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[目的]桉树人工林作为滇中地区兼具生态效益与经济效益的重要林分,却因林下植被稀疏、地表覆盖不足而存在加剧水土流失的风险.通过探究不同地表覆盖处理方式对桉树人工林土壤斥水性(SWR)及水土流失的影响,对滇中地区防治水土流失具有重要意义.[方法]在昆明市海口林场设置径流小区,观测保留杂草与枯落物(WL)、仅保留枯落物(L)、清除所有覆盖(O)和计划火烧(F)4种处理的SWR动态与产流产沙特征.[结果](1)地表覆盖显著影响SWR,土壤自然斥水性(NSWR)和土壤潜在斥水性(PSWR)均以WL处理SWR最强,L与F处理次之,O处理最弱,且各处理的NSWR时间变异性大于PSWR;灌草盖度对SWR的影响显著大于现存枯落物生物量(p<0.05).(2)O(68.01 mm)和F(63.06 mm)处理的产流量显著大于L(2.34 mm)和WL(4.42 mm)处理(p<0.05),O(1 784.76 kg/hm2)处理的产沙量显著大于F(54.66 kg/hm2)、WL(4.95 kg/hm2)和L(2.34 kg/hm2)处理(p<0.05),WL与L处理能有效抑制水土流失.(3)与SWR相比,灌草盖度与现存枯落物生物量是除降水量之外影响产流产沙的主导因子.[结论]灌草与枯落物覆盖虽然显著增强SWR,但并未因此导致产流产沙的增强,地表覆盖的物理防护作用在水土保持中仍然起主导作用.维持良好的灌草与枯落物覆盖是控制桉树林地水土流失的关键管理措施.
土壤斥水性产流产沙径流小区地表覆盖滇中桉树林
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探究洪峰过程的退水阶段对产漂流性卵鱼类繁殖的影响,为雅砻江流域的生态调度提供科学依据.通过5个年份(2008年、2013年、2020年、2023年、2024年)春夏季在雅砻江下游减水河段里庄或磨房沟断面的逐日早期资源监测,采用随机森林模型,分析产漂流性卵鱼类产卵发生与否、鱼卵密度大小与水文条件的关系,辨识其关键影响因素,探究洪峰过程中退水阶段的作用.结果显示:洪峰过程中涨水阶段内透明度的下降以及适宜的水温范围是减水河段产漂流性卵鱼类产卵促发的关键条件,而退水阶段的流量和水位变动是影响鱼卵密度变动的关键条件,其中当日平均水温在17.6~20.1℃、日平均透明度在3~30 cm时,产卵发生概率会在0.75及以上;当流量日上涨率在-4 m3/(s·d)以下时、流量上涨量在-121 m3/s以下时以及水位日上涨率在-1.59~-0.20 m/d时,逐日鱼卵密度可达最高值的75%及以上.
鱼类早期资源水文需求环境水流随机森林模型雅砻江锦屏二级减水河段
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[目的]揭示森林日蒸腾量对冠层结构和环境因子的响应规律及其坡位差异,促进坡面尺度的林水协同精准管理.[方法]在宁夏六盘山半湿润区华北落叶松人工林典型坡面,于 2023年生长季(6-10月),在上坡、中坡和下坡3个坡位设置固定样地,监测树干液流并计算林分日蒸腾量,同步监测0～80 cm土层体积含水量(VSM)、林冠层有效叶面积指数(LAIe)和林外潜在蒸散(PET).依据各坡位样地林分日蒸腾量与单一因子的散点图外包线确定响应函数关系,经连乘耦合建立反映多因子影响的各坡位林分日蒸腾量模型,并用实测数据率定和验证,定量分析林分日蒸腾量对各主导因子响应的坡位差异,模拟气候变化情景下的日蒸腾量变化并确定维持目标蒸腾水平所需的 LAIe 调控方案.[结果]1)研究期间林分平均日蒸腾量呈中坡(0.85 mm·d-1)不显著高于上坡(0.72 mm·d-1)和显著(P<0.05)高于下坡(0.67 mm·d-1)的坡位差异.2)林分日蒸腾量对主要因子的响应关系包括随PET增加而先增后减的二项式函数关系、随 VSM、LAIe 增加而先增加后渐趋稳定的指数函数关系.3)各坡位样地的同时考虑 PET、VSM和 LAIe 影响的林分日蒸腾量耦合模型可解释约 85%(78%～89%)的林分日蒸腾量变化,能较好反映坡面林分日蒸腾量受多因子的综合影响.4)模型模拟结果分析表明,林分日蒸腾量随各主要因子变化的斜率(或敏感性)存在坡位差异,PET表现为中坡>上坡>下坡,VSM表现为中坡>上坡>下坡,LAIe 总体上表现为中坡>下坡>上坡.在未来气候变化导致 PET增加 15%的情景下,为了降低生态耗水而把森林日蒸腾量降低到原有水平,需实施有坡位差异的 LAIe 降低措施(上坡 LAIe 降低 27.4%,中坡 LAIe 降低 25.8%,下坡 LAIe 降低 16.6%).[结论]华北落叶松林不同坡位之间的林分日蒸腾量及其对主要因子的响应敏感性存在差异,需实施有坡位差异的林水协调精准管理.
