南京信息工程大学应用气象学院气象灾害预报预警与评估协同创新中心
- 作品数：24 被引量：117H指数：6
- 相关机构：杭州电子科技大学生命信息与仪器工程学院安徽大学电子信息工程学院中国科学院青藏高原研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金中国气象局气候变化专项中国科学院国际合作局对外合作重点项目更多>>
- 相关领域：环境科学与工程农业科学天文地球自动化与计算机技术更多>>
- 1961-2018年内蒙古6级及以上大风日数时空变化特征被引量：6
- 2021年
- 研究大风日数变化对区域气候变化、防灾减灾和风能开发具有重要意义。基于1961—2018年内蒙古及周边地区85个气象观测站的大风资料,采用统计方法对内蒙古地区大风日数时空分布特征进行分析。结果表明:(1)58 a来,内蒙古大风日数总体呈显著减少趋势,气候倾向率为-16.52 d·(10a)^(-1)。各季节中春季大风日数最多,占全年大风日数的44.30%,且减少最显著[-6.24 d·(10a)^(-1)];各级大风中6级大风日数最多,占总大风日数的80.93%,且减少最显著[-11.99 d·(10a)^(-1)]。(2)内蒙古地区大风日数空间分布呈中部多、东北西南少的格局。大风日数发生较多的地区分布在锡林郭勒盟、乌兰察布市与赤峰市,较少的地区分布在鄂尔多斯市和呼和浩特市。(3)6级和7级大风日数多集中在中部市/盟,8级及以上大风日数分布在西部与东部市/盟,各市/盟均表现为减少趋势,乌兰察布市气候倾向率最大,为-5.49 d·(10a)^(-1),呼和浩特市最小,仅-0.01 d·(10a)^(-1)。
- 邢丽珠张方敏张方敏李云鹏
- 关键词：大风日数气候倾向率
- 1961—2018年内蒙古生长季昼夜降水气候特征被引量：9
- 2020年
- 基于1961—2018年内蒙古地区103个气象观测站的逐日地面降水资料,运用趋势分析、Mann-Kendall检验和小波分析方法,分析过去58 a间内蒙古生长季昼夜降水量和降水日数时空分布特征,为未来内蒙古农业发展和生态修复工程的开展提供科学指导。结果表明:(1)内蒙古地区生长季多年平均昼降水量和昼降水日数总体上多于夜降水量和夜降水日数,且月份特征差异显著。昼夜降水量和日数均存在不同的周期变化特征,但区域昼夜降水总量基本没变,昼夜降水日数呈减少趋势。(2)内蒙古地区生长季平均年降水量和降水日数空间分布均呈现由东北向西北均匀递减的特征,但是在内蒙古中南部和东部昼降水量对日降水量贡献高,昼夜降水量差值和昼夜降水日数差值大,在西部昼夜降水量和降水日数差异小。(3)生长季昼夜降水量空间变化相似,即中部下降,西部和东北部增加。但是昼夜降水日数空间变化差异较大,昼降水日数在西部基本不变,在中部和东北部基本呈下降趋势,而夜降水日数在中西部和东北西部呈增加趋势,在东南至东北部呈下降趋势。
- 申露婷张方敏张方敏李云鹏
- DNDC模型在稻田水肥管理中的应用研究进展
- 2024年
- 稻田生态系统是重要的碳库,它具有碳源和碳汇双重功能。充分发挥稻田碳汇功能对推进低碳绿色农业生产方式和保障农业可持续发展具有重要意义。稻田水肥管理模式很大程度上影响了温室气体的排放和稻田碳固存能力。本文综述了近年来DNDC模型在稻田水肥管理中的应用研究进展。从稻田生态系统固碳减排角度出发,总结了稻田水肥管理措施对温室气体CH4和N2 O排放、土壤碳库和作物生产固碳的影响,评价了不同稻田轮作模式的固碳减排效应,并展望了DNDC模型在未来稻田生态系统的应用前景。研究结果将为未来稻作生产固碳减排,实现农业生产可持续发展提供理论参考。
- 万佳静景元书吉梦宇孙琪娜
- 关键词：农田
- 生态工程对科尔沁沙地主要生态服务功能的影响被引量：1
- 2021年
