荒漠河岸林区3种典型植物群落下土壤碳氮含量特征

以黑河下游荒漠河岸林区3种典型植物(苦豆子(Sophora alopecuroides)、胡杨(Populus euphratica)、柽柳(Tamarix ramosissima))群落下的土壤为研究对象,分析了0～280 cm土层土壤碳氮含量特征,运用Pearson相关分析、通径分析方法揭示了土壤碳氮含量与其他理化性质的关系。结果表明：(1)苦豆子、胡杨、柽柳群落下的土壤平均碳含量分别为16.35、20.23、17.23 mg·g^-1,平均氮含量分别为0.47、0.69、0.61 mg·g^-1,植被类型导致的土壤碳氮含量的差异主要表现在0～10 cm表层。(2)荒漠河岸林区0～160 cm土壤碳储量柽柳(444.64 t·hm-2)>胡杨(398.60 t·hm^-2)>苦豆子(368.95 t·hm^-2),土壤氮储量柽柳(12.46 t·hm^-2)>胡杨(11.88 t·hm^-2)>苦豆子(10.60 t·hm^-2     

基于Budyko假设和分形理论的水沙变化归因识别——以北洛河流域为例

全球气候变化及人类活动深刻影响了区域水文过程,进行水沙变化归因识别对流域生态保护和高质量发展尤为重要。基于Budyko假设和分形理论,采用弹性系数法,对北洛河流域上（丘陵沟壑区）、中（土石山林—高塬沟壑区）、下游（渭北旱塬农区）3种不同地貌和植被类型区1959—2019年的水、沙通量变化进行归因分析。结果表明,北洛河上、中、下游径流量均显著减少,由20世纪60年代的35 mm、32 mm、34 mm,减少到21世纪10年代的19 mm、24 mm、6 mm,60 a减少率分别为0.3 mm a^-1、0.2 mm a^-1、0.4 mm a^-1。上游输沙量极显著减少,中游降低趋势不显著,下游显著减少,由20世纪60年代的99×10⁶ t、8×10⁶ t、3×10⁶ t,减少到21世纪10年代的10×10⁶ t、3×10⁶ t、0.3×10⁶ t,60 a减少率分别为1.5×10⁶ t a^-1、0.04×10⁶ t a^-1、0.1×10⁶ t a^-1。20世纪70年代以来,上游径流变化逐渐受人类活动影响,且影响程度逐渐增强,21世纪10年代人类活动贡献率达66.3%;气候变化是中游径流变化的主控因子,21世纪10年代降雨和潜在蒸散发的贡献率分别为77.0%和20.2%;下游径流减少主要为人类活动影响,21世纪10年代其贡献率为64.3%。对比20世纪60年代流域输沙量变化始终受人类活动主导,21世纪10年代人类活动对上、中、下游输沙量减少的贡献率分别为80.7%、59.2%和92.7%。上游人类活动对输沙量减少的贡献中,退耕还林等沟坡措施和沟道工程措施分别为39.0%、42.7%,中、下游人类活动贡献的估算结果反映出高植被覆盖区和农区汲水灌溉对区域水、沙的影响特征。     

民勤绿洲青土湖植被优势种地上生物量估算

青土湖区域属于绿洲—荒漠过渡带，生态系统脆弱，极易发展为荒漠。梭梭、白刺和芦苇为青土湖区域的植被优势种，对其生态系统稳定与健康发展起着关键作用。以青土湖区域梭梭、白刺和芦苇为研究对象，利用空间分辨率为0.5 m的高分辨率遥感影像Worldview-2，采用辅以纹理特征的面向对象分类方法，提取梭梭和白刺的冠幅面积以及芦苇的分布面积；根据野外试验数据，建立梭梭和白刺地上生物量与冠幅面积、芦苇地上生物量与分布面积关系模型。利用关系模型、冠幅面积以及分布面积对青土湖区域植被优势种地上生物量进行了估算，实现了植被优势种地上生物量估算由“点”到“面”的转换。结果表明：（1） 采取辅以纹理特征的面向对象分类方法取得了较高的分类精度，总体Kappa系数为87.9%，总体精度达到91.3%。（2） 研究区植被优势种地上生物量总量为3.17×10³ t，其中梭梭地上生物量为0.54×10³ t，白刺地上生物量为0.90×10³ t，芦苇地上生物量为1.73×10³ t，地上生物量芦苇>白刺>梭梭。该研究可以为深入研究青土湖区域生态恢复与碳储量提供参考。     

