不同尺度和数据基础的水文模型适用性评估研究——淮河流域为例

在淮河流域蚌埠站以上区域构建人工神经网络(ANN)、HBV-D 模型和SWIM模型等水文模型,评估不同时间、空间尺度和数据基础下水文模型的适宜性。得出:①时间尺度上三个模型对数据要求不同, ANN模型需要月尺度数据即可建立降水-径流关系且能取得较好的模拟效果,HBV-D 和SWIM模型为日尺度水文模型,需逐日降水、温度和径流量等数据,SWIM模型还需作物管理、营养盐和土壤侵蚀等数据;②空间尺度上,ANN模型适应于大尺度,HBV-D 模型适用于1×10⁴ km²及以上流域,SWIM模型更适合于1×10⁴ km²以下小流域降水-径流关系建立;③模拟效果分析,月尺度统计上ANN模型对水文模拟的整体效果较好,但不适合用于气候变化背景下水文水资源等研究,而有物理基础的HBV-D和SWIM模型虽模拟的纳希效率系数不及ANN模型,但在气候变化背景下仍是较好的工具。     

基于Sentinel-2A影像估算黄土高原光合/非光合植被盖度

以黄土高原为例,基于Sentinel-2A影像和地表实测地物光谱与盖度数据,分别在模拟混合场景和野外实测混合场景中,评估4种NPV植被指数(NPVI):SWIR32(短波红外比值指数)、DFI(干枯燃料指数)、STI(土壤耕作指数)和NDTI(归一化差异耕作指数)估算非光合植被盖度(f_NPV)的有效性,并利用优化法确定线性光谱混合模型的关键参数端元值,估算研究区光合植被盖度(f_PV)和f_NPV.结果表明,在模拟混合场景下,4种NPVI与模拟f_NPV线性关系的R²是0.365~0.750;在野外场景中,其相关性均有一定程度的降低,R²是0.147~0.211.研究构建NDVI-SWIR32像元三分模型,并确定了最优端元值:NDVI_PV=0.80,SWIR32_PV=0.60, NDVI_NPV=0.17,SWIR32_NPV=0.77,NDVI_BS=0.23,SWIR32_BS=0.99.模型对f_PV和f_NPV估算精度R²分别是0.817和0.463,NSE分别是0.806和0.458.利用该模型估算全区2019年4、8和12月的平均f_PV和f_NPV,分别为20.3%和59.2%,48.6%和33.1%,10.7%和59.0%.随时间推移,f_PV从东南向西北不断增加而后减小,f_NPV与之相反. NDVI-SWIR32模型可以用于Sentinel-2A影像数据来监测黄土高原地区f_PV和f_NPV的时空动态变化.     

基于随机森林模型的中国近地面NO2浓度估算

NH₃针对传统近地面NO₂浓度空间模拟过程中NO₂浓度与其影响要素之间关系的复杂非线性机制解释不充分的缺陷,本研究基于随机森林（RF）算法、融合多源地理要素开展了近地面NO₂浓度空间分布模拟研究.以卫星OMI对流层NO₂柱浓度数据和多源地理要素（道路交通、气象因子、土地利用/覆盖、地形高程、人口数量）为输入变量,近地面NO₂浓度为输出变量,利用RF算法构建近地面NO₂浓度反演模型.通过对比地面观测数据与传统土地利用回归模型（LUR）检验RF模型的有效性,基于所构建的最优RF模型在不同时间尺度下模拟分析中国大陆地区近地面NO₂浓度空间分布特征.结果表明：（1）集成多源地理要素的RF回归模型精度高,月均模型整体拟合度R² 0.85,RMSE 6.08μg/m³,交叉验证的R² 0.84,RMSE 6.33μg/m³,显著高于LUR模型（拟合R² 0.53,RMSE 10.48μg/m³,交叉验证的R² 0.53,RMSE 10.49μg/m³）; （2）地面NO₂浓度与预测变量呈现显著的复杂非线性与时间尺度依赖关系,卫星OMI柱浓度对模型影响程度最大,重要性指标IncMSE介于97.40%~116.54%,多源地理特征变量对RF模型同样具有不可忽视的贡献力（IncMSE在23.34%~47.53%之间）;（3）中国大陆地区NO₂污染程度较高,年均模拟浓度为24.67μg/m³,存在明显季节性空间差异,NO₂浓度冬季（31.85μg/m³） > 秋季（24.86μg/m³） > 春季（23.24μg/m³） > 夏季（18.75μg/m³）,呈现以华北平原为高值中心、向外围逐渐减轻的空间分布格局.较已有研究揭示对流层NO₂柱浓度宏观分布特征,本研究对近地面NO₂污染特征的研究成果对于合理制定污染防控策略、降低居民暴露健康损害具有指导意义.     

