河西地区2000—2020年植被生态需水量估算

摘要：植被生态需水量的准确估算不仅关乎水资源的合理开发与管理，而且为科学制定生态环境保护与修复政策提供基础支持.本研究探讨应用不同方法估算河西地区植被生态需水量的精度与适用性.通过收集河西地区11个通量观测站的植被耗水观测数据，对植被生态需水模型进行验证和标定，选取适合该地区的估算模型——植被覆盖度修正蒸散发法，结合野外观测数据和卫星遥感数据，对2000—2020年河西地区的植被生态需水量进行估算.结果显示，河西地区2000—2020年植被生态需水量为（173.86±6.10）×108 m3，在空间上呈现出东南高、西北低的分布格局.随着植被覆盖度以每年0.002的速率显著增加，植被生态需水量呈现出以每年0.70×108 m3的速率显著增加的趋势.本研究为河西地区植被生态需水量的准确估算和深入分析提供科学依据，同时也为未来相关研究提供参考和借鉴.

关键词：干旱区；河西地区；植被生态需水量；水资源；植被覆盖度修正蒸散发法

中图分类号：P 942.71;Q948.1""" 文献标志码：A""" 文章编号：1001-988Ⅹ（2024）04-0012-14

Estimation of vegetation ecological water demand in Hexi region

WANG Tong-hong1，2，WANG Xu-feng1，YANG Yan-peng1，LI Zong-xing1，CHE Tao1

（1.Northwest Institute of Eco-Environmental Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，Gansu，China;

2.School of Geography and Environmental Sciences，Northwest Normal University，Lanzhou 730070，Gansu，China）

Abstract：Accurate estimation of vegetation ecological water demand is essential not only for the rational development and management of water resources but also for providing a foundation for scientifically formulating policies for ecological environmental protection and restoration.This study aims to explore the accuracy and applicability of different methods for estimating vegetation ecological water demand in the Hexi region and to conduct such an estimation based on these methods.By collecting vegetation water consumption data from 11 flux observation stations in the Hexi region，vegetation ecological water demand models are validated and calibrated，and the Vegetation

Cover-Corrected Evapotranspiration method is selected as the suitable model for this region.Combining

field observation data with satellite remote sensing data，the vegetation ecological water demand in the Hexi region is estimated from 2000 to 2020.The results show that the vegetation ecological water demand in the Hexi region from 2000 to 2020 was 173.86±6.10×108 m3，exhibiting a spatial distribution pattern of high in the southeast and low in the northwest.With a significant annual increase in vegetation coverage at a rate of 0.002，the vegetation ecological water demand also showed a significant increasing trend at a rate of 0.70×108 m3 per year.This study provides a scientific basis for the accurate estimation and in-depth analysis of vegetation ecological water demand in the Hexi region and offers references and insights for future related research.

Key words：arid region;Hexi region;vegetation ecological water demand;water resources

全球气候变化和人类活动的影响使水资源问题成为全球焦点之一［1］.气候变化带来了极端天气事件的频发和气候模式的变化，导致全球水资源分布不均加剧［2］.与此同时，人类活动，如过度抽取地下水、水源污染和水资源的不合理利用，进一步加剧了水资源的短缺和质量问题［3］.在中国西北干旱、半干旱地区，水资源短缺问题尤为突出.长期以来，对该地区水资源的不合理开发和利用已对生态环境造成严重破坏和威胁［4］.作为中国西北干旱、半干旱地区的典型代表，河西地区的植被生态系统正面临日益严重的威胁和挑战［5］，如草原退化和荒漠化等问题日益严重［6］，对该地区的生态环境和可持续发展带来了巨大的压力.

河西地区位于中国西北部，地势复杂多样，地形起伏不平，其干旱、半干旱的气候条件对植被生态系统的发育和维持产生重要影响［7］.由于这些地理和气候条件的限制，河西地区的植被覆盖率较低，主要以草原和荒漠植被为主，分布不均匀，生态系统脆弱，对水资源的需求十分敏感［8］.因此，估算河西地区的植被生态需水量成为解决该地区水资源管理和生态保护问题的关键.

