晚弗拉斯期缺氧事件——弗拉斯-法门阶动物危机的原因？

弗拉斯-法门期(晚泥盆世)动物灭绝事件是显生宙五次主要生物事件中的一次，在此事件中，大约有21％的海洋生物科和50％的生物属消亡，低纬度热带生物礁生态系和浅水海洋动物所受影响最为严重，而高纬度生态系，深水生物和陆地动、植物群仅受到微弱影响，对于该事件的持续时期和最终原因存在广泛分岐。     

主编手记

最近几个月,海洋方面的各种消息不绝于耳,尤其是关于我国南海海域岛屿的新闻报道,从4月份以来几乎每天都见诸报端。"黄岩岛"这个名称以前所未有的出现频率牵     

无限海洋 有限接纳

在各地文化中都存在这样一种心理共识:水具有涤荡一切邪恶和污垢的力量。古代人类很早就有把海洋视作理所应该的倾废场所的习惯。这种习惯在文化上均可以找到一种共同的认知传统:水具有荡涤一切邪恶和污垢的力量。这些关于海洋的认知     

小地图，大文章——地图上争议岛屿的表示

岛屿是海洋里被水环绕、面积比大陆小的陆地,也指湖里、江河里被水环绕的陆地。本文所谈的岛屿,主要是指海洋中的岛屿。人们通常把岛屿比喻为散落在海洋里的珍珠,它们不仅美,很多还具有重要的政治、军事、经济等战略价值。     

基于信息流理论的因果分析在辨析大西洋多年代际振荡物理机制中的应用

大西洋多年代际振荡（AMO）是指发生在北大西洋的海表温度（SST）冷暖异常多年代际（50～80年）振荡的现象。通常AMO被认为是受大西洋经向翻转环流（AMOC）及其对应的海洋动力过程（经向热量输运）的影响。近年来有观点认为,AMO是大气随机热力强迫的产物,大气主导了海气间的热量交换进而影响AMO。弄清AMO和北大西洋海表热通量的因果关系是辨析AMO动力和热力驱动机制的关键。本文利用基于信息流理论的因果分析方法,研究了1880年以来观测的AMO与北大西洋海表热通量间的因果关系。结果表明,在多年代际尺度上,从AMO到海表热通量的信息流要远大于二者相反方向的信息流,这说明AMO是北大西洋海表热通量异常的因,海洋主导了海气间的热量交换。大气随机热力强迫机制无法解释AMO与热通量两者因果分析的结果。对泛大西洋地区的陆地气温和AMO指数进行分析,进一步表明由于海洋主导了海气热量交换,AMO的海温异常加热/冷却控制了绝大多数地区气温的多年代际变化。利用海温驱动的大气环流模式的模拟结果验证了AMO的海温异常对周边陆地气温强迫作用。本文的结果为辨析AMO的动力和热力驱动机制提供了新线索,进一步表明AMO并非是大气随机热力强迫的产物,海洋环流可能是AMO的主要驱动因子。     

中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)的研究进展及其发展思路

涡度相关技术经过长期的理论发展和技术进步,已经成为直接测定陆地生态系统与大气间的CO2和水热通量的重要方法.随着涡度相关通量观测在全球范围内的广泛开展,各区域、国家以及国际通量观测研究网络(FLUXNET)也应运而生.在过去10年里,通量观测研究在探讨全球陆地生态系统碳循环和水循环过程及环境控制机理、揭示陆地生态系统碳收支的时空格局、寻找"未知碳汇"等方面取得了显著的成果,也为资源、生态和环境等科学领域的国际交流创造了理想的合作研究平台.随着通量观测研究的不断深入,今后国际通量界将加强引进和开发新的观测技术,扩展通量观测的应用领域,尝试运用通量观测数据来协助研究有关生物地理学、生物地球化学、生态水文学、气象/气候学、遥感和全球碳循环模型等领域的科学问题.中国陆地生态系统通量观测研究网络(ChinaFLUX)是FLUXNET的重要组成部分,经过3年多的连续观测和研究已在涡度相关通量观测技术和方法、典型陆地生态系统碳水交换过程及其环境响应机理、生态系统碳水通量模型开发等方面取得了一系列重要进展.研究发现中国的主要森林生态系统在2003～2005年度都为大气CO2的汇,青藏高原上的高寒草甸生态系统也表现为较弱的碳汇,而封育的内蒙古半干旱羊草草原却表现为弱的碳源;在大的空间尺度上,温度和水分是决定陆地生态系统碳收支的关键环境因子.ChinaFLUX的发展思路拟以典型生态系统通量的联网观测与陆地样带研究相结合为技术途径,开展多尺度、多过程、多途径、多学科的综合集成观测,重点探讨生态系统的水、碳、氮循环过程机理及其耦合关系.     

