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蒸散发是水文能量循环和气候系统的关键要素。研究蒸散发的时空变化特征及其响应气候、土地利用的变化规律,对理解城市流域水循环和生态过程效应具有重要意义。本研究基于三温模型和MODIS影像,估算并分析2001—2018年南宁市的蒸散量时空演变特征,并探讨了主要气候要素、土地利用类型对蒸散量的影响规律和驱动模式。结果表明: 2001—2018年,南宁市年均蒸散量在495.7~781.1 mm,年际相对变化率为-22.5%~23.1%,整体呈上升趋势;区域蒸散量呈南北高、中间低的分布格局,市区蒸散量显著低于郊区。南宁市蒸散量与气候因子呈显著的复相关性,气温对蒸散量的影响大于降水,在郊区呈气温驱动型,而市区则存在多种驱动类型复合现象。南宁市各土地利用类型的平均蒸散量大小依次为:林地(823.4 mm)>草地(675.6 mm)>耕地(582.9 mm)>建设用地(346.6 mm)。土地利用类型的转变是导致区域蒸散量发生显著变化的主要下垫面因素。 相似文献
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涡度相关观测的能量闭合状况及其对农田蒸散测定的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
涡度相关法被认为是测定农田蒸散量的标准方法。然而,能量不闭合现象在涡度相关测量中普遍存在。分析能量不闭合对涡度相关观测的影响,对于提高涡度相关观测精度具有重要意义。以蒸渗仪法为参照,探讨涡度相关观测的能量闭合状况对农田蒸散测定的影响,在导致涡度相关观测能量不闭合的诸多因素中,寻找对蒸散测定有影响的因素。结果表明:涡度相关观测的白天能量平衡比率(EBR)呈秋冬高、春夏低的变化特征,麦季日均EBR范围在0.26—2.84之间,平均1.15;玉米季日均EBR范围在0.19—2.59之间,平均0.78。无论麦季或玉米季,涡度相关法测定的平均蒸散量(ETec)均明显低于蒸渗仪法观测值(ETL),但两者显著相关(P<0.01),并有相似的季节变化。平均蒸散比(ETec/ETL)麦季约为0.61,玉米季约为0.50。在冬小麦田和夏玉米田,ETec/ETL均与EBR显著相关(P<0.01)。麦田种植密度大,下垫面较均匀,蒸散比与EBR成正比(P<0.01),且不受叶面积指数(LAI)大小影响;反之,玉米田种植密度小,只有当LAI>1,下垫面变得较均匀后,蒸散比与EBR的关系才变得显著(P<0.01)。风速小时ETec/ETL与EBR显著相关,风速增加时二者相关性减弱。尤其在玉米田,当摩擦风速(u*)大于0.3 m/s时,ETec/ETL与EBR的相关性不再显著。风速小时,大气湍流微弱,湍流的涡旋较大。在有限的观测时段(0.5h)内,涡度相关仪的传感器难以捕捉足够的湍涡能量,所测湍流能量偏低,导致能量不闭合。以上结果为应用能量平衡比率校正农田蒸散提供了可能途径。 相似文献
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本文根据我们严密设计的小集水区径流场连续6年的水文测定数据,进行了杉木人工林水量平衡和蒸散的研究。结果表明:集水区年平均降雨量1065.5mm, 在林冠作用面降雨量的分配中,林冠截留雨量264.6mm,截留率24.8%;穿透过林冠层的雨量799.82mm,树干径流量1.08mm,分别占降雨量的75.1%和0.1%。林内降水到达林地时,在枯枝落叶层这个作用面上净降水进行再分配,其中,地表径流量9.27mm,地下径流量203.00mm,总径流系数0.199。土壤蓄水量月变化较大,但年变化很小,占降雨量的1.2%。系统水量最大的输出是蒸散,每年以气态形式返回大气的水量866.03mm,占降雨量81.3%。在蒸散的水量中,林冠截留雨量的直接物理蒸发量为264.6mm,占总蒸散量的31.6%。 相似文献