华北落叶松林坡面林分蒸腾潜在蒸散土壤体积含水量冠层有效叶面积指数
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[目的]在我国西南亚高山林区开展 ERA5-Land降水数据卷积神经网络残差校正与水文建模适用性检验,为该地区降水数据优化和生态水文研究提供参考.[方法]以川西岷江上游流域为研究区,以地形因子和多种气象变量作为输入,构建基于卷积神经网络(CNN)的 ERA5-Land降水残差校正模型.采用"站点-网格"空间匹配方法,基于流域及其周边 20个国家级气象站观测数据,评价原始及校正后 ERA5-Land与 IMERG、CMORPH-BLD和 CMA-RA/Land降水产品的精度;进一步应用分布式水文-土壤-植被模型(DHSVM),比较不同降水产品驱动下的径流模拟效果,检验校正后降水数据的水文建模适用性.[结果]1)在 4款原始降水产品中,ERA5-Land总体表现较好,其时间变化与地面观测结果较为一致,但仍存在"小雨高估、大雨低估"以及研究区总降水量偏高的问题.2)基于 CNN的残差校正方法在保持 ERA5-Land原有数据特征的基础上能够显著降低系统性偏差,校正后 ERA5-Land数据在小雨强度下的百分比偏差(PBIAS)由 104.94%降至 33.92%,在各降雨强度等级下相关系数(CC)、归一化均方根误差(NRMSE)的表现均优于 IMERG、CMORPH-BLD和 CMA-RA/Land 降水产品.3)在不同降水产品驱动的 DHSVM径流模拟中,校正后 ERA5-Land模拟效果最佳,研究期总体 Nash-Sutcliffe效率系数(NSE)为0.66,且各年模拟效果相对稳定.4)IMERG、CMORPH-BLD、CMA-RA/Land均不同程度低估研究区冬季降雪量,导致 DHSVM模拟的春季融雪径流上升过程滞后;校正后 ERA5-Land驱动的春季融雪径流模拟 NSE为 0.38,优于其他降水产品.[结论]基于 CNN的残差校正方法能够有效减小 ERA5-Land降水数据的系统偏差,改善其驱动DHSVM的径流模拟效果.校正后ERA5-Land可为我国西南亚高山林区生态水文研究提供较为可靠的降水数据.
ERA5-Land再分析降水产品卷积神经网络分布式水文-土壤-植被模型径流模拟
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我们或许都还记得小学课本里那篇感人至深的《金色的鱼钩》,老班长用缝衣针弯成鱼钩,在松潘草原上的小水塘里钓鱼,节衣缩食,悉心照料战友,自己却饿倒在草原上.可惜,走出草地并非征程的终点,红军的前行之路依然风雨兼程,历经艰险.1935年9月,张国焘拒绝执行中共中央关于北上的方针,要挟全军南下.
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土壤含水量是森林生态系统长期监测的关键指标,对于揭示森林水分循环过程、评估水源涵养功能及探讨其对生态系统结构与功能的影响具有重要意义.亚热带森林是我国分布最广泛的森林类型,在全球气候调节和生物多样性维持中发挥着关键作用.云南哀牢山是典型的亚热带常绿阔叶林区,兼具丰富的生物多样性和突出的水源涵养功能.基于中国生态系统研究网络(CERN)长期定位监测,本数据集汇编了 2006-2024 年云南哀牢山三种典型植被(山顶苔藓矮林、滇山杨林、中山湿性常绿阔叶林)0-150 cm 土层的土壤质量含水量数据.观测采用烘干恒重法,监测频率为 1 次/月,并严格遵循 CERN 统一规范开展质量控制.本数据反映了不同植被类型在季节变化和极端气候下的土壤含水量动态特征,为水文模型优化、水源涵养评估、森林气候变化响应预测以及森林管理与生态保护策略制定提供重要数据支持.
