典型断陷盆地流域生态系统服务价值时空差异研究

以典型断陷盆地——小江流域为研究对象,以1982年的TM影像、2003年的Landsat ETM+影像和2016年的Landsat OLI影像为数据源,结合云南省测绘局所提供的150 000的土地利用状况图,采用 Costanza 公式对生态系统服务价值进行评估,精细刻画出云南小江流域“盆—山”共存的地质分异结构下生态系统服务价值的时空变化特征。结果表明:（1）小江流域以农田生态系统为主,研究期内生态系统格局总体稳定,耕地、建设用地、林地和园地都有不同程度的增加,而未利用地面积减少,水域面积基本不变;（2）1982-2016年,研究区生态系统服务总价值呈上升趋势,1982、2003和2016年生态系统服务总价值分别为90.11×108元、105.65×108元和136.81×108元,耕地、林地、园地和水域的生态系统服务价值整体上升,而未利用地的生态系统服务价值减少;（3）整体上,小江流域南部和东部生态系统服务价值增加明显,而中部和西部地区生态系统服务价值呈阶段性变化或持续下降趋势,小江岩溶河谷区的生态系统服务价值最高,而沉积平坝区的生态系统服务价值密度最低,且为唯一一个衰退型生态系统服务功能区;（4）研究期内小江流域各项生态系统服务价值均呈上升趋势,调节服务居主导地位,且以气候调节服务价值最高。小江流域生态系统服务价值缺乏弹性,水域生态系统面积变化对研究区生态系统价值的变化具有放大作用。实施封山育林、退耕还林、小流域治理工程等石漠化综合治理工程可增加生态系统服务价值。      

粮食产量对气候变化驱动水资源变化的响应

水资源是支撑粮食生产的重要因素之一,气候变化驱动下的水资源变化及对粮食产量的影响是当前研究的国际前沿和热点问题。以汾河流域冬小麦和夏玉米2种主要粮食作物为研究对象,利用线性回归、人工神经网络、支持向量机、随机森林、径向基网络、极限学习机等6种机器学习算法构建粮食产量模拟模型,基于气候弹性系数法分析水资源量对气候变化响应关系,在流域尺度上研究粮食产量对气候变化驱动水资源变化的综合响应。结果表明:①机器学习算法能够较好地模拟汾河流域的冬小麦和夏玉米产量;②降水增加10%导致汾河流域水资源量增加19.4%,气温升高1℃导致水资源量减少4.3%;③当降水减少10%~30%时,冬小麦产量减少6.4%~19.3%,夏玉米产量减少4.0%~15.0%;④当气温升高0.5~3.0℃时,冬小麦产量预计增加1.8%~17.1%,夏玉米产量预计增加1.2%~7.9%;⑤汾河流域冬小麦产量对降水和气温变化的敏感性大于夏玉米。相关成果对于区域水资源管理和农业生产策略制定具有重要的科学意义和实用价值。     

气候变化情景下澜沧江流域极端洪水事件研究

以澜沧江流域为研究对象,基于ISIMIP2b协议中提供的GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、MIROC5这4种全球气候模式,通过4种模式的输出数据耦合VIC模型,分析4种模式在历史时期（1961—2005年)对洪峰洪量极值(年最大洪峰流量、3 d最大洪量)、极端洪水的模拟能力,比较RCR2.6和RCP6.0两种情景下未来时期（2021—2050年)年均径流量较基准期（1971—2000年)的变化情况,并结合P-III型分布曲线预估了澜沧江流域在两种情景下未来时期极端洪水的强度变化情况。结果表明：VIC模型在该流域能够较好地模拟极端洪水;HadGEM2-ES和MIROC5两种气候模式的输出数据在澜沧江流域有较好的径流模拟适用性;在RCP2.6情景下,澜沧江流域未来时期年均径流量没有明显变化,可能会有略微的增加,而在RCP6.0情景下,未来时期年均径流量有较大可能增加;澜沧江流域未来时期极端洪水较基准期,在RCP2.6情景下无明显变化,而在RCP6.0情景下,洪峰、洪量增加的可能性较大,极端洪水频率和强度也较大可能增加。     

松辽流域降水集中指数的时空变化特征

为了科学防控松辽流域旱涝灾害,利用1961—2017年松辽流域196站逐日降水资料,以候为时间尺度计算降水集中指数(PCI),采用趋势分析、合成分析、Mann-Kendall检验等方法分析该流域及各子流域PCI的时空变化特征。结果表明:松辽流域降水集中程度较高,PCI平均为7.1;PCI及其标准差均呈东低西高的空间分布格局,且在多、少雨年PCI差异较大,少雨年降水普遍集中,多雨年则降水相对均匀,表明西北部PCI高值区发生干旱的概率较大,尤其在少雨年表现得更为突出。近57 a来,松辽流域PCI存在明显的年代际变化特征,流域北部和东部PCI整体呈显著下降趋势,且整个流域和额尔古纳河子流域的PCI发生显著突变,突变年份分别为2003年和1991年,且突变后的变差系数有所增大。近年来,尽管松辽流域PCI处于偏低阶段,但突变后变差系数的增大说明降水的不稳定性增强,旱涝发生的概率增大,易出现降水极端集中的年份。     

