2001-2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析          下载免费PDF全文

赵明伟  王妮  施慧慧  江岭  王春 《干旱区地理》2019,42(2):324-331

本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布，讨论了植被覆盖度的时空变化规律，分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明：我国陆地植被覆盖度从2001—2015年，植被覆盖度总体上呈增加趋势，其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征，可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型，其中农业种植区基本为一直增长型，而主要森林覆盖区，特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部，内蒙古，以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素，东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大，而在中国东南沿海地区，光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。  相似文献   

1980—2015年风蚀影响下中国北方土壤有机质与养分流失时空特征     

赵海鹏  宋宏权  刘鹏飞  李霄阳  王团徽 《地理研究》2019,38(11):2778-2789

中国北方干旱/半干旱区是全球主要的沙尘源区之一,风蚀造成的沙尘排放可导致大量的土壤有机质（SOM）与养分流失,并通过传输与沉降过程对其进行空间再分配,对空气质量、气候变化、植被生长及生物地球化学过程等具有重要影响。本文利用WRF/Chem（Weather Research Forecasting with Chemistry）v3.7.1大气化学传输模型,对1980—2015年间中国北方沙尘排放及其引起的SOM、全氮（TN）与全磷（TP）的时空变化过程进行了精细化模拟,探究了中国北方风蚀引起的SOM、TN与TP养分流失的时空变化特征。结果表明：① 1980—2015年来平均每年约有66.59 Tg的沙尘颗粒排放至大气;② 沙尘排放具有较大的时空差异,沙尘排放源区主要集中在新疆东部、内蒙古西部的巴丹吉林沙漠和腾格里沙漠等地区;③ 每年因沙尘排放引起的SOM、TN和TP流失量分别约为0.07 Tg、0.004 Tg和0.005 Tg;④ 1980—2015年间中国北方沙尘排放及其引起的SOM、TN与TP的流失量具有较强的年际波动,未呈现显著的趋势性变化特征。本研究对于认知风蚀在碳循环与养分循环过程中的作用,以及对深入了解中国北方的土地退化机理具有重要意义。  相似文献   

2018年云南通海MS5.0和墨江MS5.9地震前地磁垂直强度极化异常时空特征研究     

樊文杰  姚休义  廖晓峰 《中国地震》2020,36(2):276-283

利用云南11个地磁台站的秒采样观测数据，计算和分析了地磁垂直强度极化值Y_zh在2019年8月13日、14日通海M_S5.0地震前及2019年9月8日墨江M_S5.9地震前的时空变化特征。研究表明，地磁台站Y_zh值的幅度在震前会出现同步增强现象。而与以往的极化震例研究相比，Y_zh值的高值异常在震前出现时间要更早些，可能会在震前2~5个月出现，距发震时间越近，产生的异常幅值可能越大，异常持续时间也越长。同时，研究还发现2次地震主要发生在异常空间等值线的高值区内，尤其在零值阈值线附近，这可能对今后发震地点的预测有一定的指示意义。对比异常产生时段内的D_st指数，认为该高值异常并非由空间电流体系所引起。  相似文献   

印度河流域气温、降水、蒸发及干旱变化特征          下载免费PDF全文

赵建婷  王艳君  苏布达  陶辉  姜彤 《干旱区地理》2020,43(2):349-359

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   

2012—2016年象山近岸海域水质评价与模拟研究          下载免费PDF全文

叶林安  欧阳萱  陈杲  袁国坚  茆洪卫 《海洋开发与管理》2020,37(3):31-35

为了解象山近岸海域水质污染状况，文章根据2012—2016年象山县近岸海域的水质监测结果，分析象山近岸海域水质现状及年际变化。应用灰色预测的模型来对象山近岸海域水质主要污染物的相关数据进行处理，得出主要污染物的预测结果。分析结果表明：象山近岸海域主要污染物为无机氮。用预测结果和实际数值通过残差验证，最后模拟出今后几年的监测值，为象山县近岸海域生态环境相关管理部门提供数据支撑和决策依据。  相似文献   

What Drives the Decadal Variability of Global Tropical Storm Days from 1965 to 2019?     

Yifei DAI  Bin WANG  Weiyi SUN 《大气科学进展》2022,39(2):344-353

The tropical storm day(TSD)is a combined measure of genesis and lifespan.It reflects tropical cyclone(TC)overall activity,yet its variability has rarely been studied,especially globally.Here we show that the global total TSDs exhibit pronounced interannual(3-6 years)and decadal(10 years)variations over the past five-to-six decades without a significant trend.The leading modes of the interannual and decadal variability of global TSD feature similar patterns in the western Pacific and Atlantic,but different patterns in the Eastern Pacific and the Southern Indian Ocean.The interannual and decadal leading modes are primarily linked to El Ni?o-Southern Oscillation(ENSO)and Pacific Decadal Oscillation(PDO),respectively.The TSDs-ENSO relationship has been steady during the entire 55-year period,but the TSDs-PDO relationship has experienced a breakdown in the 1980 s.We find that the decadal variation of TSD in the Pacific is associated with the PDO sea surface temperature(SST)anomalies in the tropical eastern Pacific(PDO-E),while that in the Atlantic and the Indian Ocean is associated with the PDO SST anomalies in the western Pacific(PDO-W).However,the PDO-E and PDO-W SST anomalies are poorly coupled in the 1980 s,and this"destructive PDO"pattern results in a breakdown of the TSDs-PDO relationship.The results here have an important implication for seasonal to decadal predictions of global TSD.  相似文献   