植被生态系统在维持生物多样性、保护土壤、调节气候、维持水源、预防水土流失等方面发挥着至关重要的作用［9-10］，然而这些生态系统的稳定性和功能性往往受到水资源的影响.植被生态需水量即为特定生态系统中植被对水资源的需求阈值，一旦超出这个范围，生态系统就容易受到损害［11］.该概念与植被的类型、结构、面积、覆盖度以及土壤含水量等参数密切相关［12］.我国学者已采用多种方法来估算植被生态需水量，包括面积定额法、潜水蒸发法和修正的蒸散法等［13］.其中，面积定额法通过实验确定植被单位面积的需水量，该方法适用于基础数据充足、植被条件良好的地区［14］；潜水蒸发法通过地下水和蒸发量来估算植被生态需水量，适用于干旱地区［15］；修正的蒸散法基于植物蒸腾和土壤蒸发理论对植被生态需水量进行估算，该方法对输入数据的准确性和完整性要求较高，适用于干旱和半干旱地区［16］.然而，已有研究缺乏对河西地区植被生态需水量的分析，且这些方法是否能够准确地评估河西地区的植被生态需水量仍不清楚.

本研究旨在填补现有研究的不足，通过收集河西地区11个通量观测站的植被耗水观测数据，对植被生态需水模型进行验证和标定.选择精度最高、适用性最好的模型，并结合野外观测数据和遥感数据，对 2000—2020年河西地区的植被生态需水量进行估算.本研究的开展将为河西地区的生态环境保护和恢复提供理论和实践指导，推动该地区水资源管理和生态保护工作取得进展，从而为解决该地区水资源管理和生态保护问题提供科学依据.

1 研究区、数据及方法

1.1 研究区概况

河西地区位于中国西北内陆（图1（a）），是一个狭长的地带，东起乌鞘岭，西至敦煌，全长约1 000 km，宽度为100～200 km.河西地区的主要水源地是位于河西地区南侧的祁连山区（图1（b））.祁连山积雪和冰川融水形成了河西地区的三大内陆河流域：黑河、石羊河和疏勒河流域，为河西地区提供了宝贵的水资源（图1（b））.河西地区整体地势呈现南高北低的特点，包括9个地级行政区划单位（白银市、兰州市、临夏回族自治州、平凉市、武威市、张掖市、金昌市、嘉峪关市、酒泉市），以及37个县级行政区划单位（图1（c））.

河西地区降水稀少，蒸发量大，气候干燥，年降水量较低，是典型的干旱、半干旱气候［17-18］，呈现出明显的干旱草原和荒漠化特征，土地覆盖类型主要以草原和灌木为主，植被覆盖度较低且分布不均匀，部分地区出现沙漠化景象［19］.目前，河西地区水资源极度匮乏，地表水稀缺，地下水资源丰富但易受限制，地下水位持续下降，水资源利用效率低［20］.

1.2 数据来源

1.2.1 植被数据

植被覆盖度（Fraction of Vegetation Cover，FVC）是反映植被和生态环境变化的重要指标［21］.本研究使用归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）来近似估算FVC，使用的NDVI数据产品为MOD13Q1，空间分辨率为250 m，时间分辨率为16 d.FVC分类为极低覆盖度（0～0.05）、低覆盖度（0.05～0.20）、中低覆盖度（0.20～0.40）、中覆盖度

（0.40～0.60）、中高覆盖度（0.60～0.80）和高覆盖度（0.80～1.00）.FVC的估算公式如下：

FVC=NDVI-NDVIsoilNDVIveg-NDVIsoil（1）

其中，NDVIsoil为纯裸地象元的归一化植被指数，NDVIveg为纯植被象元的归一化植被指数［22］.

本研究使用的中国多时期土地利用遥感监测数据集（CNLUCC）数据来源于资源环境科学数据注册与出版系统（http：//www.resdc.cn/）［23］，选取2000—2020年的5期数据.基于植被覆盖度数据和植被类型信息，使用叠加分析方法对河西地区及各市、县级行政区近20年的植被（包括草地、 林地和农田）面积进行统计（表1， 表2）.

