小兴安岭不同类型人工林林内积雪特征

为研究小兴安岭林区不同人工林类型林内积雪特征,分别从雪厚度、雪水当量和雪密度指标对3种人工林林内降雪和积雪进行研究。结果表明:不同人工林内积雪厚度和雪水当量受降雪输入率的影响,降雪量越大,积雪厚度和雪水当量越大,且不同林型间有显著差异(P<0.01),其中落叶松人工林内积雪厚度和雪水当量最高,分别达到36.1cm和56.1mm;红松人工林次之,为31.3cm和45.8mm;红皮云杉人工林最小,仅为26.1cm和38.6mm。森林对积雪有明显的保存效应,积雪厚度和雪水当量的保存效率由大到小顺序为原始阔叶红松林(对照)>红松人工林>红皮云杉人工林>落叶松人工林,原始阔叶红松林对积雪厚度和雪水当量的保存率最高,分别达到51%和90.5%;各人工林对积雪厚度和雪水当量的保存率平均值分别为47.2%和84.6%;林外空地的保存率分别仅为38.2%和69.3%。林内积雪的密度小于林外,不同人工林内积雪密度在0.14～0.16g/cm3之间。     

MODIS数据的积雪密度遥感监测分析

基于中分辨率成像光谱仪(MOD IS)影像数据,对选取的样本点的各个波段的反射率进行运算,结合该点的积雪密度建立各积雪密度ρ与各波段的积雪反射率计算值的回归模型。结果表明,实测数据与理论值的绝对误差的平均值为0.035 243,平均相对误差为15.30%,模型精度较高。此模型的建立,对实时进行积雪信息分析处理,及时、准确地提供雪情报告,合理利用水资源,支持社会经济的发展以及防灾减灾都具有重要意义。     

大兴安岭地区天然樟子松林降雪截留及积雪特征

为研究大兴安岭地区不同林分组成天然樟子松林降雪截留及积雪特征,选择黑龙江漠河森林生态系统定位站研究区内3种不同林分组成类型樟子松林为研究对象,对其降雪截留、积雪厚度、雪水当量及雪密度进行测量。通过对14场降雪的观测分析,结果表明:在整个观测期内,类型Ⅰ的林冠截雪量最大,其值为16.4mm,占同期降雪量的23.66%。不同林分组成类型对林内积雪厚度和雪水当量均有显著影响(P0.05),其中类型Ⅲ内积雪厚度和雪水当量最高,分别达到37.00cm和79.3mm。在3种林分组成类型樟子松林中,积雪雪水当量和雪密度均表现为10-20cm20-30cm0-10cm。不同林分组成类型樟子松林对林内积雪雪水当量有影响,但对雪密度无显著影响(P0.05),其积雪雪密度范围在0.217~0.226g/cm3之间。相比于林外空地积雪的保存率(36.04%)来看,类型Ⅲ的保存效率最高,达到57.99%,类型Ⅱ次之,为53.86%;类型Ⅰ最低,仅为50.92%。由此可见,森林具有保存积雪的效应。     

基于多光谱遥感图像的青海湖流域土壤有机质估算初探

土壤有机质是土壤固相部分的重要组成成分,也是陆地表层重要的碳库,其含量的快速、准确测定关乎农牧业生产活动安排与地表过程研究中关键参数的获取效率。为了探寻适合青藏高原高寒地区土壤有机质遥感反演的响应波段及遥感模型,实现区域像元尺度上的土壤表层有机质估算,本文利用Landsat8-OLI多光谱遥感数据与实地采样数据对青海湖流域表层(0～20 cm)土壤进行了有机质含量反演研究。结果表明:Landsat8-OLI影像的第5、6和7波段是青海湖流域土壤有机质含量的特征波段,基于这3个波段构建的土壤有机质遥感反演三元回归模型(R~2=0.704,P0.001),经实测点验证(RMSE=8.66)与相关文献研究结果验证(RMSE=8.85),精度高、稳定性强、预测趋势平稳。本研究不仅为高寒地区土壤有机质含量快速测定提供了一定的技术支持,也为高寒地区的碳库计算、土壤肥力评价、土壤碳循环、农作物估产、草地退化监测等提供了参考。     

