1981-2010年中国北方风蚀气候侵蚀力演变与植被动态响应

风蚀气候侵蚀力演变是影响植被生长的重要因素,基于GIMMS NDVI3gV1.0数据以及气候数据,并结合多情景分析法、敏感性分析法,分析了1981-2010年中国北方风蚀气候侵蚀力演变及其对植被变化的影响。结果表明:（1）1981-2010年,风蚀气候因子指数多介于10~100,均值为29.4,侵蚀力水平一般。其基本特征是由东至西逐渐减弱,由南至北逐渐减弱。（2）1981-2010年,中国北方风蚀气候侵蚀力整体上呈下降趋势,其变化主要受风速影响,二者相关系数高达0.95。（3）植被动态对风蚀气候侵蚀力演变的响应具有典型的空间异质性,多数沙区表现为风蚀气候侵蚀力减少导致植被增加。（4）不同沙区植被变化对风蚀气候侵蚀力演变的响应程度不同,河套平原、塔里木盆地等沙区植被动态对风蚀气候侵蚀力演变较为敏感,伊犁盆地、乌兰察布以及阿拉善高原等沙区则敏感性较小。     

陕西省降雨和风蚀气候侵蚀力时空分布特征

[目的]研究陕西省不同区域降雨侵蚀力和风蚀气候侵蚀力的时空分布特征、突变特征和周期特性等,为陕西水土流失防治和生态建设提供科学依据。[方法]利用陕西省96个气象站1981—2020年气象观测资料计算了全省降雨侵蚀力和风蚀气候侵蚀力,采用气候趋势分析、空间插值、M-K检验、小波分析等方法,分析了陕西省风蚀、水蚀气候侵蚀力时空分布特征、突变和周期特征等。[结果](1)全省1981—2020年降雨侵蚀力为2 719.6 MJ·mm/(hm²·h),空间差异性较大,呈现南高北低的空间分布。陕西省风蚀气候侵蚀力为3.18,呈现北高南低的空间分布特征。(2)近40年陕西省降雨侵蚀力年际波动较大,呈现微弱上升趋势,但未通过显著性检验。全省降雨侵蚀力经历了先减小后增大的变化趋势,目前处于降雨侵蚀较大的年代。陕西省风蚀气候侵蚀力年际波动较大,但无显著变化趋势。风蚀气候侵蚀力近40年先增强后减弱,大部分地区风蚀气候侵蚀力在20世纪90年代最强,目前处于最弱的年代。(3)降雨侵蚀力主要以6—9月较大,最大值出现在7月,风蚀气候侵蚀力则以冬春两季较大,4月最大,二者具有明显的非同步性。(...     

近50年青海省风蚀气候侵蚀力时空演变趋势

利用青海省43个气象站1961—2010年的观测资料,选择联合国粮农组织给出的风蚀气候因子指数计算公式,计算了青海省风蚀气候因子指数值,以此阐述了风蚀气候侵蚀力的基本特征。结果表明,多年平均风蚀气候因子指数C值得分布范围为-12.9～160.1,整个青海省的平均值为32.4;从空间分布来看,C值由西北部向东南部呈减小趋势,最大值出现在柴达木盆地的茫崖;风蚀气候因子指数具有显著的月际和季节变化,春季最大,冬季次之,夏季最小;近50 a来风蚀气候因子指数总体上呈现减小趋势,说明风蚀气候侵蚀力在降低;风蚀气候侵蚀力主要受风速的制约,与降水和沙尘暴日数的关系不显著。     

