内蒙古干湿环境演变与地区生态建设优势气候背景分析

通过内蒙古地区近46 a降水和潜在蒸散量以及湿润度在气温突变前后的倾向率和差值变化分析,得出该区域主要植被类型干湿环境演变的时空变化特征。研究结果表明：降水在气温突变前“东增西减”,突变后呈相反的变化趋势。46 a降水倾向率增加区域主要集中在呼伦贝尔市东部和乌兰察布市以西大部地区;潜在蒸散量在气温突变前呈减少趋势,突变后有增加趋势,突变后潜在蒸散量明显小于突变前。内蒙古46 a潜在蒸散量倾向率大部地区偏小,偏大区域仅存在于中东部偏北地区,气温突变后全区大部地区存在明显的“蒸发悖论”;大兴安岭西麓和乌兰察布市以西地区突变后湿润度增加明显,暖湿的气候环境有利于当地植被建设和生态恢复,内蒙古东南部、呼伦贝尔草原和锡林郭勒盟草原区有暖干化趋势,上述草原区存在潜在退化风险。     

1997—2017年塔克拉玛干沙漠腹地降水特征

利用塔克拉玛干沙漠腹地塔中气象站1997—2017年逐日和逐时降水资料,分析塔克拉玛干沙漠腹地降水日变化特征、极端强降水特征及其天气背景。结果表明：1997—2017年研究区降水量呈增加趋势、降水日数呈减少趋势,大雨雨量和雨日明显增加,降水呈增强演变。降水多见于6月,最大雨强为8.4 mm·h^-1。降水量日变化呈多峰特征,降水量最大值出现在23：00,06：00是降水频次最多时刻。降水强度和降水频次对降水量作用不同,午后至前半夜强度大,频次少;而后半夜至清晨频次多,强度小。降水以短历时降水为主,其中1～3 h的短历时降水对总降水量贡献率高达61.76%。日降水和小时降水的99百分位强度阈值分别为15.3 mm·d^-1和6.0 mm·h^-1,大于90百分位极端降水量占总降水量贡献率近半。极端强降水天气发生在南疆盆地受北纬40°以南低槽、切变槽或弱的气旋式风场控制地区,南疆盆地提前增湿,民丰850 hPa比湿接近或超过10 g·kg^-1的背景下,降水连续性较差,多中小尺度引发局地短时降水。     

小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落蒸散发模拟

基于2016、2017年生长季原位气象监测数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型模拟了科尔沁沙地主要固沙植物小叶锦鸡儿(Caragana microphylla)群落的蒸散发,对蒸散组分进行了拆分,并利用涡度相关系统对模拟蒸散发值进行了验证。结果表明:2016、2017年生长季小叶锦鸡儿群落蒸散发量分别为345.4、325.2 mm,土壤蒸发量分别为93.8、83.8 mm,植被蒸腾量分别为251.6、241.4 mm,土壤蒸发占总蒸散发分别为27.2%、25.8%。30 min尺度上模拟值与实测值一致性较高,模拟精度大体表现为晴天>阴天>雨天。持续干旱和降水后,小叶锦鸡儿蒸腾耗水规律明显不同,持续干旱时期小叶锦鸡儿保持较低的蒸腾耗水,且具有明显的"午休"现象,连续降水后小叶锦鸡儿"午休"消失,蒸腾耗水增强。饱和水汽压差是影响小叶锦鸡儿蒸散发的主要因子。     

基于时间序列遥感数据的嵯岗国家沙化土地封禁保护成效评估

2013年中国启动实施了内蒙古自治区新巴尔虎左旗嵯岗国家沙化土地封禁保护区试点。本研究利用2001-2017年生长季NDVI数据分析了嵯岗封禁保护区及周边区域植被长势时空演变特征,分析了多年的生长季降水量和历年旱情,之后利用植被降水利用效率和NDVI残差趋势分析对保护成效进行了评估。结果表明:(1)封禁项目实施之前,封禁区内外植被长势变化趋势基本一致,而在项目实施后的2016、2017年,封禁区内NDVI距平明显高于封禁区外;(2)降水为影响该区域植被长势的主导气候因素,在封禁实施后的2015-2017年该区域连续3 a干旱,极大地限制了区域植被生长;(3)封禁区内植被降水利用效率和NDVI残差均呈现明显的增加趋势,而封禁区外变化不明显,说明封禁提升了植被的自我修复能力;(4)嵯岗封禁保护区由3个地块组成,其中嵯岗林场封禁效果比牧场八队和牧场十一队明显。国家沙化土地封禁保护措施有效促进了植被自我修复,提高了沙漠生态系统应对气候变化的能力。     

基于SSW点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法

常规的矢量地图精度校验采用抽样与实地测量,外业工作量大,自动化程度低。针对这一问题,本文提出基于SSW激光点云数据的矢量地图平面精度自动校验方法。首先,使用车载激光扫描器获得道路两侧高精度点云数据,并对点云数据进行滤波、坐标转换和精度检验;其次,基于多特征识别算法,使用SWDY软件提取点云特征点线;最后,利用最近邻法搜索待检矢量图中的同类地物特征点线,并计算匹配点线对的中误差。以兴化城区为试验区,采用该方法检测该地区1：1000比例尺的矢量地图平面精度,试验结果显示,成功匹配了点云数据205个地物特征中的201个,矢量地图的总体中误差为0.26 m,且能够发现待检测矢量地图中的采集丢漏与明显错误。本文方法可以减少现有检测方法的野外实测工作量,增加检测样本数量,降低检测过程中的人为干扰因素,有效提升检测的可靠性与检测效率。     