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连接有蒸发光散射检测器的高速逆流色谱仪首次成功的应用于制备和分离青葙子中的皂苷celosins A和B.二氯甲烷∶正丁醇∶甲醇∶水(4∶0.3∶3∶2)+0.5%冰醋酸作为洗脱溶剂系统.从半制备型HSCCC收集到的组分进行HPLC分析,可以得到:celosin A纯度为98.9%,celosin B的纯度为98.1%.这是高速逆流色谱仪首次被用于纯化青葙子中的皂苷,两个化合物的结构通过碳谱和质谱来确定. 相似文献
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黄土高原水蚀风蚀交错区三种植被蒸散特征 总被引:2,自引:1,他引:1
利用称重式蒸渗仪结合Penman-Monteith公式研究了黄土高原水蚀风蚀交错区苜蓿、柠条和茵陈蒿3种植被不同时间尺度的蒸散特征,分析了植被株高、盖度和降水等因子对蒸散的影响并确定了作物系数(KC).结果表明:Logistic三参数模型可以较好拟合3种植被株高、盖度随时间的变化情况并确定了模型的参数.3种植被逐日蒸散变化受降水量的影响波动明显,反映了土壤水分状况控制条件下的蒸散过程.其月蒸散量的季节性差异均不明显,研究时段内总耗水量分别为苜蓿316 8mm、柠条317.7mm、茵陈蒿361.9mm,均高于同期降水量.苜蓿和茵陈蒿初期、中期和后期的KC分别为0.48、0.54、0.42和0.58、0.67、0.62,柠条初期和中期的KC为0 45、0.57,均高于当地典型农作物谷子的KC. 相似文献
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中国西北干旱区蒸散发时空动态特征 总被引:21,自引:9,他引:12
利用MODIS ET数据集中2000—2014年的地表实际蒸散发量产品,运用变异系数、Theil-Sen median趋势分析与MannKendall检验和Hurst指数法,研究了中国西北干旱区蒸散发的空间格局、不同维度的空间异质性和时间变化特征及未来趋势预测。结果表明:(1)2000—2014年全区蒸散发量总体较小,蒸散发量小于200 mm的区域占总面积的38.329%。在空间上ET自山区向两侧平原减少,不同土地覆盖的ET大小为:林地农用地草地稀疏植被。受降水和土地覆盖的综合影响,ET的高值区(400 mm)主要在降水丰富的山区林地和草地,而低值区(200 mm)主要在降水较少的平原稀疏植被区和草地。(2)近15年全区蒸散发变异程度不明显,以相对较低的波动变化为主。各亚区内波动较低区域的比例为:北疆天山祁连山内蒙西部河西走廊南疆。(3)15年间全区年均蒸散发量呈波动变化,总体有微弱的减小趋势,变化率为-0.9348 mm/a。基于像元尺度的分析也表明全区ET以减小的变化趋势为主,但各亚区的减小程度各异:天山内蒙西部河西走廊北疆祁连山,仅南疆有增加趋势。(4)全区ET的Hurst指数均值为0.689,Hurst指数大于0.5的范围所占比例为80.033%,未来全区蒸散发的变化趋势以持续性减小为主。其中22.003%区域的变化趋势无法确定。未来各亚区ET的减少趋势为:内蒙西部天山河西走廊北疆祁连山南疆。 相似文献
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陆面蒸散发在气候调节和维持区域水量平衡中起关键作用.量化蒸散发及其各组分项,对深刻揭示干旱半干旱地区的生态水文过程具有重要意义.本研究基于科尔沁沙地流动半流动沙丘2017年生长季气象监测系统的原位监测数据,利用Shuttleworth-Wallace(S-W)模型对沙丘蒸散发进行模拟,在此基础上,对蒸散各组分进行拆分,并利用涡度相关对模拟蒸散发值进行验证.结果表明: 整个生长季模型模拟蒸散发值为308 mm,涡度相关实测值为296 mm,偏差较小,证明S-W模型适用于该地区的蒸散发模拟.