Response of soil heat-water processes to vegetation cover on the typical permafrost and seasonally frozen soil in the headwaters of the Yangtze and Yellow Rivers

The response of soil temperature and moisture to vegetative cover in the active layer of permafrost and seasonally frozen soil were assessed and compared. Soil temperature and moisture, under a range of vegetation covers (92%, 65% and 30%) in the permafrost and vegetation covers (95%, 70%―80%, 40%―50% and 10%) in the seasonally frozen soil, were measured on a daily basis. A decline in vege-tation cover led to a decrease in the integral of freezing depth of active permafrost layer, but an in-crease in seasonally frozen soil. The maximum invasion depth and duration of the negative isotherm during the frozen period and of the positive isotherm during the non-frozen period clearly increased when vegetation cover declined. With a reduction of vegetation cover, the soil moisture in the active layer of the permafrost decreased for depths of 0.20―0.60 m, but increased for depths of 0.60―0.80 m, while for seasonally frozen soil, soil moisture of the entire profile (0.10―1.20 m) increased. Variation in vegetation cover alters soil heat-water processes, but the response to it is different between permafrost and seasonally frozen soil.     

松嫩平原北部季节冻土冻融过程及热量传递规律

为深入了解松嫩平原北部季节冻土冻融过程及热量传递规律,同时为东北寒区工程及寒区农业的土体环境的高效利用提供科学依据。基于松嫩平原北部季节冻土原位监测,开展季节冻土温度变化特性及分层热通量变化规律研究。结果表明：深度小于50 cm土体温度日变化明显,土体温度季节差异随着土体深度增大而减小。2017年3月3日达到最大冻深(164 cm),4月22日为最终融化日期,最终融化深度为130 cm。不同深度土体温度对地表温度响应呈滞后效应,随着土体深度的增加,滞后时间延长;季节冻土在冻融期内浅层土体受到净辐射的影响,热量交换极其频繁;随着土层深度的增加,净辐射的作用减小,热量在土体中传递的损耗增加,热量交换程度减弱,在冻结期,土体损失的热量大于吸收的热量。在整个冻融期内保持负值,冻深线以下土体中的热量持续向上传输,表明160 cm深度以下土体持续对冻土层传递热量。     

紫色土丘陵区典型林地土壤温室气体释放研究

采用动态-密闭气室法(LI-6400-09)对紫色土丘陵区三种典型林地土壤温室气体释放进行连续测定.结果表明,温度是影响土壤呼吸的关键因子,各林地土壤呼吸速率与土壤温度呈正相关,都随温度呈指数增长.在温度较低的冬春季,土壤湿度对土壤呼吸的影响不明显,温度较高的夏季土壤湿度与林地(桤树,柏树)土壤呼吸速率呈显著性抛物线相关(p＜0.05);三种林地中,针叶林柏树林地土壤呼吸与土壤湿度相关性最好,当土壤含水量＜25%时,随着湿度的增加,土壤呼吸速率逐渐增大,之后随着湿度的增大,土壤呼吸速率逐渐减小.各季节的日变化规律表现不一致,冬春两季各林地土壤呼吸都和土壤温度的日变化趋势保持一致,表现为先升后减的趋势;夏秋两季,因为较高的土壤温度和表层土壤相对湿度的剧烈波动,各林地土壤呼吸日变化呈现不规则波动.     

温暖化加剧青藏高原高寒草甸土非生长季冻融循环

在2013年10月至次年4月,首次利用微根管直接观测和土壤温度间接观测相结合的方法,研究增温对青藏高原高寒草甸土壤冻融循环过程的影响。结果显示:1)全年增温和冬季增温均显著增加非生长季5,10,20 cm的土壤温度,而且冬季增温处理下的5~20 cm土壤非生长季月平均温度比全年增温处理下的高0.01~0.18oC;2)全年增温和冬季增温显著降低了完全冻结期和冬春解冻期的冻土层厚度,而对秋冬始冻期的冻土层厚度没有影响;3)全年增温和冬季增温显著减少了完全冻结期的持续天数和增加冬春解冻期的持续天数,而对秋冬始冻期的持续天数没有影响;4)冬季增温比全年增温对冻土层厚度和冻融循环持续天数的影响更加显著。研究表明,在青藏高原高寒草甸气候温暖化的趋势下,非生长季土壤冻融交替天数的增加,可能会进一步对高寒地区的地下碳氮循环产生重要的影响。     

