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本文简要介绍了包括三部分观测的安徽淮南长期野外试验观测站,特别是土壤-植被-大气的集中观测,对小塔运行前三个月(2018年6月至8月)的数据,并结合同一时段大塔获得的数据,进行了初步分析.结果表明这些资料有合理的变化特征,日变化和夏季值特征显著,各月份间气象变化有明显差异.土壤水分和温度受降雨影响,在不同的下垫面条件下表现出不同的变化.土壤CO2日平均浓度在2 cm和10 cm处分别为1726和4481 ppm.2018年夏季土壤CO2浓度随土壤体积含水量的变化而变化,但与土壤温度呈弱相关. 相似文献
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黄土高原降水对土壤含水量和导热率的影响 总被引：6，自引：0，他引：6
基于局地降水是引起黄土高原塬区土壤含水量变化的主要原因,利用黄土高原白庙塬区20052010年观测的土壤含水量和降水资料以及2012年夏季观测的土壤温度和含水量资料,分析了土壤含水量、导热率与降水的相关关系,重点分析了10.0,20.0和40.0 cm土壤含水量的蓄积以及20.0 cm土壤含水量与前期总有效降水的响应。结果表明:(1)不同深度土壤含水量的月变化比较一致,其中降水对5.0 cm土壤含水量的正强迫作用最为显著;(2)10.0 cm和40.0 cm土壤含水量年变化存在两个峰值,分别在3 5月和8 10月;(3)土壤含水量和前期总有效降水的拟合效果在夏季最好,二者在20.0 cm土壤层的相关系数达到0.84,高于其他观测层;(4)在试验前期,土壤含水量迅速增加使得土壤导热率明显升高。持续观测发现虽然土壤导热率会随着降水出现波动,但整体的相关性并不高,没有明显规律。 相似文献
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利用陆面过程模式CLM3.5对黄河源区若尔盖站进行了一年的数值模拟试验,通过比较土壤温度、土壤含水量的观测值与模拟值,检验了该模式在黄河源季节性冻土地区的模拟能力。结果表明,模式对土壤温度的模拟,非冻结期较好,深层土壤温度稍偏高;冻结期模拟值偏低,冻结深度偏大。对土壤含水量的模拟,在冻融期出现了较大偏差,含水量骤降(冻结)、骤增(消融)的时间均较观测提前。模式土壤热传导参数化方案中的土壤基质热导率计算偏大是造成土壤温、湿度偏差的主要原因。将Johansen土壤基质热导率方案替换了原模式参数化方案后,模拟结果有一定的改进,土壤温度暖舌、冷舌的模拟深度显著减小,冻结期土壤温度模拟偏低的现象也得到了改进,土壤含水量骤降、骤增的时间与观测更为接近。 相似文献
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黄土高原典型塬区土壤热性质变化特征研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2014年7月至2015年1月黄土高原地区土壤含水量和土壤热性质观测资料,分析了该区域土壤热性质及其变化特征,并讨论了降水对土壤热性质的影响,结果显示:(1)除10 cm外,各层土壤热扩散率整体上呈现夏季下降,秋季平稳,冬季上升三个阶段,土壤体积比热容和土壤导热率表现为夏季上升,秋季平稳,冬季下降的趋势;100 cm处的土壤热扩散率始终高于40 cm,土壤热扩散率不随土壤深度增加而线性增加。(2)5 cm与10 cm层的土壤热性质均有明显日变化特征,且振幅较大,40 cm与100 cm处的日变化振幅逐渐变小。由于10 cm层土壤含水量的波动最大,该层的土壤热性质变化波动也最大。(3)土壤温度与土壤热扩散率随降水增加而下降,土壤热扩散率下降主要是土壤含水量较高时,土壤导热率与土壤体积比热容变化的幅度不一致所致;土壤体积比热容与土壤导热率随降水量增加而上升,降水主要通过土壤含水量的变化影响土壤热性质。 相似文献
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华北平原冬麦田土壤CH4的吸收特征研究 总被引：9，自引：0，他引：9
利用静态箱/气相色谱(GC)法,对华北平原冬小麦拔节—成熟期间麦田土壤CH4气体通量进行了测定,得出华北平原典型冬麦田土壤是大气CH4的弱吸收汇。试验期间土壤CH4通量存在明显的季节变化和日变化,麦田拔节—成熟期间土壤CH4通量日平均值为-18.3μg.m-2.h-1,波动范围为-4.3~-24.4μg.m-2.h-1;在土壤CH4通量的日变化中,观测到麦田土壤在午间和夜间都有一个吸收峰,峰值出现的时间因生育期不同而有所不同。试验期间CH4通量日平均值与土壤温度关系不明显,而与土壤水分呈负相关(α=0.01);日变化中土壤CH4通量与地表温度的相关性较差,而与5 cm地温相关密切。麦田拔节—成熟期间土壤CH4通量日平均值随NH4 -N施用量的增加呈递减规律,农田秸秆还田后不利于土壤对CH4的吸收。 相似文献
6.
