浑善达克沙地归一化植被指数动态变化及其对标准化降水蒸散发指数的时空响应关系

本文采用GIMMS3g NDVI数据集和气候研究委员会SPEI数据集,通过像元尺度的相关分析,识别了浑善达克沙地1982-2015年NDV (I归一化植被指数,Normalized Differnce Vegetation Index)动态变化及其与SPEI(标准化降水蒸散发指数,Standardized Precipitation Evapotranspiration Index)在不同时间尺度上的响应关系。研究区近34年来平均NDVI为0.22,沙地植被总体呈恢复趋势,NDVI增加面积占沙地面积的55.56%。研究区NDVI与不同时间尺度SPEI显著性相关(α=0.05)面积占区域总面积的86.38%。与NDVI相关性最强的为SPEI-03,其次为SPEI-24,呈两极化现象。从不同季节来看,NDVI对SPEI的敏感程度依次为夏季(SPEI-3,51.17%)>生长季(SPEI-3,46.88%)>秋季(SPEI-3,40.32%)>春季(SPEI-9,33.37%)。总体而言,浑善达克沙地植被生长受中短期水热条件变化影响显著。本研究成果有助于进一步揭示变化环境下浑善达克沙地生态水文过程,对该地区生态修复与沙漠化防治具有一定的借鉴意义。     

基于SPI和SPEI的淮河中上游流域气象干旱时空分布特征对比研究

基于淮河流域1960-2017年逐月降水、气温资料,采用SPI、SPEI等干旱指数和线性趋势法、Mann-Kendall、小波分析等数学统计方法对年和四季气象干旱的趋势性、周期性及干旱频次进行时空分布特征的对比研究。结果表明:流域年、夏冬两季两种干旱指数呈微弱增加趋势,SPEI较SPI上升幅度略大,春秋两季均呈微弱减少趋势,SPEI较SPI下降幅度略大;研究时段内同一区域的两种干旱指数反映的干湿变化周期性基本一致;年尺度淮河以北SPEI显示中旱频次较多而SPI显示轻旱频次较多,其他时间尺度南北区域接近一致;两种干旱指数的空间变化趋势除夏季较为一致外,年、春秋两季在同一区域上SPEI显示的干旱化趋势较SPI略强,冬季SPI显示绝大部分区域呈湿润化趋势而SPEI呈干旱化趋势;两种指数在空间分布上存在一定程度的差异性,四季SPEI显示的干旱频次普遍比SPI统计的干旱频次高。研究结果对于干旱客观性评估和水旱灾害防治管理具有重要参考价值。     

基于ＳＰＥＩ指数的东北玉米种植区春玉米生长季干旱演变特征

基于东北玉米种植区（含内蒙古东部四盟）５１个气象站点１９８９年—２０１８年实测气象资料及作物玉米资料,对东北玉米种植区范围、玉米生育阶段进行划分,利用标准化降水蒸散指数（ηｓｐｅｉ）,对东北玉米种植区各生育阶段及全生育期的干旱时空分布特征进行分析研究。研究结果表明:东北地区春玉米生长季内干旱呈现明显的阶段性和区域性。从空间分布来看,全生育期内ηｓｐｅｉ值呈现由研究区域东北部向西南部递增趋势,差异明显,但全生育期的ηｓｐｅｉ值在－０．０６～０．０４之间。就不同生育阶段的干旱频率而言,播种—苗期较为干旱,干旱频率较高,随生育期推进干旱频率明显减小。从年际变化来看,辽宁、吉林、黑龙江和内蒙古东部四省份近３０ａ的ηｓｐｅｉ值总体呈下降趋势,但趋势均不显著（Ｐ≥０．０５）。纵观整个生长季可以发现,内蒙古东部和辽西地区在播种－苗期最易受旱情的影响。     

