长江中下游流域实际蒸散发演变特征及驱动机制

为了更好地了解长江中下游6个子流域蒸散发量时空演变特征,以及气候和下垫面因子改变对蒸散发量变化的影响,基于GRACE重力卫星观测数据和水量平衡法重建了长江中下游6个子流域实际蒸散发ET序列,评估并融合了3种ET数据集,获得1992—2015年高精度的逐月蒸散发量,分析了6个子流域蒸散发量年值和季节值的变化趋势,引入土地利用程度综合指数La,基于通径分析法定量评估了气候和下垫面因子对各子流域蒸散发量变化的直接和间接影响。结果表明:①3种数据集在长江中下游流域的适用性较好,基于最小二乘权重法的数据融合方法减小了ETrecon与ETNOAH、ETGLEAM的平均差和均方根误差,减小了ETNOAH、ETCR的标准差。②长江中下游流域多年平均蒸散发量为728.7 mm,空间上自西北向东南递增;6个子流域不同季节的蒸散发量均呈升高趋势,其中春、夏季的增幅最大。③各子流域年蒸散发量增加主要由La增强和气温升高所致,气温、La和植被覆盖率等要素的间接作用致使太湖流域风速降低对蒸散发量的影响从正向变为负向。④气温升高促进了NDVI对6个子流域春、夏季蒸散发量增加的正向效应,太湖流域、长江中游和下游干流区秋、冬季降水的增加削弱了辐射降低对蒸散发量变化的作用,而风速上升是洞庭湖流域、中游干流区冬季蒸散发量微弱增加的主导因素。研究结果将为长江中下游流域水资源管理、干旱预测和生态功能评估等研究提供理论基础与科学依据。

面向智慧化新需求的研究生培养创新模式研究——以水利类研究生为例

为适应水利改革发展新要求,须全面提升水利行业人才队伍的素质,其中提升水利类研究生培养的质量是关键路径之一。河海大学以水利类研究生培养为基础,面向行业智慧化新需求,制定水利类研究生招生具体政策与跨学科生源联合选拔机制;以全员、全过程、全方位育人为指导,深化课程改革、推进教材建设,创建分类培养、学制动态调整、本硕博联动贯通的培养模式;将质量监督和激励机制有机结合,构建“大平台—大项目—大团队”与科研激励制度互馈的保障体系;构建基于理论知识、专业素养、创新能力与综合应用能力“四位一体”动态耦联的水利专业研究生培养质量评价体系,以期为水利类研究生的综合素质提升和创新人才培养质量评价体系优化提供依据。

基于同位素技术的蒸散组分区分采样方案优化研究

采集2021年生长季和非生长季新安江源区常绿针叶林土壤-植物-大气多源水样进行氢氧稳定同位素测试,分析不同来源水分同位素组成(δ^(18)O和δ^(2)H)的差异及变化特征,评估不同季节多水源采样方案(植物不同部位、土壤不同深度)对蒸散发组分区分的影响程度,进而优化我国南方湿润区森林生态系统蒸散组分区分的氢氧稳定同位素采样方案。结果显示:多源水δ^(18)O和δ^(2)H在土壤-植物的水分传输过程中逐渐富集,非生长季较生长季更为富集。植物各部位水分的动力学分馏强度随着同位素不断富集而逐渐增大。河道水与山泉水同位素组成分布较为接近,大气水汽相较于其他水源明显最为贫化。土壤水同位素组成垂向分布主要呈现三种不同的规律:随深度增加而减小、先增大后减小或先减小后增大。浅层土壤水同位素组成变化范围大于深层土壤水,拐点位于50—90 cm。由植物各部位与土壤的水同位素组成分布特征及其差异可知符合同位素稳态假设的杉木最佳取样部位为韧皮部。比较基于不同深度土壤蒸发水汽同位素组成δ_E计算得出的T/ET(蒸腾与蒸散发比率),发现生长季T/ET整体变化量为13.46%,低于非生长季21.42%。即土壤取样深度的变化在相对干冷条件下对T/ET的影响较大,推断出适宜杉木林的土壤取样深度约为20—30 cm。研究成果可为湿润区半湿润区蒸散发组分区分同位素采样方案设计、蒸散发估算模型构建提供科学依据,并为生态系统蒸散发组分分割、植物蒸腾水分溯源研究奠定有效基础。

