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为探究青藏高原典型高寒荒漠下垫面水分消耗规律,以2019年青藏高原典型高寒荒漠地区沱沱河站监测的涡动数据和微气象数据为基础,分析不同时间尺度蒸散值的变化特征和下垫面水分消耗特征,研究结果表明:小时平均蒸散发量最大值出现在14—15时,达0.46 mm·h-1;日蒸散值最大值出现在7月7日,为8.58 mm·d-1,最小值出现在4月2日,为0.30 mm·d-1;整个生长季蒸散值呈先增加后减小趋势,其中7月份最大,为120.68 mm,4月份最小,为64.80 mm;生长季总蒸散发量为581.15 mm,平均每天蒸散4.01 mm。整个生长季累计降水量为235.70 mm,蒸散发量与降水量(Precipitation,Pr)的差值(The difference between ET and Precipitation,IETP)显示,2019年青藏高原典型高寒荒漠植被生长季(4—8月)水汽交换以下垫面水分消耗为主。 相似文献
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降水、气温、风速是形成积雪的气象因子,由于承灾体(畜牧业生产)的脆弱性,积雪在一定程度上对畜牧业产生不利影响,但是某地区的自然、社会条件和人为活动作为孕灾环境能使这种不利影响加强或者发生转变,减轻或者加剧雪灾造成的损失.本文应用灾害学的理论和观点,对灾害形成的致灾因子、孕灾环境和承灾体等要素分层分析,明确各影响因子的作用及其相互关系.由此建立从降水、积雪、成灾到灾情评价的逐级判识模型,在地理信息背景数据库的支持下,从产生降水之后进行动态监测,并对不同地区的雪灾发展趋势做动态预测,最后实施灾情评估.经实际检验,该模型具有业务应用潜力. 相似文献
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青海省太阳总辐射估算模型研究 总被引:6,自引:0,他引:6
以天文辐射理论模型、有关参数为基础,应用青海DEM模型,Angstrom气候学模式,通过天文辐射、大气透射率的计算,建立了青海高原月、年太阳总辐射栅格模型,模型估算平均相对误差7.40%,模拟效果较好;同时,应用模型估算了青海高原30a(1970-2000年)平均月、年太阳总辐射。结果表明,青海省太阳总辐射年平均值为6771.95MJ/m2,空间分布不均匀。全省年太阳总辐射有3个高值区,1个低值区。高值区位于可可西里地区、柴达木盆地南部、大柴旦西部区域,低值区位于河湟谷地。全省月太阳总辐射地域分布差异较大、季节变化明显,5月和7月为峰值,12月为最低值。5、7、12月全省30a太阳辐射平均值分别为717.24、701.96、352.63MJ/m2。 相似文献
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根据青海省环青海湖地区1997-2004年的物候观测资料和相应的气象观测资料,进行统计分析和归纳,并结合当地的实际情况,将环青海湖地区划分为8个物候季节:初春、仲春、夏季、初秋、仲秋、初冬、隆冬、晚冬,根据物候出现的先后顺序及相互关系,利用划分的结果,制作了环湖区牧事活动表。 相似文献
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草地生态系统不仅是自然系统重要的天然安全屏障,也是畜牧业发展的关键依托。黄河上游草地生态质量关系到整个黄河流域的生态保护和区域可持续发展。然而,近年来黄河上游草地生态环境向着不利于人类发展的方向演化,草地退化问题日趋严重,加速了土地荒漠化进程,同时引发自然灾害、河流断流等问题,制约了地区经济健康稳定的发展。本文综述了黄河上游重要水源涵养区域草地退化现状、成因和草地退化的主要特征,提出了草地生态功能提升技术模式及草地适应性管理机制,并对未来草地恢复治理新技术进行了展望,旨在为三江源、祁连山和甘南等典型水源涵养区的生态恢复和治理提供理论和技术支撑,以期对有效推动黄河流域生态保护和高质量发展及助力国家构建完善的生态安全体系提供科学参考。 相似文献
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2000-2018年间青藏高原植被覆盖变化及其与气候因素的关系分析 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨全球气候变化背景下青藏高原地区植被覆盖变化及其驱动因素,对加深全球气候变化的认识和生态环境保护具有重要的生态价值和现实意义。本研究利用2000-2018年中尺度分辨率成像光谱归一化植被指数(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Normalized Difference Vegetation Index,MODIS NDVI)1 km·月-1分辨率数据以及气象观测数据,采用最大合成法、趋势性分析以及相关分析方法,探讨了青藏高原地区NDVI的时空变化趋势及其与气温、降水的关系。结果表明,近19a来,青藏高原地区NDVI呈增加趋势。从地理单元来看,低植被覆盖区主要分布于西藏大部、新疆南部和甘南局部以及青海西北部;中植被覆盖区主要位于青海与甘肃、西藏、四川和云南的交汇区域;高植被覆盖区主要分布在四川和云南西北部、青海和甘南以及藏东南局地。除局部地区植被有所退化,大部地区植被生长良好,且植被改善的面积大于植被退化。因此,青藏高原植被整体呈稳定恢复状态。青藏高原地区NDVI与同期气温和降水均显著相关,但与气温的关系更密切。气温每升高1℃,NDVI增加0.128;降水每增加100 mm,NDVI增加0.172。 相似文献
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