基于格点数据的1961-2012年祁连山面雨量特征分析

基于国家气象信息中心发布的全国0.5°×0.5°逐日降水量数据集和气象站点日降水量实测资料,利用主成分分析（PCA）和回归分析,研究了1961-2012年祁连山面雨量年际变化以及面雨量距平与干旱累计强度的关系。结果表明,该套格点数据能够很好地反映出祁连山及其周边区域降水的时空分布格局,山区降水量大于平原区降水量,山区东段降水量大于西段降水量。1961-2012年祁连山面雨量的多年平均值为724.9×10⁸ m³,其中,春、夏、秋、冬的面雨量分别为118.9×10⁸ m³、469.4×10⁸ m³、122.5×10⁸ m³、14.1×10⁸ m³,夏季面雨量最大,占全年的64.76%。除春季外,其他季节面雨量都呈现逐年增加趋势,夏季增幅最大,平均每年增加1.7×10⁸ m³。山区面雨量与祁连山及其周边区域的干湿程度表现出较好的相关性,干旱累计强度与面雨量表现出负相关性,山区面雨量较多时这一地区的干旱强度也较弱。     

极端干旱区天然植被耗水规律试验研究

采用自动控制仪器对极端干旱地区不同植被的单株和群落的蒸散发进行了长期的试验研究。结果表明:胡杨在生长期内单位叶面积上月蒸腾量8月最大,10月最小,蒸腾量呈单峰型,在4—5月树干单位面积液流通量为0.13~0.15 L·cm-2·d-1,6月为0.294 L·cm-2·d-1。在晴朗无云的条件下,柽柳灌丛蒸散速率变化呈单峰型,在生长季节日蒸腾量为63.48 L,平均日蒸腾量为0.349 L。梭梭日蒸腾量与土壤含水量有密切的关系,在生长期总蒸腾量为344.66 L。骆驼刺、苦豆子和胖姑娘蒸腾量月变化具有共性,各月和年蒸腾量的总量骆驼刺最大,苦豆子居中,胖姑娘最小。最后推算额济纳三角洲全年植物蒸散发总量为2.43亿m3。该定量数据的测定为确定区域层面上的需水量和区域生态需水计算奠定基础。     

中亚干旱荒漠区植被碳储量估算

荒漠是陆地生态系统的重要组成部分,荒漠植被碳储量研究是陆地生态系统碳循环研究的重要内容之一。中亚五国及中国准噶尔荒漠是中亚干旱区的主体部分,目前关于该地区荒漠植被碳储量的研究尚属空白。在对准噶尔荒漠不同植被类型活生物量碳大规模调查的基础上,结合中亚干旱荒漠区植被图,利用平均生物量法初步估算了中亚区域荒漠植被碳储量。结果表明：中亚区域荒漠面积共310.37×104 km2,总生物量碳储量为57.03×10⁷ t,地上、地下生物量碳分别为28.87×10⁷ t和28.16×10⁷ t,各占50.63%和49.37%。各植被型中,温带半灌木、矮半灌木荒漠的生物量碳储量最大,达到14.17×10⁷ t （占24.84%）。中亚荒漠平均生物量碳密度为1.837 t/hm²,其中温带矮半乔木荒漠碳密度最大（2.367 t/hm²）。可以推测,在未来中亚地区降水持续增加的条件下下,中亚荒漠植被将会有更大的碳汇潜力。     