1.2.2 蒸散发数据

本研究使用“中国1km逐月潜在蒸散发数据集”，研究时间范围为2000—2020年，数据来源于国家青藏高原科学数据中心（http：//data.tpdc.ac.cn）［24］.本研究使用的站点实测数据来自黑河流域地表过程综合观测网，该观测网络由北京师范大学和中国科学院西北生态环境资源研究院共同建设，该数据集通过访问黑河计划数据管理中心（http：//www.heihedata.org）和寒区旱区科学数据中心（http：//westdc.westgis.ac.cn）获取.最终选用河西地区的11个通量观测站点，这些站点的土地覆盖类型包括草地、林地、农田、湿地、戈壁和荒漠等.站点详细信息见表3，站点位置分布及图片见图2.

1.3 研究方法

1.3.1 模型构建与优选

本研究对面积定额法、潜水蒸发法、植被覆盖度修正蒸散法和水分利用效率修正蒸散法等4种方法在河西地区的适用性进行评估.站点实测的蒸散数据用于与卫星测量蒸散数据进行对比验证，与面积定额法、潜水蒸发法、植被覆盖度修正蒸散法和水分利用效率修正蒸散法这4种方法中所使用的蒸散数据进行线性拟合，并选择拟合精度最高的一种方法对河西地区的植被生态需水量进行估算.

1.3.2 植被生态需水量估算

祁连山区与荒漠-绿洲区的植被生长环境具有明显的差异［37］，因此本研究在计算植被生态需水量时将研究区划分为祁连山区和荒漠-绿洲区两个子区域，根据不同的植被类型和区域的特点，引入修正系数来考虑不同植被类型对水资源的利用效率.这些修正系数基于植被类型的覆盖度数据与蒸散数据，反映了祁连山区和荒漠-绿洲区内不同植被类型的生态需水量与蒸散量之间的关系.最终，根据祁连山区和荒漠-绿洲区内不同植被类型的面积数据，结合修正系数，估算各自区域内不同植被类型的生态需水量，即

ETc=fFVC×ET0，（2）

Wv=∑ni=1Ai*ETc，（3）

其中，Wv为植被生态需水总量，108 m3；Ai为i类植被的面积，km2；ETc为植被生态需水量定额，m3/km2；fFVC为植被覆盖度对蒸散量的修正系数；ET0为植被蒸散量，mm.祁连山区与荒漠-绿洲区不同植被类型与植被覆盖度的线性拟合方程见表4.

2 结果与分析

2.1 模型验证与选择

由图3可以看出，面积定额法、潜水蒸发法和修正的蒸散法在河西地区植被生态需水量的估算中具有不同的精度，其中，面积定额法估算植被生态需水量的精度最低（R2=0.73），适用性最差;其次为潜水蒸发法（R2=0.88），修正的蒸散法精度较高（R2≥0.90），适用性较好.但在修正的蒸散法中，相对于水分利用效率修正蒸散法（R2=0.90），植被覆盖度修正蒸散发的适用性更强，精度更高（R2=0.95）.因此，本研究中选择植被覆盖度修正蒸散法对河西地区的植被生态需水量进行估算.

2.2 河西地区植被覆盖度时空变化分析

2.2.1 河西地区植被覆盖度空间分布特征

本研究对河西地区的植被覆盖度进行计算，并对其空间分布进行分析（图4），结果表明在2000—2020年，河西地区的植被覆盖度在空间上呈现出明显的东南高西北低的分布格局.其中，超过75%的区域为极低覆盖度、低覆盖度和中低覆盖度区域；而中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度区域占比不到25%；极低覆盖度的区域几乎全部分布在西北部的县区，而东南部的县区只有零星的少部分区域出现了这种情况.低覆盖度的区域分布较为广泛，除了白银市平川区、兰州市皋兰县、兰州市红古区、兰州市永登县没有分布外，其他县区均有低覆盖度区域.中低覆盖度和中覆盖度的区域主要分布在张掖市、武威市、兰州市和白银市的一些县区.而高覆盖度的区域主要分布在河西地区的东南部山区，即祁连山国家公园（甘肃片区）内.可见，河西地区的植被覆盖度以低覆盖度为主，而高覆盖度所占区域面积较少.然而，值得注意的是，21年来有4.88%的极低覆盖度、低覆盖度和中低覆盖度的区域逐渐演变成了中覆盖度、中高覆盖度和高覆盖度的区域，显示出植被覆盖度的总体趋势在逐渐改善.

