植被冠层降雨截留是降雨过程中被植被冠层所截留下来无法落到地面的降雨量, 是降雨再分配的首个环节, 在不同程度上影响着到达地面的降雨量空间分布, 从而影响土壤入渗、产流等水循环过程^[1-2]。了解地区的植被冠层降雨截留能力对科学评价一个区域植被的水源涵养能力以及土壤侵蚀缓解能力起着重要的作用。

国内外的学者对植被冠层降雨截留做了大量研究。早期的研究大多基于野外定点实测或者室内浸泡, 统计分析不同降雨强度下不同树种之间、不同林分之间或者不同区域之间植被冠层截留降雨能力差异^[3-7], 并建立简单的经验统计模型, 但是这种定点观测无法产生普适性的研究结果, 对于植被冠层结构和气候特征相似的林冠层系统才适用, 不能外延试验, 不易推广^[8-9]。随着大量研究的开展, 人们发现植被冠层降雨截留过程受到诸多因素的影响, 主要包括降雨量、降雨特性、冠层特征、雨前冠层湿润程度、气象条件等^[10-11], 随后一些带机理性的概念模型和物理模型逐渐涌现, 如Horton模型^[8]、Rutter模型^[12]、Liu模型^[13]、Gash解析模型^[14-15]、Aston模型^[16]、A.P.J.DE ROO模型^[17]等, 但由于模型参数较多, 给大尺度的植被冠层降雨截留能力估算带来了极大的困难。Aston ^[16]和A.P.J.DE ROO^[17]等学者提出在大尺度层面, 除了气象因素外, 植被叶面积指数是确定植被冠层降雨截留的关键因素。近年来遥感技术的成熟, 利用红光和近红外两个波段的反射率组成的光谱植被指数来估算叶面积指数被广泛应用和认可, 使得结合遥感等空间信息数据与植被冠层降雨截留模型估算大尺度植被冠层降雨截留能力成为新的研究热点^[17]。

广东省地处亚热带, 多暴雨、多山地、多红壤的自然环境条件, 造成广东省的水土流失十分的严重^[18]。近30年, 广东省森林数量和质量都发生了较大的变化, 广东省特别是珠三角地区经济得到迅速发展, 城市扩张建设征用了大量的林业用地, 大量的天然林被毁, 林业面积曾一度大面积减少, 20世纪90年代以来, 全省实施林业保护政策和灭荒造林工程, 林地面积逐步回升, 但依然呈现天然林不断减少, 人工林不断增多的局面^[19]。在森林结构和质量变化的背景下, 定量模拟和分析广东省植被冠层降雨截留及其时空变化特征, 有助于全面了解广东省生态水文耦合机理, 揭示生态系统对水文过程的调节作用, 认清森林对水土流失的缓解作用, 并指导林业政策提供理论依据。

本文采用A.P.J.DE ROO等^[17]构建的植被冠层降雨截留模型, 结合地面监测站点降雨数据和MOIDS叶面积指数(LAI)遥感数据, 定量模拟和分析了2004—2016年的广东省流域尺度植被冠层降雨截留能力的时空分布特征。与前人的研究以山(祁连山^[3-4]、六盘山^[5-6]等)、森林群落(贵州典型森林群落^[20])、植被类型(青海云山林^[3-4]、高山栎林^[21]、杉木人工林^[22]、毛竹林^[23]、次生毛竹林^[24]等)、自然保护区(托木尔峰自然保护区^[25]、井冈山国家级自然保护区^[26]等)为研究对象不同, 本研究以流域尺度作为研究单元。流域是由社会、经济、自然和环境相互作用共同耦合而成的单个独立的完整生态系统, 以流域作为研究尺度, 其研究结果更具有理论意义和应用价值。

