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气候变化和人类活动对植被生产力的相对贡献尚未有足够的认识。本研究基于过程模型模拟了2000–2015年气候因子主导的青藏高原高寒草地的总初级生产力(GPPp),并将MODIS的总初级生产力作为人类活动和气候变化共同作用下的总初级生产力(GPPa)。人类活动消耗的总初级生产力(GPPh)等于GPPp减去GPPa。约75.63%和24.37%面积的GPPa分别表现为增加和减少趋势。气候变化和人类活动分别主导了约42.90%和32.72%面积的GPPa的增加。相反,气候变化和人类活动分别主导了约16.88%和7.49%面积的GPPa的减少。草甸的GPPp和GPPh的变化趋势的绝对值分别大于草原的GPPp和GPPh的变化趋势的绝对值。所有海拔的GPPp的变化都大于GPPh的变化,当海拔≥5000m(草甸)、4600m(草原)或4800m(草甸+草原)时,GPPp和GPPh都表现为降低趋势,这表明气候变化主导着海拔5000 m(草甸)、4600 m(草原)、4800 m(草甸+草原)以下的GPPa,而人类活动的减少主导着海拔5000 m(草甸),4600 m(草原)、4800 m(草甸+草原)及其以上海拔的GPPa。因此,GPPa变化的原因随着海拔、区域和草地类型的变化而变化,草地应该采用分类管理。 相似文献
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青稞是西藏主要的粮食作物。青藏高原正经历着显著的气候变暖。尽管如此,有关青稞生长和生物量分配对气候变暖的响应研究仍然很少,这限制了我们预测气候变暖情景下青稞将如何变化的能力。2014年5月,在西藏的一个青稞农田,通过布设红外辐射器实现了两个不同幅度的增温。2014年9月14日,测量分析了青稞生长参数(株高、地径、茎长和叶片数)、生物量参数(总生物量、根系生物量、茎生物量、叶片生物量和穗生物量)和碳氮浓度参数(根系碳含量、根系氮含量、根系碳氮比、茎碳含量、茎氮含量、茎碳氮比、叶片碳含量、叶片氮含量、叶片碳氮比、穗碳含量、穗氮含量、穗碳氮比)。低幅度和高幅度增温分别显著增加了1.52℃和1.98℃的土壤温度。虽然低幅度增温并没有显著降低土壤湿度,但是高幅度增温显著降低了0.03 m~3 m~(–3)的土壤湿度。低幅度和高幅度增温都没有显著影响青稞株高、地径、茎长、叶片数、总生物量、根系生物量、茎生物量、叶生物量、穗生物量、根系碳氮含量及碳氮比、茎碳氮含量及碳氮比、叶碳氮含量及碳氮比和穗碳氮含量及碳氮比。低幅度和高幅度增温处理间的青稞株高、地径、茎长、叶片数、总生物量、根系生物量、茎生物量、叶生物量、穗生物量、根系碳氮含量及碳氮比、茎碳氮含量及碳氮比、叶碳氮含量及碳氮比和穗碳氮含量及碳氮比也都无显著差异。因此,在西藏,青稞生长、总生物量、根系生物量、茎生物量、叶生物量、穗生物量、根系碳氮含量及碳氮比、茎碳氮含量及碳氮比、叶碳氮含量及碳氮比和穗碳氮含量及碳氮比对气候变暖的响应与增温幅度并不是线性关系。 相似文献
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拉萨紫外辐射特征分析及估算公式的建立 总被引：2，自引：1，他引：1
本文利用2005~2010年的辐射观测资料对拉萨地区紫外辐射的时间变化特征及紫外辐射与总辐射比值的变化特征进行了分析,结果表明,紫外辐射与太阳总辐射的变化规律基本一致,日变化表现为正午大、早晚小;季变化特征是夏季6月最大,冬季1月最小.紫外辐射日累积值6年平均为0.87 MJ·m-2·d-1;紫外辐射有逐年递减的趋势.紫外辐射与总辐射比值也存在着明显日变化,表现为正午大、早晚小的规律;其季节变化也是夏季最大,冬季最小.紫外辐射与总辐射比值6年平均为0.0418;紫外辐射与总辐射比值也呈现逐年递减的趋势.利用2010年大气质量数和晴空指数,建立了适合于拉萨紫外辐射估量的公式,估算值的瞬时值与观测值的平均相对误差最大为8.66%,紫外辐射日累积重构值与观测值平均相对误差仅为5.5%. 相似文献