雅鲁藏布江河谷盛夏降水年际变化及其与环流的联系          下载免费PDF全文

边巴卓嘎  赤曲  周顺武  吴萍  孙阳 《大气科学学报》2022,45(3):469-479

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   

长白山苔原带土壤温度与肥力随海拔的变化特征   总被引：3，自引：0，他引：3  

高雅芳  王雷  杜海波  吴正方  杨岳  郭湘宇  李思其 《冰川冻土》2018,40(4):702-714

土壤温度与土壤肥力的分解释放、植被生长密切相关。利用2015年8月至2017年6月长白山西坡苔原带5 cm土壤温度并测试其土壤肥力,分析了土壤温度与肥力随海拔的变化特征及土壤温度对苔原带肥力的影响。结果表明：（1）长白山西坡苔原带土壤最热月为8月,最冷月为1、2月。长白山西坡苔原带土壤年均温随海拔的升高而下降,垂直变化率为-0.44℃·（100m）^-1。月均温垂直变化率则有所差别,5-9月垂直变化率为正,其余月份垂直变化率为负。（2）海拔是土壤温度空间分异的主要影响因素,冷季土壤温度随海拔升高而显著降低。随着海拔升高,越稀疏的植被和越薄的土层使得土壤热容量越小,暖季土壤温度随海拔升高而显著升高。（3）长白山西坡苔原带土壤肥力,尤其是与植物生长关系密切的速效养分随海拔升高表现出先升高再降低,在植物多样性和丰富度及草本植物盖度最高的2 250 m处达到土壤肥力最高水平。低海拔（2 050~2 250 m）的土壤肥力水平明显高于高海拔（2 350~2 550 m）的土壤肥力水平。西坡苔原带土壤肥力的空间分异状况受草本植物入侵影响较大。（4）长白山西坡苔原带土壤肥力水平随土壤温度升高而升高,温度是土壤有机质分解和矿物质养分转化的限制性因素。建议山地苔原带生态系统生产和生态管理中要重点考虑草本植被入侵给土壤肥力带来的影响。  相似文献   

顾及大气角动量的Prophet-VAR日长变化预报方法     

钱炜  岳建平  单丽杰  韩宸宇 《大地测量与地球动力学》2022,42(3):264-268

针对日长变化参数序列中蕴含的复杂非线性特征会严重影响其预报精度的问题,同时为探讨引入大气角动量序列是否有助于提升预报精度,提出一种Prophet拟合外推联合向量自回归(vector autoregression,VAR)残差补偿的组合模型用于日长预报。选用2008~2020年的日长变化参数序列进行实验,同时设计不顾及大气角动量序列的Prophet-AR以及传统的LS-AR两种方案进行对比。结果表明,3种方案的预报精度依次降低,既说明Prophet算法比LS算法能更好地拟合非线性信号,从而降低组合模型的预报误差,也说明当预报模型一致时,引入大气角动量序列能够有效提升预报精度。综上可知,顾及大气角动量的Prophet-VAR组合预报模型可以应用于高精度的日长变化预报。  相似文献   

Seasonal Variations of CH_4 Emissions in the Yangtze River Delta Region of China Are Driven by Agricultural Activities     

Wenjing HUANG  Timothy J. GRIFFIS  Cheng HU  Wei XIAO  Xuhui LEE 《大气科学进展》2021,38(9):1537-1551

Developed regions of the world represent a major atmospheric methane(CH_4) source, but these regional emissions remain poorly constrained. The Yangtze River Delta(YRD) region of China is densely populated(about 16% of China's total population) and consists of large anthropogenic and natural CH_4 sources. Here, atmospheric CH_4 concentrations measured at a 70-m tall tower in the YRD are combined with a scale factor Bayesian inverse(SFBI) modeling approach to constrain seasonal variations in CH_4 emissions. Results indicate that in 2018 agricultural soils(AGS, rice production) were the main driver of seasonal variability in atmospheric CH_4 concentration. There was an underestimation of emissions from AGS in the a priori inventories(EDGAR—Emissions Database for Global Atmospheric Research v432 or v50), especially during the growing seasons. Posteriori CH_4 emissions from AGS accounted for 39%(4.58 Tg, EDGAR v432) to 47%(5.21 Tg, EDGAR v50) of the total CH_4 emissions. The posteriori natural emissions(including wetlands and water bodies) were1.21 Tg and 1.06 Tg, accounting for 10.1%(EDGAR v432) and 9.5%(EDGAR v50) of total emissions in the YRD in2018. Results show that the dominant factor for seasonal variations in atmospheric concentration in the YRD was AGS,followed by natural sources. In summer, AGS contributed 42%(EDGAR v432) to 64%(EDGAR v50) of the CH_4 concentration enhancement while natural sources only contributed about 10%(EDGAR v50) to 15%(EDGAR v432). In addition, the newer version of the EDGAR product(EDGAR v50) provided more reasonable seasonal distribution of CH_4 emissions from rice cultivation than the old version(EDGAR v432).  相似文献