基于GF-4卫星的长三角城市群PM2.5遥感反演

基于静止卫星高分四号（GF-4）遥感数据,利用6SV辐射传输模型与暗目标算法进行高空间分辨率气溶胶光学厚度（AOD）遥感反演;在此基础上,结合地面监测站大气细颗粒物（PM_2.5）浓度、气象资料等数据,采用物理订正方法及线性混合效应模型,实现长三角城市群区域大尺度空间连续的PM_2.5浓度遥感反演;最后利用十折交叉验证法对反演精度进行验证.结果表明：GF-4反演的AOD结果分辨率较高,空间连续性好,与AERONET地基监测相关性R达到0.82;利用GF-4 AOD的PM_2.5估算模型精度较高,模型估算PM_2.5浓度与地面实测数据拟合度R²为0.74;在分春夏秋冬4个季节建模情景下,交叉验证R²依次为0.67,0.59,0.63和0.72,平均绝对误差MAE为10.40,7.42,10.10,13.34μg/m³,表明GF-4卫星适用于区域PM_2.5浓度监测.     

利用CDOM吸收系数估算博斯腾湖水体表层DOC浓度

基于2021年夏秋两季西部干旱区博斯腾湖表层50个采样点位实测数据,通过对DOC特征的统计学分析、内外源因素影响的时空差异以及电导率相关性验证,将博斯腾湖划分为河口和非河口区域.然后以CDOM特征波长吸收系数a₂₅₀和a₃₆₅为自变量,以DOC浓度（c_DOC）为因变量,分别构建了基于CDOM的河口和非河口水域DOC浓度估算模型.结果表明：河流与湖泊进行水体交换的同时,会将大量陆源DOC输送到博斯腾湖中,使得河口区域DOC浓度明显高于非河口区域（t-tests,P<0.01）,河口区域的DOC浓度（c_DOC）约是非河口区域的2.2~2.3倍,且在河口区域c_DOC与电导率呈现显著相关关系（夏季：R²=0.81,P<0.01;秋季：R²=0.84,P<0.01）.本文构建拟合模型（c_DOC=α+β·α₂₅₀+γ·α₃₆₅）,并通过交叉验证的方法来检验模型精度.将夏季和秋季同区域数据统一建模,河口和非河口区域CDOM与DOC均存在较好的相关关系,且模型精度较高（河口区域：R²=0.60,RMSE=8.56%;非河口区域：R²=0.66,RMSE=8.77%）.本文所建立的模型可以在不增加环境因子变量的前提下提高精度,有利于实现卫星遥感反演.同时,本研究揭示了河流输入对博斯腾湖DOC分布和估算的时空影响,提出可利用CDOM估算DOC浓度,但需根据水文特征和c_DOC等因素区分河口和非河口区域.本研究对实现新疆水资源合理开发、有效保护以及综合治理提供科学依据,对我国西部干旱区湖泊DOC遥感动态监测具有重要意义.     

