山西省土壤湿度时空分布及与气候因素的耦合

为了解山西省土壤湿度状况变化规律,进而为农业旱情监测提供科学依据。利用2017年3月到2018年2月山西省土壤湿度数据、降水量数据和气温数据,通过趋势分析和相关分析等方法研究山西省土壤湿度的时空变化以及土壤湿度对气候变化的响应。结果表明:山西省的平均土壤湿度分布特征为南高北低,东高西低,呈现出东南向西北递减的趋势;在季际-月际时间尺度分布下,土壤湿度在秋季达到高峰,且各区域表层土壤湿度与空气温度有着显著的负相关关系,而与降水量有着显著的正相关关系。可见山西省农业旱情受到区域地形、温度和降水等多方面因素的影响。     

ENSO现象对山西省天气气候的影响

本文利用区域平均和相关方法分析了山西省沙尘日数发生频率及降水量与ENSO事件、大气-海洋环流因子SOI指数的关系.所用资料是山西18个站逐年逐月的扬沙、沙尘暴日数和降水量,资料序列长度为1961年-2003年.结果表明,山西的沙尘天气事件与SOI指数有显著的滞后两年的正响应关系,二者呈显著正相关的站点主要分布在中东部和东北部;而降水量与SOI指数有显著的滞后一年的负响应关系,二者呈显著负相关的站点主要分布在西北部和西南部.     

2006-2015年山西省对流层NO2时空分布及影响因素

利用OMI遥感的对流层NO2垂直柱浓度资料,分析了山西省2006-2015年对流层NO2垂直柱浓度(VCD,vertical column density)的时空分布和影响因素。结果显示:近10年山西省对流层NO2VCD呈现先升高后降低的趋势,山西省中部、阳泉市东部、长治市东部、临汾市与运城市交界处和晋城市东南部为高浓度区域,近三年来浓度逐渐降低。第二产业地区生产总值、煤炭消费量和NO2浓度有显著的正相关关系。气象要素中平均气温、平均水汽压、降水量和日照时数与NO2浓度有显著的负相关关系。     

深圳市降水特征时空演变规律分析

采用中国区域地面气象要素数据集中的降水数据,基于Mann-Kendall检验法、Sen's坡度法、Morlet复小波分析法并结合极端降水指标,对深圳市1979—2015年降水量的时空演变规律进行了分析.结果表明:1)1979—2015年深圳市年平均降水量为1 841.28mm,最大主周期为10a,呈现不显著减小趋势.年降水量表现出西多东少、南多北少的空间分布特征.2)西部城区夏季降水和东部郊区相近,春、秋、冬季降水多于东部郊区,且汛期和非汛期降水量都多于东部郊区.3)极端降水时间和雨量南部多于北部、中西部地区多于东部,且极端降水整体呈现降水历时变短、场次降水强度变大的趋势,西部城区表现更为显著.4)西部城区年降水量、汛期降水量和极端降水指标都呈现不显著增加趋势,而东部郊区呈现不显著减小趋势,表现出一定的雨岛效应.     

1960-2012年我国夏季降水的时空分布特征

基于1960—2012年我国8个区域310个站点的夏季逐月降水数据,采用趋势特征指数、M-K检验和空间差值等方法,分析我国夏季降水的时空分布特征。研究发现:从时空分布看,1960—2012年,长江中下游、华南、西北地区和青藏高原地区夏季降水量呈上升趋势,其中,长江中下游和西北西部地区夏季降水量显著增加,两个地区均在1990年代夏季降水量增加最多;东北、华北和西南地区夏季降水量呈下降趋势,从东北到西南一线,夏季降水出现了一条明显的倾向率负值带,其中,东北和华北地区夏季降水量减少最显著,东北地区夏季降水量在2000—2010年减少最多,华北地区在1980年代减少最多;区域内部安徽省夏季降水量增加最多,山东省、河北省、山西省、云南省和四川省夏季降水量减少最明显。长江中下游和西北西部地区夏季降水量变化达到突变水平,突变点分别发生在1986年和1989年,均表现为降水量由少到多的变化。长江中下游和华南地区夏季降水量增多,华北和东北地区夏季降水量减少可能是东南夏季风减弱造成的;西南地区夏季降水量减少可能与西南季风减弱有关,西风气流对流活动加强可能是造成中国西北地区夏季降水量增多的重要原因;青藏高原地形复杂,降水量受地形的影响较大。     

