综合考虑植被现状，利用遥感反演模拟区域土壤水分分布，基于植被耗水模型，模拟不同区域土壤水分植被承载力。
首先以干旱指数、土壤质地、植被类型、坡度、坡向等因子为主要划分依据，将研究区划分成了28987个植被响应单元（VRU）。其次，利用数理统计的方法将NOAA-AVHRR数据集进行降尺度处理，对1982-2006年NOAA-AVHRR 16天最大合成NDVI数据集和2000-2017年MODIS-MOD13A2 16天最大合成NDVI数据集进行融合，获得1982-2017年空间分辨率为1km的年值NDVI数据集。并利用Mann-Kendall（MK）趋势检验分析方法，对1982-2017年植被数据集进行趋势检验，获得研究区植被无明显变化的区域，作为植被稳定区。利用VRU与稳定的自然植被区域相嵌套，得到14431个VRU，包括1720个VRU类别。
利用实测数据对Bridge Event And Continuous Hydrological（BEACH）土壤水分模型的参数进行进一步率定，并对模型进行改进，使之能够同时模拟四层（0-10、10-40、40-100和100-200 cm）土壤水分含量。
以上述土壤水分模型模拟获得的四层土壤水分为自变量，以植被盖度为因变量，对各植被响应单元内做多元线性回归分析。共获得1720个多元线性拟合函数。
根据研究获得的土壤水分与植被盖度的拟合函数，以近10年（2008-2017年）土壤水分为自变量，计算该时段内的植被盖度，得到在该时段内土壤水分所能承载的植被盖度，作为土壤水分植被承载力。分别提取每个象元的最大值、最小值与平均值，代表自然条件下，该时段内土壤水分所能承载的植被盖度的上限、下限以及当前植被盖度。
综合考虑植被现状，利用遥感反演模拟区域土壤水分分布，基于植被耗水模型，模拟不同区域土壤水分植被承载力。
利用数理统计的方法将NOAA-AVHRR数据集进行降尺度处理，对1982-2006年NOAA-AVHRR 16天最大合成NDVI数据集和2000-2017年MODIS-MOD13A2 16天最大合成NDVI数据集进行融合，获得1982-2017年空间分辨率为1km的年值NDVI数据集。并利用Mann-Kendall（MK）趋势检验分析方法，对1982-2017年植被数据集进行趋势检验，获得研究区植被无明显变化的区域，作为植被稳定区。利用VRU与稳定的自然植被区域相嵌套，得到14431个VRU，包括1720个VRU类别。利用遥感反演模拟区域土壤水分分布，基于植被耗水模型，模拟不同区域土壤水分植被承载力。
根据研究获得的土壤水分与植被盖度的拟合函数，以近10年（2008-2017年）土壤水分为自变量，计算该时段内的植被盖度，得到在该时段内土壤水分所能承载的植被盖度，作为土壤水分植被承载力。分别提取每个象元的最大值、最小值与平均值，代表自然条件下，该时段内土壤水分所能承载的植被盖度的上限、下限以及当前植被盖度。
数据质量良好
| # | 编号 | 名称 | 类型 |
| 1 | 2016YFC0500900 | 中国北方半干旱荒漠区沙漠化防治关键技术与示范 | 国家重点研发计划 |
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CSTR:11738.11.ncdc.ZDYF.db1685.2022
10.12072/ncdc.ZDYF.db1685.2022
