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相似文献
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1.
以黄土高原典型草原为对象,采用静态箱-红外分析仪联用法进行野外原位试验,研究氮添加对生态系统CO2通量的影响。设置6个氮添加水平,分别为N0(0)、N1(1.15 g·m-2·a-1)、N2(2.3 g·m-2·a-1)、N3(4.6 g·m-2·a-1)、N4(9.2 g·m-2·a-1)和N5(13.8 g·m-2·a-1),氮素类型为尿素((NH22CO)。结果表明:氮添加处理没有改变生态系统碳交换的季节动态趋势,但是增加了生态系统净碳交换能力(NEE)、生态系统呼吸(ER)和总生态系统生产力(GEP)的峰值。N2、N3、N4、N5处理的NEE生长季绝对累积量分别比对照增加62%、45%、72%和48%;ER累积量分别增加66%、69%、78%、70%;GEP累积量分别增加65%、66%、77%、68%。氮添加处理增强了黄土高原典型草原植物生长季的碳汇功能。0~10 cm层土壤温度和湿度是影响黄土高原典型草原生态系统净碳交换的重要因素。  相似文献   

2.
以南岭山地不同海拔高度的冠层树种为研究对象,通过无人机遥感手段获取冠幅、冠周长和冠面积(CA)等树冠性状,探讨其与基径(BD)、胸径(DBH)、2米径(D2)和4米径(D4)等树干性状间的关联性,并构建了冠面积与树干性状间的回归方程。结果表明:南岭山地树冠性状与树干性状的典型变量显著相关(R=0.89,P<0.01),并且这种相关性随海拔的升高(600 m到1 600 m)总体呈“M”型变化。其中,冠面积与树干性状间的相关性最高,可作为单一自变量反演树干性状,具体方程为:DBH=0.35CA+14.88(R2=0.67),BD=0.41CA+17.89(R2=0.82),D2=0.33CA+14.14(R2=0.84),D4=0.35CA+11.3(R2=0.86)。文章构建的冠面积与树干性状间的回归方程,可作为南岭山地森林生物量遥感反演的基础,也可用于指导南岭森林生态系统的长期监测。  相似文献   

3.
以亚热带季风区的典型流域——闽江流域为研究区域,根据Penman-Monteith(P-M)公式和双作物系数法,计算了闽江流域内8个气象观测站点的实际蒸散量,并评估了GLDAS-Noah实际蒸散产品在闽江流域的适用性。在此基础上,基于GLDAS-Noah实际蒸散发数据,解读了2000—2019年闽江流域的实际蒸散量的变化特征。结果表明:① GLDAS-Noah实际蒸散发数据在闽江流域的适用性较好(R2>0.9,NSE>0.8);② 2000年以来闽江流域的实际蒸散发呈增加趋势(3.86 mm/a,P < 0.01),且存在显著的季节差异,表现为冬季和春季的增加速率要大于夏季和秋季;③ 闽江流域冬季和春季蒸散发增加与气温密切相关,冬季蒸散发与冬季气温呈微弱正相关( R = 0.27),春季蒸散发的增加与春季升温密切相关(R = 0.79)。  相似文献   

4.
以西鄂尔多斯地区5种荒漠优势灌丛(沙冬青(Ammopiptanthus mogolicus)、四合木(Tetraena mongolica)、霸王(Zygophyllum xanthoxylum)、红砂(Reaumuria songarica)、半日花(Helianthemum songaricum))为研究对象,采用平均标准灌丛全部收获法测定灌丛各营养器官(枝条、叶片、根系)生物量,并分别以丛高(H)和冠幅(C)的复合因子(CH)及基径(D)和丛高(H)的复合因子(D2H)为自变量建立单株灌丛生物量预测模型。通过决定系数(R2)、估计值的标准误差(SEE)和F检验显著水平筛选出各灌丛种最佳生物量预测模型。结果表明:(1)5种荒漠灌丛单株总生物量干鲜比差异性显著(P<0.05),各营养器官间差异性也达到显著水平(P<0.05);灌丛根冠比种间差异显著(P<0.05),红砂(1.05)> 霸王(1.01)> 半日花(0.92)> 沙冬青(0.90)> 四合木(0.49);(2)根系和枝条是荒漠灌丛生物量的主要贡献者,其生物量占灌丛总生物量比例之和均在80%以上,根系生物量分配随根系径级的增加而增加;(3)5种荒漠优势灌丛单株灌丛生物量预测模型R2值均在0.85以上,且在0.05水平上显著,生物量模型预测精度较高。  相似文献   

