夏秋季绿洲荒漠过渡带芨芨草地蒸散及能量平衡特征研究

以实测气象资料为基础,运用波文比能量平衡法计算绿洲-荒漠过渡带芨芨草的蒸散量,并分析了其蒸散日变化规律及地表能量平衡特征。结果表明:①不同天气条件下的蒸散日变化曲线特征差异显著。晴天因辐射强、蒸散量大,蒸散曲线显示为“高耸”型;由于受云量和降水的影响,阴天曲线呈“平缓”型;雨天曲线则表现为“偏态”型,而平均蒸散曲线变化与晴天较为相似。②随着气候由夏季向秋季转变,早晨蒸散发生和夜间蒸散结束的时间点分别表现出1.73 min·d-1的滞后性和2.02 min·d-1的前移性;同时,蒸散峰值以0.0036 mm·d-1的速度递减。与一些相对叶宽的植被覆盖地相比,芨芨草地蒸散量日际波动幅度较小。③净辐射通量(Rn)、 潜热通量(LE)、感热通量 (H)及 土壤热通量(G)的平均值都表现出较为一致的日循环变化趋势。G/Rn、H/Rn、LE/Rn曲线白天平滑,夜间波动,日出和日落前后波动最为剧烈。潜热占净辐射的58.8%,远大于沙漠、戈壁,而低于绿洲。④晴天波文比（β）日内变化曲线呈明显的下降趋势,平均变化率接近-2%,但日间变化曲线略呈上升趋势,变化率为4.8‰。前者反映了晴天的潜热活动在日内随时间变化而愈来愈强,后者则表明感热活动在夏秋季中随日期的推移而逐渐增强。     

旱作春小麦蒸散量测算方法的比较

采用波文比—能量平衡法和蒸渗计对农田蒸散量进行了为期3a的对比观测试验。结果表明，在半干旱雨养农业区，两者测算的农田蒸散量平均偏差为20％，波文比—能量平衡法计算值大于蒸渗计实测值，基本满足精度要求；无感热平流时两种方法所得蒸散量相关性较有感热平流时的好；在平流逆温状态下采用波文比—能量平衡法的计算误差大于非平流状态下的计算误差；由于蒸渗计隔断了与周围农田的水热交换，导致了蒸渗计测量的蒸散量较采用波文比—能量平衡法的计算值偏低，其偏差大小需要进一步试验确定。     

陶瓷杯与蒸渗仪测定硝态氮和氨态氮淋溶的比较

土壤硝态氮（NO₃^--N）和氨态氮（NH4+-N）淋溶量测定方法因草本植物和土壤类型不同而异。试验采用陶瓷杯（ceramic suction cups）和蒸渗仪（lysimeters）分别测定草地土壤NO₃^--N和NH4+-N淋溶量。蒸渗仪直径为50 cm和深度为70 cm,土壤类型分别为新西兰Gorge silt loam、Mataura sandy loam和Lismore stony silt loam,重复4次。陶瓷杯水平插入蒸渗仪不锈钢筒,陶瓷杯插孔中心离不锈钢筒底部距离分别为35 cm（上陶瓷杯）和60 cm（下陶瓷杯）。在试验前,喷灌72 h冲洗蒸渗仪土壤溶液,使淋溶液NO₃^--N浓度接近0 mg·L^-1,然后1次性施加250 kg N·hm^-2尿素溶解液,用喷灌系统喷灌蒸渗仪,每周喷灌1次,喷灌系统误差使Gorge、Mataura和Lismore土壤喷灌强度分别为15.0、19.0和18.7 mm·h^-1,1次喷灌持续时间为3 h。在Gorge和Lismore土壤,陶瓷杯和蒸渗仪测定NO₃^--N淋溶量差异显著。在Gorge土壤,上陶瓷杯、下陶瓷杯和蒸渗仪测定NO₃^--N淋溶累计量分别为64、68和54 kg N·hm^-2,测定NH₄⁺-N淋溶累计量分别为0.43、0.49和0.43 kg N·hm^-2;在Mataura土壤,上陶瓷杯、下陶瓷杯和蒸渗仪测定NO₃^--N淋溶累计量分别为57、68和62 kg N·hm^-2,测定NH₄⁺-N淋溶累计量分别为0.51、0.37和0.23 kg N·hm^-2;在Lismore土壤,上陶瓷杯、下陶瓷杯和蒸渗仪测定NO₃^--N淋溶累计量分别为61、103和99 kg N·hm^-2,测定NH₄⁺-N淋溶累计量分别为1.70、2.24和2.04 kg N·hm^-2。在结构发育良好的Gorge和Lismore土壤,陶瓷杯不适合测定NO₃^--N淋溶量,但适合应用于砂土质地和发育不完善Mataura土壤。NH₄⁺-N淋溶累计量占NO₃^--N淋溶累计量的0.37%～2.93%,在测定和计算氮淋溶时,NH₄⁺-N淋溶可以忽略不计。     