根据田间试验观测资料,计算了土壤容积热容量和土壤导温率,分析了麦田土壤温度的时空分布规律,着重讨论发台站规范法和土柱热含量法计算土壤热容量的误差大小及提高准确性的途径。 相似文献
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采用LI-8100A型土壤碳通量仪对黄土高原半干旱区草地生长季(5—10月)的土壤呼吸速率、土壤温度及含水量进行连续观测,综合分析土壤呼吸的时间变化规律,并研究环境因子对呼吸速率的影响。结果表明:(1)不同天气条件下土壤呼吸速率的日动态变化差异明显,晴天的日均值(2.90μmol·m^(-2)·s^(-1))与变化范围(1.73~4.92μmol·m^(-2)·s^(-1))明显大于多云天和阴天。不同月份土壤呼吸速率的平均日变化均呈现“单峰型”结构,最高值(2.20~4.40μmol·m^(-2)·s^(-1))、最低值(0.71~1.70μmol·m^(-2)·s^(-1))分别出现在12:00或13:00、05:00或06:00,日均值接近于10:00或19:00的观测值。(2)白天和夜间土壤呼吸速率在5—6月处于较小值,从6月开始逐渐增大,8月达到峰值(白天3.31±0.98μmol·m^(-2)·s^(-1)、夜间1.80±0.39μmol·m^(-2)·s^(-1)),之后逐渐减小,10月出现最低值(白天1.55±0.55μmol·m^(-2)·s^(-1)、夜间0.81±0.12μmol·m^(-2)·s^(-1)),且白天通常高于夜间。整个生长季夜间土壤呼吸对全天总呼吸的贡献率为27.2%~32.4%。因此,在当前草地生态系统碳循环模型中应考虑夜间土壤呼吸的影响。(3)土壤温度是影响生长季土壤呼吸速率的主要环境因子,但土壤温度单变量模型不足以全面解释土壤呼吸的动态变化。结合土壤温度与含水量的双变量非线性模型能更好地拟合土壤呼吸速率,对其变异的解释程度达74.0%。(4)2020年生长季,全天、白天和夜间土壤呼吸的温度敏感性指数(Q;)变化范围分别为1.38~2.14、1.22~1.96和0.85~1.64,对应平均值分别为1.58±0.23、1.41±0.19和1.20±0.16。如果只用白天时段的Q;值代替日均值,将造成约10.8%的低估。 相似文献
8.
利用简单的土壤热传导方程建立模型,并结合小波变换方法,分析了2004年6月22日～8月18日金塔绿洲附近观测的戈壁土壤温度序列,重点关注地下10 cm的土壤温度变化.结果表明,在观测时段土壤温度除了有明显的日变化外,还存在周期为准4天和准两周的波动.利用滑动相关分析后发现,太阳向下短波辐射强度与土壤温度日变化能量存在显著的正相关,这与利用土壤热传导模型分析土壤日变化振幅年变化的相关研究的结论一致.太阳向下短波辐射强度与准4天周期波动实部分量在降水前后存在负相关关系.比较观测时段土壤温度准4天波动能量与同时期的天空温度,发现准4天波动可能与持续增强的云逆辐射有关.通过分析降水前后土壤温度、土壤含水量的变化,发现二者的日变化在降水后与降水前相比,振幅增大,位相前移.这一结果可以用土壤热扩散率在一定范围内随土壤含水量增大而增大得到解释.最后利用回归分析发现T10的准两周波动可能与更大范围的大气环流场异常有关. 相似文献
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本文以新疆巴里坤盐湖周边硫酸钠型盐渍土壤为研究对象,通过土柱异位培养的方法,使用开路式土壤碳通量测量系统Li-8100,研究了不同覆盐量（CK、1倍覆盐、2倍覆盐、3倍覆盐和4倍覆盐处理）对土壤呼吸特征的影响。结果表明：(1) 土壤呼吸日变化呈单峰曲线,其峰值表现出随覆盐量增加而增加的趋势;4倍覆盐处理下土壤呼吸速率的峰值出现时间（15: 00）比其他处理（17: 00）有所提前;凌晨0: 00-6: 00,部分土壤呼吸速率呈现负值。(2) 覆盐后土壤CO2日排放量随时间呈先增加后降低的趋势,与气温变化一致;培养期间土壤CO2日均排放量表现出随覆盐量增加而增加的趋势,4倍覆盐处理下土壤CO2日均排放量显著高于CK处理（P<0.05）。(3) 土壤温度敏感系数Q10表现出随覆盐量增加而增加的趋势。综上可见,覆盐处理显著影响了盐湖周边盐渍化土壤CO2排放通量、特征和土壤温度敏感性,因此,在研究气候变暖对盐渍化土壤呼吸影响时,不仅要考虑增温对土壤呼吸的直接影响,也要考虑土壤盐层厚度与土壤温度敏感性的变化。 相似文献
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Soil enthalpy(H) contains the combined effects of both soil moisture(w) and soil temperature(T) in the land surface hydrothermal process. In this study, the sensitivities of H to w and T are investigated using the multi-linear regression method.Results indicate that T generally makes positive contributions to H, while w exhibits different(positive or negative) impacts due to soil ice effects. For example, w negatively contributes to H if soil contains more