5.
明确不同生态系统土壤碳排放规律及其影响因素对准确评估全球碳循环具有重要意义。为揭示干旱区典型盐湖沿岸土壤呼吸(Rs)、土壤呼吸温度敏感系数(Q10)变化特征及其影响因素,以新疆干旱区达坂城盐湖和巴里坤湖沿岸土壤为研究对象,在2015—2016年5~10月利用LI-8100土壤碳通量自动测量系统对盐湖沿岸土壤呼吸速率进行测定,分析了土壤呼吸季节性变化特征及其影响因子。结果表明,干旱区盐湖土壤呼吸变幅较大(0.07~11.59 μmol·m-2·s-1),平均值为2.45 μmol·m-2·s-1,7月土壤呼吸速率最高为4.69 μmol·m-2·s-1,10月最低(1.01 μmol·m-2·s-1);土壤CO2累积排放量为9.30 g·m-2·d-1,7月累积排放量最大为17.82 g·m-2·d-1Q10呈“降低—增加—降低”趋势,6月最低(2.25)9月最高(3.52),平均值为2.79。干旱区盐湖沿岸土壤呼吸受土壤有机碳(SOC)、5 cm土壤温度(ST5)、土壤含水量(SM)和土壤盐分(Salt)的共同影响,单因素模型模拟可解释土壤呼吸速率变化的41.7%~75.7%(R2=0.417~0.757,P<0.05),多因子综合模型拟合结果最佳Rs=0.001×SOC+0.039×SM-0.534×Salt-0.116×ST5+5.06(R2=0.804,P=0.05),且均表明盐分是影响干旱区盐湖沿岸土壤呼吸速率的主要因子。因此,在考虑陆地生态系统碳收支和碳循环时不能忽略干旱区盐湖沿岸土壤碳过程,以及盐分对盐湖生态系统碳排放的影响。  相似文献   

6.
詹瑾  李玉霖  韩丹  杨红玲 《中国沙漠》2020,40(5):149-157
为探究科尔沁沙地3种优势固沙灌木生物量的分配特征,以黄柳(Salix gordejevii)、差不嘎蒿(Artemisia halodendron)和小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)为对象,采用全挖法在个体水平上研究了固沙灌木生物量构件及其占比、R/S(root-shoot ratio)、地上新生生物量占比、地上新生生物量与老枝生物量占比及其与冠幅的相关性和地下-地上生物量关系。结果表明:(1)科尔沁沙地3种优势固沙灌木生物量构件及其占比存在显著性的种间差异(P<0.05);黄柳的老枝生物量及其占比居于首位,NAB(new aboveground biomass,新枝生物量)/OBA(old branch biomass,老枝生物量)为43.90%;差不嘎蒿的地上生物量占比居于首位,地上新生生物量是老枝生物量的2.43倍;黄柳和差不嘎蒿地下生物量集中分布在浅土层,不存在深根系(根系长度>100 cm)。(2)小叶锦鸡儿地下生物量及其占比和R/S(root/stem)均居于首位;地下生物量在根系长度>30 cm处的生物量占比达到61.61%,深根系(根系长度>100 cm)层地上生物量占比达到22.33%。(3)黄柳和差不嘎蒿的R/S、NAB/AGB(aboveground biomass,地上生物量)和NAB/OBA均与冠幅呈负线性关系,在固沙后期该两种灌木随着冠幅的增大,地上新生部分锐减,生产力下降,植被出现衰退。(4)通过非线性回归拟合得到3种灌木地上(y)-地下(x)生物量异速生长模型为:黄柳y=2.928x 1.039R2=0.901,P<0.01),差不嘎蒿y=32.802x 0.685R2=0.469,P<0.01),小叶锦鸡儿y=1.337x 0.066R2=0.833,P<0.01)。  相似文献   