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目前有关青藏高原农田土壤微生物量及群落组成对实验增温的响应还未见报道。2014年5月,在西藏的一个青稞田布设了三个增温梯度实验(即对照、低幅度增温和高幅度增温)。低幅度增温和高幅度增温分别显著提高了土壤15cm深处的土壤温度1.02℃和1.59℃。2014年9月14日,对青稞田0–10 cm和10–20 cm的土壤进行了取样,之后通过磷脂脂肪酸法分析了土壤微生物群落组成。低幅度增温没有显著影响0–10cm和10–20cm的土壤总磷脂脂肪酸量、真菌、细菌、丛植菌根真菌、放线菌、革兰氏阳性细菌、革兰氏阴性细菌、原生动物、真菌与细菌比、革兰氏阳性细菌与革兰氏阴性细菌比、土壤微生物群落组成;高幅度增温显著增加了土壤0–10 cm的74.4%的土壤总磷脂脂肪酸、78.0%的真菌、74.0%的细菌、66.9%的丛植菌根真菌、81.4%的放线菌、67.0%的革兰氏阳性细菌、74.4%的革兰氏阴性细菌,高幅度增温显著改变了0–10 cm的土壤微生物群落组成。高幅度增温对土壤10–20cm的土壤微生物群落组成、总的磷脂脂肪酸量、真菌、细菌、丛植菌根真菌、放线菌、革兰氏阳性细菌、革兰氏阴性细菌、原生动物、真菌与细菌比以及革兰氏阳性细菌与革兰氏阴性细菌比也都无显著影响。因此,土壤微生物群落组成对西藏青稞田实验增温的响应与增温幅度有关。 相似文献
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在对合肥地区污染源调查的基础上,利用CALPUFF模型模拟了合肥地区大气污染物SO2质量浓度场,通过与现场监测结果对比分析了模型的适用性,并根据模拟结果研究了不同排放源对合肥地区大气污染的贡献情况,建立了大气污染物传递矩阵;通过综合考虑城市区域的大气扩散能力、污染源贡献和大气环境质量目标等,采用线性规划模型测算了合肥市的大气环境容量. 相似文献
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饱和水汽压亏缺是一个非常重要的模拟水循环和植被生产力的参数。青藏高原上的气象站比较稀少,这限制了饱和水汽压亏缺的精确估计。中分辨率成像光谱仪提供了蒸散数据,这为模拟饱和水汽压亏缺提供了可能。尽管如此,在青藏高原上,还没有研究利用中分辨率成像光谱仪的蒸散数据模拟饱和水汽压亏缺。因此,本研究利用中分辨率成像光谱仪的潜在蒸散数据模拟了高寒草甸、高寒草原、农田、森林和灌木2000-2012年四季的饱和水汽压亏缺。春季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.95–2.34 hPa和0.72–1.54 hPa,夏季的的均方根误差和平均绝对误差分别是1.39–2.60 hPa和0.89–1.96 hPa,秋季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.78–1.93 hPa和0.56–1.36 hPa,冬季的均方根误差和平均绝对误差分别是0.48–1.40 hPa和0.36–0.98 hPa。高寒草原的均方根误差和平均绝对误差分别是0.48–1.39 hPa和0.36–1.00 hPa,高寒草甸的均方根误差和平均绝对误差分别是0.58–1.39 hPa和0.44–0.90 hPa,农田的均方根误差和平均绝对误差分别是1.10–2.55 hPa和0.82–1.74 hPa,灌木的均方根误差和平均绝对误差分别是0.98–1.90 hPa和0.78–1.37 hPa,森林的分别是1.40–2.60 hPa和0.98–1.96 hPa。因此,中分辨率成像光谱仪的潜在蒸散数据可以用来模拟青藏高原的饱和水汽压亏缺,且需要考虑整合植被类型和季节。 相似文献
