流域水碳过程耦合模拟——WaSSI-C模型的率定与检验

在复杂的气候变化条件下, 利用水碳耦合模型进行生态水文学研究成为主要的研究手段和途径。该文以杂谷脑河上游流域为例, 在确定生态水文模型WaSSI-C模拟尺度的基础上, 探讨水碳耦合模型在中国西南湿润地区的适用性。杂古脑河上游流域位于岷江上游, 隶属于长江流域。在分析和讨论了模型结构和机理的基础上, 分别对模型蒸散和融雪计算进行了补充改进, 以提高模型的适用性。将1988-1996年作为模型的率定期, 1997-2006年作为模型的验证期, 分别在率定期和验证期利用实测的径流数据和中分辨率成像光谱仪数据的总初级生产力、蒸散(ET)数据, 对模拟结果进行对比验证。并利用决定系数(R²)和Nash-Sutcliffe效率系数(NS)两个指标对模拟效果进行评价。流域总径流率定期和验证期对比验证的R²分别为0.86和0.78; NS分别为0.82和0.67。总生态系统生产力和ET验证期的R²分别为0.89和0.78。可见模型模拟结果的两个评价指标都处于较为理想的区间内, 说明WaSSI-C模型在研究区内具有较好的适用性。并对模型的蒸散计算方法进行了讨论, 在此基础上提出了模型中存在的问题和改进的方向。     

浑太森林流域径流过程模拟

基于浑河与太子河上游1998-2007年北口前站和南甸峪站水文数据以及清原、新宾和本溪县气象站点同期气象数据,应用DHSVM分布式水文模型模拟浑太流域的水文过程,验证模型的科学适用性,并提供最敏感模型参数的参考值.结果表明：浑河源区月径流模拟的Nash-Suttclife系数(E值)在率定期(1998-2002年)和验证期(2003-2007年)分别达到0.9675和0.8957,较好重现了研究区的月径流过程.太子河上游流域的年、月径流模拟值的E值均大于0.6,说明模型在浑太流域有较好的适用性、率定的参数方案有良好的可靠性.本文为无站点观测资料的流域水文研究建立了一个坚实的框架,并构建了合理的参数方案.     

石羊河流域水分利用效率及其对饱和水汽压差的响应

水分利用效率(WUE)是叶片通过光合作用调节水分生理过程的指标,是联系生态系统碳循环与水循环关系的关键,反映了植被生态系统对立地环境快速调整和资源的变化适应策略。基于卫星遥感和地面观测数据,利用光能利用率模型和蒸散发经验估算模型,模拟石羊河流域2000—2019年植被总初级生产力(GPP)和蒸散发(ET)数据,估算2000—2019年不同植被类型的WUE空间分布特征,研究GPP/ET/WUE与饱和水汽压差(VPD)的相关性,探讨干旱区不同类型植被对水分利用及胁迫的适应策略。结果表明：(1) 2000—2019年石羊河流域植被WUE、GPP和ET的平均值分别为0.80 gC m^-2 mm^-1、256.52 gC/m²和302.52 mm,其三者的空间分布特征表现为“南高北低”,即由流域源头至下游逐渐减少的空间分布。(2)近20年内,流域内WUE、GPP和ET的变化率的平均值分别为0.017 gC m^-2 mm^-1 a^-1,6.99 gC m^-2     