基于尺度化SMMI的神东矿区土壤湿度变化遥感分析

 为消除遥感数据时相差异的影响,在土壤湿度监测指数(SMMI)和尺度化归一化植被指数S-NDVI 的基础上,构建了尺度化土壤湿度监测指数S-SMMI。利用1989-2013 年神东矿区多时相TM/ETM+/OLI 及HJ-CCD 影像band3、band4 反射率数据,监测分析了神东矿区25 年来土壤湿度的时空变化特点及其与地表高程、NDVI 之间的关系。结果表明:神东矿区25 年来土壤湿度总体呈上升趋势,与矿区植被的改善成呈相关;土壤湿度和NDVI 的分布均受到了区域地形的影响,低高程区的土壤湿度与NDVI 对高程变化更为敏感;与土壤湿度为16%~32%时的NDVI 变化相比,土壤湿度小于15%时NDVI 变化更为敏感;而且,地势低洼处的人类活动对NDVI 的影响较大。     

山东可利用降水量时空分布特征及其对气候变暖的响应

利用山东省31个气象观测站1961—2008年的月平均气温和月降水量资料,依据高桥浩一郎的路面蒸散发经验公式和水量平衡关系计算得到山东可利用降水量,分析了山东可利用降水量的时空分布特征及其对气候变暖的响应．结果表明：1）近48年来,山东年及四季可利用降水量总体上均呈减少的趋势,特别地,年可利用降水量减少显著．2）山东可利用降水量除冬季年代际变化不明显,年际变化明显外,其余季节和年可利用降水量都存在明显的年代际及年际变化．3）从区域分布来看,山东年及四季平均可利用降水量基本上呈现由西北向东南逐渐增加的分布趋势;全省大部地区年及四季可利用降水量呈减少趋势,特别地,鲁西北和半岛部分地区年和夏季可利用降水量减少显著．4）在全球气候偏冷期,山东四季及年可利用降水量均偏多;在全球气候偏暖期,除冬季略偏多外,其他季节和年可利用降水量均偏少．     

鄱阳湖流域年降水量周期、趋势及响应特征分析

采用Morlet小波分析法和Mann-Kendall非参数统计法,分析1953—2010年鄱阳湖流域16个气象站年降水量序列的周期、趋势及突变特征,对比分析年降水量与年径流量的周期、趋势及突变特征,揭示年降水量与年径流量的响应关系。研究表明鄱阳湖流域年降水量序列存在3个主周期,分别为22a、7a、4a;1953—2010年鄱阳湖流域年降水量整体呈不显著的增长趋势,并在1992年发生显著性突变,置信度达95%;鄱阳湖流域年径流量的周期变化和趋势突变与年降水量在尺度范围、时间点位、空间分布以及显著程度均比较一致,显示鄱阳湖流域年降水量与年径流量之间在周期、趋势和突变方面存在显著的响应关系。     

山西省近50年气温和降水变化基本特征研究

根据山西省近50年(1959-2008)108个地面气象观测站的年平均气温和年降水量系列数据,采用参数线性回归检验(LR)和非参数Mann-Kendall检验(MK)两种方法,从观测站、地级市、全省和山西省黄土高原地区综合治理地区4个层面,对山西省气温和降水的时空变化规律进行了研究.MK结果表明,(1)在108个地面站中,除河曲县站的年平均气温呈不显著减少趋势之外,其余107个站的年平均气温均呈升高趋势(+0.034～+0.896℃/10a("a"即"年";以下同).其中97个站的年平均气温显著升高,10个站的年平均气温升高不显著.除曲沃等8个站的年降水量呈不显著增加趋势之外,其余100个站的年降水量均呈减少趋势(-0.154～-57.750 mm/10a).其中16个站的年降水量显著减少,84个站的年降水量减少不显著.(2)11个地级市的年平均气温均表现出非常显著的升高趋势(+0.181～+0.417℃/10a).各市的年平均降水量均呈减少趋势(-6.954～-33.681 mm/10a).其中晋城、晋中、临汾和吕梁4市的降水量显著减少,太原、大同、阳泉、长治、朔州、运城和忻州7市的降水量减少不显著.(3)山西省的年平均气温呈极显著升高趋势(+0.295℃/10a),其年降水量呈显著减少趋势(-20.486 mm/10a).(4)山西省17个综合治理地区的年平均气温均呈显著升高趋势(+0.126～+0.375℃/10a).这17个地区的年平均降水量均呈减少趋势(-2.619～-34.417 mm/10a).其中5个地区的降水量呈显著减少趋势.总之,山西省的气温和降水在整体上分别呈显著升高和显著减少趋势,在较低层面上具有明显的空间异质性.对比分析同时表明,LR和MK所得的结果,就气温而言一致性非常高;就降水而言一致性则不确定(因研究层面不同很高或较低).     

