黄土高原北部河北杨林的土壤水分特征

以河北杨林为研究对象，在对其土壤水分进行7a定位观测的基础上，对其特点进行全面分析。结果表明：河北杨林土壤水分动态的周年变化规律主要受降水及其分配特点和生长期初土壤水分含量的影响。0cm-300cm深度内，生长期土层内土壤水分的年平均值多数年在64g/kg左右；特旱年仅50g/kg；特涝年也只有76g/kg；土壤水分条件较差；多数年份土壤水分的基本平衡；特旱、特涝年份土壤水分大量亏缺、积累，其值均达150mm以上。0cm-300cm深度内土壤水分剖面的垂直分布自上而下分为活跃层、过渡层和稳定层，但各层的厚度变化受年降水量的影响较大；土壤含水量的平均值随深度增加而减少，从72g/kg-57g/kg。除特涝年份的生长季中后期外，生长期内的北杨有较大的贮水库容，有利于土壤水的年际调节。     

基于SMOS的黄土高原区域尺度表层土壤水分时空变化

用SMOS土壤水分数据、MODIS植被指数数据和TRMM月降水数据,通过对黄土高原区域尺度表层土壤水分含量时空变化的研究,对表层土壤水分的时空变化特征及其对降水的响应进行了分析。结果表明：黄土高原表层土壤水分空间分布主要表现为西部和东北部低、东南部较高。青海石质高山区及山西西南部等区域土壤水分含量与整个区域存在差异。黄土高原西部与河套平原部分区域表层土壤水分含量季节性变化较大。在不同降水条件下,土壤水分含量与降水量相关性呈显著差异。     

基于CLM模型的月尺度中亚陆表蒸散和土壤水分模拟估算

论文基于CLM 4.5模拟1980—2009年月尺度中亚陆表蒸散发和土壤水分,并和GLDAS、GLEAM数据产品进行对比,结果表明CLM 4.5模拟的蒸散和土壤水分区域平均值和其他产品具有较好的一致性。从CLM 4.5模拟的陆表蒸散结果分析可知：全年蒸散大部分集中于春夏2季,在5月达到一年的最大值,夏季中亚的蒸散高值区集中在哈萨克斯坦北部和东北部、东南部的山地区,对应主要的农田区和林地区,植被蒸腾占主导因素;春季东南部天山山脉和帕米尔高原是蒸散高值区,主要因为该地区春季降水量较大,且积雪开始融化,水量充足,地表蒸散发充分;蒸散低值区主要在西南的土库曼斯坦和乌兹别克斯坦,地表覆盖以荒漠为主,植被覆盖较少,降水也较少,导致地面蒸散量较低。模拟的表层土壤水分结果表明：冬季陆面蒸散低,降水大多储存在表层土壤内或者以积雪的形式覆盖在地面上,春季气温升高,积雪融化下渗到土壤中,土壤水分持续增加,4月份达到峰值;夏季蒸散增加,降水减少,土壤水分持续下降,9月份达到最低值;进入秋冬季后蒸散降低,土壤水分呈上升趋势。中亚土壤水分高值区集中在北部和东北部的林地、农田区,以及天山山脉和下游的阿姆河、锡尔河流域区,西南部的荒漠区依然是低值区。一年中,夏季降水较少,由于地面蒸发的作用,土壤水分持续较少,蒸散也随之降低。三者之间相关性很高;冬季降水和土壤之间的相关性较高,尤其是裸地区;在植被覆盖较大的情况下,春季降水和蒸散相关性较高,土壤水分和降水、蒸散之间相关性较低,会出现负相关情况。CLM 4.5模拟的结果为进一步中亚地区的水问题研究奠定基础。     

气候变暖背景下1961—2010年宁夏旱涝灾害空间分布特征和变化规律

利用宁夏20个气象站1961—2010年实测气象资料,采用线性趋势分析、Mann-Kendall非参数检验、标准化降水指数等数理分析方法,对宁夏近50年旱涝灾害时空变化特征进行分析。结果表明:①1961—2010年宁夏气候暖干化趋势明显,增温速率为0.38 ℃/10a,远高于全国和西北地区;②1961—2010年宁夏降水量波动减少且具有整体性,雨量带明显南移,干旱、半干旱区域逐年扩大。③1961—2010年宁夏旱涝灾害交替发生,干旱化趋势明显。④在旱灾方面,宁夏南部山区旱灾频率相对较低,从南向北旱灾频率逐渐上升。北部灌溉区以轻微干旱为主,严重干旱和极端干旱主要发生在中部干旱区。⑤在涝灾方面,宁夏南部山区涝灾相对较少,依然呈现由南向北涝灾频率逐渐上升的空间格局。中等以上涝灾南部山区相对较多,严重湿润和极端湿润主要发生在北部引黄灌溉区。     