季节性冻土区黏土冻结深度预测

合理确定冻结深度是季节性冻土区防冻设计的关键,为研究季节性冻土区黏土的冻结深度,统计了中国部分季节性冻土地区气温,获得了这些地区的气温特征,以此确定了室内试验的温度边界条件,开展了10％、20％、30％3种不同质量含水量的单向冻融循环试验.研究结果表明,10％、20％、30％3个试样的最大冻结深度分别为28、15、12cm;鲁基扬诺夫公式预测值较Stephan公式、《建筑地基基础设计规范》公式、《冻土地区建筑地基基础设计规范》与《冻土工程地质勘察规范》公式的预测值更准确;利用未冻水体积含水率修正了《冻土地区建筑地基基础设计规范》的冻结深度计算值,其误差在6％之内,因而建议在季节性冻土区的黏土地区用该修正公式计算设计冻结深度.     

基于机器学习模型的多层土壤湿度反演

为了获取深层土壤湿度缺测值,采用支持向量机、BP神经网络和随机森林3种机器学习算法,在表层至深层土壤中利用主成分分析法选择与土壤湿度相关性显著的气象因子作为输入数据,建立多层土壤湿度反演模型反演了不同深度的土壤湿度。结果表明:随机森林模型模拟结果更加稳定,反演效果更佳;受气象因子驱动的影响,3种机器学习模型对地表0~10.cm深度内土壤湿度的反演效果更佳,对深层土壤湿度的反演效果随着深度增加而变差;增加表层土壤湿度及不同深度土壤温度作为驱动因子可以有效提高机器学习模型对深层土壤湿度的反演能力。     

红壤区橘园与花生地土壤温湿度变化及物理环境因素影响

在实测数据基础上,利用数理统计及冗余分析方法(RDA)分析了橘园与花生地土壤温湿度时空变异特征,结果表明:1橘园、花生地土壤湿度均呈现明显的季节变化,且变化趋势基本一致,但是不同深度的变化幅度各有不同;2土壤湿度除了受降水因子影响外,在未降水时段内还受气温、相对湿度、太阳辐射等因子的控制;3土壤温度随着土层深度加深,其季节变化趋势越来越平缓。在一天内,不同土层变化幅度以及出现极值的时间均不同,橘园出现极值的时间比花生地晚半到1 h;4影响土壤温度的环境因子有气温、太阳辐射和相对湿度,其中太阳辐射对花生地土壤温度的影响更大,且土壤表层最易受到气温、太阳辐射和相对湿度的影响。     

季节性冻土表层水分与偏振反射的关系

季节性冻土是存在于寒温带气候条件下的典型土壤形态。在季节性冻土中,水是以冰晶的形式存在的。一定含水量的季节性冻土表现为非朗伯特性,这就会导致季节性冻土表面的反射光中包含偏振信息。以黑土为例,通过对季节性冻土的线偏振度的测量,建立其含水量与偏振度之间的函数关系,并确定季节性冻土表现为非朗伯体含水量临界值。该临界值的确定对季节性冻土圈含水量的预测以及季节性冻土融化过程产生的水量计算提供了可靠的研究方法。     

青藏高原高寒草甸土壤物理性质及碳组分 对增温和降水改变的响应

自2011年起,在青藏高原高寒草甸实施人工模拟增温和降水改变实验,2013年7月采集实验区土壤样品,监测土壤物理特性(土壤粒径和pH值)以及碳组分(全碳、有机碳、可提取有机碳、微生物生物量碳)的变化,得到如下结果。1)增温显著改变0~20 cm土壤温度和含水量,增水和减水显著提高和降低0~20 cm土壤含水量,但不影响土壤温度。2)在0~10 cm土层深度,增温显著降低土壤微生物生物量碳;增水降低土壤可提取有机碳含量,增加土壤微生物生物量碳;减水显著增加土壤黏粒比例和可提取有机碳含量,降低土壤砂粒比例和微生物生物量碳。在10~20 cm土层深度,增水显著降低土壤可提取有机碳含量。3)增温和降水改变对土壤测定指标的影响不存在交互作用。4)主成分分析结果表明,土壤总体格局发生趋同主要是因为降水改变,而不是增温。结果表明,在未来青藏高原高寒草甸降水持续增加的情景下,土壤黏粒比例和可提取有机碳含量的降低可能会进一步对高寒地区的植物生产力以及微生物群落产生重要影响。     

