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黑河流域土地覆盖分类数据的建立及其影响的模拟 总被引：6，自引：4，他引：2
基于黑河流域1:100000土地覆盖分布图, 融合了1:1000000植被分类图, 按照美国地质调查局(USGS)提出的土地覆盖分类标准, 合成了与全球土地覆盖类型分类标准相同的空间分辨率为1 km黑河流域土地覆盖类型分布(简称综合分类).将综合分类数据与USGS全球土地覆盖类型数据在黑河流域范围内进行对比, 发现土地覆盖类型分布变化区域主要集中在流域中游的绿洲区, 许多绿洲在全球数据中体现为草地, 在综合分类中为灌溉农田, 同时综合分类数据中较全球数据增加了许多城镇用地.利用两套土地覆盖类型分布数据对2003年黑河流域中上游大气要素进行了模拟, 比较了不同土地覆盖类型分布对气温等大气要素的影响, 结果显示, 土地覆盖参数中地表反照率和比辐射率的空间分布与近地层大气要素和土壤温、湿场分布的空间相关性高;比辐射率和粗糙度变化对局地大气、土壤要素影响较大, 绿洲区土地覆盖类型大多由草地变为灌溉农田, 导致了气温升高, 其中不排除城市化的影响, 无论从特征参数变化与大气要素模拟值变化场的空间相关性还是特征参数变化引起的气温变化的关系看, 气温变化与比辐射率变化关系较密切.在黑河流域中上游可以通过增大灌溉农田比辐射率来提高气温模拟的准确性, 这一结论还需要更多的观测与模拟的验证. 相似文献
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黑河流域土壤质地分类数据建立及其模拟效果检验 总被引：2，自引：0，他引：2
原全球土壤质地类型分布在黑河地区的数据(下称原全球数据)不能体现该流域不同海拔高度土壤分布的非均匀性特征,为了定量表征研究区土壤的非均匀分布,在流域范围收集了53个土壤亚类剖面数据,对照土壤三角,与国际通用的STASGO 30 s土壤质地类型分类标准对应,基于黑河流域1∶100000土壤亚类分布图,建立了黑河流域30 s分辨率的土壤质地类型分布图(黑河数据)。这套数据可以描述出原全球STASGO 30 s数据不能表现出的山区和绿洲区的土壤非均匀分布实际。分别使用黑河数据和原全球数据作为下垫面土壤分布,运用耦合了陆面过程的中尺度大气模式,对黑河流域中上游区域进行了模拟,检验了两套数据对气温模拟的准确性,讨论了土壤分布变化对环境要素模拟的影响。结果表明,使用黑河土壤分布数据对上游山区的气温模拟性能好于原全球数据,中游绿洲区使用两套土壤分布数据的模拟值都偏高,大部分站点使用黑河土壤分布数据的模拟值略高于使用原全球数据的模拟值。这可能与模式中使用的全球土壤水、热参数在研究区的代表性以及中游区的人类活动加剧了土壤温、湿度的时空异质性有关。因此,黑河流域土壤水、热参数以及高分辨率的土壤温、湿度分布是提高该区域土壤—大气相互作用数值模拟性能的重要途径。环境要素变化与土壤类型分布变化呈非线性关系。气温模拟值对土壤分布变化最为敏感。 相似文献
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黑河流域土壤参数修正及其对大气要素模拟的影响 总被引：4，自引：3，他引：1
根据Cosby等1984年总结的土壤特征参数计算方法和基于黑河流域53个土壤剖面数据,得到对应于美国农业土壤分类标准的黑河流域6类土壤的平均粘、砂含量,计算了黑河流域各类土壤的特征参数,分别采用Cosby等计算的土壤参数以及黑河土壤剖面数据计算的土壤参数,运用耦合了NOAH陆面过程模型的大气中尺度模式(Mesoscale Model version 5,MM5)模拟土壤参数变化对黑河流域中上游大气要素模拟的影响。结果显示:b参数和饱和导水率改变对局地能量变化影响很大,饱和土壤水势以及孔隙度对局地水分传输变化影响较大。特征参数变化引起的温度场变化位于砂质土壤和粉壤土覆盖范围,而湿度相关要素场变化则主要位于中游绿洲粉壤土、粉土覆盖区。通过与观测值的比较发现,除阿拉善右旗外,使用Heihe数组土壤参数后模拟的气温、湿度及风场都有一定改进。 相似文献