陇南嘉陵江流域年降水量空间结构的趋势面分析

降水趋势分布受地理位置、海拔高度及植被分布的影响显著,研究时应充分重视这种影响,本文利用陇南嘉陵江流域多年平均降水量资料,对区域内年平均降雨量进行趋势面分析,建立流域年降水量空间结构的趋势面方程,利用matlab绘制曲面图并运用ArcGIS趋势面分析模块对降水量空间结构的趋势进行分析,分析结果为相关工作研究者提供快速、直观的科学依据.     

三峡山地不同坡位土壤水分的时序变化研究

土壤水分是维持森林生态系统可持续的重要因子,降水作为土壤水分最主要的补给来源,定量认识两者的关系对深入了解土壤水分入渗及产流汇流等生态水文效应和区域水平衡至关重要.该文采用时间序列法分析了2018年—2019 年三峡山地大老岭林区典型小流域土壤含水量和降水之间的相关关系,结果表明：1) 研究区降水过程无显著自相关性,而土壤含水量呈现高度自相关性,且随时间尺度缩小不断增强;2) 降水量与土壤水分含量同消同涨,两者之间存在协相关关系,月尺度上土壤含水量与降水相关性较弱,日尺度上二者相关性呈明显的“单锋型”,小时尺度上降水序列和土壤水分序列相关性在降雨事件发生后2～4 h最显著;降雨72 h后,各深度土层相关系数差异明显减小.3) 在不同时间尺度下,不同深度土层土壤含水量与降水的协相关性变化趋势表现出较强的一致性,随土壤深度增加,土壤含水量与降水的相关性降低,且水分变化对降雨滞后性增加.4) 不同坡位土壤水分与降水的协相关性差异显著.坡下土壤含水量对降水的响应强烈,而坡上两者相关系数偏低.5) 土壤水分序列与降水序列协相关性在不同时间尺度有所差异,小时尺度和天尺度两者协相关性较为显著且均随着时间推移呈先增大后减小的特征,而月尺度两者相关性则表现为随滞后时间距增加而单调递减趋势.     

条件植被温度指数在华北平原干旱监测中的应用

以华北平原部分地区为研究区域,应用MODIS多时段卫星遥感数据进行了归一化植被指数和地表温度的计算和反演,应用条件植被温度指数对研究区域2003-2006年每年5月上旬的干旱进行了监测.以监测结果为基础,在时间和空间分布上分析了研究区域的旱情.应用降水量数据和土壤表层含水量数据对干旱监测结果进行了验证,结果表明VTCI与最近1个月的降水量具有显著的线性相关性,VTCI与土壤表层含水量有较好的线性相关性,验证了VTCI是一种近实时的干旱监测方法.     

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。     

基于GLDAS与TVDI降尺度反演土壤含水量

土壤水是连接大气降水、地表水和地下水的关键水文带,在旱寒区对于维系植被生长起到至关重要的作用.为获取相对精度较高,时空分布更广的土壤含水量数据,本文采用青藏高原2006年MODIS(moderate resolution imaging spectroradiometer)植被归一化指数NDVI(normalized difference vegetation index)数据与地温数据LST(land surface temperature)计算出青藏高原全年温度植被干旱指数TVDI(temperature vergetation dryness index);分析TVDI数据与GLDAS各层土壤含水量的相关性以及相关性的稳定性,结果表明:总体上TVDI数据与GLDAS各层土壤含水量数据呈负相关关系,其中TVDI与GLDAS第1层土壤湿度数据相关性最好,且相关性的稳定性较强;利用TVDI和GLDAS第1层数据的相关关系反演出青藏高原2006年每月土壤水分分布图,并利用月均值进行实例分析,结果表明反演结果与GLDAS数据基本吻合,仅在青藏高原南部和北部两个区域存在偏差.与原始GLDAS数据相比,TVDI反演的土壤含水量数据具有更高的分辨率(分辨率为1km),在时间尺度上,可以反演逐月的土壤水分.     

