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1.
《资源与生态学报(英文版)》2017,(1)
精确量化高寒区域的草地地上生物量在精确量化全球碳循环方面起着非常重要的作用。本研究利用月尺度的归一化植被指数、增强型植被指数、平均空气温度、≥5℃积温、总降水、降水积温比模拟了青藏高原高寒草地地上生物量。本研究对比分析了三种多重逐步回归模型,即地上生物量与归一化植被指数和增强型植被指数的逐步回归模型,地上生物量与空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型,地上生物量与归一化植被指数、增强型植被指数、空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型。结果表明,在高寒草甸,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为31.05 g m~(-2)和44.12 g m~(-2);在高寒草原,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为95.43 g m~(-2)和131.58 g m~(-2)。在高寒草原,积温模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为33.61g m~(-2)和48.04 g m~(-2)。在高寒草甸,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为28.09 g m~(-2)和42.71 g m~(-2);在高寒草原,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为35.86 g m~(-2)和47.94 g m~(-2)。因此,植被指数和气候数据同时参与的逐步回归模型比植被指数或气候数据单独参与的逐步回归模型的精度高;不同高寒草地类型的回归模型精度不同。 相似文献
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针对第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中3个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征进行具体分析。结果表明：BCC-CSM1.1（m）模式和GFDL-CM3模式能够再现中国气温的季节性变化,在中国东部地区模拟能力较强,平均绝对误差和均方根误差均较小,在中国西部地区模拟能力较弱,平均绝对误差和均方根误差较大。与BCC-CSM1.1（m）和GFDL-CM3模式相比,HADGEM2-ES模式再现中国地区气温季节变化的能力最弱,平均绝对误差和均方根误差在西部部分地区、内蒙古地区和东北地区较大,在华南地区南部较小。在相同模式下,日平均气温模拟效果最好,其次是日最低气温,日最高气温模拟效果最差。纬度、经度、海拔和坡度对气候模式模拟效果的影响存在模式间的差异,而坡向和地形遮蔽度对模式的模拟效果无明显影响。 相似文献
3.
本文利用中国660个站点逐日地面温度资料,评估了参与政府间气候变化专门委员会第五次报告(IPCC AR5)的9个全球气候模式(Global Climate Models, GCMs)及多模式集合(Multi-Model Ensemble, MME)对中国地区气温的模拟精度。结果表明：9个IPCC AR5全球气候模式和MME模拟的中国地区1996-2005年日平均气温与气象站点观测值的相关系数都大于0.86,表明相关性较好;气候模式模拟的中国东南部地区1996-2005年日平均气温的模拟精度较高,模拟值的偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差都比较小;而西部地区的模拟效果较差,模拟精度较低。综合考虑模式模拟值与站点观测值的相关系数、偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差发现,MME在中国地区的气温模拟精度优于大部分单个模式。 相似文献
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采用基于风条纹提取风向的方式,利用地球物理模式函数,基于Sentinel-1A数据,通过CMOD5模型反演2017年3、5、7、12月份广东省近海海域风场。将反演结果与实测数据对比,风速普遍比实测风速大,风速反演的平均绝对误差为1.98 m/s,均方根误差为2.74 m/s,相关系数为0.8。其中3、5、7月的风速较为接近,且平均绝对误差和均方根误差都＜2 m/s,而12月份平均风速＞8 m/s,实测数据与卫星过境时间不完全匹配,导致平均绝对误差和均方根误差都偏大。哨兵一（Sentinel-1A）影像反演结果整体上与实测数据相一致,验证了COMD5反演模型适用于广东省近海高分辨率海洋风场反演,可为下一步估算广东省风能资源储量提供可能。 相似文献