R/S分析法与GM（1，1）灰色模型相结合的鸳鸯池水库入库径流量预测

依据鸳鸯池水库1959-2015年实测入库年径流量系列,利用年代际径流量平均值、径流年内分配集中度分析了入库年径流量年际变化和年内分配特征,同时分别采用基本GM(1,1)、改进GM(1,1)以及R/S分析法与基本GM(1,1)灰色模型相结合的方法预测了入库年径流量。结果表明:入库年径流量时间序列有明显分形特征,H指数为0. 922;径流量时间序列具有状态持续性,即未来年径流量变化趋势与过去一致;年径流量系列长期记忆性以41 a为周期;经R/S分析后采用基本GM(1,1)灰色模型预测得出2013、2014、2015年入库径流量分别为3. 60×108、2. 97×108、3. 67×108m3,与实测值相比,相对误差分别为20. 69%、8. 97%、8. 10%,较基本GM(1,1)、改进GM(1,1)灰色模型的预测精度高。据此预测得出2020年入库径流量将比2015年增加8. 99%。     

黄河流域植被水分利用效率对干旱的时空累积响应EI北大核心CSCD

Using gross primary productivity (GPP) of vegetation and evapotranspiration (ET) data, combined with standardized precipitation evapotranspiration index (SPEI) data, the variation characteristics of vegetation water use efficiency (WUE) in the Yellow River Basin from 1982 to 2018 were revealed, and the cumulative effect of drought on vegetation WUE were quantified. The results indicate that the cumulative impact of drought on WUE can be measured by the months with the most significant correlation between multi-scale SPEI and WUE. The annual average WUE shows a distribution pattern of low in the north and high in the south, showing a certain similarity to the spatial distribution of annual average GPP. The WUE shows an upward trend, mainly because the GPP growth rate is greater than the ET growth rate. Drought has a cumulative effect on 58. 48% area of vegetation WUE in the Yellow River Basin, with cumulative time scales of 1 ~2 months, 6 ~8 months, and 19 ~ 24 months accounting for 43. 58%, 23. 10%, and 16. 96%, respectively. The cumulative time scale of drought on WUE varies depending on vegetation types and hydrological and climatic conditions. The cumulative impact of drought on grasslands and farmland near desert areas in the north is long-term (> 18 months), while the cumulative impact on grasslands and forests in humid and semi humid areas is short-term (≤4 months). The average cumulative time scale decreases with the increase of annual average SPEI, and the larger the SPEI, the shorter the cumulative time scale of drought on vegetation WUE. © 2023, Editorial Board of Water Resources Protection. All rights reserved.     

1999-2015年长江流域上游植被覆盖特征及其对气候和地形的响应

基于SPOT NDVI指数、气象数据和数字高程模型,采用趋势分析法对1999—2015年长江流域上游地区植被覆盖空间格局和动态变化特征进行分析;利用偏相关系数法基于单个像元从动态角度研究植被覆盖对气候变化的响应;引入格网法从静态角度研究植被覆盖对气候和地形因子在整体空间格局上的响应。结果表明:研究区的植被覆盖整体较好,高覆盖地区占66.14%,表现出东高西低的梯度分布特征;从动态角度考虑,植被覆盖对温度和降水变化的响应具有较强的空间异质性,不同地区植被覆盖对温度和降水变化的动态响应关系不同;从静态角度考虑,植被覆盖对温度、降水、高程和坡度的响应表现出显著的非线性关系,存在一定的响应阈值,且都具有西部地区响应明显、东部地区响应不明显的特征。研究结果将为制定适应气候和地形的综合植被管理和土地资源管理提供科学依据。     

基于SPEI的辽宁省气象干旱特征及驱动因素分析

基于1970—2020年辽宁省19个气象站点逐日气象数据,计算月、季、年尺度的标准化降水蒸散指数(SPEI)变化情况,分析了辽宁省1970—2020年气象干旱时空演变特征及其驱动因素。结果表明: 1970—2020年辽宁省SPEI在月、季、年3种尺度上均具有明显的周期性变化规律,干旱事件交替出现,总体向湿润化方向发展,其中1974年、1975年和2010年为突变年;空间上SPEI分布区域性明显,辽西、辽南、辽北干旱发生频率较高,中部地区干旱发生频率最小,辽宁省全年大部分地区有轻旱情况存在,而特旱情况仅发生在清原、彰武地区;年尺度及季尺度与SPEI相关性最强的均为降水量,潜在蒸散量次之,ENSO冷暖事件对辽宁省干旱情况有一定影响且暖事件影响更明显。     