基于实测高光谱和Landsat 8 OLI影像的土壤盐化和碱化程度反演研究

针对宁夏银北地区土壤盐碱化定量监测的需要,利用实测土壤高光谱和Landsat 8 OLI多光谱影像数据采用多项式、多元线性回归等方法进行土壤含盐量和pH值反演研究,并对影像光谱反演模型进行校正,以提高遥感定量反演精度。结果表明:(1)基于实测光谱的土壤含盐量反演精度均高于基于OLI影像反演精度;基于实测光谱敏感波段反射率反演精度高于实测盐分指数反演精度,其中实测光谱经平滑后敏感波段建立的模型效果最佳(R²=0.695)。(2)基于实测光谱平滑后敏感波段建立的pH值反演模型精度最高且最稳定(R²=0.545),基于OLI影像光谱反演精度低于实测光谱,但也通过了显著性检验和精度验证。(3)经实测光谱模型校正后的Landsat 8 OLI影像光谱的土壤含盐量反演模型R²从0.347提高到0.623。研究结果可以为准确、快速地定量监测当地土壤盐分含量、pH值的变化提供科学依据和技术手段。     

基于多光谱与高光谱遥感数据的冬小麦叶面积指数反演比较

近年来,高光谱遥感数据广泛应用于农作物叶面积指数(LAI)反演。与常用的多光谱遥感数据相比,高光谱数据能否提高农作物LAI反演的精度和稳定性还存在争议。针对这一问题,该研究利用实测冬小麦冠层高光谱反射率数据,构造了不同光谱分辨率和波段组合的5种光谱数据。基于ACRM(a two-layer canopy reflectance model)模型、2套参数化方案及上述5种光谱数据,对冬小麦LAI进行反演,分析光谱分辨率、高光谱数据波段选择、模型参数不确定性3方面因素对LAI反演精度与稳定性的影响。研究结果表明:当波段选择适宜、模型参数不确定性较小且光谱数据分辨率较高时,LAI反演精度与稳定性更高,提高光谱分辨率对LAI反演精度的改进作用随光谱分辨率的升高而降低;反之,当高光谱数据波段选择不当或者模型参数不确定性较大时,提高光谱数据的分辨率并未提高LAI反演精度。该研究解释了"高光谱遥感数据能否提高植被参数反演精度"问题,为进一步发挥高光谱数据在农作物LAI反演中的潜力提供了科学参考。     

实测高光谱和HSI影像的区域土壤含水量遥感监测研究

基于典型研究区植被冠层实测高光谱数据和HSI高光谱影像数据,通过相关分析选择与不同深度土壤含水量响应敏感波段,建立两者的土壤含水量反演模型,并用实测高光谱土壤含水量反演模型校正HSI影像土壤含水量反演的模型。结果表明:土壤含水量响应敏感波段区域为450~650 nm和850~920 nm;两种土壤含水量反演模型对土壤深度为0~10 cm的土壤含水量估算效果最好,其中实测冠层高光谱土壤含水量反演模型精度高于HSI影像土壤含水量反演模型,判定系数(R~2)分别为0.659和0.557;经过校正的HSI影像土壤含水量反演模型精度有了较大的提高,判定系数(R~2)从0.557提升到0.719,均方根误差(RMSE)为0.043 5,较好地提高了区域尺度条件下土壤含水量监测精度,因此运用该方法进行土壤含水量遥感监测是可行的,为进一步提高区域尺度下土壤含水量定量遥感监测提供参考借鉴。     

黄河三角洲土壤含水量状况的高光谱估测与遥感反演

为探讨利用近地高光谱和遥感影像数据结合预测土壤含水量的可行方法,以黄河三角洲垦利县为研究区,采用中心波长反射率和波段平均反射率两种拟合方法,利用室外实测高光谱窄波段反射率数据模拟Land Sat8卫星宽波段反射率,进而通过组合,选取敏感光谱参量,应用多元逐步线性回归方法分别建立土壤含水量高光谱单一形式波段组合与多形式波段组合估测模型,并选取最优估测模型。采用线性混合像元分解处理遥感影像,同时采用比值均值订正方法对遥感影像反射率进行订正,在此基础上,将模型应用到经过订正的Land Sat8卫星影像,实现了对研究区土壤含水量的遥感反演。结果表明,最佳模型是基于波段平均反射率拟合方法建立的多形式波段组合估测模型。从反演结果看较为符合研究区土壤含水量的实际状况。     

