雅鲁藏布江流域奴下水文站极端降水与极端径流的关系研究

青藏高原是亚洲十多条大江大河的发源地,被称为“亚洲水塔”。随着全球变暖加剧,青藏高原极端水文和气象事件频发。然而,其复杂的气候和下垫面(冰川、积雪、和冻土等)特征,限制了对该地区极端径流对极端降水响应关系的理解。本文以青藏高原南部的雅鲁藏布江流域为例,利用逐日降水和径流数据,通过改进极端径流阈值法,并结合相关分析等方法,研究了不同发生概率下极端径流与极端降水之间的关系。研究结果表明:(1)雅鲁藏布江流域的极端径流事件通常持续1~2天,且随着发生概率的减小,事件持续时间相应缩短。(2)发生概率为10%、5%和1%的极端径流与极端降水的相关系数在0.07~0.28之间(P<0.01),且随着极端降水发生概率的增加,两者之间的响应关系逐渐加强。(3)在奴下水文站,极端径流对该水文站以上雅鲁藏布江流域极端降水的响应强度最大,而对奴下气象站和林芝气象站的响应相对较弱,同时,最高响应时间滞后一天。此外,极端径流对极端降水的响应关系也受到流域湿润程度、植被状况和土壤湿度等因素影响。本文改进的极端径流识别方法能够有效捕捉雅鲁藏布江流域受极端降水影响的极端径流事件,提高了径流组分复杂的高寒流域极端径流对极端降水响应关系的理解。与此同时,该研究还能够为气候变暖背景下雅鲁藏布江流域的水资源管理和区域经济发展提供重要的理论支撑和科学指导。

森林地区持久性有机污染物的沉降和释放

持久性有机污染物(POPs)是一类具有毒性、难降解性和生物富集性的污染物。由于具有半挥发性,POPs可以随大气进行长距离传输并富集到极地等寒冷的偏远地区。大气沉降和挥发是POPs全球传输的关键过程。森林是POPs的重要储库,其POPs的强吸收能力加速了POPs的沉降,使得森林成为POPs大气沉降研究的重要介质。本文综述了当前森林POPs沉降研究的主要成果,重点阐述了大气POPs向植被(树冠)沉降和植被POPs向林下土壤迁移沉降这两大关键过程的特征和机制,并简要总结了林下POPs的后沉降过程(循环及再释放)和机制。最后,提出森林POPs沉降研究应着眼于观测技术开发、微观机制解析、关键规律总结、释放特征观测和多污染物耦合等方向,进而拓展大气污染物干湿沉降研究范围、丰富大气污染物干湿沉降研究的理论和方法,力争为气候变化背景下污染防治提供科学依据和理论支撑。

黑河遥感试验:回顾与展望

地球系统科学的基石之一是地球观测系统,许多观测试验甚至成为一个阶段地球系统科学认识和研究方法进步的里程碑。在这些观测试验中,遥感试验始终是核心组成部分。黑河遥感试验是以中国典型内陆河流域——黑河流域为研究区,以流域内山区冰冻圈、人工绿洲、天然绿洲的生态水文过程为研究对象,于2007年—2017年开展的大规模、多学科卫星—航空—地面综合遥感试验,历经“黑河综合遥感联合试验”和“黑河生态水文遥感试验”两个阶段,由52家单位,670余位科研人员参与,650多个试验数据集全部共享。黑河遥感试验以流域复杂异质性地表研究为特点,在多尺度观测方法创新、定量遥感发展、生态水文应用等方面取得了突破,实现了定量遥感和流域生态水文集成研究的深度结合。论文回顾了黑河遥感试验10年历程,凝练了尺度转换、异质性度量、不确定性定量的多尺度试验三原则,总结了星机地一体化、流域—子流域—足迹—单点多尺度嵌套、传感器网络、通量矩阵多尺度观测新方法,介绍了在多源遥感协同反演方法、异质性辐射传输模型、遥感产品真实性检验技术上的进步。在试验中也研发了降水、积雪、蒸散发、土壤水分、净初级生产力等10多种高分辨率流域尺度生态水文产品,并通过与流域生态水文模型的深度集成,算清了流域水账,揭示了绿洲—荒漠相互作用的完整图景,提出了涡动相关仪能量平衡不闭合的诊断方程。黑河遥感试验结束后,其观测系统转为黑河流域地表过程综合观测网继续运行,并持续孕育观测的新理论、新方法,更好地服务流域科学的探索和实践。

拉萨市不同季节空气微生物浓度及影响因素分析

【背景】空气微生物是城市生态系统的重要组成部分,其浓度对于监测城市空气质量、治理环境污染、预防疾病发生具有重要意义。【目的】研究拉萨市空气微生物分布特征,探讨气象因素和空气颗粒物对空气微生物分布特征的影响。【方法】基于荧光显微镜法分析了2019年10月–2020年10月不同季节空气微生物浓度及附着特征,结合气象因素和环境指标分析其影响因素。【结果】在荧光显微镜下,经过SYBR Green I染色的微生物呈亮绿色,规则椭圆状,大小在0.5-1.0μm之间,同时还观察到微生物附着在有机物和黑碳上的现象。拉萨市空气微生物浓度变化范围为3.10×10^(3)-2.38×10^(4)cells/m^(3),冬季空气中2种存在形式的微生物(自由漂浮和附着颗粒物)浓度最高。自由漂浮微生物浓度在秋季最低,与冬季存在显著差异(P<0.05),不同季节颗粒附着微生物的浓度差异不显著。Spearman相关性分析表明,微生物浓度与气象因素无显著相关,但与空气中颗粒物浓度呈显著正相关(P<0.05)。【结论】拉萨市空气微生物浓度与全国其他城市相比处于较低水平,而且受空气污染物的影响。