Impact analysis of climate data aggregation at different spatial scales on simulated net primary productivity for croplands

For spatial crop and agro-systems modelling, there is often a discrepancy between the scale of measured driving data and the target resolution. Spatial data aggregation is often necessary, which can introduce additional uncertainty into the simulation results. Previous studies have shown that climate data aggregation has little effect on simulation of phenological stages, but effects on net primary production (NPP) might still be expected through changing the length of the growing season and the period of grain filling. This study investigates the impact of spatial climate data aggregation on NPP simulation results, applying eleven different models for the same study region (∼34,000 km²), situated in Western Germany. To isolate effects of climate, soil data and management were assumed to be constant over the entire study area and over the entire study period of 29 years. Two crops, winter wheat and silage maize, were tested as monocultures. Compared to the impact of climate data aggregation on yield, the effect on NPP is in a similar range, but is slightly lower, with only small impacts on averages over the entire simulation period and study region. Maximum differences between the five scales in the range of 1–100 km grid cells show changes of 0.4–7.8% and 0.0–4.8% for wheat and maize, respectively, whereas the simulated potential NPP averages of the models show a wide range (1.9–4.2 g C m⁻² d⁻¹ and 2.7–6.1 g C m⁻² d⁻¹ for wheat and maize, respectively). The impact of the spatial aggregation was also tested for shorter time periods, to see if impacts over shorter periods attenuate over longer periods. The results show larger impacts for single years (up to 9.4% for wheat and up to 13.6% for maize). An analysis of extreme weather conditions shows an aggregation effect in vulnerability up to 12.8% and 15.5% between the different resolutions for wheat and maize, respectively. Simulations of NPP averages over larger areas (e.g. regional scale) and longer time periods (several years) are relatively insensitive to climate data aggregation. However, the scale of climate data is more relevant for impacts on annual averages of NPP or if the period is strongly affected or dominated by drought stress. There should be an awareness of the greater uncertainty for the NPP values in these situations if data are not available at high resolution. On the other hand, the results suggest that there is no need to simulate at high resolution for long term regional NPP averages based on the simplified assumptions (soil and management constant in time and space) used in this study.     

基于标准化降水指数的西藏昌都市旱涝时空特征

旱涝灾害是昌都市主要自然灾害,了解昌都市旱涝时空分布特征,对减轻该区域旱涝灾害损失、合理利用水资源和生态屏障建设有重要意义。利用1981—2015年昌都市7个气象站的逐月降水数据,采用标准化降水指数(SPI),分析昌都市旱涝变化特征。结果表明:昌都市旱涝变化具有明显的阶段性特征,1981—1995年旱涝交替发生,1996—2004年雨涝频繁,2005年以后以干旱为主;春夏两季降水呈弱增加趋势,春夏旱减少,秋季降水呈弱减少趋势,秋旱增加,冬季则无明显的变化;北部、中部和南部在2002年以前,旱涝存在一致性,2002年后存在较大的差异;20世纪80年代中期旱涝变率最大,旱涝转换频繁,21世纪初早期变率最小,3个区域的旱涝变率总体上与全市相似,2011年以后,南部区域变率较高,旱涝交替频繁。     

气候变化对秃尾河流域径流量的影响

为探讨秃尾河流域径流量对气候变化的关系,利用秃尾河流域1970～2005年36 a来的气温、降水和天然径流量数据,对该流域气温、降水和径流量年际和季节性的变化特征及趋势进行了分析,研究了气候因子与径流量的相关性.研究结果表明:秃尾河流域年平均气温呈现明显升高趋势,以冬季升温为主；年降水表现为缓慢减少趋势,降水减少主要表...     

层状非均质包气带渗透性特征及其对降水入渗的影响

不同的岩性界面影响了降水在包气带中的入渗、运移与再分布过程,其影响机制仍是有待研究的学科前沿问题。针对上述问题,基于层状非均质包气带6 m×4 m×5 m样方,开展了多场次自然降水入渗过程的原位试验监测,研究结果表明层状非均质结构对降水入渗过程和速率影响明显:(1)地层分界面处土壤含水率呈现陡降变化特征;(2)220 cm深度以上包气带中土壤含水率对降水入渗响应变化敏感,呈含水率陡变的多峰谷式脉冲响应变化特征,其中20～100 cm地层土壤含水率变化幅度为22.58%～29.76%,120～200 cm地层土壤含水率变化幅度为13.74%～20.74%;220 cm深度以下包气带中土壤含水率对降水入渗响应滞缓,年内呈现平缓单峰响应变化特征,反映了多场次降雨的累积效应,其中220～400 cm地层土壤含水率变化幅度为2.3%～12.15%,430～460 cm地层土壤含水率变化幅度为2.5%～3.41%;(3)层状非均质结构阻滞了水分的运移(湿润锋通过亚砂土-粉砂界面时,平均运移速度由10.53 cm·d~(-1)下降为0.77 cm·d~(-1);湿润锋通过亚砂土-亚粘土界面时,平均运移速度由12 cm·d~(-1)下降为1.86 cm·d~(-1)),当岩性界面处水分不断蓄积克服阻力后才能向下运移;受上部界面水分蓄积的影响,下部层状非均质结构的阻滞作用将被减弱甚至不明显。     

