海拉尔河流域经济社会可持续发展水资源保障研究

海拉尔河流域矿产资源和水资源十分丰富,为区域经济发展提供了得天独厚的自然条件.但是现状条件下二者开发利用不够匹配,多以开采地下水资源满足各行业的用水需求.全国范围内新一轮的经济结构调整、升级和优化,为海拉尔河流域的发展提供了更为广阔的空间.然而,水资源是否有保障,能否支撑经济社会的可持续发展,是当地政府关心的首要问题.本文正是基于以上两点考虑,进行了海拉尔河流域经济社会可持续发展水资源保障研究.     

基于XGBoost算法的草甸地上生物量的高光谱遥感反演

准确、高效获取草甸地上生物量信息,对牧区农牧业生产、草地资源管理、牧草可持续利用具有重要意义。本研究基于实地采集的牧草冠层光谱反射率及同期获取的地上生物量数据,运用互信息法分别分析了微分光谱、优化植被指数与草甸地上生物量的相关性,进一步构建了极限梯度提升（XGBoost）算法与不同阶光谱植被指数数据集的草甸地上生物量模拟估算模型,并与多元线性回归（MLR）和随机森林（RF）算法建立的模型进行对比。结果表明：对光谱反射率进行一阶、二阶微分与光谱植被指数变换协同应用,有助于提高冠层光谱与地上生物量的相关性;基于原始光谱植被指数与XGBoost算法构建的草甸地上生物量模拟估算模型效果最佳,均方根误差（RMSE）为140.26 g·m^-2,平均绝对误差（MAE）为97.20 g·m^-2,Nash效率系数（NSE）为0.81,一致性指数（d）为0.94,其次为基于RF算法构建的模型,MLR算法构建的模型精度较差。研究认为XGBoost算法可适用于草甸地上生物量模拟估算模型的建立,为快速准确的牧草高光谱遥感监测提供了技术和方法,为区域性草地高精度大面积生产力估算奠定了基础。     

基于不同阶微分高光谱植被指数的牧区草场地上生物量估算

利用高光谱遥感技术能快速、无损、高效地获取草地地上生物量信息,对牧区牧草高效管理、草畜供求关系平衡以及放牧制度优化等方面具有重要意义。为了寻求估算生长旺盛期草地地上生物量最适宜的微分光谱阶数,本研究在内蒙古天然草场通过原位试验采集了高光谱反射率与地上生物量数据,对原始光谱反射率数据进行一至四阶微分处理,在全波段范围内挑选最佳波段构建简单比值植被指数（Simple ratio vegetation index,SRVI）、归一化植被指数（Normalized difference vegetation index,NDVI）、土壤调节植被指数（Soil adjusted vegetation index,SAVI）和增强型植被指数（Enhanced vegetation index,EVI）4种高光谱植被指数,建立相应地上生物量估算模型并对比评价各模型精度。结果表明：对原始高光谱反射率进行微分处理,有助于提高敏感波段与地上生物量的相关性;红边波段与近红外波段是构建最佳植被指数的重要组成波段,占所有优选波段的82%;基于二阶微分光谱的最佳SRVI和NDVI模型精度最好,R²分别为0.69和0.70,RMSE分别为196.60 g·m^-2和196.65 g·m^-2,过高的微分阶数反而会降低估算模型的精度。本研究能为利用不同阶微分高光谱估算草地地上生物量提供科学借鉴,为精准快速的牧区天然草场遥感监测提供技术和方法支持。     