新疆维吾尔自治区1981-2018年降雨侵蚀力的空间变化特征

[目的] 分析1981—2018年新疆维吾尔自治区降雨侵蚀力空间变化特征，为该区土壤水力侵蚀理论研究和开展水土保持相关实践工作提供科学参考。[方法] 以1981—2018年新疆38个气象站的逐日降雨资料为基础，采用半月降雨侵蚀力算法模型计算降雨侵蚀力因子R，进而反映降雨对土壤侵蚀的内在作用，并采用倾向率和Kriging插值方法分析新疆降雨侵蚀力的空间变化特征。[结果] ①新疆多年平均降雨侵蚀力和降雨量空间格局相似，呈西高东低，中部高南北低的格局。近40 a新疆年降雨侵蚀力总体上处于波动增加趋势，其平均增速为15.6[MJ·mm/（hm²·h·a）]/10 a，但因区域不同而有差异，其倾向率天山北部多呈正值，南部多为负值或持平，且北部高于南部。②降雨侵蚀力最大倾向率多出现在夏季（6—8月），但不同区域四季分配格局不同，北部大部分区域春、夏季较高，南部大部分区域夏、秋季较高，多年平均降雨侵蚀力年内分配呈集中在“春夏”格局，但不同区域集中程度不同，其年内集中程度均为降雨侵蚀力高于降雨量，说明能够产生土壤侵蚀的大降雨事件多出现在5—8月。[结论] 气候和海拔高度是影响降雨侵蚀力格局的关键要素，在气候变化背景下，春夏季的大降水事件对新疆天山山区土壤水力侵蚀不容忽视。     

宁夏风蚀气候侵蚀力时空演变及影响因素分析

[目的]揭示宁夏回族自治区风蚀气候侵蚀力(C值)的时空演变特征,阐明宁夏气候对风蚀的影响及因素,进而为宁夏风蚀评估提供科学依据。[方法]基于宁夏及周边气象站1965—2019年的观测数据,根据FAO风蚀气候侵蚀力计算公式,利用Mann-Kendall趋势检验、Pettitt突变点检验、Morlet小波分析及随机森林等方法,开展了宁夏风蚀气候侵蚀力时空演变及影响因素的研究。[结果](1)宁夏多年平均C值为23.8,在年尺度和季节尺度上呈现可持续的显著减少趋势,且春冬季高、夏秋季低。(2)多年平均C值在空间上呈现中北部高、南部低的分布,显著减少的站点共8个,且均呈现可持续性。(3)除夏季尺度外,其他季节尺度和年尺度的C值均在2003年前后发生显著突变,且均存在一个30 a左右的主周期。(4)影响C值最主要的因子是风速,其次是降水量、相对湿度、热力因子、太平洋年代际振荡指数。[结论]宁夏属于干旱半干旱地区气候侵蚀力较弱的区域,风速是影响宁夏C值最主要的因子。     

近30年中国玉米气候生产潜力时空变化特征

气候变化背景下中国玉米气候生产潜力变化趋势及其空间差异值得关注。在1981年-2010年日气象数据、玉米生育期数据和土壤数据基础上,该文采用GIS技术和AEZ模型结合的方法,模拟了30a平均中国玉米生产潜力和中国玉米生产潜力变化趋势。研究得出:近30a中国春玉米气候生产潜力变化趋势为每5a变化-887～1689kg/hm2,空间差异明显,东北地区西部、黄淮海平原北部和黄土高原部分地区气候生产潜力呈降低趋势,黄淮海地区南部和南方绝大部分地区呈增加趋势。中国夏玉米气候生产潜力变化趋势为每5a变化-589～1768kg/hm2,除黄淮海平原北部呈降低趋势外,其他地区夏玉米气候生产潜力呈增加趋势。中国春玉米、夏玉米气候生产潜力呈下降趋势地区玉米光温生产潜力在近30a显著增加,气候干旱化是主要影响因素。该研究可为中国玉米生产宏观决策提供支持。     

