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1.
Jason A. Leach James M. Buttle Kara L. Webster Paul W. Hazlett Dean S. Jeffries 《水文研究》2020,34(10):2154-2175
The time it takes water to travel through a catchment, from when it enters as rain and snow to when it leaves as streamflow, may influence stream water quality and catchment sensitivity to environmental change. Most studies that estimate travel times do so for only a few, often rain-dominated, catchments in a region and use relatively short data records (<10 years). A better understanding of how catchment travel times vary across a landscape may help diagnose inter-catchment differences in water quality and response to environmental change. We used comprehensive and long-term observations from the Turkey Lakes Watershed Study in central Ontario to estimate water travel times for 12 snowmelt-dominated headwater catchments, three of which were impacted by forest harvesting. Chloride, a commonly used water tracer, was measured in streams, rain, snowfall and as dry atmospheric deposition over a 31 year period. These data were used with a lumped convolution integral approach to estimate mean water travel times. We explored relationships between travel times and catchment characteristics such as catchment area, slope angle, flowpath length, runoff ratio and wetland coverage, as well as the impact of harvesting. Travel time estimates were then used to compare differences in stream water quality between catchments. Our results show that mean travel times can be variable for small geographic areas and are related to catchment characteristics, in particular flowpath length and wetland cover. In addition, forest harvesting appeared to decrease mean travel times. Estimated mean travel times had complex relationships with water quality patterns. Results suggest that biogeochemical processes, particularly those present in wetlands, may have a greater influence on water quality than catchment travel times. 相似文献
2.
Osborne Alfred R. Resio Donald T. Costa Andrea Ponce de León Sonia Chirivì Elisabetta 《Ocean Dynamics》2019,69(2):187-219
Ocean Dynamics - We analyze surface wave data taken in Currituck Sound, North Carolina, during a storm on 4 February 2002. Our focus is on the application of nonlinear Fourier analysis (NLFA)... 相似文献
3.
Phil Wilkes Mathias Disney Matheus Boni Vicari Kim Calders Andrew Burt 《Carbon balance and management》2018,13(1):10
Background
Urban trees have long been valued for providing ecosystem services (mitigation of the “heat island” effect, suppression of air pollution, etc.); more recently the potential of urban forests to store significant above ground biomass (AGB) has also be recognised. However, urban areas pose particular challenges when assessing AGB due to plasticity of tree form, high species diversity as well as heterogeneous and complex land cover. Remote sensing, in particular light detection and ranging (LiDAR), provide a unique opportunity to assess urban AGB by directly measuring tree structure. In this study, terrestrial LiDAR measurements were used to derive new allometry for the London Borough of Camden, that incorporates the wide range of tree structures typical of an urban setting. Using a wall-to-wall airborne LiDAR dataset, individual trees were then identified across the Borough with a new individual tree detection (ITD) method. The new allometry was subsequently applied to the identified trees, generating a Borough-wide estimate of AGB.Results
Camden has an estimated median AGB density of 51.6 Mg ha–1 where maximum AGB density is found in pockets of woodland; terrestrial LiDAR-derived AGB estimates suggest these areas are comparable to temperate and tropical forest. Multiple linear regression of terrestrial LiDAR-derived maximum height and projected crown area explained 93% of variance in tree volume, highlighting the utility of these metrics to characterise diverse tree structure. Locally derived allometry provided accurate estimates of tree volume whereas a Borough-wide allometry tended to overestimate AGB in woodland areas. The new ITD method successfully identified individual trees; however, AGB was underestimated by ≤?25% when compared to terrestrial LiDAR, owing to the inability of ITD to resolve crown overlap. A Monte Carlo uncertainty analysis identified assigning wood density values as the largest source of uncertainty when estimating AGB.Conclusion
Over the coming century global populations are predicted to become increasingly urbanised, leading to an unprecedented expansion of urban land cover. Urban areas will become more important as carbon sinks and effective tools to assess carbon densities in these areas are therefore required. Using multi-scale LiDAR presents an opportunity to achieve this, providing a spatially explicit map of urban forest structure and AGB.4.
基于近57 a (1961—2017年)西藏雅鲁藏布江中游河谷地区(简称雅江河谷)4个站(拉萨、日喀则、泽当和江孜)盛夏(7—8月)月平均降水和同期NCEP/NCAR再分析资料,采用合成、相关分析等统计诊断方法,分析了雅江河谷盛夏降水的年际变化特征及其与大气环流的联系。结果表明:1)近57 a雅江河谷盛夏降水无显著线性趋势,降水主要以3~4 a显著周期的年际振荡为主。2)雅江河谷盛夏降水年际波动与区域内水汽收支的变化直接相关,其中印度半岛-东南亚异常反气旋引起的水汽输送通量和水汽在高原腹地辐合上升的动力过程是盛夏降水年际变化的主要原因。3)对流层中低层印度半岛-东南亚异常反气旋环流是该地区盛夏降水年际异常的重要水汽输送通道,该通道将西太平洋、南海和孟加拉湾等地水汽不断输送到高原,期间西太副高和伊朗高压等大尺度系统异常对水汽输送过程起到了重要作用,同时高原盛夏季风低压和南亚高压异常给水汽在高原腹地辐合抬升提供了动力条件。 相似文献
5.