淮河流域降雨集中度的时空演变规律分析

基于淮河流域内30个常规气象站点1957-2008年的逐日降水资料．计算了淮河流域内各站点长期降雨集中度（LCI）和逐年降雨集中度（ACI）。在此基础上，分别采用Mann-Kendall趋势检验法和Sen’s坡度检验法检测了ACI时间上的变化趋势。并采用Pettitt检验找出ACI突变的年份。同时，采用反距离权重插值法分析了淮河流域LCI的空间分布规律和ACI在时间上的变化趋势。结果表明。在淮河上中游区LCI值偏小，降水分布较平均，而在沂沭泗河流域和淮河下游区LCI值偏大，降水较集中。降水极值情况发生的频率相对较高；淮河流域上ACI的年际变化较大．整体呈下降趋势，其中60％的站点下降趋势显著，在流域的大部分地区，降雨ACI均有明显的突变，集中发生于20世纪70-80年代初。

气候变化下长江中下游水稻灌溉需水量时空变化特征

选择长江中下游单季中稻为研究对象,结合45个气象站1961～2010年逐日气象资料,基于统计降尺度模型(SDSM),生成HadCM3气候模式A2和B2两种情景下各站点参考作物腾发量和降水数据。基于联合国粮食及农业组织(FAO)推荐的作物系数法,并考虑有效性降雨和不同地区深层渗漏量,分析历史和未来的水稻灌溉需水时空变化特征。结果表明:过去50年,除了太湖流域以外的长江中下游大部分区域的参考作物腾发量和水稻需水量都呈显著下降趋势,而显著下降的水稻灌溉需水量主要位于鄱阳湖流域;未来两种情景下,参考作物腾发量、水稻需水量和水稻灌溉需水量均值都呈下降趋势,但水稻灌溉需水量降幅最小;水稻需水量和水稻灌溉需水量在长江中下游地区的变化趋势具有明显的空间异质性,水稻需水量大幅减少的区域由太湖流域向汉江和洞庭湖流域扩展。未来水稻灌溉需水量减少的区域主要分布在太湖流域、汉江流域东部和洞庭湖流域北部,并随时间推移呈扩大趋势。

海河流域50年来参考腾发量的时空变化规律及其影响原因

根据海河流域34个站点1957—2007年逐日实测气象资料,结合旋转正交函数(REOF)、参数t检验法和Mann-Kendall检验方法对海河流域参考腾发量(RET)及其相关的4个气象变量(平均气温、风速、相对湿度和日照时数)的时空演变特征进行了分析,在此基础上,分析了RET对气象变量的敏感性,定量评估了气象变量对RET变化的贡献程度,探讨了影响RET变化的可能原因.结果表明,过去50年,海河流域59%的站点RET呈现显著下降趋势,主要分布在东部平原区,呈现显著上升趋势的站点主要分布在西部山地区.依据REOF分析结果,海河流域可以划分为3个区域:西部区、北部区和东部区;北部区和东部区的RET都呈现出显著的减少趋势,而西部区则呈现出显著的增加趋势;相对湿度是对RET最敏感的气象变量,风速和日照时数次之,平均气温对RET的敏感性最小;海河流域西部区RET的增加主要是由该区域显著减少的相对湿度所引起的,而北部区和东部区显著下降的风速和日照时数是导致这两个区域RET减少的主要原因.

基于SPEI的海河流域干旱时空演变特征及环流成因分析

基于海河流域31个气象站1961—2017年逐日气象资料、美国国家环境预报中心(NCEP)和美国国家大气研究中心(NCAR)再分析数据集,计算了多时间尺度标准化降水蒸散指数(SPEI),分析了海河流域1961—2017年干旱时空演变特征,并结合流域夏季500 hPa等位势高度场分析了流域干旱演变特征的环流成因。结果表明:1961—2017年海河流域有轻微干旱趋势,且长历时干旱主要集中于1980—2017年,但干旱强度呈减弱趋势,春末(5、6月)湿润化趋势显著,夏季(7、8月)干旱化趋势显著;空间分布上,海河流域内57.4%的区域呈现干旱化趋势,19.0%的区域呈现干旱减弱趋势,全流域夏季呈显著干旱化趋势;蒙古高压增强、西太平洋副热带高压西移、南扩以及增强的环流特征不利于水汽输送及降水形成,高压系统的增强和水汽输送的减少是流域夏季干旱化趋势的原因之一。

