科尔沁湿草甸参考作物蒸散发模拟分析

为探明气候变化下干旱半干旱地区湿草甸参考作物蒸散发(ET₀)影响因子,使用FAO 56 P-M模型对科尔沁湿草甸ET₀进行模拟,利用涡度相关系统对模型的适用性进行评价,并通过通径分析及指标敏感性分析对ET₀的影响因子进行辨识。结果表明:(1)小时尺度模拟精度最高,日尺度次之,月尺度较差,小时尺度上晴、阴、雨3种天气条件下模拟效果不同,晴天最优,阴雨天较差。(2)ET₀年内变化呈单峰曲线状,生长季明显高于非生长季,集中在3—10月,占全年89.79%。生长季典型晴天ET₀逐小时分布特征遵循倒“U”单峰型变化规律。(3)通径分析结果显示,对ET₀的通径系数以及对回归方程估测可靠程度E的总贡献均表现为VPD(饱和水汽压差) > T_min(最低气温) > R_n(冠层表面净辐射)>u₂(2 m高度风速),即VPD为影响ET₀最重要的因子;指标敏感性分析中,在去除VPD后引起的E变化最大,说明ET₀对VPD的变化最为敏感,其次为u₂、T_min和R_n。     

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。     

科尔沁沙地差巴嘎蒿（Artemisia halodendron）水分利用特征

深入剖析科尔沁沙地固沙植被水分利用特征,可为科尔沁沙地生态修复和区域荒漠化防治提供参考。测定了科尔沁沙地典型固沙植被差巴嘎蒿（Artemisia halodendron）2020年生长季的植物水及其所在区域的地下水、土壤水与降水的δD值,采用多源线性混合模型定量分割了差巴嘎蒿的水分利用来源。结果表明：（1）研究区大气降水方程斜率小于全国大气降水方程,说明该区域大气降水蒸发强烈,方程截距较大,表明研究区水汽再循环强烈。土壤水同位素方程的斜率和截距都小于研究区大气降水方程线,表明土壤水受二次蒸发影响显著。（2）土壤含水率与降雨量、植物生长期的变化有显著的相关关系,受降雨影响,浅层（0—40 cm）土壤含水率波动幅度最大,且土壤含水率随土层深度的增加趋于稳定。（3）雨季,差巴嘎蒿主要利用0—40 cm和120—160 cm层的土壤水,利用率分别为30.1%和25.2%,对其他深度的土壤水利用较少;旱季,主要利用0—80 cm和160—200 cm层的土壤水,利用率分别为30.7%和21.1%,明显高于其他土壤层。     

半干旱沙地-草甸区水面蒸发模拟及其影响因子辨识

在分析半干旱沙地—草甸区的水面蒸发过程及其影响因子的基础上,采用多元逐步回归分析方法,对水面蒸发的众多影响因子进行逐步筛选,找出显著影响因子,建立水面蒸发与其显著影响因子间的多元非线性回归模型,并模拟计算了彭曼蒸发公式、道尔顿水汽运输理论蒸发公式中的风函数,比较分析了彭曼模型、变异道尔顿模型、多元非线性回归模型计算的水面蒸发量。结果表明:彭曼模型、变异道尔顿模型和最终建立的多元非线性逐步回归模型所得结果十分接近,与实测水面蒸发量的趋势也很一致;除变异道尔顿模型稳定性稍差外,其余两者都具有较好的稳定性;多元非线性逐步回归方法可以找到水面蒸发的显著影响因子,剔除掉不显著影响因子,避免因子相关造成的影响,使所建回归模型具有良好的拟合效果,其决定系数达到了0.773,预测结果令人满意。     

基于大地电磁法的水文地质结构及参数推断

大地电磁法已被广泛用于矿产资源勘探和工程勘查,但该方法在水文地质参数定量方面的成果文献尚不多见。以科尔沁沙丘—草甸相间地区巨厚第四系沉积层为研究对象,通过EH-4大地电磁法的测试结合地质钻探试验数据,划定出研究区埋深105 m范围内砂黏土层在空间上的分布;经检验大地电磁法探测总体误差在5.1%~7.2%,其精度足以满足水文地质勘察的需求。然后利用研究区已有的土壤传递函数(Pedo-transfer functions,PTFs)模型对测区埋深105 m范围内的饱和导水系数进行了估算,进而首次利用大地电磁法所得数据建立了视电阻率与饱和导水系数的拟合模型。利用该模型推断出研究区埋深200 m范围内含水层的富水性,刻画出饱和导水系数的空间分布,为研究区提供了更加丰富的水文地质信息,同时也极大地提升了水文地球物理方法在水力参数预测方面的尺度。     

科尔沁沙地梯级生态带水热通量变化特征及气候学足迹

荒漠化地区水热通量变化特征和气候学足迹对理解干旱、半干旱区气候变化及水分循环具有重要意义。以科尔沁沙地一条梯级生态带为研究区,运用2017年3-12月大孔径闪烁仪和自动气象站数据对研究区不同时间尺度水热通量和通量源区的动态变化特征进行分析。结果表明：水热通量日变化特征明显,各分支能量占比不同。晴天近地表能量各项分支曲线均呈显著单峰状,多云天水热通量变化无显著规律;水热通量季节变化显著,夏季显热通量值小于春季、秋季和冬季,潜热通量夏季最大,其次为春季和秋季,冬季最小;小时尺度和日尺度上源区变化较大;季节尺度上,源区面积春季 > 秋季 > 夏季,季节尺度间源区差异较小时尺度和日尺度降低;结合梯级生态带内下垫面类型看,生长季源区以光径中段的玉米农田占比最大,沙丘和草甸下垫面次之,光径内小型湖泊所占源区比例较小。不同月份各下垫面类型占比略有不同。     