利用第五次国际耦合模式比较计划(CMIP5)中5个气候模式在3种典型浓度路径(RCPs)下的预估结果驱动SWAT水文模型,预估了21世纪气候变化对长江上游年径流量、季节分配以及极端径流的影响。结果表明:预估的长江上游平均气温呈显著上升趋势,21世纪末较当前(1986—2005年)升高1.5~5.5℃,降水总体呈增加趋势,在21世纪30年代后高于当前气候平均值,21世纪末相对于当前增加5%~15%。流域内气候变化存在明显空间差异,金沙江和岷沱江流域气温升高和降水增加幅度均大于流域平均值。预估的长江上游年径流量及各月平均径流均有增加趋势,在21世纪30年代后高于当前多年平均值,21世纪中期增加4%~8%,21世纪末增加10%~15%。预估的径流年内分布的均匀性有所增加,但年际变化明显增大,极端旱涝事件的频率和强度明显增加。预估的各子流域径流变化对气候变化的响应也存在差异,金沙江和岷沱江流域年径流量、年际变化和年内分布变化小,对气候变化的响应表现为低敏感;嘉陵江流域、乌江流域和长江上游干流径流增加幅度大,同时极端丰枯出现的频率和程度增加显著,是气候变化响应的敏感区域。 相似文献
6.
本研究利用逐日降水资料对中国东部夏季极端降水进行检测,并对转变前后的特征进行对比分析,进而从海、陆对增温的响应不同导致的环流调整给出成因分析。结果表明,(1)中国东部夏季极端降水在1990年前后出现显著的年代际转变,极端降水由偏少转为偏多。转折后与转折前相比,中国东部夏季极端降水落区南移,南方偶极子分布型加强,南方极端降水增加、北方极端降水减少,其中华南和华东地区,极端降水量和降水日数增加,对夏季降水的贡献率增大;华北地区,极端降水量和降水日数减少,对夏季降水的贡献率减小。(2)西太平洋暖池区异常升温造成的海陆温差减小是中国东部夏季极端降水1990年前后转变的重要驱动因素之一。它造成1990年之后低纬度季风强度减弱、西太平洋副热带高压增强并南移、南海副高增强,而中高纬度气旋性环流异常被破坏、东亚大槽增强,进而导致华北经向水汽输送减弱,下沉运动显著加强,极端降水量和降水日数减少。于此同时,华南和华东地区则水汽输送加强,上升运动显著,有利于降水偏多,并伴随极端降水量和降水日数有所增加。 相似文献
7.
2020年梅汛期(6~7月)长江中下游地区发生了严峻的汛情。2020年梅雨期长度和强度均远超历史平均水平。本文利用逐日NCEP/NCAR再分析资料和全球降水量网格数据集,研究了本次梅汛期降水特征及其与对流层上层斜压波动活动的联系。结果表明:本次梅汛期,长江中下游地区的总降水量和降水异常大值区位于安徽南部,共有7次连续的降水过程发生。长江中下游地区在对流层中低层辐合、高层辐散,且该地区上空有强的异常上升运动,有利于异常强降水的发生发展。同时,水汽自孟加拉湾和中国南海地区输送至长江中下游地区,为强降水的发生提供了充足水汽。利用小波分析研究该地区的逐日降水标准化时间序列时,发现其存在2~4天和6~14天的显著周期。高频(2~14天)扰动所显示的Rossby波动在对流层上层表现出向下游频散的特征,波动源于贝加尔湖附近。波扰动能量和通量所显示的波动向下游的传播过程与波包的传播过程较为一致,分别源于地中海和贝加尔湖附近的波扰能向东或向东南频散至长江中下游地区,有利于该地区扰动加强并进而有利于强降水的发生和维持。以上结果加深了人们对2020年超长“暴力梅”成因的认识并可为有效预测类似事件提供线索。 相似文献
8.
9.
2018年3月4—5日,华南、江南等地发生了一次大范围强对流过程,发生时间早,落区范围广,多地伴有雷暴大风、冰雹、短时强降水等剧烈对流天气,尤其飑线在江西境内造成了严重大风灾害。基于大气环流和雷达回波发展演变特征,将该次过程分为初始、发展和减弱三个阶段:初始阶段西风槽前西南急流造成的低压倒槽为强对流提供大尺度触发条件;发展阶段对流活动位于槽前暖区中,飑线在江西造成极端大风;入夜后,冷锋南下,对流进入减弱阶段。环境场及对流参数诊断表明江西中北部低层高温高湿,中层干冷,温度垂直递减率大,有利于产生雷暴大风。南昌探空长时间序列分析表明温湿要素气候态异常,与历史同期比,低层明显偏暖偏湿,中层偏干,有利于极端对流天气发生。综合多源观测资料和雷达资料分析中小尺度特征,本次江西飑线过程特点及成因包括:(1)受引导气流和前向传播共同作用,飑线移动速度快。(2)自动站分析显示飑锋后雷暴高压强,与锋前暖低压作用造成强密度流,有利于产生大范围直线型大风;(3)通过对比飑线弓状回波南北段回波结构差异表明,飑线后侧中层干后向入流促使降水粒子相变,剧烈降温形成的强下沉运动(下击暴流)是导致极端大风的主要原因,后部层云区下沉气流增强雷暴高压加之动量下传作用对雷暴大风有增幅作用。 相似文献
10.
基于FY-2F静止气象卫星提供的2015年5—9月的高分辨率数据,通过温度阈值法识别出深、浅对流后,分析和比较了深、浅对流在对流初生(convective initiation,CI)至发展阶段中云顶高度、云顶快速降温率(cloud top cooling rate,CTC)以及多通道差值等云顶物理量特征的变化异同。结果表明:深、浅对流在CI阶段的云顶物理量特征具有相似变化特征,即云顶高度均在短时间内快速上升,CTC值均先减小后增大;深、浅对流差异表现为深(浅)对流云顶上升高度能(不能)超越水汽层高度;深对流CTC最低值较浅对流CTC最低值更低。基于CI阶段深、浅对流的CTC最低值的差异,通过个例验证,表明利用深、浅对流CTC最低值的差异,可以在识别出CI的基础,判断出CI是否发展成为深对流,从而能提前做出预警。 相似文献