澜沧江流域卫星产品降尺度与融合方法

卫星降水产品具有覆盖范围广、更适用于无资料区域的优势,但分辨率较低、精度不足,为获取高时空分辨率、高精度的降水数据,需对卫星产品进行降尺度,并与地面观测数据融合,以提高数据质量。以澜沧江流域为例,在综合考虑地形、地理和植被等要素的基础上,建立地理加权回归（geographic weighted regression,GWR）模型对热带降雨测量卫星（tropical rainfall measurement mission,TRMM）和基于人工神经网络的遥感降水估计-气候数据记录（precipitation estimation from remotely sensed information using artificial neural networks-climate data record,PERSIANN-CDR）产品进行空间降尺度,再采用集合卡尔曼滤波算法,将地面气象站点经反距离加权插值法（inverse distance weighted,IDW）插值后的数据作为融合算法观测值,对降尺度后的TRMM、PERSIANN-CDR数据进行融合,以进一步提高降水数据精度。结果表明：...     

中国茶园N2O排放及其影响因素

茶叶作为一种广受欢迎的天然饮料在中国经济和文化方面具有重要作用,但高氮肥投入的茶园种植系统也引起了一系列的环境问题,如土壤酸化和温室气体氧化亚氮(N2O)排放。迄今为止,尽管在茶园生态系统中已开展了一些田间观测研究,但对于中国茶园N2O排放总量及其影响因素仍缺乏全面的评估和量化。本研究基于田间观测研究的文献数据(共收集70个数据,其中包括45个常规施肥处理和25个不施肥处理)荟萃(Meta)分析,定量分析了基于环境因子(气候和土壤性质)和管理措施影响条件下中国茶园N2O年排放和直接排放系数(EFd)的变化特征。结果表明,中国茶园平均N2O年排放量为9.55 kg N·hm^-2·a-1(95%置信区间为7.54~11.9 kg N·hm^-2·a^-1),高于我国粮食作物农田的排放;茶园的平均EFd为1.92%(95%置信区间为1.49%~2.39%),约是IPCC建议的全球农田N2O排放系数默认值1%的两倍。综合分析茶园N2O排放的影响因子表明,氮肥施用量是土壤N2O年排放量的关键驱动因素,且二者呈显著线性正相关关系。而EFd则主要受土壤C/N和黏粒含量的协同影响,且与二者呈显著负相关关系。基于中国茶园种植总面积(仅占<2%的中国农田总面积)和主要茶区的年平均氮肥施用量以及本研究的EFd,估算出2018年我国茶园N2O排放总量为28 Gg N·a^-1,约占中国农田总排放量的15%。可见,茶园在中国农田种植系统中是大气N2O的强排放源。本研究进一步分析表明,茶园施用有机无机复混肥或新型肥料(如缓控释肥或添加生物炭),可有效地提高茶树的氮肥利用率并减少土壤N2O排放。     

放牧草地氧化亚氮排放：研究进展与展望

氧化亚氮(N2O)是一种长寿命、高辐射效率的温室气体,草地是其重要的自然排放源,放牧活动和气候变化剧烈影响草地排放特征与强度,排放通量测量误差、研究对象的局限、关键过程影响不清等因素限制了对草地排放总量和氮气候反馈效应的准确评估。本文讨论了差异化的观测方案包括N2O浓度分析方法和采样频率可能给草地排放量估算造成的影响;指出研究放牧草地N2O排放,应综合考虑放牧相关排放源的贡献,定量整个放牧系统的排放量;提出气候变化影响程度取决于气候因子是否能够缓解放牧草地土壤“贫氮”对N2O生产的限制。未来应加强观测方法的误差评估和非生长季通量观测的频率,明确土壤冻融过程触发和主导N2O排放的机制以及冻融期脉冲排放对国家尺度排放的贡献,了解多年冻土区高寒草地N2O排放水平及其对全球变暖的响应,探明大气氮干沉降增加及干沉降组分变化对草地排放的影响。     