科尔沁沙地沙丘-草甸相间地区1986-2013年湖泊演变

湖泊变化敏感地记录着气候变化的信息。以科尔沁沙地沙丘-草甸相间地区为研究区,利用多时相TM/ETM+遥感影像,基于遥感和GIS技术提取研究区1986-2013年湖泊个数与面积信息,分析其变化规律及空间分异特征。在此基础上,联系降水量、蒸发量等气候要素和以人类活动影响为主的时间因子t,采用多元统计分析方法对研究区湖泊面积进行了模拟分析。结果表明:(1)研究区小型湖泊近30年间面积和个数均发生了不同程度的变化,其变化趋势与降水量呈现很强的正相关,与蒸发量呈较强的负相关,人类活动对小型湖泊面积的影响不太显著,随着时间的推移,研究区湖泊面积趋于萎缩,这种萎缩主要归因于气候的干化;(2)研究区t年湖泊面积A_t与前一年湖泊面积A_t-1、t年降水量P_t和蒸发量E_t存在较强的相关关系;(3)1986-2013年研究区典型湖泊--王巴哈嘎湖泊总体上呈萎缩状态,但不同方向上既有萎缩也有扩张,Ⅰ、Ⅱ、Ⅴ、Ⅵ区域(以北向为0°,顺时针每45°一个区域,并顺序标记为Ⅰ~Ⅷ区域)萎缩,其他区域扩张,其中以Ⅱ、Ⅲ、Ⅷ、Ⅳ区域为主导变异方向,Ⅵ方向次之,其他方向变化缓滞。研究成果不仅为科尔沁沙地生态系统的健康维持提供技术支撑,对其他同类地区湖泊环境的研究也具有指导作用。     

矿区流域不同水体同位素时空特征及水循环指示意义

为了探究平朔矿区所在流域不同水体同位素的时空变化规律,揭示采煤活动下区域水循环规律,于2020年8月和12月对流域内地表水、地下水和矿井水进行采样,测试样品的D和¹⁸O同位素组成,并利用贝叶斯混合模型MixSIAR计算了矿井水不同来源的贡献率。结果表明：(1)地表水和矿井水δD和δ¹⁸O夏季较冬季高;地下水δD和δ¹⁸O季节差异不明显。地表水氢氧同位素值沿程呈增加趋势,但局部受到矿井水的补给,出现贫化;地下水氢氧同位素值沿径流方向呈逐渐增加趋势。(2)采煤区氢氧同位素值较非采煤区明显增加。受季节效应影响,在空间分布上8月浅层地下水氢氧同位素高值区域较12月明显增多。(3)δ¹⁸O与δD关系图表明,地表水在接受大气降水的补给之后受到了蒸发分馏作用的影响;浅层地下水的补给源较复杂,深层地下水由于采煤形成的导水裂隙带受到了浅层地下水和地表水的补给;矿井水受地表水、浅层地下水和深层地下水的补给。(4) MixSIAR模型揭示出深层地下水是矿井水的主要补给来源,占61.60%～67.20%,且补给比例冬季大于...     

基于土壤数据和遥感影像的鄂尔多斯高原北部地貌分类(英文)

Landform classification is commonly done using topographic altitude only.However,practice indicates that locations at a same altitude may have distinctly different landforms,depending on characteristics of soils underneath those locations.The objectives of this study were to:1) develop a landform classification approach that is based on both altitude and soil characteristic;and 2) use this approach to determine landforms within a watershed located in northern Ordos Plateau of China.Using data collected at 134 out of 200 sampling sites,this study determined that D10(the diameter of soil particles 10% finer by weight) and long-term average soil moisture acquired in 2010,which can be estimated at reasonable accuracy from remote sensing imagery,can be used to represent soil characteristics of the study watershed.Also,the sampling data revealed that this watershed consists of nine classes of landforms,namely mobile dune(MD),mobile semi-mobile dune(SMD),rolling fixed semi-fixed dune(RFD),flat sandy land(FD),grassy sandy land(GS),bedrock(BR),flat sandy bedrock(FSB),valley agricultural land(VA),and swamp and salt lake(SW).A set of logistic regression equations were derived using data collected at the 134 sampling sites and verified using data at the remaining 66 sites.The verification indicated that these equations have moderate classification accuracy(Kappa coefficients > 43%).The results revealed that the dominant classes in the study watershed are FD(36.3%),BR(27.0%),and MD(23.5%),while the other six types of landforms(i.e.,SMD,RFD,GS,FSB,VA,and SW) in combination account for 13.2%.Further,the landforms determined in this study were compared with the classes pre-sented by a geologically-based classification map.The comparison indicated that the geo-logically-based classification could not identify multiple landforms within a class that are de-pendent upon soil characteristics.