7.
基于无人机遥感的高寒草原沙化模型及等级划分   总被引:1,自引:0,他引:1  
高寒草原是青藏高原草地生态系统的主要组成,在防风固沙、野生动物保育等方面具有重要作用。近年来,在全球气候变化和人为干扰加剧的背景下,高寒草原沙化加剧,基于时空尺度监测范围及程度是防治高寒草地沙化的前提。以青海三江源区玛多县的高寒草原为研究区,结合大疆“精灵3”和“经纬M100”旋翼无人机和地面调查,探讨基于无人机遥测的植被指数在草地沙化调查方面的适宜性,以此为基础制定了高寒草原沙化模型及等级划分标准。结果显示:(1)通过对VDVI(Visible-Band Difference Vegetation Index)、ENDVI(Enhanced Normalized Difference Vegetation Index)和NGRDI(Normalized Green-Red Difference Index)指数与草地沙化指数GDI(Grassland Desertification Index)的相关分析,选取出高寒草地沙化研究最优植被指数为VDVIR=0.9055);(2)GDIVDVI的关系模型为VDVI=0.3024GDI2-0.0335GDI+0.0119(R2=0.9326)。模型相对误差为1.779%(RMSE=0.165,R2=0.7447),拟合精度较高;(3)基于无人机遥感植被指数的聚类分析,将研究区高寒草原沙化划分为5个等级,即无明显沙化(VDVI>0.2247)、轻度沙化(0.1493 < VDVI < 0.2246)、中度沙化(0.0924 < VDVI < 0.1492)、重度沙化(0.0692 < VDVI < 0.0923)和极度沙化(VDVI<0.0692)。  相似文献   

8.
植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明:随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元(试验区)、区域(研究区)尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关(P<0.01);在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R2分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度(R2=0.78,大于0.63),也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。  相似文献   

9.
科尔沁沙地优势固沙灌木的生物量预测模型   总被引:3,自引:3,他引:0  
灌木生物量预测模型对于快速估算固沙灌木林生产力具有重要作用。以科尔沁沙地3种常见的固沙灌木小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)、差不嘎蒿(Artemisia halondendron)、黄柳(Salix gordejevii)为对象,基于对灌木地上、根系和整株生物量及高度、冠幅等的测定,建立3种灌木地上、根系和总生物量的估算模型,通过决定系数(R2)、估计值的标准误(SEE)和回归检验显著水平(P<0.05)筛选最优的生物量预测模型。结果表明:小叶锦鸡儿和黄柳生物量的最佳估算变量为冠幅体积,而差不嘎蒿的最佳预测变量为冠幅面积。幂函数回归模型具有最大的R2和较小的SEE,说明相对生长方程是估算小叶锦鸡儿、黄柳、差不嘎蒿灌木生物量较理想的模型。通过实测值检验,3种灌木幂函数模型预测生物量的预估精度在93%以上,具有较好的预测精度。  相似文献   

10.
半干旱区不同类型沙丘风沙流结构特征   总被引:4,自引:1,他引:3  
采用两种阶梯式集沙仪和小型气象站于2017年4—5月对科尔沁沙地流动沙丘、半固定沙丘和固定沙丘0~75 cm气流层风沙流的总输沙量、输沙率、粒径组成分布和风蚀特征值进行了观测。结果表明:(1)随着高度增加,总输沙量下降,随着风速增加,总输沙量上升;92.20%~95.60%的输沙量发生在0~21 cm高度。(2)总输沙率(Q)流动沙丘>半固定沙丘>固定沙丘,将Q与地上200 cm风速进行函数拟合,流动沙丘幂函数最佳(R2=0.986),半固定(R2=0.990)和固定沙丘(R2=0.956)指数函数最佳。(3)将各高度的输沙率与地上200 cm风速进行函数拟合,流动沙丘(R2≥0.905)和半固定沙丘(R2≥0.968)拟合度幂函数好于指数函数,固定沙丘(R2≥0.923)指数函数优于幂函数。(4)在一定高度下,3类沙丘输沙率均随着风速的增加而增加;在一定风速下,输沙率随着高度的增加而逐渐递减。(5)3类沙丘的特征值随着风速的增加呈现出逐渐递增的趋势;流动沙丘以λ>1为主,表现出持续侵蚀输送沙粒的能力;半固定沙丘当风速>9.0 m·s-1时逐渐出现侵蚀状态;固定沙丘以λ<1为主,近地表风沙以堆积状态为主。(6)3类沙丘主要由粒径为0.1~0.25 mm的细沙构成,在0~30 cm高度,细沙占输沙量的50.09%~85.11%,在30~75 cm高度,细沙占输沙量的43.53%~75.53%。  相似文献   