- [目的]研究生态工程实施下科尔沁沙地主要生态服务功能的变化特征,为该区今后生态保护建设提供科学依据。[方法]运用已有的生态服务评估方法定量评估了2001—2018年科尔沁沙地固碳量、水源涵养及水土保持服务功能的时空变化情况。[结果](1)科尔沁沙地土地利用类型主要以耕地、林地和草地为主,生态工程实施期间,林地、耕地面积分别增加8 448 km^(2),3 280 km^(2),草地面积减少12 639 km^(2);(2)科尔沁沙地固碳量稳步增长,林地和耕地的固碳量均增加,草地的固碳量减小,但草地固碳量依然最高;(3)科尔沁沙地水源涵养量呈先增加后略微减少的趋势,所有土地类型中林地水源涵养量持续升高;(4)科尔沁沙地水土保持量持续上升,约增加1.38×10^(7) t,林地水土保持量增加最显著。受地势的影响,区域水土保持总量呈西高东低的分布特征。[结论]科尔沁沙地生态工程建设效果良好,创造了显著的生态效益。
- 张钤张方敏卢琦李云鹏翁升恒韩典辰
- 关键词：生态工程固碳量水源涵养水土保持
- 福建省生态系统碳汇服务功能价值总量估算及其时空演变
- 2024年
- 基于生态系统模型和多源数据评估2000—2020年福建省生态系统的碳汇价值及总量的时空演变过程,并分析了不同土地利用类型碳汇价值的差异。结果表明,①碳汇价值方面,年平均值为2.09万元/km^(2),并呈显著上升趋势,混合农田的增速最快,高值区位于龙岩市中东部、漳州市北部及泉州和莆田市交界处。②碳汇价值总量方面,年平均值为22.99亿元,呈显著上升趋势,常绿阔叶林的增速最快。建瓯市、尤溪县和漳平市的碳汇价值总量较高。③常绿阔叶林的碳汇价值最高,其次是混交林和常绿针叶林,碳汇价值总量占比排序:常绿阔叶林>有林草地>稀树草地。
- 翁升恒姜冬昕李丽纯张玉琴潘卫华潘卫华
- 关键词：生态系统
- 基于种植结构的安徽省气候生产潜力估算及粮食安全气候承载力分析被引量：2
- 2022年
- 面向气候变化下的粮食安全问题,揭示不同作物气候生产潜力对气候变化的响应特征,探讨在特定种植结构下气候条件对粮食安全的承载能力,可为气候资源开发利用和农业生产合理布局提供科学依据。采用逐级订正法和作物生长发育动态参数建立了小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)和水稻(Oryza sativa)等粮食作物气候生产潜力的估算方法,基于作物种植结构和粮食供需关系分析了安徽省气候条件对粮食安全的承载能力。结果表明,安徽省不同作物气候生产潜力的空间分布特征与种植结构格局总体匹配度较好,能够较好发挥各地气候资源优势。气候变化对作物生产潜力产生了一定的不利影响,导致玉米、一季稻、双季晚稻的气候生产潜力显著下降,线性倾向率分别为每10年减少576、231、167 kg·hm^(-2),并且近年来小麦、玉米和一季稻主产区的气候生产潜力不稳定性增强。安徽省粮食潜在生产总量呈北高南低的特征,受种植结构和气候生产潜力的综合作用,不同作物对粮食潜在生产总量的贡献不一,从全省来看,小麦、一季稻、玉米和双季稻的贡献依次为42%、32%、18%和8%。小麦贡献了沿淮淮北地区粮食潜在生产总量的主要部分,占比超过50%,沿江西部则以双季稻为主,而江淮之间和江南地区一季稻的贡献可达60%以上。综合气候生产潜力、粮食供需结构和人口数量等因素,安徽省不同地区气候条件所能承载的人口规模大多超过了现有人口数,相对剩余率总体可达50%以上,但其地域分异显著,空间分布总体呈东北向西南递减的格局。为充分保障粮食安全,在部分超载地区需进一步调整优化粮食供需关系。
- 卢燕宇孙维方砚秋唐为安邓汗青何冬燕
- 关键词：粮食安全人口规模自给率
- 福建省森林植被NEP时空变化及影响因子分析被引量：1
- 2023年
- 不断加剧的气候变化和人类活动增加了区域生态系统碳循环研究的不确定性。净生态系统生产力(NEP)能够定量描述陆地生态系统与大气之间的碳交换量,探究区域生态系统NEP的时空变化及对气象、植被等因子的响应有助于明晰区域生态系统碳收支状况和应对气候变化。基于TEC模型和生态系统呼吸模型评估了福建省森林2000-2020年NEP时空格局,并借助地理探测器和贡献率方法探究了福建省NEP时空变化的主要驱动因子。结果表明:(1)2000-2020年福建省森林多年年均NEP为528 g·m^(-2),呈极显著的增强趋势。