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基于MODIS数据的青藏高原气温与增温效应估算 总被引：12，自引：2，他引：10
利用2001-2007 年MODIS地表温度数据、137 个气象观测台站数据和ASTERGDEM数据, 采用普通线性回归分析方法(OLS)及地理加权回归分析方法(GWR), 研究了高原月均地表温度与气温的相关关系, 最终选择精度较高的GWR分析方法, 建立了高原气温与地表温度、海拔高度的回归模型。各月气温GWR回归模型的决定系数(Adjusted R2) 都达到了0.91 以上(0.91~0.95), 标准误差(RMSE) 介于1.16~1.58℃;约70%以上的台站各月残差介于-1.5~1.5℃之间, 80%以上的台站的残差介于-2~2℃之间。根据该模型, 估算了青藏高原气温, 并在此基础上, 将高原及周边地区7 月份月均气温转换到4500 m和5000 m海拔高度上, 对比分析高原内部相对于外围地区的增温效应。研究结果表明:(1) 利用GWR方法, 结合地面台站的观测数据和MODIS Ts、DEM等, 对高原气温估算的精度高于以往普通回归分析模型估算的精度(RMSE=2~3℃), 精度可以提高到1.58℃;(2) 高原夏半年海拔5000 m左右的高山区气温能达到0℃以上, 尤其是7 月份, 海拔4000~5500 m的高山区的气温仍能达到10℃左右, 为山地森林的发育提供了温度条件, 使高原成为北半球林线分布最高的地方;(3) 高原的增温效应非常突出, 初步估算, 在相同的海拔高度上高原内部气温要比外围地区高6~10℃。 相似文献
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秦巴山地植物南北变化与过渡模式研究 总被引：1，自引：0，他引：1
秦岭—大巴山是中国重要的南北地理分界线和生态过渡带,建立秦巴山地南北方向上植物种类组成及重要值的详细变化序列和过渡模式,对于深入认识中国南北过渡带的过渡性、复杂性及暖温带与亚热带分界线具有十分重要的科学意义。本文通过野外实地调查获取秦巴山地东、中、西部3条南北穿越样线163个采样点的植被序列数据,分析了物种丰富度、相对重要值及优势种多度的纬向变化,并将亚热带与温带物种相对重要值的差值（SND-RIV）用于表现南北方物种的优势程度,以分析和归纳植物的空间变化模式。结果表明：① 东部（三门峡—宜昌）、中部（西安—达州）、西部（天水—广元）亚热带物种丰富度及相对重要值自北向南递增,温带物种自北向南递减。东部温带物种丰富度及相对重要值在神农架和伏牛山由于海拔高度的影响出现两个峰值,中部亚热带物种在大巴山地区最高,西部亚热带物种在陇南以南超过温带物种;② 东部南北方物种的交错过渡带最宽,约180 km;中部大约在秦岭南坡至大巴山北坡之间,约100 km;西部交错过渡带偏南,约50~60 km。③ 东、中、西部山地植物纬向过渡模式和驱动因子有明显差异。东、西部自南向北亚热带物种的减少主要与年均降水量减少有关,年平均气温影响较小;中部年平均气温的作用比湿润指数稍大。本文揭示了秦巴山地东、中、西部植物的南北变化及过渡模式,提升了对中国南北过渡带复杂性和多样性的科学认识。 相似文献
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青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究 总被引：1，自引：0，他引：1
山体效应不仅对气候产生重大影响,也对区域地理生态格局有深远影响,尤其是它对山地垂直带分布和结构类型等的影响已经为地理学家和地植物学家所认识。目前相关研究主要集中在山体效应定量化方面,缺少不同山地山体效应的对比研究,因此对山体效应的区域差异性了解不足。本文选择欧亚大陆上具有明显山体效应的两个山地青藏高原和阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线和DEM数据以及基于MODIS地表温度估算的青藏高原和阿尔卑斯山气温数据等,通过对比分析青藏高原与阿尔卑斯山相同海拔高度上的气温以及林线分布高度等来探讨两个山地的山体效应差异性。分析结果表明青藏高原的山体效应比阿尔卑斯山更为强烈,表现为：① 由于山体效应影响,在相同海拔高度上（4500 m）,青藏高原内部气温远高于阿尔卑斯山的气温,尤其是在最热月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高10~15℃,在最冷月高原内部气温比阿尔卑斯山内部气温高5~10℃。② 由于山体效应影响,青藏高原内部林线也远高于阿尔卑斯山内部林线,约高2000~3000 m。本研究将为山体效应的影响因素分析奠定基础,同时对于揭示欧亚大陆山地生态系统格局具有一定的科学意义。 相似文献
