评《流域泥沙动力学模型》

泥沙的侵蚀、搬运、沉积是一个整体. 河流泥沙来源于流域泥沙, 流域环境决定着进入河流的水沙条件, 而水沙条件变化又进一步影响河床演变过程. 以前泥沙研究的重点集中在河流输沙与冲淤上, 而对流域面上的侵蚀产沙重视不够. 河流来水来沙条件是通过流域水土流失研究以及利用原型观测和经验方法得出的. 这方面的研究有较大的局限性, 至今还处于小流域的经验估算阶段. 因此, 加强流域泥沙研究, 从根本上揭示流域产流产沙与河床演变及江河治理的关系有重要意义. 钱宁院士最早开展流域来水来沙与河床演变关系的研究. 在20世纪70年代, 他通过观察黄河下游河床粗泥沙淤积现象, 认识到黄土高原粗泥沙来源对黄河下游河床淤积抬升起主要作用, 并初步划分了黄土高原多沙粗沙来源区的范围, 为黄土高原水土流失的治理指明了方向. 本人在黄河综合治理国家“八五”科技攻关项目中承担了“拦减粗泥沙对黄河下游河床演变影响”的课题, 对黄土高原自然地理条件、土壤侵蚀和输沙特性开展研究, 揭示了来水来沙减少对下游河床冲淤和演变的影响规律. 这些成果是基于对水文资料分析和河流水沙模型计算得出的, 但也需要从流域泥沙角度深入研究河流来水来沙与河床演变的响应关系...     

纵向岭谷区典型河段生态系统服务价值变化比较

以相同面积的河段生态系统为对象,结合运用生态经济学方法和地理信息处理手段,对比研究了澜沧江和元江河段1985~2000年土地利用及生态服务价值的变化特征,并分析了变化的驱动机制.结果表明,两河段林地面积均有减少,澜沧江河段林地主要转化为旱田,转化率为56.0%,元江河段林地主要转化为居住用地,转化率为42.5%,澜沧江河段各地类面积变化量和变化率均远高于元江河段;澜沧江河段生态服务总价值减少,变化率为15.3%,元江河段生态服务总价值增加,变化率为0.6%.排除自然因素的影响,引起澜沧江和元江河段生态服务价值变化的主要人为驱动力分别是水电开发和农业活动,其中漫湾水电开发对澜沧江河段生态服务价值损失的影响率为93%,农业活动对元江河段生态服务价值损失的影响率为59%;漫湾大坝截流引起的河流输沙服务功能价值损失,是导致澜沧江河段水域服务价值以及河段生态服务总价值大幅减少的主要原因.澜沧江、元江河段林地、草地生态系统服务功能单位面积价值,以及河段间接利用价值与直接利用价值的比值均大大超过全国平均水平,在人类活动的干扰作用下,河流生态系统为人类提供生态系统产品的生产能力增强,维持健康自然生态环境的生命支持能力减弱.     

重大工程建设与生态系统变化交互作用

以重大工程建设与生态系统变化间的交互作用为主要科学问题,基于DPSIR框架模式,从驱动、压力、状态、影响、响应等层面分析了工程建设与生态系统变化间交换作用的内部链接,构建了重大工程建设与生态系统变化交互作用模型,并提出了交互作用指数II(驱动响应指数IIDR、驱动影响指数IIDI、影响响应指数IIIR、影响作用指数IIII)以及相应的计算模型、情景分析模式和交互作用指标体系.通过采用不同的交互作用指数来反映重大工程建设驱动对生态系统的影响以及产生的响应;以西南纵向岭谷区澜沧江干流漫湾水电站建设以及纵向岭谷区公路交通网络建设为例进行了重大工程建设与生态系统变化交互作用模型验证分析.经过分析,漫湾电站建设中的驱动响应指数为3.67,驱动影响指数IIDI为3.92,影响响应指数IIIR为14.35,影响作用指数IIII为0.35;漫湾电站建设与生态系统变化交互作用体内部要素变异性不大,电站建设对生态环境影响有利于整体区域环境与经济的可持续发展,但此结果是基于不考虑漫湾电站建设中的环境成本、影响的扩散效应以及潜在负面影响和潜在响应的前提;由案例应用研究可知,本文构建的交互作用模型在交互作用体构建以及量化方面具有很好的实际应用价值.     