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植被覆盖对气候变化极其敏感,华北区地处我国半干旱—半湿润过渡地区,气象因子对该地区植被覆盖有重要的影响,但缺少有效的数理模型定量刻画气象要素对植被的影响。因此,本文基于华北区2000～2018年中分辨率成像光谱仪的植被覆盖数据和主要气象要素数据,开展了多气象要素影响植被覆盖度的研究,初步建立了华北夏季植被覆盖度与气象要素的关系。研究表明:(1)华北存在向暖干转变的趋势,且夏季植被覆盖度与降水、相对湿度呈正相关,与气温、日照时数和地温呈负相关。(2)影响华北地区植被覆盖度最重要的气象要素是相对湿度,体现了温度和降水的共同作用。(3)基于多元回归法和最小二乘法可以定量描述气象要素变化对植被覆盖度的可能影响。其中,五变量影响模型对植被覆盖度模拟的相关系数略偏高,因此,基于五变量气象要素可以更好的模拟植被覆盖度的变化。研究结果有利于了解气象要素如何影响植被生态系统,进而为国家生态文明建设提供理论参考依据。 相似文献
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基于遥感数据监测若尔盖高原植被覆盖度变化 总被引：1，自引：0，他引：1
《高原气象》2016,(3)
基于1982-2006年的AVHRR NDVI和2000-2013年的MODIS NDVI数据,通过数据一致性拟合建立了若尔盖高原的1982-2 013年NDVI长时间序列数据集,在此基础上运用像元二分模型计算得到若尔盖高原32年的逐月植被覆盖度。验证结果表明,平均绝对误差为10.51%,均方根误差为13.49%,R~2为0.62,具有较好的精度,说明遥感估算值合理可信。根据遥感计算得到的植被覆盖度,分析了若尔盖高原1982-2013年植被覆盖度的时空变化规律。若尔盖高原32年平均植被覆盖度为43.77%,在空间上表现出东部高、西部低的分布特征。1982-2013年期间若尔盖高原植被覆盖度整体上呈现上升趋势,平均变化速率为0.08%·a~(-1),其中1982-2001年植被覆盖度呈较大幅度波动,但是没有明显的上升或者下降趋势,2001-2013年则呈现较明显的上升趋势。32年期间植被覆盖度年变化率的空间差异性显著,中心区域整体上呈现较低的上升趋势,而在大部分地区植被覆盖度显著上升和显著下降的区域交错分布。 相似文献
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不同分辨率地形数据对黑河流域模拟结果的对比分析 总被引：4，自引：0，他引：4
陆面模式和分布式水文模式都要求细致的地面要素场描述,其中地形数据是一个重要的因子。目前,美国地质调查局(USGS)制作的全球30″地形数据已广泛应用于陆面模式和分布式水文/生态模式中,这套全球地形数据可以比较准确地描述地形的大尺度分布,然而若描写复杂地形的小尺度分布细节则略显不足。在黑河流域,我们有高分辨率的30 m地形数据,这里首先对黑河流域范围的该两套数据进行了比较;为评估黑河流域超高分辨率地形数据在大气模式中对气象要素的模拟能力,在中尺度大气模式(MM5)中分别使用黑河流域超高分辨率地形数据和全球30″地形数据,对黑河流域2003年6月大气要素场进行模拟。模拟结果显示,无论从要素场本身与地形空间分布的相关性还是要素变化的空间分布与地形变化的相关性看,地形对气压场、土壤和大气温度场以及大气可降水量场都有着重要影响,地形分布对月总降水量的空间分布也有一定影响。黑河数据对气温以及风向的模拟能力好于USGS数据,对降水过程模拟的改善程度不是很明显。 相似文献
