毛乌素沙区1961-2016年降水特征

基于毛乌素沙区10个气象站1961-2016年观测资料，应用Mann-Kendall方法和t检验法对各气象站年降水量进行了突变检验，借助小波分析讨论了各气象站年降水量的周期特征，根据降水量等值线划分结果对整个研究区分区分析了年、季、月和日尺度上的降水变化特征，并在两个时段上分析了季节性降水的差异。结果表明：毛乌素沙区年降水量空间特征差异明显，东部亚区呈上升趋势，中西部亚区呈下降趋势，但变化趋势不显著且无突变发生；降水年内分配不均，干湿季分明，降水集中在5-9月，夏秋季降水占全年降水比重大，季、月和日尺度降水量存在梯度递减变化；年降水量的年际变化过程存在多重时间尺度的自相似结构；近26年的冬春季降水增加显著，但降水波动幅度小于前30年。     

结合GEE平台与机器学习算法的荒漠信息提取

快速、准确获取不同荒漠类型的分布信息,对于环境保护和生态修复有着重要意义。然而,受光谱与分辨率等因素影响,目前关于不同荒漠类型信息提取研究存在明显不足。选择青海省都兰县作为典型区,基于谷歌地球引擎(Google Earth Engine,GEE)并结合多源数据对研究区荒漠进行了分类,对比评估了不同分类特征组合应用于3种机器学习方法(RF、SVM、CART)的分类性能。结果表明：(1) RF的性能要优于CART和SVM,使用RF分类器并以光谱特征、雷达特征、地形特征、纹理特征为分类依据的总体分类精度最高,整体准确度为95.68%,Kappa系数为0.95,FM得分为94.28%,获得的都兰县荒漠面积为29 039 km²。(2)在特征重要性得分评估中,海拔与VH对荒漠分类的贡献比较突出,其他特征则差异不大。(3)在使用光谱数据的基础上,雷达特征对识别砾质荒漠与壤土荒漠的贡献突出,而地形特征则更适用于识别其他类型的荒漠。     

青藏铁路格拉段风动力环境及其对铁路沙害的影响

以青藏铁路格拉段沿线主要气象站点1955—2014年的气象数据及部分野外观测数据为基础,从风向、大风沙尘暴日数、输沙势和年均风速变化等方面阐述了青藏铁路格拉段风动力环境特征,并揭示了其对铁路沙害的影响。格拉段铁路沿线风向单一、风能环境较高、铁路沙害可能进一步发展。本研究在青藏铁路沙害监测和防沙体系完善方面具有指导意义,同时也为其他沙区公路、铁路防沙设计提供借鉴。     

2000-2015年毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势

毛乌素沙区是中国生态安全屏障的重要组成部分,土地沙漠化严重,近年来国家和地方政府实施了一系列生态保护与建设工程。利用2000-2015年MODIS13Q1 NDVI产品、年平均气温、年降水量数据,采用回归分析方法和显著性检验,对毛乌素沙区植被覆盖度变化趋势及其对气温、降水变化的响应进行了分析研究。结果表明：（1）毛乌素沙区植被覆盖度总体由东向西呈减少趋势,大部分区域植被覆盖度在30%以下,沙地腹地依然明显存在极低植被覆盖的流沙区。（2）21世纪以来毛乌素沙区植被覆盖度总体呈增加趋势,但空间差异明显。中东部大部分地区及腹地流动沙带之间植被覆盖度呈显著、极显著增加趋势;西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被覆盖度变化不显著;植被覆盖度变化显著或极显著减小的地区极少,呈点状零散分布。（3）毛乌素沙区植被覆盖度对气温和降水响应的敏感性存在空间差异,且存在时滞性差异。东部黄土高原过渡区和西部西鄂尔多斯荒漠草原区植被对降水和气温的响应敏感,植被覆盖度的变化与气温和降水因子呈显著相关关系;毛乌素沙地主体区植被覆盖度变化与当年总降水量和年平均气温相关性不强,但与时滞降水的相关系数显著增大,可能与毛乌素沙地土壤质地和植被类型对降水的分配与利用方式有关。     

积沙影响下伏冻土的水热耦合模型研究

青藏高原地区冻土正呈退化趋势,除气候变化、人为活动的影响外,沙漠化也被认为是冻土退化的原因之一,但仍存在较大争议。基于不饱和土渗流和热传导理论,结合CoLM和Coup-Model模型,初步构建了积沙-冻土-水热概念模型和耦合模型。并在两模型的基础上,讨论了沙层反射率、积沙体热容量、积沙体厚度和沙的传热率等参数对下伏冻土的热影响过程。结果表明,沙层的反射率、地面发射率均高于天然地表,沙层接受的热量较天然地表偏少;积沙地表下的沙层和活动层能截留更多热量,使冻结层获得的热量相对减少;沙的导热性较差,导致积沙地表下地温变化出现延迟,从而延缓冻土退化;同时,积沙无论厚薄,都将起到延缓冻土退化的作用。因而,沙漠化对青藏高原冻土退化的影响可能较小,但全面揭示沙漠化对冻土的影响仍需深入研究。