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华北低槽控制下安徽省对流云特征统计分析
1
作者 刘慧娟 黄兴友 黄勇 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第5期2117-2119,2153,共4页
收集2001、2002年5～10月华北低槽控制下安徽省对流云个例，通过分析卫星云图上对流云发生发展过程中云顶亮温、面积、几何形态等特征物理量的变化，来揭示这一天气背景下安徽省的对流云演变特征。结果表明，在华北低槽控制下，对流云... 收集2001、2002年5～10月华北低槽控制下安徽省对流云个例，通过分析卫星云图上对流云发生发展过程中云顶亮温、面积、几何形态等特征物理量的变化，来揭示这一天气背景下安徽省的对流云演变特征。结果表明，在华北低槽控制下，对流云发展过程中最低亮度温度一般在213～263K；红外分裂窗亮温差和红外通道最低亮温值保持着较好的同步变化关系；面积分布上呈现出2高2低的特征；生命期存在1个界限时间区域，界限时间的取值区域与地域息息相关，这方面还有待于更深入的研究。 展开更多
关键词 对流云 演变特征 卫星 安徽省
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1982—2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因 被引量：5
2
作者 华朗钦 张方敏 +1 位作者 翁升恒 卢燕宇 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第17期7237-7251,共15页
净生态系统生产力(NEP)是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS(Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型模拟结果,评估了安徽... 净生态系统生产力(NEP)是定量描述陆地生态系统与大气之间碳交换的重要指标。明确区域尺度NEP的时空格局及主导因子,有助于增强对区域碳循环变化机制的认知。基于BEPS(Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模型模拟结果,评估了安徽省1982-2020年NEP时空格局,分析了安徽省NEP对主要环境植被因子的敏感性,并借助通径分析和贡献率分析探究了影响安徽省NEP时空变化的驱动因子。结果表明:(1)1982-2020年,安徽省多年年均NEP为651.14 gC/m^(2),线性趋势变化率为1.10 gC m^(-2)a^(-1),总体呈显著增加趋势(P<0.01)。在空间上,NEP表现为"南北部较高、中部较低"的分布,显著增加(P<0.05)的区域占52.77%,主要分布在北部和南部,显著减小(P<0.05)的区域占7.11%,主要分布在西部和东南部。NEP重心有显著的北移趋势(P<0.01)。(2)NEP对大气CO_(2)浓度变化最为敏感,对降水变化最不敏感。时间上,NEP对叶面积指数(LAI)(P<0.01)、CO_(2)(P<0.01)和饱和水汽压差(VPD)(P<0.05)的敏感性变化显著增强,对总辐射的敏感性变化显著减弱(P<0.01),对气温和降水的敏感性变化不显著(P>0.05)。空间上,NEP对各因子的敏感性有地区差异性。(3)所选环境植被因子综合解释了NEP 79%的时空变化。LAI与CO_(2)是安徽省NEP时空变化的主导因子,为正贡献,气候因子为次主导因子,为负贡献。空间上,LAI为主导因子的地区主要分布在安徽省北部、中西部的大部分地区,占49.65%,CO_(2)为主导因子的地区主要分布在安徽省西北部与东南部的大部分地区,占44.54%。 展开更多
关键词 净生态系统生产力(NEP) 碳汇 时空变化 归因分析 贡献率 安徽省
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合肥市主城区地表通风潜力研究与应用
3
作者 韩典辰 闫衡 +3 位作者 张方敏 邓汗青 田红 卢燕宇 《气象》 CSCD 北大核心 2023年第5期600-610,共11页