澜沧江干流水电开发的下游泥沙响应

澜沧江梯级开发对下游河道泥沙过程的跨境生态效应,是该国际河流跨境水资源开发及其环境效应研究中的关键问题之一．文中利用澜沧江和下湄公河上下游两个紧邻的干流水文控制站允景洪水文站和清盛水文站1987-2003年实测泥沙序列,进行含沙量月序列过程线对比以及年序列相关回归分析、因果关系检验研究．结果表明:同位于大坝下游的两站虽均受已建水库调节流量的影响,但两站的来沙响应趋势不一致,年序列线性回归拟合程度不高;时间序列Granger因果关系分析也表明了,两站泥沙除了上游的允景洪最大悬移质泥沙含量变化是下游清盛最大悬移质泥沙含量变化的原因以外,年平均、年月平均最小泥沙过程无明显因果关系．这些方面的发现,对进一步研究澜沧江电站建设对下游泥沙变化以及跨境影响的科学评价提供了新的证据．     

一种提高积雪深度估算精度的D-InSAR方法

积雪深度(雪深)是反映积雪时空变化规律的重要参数,是全球及区域气候变化与水文循环等研究不可或缺的观测变量.差分合成孔径雷达干涉(differential interferometric synthetic aperture radar, D-In SAR)技术利用降雪前后微波穿透积雪层形成的差分干涉相位与雪深建立几何函数关系,被广泛地应用于区域小尺度雪深估算研究.然而,其估算精度受干涉像对相干性、局地地形和积雪介电常数等因素的影响.本研究基于高分辨率Sentinel-1 SAR数据,通过引入高相干系数区域、Sentinel-2光学影像、Google Earth影像和地表覆盖类型选取地面控制点优化雪深差分干涉相位解缠精度,利用卫星局地入射角和实测积雪密度降低斜距-相位关系模型经验误差,估算得到青藏高原东北部八宝河流域2021年消融期雪深时空分布,同时根据卫星同步积雪实测资料详细探讨了雪深估算误差来源.122个地面雪深实测数据(气象站点+野外测量)验证结果表明,优化后的D-In SAR差分干涉处理能提高雪深估算精度, RMSE为3.9 cm, MAPE为20.03%, R²     

纵向岭谷区不同水电梯级开发情景胁迫下的区域生态系统变化

以纵向岭谷区澜沧江流域和红河流域为研究对象,在对比分析澜沧江和红河流域生态环境现状的前提下,结合澜沧江、元江-红河干流的水电梯级开发规划,构建了水电梯级开发胁迫下的生态脆弱度评价指标体系,设置了8种不同的水电梯级开发情景,模拟和预测不同开发情景下引起的区域生态系统变化,在计算过程中考虑了生态系统功能的突变特征.分析中没有考虑水电梯级开发带来的发电、航运等经济效益,只是从生态保护的层面进行考虑.结果表明,干流规划的梯级电站联合运营后,澜沧江流域的生态脆弱度将由现状的0.34变为0.90~0.91,红河流域的生态脆弱度将由现状的0.43变为0.86~0.89,并且两个流域的生态系统均可能发生突变,导致不可逆转的后果.为了保证生态环境遭到最小的破坏,澜沧江上游适合进行高响应水平下的间隔开发,开发后流域的生态脆弱度为0.56~0.62;元江-红河干流如果在响应实施水平不能够保证的情况下,也建议间隔开发,高响应水平下间隔开发后生态脆弱度为0.42~0.43.一方面,为水电梯级开发引起的生态系统变化理论和方法研究提供参考,另一方面,旨在能够提醒相关部门在水电梯级开发过程中注意对生态环境的保护和加强开发后的生态恢复力度,并对纵向岭谷区其他流域的水电开发进行预警.     

澜沧江水温时空分布特征及与下湄公河水温的比较

利用澜沧江流域11个基本未受人类活动干扰水文站的水温观测资料(20世纪60年代),分析了澜沧江水温的时空变化,并利用20世纪80年代后的澜沧江下游(允景洪站)的水温与下湄公河水温(清盛站)进行了比较,探讨了澜沧江下游与下湄公河水温的变化趋势.经过分析发现:澜沧江上、下游的水温变化较大,明显受到纬度的影响,其效应干季大于雨季,冬季大于夏季;平均最低水温受纬度的影响最大,而平均最高水温的影响最小.由此可以认为:澜沧江由于受到河道准南北走向的影响,水温变化较大.另外,通过对澜沧江下游的允景洪站和下湄公河的清盛站近期的水温极其变化趋势的比较分析,发现:允景洪站与清盛站的水温差值是趋于减小.不论是干季、雨季还是年平均,允景洪站的水温趋于弱上升趋势;而清盛站的水温则有明显的降温趋势,由此造成了两站间的水温差异呈现减小趋势.这种相反的变化趋势表明,下湄公河的水温变化与澜沧江出境水温变化关联较弱,更多受区域来水水温和地方气候变化影响.     

