植物水分来源季节性变化对区域蒸散发模拟的影响

植物水分来源会随季节变化。在旱季表层土壤水分不充裕时,植物会逐步使用深层土壤水或地下水,而当雨季表层土壤水分充足时,植物主要使用表层土壤水。然而当前的水文模型、陆面模式和气象模型很少考虑这一现象。本文对分布式陆面-水文模型Par Flow.CLM进行改进,引入以能量差为驱动的根系吸水计算方法,分析植物水分来源季节性变化对区域蒸散发模拟的影响。改进后的模型能够较好地模拟区域蒸散量和土壤水动态,并能较好地再现植物对地下水的使用情况。改进模型结果显示,植物使用地下水的时间主要集中在旱季,植物对地下水的使用是植物应对干旱的重要策略之一。对比美国加利福利亚州Tonzi实验站干旱年2008和平水年2009的结果,2008年植物使用地下水时间比2009年长53 d,用量高36%。改进模型和原模型结果对比显示:当蒸散发主要受到能量限制时,两个模型的模拟结果较为一致;但当蒸散发主要受到水量限制时,两个模型在蒸散发和深层土壤水的模拟结果上有显著差异。改进模型考虑了植物水分来源季节性变化对区域蒸散发模拟的影响,并能模拟地下水位降低对植物用水的影响。结果表明:改进模型中植物腾发量比原模型结果高71 mm/a,占全年总腾发量的43%。若忽略植物水分来源的季节性变化,会对区域蒸散量和深层土壤水的模拟产生巨大影响,且这种影响在旱季或干旱半干旱地区更为明显。     

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法

本文分析了SWAT模型和PSO算法的原理,将PSO算法引入SWAT模型中,构建了新的SWAT模型参数自动率定模块,通过在天津蓟运河流域实例研究,发现该方法率定精度较高,收敛速度快,运行结果稳定,整体率定效果优于模型自带的参数率定模块。如果用改进后的模块在Linux平台开展自动率定,可以使模型自动率定效率提高到当前水平的7倍,适用于大型流域或长时间系列模拟。而PSO算法作为一种通用的优化算法,可广泛用于各种水文模型的参数率定。     

天津市非点源污染物空间分布规律研究

对天津市1995—2004年耕地、化肥施用、畜禽养殖、农村人口及城镇径流等进行了统计分析,得到各县(市、区)的非点源污染负荷量,结合土地利用G IS信息,运用空间分布原理得到天津市各县市区不同土地利用类型的非点源污染负荷模数。结果表明:市区、塘沽、大港和汉沽的承载关键污染负荷的土地利用类型是城镇用地,西青、津南、北辰、东丽和武清是农村居民点,其余县(市、区)的主要负荷土地利用类型是水田和旱地,应根据不同的关键负荷类型制定相应的工程与非工程措施进行有效的源头预防和治理。     

一种高效的SWAT模型参数自动率定方法

对于SWAT这种复杂的分布式水文模型，参数率定是模型成功应用的难点和关键。虽然SWAT2005模型中已经有了参数自动率定模块，但其运行效率较低，对于大型流域难以推广。本文研究分析了SWAT模型和PSO算法的原理，将PSO算法引入SWAT模型中，构建了新的SWAT模型参数自动率定模块，通过在天津于蓟运河流域实例研究，发现该方法率定精度较高，收敛速度更快，运行结果稳定，整体率定效果优于模型自带的参数率定模块；如果用改进后的模块在Linux平台开展自动率定，可以使模型自动率定效率提高到当前水平的7倍，适用于大型流域或长时间系列模拟。而PSO算法作为一种通用的优化算法，可广泛用于各种水文模型的参数率定。     

基于遥感数据的若尔盖地区2001—2015年植被生育期特征及其对气候变化的响应分析

遥感NDVI(归一化植被指数)数据能较好地反映植被生长变化情况,已广泛应用于多尺度植被物候监测。基于MODIS卫星每16 d的NDVI遥感数据,通过时间序列滤波软件TIMESAT重建了若尔盖地区2001—2015年NDVI时间序列,提取出植被3个关键生育期信息—植被生育期起始时间、植被生育期长度和生育期内NDVI峰值;分析了影响植被生育期的关键气候因子。结果表明:1)2001—2015若尔盖地区植被平均生育期起始时间提前,生育期长度延长,NDVI峰值无明显变化。2)植被平均生育期在空间分布上无明显递变规律;随海拔梯度升高,植被生育期起始时间推迟,生育期长度缩短,NDVI峰值减小。3)温度是影响若尔盖地区植被生育期的主要气候因素,4、5月积温升高促进植被生育期起始时间提前(相关系数|R|=0.79);9、10月积温升高有利于植被生育期结束时间推后,使得生植被育期长度延长(相关系数|R|=0.73);从植被生育期起始至NDVI峰值出现时间段内积温的升高也使得植被NDVI峰值升高(相关系数|R|=0.68)。4)植被NDVI与SPI(标准化降水指数)相关性不高,若尔盖地区植被生长对降水变化不敏感。研究结果较为真实地反映了2001—2015年若尔盖区域植被的生育期特征及其对气候变化的响应,其方法可应用于遥感监测区域范围内植被变化特征。     

基于遥感数据的若尔盖地区2001-2015年植被生育期特征及其对气候变化的响应分析

遥感NDVI（归一化植被指数）数据能较好地反映植被生长变化情况,已广泛应用于多尺度植被物候监测。基于MODIS卫星每16 d的NDVI遥感数据,通过时间序列滤波软件TIMESAT重建了若尔盖地区2001-2015年NDVI时间序列,提取出植被3个关键生育期信息-植被生育期起始时间、植被生育期长度和生育期内NDVI峰值;分析了影响植被生育期的关键气候因子。结果表明：1）2001-2015若尔盖地区植被平均生育期起始时间提前,生育期长度延长,NDVI峰值无明显变化。2）植被平均生育期在空间分布上无明显递变规律;随海拔梯度升高,植被生育期起始时间推迟,生育期长度缩短,NDVI峰值减小。3）温度是影响若尔盖地区植被生育期的主要气候因素,4、5月积温升高促进植被生育期起始时间提前（相关系数|R|=0.79）;9、10月积温升高有利于植被生育期结束时间推后,使得生植被育期长度延长（相关系数|R|=0.73）;从植被生育期起始至NDVI峰值出现时间段内积温的升高也使得植被NDVI峰值升高（相关系数|R|=0.68）。4）植被NDVI与SPI（标准化降水指数）相关性不高,若尔盖地区植被生长对降水变化不敏感。研究结果较为真实地反映了2001-2015年若尔盖区域植被的生育期特征及其对气候变化的响应,其方法可应用于遥感监测区域范围内植被变化特征。     

岷江流域降水极值概率分布研究

以岷江流域15个气象站1962-2012年的年极大降水序列（AM）和超门限峰值降水序列（POT）为基础,选取广义极值分布（GEV）和广义帕雷托分布（GPD）,采用L-矩参数估计法,研究降水极值的统计特征,根据K-S检验结果确定的最优分布计算不同重现期水平下的降水量。结果表明：GEV分布和GPD分布分别更适用于AM和POT序列。在雨量较少的地区,两种分布推算的不同重现期降水量相差不超过6mm,对于多雨地区,当重现期为50、100年时,这种差值要大于20mm,通过分析,认为GPD分布推算的结果更为可靠。