基于概率性Budyko方程的我国可利用水资源量脆弱性评估

利用概率性Budyko方程定量评估我国可利用水资源量空间分布情状及其相应的不确定性,识别我国可利用水资源量高脆弱性地区。结果表明,降水是影响可利用水资源量脆弱性的主导因素,并且较为干旱的区域具有较低不确定性;我国东北地区、西北地区、华北地区以及华东地区北部这一带状地区的可利用水资源量最易受到降水变化的影响,并且在降水减少量不同(分别减少5%、10%、15%)的情况下这种现象依然明显,可见这些地区对降水变化呈现高度的脆弱性。

基于变化的水热耦合平衡方程参数预测区域水资源量

水热耦合平衡Budyko方程被广泛地应用于水文过程模拟和水资源预测中。目前,多数应用均基于方程唯一的参数在未来气候条件下恒定不变这一假设,这个假设与实际的气候变化与人类活动影响下流域特征改变的事实不符。为此,本研究综合考虑不同气候情景下Budyko参数的动态变化,选取了代表我国不同气候区的3个典型流域(松花江流域、黄河源区和珠江流域),通过研究其水文气象变量的变化趋势,计算并分析Budyko参数的变化规律。利用基于Budyko方程的动态水量平衡模型,采用CMIP5中4种气候模式的3种情景分别预测3个流域未来的水资源量,进而评价Budyko参数改变对水文响应预测的影响。结果发现:黄河流域2021—2050年间降水、潜在蒸发均增大,径流减小;松花江流域未来降水、潜在蒸发、径流均增加;珠江流域未来径流在RCP4.5和RCP8.5情景下仅GFDL模式下的径流增加,其余3个气候模式下的径流减少。与基于恒定Budyko模型参数预测的径流相比,黄河流域由于未来下垫面改变会加剧该区水资源量减少,松花江流域下垫面的改变更将造成该区未来水资源量的增加,珠江流域下垫面的改变对Budyko模型预测该区未来径流改变不明显。研究结果为变化环境下的水文模拟与水资源研究开辟了新的思路。

基于改进PT-hybrid算法的地表潜热通量变化分析

潜热通量(LE)影响陆地生态系统的水量平衡和能量收支。【目的】提高不同植被类型对应的地表潜热通量的反演精度对于探究生态水文过程具有重要的现实意义。【方法】本研究采用动态植被模型--LPJ-GUESS模型,引入表征植被占比的参数fv对PT-hybrid潜热通量算法加以改进,从而提高陆面蒸散发的反演能力。【结果】根据全球49个通量站点的地面观测LE验证改进后的算法,改进算法所得LE值与实测值的决定系数R^(2)从0.63增加到0.74,均方根误差RMSE从17.1 W/m^(2)降低到11.7 W/m^(2)。进一步分析1982-2014年全球陆地LE变化特征,发现低纬度地区的LE均高于高纬度地区,并且LE在同一纬度上也呈现出不同的分布趋势。【结论】改进后的模型对地表潜热通量模拟精度显著提高,有助于精细刻画地表LE的时空分布特征。

黄河流域Budyko方程参数n演变规律及其归因研究

基于移动窗口法、多元逐步回归模型、敏感性系数法和贡献评估法,定量分析黄河流域Budyko水热耦合平衡方程中的参数n在黄河流域的变化规律及其与气候变化和人类活动的相关关系。结果表明,参数n在1956—2000年间呈现上升趋势,其变化与降水(P)、人口状况(Pop)、生产总值(GGDP)和有效灌溉面积(Airr)最为相关。其中,参数n的变化对P最为敏感,敏感系数达到1.169,且P的变化抑制了参数n的增加(贡献率为-20.2%);参数n对Pop、GGDP和Airr的敏感性系数分别为0.795、0.038和-0.152,并随人类活动的加剧而上升,其中Pop的增加对参数n增加的贡献最大(128.7%)。