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1961-2010年中国十大流域水分盈亏量时空变化特征 总被引：6，自引：0，他引：6
采用线性回归方法和Mann-Kendall方法对1961-2010年中国和十大流域水分盈亏量的气候及变化趋势特征进行分析,并对各流域年水分盈亏量变化成因进行探讨。结果表明:1中国多年平均年水分盈亏量(1961-2010年平均)为负值,水分条件表现为亏缺。空间分布总体呈现南方盈余,向北向西水分亏缺态势。2中国水分盈亏量月变化特征表现为夏季6-8月有盈余,7月盈余量最大;其余各月为亏缺,4月亏缺量最大,十大流域月变化特征各有不同。31961-2010年,中国年水分亏缺量呈现多—少—多变化态势,1990s亏缺量为近50年来最少。2000s中国水分亏缺量较常年偏多,主要是由于大多数流域水分亏缺量偏多或盈余量偏少造成的。4近50年来,全国平均年和春夏冬三季水分盈亏量呈现增加趋势,秋季减少趋势显著。5松花江、辽河、海河、黄河流域及西南诸河年水分盈亏量呈现减少趋势,除西南诸河是由于年降水量增加速率小于蒸散量增加速率导致其减少趋势外,其它四个流域则是由于年降水量减少速率大于潜在蒸散量减少速率,年降水量减少变化趋势起主要作用;其余流域年水分盈亏量呈现增加趋势,淮河和长江流域主要是因为潜在蒸散量减少速率大于降水的减少速率,潜在蒸散量的减少变化趋势起主要作用,东南诸河、西北诸河、珠江流域由于年降水量增加、潜在蒸散量减少,二者均对水分盈亏量增加有利。 相似文献
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验证参考作物蒸散量模拟方法的适用性,对于加强水资源管理和指导生态建设具有重要理论意义和应用价值。根据黄河上游地区50 a来10个站点的逐日气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith（P-M）方法为标准,验证11种参考作物蒸散量计算方法在该区域的适用性。分别在月尺度和年尺度计算了各方法与P-M方法之间的相关性和均方根误差,结果表明：基于辐射的Priestley-Taylor和Makkink方法与P-M方法具有一致性,在黄河上游地区具有较好的应用前景;Priestley-Taylor方法更适宜于在月尺度上计算整个区域的参考作物蒸散量,而Makkink方法在高寒地区的生长季的适用性更强。基于温度的Thornthwaite、McCloud、Blaney-Criddle和Holdridge方法在黄河上游地区的适用性较差,低估了ET0,主要原因是其无法反映研究区域气温低但辐射强的气候特征。 相似文献
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青藏高原对全球气候研究具有重要意义,而降水数据对水文、气象和生态等领域的研究也至关重要,且随着研究内容和尺度的变化,对高时空分辨率的历史降水数据的需求越发迫切。本文基于TRMM 3B43降水数据,采用随机森林算法,引入归一化植被指数(AVHRR NDVI)、高程(SRTM DEM)、坡度、坡向、经度、纬度6个地理因子,建立历史降水重建模型,获得1982-1997年分辨率为0.0833°的青藏高原年降水数据,然后根据比例系数法计算出月降水数据。为提高精度,利用站点数据对月降水数据进行校正。结果表明,该方法能简单有效地获得高时空分辨率的历史降水数据,决定系数R2大部分在0.4~0.9之间,平均值为0.6767,其中夏季效果最好,冬季效果最差;均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE均在50 mm以下,RMSE均值为22.66 mm,MAE均值为15.97 mm;偏差Bias较小,基本在0.0~0.1之间。 相似文献
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利用COUPMODEL模型,对唐古拉研究区活动层土壤的水热特征进行模拟,与观测结果进行对比发现,在活动层土壤温度方面,COUPMODEL模型的模拟结果R2>0.94,其平均值为0.98,均方根误差较小,模拟效果较理想;在活动层水分特征方面,模拟结果存在一定偏差,R2介于0.88~0.93之间,平均值0.90,均方根误差平均值4.24,基本反映了高海拔多年冻土区活动层水热变化;在土壤热通量方面,0~20 cm土壤热通量的模拟结果与观测值基本一致;模型模拟的冻结深度在3 m左右,接近观测值,COUPMODEL模型可用于多年冻土区活动层土壤水热变化规律研究。 相似文献
9.