吉林中部地区土壤水分遥感反演与应用

表观热惯量法是热红外遥感监测土壤水分的重要方法之一.土壤的表观热惯量可以通过对土壤反照率和地表温度日较差的测量而获得。以吉林中部地区为研究区,根据表观热惯量反演土壤水分含量的原理,选取春播时期的四月份时相,利用MODIS_L1B数据计算模型中的相关参量,进而计算表观热惯量值。将计算结果与土壤水分含量实测值进行线性回归分析,结果通过了置信度0.01的显著水平t检验,相关系数R=0.831,并分析土壤类型对土壤水分含量差异的影响,结果与表观热惯量反演土壤水分的计算结果一致。     

东北地区季节性冻土对监测点稳定性的影响

为定量把握冻土对沉降监测网点的稳定性影响,降低测点施工成本,在东北地区通过实际项目数据研究分析监测点稳定性受季节性冻土的影响情况.结果 表明12月-次年2月期间,随着温度逐渐降低至0℃以下,冻土深度加深,监测点沉降量逐渐增大,2月-3月冻土深度达到最深,监测点累计沉降量最大达到1 cm.温度对冻土深度的形成有较大影响,温度降低时,冻土深度加深,监测点被抬升,随着温度的升高,冻土深度降低,监测点开始下降,最终趋于稳定.研究结果能有效指导沉降监测点施工,并降低造价成本.     

基于模拟土壤含水量的干旱监测技术

为实现大范围干旱的实时监测,开发了基于模拟土壤含水量的干旱监测技术.采用VIC(variable infiltration capacity)大尺度水文模型模拟了30 km网格尺度的逐日土壤含水量,建立了土壤含水量距平指数(SMAPI),分析了其在2002年山东干旱和2010年西南地区干旱监测中的作用.结果表明,SMAPI具有较明确的物理意义,能够反映大范围干旱在时间和空间上的发生、发展及变化趋势.基于模拟土壤含水量的干旱监测技术,可为全面认识干旱,有效预防和减轻干旱灾害提供技术支持.     

对季节性冻融过程中土壤水和热迁移的研究

在季节性冻土分布区,土壤水分的冻结和融化必将会伴随着热量交换、水分迁移等物理过程。通过分析影响土壤季节性冻结、融化的主要因素,论述了季节性冻融土壤中热量交换、水分迁移等物理过程以及季节性冻融过程中土壤水、热迁移的研究进展,并提出存在的问题。     

冻土介电常数的实验研究

探讨了冻土介电常数的测量方法,通过实验初步研究了冻土介电常数随频率、温度和含水量的变化规律.     

基于平均影响值算法和BP神经网络的根区土壤湿度估算

为了探讨基于地表特征信息应用人工神经网络计算根区土壤湿度的可行性,本研究利用中国境内四个典型区域的农田生态系统野外台站的地表和根区土壤水分实测数据,结合6种气象数据和2种植被指数数据构建了不同深度根区土壤湿度的BP神经网络计算模型,采用决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）三个指标来评估四个站点不同土层深度的模型性能,并使用平均影响值算法（MIV）得到9个地表特征变量的重要性。结果表明：在20~90/100cm深度,模型的平均R2值分别为0.79、0.69、0.66、0.56、0.51和0.47;RMSE为1.91%、2.17%、2.51%、2.71%、2.82%和3.08%;MAE为1.44%、1.61%、1.75%、1.89%、2.04%和2.35%,表明BP神经网络模型能够较好地拟合不同气候和土壤类型区域站点的根区土壤湿度,但模型性能和对土壤湿度的估算精度随土壤深度的增加而降低。地表特征信息的重要性计算结果表明,表层土壤湿度是根区土壤湿度计算模型中最为重要的特征,多个地面特征之间的相互作用为辅助条件,且不同特征在不同气候区和土壤类型区对RZSM的影响情况也不一致。     