拉尼娜事件对长江中下游旱涝的影响

为研究不同强度拉尼娜事件下长江中下游旱涝差异,利用旋转经验正交函数方法,将长江中下游划分为4个区(西北部、中部、南部和东部);基于MEI指数,提取了1961—2014年的拉尼娜事件,并采用标准化降水蒸散指数来评估旱涝等级。结果表明:不同强度的拉尼娜事件可对各分区的旱涝频率、强度和时空分布产生不同的影响。在强事件持续期,一区易发严重干旱,二到四区易发生严重洪涝;在强事件结束后,一区可出现轻度洪涝,二到四区可出现中等以上干旱。在中等事件持续期,一区洪涝的频率和强度略大,二区到四区干旱的频率和强度略大;在中等事件结束后,一区洪涝的频率和强度非常大,二区到四区干旱的频率和强度非常大。弱事件对旱涝影响较小,且在南部和北部有反向变化特征,南旱北涝。旱涝频率、强度和分布差异与不同等级的拉尼娜事件影响水汽输送和垂直运动的强度有关。     

基于 Ｃｏｐｕｌａ函数的北京市气候变化及人类活动对 ＮＤＶＩ影响的识别

在气候变化和人类活动的双重影响下,城市植被受到严重影响,识别气候变化和人类活动对植被的影响,对城市的生态建设具有重要意义。本文依据《北京市城市总体规划》,运用 Ｃｏｐｕｌａ函数的方法考虑气候变化和人类活动对植被的影响进行分析。结果表明:北京市的植被在各个季节都呈现出较好的增长趋势,且在生态涵养区的增长趋势更加明显。ＮＤＶＩ－Ｐ的最优 Ｃｏｐｕｌａ函数主要为 ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ和 ＣｌａｙｔｏｎＣｏｐｕｌａ,而 ＮＤＶＩ－Ｔ的最优 Ｃｏｐｕｌａ函数主要是 ＦｒａｎｋＣｏｐｕｌａ函数。根据 Ｃｏｐｕｌａ函数的依赖结构分析表明,气候变化主要是通过影响植被的生长期和促进植被的光合作用来影响植被的生长;人类活动对植被的影响主要是通过建设活动与政策来影响植被的分布。     

基于EnKS和SWAT模型的闽江流域径流数据同化

地表水文过程中观测变量对状态变量的响应存在时间滞后性,为提高径流数据同化的精度,以闽江流域为研究区,基于集合卡尔曼平滑器（EnKS）和SWAT模型,构建径流数据同化方案,并与集合卡尔曼滤波（EnKF）方法进行对比,评价不同同化模型的精度,分析数据同化对不同径流分量的影响。结果表明：EnKS最优时间窗口长度在不同水文周期、流域存在差异;考虑水文模型的时间滞后性可以有效提高模型的同化精度,对比EnKF方法,EnKS方法的纳什效率系数(NSE)在七里街、沙县、竹岐3个站点上分别提升了0.03、0.12、0.03,均方根误差(RMSE)分别减小了7.43%、26.81%、4.25%;数据同化方法对不同径流分量的改进程度存在空间异质性和时间异质性,在高渗透率土壤和陡坡区域EnKS方法能使壤中流获得更显著的改进,丰水期EnKS方法对地表径流的改进较枯水期更明显。     