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科罗拉多落基山脉山体效应定量化研究 总被引：1，自引：1，他引：0
《地理研究》2017,(8)
落基山脉作为北美最大的内陆山地,其山体效应对林线分布具有很大影响,导致林线海拔远高于周围内陆山体及其他海岸山地。然而,以往落基山脉山体效应研究多集中于定性研究,但是山体效应如何量化,如何根据落基山脉的地形气候条件构建区域山体效应的定量化模型,目前鲜有研究。通过分析台站处山体增温及量化落基山脉山体效应的影响因子,并计算最热月均温10℃等温线的海拔高度,来定量化地估算科罗拉多落基山脉山体效应值大小及其对林线分布的影响。结果表明:(1)用山体增温值表示山体效应大小是合理且比较理想的指标。科罗拉多落基山脉增温显著,所有台站的增温均值为2.07℃,增温幅度为0.78~4.29℃。(2)科罗拉多落基山脉山体效应的主要影响因素为山体基面高度和降水大陆度,二者与山体增温构建的线性拟合模型具有较高的解释能力,判定系数高达71.2%。(3)科罗拉多落基山脉不同纬度带山体内外最热月10℃等温线分布高度对比表明,山体内部理想林线高度均高于山体外部的理想林线分布,内外分布差异为400~700 m。定量分析科罗拉多落基山脉的山体效应模型,优化了区域尺度的山体效应模型精度,有助于深入认识山体效应及其对垂直带分布的影响。 相似文献
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《山地学报》2016,(6)
山体效应是隆起的山体所产生的热力效应,其结果之一就是相同垂直带界限自外围向内部有升高的趋势。本文结合MOD11C3地表温度产品和地面144个气象台站实测气象数据,估算青藏高原内外相同高度上的温差(也即高原山体效应值)。具体结论如下:(1)最大温差(10.04℃~11.70℃)出现在高原中南部,即雅鲁藏布江以北藏北高原以南。由此为核心向北、向东、向西均逐渐减小;(2)数据点上同高度内外温差与局部基面高度有紧密关系,基面高度每抬升100 m,温差增加约0.051℃,并有加速增大的趋势;(3)山体基面高度与山体效应存在明显的线性关系,其决定系数R2高达0.5306。但山体基面高度最高的区域山体效应并非最大,说明还有其他因子影响山体效应的大小,可能的因子包括大气湿度、纬度、地形开阔程度等,在建立山体效应数字模型时必须加以考虑;(4)高原山体效应对雪线分布高度的抬升作用更甚于其对林线。山体效应估值最大的区域,分布着6 000 m以上极高雪线;最高林线(4 900 m)分布于本研究中山体效应估算值较低的相对多雨区,因为林线的发育还要求一定的降水量。 相似文献
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阿尔卑斯山山体效应及其对林线的影响分析 总被引：1，自引：0，他引：1
阿尔卑斯山是欧亚大陆上著名的山地,对欧洲的地理生态格局具有重要的影响。山体效应产生的原因在于隆起的高原或山地吸收了更多的太阳辐射。因此,论文以阿尔卑斯山为研究对象,利用收集到的气象台站观测数据、林线、数字高程数据,以及基于半球视域算法计算得到的太阳辐射数据等,分析阿尔卑斯山气温的空间分布格局以及最热月、最冷月、全年的太阳辐射量,同时以太阳辐射作为山体效应的代用因子,采用逐步回归分析方法构建了阿尔卑斯山林线分布模型,探究该山地的山体效应及其对林线的影响。研究结果表明：① 阿尔卑斯山具有明显的山体效应,山体内部的太阳辐射量远高于山体边缘地区,这也是山体内部气温和林线高度都高于山体边缘地区的主要原因。最热月、最冷月和全年总太阳辐射量在山体内部比边缘地区分别高10~20、20~40和200~400 kWh/m2。② 太阳辐射能更好地定量化山体效应,以太阳辐射为山体效应代用因子建立的林线分布模型具有更高的精度。与基于气温、降水构建的林线分布模型(R2= 0.522)相比,该模型具有更高的模拟精度(R2 = 0.736),同时太阳辐射对林线分布的贡献率最大(1月、7月太阳辐射的贡献率分别为34.75%、27.82%),超过了气温和降水的贡献率(分别为26.24%和11.17%)。 相似文献
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秦巴山地垂直带谱结构的空间分异与暖温带—亚热带界线问题 总被引：1，自引：2，他引：1