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大型土壤动物在沙漠生态系统物质循环中的作用研究 总被引：3，自引：2，他引：3
对腾格里沙漠生态系统大型土壤动物中化学元素含量特征与环境中元素含量关系比较和生物富集量在不同生境下的变化分析结果表明 :大型土壤动物中化学元素含量的大小排序为Mg >K >Fe >Ca >Zn >Na >Mn >Cu。对Mg、K、Fe的富集程度较高 ,对Mn、Cu的富集程度较低。不同动物类群对K、Mg、Fe、Na等元素富集程度的差异要小于对Cu、Mn、Zn等元素富集程度的差异。各生物群对各种化学元素均有较强的富集作用。在研究的几种生境中 ,大型土壤动物对化学元素的富集基本不受它们相互间在管理方式上不同而导致的环境因素差异的影响。化学元素生物富集量的计算表明 ,大型土壤动物在沙漠生态系统物质的转化作用中是很重要的。随人工固沙植被演替时间的延长 ,大型土壤动物对化学元素的生物富集量是呈提高趋势的 相似文献
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土壤微生物在陆地生态系统碳氮循环中起着重要作用。气候变暖和CO_2浓度增加是气候变化的两个重要方面。本研究整合分析了实验增温和CO_2浓度增加对土壤微生物量和群落结构的影响。生态系统类型主要包括森林生态系统和草地生态系统。增温方法包括开顶式增温小室和热红外增温。增温时间有全天增温、白天增温和晚上增温。实验增温增加了土壤放线菌和腐生真菌,而CO_2浓度增加减少了土壤革兰氏阳性细菌。实验增温对土壤革兰氏阴性细菌和总的磷脂脂肪酸量的影响随着年均温和年降水量的增加而减少。实验增温对土壤总的磷脂脂肪酸量、细菌含量、革兰氏阳性和阴性细菌的量的影响随着海拔的升高而增加。实验增温增加了草地生态系统的土壤总的磷脂脂肪酸量和放线菌含量,并增加了森林生态系统的土壤真菌和细菌的比值。开顶式增温小室增加了土壤革兰氏阴性细菌,而红外增温减少了土壤真菌和细菌的比值。白天增温增加了土壤革兰氏阴性细菌,而全天增温没有改变土壤革兰氏阴性细菌。因此,实验增温对土壤微生物的影响与生态系统类型、实验增温方法、增温时间、海拔和当地的气候条件有关。 相似文献
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从服务新型城镇化进程出发,本文基于气候条件与人类活动的相互作用关系,同时考虑气候的资源和灾害双重属性,识别并构建了包含气候资源供给、气候灾害限制和城镇化协调发展水平三方面要素的气候承载力评价指标体系,进而采用熵权法、耦合协调度模型和GIS技术等方法实现了指标的量化,形成了气候承载力的综合评价指标和模型。以皖江城市带为例,应用该套指标方法探讨了气候承载力的空间格局与关键影响因子,结果表明,皖江城市带城镇化发展格局与气候承载力分布较为一致,气候承载力较高的地区意味着可容纳的城市发展负荷量较高,而与之对应的这些地区城镇化集聚程度也较高;但气候承载力水平空间差异显著,区域整体气候承载力还有待进一步优化提升。根据城镇化集聚度和气候承载力特点,将皖江城市带分为4个等级和12种类型,并进一步揭示了不同类型地区存在的承载力"短板"和问题现状。 相似文献
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