空间分布规律为“高值主要分布在福建南部的内陆地区,低值主要分布在中北部和南部沿海地区”,约48.3%的地区NEP呈显著上升趋势,主要分布在福建省的中部偏西南地区,而仅有1.00%的地区呈显著下降趋势;(2)空间分布上,影响福建省森林NEP的空间分异的主要因子为植被、地形和气象要素。归一化植被指数对森林NEP空间分布的影响最大,是影响福建省森林NEP空间分异的主要驱动因子,其次是地形和太阳辐射,高程的最适区间为891-1 491 m,而辐射的最适区间为128-130 W·m^(-2)。与单因子相比,双因子间的相互作用均增强了对NEP空间分布的影响,其中归一化植被指数与太阳辐射的交互作用对NEP解释力最强;(3)时间变化上,气候与植被因子综合解释了福建省森林NEP年际变化的46.7%,其中归一化植被指数的升高是NEP多年变化的主导因素,而气象因子的变化均对NEP的上升趋势起到了负抑制作用,这说明在“双碳”建设时需要有效提高植被对气候变化的适应能力。
- 翁升恒张玉琴姜冬昕潘卫华李丽纯李丽纯
- 遥感与气象数据结合预测小麦灌浆期白粉病被引量：27
- 2016年
- 利用多源数据对区域尺度上小麦白粉病的发生状况准确及时地预报能为农业服务和农业植保等部门提供重要信息,实现小麦白粉病的有效预防。研究利用一景2014年5月6日的landsat8遥感影像提取出植被指数、地表温度(land surface temperature,LST)和影像中各波段反射率特征,同时用2014年3月-5月份的站点逐日地面气象资料计算获得各气象特征,并经过GIS空间插值分析得到相应的空间气象特征。通过Relief算法和泊松相关系数相结合的方式进行遥感和气象特征的筛选,最终得出改进的简单比值指数(modified simple ratio index,MSR)、重归一化植被指数(re-normalized difference vegetation index,RDVI)、3月21日-4月20日总日照时数和4月11日-5月10日大于0.1 mm降雨日数。采用相关向量机(relevance vector machine,RVM)的方法分别用筛选出的遥感、气象数据特征及2种数据特征相结合的方式构建了河北省石家庄市藁城、晋州和赵县3地区小麦灌浆期白粉病的发生预测模型,并对3种不同数据模型进行了验证与评估。试验结果表明,遥感气象数据模型的总体精度达到84.2%,优于遥感数据模型的80.0%和气象数据模型的74.7%。进而得出,相比于单站点准确和空间不连续的气象数据和类型单一的遥感数据,遥感气象数据更适合于区域尺度范围内的作物病虫害发生发展状况的预测研究。
- 马慧琴黄文江景元书
- 关键词：遥感气象相关向量机气象数据小麦白粉病
- 1982—2020年安徽省净生态系统生产力时空格局变化及其成因
- 2023年
- 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%。
- 华朗钦张方敏翁升恒卢燕宇
- 关键词：归因分析贡献率
- 基于RWEQ模型的内蒙古巴彦淖尔市土壤风蚀变化特征及归因分析被引量：16
- 2021年
- 土壤风蚀是干旱半干旱地区面临的主要生态环境问题。基于修正风蚀方程模型(RWEQ)与GIS技术,分析了1980—2018年内蒙古巴彦淖尔市土壤风蚀变化并分析成因。结果表明:(1)研究期间,巴彦淖尔市土壤风蚀模数总体呈下降趋势,多年均值为40.26 t·hm^(-2),10年倾向率为-8.02 t·hm^(-2)。2000年前以中度风蚀为主,2000年以后以微度风蚀为主。(2)空间上,巴彦淖尔市土壤风蚀高值区主要分布在西北部地区,低值区主要分布在南部地区。不同风蚀强度面积占比排序为中度>轻度>强烈>微度>极强烈>剧烈,微度和轻度风蚀面积呈现增大趋势,中度、强烈、极强烈和剧烈风蚀面积均呈现减小趋势。总体上,全区土壤风蚀均呈现下降趋势,西北部下降幅度最大,南部下降幅度最小。(3)内蒙古巴彦淖尔市土壤风蚀主要受风速(u)、温度(Ta)、植被覆盖度(VC)和土壤含水量(sw)影响,u的直接作用最明显,而Ta、VC和sw主要产生间接影响。总体来说,u对巴彦淖尔市土壤风蚀变化的综合决定能力最强,sw的综合决定能力最弱。
- 邢丽珠张方敏邢开成李云鹏卢琦鲁飞飞
- 关键词：土壤风蚀影响因素通径分析