科尔沁沙丘-草甸梯级生态系统CO_2,CH_4和N_2O通量特征

为了明确科尔沁沙丘—草甸梯级生态系统中不同生态系统生育期内温室气体通量变化规律及其影响因素,采用静态箱—气相色谱法,于2017年5—10月对呈梯级分布的半流动沙丘、半固定沙丘、人工林地、农田(玉米)和草甸湿地CO_2,CH_4和N_2O通量进行了原位观测,并同步测量取样点的土壤温度、土壤含水量、土壤总有机质含量、总磷含量和总氮含量。对温室气体通量及其影响因子之间进行了相关分析,结果表明:科尔沁沙丘—草甸梯级生态系统上温室气体通量均具有明显的季节性变化,温室气体通量受到土壤含水量和土壤温度的显著影响,二者共同作用促进了温室气体通量的吸收或排放。在干旱半干旱地区,土壤含水量显著影响着土壤温室气体通量对土壤温度的敏感性,土壤温室气体通量随着温度的增加而增大,同时土壤含水量超过田间持水率时,土壤温室气体通量又会随着土壤含水量的增大而降低,从而影响土壤温室气体通量对土壤温度的响应。CO_2通量的温度敏感性(Q_(10))表现为:农田(4.18)草甸湿地(2.87)人工林地(2.51)半固定沙丘(2.41)半流动沙丘(2.36)。CO_2排放峰值出现在水热条件较好的7月、8月,其中8月22日附近的排放峰值明显高于7月21日附近的排放峰值。3种温室气体通量均值呈现出梯级变化(换算为CO_2):半流动沙丘[181.65 mg/(m~2·h)]半固定沙丘[242.16 mg/(m~2·h)]人工林地[348.33 mg/(m~2·h)]农田[405.72 mg/(m~2·h)]草甸湿地[(487.63 mg/(m~2·h)]。试验区土壤总有机质含量、总磷含量也呈现出相同的梯级变化,生育期CO_2通量与土壤中总有机质含量和总磷含量呈极显著正相关(p0.01)。生育期内N_2O通量的变异对土壤温度的响应更强烈。     

科尔沁梯级生态带水热通量动态变化及对环境因子的响应

大气边界层内的水热通量在气候系统中起着十分重要的作用。基于大孔径闪烁仪(LAS)科尔沁沙地梯级生态带水热通量2017年3—12月数据,探讨了水热通量与主要环境因子间的关系。结果表明:(1)水热通量日变化特征明显。晴天时显热通量曲线呈单峰状,潜热通量曲线在生长季呈双峰状,非生长季呈单峰状;阴天时显热通量和潜热通量无显著变化规律;土壤热通量曲线在整个研究时段较净辐射曲线表现为稳定的滞后性。(2)水热通量季节性变化显著。通量各月变化曲线峰值出现时间先后移再前移,符合季节变化规律;显热通量在非生长季占净辐射比例较大,生长季时占比降低;潜热通量在整个研究时段占净辐射比例最大,是近地面能量消耗主要形式。(3)太阳净辐射、空气温度、空气相对湿度等气象因子与水热通量的相关性显著;表层10 cm土层土壤与水热通量相关性最好,土壤温度、土壤含水率与水热通量相关性显著,土壤电导率与水热通量相关性不明显。     

基于涡度相关的半干旱区沙丘-草甸水热通量对比分析

为了解科尔沁地区不同下垫面地-气界面的能量收支、水汽交换过程及其与气象要素的响应关系,利用涡度相关法开路系统、常规微气象观测系统等进行长期定位观测,选取流动半流动沙丘和草甸2种下垫面下的观测资料进行对比分析。结果表明:草甸与沙地潜热通量日变化差异明显,且春秋两季典型晴天更为显著,沙地约为草甸的26.2%和30.5%;夏季沙丘与草甸潜热极值大体持平,冬季2个站点差距缩小,互为上下波动;在冬、春、夏季3个典型晴天中,草甸与沙地感热通量差异显著的起始与终止时间不断提前,累积大于时长分别为19.5 h、16 h、6 h,秋季二者差异的时间不断推后,累积时长缩短;观测通量源区随风向改变而发生变化,风频比例越大,通量源区的贡献距离越长;草甸、沙地蒸散量与降雨呈负相关,雨后日蒸散值分别较晴天偏低14%和40%,晴天,沙地日蒸散量随风速波动呈规律性变化,而较大风速对草甸蒸散发不利。     

