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1.
将稳定同位素效应引入CLM(Community Land Model),并对巴西马瑙斯站在平衡年的稳定水同位素的逐日变化进行模拟和分析.结果表明: 降水、水汽和地表径流中δ18O存在明显的季节变化,并与相应的水量存在显著的负相关关系,但凝结物中δ18O与地面凝结量存在显著的正相关关系,蒸发水汽中δ18O与蒸发量之间无显著的相关关系.受土壤贮水削峰功能的影响,表层土壤和根区水中δ18O的季节变化全无.植被层蒸发水汽中稳定同位素的丰度与大气的干湿程度存在密切联系: 当降水量少时,大气干燥,植被层的蒸发较少,植被蒸发中δ18O较高;当降水量较大时,空气湿润,植被层的蒸发量较大,蒸发中δ18O则较低.植被蒸腾中δ18O的变化与源区水体中δ18O的变化保持一致,尤其是与根区水中的δ18O.由于地下径流直接源自根区水的补充,因此,地下径流中δ18O等于根区水中的δ18O.模拟结果还显示,降水MWL (大气水线)的梯度项和常数项均比全球平均MWL略偏小.尽管主要来自降水的贡献,但地表径流和植被层水体的MWLs与降水MWL存在较大的差异,这一方面与两类水体在蒸发过程中的稳定同位素的富集作用有关,另一方面与CLM模拟的水量有关.大气水汽线与降水的MWL的梯度值相近,说明大气水汽与降水近似处于稳定同位素平衡状态.另外,模拟的地面的凝结线与植被层的凝结线均与全球大气水线相近,且具有非常高相关程度,说明CLM的模拟是合理的. 相似文献
2.
3.
Roots are responsible for the uptake of water and nutrients by plants and have the plasticity to dynamically respond to different environmental conditions. However, most land surface models currently prescribe rooting profiles as a function only of vegetation type, with no consideration of the surroundings. In this study, a dynamic rooting scheme, which describes root growth as a compromise between water and nitrogen availability, was incorporated into CLM4.5 with carbon–nitrogen(CN) interactions(CLM4.5-CN) to investigate the effects of a dynamic root distribution on eco-hydrological modeling. Two paired numerical simulations were conducted for the Tapajos National Forest km83(BRSa3) site and the Amazon, one using CLM4.5-CN without the dynamic rooting scheme and the other including the proposed scheme. Simulations for the BRSa3 site showed that inclusion of the dynamic rooting scheme increased the amplitudes and peak values of diurnal gross primary production(GPP) and latent heat flux(LE) for the dry season, and improved the carbon(C) and water cycle modeling by reducing the RMSE of GPP by 0.4 g C m~(-2)d~(-1), net ecosystem exchange by 1.96 g C m~(-2)d~(-1), LE by 5.0 W m~(-2), and soil moisture by 0.03 m~3m~(-3), at the seasonal scale, compared with eddy flux measurements, while having little impact during the wet season. For the Amazon, regional analysis also revealed that vegetation responses(including GPP and LE) to seasonal drought and the severe drought of 2005 were better captured with the dynamic rooting scheme incorporated. 相似文献
4.
Landslide susceptibility zonation method based on C5.0 decision tree and K-means cluster algorithms to improve the efficiency of risk management 总被引:1,自引:0,他引:1
Machine learning algorithms are an important measure with which to perform landslide susceptibility assessments,but most studies use GIS-based classification methods to conduct susceptibility zonation.This study presents a machine learning approach based on the C5.0 decision tree(DT)model and the K-means cluster algorithm to produce a regional landslide susceptibility map.Yanchang County,a typical landslide-prone area located in northwestern China,was taken as the area of interest to introduce the proposed application procedure.A landslide inventory containing 82 landslides was prepared and subse-quently randomly partitioned into two subsets:training data(70%landslide pixels)and validation data(30%landslide pixels).Fourteen landslide influencing factors were considered in the input dataset and were used to calculate the landslide occurrence probability based on the C5.0 decision tree model.Susceptibility zonation was implemented according to the cut-off values calculated by the K-means clus-ter algorithm.The validation results of the model performance analysis showed that the AUC(area under the receiver operating characteristic(ROC)curve)of the proposed model was the highest,reaching 0.88,compared with traditional models(support vector machine(SVM)=0.85,Bayesian network(BN)=0.81,frequency ratio(FR)=0.75,weight of evidence(WOE)=0.76).The landslide frequency ratio and fre-quency density of the high susceptibility zones were 6.76/km2 and 0.88/km2,respectively,which were much higher than those of the low susceptibility zones.The top 20%interval of landslide occurrence probability contained 89%of the historical landslides but only accounted for 10.3%of the total area.Our results indicate that the distribution of high susceptibility zones was more focused without contain-ing more"stable"pixels.Therefore,the obtained susceptibility map is suitable for application to landslide risk management practices. 相似文献
5.