沙坡头地区固沙植物油蒿、柠条蒸散状况的研究

应用一组自动称重式lysimeter对腾格里沙漠东南缘沙坡头地区半灌木油蒿(Artemisia ordosica)与灌木柠条(Caragana korshinskii)植丛的蒸散与流沙区蒸发比较,在生长季节进行两年连续观测研究。结果表明,植丛生长季节蒸散约占同期降水量的90%以上,根层220cm深度以下无降水补给作用。裸沙蒸发量与深沙层补给量分别占降水量的70.5%与12.6%。湿润年(P=215.8mm,其中生长季P=1837mm)生长季内油蒿与柠条植丛日平均蒸散速率接近,分别为0.86mm·d^-1,0.87mm·d^-1。干旱年(P=121.0mm,其中生长季P=114.0mm)油蒿植丛日平均蒸散速率降低为0.68mm·d^-1,而柠条植丛日平均蒸散速率仍然高达0.80mm·d^-1。由油蒿、柠条植丛月蒸散量比较,干旱年柠条在降水相对集中且丰沛的月份具有较高的蒸散量(如1991年8月,ET为66.3mm(相当于蒸散速率2.15mm·d^-1)),致使根层年内贮水量亏缺量(ΔS=-42.6mm)较油蒿植丛严重(ΔS=- 18.7mm)。而油蒿植丛在全生长季保持低下蒸散水平,表明由于植物种利用水分的机制不同,其植丛ET随年降水变化差异明显。但是,较之于湿润年均呈现下降趋势。在湿润年,裸沙区日均蒸发量为0.60mm·d^-1,而在干旱年,其蒸发速率降低为0.44mm·d^-1,相应的月蒸发最高值为38.0 mm(相当于蒸散速率1.27 mm·d^-1)。裸沙区蒸发量日均值与月最大值几乎均降低为植丛蒸散量的一半。     

奈曼沙地春小麦蒸散量及其分析

运用波文比-能量平衡法和大型蒸渗仪对沙地春小麦的蒸散量进行了连续的测定和估算,并对由于降雨和灌溉所引起的土壤有效水分变化与沙地春小麦蒸散量之间的相关关系进行了初步探讨。结果表明:①春小麦蒸散量在降水或灌溉后1~2 d最大,然后逐渐下降,说明春小麦的蒸散速度受土壤有效水分含量的影响;②春小麦出苗前和生长初期,蒸散以地表蒸发为主,蒸散量较小,感热通量和土壤热通量较大;随着时间推移,L AI(叶面积系数)逐渐增大,由于作物遮蔽,感热通量和土壤热通量减小,潜热通量对净辐射贡献增大;③测定期间,波文比在早晨日出前(5:00)达到最大,至下午15:00左右下降为最小,然后开始增大至次日凌晨;④应用波文比-能量平衡法估测的沙地春小麦蒸散量与大型蒸渗仪的测定值一致性较好,相关系数R²为0.9055。     

灌水量对土壤水肥分布与春小麦水分利用效率的影响

通过对春小麦不同灌水量土壤剖面水分和可溶性养分分布、农田实际蒸散量、作物水分利用效率及生物指标等的测定与计算,对沙坡头层次性土壤种植春小麦最适宜灌水量进行了研究。结果表明:(1)在春小麦拔节期及扬花期,以500 m³·hm^-2、750 m³·hm^-2及1 000 m³·hm^-2水量灌溉,土壤剖面30~100 cm深度土壤含水量随灌水量的增加而明显增加。(2)拔节期3个灌溉水平土壤剖面可溶性养分含量分布的峰值均出现在 0~20 cm土层,但其浓度的下移随灌水量的增加而降低;扬花期土壤剖面可溶性养分含量的峰值随灌水量的增加而下移。在灌水量为500 m³·hm^-2时可溶性养分浓度最高。(3)作物耗水量和农田实际蒸散量均随灌水量的增加而增加,春小麦的水分利用效率则随灌水量的增加而降低,与灌水量为500 m³·hm^-2相比,灌水量为750 m³·hm^-2及1 000 m³·hm^-2时籽粒水分利用率分别降低83.33%和147.50%。可见,在该土壤上种植春小麦的最适宜灌水量为500 m³·hm^-2,灌水量可保持在土壤田间持水量40%左右。     