1 区域概况

广东省是我国的南大门, 与香港、澳门、广西、云南、江西及福建接壤, 地跨中亚热带、南亚热带和北热带, 气候温暖、热量丰富, 降雨总量多、强度大、季节性强^[7]。地貌多样, 以山脉为主, 山脉之间有大小谷地和盆地分布, 此外还有以珠江三角洲为代表的冲积平原。河流众多, 集雨面积3000 km²以上河流有珠江、韩江、鉴江、漠阳江、东江、西江、北江等, 形成了7大流域(图 1)。植被类型多样, 自然森林植被由北向南分布有亚热带常绿阔叶林、亚热带季雨林和热带季雨林。广东省最重要的地带性土壤是红壤、赤红壤、砖红壤, 面积分别占全省土壤面积的37.96%、24.8%、5.15%。广东省本底土壤肥力较差, 加之因人为因素, 自然植被破坏较多, 水土流失也较严重^[18]。

2 数据与方法 2.1 数据收集与处理

(1) 降雨数据

来自广东省87个基准地面气象观测站点的2004年1月—2016年12月日降雨量数据, 数据精度0.1 mm。利用ArcGIS反距离加权插值法, 将站点测得的日降雨量数据插值生成500 m×500 m分辨率的日降雨量栅格数据, 再将每天的降雨量数据累加得到月累计降雨量数据和年累计降雨量数据。

(2) 叶面积指数(LAI)遥感数据

叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)是指单位地表面积上方植物叶面积之和^[27]。由于早期的遥感数据分辨率较低, 且不同数据源产品的不确定性使其可比性难以保证, 文中采用来自地理空间数据云MODIS陆地标准产品—MOD13A1(16天合成的分辨率为500 m的植被指数产品)。MODIS仪器与NOAA卫星和陆地其他卫星相比：1)空间分辨率大幅提高。由NOAA的千米提高到了MODIS的百米级。2)时间分辨率更具优势。MODIS卫星一天可过境4次(NOAA卫星一天过境2次), 对各种突发性、快速变化的自然灾害有更强的实时监测能力。3)光谱分辨率大大提高。MODIS卫星有36个波段(NOAA卫星有5波段), 这种多通道观测增强了对地球复杂系统的观测能力和对地表类型的识别能力。本文利用ENVI软件对原始MODIS-LAI数据进行拼接并裁剪, 提取了广东省范围内的LAI数据, 然后用ArcGIS软件对数据进行加和平均, 获取广东省2004—2016年每月和每年的LAI栅格数据(分辨率为500 m)。为保证分析的准确性, 本文仅选择高质量的MODIS-LAI数据(标记为0, 1, 2)进行分析。

(3) 小流域划分

基于广东省30 m分辨率的数字高程数据DEM(Digital Elevation Model), 利用ArcGIS的水分分析工具, 将二、三级支流以下以分水岭或下游河道出口断面为界, 集水面积在50 km²以下的相对独立和封闭的自然汇水区域划分为小流域(图 1), 共划分为7大流域(北江流域、东江流域、韩江流域、西江流域、珠江流域、漠阳江流域、鉴江流域), 1367个小流域。

2.2 方法

(1) 基于次降雨量数据的植被冠层降雨截留量计算

采用A.P.J.DE ROO等^[17]构建的植被冠层降雨截留模型, 基于叶面积指数和降雨量计算植被冠层降雨截留量。具体计算公式如下：

(1)

(2)

(3)

式中, S_v为每次降雨的植被冠层降雨截留量(mm), P_cum为每次降雨的降雨量(mm), S_max为最大植被冠层降雨截留能力(即截留容量, mm), η为校正系数, LAI为叶面积指数。该公式的理论假设是当P_cum=0时, S_v=0, 当P_cum→∞时, S_v=最大截留量S_max。

(2) 基于次降雨量数据的植被冠层降雨截留率计算

植被冠层降雨截留率是每次植被冠层降雨截留量占每次降雨量的百分比, 见公式(4)：

(4)