人与自然和谐共生新格局下评估干旱区林果业生产的生态功能价值——以新疆南疆地区为例

量化评估干旱区林果业生产的生态功能价值,可以使人们尤其是林果种植户更充分认识林果业生产在改善当地生态环境方面的作用和效果,促使其生产决策时不只考虑经济因素,还更注重生态因素,实现环境保护、林果经济发展和种植户增收协同增效。以干旱区新疆南疆地区为例,运用影子工程法、造林成本法、机会成本法和成本替代法测算林果业生产所提供的各项生态功能价值。结果表明：（1） 南疆地区总的生态功能价值从2003年的41.22×10⁸~45.11×10⁸元增长至2018年的110.86×10⁸~121.05×10⁸元,2010年达最高水平141.02×10⁸元;就具体生态功能价值而言,固碳释氧>保护生物多样性>保育土壤>涵养水源>净化环境;各地州林果业生产总的生态功能价值排序固定不变（2003年除外）,即喀什地区>阿克苏地区>巴音郭楞蒙古自治州>和田地区>克孜勒苏柯尔克孜自治州;克孜勒苏柯尔克孜自治州与喀什地区发展趋势相似,波动幅度大且与整体发展趋势最接近;和田地区以11.10%增幅稳定增长。（2） 由于种植规模的不稳定性,南疆地区林果业生产总的生态功能价值水平波动发展,于2010年达最高水平后呈现出下降趋势。（3） 对于集干旱、风沙于一体的地区,林果种植在净化环境和涵养水源方面的作用持续性强、意义更深远。建议政府大力宣传林果种植的生态效益并制定生态林果生产支持政策,以部分补贴林果种植户;同时,考虑空间邻近效应,各地州要统一合理规划林果业生产布局。     

缺测站干旱流域生态输水遥感监测与农业节水效益分析

生态输水与农业节水是实现内陆干旱流域可持续发展的重要手段,连续水文观测资料的缺乏制约了生态输水与农业节水效益评价。为此,以中国甘肃敦煌疏勒河流域下游为例,基于遥感水文站与谷歌地球引擎进行2016—2020年月尺度的生态输水遥感监测,在此基础上结合蒸散发和土地覆盖类型等多源遥感数据评价生态输水与农业节水效益,分析两者之间在水资源方面的平衡关系。结果表明：（1） 遥感水文站与谷歌地球引擎（Google Earth Engine, GEE）能够为生态输水遥感监测与农业节水效益评价提供可靠的数据支撑。（2） 2017—2020年生态输水能够为下游湿地与河道平均每年提供2.50×10⁸ m³生态用水,其中30.06%的水量到达下游湿地,18.47%的水量被下游河道周边的植被所利用,且使下游河道周边植被面积增加112.25 km²。（3） 农业节水在保持耕地面积维持上升趋势的前提下,2017—2020年平均每年降低耕地的蒸散发量0.395×10⁸ m³;耕地蒸散发减少量平均占生态输水量的14.22%,农业节水有效缓解了内陆干旱流域农业用水挤占生态用水的问题。本文将为内陆干旱缺测站流域的生态输水遥感监测与农业节水效益评价提供新的思路,以期为未来的生态输水与农业节水工程的实施提供理论支撑。     

地表岩石侵蚀速率对宇生核素暴露测年影响的研究

利用原地生宇生核素测定暴露年代时,通常会假设地貌体侵蚀速率为0。研究表明,该假设会低估地貌体的真实暴露年代。搜集2009~2012年全球不同区域56个岩石样品的宇生核素¹⁰Be测年数据,探讨侵蚀速率为0对于侵蚀速率为0.5、1以及2 mm/ka的样品,在不同暴露尺度上对暴露年代计算的影响幅度。结果表明,对于1×10⁴a尺度的样品暴露年代可能低估约0.5%,1%,2%;对于10×10⁴a尺度的样品可能低估约5%,7%,20%;对于50×10⁴a尺度的样品可能低估约40%,70%甚至100%以上。     

基于多时相Landsat影像的中亚地区植被覆盖遥感监测

针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine（GEE）地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明：（1）中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。（2）中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。（3）植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。（4）裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×10⁴ km²,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。     