基于遥感和SEBAL模型的塔里木河干流区蒸散发估算

运用1985 年、2000 年和2010 年遥感资料与SEBAL 模型估算了塔里木河干流区蒸散发。结果表明：该区蒸散发量较大,介于0~5.11 mm/d之间;靠近河道区蒸散发明显大于远离河道区;各土地利用/覆被类型蒸散发大小依次为：水体> 耕地> 林地> 草地> 未利用地> 居工地,主要与其植被覆盖度和水分供给条件有关;而日总蒸散发大小顺序为：草地> 未利用地> 耕地> 林地> 水体> 居工地,这与各土地利用/覆被类型面积密切相关。在1985-2010 年间,塔里木河干流区日总蒸散发量先减小后增大;上游平均日总蒸散发量为中游和下游的1.27 倍和1.42 倍。2000 年塔里木河干流区日总蒸散发比1985 年减少了6.80×10⁴ m³,原因是中游和下游日总蒸散发减小,而上游日总蒸散发量却增加了3.02×10⁵ m³。2010 年干流区日总蒸散发比2000 年高6.78×10⁵ m³,其中上游和中游日总蒸散发量增加了1.19×10⁶ m³,而下游却降低了5.16×10⁵ m³,主要受中上游地区绿洲耕地面积扩张,水资源开发量过大,下游来水量减少的影响。     

沙漠人工植被区土壤蒸发测定

在2003年生长季,应用自制的微型蒸渗仪(Micro Lysimeter)、大型称重式蒸渗仪(Lysimeter)和TDR对比测定沙漠油蒿(Artemisia ordosica)和柠条(Caragana korshinskii)人工植被区与裸沙土壤蒸发,结果表明:在沙漠人工植被区由于植被比较稀疏,土壤蒸发不受植株的遮阴的影响,但不同样地的蒸发量是有差异的,而样地和位置间的互作不显著。为提高蒸发测定精度,建议微型蒸渗仪勤于换土,尤其是在大降水发生之后;将横插式 TDR探头改为竖插式能探测到小降水后的蒸发量。在沙漠区有很大比例的蒸发发生在紧接降水之后。以微型蒸渗仪的测定结果为主,结合大型称重式蒸渗仪的测定结果推算出整个试验期间的裸沙、油蒿和柠条样地的蒸发量为 111.6mm、93.8 mm和99.3 mm,油蒿和柠条样地的蒸发量分别占同期蒸散量的45.1%和43.6%;油蒿和柠条样地均以8月份日蒸发量0.93 mm·d^-1和1.10 mm·d^-1最高,5月份日蒸发量0.30 mm·d^-1和0.28 mm·d^-1最低。     

1960—2017年艾比湖流域实际蒸散量与气象要素的变化特征

传统估算蒸散发的方法大都基于局地尺度,而在生态水文发生剧烈变化的资料稀缺流域背景下,充分考虑流域下垫面的空间变异性的陆面过程模型为流域长时序、大尺度及连续模拟实际蒸散量提供了新途径。以艾比湖流域为研究区,应用可变下渗能力模型（VIC）模拟1960—2017年艾比湖流域的水文过程,探讨研究区值实际蒸散发量的年、月、日时空变化规律,并运用小波分析方法对5个气象要素及研究区实际蒸散发量的模拟值进行多尺度特征分析,结果表明：① VIC在温泉和博乐的径流纳什效率系数（NSE）分别为0.09和0.23,模拟效果较为满意;VIC实际蒸散量的模拟值与理论计算值,R²达0.80,均方根误差（RMSE）为31.76 mm a^-1,NSE为0.32,模拟效果相对较好;② 时间尺度上,艾比湖流域58 a来年际实际蒸散量呈上升趋势,年均实际蒸散量以1.03 mm a^-1的速率递增;月值和日值蒸散量均呈单峰趋势;且年代际变化中5—7月的实际蒸散量在20世纪90年代和21世纪呈现下降趋势,20世纪70年呈现上升趋势,而其余月份无明显变化;③ 空间分布上,艾比湖流域内实际蒸散发量总体上呈现高海拔及其附近地区蒸散强烈,从春季到夏季,强蒸散区由西北向东南转移,年实际蒸散量空间分布与春夏季分布一致;④ 艾比湖流域实际蒸散发量与各气象要素在时频域中均存在1~4个显著性周期,且在一定尺度的周期上,平均风速、平均温度以及日照时数超前于实际蒸散量变化,而年降水量和相对湿度滞后于实际蒸散量变化,受降水影响实际蒸散发1965年和2003年发生1 a周期的“强—弱”转换,受相对湿度影响实际蒸散量在1965年和2008年发生2~4.5 a周期的“强—弱”转换。     