基于VSWI和SPI的2000—2016年河南省干旱特征研究

干旱是一种常见且严重的自然灾害,极大地影响着我国的农业生产。以河南省为例,利用MODIS产品植被指数和地表温度数据,构建表征区域干旱特征的植被供水指数（VSWI_N、VSWI_E）,并与河南省16个国家级气象站点数据计算的2000-2016年不同时间尺度的标准化降水指数（SPI）进行对比分析。结果表明：VSWI_E比VSWI_N更适用于河南省干旱的研究;3个月和12个月尺度的SPI值与VSWI的相关性较高;从时间上看,河南省发生干旱频率较高,春旱和夏旱发生频率分别为0.33和0.30,总体干旱趋势更加明显,其中春旱最严重的是2000年,夏旱最严重的是2014年;从空间上来看,豫北和豫西地区比豫南干旱程度严重。     

土地覆被变化过程中叶面积指数与降水量对地表能量平衡的贡献——基于SiB2的模拟结果

土地覆被变化过程中,叶面积指数（LAI）是地表能量平衡重要的影响因素,且与降水等多种因素存在交互作用。以2003 年中国东北地区农田、森林和草地三种覆被类型和三种LAI月变化过程为研究对象,着重分离出土地覆被变化过程中LAI对地表能量平衡的作用,认清覆被和LAI 变化对地表能量平衡的相对作用。利用SiB2 模型研究不同降水条件下土地覆被和LAI 变化对地表能量平衡的影响。结果表明：① 覆被变化对净辐射的影响最大,年均14.5W·m^-2左右。② LAI 主要改变净辐射对潜热和显热的分配,对农田和草地而言,LAI 增加明显提高（减小）潜热（显热）分配比例;对森林而言,LAI对潜热和显热分配的影响较弱。③ 降水对净辐射的分配起重要作用,降水增加,潜热增加。④ 表层土壤水分受降水和LAI 调控,与潜热有相反的变化趋势。     

环境因子对土壤水分空间异质性的影响——以北京市怀柔区为例

为了探讨山区表层土壤水分的空间分布格局及其影响因素,以北京市怀柔区为研究区域,联合使用ALOS/PA-LSAR微波数据和Landsat-5遥感影像反演得到研究区的土壤水分数据,运用旋转主成分分析法分析了高程、坡度、坡向和植被盖度4个环境因子对土壤水分的影响情况及分布规律,并确定相应的主控因子.结果表明:高程和坡度是影响山区表层土壤水分空间变异的主控因子,植被盖度次之,坡向的影响最弱.对主控因子(高程和坡度)的单因素分析表明,土壤含水量随着高程的增加而逐渐减少,随着坡度的增加,土壤含水量总体上呈现先增加(坡度＜3°)后减小(坡度＞3°)的趋势,对深入研究山区土壤水分分布特性和水土保持具有指导意义.     

基于Ts-NDVI特征空间的绿洲土壤水分监测算法改进

土壤水分胁迫是干旱区绿洲生态环境和可持续发展面临的主要问题,开展区域尺度下大面积、高精度的土壤水分监测,有利于该地区旱情预报、作物估产、气象水文等领域研究。以T_s-NDVI特征空间为理论基础,以新疆渭干河-库车河三角洲绿洲为研究靶区,选择典型干湿季节下Landsat 8遥感影像,在传统温度-植被干旱指数（TVDI）算法基础上,考虑大尺度研究区下垫面异质性（植被覆被、地形起伏）对辐射能量平衡的影响,分别采用植被水分指数（VWIs）、加入大气温度（T_a）和DEM校正后的地表温度（T_s）与NDVI相结合,构建了植被干旱指数（VDI）和改进型温度-植被干旱指数（iTVDI）,并结合同期实测土壤水分数据对3种算法进行比较。结果表明：3种算法在一定程度上均能比较客观反映旱情特征,与表层土壤含水量呈现不同程度的负相关,其中,iTVDI相关性最好,TVDI次之,VDI相关性最低;相较植被生长初期而言,3种算法均在植被生长成熟期具有更好的水分监测能力。     