式中, a为植被冠层降雨截留率(%), 其他同上。

(3) 月均/年均植被冠层降雨截留量/率计算

将一个月内基于次降雨量数据的植被冠层降雨截留量/率计算结果, 进行加和平均, 得出月均植被冠层降雨截留量/率, 同理, 将一年内基于次降雨量数据的植被冠层降雨截留量/率计算结果, 进行加和平均, 得出年均植被冠层降雨截留量/率。

(4) 利用倾向值法(SLOPE)分析广东省植被冠层降雨截留率的变化趋势

为明确各流域的时间变化特征, 本文利用一元线性回归模型计算2004—2016年13年间的变化斜率, 即倾向值(SLOPE), 来分析每个流域植被冠层降雨截留率的线性倾向^[28], 计算公式为：

(5)

式中, n是总年份数, 等于13；x_i是第i年(2004年为第一年)；A_i代表第i年对应的植被冠层降雨截留率。

(5) 植被冠层降雨截留量等级划分标准

为直观反映广东省植被冠层降雨截留能力的空间分布特征, 根据2004年的累计植被冠层降雨截留量, 以60 mm和90 mm分别作为阈值, 将广东省植被冠层的降雨截留能力划分为高截留区、中截留区和低截留区3个等级, 如表 1所示。

3 结果与分析 3.1 广东省累计降雨量时空变化特征

广东省降雨主要呈现由南向北逐渐递减的空间格局特征, 这种格局在多雨年份尤为突出(图 2)。对广东省年平均降雨量栅格数据进行统计, 分析发现2004年、2008年、2012年、2016区域年降雨量平均值分别为1334.18、1531.58、1875.43、2327.89 mm, 可见近年来受全球气候变暖的影响^[29], 广东省降雨整体呈现增加的趋势。其中, 增加最为明显的区域是沿海地区和粤东地区, 这主要受夏秋季副热带气旋等极端气候的增加^[29]所致(图 2)。从7大流域来看(图 3), 每个流域的降雨量均呈现增加的趋势, 与广东省整体趋势相同。西江流域和珠江流域每年的增长速度尤为突出, 增长范围介于0—1000 mm；北江流域、东江流域和韩江流域在2004—2008年降雨量略有增长, 增长范围介于0—90 mm, 2008—2016年降雨量增长较为快速, 增长范围介于0—1200 mm；漠阳江流域和鉴江流域2004—2008年降雨量增长较为快速, 增长范围介于0—730 mm, 2008—2012年降雨量增长缓慢, 增长范围介于0—240 mm, 2012—2016年降雨量略有减少, 减少范围介于0—160 mm。此外, 年平均降雨量数据呈现明显地带性, 沿海的降雨量明显大于内陆。降雨量相对较少的区域多处于四周高, 中间低的盆地地貌(例如北江流域), 四周的高地是造成其降雨量相对较少的原因。降雨相对较多的区域一般处于地形较为平坦的沿海或处于两边高耸中间低洼的谷地(如漠阳江流域)。