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基于MODIS-NDVI数据及像元二分模型,对辽宁省植被覆盖度进行估算,并在此基础上探讨了辽宁植被覆盖度时空演变特征及其对气候因子的响应,结果表明：2000-2018年辽宁省植被覆盖度整体呈波动增加趋势,年平均增长速率为0.38%,呈增加趋势的面积占总面积的92.3%;2000年以来,裸地及低覆盖区域占比逐年减小,中低覆盖、中覆盖及高覆盖区域占比分别增加11.35%、11.00%和9.22%;辽宁省植被覆盖度与气候因子的关系表现出明显的空间差异性,其中,西部易旱地区覆盖度与气温呈显著负相关,与降水呈正相关,东部地区覆盖度与气温呈正相关,与降水呈负相关;辽宁植被覆盖度对降水的响应存在一个月的滞后期,对气温的响应无滞后效应。 相似文献
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基于NASA提供的MODIS卫星产品MOD13Q1的归一化植被指数（NDVI）数据,利用最大值合成法及像元二分模型计算得到2000-2019年若尔盖湿地植被生长季（5-9月）的植被覆盖度。利用ERA5再分析资料月平均的2 m气温、总降水量和土壤体积含水量数据,通过趋势分析、相关分析研究2000-2019年若尔盖湿地植被生长季（5-9月）的植被覆盖与气候因子的时空分布及二者的相关程度;研究气温、降水量和土壤含水量对植被覆盖度的共同影响及各自的贡献程度。结果表明：近20年来若尔盖湿地在生长季（5-9月）的植被覆盖度略有增长;2 m气温有升高趋势,且研究区的西南部气温升高较快;研究区中南部的总降水量呈减少趋势,但不明显,在研究区中北部降水量则呈略微增加趋势;研究区北部的土壤湿度显著增加,南部则有变干的趋势。植被覆盖度与3个气候因子均呈显著的正相关关系,气候因子对植被覆盖度变化的贡献从大到小依次是2 m气温、土壤体积含水量和总降水量。 相似文献
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采用气象观测数据和遥感数据,借助数据统计分析技术,对中国北方年、季植被覆盖度变化规律、植被覆盖度变化强度、植被覆盖度变化趋势和植被覆盖度对沙尘暴灾害的影响进行了分析。结果表明,中国北方地区的植被覆盖度总体上呈波动增加的趋势,波动范围为0.395～0.487,植被覆盖度上升趋势与沙尘暴日数下降趋势有着很好地对应关系;中国北方春季和夏季植被覆盖度变化具有随季节的不同,植被覆盖度变化强度表现出不同的空间分布特征,在春季植被覆盖度变化强度与植被覆盖度的空间分布有较好的一致性。尽管中国北方地区植被覆盖状况整体呈上升趋势,但在华北和西北的干旱半干旱区土地退化严重,荒漠化在加剧。 相似文献
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基于全球土地利用类型和覆盖度,利用生长季多年平均（1982～2015年）归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）和气候平均态（气温、降水量）数据,讨论了全球植被格局与气候因子之间的关系,建立了两者之间的多元回归模型,并分析了植被对气温和降水气候态敏感性的特征。植被与气候因子在气候梯度上存在明显的对应关系,回归模型可较好拟合气候态NDVI的全球分布格局,拟合与观测NDVI的相关系数达0.90。其中,常绿阔叶林、混交林、常绿针叶林、落叶阔叶林、农田和木本稀树草原空间分布的拟合能力较好（r>0.8）。不同土地覆盖类型的NDVI对气温、降水气候态的空间敏感性特征不同。整体而言,植被对气温和降水的敏感性呈现反相关关系（r=-0.6）。不同土地覆盖类型对气温表现出正/负敏感性,寒带灌木对气温的敏感性最强,而农作物、草原、裸地对气温负敏感性较大;植被对降水的敏感性均表现出正敏感性,其中落叶针叶林、草原和稀树草原对降水的空间敏感性较强。 相似文献