黄河三角洲典型生态脆弱区土壤退化遥感反演

黄河三角洲是典型的生态环境脆弱区,土壤质量不高,盐渍化状况普遍,快速准确掌握该区土壤退化状况,对退化土壤恢复重建、可持续利用具有重要意义。该研究选择黄河三角洲垦利县为研究区,以2008年实测数据为依据,通过建立土壤退化评价指标体系,以参评因素权重与隶属度值加权组合构建土壤退化综合指数,在GIS支持下对土壤退化进行了综合评价;采用与实测同时相的TM影像数据,结合不同程度退化土壤光谱特征、土壤退化综合指数与波段灰度值的相关性分析,筛选土壤退化敏感波段,进而构建土壤退化敏感光谱指数,并建立基于敏感光谱指数的土壤退化综合指数反演模型,最终筛选出拟合程度最高的指数模型作为研究区土壤退化的反演模型,对模型进行精度分析,并利用2008年遥感影像验证反演结果;将该反演模型应用于2011年和2013年的遥感影像,并对研究区2008-2013年的土壤退化状况及动态变化进行了分析。结果显示:基于土壤退化综合指数评价结果,研究区土壤退化程度从沿海到内陆呈现由高到低过渡的趋势;TM1、TM2、TM3波段为土壤退化敏感波段,基于此3个波段组合的土壤退化光谱指数构建的土壤退化遥感反演模型有较高的精度,R2为0.7182,其验证均方根误差、相对误差和决定系数分别为0.0241、3.66%和0.6724,反演结果与同年基于实测数据的综合评价结果相一致;研究区2008-2013年土壤退化状况总体变化不大,有逐渐改善趋势。     

基于不同光谱变换的土壤盐含量光谱特征分析

跟踪初生盐渍土壤的微生物修复实验,采用同步实测得土壤盐含量和光谱数据,详细分析了基于34种光谱变换,修复过程中盐渍土的光谱特征。对于选取的6种光谱变换,采用全波段(400~1650 nm)和分析获得的最佳敏感波段分别建立了土壤盐含量的光谱反演PLSR(partial least squares regression)模型。研究表明,光谱变换处理使土壤盐含量与平滑后的光谱反射数据的相关性明显增强,且最佳敏感波段范围进一步聚焦。本研究得到最佳光谱变换为导数变换,基于全波段的土壤盐含量预测模型以SGSD变换效果最好,与原始光谱相比,模型的r、RMSEP分别从0.537和1.928改善到0.823和1.256。而SGSD(Log R)是基于最佳波段所建立的盐含量预测模型的有效光谱变换方法,该研究为进一步实现盐渍土中盐含量快速定量分析提供了方法和数据参考。     

上坡融雪径流对下坡融雪影响的模拟试验

东北低山丘陵区土地利用复杂,常有上坡积雪优先融化产流现象,不同产流模式融雪侵蚀过程不同.为深入了解上坡积雪优先融化条件下坡面融雪产流过程,采用室内模拟融雪试验,研究解冻期上坡融雪径流、坡度、坡长及积雪密度对坡面融雪产流过程的影响.结果表明：1）影响积雪融化速率的主要因素为上坡融雪径流,上坡融雪径流量为0.1L/s时,融雪速率为591 g/min,上坡融雪径流量增加至0.5 L/s时,融雪速率提高到1 121 g/min,融雪速率加快近2倍;2）坡度与积雪融化速率呈正相关关系,坡度为2°时,融雪速率为766 g/min,坡度提高至14°时,融雪速率增大到1 002 g/min;3）融雪速率随坡长增加整体呈上升趋势;4）积雪密度变化与积雪融化速率之间线型关系不明显.研究结果可为融雪侵蚀预报模型研究提供参考.     

天山北坡呼图壁河流域积雪水文过程对气候变化的响应

积雪是干旱区水资源的重要组成部分,气候变暖引起的降水形态和积雪消融的改变势必会对流域径流过程及其组分变化产生重要的影响.选取天山北坡呼图壁河流域作为干旱区积雪补给典型流域,利用站点气象数据及IPCC CMIP5气候情景数据,驱动改进雨雪划分方案、融雪径流计算模块的VIC模型,以观测径流和MODIS积雪面积数据进行模型多...     

锡林河流域积雪时空特征及其对径流的影响

寒旱区草原流域地表水资源极为匮乏,融雪径流是寒旱区草原流域重要的水源,冰雪融化对河川径流有着十分显著的影响。利用锡林河流域水文站2000—2013年逐日径流数据、锡林浩特气象站2000—2015年逐日平均气温、降雨、雪深数据及MOD10A2积雪产品数据,分析了锡林河流域积雪面积、雪深年际变化特征,气象因子与积雪面积、雪深之间的相关性,以及径流的影响因素。结果表明:研究区积雪面积、雪深年内变化呈单峰型,冬季积雪面积、雪深均达到最大值,春秋次之,夏季最小。在年际变化上,积雪面积、雪深总体呈现增加趋势,其中冬季的积雪面积呈显著性增加。通过研究区气象因子与积雪的相关性表明,在积雪期,气温、风速和日照时数是影响雪深和积雪面积的主要因素,而在融雪期,气温与降水是影响雪深和积雪面积的主要因素。对径流影响因素的分析可得,气温对径流的影响最大,并且积雪面积、雪深与径流之间也存在很强的相关性,说明积雪的变化也会对径流产生影响。研究积雪动态变化及其对径流的影响对寒旱区草原流域水资源管理、农牧业发展和灾害防御具有重要的现实意义。     