蒸散发整体呈生长旺盛期>生长后期>生长初期,分别为192、71和45 mm,分别占总量的62.3%、23.1%和14.6%.日尺度上模型模拟值与实测蒸散发值一致性较高,模型模拟精度大体表现为: 晴天>阴天>雨天,且阴雨天模型模拟值较涡度相关实测值偏低.经拆分,土壤蒸发和植被蒸腾分别为176和132 mm,分别占总量的57.1%和42.9%,表明沙地水分利用效率较低.持续干旱和降水后,蒸散发规律明显不同,且土壤蒸发对降水的敏感性强于植被蒸腾. 相似文献
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温带森林生态系统水热通量在多时间尺度上受各种生物物理因子的影响。该研究假设这些因子对水热通量的影响机制具有时间尺度分异性, 通过涡度相关法(EC)于2019年全年对北京松山典型天然落叶阔叶林生态系统蒸散发(ET)、显热通量(H)、潜热通量(LE)、土壤热通量(G)、饱和水汽压差(VPD)、空气温度(Ta)、光合有效辐射(PAR)、归一化植被指数(NDVI)及10 cm深度土壤水分(VWC)等要素进行原位连续监测, 使用小波分析的方法分析了日、季节尺度上生物与非生物因子对生态系统能量分配与水汽交换的调控机制。主要研究结果: 2019年松山天然落叶阔叶林生态系统年均波文比(β)为1.53。ET具有明显的季节变化特征, 从第100天开始逐渐增加, 7月达到峰值, 第300天下降到最低水平。ET最大日累计值为5.01 mm·d-1, 年累计值为476.2 mm, 年降水量为503.3 mm。在日尺度上水热通量与VPD间滞后时间最短, 为3.36 h。在季节尺度上与PAR间滞后时间最短, 为8天。季节尺度上PAR通过VPD来对ET造成间接影响, 而对β造成直接影响。该研究发现不同时间尺度上水热通量与环境因子间的时滞关系, 为选择模型在不同时间尺度下北方温带落叶阔叶林生态系统过程的最佳输入参数提供科学支持。 相似文献
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淮河流域蒸散发时空变化与归因分析 总被引:1,自引:0,他引:1
蒸散发(Evapotranspiration,ET)是联结土壤-植被-大气过程的纽带,对理解地表水热平衡至关重要。因此,量化分析ET时空变化特征、揭示其主要控制因子对区域用水管理和农业生产十分重要。利用遥感数据和气象数据,基于BEPS模型估算了1981-2019年的淮河流域ET,分析了该区域ET时空分布特征,并通过敏感度系数和贡献率方法对该区域的ET多年变化特征进行了归因分析,最后借助数值实验方法深入探究影响特湿润年(2003年)ET较低的主要原因。结果表明:(1)1981-2019年淮河流域多年平均ET为549.83 mm,其中夏季ET占全年ET的比值达到47.63%;1981年以来区域ET整体呈极显著上升趋势(4.41 mm/a,P<0.01);季节上,除冬季外,其他三个季节的ET增幅均呈显著性增加(P<0.05),四季增幅速率大小依次为:夏季>春季>秋季>冬季;空间上,中东部和南部ET较高,重心模型显示ET高值区域呈显著的由北向南的移动趋势;(2)归因分析结果表明,淮河流域ET对气温变化最敏感,其次为相对湿度、太阳总辐射、叶面积指数(LAI)和降水,但ET对LAI的正敏感性逐渐增强导致LAI的显著升高对流域ET年际变化贡献最大(44.5%),其次是气温的升高(25.93%);同时,LAI是春、夏、秋三季ET变化的主导因素,气温是冬季ET变化的主导因素;(3)数值实验显示高相对湿度是引起特湿润年(2003年)ET明显偏低的最主要因素,这与导致长时间序列ET变化的原因不同。因此,建议今后加强极端气候条件下ET变化的归因分析,为更有效地应对全球气候变化提供决策服务。研究结果能够为认识淮河流域环境变化对水循环影响及合理分配区域水资源提供科学参考。 相似文献