长江上游流域地表干燥度指数时空变化特征及其对气象因子的响应研究

长江上游流域作为我国重要的水资源区,在全球气候变暖背景下揭示其地表干燥度演变规律,对于流域水旱灾害防治、生态环境保护及水资源合理开发利用具有重要意义。采用长江上游流域67个气象站1961-2019年逐月气象数据,利用Penman-Monteith模型计算潜在蒸散量,进一步计算地表干燥度指数(AI),采用气候倾向率、累积距平法、滑动t检验、Mann-Kendall检验法及Morlet小波方法分析AI时空变化特征,采用气候敏感系数法评估AI对主要气象因子的敏感性,进而量化各气象因子对AI变化的贡献率。结果表明:长江上游流域年平均降水量以0.809 mm/10a的速率显著下降(P 0.05),潜在蒸散量以0.946 mm/10a的速率显著上升(P 0.05),流域平均AI值以0.014/10a的速率减小,且存在23 a左右的主周期,在1998年发生突变; AI季节性变化显著,冬、春季干燥,夏、秋季相对湿润;长江上游流域多年平均AI分布大致呈东南向西北增加的趋势,半干旱和半湿润区域面积占比分别为47.8%和40.7%;日照时数与平均气温是研究区西北部AI变化的主控因子,风速和相对湿度是东南部AI变化的主控因子。     

中国西北地区气象干旱时空演变特征

中国西北地区气候干燥,降水稀少,干旱频发。基于西北地区136个气象站1961-2016年的观测数据,以标准化降水蒸散指数(SPEI)表征气象干旱,采用线性回归、Pettitt突变检验、小波分析等方法对西北地区的气象干旱时空演变特征进行分析。结果表明：西北全区表现为不显著变湿的趋势,从行政分区来看,陕西、宁夏、甘肃均表现为不显著变干趋势,青海的春季、新疆的年和四季均表现为显著变湿趋势;西北全区及其各省(区)气象干旱的突变年份主要集中在20世纪70-90年代,仅青海的春季以及新疆的年和四季通过了显著性检验;西北全区及其各省(区)气象干旱存在3～9、10～15、17～23、25～27 a的主周期;从空间分布来看,西北地区表现为东部变干、西部变湿的趋势。研究结果可为我国西北地区防旱抗旱以及水资源规划等提供依据。     

ERA-interim再分析数据集在长江上游的适用性

针对长江上游地区ERA-interim再分析降水数据,结合流域内65个实测站点的降水数据,计算流域以及站点年降水量、多年平均降水量。利用降水偏差、偏差百分比、合格率等多种指标,分析ERA数据在长江上游地区的适用性并进行校正,以补充实测降水资料。结果表明:(1)ERA降水在年、春、夏、秋、冬的变化趋势与实测数据近乎相同,可直接采用折算系数整体校正ERA年降水数据;(2)流域内海拔高的观测站点ERA降水估计值与实测降水数据偏差明显增大,海拔低的观测站点ERA降水估计值与实测降水数据偏差相对较小,并且流域东南部的降水偏差整体小于流域西北部;(3)利用折算系数整体折算1979~2012年、夏、秋尺度各站点ERA插值降水数据,各站点拟合后年、夏、秋序列与实测降水偏差30%以内的站点合格率分别为98.46%,92.31%和70.77%。     

长江上游降水特征及时空演变规律

基于长江上游1960年-2014年80个国家气象站的降水量资料,统计分析了长江上游降水量特征,并且通过绘制空间分布图,采用Mann-Kendall法、Pettitt法、Morlet小波分析法检验降水量时间序列,综合分析了长江上游降水量的时空演变特征。结果表明,长江上游1960年-2014年多年平均降水量为900.8mm,平均年降水总量为8 925.1m~3,降水量年际变化大,年降水量极值比为1.5,冬季极值比达3.9,降水量年内分布很不均匀,汛期占80%以上;空间上,长江上游降水量呈现东南部降水量大,西北部小的分布特征;时间上,长江上游年降水量总体上呈现显著的下降趋势,年降水量在1985年发生了突变,长江上游年降水量变化周期由强到弱依次为28a、13a、8a,各分区变化周期以28a为主。     