《资源与生态学报(英文版)》2021,(3)
波文比用以描述从地球表面到空气中以潜热或感热发生的热传递过程,其由于土地利用和覆盖变化的生物物理效应而成为研究热点。波文比对评估生态系统气候调节功能具有一定的作用,但在大多数生态评估中常常被忽略。本文以位于气候敏感区和脆弱区的青藏高原腹地的三江源地区为研究区域,基于MODIS蒸散产品以及2001–2018年MODIS反照率计算出的陆地表面净辐射估算出波文比,并利用通量观测数据对MODIS蒸散产品进行了验证。通过多元线性回归和结构方程模型(SEM)两种方法分别分析了波文比的时空变化和影响因素。结果表明:1)MOD16蒸散数据与海北和当雄两个高寒草甸的涡度通量观测数据显著相关,相关系数分别为0.78和0.70,显著水平P值均小于0.01;2)2001–2018年期间三江源地区草地的多年平均波文比是2.52±0.77,呈从东南向西北逐渐递增的空间格局;研究时段内波文比整体呈下降趋势(Slope=–0.025, R~2=0.21, P=0.056);3)以年总降水量、年平均气温、年平均相对湿度、年平均NDVI及年均反照率为自变量的多元线性回归方程,可解释三江源全区平均波文比年际变化的51%,根据标准化回归系数,气温的影响最大,这表明气候变暖对净辐射分配为感热和潜热的比例有很大的影响;4)此外,植被变化的贡献通过结构方程模型进行定量分析,结果表明NDVI的增加将导致反照率的下降,路径系数为–0.57,反照率对波文比影响为正,路径系数为0.43,这是由于气候变化引起的NDVI变化的负面和间接影响。明显的湿润气候可以增加蒸散,以全球气候变暖为主并叠加降水增加的气候变化,将促进植被生长,地表反照率降低,会使地表净辐射增加;但同时气候变暖主导并直接促进了地表蒸散增加,导致了波文比降低,表明波文比能够综合反映区域气候和植被变化的生物地球物理效应,可在今后生态系统评估中作为气候调节功能指标之一。 相似文献
10.
通过引入土壤水分可供率因子修正双层遥感蒸散模型中的植被剩余阻抗,以改进表层土壤含水量较小时的植被显热通量估算,并与美国Walnut Gulch流域两个地表通量站的观测值进行比较。实验结果表明:土壤水分可供率遥感估算值与实测波文比换算值的相关系数R2均大于0.84;引入土壤水分可供率改进后的显热通量估算值与实测值的相关系数R提高了0.34;均方根误差在两个通量站分别减少73.5W/m2和97.2W/m2,相对均方根误差均减小15%以上。结合土壤水分可供率的显热通量估算方法能够有效提高估算精度。 相似文献
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蒸散发是干旱内陆河流域水资源的主要耗散途径。预估黑河流域未来潜在蒸散量（ET0）可为气候变化条件下流域水资源的优化管理提供基础数据支撑。使用1960—2014年黑河流域气象数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算流域潜在蒸散量;基于同期NCEP（美国环境预报中心）再分析资料及2006—2100年CMIP5中CNRM-CM5模式的RCP4.5、RCP8.5路径预测数据,经统计降尺度模拟与偏差校正,预估了流域未来潜在蒸散量;通过旋转经验正交函数将流域各划分为3个子区,进行子区及全流域Mann-Kendall未来趋势分析。结果显示：（1）NCEP再分析资料与流域潜在蒸散量建立的逐步回归降尺度模型模拟效果好,经CNRM-CM5模式模拟及偏差校正,适宜于预估黑河流域未来潜在蒸散量。（2）预估RCP4.5路径流域2021—2050年、2071—2100年年均潜在蒸散量较1971—2000年分别增加3.49%、6.11%,RCP8.5路径分别增加4.64%、10.07%,RCP8.5路径增幅高于RCP4.5路径。（3）利用旋转经验正交函数可将两种路径流域未来蒸散量划分为3个子区,RCP4.5、RCP8.5路径黑河流域Ⅰ区潜在蒸散量各为不显著、显著的下降趋势,两种路径下Ⅱ区、Ⅲ区及全流域均为显著上升趋势。 相似文献