秦巴山地垂直带谱结构的空间分异对于揭示秦巴山地地域结构复杂性和过渡性、探索中国复杂的生态地理格局具有重要的意义。本文从文献中搜集了秦巴山地33个山地垂直带谱,建立了秦巴山地数字垂直带谱体系,从纬向、经向和坡向3个维度分析了山地垂直带谱的结构、特征、数量、高度以及分布模式。结果表明：① 纬向上从南向北基带由亚热带常绿阔叶林带逐渐转变为暖温带落叶阔叶林带;垂直带结构由复杂逐渐变得简单;优势带由山地针阔混交林和山地常绿落叶阔叶混交林转变为山地落叶阔叶林带;② 经向上山地垂直带结构呈现复杂—简单—复杂的特征;常绿落叶阔叶混交林带和山地落叶阔叶林带的海拔呈现了二次曲线分布模式;山地针阔混交林带的海拔则呈现显著的线性降低趋势;③ 坡向方面,秦岭北坡和南坡基带均为暖温带落叶阔叶林带,但南坡含有常绿成分;大巴山北坡为亚热带常绿落叶阔叶混交林带,大巴山南坡为亚热带常绿阔叶林带;秦岭和大巴山北坡优势带类似,均为山地针阔混交林带或山地落叶阔叶林带,但大巴山南坡具有独特的山地常绿落叶阔叶混交林优势带,这表明了大巴山比秦岭更适合作为暖温带和北亚热带的分界线,但是未来还需使用土壤和气候指标进行系统的分析。 相似文献
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研究不同地形下的山地气候变化对于植被生长、不同动物种群的生存习性及对气候的应激性有重要意义。本文基于陕西秦岭地区1959—2016年32个国家站的日气温和降水资料,采用Anusplin插值法、标准化降水蒸散指数(SPEI)、稳健回归和Theil-sen回归法等方法分析了山区地形对气候变化的影响。结论如下:(1)58年来秦岭四个坡向上年均温度随着海拔的升高呈现显著下降趋势,年降水随着海拔的升高呈现不同程度的上升趋势。温度随坡度的增加表现出下降趋势;除秦岭南坡西段外,降水随着坡度的增加呈现出上升趋势,但均不显著。(2)年尺度上,秦岭山地南坡和南坡东段的气温呈显著增温趋势,南坡西段和北坡呈不显著增温趋势;四个方向上的降水均呈显著下降趋势。秦岭山地四个方向上的干湿等级为正常,北坡和南坡西段的干湿状况一致,58年年均SPEI均为0.07,南坡东段较暖湿(0.08),南坡较暖干(0.05)。(3)季节尺度上,秦岭山地四个方向上除了夏季外,其他季节的气温均表现出不同程度的升温趋势,降水均呈下降趋势。秦岭四个方向上四季干湿变化属于正常等级。秦岭北坡出现春季干暖化趋势;南坡秋季较暖湿;南坡东段和西段的冬季呈暖湿化特征;南坡西段夏季呈现暖干化特征。 相似文献
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秦岭—大巴山高分辨率气温和降水格点数据集的建立及其对区域气候的指示 总被引：2，自引：1，他引：2
本文建立了秦岭—大巴山高分辨率（~29 m×29 m）的气候格点数据集,包括逐月气温和降水、年均温和年降水、春夏秋冬气温和降水。空间插值方法采用国际上较为先进的ANUSPLIN软件内置的薄盘光滑样条函数,以经度、纬度和海拔为独立变量。空间插值结果与流行的WorldClim 2.0气候格点数据集具有一致性,但是比后者更精确、分辨率更高、细节更突出。本文揭示和证实：秦岭南麓是最冷月气温的0 ℃分界线。秦岭—大巴山气温具有明显的垂直地带性。6月气温直减率最大,为0.61 ℃/100 m;12月气温直减率最小,为0.38 ℃/100 m;年均气温直减率为0.51 ℃/100 m。夏季和秋季降水从西南向东北递减,强降水中心出现在大巴山西南坡。冬季降水从东南向西北递减。大巴山是年降水1000 mm分界线,夏季降水500 mm分界线;秦岭是年降水800 mm分界线,夏季降水400 mm分界线。与大尺度大气环流对比揭示：秦岭—大巴山气温和降水空间分布主要受到东亚季风和地形因子的控制。本文进一步明确了秦岭和大巴山的气候意义：大巴山主要阻挡夏季风北上,影响降水空间分布;秦岭主要阻挡冬季风南下,影响冬季气温空间分布。本文建立的高分辨率气候格点数据集,加深了对区域气候的认识,并将有多方面的用途。 相似文献
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1960-2013年秦岭陕西段南北坡极端气温变化空间差异 总被引：1，自引：0，他引：1