中国典型植被最大光利用率模拟

植被最大光利用率是净初级生产力(NPP)遥感估算的一个关键参数, 对它的大小一直存在分歧. 利用NOAA/AVHRR遥感数据、气象数据和中国NPP实测资料, 根据NPP遥感估算的建模思路, 采用改进的最小二乘法对中国典型植被的最大光利用率进行了系统的模拟, 并针对不同植被分类精度可能带来的误差对最大光利用率进行了敏感性分析. 结果表明: 文中模拟得到的中国典型植被最大光利用率介于光能利用率模型(CASA模型)和生理生态过程模型(BIOME-BGC)的模拟结果之间, 与前人研究结果比较一致; 由植被分类精度所带来的最大相对误差仅为-5.5%~8.0%, 说明了本文模拟结果具有一定的可靠性和稳定性.     

青藏高原外流区主要河流的径流变化

结合Mann-Kendall检验, 综合分析青藏高原外流区五条主要河流从1956~2000年的年平均径流量的变化过程, 揭示青藏高原河川径流总量总体没有增加, 但存在明显区域差异, 表现在黄河和长江(通天河)径流量呈现减少趋势, 东部雅砻江呈现增加趋势, 以及澜沧江和雅鲁藏布江的反相变化等方面. 对径流量的季节变化分析, 揭示气候变化对青藏高原河川径流的季节变化的影响比较显著, 春季(3~5月)径流量存在明显增加趋势, 特别在黄河上游1990s平均增加到18%以上. 结合北半球平均温度资料与流域内气候资料分析, 揭示青藏高原河川径流量并没有随着全球气温的增加而增加, 可能是由于流域内气温的升高导致了蒸发增加抵消了降水增加的水文效应所致.     

第三极西风和季风主导流域源区降水呈现不同梯度特征

利用位于第三极东南部受季风主导的长江、黄河、澜沧江、怒江上游和雅鲁藏布江流域,以及位于西部受西风主导的叶尔羌河、印度河、阿姆河和锡尔河上游流域源区256个气象站的降水数据,分析了各流域降水随海拔变化的梯度关系;基于ERA5数据,通过分析水汽含量、对流有效势能和抬升凝结高度与各流域内海拔的变化关系,探讨了不同气候系统主导的流域呈现不同梯度特征的原因;通过水文模型模拟径流反向验证降水梯度校正方法在推算高海拔山区降水时的可行性.结果表明:(1)位于季风区的长江上游、黄河上游、澜沧江、怒江和雅鲁藏布江流域降水随海拔增加而降低(17～128 mm/100 m),地形效应仅在小尺度呈现;西风主导的叶尔羌河、印度河、阿姆河和锡尔河上游流域降水随海拔增加而增加(5～64 mm/100 m),地形效应明显.(2) ERA5与气象站观测降水数据在不同流域源区表现出一致的降水梯度特征.季风区流域降水随海拔增加而减少,主要由水汽含量随海拔增加而减少所致,地形效应在局地尺度依然有所反映;西风区流域降水随海拔增加而增加,主要受抬升凝结高度降低和对流有效势能增加的影响.(3)陆面水文模型反向验证结果表明,在降水地形效应明显的流域,对低海拔站点降水进行地形校正是提高通过降水变率推算高海拔区域降水可靠性、提高水文模拟精度的一个有效途径.研究结果对第三极流域高海拔山区降水数据的地形校正有参考价值;对第二次青藏高原综合科学考察中降水观测的选点有指导意义.     

我国流域侵蚀产沙的地带性特征

我国是一个幅员辽阔,自然地带齐全的国家,流水侵蚀产沙的强度具有十分悬殊的地域差异,可以从100t/km~2·a以下变化为10000t/km~2·a以上.流域侵蚀产沙的空间分布受何种规律的支配,其形成机理是什么,是我国河流学科中有待解决的重大理论问题.本研究以我国不同自然带700余个流域的资料分析为基础,初步证明我国侵蚀产沙的宏观地域分布具有纬度与经度地带性,其形成机理可以用著名的Langbein-Schumm定律来解释.     