11.
The Three-River Headwaters (TRH), which is the source area of Yangtze River, Yellow River and Lancang River, is vulnerable and sensitive, and its alpine ecosystem is considered an important barrier for China’s ecological security. Understanding the impact of climate changes is essential for determining suitable measures for ecological environmental protection and restoration against the background of global climatic changes. However, different explanations of the interannual trends in complex alpine ecosystems have been proposed due to limited availability of reliable data and the uncertainty of the model itself. In this study, the remote sensing-process coupled model (GLOPEM-CEVSA) was used to estimate the net primary productivity (NPP) of vegetation in the TRH region from 2000 to 2012. The estimated NPP significantly and linearly correlated with the above-ground biomass sampled in the field (the multiple correlative coefficient R2 = 0.45, significant level P < 0.01) and showed better performance than the MODIS productivity product, i.e. MOD17A3, (R2 = 0.21). The climate of TRH became warmer and wetter during 1990-2012, and the years 2000 to 2012 were warmer and wetter than the years1990-2000. Responding to the warmer and wetter climate, the NPP had an increasing trend of 13.7 g m-2 (10 yr)-1 with a statistical confidence of 86% (P = 0.14). Among the three basins, the NPP of the Yellow River basin increased at the fastest rate of 17.44 g m-2 (10 yr)-1 (P = 0.158), followed by the Yangtze River basin, and the Lancang River, which was the slowest with a rate of 12.2 g m-2 (10 yr)-1 and a statistical confidence level of only 67%. A multivariate linear regression with temperature and precipitation as the independent variables and NPP as the dependent variable at the pixel level was used to analyze the impacts of climatic changes on the trend of NPP. Both temperature and precipitation can explain the interannual variability of 83% in grassland NPP in the whole region, and can explain high, medium and low coverage of 78%, 84% and 83%, respectively, for grassland in the whole region. The results indicate that climate changes play a dominant role in the interannual trend of vegetation productivity in the alpine ecosystems on Qinghai-Tibetan Plateau. This has important implications for the formulation of ecological protection and restoration policies for vulnerable ecosystems against the background of global climate changes.  相似文献   

12.
利用涡度相关法研究青海湖高寒湿地生态系统2015-2016年生长季CH4通量。结果显示:生长季CH4通量表现为白天排放、夜间微弱吸收或排放的日变化特征,其中2015年CH4通量日平均值为56.67 mg·m-2,2016年CH4通量日平均值为35.92 mg·m-2。7月和8月排放量最大,生长季前期和后期排放较弱,2015年最大排放量出现在7月,为3.76 g·m-2,2016最大排放量出现在8月,为1.67 g·m-2。温度、电导率、土壤体积含水量与CH4通量显著相关,气温和CH4通量线性正相关。生态系统总初级生产力和呼吸及水热通量与CH4通量也存在显著的相关关系,其中生态系统总初级生产力和呼吸是影响甲烷动态变化的主要因子。  相似文献   

