本书简要阐述了植被变化下水文模拟与响应的基本理论与方法，系统分析了植被变化对中国水循环的影响机制。本书首先建立了耦合植被动态信息的大尺度分布式水文模型；然后采用机器学习技术构建了中国尺度分布式水文模型的参数区域化方案；最后辨识了不同区域水循环要素（产流、蒸散发）变化的主要驱动因子，定量评估了气候变化和植被变化对中国水循环的影响和相对贡献，揭示了1982—2012年中国水循环变化的驱动机制。 本书对于认知植被变化下水循环演变规律及其驱动机制等方面具有一定的理论和实践指导意义，可供从事水文水资源与生态研究相关工作的科研人员、大学教师和相关专业的研究生，以及从事水资源管理研究的技术人员参考

前言
本书关键缩写/符号对照表
第1章 绪论
1.1 植被变化下的水文响应研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 植被变化下水文响应研究方法
1.2.2 气候变化和植被变化对水循环的影响
1.3 植被变化下的水文响应已有研究的不足
1.4 本书研究内容与技术路线
1.4.1 研究内容
1.4.2 技术路线
第2章 考虑植被动态信息的分布式时变增益模型
2.1 分布式时变增益模型的发展
2.2 耦合植被动态信息的DTVGM-PML
2.2.1 蒸散发模块
2.2.2 融雪模块
2.2.3 产流模块
2.2.4 汇流模块
第3章 中国高分辨率DTVGM-PML模型率定与检验
3.1 研究区域及数据
3.1.1 研究区域
3.1.2 研究数据
3.2 模型率定
3.3 模拟验证
第4章 中国尺度DTVGM-PML模型参数区域化
4.1 参数区域化方案
4.1.1 机器学习算法GBM
4.1.2 多元逐步线性回归
4.2 结果分析
4.2.1 参数区域化精度
4.2.2 水文模拟验证
4.2.3 水文模型参数主导因子识别
4.3 对参数区域化方案的讨论
4.3.1 GBM参数区域化方案的优势
4.3.2 模型参数主导因子理解
4.3.3 参数区域化的必要性
第5章 气候变化和植被变化对中国水循环的影响
5.1 研究方法
5.1.1 驱动因子
5.1.2 偏相关分析
5.1.3 情景实验设计
5.1.4 去趋势法
5.2 研究结果
5.2.1 植被变化趋势
5.2.2 水循环演变规律
5.2.3 主导驱动因子识别
5.2.4 驱动因子对水文要素的影响
5.2.5 植被变化对水文要素变化的相对贡献
第6章 总结与展望
6.1 主要工作与结论
6.2 研究展望
参考文献