我国土壤受试植物筛选与毒性预测

生态毒性数据缺乏是我国土壤基准与生态风险评估研究中一直存在的问题,开展本土受试植物的筛选可提供更多的生态毒理试验选材,从而获得不同物种的生态毒性数据.鉴于植物对土壤污染物的敏感性,从被子植物中依据分布范围、代表性和易于获得性等原则,对我国潜在的受试植物进行筛选,结果发现,13科53种被子植物分布广泛且易于获取,可作为本土受试植物;结合生态毒性数据的搜集与分析,其中12种受试植物的生态毒性数据相对丰富,并对部分典型污染物表现高敏感.此外在受试植物生态毒性预测模型研究方面,对12种受试植物两两进行建模预测,共得到132个物种种间关系估算模型(Interspecies Correlation Estimation,ICE),其中88个为显著性模型(F检验P<0.05);此处,回归分析了已构建ICE模型的评价参数,得出预测效果较好的ICE模型应满足交叉验证成功率≥ 80.00%、MSE ≤ 0.62、R² ≥ 0.76和分类学距离≤ 4的标准.最终筛选出25个符合上述标准的ICE模型,涉及禾本科-禾本科、十字花科-十字花科的相互预测,其中当燕麦Avena sativa、芜青Brassica rapa、普通小麦Triticum aestivum、玉蜀黍Zea mays和黑麦草Lolium perenne等作为替代物种时,预测物种的实际生态毒性值与预测值较为接近.受试植物的筛选与生态毒性预测模型的建立有助于生态毒性数据的产生,并为土壤污染管理和生态风险评估提供科学依据.     

气溶胶粒径吸湿增长与散射吸湿增长的关系

基于成都市2017年10~12月AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料,以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度、相对湿度RH和NO₂质量浓度）,通过Mie散射理论与免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子Gf（RH）,并利用光学综合法测量气溶胶散射吸湿增长因子f（RH）,探究了Gf（RH）与f（RH）之间的关系.结果表明：当RH<85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加均表现为平缓式增长;当RH>85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加则均呈现出爆发式增长.Sigmoid函数f（RH）=17.34/（1+e^{-2.43·[Gf（RH）-2.15}]）较好地拟合了f（RH）随Gf（RH）的变化形态,其f（RH）拟合值与测量值之间的决定系数（R²）和平均相对误差（MRE）分别为0.97和4.01%.利用sigmoid函数计算Gf（RH）,模拟了观测时段内一次灰霾演化过程中气溶胶的散射系数b_sp（RH）和吸收系数b_ap,二者的模拟值与测量值基本吻合,对应的R²分别为0.99和0.98,MRE分别为2.94%和5.24%.     

气溶胶粒径吸湿增长与散射吸湿增长的关系

基于成都市2017年10~12月AURORA-3000积分浊度计、AE-31黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料,以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度、相对湿度RH和NO₂质量浓度）,通过Mie散射理论与免疫进化算法反演气溶胶粒径吸湿增长因子Gf（RH）,并利用光学综合法测量气溶胶散射吸湿增长因子f（RH）,探究了Gf（RH）与f（RH）之间的关系.结果表明：当RH<85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加均表现为平缓式增长;当RH>85%,Gf（RH）和f（RH）随RH的增加则均呈现出爆发式增长.Sigmoid函数f（RH）=17.34/（1+e^{-2.43·[Gf（RH）-2.15}]）较好地拟合了f（RH）随Gf（RH）的变化形态,其f（RH）拟合值与测量值之间的决定系数（R²）和平均相对误差（MRE）分别为0.97和4.01%.利用sigmoid函数计算Gf（RH）,模拟了观测时段内一次灰霾演化过程中气溶胶的散射系数b_sp（RH）和吸收系数b_ap,二者的模拟值与测量值基本吻合,对应的R²分别为0.99和0.98,MRE分别为2.94%和5.24%.     

冠层结构对亚热带常绿林光能利用效率估算的影响

利用遥感方法可以使用光化学植被指数（PRI）在叶片尺度表征光能利用效率（LUE）的动态变化,但在冠层尺度上,森林植被冠层结构是影响LUE估算精度的关键因素之一。利用2014-2015年中国科学院广东省鼎湖山森林生态试验站自动多角度高光谱观测系统的光谱反射数据,分别计算常绿阔叶林PRI、归一化植被指数（NDVI）、增强型植被指数（EVI）和优化比值植被指数（MSR）。基于通量观测计算的LUE,分析不同表征冠层结构的植被指数对于LUE与PRI拟合精度的影响,并利用不同类型植被指数的组合,构建多元线性回归模型。研究结果表明：（1）亚热带常绿阔叶林冠层结构型植被指数与冠层尺度PRI具有显著的相关性,其中MSR与PRI相关性较为显著（R²=0.40,P<0.01）;（2）在植被冠层密度较大、LAI较高（即高NDVI和MSR）时,PRI对于表征LUE的动态变化更具优势;（3）利用NDVI、EVI、MSR和PRI所构建的估算LUE的多元回归模型,能将LUE估算精度提高18.14%,对于冠层结构变化活跃期（1-5月）,能将LUE估算精度提高54%。研究认为利用冠层结构参数能够进一步改进PRI对LUE的估算精度,提升遥感精确评估亚热带常绿林生产力的能力。     