古尔班通古特沙漠人工林土壤水分及其影响因素

通过2004年2～12月对古尔班通古特沙漠南缘2年生人工梭梭和沙拐枣混交林内3条典型坡面土壤水分进行了系统监测与研究。结果表明:人工林土壤水分状况受季节性降水、人工林种植密度、地形因子的影响而出现明显的时空分异。在空间上将土壤水分变化划分为三层,0～30cm为活跃层,30～60 cm为次活跃层,60～120 cm为相对稳定层。通过主成分分析,得出地形因子、种植密度对0～30 cm土层土壤水分的影响次序为坡度>坡向>种植密度>高程,30～60 cm土层为坡向>种植密度>坡度>高程,60～120 cm土层为种植密度>高程>坡度>坡向。     

河西走廊典型荒漠区土壤水分对降水脉动响应的稳定同位素分析

基于稳定同位素技术研究了河西走廊中部典型荒漠区土壤水分对降水脉动的响应。结果表明：降水分布及其δ¹⁸O值都存在显著的季节变化特征,降水事件多发生在夏季,且有较高的δ¹⁸O值,而冬季降水稀少,且δ¹⁸O值偏低。降水以脉动方式输入土壤中,不同量级的降水事件会导致土壤含水量和δ¹⁸O值不同程度的响应。降水入渗后不同深度的土壤含水量和δ¹⁸O值的响应程度和响应时间不同,土壤深度越大,响应程度越小且响应时间越滞后。对比降水δ¹⁸O值和降水后不同深度的土壤水δ¹⁸O值的变化发现,表层土壤能够迅速的对降水做出响应,下层土壤的响应具有滞后性。即这种自上而下的活塞式下渗是该区主要的降水入渗方式。荒漠区土壤水分受降水的调节和控制,但是深层土壤水受小降水事件的影响较小,大降水事件虽然发生频率较小,但是能够对深层土壤水形成有效的补给,对整个荒漠生态系统的可持续发展都具有十分重要的意义。     

被动微波反演土壤水分的L波段新发展及未来展望

土壤水分是陆—气交互作用的重要边界条件,在全球水循环和能量循环中扮演着关键角色,直接影响降水、径流、下渗与蒸散发等水文循环过程,并能反映洪涝和干旱的程度。随着第一颗采用被动微波干涉成像技术的SMOS(Soil Moisture and Ocean Salinity)卫星的发射成功,L波段被动微波遥感技术逐渐成为大尺度土壤水分监测的主要手段,促进了“射频干扰的检测与抑制”、“植被光学厚度反演与植被影响校正”以及“土壤粗糙度参数化方案”等关键问题的研究。本文梳理了“基于微波植被指数的L波段多角度数据反演土壤水分算法研究”项目的最新研究成果,同时评述了围绕以上关键技术问题所取得的国内外研究进展,并对土壤水分微波遥感的未来发展进行了展望。     

1983—2019年黑龙江省春季土壤湿度时空变化特征及影响因素

春季土壤湿度是影响东北粮食产量和品质的重要因素。在气候变暖的背景下,东北春季土壤湿度如何变化,鲜有研究。本文基于1983—2019年黑龙江省22个农业气象站的土壤湿度和气象观测资料,采用方差分析、突变分析及空间分析等方法,分析20世纪80年代以来黑龙江省春季土壤湿度的时空变化特征及其影响因素。结果表明：1983—2019年黑龙江省春季0~30 cm土壤湿度均值为88.22%,0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm土层土壤湿度平均值分别为82.63%、89.66%、92.36%,土壤湿度随深度增加而增加,各层均未出现干旱状态。但各层土壤湿度均出现极显著下降趋势,21世纪最初10年较20世纪80年代各层土壤湿度下降6%~15%,在20世纪80年代末进入偏干期。黑龙江省春季土壤湿度呈现由东到西逐渐减小的趋势,32%左右的观测站点呈现显著下降趋势,主要集中在黑龙江省西部及东部地区。前秋季降水量、积雪期长度和积雪初日是影响各层及各月份土壤湿度最重要的因素,其对土壤湿度的影响能持续到5月份,并能影响到20~30 cm。积雪深度及积雪终日对4月份表层土壤湿度有重要影响。地表温度、日平均气温、日平均风速和降水量也是影响不同时期不同深度土壤湿度的关键因素。     