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由于沙漠恶劣的环境,观测站点稀少,塔克拉玛干沙漠地区的温度、湿度时空分布很难仅仅依靠少量的常规观测资料分析得到,高分辨率的大气红外探测器（AIRS）资料可有效弥补这个空缺。地形和地表发射率是影响AIRS反演温湿度廓线产品进度的两大要素,在塔里木盆地的塔克拉玛干沙漠地区使用AIRS温湿度产品必须首先对其质量进行检验。本研究主要对2016年7月1~15日晴空背景下AIRS反演的温度、位势高度、水汽数据在塔克拉玛干沙漠及周边绿洲地区在早晨和傍晚的可信度作了详细的对比分析。结果表明：（1） AIRS卫星资料集里的温度资料与探空数据有很好的吻合度。温度资料在沙漠腹地尚有较小偏差,在周边绿洲地区尤其是其中高层一致性较高。AIRS反演温度在沙漠腹地的塔中站在早晨各层的偏差明显大于傍晚,其余各站早晨和傍晚反演偏差不大。（2） AIRS卫星测得的位势高度资料几乎与探空资料的完全一致,是本对比研究中观测质量最好的要素,但AIRS探测层次能达到1 hPa,探测高度优于探空。（3）反演的湿度廓线与探空偏差较大。AIRS资料的混合比在300 hPa上的高层与探空吻合,在中层偏干,低层偏湿,低层水汽探测误差可能与盆地地形和沙漠下垫面有关。（4）早晨沙漠腹地的塔中站AIRS反演气温平均偏差在各层均比其余7个绿洲站明显偏大,在500 hPa以下的低层明显偏冷,在其上明显偏暖,偏暖幅度随高度的升高而增大。早晨绿洲AIRS反演温度在所有气压层上温度偏差绝对值均在1℃以内,均方根误差小于2℃,傍晚偏差绝对值在3℃以内,均方根误差在700 hPa以下的低层较高层大,700 hPa以上在3℃以内。绝对误差在早晨和傍晚均随高度的升高而减小,在100 hPa以上又有逆转,这种逆转在塔中站尤为明显。 相似文献
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COSMIC掩星大气产品的时空分辨率和垂直分辨率较高,可提高数值天气预报模型的精度并用于气候气象研究,但目前鲜有在全球范围内的验证分析.该文利用无线电探空数据评估COSMIC掩星探测系统反演的大气水汽压在不同高度、季节和纬度上的数据质量,并以COSMIC在近地面(925 hpa)和对流层顶(300 hpa)两个典型高度的水汽压数据分析全球水汽的时空分布特征.结果表明:1)对流层顶以下的COSMIC水汽压略低于探空水汽压值;COSMIC水汽压在近地面偏差较大,且随着高度的上升而减小,高空COSMIC水汽压与探空水汽压基本一致,对改进数值天气预报精度具有重要意义.2)COSMIC水汽压与探空水汽压的差异以夏季最大,且随着纬度升高偏差逐渐减小.3)COSMIC水汽压相对于探空水汽压的平均偏差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为-1.657～-1.088×10-5 hpa、0.005～4.189 hpa和24.553％～37.956％;全球COSMIC水汽压在两个典型高度的分布特征相似,且存在南北半球不对称性. 相似文献
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青藏高原巨大隆起不仅塑造了欧亚大陆的气候格局,也深远地影响了高原的地理生态格局。青藏高原巨大隆起而产生的山体效应不仅可对近地表温度产生显著影响,其对近地表层垂直大气亦可产生显著作用,然而目前仍缺乏这一方面的研究。因此,本研究基于MODIS大气廓线数据产品,以昼夜温差为切入点,分析了青藏高原不同季节、不同气压面（500～200hPa）的昼夜温差差异。结果表明：(1)青藏高原内部不同季节、不同气压面高度处的昼夜温差均大于外部地区,整体符合山体效应的格局。(2)青藏高原海拔越高,不同季节的垂直层昼夜温差越大。(3)随着气压面高度的增加（500～200 hPa）,海拔对冬季大气昼夜温差的影响逐渐降低,对春季、夏季和秋季的影响程度先升高后降低,作用最大处分别出现在300 hPa、250 hPa和300 hPa。 相似文献
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青藏高原植被覆盖对水热条件年内变化的响应及其空间特征 总被引：7，自引：0，他引：7
利用1982-2000年NOAA/AVHRR卫星的NDVI数据(时间分辨率旬,空间分辨率8 km×8 km),结合同时期的气温和降水资料,基于时滞互相关方法和GIS工具,分析了青藏高原植被覆盖对水、热条件年内变化的时滞响应及其空间特征。结果如下:①除高寒荒漠、森林外,青藏高原植被NDVI与同期旬均温和旬降水相关性均呈高度正相关。其中,中等覆盖度的植被受水、热影响表现更为强烈。②青藏高原植被NDVI对气温和降水有滞后效应,且滞后水平存在空间差异,高原北部(柴达木盆地、昆仑山北冀)和高原南部植被对降水、和温度的响应比较迟缓,而高原中、东部地区植被对温度和降水的响应比较敏感。③不同植被类型对水热条件的响应程度也存在差异,由高到低依次是草甸、草原、灌丛、高寒垫状植被、荒漠,最后是森林。 相似文献