基于深度学习方法的PM2.5精细化时空估算模型

提出一种基于深度学习方法的地面PM_2.5浓度时空估算模型（PM_2.5-DNN）,该模型基于葵花-8卫星反演的AOD数据,结合PM_2.5监测站和气象站点观测数据对北京市地面PM_2.5浓度进行了逐时的高精度模拟,同时将PM_2.5-DNN模型的模拟性能与当前的主流方法进行了对比研究.结果表明,使用PM_2.5-DNN模型估算的北京地区1km分辨率每小时地面PM_2.5浓度与地表监测站观测数据对比的一致性较好,模型估算精度可达到R²=0.88,性能优于当前的主流方法.本文所提出的方法适用于区域尺度PM_2.5浓度时空分布细粒度建模与估算,采用端到端的训练方式构建模型,为精细的PM_2.5浓度估算提供了一个简便而有效的方法模型.     

土地利用变化及流域尺度大小对水文类型分区的影响

以海河流域为研究对象,根据1956-2005 年的年降雨量和水面蒸发资料以及DEM、土地利用和土壤的遥感资料,采用地理信息系统和多元统计分析的方法,划分一定单元流域,对海河流域进行水文类型分区划分,并讨论了土地利用转移变化及单元流域尺度大小对水文类型分区的影响。结果表明,不同土地利用情况下水文类型分区的结果是不同的,土地利用的变化会直接或间接影响流域水文类型分区的空间分布,土地利用变化越大,水文类型分区的转移变化也越大。单元流域尺度较小时,水文类型分区分布较为离散,反之,单元流域尺度较大时,水文类型分区的分布则较为连续。当单元流域平均面积变化小于150 km²时,分区分布虽然有一定的变化,但总体来看分区结果相对比较稳定,当单元流域平均面积变化较大,并达到250km²以上时,分区结果会发生较大变化。     

基于PEST的HSPF水文模型多目标自动校准研究

参数校准是流域水文模型构建的关键步骤之一。针对HSPF水文模型,系统梳理并形成PEST-HSPF多目标自动校准的输入、输出、交互、迭代和终止等流程,以滇池流域中和子流域为研究对象（数据为1999—2010 年日流量）,与人工校准（HSPEXP）和单目标校准做对比分析。结果表明：①提出的以日流量、月流量和流量频率的偏差最小化为目标函数、各目标初始偏差的倒数为权重的校准思路,可实现相对人工、单目标更好的模拟精度、变化趋势和一致性;②人工校准擅长于把握径流总量和年际变化趋势,但对于日径流过程（精度和变异性）改进效果有限;③多目标自动校准不仅平衡了3 类目标函数的偏差贡献,还能一定程度上继承各目标函数的优势,在捕捉日月总径流量、整体变化趋势、局部变异性、不同保证率特征值上表现出可靠的特征。     

基于GIS和差异信息测度的海河流域水文气象要素时空变异性分析

为深入理解海河流域水资源剧减的影响原因, 进行水文气象要素的时空变异分析是十分重 要和必要的。传统的时间序列变异方法主要是用变异系数法, 论文结合信息熵理论提出一种基于差 异信息测度与GIS 技术的时空变异分析方法, 并成功应用于海河流域的31 个测站的1960-2001 年降水、蒸发和气温的分析, 结果直观地表达海河流域降水、蒸发和气温等水文气象要素的时空变 异规律, 为进一步深入理解海河流域的水循环变化规律打下坚实基础。通过初步分析得出海河流域 降水和蒸发时空变异相对较大、气温时空变异相对较小的结论。     