中国陆地生态系统净初级生产力变化特征——基于过程模型和遥感模型的评估结果

净初级生产力（NPP）作为生态系统物质与能量循环的基础,是区域和全球尺度碳循环和碳收支研究的重要组成部分。研究区域和全球尺度的净初级生产力主要依靠模型手段实现,过程和遥感模型是目前广泛使用的两种模型形式。本文搜集并整理了基于过程模型和遥感模型对我国陆地生态系统净初级生产力的模拟结果,分析了中国陆地生态系统净初级生产力的时间变化及对未来气候变化的响应特征,旨在对其进行综合评价。结果表明,中国陆地生态系统NPP平均为（2.828±0.827）PgC.a-1。1982-1998年的年际变化特征上,NPP平均每年增加0.027 PgC,年增长率为1.07%,总体上呈现在波动中逐年上升的趋势。不同植被类型的单位面积NPP总体表现为常绿阔叶林显著高于其他植被类型,但不同研究结果间变化范围很大;落叶针叶林、常绿针叶林和落叶阔叶林相差较小;农作物低于阔叶林,但高于针叶林;草地和荒漠均位于低值区,但前者显著高于后者。不同植被类型的NPP总量总体表现为农作物和草地位居前两位,两者之和高达各植被类型NPP总量之和的58.34%;除灌丛和常绿针叶林外,其余植被类型均不足总量的10%。在未来气候情景下,中国陆地生态系统NPP总体上可能表现为先增加后减小的趋势。     

Heat flux apportionment to heterogeneous surfaces using flux footprint analysis

Heat flux data collected from the Baiyangdian Heterogeneous Field Experiment were analyzed using the footprint method. High resolution （25 m） Landsat-5 satellite imaging was used to determine the land cover as one of four surface types： farmland, lake, wetland, or village. Data from two observation sites in September 2005 were used. One site （Wangjiazhai） was characterized by highly heterogeneous surfaces in the central area of the Baiyangdian： lake/wetland. The other site （Xiongxian） was on land with more uniform surface cover. An improved Eulerian analytical flux footprint model was used to determine “source areas” of the heat fluxes measured at towers located at each site from surrounding landscapes of mixed surface types. In relative terms results show that wetland and lake areas generally contributed most to the observed heat flux at Wangjiazhai, while farmland contributed most at Xiongxian. Given the areal distribution of surface type contributions, calculations were made to obtain the magnitudes of the heat flux from lake, wetland and farmland to the total observed flux and apportioned contributions of each surface type to the sensible and latent heat fluxes. Results show that on average the sensible heat flux from wetland and farmland were comparable over the diurnal cycle, while the latent heat flux from farmland was somewhat larger by about 30-50 W m-2 during daytime. The latent and sensible fluxes from the lake source in daytime were about 50 W m-2 and 100 W m-2 less, respectively, than from wetland and farmland. The results are judged reasonable and serve to demonstrate the potential for flux apportionment over heterogeneous surfaces.     

An Ensemble-Based Three-Dimensional Variational Assimilation Method for Land Data Assimilation

Land surface models are often highly nonlinear with model physics that contain parameterized discontinuities. These model attributes severely limit the application of advanced variational data assimilation methods into land data assimilation. The ensemble Kalman filter （EnKF） has been widely employed for land data assimilation because of its simple conceptual formulation and relative ease of implementation. An updated ensemble-based three-dimensional variational assimilation （En3-DVar） method is proposed for land data assimilation This new method incorporates Monte Carlo sampling strategies into the 3-D variational data assimilation framework. The proper orthogonal decomposition （POD） technique is used to efficiently approximate a forecast ensemble produced by the Monte Carlo method in a 3-D space that uses a set of base vectors that span the ensemble. The data assimilation process is thus significantly simplified. Our assimilation experiments indicate that this new En3-DVar method considerably outperforms the EnKF method by increasing assimilation precision. Furthermore, computational costs for the new En3-DVar method are much lower than for the EnKF method.