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基于MODIS数据的无定河流域蒸散模拟 总被引：9，自引：0，他引：9
利用黄土高原无定河流域水文气象资料、MODIS数据及GIS背景信息,应用分布式生态水文模型（VIP模型）,按250m空间分辨率模拟了该流域水量平衡各分量的时空分布。结果表明:20002003年无定河流域年蒸散量分别为300 mm、397 mm、460 mm和443 mm;流域蒸散有明显的由南向北,由东到西的梯度递减特征,降水量和地表植被覆盖度的差异是其空间变异的主要因素;蒸腾与蒸发空间分异显著,但两者的变化相互补偿,降低了蒸散的空间变异性。整个流域平均而言,不同植被类型间的年蒸散总量差异不明显。白家川等9个子流域年蒸散量的模拟结果与水量平衡法估计结果具有较好的一致性。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2020,(5)
草地营养品质与家畜和野生草食动物的幼畜补充和种群动态密切相关。然而,在青藏高原特别是藏北高原,高寒草甸营养品质对气候变暖的响应还没有得到充分的认识。本研究调查了藏北三个高寒草甸样地(A:4313 m、B:4513 m和C:4693 m,实验从2008年开始)的长期实验增温对群落营养品质的影响。基于2018–2019年的粗蛋白(CP)、中性洗涤纤维(NDF)、酸性洗涤纤维(ADF)、粗灰分(Ash)、粗脂肪(EE)和水溶性碳水化合物(WSC)含量,发现实验增温仅使样地B 2019年的CP含量增加了27.25%,ADF增加了89.93%,NDF增加了41.20%,Ash含量减少了57.76%。CP和WSC的含量均随土壤含水量(SM)的增加而增加,CP含量随饱和水汽压差(VPD)的增加而降低。SM和VPD对CP含量、ADF含量和营养品质变异的总的解释度大于气温。与气温相比,VPD更能解释NDF和Ash的变化。因此,气候变暖对藏北高原高寒草甸群落营养品质的影响随着地点和年份的不同而不同;与温度相比,水的有效性对藏北高原高寒草甸群落营养品质的影响更大。 相似文献
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《资源与生态学报(英文版)》2020,(3)
太阳辐射驱动的植物光合作用是所有生物圈功能的基础。高寒草甸生态系统范围广,土壤碳密度高,气候变化剧烈,因此是高寒生态系统关键过程响应气候变化的指示器。然而,对高寒草甸生态系统光合作用的主要参数,包括被冠层吸收的光合有效辐射占比(FPAR)、冠层消光系数(k)和冠层叶面积指数(LAI)季节动态的研究较为缺乏。利用2009–2011年太阳辐射各组分和植被叶面积指数观测,分别估算了位于西藏自治区当雄县一个典型的高寒草地生态系统的这三个光合参数,并与最新MODIS(collection6)遥感FPAR(FPAR_MOD)和LAI产品(LAI_MOD)进行了对比。此外,基于比尔–朗伯吸收定律和MODIS植被指数产品(归一化植被指数NDVI和增强型植被指数EVI),本研究介绍了一个纯遥感手段估算高寒草甸生态系统植被冠层光合参数季节动态的方法。结果表明:2009–2011年该研究区高寒草甸日均FPAR分别是0.33、0.37和0.35,所有4个基于遥感的FPAR产品,包括FPAR_MOD、基于比尔–朗伯吸收定律(常数化消光系数为0.5)估算的FPAR_LAI,以及2个利用MODIS植被指数产品与FPAR地面观测(FAPRg)建立非线性统计模型估算的FPAR(FPAR_NDVI和FPAR_EVI)均对FPARg的年内季节变异做出了很好的解释。相比而言,FPAR_MOD严重低估了FPARg,低估量超过了FPARg本身的40%;FPAR_LAI也明显低估了FPARg,低估量将近20%,这主要是由于比尔–朗伯吸收定律中k值在整个生长季都被设置为常数0.5,因此用FPAR_LAI去校准FPAR_MOD在该高寒草甸不是一个科学合理的方法。通过遥感估算,该高寒草甸的k值存在明显的季节变异,变异范围是0.19–2.95。考虑k值的季节变化后,FPAR_NDVI和FPAR_EVI明显地提高了对FPARg的估算精度,二者对FPARg虽然有轻微的高估,但高估量均不到5%(RMSE=0.05)。基于植被指数(NDVI和EVI)模拟的FPAR和k的季节动态,利用比尔–朗伯吸收定律估算的植被叶面积指数(LAI_NDVI和LAI_EVI)明显提高了遥感LAI_MOD产品的准确度。本研究揭示了基于比尔–朗伯吸收定律,植被指数构建的遥感模型可以提供该高寒草甸FPAR、k和LAI季节动态简单而有效的估算方法。 相似文献