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1.
研究气温对植被覆盖度和ET (Evapotranspiration,ET)的影响,对干旱区应对气候变化、维系生态系统稳定具有重要意义。基于阿勒泰地区及周边7个气象站,CRU数据集中的气温数据及MODIS ET数据,采用Mann-Kendall非参数检验、植被盖度反演等方法,对阿勒泰地区气温变化对植被覆盖度及ET的影响进行了研究。结果表明:(1)在1901—2016年过去的116 a间,阿勒泰地区年平均气温以0.18 ℃·(10 a)-1速率增加,在1982年由突变前的2.2 ℃增加到突变后的3.5 ℃。(2)2000—2017年阿勒泰地区植被覆盖度变化的空间差异明显,植被覆盖度增加的面积与降低的面积总体相当;全区66.71%的区域植被覆盖度变化与气温呈负相关,而呈正相关的比例仅占18.55%,且全区气温变暖而盖度降低区域的占比达31.71%。(3)2000—2016年阿勒泰地区ET总体呈降低趋势,整个区域61.65%的面积温度降低、ET降低,而19.92%的区域表现为温度增加而植被ET降低。 相似文献
2.
利用1960—2018年锡林河流域周边13个气象站的逐日气象资料,采用世界粮农组织(Food and Agriculture Organization of the United Nations,FAO)推荐的Penman-Monteith公式计算各气象站多年潜在蒸散发量及相对湿润度指数。通过利用主成分分析、相关分析和偏相关分析,探讨了锡林河流域潜在蒸散发、地表干湿状况多年变化规律;分析了影响潜在蒸散发的主要气象因子及各气象要素间的相互作用;着重讨论了锡林河流域潜在蒸散发的周期变化及其与相对湿润度指数、各气象要素的相互作用。结果表明:流域近59 a潜在蒸散发整体呈现增长趋势,且上升趋势显著,存在显著增加—减小交替的多尺度时频变化特征和多主周期变化规律;各气象要素中潜在蒸散发对温度的响应较大,平均风速次之;平均相对湿度受到潜在蒸散发的影响较大,降水次之。整个流域环境有不显著的变湿润趋势。 相似文献
3.
基于印度河流域及周围54个地面气象站气温、降水资料,结合CRU气温和GPCC降水全球格点化陆面再分析资料,通过插值构建了一套0.5°×0.5°分辨率1980—2016年逐月格点数据集。采用Thornthwaite方法计算了潜在蒸散发,基于标准化降水蒸散指数(SPEI),探讨了印度河流域气候变化及干旱演变特征。结果表明:(1)1980—2016年,印度河流域年平均气温以0.30℃·(10 a)-1的速率呈显著上升趋势,21世纪初增温幅度最大;干季(11月~次年4月)升温速率较快,达0.36℃·(10 a)-1,湿季(5~10月)增速0.25℃·(10 a)-1。年降水量呈现少雨—多雨—少雨—多雨年代际振荡。伴随着持续升温,年和各季的潜在蒸发量增加显著。干季干旱频率较多,但湿季干旱强度高,各季干旱频率与降水呈现较一致的年代际波动;干旱的影响面积在干季呈现微弱地增加趋势,湿季却略有减少趋势。(2)空间上,除西北局部,流域其他区域的年和季平均气温、潜在蒸发量增加趋势显著,均达到95%置信水平。其中南部平原和东北山区升温幅度较高,南部平原区潜在蒸发量增加也较大。新德里到喀布尔的东南至西北带状区域的年和湿季降水量,以及喀布尔周围地区的干季降水量呈显著增加趋势。东南平原区和东北局部山区的干季,以及东北和西南局部山区的湿季呈现显著的干旱化态势,需要加强防灾减灾的意识并采取相应措施,以规避干旱增多带来的不利影响。 相似文献
4.
地表-地下水系统水、热迁移转化与裸土蒸发机理研究对于水量平衡以及地表能量转化具有重要意义。以鄂尔多斯盆地风沙滩地区为研究区,基于原位蒸渗仪长期观测,结合数值模拟,选择2种地下水位初始埋深分别为80 cm(浅埋深)和290 cm(深埋深)的情景,研究了变饱和带水热迁移转化的动力学过程以及对裸土蒸发的影响。结果表明:变饱和带土壤水的运动规律受水头梯度和温度梯度的共同驱动,且在不同水位埋深条件下呈现不同的运动方式;浅埋深条件下,受水头梯度的作用,土壤的毛细上升高度能够到达地表,蒸发条件下土壤水在毛细力驱动下向上运移,土壤内部不存在零通量面,温度对水分运动的影响较小,发现当地下水位埋深小于毛细上升高度时,地下水在毛细力作用下直接贡献土壤蒸发;深埋深条件下,水头和温度是土壤水运动过程的关键因素,位于地表以下18 cm以浅土壤内部出现孤立的零通量面,阻止了土壤水的向上运移,导致蒸发量减小。当地下水位埋深大于毛细上升高度的1.6倍时,地下水不再直接参与土壤蒸发,但会间接地影响包气带的水分转化;因此模拟期间浅埋深的裸土累积蒸发量约为深埋深累积蒸发量的4倍。 相似文献
5.