塔里木河下游典型荒漠河岸植物水分来源

通过对塔里木河下游典型荒漠植物河岸胡杨（Populus euphratica,成年和幼龄）、柽柳（Tamarix ramosissima）、甘草（Glycyrrhiza inflata）、骆驼刺（Alhagi sparfolia）木质部水及不同潜在水源的稳定性氧同位素值的测定,并利用多源线性混合模型（IsoSource）和相似性比例指数（PS指数）分别分析了各潜在水源对不同植物的贡献率以及各月份不同植物间的水分利用关系。结果表明：（1）在塔里木河下游,成年胡杨、幼龄胡杨、柽柳几乎都不利用0~50 cm的表层土壤水,而主要利用200 cm以下的深层土壤水和地下水,而甘草、骆驼刺主要吸收50~200 cm的土壤水。（2）在生长季的不同月份里,除个别月份外,胡杨（成年和幼龄）、柽柳之间存在激烈水分竞争;甘草、骆驼刺在生长旺季和末期对各水源都存在较强的竞争关系,而成年或幼龄胡杨、柽柳和甘草、骆驼刺之间水分竞争关系较弱。（3）在塔里木河下游,为了适应极端干旱,无论是乔木胡杨、还是灌木柽柳,水分来源主要是较稳定的深层水源,且对各水源的利用比例在不同月份波动不大。     

沙漠公路防护林凋落物量、组成及动态

凋落物由植物产生并最终归还给土壤,为分解者提供物质和能量的来源。以塔克拉玛干沙漠公路沿线防护林为对象,2014年对各林龄防护林内的凋落物量、凋落物组成及动态变化进行研究。结果表明：沙漠公路8、10、13、16、19 a防护林年总凋落量分别为8 301.96、9 089.71、10 540.64、6 184.70、7 929.95 kg·hm^-2。各林龄防护林凋落物组成均以乔木状沙拐枣（Calligonum arborescens）同化枝、梭梭（Haloxylon ammodendron）同化枝和多枝柽柳（Tamarix ramosissima）枝凋落物占的比例最大,3种凋落物总量占年总凋落量的比例分别为89.05%、79.16%、75.28%、78.75%、81.14%。各凋落物组分在不同林龄间差异显著（P<0.05）。不同林龄防护林皆表现出春、秋季凋落量高,夏、冬季凋落量低的季节动态。各林龄防护林凋落物总量及主要凋落物的凋落量月动态变化曲线均呈现三峰型,在3—5月、7月和9—11月出现峰值,叶、果和其他的凋落量呈不规则变化,花只在4—8月凋落。     

民勤沙井子地区40a来荒漠植被变迁初探

随着地下水位下降,民勤沙井子地区荒漠植物种类和植被类型趋于旱化,湿生和中生植物相继退化,白刺已成为主要建群种,40 a来荒漠植被变迁巨大。     

艾比湖流域典型荒漠植被水分利用来源研究

在以风沙和干旱为基本特征的干旱、半干旱生态环境中,荒漠植被在防风固沙及维持荒漠和绿洲生态系统的稳定性方面有重要作用。选取艾比湖流域不同生境（河岸、沙丘、荒漠、盐沼）典型荒漠植被胡杨（Populus euphratica）、梭梭（Haloxylon ammodendron）、白刺（Nitraria sibirica）和盐穗木（Halostachys caspica）为研究对象,运用稳定同位素方法分析降水、土壤水、植株水和地下水同位素组成变化特征,量化4种植被在整个生长期内吸水来源及比例。结果表明：① 艾比湖流域降水δ²H和δ¹⁸O值变化范围为-142.5‰~-0.6‰和-20.16‰~1.20‰,表现为夏季最大,冬季最小,春秋季居中的态势。② 4类生境条件下的土壤水δ²H和δ¹⁸O值沿剖面总体表现为随着深度增加逐渐减小;不同植株茎水δ²H和δ¹⁸O值时间变化趋势基本一致,春季最大,夏季最小,秋季又逐渐增加;不同植株间比较,盐穗木茎水稳定同位素值最大,其余依次为白刺、梭梭和胡杨。③ 荒漠植被在不同生长期吸水来源及利用比例不同,梭梭在整个生长期主要利用地下水;白刺利用水源比例在整个生长季内变化较大,春季主要利用表层土壤水,贡献率为80%~94%,夏季利用深层土壤水的比例为31%~36%,秋季利用中层土壤水的比例达到33%~36%;盐穗木春季和秋季主要利用表层土壤水,夏季中间层土壤水比例略有提升,为20%~36%;胡杨春季主要利用中间层土壤水,利用比例为53%~54%,夏季主要利用地下水,比例达到72%~88%,河水利用比例仅为2%~5%,秋季河水利用比例升高为11%~21%。研究结果显示,干旱区荒漠植被生长季内水分利用来源差异明显。本文为了解干旱区荒漠植被的水分利用机理、水分适应策略,以及植被恢复和管理提供理论依据。     

