祁连山七一冰川物质平衡的时空变化特征

基于2011-2016年七一冰川的野外观测资料,结合气象站数据及1975-2015年的遥感影像,分析了冰川末端变化、物质平衡时空变化特征及其对气候变化的敏感性,结果表明:1975年以来,七一冰川末端持续退缩235 m,平均退缩速率为5.9 m/a,冰川面积减少0.13 km²(4.5%)。2011-2016年,七一冰川的平均物质平衡为-476 mm w.e.,平均ELA为4941 m a.s.l.,物质平衡梯度为2.9 mm/m。从季节变化看,受风吹雪和冰面升华影响,11月至次年3月冰川呈负平衡;4月和9月物质平衡受降水控制,随海拔变化呈现降水效应;强消融期(6-8月)物质平衡随海拔升高线性增加;消融期末由9月初延后至9月底。敏感性分析结果表明,物质平衡对气温变化的敏感性为-178.7 mm w.e.°C^-1a^-1,对降水变化的敏感性为+2.93 mm w.e. mm^-1a^-1。即61 mm的降水增加才能弥补暖季气温升高1°C引起的冰川净物质损失。     

基于水文集成模型ParFlow的黑河流域下游地下水-地表水相互作用模拟研究

地下水-地表水相互作用是水文循环过程中的重要环节,研究地下水-地表水相互作用的机理过程及其对环境变化的响应对流域生态环境和可持续发展具有重要意义.利用基于三维物理过程的开源、大规模并行模拟计算软件ParFlow求解紧密耦合的地下水和地表水偏微分方程组,建立流域水文集成模型,从而精确解译土壤水分运移的动力学机制,最终实现...     

黑河流域生态环境恶化状况与治理建议

运用野外调查和地理信息系统相结合的方法,系统调查了黑河流域生态环境恶化的现状,分析其影响的原因,提出治理建议。指出,黑河水资源合理利用、土地资源适度开发,必要的水利工程和科学的上、中、下游分水方案是治理黑河流域生态环境恶化所必须采取的措施。      

潮白河流域1980—2013年平均水平衡特征研究

论文采用潮河、白河流域1980—2013年间气象、水文资料,基于水热耦合模型方法,分析了潮河、白河流域水循环要素相应于不同土地覆被类型结构变化和水平衡的特征。通过对未来10 a流域下垫面状况的预估,预测了未来变化环境条件下流域径流量的变化情况。研究对预测潮白河流域水资源变化特征、确保密云水库水资源安全具有重要意义。研究结果显示:该模型在潮、白河流域适用;在现有下垫面资料的基础上,利用林地面积和草地流域下垫面参数相结合的方法,对潮河流域和白河流域未来下垫面的变化分别做出了11种预测情景,并在11种情景的基础上预测两流域的未来10 a径流变化,结果显示潮河流域的径流深在26.47~53.55mm范围内波动,而白河流域的径流深在17.57~41.53 mm范围内变动。研究的创新点为,在对未来下垫面状况预测的基础上,利用水热耦合模型预测流域未来的可能径流状况。     

黑河流域草地承载力研究

应用RS和GIS技术,从研究区植被类型、土壤侵蚀、坡度、距水源距离、生物多样性和生态系统保护等方面,确定了黑河流域不适合和适合放牧的区域。在适合放牧的区域,根据草地类型估测产草量。在牧草分配方面,从避免土壤侵蚀和遭遇干旱时保证植被群落弹性和再生的需要以及满足昆虫和土壤无脊椎动物及野生动物需要两个方面考虑了满足生态需要的牧草生物量。在确定放牧强度时,从坡度和距离水源远近两个方面考虑了载畜量的减少比例。在此基础上,计算出满足生态保护需要的草地承载力。研究结果表明,黑河流域适合放牧的区域仅占总面积的17.693%,在适合放牧的区域,天然草地的承载力为0.009～2.055只羊单位/hm²。     

黑河流域中下游全境地表-地下水耦合模型与应用

耦合概念性水资源评价与规划模型WEAP和分布式地下水模型MODFLOW,建立需求驱动的黑河流域中下游全境地表-地下水耦合模型,并利用地表水文站点和地下水观测点数据进行模型率定.结果表明,率定期和验证期地表水模拟的纳氏系数>0.7,地下水位模拟的均方根残差<0.80m.应用模型对流域历史水循环反演模拟表明,黑河干流(黑河东枝)2002~2012年水量统一调度使正义峡年均来流较原管理方式增加1.63亿m3(约18%);讨赖河(黑河西枝)因人类活动改变了西部子水系河流水文情势,基本切断了与黑河干流下游尾闾水系的水力联系;黑河东西两枝人类活动和出山口径流变化共同影响着下游狼心山断面径流量,直接导致了居延海之前消失和现在的恢复.     

GPM卫星降水数据在黑河流域的适用性评价

论文分别从时间和空间两个角度对GPM卫星降水数据在黑河流域适用性进行评价。以TRMM卫星的降水产品和气象观测站点实测的降水数据作为参考,选用相关系数（R）、均方根误差（RMSE）、相对误差（BIAS）、平均误差（ME）以及标准偏差（SD）多种统计分析指标进行精度评价。结果表明：1）GPM卫星降水数据具有与观测数据较好的一致性以及良好的时间模式;2）GPM卫星降水数据与观测数据之间有着较高的相关系数（R>0.72）以及较低的误差范围 （-0.59%~1.62%）;3）相比TRMM,GPM具有较低的均方根误差（RMSE<28.76）,尤其是对夏季降水,GPM具有相对更高的相关系数（R>0.76）和更小的相对误差（BIAS<1.14）;4）卫星估测降水量的精度与高程具有明显的相关性。总的来说,GPM卫星降水数据在地形复杂的干旱半干旱区域也能够具有较好的精度,能够较为准确地反映干旱半干旱地区的降水分布。     