基于不同分析方法研究磷酸根在矿物表面吸附机制的进展

磷素是植物生长必需的营养元素,也是联系生态系统中生物与非生物作用的关键元素。对磷酸根在矿物表面吸附反应机制的深入认识,有助于了解其在陆地和水环境中的形态、迁移、转化和生物有效性。本文主要综述了磷酸根在常见(土壤)矿物表面吸附机制的研究进展。各种分析技术或方法,如OH–释放量分析、Zeta电位分析(电泳迁移率测试)、等温滴定量热法、原子力显微镜、X射线光电子能谱、红外光谱、核磁共振波谱、X射线吸收光谱、表面络合模型、量子化学计算等,均以不同方式揭示磷酸根在不同矿物体系的吸附机制。磷酸根在矿物(尤其是铁、铝氧化物)表面的吸附通常伴随着水基和羟基的交换。一般认为磷酸根在矿物表面主要形成双齿双核、单齿单核内圈络合物,且受pH的影响较大。pH以及磷酸根在矿物表面的吸附密度影响内圈络合物的质子化状态。在低pH、高磷浓度、较高反应温度、较长吸附时间,以及弱晶质矿物吸附等条件下矿物表面吸附的磷可在矿物表面转化形成含磷的表面沉淀,造成矿物溶解转化以及磷生物有效性的进一步降低。最后展望了磷酸盐在矿物-水界面吸附有关的研究热点和方向。     

绿色屋顶降雨径流削减效果监测与过程模拟

选择平面、斜面、绿色、滞蓄4种不同形式屋顶,采用"液位计+三角堰"的径流测量方法,开展降雨径流对比监测。结果表明,相比平面与斜面屋顶平均径流系数(分别为0.68和0.84),绿色与滞蓄屋顶平均径流系数分别为0.41和0.43,均明显有所减小,并且数值相差不大,反映出相近的径流总量削减效应。比较分析绿色与滞蓄屋顶降雨径流过程,2类屋顶径流过程接近,产流后水流运动机制相似,均受上部积水水头作用影响,并以孔流(孔隙、孔口)形式出流,可以采用相似的水库概念模型进行简化模拟。根据土壤水饱和下渗理论,考虑到绿色屋顶基质层厚度有限,推导建立了描述绿色屋顶饱和产流后降雨径流过程的基本方程,并应用于模拟绿色屋顶降雨径流过程。结果表明,径流过程计算值与实测值间决定系数值为0.85、Nash-Sutcliffe效率系数值为0.84,初步验证了模型的合理性。研究成果有助于深入认识绿色屋顶对降雨径流的削减效应与出流机制。     

TRMM在海河流域南系的降水估算精度评价及其对SWAT模型的适用性

准确估算区域降水对水文过程评价和水资源管理意义重大。为评估TRMM 3B42V7降水产品在海河流域南系的估算精度及其在土壤和水评估模型(Soil and Water Assessment Tool,SWAT)中的适用性,利用28个气象站降水观测数据(2007-2016年)和101个雨量站观测数据(2010-2016年)开展研究。研究表明:站点尺度上,3B42V7降水产品对月降水估算的均方根误差小于15 mm,平均误差小于8.5 mm;在湿润季节的估算精度更好。流域尺度上,日降水估算精度较差,相关系数小于0.6。分区尺度上,3B42V7能够很好地捕捉到不同等级降水强度,但对微量降雨有所低估;山区和平原的年降水量均出现高估现象,平原区较为突出;此外,3B42V7能够较好地捕捉到研究区内极端降水的时间和空间分布。分2种情景进行水文模拟,利用月平均流量对模型进行校准和验证,在情景Ⅰ中,验证期模拟结果较好,决定系数在0.56~0.96之间,纳什效率系数在-11.09~0.94之间。TRMM 3B42V7可为海河流域及其类似区域的水资源管理提供参考。     

Cultivation Influences on Soil Organic Carbon Associated with Texture in Seasonally Frozen Zones