2.2.2 河西地区植被覆盖度年际变化特征

本研究对河西地区2000—2020年的植被覆盖度年际变化趋势进行统计（图5）.结果表明，尽管在年际变化过程中仍存在一些波动，但总体来说，整个河西地区的植被覆盖度呈现出显著的增加趋势，植被覆盖度以大约每年0.002的速率增加.对不同植被类型的年际变化特征进行分析表明，草地的植被覆盖度以每年0.002的速度显著增加，林地与农田的植被覆盖度分别以每年0.001和0.002的速率显著增加.

2.3 河西地区植被生态需水量时空变化分析

2.3.1 河西地区植被生态需水量时空变化特征

在2000—2020年期间，河西地区的植被生态需水量在空间上呈现出明显的东南高西北低的分布格局（图6）.草地的植被生态需水量占据了整个河西地区需水量的54%，是需水量最大的类型；其次是农田和林地，它们分别占据了整个河西地区需水量的28%和18%.植被生态需水量较高的地区主要分布在河西地区的东南部，即祁连山国家公园（甘肃片区）内.具体来说，这些地区包括肃州区、肃南裕固族自治县、高台县、临泽县、甘州区、民乐县、山丹县、永昌县、凉州区、天祝藏族自治县、

敦煌市东部以及瓜州县中部等地区.相反，较低需水量的地区主要分布在西北部的县区，例如敦煌市、瓜州县、阿克塞哈萨克族自治县、肃北蒙古族自治县、玉门市、金塔县、肃州区，以及嘉峪关市和张掖市的部分县区，如肃南裕固族自治县和高台县.东南部的县区只有零星的少部分区域出现了较低的需水量情况，包括武威市民勤县的东北部和西南部以及武威市天祝藏族自治县的西部.

根据2000—2020年河西地区年平均植被生态需水量的估算结果，河西地区近20年来植被生态需水量的年际变化如图7所示.研究表明，河西地区的植被生态需水量为（173.86±6.10）×108 m3，其中最小植被生态需水量和最大植被生态需水量分别出现在2006年（158.94×108 m3）和2019年（185.16×108 m3）.时间序列分析显示，河西地区植被生态需水量在2000—2002年期间呈现持续3年的小幅度上升趋势.随后，2003—2006年，植被生态需水量出现了大幅度下降，达到了该时段的最小值.在接下来的2007—2009年，植被生态需水量有所下降.而在2010—2012年期间，又开始小幅度上升，随后在2012—2015年期间再次下降.最后，在2015—2019年间，植被生态需水量连续5年呈现大幅度上升趋势，直至2019年达到了该时段的最大值，之后有所下降直至2020年.总体而言，河西地区的植被生态需水量呈现出逐年上升的趋势，且上升速率约为每年0.70×108 m3.

2.3.2 河西地区地市植被生态需水量时间变化

在2000—2020年的20年间，河西地区的各城市植被生态需水量的年际变化如图8所示.结果表明，兰州市（部分地区）、张掖市、武威市、金昌市、白银市（部分地区）、嘉峪关市和酒泉市的植被生态需水量呈现出逐年上升的趋势.其中，兰州市（部分地区）从2000年的（12.59±0.45）×108 m3增至2020年的13.51×108 m3，平均每年上升0.04×108 m3；张掖市从2000年的（38.25±1.35）×108 m3增至2020年的40.55×108 m3，平均每年上升0.14×108 m3；武威市从2000年的（28.51±1.01）×108 m3增至2020年的30.45×108 m3，平均每年上升0.09×108 m3；金昌市从2000年的（6.01±0.22）×108m3增至2020年的6.44×108 m3，平均每年上升0.02×108 m3；白银市（部分地区）从（10.59±0.38）×108 m3增至11.34×108 m3，平均每年上升0.04×108 m3；嘉峪关市从2000年的（0.77±0.02）×108 m3增至2020年的0.79×108 m3，平均每年上升0.002×108 m3；酒泉市从2000年的（77.13±2.67）×108 m3增至2020年的81.76×108 m3，平均每年上升0.26×108 m3.