锡林河流域融雪径流时间变化特征与成因分析

融雪径流是寒旱区草原流域径流的重要补给方式和水源。融雪径流时间随着气象条件的变化而改变,这严重影响着研究区年径流量和各季径流量的分配。采用锡林河水文站1960—2009年水文年流量质心时间CT来表示锡林河水库上游融雪径流开始时间,分析了融雪径流时间变化特征。结果表明:锡林河水文站融雪径流时间具有提前趋势,且融雪径流发生在3月末与4月初期,锡林浩特气象站融雪期（3—4月）气温升高或积雪期（上年10月—当年4月降水量增加,锡林浩特水文站融雪径流时间会提前,但融雪期气温对融雪径流时间作用更明显。由融雪径流时间与年径流量和四季径流量的相关关系,可得融雪径流时间提前,年径流量、冬、夏、秋季径流量均会减小,而春季径流量会增大,但融雪径流时间与年径流量、夏、秋季径流量关系最为密切,相关系数分别为0.456,0.600与0.676。这对寒旱区草原流域合理利用雪水资源和洪水预警有重要作用。     

基于遥感的径流丰枯与高山区积雪关系分析——以天山玛纳斯河流域为例

山区降水和高山冰雪融水是玛纳斯河流域径流的重要补给来源。利用MODIS陆表遥感数据MOD10A2提取2001-2007年1-12月流域积雪覆盖数据。用肯斯瓦特水文站1957-2007年径流资料为样本分析年径流丰枯演变规律。选择径流丰水年和枯水年,重点分析融雪期4-7月径流量与1-5月流域积雪面积和高山区气温-降雨的关系。结果表明:①流域内积雪分布年内变化特征显著:8月中旬至次年1月上旬为积雪增长期;1月中旬至8月上旬为积雪衰减期;②流域流量20世纪90年代以来持续增加,但2002年、2003年出现丰水和枯水现象;③在春季,流域水资源主要以融雪径流方式为主,春季随着气温的升高,积雪面积逐渐变小,流量逐渐增加;④冬季山区积雪面积越大,以固态形式存储的水量亦越大,春夏季随着气温的升高,积雪消融速率越大,河流来水量就越丰富。     

基于地形因子改进融雪径流的模拟及验证

该文基于传统的气温指标经验融雪径流模型,提出结合高程、坡向和坡度的流域分带及度日因子改进计算方法,定量描述流域地形特征对气温空间差异与融雪量产生的影响,由此建立基于地形因子改进的融雪径流(snowmelt runoff model,SRM)模型.通过乌鲁木齐河上游山区流域2005-2007年春夏季融雪日径流的模拟和验证,对比分析这传统模型和改进融雪径流模型在数据稀缺流域中的应用效果.结果表明,2种模型模拟2005-2007年春夏季融雪日径流均有较好的模拟效果.比较传统模型,基于地形因子改进的融雪径流模型具有更高的模拟精度,通过流域分带和度日因子数计算的改进,减少了模拟误差,3 a平均的拟合优度R2值从0.77增加到0.80,均方根误差从5.7减少到5.35 m3/s,模拟精度有所提高.可见,建立的基于坡向和坡度等地形因子改进的融雪径流模型在数据稀缺干旱流域融雪径流模拟中具有更好的适用性.     

融雪与降雨侵蚀条件下水土保持措施因子值对比研究

东北地区融雪条件下水土保持措施因子缺乏针对性研究。选择吉林梅河口吉兴径流小区2015年、2016年春季融雪侵蚀观测结果和已有降雨侵蚀数据,对比融雪与降雨条件下水土保持措施因子值、产流产沙次数、径流深、侵蚀模数,探讨了不同水土保持措施对降雨侵蚀和融雪侵蚀的防控效果。结果表明:融雪条件下P值范围为0.001~0.46,其中生态修复措施对于融雪侵蚀的防控效果最好,在融雪时期表现出周期短,融水量少的特点;水平坑措施对融雪侵蚀的影响主要体现在对融水的拦控上;融雪条件下耕作措施中地埂植物带侵蚀模数及径流深大于横垄。融雪侵蚀地区（尤其是坡耕地）在进行水土保持措施规划设计时,应兼顾降雨和融雪两种侵蚀类型。     

