辽宁省城市热岛强度特征及等级划分

根据气象站资料累积时间、资料连续性、站点位置、城郊站间距离、站点数量、迁站情况,对辽宁省61个气象站进行筛选,并利用选出的城郊代表站的月和年气温数据,分析了辽宁省热岛强度的变化范围及幅度,确定了热岛强度等级.结果表明:辽宁省铁岭站、大连站、鞍山站、朝阳站、丹东站、锦州站6个气象站可作为城市气温的代表站,台安站等18个气象站可作为郊区气温的代表站;1980-2009年,辽宁省6个代表城市的热岛强度年变化不同,除铁岭为微弱下降外,其他5市均表现为上升趋势,铁岭年热岛强度较强,大连年热岛强度较弱;6个代表城市的月热岛强度变化也不同,丹东、锦州、铁岭的月热岛强度呈明显的“U”型分布,6市最大热岛强度均出现在1月,最小热岛强度均出现在5-8月,具有冬季强、夏季弱的特点.6市热岛强度的年、月变化范围分别为0.57～2.15℃和-0.70～4.60℃,年和月热岛强度分别有97.8％和72.3％集中在0.5～2.0℃.辽宁省热岛强度可划分为无、弱、强和极强4个等级.     

芦苇湿地土壤有机碳和全氮含量的垂直分布特征

利用元素分析仪,测定了芦苇湿地不同层次土壤有机碳和全N的变化.结果表明,土壤有机碳、全N及C/N随土壤深度的增加呈下降趋势.对不同月份(7、8、9和10月)而言,有机碳、全N及C/N比累积峰位于不同的土层中.土壤温度、水分及芦苇生长状况是引起分异的重要因子.7、8和10月份芦苇湿地不同层次土壤有机碳与全N呈显著相关(R²=0.73、0.73、0.71),而9月份芦苇湿地不同层次土壤有机碳与全N之间的相关性相对较差(R²=0.41).土壤C/N与土壤有机碳、全N均呈负相关,但C/N与全N的相关性强于土壤有机碳,说明C/N的大小主要决定于全N含量.     

温度和水分对辽河保护区典型湿地土壤氮矿化的影响

为研究辽河保护区湿地土壤的氮矿化特征, 以采自辽河保护区盘锦辽河口国家级自然保护区(滨海湿地)、石佛寺七星湿地公园(库塘湿地)、福德店东西辽河交汇口(河口湿地)的湿地土壤为研究对象, 采用室内模拟试验研究了温度和水分因子对不同类型湿地土壤氮矿化的影响。结果表明: 温度和湿地类型对土壤氨化速率和硝化速率影响极显著(P<0.01), 三种类型湿地土壤的氨化速率均随温度的升高先上升后下降, 而水分、温度和水分的交互作用影响不显著(P>0.05)。温度对土壤氮矿化量和净氮矿化速率的影响均极显著相关(P<0.01), 温度影响表现为: 10℃<20℃<30℃。土壤含水率为60%—90%时, 水分对辽河保护区湿地土壤氨化、硝化和氮矿化的影响并不显著(P>0.05)。30℃时, 土壤硝化速率随水分的增加而呈减少的趋势。湿地类型对土壤硝化速率、氮矿化量和净氮矿化速率的影响为: 盘锦滨海湿地>福德店河口湿地>七星库塘湿地。试验表明在60%—90%水分范围内, 温度升高将明显促进辽河保护区不同类型湿地土壤中氮的矿化过程。     

湿地芦苇植株氮素分布动态特征分析

 湿地植物组织器官氮素变化是湿地氮循环的一个重要环节。对盘锦湿地芦苇(Phragmites australis)植株整个生长季地上和地下不同器官的含氮量进行分析, 结果表明: 芦苇不同器官(叶片、茎秆、根须、根茎)的含氮量差异显著, 总体表现为叶片＞茎秆＞根须＞根茎, 地上器官的含氮量大于地下器官, 且各器官含氮量的高值出现在生育前期。生长期叶片含氮量与累积叶面积指数呈负相关关系, 而成熟期叶片含氮量与叶面积指数呈负相关关系; 根茎含氮量随土壤深度的增加而增加; 根系含氮量与生物量呈线性关系。整个生长季芦苇群落氮库随生长进程逐渐增大, 2005年芦苇地上冠层和地下30 cm以上的氮储量分别为25.76和24.04 g·m^–2。     

基于改进的双作物系数法估算辽河三角洲芦苇湿地蒸散量

以辽河三角洲湿地芦苇群落为研究对象,利用涡动相关通量、小气候梯度要素、群落内水面蒸发量以及芦苇群落生长参数等数据,基于FAO-56模型的双作物系数法,分别计算作物系数K_c、基础作物系数K_(cb)和水面蒸发系数K_w,分析其日变化动态及主导影响因子,建立基于生物因子和环境因子的小时尺度双作物系数模型。结果如下:(1)芦苇生长初期,K_c和K_(cb)的日变化呈现早晚高、中午略低的多峰波动曲线;在快速生长期和稳定生长期,K_c和K_(cb)白天波动幅度较小,早晚波动幅度较大;生长末期,K_c和K_(cb)夜晚波动幅度较大,白天呈现多峰波动曲线;K_w白天较小、夜晚较高,生长初期白天的数值显著高于其他时期。(2)相关分析表明,气温、相对湿度、风速、株高和叶面积指数是K_c、K_(cb)和K_w的影响因子;基于生物因子和环境因子重新构建双作物系数模型,基于改进的双作物系数法模拟芦苇群落蒸散,决定系数R~2达0.894。(3)利用改进的双作物系数模型和FAO-56模型,对辽河三角洲芦苇群落的蒸发与蒸腾过程进行模拟,实现芦苇群落蒸发过程与蒸腾过程的分离,解决了实际观测无法直接获取芦苇群落蒸腾量的问题,同时提高了芦苇群落蒸散的模拟精度。(4)调整了FAO推荐的芦苇单作物系数常数值,调整后的作物系数更适用于辽河三角洲芦苇湿地。