基于下垫面遥感资料的海河流域水文类型分区划分

以海河流域为研究对象,根据1956—2005年的年降雨量和水面蒸发资料、DEM、土地利用、土壤和植被覆盖遥感图,提取了反映下垫面条件和气候特征的物理因子,并以此作为分区指标,以子流域为划分单元,依据下垫面条件和气候因子的相似性和差异性,采用地理信息系统和多元统计分析的方法,将海河流域内1 399个子流域划分7类水文类型分区(HTR),并分析了各水文类型分区的空间分布特征及产汇流机制。其中HTR1、HTR2和HTR4位于平原地区,土地利用类型以耕地为主,其他水文类型分区位于山区和丘陵区。HTR1耕地面积比例最大;HTR2土壤透水性最差,易产生超渗地表径流;HTR3土壤透水性最好,易产生地下径流和壤中流;HTR4年蒸发量较大,年降雨量较小,气候最干旱;HTR5和HTR6土地利用类型分别以草地和林地为主;HTR7年降雨量较大,年蒸发量较小,气候最湿润。分区成果明确地反映了流域的下垫面情况及气候条件,分区结果与流域的地形地貌非常吻合,也反映了流域水文特征的分布规律。通过分析水文类型分区内典型流域的下垫面和气候情况以及水文特征,阐述了分区结果的准确性及合理性,为海河流域水文特征的研究及水资源评价提供了依据。     

近50a海河流域降水丰枯遭遇分析

针对海河流域洪水资源利用的迫切需求,基于39 个气象站点近50 a 长系列降水数据(1951—2008 年),利用Copula 连接函数,揭示海河流域内部南北山区与平原区之间的降水丰枯遭遇情况,为缺水的海河流域洪水资源利用与管理提供决策依据。研究表明,海河流域各区受到同一天气状况影响较大,同一水系在山区和平原区的降水同丰、同枯概率均在20%以上,其中同枯的概率更大(北部水系25%,南部水系31%);同一水系内山区丰水与平原区枯水的遭遇概率小于6%,降水丰、枯互补性较差;但不同水系之间的山区与平原区降水丰枯遭遇概率为9%。从全流域的角度,考虑南北水系之间调水,将有助于海河流域洪水资源的开发利用。     

植被恢复背景下黄河中游及6个典型流域蒸散发及其组分变化格局

植被变化可通过改变下垫面条件的方式,调节植被蒸腾与土壤蒸发的分配比例,进而影响区域乃至全球水循环过程。自20世纪90年代以来,我国开展了大规模的植被恢复工程,全国植被覆盖度得到了极大提高,其中尤以黄河中游最为显著。以黄河中游6个典型植被恢复流域为研究对象,利用PML_V2模型和水文气象数据,验证了该模型模拟植被快速变化环境下的蒸散性能,并分析了2003—2018年间植被恢复工程背景下,黄河中游蒸散发（ET）及其组分（植被蒸腾Ec,截留蒸发Ei,土壤蒸发Es）的时空变化格局。结果表明：（1）对比流域水量平衡ET与PML模型结果,发现该模型在黄河中游具有较好的适用性（NSE >0.6）。（2）Ec对ET的分布格局起着主导作用,蒸散发及其组分的空间格局由夏季风作用下的植被空间分布所控制。Ec与ET的空间分布格局较为相似,Es与其相反。ET、Ec、Ei均呈显著增加趋势,Es则呈显著减小趋势,尤以流域中下游最为明显。（3）植被恢复背景下,黄河中游典型流域的蒸散发及其组分发生了明显的变化。相较于所在流域,流域中植被恢复区ET、Ec、Es、Ei分别偏高2.20%、5.86%、0.86%、7.44%,速率分别偏高-0.51 mm/a、0.55 mm/a、-1.11 mm/a、0.05 mm/a。     