典型植被土壤质量含水量水文特征哀牢山站
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土壤水是土壤-生物-大气圈中水循环的重要源和汇,在植被承载力、水土保持和气候调节等方面发挥着重要作用.土壤水监测通常以点尺度原位观测和大尺度遥感反演的方法为主,但两种方法之间存在监测空间尺度上的空缺.宇宙射线中子法能够监测径向半径数百米、土壤中垂向距离数十厘米范围内的区域土壤含水量,为点尺度与遥感大尺度之间的中等尺度水文过程研究提供了可能.基于宇宙射线中子法反演区域土壤含水量已在农田、草原和森林等不同植被类型中进行了验证与应用.栓皮栎(Quercus variabilis)人工林是太行山南麓-黄河中游重点生态区域内分布的典型森林类型,服务于黄河流域生态工程建设.依托河南小浪底森林生态系统国家野外科学观测研究站(小浪底站),开展了栓皮栎人工林土壤水分的长期观测.本数据集收集并整理了小浪底站栓皮栎人工林生长季中尺度日均土壤水分的长期观测数据,时间范围为 2016-2021年 4-10月,观测方法为宇宙射线中子法.各年的有效观测数据比例超过 91%,经植被生物量校正后宇宙射线中子法反演的土壤含水量与中子源区内 0-20 cm 深度土壤水传感器实测含水量呈显著相关,均方根误差为 0.044 cm3 cm-3.本数据集旨在为深入探究气候变化下黄河中游森林生态水文过程提供基础数据支撑,并为区域森林可持续经营管理及生态系统服务功能等提供科学决策依据.
土壤水分宇宙射线中子法中尺度栓皮栎人工林小浪底站
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准确掌握地下水埋深变化是地下水资源评价与管理的重要基础.为提高淮北平原地区地下水埋深预测精度,选取降水量、植被指数、地表温度、含水层介质、距河流距离等多源影响因子,分别采用随机森林和极端梯度提升方法构建地下水埋深预测模型,并基于监测井实测资料对模型效果进行验证.结果表明,随机森林模型和极端梯度提升模型在测试集上的决定系数分别为0.90和0.92,均表现出较高的预测精度,说明机器学习方法能够较好地表征地下水埋深与相关因子之间的复杂非线性关系.其中,极端梯度提升模型整体精度略高于随机森林模型.进一步分析不同埋深条件下的预测结果发现,随机森林模型在埋深较深的监测点存在一定低估现象,表明其在深埋深样本上的预测精度仍有提升空间.后续研究可进一步引入地下水开采量、灌溉用水量及更精细的水文地质条件等资料,以改善深埋区域地下水埋深的预测效果.
地下水多源数据随机森林水文地质
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六盘山实验室是由宁夏回族自治区人民政府设立的首家新型研发机构,于2024年1月12日登记成立,是宁夏回族自治区科学技术厅所属事业单位,联合北京航空航天大学、吉林大学、西安交通大学、西安理工大学、宁夏大学和合肥通用机械研究院等科研院所共建,实验室主任由中国工程院院士马玉山担任.
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森林是陆地生态系统的重要组成部分,因其具有强大的水源涵养及水分调节功能,已成为区域水循环及植物对气候变化的适应研究中重点关注的生态系统.其中,植物水分利用作为森林生态系统土壤-植物-大气连续体水分过程的关键环节,对其研究不仅直接关系到植被生产力和生态系统稳定性,也是理解生态水文过程、提升森林水源涵养的关键环节.稳定同位素作为自然界广泛存在的天然示踪剂,在森林植物水分利用研究中被广泛应用,随着相关研究的不断深入,森林结构与功能的复杂性对植物水分利用研究的影响逐渐突出,因此,亟需系统整合当下的研究成果,从森林生态系统的复杂性出发厘清水分利用特征及其驱动机制,并总结现有研究方法和理论的局限性,进而深入对森林生态水文过程的理解.研究从植物水分来源、水力再分配、水分利用效率三个方面综述了同位素技术表征植物水分利用的原理,系统探讨了森林植物水分利用的影响因素,并总结了当下森林水分利用研究所面临的挑战.研究可为准确评价森林植物水分利用过程、有效保护森林资源、合理经营管理森林生态系统提供科学依据.
稳定同位素水分来源水利再分配水分利用效率