作为气候变化研究的重要内容,极端气温研究对生态环境保护和灾害事件预警具有重要意义。根据1960-2013年秦岭32个气象站点的逐日气温资料,采用RClimDex软件、克里格插值法、线性倾向估计法和相关性分析法,研究秦岭山地陕西段（简称秦岭）气温的空间分布特点,以及极端气温的空间变化特征。结果表明：① 1960-2013年秦岭年平均气温、年最高气温和年最低气温分别为10.48 ℃、16.44 ℃和6.18 ℃;秦岭北坡气温在低海拔区高于南坡,在中、高海拔区低于南坡;南北坡的气温差值在低海拔区域最小,中海拔区域最大。② 秦岭极端气温的频率、强度和持续时间均表现为增加趋势,极端气温变化的敏感区域位于南坡的镇安、柞水和北坡的周至、户县。③ 秦岭北坡极端气温频率的变化更明显,秦岭南坡极端气温强度和持续时间的变化更明显;且北坡的增温主要发生在夜间,南坡的增温主要发生在白昼。④ 秦岭极端气温的变暖速率随海拔升高而增大,高海拔区域极端气温频率和强度的变化最明显,中海拔区域极端气温持续时间的变化最明显。 相似文献
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基于GWR模型的陕西秦巴山区TRMM降水数据降尺度研究 总被引：1，自引：0，他引：1
应用TRMM降水数据,进行国内典型区域降尺度相关研究,可弥补应用气象站点数据研究带来的局限。以陕西秦巴山区为研究区,基于TRMM降水数据和NDVI数据,应用GWR模型和比例指数,获得GWR年、月降尺度数据并进行检验,最后分析地形对降尺度结果的影响。结果表明：获得的1 km分辨率的GWR降尺度降水数据,具有较强的细节表现能力;降尺度数据与实测降水数据年尺度上相关系数为0.88,月为0.93,相关性较好;与TRMM原始数据对比,降尺度结果降水值略小,整体低估降水;区内秦岭山地GWR降尺度结果精度变化幅度最小,相似地形条件下,海拔越高,GWR降尺度结果表现越好;采用GWR模型进行秦巴山区TRMM降水数据的降尺度研究,具有较强的适用性。 相似文献
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MODIS-based estimation of air temperature of the Tibetan Plateau 总被引：1，自引：0，他引：1
The immense and towering Tibetan Plateau acts as a heating source and, thus, deeply shapes the climate of the Eurasian continent and even the whole world. However, due to the scarcity of meteorological observation stations and very limited climatic data, little is quantitatively known about the heating effect and temperature pattern of the Tibetan Plateau. This paper collected time series of MODIS land surface temperature （LST） data, together with meteorological data of 137 stations and ASTER GDEM data for 2001-2007, to estimate and map the spatial distribution of monthly mean air temperatures in the Tibetan Plateau and its neighboring areas. Time series analysis and both ordinary linear regression （OLS） and geographical weighted regression （GWR） of monthly mean air temperature （Ta） with monthly mean land surface temperature （Ts） were conducted. Regression analysis shows that recorded Ta is rather closely related to Ts, and that the GWR estimation with MODIS Ts and altitude as independent variables, has a much better result with adjusted R 2 〉 0.91 and RMSE = 1.13-1.53℃ than OLS estimation. For more than 80% of the stations, the Ta thus retrieved from Ts has residuals lower than 2℃. Analysis of the spatio-temporal pattern of retrieved Ta data showed that the mean temperature in July （the warmest month） at altitudes of 4500 m can reach 10℃. This may help explain why the highest timberline in the Northern Hemisphere is on the Tibetan Plateau. 相似文献
