人工绿地与自然沙地蒸散的计算与变异研究

利用中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地2014—2015年自然沙地与人工绿地加密观测试验时次数据,采用GB/T 20481-2006气象干旱等级的蒸散算法,详细计算自然沙地、人工绿地以时次为单位的蒸散值。计算过程中采用多种参数算法,增加了观测数据的利用率,提高了计算精度,并尝试通过影响因子的变量赋值研究,量化蒸散的计算增减。结果表明:（1）自然沙地与人工绿地蒸散计算值都较好地刻画出了蒸散的年内变化,自然沙地计算值量级更贴近实际观测值,这与蒸散计算方法适用性有关。（2）人工绿地蒸散计算值在植被生长季与观测值的差值较大,自然沙地与观测值的差值较小;冷季人工绿地蒸散计算值与观测值接近,自然沙地计算值与观测值的差相对较大。（3）饱和水汽压与实际水汽压之差、2 m平均气温、2 m平均风速、饱和水汽压的斜率是计算蒸散的主要影响因子,其中饱和水汽压与实际水汽压之差和2 m平均风速随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值呈线性增长。2 m平均气温随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值表现比较稳定,饱和水汽压的斜率随着赋值递增,蒸散差值时次百分比与年累计差值略有递减。因此,GB/T 20481-2006气象干旱等级的蒸散算法在塔克拉玛干沙漠的适用性较好,人工绿地比自然沙地计算精度更高。      

盆地深部穹隆构造发育特征、成因机制及石油地质意义——以塔里木盆地顺北地区为例

塔里木盆地顺北地区奥陶系碳酸盐岩中广泛发育穹隆构造。为研究盆地深部穹隆构造的发育特征、成因机制及石油地质意义,基于顺北地区高精度三维地震资料,对穹隆构造开展几何学定量解析,确定其空间分布规律及内部结构样式;结合区域构造背景及盆内构造发育特征,明确其成因机制;在此基础上,结合生产动态数据探讨穹隆构造的控储—控藏作用。研究揭示：① 穹隆构造平面形态为椭圆形至近圆形,长轴主频方向为NE40°,展布趋势主频方向为NW20°,与邻近主干走滑断裂的距离呈正态分布;② 穹隆构造发育边部逆断裂和内部环形断裂,空间表现为锥体结构,其平面投影面积与隆起幅度正相关,隆起幅度自T74界面向下逐渐变小;③ 穹隆构造与走滑断裂处于同一区域应力背景下,但其与主干走滑断裂不具有成因关系,而是受控于岩浆热流体沿次级走滑断裂的垂向侵入,引起上覆地层隆起变形;④ 碳酸盐岩地层内,穹隆构造的边界逆断裂及顶部张裂缝均可作为良好的储集空间,其中“串珠体”(储集体地震响应)分布与边界逆断裂发育部位相稳合,推测为优质储集体发育部位。本研究可以深化盆地深部穹隆构造的成因认识;同时对顺北地区甚至塔里木盆地新油气目标类型的勘探评价提供指导意义。     

深层、超深层致密碳酸盐岩储层固态沥青测井评价

超深、超老地层中的非常规油气成藏及演化、甜点区刻画、资源潜力定量评价是非常规油气沉积学的一大难点,相关定量评价技术和理论的发展对推进我国“两深一非”油气勘探具有现实意义。沥青是古油藏存在的直接证据,对探索古油藏分布、规模、成藏机制及论证研究区油气勘探潜力具有重要理论和实践意义。以川中地区上震旦统灯影组灯四段为研究对象,先综合岩芯观察、铸体薄片镜下观察、图像法定量计算,对固态沥青进行了表征;而后建立了多矿物体积模型,借助常规测井曲线组合（DEN-RT-R_XO-CNL-AC）,对储层固态沥青进行反演,克服了储层固态沥青分布的强非均质性,定量评价了灯四段固态沥青的含量及分布。研究结果表明:1）灯四段沥青多以半充填状态存在于孔隙中,储层固态沥青含量可达4.62%,平均为2.20%;纵向上,灯四上亚段固态沥青含量普遍高于灯四下亚段;2）高石梯—磨溪地区与德阳—安岳裂陷槽紧邻的台缘礁滩体是古油藏聚集的有利区域,储层固态沥青含量普遍高于东侧的含气区;3）受自西向东油气充注控制,高石梯—磨溪地区南北向固态沥青含量无明显差异。古隆起北斜坡灯四段固态沥青的存在证实了北斜坡古油藏的存在,从侧面印证了北斜坡的油气成藏潜力。从固态沥青的角度,坚定了继续深化川中古隆起北斜坡深层、超深层油气勘探的必要性。     

城市脆弱性的动态演变与模拟预测

针对目前对我国西部城市的城市脆弱性综合研究比较缺乏的现状,以乌鲁木齐市为主要研究对象,筛选出50个具体评价指标,从资源、生态、社会和经济等四个方面构建了城市脆弱性评价指标体系,并采用综合指数分析法,对乌鲁木齐市2006—2016年的城市脆弱性进行了综合评价。结果表明：2006—2016年乌鲁木齐市城市综合脆弱性指数处于下降状态;生态脆弱性和经济脆弱性呈现出不同程度的下降趋势,资源脆弱性整体上较为平稳,但社会脆弱性逐渐增长,尤其是在2014—2016年的增长趋势更加明显。此外,构建了三套预测模型,并从中优选出精度最高的模型对乌鲁木齐市城市脆弱性进行了预测。得出2016—2019年乌鲁木齐市的城市脆弱性会呈现上升,2019年后趋于下降。最后,有针对性地提出了乌鲁木齐市在未来城市发展中减少城市脆弱性需要注意和改善的问题。相关内容可为乌鲁木齐市城市脆弱性的调控决策提供科学依据,为我国其他中西部城市的城市脆弱性研究提供参考。     