综上所述，2000—2020年间，河西地区的7个市中，植被生态需水量从高到低排列为：酒泉市、张掖市、武威市、兰州市（部分地区）、白银市（部分地区）、金昌市、嘉峪关市.根据线性拟合度分析，嘉峪关市、金昌市、张掖市、白银市（部分地区）、酒泉市的植被生态需水量呈现显著上升趋势（R2≥0.5，Plt;0.05），而兰州市（部分地区）与武威市的植被生态需水量呈现波动上升趋势（R2lt;0.5）.

2.3.3 河西地区不同县区植被生态需水量时间变化

通过对2000年至2020年河西地区不同县区植被生态需水量进行分析发现：兰州市（部分地区）的植被生态需水量变化较大的县区包括皋兰县、红古区和永登县.其中，皋兰县的植被生态需水量从2006年的最小值（2.65×108 m3）上升到2018年的最大值（3.10×108 m3），整体呈现出增长的趋势，平均每年增加0.01×108 m3.红古区和永登县也表现出类似的趋势，尽管红古区的植被生态需水量较低（约0.19×108 m3），但同样呈现出上升的趋势，平均每年增加0.001×108 m3，而永登县的植被生态需水量较高（约8.66×108 m3），平均每年增加0.04×108 m3.在张掖市，民乐县、山丹县、甘州区和临泽县的植被生态需水量变化显示，这些县区的植被生态需水量在整体上呈现上升的趋势，其中民乐县和临泽县的植被生态需水量相对较低，平均每年约增加0.01×108 m3.而山丹县和甘州区的植被生态需水量较高，平均每年分析增加0.02×108 m3和0.09×108 m3，显示出较快的增长趋势.武威市的古浪县、凉州区和天祝藏族自治县的植被生态需水量表明，这些县区的植被生态需水量在2000—2020年总体上呈现上升趋势.古浪县的植被生态需水量在2019年达到最大（5.19×108 m3），平均每年增加0.20×108 m3，而凉州区和天祝藏族自治县的植被生态需水量的年增长速率分别为0.03×108 m3和0.05×108 m3.金昌市的永昌县和白银市的白银区、景泰县、平川区的植被生态需水量也在过去20年里呈现出不同程度的增长.永昌县的植被生态需水量平均每年增加0.02×108 m3，而白银市的景泰县和平川区的增长速率分别为0.03×108 m3和0.001×108 m3.

总体而言，河西地区的植被生态需水量在过去20年都呈现上升趋势.2000—2020年河西地区各县区的植被生态需水量平均值由大到小依次为：天祝藏族自治县、永登县、凉州区、玉门市、景泰县、山丹县、古浪县、永昌县、皋兰县、民乐县、甘州区、白银区、肃州区、临泽县、平川区、红古区.

3 讨论

3.1 模型应用及适用性评价

本研究使用面积定额法、潜水蒸发法、植被覆盖度修正蒸散法以及水分利用效率修正蒸散法对河西地区植被生态需水量进行估算，并对不同方法的适用性进行比较.研究结果表明，在河西地区，植被覆盖度修正蒸散法具有更高的精度和适用性，因此能够更好地反映不同类型植被的需水量，为地区水资源管理和生态保护提供了科学依据.

本研究的研究区域包括石羊河流域、黑河流域以及疏勒河流域的部分地区.在已有研究中，不同研究者使用了不同的方法来估算这些流域的植被生态需水量，结果显示不同植被类型对生态需水量的贡献存在差异.其中，在石羊河流域中，陈乐等［38-39］根据潜水蒸发法估算石羊河流域1987—2010年草地和林地的植被生态需水量，发现其植被生态需水量分别为（11.35±1.13）×108 m3和（11.44±0.79）×108 m3.在黑河流域，王根绪等［40］基于两种半经验潜水蒸发模型和植物直接蒸腾模型估算黑河流域下游荒漠绿洲的植被生态需水量发现，其植被生态需水量为（5.47±0.33）×108 m3.潘启民等［41］基于实测蒸散量、潜水蒸发法和沈立昌公式估算了黑河流域中游人工绿洲区防护林（包括农田防护林、 防风固沙林和其他防护林）的植被生态需水量大约为（2.13±0.04）×108 m3.李曼等［42］通过潜水蒸发法和面积定额法估算了1980—2018年疏勒河流域（中下游）的草地和林地的植被生态需水量分别为（6.65±0.29）×108 m3和（0.50±0.04）×108 m3.这些研究结果与本研究的估算结果较为相近，相差范围在0.29%～10.79%之间，进一步验证了我们方法的可靠性（表6）.

