Impact of Climate and Land Use Change on Streamflow and Sediment Yield in a Snow‐Dominated Semiarid Mountainous Watershed

This study investigates the impact of climate and land use change on the magnitude and timing of streamflow and sediment yield in a snow‐dominated mountainous watershed in Salt Lake County, Utah using a scenario approach and the Hydrological Simulation Program — FORTRAN model for the 2040s (year 2035–2044) and 2090s (year 2085–2094). The climate scenarios were statistically and dynamically downscaled from global climate models. Land use and land cover (LULC) changes were estimated in two ways — from a regional planning scenario and from a deterministic model. Results indicate the mean daily streamflow in the Jordan River watershed will increase by an amount ranging from 11.2% to 14.5% in the 2040s and from 6.8% to 15.3% in the 2090s. The respective increases in sediment load in the 2040s and 2090s is projected to be 6.7% and 39.7% in the canyons and about 7.4% to 14.2% in the Jordan valley. The historical 50th percentile timing of streamflow and sediment load is projected to be shifted earlier by three to four weeks by mid‐century and four to eight weeks by late‐century. The projected streamflow and sediment load results establish a nonlinear relationship with each other and are highly sensitive to projected climate change. The predicted changes in streamflow and sediment yield will have implications for water supply, flood control and stormwater management.     

Assessment of Groundwater Depletion and Implications for Management in the Denver Basin Aquifer System

The Denver Basin Aquifer System (DBAS) is a critical groundwater resource along the Colorado Front Range. Groundwater depletion has been documented over the past few decades due to the increased water use among users, presenting long‐term sustainability challenges. A spatiotemporal geostatistical analysis is used to estimate potentiometric surfaces and evaluate groundwater storage changes between 1990 and 2016 in each of the four DBAS aquifers. Several key depletion patterns and spatial water‐level changes emerge in this work. Hydraulic head changes are the largest in the west‐central side of the DBAS and have decreased in some areas by up to 180 m since 1990, while areas to the northwest show increases in hydraulic head by over 30.5 m. The Denver and Arapahoe aquifers show the largest groundwater storage losses, with the highest rates occurring in the 2000s. The results highlight uncertainty in the volumetric predictions under various storage coefficient calculations and emphasize the importance of representative aquifer characterization. The observed groundwater storage depletions are due to a combination of factors, which include population growth increasing the demand for water, variable precipitation, and drought influencing recharge, and increased groundwater pumping. The methods applied in this study are transferable to other groundwater systems and provide a framework that can help assess groundwater depletion and inform management decisions at other locations.     

乡村振兴视角下耕地利用转型的时空格局及路径分析——以淮海经济区为例

深刻解读耕地利用转型内涵,基于乡村振兴与耕地利用转型的系统逻辑构建相关评价指标体系,运用探索性空间数据分析（ESDA）和标准差椭圆（SDE）等方法,对2002年、2007年、2012年和2017年淮海经济区耕地利用转型效度进行评测,据此揭示乡村振兴战略背景下耕地利用转型的时空格局及转型路径。结果表明：（1）15年间淮海经济区耕地利用转型呈现整体上升、区域均衡的时空格局。（2）耕地利用转型空间集聚现象明显,南北差异显著。空间转型集聚程度逐渐减弱,功能转型呈现先降低后升高、再降低又趋于平缓的态势。（3）耕地利用转型呈现东北—西南格局,以徐州市为区域重心,在南北方向上持续收缩、东西方向上不断平移,导致转型空间形态呈C状分布;系统要素的交流耦合渐进增长且上升通道具有收缩趋势,最终形成“分散—聚拢—分散—聚拢”重叠形态的转型路径。建议研究区未来发展重点聚焦转型发展内源动力的协调融合,引导耕地利用转型由“C形”扩散转向“O形”收敛的圈层式包容增长格局,并不断提升耕地多功能融合增益的共享程度,将地理系统的均衡机制转化为乡村振兴的现实效能。     