The Nashwaak Experimental Watershed Project: Analysing effects of clearcutting on soil temperature,soil moisture,snowpack, snowmelt and stream flow

A forest disturbance such as clearcutting affects local climate conditions by affecting surface reflectance, amount of snow catch, amount and timing of snowmelt and stream water discharge, soil moisture, soil temperature and soil frost. In this paper, snowpack water equivalents, soil moisture and soil temperature are simulated for pre- and post-harvest conditions at the Nashwaak Experimental Watershed Project. This Project involved a paired watershed experiment, with one of the forest-covered basins cut by way of a conventional harvesting operation, and the other basin left as a control. The computer simulations involved the application of a forest hydrology model (ForHyM) and a soil temperature model (ForSTeM). Both models used monthly amounts of rain and snow and mean monthly air temperatures records as input. Forest-atmosphere energy balances were calculated for year-round conditions. In this report, special attention was given to the energy balance when the ground is covered with snow. Doing so generated a process-oriented approach for calculating snowmelt throughout the winter and at the beginning of spring. Year-round model simulations for stream discharge were compared with pre- and post-harvest discharge observations. Also compared were simulated and observed snowpack water equivalents. Simulated results were in good agreement with field observations, thereby supporting the general calculations made for pre- and post-harvest soil moisture, temperature and frost conditions. Altogether, it was found that clearcutting produced positive as well as negative contributions to the water budget of the harvested basin. Positive contributions were likely due to reduced evapotranspiration. Negative contributions were likely due to reduced snow and fog water catch. Increased ground-level insolation advanced the snowmelt season for the cut basin by about two weeks.     

东北坡耕地春季融雪侵蚀观测研究

为研究东北地区坡耕地的春季融雪侵蚀特征及其影响因素,选取吉林省吉兴小流域内坡耕地进行原位观测,通过分析融雪过程中径流量和含沙量的变化,以及融雪径流、土壤解冻深度等指标对融雪侵蚀的影响,探讨坡耕地融雪侵蚀过程及变化规律。结果表明,在日平均温度0~3.8℃的气象条件下,春季融雪侵蚀较为集中,径流与含沙量变化均先增加后减少。融雪径流与表层土壤解冻深度是影响融雪侵蚀的重要因素,初期融雪产流,土壤未解冻,径流急剧增加,径流量占融雪期总径流量的59.15%;中期积雪融化趋于稳定,土壤表层开始解冻,径流减少含沙量增加,侵蚀量达到最大且占融雪期总侵蚀量的41.74%;末期融雪产流停止,土壤解冻深度增加,含沙量达到最大(8.00kg/m~3)。坡耕地融雪侵蚀受垄作区域与集水洼地地形变化的影响,产流产沙具有较强规律性,二者峰值出现频次一致时,径流—泥沙呈"8"字循环滞后关系,反之呈复式循环滞后关系。     

东北黑土区融雪径流侵蚀力时空分布

[目的] 融雪侵蚀是东北黑土区主要土壤侵蚀形式之一,是该区土地退化的重要作用力,融雪径流侵蚀力是计算融雪径流侵蚀量的关键因子,因此研究融雪径流侵蚀力具有重要意义。融雪径流侵蚀力主要受积雪深度、辐射强度及升温速率影响,其主要驱动力包括融雪速率和地表径流作用。[方法] 通过计算近31年日均融雪径流侵蚀力,分析东北黑土区融雪径流侵蚀力时空分布特征,并利用地理探测器辨析各区域融雪径流侵蚀力的主要影响因子。[结果] 3个黑土亚区1990—2020年日均融雪径流侵蚀力均呈现先增大后减小态势,近些年逐步趋于稳定,多年日均融雪径流侵蚀力为0.01 (MJ·mm)/(hm²·h·a);空间上多年日均融雪径流侵蚀力在0~0.21 (MJ·mm)/(hm²·h·a)范围内,基本呈现中间小、四周大规律。融雪径流侵蚀力影响因子空间上表现为积雪深度北部大、南部小,太阳辐射强度呈现由西向东递减,升温速率值从北部向南部递减。通过地探测器辨析融雪径流侵蚀力影响因子作用强弱发现,升温速率对蒙东黑土亚区作用最强,而积雪深度对松嫩黑土亚区及三江黑土亚区作用最强。[结论] 通过分析1990—2020年东北黑土区融雪径流侵蚀力时空特征及其影响因子,对于深化研究区融雪径流侵蚀特征及融雪侵蚀防控具有一定的理论和实践意义。