1992-2015年中亚五国土地覆盖与蒸散发变化

1991年苏联解体,中亚五国独立使得土地覆盖与蒸散发格局发生深刻变化。以中亚五国为研究区,采用欧空局气候变化项目（CCI）土地覆盖和全球陆地数据同化系统（GLDAS）蒸散发数据,分析1992-2015年土地覆盖与蒸散发时空变化特征,进一步研究耕地蒸散耗水特征。结果表明：① 中亚五国土地覆盖变化具有阶段性特征,耕地扩张引起土地覆盖格局变化。1992-2003年耕地快速增加（1.1万km ²/a）,林地和草地大幅减少。2003-2015年耕地增速趋缓（0.3万km ²/a）,林地和草地有一定恢复,裸地和水体持续减少,城镇用地持续增长。耕地共增加12.3万km ²,林地和草地分别减少4.0万km ²和2.3万km ²,且集中于哈萨克斯坦中北部。裸地减少3.5万km ²,集中于哈萨克斯坦西南部,水体减少3.1万km ²,集中在咸海湖泊。乌兹别克斯坦耕地减少、裸地增加,吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦和土库曼斯坦土地覆盖变化幅度较小;② 中亚五国蒸散发变化与土地覆盖格局基本一致。蒸散发总体呈增加态势（6 mm/a）,1992-2003年快速增加（11.3 mm/a）,2003-2015年缓慢上升（2.4 mm/a）。中亚五国年蒸散发达到276.8 mm,东南部的吉尔吉斯斯坦（347.3 mm）和塔吉克斯坦（302.9 mm）最高,中北部的哈萨克斯坦（297.9 mm）次之,西南部的乌兹别克斯坦（211.0 mm）和土库曼斯坦（150.0 mm）最低;③ 中亚五国蒸散耗水结构受耕地面积大小的影响。中亚五国耕地蒸散耗水的贡献由24.7%增至27.9%,土库曼斯坦耕地蒸散耗水仅占本国的11%,其他国家均超过25%。草地、林地和裸地的蒸散耗水贡献降低,但哈萨克斯坦、吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦仍以草地和林地蒸散耗水为主（≥ 50%）,土库曼斯坦（61.3%）和乌兹别克斯坦（46.4%）的裸地蒸散耗水占绝对优势。本文明确了中亚五国土地覆盖连续动态变化过程,细化各国土地覆盖与蒸散发特征及差异,增强对土地覆盖与蒸散发现状的认识,可为水土资源管理和生态环境保护提供数据参考。     

塔克拉玛干沙漠腹地土壤热通量变化特征

利用2009-2011年塔克拉玛干沙漠大气环境观测试验站测得的土壤热通量数据,分析了塔克拉玛干沙漠腹地土壤热通量在不同天气条件下的变化特征。结果表明：（1）塔克拉玛干沙漠腹地1 cm处土壤热通量年平均值为1.9 W·m^-2,5、20、40 cm处分别为1.0、0.4、0.4 W·m^-2;1 cm处土壤热通量年最大值为334.1 W·m²,年最小值为-184.2 W·m^-2;土壤热通量基本表现为夏季 > 春季 > 秋季 > 冬季。（2）各土层土壤热通量具有明显的日变化特征。随着土壤深度的加大,土壤热通量的日变化幅度明显减小,最大值出现的时间有一定的滞后性。土壤热通量5 cm出现最大值的时间比1 cm处延迟3 h,延迟速率为0.75 h·cm^-1,20 cm比5 cm出现最大值的时间晚2 h,延迟速率约为0.13 h·cm^-1。（3）不同天气情况下的土壤热通量日变化特征有一定的差异,晴天较为规则,阴天、雨天、沙尘天则较不规则,且1 cm处土壤热通量受天气影响最显著。晴天1 cm处土壤热通量平均值为9.0 W·m^-2;阴天、雨天、沙尘天1 cm处土壤热通量值平均值分别为5.1、-6.1、-1.9 W·m^-2。     