试论砼防渗墙在水库大坝加固中的应用

由于大坝出现了严重的渗漏和管涌,四会市水迳水库被鉴定为病险水库.开始了除险加固工程,对四会市水迳水库的防渗问题采用沟槽大坝砼防渗墙处理.经过处理加固后,从实际运行和实测资料来看,防渗墙防渗效果达到前期设计目的.     

纵向岭谷区河流生态水文时空分异及驱动力分析

以纵向岭谷区两条典型高山峡谷河流为例,对河流生态水文的时空异质性及变化驱动力进行相应的分析.通过对河岸带植被物种环境二元数据矩阵进行典型对应分析,识别影响河岸带植被分布的环境因子;借用生物多样性指数的变化来反映研究区生态状况的时空变异性;利用河流水文气象要素的多元相关性分析,界定河流水文情势变迁的主导性因素;对比分析澜沧江干流及元江水系水环境状态的时空变异性规律及影响要素.通过对纵向岭谷区典型河流的生态水文时空分异及驱动力分析,可知:南北纵向上,澜沧江与元江流域的生态水文时空分布呈现规律性变化;东西横向上,纵向岭谷区生态状况时空变异性显著;自然驱动力主要是海拔、坡向以及水分要素,而人为驱动力主要是水电开发、河岸带边坡公路建设以及流域土地利用等.     

夏玉米叶片和冠层尺度的水碳耦合模拟

蒸腾作用和光合作用是两个密切联系、相互耦合的过程,主导作物的生理活动及产量形成,研究不同尺度水碳耦合关系对提高水分利用效率(WUE)意义重大.以光合仪、涡度相关仪等实测数据为依据,分析了我国华北地区夏玉米叶片和冠层尺度的光合与蒸腾(蒸散)的变化规律,率定和验证了SMPT-SB模型在这两个尺度的应用效果.结果表明,在夏玉米生育期典型日内,叶片尺度的光合与蒸腾速率,以及冠层尺度的光合与蒸散速率日变化趋势基本一致,但冠层尺度蒸散受表层土壤含水量的影响较大.SMPT-SB耦合模型估算的叶片光合、蒸腾和WUE与实测值之间的回归系数接近1,确定系数大于0.74,二者之间的相对误差小于11%,能够较好反映叶片光合与蒸腾之间的耦合关系.SMPT-SB耦合模型估算的冠层尺度光合与实测值一致性也较好,但该模型低估了表层土壤含水量较高时的冠层蒸散量,并在一定程度上导致了冠层WUE的高估.该研究为理解不同尺度水碳耦合关系及提高水分利用效率提供科学依据.     

2005年黄河调水调沙期间河口入海主流的快速摆动

河口入海主流是河流泥沙入海的关键传输通道. 2005年6~7月黄河调水调沙期间, 在黄河口进行了3次沉积动力过程现场观测, 结果表明河口入海主流在20余天内产生了较大幅度的快速摆动, 在相应时段的卫星遥感图像上也得到良好的印证. 河口入海主流的快速摆动是径流与河口地形相互作用的结果. 调水调沙期间大量泥沙快速入海, 在拦门沙区域沉积形成拦门沙群, 这是导致河口入海主流快速摆动的主要原因.     

喜马拉雅山中段抗物热冰川的面积和冰储量变化

结合实测差分GPS数据、冰川雷达测厚数据与地形图以及遥感数据, 对比研究了喜马拉雅山中段希夏邦马地区抗物热冰川1974年与现在的空间范围, 估算了近30多年来该冰川的变化, 特别是冰川的体积变化. 研究表明自20世纪70年代以来该冰川处于大幅度的物质亏损状态, 冰川面积减少了34.2%, 体积减少了48.2%, 平均厚度减薄了7.5 m. 这一结果表明喜马拉雅山地区冰川体积的减小远比人们预想的要严重得多. 通过对位于希夏邦马地区两个气象站气象资料的分析, 发现该地区自20世纪中叶到21世纪初气温升高显著. 气候转暖所导致的大幅度冰川退缩, 将对水文与生态环境产生显著的影响.     