阿克苏河流域不同植被类型NDVI时空变化特征

归一化植被指数(NDVI)是反映地表植被生长状况的一类敏感的光谱信号。利用NDVI反演新疆阿克苏河流域内的植被覆盖及动态变化特征,有利于及时准确地获取流域内植被的时空分布,在气候变化背景下深入研究阿克苏河流域植被的生长及变化特征,具有重要意义。根据土地利用类型划分标准,结合研究区现状,将阿克苏河流域植被分为林地、灌木林地、草地、园地和耕地共5种类型,利用2000年2月-2014年12月NDVI 16 d逐月合成数据,分析了研究区不同植被类型的NDVI在各生长阶段的数量变化特征,拟合了不同植被类型的生长状况及其变化曲线。研究结果表明:2000-2014年,阿克苏河流域林地、灌木林地和耕地的NDVI整体呈下降趋势,草地和园地的NDVI则呈现上升趋势;各类植被的NDVI最低值均出现在冬季(1-2月),峰值则出现在夏季(7-8月);NDVI值急剧上升阶段处于3-5月,下降阶段处于9-11月;耕地和园地覆盖度明显增加,林地、灌木林地和草地覆盖度则呈现减少趋势。     

乌江中上游地区极端降水特征及未来预估

选取乌江中上游地区1961-2019年的逐日降水数据,采用趋势分析、EOF、小波分析等方法,研究极端降水在时空上的变化特征,同时为了使研究具有整体性,利用CMIP6中5个GCMs下的3种情景数据(SSP126、SSP245、SSP585),在降尺度处理后预估未来(2020-2100年)极端降水的变化。结果表明：1961-2019年整个流域地区极端降水事件虽然有增有减,但无显著性变化;在变化周期上,信号强烈的周期主要在23～30 a的时间尺度上,且贯穿整个时序;5个极端降水指数的第1模态表明其在空间变化上具有一致性,第2模态则有差异;未来极端降水事件整体上随SSPs情景的升高而愈发显著,且多以正趋势为主。研究结果可为乌江流域地区水安全管控、规划建设、防灾减灾等提供参考。     

金沙江中上游流域未来径流模拟研究

为了探究金沙江中上游流域未来径流变化趋势,为流域防洪规划提供依据,基于SWAT水文模型,选用CMIP5数据集建立未来时段的全球气候模式,从时间和空间尺度解析研究区2022—2050年径流变化趋势。结果表明：流域2022—2050年降水量和平均气温均高于基准期,并且呈现上升趋势,其中流域南部降水量增幅较大,流域北部气温增幅较大。在RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5 3种气候情景下,2022—2050年年径流量均呈现增大趋势,变化率分别为5.79×10⁸、5.53×10⁸、2.99×10⁸ m³/a。相较于基准期,未来春季和秋季径流量呈现减少趋势,夏季和冬季径流量呈现增加趋势,冬季径流量增幅达到了10%。流域产流量呈现从西北到东南依次增加的特点,相较于基准期,流域南部产流量均呈现增加趋势。未来径流量呈现增加趋势,冬季径流量增幅较大,可能会发生冬汛等极端水文事件,流域南部受洪水威胁的可能性进一步增大。     

Analysis of spatio-temporal evolution of droughts in Luanhe River Basin using different drought indices

Based on the monthly precipitation and air temperature from 1960 to 1989 in the Luanhe River Basin, the standardized precipitation evapotranspiration index(SPEI) and standardized precipitation index(SPI) at three- and six-month time scales and the self-calibrating Palmer drought severity index(sc-PDSI) were calculated to evaluate droughts in the study area. Temporal variations of the drought severity from 1960 to1989 were analyzed and compared based on the results of different drought indices, and some typical drought events were identified. Spatial distributions of the drought severity according to the indices were also plotted and investigated. The results reveal the following: the performances of different drought indices are closely associated with the drought duration and the dominant factors of droughts; the SPEI is more accurate than the SPI when both evaporation and precipitation play important roles in drought events; the drought severity shown by the sc-PDSI is generally milder than the actual drought severity from 1960 to 1989; and the evolution of the droughts is usually delayed according to the scPDSI. This study provides valuable references for building drought early warning and mitigation systems in the Luanhe River Basin.