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乌鲁木齐河流域致灾洪水临界雨量分析 总被引：1，自引：0，他引：1
采用乌鲁木齐河流域的气象资料、水文资料以及地理信息数据和暴雨洪涝灾情数据,以乌鲁木齐河流域为研究对象,在了解其致灾降雨特征的基础上,利用统计模型和HBV水文模型分别分析其临界致灾雨量,评估模型计算过程和结果的优劣,讨论模型结果在天山山脉浅山地带中小河流域的合理性。在历史洪水过程的降雨量验证的基础上,通过对模型和计算过程及与实际情况的比较,HBV水文模型得到的二级和三级预警致灾临界雨量分别是40.6 mm和25.9 mm,而统计模型得到的二级和三级预警致灾临界雨量分别是47.5 mm和26.9 mm,两种方法模拟得到的致灾临界雨量均是合理并且实际可能出现的;从相关性上来看HBV水文模型模拟的结果要优于统计模型计算的结果,对西北地区有融雪性洪水补给的河流径流模拟具有借鉴意义。 相似文献
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分析了黄河三角洲地区主要栽培草种的气候生态适应性以及牧草生长季气候条件的优劣势。计算得出该区天然草场和人工草场的气候生产力、气候增产潜力，研究其时空分布规律，提出草场改良措施。结果表明：天然草场年气候生产力为９２１０—１１８２０ｋｇ／ｈａ。增产潜力为４５００—１０５００ｋｇ／ｈａ；种植紫花苜蓿的人工草场年气候生产力为２３７７５—２８０８０ｋｇ／ｈａ，增产潜力为６０００—１９５００ｋｇ／ｈａ。 相似文献
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本文首先建立新疆北部气候要素的垂直分布模型，结果表明，在北疆地区，气温随海拔高度上升而凝减，降水量呈物线分布，在中山带达到最大。然后利用天然草场资源调查资料和相应气象站及推算的资料，建立天然草场牧草产量与气象条件的分布模型，年降水量每增加1毫米，天山北坡中部和西部的天然草场平均单产可增加0．94和0．82公斤，生存气候模型可用于推算天然草场牧草产量空间分布。 相似文献
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用1989-1991年在天山北坡不同草场类型上观测的牧草产量与光谱资料及同步接收的NOAA/AVHRR资料,分析结果表明:天然草场光谱植被指数随太阳高度角的上升而降低;随牧草产量的增加而增加;不同年份的光谱植被指数值不同.天然草场牧草产量与各种植被指数存在显著相关;并建立牧草产量动态监测光谱模型;牧草干重和鲜重与气象卫星比值植被指数的相关系数达0.7597和0.8066;建立牧草产量卫星遥感监测模型,可用于天然草场牧草产量的动态监测. 相似文献
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分析了乌鲁木齐、达坂城、红雁池气象哨三站的大风资料知:红雁池与乌鲁木齐风速之间的线性关系较好,因此用乌鲁木齐气象站大风资料,订正红雁池气象哨大风序列。又根据风随高度变化的规律及极值I型分布函数,计算出红雁池气象哨10m、15m高度处不同重现期10min平均最大风速和瞬间极大风速,从而进一步推出工程区构筑物所能承受的设计风速。 相似文献
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《气象科学进展》2016,(5)
选取西藏高原北部牧区的13个气象站冬半年(11月—次年4月)的1980—2007年逐日积雪深度和最高、最低、平均气温资料,对藏北牧区草场的融雪量与气温关系进行了分析。利用线性回归模型建立融雪率和最高、最低气温的方程,给出了藏北草场的融雪日数、逐日积雪深度的计算方法,得出草场雪灾等级评估产品,实现在一场降雪后根据日常天气预报业务制作草场逐日积雪深度的预报产品,并实时评估雪灾的严重程度,为草原雪灾气象服务提供定量化参考产品。对2008—2009、2009—2010和2010—2011年的三个冬半年进行了预报效果评估,1~15d的逐日积雪深度的平均绝对误差不超过2cm;积雪日数误差不超过9d,误差在1d以内的占78.5%;雪灾等级的准确率约为84%;该方法具有较好的预报效果,能为藏北雪灾评估提供参考。该方法的缺陷在于,由于没有准确的定量降雪预报产品,故没有考虑后续降雪量的新增积雪影响。 相似文献
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分析了黄河三角洲地区主要栽培草种的气候生态适应性以及牧草生长季气候条件的优劣势。计算得出该区天然草场和人工草场的气候力，气候增产潜力，研究其时空分布规律，提出亓场改良措施。结果表明：天然草场气候生产力为９２１０－１１８２０ｋｇ／ｈａ。增产潜力为４５００－１０５００ｋｇ／ｈａ；种植紫花苜蓿的人工草场气候生产力为２３７７５－２８０８０ｋｇ／ｈａ，增产潜力为６０００＝１９５００ｋｇ／ｈａ。 相似文献
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李霞 《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2000,23(6):10-12
依据美国不适指数计算公式计算了乌鲁木齐地区１９９４～１９９９年７月份的不适指数,并对计算结果进行了分析,与１９９９年７月份人体舒适的实际感受进行了一一对比。根据计算对比分析结果和公式中各项的物理意义,结合新疆气候特点认为,美国的不适指数计算公式不能在新疆这样的干旱地区生搬硬套,注意结合本地的气候特点加以修正。另外,分析了乌鲁木齐地区夏季人体不适的气象条件,提出了一些有预报意义的指标,可供参考。 相似文献
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近30年乌鲁木齐地区自然植被净第一性生产力变化分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用周广胜、张新时提出的自然植被净第一性生产力模型，估算分析了乌鲁木齐地区近30年自然植被净第一性生产力（NPP）的时空变化。结果表明，除后峡地区的NPP呈递减趋势外，其它各地的NPP总体上呈递增趋势；中山带的NPP最高，亚高山、高寒、低山和山前荒漠地带依次降低；气候变暖除对高寒地带的自然植被的NPP有一定的正效应外，对其它地区的NPP均产生较明显的负效应；年降水量的增加对提高自然植被净第一性生产力具有积极作用。 相似文献
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利用气象卫星资料估算全球作物总产研究 总被引：8，自引：1，他引：8
以美国为例，利用1996～2000年每旬的全球植被指数卫星遥感资料，计算出每年耕地上作物生长季内的总NPP（Net Primary Production）。农作物总产是耕地上总NPP的一部分，根据NPP与作物总产的关系，确定作物的产量转换系数，然后利用当年耕地的总NPP值来估算当年作物的总产。通过研究表明，该方法的预测精度较高，可操作性强，能够投入业务应用。 相似文献