3.2 广东省叶面积指数时空变化特征

将年均叶面积指数值划分为19个等级(即小于0.2, 0.2—0.4, 0.4—0.6, 0.6—0.8, 0.8—1.0, 1.0—1.2, 1.2—1.4, 1.4—1.6, 1.6—1.8, 1.8—2.0, 2.0—2.2, 2.2—2.4, 2.4—2.6, 2.6—2.8, 2.8—3.0, 3.0—3.2, 3.2—3.4, 3.4—3.6和大于3.6), 从空间分布格局来看(图 5), 广东省地表植被存在较大的空间异质性。珠三角地区、潮汕平原、雷州半岛以及山脉间大小谷地、盆地植被指数均较低(0.0—0.2), 究其原因是：(1)珠三角地区是广东省经济发达、人口较密集、开发强度较大的主要地区, 而潮汕平原由于常年遭受台风的侵袭以及来自海洋的海风、海雾等因素^[28]影响植被的生长, 珠江三角地区和潮汕平原植被覆盖度最低, 叶面积指数小于1.2；(2)雷州半岛位于广东省最南端且地处热带, 地势呈龟背形向三面倾斜, 河流短浅且径流速度快, 夏季风降雨困难, 导致雷州半岛易发生干旱, 又因其地处亚热带季风区, 是台风的主要路径, 每年5—10月受台风影响^[30]易发生洪涝灾害之苦, 故植被生长环境较差。斜贯粤西、粤中和粤东北的罗平山脉、粤东的莲花山脉、粤北的一些弧形山脉、粤东少量西北至东南走向的山脉、粤东和粤西西南至东北走向的山脉年均叶面积指数均在2以上, 这是由于这些地区植被立地及生长条件较好^[31], 森林覆盖面积较大, 森林质量较高^[32]。可见地形地貌等生态本底以及经济发展程度是目前影响广东省植被空间分布格局的重要因素。从历年的变化情况来看(图 5), 广东省2004、2008、2012和2016年年均叶面积指数分别为1.50、1.57、1.59、1.80, 可见近年来广东省整体植被覆盖率在增加。按照7大流域进行进一步分析发现(图 6), 北江流域、西江流域和漠阳江流域年均叶面积指数增加量最大, 从2004年的1.51持续增长到2016年的2.14；珠江流域和东江流域年均叶面积指数略有增加, 珠江流域从2004年的0.98持续增长到2016年的1.27, 东江流域从2004年的1.71持续增长到2016年的1.91；而韩江流域年均叶面积指数增长不明显, 在2012年后甚至出现略微减少的趋势。从月均变化情况来看(图 4), 3—10月(春季、夏季和初秋)是植被的生长期, LAI指数持续增长；11—2月(深秋和冬季)是植被的休眠期, 11月开始LAI指数持续减小, 2月份到达低谷。

3.3 广东省植被冠层降雨截留能力时空变化特征 3.3.1 广东省植被冠层降雨截留量年际变化

基于2004年累计植被冠层降雨截留量, 依据截留等级划分标准, 将广东省累计植被冠层降雨截留量空间分布分为3个不同区域(图 7)。

Ⅰ高截留区：集中分布在山地植被茂盛的地区, 即西山河流域、白云水流域、凤江水流域、波罗坑流域、新丰江流域、西林河流域、忠信水流域、柏埔河流域、清溪河流域、西支江流域。由表 2可以看出, 2004—2016年的高截留区年平均植被冠层降雨截留量都在90 mm以上, 总体呈缓慢增长的趋势。

Ⅱ中截留区：集中分布在粤东、粤北、粤西的东北等山地和山脉间大小谷地地区, 即织篢河流域、潭水河流域、曹江河流域、黄华江流域、漠阳江流域、锦江流域、镇海水流域、新兴江流域、南江流域、绥江流域、小北江流域、浜江流域、北江流域、浈江流域、翁江流域、流溪河流域、增江流域、东江流域上游、琴江流域、梅江流域、韩江流域、榕江流域、黄岗河流域。

Ⅲ低截留区：集中分布在珠江三角洲平原、雷州半岛、潮汕平原、粤西西南地区, 即南渡河流域、西溪河流域、九洲江流域、凌江流域、鉴江流域、梅江流域、沙琅江流域、三夹海流域、潭江流域、西江流域、沧江河流域、珠江流域、东江流域下游、螺河流域、龙江流域、练江流域、岐岭河流域、宁江流域、程河流域、三利溪流域、浈江流域、武江流域等。

由表 2可以看出, 2004—2016年的3个级别截留区的年平均植被冠层降雨截留量均在逐年增长。至2016年, 中截留区的年平均植被冠层降雨截留量已超过90 mm的阈值, 达到131.83 mm, 同时低截留区的年平均植被冠层降雨截留量也超过60 mm的阈值, 达到70.26 mm。可见, 近年来随着年降雨的增长和植被覆盖率的提升, 高级别的截留区(高截留区和中截留区)数量也在增加。