青藏高原地表蒸散发是决定亚洲水塔水储量变化的关键要素.在快速升温背景下,长时间尺度的青藏高原地表蒸散发如何响应气候变化亟需深入探讨.以青藏高原两种典型高寒生态系统(草原和湿地)为研究对象,以野外观测和互补蒸散发模型为研究手段,利用常规气象资料驱动互补蒸散发模型,应用于青藏高原的典型资料稀缺地区,并就模拟结果进行验证评估,揭示了两种典型高寒生态系统近40年的蒸散发变化特征.结果 表明,校正参数后的非线性互补蒸散发模型可较为准确地模拟两种下垫面的蒸散发,亦即该模型在青藏高原资料稀缺区具有较好的应用潜力.1973-2013年,青藏高原典型高寒草原蒸散发呈不显著的增大趋势,而高寒湿地则以2.0 mm/a的速率显著增大.相关分析表明,高寒草原和湿地蒸散发的年际变化主要与水汽压(即空气湿度)有关.阶段性分析发现,1970s至1990s末期,两种生态系统蒸散发皆在波动中逐渐增大;而1997年以后,高寒草原和高寒湿地蒸散发的变化模式表现出明显差异:前者在波动中逐渐减小,后者则持续增大至2000s中期.造成这种差异的原因可归结为高寒湿地受冰川融水的影响,土壤含水量可维持在较高的水平,加之2000s高寒湿地的水汽压和日照时数增大,使得该时段内地表蒸散发仍呈增大之势,亦即上游的冰川融水对下游的湿地蒸散发有重要影响.结果 表明,空间距离较近的两种典型高寒生态系统,由于所受水源补给不同,局地蒸散发对气候变化的响应模式可能有较大差异. 相似文献
6.
蒸散发是水圈、大气圈和生物圈中水分循环和能量交换的纽带。在全球尺度上,蒸散发约占陆地降水总量的60%;作为其能量表达形式,潜热通量约占地表净辐射的80%。随着通量观测技术的发展,全球长期持续的观测数据得以获取和共享,近年来基于数据驱动的蒸散发遥感反演方法取得了较好的研究进展。本文针对数据驱动的蒸散发遥感反演方法和产品,从经验回归、机器学习和数据融合3个方面展开,对现有的研究进展进行了梳理、归纳和总结,并从驱动数据、反演方法、已有产品等方面指出目前仍存在的问题和不足。未来仍需开展数据驱动的高时空分辨率的蒸散发遥感反演方法的研究,有效考虑地表温度和土壤水分等可以指示地表蒸散发短期变化的重要信息,同时加强基于过程驱动的物理模型与数据驱动的模型的结合,使两类模型能互为补充、各自发挥所长,共同推动蒸散发遥感反演研究水平的进步。 相似文献
7.
分析了韩家峪石膏矿矿体地质特征、矿石地质特征,以及矿床成因,得出了该石膏矿主要含矿层位为马家沟组五段下含膏带,呈层状-似层状产出;矿石类型分为交代型、沉积型和充填型三种类型;地表露头广泛发育膏溶特征;矿床成因为浅水蒸发型形成于潮上带盐沼(萨勃哈)环境蒸发作用,沉积型石膏形成于泻湖环境蒸发泵吸作用。 相似文献
8.
9.
植被和土壤是水循环中的重要载体,模拟流域水循环时植被和土壤的参数化也显得尤为重要。通过对比流域蒸散发模拟中分布式模型和集总式概念模型的土壤植被参数化方法,计算了潘家口水库流域不同时间尺度上的流域蒸散发,分析了不同时间尺度下流域蒸散发的影响因素。通过分析得出:(1)分布式水文模型中的植被参数化方法包括对植被时空分布与变化的描述,以及与之相关的土壤-植被-大气中水分和能量的传输过程的描述。(2)从GBHM模型与流域水热耦合平衡模型的对比分析可知,在流域尺度上,年实际蒸散发与潜在蒸散发之间呈互补的高度非线性关系;但在山坡和小时时间尺度上,实际蒸散发与潜在蒸散发之间呈正比关系,并可近似为线性正比关系。(3)基于流域水热耦合平衡模型在不同时间尺度的参数化分析可知,考虑植被土壤水分和植被覆盖度能改善对流域蒸散发的年际和季节变化的模拟精度;土壤水分和植被的影响随着时间尺度变小表现得越来越显著。 相似文献
10.
土地利用和气候变化对海河流域蒸散发时空变化的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
蒸散发(ET)是水文能量循环和气候系统的关键环节,研究ET的时空变化特征及其响应土地利用和气候变化的驱动机制对于理清流域水资源和气候变化的关系具有重要的意义。本文基于MOD16/ET数据集定量分析了海河流域2000-2014年ET的时空变化特征,并结合时序气温降水数据和土地利用数据,采用相关分析方法定量探索了ET与气候因子的驱动力关系。结果表明:① 海河流域2000-2014年ET表现为较为显著的空间分布格局,呈现出北部和南部高、西北部和中东部低的分布特性。不同土地利用类型的多年ET呈林地>草地>耕地>其他类型的特征;② 2000-2014年海河流域年均ET波动范围为371.96~441.29 mm/a,多年ET的均值为398.69 mm/a,平均相对变化率为-0.41%,整体呈下降趋势;③ 多年月ET与气温和降水均呈单峰型周期性变化趋势,年内月ET呈单峰变化趋势;④ 春秋两季的ET与降水和气温的相关性明显高于其他季节,ET与气温和降水的平均相关系数是-0.17和0.37,表明降水对于ET的响应程度强于气温;⑤ 驱动分区结果表明海河流域ET受气候因子驱动的主要类型是降水驱动型和降水、气温共同驱动型;⑥ 海河流域耕地ET变化气候因子驱动模式主要是降水、气温共同驱动型;林地、草地的驱动模式主要气温驱动型和降水驱动型,其他土地利用类型的驱动模式主要是受其他因素驱动。该研究将对海河流域水资源开发管理和区域气候调节起到科学指导作用。 相似文献