ice; however, after soil ice melts,w exerts positive contributions. In particular, due to lower w interannual variabilities in the deep soil layer(i.e., the fifth layer), H is more sensitive to T than to w. Moreover, to compare the potential capabilities of H, w and T in precipitation(P) prediction, the Huanghe–Huaihe Basin(HHB) and Southeast China(SEC), with similar sensitivities of H to w and T,are selected. Analyses show that, despite similar spatial distributions of H–P and T –P correlation coefficients, the former values are always higher than the latter ones. Furthermore, H provides the most effective signals for P prediction over HHB and SEC, i.e., a significant leading correlation between May H and early summer(June) P. In summary, H, which integrates the effects of T and w as an independent variable, has greater capabilities in monitoring land surface heating and improving seasonal P prediction relative to individual land surface factors(e.g., T and w). 相似文献
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浅层地温对比试验结果 总被引：5，自引：2，他引：5
在以往的遥测地温仪与现用玻璃地温表的对比试验中，浅层地温的对比结果存在着很大差异，致使地温的遥测化受阻。作者采用了新的对比试验方法，得到了令人满意的结果，为遥测地温仪的推广应用提供了试验依据 相似文献
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黑龙江省农田土壤水分的时空分布规律 总被引：3，自引：0，他引：3
依据黑龙江省33个农业气象试验站近20年的土壤水分常数与土壤重量含水率农田实测资料，以土壤有效水量和土壤相对含水率为指标，初步分析了农田土壤水分的时空分布规律。 相似文献
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为研究不同土壤类型、不同测定距离下人工及DZN2型自动站土壤湿度的差异,在河南省泛区、鹤壁、许昌三个试验点选择代表性较强的砂土、粘土和壤土三种土壤类型为研究对象,于2013年、2014年在冬小麦全生育期分别距离自动站探头140—150 cm、100—110 cm位置人工取土,进行土壤湿度差异分析。结果表明:在冬小麦生育期内,人工与自动站所测土壤湿度的差值粘土最小,壤土的次之,砂土的最大,粘土、壤土播种时差值最大,砂土中最大差值出现在抽穗前。差值随土壤深度的垂直变化,总体表现为砂土波动范围最大,壤土、粘土的相对较小。在10—30 mm降水后,三种土壤类型差值均有不同程度的增加,其中砂土中差值增加最大;降水量在30—50 mm后,粘土和壤土的差值较小,砂土的差值较大。三种土壤类型下,人工取土点距离自动站探头150 cm以内,总体差异不显著。 相似文献
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一种改进的土壤水分平衡模式 总被引：7，自引：0，他引：7
将美国学者,Ｊ．Ｔ．Ｒｉｔｃｈｉｅ等研制的作物生长模拟模式（ＣＥＲＥＳ－小麦模式）中的土壤水分平衡子模式应用于我国半干旱地区甘肃省西峰市农业气象试验站固定地块麦地土壤水分的模拟,对原有模式中潜在蒸散、地表蒸发和作物蒸腾加以修正,同时,为增强模式的应用性能,引入一种由作物生育期来估算作物根系最大深度和土壤各层相对根密度的方法。改进后的土壤水分平衡模式取得较好的应用效果,为旱地农田土壤水分管理提供了一 相似文献
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FDR自动土壤水分数据标定问题及解决方法 总被引：4，自引：0，他引：4
针对目前FDR自动土壤水分数据可用性低的实际情况,本文从FDR自动土壤水分站传感器原理出发,结合数据处理流程与方法对湖南60个站点不同层次的标定参数及部分站点的相关观测数据进行了分析,指出目前田间标定法在自然条件下几乎无法得到覆盖土壤各个湿度区间的均匀样本数据,导致二次标定参数不合理是造成FDR自动土壤水分站数据可用性差的根本原因。二次标定方程参数不合理主要表现为方程斜率过大、过小、负值3种情况,导致观测数据增幅过大、常年不变、与实际土壤湿度变化趋势完全相反等问题。最后针对该问题提出了大样本原状取土,实验室标定的解决方法,并对方法进行了初步验证,结果表明该方法能从源头上有效改善土壤水分站观测数据质量。 相似文献