3.2 河西地区植被生态需水量变化的时空变化及影响因素分析

在过去20年里，我们发现河西地区的植被生态需水量在时间和空间上呈现出明显分布规律.从时间上看，2000—2020年间，整个河西地区的植被生态需水量呈现出显著增加的趋势，但这种趋势并非一成不变，而是受到年际波动的影响，有时呈现出小幅上升，有时则呈现出小幅下降，这种变化具有一定的周期性，可能受到多种因素的影响，包括气候变化、人类活动和土地利用变化等［43-45］.河西地区植被生态需水量的空间分布格局存在一定的空间异质性，东南部地区的植被生态需水量普遍较高，而西北部地区的植被生态需水量相对较低，这与地形、气候、土壤等因素密切相关［46-47］.这是因为河西地区的东南部分地区通常具有较高的植被覆盖度，降雨量较大，蒸散量较小，因此，植被生态系统得到了充足的水分供应［48］.而河西地区的西北部分地区通常处于干旱或半干旱气候区，植被稀疏，蒸散量大，降水稀少［49］，因此，植被生态需水量相对较低.

近年来，随着全球气候变暖的趋势日益显现，河西地区经历了气温升高、降水不均等现象，这对植被生态需水量的变化趋势产生了一定的影响［50］.研究表明，中国西北地区正在经历暖湿化［51-52］，气温升高与降水增加导致植被覆盖度增加［53］，使得该区域的自然植被对水分的需求不断增加.植被生态需水量的时空变化不仅受到自然因素的影响，还受到人类活动的影响，尤其是农业灌溉活动［54］.

3.3 生态环境变化与未来展望

河西地区的植被覆盖度在过去20年呈现增加的趋势，尽管年际变化存在波动，但总体来说，植被状况正在逐渐改善.这可能与生态环境保护政策的实施和人们对环境保护意识的提高有关.然而，仍然需要进一步的研究和管理措施来促进植被生态系统的健康发展，保护水资源和生态环境.未来应该继续关注河西地区的生态环境变化，并进一步完善植被生态需水量估算模型，以更好地应对气候变化和人类活动对生态系统的影响.

4 结论

本研究旨在对河西地区植被生态需水量进行估算，为该地区的水资源管理和生态保护提供依据.通过采集河西地区11个通量观测站观测的植被耗水观测数据，对植被生态需水模型进行验证和标定，选取适合该地区的估算模型——植被覆盖度修正蒸散法，并结合野外观测数据和遥感数据，对河西地区2000—2020年的植被生态需水量进行估算.结果显示，河西地区的植被覆盖度在空间上整体呈现出明显的东南高西北低的分布格局，在2000—2020年期间以每年0.002的速率显著增加.经估算，2000—2020年河西地区的植被生态需水量为173.86±6.10×108 m3，呈现出东南高、西北低的空间分布格局，主要分布在草地、农田和林地等区域.随着河西地区植被覆盖度的增加，植被生态需水量呈现显著增加趋势，每年约增加0.70×108 m3.该研究为河西地区植被生态需水量的估算和分析提供了重要的科学依据，也为未来相关研究提供了参考和借鉴.

参考文献：

［1］ 梁雪.探究碳中和背景下的水资源利用与保护［J］.中国科技期刊数据库：工业A，2023（5）：4.

［2］ 吴燕娟.气候变化背景下我国极端降水的时空分布特征和未来预估［D］.上海：上海师范大学，2016.

［3］ 王刚，杨磊，魏国孝.干旱区内陆河流域水资源评价及承载能力分析——以酒泉市肃州区为例［R］.全国博士生学术论坛，2008.

［4］ 冯筠.中国西北地区资源与生态环境问题研究［J］.地球科学进展，1999，14（1）：1.

［5］ 吴昕蕾，范云飞，康德奎，等.河西走廊植被水碳通量对气候变化和人类活动的响应［J］.中国农业大学学报，2022，27（10）：14.

