三江平原典型沼泽湿地蒸散量研究

利用涡度相关技术对三江平原典型沼泽湿地蒸散量及其影响因子进行研究,结果表明沼泽湿地蒸散量时间变化特征明显。日出后蒸散量逐渐增加,12:00～13:00(北京时间)达到最大值,6～10月各月平均值分别为285.5、257.4、243.0、167.1和65.9W.m-2,各月总蒸散量分别为120.9、101.6、93.1、59.3和25.9mm。与同期降雨量相比,6～9月沼泽湿地水量发生亏缺,亏缺量分别为72.7、3.2、58.8和44.4mm。沼泽湿地蒸散量受环境因子影响强烈。蒸散量与净辐射呈显著线性正相关。蒸散量也随饱和水汽压差的增加而增加,但植物发育成熟后,当饱和水汽压差大于某一阈值(11hPa)时,饱和水汽压差的增加反而抑制了水分蒸散。另外,白天风速增加在一定程度上能够促进水分蒸散。     

大气CO2浓度升高和秸秆还田对稻麦轮作农田N2O排放的影响

随着大气CO2浓度的逐渐升高,CO2的施肥效应很可能对陆地生态系统的N2O地气交换过程产生一定的影响。在江苏北部的中国稻麦轮作FACE (Free-Air Carbon Dioxide Enrichment) 实验平台上,采用静态箱暗箱-色谱法,研究了一个稻麦轮作周期（2005年6月中旬至2006年6月中旬）3种小麦秸秆还田水平处理(全还田、半还田和不还田)和CO2浓度升高200 μmol·mol-1对稻麦轮作农田N2O排放的影响。结果表明,就当地传统农田管理方式下的砂性土壤稻麦轮作农田N2O排放而言,所采用的观测方法未能检测到显著的秸秆还田效应和大气CO2浓度升高效应。     

温带森林土壤溶液溶解性N2O和CO2含量特征及其影响机制

利用陶瓷头土壤溶液收集器采集2006年7月～2007年8月问长白山阔叶红松天然林不同深度(15cm和60 cm)土壤溶液,探讨应用气液萃取平衡-气相色谱法测定森林土壤溶液中溶解性气体N_2O和CO_2浓度的可行性,并利用此方法研究林地不同深度土壤溶液中两种气体含量特征及其影响机理.研究结果显示观测期内林地15 cm和60 cm深度土壤溶液中溶解性CO_2浓度的变化范围分别为5.26～10.71μg·mL~(-1)(C)和3.13～6.16 μg·mL~(-1)(C),溶解性N_2O浓度的变化范围分别为2.44～13.40 ng·mL~(-1)(N)和3.23～27.98 ng·mL~(-1)(N).阔叶红松天然林土壤溶液中溶解性CO_2和N_2O浓度均呈现出明显的季节性变化.春融后的降水促进了土壤溶液中溶解性N_2O产生,尤其在60 cm深度.与60 cm深度相比,林地15 cm深度溶液中溶解性CO_2浓度的季节性变化更明显,尤其在植物生长旺季.逐步回归分析显示,水溶性有机碳含量可以解释林地不同深度溶液中溶解性CO_2浓度变化的29%;水溶性有机氮含量可以解释林地60 cm深度溶解性N_2O浓度变化的34%.因此,水溶性有机碳和有机氮分别是长白山阔叶红松林土壤溶液溶解性CO_2和N_2O形成的重要因子.同时研究结果表明本文实验方法对于测定林地不同深度土壤溶液中溶解性N_2O和CO_2含量均有较好的适用性,连续三次萃取后所获得的气体浓度可有效反映溶液中的实际气体浓度.     

1990～2000年中国稻田甲烷排放变化模拟

甲烷（CH^₄）是大气中重要的温室气体之一。研究我国稻田的甲烷排放年际变化,客观评估我国稻田CH^₄排放量,对于区域乃至全球大气CH^₄浓度的贡献具有积极意义。本文将一个比较成熟的稻田甲烷排放模型CH^₄MOD和G IS空间化数据库结合,模拟估计了中国大陆1990～2000年水稻生长季稻田甲烷排放的年际变化。模拟结果表明:从1990年到2000年,我国稻田甲烷排放量具有比较明显的年际波动,其中1993～1995年由于播种面积较少,甲烷排放为一个低谷,排放量约为5.37Tg;其他年份的排放量在5.93～6.22Tg之间。虽然1997年之后我国水稻播种面积比1993年之前少约1.84×10⁶hm²,但两个时期的甲烷排放量却基本相等,这主要是由于1997年之后单位面积稻田甲烷的排放也较1993年之前高的缘故。从空间格局方面讲,我国稻田甲烷排放的高值区主要分布在湖南、湖北、江西、广东、广西、四川、江苏和安徽,东北地区稻田甲烷排放在20世纪90年代有逐年增加的趋势。     

华东地区农田土壤有机碳动态模拟研究——模型的验证与灵敏度分析

以建成的农田土壤有机碳动态模拟模型为基础,增加土壤pH值影响函数,利用3组土壤pH值迥异的长期定位试验数据对模型进行验证。这些定位试验在地理位置、气象条件、农作方式和土壤性质等方面都具有较大差异。结果表明:修正后的模型可以较好地模拟不同pH值条件下土壤有机碳的变化趋势,模拟值和观测值间的线性相关系数(r2)为0.96(n=137);模型输入参数的敏感程度为温度>外源有机碳>土壤pH值>难分解组分初值>降水>土壤粘粒。     

微型无人机遥感影像的纠偏与定位

在分析无人机遥感影像几何变形理论基础上，利用标准图形垂直摄影法标定相机，建立相机误差纠正模型；使用大比例尺地形图作为底图，通过同名点配准纠正航摄影像，全过程不使用外方位元素。最终影像经实际检验，单点定位平均误差为1．0m左右。