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植被净第一性生产力是评价地表植被状况的重要指标之一,对分析和评价全球以及区域生态环境、碳循环等变化具有重要作用.植被净第一生产力的研究方法很多,本文主要运用TM影像近红外和红光通道组成的标准化差植被指数（NDVI）,借助CASA模型机理以及气象学方法,建立盐城区域净第一性生产力（NPP）遥感估算模型,并以核心区-丹顶鹤自然保护区湿地为应用案例,分析了核心区2005年间8月份净第一性生产力的变化.分析结果表明,研究区8月份的湿地各种植被NPP分别为：人工芦苇和盐蒿为1184.863266 g/m2,芦苇为1083.435262g/m2,米草为822.766878g/m2.若以NPP为衡量标准,人工芦苇和盐蒿的净第一性生产力最高. 相似文献
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Sensitivity of the Terrestrial Ecosystem to Precipitation and Temperature Variability over China 
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下载免费PDF全文 SUN Guo-Dong 《大气和海洋科学快报》2014,(5):382-387
In this study, the sensitivities of net primary production （NPP）, soil carbon, and vegetation carbon to precipitation and temperature variability over China are discussed using the state-of-the-art Lund-Potsdam-Jena dynamic global vegetation model （LPJ DGVM）. The im- pacts of the sensitivities to precipitation variability and temperature variability on NPP, soil carbon, and vegeta- tion carbon are discussed. It is shown that increasing pre- cipitation variability, representing the frequency of ex- treme precipitation events, leads to losses in NPP, soil carbon, and vegetation carbon over most of China, espe- cially in North and Northeast China where the dominant plant functional types （i.e., those with the largest simu- lated areal cover） are grass and boreal needle-leaved for- est. The responses of NPP, soil carbon, and vegetation carbon to decreasing precipitation variability are opposite to the responses to increasing precipitation variability. The variations in NPP, soil carbon, and vegetation carbon in response to increasing and decreasing precipitation variability show a nonlinear asymmetry. Increasing pre- cipitation variability results in notable interannual variation of NPP. The sensitivities of NPP, soil carbon, and vegetation carbon to temperature variability, whether negative or positive, meaning frequent hot and cold days, are slight. The present study suggests, based on the LPJ model, that precipitation variability has a more severe impact than temperature variability on NPP, soil carbon, and vegetation carbon. 相似文献
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The approach of conditional nonlinear optimal perturbation related to parameter (CNOP-P) is employed to provide a possible climate scenario and to study the impact of climate change on the simulated net primary production (NPP) in China within a state-of-the-art Lund-Potsdam-Jena dynamic global vegetation model (LPJ DGVM). The CNOP-P, as a type of climate perturbation to bring variation in climatology and climate variability of the reference climate condition, causes the maximal impact on the simulated NPP in China. A linear climate perturbation that induces variation in climatology, as another possible climate scenario, is also applied to explore the role of variation in climate variability in the simulated NPP. It is shown that NPP decreases in northern China and increases in northeastern and southern China when the temperature changes as a result of a CNOP-P-type temperature change scenario. A similar magnitude of change in the spatial pattern variations