基于最优性原理的普适性碳水通量耦合估算方法研究

陆地生态系统碳、水通量估算是地球系统科学研究的基础和重要内容之一。当前部分碳、水通量模型在外推的过程中受到参数化结构和特征参数的限制,难以提升应用范围和结果精度。以生态水文最优性原理为理论工具,将基于该原理构建的C3植物普适性生产力模型P model推广至C4植物;在此基础上结合植物气孔行为的环境响应规律和水碳耦合原理,发展具有普适性的碳水通量耦合估算方法,协同计算我国总初级生产力(GPP, Gross Primary Production)和蒸散(ET, Evapotranspiration)。基于ChinaFLUX数据集的站点尺度验证结果表明,基于P model发展的的GPP和ET普适性估算方法精度表现良好：GPP估算结果与地面观测相比,相关系数R~2=0.61,均方根误差RMSE=2.1gC/d,拟合斜率0.96;ET估算结果相关系数R~2=0.66,RMSE=0.85mm/d,拟合斜率1.04。基于Google Earth Engine云平台实现了全国尺度GPP和ET计算,模拟结果与遥感太阳诱导叶绿素荧光观测、同类ET产品相比具有合理的空间分布,表明基于最优性原理构建的普适性碳...     

气候和流域特征变化对淮河流域地表水文过程的影响

定量认识和理解气候与流域特征变化对淮河流域地表水文过程的影响,可以为科学管理淮河流域水资源提供重要的理论参考和技术支撑。评估了多控制因子联立求解归因方法的适用性,以此量化了淮河流域气候和Budyko参数n对不同年代蒸散发(ET)、径流变化(较基准期1961—1980年)的贡献,并且进行了归因分析,结果表明：1)多控制因子联立求解法可以准确有效地分离气候和参数n对ET和径流变化的贡献。2)在气候和参数n变化的共同影响下,20世纪80年代、90年代的ET和径流在沂沭泗河各水文分区均呈减小趋势,而在上游和中游各水文分区的变化则表现出明显的时空差异性。3)就各年代控制ET变化的主要因子,多数水文分区为参数n,其次为降水和潜在蒸散发(PET),分别集中在沂沭泗河地区和淮河上游。20世纪80年代,中游水文分区径流变化的主控因子为PET,其他水文分区则多为降水;而20世纪90年代和21世纪初多数水文分区的主控因子为参数n,其次为降水。总之,控制淮河流域ET和径流变化的物理机制具有明显的空间差异和年代际变化特征。     

黑河流域高寒草甸生态系统水分收支及蒸散发拆分研究

水分收支是对水循环要素降水、蒸发蒸腾、径流以及土壤贮储水量变化等的定量刻画,对水资源的可持续开发及利用至关重要。基于黑河流域阿柔观测站2014和2015年水文气象观测数据,运用水量平衡理论,定量的评估了高寒草甸生态系统的水分收支动态,并结合双源模型对高寒草甸生态系统蒸散发(植被蒸腾和土壤蒸发)进行拆分及评价。研究结果表明(1)在生长季(5—9月)植被蒸腾是高寒草甸生态系统主要的耗水形式,2014和2015年生长季平均蒸散比(T/ET)分别为0.74和0.79;(2)土壤水分的剧烈变化主要发生在0—40 cm处,且受冻融过程影响显著;(3)在降水较多的年份(2014)高寒草甸生态系统水分收支基本平衡,且不受冻融影响的月份(6—9)有地表径流产生约42 mm;在正常年份(2015),生态系统呈现水分亏缺,亏缺量约为134 mm,6—9月约亏缺26 mm;(4)模型估算蒸散发(ET)与实测蒸散发具有很好的一致性,相关系数可达0.90,敏感性分析表明模型输入变量对蒸散发(ET)及蒸散比(T/ET)产生的误差较小,双源模型可以很好地实现对高寒草甸生态系统蒸散发(ET)的拆分。     