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利用1971—2006年环杭州湾地区25个气象站的降水、温度和云量资料及全球CO2年平均体积分数资料,采用LPJ全球动态植被模式（Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model）,通过模拟环杭州湾地区的植被年净初级生产力（Annual Net Primary Productivity,ANPP）,分析了该地区ANPP的变化特征,并探讨了植被ANPP变化的可能原因。结果表明：1）就环杭州湾地区,36a间植被ANPP均表现出不同程度的增加,尤其以嘉兴市北部、绍兴市东部较明显;全区平均增加速率为1.5243g·m-2·a-2;2）通过多元线性回归分析发现,环杭州湾地区平均云量与植被ANPP的关系最为密切,偏相关系数为-0.5175,而温度、降水与植被ANPP的关系不明显;同时,植被ANPP对气候变化的响应存在一定的地域性差异;3）在全区平均情况下,36a间由温度下降、降水增加、云量减小、CO2体积分数升高引起的植被ANPP变化趋势分别为-0.0813、-0.0171、0.7601、0.8673g·m-2·a-2,其对应的贡献率分别为-5.18%、-1.09%、48.38%、55.21%。由此可见,该地区植被ANPP变化的主要强迫因子是CO2体积分数和云量,而降水变化对植被ANNP的变化作用不大。 相似文献
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陇东地区近5年植被变化与降水的关系 总被引：5，自引：8，他引：5
利用NOAA卫星AVHRR遥感资料，对甘肃省陇东地区1997—2001年地表植被指数的空间分布和年变化进行了分析，并对相应时段内的降水量与植被指数之间的关系，以及降水对该地区植被的影响进行了分析。结果表明，该5年陇东地区平均植被有减小趋势，但北部有所增加；降水量的多少对地表植被的月变化起重要作用，特别是对农作物区植被的影响；对于林区植被，降水的年际变化对地表植被的影响比较小，森林区植被指数最高；2000年及2001年的1～6月，尤其是2001年植被指数最低。 相似文献
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BVOCs对全球碳收支、对流层化学反应及臭氧的形成和气候变化都有很大的影响.选取森林覆盖率高且BVOCs排放尚未有研究报道的中国东北地区作为研究区域,利用美国NCAR中心提供的1°×1°的6 h NCEP再分析资料,运行MM5模式,得到模拟结果,从中提取GloBEIS模型所需要的近地面层的温度、湿度、风速和云量的格点气象数据,实现了将MM5模式与GloBEIS相结合对BVOCs进行研究.研究中需要的植被种类及分布数据来自于最新的"植被信息系统"数据库,选取温度较高,太阳辐射较强,植被生长茂盛的2006年7月和2010年7月作为模拟时段,运行GloBEIS模型,对研究区域内的BVOCs的排放情况进行了估算.模拟结果与温度和云量等气象要素的分析结果表明,异戊二烯的排放速率受温度和PAR(光合有效辐射通量)的共同影响,日变化趋势显著,随着温度升高,PAR增强,异戊二烯的排放速率增大,在午后14:00左右达到最大值,之后降低.由于云量与PAR成反比,因此云量越少,异戊二烯的排放量就越高,反之,则越低;与异戊二烯不同,温度是单萜烯和其他VOC的排放的主导因素,受PAR和云量的影响较小,温度越高,排放量越大,反之,则越小. 相似文献
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基于EVI的中国最近10 a植被覆盖变化特征分析 总被引：1，自引：1，他引：0
通过对2000—2009年增强型植被指数(EVI)数据的分析发现:在过去的10 a里,中国的植被覆盖度明显增加,植被活动在增强。植被覆盖的年变化和季节变化特征如下:(1)10 a来植被覆盖地区的面积呈增加趋势,植被稀少地区的面积呈减少趋势;(2)无论是植被覆盖区还是全国平均,单位面积EVI年平均值都呈增加趋势;(3)在生长季节(夏季、春季)植被活动增加更明显,EVI增加速率按季节排列如下:夏季春季秋季冬季。植被覆盖的空间变化特征显示,尽管总体上中国植被覆盖呈增加趋势,但存在空间异质性。结合同期的温度、降水和森林资源清查数据,从两个方面初步解释了植被覆盖度增加的原因,即:温度的上升和春季降水量的增加;近年来中国开展的大型林业生态建设工程。 相似文献