冻融过程中重塑土水盐迁移试验研究

为探究盐渍土地基冻融过程中的水盐迁移规律,以内蒙古东部典型盐渍土为研究对象,通过改变土样冷端温度,初始含水率,干密度和含盐量等因素,进行室内重塑土单向冻结,双向融化试验。结果表明：试样温度的改变存在滞后性,离冷端越近,温度变化越敏感;在冻结过程中,土样初始含水率、干密度或者含盐量的增大,将造成冻结锋面的移动速度减小。试件水分迁移量随着初始含水率的增大而增大;当初始含水率较低时,冷端温度的变化对水分迁移影响较小,只有当初始含水率足够大时,迁移量才随着冷端温度的降低而增大;土溶液冻结和电导率突变存在关联性;含盐量的增加,会抑制水分迁移。试件整体盐分迁移量随着冷端温度的降低而增大;只有当冷端温度足够低时,盐分迁移量才会随着初始含水率的增大而增大;增大干密度会减少盐分迁移;含盐量的增多,使盐分往试件暖端方向汇聚。     

温度与土壤含水量对阔叶红松林土壤呼吸影响

采用静态封闭箱式技术对长白山阔叶红松林土壤CO2的排放通量进行一年的观测，通过多元回归分析了土壤CO2排放速率与8环境因子间的关系。结果表明：土壤CO2排放通量与土壤5cm温度和0．20cm平均土壤含水量（体积比）呈显著止相关。上壤呼吸与温度和含水量分别表现出幂函数和指数关系。土壤温度和含水量显著影响土壤呼吸的变化。当土壤含水量（体积百分比）大于25％时，土壤呼吸Q10值从1．14（含水量〈25％）降低到1．09（含水量〉25％）。在土壤含水量固定不变时，土壤温度能反映土壤呼吸的86％的变化。当土壤温度固定不变时，土壤含水量能反映土壤呼吸的32％的变化。建立土壤呼吸温度幂函数和含水量指数关系的非线性双因子模型。温度和水分双因于土壤呼吸模型能反映森林土壤呼吸的91％的时空变化。土壤呼吸温度和水分双因子模型估算的年土壤CO2排放通量比土壤呼吸口Q10幂函数模型估算值高11％。     

基于差示扫描量热法的冻土冻融过程未冻水含量计算模型

通过差式扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)试验,研究不同初始含水率下黏土在冻融过程中未冻水含量与温度的关系,将融化和冻结过程中冻土未冻水含量的特征点作为参数,建立黏土未冻水含量与温度关系半经验模型,并分析初始含水率对参数的影响。结果表明:模型计算值与试验值吻合较好;初始含水率对黏土冻结时的过冷温度影响较小;完全融化温度随初始含水率增大略有上升;不同初始含水率的相同土质的未冻水含量在同一温度点的变化较小。     

R / S 分析法在石家庄市栾城区土壤含水量动态分析中的应用

为探讨石家庄市栾城区(以下简称栾城区)农田土壤含水量的长期演变规律和机理,采用重标极差分析法计算2002—2008年栾城区深度为10 cm、80 cm和150 cm土壤含水量时间序列的Hurst指数及分形维数。结果表明:深度为10 cm、80 cm和150 cm土壤含水量时间序列的Hurst指数分别是0.738、0.877、0.953,均大于0.5,表明不同层次土壤含水量变化存在着趋势性成分;分形维数的数值分别为1.262、1.123、1.047,表征了土壤含水量波动幅度随着土壤深度的增加而减小的趋势,与实际观测结果一致。     

玛多地区基于植被指数对土壤水分的反演

采用Landsat5影像数据对青海省果洛州玛多地区植被指数和地表温度进行提取,通过地面同步测定土壤水分含量,分析三者之间的相关关系。结果发现:归一化植被指数(NDVI)与土壤水分在植被盖度较低时,二者之间存在较为明显的负相关关系r=-0.655;地表温度与土壤水分呈负相关关系r=-0.932,3种关系模型中线型模型拟合效果最好R2=0.769 0;引入变量植被温度指数TVI并对其与土壤水分做相关分析,结果发现土壤水分与TVI之间的相关系数r=-0.906,二者之间存在明显的负相关关系,3种关系模型中,幂指数模型的决定系数最高R2=0.855 0,TVI与土壤水分的拟合效果较温度与土壤水分的好,因此利用植被指数对区域土壤水分的反演是可行的。