［6］ 马立鹏，韩光庆.TM影像在河西地区荒漠化土地调查中的应用［J］.中国沙漠，1996，16（4）：401.

［7］ 李晓文，方创琳，黄金川，等.西北干旱区城市土地利用变化及其区域生态环境效应——以甘肃河西地区为例［J］.第四纪研究，2003，23（3）：280.

［8］ YANG D，YANG Y，XIA J.Hydrological cycle and water resources in a changing world：A review［J］.Geogr Sustain，2021，2（2）：115.

［9］ 刘向华.生态环境治理中的林草植被建设［J］.农业科技与发展，2023，2（9）：31.

［10］ SMITH P，ASHMORE M R，BLACK H I，et al.The role of ecosystems and their management in regulating climate，and soil，water and air quality［J］.J Appl Ecology，2013，50（4）：812.

［11］ 何永涛，闵庆文，李文华.植被生态需水研究进展及展望［J］.资源科学，2005，27（4）：8.

［12］ 王芳，梁瑞驹，杨小柳，等.中国西北地区生态需水研究（1）——干旱半干旱地区生态需水理论分析［J］.自然资源学报，2002，17（1）：1.

［13］ 彭致功，刘钰，许迪，等.基于RS数据和GIS方法估算区域节水潜力的应用研究［C］//中国农业工程学会农业水土工程专业委员会第五届全国学术会议，2008.

［14］ 王启朝，胡广录，陈海牛.干旱区植被生态需水量计算方法评析［J］.甘肃水利水电技术，2008（2）：3.

［15］ 胡广录，赵文智.干旱半干旱区植被生态需水量计算方法评述［J］.生态学报，2008，28（12）：10.

［16］ 刘新华，徐海量，凌红波，等.塔里木河下游生态需水估算［J］.中国沙漠，2013，33（4）：1198.

［17］ 刘维成，张强，傅朝.近55年来中国西北地区降水变化特征及影响因素分析［J］.高原气象，2017，36（6）：13.

［18］ 郭小芹，刘明春.河西走廊近40年气候生产潜力特征研究［C］//第二十八届中国气象学会年会，2011.

［19］ 王礼先.植被生态建设与生态用水——以西北地区为例［J］.水土保持研究，2000，7（3）：3.

［20］ 杨俊武.基于水文地质模型的甘肃省地下水勘探开发技术研究［J］.地下水，2023，45（3）：37.

［21］ 黄仁杰，陈建军，林星辰，等.GEOV3和GLASS植被覆盖度产品在中国西南地区时空差异及其影响因子分析［J］.遥感技术与应用，2023，38（3）：708.

［22］ XU Z，LI Y，LI B，et al.A comparative study on the applicability and effectiveness of NSVI and NDVI for estimating fractional vegetation cover based on multi-source remote sensing image［J］.Geocarto Int，2023，38（1）：2184501.

［23］ CHENG Q，ZUO X，ZHONG F，et al.Runoff variation characteristics，association with large-scale circulation and dominant causes in the Heihe River Basin，Northwest China［J］.Sci Total Environ，2019，688：361.

［24］ 彭守璋.中国1km逐月潜在蒸散发数据集（1901—2022）［DS］.国家青藏高原科学数据中心， 2022.

［25］ XU Z，TAN J，REN Z，et al.HiWATER：Dataset of hydrometeorological observation network（eddy covariance system of Daman superstation lower，2014）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2015.

［26］ LIU S，LI X，XU Z，et al.The Heihe integrated observatory network：A basin-scale land surface processes observatory in China［J］.Vadose Zone J，2018，17（1）：1.

［27］ XU Z，TAN J，REN Z，et al.HiWATER：Dataset of hydrometeorological observation network（eddy covariance system of Zhangye wetland Station，2014）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2015.

［28］ XU Z，TAN J，REN Z，et al.HiWATER：Dataset of hydrometeorological observation network（eddy covariance system of Huazhaizi desert Station，2014）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2015.

［29］ ZHAO C，ZHANG R，HUANG N，et al.Cold and arid research network of Lanzhou University（eddy covariance system of Minqin station，2019）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2021.