of NPP is caused by the CNOP-P-type and the linear temperature change scenarios in northern and northeastern China, but not in southern China. The impact of the CNOP-P-type temperature change scenario on magnitude of change of NPP is more intense than that of the linear temperature change scenario. The numerical results also show that in southern China, the change in NPP caused by the CNOP-P-type temperature change scenario compared with the reference simulated NPP is sensitive. However, this sensitivity is not observed under the linear temperature change scenario. The seasonal simulations indicate that the differences between the variations in NPP due to the two types of temperature change scenarios principally stem from the variations in summer and autumn in southern China under the LPJ model. These numerical results imply that NPP is sensitive to the variation in temperature variability. The results influenced by the CNOP-P-type precipitation change scenario are similar to those under the linear precipitation change scenario, which cause the increasing NPP in arid and semi-arid regions of the northern China. The above findings indicate that the CNOP-P approach is a useful tool for exploring the nonlinear response of NPP to climate variability. 相似文献
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植被净初级生产力（NPP）是评估生态环境质量的重要指标之一,为了探明辽宁省生态环境变化,利用MODIS-NDVI数据及CASA模型,对辽宁省2000—2018年NPP进行估算,并在此基础上分析了近19 a辽宁省NPP时空变化特征及其对地形因子的响应。结果表明：2000—2018年辽宁省植被NPP呈波动上升趋势,空间分布特征为东部高西部低;NPP变化趋势率为2.89 gC·m-2·a-1,其中,87.4%的地区呈增加趋势,且辽西北地区波动变化最为显著;高程和坡度对NPP变化的影响明显高于坡向;随着高程增加,NPP表现为先增加后平稳的趋势,高程500 m左右出现NPP最大值;随着坡度增加,NPP表现为先增加后略有减小的趋势,坡度35°左右出现NPP最大值;在高程为500 m以上、坡度为15°—35°范围内,NPP值最大。 相似文献
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在验证CENTURY模型对中国陆地植被净初级生产力(Net Primary Productivity,NPP)模拟能力的基础上,利用该模型探讨了1981-2008年中国陆地植被NPP的年际变异和变化趋势对CO2浓度、温度和降水变化的响应。结果表明,中国陆地植被NPP对不同气候因子的响应程度存在明显不同。其中,CO2浓度变化对植被NPP年际变异的影响不显著,但能够引起中国大部分地区植被NPP趋势系数增大;温度对中国中高纬度地区植被NPP的年际变化影响显著,但就全国范围而言,植被NPP年际变异对温度变化的响应程度总体低于对降水变化的响应程度;降水变化是对中国植被NPP变化趋势起主导作用的气候因子。此外,综合考虑温度和降水变化的影响发现,植被NPP变化趋势的响应特征类似于降水单独变化时植被NPP变化趋势的响应特征。 相似文献
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利用耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中5个全球气候模式3种典型浓度路径（RCPs）预估结果,基于植被净初级生产力模型,估算安徽省21世纪近期（2018—2030年)、中期（2031—2050年）和远期（2051—2099年）植被净初级生产力及其对气候变化的响应。结果表明：对不同模式在安徽省模拟能力的评估可知,气温以多模式集合模拟效果优于单个模式,MIROC-ESM-CHEM对降水的模拟能力较好。未来安徽省将持续变暖,北部变暖幅度高于南部,其中RCP8.5情景下变暖趋势更显著;全省降水量将增加,南部增加多于北部。随着气候趋于暖湿化,植被净初级生产力总体增加;与基准年相比,21世纪近期增加不明显,中后期显著增加,空间上南部增加总体高于北部。从气候变化响应来看,安徽省植被净初级生产力与降水量和平均气温均显著相关,并且对降水量的响应程度更高。 相似文献
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选取重庆34个测站1959—2001年共43年逐月平均气温和降水量资料, 利用Thornth-waite Memoriae模型, 即根据植物生物产量与年平均气温、年降水量之间的关系用实际蒸散量估算NPP (净第一性生产力), 采用EOF及MHF小波等方法分析重庆地区年平均气温、降水量及NPP的时空变化特征及相互关系, 最后采用Thornth-waite Memoriae模型分析气温、降水变化对NPP的影响, 并结合未来气候预测结果对NPP的变化进行了预估。结果表明:重庆区域的年平均气温、年总降水量及NPP空间变化均比较有规律, 在整个时间域内, 气温呈下降趋势, 而降水变化趋势不明显, NPP略有下降, 但它们都具有明显的阶段性变化特征, NPP与降水的变化趋势比较一致; 在不同时间尺度上, NPP的变化趋势与降水接近, 在10年时间尺度以下时, 它与气温变化关系不明显, NPP与降水的年际振动特征明显, 而气温的年代际振动特征较显著; 重庆地区“暖湿型”气候对NPP增加最有利, 而“冷干型”气候对NPP增加最不利, 未来50年内重庆地区气温及降水变化趋势将有利于NPP的增加, 2030年前后可能达到最大值。 相似文献