阿克达拉大气本底站黑碳浓度特征和潜在源

利用阿克达拉大气本底站2011~2017年黑碳气溶胶（BC）逐小时质量浓度资料和同期气象数据,采用后向轨迹聚类分析、潜在来源贡献函数法（PSCF）和浓度权重轨迹分析法（CWT）,研究了阿克达拉站BC不同时间尺度浓度特征和潜在源区.结果表明：阿克达拉站2011~2017年BC呈波动下降趋势,BC清洁程度较高;BC浓度呈春冬高,夏秋低的季节变化特征,春季（398.85±189.35） ng/m³>冬季（389.89±105.94） ng/m³>夏季（272.07±90.07） ng/m³>秋季（269.52±68.07） ng/m³,自然因素为BC浓度变化的主要原因;日变化特征表现为白天低、夜间高,基本呈单峰分布;阿克达拉站BC潜在源随季节变化差异明显,后向轨迹,WPSCF和WCWT分析都表明,春季潜在源集中于俄罗斯南部与新疆交界处的阿尔泰山北麓,秋季潜在源为新疆北疆经济带,冬季BC多受境外排放源影响.BC污染控制需要区域环境合作,实现联防联治,尤其是加强跨境污染源监测工作.     

塔里木盆地北缘绿洲不同连作年限棉田土壤有机碳组分特征及其与理化因子的相关性

开展绿洲连作棉田土壤有机碳组分研究,有助于阐明干旱区农田土壤有机碳稳定性机制在人地关系作用下变化特征.以塔里木盆地北缘阿拉尔垦区为研究区,以空间代替时间序列法分析了2、5、12、20和35 a等不同连作年限棉田土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳的含量特征,结合冗余分析探讨了土壤有机碳组分与土壤其它理化因子（含水量、容重、pH值、全盐、全氮、有效磷和速效钾）的相互关系,结果表明：①不同年限的连作对研究区土壤有机碳组分含量具有显著影响,土壤有机碳、易氧化有机碳、可溶性有机碳和微生物量碳含量整体表现为连作12、20和35 a棉田高于连作2 a、5 a棉田和荒草地,ω（土壤有机碳）在20 a棉田达到峰值（7.06g ·kg^-1）,高出荒草地76.91%,各土壤有机碳组分含量均随着土层的加深而下降.②基于对土壤有机碳组分含量与土壤其它理化因子的冗余分析结果表明,土壤有机碳组分含量与全氮、有效磷和含水量呈正相关关系,与pH值和容重呈负相关关系.土壤其它理化因子对土壤有机碳组分含量解释的重要性排序为：全氮>有效磷>pH值>容重>含水量>速效钾>全盐.     

SWAT模型融雪模块的改进与应用研究

融雪是水文过程的重要影响因素,为了对天山北坡气候极端高寒地区进行长期洪水预报预警,该研究以SWAT （土壤和水评估工具）模型为基本框架对其融雪模块进行修改,将基于物理过程的分布式融雪径流模型耦合入SWAT模型,并基于高程带对改进前后的模型进行了对比验证。通过对新疆天山北坡军塘湖河流域进行模拟、参数率定与验证后发现,原SWAT 模型在参数率定期间（2000 年1 月1 日至2004 年12 月31 日）的Nash-Stucliffe 效率系数（NSE）略低于基于物理过程的模型SWAT-JTH,但在验证期（2006 年1 月1 日至2010 年12 月31 日）,SWAT原模型NSE高于改进后的SWAT-JTH 模型。两种方法模拟效果均可以满足实际融雪模拟精度的需求。研究发现,温度因子方法（SWAT融雪模块）虽较基于物理过程的模型结构更简单,但在合理率定参数后却可以得到较好的效果。虽然现今观测和实验手段还不能满足物理过程模型精度要求,以及物理模型本身的错误叠加现象对目前的研究带来了诸多不确定性,但由于物理模型对于极端条件下的模拟及物理过程的模拟具有很大优势,未来随数据精度的提高,将继续深入该物理模型的改进研究。该研究将对高寒山区分布式融雪径流预报预警的发展起到一定的促进作用。     

天山北坡城市群气溶胶光学特性时空分布特征

为探究天山北坡城市群大气气溶胶光学特性时空分布特征,本文利用卫星遥感MCD19-A2气溶胶产品分析了2000~2019年研究区气溶胶光学厚度（aerosol optical depth,AOD）时空分布特征及变化趋势,针对AOD较为稳定的2016~2019年,利用多波段太阳光度计地基遥感技术,对AOD及Angström波长指数（α）等参数进行特征分析.结果表明：①空间上,研究区AOD空间分布与地形呈现较好的一致性,高值现象主要分布在低海拔地区;AOD空间分布表现出较强烈季节变化,春季（0.15±0.03） > 秋季（0.14±0.03） > 夏季（0.14±0.02）;②时间上,2000~2019年间研究区AOD年均值为0.12,年增幅1.03%,整体呈现增加趋势;AOD月均值的年际变化表现为双峰型,5月和11月为第一峰值和第二峰值,自然尘源粉尘的释放和传输以及人类社会燃煤供暖是造成AOD增加的主要原因;③受沙尘天气的影响,春季AOD的变化幅度较为剧烈,气溶胶主控粒子粒径及变化幅度均大于夏季;研究区AOD高值主要受粗模态粒子气溶胶的影响,细模态粒子吸湿增长会引起AOD的波动,但不易导致AOD高值.