13.
The response of long-term vegetation changes and climate change has been a hot topic in recent research. Previously, a Landsat-based fusion model was developed and used to produce a dataset of normalized vegetation index (NDVI) for the Three-River Headwater region on the Qinghai-Tibet Plateau with a spatial resolution of 30 m and the time spanning the nearly 30 years from 1990 to 2018. In this study, the NDVI was applied to an analysis of the spatial and temporal changes in the alpine grassland and the impacts from climate change using the Theil-Sen Median method and linear regression. The results showed that: (1) The regional mean NDVI was 0.39 and showed a spatial pattern of decreasing from the southeast to the northwest in the recent three decades. Among the three parks, the Lancang River Park had the highest NDVI (0.43), followed by the Yellow River Park (0.38) and Yangtze River Park (0.23). (2) An upward trending was found in the NDVI time series at a rate of 0.0031 yr-1 (R2 =0.62, P < 0.01) over the whole period of 1990-2018. The increasing rate (0.00649 yr-1, R2 =0.71, P < 0.01) in the latter period of 2005-2018 was nearly 2.3 times of that (0.00284 yr-1, R2 =0.31, P < 0.01) in the previous period of 1990-2005. In the latest periods, the three parks experienced rates that were 2.3 to 63 times the corresponding values in the early period. (3) The NDVI is correlated more positively with temperature than precipitation. The impacts of climate change decreased along with the coverage fraction from the higher, median and then lower levels. The climate change can explain 34% of the variability in the NDVI time series of the areas with a higher fraction of grassland coverage, while it was 31% for the median fraction and 20% for the lower fraction. This study is the first to use the 30 m NDVI dataset spanning nearly 30 years to analyze the spatial and temporal variability and climate impacts in the alpine grasslands of the Three-River Headwater region of the Qinghai-Tibet Plateau. The results provide a basis for assessments on the ecological management effects and ecological quality based on long-term baseline data with a higher spatial resolution.  相似文献   

14.
准确模拟和预测草地地上生物量(Aboveground biomass,AGB)和理论载畜量对于维持草地生态系统平衡、优化放牧管理至关重要。当前很多研究以围栏外草地AGB为基础,估算了青藏高原草地AGB的现存量。但是,牛羊啃食后的草地AGB现存量无法准确评估草地理论载畜量。围栏内草地不受家畜采食影响,其年际变率由环境因子驱动,可视为草地潜在AGB (potential AGB,AGBp),更适用于草地理论载畜量的评估。本研究以青藏高原345个围栏内AGB观测数据为基础,结合气候、土壤和地形数据,利用随机森林算法构建草地潜在地上生物量估算模型,并对当前气候条件(2000-2018年)和未来20年(2021-2040年)4种气候变化情景(SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5)下的草地AGBp和高寒草地理论载畜量进行模拟与预测。结果表明:(1)随机森林算法可准确模拟当前气候条件下的青藏高寒草地AGBp(R2=0.76,P<0.001);2000-2018年青藏高寒草地AGBp平均值为102.4 g m-2,时间上增加趋势不明显(P>0.05);AGBp年际波动和生长季降水显著正相关(R2=0.57,P<0.001),和生长季温度日较差显著负相关(R2=0.51,P<0.001)。(2)当前气候条件下,青藏高寒草地平均理论载畜量为0.94 SSU ha-1(standardized sheep unit ha-1);在过去20年约有54.1%草地理论载畜量呈提升状态。(3)和当前相比,未来20年青藏高原中部和北部草地AGBp和理论载畜量呈下降态势。因此,建议未来在厘清气候变化影响下草畜关系的基础上进行有针对性的草牧业规划和管理,以缓解区域气候变化引起的草畜矛盾。  相似文献   

15.
近20年青海湖水量变化遥感分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
青藏高原湖泊水量的变化是揭示全球气候变化及其区域水循环响应的重要信息载体。区别于常用的水文学方法,本文利用MODIS遥感影像和LEGOS高度计多年连续数据,基于湖泊水位—面积关系,探讨了湖泊水量变化的遥感分析方法,并以青藏高原面积最大的青海湖为例,揭示青海湖近20年来(2001-2016)湖泊水量年内与年际变化特征。主要结论为:青海湖湖泊面积在2001-2016年间整体扩张了187.9 km2,变化速率为11.6 km2/a;水位在2001-2014年间上升了1.15 m,变化速率为0.10 m/a。青海湖水位—面积关系表现为二次函数关系(相关系数R2=0.83)。基于水位—面积关系,进一步估算分析了青海湖水量平衡的净收支及其年内和年际变化。近20年来,青海湖水量总体呈增加趋势,其变化率约为4.5×108m3/a。降水的增加与蒸发能力的下降是湖泊水量增加决定性的驱动因子。  相似文献   

