基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。

基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。

基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。

基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。

基于水体氢氧同位素数据,采用MixSIAR混合模型,识别塔里木流域22个样本子流域主干河道的径流组分特征,并结合流域气候与下垫面信息,深入分析内陆河径流组分与流域特征的响应关系。结果表明,以降水为径流主要补给来源的子流域主要分布在塔里木流域南部地区(径流中降水、地下水和冰川融水占比分别为39%～55%,23%～30%和22%～32%);以地下水补给为主导的子流域主要分布于塔里木河流北部的绿洲区(径流补给来源组分占比分别为14%～32%,44%～76%和0%～39%);以冰川融水为径流主要补给来源的子流域则多分布于西南部(径流补给来源组分占比分别为29%～33%,14%～31%和40%～53%)。在众多流域地理气候因子中,实际蒸发量、植被覆盖度、沙漠面积和冰川面积占比是塔里木子流域径流组分特征的主要影响因素;流域下垫面特征是造成河道径流组分差异的关键因素。研究结果可为气候变化背景下内陆河流域水资源管理和生态保护提供科学依据。

西藏自治区东南部地区(简称藏东南)是青藏高原的降水、产流和产输沙高值区,也是高原气候变化的敏感区,其河流水文过程不但受气候变化影响,还与区域植被、冰川、积雪、冻土、冰湖等下垫面变化和偶发自然地质灾害事件密切相关.深入认识藏东南地区河流水文特征、径流/泥沙产输机制和主要影响因子,明晰全球气候变化大背景下水文情势变化和未来趋势,对于区域水能及水资源合理开发利用、工程安全和长期运行,以及泥石流、山洪等自然灾害的科学防控,具有重要的科学价值和实践意义.新中国成立以来(尤其近50年来),通过青藏高原科考等野外综合科学考察和几代科学工作者的不懈努力,对藏东南地区的气候、水文、自然地理、地质地貌等开展了较为系统的调查分析和研究.本文梳理总结了藏东南河流水文研究的主要进展,包括区域气候变化及其影响、径流泥沙特征及变化等,并探讨目前研究面临的主要挑战和未来应加强的若干方面.藏东南地区的野外气象及水文监测依然薄弱,实测数据资料匮乏,这是未来区域河流水文研究应着力克服和解决的基础问题.

西藏自治区东南部地区(简称藏东南)是青藏高原的降水、产流和产输沙高值区,也是高原气候变化的敏感区,其河流水文过程不但受气候变化影响,还与区域植被、冰川、积雪、冻土、冰湖等下垫面变化和偶发自然地质灾害事件密切相关.深入认识藏东南地区河流水文特征、径流/泥沙产输机制和主要影响因子,明晰全球气候变化大背景下水文情势变化和未来趋势,对于区域水能及水资源合理开发利用、工程安全和长期运行,以及泥石流、山洪等自然灾害的科学防控,具有重要的科学价值和实践意义.新中国成立以来(尤其近50年来),通过青藏高原科考等野外综合科学考察和几代科学工作者的不懈努力,对藏东南地区的气候、水文、自然地理、地质地貌等开展了较为系统的调查分析和研究.本文梳理总结了藏东南河流水文研究的主要进展,包括区域气候变化及其影响、径流泥沙特征及变化等,并探讨目前研究面临的主要挑战和未来应加强的若干方面.藏东南地区的野外气象及水文监测依然薄弱,实测数据资料匮乏,这是未来区域河流水文研究应着力克服和解决的基础问题.

西藏自治区东南部地区(简称藏东南)是青藏高原的降水、产流和产输沙高值区,也是高原气候变化的敏感区,其河流水文过程不但受气候变化影响,还与区域植被、冰川、积雪、冻土、冰湖等下垫面变化和偶发自然地质灾害事件密切相关.深入认识藏东南地区河流水文特征、径流/泥沙产输机制和主要影响因子,明晰全球气候变化大背景下水文情势变化和未来趋势,对于区域水能及水资源合理开发利用、工程安全和长期运行,以及泥石流、山洪等自然灾害的科学防控,具有重要的科学价值和实践意义.新中国成立以来(尤其近50年来),通过青藏高原科考等野外综合科学考察和几代科学工作者的不懈努力,对藏东南地区的气候、水文、自然地理、地质地貌等开展了较为系统的调查分析和研究.本文梳理总结了藏东南河流水文研究的主要进展,包括区域气候变化及其影响、径流泥沙特征及变化等,并探讨目前研究面临的主要挑战和未来应加强的若干方面.藏东南地区的野外气象及水文监测依然薄弱,实测数据资料匮乏,这是未来区域河流水文研究应着力克服和解决的基础问题.

青藏高原积雪分布及其时空变化对地表能量交换、水文过程以及气候环境变化具有重要影响，通过NDSI指数阈值法从卫星数据中获取积雪覆盖信息是当前主流技术手段，但受限于高原积雪偏浅、消融快、下垫面类型多样和斑块化分布显著等特征，采用NDSI固定阈值往往不能精确提取高原积雪分布状况。文中以青藏高原东部青海省为研究区，利用MOD10A1数据分析典型下垫面类型积雪区的NDSI与站点自动观测雪深间对应关系，以确定不同下垫面类型积雪的判识参数NDSI阈值范围，得出研究区典型下垫面草地、裸地、耕地、城镇用地的积雪反演参数NDSI最优阈值分别为0.32、0.19、0.20、0.36,用Landsat8 OLI数据判识的积雪空间分布作为“真值”对使用NDSI最优阈值判识出积雪的精度进行验证，结果表明草地、裸地、耕地、城镇用地四种下垫面积雪判识提取的总体精度(OA)分别为92.88%、92.56%、97.19%、99.81%,表明考虑不同下垫面类型下的NDSI阈值率定优化可以有效地提高青藏高原地区积雪反演判别精度。

青藏高原积雪分布及其时空变化对地表能量交换、水文过程以及气候环境变化具有重要影响，通过NDSI指数阈值法从卫星数据中获取积雪覆盖信息是当前主流技术手段，但受限于高原积雪偏浅、消融快、下垫面类型多样和斑块化分布显著等特征，采用NDSI固定阈值往往不能精确提取高原积雪分布状况。文中以青藏高原东部青海省为研究区，利用MOD10A1数据分析典型下垫面类型积雪区的NDSI与站点自动观测雪深间对应关系，以确定不同下垫面类型积雪的判识参数NDSI阈值范围，得出研究区典型下垫面草地、裸地、耕地、城镇用地的积雪反演参数NDSI最优阈值分别为0.32、0.19、0.20、0.36,用Landsat8 OLI数据判识的积雪空间分布作为“真值”对使用NDSI最优阈值判识出积雪的精度进行验证，结果表明草地、裸地、耕地、城镇用地四种下垫面积雪判识提取的总体精度(OA)分别为92.88%、92.56%、97.19%、99.81%,表明考虑不同下垫面类型下的NDSI阈值率定优化可以有效地提高青藏高原地区积雪反演判别精度。