基于SWAT模型的祁连山区最佳水源涵养植被模式研究——以石羊河上游杂木河流域为例

以西北干旱区祁连山系杂木河流域为研究区,应用分布式水文模型(SWAT)对该流域的径流进行模拟研究,探讨了流域尺度和微地形尺度7种不同植被组合模式下水文响应特征。结果表明:流域尺度上,单一植被模式在水分收支各分支中能够明显加大流域总蒸散发量,减少流域出山径流量,增加流域的水分蓄变量,为水资源的可持续供给带来时间变异;组合模式明显改善流域水分收支比例,适度减弱流域蒸散发量,增加流域出山径流,为水资源可持续供给提供恒量保证,减弱局地的水资源时间变异程度;微地形尺度上,各种景观类型的水文效应随着海拔高度变化基本一致,径流深随着海拔高度的增加而减小,蒸散发随着海拔高度的增加而增加。不同高度分级中,植被组合模式的不同导致在不同坡度条件下水文效应差异显著,40°坡度是水文效应变化规律发生变化的一个拐点。基于上述分析,提出祁连山区最佳水源涵养效应的生态模式。     

基于Budyko假设的潮河流域气候和植被变化对实际蒸散发的影响研究

由于参数较少且具有明确的物理学意义,基于水热平衡理论的Budyko假设常用于定量分析以及评价气候变化和植被变化对实际蒸散发的影响,对研究流域水量平衡和能量分配具有重要意义。依据位于我国北方密云水库上游的潮河流域1961—2015年的水文气象数据,选取了4种基于Budyko假设的模型来研究潮河流域水热耦合平衡关系,确定了该流域最适用模型以及模型参数最优值,并且采用情景设置法分析了流域实际蒸散发对气候以及植被变化的响应。结果表明:(1)与经典Budyko模型相比,采用流域下垫面参数修正的Budyko模型计算实际蒸散发的精度更高。其中,傅抱璞模型精度最高,决定系数、相对误差、纳什效率系数和均方根误差分别为0.85、4.30%、0.82和27.66 mm;(2)对傅抱璞模型下垫面参数ω进行优化,确定适用于潮河流域的模型参数取值为2.54,优化后的傅抱璞模型能够更好地反映流域实际蒸散发的变化特征;(3)情景模拟表明,气候变化和植被变化的共同作用导致潮河流域实际蒸散发的上升。其中,气候变化是引起流域蒸散发变化的主要驱动因素。     

SWAT模型辅助下的生态恢复水文响应——以陇西黄土高原华家岭南河流域为例

生态环境问题受到了日益广泛的关注,生态恢复也在各地蓬勃开展,但生态恢复工程的开展迫切需要相关理论研究的指导.采用假定生态恢复情景的方法,在遥感和地理信息系统的支持下,利用分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool)对陇西黄土高原的典型流域--华家岭南河流域进行了多种生态恢复情景模型的设计,并模拟了不同生态恢复情景下径流和蒸散发的响应情况.得出:在南河流域草地比森林植被涵养水源的作用更强,模拟年均径流深比林地低9.1%,而蒸散发却高2.2%,所以南河流域生态恢复过程中种草是十分必要的.结果同时表明,应用SWAT模型进行流域尺度的生态恢复水文响应研究是可行高效的.     

长江上游森林影响流域水文过程模拟分析

用森林流域水文模型(FCHM)模拟分析长江上游森林植被变化下的平通河流域和刘家河流域森林水文过程。可知随着两个流域森林覆盖率(FR)的提高,林冠截留量的增加和土壤入渗能力的改善,使得径流成分比例也随之发生变化,地表径流Rf逐渐减少,快速流转换为慢速流,因此延迟了流域降水汇流时间,洪峰流量得以削减。以平通河为例,当该流域全部被森林覆盖以后,则流域百年一遇的设计洪水标准可由非森林地时的4520m3/s降到3380m3/s,因此森林的存在可大大提高流域的防洪能力;而两个流域又由于区域结构等条件的不同,使得流域径流成分所占比例不同。其中平通河流域径流成分主要以浅层径流Rs和深层径流Rp为主,而刘家河流域径流成分主要以壤中流Ri为主,且都随森林覆盖的增加而有所增加。不同的径流成分为流域蒸散发带来了不同的水分条件,因此流域蒸散发量随着森林覆盖率的增加各有不同的变化趋势。其中平通河流域随着森林覆盖率的增加,流域蒸散发总量将由非森林地时候的373.3mm减少至289.3mm,根据水量平衡原理,该流域径流总量则会增加,呈流域径流正效应(23.7%);而后者流域则相反,随着森林覆盖率的增加,流域蒸散发总量反而会逐步增加,则流域径流总量会随之减少,呈流域径流负效应(-8.6%)。     

