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为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET0)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET0进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET0的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET0年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET0逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET0的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > Tmin(最低气温) > Rn(冠层表面净辐射)>u2(2 m高度风速),即VPD为影响ET0最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET0对VPD的变化最为敏感,其次为u2、Tmin和Rn。 相似文献
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半干旱沙地-草甸区水面蒸发模拟及其影响因子辨识 总被引：1，自引：0，他引：1
在分析半干旱沙地—草甸区的水面蒸发过程及其影响因子的基础上,采用多元逐步回归分析方法,对水面蒸发的众多影响因子进行逐步筛选,找出显著影响因子,建立水面蒸发与其显著影响因子间的多元非线性回归模型,并模拟计算了彭曼蒸发公式、道尔顿水汽运输理论蒸发公式中的风函数,比较分析了彭曼模型、变异道尔顿模型、多元非线性回归模型计算的水面蒸发量。结果表明:彭曼模型、变异道尔顿模型和最终建立的多元非线性逐步回归模型所得结果十分接近,与实测水面蒸发量的趋势也很一致;除变异道尔顿模型稳定性稍差外,其余两者都具有较好的稳定性;多元非线性逐步回归方法可以找到水面蒸发的显著影响因子,剔除掉不显著影响因子,避免因子相关造成的影响,使所建回归模型具有良好的拟合效果,其决定系数达到了0.773,预测结果令人满意。 相似文献
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科尔沁沙地沙丘-草甸相间地区1986-2013年湖泊演变 总被引：1，自引：1，他引：0
湖泊变化敏感地记录着气候变化的信息。以科尔沁沙地沙丘-草甸相间地区为研究区,利用多时相TM/ETM+遥感影像,基于遥感和GIS技术提取研究区1986-2013年湖泊个数与面积信息,分析其变化规律及空间分异特征。在此基础上,联系降水量、蒸发量等气候要素和以人类活动影响为主的时间因子t,采用多元统计分析方法对研究区湖泊面积进行了模拟分析。结果表明:(1)研究区小型湖泊近30年间面积和个数均发生了不同程度的变化,其变化趋势与降水量呈现很强的正相关,与蒸发量呈较强的负相关,人类活动对小型湖泊面积的影响不太显著,随着时间的推移,研究区湖泊面积趋于萎缩,这种萎缩主要归因于气候的干化;(2)研究区t年湖泊面积At与前一年湖泊面积At-1、t年降水量Pt和蒸发量Et存在较强的相关关系;(3)1986-2013年研究区典型湖泊--王巴哈嘎湖泊总体上呈萎缩状态,但不同方向上既有萎缩也有扩张,Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ、Ⅵ区域(以北向为0°,顺时针每45°一个区域,并顺序标记为Ⅰ~Ⅷ区域)萎缩,其他区域扩张,其中以Ⅱ、Ⅲ、Ⅷ、Ⅳ区域为主导变异方向,Ⅵ方向次之,其他方向变化缓滞。研究成果不仅为科尔沁沙地生态系统的健康维持提供技术支撑,对其他同类地区湖泊环境的研究也具有指导作用。 相似文献
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为了精准监测沙丘-草甸相间地区景观尺度典型地类植被覆盖度动态变化,利用无人机获取的多时相高清RGB正射影像,构建了植被覆盖度提取U型神经网络深度学习模型,并对提取的植被覆盖度进一步分析了其在生长期（5—10月）的变化特征及对环境因子的响应。结果表明：（1）构建的植被覆盖度提取模型精确度较高,训练集准确率为0.82,验证集准确率为0.86,可高效、便捷地提取不同地貌、复杂生境的植被覆盖度;（2）在植被生长期内,半流动沙丘、农田和草甸组合、半固定沙丘、固定沙丘的植被覆盖度随时间呈单峰趋势变化,8月达到峰值,依次为37.51%、76.21%、61.66%、80.57%;（3）降水量、气温与植被覆盖度极显著相关（相关系数分别为0.575、0.602,P<0.01）,降水量是影响沙丘-草甸相间地区植被覆盖度变化的主控因子,气温也是限制其生长、分布的重要环境因子。（4）降水量对植被覆盖度的响应程度从高到低依次为半流动沙丘>半固定沙丘>固定沙丘>农田和草甸组合。利用无人机高清影像精准监测植被覆盖度变化可为大尺度荒漠区植被信息提取提供数据支撑,为荒漠化生态系统的科学环境建设与管理提供理论依据。 相似文献