基于MODIS-EVI及物候差异免阈值提取黄淮海平原冬小麦面积

使用植被指数阈值法提取冬小麦种植面积时,通常需要根据区域间物候差异设置不同阈值。针对这一问题,该文以黄淮海平原为研究区,使用农业气象站生育期观测数据和气象再分析资料,利用逐步进入法模拟冬小麦播种期和成熟期,使用Savitzky-Golay(S-G)滤波重构的MODIS EVI数据逐像元计算播种期至成熟期EVI的峰值频数并结合光谱突变法构建了具有普适性的冬小麦种植面积提取模型。用统计数据验证提取结果表明:在市级尺度和县级尺度上R~2分别为0.91(RMSE 60.08×10~3 hm~2)和0.80(RMSE 8.97×10~3 hm~2)。该文改进的提取模型既考虑了区域间的物候差异,又避免了阈值设置问题,具有一定的普适性,能较好地在大范围内应用于冬小麦面积快速提取,可为大范围内冬小麦监测及估产提供参考。     

若尔盖高原高寒草甸地表能量交换和蒸散研究

若尔盖高原高寒草甸生态系统是青藏高原能量和水分循环的重要组成部分,但该地区地面水热通量观测数据非常缺乏。本研究基于涡动相关法,于2013年11月1日−2014年10月31日,利用三维超声风温仪和红外开路二氧化碳/水汽分析仪在若尔盖高原一典型高寒草甸开展周年通量观测,以揭示其地表能量交换和蒸散特征及影响因素。结果表明：高寒草甸地表能量通量各组分呈显著的日变化和季节变化特征,净辐射通量、感热通量、潜热通量和土壤热通量的年均值分别为94.5、21.0、51.8和1.2Wm−2。非生长季感热稍占优势,生长季潜热占绝对主导地位,波文比全年平均值为0.70,能量平衡闭合率年平均值为0.77。辐射是感热通量的主要气象影响因子,潜热通量则受温度、辐射和饱和水汽压差共同影响。日蒸散量变化范围为0.12～5.09mmd−1,全年平均值为1.82mmd−1。非生长季蒸散主要受土壤表面导度因子控制,生长季则由辐射主导,土壤和植被表面导度因子为次要影响因素。在季节尺度上,蒸散的变化取决于降水分布,全年降水和蒸散量分别为682.7mm和673.6mm,其中生长季分别占全年总量的84%和82%。6−7月降水匮乏抑制了蒸散,此时土壤储水成为蒸散的主要水源,从全年看,降水基本都以蒸散的方式返回大气。与青藏高原上同类观测研究相比,地表能量通量和蒸散都有相似的季节变化趋势,但观测到的年平均波文比和年蒸散量最大,气温、降水、地表植被等因素的共同作用导致这一结果。研究数据可作为地面验证资料,用于若尔盖地区陆面模式参数化方案的优化和卫星遥感反演资料的校验。     

氧气浓度对小麦-玉米轮作农田土壤剖面N2和N2O产生的影响

反硝化过程是集约化农田土壤剖面硝态氮(NO₃^--N)去除的重要途径。但对土壤剖面反硝化氮气(N₂)产生速率的准确定量很难,尤其不同深度的土壤氧气(O₂)浓度状况如何影响土壤N₂的产生仍不清楚。本研究依托集约化管理的冬小麦-夏玉米轮作田间长期定位试验(始于2006年),采集传统施肥处理0～2.5 m剖面的原状土柱,并基于在玉米生长季田间原位观测的不同深度土壤O₂浓度和温度状况,设置不同O₂浓度水平(15.0%、12.0%、2.5%和0)和培养温度(26℃和20℃),采用氦培养-直接测定N₂法测定3个不同深度(0～0.2、0.5～0.7 m和2.0～2.2 m)土壤N₂O和N₂产生速率。结果显示:无论是有氧还是无氧条件,土壤剖面N₂和N₂O的产生均表现为表层高于深层;有氧条件下(2.5%～15.0%O₂)土壤...     