以合肥市主城区为例,采用气象观测数据、卫星遥感数据、地理信息等数据,通过计算天空开阔度、地表粗糙度等城市生态参数,对合肥市主城区通风潜力进行等级划分,并对通风廊道建设提出建议。结果表明,位于合肥市主城区的合肥经济技术开发... 以合肥市主城区为例,采用气象观测数据、卫星遥感数据、地理信息等数据,通过计算天空开阔度、地表粗糙度等城市生态参数,对合肥市主城区通风潜力进行等级划分,并对通风廊道建设提出建议。结果表明,位于合肥市主城区的合肥经济技术开发区和双凤开发区热岛效应较严重,中心区域天空开阔度较差,大部分区域在0.5以下,南淝河沿岸地表粗糙度较小,但其两侧地表粗糙度较大。大部分区域地表通风潜力一般,东南侧靠近巢湖区域和南淝河沿岸通风潜力较高,建筑区域与西北侧区域通风潜力较差。结合合肥市主城区的风向玫瑰图、城市空间热环境分析,构建了四纵两横的六条通风廊道。 展开更多
关键词 城市通风廊道 城市热岛 合肥市主城区 地表通风潜力
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淮河流域稻麦轮作系统CH4通量模拟及减排研究
4
作者 虞晓兰 张方敏 +3 位作者 方砚秋 卢燕宇 张凯迪 倪婷 《农业环境科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期2346-2357,共12页
为研究气候变化下不同管理措施对淮河流域稻麦轮作农田生态系统CH_(4)通量的影响,通过参数率定后的DNDC(DeNitrification-DeComposition)模型,估算了淮河流域历史时期(2000—2020年)及未来(2021—2049年)RCP4.5(中等排放强度情景)和RCP8... 为研究气候变化下不同管理措施对淮河流域稻麦轮作农田生态系统CH_(4)通量的影响,通过参数率定后的DNDC(DeNitrification-DeComposition)模型,估算了淮河流域历史时期(2000—2020年)及未来(2021—2049年)RCP4.5(中等排放强度情景)和RCP8.5(高排放强度情景)两种情景下稻麦轮作农田CH_(4)通量时空分布特征,评估了未来气候变化下多种田间管理措施对流域CH_(4)的减排能力。结果表明:淮河流域历史时期区域CH_(4)通量平均排放强度为125.3 kg·hm^(-2),未来两种情景(RCP4.5和RCP8.5)下区域CH_(4)通量平均排放强度分别为140.5 kg·hm^(-2)和150.5 kg·hm^(-2),总体均呈显著上升趋势(P<0.01)。空间上,未来两种情景下CH_(4)通量空间分布特征相似,均呈现南部和西北部地区CH_(4)通量高,东北部和中西部地区CH_(4)通量低的特征。与基础措施相比,不同施肥量措施均减少了CH_(4)排放,但不同秸秆还田措施提高了CH_(4)排放水平。研究表明,在仅考虑控制淮河流域CH_(4)通量的情况下,秸秆不还田+减量施肥20%是未来气候变化情景下最佳田间管理措施。 展开更多
关键词 稻麦轮作农田 气候变化 CH4通量 DNDC模型 减排措施 秸秆还田
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淮河流域蒸散发时空变化与归因分析 被引量：8
5
作者 翁升恒 张方敏 +2 位作者 卢燕宇 段春锋 倪婷 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第16期6718-6730,共13页
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—2... 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。 展开更多
关键词 淮河流域 蒸散发 时空变化 归因分析 贡献率 数值模拟
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内蒙古半干旱区蒸散估算和归因分析 被引量：5
6
作者 韩典辰 张方敏 +3 位作者 陈吉泉 李云鹏 卢琦 卢燕宇 《干旱区地理》 CSCD 北大核心 2022年第4期1071-1081,共11页
蒸散(Evapotranspiration,ET)是生态系统水循环中的重要一环,决定了生态系统水分和热量传输。从区域尺度对蒸散及其蒸腾(Transpiration,T)和蒸发(Evaporation,E)组分进行量化,认识环境因素对其的影响机制,有助于合理利用、分配水资源,... 蒸散(Evapotranspiration,ET)是生态系统水循环中的重要一环,决定了生态系统水分和热量传输。从区域尺度对蒸散及其蒸腾(Transpiration,T)和蒸发(Evaporation,E)组分进行量化,认识环境因素对其的影响机制,有助于合理利用、分配水资源,为研究气候变化对区域生态系统水文循环的影响提供参考。基于生态系统生产力模拟(Boreal ecosystem productivity simulator,BEPS)模型,验证模型在研究区域的适用性,量化1981—2018年内蒙古半干旱区的ET及其组分的变化情况,并对其进行归因分析。