污灌区盐分累积对污染土壤汞释放通量的影响

采用优化设计的动态通量箱,对不同盐分（NaCl和Na₂SO₄）和盐度（0~5%）的盐渍化土壤土-气界面的汞交换通量进行动态监测,研究盐渍化对污灌区土壤汞和大气释放的影响.结果表明：（1）两种盐分类型对土壤Hg释放的影响呈相反趋势.与未发生盐渍化的对照土壤相比,随着NaCl盐度梯度的上升,土壤Hg释放通量呈现上升趋势,5%盐度处理下,Hg通量均值与对照相比提高了48.94%;而随着Na₂SO₄盐度梯度的上升,土壤Hg释放通量呈现下降趋势,5%盐度处理下,Hg通量均值与对照相比降低了20.62%.（2）土壤盐分含量与土壤汞释放通量均值之间呈线性关系.对于NaCl,含量x（g/kg）与汞通量y [ng/（m²·h）]之间的模型为y=0.8258x+86.709（R²=0.9734）,对于Na₂SO₄,模型为y=-0.3354x+85.997（R²=0.9581）.从研究结果来看,高浓度的NaCl环境对土壤汞释放通量有显著影响,土壤的盐渍化趋势会使汞释放及作物吸收风险更趋严重.     

气候变化对澜沧江-湄公河上中游径流的影响研究

将区域气候模式RegCM3与水循环模拟模型WACM进行单向耦合,对澜沧江-湄公河流域未来气候变化和流域上中游主要控制水文站径流响应进行了模拟和分析。区域气候预估表明,相对于现状(1980—2009年),A1B情景下未来(2010—2039年)流域年平均温度和降水均有增加趋势,分别增加了0.65 ℃和1.87%,但降水增加不明显;流域北部温度增幅比南部明显,而降水区域差异较大,变化较为复杂。径流模拟结果表明,未来气候变化情景下,清盛和琅勃拉邦站多年平均径流量与天然情景相比均有减少趋势,分别减少了1.23%和3.69%,但变化不明显;未来径流年际变化呈不显著的减少趋势,而温度变化对径流影响作用要强于降水;未来春季和夏季(3—6月)径流增减相对明显,局部区域有洪涝和水文干旱的风险,而其它月份径流变化不显著。     

应用灰色模糊马尔科夫链预测海河水质变化趋势

灰色GM(1,1)模型在水质预测中得到了较为广泛的运用,但其存在灰色偏差与抗干扰能力弱的局限性,针对这一问题,将马尔科夫链理论与模糊集合理论引入灰色GM(1,1)预测模型,并应用该模型对海河三岔口断面的DO、CODMn和NH3-N 3项指标2012~2016年的浓度变化趋势进行预测.结果表明,2004~2016年,DO及NH3-N浓度大致呈上升趋势,预计2016年分别可达9.15,1.47mg/L;CODMn浓度呈下降趋势,预计2016年可达3.91mg/L.以2012年的数据做验证,灰色模糊马尔科夫链模型的预测精度最高,可作为科学的水质预测方法.     

北洛河流域植物多样性地理格局与环境关系

通过野外调查和历史文献及标本统计分析,确定并分析北洛河流域种子植物信息数据.结果表明：该区共有种子植物123科581属1671种,占黄土高原种子植物的83.67%、67.24%、51.83%,集中分布于大型科（>50种）、较大科（21~50种）和单种属（1种）、小型属（2~5种）内.11个干流流经的地理单元植物相似性聚类分为5组,较早分离的是黄龙县,最大类因子午岭山脉连接而包含4个地理单元（富县、合水县、宜君县、黄陵县）.富县、合水县和黄龙县植物丰富度SD值最高,洛川县、华池县和甘泉县SD值最低.该区地理成分在属级水平上有15个分布区类型16个变型,以温带分布及其变型为主（287属,占49.40%）,并与热带分布及其变型联系紧密（115属,占19.79%）,植物丰富度SD值与温带成分显著正相关;黄陵县、洛川县、黄龙县R/T值最高,热带性质最强,华池县、定边县R/T值最低,热带性质最弱.R/T值受海拔影响,随温度和降水从东南向西北递减.该区植物起源古老,分化程度高,物种多样性丰富,地理成分复杂,是重要的植物种质资源库.植物物种多样性地带性格局过渡性明显,体现出这些类群的生态位需求.需加强保护该区原生环境和植物,合理开发利用,可选择6大优势科（菊科、禾本科、蔷薇科、豆科、唇形科和毛茛科）中适地适树适草的物种（温带性质）,进行植被恢复和水土流失治理.