LUCC及气候变化对澜沧江流域径流的影响

运用SWAT模型,通过设置不同情景,定量分析了澜沧江流域土地利用与土地覆被变化(Land Use and Land Cover Change,LUCC)和气候变化对径流的影响,并结合RCP4.5、RCP8.5两种排放情景对流域未来径流的变化进行预估。结果表明:SWAT模型在澜沧江流域径流模拟中具有很好的适用性,率定期和验证期的模型参数R~2分别达到0.80、0.74,Ens分别达到0.80、0.73;从土地利用变化方面考虑,流域内的农业用地转化为林地或草地,均会导致径流量的减少,而林地转化为草地则会引起径流量的增加,农业用地、林地、草地三者对径流增加贡献顺序为农业用地草地林地,从气候变化方面考虑,流域内的径流量与降雨量成正比,与气温成反比;2006—2015年间澜沧江流域气候变化引起的月均径流减少幅度强于LUCC引起的月均径流增加幅度,径流变化由气候变化主导;在RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下,2021—2050年间澜沧江流域的径流均呈增加趋势,这与1971—2015年间流域实测径流的变化趋势相反。     

Estimating Vegetation Primary Production in the Heihe River Basin of China with Multi-Source and Multi-Scale Data

Estimating gross primary production (GPP) and net primary production (NPP) are significant important in studying carbon cycles. Using models driven by multi-source and multi-scale data is a promising approach to estimate GPP and NPP at regional and global scales. With a focus on data that are openly accessible, this paper presents a GPP and NPP model driven by remotely sensed data and meteorological data with spatial resolutions varying from 30 m to 0.25 degree and temporal resolutions ranging from 3 hours to 1 month, by integrating remote sensing techniques and eco-physiological process theories. Our model is also designed as part of the Multi-source data Synergized Quantitative (MuSyQ) Remote Sensing Production System. In the presented MuSyQ-NPP algorithm, daily GPP for a 10-day period was calculated as a product of incident photosynthetically active radiation (PAR) and its fraction absorbed by vegetation (FPAR) using a light use efficiency (LUE) model. The autotrophic respiration (Ra) was determined using eco-physiological process theories and the daily NPP was obtained as the balance between GPP and Ra. To test its feasibility at regional scales, our model was performed in an arid and semi-arid region of Heihe River Basin, China to generate daily GPP and NPP during the growing season of 2012. The results indicated that both GPP and NPP exhibit clear spatial and temporal patterns in their distribution over Heihe River Basin during the growing season due to the temperature, water and solar influx conditions. After validated against ground-based measurements, MODIS GPP product (MOD17A2H) and results reported in recent literature, we found the MuSyQ-NPP algorithm could yield an RMSE of 2.973 gC m^-2 d^-1 and an R of 0.842 when compared with ground-based GPP while an RMSE of 8.010 gC m^-2 d^-1 and an R of 0.682 can be achieved for MODIS GPP, the estimated NPP values were also well within the range of previous literature, which proved the reliability of our modelling results. This research suggested that the utilization of multi-source data with various scales would help to the establishment of an appropriate model for calculating GPP and NPP at regional scales with relatively high spatial and temporal resolution.     