[Objective] This study aimed to examine indicative roles of texture representing soil organic carbon presence and variability subsequent to cultivation under cold temperate climates with seasonal freeze-thaw events.[Method] Three chronosequences were selected for paired comparisons.Soil samples were collected at six depths with a 10 cm increment.Analysis of variance with general linear model and regression was performed for statistical analysis.[Result] In seasonally frozen soils where fragmentation of macroaggregates was stimulated,soil organic carbon level was positively associated with clay ＋ silt proportion due to a wider textural range,better than sole clay content.Exponential function better fitted the experimental data to present progressively increased effectiveness of clay ＋ silt content in maintaining carbon.Clay content explained 12％-41％ and 14％-43％ of variation via linear and exponential functions,respectively.Accordingly,clay ＋ silt content explained 47％-65％ and 46％-70％.[Conclusion] Texture reflected soil organic carbon occurrence as consequences of reclamation.For seasonally frozen soils with wider textural ranges,it is robust to adapt clay ＋ silt content as dependent variable and exponential function.The generated algorithms provided an available pathway to estimate soil organic carbon losses following cultivation and to evaluate soil fertility.     

不同降雨状况下渭北旱地春玉米临界氮稀释曲线与氮素营养诊断

过量施氮、降雨变率大和水氮耦合差是渭北旱地春玉米生产中氮肥高效利用的主要难题。构建渭北旱地不同降雨状况下春玉米临界氮稀释曲线,分析采用氮营养指数NNI诊断和评价旱地玉米氮素营养状况的可行性,为实现旱地玉米因雨合理施氮提供理论依据。以郑单958和陕单8806为试验材料,设置5个施氮量处理, 2016—2017年5个施氮量处理分别为0、75、150、270和360 kg hm-2, 2018—2019年施氮量调整为0、90、180、270和360 kg hm–2,文中依次用N0、N1、N2、N3、N4表示。其中2016年和2018年降水状况表现为穗期多雨,花粒期干旱; 2017年和2019年降水状况表现为穗期干旱,花粒期多雨,利用4年田间定位施氮试验数据构建并验证2种降雨状况下旱地春玉米临界氮稀释曲线模型。结果表明:(1)增施氮肥显著提高了旱地春玉米地上部生物量和植株含氮量,不同施氮量处理间差异显著。2种降雨状况下春玉米临界氮浓度和地上部生物量均符合幂指数关系,但模型参数之间存在差异(a.穗期多雨:Nc=35.98DM–0.35;b.穗期干旱:Nc=35.04DM–0.23)。模型拟合的植株氮浓度和实际氮浓度线性相关,穗期多雨年RMSE和n–RMSE分别为1.03、5.75%,穗期干旱年分别为1.53、6.78%,模型均具有较好稳定性。(2)在试验施氮量范围内,不同生育时期NNI随氮肥用量增加而增大,不同降雨状况下最佳施氮量存在差异。渭北旱地玉米最适施氮方案为基施氮肥150～180kghm–2,穗期多雨年追施氮肥45～75kghm–2。(3)氮营养指数NNI与相对吸氮量(RNupt)、相对地上部生物量(RDW)和相对产量(RY)均极显著相关,穗期多雨年NNI为1.02时, RY获得最大值,为0.95;穗期干旱年NNI为1.08时, RY获得最大值,为0.92。本研究建立的旱地玉米临界氮稀释曲线和氮营养指数,能够精准预测2种降雨状况下旱地春玉米拔节期至完熟期的氮素营养状况,对玉米生育季氮诊断及指导精确施氮具有重要意义。     

青海省海东市不同等级降水和旱涝关系研究

青海省海东市是青海省重要的粮食生产基地,干旱直接影响着农业的有序发展。利用1961—2015年青海省海东市5个气象站逐日降水资料,笔者分析各级雨量和雨日及Z指数的变化趋势,并研究各级雨量和雨日对旱涝的影响。结果表明：（1）夏（冬）半年降水以小雨（雪）和中雨（雪）为主;夏半年小雨和大到暴雨（中雨）的雨量及雨日呈减小（增加）趋势,冬半年各级雨量及雨日均呈减小趋势;（2）夏、冬半年Z指数均表现为不显著的减小趋势;（3）采用偏相关系数和相对贡献率分析,夏半年中雨和大到暴雨雨量及雨日对Z指数有显著的影响,冬半年小雪的雨量和雨日对Z指数变化影响最大;（4）采用合成分析法的标准化值,在偏涝年,各级雨量和雨日基本都为正值,夏半年差异主要表现在大到暴雨和中雨雨量和雨日,而冬半年差异主要表现在小雪雨量和雨日;在偏旱年,各级降水雨量和雨日基本都为负值,夏半年差异主要表现在中雨雨量和雨日,冬半年差异主要表现在小雪和中雪雨量和雨日。