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矮曲林是山地森林带在严酷的自然环境影响下发展演化而成的特殊植物群落,对中国山地植被和垂直带的研究具有重要的地理和生态意义。本文选择20世纪30年代以来在国内外文献中发表的52个矮曲林数据,结合Worldclim气候数据等,对中国矮曲林的类型和分布及其相应的气候条件进行了研究。结果表明：①中国的矮曲林主要包括山顶苔藓矮曲林、寒温性偃松矮曲林和岳桦矮曲林3类;其中,山顶苔藓矮曲林主要分布于秦巴山区以南的山地,而偃松矮曲林和岳桦矮曲林主要分布于东北地区。②山顶苔藓矮曲林主要由亚热带、热带地区的常绿阔叶林在山顶或山脊受山顶效应等的影响演化而来;而寒温性矮曲林主要由寒温性针叶林或针阔混交林在山顶或山脊条件下长期演化而来。山顶苔藓矮曲林自东向西随地势升高,其分布的海拔高度也逐渐升高;寒温性偃松矮曲林和岳桦矮曲林分布高度自南向北逐渐降低。③矮曲林分布在气候林线以下的山地,其气候条件足以支撑山地森林的发育,但由于山顶效应的存在(如强风、气候干冷或湿冷及土壤贫瘠等),只能发育矮曲林而非垂直地带性的山地森林。④中国东南部的很多山地高度小于3000 m,山顶效应明显,矮曲林广泛发育,造成了假林线的普遍存在。 相似文献
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秦巴山区马尾松林和油松林的空间分布及亚热带与暖温带界线划分 总被引：1，自引：4，他引：1
秦岭不仅是中国南北的地理分界线,也是中国亚热带和暖温带的气候分界线,在中国地理生态格局中占有重要的地位和作用。由于过渡带的复杂性、过渡性和异质性以及划分指标、研究目的的不同,学术界关于这一南北地理—生态分界线的具体位置一直有争论。为了进一步揭示秦巴山区过渡带的特征,明确中国南北地理—生态分界线的位置,本文选择马尾松（Pinus massoniana）林和油松（Pinus tabulaeformis）林这两类分别代表中国南方亚热带针叶林和北方温带针叶林的植被,结合研究区SRTM地形数据、气温和降水数据等,以年降水、最冷月（1月）气温、最热月（7月）气温和年均温为气候指标,详细分析了这两类植被在秦巴山区的空间分布及二者分界线处的气候条件。结果表明：① 马尾松林和油松林的分界线及相应位置的气候指标可以作为亚热带与暖温带界线划分的植被—气候指标之一。秦巴山区亚热带针叶林（马尾松林）与温带针叶林（油松林）的分界线位于伏牛山南坡至汉中盆地北缘一线（秦岭南坡）海拔1000~1200 m处;分界线处气候指标稳定：年降水750~1000 mm,年均温12~14 ℃,最冷月气温0~4 ℃,最热月气温22~26 ℃。② 通过综合的植被—气候指标来划分秦巴山区亚热带和暖温带的界线,能更科学地确定气候带分界线的位置及过渡带的特征,更全面地反映地表植被—气候格局的变化。此外,秦巴山区亚热带与暖温带的界线应该是由亚热带与暖温带针叶林分界线、阔叶林分界线、灌丛分界线等组成的一个过渡带。本文的研究结果为亚热带与暖温带划分指标的选取提供了一定的科学依据。 相似文献
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Climatic conditions are difficult to obtain in high mountain regions due to few meteorological stations and, if any, their poorly representative location designed for convenient operation. Fortunately, it has been shown that remote sensing data could be used to estimate near-surface air temperature (Ta) and other climatic conditions. This