一种基于点云法向量的基准特征提取与倾斜分析方法

针对目前将三维激光扫描技术应用于变形监测领域存在基准特征难以提取、点云数据分析缺乏适用的方法等问题,本文提出了一种基于点云法向量的基准特征提取与形变分析方法。首先利用局部平面拟合方法获得点云的法向量,并沿点云法矢方向探测基准点;然后利用三次B样条曲线对探测的正确基准点进行拟合;最后根据拟合曲线计算基准高程和对径点倾斜角分析基准特征形变信息。对某化工厂的罐体点云数据进行基准特征提取结果表明,该方法可以快速、全面地获取监测对象的整体信息,且能够正确分析监测对象的基准形变。     

广西森林转型与森林扰动遥感监测研究

近20年来由于封山育林政策的实施和人工乔木林的大面积种植,广西森林面积大幅增加,正在经历深刻的森林转型,森林转型过程中农林交错带和森林内部的结构重组都给生态系统带来了不容忽视的扰动。本文基于2000—2016年MODIS-EVI影像数据、1∶100万地貌图和4期土地利用数据,采用变化矢量法和Sen+Mann-Kendall对广西进行森林转型背景下的森林转型路径和森林内部扰动特征分析。研究表明:自2000年以来广西森林的EVI变化强度以无变化和低变化类型为主,总体EVI上升趋势略大于下降趋势,EVI显著下降主要分布于十万大山、大瑶山、海洋山和越城岭等山地区域和桂西北的百色水利枢纽和龙滩水利枢纽周围,显著上升部分主要集中于桂中南的左江-邕江-郁江流域平原丘陵区、桂西南喀斯特区和桂东北山地区地势低平的河谷地带。广西森林面积增加的土地来源于耕地和草地,森林转型路径表现为"经济增长型"和"森林短缺型"两种路径并存,或者存在更为复杂的复合型路径。广西森林内部扰动的减少型和扰动型分布于桂西北喀斯特和桂东北山地起伏度较大的陡坡区域,增加型分布于桂中南的平原丘陵地区。由于山地陡坡区域和喀斯特地区的生态敏感性,应更多关注扰动型和减少型在桂西北和桂东北地区的集中分布问题。     

A comprehensive analysis of phenological changes in forest vegetation of the Funiu Mountains,China

Journal of Geographical Sciences - This paper reports the phenological response of forest vegetation to climate change (changes in temperature and precipitation) based on Moderate Resolution...     

Spatial patch structure and adaptive strategy for desert shrub of Reaumuria soongorica in arid ecosystem of the Heihe River Basin

In many arid ecosystems, vegetation frequently occurs in high-cover patches interspersed in a matrix of low plant cover. However, theoretical explanations for shrub patch pattern dynamics along climate gradients remain unclear on a large scale. This context aimed to assess the variance of the Reaumuria soongorica patch structure along the precipitation gradient and the factors that affect patch structure formation in the middle and lower Heihe River Basin (HRB). Field investigations on vegetation patterns and heterogeneity in soil properties were conducted during 2014 and 2015. The results showed that patch height, size and plant-to-patch distance were smaller in high precipitation habitats than in low precipitation sites. Climate, soil and vegetation explained 82.5% of the variance in patch structure. Spatially, R. soongorica shifted from a clumped to a random pattern on the landscape towards the MAP gradient, and heterogeneity in the surface soil properties (the ratio of biological soil crust (BSC) to bare gravels (BG)) determined the R. soongorica population distribution pattern in the middle and lower HRB. A conceptual model, which integrated water availability and plant facilitation and competition effects, was revealed that R. soongorica changed from a flexible water use strategy in high precipitation regions to a consistent water use strategy in low precipitation areas. Our study provides a comprehensive quantification of the variance in shrub patch structure along a precipitation gradient and may improve our understanding of vegetation pattern dynamics in the Gobi Desert under future climate change.

     

FIO-ESM气候模式北太平洋海表温度和降水的季节性预报技巧评估

The seasonal prediction of sea surface temperature(SST) and precipitation in the North Pacific based on the hindcast results of The First Institute of Oceanography Earth System Model(FIO-ESM) is assessed in this study.The Ensemble Adjusted Kalman Filter assimilation scheme is used to generate initial conditions, which are shown to be reliable by comparison with the observations. Based on this comparison, we analyze the FIO-ESM 6-month hindcast results starting from each month of 1993–2013. The model exhibits high SST prediction skills over most of the North Pacific for two seasons in advance. Furthermore, it remains skillful at long lead times for midlatitudes. The reliable prediction of SST can transfer fairly well to precipitation prediction via air-sea interactions.The average skill of the North Pacific variability(NPV) index from 1 to 6 months lead is as high as 0.72(0.55) when El Ni?o-Southern Oscillation and NPV are in phase(out of phase) at initial conditions. The prediction skill of the NPV index of FIO-ESM is improved by 11.6%(23.6%) over the Climate Forecast System, Version 2. For seasonal dependence, the skill of FIO-ESM is higher than the skill of persistence prediction in the later period of prediction.