降水和冻融循环对大兴安岭沼泽湿地温室气体交换的影响

以大兴安岭北坡沼泽湿地为研究对象,通过采集原状土柱、实验室内模拟降水年际变化(R80和R130:80 mm和130 mm降水处理)和春季土壤冻融循环过程(培养温度:-15～5、-10～10℃和-5～15℃),评估降水和冻融对该沼泽湿地冻融期二氧化碳(CO_2)、甲烷(CH_4)和氧化亚氮(N2O)交换及温室气体净收支的影响。结果表明,相对于R80处理,R130处理减少CO_2排放(P0.05)、促进N2O(P0.05)和CH_4排放,冻融期生态系统总呼吸主导温室气体净收支,148 d培养期R80和R130处理温室气体净收支分别为2 955.8±258.9 kg CO_2-eq·hm~(-2)和1 951.1±317.3 kg CO_2-eq·hm~(-2),因此,丰沛降雨有利于减少冻融期该沼泽湿地对气候变化的正反馈效应。R80处理代表的常规降水条件下,冻融期CH_4和N2O交换对该沼泽湿地温室气体净收支的贡献可忽略不计;R130处理代表的丰沛降水条件下,土壤冻融会激发N2O排放,使该沼泽湿地在冻融期表现为强N2O排放特征。未来对沼泽湿地土壤冻融和综合温室效应评估应特别关注降水量年际变异的影响。     

基于REOF的淮河流域降雨侵蚀力时空变化

淮河流域作为中国重要的粮食生产基地,研究其降雨侵蚀力的时空变化特征,对流域水土流失防治、土壤资源保护及农业可持续发展具有重要意义。该研究基于淮河流域内的40个气象站点1960-2018年的日降雨数据,采用Xie方法计算各站点降雨侵蚀力及降雨侵蚀力密度;使用旋转经验正交函数（Rotating Empirical Orthogonal Function,REOF）对淮河流域依据降雨侵蚀力的分布特性进行分区,采用线性倾向率、改进的Mann-Kendall检验和R/S分析法来分析流域内降雨侵蚀力的时空变化特征;并为不同分区提供合理的农业水土流失防治措施。结果表明：1）淮河流域多年年均降雨侵蚀力及降雨侵蚀力密度分别为4 264 MJ·mm/(hm2·h)和4.21 MJ/(hm2·h),且降雨侵蚀力未来将呈增长趋势;整体上,流域内年降雨侵蚀力从东南部向西北部递减,年降雨侵蚀力密度从北部向南部递减。2）基于淮河流域40个站点的年降雨侵蚀力序列,使用REOF展开的10个空间特征向量的累计贡献率达74.34%,可着重突出空间分布特征。并依据这10个模态分布将淮河流域的降雨侵蚀力场划分为降雨特征不同的10个地理区。3）降雨侵蚀力较高的分区为第2、3、4、5和6区,主要集中于流域南部和东部;5-9月的降雨侵蚀力约占全年总和的80%～91%,降雨侵蚀力密度较高。3）在降雨侵蚀力较高的5-9月期间,流域内各区域的农业活动过程中需加强水土流失防治措施,尤其是第6区所在的区域。研究结果可为淮河流域内不同区域的耕地水土保持工作提供参考,并进一步保障流域内农业可持续发展。     

雅砻江流域1961-2018年极端气候时空演变研究

近年来我国极端气候事件频发，研究极端气候的变化规律，能够预防自然灾害对人类生活造成的伤害以及水资源分布的失衡。雅砻江拥有我国重要的水电能源，基于雅砻江流域1961-2018年日降雨、日气温数据计算得到26个极端气候指数，利用线性拟合、Sen’s斜率估计、Mann-Kendall突变检验以及Pettitt检验法分析极端气候指数的趋势和突变；使用反距离权重空间插值法（IDW）进行空间插值，分析极端气候指数的空间分布特征。结果表明：雅砻江流域极端高温、低温以及平均温差指数在空间上都是南高北低；流域北部气温偏寒，结冰和霜冻日数偏长，而南部气温偏暖，夏天日数和生长期长度偏长。极端降水指数除持续干期，其他指数在空间上也是南高北低，且在东南部达到最大值。在全球气候变暖的趋势下最高和最低气温极值温度上升，高温增长速率小于低温增长速率，从而温差逐渐缩小；结冰和霜冻日数减少，夏天日数、生长期长度和暖日持续日数增加，使得流域冬季变短夏季变长，适合动植物生长的温度持续时间增长。极端降水指数除了持续干期，其余指数均呈现上升趋势，年降水量增加幅度最大，强降水量增加幅度次之。说明1961-2018年雅砻江流域极端气...