(4685):369-375.

[83]GramerW,https://www.360docs.net/doc/898808185.html,paring global models of terrestrial net primary productivity(NPP):

Overview and key results[J].Global Change Biology,1999 (Supp1.1): 1-15.