土地利用转型背景下的乡村景观格局演变响应——基于草堂溪流域的样带分析

研究山区土地利用转型背景下乡村景观格局演变与转型,对山区现代化农业可持续发展和景观格局优化具有一定的指导意义。以三峡库区草堂溪流域为研究对象,利用ArcGIS 10.2和Fragstats 4.2软件,采用样带梯度分析结合景观格局分析方法,基于地形和社会经济因素,分别在河谷地区和山地丘陵地区设置5条样带,对研究区2000—2018年不同方向样带上景观格局梯度演变和驱动机制进行分析比较。结果表明：（1）景观类型整体变化幅度大致可分为较稳定型、逐年递减型和波动递增型,且景观转型的重点主要体现在耕地收缩、果园扩张和林地恢复性增长。（2）2000—2018年,研究区河谷地区的景观类型逐渐多样化,土地利用集聚,呈现空间集约化;而山地丘陵地区景观类型逐渐单一化,林地恢复。整体上由生产型景观格局转型成生态经济型、生态调节型为主的景观格局。（3）社会经济发展和政府政策导向等因素导致研究区内土地利用发生转型,在土地利用转型背景下的乡村景观格局也发生了相应的转变。研究结果可为类似山区土地资源的合理利用、生态治理和乡村振兴提供借鉴价值。     

Drought can offset potential water use efficiency of forest ecosystems from rising atmospheric CO2

Increasing atmospheric CO₂ is both leading to climate change and providing a potential fertilisation effect on plant growth. However, southern Australia has also experienced a significant decline in rainfall over the last 30 years, resulting in increased vegetative water stress. To better understand the dynamics and responses of Australian forest ecosystems to drought and elevated CO₂, the magnitude and trend in water use efficiency (WUE) of forests, and their response to drought and elevated CO₂ from 1982 to 2014 were analysed, using the best available model estimates constrained by observed fluxes from simulations with fixed and time-varying CO₂. The ratio of gross primary productivity (GPP) to evapotranspiration (ET) (WUEe) was used to identify the ecosystem scale WUE, while the ratio of GPP to transpiration (Tr) (WUEc) was used as a measure of canopy scale WUE. WUE increased significantly in northern Australia (p < 0.001) for woody savannas (WSA), whereas there was a slight decline in the WUE of evergreen broadleaf forests (EBF) in the southeast and southwest of Australia. The lag of WUEc to drought was consistent and relatively short and stable between biomes (≤3 months), but notably varied for WUEe, with a long time-lag (mean of 10 months). The dissimilar responses of WUEe and WUEc to climate change for different geographical areas result from the different proportion of Tr in ET. CO₂ fertilization and a wetter climate enhanced WUE in northern Australia, whereas drought offset the CO₂ fertilization effect in southern Australia.     

2016~2017年长荡湖流域河湖系统营养盐时空分布机制分析

以江苏省常州市长荡湖流域河湖系统为研究对象,基于野外监测与室内分析,探讨了水体氮、磷等营养盐的时空分布特征及其影响因素.结果表明,2016~2017年长荡湖流域河湖系统氮、磷污染突出,河流TN、NO₃^--N、NH₄⁺-N、TP和Chla平均质量浓度和高锰酸盐指数分别为（3.70±0.76）mg ·L^-1、（1.81±0.42）mg ·L^-1、（1.03±0.61）mg ·L^-1、（0.38±0.31）mg ·L^-1、（25.74±37.00）μg ·L^-1和（6.35±0.81）mg ·L^-1.河流总氮污染季节差异明显,表现为冬、春季劣于夏、秋季,河流总磷污染表现为秋、冬季劣于春、夏季,空间差异表现为北 > 西北 > 南 > 东部,河流处于中~高度富营养化状态.湖区TN、NO₃^--N、NH₄⁺-N、TP和Chla平均质量浓度和高锰酸盐指数分别为（2.25±0.94）mg ·L^-1、（0.98±0.47）mg ·L^-1、（0.19±0.14）mg ·L^-1、（0.11±0.03）mg ·L^-1、（18.71±8.76）μg ·L^-1和（4.59±1.09）mg ·L^-1,氮、磷质量浓度均超过Ⅲ类水标准,在空间上表现为从西部向东、南部降低的趋势,湖区处于轻~中度富营养状态.丹金溧漕河、通济河与薛埠河等河流是长荡湖流域河湖水系的主要污染物输送通道,丹金溧漕河干流输送氮、磷年通量最大,约为通济河和薛埠河年通量总和的10~12倍.长荡湖流域河流氮、磷污染同时受到农业面源污染物流失与城镇污水排放的影响.土地利用方式转变和大气沉降是导致长荡湖流域河湖系统氮、磷污染加剧的重要驱动因素.     