基于Sentinel-1 SAR数据的锡林浩特市典型草原土壤水分反演

土壤水分是影响植被生长发育的重要因子,为快速、有效了解典型草原植被生长状况及评估草原干旱灾害,以Sentinel-1合成孔径雷达(SAR)数据和地面实测数据为基础,利用雷达后向散射系数快速监测和反演锡林浩特市典型草原土壤水分并与地面实测数据进行对比。结果表明:SAR后向散射系数与实测土壤含水量存在显著相关关系,相关系数R~2达0.8;在不同地面粗糙度条件下,雷达后向散射系数与实测土壤水分相关系数达0.9。说明利用Sentinel-1 SAR数据能够快速、准确地对研究区进行土壤水分动态监测,这也将可能成为一种新的典型草原干旱监测方法。     

CMIP5多模式集合对江苏省气候变化模拟评估及情景预估

利用中国气象局所属的2 400余个台站观测资料制作的分辨率为0.25°×0.25°数据集中的气温、降水量资料评估了CMIP5中17个模式对于1961—2004年江苏省气温和降水量空间分布特征的模拟能力,筛选出了5个对江苏省气候特征模拟较好的模式。之后基于5个优选模式集合平均的结果预估了3种典型浓度路径(Representative Concentration Pathways,RCPs)下江苏省2006—2100年的气温和降水量变化趋势。结果表明:(1)全球耦合气候模式对江苏省的气温和降水量空间分布特征具有一定的模拟能力,并且模式集合平均的气温和降水量与观测资料的空间相关系数分别为0.85和0.93;(2)在低浓度路径(RCP2.6)、中浓度路径(RCP4.5)和高浓度路径(RCP8.5)3种温室气体排放情景下,江苏省2006—2100年的地表温度均呈现明显的增温趋势,并且苏北的增温幅度要高于苏南;(3)3种温室气体排放情景下,江苏省未来百年降水量均呈现出北方增多南方减少的趋势;(4)未来百年江苏省降水量随气温变化的趋势并不稳定,RCP2.6和RCP4.5情景下降水量随气温的升高而增加,而RCP8.5情景下降水量随气温的增加而减少。     

西藏雅江中西段流域夏季降水量变化特征

利用西藏雅鲁藏布江流域6个代表站降水资料,研究了雅江流域近53年的夏季降水量变化特征。主要结论包括:1963~2014年雅江流域6个站各站年平均降水量在286.2~447.9mm,夏季(6~8月)平均降水量在221.4~355.4mm,占年降水量的71%~85.5%。年最大降水量出现在拉萨,其次是日喀则和泽当,位于雅江偏西段的定日和江孜降水量最少;夏季降水量空间分布特征与年降水量的分布特征基本一致。雅江流域年降水量存在显著的年际和年代际变化特征,降水总量呈增多趋势。夏季降水量对年总降水量的贡献最大,占年降水总量的77%。夏季(6~8月)降水量变化与年降水量的变化趋势一致,即总体呈增多趋势。拉萨、定日、日喀则、浪卡子夏季降水量的变化趋势与雅江流域整体趋势特征一致,其中拉萨最明显,而泽当和江孜降水量呈减少趋势。雅江流域夏季降水量在1998年出现了明显突变,21世纪以来的十几年内存在短时间的突变现象。雅江流域夏季降水量主要存在2~4a和7~8a的变化周期。      

DEM流域特征提取及其在非点源污染模拟中的应用

概述了数字高程模型(DEM)的特点及对其进行流域特征信息的提取原理和方法,结合流域非点源污染模拟研究的需要,在GIS软件和非点源污染模型SWAT的技术支持下,对密云县密云水库北部流域DEM进行了流域的刻划及模型运行单元HRUs的生成,最后从三个方面:对DEM在非点源污染研究中的应用进行了有益的探讨。     

阿克苏河流域的面雨量序列及其与径流关系

以数字高程模型 (DEM) 的1km×1km网格数据为基础,对阿克苏河流域14个气象站和水文站的1961~2000年的年降水资料进行了自然正交分解 (EOF),通过回归分析,建立主要特征向量与地理因子的插值模型,给出了一个面雨量序列的计算方法,为建立气候要素的区域平均序列提供了一个有效的解决方案,并由此推算出年阿克苏流域平均年降水量的空间分布以及面雨量序列。径流量与面雨量之比 (R/P) 平均为0.43,最高为0.69 (1997年),最低为0.30 (1963年)。计算出的阿克苏河流域面雨量序列与阿克苏河实测径流量序列的趋势变化率分别为5.79×10⁸ m³/10a和4.29×10⁸ m³/10a,两者均表现出增加趋势,但面雨量的增加速率要比径流量大一些,年际变化幅度也要大,面雨量和径流量的变差系数Cv值分别为0.17和0.13。阿克苏河年径流量的变化与夏季0^oC层高度、年面雨量有着十分密切的关系,表明20世纪90年代以来新疆气候的变化是阿克苏河流域径流稳定增加的一个非常重要的因素。