基于卫星遥感和再分析数据的青藏高原土壤湿度数据评估

土壤水是地表与大气在水热交换方面的关键纽带,是关键水循环要素,更是地表产汇流过程的关键控制因子。青藏高原是地球第三极,也是亚洲水塔,探讨青藏高原土壤水变化对于探讨青藏高原热力学特征变化及其对东亚乃至全球气候变化的影响具有重要意义,而获取高精度长序列大尺度土壤水数据集则是其关键。本文利用青藏高原100个土壤水站点观测数据,从多空间尺度（0.25°×0.25°,0.5°×0.5°,1°×1°）、多时间段（冻结和融化期）等角度,采用多评价指标（R、RMSE、Bias）,对多套遥感反演和同化数据（ECV、ERA-Interim、MERRA、Noah）进行全面评估。结果表明：① 除ERA外,其他数据均能反映青藏高原土壤水变化,且与降水量变化一致。而在那曲地区,遥感反演和同化数据均明显低估实测土壤水含量。从空间分布来看,MERRA和Noah与植被指数最为一致,可很好地反映土壤水空间变化特征;② 青藏高原大部分地区土壤水变化主要受降水影响,其中青藏高原西部边缘与喜马拉雅地区土壤水变化则受冰雪融水和降水的共同影响;③ 除阿里地区外,大部分遥感反演和同化数据在融化期与实测土壤水相关性高于冻结期,其中在那曲地区,遥感反演和同化数据均高估冻结期土壤含水量,却低估融化期土壤含水量。另外,遥感反演和同化数据对中大空间尺度土壤水的估计要好于对小空间尺度土壤水的估计。本研究为青藏高原土壤水研究的数据集选择提供重要理论依据。     

甘肃省河东地区干旱遥感监测指数的对比和应用

干旱是影响甘肃省河东地区农业生产的主要气象灾害之一。如何在众多的干旱遥感监测指数中选择适宜的指数是干旱遥感监测工作面临的主要问题。利用研究区30个农业气象站观测的不同深度土壤相对湿度和对应的MODIS数据,分析了7种典型干旱遥感监测指数(AVI、NDWI、VCI、PDI、MPDI、VSWI和MEI)的构建原理和模拟结果,并选择适宜的干旱遥感监测指数对2006年甘肃省河东地区干旱情况的时空分布做了动态监测。结果表明:7种干旱遥感监测指数均能反映研究区土壤湿度的时空变化特征;各干旱遥感监测指数对土壤水分监测的最佳深度为20 cm,其次为10 cm。从相关系数来看,PDI、MPDI指数对春季,VSWI、NDWI指数对夏季的土壤相对湿度有较好的监测结果;MEI指数对秋季土壤相对湿度模拟效果较差,其余指数对秋季模拟效果均较好;根据各指数与20 cm处土壤相对湿度的相关系数,结合各指数的构成原理,春季选择PDI和MEI,夏季选择VSWI和NDWI,秋季选择PDI和MPDI,分别对2006年甘肃省河东地区干旱情况进行监测。通过考虑各等级出现的频率,同时兼顾土壤相对湿度,评定各指数干旱等级。监测结果显示,庆阳市北部连续出现春旱、春末夏初旱、伏旱和秋旱,陇中北部和庆阳市北部旱情严重。     

一种改进的土壤水分微波遥感反演模型

利用微波遥感数据反演地表土壤水分有着较好的物理基础,可实现大范围土壤水分状况的遥感监测。本文基于被动微波传感器AMSR-E的X波段数据,将土壤水分值分解成基准值和日变化量两个部分,并分别建立反演模型,同时引入降雨修正因子来进一步提高土壤水分的估算精度;利用IDL语言实现了我们所研发的模型,并集成为新疆土壤水分遥感反演系统模块之一;利用Watch Dog2400与传统铝盒采样获取的新疆地面土壤水分数据,提取适合的模型经验参数,并对模型结果进行精度评价。结果表明,经改进的模型反演得到的新疆土壤水分结果比美国冰雪数据中心的土壤水分产品在精度上有显著提高:均方根误差由8.4%降低为4.25%;所研发的软件模块可为相关应用部门提供快速的大范围土壤水分监测产品。     