塔克拉玛干沙漠荒漠过渡带春季风沙活动特征——以肖塘为例

 通过对沙尘暴强化观测试验期间风速、跃移颗粒数、输沙量等资料的统计与计算,对塔克拉玛干沙漠北缘荒漠过渡带肖塘地区春季风沙活动进行了研究。结果表明,肖塘地区春季2 m高度1 s时距的起沙风速为4.9～5.0 m·s-1,1 min时距的起沙风速为4.4 m·s-1;起沙风速随着风速等级的增加,出现的频率相应减少,主要集中在4.4～8.4 m·s-1 之间;输沙势、输沙量的方位分布与起沙风相似,以ENE、E和ESE 3个方位为主,观测期间（1个月）总输沙势为80.8 VU,合成输沙势为13.7 VU,合成输沙势方向为241°;最大可能输沙总量为1 921.8 kg·m-1,合成输沙量为286.8 kg·m-1,合成输沙方向为235°,与输沙势的合成方向一致。     

塔克拉玛干沙漠腹地沙尘气溶胶质量浓度垂直分布特征

 利用Grimm 1.108、Thermo RP 1 400 a以及TSP等仪器于2009年1月至2010年2月对塔克拉玛干沙漠腹地塔中不同高度沙尘气溶胶质量浓度进行连续观测,结合天气资料进行分析。结果表明:①80 m高度PM10质量浓度最高,80 m高度PM2.5和PM1.0质量浓度明显低于4 m高度PM10,80 m高度PM1.0质量浓度最低。频繁的沙尘天气是影响不同粒径的沙尘气溶胶浓度含量的主要因素。②夜间至日出,PM质量浓度逐渐降低,最低基本上出现在08:00,随后质量浓度逐渐增大,18:00前后浓度达到最高值,然后又逐步降低。其规律与风速的昼夜变化完全一致。③TSP月平均质量浓度高值主要集中在3—9月,其中4月和5月浓度最高,随后逐渐减低。3—9月也是PM月平均质量浓度的高值区域,4 m高度PM10月平均质量浓度最高发生在5月,其浓度为846.0 μg·m-3。80 m高度PM10浓度远高于PM2.5和PM1.0浓度,PM2.5和PM1.0浓度相差较小。风沙天气对大气中的不同粒径粒子的浓度含量影响较大,风沙天气越多,粗颗粒含量越高,反之则细颗粒越多。④沙尘天气过程中不同粒径沙尘气溶胶质量浓度变化具有晴天<浮尘天气<扬沙天气<沙尘暴天气的规律。各种沙尘天气中,PM10/TSP表现为晴好天气高于浮尘天气,浮尘天气远高于扬沙和沙尘暴天气。⑤沙尘天气过程中,沙尘气溶胶浓度随着粒径的减小,浓度逐渐降低。不同高度、不同粒径的沙尘气溶胶质量浓度每隔3~4 d形成一个峰值区,与每隔3~4 d出现沙尘天气强度增强过程直接相关。     

昆仑山北麓克里雅绿洲生态服务价值对土地利用变化的响应

基于1991、2002与2008年卫星遥感资料,采用中国陆地生态系统的服务价值测算方法,分析克里雅绿洲土地利用变化对生态系统服务价值与结构的影响。研究表明:①研究区生态服务价值从1991年的144 224.8万元降到2008年的128 716.3万元,生态服务价值损失10.8%,每年净损失生态服务价值达24.2元/hm2。生态服务总价值的减少主要是由湿地、水域总面积的减少而导致的;②研究区各生态服务功能对区域总生态服务价值贡献率由高到低依次为:废物处理、土壤形成、生物多样性保护、水源涵养、气候调价、气体调价、食物生产、娱乐休闲和原材料;③研究区生态服务价值对生态服务功能指数缺乏弹性。     

乌鲁木齐地区一次强沙尘天气过程分析

利用环境监测资料、常规气象资料、高低空环流形势数据和卫星遥感图像资料,对2004年4月19日造成乌鲁木齐地区强沙尘天气的天气背景进行了系统的分析。结果表明,此次天气过程在北疆沿天山88°E一带产生了严重风沙灾害。乌鲁木齐市可吸入颗粒物浓度从沙尘天气前的0.79mg/m3猛增到沙尘天气发生时的10.0mg/m3,API指数为500,属于重度污染。沙尘天气发生前后,乌鲁木齐市温度、气压、风速以及能见度发生了显著的变化。其中,风速>17m/s的大风持续时间较长,能见度降到了很低的水平,乌鲁木齐以外的地区能见度甚至降到了强沙尘暴能见度级别;由卫星云图、高低空环流形势分析和物理量分析可以得出,造成2004年4月19日强沙尘天气的主要原因是冷锋过境。锋前的抬升作用和高低空散度场的配置是沙尘天气的启发因素,而持续时间较强的锋后西北风是产生此次强沙尘天气的主要动力。     

喀什市1 952—2006年日照时数时问变化特征

利用喀什市1952-2006年日照时数实测资料,分析了喀什市日照时数年代际、年际和各季的气候变化特征,并根据喀什市的降水资料及总、低云量资料,对照时数减少的成因做了分析。结果表明：近55a来喀什市的年、季日照时数均呈减少趋势。各季减少的气候倾向率不同,减少幅度最多的是夏季,最少的是秋季。