安徽省土壤湿度时空变化规律分析及遥感反演

为获取安徽省的土壤湿度时空信息,采用克里金法将站网实测多层土壤湿度数据插值为网格数据,分析其时空变化特征;进而建立遗传算法优化的BP(back propagation)神经网络模型进行土壤湿度反演。该模型以风云3B卫星的亮温数据为主要输入,训练后对该模型验证并进行预测。结果表明:安徽省土壤湿度月均值波动较频繁,淮北平原和大别山区较其他区域干燥;随着深度的增加,土壤湿度增大且季节和空间差异变小;所有分区平均模拟值与实测值的日序列相关性达到0. 605,均方根误差为0. 056 m~3/m~3,说明该模型能够较好地反演安徽省土壤湿度。     

青藏高原高寒草甸土壤无机氮对增温和降水改变的响应

基于海北站野外长期增温和降水改变控制平台, 研究高寒草甸生态系统生长季土壤无机氮对增温和降水改变的响应。结果表明, 增温使铵态氮降低 47.5% (p = 0.001), 硝态氮降低 46.1% (p = 0.021)。降水的改变对无机氮的影响存在不对称性, 增加降水使铵态氮增加 74.7% (p = 0.046), 硝态氮增加 154% (p = 0.017); 减少降水使铵态氮降低, 对硝态氮无显著影响。铵态氮、硝态氮随着土壤湿度的增加而增加, 与土壤温度无显著关系。这表明增温和降水改变主要通过改变土壤湿度而不是土壤温度影响生长季土壤无机氮。因此预测, 未来气候变化背景下, 土壤湿度的增加可能导致青藏高原高寒草甸土壤无机氮的可利用性增加。     

太平洋年代际振荡与川中丘陵区气候变化关系研究

基于月降水和月平均气温资料,分析了川中丘陵区近50年降水和气温的变化特征及其与太平洋年代际振荡指数（PDOI）的关系．结果表明,川中丘陵区气候存在明显的年代际趋势和突变特征．相关分析和独立样本T检验表明,川中丘陵区夏季气温、年平均气温和秋季降水量与年PDOI均有显著的相关关系,PDO冷位相（1977年以前）对应着高温、多秋雨,而PDO暖位相（1977年以后）对应着夏季和年均温下降,秋季雨水减少．     

气候变化对中国北方温带草原植被的影响

在月、季节、生长季和年4个时间尺度上,采用Krigging空间插值方法对1982—1999年的降水、气温数据插值生成栅格影像,将其与1982—1999年的NOAA/AVHRR NDVI影像进行相关分析.同时,综合分析了归一化差值植被指数(normalized differential vegetation index,NDVI)、降水、气温、区域潜在蒸散量、区域实际蒸散量的年际季节变化.结果表明,降水是制约本区植被生长的根本原因,夏季降水量对植被生长的影响最为显著,7—8月份的降水对下月植被的生长有重要的影响.同时得出中国北方温带草原植被与气象因子相关性的空间分布图.     

Reconstruction and analysis of temporal and spatial variations in surface soil moisture in China using remote sensing

An ensemble method was used to combine three surface soil moisture products,retrieved from passive microwave remote sensing data,to reconstruct a monthly soil moisture data set for China between 2003 and 2010.Using the ensemble data set,the temporal and spatial variations of surface soil moisture were analyzed.The major findings were:(1) The ensemble data set was able to provide more realistic soil moisture information than individual remote sensing products;(2) during the study period,the soil moisture increased in semiarid regions and decreased in arid regions with anoverall drying trend for the whole country;(3) the soil moisture variation trends derived from the three retrieval products and the ensemble data differ from each other but all data sets show the dominant drying trend for the summer,and that most of the drying regions were in major agricultural areas;(4) compared with the precipitation trends derived from Global Precipitation Climatology Project data,it is speculated that climate change is a possible cause for the drying trend in semiarid regions and the wetting trend in arid regions;and (5) combining soil moisture trends with land surface temperature trends derived from Moderate Resolution Imaging Spectroradiomete,the study domain was divided into four categories.Regions with drying and warming trends cover 33.2%,the regions with drying and cooling trends cover 27.4%,the regions with wetting and warming trends cover 21.1% and the regions with wetting and cooling trends cover 18.1%.The first two categories primarily cover the major grain producing areas,while the third category primarily covers nonarable areas such as Northwest China and Tibet.This implies that the moisture and heat variation trends in China are unfavorable to sustainable development and ecology conservation.