Modelling Seasonal and Inter-annual Variations in Carbon and Water Fluxes in an Arid-Zone <Emphasis Type="Italic">Acacia</Emphasis> Savanna Woodland, 1981–2012

Changes in climatic characteristics such as seasonal and inter-annual variability may affect ecosystem structure and function, hence alter carbon and water budgets of ecosystems. Studies of modelling combined with field experiments can provide essential information to investigate interactions between carbon and water cycles and climate. Here we present a first attempt to investigate the long-term climate controls on seasonal patterns and inter-annual variations in water and carbon exchanges in an arid-zone savanna-woodland ecosystem using a detailed mechanistic soil–plant–atmosphere model (SPA), driven by leaf area index (LAI) simulated by an ecohydrological model (WAVES) and observed climate data during 1981–2012. The SPA was tested against almost 3 years of eddy covariance flux measurements in terms of gross primary productivity (GPP) and evapotranspiration (ET). The model was able to explain 80 and 71% of the variability of observed daily GPP and ET, respectively. Long-term simulations showed that carbon accumulation rates and ET ranged from 20.6 g C m^?2 mon^?1 in the late dry season to 45.8 g C m^?2 mon^?1 in the late wet season, respectively, primarily driven by seasonal variations in LAI and soil moisture. Large climate variations resulted in large seasonal variation in ecosystem water-use efficiency (eWUE). Simulated annual GPP varied between 146.4 and 604.7 g C m^?2 y^?1. Variations in annual ET coincided with that of GPP, ranging from 110.2 to 625.8 mm y^?1. Annual variations in GPP and ET were driven by the annual variations in precipitation and vapour pressure deficit (VPD) but not temperature. The linear coupling of simulated annual GPP and ET resulted in eWUE having relatively small year-to-year variation.     

黄河流域植被格局变化对水分利用效率的影响

黄河流域横跨3个气候带,是全球人类活动最为强烈的地区之一,特殊的地理位置和复杂的下垫面导致其碳-水循环过程较为复杂。研究黄河流域碳水循环不仅是区域水资源利用的基础,也是实现气候变化条件下双碳目标的关键。水分利用效率(WUE)作为表征碳水过程的重要指标,可用于反映生态系统碳水耦合规律及其相互作用关系。基于此,利用全球陆表特征参量数据(GLASS)的净初级生产力(NPP)和蒸散(ET)产品以及中国逐年土地利用与覆盖数据集(CLUD-A),分析了黄河流域植被格局变化背景下WUE在1990—2018年的时空变化特征及其驱动力。结果表明：(1)黄河流域全域WUE在29 a的均值处在0.18—1.53 g C/kg H₂O之间,存在明显的空间异质性,上游地区WUE明显高于中下游地区,分别在0.66—0.92 g C/kg H₂O和0.43—0.62 g C/kg H₂O之间波动,二者均存在波动上升态势。(2)黄河流域全域WUE在以2000年为中间点的10 a的增速达到近29 a的峰值,流域植被格局变化所带来的流域内NPP与ET变化速...     

长江流域陆地植被总初级生产力时空变化特征及其气候驱动因子

长江流域是我国重要的工农业生产区和生态安全屏障。深入开展长江流域陆地植被总初级生产力（GPP）时空变化特征和驱动因子研究,对了解变化环境下区域植被生长状况和生物固碳能力、掌握生态环境质量具有重要意义。基于MODIS GPP遥感数据产品、土地利用和气象观测数据,采用趋势分析和偏相关分析法,系统研究了2000-2015年间长江流域陆地植被GPP时空变化特征,探讨了不同二级水资源区内气候因子对GPP变化影响的空间差异,揭示了不同土地利用类型GPP变化特征以及气候因子作用。结果表明：1）长江流域陆地植被覆盖区GPP在0.3-2765 gC m^-2 a^-1之间,均值约990.46 gC m^-2 a^-1,多年平均GPP总量为1.735 P gC;2）近年来,长江流域GPP呈不显著上升趋势,趋势率为2.39 gC m^-2 a^-1。空间上,GPP上升区和下降区分别占总流域面积的68%和32%。各二级水资源区内,除了洞庭湖流域和太湖流域GPP呈下降趋势外,其他区GPP均呈上升趋势;3）不同土地利用类型GPP均值在198.50-1276.90 gC m^-2 a^-1之间。各土地利用类型中除水田GPP呈微弱下降外,其他均呈上升趋势,尤其是高、中、低覆盖度草地GPP上升趋势较为显著;4）不同气候因子对植被GPP变化的影响程度在不同二级水资源区、不同土地利用类型间均存在一定差异,但就长江流域整体而言,GPP年际变化受温度影响显著,其次是蒸发,而降水等其他气候因子的影响不大。     

