利用ESTARFM模型获取南方红壤区高时空分辨率MODIS遥感蒸散估算数据

蒸散发是水分循环的重要环节,影响着作物生长和粮食生产,获得长时序高空间分辨率蒸散发过程数据有助于优化区域水资源配置。基于Landsat和MODIS遥感数据,结合地面观测通量数据和气象数据,利用SEBS模型和ESTARFM模型获得了南方红壤区2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量,并分析高时空分辨率日蒸散量时空变化特征及其影响因素。结果表明:高空间分辨率的遥感影像可获得精度更高的遥感蒸散模拟效果,基于Landsat遥感数据驱动的SEBS模型的模拟效果优于基于MODIS遥感数据作为输入的SEBS模型。ESTARFM模型获得的高时空分辨率日蒸散量与实测蒸散量对比,RMSE为0.68mm·d^(−1),R^(2)为0.87。模拟获得的2019年4−10月高时空分辨率日蒸散量在空间变化上与土地利用类型相关。各土地利用类型的蒸散量表现为林地>稻田>其他农用地,在时间变化上,4−8月蒸散量呈上升趋势,8−10月蒸散量则逐渐降低,气温是影响研究区域蒸散量的主要气象因子。基于SEBS模型和ESTARFM模型获得的高时空分辨率蒸散量与实测蒸散量具有良好的相关性,SEBS模型与ESTARFM模型结合的方法可作为估算南方红壤区蒸散量的有效工具。

1981—2018年内蒙古不同等级降水时空变化特征

基于1981—2018年内蒙古地区103个地面气象观测站的逐日降水资料,运用趋势分析方法,分析近38 a内蒙古降水量、降水日数和降水强度的时空变化特征。结果表明,不同等级降水量和降水日数呈现弱减少趋势,不同等级降水强度年际变化趋势不明显,但是湿润区的各等级降水年际波动最大,干旱区的中雨强度年际波动明显大于其他气候区。各等级降水对总降水的贡献率从大到小依次为小雨、中雨和大雨,但地区分布不均。各气候区小雨日数贡献率均在80%~90%,并且小雨量占比从内蒙古东北部湿润区到西北部的干旱区逐渐上升。内蒙古各等级降水均呈现自东向西递减的空间分布特征,其中降水量和降水日数的高值区主要分布在东北部地区,降水强度的高值区主要分布在东南部地区。2010年以来,内蒙古东北部和中部偏西地区的小雨等级的降水量和小雨日数减少,小雨等级的降水强度增加;在内蒙古西北部各等级降水量和降水强度均增加,大雨等级的降水量、降水日数和降水强度的增加趋势尤为显著。

基于种植结构的安徽省气候生产潜力估算及粮食安全气候承载力分析

面向气候变化下的粮食安全问题,揭示不同作物气候生产潜力对气候变化的响应特征,探讨在特定种植结构下气候条件对粮食安全的承载能力,可为气候资源开发利用和农业生产合理布局提供科学依据。采用逐级订正法和作物生长发育动态参数建立了小麦(Triticum aestivum)、玉米(Zea mays)和水稻(Oryza sativa)等粮食作物气候生产潜力的估算方法,基于作物种植结构和粮食供需关系分析了安徽省气候条件对粮食安全的承载能力。结果表明,安徽省不同作物气候生产潜力的空间分布特征与种植结构格局总体匹配度较好,能够较好发挥各地气候资源优势。气候变化对作物生产潜力产生了一定的不利影响,导致玉米、一季稻、双季晚稻的气候生产潜力显著下降,线性倾向率分别为每10年减少576、231、167 kg·hm^(-2),并且近年来小麦、玉米和一季稻主产区的气候生产潜力不稳定性增强。安徽省粮食潜在生产总量呈北高南低的特征,受种植结构和气候生产潜力的综合作用,不同作物对粮食潜在生产总量的贡献不一,从全省来看,小麦、一季稻、玉米和双季稻的贡献依次为42%、32%、18%和8%。小麦贡献了沿淮淮北地区粮食潜在生产总量的主要部分,占比超过50%,沿江西部则以双季稻为主,而江淮之间和江南地区一季稻的贡献可达60%以上。综合气候生产潜力、粮食供需结构和人口数量等因素,安徽省不同地区气候条件所能承载的人口规模大多超过了现有人口数,相对剩余率总体可达50%以上,但其地域分异显著,空间分布总体呈东北向西南递减的格局。为充分保障粮食安全,在部分超载地区需进一步调整优化粮食供需关系。

DNDC模型在稻田水肥管理中的应用研究进展

稻田生态系统是重要的碳库,它具有碳源和碳汇双重功能。充分发挥稻田碳汇功能对推进低碳绿色农业生产方式和保障农业可持续发展具有重要意义。稻田水肥管理模式很大程度上影响了温室气体的排放和稻田碳固存能力。本文综述了近年来DNDC模型在稻田水肥管理中的应用研究进展。从稻田生态系统固碳减排角度出发,总结了稻田水肥管理措施对温室气体CH4和N2 O排放、土壤碳库和作物生产固碳的影响,评价了不同稻田轮作模式的固碳减排效应,并展望了DNDC模型在未来稻田生态系统的应用前景。研究结果将为未来稻作生产固碳减排,实现农业生产可持续发展提供理论参考。