3.3.2 广东省植被冠层降雨截留率年际变化

2004—2016年月植被冠层降雨截留率(图 8)均呈现以下规律：3月份的植被冠层降雨截留率最低, 4月份开始回升, 10月份达到植被冠层降雨截留率的最高值, 11月开始减少直到次年3月。但是值得注意的是, 随着年份的推进, 月份之间的波动不断减缓, 从2004年的月均植被冠层降雨截留率差异(最大值与最小值之间的差别)6.26%减少到2016年的4.41%。2004—2016年广东省植被冠层降雨截留率空间分布图(图 9)的统计结果表明, 广东省2004、2008、2012年植被冠层降雨截留率持续下降, 2016年植被冠层降雨截留率略有上升, 年平均值分别为4.80%、4.53%、4.05%、4.13%。结合公式(1)—(4)以及降雨和LAI的年变化趋势, 我们认为导致这种时间变化趋势原因可能有以下两个方面：虽然近年来降雨量和LAI均在增加, 但是(1)降雨量的增加一方面会一定程度增加植被冠层对降雨的截留量(公式1), 而植被叶片对水分的吸收有一个饱和值, 一般来说, 前期随着降雨量的增加植被冠层对降雨的截留量也在逐渐增加, 但当降雨量增加到一定程度时, 植被冠层对降雨的截留量将逐渐达到饱和, 植被冠层降雨截留量趋于平稳；(2)另一个方面, 降雨量的增加对植被冠层降雨截留率起抑制作用(公式4), 当这种抑制作用大于植被冠层LAI增加给植被冠层降雨截留率所带来的驱动作用(公式4)时, 植被冠层降雨截留率将呈现下降的趋势。

从空间分布来看(图 9), 2004年广东省的植被冠层降雨截留率总体呈现山区东西两翼高, 山区中部以及沿海地区低的显著空间差异格局, 此时植被冠层降雨截留率大于5%的流域有149个, 占全省国土面积40.75%, 而小于5%的流域有1227个, 占全省国土面积的59.25%, 最大植被冠层降雨截留率和最小植被冠层降雨截留率分别为11.67%、0.33%。但是随着时间的推移, 这种空间的差异越来越小, 到2012年, 植被冠层降雨截留率大于5%的流域仅有79个, 占全省国土面积的10.49%, 最大植被冠层降雨截留率和最小植被冠层降雨截留率分别为10.41%、0.34%。2004—2012年, 年均植被冠层降雨截留率减少较为明显的流域有南江流域、武江流域和琴江流域、西江流域与北江流域交界处和东江流域。但到2016年这种空间变化趋势得到减缓, 粤北地区和粤西地区植被冠层降雨截留率略有的上升, 增加范围介于0—1.22%, 但粤东地区依然呈现明显下降趋势, 尤其是韩江流域植被冠层降雨截留率下降最为明显, 减少范围介于0—1.12%。导致年际空间差异性逐渐减少的原因主要是：从4.1和4.2的分析发现, 随着年均LAI的增加和年降雨量的增加, 年均LAI的空间异质性在增大(图 5), 而年均降雨量的空间异质性在减小(图 2)。在LAI降雨截留量饱和阈值(公式1)和降雨量对植被冠层降雨截留率的抑制效应(公式4)的共同作用下, 年均降雨的空间同质性对植被冠层降雨截留率空间格局的影响被进一步放大, 而年均LAI的空间异质性对植被冠层降雨截留率空间格局的影响被进一步缩小, 最后导致植被冠层降雨截留率的空间差异性在逐步减少的时间变化趋势特征。从2004—2016年slope变化图(图 10)来看, 植被冠层降雨截留率增长空间仅分布在湛江南部以及阳江、茂名。