paper makes use of recorded meteorological data and MODIS data on land surface temperature (Ts) to estimate monthly mean air temperatures in the southeastern Tibetan Plateau and its neighboring areas. A total of 72 weather stations and 84 MODIS images for seven years (2001 to 2007) are used for analysis. Regression analysis and spatio-temporal analysis of monthly mean Ts vs. monthly mean Ta are carried out, showing that recorded Ta is closely related to MODIS Ts in the study region. The regression analysis of monthly mean Ts vs. Ta for every month of all stations shows that monthly mean Ts can be rather accurately used to estimate monthly mean Ta (R2 ranging from 0.62 to 0.90 and standard error between 2.25℃ and 3.23℃). Thirdly, the retrieved monthly mean Ta for the whole study area varies between 1.62℃ (in January, the coldest month) and 17.29 ℃ (in July, the warmest month), and for the warm season (May-September), it is from 13.1℃ to 17.29℃. Finally, the elevation of isotherms is higher in the central mountain ranges than in the outer margins; the 0℃ isotherm occurs at elevation of about 4500±500 m in October, dropping to 3500±500 m in January, and ascending back to 4500±500 m in May next year. This clearly shows that MODIS Ts data combining with observed data could be used to rather accurately estimate air temperature in mountain regions. 相似文献
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2000—2019年秦岭南北实际蒸散发时空变化特征 总被引：1，自引：0，他引：1
基于遥感数据全面认识复杂地形单元实际蒸散发时空规律,对区域可持续水资源管理具有重要的意义。论文基于MODIS实际蒸散发(ET)数据,对2000—2019年秦岭南北ET时空变化特征进行分析,探究不同分区ET对植被变化的响应关系,进而识别ET趋势和年代变化的高相关海气环流因素。结果表明：① 在变化趋势上,以1000 m等高线为界,即秦岭地区北亚热带和山地暖温带的分界线,低海拔河谷地带为ET显著增加区,山地高海拔地区为ET下降区;② 除城市、乡镇周边地区,研究期间秦岭南北下垫面相对稳定,转为生态用地的活跃区主要分布在山地1000 m过渡带,其是ET与NDVI变化显著相关区,而1000 m以上高海拔地区两者相关性较低;③ ENSO、青藏高原北部气压异常,与秦岭山地、汉江谷地ET的趋势变化和年代波动显著相关,而西太平洋副热带高压与ET的趋势显著相关,与年代波动特征相关较弱。即发生中部型厄尔尼诺事件时,西太平洋副热带高压偏强,对流层低层形成异常反气旋,导致中国东部雨带北移,秦岭山地和汉江谷地降水偏少,气温偏高,ET往往偏大。研究结果启示：秦岭南北科学适应气候变化时,应关注秦岭山地、汉江谷地ET变化显著相关的环流信号;应深刻理解秦岭高海拔地区蒸散发下降趋势对区域水资源管理的影响。 相似文献