黑河流域中游地区生态环境变化特征及驱动力

多角度分析黑河流域中游地区植被覆盖度时空变化特征,并建立基于演变过程的生态系统灰色关联度模型,分析生态环境变化的驱动因子.研究表明:1)1999~2008年,平原旱地、低覆盖草地、有林地年最大归一化差异植被指数(NDVI)增幅较大,达0.1~0.2,疏林地2004年后保持高速增长,年最大NDVI增幅0.208,增长了77.6%; 2)张临高盆地年最大植被覆盖度线性拟合年均增幅0.0063,生长季节平均植被覆盖度在小幅波动中呈现稳定增长趋势,拟合优度达0.74;甘州区生态治理成效最显著,年增长幅度集中在0.03~0.3;临泽县和高台县以增长为主,但局部过渡带地区下降幅度达0.1~0.3; 3)植被7~10月覆盖度呈现明显增长趋势,峰值从6~7月延迟到7~8月,2007年达0.39;植被覆盖度分级结构呈现优化趋势,极低覆盖度植被逐渐转化为低覆盖度植被,2007年相比2000年降低25%以上,高覆盖度植被1998~2008年间增长约16%; 4)根据3种植被覆盖度变化与各驱动因子关联分析,气象水文因子主要包括降雨量、蒸发量、径流量,最大关联度分别为0.91、-0.83、0.76,社会经济因子主要包括农作物播种面积、第一产业产值、农业科技水平,最大关联度分别为-0.81、0.78、0.81.     

黑河流域底栖动物群落结构及水质评价

为了解黑河流域上中游底栖动物群落结构特征及其与环境因子之间的关系,于2018年8月对研究区域17个采样点的底栖动物和水体理化指标进行调查研究.共鉴定出底栖动物43种,其中节肢动物34种（79.1%）,软体动物7种（16.3%）,环节动物2种（4.6%）;就整个研究区域而言,优势种为大蚊（Tipulidae）、豆娘幼虫（Damselfly）、水蜘蛛（Argyroneta）、耳萝卜螺（Radix auricularia）、琥珀螺（Suecinea sp.）、白旋螺（Gyraulusalbus）,干、支流优势种分布趋势为干流（6种）优于支流（5种）;底栖动物平均密度和平均生物量分别为77ind/m²和3.7423g/m²现存量存在显著空间差异,整体上干流（1032ind/m²、60.0963g/m²）大于支流（276ind/m²、3.5233g/m²）,物种数干流（36种）大于支流（15种）;单因素方差分析显示,Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数分布特征为干流大于支流.黑河流域上游支流和中游干流不同河段底栖动物物种组成呈空间异质性,而多样性指数对物种组成依赖性强,但因黑河流域底栖动物物种组成受自然因素和人类活动双重影响程度差异较大,使得Shannon-Wiener多样性指数、Margalef丰富度指数及Pielou均匀度指数不适合黑河水质评价.依据BI指数和综合污染指数评价表明,黑河上游支流水质优于中游干流.根据底栖动物与环境因子之间的相关矩阵分析并结合RDA分析表明：BOD₅、水温（WT）、电导率（EC）、DO、溶解性总固体（TDS）、COD_Mn及盐度是影响底栖动物群落结构的主要环境因子.     

Temporal variations of CO2 concentration near land surface and its response to meteorological variables in Heihe River Basin, northwest China

Atmospheric CO2 concentration (CC) near land surface and meteorological variables have been measured at four sites,named Yeniugou (alpine meadow and permafrost), Xishui (mountainous forest), Linze (oasis edge) and Ejina (lower desert),respectively, in Heihe River Basin, northwest China. The results showed that, the half hourly CC at night was larger than in daytime,and the daily averaged CC was the largest in winter. The averaged CC of 932 d at the Linze was about 418 ppm, was about 366 ppm in the 762 d at the Ejina. In the same period from September 23 to November 9, 2004, the averaged CC was about 625,334, 436 and 353 ppm, at Yeniugou, Xishui, Linze and Ejina, respectively. The linear relationship between daily averaged CC and air temperature T was negative, between CC and relative humidity (RH) was positive. The linear CC-atmospheric pressure (A P) relationship was negative at the Linze and Yeniugou, was positive at the Ejina. The relationship between CC and global radiation R was exponent, and soil temperature Ts was negative linear, and soil water content was complex. The correlation between CC and wind speed was not existent.Using meteorological variables together to simulate CC, could give good results.     

Temporal variations of C2 concentration near land surface and its response to meteorological variables in Heihe River Basin, northwest China

Atmospheric CO2 concentration （CC） near land surface and meteorological variables have been measured at four sites, named Yeniugou （alpine meadow and permafrost）, Xishui （mountainous forest）, Linze （oasis edge） and Ejina （lower desert）, respectively, in Heihe River Basin, northwest China. The results showed that, the half hourly CC at night was larger than in daytime, and the daily averaged CC was the largest in winter. The averaged CC of 932 d at the Linze was about 418 ppm, was about 366 ppm in the 762 d at the Ejina. In the same period from September 23 to November 9, 2004, the averaged CC was about 625,334, 436 and 353 ppm, at Yeniugou, Xishui, Linze and Ejina, respectively. The linear relationship between daily averaged CC and air temperature T was negative, between CC and relative humidity （RH） was positive. The linear CC-atmospheric pressure （A P） relationship was negative at the Linze and Yeniugou, was positive at the Ejina. The relationship between CC and global radiation R was exponent, and soil temperature Ts was negative linear, and soil water content was complex. The correlation between CC and wind speed was not existent. Using meteorological variables together to simulate CC, could give good results.