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选择科尔沁沙地典型沙丘-草甸相间地为研究区,利用土壤颗粒的体积分形模型计算了研究区49个采样点土壤颗粒的分形维数,并建立了分形维数与土壤颗粒不同粒级间的相关关系,以探讨半干旱寒冷地区土壤颗粒的分形特征与土壤物理性质以及养分含量之间的关系。结果表明:(1)研究区土壤颗粒的分形维数为1.33~2.50,变幅较大,且呈现出自中部的草甸、农田地带向南、北方向的沙丘地带递减的趋势;土壤颗粒的体积分形维数依照流动沙丘-半流动半固定沙丘-固定沙丘-农田-草甸的顺序而递增。(2)土壤颗粒的分形维数与黏粒、粉粒含量显著正相关,与砂粒含量显著负相关,且表现出明显的对数关系。100 μm是影响土壤颗粒分形维数变化的分界粒径,大于该粒径的颗粒含量越高,土壤颗粒的分形维数越小;反之越大。(3)分形维数与土壤养分含量相关显著,土壤颗粒的分形维数与电导率、pH值及有机质、全氮、全磷含量均显著正相关,但与全钾含量负相关。在分形维数大于2时,基本与土壤饱和含水率正相关、与干容重负相关。 相似文献
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植被覆盖度是监测生态系统及其功能的关键参数,如何提高大区域植被覆盖度的反演精度,对生态脆弱区环境可持续发展至关重要。本研究基于人工神经网络、支持向量回归和随机森林等机器学习方法,利用无人机、Worldview-2与Landsat 8 OLI遥感数据,对科尔沁沙地植被覆盖度进行多尺度反演。结果表明：随机森林模型比人工神经网络、支持向量回归模型表现佳,可在单元（试验区）、区域（研究区）尺度上较高精度地反演沙地的植被覆盖度,反演值与无人机实测值均在线性水平上呈显著相关（P<0.01）;在单元、区域尺度上,构建的植被覆盖度反演模型测试集R2分别为0.84、0.80,MSE分别为0.0145、0.0370,一致性指数d分别为0.9576、0.8991。利用多源遥感数据和机器学习方法,通过局部区域的高精度反演逐步实现低空间分辨率遥感影像的大区域植被覆盖度反演,不仅可有效提高沙地植被覆盖度的反演精度（R2=0.78,大于0.63）,也为区域生态环境监测与生态系统健康评价提供支持。 相似文献
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基于Hydrus-1D模型的科尔沁沙地沙丘-草甸相间区土壤水分动态模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤水分是干旱半干旱地区生态环境的主要限制性因子,研究科尔沁沙地流动沙丘和草甸地土壤水分动态规律有助于荒漠化地区的生态恢复和保护。以2018年5月25日至10月31日为研究期,利用土壤各项实测参数和气象数据,评价Hydrus-1D模型在科尔沁沙地的适用性,并揭示科尔沁沙丘-草甸相间区土壤水分分布特征,重点分析研究区流动沙丘200 cm剖面和草甸地80 cm剖面土壤水分的动态规律。结果表明:研究区典型土地类型流动沙丘和草甸地土壤水分模拟值和实测值的决定系数均高于0.76,均方根误差0.01~0.02 cm3·cm-3;在土壤剖面上具有明显的分层结构,流动沙丘分为3层,即0~20 cm为干沙层,20~120 cm为活跃层,120~200 cm为稳定层,其中40 cm土壤水分波动性最大;草甸地分为2层,即0~40 cm为活跃层,40~80 cm为稳定层,主要受降雨、蒸散发和地下水位影响;流动沙丘和草甸地降雨与表层土壤水分呈极显著相关,降雨量与地下水位变化仅草甸地呈显著正相关;在整个研究期内,流动沙丘土壤水分储量变化量为12.6 mm,土壤实际蒸发量为105.9 mm,200 cm深层渗漏量为173.9 mm,占总降雨量的59.5%;草甸地土壤水分储量变化量为8 mm,80 cm深层渗漏量为-27.2 mm(地下水补给量),土壤实际蒸发量为67 mm,植被蒸腾量为244 mm,地表径流量为0 mm。 相似文献
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