基于条件温度植被指数（VTCI）的中国北方地区土壤水分估算

 利用中国北方13省2000-2008年的Terra-MODIS归一化植被指数（[WTBX]NDVI）和地表温度（LST）[WTBZ]数据,以及相同时间段农业气象观测站点的0~10 cm表层土壤水分资料,建立基于条件温度植被指数的表层土壤水分遥感估算模型,计算出2000-2008年北方13省各月份表层土壤水分,主要结论有：（1）空间分布上,表层土壤水分最高的是分区一和分区四,平均值均达到了0.2以上,表层土壤水分最低的是新疆沙漠地区,低于0.05,土壤水分空间分布基本呈"南高北低,东高西低"的趋势;（2）受降雨量和农作物需水的影响,年内月份之间,7、8 两月表层土壤水分最高,4、5、9、10月表层土壤水分最低;（3）年际变化上,2000-2001、2001-2002、2005-2006年北方大部分区域表层土壤水分增加,增加区域面积分别占总面积的79.2%、59.3%和71.4%,而2002-2003、2004-2005年大部分区域表层土壤水分减少,减少区域面积分别占总面积的53.9%和64.1%;（4）降水是影响土壤水分时空分布的一个重要因素。误差分析结果表明,基于条件温度植被指数的土壤水分遥感反演达到了较好的效果,能够较准确地反映北方地区干旱的分布及变化状况。     

人工固沙植被区土壤水分动态及空间分布

土壤水分是干旱区固沙植被生长发育最主要的限制因子,了解其动态变化特征对沙区人工植被建设具有重要意义。本研究利用EnviroSMART土壤水分监测系统,于2009-2013年对宁夏沙坡头地区人工固沙植被区的土壤水分动态进行连续监测。结果表明:(1)降水对土壤水分状况及动态变化有较大的影响。土壤水分总体处于过度消耗状态,在非生长季,土壤水分没有明显的回升现象。(2)生长季初期(4-5月)为土壤水分弱消耗阶段;生长旺盛期(6-8月)为土壤水分快速消耗阶段,水分变化波动较剧烈,空间异质性最强;生长季末期(9-10月)的土壤水分处于相对稳定状态。(3)土壤水分随深度增加呈“S”形变化趋势,浅层的土壤含水量明显高于其他深度,200 cm深度土壤含水量较低且年际间变化不大(1.53%~2.10%)。湿润年份土壤水分剧烈变化的土层深度为0～100 cm,而干旱年份为0～20 cm。(4)相对于干旱年份,湿润年份的土壤含水量不但较高,而且水分变化波动较为剧烈。当土壤水分较低时,其变异性会随着土壤水分含量的增加而增加。(5)试验区灌木盖度在5年间呈下降趋势,一年生草本受降水量影响年际变化较大。受降水时空分布影响的土壤水分是沙坡头人工植被演替的重要驱动力。     

中国土壤湿度的时空变化特征

基于中国155个农业气象观测站1981-2010年逐旬土壤湿度资料,分析了全国和12个气候区域0~50 cm逐层的土壤湿度时空分布规律,采用趋势分析和Cramér-von Mises（CVM）方法探究了土壤湿度的变化趋势及突变性。结果表明：西南、江淮、东北、江南、江汉、黄淮和华南地区各层土壤湿度均高于全国平均值,内蒙古地区最低;随着深度增加,西南地区土壤湿度增加最明显,仅青藏高原地区土壤湿度减小。不同区域0~50 cm各层土壤湿度年变化和季节变化差异明显,并具有阶段性特征,大部地区深层土壤湿度高于浅层;总体上,新疆、华南、华北、青藏高原、东北、黄淮地区1981-2010年土壤湿度减小趋势显著,其中新疆地区减小最为明显。除江淮地区外,各区域土壤湿度均存在较为明显的年际差异,突变时段主要集中在20世纪80年代后期至90年代初期、90年代后期两个时间段。     

半干旱地区流动沙地土壤湿度变异及其对降水的依赖

应用半干旱区科尔沁沙地1983- 1990年5~ 10月份土壤湿度定点观测资料,对流动沙地土壤湿度的时空变异及其与降水关系进行了研究。结果表明:半干旱区科尔沁沙地,在0~ 300cm的垂直剖面上,以20cm作为一个层次,流动沙地土壤湿度多年平均值变化于3.25%~ 3.47%,层次间无显著差异。在时间序列土壤湿度存在年内和年际变异,5月份的土壤湿度与6~ 10月份存在显著差异,但6~ 10月份之间土壤湿度差异不显著。年际间降水量变化于243.3~ 567.1mm (变异系数9505%)之间,流动沙地土壤湿度变化于3.10%~ 3.69% (变异系数18.68%)之间。0~ 40cm土壤湿度与前月降水量不显著相关,但40~ 300cm土壤湿度与前月降水量显著相关,当月降水量与各层土壤湿度均显著相关。