从7大流域来看(图 11), 北江流域和西江流域2004—2012年植被冠层降雨截留率缓慢下降, 减少范围介于0—1.33%, 2012—2016年植被冠层降雨截留率有所上升, 增加范围介于0—0.74%；东江流域和韩江流域2004—2016年植被冠层降雨截留率持续下降, 减少范围介于0—1.41%；鉴江流域2004—2016年植被冠层降雨截留率基本保持不变；漠阳江的植被冠层降雨截留率波动最大, 呈现先降后升的趋势。

3.4 气候与土地利用变化对典型流域植被冠层降雨截留率时空变化特征的影响

为分割背景气候以及土地利用变化对流域植被冠层降雨截留率的影响, 而森林生态系统是影响植被冠层降雨截留率的主要土地利用类型^[33], 因此本文首先在中亚热带、南亚热带南区、南亚热带北区和北热带(图 12)分别选取森林覆盖率相近(约70%)的两个流域(表 3), 分析所选流域内植被冠层降雨截留能力的特征(图 13)。研究发现, 在同等森林覆盖率的情况下, 中亚热带的植被冠层降雨截留率为2.48%—5.08%, 南亚热北区的植被冠层降雨截留率为4.03%—5.13%, 南亚热南区的植被冠层降雨截留率为3.35%—4.15%, 北热带的植被冠层降雨截留率为2.34%—3.10%。可见气候区域对流域植被冠层降雨截留能力影响作用不存在显著的差异。

为剔除气候带的影响, 分析地表覆盖变化对植被冠层降雨截留能力的影响, 本文进一步提取各个气候带内所有完整流域的森林生态系统, 分析每个流域内森林覆盖面积比例与植被冠层降雨截留能力之间的关系, 可以发现除中亚热带外, 其他气候带的森林覆盖率与年均植被冠层降雨截留率之间均存在显著的线性相关关系(P < 0.001)(图 14)。其中, 亚热带南区和北区的相关性较好, 相关性分别达到0.81和0.65, 而中亚热带和北热带的相关性较差, 相关性分别仅为0.23和0.19。可见, 森林覆盖对植被冠层降雨截留能力有着一定的影响, 但这种影响在部分区域不太明显。本文进一步通过分析发现森林内部的异质性(针叶林、阔叶林等林相的比例)比例发现(图 15), 相关性较高的亚热带南区和亚热带北区均拥有较高的阔叶林比例, 而相关性较差的中亚热带和北热带则拥有较高的针叶林或针阔混交林比例, 可见阔叶林比例可能对流域植被冠层降雨截留能力起着关键的作用, 但是这一结论尚需要未来更多的数据分析来支撑。

4 讨论和结论

植被的水源涵养功能是植被生态系统中的重要生态功能之一, 植被冠层作为植被生态系统中的接触到大气降雨的界面, 可以通过对降雨的截留作用, 改变降雨的分配过程, 缓和地表径流^[34]。过去的研究大多基于实地观测定点实验^[35], 并重点关注森林生态系统的植被冠层降雨截留能力^[36]。然而一个区域内的其他生态系统类型的植被冠层也能对降雨起到很好的截留作用, 例如草地生态系统类型^[37]、农田生态系统类型^[38]。本研究利用MODIS遥感数据对植被冠层信息获取的时空优势, 结合植被冠层降雨截留模型, 系统全面地重现了广东省历史时期的植被冠层降雨截留能力, 本研究得出了以下几个结论：