半干旱草原型流域表层土壤饱和导水率传递函数及遥感反演研究

为了进一步探究遥感与表层土壤导水率的联系,以内蒙古锡林河流域为研究区,对厚栗黄土、草甸沼泽土、荒漠风沙土、石灰性草甸砂土、淡黑土5种土壤类型下的表层土壤进行采样,测定其粒径组成、容重、有机质、饱和导水率等理化特征。使用Saxton、Cosby、Wosten三种土壤饱和导水率传递函数及非线性多元经验回归模型对点尺度上0～30 cm表层土壤每10 cm土层的饱和导水率进行拟合,并利用这些点的土壤参数均值进行验证,结果显示Saxton模型效果最好,拟合及验证结果与实测值的拟合系数R~2分别为0.985、0.988。在此基础上,利用Radarsat-2四极化后向散射数据将模型中的表层土壤参数均值进行了8 m精度的面尺度扩展,并对遥感影像研究区范围内表层土壤饱和导水率进行预测。研究表明,土壤传递函数可以很好地刻画半干旱草原型流域表层土壤的饱和导水率,且土壤传递函数的结果与模型中包含的参数个数并不存在直接联系,人类活动对研究区表层土壤的饱和导水率影响极大。     

科尔沁沙地青贮玉米蒸散量的估算与分析

为准确估算科尔沁沙地青贮玉米实际蒸散量的变化规律,选用ASCE Penman-Monteith(ASCE-PM)模型计算参考作物蒸散发(ET0);利用双作物系数模型模拟土壤含水率与对应实测值进行统计分析,根据均方根误差、一致性指数、平均绝对误差和Nash-Sutcliffe效率指数4个指标以及回归系数和决定性系数对双作物系数模型进行率定和验证,然后模拟青贮玉米的作物系数,与ASCE-PM模型结合后模拟青贮玉米的蒸散发、棵间土壤蒸发和作物蒸腾规律,并分析其影响因素。结果表明:双作物系数模型准确地模拟土壤含水率和棵间土壤蒸发的变化过程,率定各阶段基础作物系数为0.25、0.9和0.5。棵间土壤蒸发先由播种时峰值下降到较低水平,于收割前有所回升;蒸腾速率除刚出苗和收割前呈单峰变化外大部分时段呈双峰变化,日内变化规律大体为中午高,早晚低,自出苗之日起生长中期后半段处于较高水平,之后逐渐减弱。青贮玉米蒸散量与太阳辐射线性关系最为显著(R=0.643),与气温、空气湿度和风速的相关性依次次之。ASCE-PM模型空气动力项5 d尺度贡献率为27.94%~77.66%,且随风速同增减。综上所述,ASCE-PM模型结合双作物系数可较好估算科尔沁沙地青贮玉米的实际蒸散量,以及棵间土壤蒸发和作物蒸腾量。     

基于主成分分析法的土壤蒸发能力影响因子研究

[目的]为沙地土壤蒸发的研究提供参考。[方法]采用主成分分析法,分析与沙地土壤蒸发能力有关的18个影响因子系列的主成分,研究土壤蒸发能力的影响因子。[结果]通过特征值和特征向量的删减和剩余变量的舍弃分析,最终确定的主成分是由11个因变量共同构成的综合向量,它们所对应的载荷都达到了75%以上,并将沙地土壤蒸发能力的影响因子分为3类:温度因素、湿度因素、风速因素。在众多影响因子中,距地面高2.0m处的风速和相对湿度突出,它们所对应的因子累计载荷值分别是94.3%、94.2%。[结论]距离地面高2.0 m处的气象因子对土壤蒸发能力的影响最为显著。     

科尔沁沙丘-草甸相间地区表土饱和导水率的土壤传递函数研究

以科尔沁沙地典型坨-甸相间地区为研究区,野外布设240个采样点,对流动沙丘、半固定沙丘、固定沙丘、沙丘区杨树林、沙丘区耕地、低覆盖度草甸、高覆盖度草甸、草甸区耕地、撂荒地9种地貌类型下的表层土壤进行了采样,测定了其含水率、干容重、有机质、饱和导水率等理化特性,分析了不同地貌类型下表层土壤理化参数差异。选取Campbell、Cosby、Wosten等、Saxton等4种土壤饱和导水率传递函数,对该地区表土饱和导水率进行了预测。结果显示这几种土壤传递函数预测值与实测值偏差较大,相关系数均小于0.3,精度难以满足本地区应用。在此基础上,选取土壤容重、有机质含量、饱和含水率、平均粒径、粒径标准偏差5种土壤特性参数作为输入变量,采用主成分分析与非线性回归分析相结合的方法,重新建立了预测本地区表土饱和导水率的土壤传递函数,结果显示预测值与实测值相关系数为0.661,该传递函数可用于科尔沁沙地表层土壤饱和导水率的预测。