城市绿地土壤呼吸与土壤温度土壤水分的关系研究

采用LICOR-6400便携式光合作用仪连接6400-09土壤叶室,对山西大学校园内的三种绿地(黑麦草、紫叶小檗和日本黄杨)的土壤呼吸进行了一年的测定.结果表明:土壤呼吸速率具有较明显的季节变化,冬春季较低,盛夏秋初较高,最大值出现在8月,最低值出现在12月.土壤呼吸速率与0～10 cm深度的土壤温度关系显著,黑麦草、紫叶小檗和日本黄杨土壤温度变化分别解释土壤呼吸季节变化的57.3%、65.4%、46.6%(线性函数)和60.6%、71.3%、50.7%(指数函数);黑麦草地土壤呼吸与土壤水分的关系均为极显著(p<0.01);用土壤温度和土壤水分的复合方程可以解释土壤呼吸变化的52%～84%.黑麦草、紫叶小檗和日本黄杨的年土壤呼吸总量分别为1.246 kg C·m-2、1.822 kg C·m-2、1.806 kg C·m-2.     

祁连山冷龙岭南坡小气候及植被分布特征

在祁连山冷龙岭南坡3 200 m到4 200 m建立样带,每200 m为梯度设置7个样地,利用微气象自动观测仪观测气温和土壤温度,同时调查样带植物群落、种类组成及地上生物量等.结果表明,气温日变化幅度随海拔的升高而减小,气温随海拔增加降低明显,年平均气温直减率0.51℃/100 m,不同季节直减率有所不同.日平均气温稳定≥0℃、≥3℃和≥5℃的积温直减率几乎相同,为92%℃/100 m,持续天数直减率9 d/100 m.土壤表层温度随海拔变化具有与气温相近的变化趋势.依植被景观及气候特点可将祁连山冷龙岭南坡分为亚高山高寒草甸、亚高山灌丛、高山草甸及高山冰雪稀疏植被气候带.观测植被区地上生物量表明,植被地上年净初级生产力随海拔升高而降低.     

生态垫覆盖对沙漠土壤水分和温度的影响

在流动沙丘迎风坡覆盖生态垫后,通过对土壤水分和温度的连续观测发现：在生态垫覆盖林地的生长季内,表层0—20 cm的土壤温度和20—60 cm的土壤含水量受覆盖影响最明显。覆盖与未覆盖生态垫的流动沙丘相比,可提高20—40 cm处土壤含水量为56%,提高40—60 cm处土壤含水量58%;7月可降低土壤表层温度14.27℃,且覆盖后土壤各层之间温度变化平缓,对10 cm以下土壤有保温作用。     

祁连山北麓中段青海云杉林土壤水热时空变化特征

以祁连山北麓中段青海云杉林为研究对象,利用5套土壤温湿度自动监测系统对海拔2 500~3 300 m的青海云杉连续监测3 a,旨在探讨青海云杉林土壤水热的变化特征及土壤水热间的互作效应。结果表明：（1）7：00~19：00,土壤温度整体上呈升高趋势,8：00土壤均温最低,为1.03 ℃,18：00土壤均温最高,为1.32 ℃;土壤湿度的变化幅度较小,且差异不显著（P>0.05）。（2）冷期（1~4月、11~12月）、暖期（5~10月）,各占全年的50%;8月前随月份增大土壤温湿度增大,月份增大1月,土壤均温增大2.21 ℃,湿度增大0.021 m³·m^-3,8月后随月份增大逐渐减小,月份增大1月,土壤均温减小3.12 ℃,湿度减小0.017 m³·m^-3。（3）土壤温度与海拔之间有负相关关系（R²=0.81,P<0.05）;土壤湿度与海拔之间存在二项式相关关系（R²=0.95,P <0.05）。（4）土壤温度与土层深度间呈负相关关系（P <0.05）,而土壤湿度与土层深度呈线性正相关关系（P <0.05）,土层每增加一层,土壤均温减小0.142 ℃,度约增加0.009 m³·m^-3。（5）青海云杉林土壤温度和湿度间呈显著线性负相关关系（P <0.05）。     

3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价

本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是：双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那曲、玛曲、阿里3个地区土壤温湿度观测网的地表温度数据,并结合AMSR-E被动亮温数据,对上述算法在以上地区的分类精度分别进行了比较评价。结果表明：不论是白天还是夜间,相较于干旱区微波信号来自深层土壤的难以准确探测,在青藏高原半湿润半干旱区算法可取得相对较好的判别准确率;双指标算法相较于其他2种算法,在观测区具有较高的分类精度,且夜间分类精度高于白天;实测数据存在资料代表性不普遍即网格所包含站点信息量不够的问题,这也是后续工作中提高分类精度值得关注的着手点。     