Temporal Variations in Growth and Aboveground Biomass of Phragmites australis and EVI Analysis in Jiaozhou Bay Coastal Salt Marshes,China

To better ascertain leaf, stem and flower traits, and analyze aboveground allocation during the vegetation period, three sampling vegetation transects were settled and reed samples were collected at intervals to determine morphological parameters and dry and wet weights in Jiaozhou Bay wetland. Remote sensing data were also combined to evaluate regional biomass through EVI regression models. Results show that growth dynamics of leaves and stems changed during the vegetation period. Stem length increased rapidly and peaked in September (194.40 ± 23.89 cm), whereas leaf width peaked in July. There was a significantly negative correlation between stem length and stem diameter with a value of -0.785. Stem biomass was higher than that of leaves, and the maximum value of aboveground biomass was 27.17 ± 3.56 g. F/C exhibited a tendency to increase and values ranged from 0.37-0.76. The aboveground biomass of sample plots reached a peak of 2356 ± 457 g/m² in September. EVI was 0.05-0.5; EVI and biomass had a better fitting effect using the power-exponent model compared with other models and its function was y = 4219.30 x^0.88 (R² = 0.7810). R² of the other three models ranked as linear function > polynomial function > exponent function, with the values being 0.7769, 0.7623 and 0.6963, respectively. EVI can be used to estimate vegetation biomass, and effectively solved the problems of the destructive effect to sample plots resulting from traditional harvest methods.     

中国旅游交通的能源效率及其影响因素（英文）

交通是旅游过程中能源消耗和碳排放的主要环节,认识旅游交通能源效率变化及其影响因素对推动旅游低碳化发展具有重要意义。基于中国旅游交通及相关数据,在测算不同类型旅游交通工具能源消耗系数的基础上,遵循"自上而下"原则构建新的研究方法,分析考察1994-2013年旅游交通的能源消耗、碳排放、能源效率及其影响因素。结果显示,1)中国旅游交通能源消耗由178.21PJ增长至565.82PJ,年均增长率为6.27%,相应的CO_2排放由14.96×10~6 t增长至47.94×10~6 t,主要由旅游出游人次数快速增长和旅游出行距离增加引起;2)中国旅游交通能源服务效率由3.22×10~6人次PJ~(-1)提高至5.99×10~6人次PJ~(-1),能源生态效率由26.07 kg人次~(-1)提升至14.01 kg人次~(-1);3)单位交通能耗降低、规模效应、政策推动等成为能源效率提高的主导推动因素,但旅游出行方式变化、享受型交通工具的发展等阻碍了能源效率的提升。基于分析结果,提出了中国旅游交通降低能源消耗、提高能源效率的建议措施。     

Ecosystem Service Value Assessment for National Key Eco-function Zones for Water and Soil Conservation

National key eco-function zones for water and soil conservation are exceptionally fragile areas in terms of their eco-environments and are also severely affected by water and soil loss. They have been a focus of attention from all sectors of society. This research assesses important ecosystem service functions and their values using such indexes as NPP, soil conservation quantity and water conservation quantity. The result indicates that the ecosystem services of China’s eco-function zones for water and soil conservation are worth 3268.90×10⁸ CNY in total, of which organic matter production accounts for 530.96×10⁸ CNY, nutrient substance circulation and storage 301.91×10⁸ CNY, carbon fixation and oxygen release 1616.16×10⁸ CNY, soil conservation 442.70×10⁸ CNY and water source conservation 816.20×10⁸ CNY. Of the four functional zones, the Guangxi-Guizhou-Yunnan Area registers the highest value of 1551.30×10⁸ CNY, and the Three Gorges Reservoir Area the lowest value of 448.15×10⁸ CNY. In terms of ecosystem service value per unit of area, the Guangxi-Guizhou-Yunnan Area takes the first place, followed by Three Gorges Reservoir Area and the Dabie Mountain Area, which are roughly equivalent, and finally the Loess Plateau Area is at the bottom.