卫星热模型蒙特卡罗混合算法的修正方法应用研究

基于蒙特卡罗混合算法对地面试验状态下的一颗模拟热控星的热模型的修正进行了研究. 首先对热模型不确定参数进行了敏感性分析, 得到了卫星热控条件下的全局变量和局部变量; 进而将模型修正问题看作参数优化问题, 利用分层修正方法, 采用蒙特卡罗混合算法求解优化问题完成了热模型的修正. 结果显示, 多层当量发射率和涂层发射率是影响整星温度的全局变量, 而接触换热系数是局部变量; 修正后的热模型计算温度与试验温度的偏差全部在±3℃以内, 证明该方法优于传统方法, 完全满足卫星热模型修正的要求.     

黑河流域高分辨率区域气候模式建立及其对降水模拟验证

以中国科学院大气物理研究所东亚区域气候-环境重点实验室研制的区域环境集成系统模式为基础,采用黑河流域观测和遥感数据对模式中地形高度、植被类型、饱和土壤水势、饱和土壤导水率、田间持水量和萎点含水量、土壤孔隙度和土壤水势参数b等重要参数进行重新率定,进行模式本地化,建立适合黑河流域高分辨率区域气候模式,并且利用该模式对黑河流域进行了2000年连续积分模拟,重点考察了区域气候模式在水平分辨率为3 km条件下对黑河流域降水模拟能力.结果表明:模式能够较好地模拟出黑河流域降水的年、季节空间分布特征和不同区域降水年变化.对于不同区域来说,上游地区模式模拟降水较观测偏多,中游和下游地区较观测偏少,降水偏差在?39.9%~9.06%之间,与IPCC 2001报告中在区域尺度105~106 km2上降水偏差为±50%较为一致;模式模拟黑河流域上游、中游和下游地区平均降水与观测之间对应的相关系数分别为0.8123,0.5064和0.7033,都通过99%置信度检验.其中黑河流域上游地区模拟最好,相关系数达到0.8123;该研究表明采用黑河流域高分辨率区域气候模式进行动力降尺度后,弥补了黑河流域观测站点少的缺陷,为水文模型评估与实现对流域水资源精细化管理和决策支持提供科学数据.     

江汉平原洪湖流域营养物质输移演变数值模拟

流域营养物质输入是湖泊富营养化的重要营养物质来源. 应用分布式水文模型SWAT, 以长江中游洪湖流域为研究对象, 对流域营养物质输移变化的时间序列进行数值模拟. 根据不同阶段流域营养物质输移驱动因子分析, 设计了3个阶段的模拟试验, 以反映变化环境条件下流域营养物质输移演变的特征. 研究界定出流域营养物质输移演变3个阶段中, 营养物质输移通量的变化幅度、变化速率. 由自然状态, 经建国初期, 至20世纪80年代以来, 流域营养物质的输出浓度与总量分别经历了以下变化, 总氮(TN): 0.12→0.31→1.15 mg/L, 420→1650→6522 t/a, 总磷(TP): 0.018→0.057→0.117 mg/L, 78→303→665 t/a. 流域营养物质输移演变经历了1840到1950年间的缓慢增长, 20世纪80年代初年平均增长率1.4%的渐增, 再到90年代初2.4%的年增长率, 直至90年代后期的15%, 富营养化趋势明显增强, 反映了流域人类活动影响程度不断增强, 逐渐取代气候因子, 成为流域营养物质输移的主导驱动因子.     

基于纤维素吸收指数(CAI)的内蒙古荒漠草原非绿色生物量估算

植被非绿色生物量的准确估算对于陆地生态系统碳库存量的研究具有重要意义.利用2009~2010年生长季内蒙古荒漠草原地面高光谱观测及相应的非绿色生物量资料,分析研究了基于地面高光谱(ASD)、星载高光谱(Hyperion)、星载多光谱(MODIS)3种数据的纤维素吸收指数(cellulose absorption index,CAI)估算非绿色生物量的能力.结果表明,基于ASD和Hyperion数据的CAI可以较好地估算荒漠草原非绿色生物量,相对误差分别为26.4%与26.6%;归一化植被指数(MODIS2 MODIS5)/(MODIS2+MODIS5)与(MODIS6 MODIS7)/(MODIS6+MODIS7)和基于ASD数据的CAI之间的复相关系数高达0.884;该MODIS指数组合估算非绿色生物量的相对误差为28.9%,估算精度远高于基于TM数据的NDI(normalized difference index),SACRI(soil adjusted corn residue index)和MSACRI(modified soil adjusted crop residue)3个多光谱指数,其相对误差超过了42%.研究结果对于在区域尺度上利用遥感数据估算非绿色植被生物量提供了很好的思路.