(1) 本文基于MODIS LAI遥感数据估算的广东省小流域尺度的年均植被冠层降雨截留率变动范围是0.33%—11.67%, 与尹伊和陈海山^[2]用CLM4.0模拟全球尺度下的年平均植被冠层降雨截留率中广东地区结果基本一致, 可见本文基于模型的模拟结果精度可靠。但低于森林生态系统的研究结果^{[4-5, 7, 21-26]}, 这是由于森林生态系统一般具有较高的植被冠层降雨截留能力, 而本研究估算的是流域内所有生态系统类型的平均植被冠层降雨截留率。这种估算方法能更为准确全面得评估流域的真实植被冠层降雨截留能力。但是值得注意本文所采用的模型仅考虑了LAI和降雨这两个因素, 实际上, 植被冠层降雨截留能力还会受到其他因素的影响, 如地势、风速、风向、气温等^[2], 因此未来模型有待进一步的优化。

(2) 植被叶面积指数是决定广东省植被冠层降雨截留能力空间格局的主导因素。由植被冠层降雨截留量和植被冠层降雨截留率计算公式可知, 降雨量和植被叶面积指数是影响区域植被冠层降雨截留时空特征的因素, 两者的时空特征与变化共同决定着研究区内地表植被冠层降雨截留及其变化时空特征。通过本文的研究发现, 广东省植被冠层降雨截留能力呈现山区东西两翼高, 山区中部以及沿海地区低的显著空间差异格局, 这种空间格局与植被覆盖LAI主要呈现由珠三角向外围递增的圈层空间格局特征密切相关, 而与由南向北逐渐递减的降雨空间格局特征相关性不大。这是因为, 广东省雨水充沛, 且以强度降雨较大为主^[29], 叶片容易达到其最大饱和截留量^[39], 从而导致植被冠层降雨截留能力主要取决于叶片面积的多少, 而不受降雨量多少的约束。

(3) 降雨是影响广东省整体植被冠层降雨截留能力时间变化趋势特征的重要因素。2004—2012年广东省内植被冠层降雨截留率年平均值持续下降, 2016年植被冠层降雨截留率略有上升, 并且随着时间的推移, 流域之间的植被冠层降雨截留率差异越来越小。这是由于随着年均LAI的增加和年降雨量的增加, 年均LAI的空间异质性在增大(图 5), 而年均降雨量的空间异质性在减小(图 2)。在LAI植被冠层降雨截留量饱和阈值^[31](公式1)和降雨量对植被冠层降雨截留率的抑制效应(公式4)的共同作用下, 年均降雨的空间同质性对植被冠层降雨截留率空间格局的影响被进一步放大, 而年均LAI的空间异质性对植被冠层降雨截留率空间格局的影响被进一步缩小, 最后导致植被冠层降雨截留率的空间差异性以及植被冠层降雨截留率在逐步减小的时间变化特征。

(4) 阔叶林是广东省植被冠层降雨截留的主要贡献者。通过分析四年4个气候带同等森林覆盖率的情况下的植被冠层降雨截留率发现, 植被冠层降雨截留能力在4个气候带中无显著的差异。而流域内森林覆盖面积比例则与植被冠层降雨截留能力存在着显著的相关关系, 可见流域的植被冠层降雨截留能力受地表覆盖的影响远远大于背景气候的影响, 而流域内阔叶林占森林面积的比例对广东省植被冠层降雨截留率起着最为关键的作用, 但是这一结论尚需要未来更多的数据分析来支撑。

基于以上结论, 在降雨量不断增加的气候背景下, 为进一步提高植被冠层降雨截留能力, 政府应该把重点放在提高地表覆盖的LAI上, 也就是进一步加强对流域生态系统的保护和建设。然而, 广东省各地的经济发展水平, 自然生态本底特征差异较大, 这就需要相关部门因地制宜地制定可行的政策方案, 例如对于经济发展水平较高的珠三角地区, 经济发展对土地的需求量较大, 应鼓励以公园+绿道+街角绿地为主体的绿地系统构建模式；对于林地面积较高的粤北山区, 则应加强森林的保育, 促进森林的自然演替, 从而提供森林的质量, 形成较高LAI覆盖地表比例；而对于湛江等沿海水土流失较为严重的地区, 应鼓励以红树林+阔叶林+高密度草地为主体的生态系统覆盖模式。