湖泊蒸发对气候变化非常敏感,是水文循环响应气候变化的指示因子,因此研究湖泊蒸发的控制因素,对于理解区域水文循环有重要意义.本文利用太湖中尺度涡度通量网避风港站观测数据校正JRA-55再分析资料,驱动CLM4.0-LISSS模型,并利用2012-2017年涡度相关通量数据和湖表面温度数据检验模型模拟蒸发结果,验证了该模型在太湖的适用性;估算了1958-2017年间太湖的湖面蒸发量,并利用Manner-Kendall趋势检验分析了湖面蒸发的变化趋势,寻找太湖实际蒸发的年际变化的主控因子.结果如下:校正后的JRA-55再分析资料模拟的太湖蒸发与观测值之间存在季节偏差,但是季节偏差在年尺度上相互抵消,再分析资料可用于年际尺度太湖蒸发变化的模拟;1958-2017年间太湖蒸发量以1977年为界,先下降(-3.6 mm/a),后增加(2.3 mm/a);多元逐步回归结果表明,向下的短波辐射是太湖1958-2017年间太湖蒸发变化的主控因子,向下的长波辐射、气温、比湿也对湖泊蒸发年际变化有一定影响,但是风速对蒸发量的年际变化影响不大. 相似文献
6.
7.
采用微生物宏基因组学微阵列GeoChip 5.0技术,选择腾格里沙漠东南缘沙坡头地区不同年代人工固沙植被区的生物土壤结皮(BSC)为对象,分析BSC演替过程中参与铁代谢的功能微生物组成及其功能基因变化特征,研究微生物铁代谢对BSC演替的响应及调控。结果表明:真菌参与铁吸收和转运过程,古菌参与铁转运和贮存过程,细菌则在铁代谢吸收、转运和贮存过程中均起主要调控作用。门水平上,BSC铁代谢功能微生物组成变化对演替的响应不敏感,BSC铁代谢微生物主要为变形菌门(Proteobacteria)。BSC铁代谢功能基因多样性的显著提高和三类铁代谢过程基因信号强度达到最高水平需要经过61 a的演替。调控BSC铁吸收过程的主要功能基因为亚铁氧化酶编码基因iro;调控原核生物铁转运过程的主要功能基因,为羟基苯甲酰丝氨酸铁外膜转运体编码基因cirA和Fe(Ⅱ)转运蛋白编码基因feoB,真菌铁转运过程主要依靠含铁细胞转运体和铁氧化酶高亲和力的作用;调控铁贮存过程的主要功能基因为固定相类核蛋白编码基因dps。在BSC演替阶段末期,上述铁代谢功能基因强度的显著增加促进了微生物的铁代谢潜能。干旱、半干旱荒漠生态系统植被恢复过程中微生物铁代谢潜能的恢复需要较长时间。 相似文献
8.
城镇-农业-生态空间划定(简称"三区"划定)是国土空间规划的核心内容,对于科学合理地规划、利用有限的国土资源具有重要的意义。已有研究主要根据区域内土地利用与社会经济发展现状构建指标体系进行"三区"划定,较少将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中,使得划定结果在指导实践过程中缺乏前瞻性。针对这一问题,本文提出一种基于土地利用情景模拟,结合指标体系评价与决策树特征挖掘的"三区"划定方法,并以武汉市2015年土地利用现状为基础,在土地利用变化情景模拟的基础上进行"三区"划定。通过对比,验证了本文提出方法的合理性。研究发现:①不同情景下的"三区"空间在规模、空间分布上具有明显差异,将未来土地利用变化纳入"三区"划定过程中确有必要;②不同土地利用情景下"三区"空间的差异主要出现在三类空间的交界区域,这些区域是国土空间规划应该关注的重点区域。 相似文献
9.
10.
基于单时相MODIS数据的决策树自动构建及分类研究 总被引:4,自引:0,他引:4
以甘肃省为试验区,利用单时相MODIS数据的光谱信息,使用最大似然法和基于See 5.0数据挖掘的决策树分类方法,进行了分类对比研究.分类结果表明,加入温度一植被角度TVA和温度-植被距离TVD两个指数后,低植被覆盖区的分类效果得到了改善;基于See 5.0数据挖掘的决策树方法能够快速地建立决策树,且能提高较难识别地物类型的分类精度. 相似文献