《Four-decades of sediment transport variations in the Yellow River on the Loess Plateau using Landsat imagery》论文笔记
研究背景：
（1）SSC是评估河流健康、预测水文变化以及进行水资源开发的重要参数。黄河作为全球悬浮泥沙浓度最高的河流之一，其泥沙主要来源于流经的黄土高原。自20世纪50年代以来，通过实施如水土保持工程、修建水坝等人类活动，黄河流域的泥沙运输量显著减少，尤其是在黄土高原的区域。
（2）尽管已有大量的现场数据表明黄河的悬浮泥沙浓度有所下降，但长期、连续和详细的时空数据仍然缺乏，尤其是在黄河这种高度浑浊的水域。依赖水文站的监测数据进行SSC分析在空间和时间上具有不连续性，同时难以准确捕捉长时间尺度的变化。现有研究较少利用遥感技术对黄河SSC的空间和运输机制进行深入分析。现有的遥感模型大多应用于低浑浊度水体，对于如黄河这样的高浑浊河流，模型的准确性和适用性仍需提高。
研究目标：
（1）开发基于遥感的SSC模型：该研究旨在利用Landsat系列卫星影像，结合12个水文站的现场数据，开发一个高精度的SSC模型，以便能够获取长时间序列的SSC数据。
（2）分析SSC的时空变化及其驱动因素：通过所开发的模型，研究将深入分析黄河及其主要支流在过去四十年中的SSC变化，识别出自然因素和人类活动（如水坝建设、土壤侵蚀控制等）对SSC的影响。
（3）为流域管理提供科学依据：研究结果将为理解全球河流中的泥沙运输动态以及制定流域生态管理和水资源管理政策提供参考。
研究数据与方法
（1）研究数据
现场水文数据：从12个水文站获取了1986年至2022年的每日SSC数据，以及水文流量数据。
Landsat卫星影像数据：使用了Landsat-5、Landsat-7、Landsat-8和Landsat-9等卫星的长期存档影像数据，通过Google Earth Engine平台获取，覆盖了1986年至2022年间的水体反射率数据。
气候与人类活动数据：结合了降水量、气温、植被指数（NDVI）、人口密度、地形数据（土壤可蚀性因子、坡度等），以及水坝和其他水利工程的分布和容量数据，用于分析SSC的时空变化驱动因素。
（2）方法：
基于现场水文站数据与Landsat卫星影像，研究开发了一种经验模型，用于估算黄河流域的SSC。
为了保证模型在不同Landsat卫星间的一致性，研究开发了基于光谱波段调整因子的校准方法，使得不同卫星传感器的数据能够统一应用于SSC估算。
研究结果：
（1）悬浮泥沙浓度（SSC）模型的开发与验证：研究成功开发了一个基于Landsat卫星影像的高精度SSC经验模型，能够有效估算黄河及其主要支流的SSC。模型验证结果表明，该方法具有较高的准确性（R² > 0.86），能够准确反映实际的泥沙浓度变化。通过跨卫星校准模型，研究解决了不同Landsat传感器之间数据一致性的问题，使得该模型能够应用于长时间序列的卫星数据分析。
（2）SSC的时空变化特征：
长期趋势：从1986年到2022年，研究发现黄河及其支流的SSC在大部分河段呈现显著下降趋势，其中超过97%的河段显示了下降趋势，超过50%的河段达到统计显著水平（p < 0.05）。这主要归因于持续的水土保持措施和人类治理活动。
季节性变化：SSC在夏季和秋季（7-9月）最高，而在冬季和春季（1-3月）最低，这反映了与降水和水流量的季节性变化相关的特征。
空间异质性：SSC的空间分布存在明显差异，研究识别出一些主要泥沙来源的支流（如黄甫川、窟野河、汾河），以及在河流不同段落中的沉积和侵蚀模式。
（3）驱动因素分析：
人类活动的影响：研究表明，人类活动，特别是水土保持措施、修建水坝和农田退耕还林等，对SSC的减少起到了主要作用。例如，近年来在黄土高原上的水土保持项目有效降低了泥沙浓度。
自然因素的影响：降水和流量是影响SSC季节性变化的主要自然因素，但其在不同时间段内的影响存在差异。极端天气事件（如暴雨和大风）会导致短期内SSC的显著波动。
（4）悬浮泥沙通量（SSF）分析：
通过计算黄河干流和11个主要支流的SSF，研究揭示了不同河段的沉积和侵蚀状态。例如，黄河干流的悬浮泥沙通量在主要的水利工程（如三门峡和小浪底水库）下游显著减少，这表明水库调节对泥沙沉积有显著影响。
一些主要支流（如窟野河和黄甫川）作为主要的泥沙输入源，尽管近年来有减少趋势，但仍然是黄河泥沙的重要贡献者。
（5）水土保持措施的成效：
研究结果表明，自20世纪50年代以来的水土保持措施，包括植树造林、修建梯田和修建水坝，对减少SSC具有重要效果。研究通过长时间序列的数据证明了这些治理措施的有效性，并为未来的流域治理和生态管理政策提供了科学依据。