气候与土地利用变化下宁夏清水河流域径流模拟

气候和土地利用变化是影响水资源变化最直接的因素。应用SWAT模型对干旱半干旱区小流域宁夏清水河流域径流进行多情景模拟预测,以历史气候要素变化趋势和CA-Markov模型分别设置未来气候和土地利用变化情景,以决定系数R2和Nash-Sutcliffe模型效率系数Ens(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient)来衡量模拟值与实测值之间的拟合度,并评价模型在清水河流域的适用性。结果表明,韩府湾站在校准期和验证期的R~2分别为0.80和0.71,Ens分别为0.77和0.69,泉眼山站在校准期和验证期的R2分别为0.66和0.63,Ens分别为0.62和0.56,表明构建的SWAT模型可以用于清水河流域的径流模拟。对未来气候和土地利用变化情景下径流的模拟结果显示,径流变化主要由降水变化主导,降水减少和气温升高的综合作用对流域径流变化影响最为显著;由于耕地和建设用地的增加,未来3种土地利用情景下流域径流量将均会呈现明显增加变化。与2010年相比,到2020年,自然增长情景流域径流将增加17.04%,林地保护情景径流将增加14.44%,规划情景径流将增加13.98%;综合降水、气温和土地利用的结合变化情景显示,未来流域径流将会有不同程度的下降,规划情景和气候变化的结合情景的径流下降最为明显,而有意增大林地和加强生态保护的林地保护情景对减缓流域径流下降具有一定作用。在气候变化的大背景下,根据水资源利用管理目标,可通过调整流域管理措施,特别是土地利用变化和改善区域小气候来减缓气候变化对流域水资源的负面效果,以此来改善流域径流和生态环境状况。     

Extending the range of applicability of the semi‐empirical ecosystem flux model PRELES for varying forest types and climate

Applications of ecosystem flux models on large geographical scales are often limited by model complexity and data availability. Here we calibrated and evaluated a semi‐empirical ecosystem flux model, PREdict Light‐use efficiency, Evapotranspiration and Soil water (PRELES), for various forest types and climate conditions, based on eddy covariance data from 55 sites. A Bayesian approach was adopted for model calibration and uncertainty quantification. We applied the site‐specific calibrations and multisite calibrations to nine plant functional types (PFTs) to obtain the site‐specific and PFT‐specific parameter vectors for PRELES. A systematically designed cross‐validation was implemented to evaluate calibration strategies and the risks in extrapolation. The combination of plant physiological traits and climate patterns generated significant variation in vegetation responses and model parameters across but not within PFTs, implying that applying the model without PFT‐specific parameters is risky. But within PFT, the multisite calibrations performed as accurately as the site‐specific calibrations in predicting gross primary production (GPP) and evapotranspiration (ET). Moreover, the variations among sites within one PFT could be effectively simulated by simply adjusting the parameter of potential light‐use efficiency (LUE), implying significant convergence of simulated vegetation processes within PFT. The hierarchical modelling of PRELES provides a compromise between satellite‐driven LUE and physiologically oriented approaches for extrapolating the geographical variation of ecosystem productivity. Although measurement errors of eddy covariance and remotely sensed data propagated a substantial proportion of uncertainty or potential biases, the results illustrated that PRELES could reliably capture daily variations of GPP and ET for contrasting forest types on large geographical scales if PFT‐specific parameterizations were applied.