袁河流域不同土地利用方式下河流浮游细菌群落结构特征

于2018年8月采集袁河上游至下游的16个采样点表层水样,基于高通量测序技术分析土地利用方式下河流浮游细菌群落特征并对比土地利用与水化学指标对浮游细菌群落的影响差异.结果表明：①袁河优势浮游细菌群落为变形菌门（Proteobacteria,35.17%）,放线菌门（Actinobacteria,33.99%）和拟杆菌门（Bacteroidetes,17.59%）,其中Bacteroidetes丰度随流向显著降低;②受农田和建设用地增加的影响,袁河上、下游河段细菌群落多样性均随流向呈升高趋势;中游河段浮游细菌群落多样性由于湖库滞留作用明显下降;③水域和林地是土地利用方式中最佳组合因子,土地利用方式显著影响浮游细菌群落,两者相关系数为0.4797,土地利用方式对浮游细菌群落的方差解释量为31.3%;④土地利用方式对浮游细菌群落的影响大小与水化学指标相近,同时存在土地利用方式与水化学的交叉影响（方差解释量为10.9%）,表明在袁河浮游细菌群落的形成中,质量效应与物种分选机制并存.本研究表明,在河流浮游细菌研究中要重视流域土地利用方式造成的外源细菌输入差异,以及土地利用方式输入的不同水化学成分对浮游细菌的分选作用.     

土地利用结构与空间格局对袁河水质的影响

于2018年7月和2019年1月在袁河干流及支流38个采样点采集水样,测定营养盐离子及重金属等14项水质指标.同时,采用Bioenv分析、Mantle检验与方差分解等方法,揭示土地利用结构与空间格局在子流域和缓冲区对水质变化的影响机制,并基于层次分割理论探讨不同土地利用类型的空间格局特征对水质的影响.结果表明：①袁河流域重金属污染不显著,氮、磷营养盐是水体主要污染物,水质变化具有河段差异,上游污染物浓度低于中、下游.②空间格局在在近距离缓冲区（100 m、300 m）对水质变化的解释率最高（63%）,土地利用结构在远距离缓冲区（3000 m）和子流域尺度对水质变化的解释率最高（33%）,二者交互作用在过渡带（500 m、1000 m）对水质变化的解释率最高（56%）.③在近距离缓冲区和过渡带,单一土地利用类型的空间格局对水质变化的解释能力依次为：林地 > 农田 > 建设用地;在远距离缓冲区为：农田≈林地>建设用地;在子流域依次为：农田 > 林地 > 建设用地.其中,林地的连通性特征（ENN_MN指数）、农田的边缘密度特征（ED指数）和建设用地的形状特征（LPI、LSI指数）是影响水质变化的关键特征,占各自空间格局解释率的37.8%、31.2%、53.8%.以上结果表明,土地利用结构与空间格局是驱动袁河水质变化的重要因素,加强1000 m缓冲区尺度土地利用的管理对保护流域水质具有重要意义.     

应城市农村居民点人口和用地规模预测

预测2020年应城市的农村居民点人口规模和用地规模。分别利用自然增长法、时间序列分析法和灰色系统等方法预测2020年应城市的农村人口规模;利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点的用地规模。研究结果显示:(1)利用自然增长法预测2020年应城市农村人口规模为62.74万人;(2)利用时间序列分析法预测2020年应城市农村人口规模为64.4万人;(3)利用灰色系统法进行微分方程模型拟合,预测2020年应城市农村人口规模为65.48万人;(4)通过以上三种方法的预测结果比较得出2020年应城市农村人口的平均规模为64.2万人;(5)利用人均定额指标法预测2020年应城市农村居民点用地规模将达7704 hm~2。研究结论为应城市城乡建设用地增减挂钩项目开展奠定坚实基础。     

随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测

目的为模拟海洋工程与水下科考装备电池的真实使用情况,进行随机电流放电下的锂离子电池老化实验,通过高斯过程回归模型进行电池剩余寿命预测。方法从数据驱动方法中选取具备不确定性表达能力的高斯过程回归模型,选定核函数后通过训练数据来优化超参数建立预测模型。用随机应用下的电池充放电循环实验数据验证预测结果。结果与SE核函数相比,基于Matern核函数的模型预测效果更优。训练数据越多,预测起始点越大,模型预测绝对误差越小、MAPE与RMSE值更低。对两种不同实验温度、不同随机电流放电模式下的三组电池,模型预测绝对误差大多在40 cycle内,MAPE与RMSE值分别低于0.06、0.09,均能实现准确剩余寿命预测。结论对于随机应用下的锂离子电池剩余寿命预测,高斯过程回归模型具备高精度与适用性。