三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
三江源区植被季节性变绿对生态环境和水资源安全有深远影响。本研究利用2003-2021年多源数据，采用趋势分析、相关分析和部分信息分解（PID）解耦分析，探讨了三江源地区植被季节性变绿的水分驱动因子及其对气候变化的响应关系。结果表明：（1）春、夏、秋季叶面积指数（LAI）的线性趋势总体上升，但是不同季节的环境条件差异显著。春、秋季降水量、土壤湿度（SM）和积雪覆盖（SC）的线性趋势也在增加，温度变化不明显；夏季温度的线性趋势略升高，降水量和SM略减少，SC变化不显著。（2）水分驱动因子对LAI的影响：相关分析显示，春、夏季LAI与SM显著正相关，秋季不显著；LAI与SC的相关性各季节均较弱。引入PID解耦分析方法，有效地揭示了SM和SC对LAI的非线性和协同影响。SC在春、秋季影响LAI变化的独立信息贡献更高，成为主要水分驱动因子，夏季则SM贡献更大；同时，SM和SC的协同作用在各季节对LAI变化起重要作用，协同信息贡献均超过30%。（3）水分驱动因子对气候变化的响应：相关分析显示，SM在各季节均与降水显著正相关，春季与温度显著负相关；SC在各季节均与降水显著正相关，春、秋季与温度显著负...
针对仅利用单轨道SAR卫星只能获取地表沿着雷达视线向(LOS)的变形，而无法准确描述多年冻土垂直向的季节性冻胀和融沉的问题，本文利用短基线干涉测量(SBAS-InSAR)技术，并联合地表二维形变解算模型和时间序列分解模型，获得了青藏廊道唐古拉山至楚玛尔河路段2020年6月—2023年6月的垂向形变时间序列及其季节性形变幅度，分析季节性形变时空分布特征及其对气候变化的响应。研究结果表明，研究区的垂向形变速率为-41～32 mm/a,东西向形变速率为-33～34 mm/a,季节性形变幅度为0～41 mm;垂向形变较大的路段集中在五道梁、北麓河、风火山、乌丽、沱沱河及通天河等地，主要以沉降为主，形变速率超过了-15 mm/a,相应地，这些区域的季节性形变也较大，形变幅度超过15 mm;不同地表覆盖类型季节性形变差异明显，高寒草甸区季节性形变幅度高于高寒荒漠与河漫滩区；地表温度和降水是影响冻土区季节性形变的主要外部因素，其造成的季节性形变时滞2～3个月。
针对仅利用单轨道SAR卫星只能获取地表沿着雷达视线向(LOS)的变形，而无法准确描述多年冻土垂直向的季节性冻胀和融沉的问题，本文利用短基线干涉测量(SBAS-InSAR)技术，并联合地表二维形变解算模型和时间序列分解模型，获得了青藏廊道唐古拉山至楚玛尔河路段2020年6月—2023年6月的垂向形变时间序列及其季节性形变幅度，分析季节性形变时空分布特征及其对气候变化的响应。研究结果表明，研究区的垂向形变速率为-41～32 mm/a,东西向形变速率为-33～34 mm/a,季节性形变幅度为0～41 mm;垂向形变较大的路段集中在五道梁、北麓河、风火山、乌丽、沱沱河及通天河等地，主要以沉降为主，形变速率超过了-15 mm/a,相应地，这些区域的季节性形变也较大，形变幅度超过15 mm;不同地表覆盖类型季节性形变差异明显，高寒草甸区季节性形变幅度高于高寒荒漠与河漫滩区；地表温度和降水是影响冻土区季节性形变的主要外部因素，其造成的季节性形变时滞2～3个月。
针对仅利用单轨道SAR卫星只能获取地表沿着雷达视线向(LOS)的变形，而无法准确描述多年冻土垂直向的季节性冻胀和融沉的问题，本文利用短基线干涉测量(SBAS-InSAR)技术，并联合地表二维形变解算模型和时间序列分解模型，获得了青藏廊道唐古拉山至楚玛尔河路段2020年6月—2023年6月的垂向形变时间序列及其季节性形变幅度，分析季节性形变时空分布特征及其对气候变化的响应。研究结果表明，研究区的垂向形变速率为-41～32 mm/a,东西向形变速率为-33～34 mm/a,季节性形变幅度为0～41 mm;垂向形变较大的路段集中在五道梁、北麓河、风火山、乌丽、沱沱河及通天河等地，主要以沉降为主，形变速率超过了-15 mm/a,相应地，这些区域的季节性形变也较大，形变幅度超过15 mm;不同地表覆盖类型季节性形变差异明显，高寒草甸区季节性形变幅度高于高寒荒漠与河漫滩区；地表温度和降水是影响冻土区季节性形变的主要外部因素，其造成的季节性形变时滞2～3个月。
针对仅利用单轨道SAR卫星只能获取地表沿着雷达视线向(LOS)的变形，而无法准确描述多年冻土垂直向的季节性冻胀和融沉的问题，本文利用短基线干涉测量(SBAS-InSAR)技术，并联合地表二维形变解算模型和时间序列分解模型，获得了青藏廊道唐古拉山至楚玛尔河路段2020年6月—2023年6月的垂向形变时间序列及其季节性形变幅度，分析季节性形变时空分布特征及其对气候变化的响应。研究结果表明，研究区的垂向形变速率为-41～32 mm/a,东西向形变速率为-33～34 mm/a,季节性形变幅度为0～41 mm;垂向形变较大的路段集中在五道梁、北麓河、风火山、乌丽、沱沱河及通天河等地，主要以沉降为主，形变速率超过了-15 mm/a,相应地，这些区域的季节性形变也较大，形变幅度超过15 mm;不同地表覆盖类型季节性形变差异明显，高寒草甸区季节性形变幅度高于高寒荒漠与河漫滩区；地表温度和降水是影响冻土区季节性形变的主要外部因素，其造成的季节性形变时滞2～3个月。