藏北高原D110点土壤温度的极值分析

通过藏北高原Ｄ１１０点一年中不同深度的日最高值、日最低值及日温差的分析,表明从０ｃｍ￣４０ｃｍ,土壤温度的日最高值的变化剧烈,而日最低值的变化则相对平稳,冬半年土壤温度的日最低值、日最高值比较接近,日温差较小,而且它们随时间的变化比较平稳;但夏半年（５￣９月）波动较冬半年的大,且最高温的波动要比最低温的波动大得多;随深度的增加日温差减小,在８０ｃｍ深处已基本上看不到日温差的变化。     

藏北高原土壤温度分布的纬向效应和高度效应

利用ＧＡＭＥ－Ｔｉｂｅｔ野外观测期间所得藏北高原不同地点土壤温度资料,对藏北高原土壤温度分布纬向地带性和垂直地带性特征进行分析,结果表明夏季土壤温度分布主要表现为高度效应,而冬季土壤温度分布主要表现为纬度效应,年平均土壤温度分布是纬度效应和高度效应综合作用的结果。     

我国东部土壤有机碳的密度及转化的控制因素

根据第二次土壤普查资料，计算了我国东部土壤的有机密度和储量，并通过田间和室内试验的结果，分析了影响农田土壤中有机碳转化的因素。结果表明，我国东北地区土壤有机碳密度变幅为2．5－73．3kg C/m^2，平均值为10．5kg C/m^2，而在东南热带亚热带地区，剖面土壤有机碳密度变幅为3．9－16．7kg C/m^2，平均值为9．52％kg C/m^2。随着木质素含量和土壤粘粒含量的增加，植物物质的分速率下降，而土壤温度，pH和游离碳酸钙含量的增加促进了 植物物质的分解；淹水的水田中植物物质的分解速率通常低于旱地；土壤性质和有机物组成对植物物质分解的影响可以掩盖气候条件的影响，而土壤游离碳酸钙可以掩盖土壤质地的影响。     

陆面模式CLM4.5在青藏高原土壤冻融期的偏差特征及其原因

利用中国区域地面气象要素数据集制作的大气强迫场驱动通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）对青藏高原区域进行离线模拟试验,模拟结果与D66、沱沱河（TTH）和玛曲（Maqu）3个站点的观测资料以及GLDAS（Global Land Data Assimilation System）-CLM2模拟结果进行了对比,并分析了陆面模式对冻融过程中土壤温度和湿度模拟的偏差及其可能原因。结果表明：CLM4.5对土壤温度模拟较好（平均RMSE≈3℃）,而GLDAS-CLM2计算的土壤温度偏高,偏差较大（平均RMSE>6℃）,且其偏差大于CLM4.5,尤其在冻融期;CLM4.5能较好地模拟出冻融过程中土壤湿度季节变化,但土壤湿度的模拟值与观测值存在一定偏差（平均RMSE≈0.1 mm³·mm^-3）,GLDAS-CLM2不能反映出土壤湿度在冻融过程中的变化特征。CLM4.5的模拟偏差主要来自大气强迫场,而GLDAS-CLM2的偏差除了大气强迫场的不确定性外,还来自于模式冻融参数化方案的不完善。大气强迫场中的气温和降水对土壤温度和湿度的影响在冻融期和非冻融期表现不同。在非冻融期,土壤温度的模拟主要受气温的影响（r>0.6）,气温偏差对土壤温度偏差的贡献率大于50%;土壤湿度的变化则主要受降水的影响,降水偏差对土壤湿度偏差的贡献率为20%~40%。在冻融期,受土壤水热相互作用的影响,气温和降水对土壤温度和湿度的作用效果减弱;土壤湿度的变化受气温影响显著,其贡献率为10%~20%。陆面模式中冻融参数方案的不完善是冻融过程中土壤温度和湿度偏差的重要来源之一。     

土壤热传导方程解析解和那曲地区土壤热扩散率研究

文中用Laplace变换推导了土壤热传导方程的解析解和包含热对流项的土壤热传导方程的解析解。用青藏高原 8个土壤湿度、温度廓线观测站 1998年 9月 4日到 10日实测资料基础上 ,根据谐波方法和Laplace变换方法得到了土壤热传导方程的解析解 ,计算了这些站的总体土壤热扩散率 ;用包含热对流项的土壤热传导方程的解析解计算了土壤热扩散率。结果表明 :对于一个深度从 0 .0 4～ 0 .2 0m的浅薄土壤层 ,总体土壤热扩散率的值为 0 .30×10 -6～ 0 .98× 10 -6m2 /s,土壤热扩散率的值为 0 .15× 10 -6～ 0 .72× 10 -6m2 /s。由谐波方法得到的总体土壤热扩散率比由Laplace变换的值稍大 ;总体土壤热扩散率总是比土壤热扩散率大