科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

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) > T_min(最低气温) > R_n(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、T_min和R_n。     

额济纳绿洲地表土壤热通量特征及模拟估算

土壤热通量是地表能量平衡的重要分量,研究其变化特征对理解能量平衡过程具有十分重要的意义。利用中国科学院阿拉善荒漠生态水文试验研究站实际观测数据,分析了额济纳绿洲在不同天气条件（晴天和阴天）和时间尺度下地表土壤热通量变化特征,并采用强迫恢复法对地表土壤热通量进行了估算。结果表明：（1）晴天地表土壤热通量的日总量、平均值、最大值和振幅等都明显大于阴天。（2）在观测期内,地表土壤热通量总体呈先升高后降低的趋势,最大值出现在7月中旬,最小值出现在10月初,二者之间的日均值相差超过了900 W·m^-2。（3）不论晴天还是阴天,净辐射较地表土壤热通量在早晨和晚间都是先达到零值,且净辐射在正午前后先达到峰值。（4）对地表土壤热通量取绝对值可以看出,无论昼夜,均是晴天大于阴天。（5）一天内地表土壤热通量占净辐射的比例随着时间递减。（6）基于强迫恢复法估算的额济纳绿洲地表土壤热通量与实测值具有较好的一致性,可用于地表土壤热通量模拟。     

小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落蒸散发模拟

基于2016、2017年生长季原位气象监测数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型模拟了科尔沁沙地主要固沙植物小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落的蒸散发,对蒸散组分进行了拆分,并利用涡度相关系统对模拟蒸散发值进行了验证。结果表明:2016、2017年生长季小叶锦鸡儿群落蒸散发量分别为345.4、325.2 mm,土壤蒸发量分别为93.8、83.8 mm,植被蒸腾量分别为251.6、241.4 mm,土壤蒸发占总蒸散发分别为27.2%、25.8%。30 min尺度上模拟值与实测值一致性较高,模拟精度大体表现为晴天>阴天>雨天。持续干旱和降水后,小叶锦鸡儿蒸腾耗水规律明显不同,持续干旱时期小叶锦鸡儿保持较低的蒸腾耗水,且具有明显的"午休"现象,连续降水后小叶锦鸡儿"午休"消失,蒸腾耗水增强。饱和水汽压差是影响小叶锦鸡儿蒸散发的主要因子。     

以中型蒸渗仪监测的库布齐沙漠人工林土壤蒸发量

人工造林对库布齐沙漠的生态有重要影响,量化沙地土壤蒸发对开展人工林建设具有重要意义.利用蒸渗仪对库布齐沙漠银肯沙林场的土壤蒸发进行测定,但受外界因素的影响,蒸渗仪观测的数据会有异常值,通过自适应窗口阈值法对观测数据进行处理.再利用气象观测系统获取相关气象数据,分析土壤蒸发与气象因子的关系.结果 表明:小时尺度上,蒸渗仪...     

PRELIMINARY STUDIES ON AIR-BORNE SPORES AND POLLENS IN NORTHERN SUBURB OF BEIJING

Ａｅｒｏｐａｌｙｎｏｌｏｇｙ,ａｂｒａｎｃｈｏｆｐａｌｙｎｏｌｏｇｙｓｐｅｃｉａｌｌｙｄｅａｌｉｎｇｗｉｔｈａｉｒｂｏｒｎｅｓｐｏｒｏｐｏｌｌｅｎｃｏｎｔｅｎｔａｎｄｉｔｓｖａｒｉａｔｉｏｎｓ,ｉｓｃｌｏｓｅｌｙｒｅｌａｔｅｄｔｏｍａｎｙｄｉｓｃｉｐｌｉｎｅｓｌｉｋｅｐｌａｎｔｇｅｏｇｒａｐｈｙ,ｂｉｏｃｌｉｍａｔｏｌｏｇｙ,ａｇｒｏｎｏｍｙ,ａｎｄｍｅｄｉｃａｌｓｃｉｅｎｃｅｆｏｒｗｈｉｃｈａｌｓｏｎｅｅｄｉｔｓｒｅｓｅａｒｃｈｒｅｓｕｌｔｓ.Ｎｕｍｅｒｏｕｓｒｅｓｅａｒｃｈｅｓｈａｖｅｂｅｅｎｃａ…