结果表明:经不同数据验证,BEPS模型计算结果能够精确反应研究区域ET及其组分的分布情况和变化趋势。1981—2018年研究区草地、农田和森林多年平均ET分别为278.22 mm、362.50 mm和308.81 mm。E、T和ET多年呈显著上升趋势,上升速率分别为0.42 mm·a^(-1)、0.63 mm·a^(-1)和1.05 mm·a^(-1)。ET与T在全区域内空间分布格局相似,与E相反,ET年际波动主要受到T年际波动的影响。综合影响因子的变化和E、T、ET对因子的敏感性,研究区域草地和农田T和ET以及森林的ET主要受到饱和水汽压差(VPD)和平均气温(TEMP)变化的控制。农田和森林归一化植被指数(Normalized difference vegetable index,NDVI)都呈减小趋势,但森林环境T对NDVI的变化更加敏感,因此负贡献更大。 展开更多
关键词 蒸散 蒸发 蒸腾 BEPS模型 半干旱区
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江淮流域稻麦轮作蒸散特征及其影响因子 被引量：5
7
作者 翁升恒 张方敏 +2 位作者 冯妍 段春锋 童应祥 《节水灌溉》 北大核心 2020年第8期27-33,39,共8页
蒸散(ET)是水分交换的重要过程,对理解地表水平衡至关重要。基于安徽省寿县国家观测站多年的通量和气象数据,分析了江淮流域稻麦轮作作物ET变化特征,并利用通径分析方法分别对冬小麦和水稻ET的影响因子进行辨识。结果表明:①江淮流域稻... 蒸散(ET)是水分交换的重要过程,对理解地表水平衡至关重要。基于安徽省寿县国家观测站多年的通量和气象数据,分析了江淮流域稻麦轮作作物ET变化特征,并利用通径分析方法分别对冬小麦和水稻ET的影响因子进行辨识。结果表明:①江淮流域稻麦轮作田多年均ET年总量为740.3 mm,其中冬小麦、水稻、裸地分别占比40.7、52.3、7.0。冬小麦ET的日均值为1.40 mm/d,在生长季内ET变化表现为弱“双峰型”特征,两峰值分别位于出苗-三叶和开花期。水稻ET的日均值为3.23 mm/d,在生长季内ET变化表现为“单峰型”,峰值位于拔节期。②冬小麦ET主要受净辐射(R-n)和叶面积指数(LAI)影响,R-n的直接作用最明显,而LAI主要通过R-n路径对ET产生间接影响。水稻ET主要受R-n和20 cm土壤体积含水量(VSWC-20)影响,R-n直接作用更明显。对比两种作物,R-n对其ET都起决定性作用,LAI对冬小麦ET作用明显高于水稻,而VSWC-20对水稻ET促进作用明显,对冬小麦ET变化促进作用可以忽略。 展开更多
关键词 江淮流域 蒸散特征 蒸散影响因素 稻麦轮作 通径分析
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基于遥感生态指数的淮河流域生态环境质量时空演化及其驱动因素分析 被引量：7
8
作者 余慧婕 张方敏 +1 位作者 马赫 卢燕宇 《环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期4112-4121,共10页
厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,... 厘清流域生态环境质量的时空演化特征及其对自然环境和人为因素的响应,对流域生态环境政策实施至关重要.利用谷歌地球引擎建立遥感生态指数(RSEI),结合趋势分析、变异系数和Hurst指数对淮河流域2002~2022年的生态质量时空变化进行评价,并运用地理探测器探究RSEI空间分异性的主要驱动因子.结果表明:(1)近21年淮河流域RSEI总体上改善,但呈阶段性上升-下降趋势,其中差和较差等级面积呈减小趋势,中等级面积呈增加趋势,良和优等级面积呈增加趋势.改善面积占比为55.93%,退化面积占比为22.01%.(2)空间分布上,RSEI整体呈现自东向西逐渐变差的分布特征(西北和西南边缘山区除外).东部稳定性较好,西部和中部稳定性较差.未来流域生态质量变化为反持续性,以改善为主.(3)因子探测结果显示,淮河流域RSEI空间分异主要受到植被因子的驱动作用,其次为海拔.双因子间的交互作用增强了对RSEI空间分异的驱动力,其中植被因子和海拔的交互作用对RSEI空间分异的驱动力最强,达到86.3%. 展开更多
关键词 生态环境质量 遥感生态指数(RSEI) 谷歌地球引擎(GEE) 地理探测器
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