［30］ ZHAO C，ZHANG R，HUANG N，et al.Cold and arid research network of Lanzhou University（eddy covariance system of Guazhou station，2019）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2021.

［31］ ZHAO C，ZHANG R，HUANG N，et al.Cold and arid research network of Lanzhou University（eddy covariance system of Suganhu station，2020）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2021.

［32］ TAN J.WATER：Dataset of eddy covariance observations at the Dayekou Guantan forest station［DS］.A Big Data Platform for Three Poles，2015.

［33］ ZHU S.WATER：Dataset of evapotranspiration observed by micro-lysimeter in the Linze grassland foci experimental area［DS］.A Big Data Platform for Three Poles，2013.

［34］ XU Z，TAN J，REN Z，et al.HiWATER：Dataset of hydrometeorological observation network（eddy covariance system of Bajitan Gobi desert station，2014）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2015.

［35］ XU Z，TAN J，REN Z，et al.HiWATER：Dataset of hydrometeorological observation network（eddy covariance system of Shenshawo desert station，2014）［DS］.National Tibetan Plateau Data Center，2015.

［36］ ZHANG Z.WATER：Dataset of eddy covariance observations at the Yingke oasis station（2007—2011）［DS］.A Big Data Platform for Three Poles，2015.

［37］ 巩杰，王玉川.干旱区绿洲荒漠过渡带植被恢复的土壤环境效应—以民勤绿洲荒漠过渡带为例［C］//中国地理学会学术年会暨中国科学院新疆生态与地理研究所建所五十年庆典，2011.

［38］ 陈乐，张勃，任培贵.石羊河流域天然植被适宜生态需水量估算［J］.水土保持通报，2014，34（1）：7.

［39］ 陈乐.石羊河流域面向生态的水资源优化配置研究［D］.兰州：西北师范大学，2014.

［40］ 王根绪，程国栋.干旱内陆流域生态需水量及其估算——以黑河流域为例［J］.中国沙漠，2002，22（2）：129.

［41］ 潘启民，任志远，郝国占.黑河流域生态需水量分析［J］.黄河水利职业技术学院学报，2001（1）：17.

［42］ 李曼，王妞妞，刘焕才.疏勒河中下游地区植被生态需水量时空变化研究［J］.人民黄河，2021.

［43］ 金凯，王飞，韩剑桥，等.1982—2015 年中国气候变化和人类活动对植被 NDVI 变化的影响［J］.地理学报，2020，75（5）：961.

［44］ 张建云，王国庆.气候变化对水文水资源影响研究［M］.北京：科学出版社，2007.

［45］ 李峰平，章光新，董李勤.气候变化对水循环与水资源的影响研究综述［J］.地理科学，2013，33（4）：457.

［46］ 郭忠升，邵明安.半干旱区人工林草地土壤旱化与土壤水分植被承载力［J］.生态学报，2003，23（8）：1640.

［47］ 王改玲，王青杵，石生新.山西省永定河流域林草植被生态需水研究［J］.自然资源学报，2013，28（10）：1743.

［48］ 何雅枫，花立民，邸利.不同植被指数反映地表植被覆盖度的比较分析——以甘肃河西走廊地区为例［J］.中国农学通报，2014，30（19）：6.

［49］ 蒋友严.基于MODIS数据的甘肃河西植被覆盖动态变化分析［R］.中国气象局，国家卫星气象中心，四川省气象局，2015.

［50］ 高前兆.河西内陆河流域的水循环特征［J］.干旱气象，2003，21（3）：21.

［51］ 张强，杨金虎，王朋岭，等.西北地区气候暖湿化的研究进展与展望［J］.科学通报，2023，68（14）：1814.

［52］ 丁一汇，柳艳菊，徐影，等.全球气候变化的区域响应：中国西北地区气候“暖湿化”趋势，成因及预估研究进展与展望［J］.地球科学进展，2023（6）：551.

［53］ 马梓策，于红博，曹聪明，等.中国植被覆盖度时空特征及其影响因素分析［J］.长江流域资源与环境，2020，29（6）：12.

［54］ 孙栋元，胡想全，金彦兆，等.疏勒河中游绿洲天然植被生态需水量估算与预测研究［J］.干旱区地理，2016（1）：8.

（责任编辑 马宇鸿）