新安江源区典型植物稳定氢氧同位素组成特征

为了解暴雨时期亚热带森林生态系统水分在植物体内运移转换过程中同位素组成的变化特征以及对环境的响应机制,基于2020年7月梅汛期新安江源区亚热带常绿针叶林典型植物氢氧稳定同位素测试,结合黄山水文站涡动通量塔环境要素监测数据,分析了代表性树种杉木(Cunninghamia lanceolata)不同部位(根、皮、枝、叶)和样地多种优势植物叶片水同位素组成(δ^(18)O和δ^(2)H)的日间变化特征及δ^(18)O-δ^(2)H相关关系,并讨论了不同植物叶片水δ^(18)O和δ^(2)H的环境控制因子。结果表明:杉木根、皮及枝水分同位素组成较为接近且日间变化平缓,叶片水同位素最为富集且日间变幅较大。受随机性强降雨影响,7月2—4日各来源δ^(18)O和δ^(2)H昼间变化无显著一致性规律,三日分别大致呈单峰型、单谷型和波动型变化。5种典型植物叶片水δ^(18)O-δ^(2)H线性回归得出的蒸腾线斜率从高到低依次为:狗脊(Woodwardia japonica)、茶(Camellia sinensis)、大豆(Glycine max)、杉木、毛竹(Phyllostachys heterocycla),说明毛竹叶水同位素动力分馏效应最强,狗脊最弱。各植物叶片水δ^(18)O和δ^(2)H的环境控制因子有所差异,杉木和狗脊叶片水δ^(18)O和δ^(2)H对土壤含水率和土壤温度的变化最敏感,气温和净辐射则是影响茶和大豆叶片水δ^(18)O和δ^(2)H的主导因子,毛竹叶水δ^(18)O和δ^(2)H与气温、相对湿度、土壤温度、土壤含水率和风速的相关性较强。研究结果有助于明晰湿润区生态水文过程,并为进一步构建同位素水文模型提供数据支持。

未来气候情景下海河流域参考蒸发蒸腾量预估

开展未来气候情景下海河流域参考蒸发蒸腾量的预估研究,揭示流域未来气候变化背景下的水文响应规律,有助于更好地为水资源分配和管理提供科学基础和理论依据.根据海河流域及其周边共40个气象站1961—2010年逐日气象资料,基于FAO Penman-Monteith法计算参考蒸发蒸腾量(RET),通过统计降尺度模型(SDSM)实现HadCM3输出RET数据网格到站点的尺度降解,进而生成未来情景下RET并分析其时空变化规律.结果表明,基于SDSM模型的模拟效果较好,可以用于未来情景下海河流域GCM输出RET的降尺度应用;虽然过去50年流域大部分站点的RET年值呈下降趋势,但SDSM模型预测的未来气候情景下大部分区域却呈增加的趋势,其中H3A2情景下增加量略高于H3B2情景,且随着时间的推移增加量越来越大,以流域西北部边缘区域、滦河上游和下游以及徒骇马颊河流域的增加趋势最为明显,RET减少的区域在2020s时期主要位于流域中部,随着时间的推移逐渐缩小到京津塘地区;RET季节值的变化同样具有很强的时空特性,而除了春季时在流域南部、秋季在2020s时期滦河流域下游和海河北系的东部部分区域、冬季在流域的西南部和东北部RET呈减小趋势外,其余RET则主要呈增加的趋势;同时研究表明未来情景下RET增加主要由温度的上升导致.

新安江源区杉木树干液流速率变化及其对环境因子的响应

中国南方湿润区局地气候条件多变、下垫面情况复杂,导致蒸散发的测算较为困难。树木蒸腾是森林蒸散发的关键组成部分,树干液流监测成为树木蒸腾耗水研究的主要手段。杉木(Cunninghamia lanceolata)林作为新安江源区的代表性植被,对该区的水源涵养、水土保持及气候调节等至关重要。该研究基于树干液流测定系统量化新安江源区杉木树干液流速率(Js),结合气象梯度塔监测和土壤含水率连续观测,揭示杉木生长季(2020年4–9月)环境因子对Js变化的作用机制。主要结果:杉木Js呈显著季节性变化,其平均值8月最大,5月最小;环境因子中太阳净辐射(Rn)及饱和水汽压差(VPD)与Js的相关性最强;主成分分析结果显示,在小时及日尺度上主成分1的方差贡献率分别达59.1%、57.9%,其中,VPD和Rn对主成分1起主要作用,是影响该区杉木树Js变化的关键环境因子;观测期Js峰值提前于VPD约(20±3)min,滞后于Rn约(100±5)min。杉木生长季由降雨产生的土壤含水率差异未对Js产生显著影响,而不同天气条件下Js存在较大差异,晴天Js较高,主要呈单峰变化且启动早结束晚,雨天Js呈多峰型变化,启动晚结束早。