16.
傅笛  金鑫  金彦香  毛旭锋  翟婧雅 《地理科学》2022,42(6):1124-1132
为准确刻画资料缺乏、地表水–地下水转换频繁的泽令沟盆地地表水?地下水不同时空尺度上的转换关系,利用河道径流数据、遥感蒸散发数据、地下水位观测数据等对SWAT-MODFLOW耦合模型进行率定和验证,在此基础上对泽令沟盆地水循环过程进行模拟分析。结果显示:① SWAT-MODFLOW耦合模型模拟效果较好,率定期和验证期月径流量的R2≥0.73,NSE≥0.67,PBIAS在?20%~20%。其各子流域实际蒸散发的R2均大于0.91,NSE均大于0.85,PBIAS在?10%~10%。此外,模拟地下水位与实测值误差在0.6 m以内,R2为0.94。② 地表水补给地下水的河道占整个河道长度90.31%,年平均补给量占年总交换水量的50.20%;季节尺度上,补给的最大值出现在7月,为331043.31 m3/d,最小值出现在12月份,为41208.33 m3/d。地下水对地表水的补给量较为稳定,季节性变幅在?2.5%~2.5%,年际变幅处于?6.5%~0.6%之间。  相似文献   

17.
郑新军  李彦  徐利岗 《中国沙漠》2016,36(2):491-498
受到温度和降水季节变化的双重影响,温带大陆和季风气候地区降水中的δ18O有很强的季节动态。在中国北方由于受到强烈的温度季节变化的控制,降水中δ18O有很强的温度效应,甚至在月尺度上与温度呈显著的正相关。然而,在降水事件尺度上,特别是多雨的夏季,显著的降水量效应仍然存在。本研究结合气象数据分析了来源于GNIP的乌鲁木齐月尺度上的降水中δ18O与平均气温和降水量之间的关系。结果表明:在年尺度上,保持气温和降水频率不变,扣除两者的影响,δ18O与降水强度有显著的负相关关系(P=0.012)。温度和降水强度效应分别为(0.45±0.03)‰·℃-1(T=17.38,P<0.001)和(-0.28±0.12)‰·mm-1(T=-2.29,P=0.023)。温度和降水效应在一年四季均存在,且两者存在季节转化,分别主导了一年中不同季节降水中δ18O的动态变化。在气温剧烈变动的春季(3-5月)和秋季(9-11月),显著的温度效应占主导。而在夏季(6-8月),显著的降水强度效应(T=-2.93,P=0.006)主导了降水中δ18O的动态。尽管在冬季(12月至翌年2月)降水强度效应和温度效应很微弱也不显著,但是前者仍然大于后者。  相似文献   

18.
为提高Hargreaves-Samani(H-S)模型计算参考蒸散发的精度,利用西北黄河流域与长江中下游平原共128个气象站点1961—2010年的逐日气象资料对H-S模型进行回归修正,以Penman-Monteith(P-M)模型为标准,评价了H-S改进模型H-SCORR模型的计算精度,并且以第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)气候模式来对H-SCORR模型进行了未来适应性评价。结果表明:修正后,在验证期内,长江中下游平原4个分区的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别下降了6.21 mm·月-1和6.38 mm·月-1;西北黄河流域4个分区的MAE和RMSE的平均值分别下降了9.26 mm·月-1和9.23 mm·月-1,2个研究区域修正后的决定系数(R2)比修正前最少提高1%。在CMIP6气候模式的未来气候情景下R2均达到0.98以上,具有良好的适应性。该研究修正的模型方法可为仅有气温数据的地区提供较高精度的参考蒸散发估算方法,为高频灌溉提供较为准确的数据基础。  相似文献   

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