基于相对湿润指数的贵州省气象干旱时空变化特征研究

为探究贵州省各区域干旱发生频率、强度及不同等级干旱的时空分布特点,基于贵州省17个气象站1981—2019年逐日气象数据,利用相对湿润指数,同时结合Couple二维分布函数,探讨了干旱强度和干旱频率的联合、条件概率特征,以揭示贵州省气象干旱的时空分布规律。结果表明:(1)贵州省1981—2019年气象干旱强度呈减弱—增强趋势,整体上呈减弱的趋势,干旱频率呈上升趋势。(2)贵州省年与季尺度发生干旱强度在空间上分布有所不同,季尺度中,冬旱强度最强,秋旱和夏旱次之,春旱强度较弱;(3)年及冬、春季节干旱频率在空间上呈西高东低的分布格局,夏、秋季节分布较为一致; 季尺度中,干旱频率呈冬季最高,春、秋季次之,夏季最低;(4)在干旱联合特征中,季尺度的联合特征值呈春季>冬季>秋季>夏季,在各季节干旱强度的条件下,各季节干旱频率的条件概率特征值表现为夏季>秋季>冬季>春季。综上,贵州省气象干旱强度逐渐降低,干旱频发,呈春旱高频率、高强度,夏旱低强度、高频率。     

广西降雨侵蚀力时空变化分析

利用GIS软件对广西进行降雨侵蚀力时空变化分析研究,根据广西1965—2010年的日降雨量变化数据,估算出年均降雨侵蚀力,计算其趋势系数和气候倾向率,并使用Kriging空间插值法生成空间分布图,结果发现:广西的多年平均降雨侵蚀力整体上呈现出从桂东南、桂东、桂东北向桂西北递减的趋势;46年间广西大部分地区降雨侵蚀力呈增加趋势,小部分地区呈减小趋势,减小区域分布呈双向弧状;广西年降雨侵蚀力变化情况只有4个气象站点通过了显著性为0.05的置信度水平检验,显著性气候变化站点较少。     

三峡库区气象干旱演变特征及致灾因子危险性评价

近年来三峡库区干旱灾害发生的强度和频率呈现加剧趋势,因此识别干旱的时空特征及致灾因子危险性,对于区域干旱预警和防旱减灾具有重要意义。利用三峡库区及周边地区18个气象站1960—2015年共56年的降水资料,采用标准化降水指数(SPI),运用游程理论和Mann-Kendall检验法分析了气象干旱时空演变特征,并进一步评估了三峡库区干旱致灾因子危险性。结果表明:(1)三峡库区年尺度的SPI值呈现平缓下降趋势,整体趋向全域干旱化,1989年为突变年;(2)各季节干旱站次比变化不大,总体呈缓慢上升趋势;夏、秋季干旱强度表现为上升趋势,春、冬季则相反;四季中,干旱强度和干旱站次比增幅最为显著的是秋季;干旱强度按冬、春、夏和秋季的顺序依次减小;(3)各季节SPI值存在明显的空间差异性,春季三峡库区东北部SPI值呈下降趋势,而西南部总体表现为不显著上升趋势,夏季则与春季相反;秋季全域化干旱趋势较为显著;冬季中西部SPI值呈不显著下降趋势,而东北地区呈现不显著上升趋势;(4)春、夏、秋季干旱频率较低的地区主要分布在三峡库区东北部,干旱频率较高地区则呈现显著的空间差异,冬季则相反;干旱频率大小随春、夏、秋和冬季逐渐增大;(5)三峡库区季尺度干旱危险性空间分布整体表现为中等和较低级别,春、夏季危险性等级总体处于中、低危险性,秋、冬季则整体呈现为中等危险性。秋、春、冬和夏季干旱致灾危险性依次递减。研究结果可为三峡库区水资源管理和干旱风险评估提供参考依据。     

气候变化背景下吉林省风蚀气候侵蚀力时空特征

利用吉林省50个气象站1961—2015年的观测资料,计算了吉林省不同区域的风蚀气候因子指数,并分析其变化特征及其影响因子。结果表明:风蚀气候因子指数C值从1月开始逐渐升高,在4月达到最高,7月最低。C值在季节变化上表现为春季冬季秋季夏季。全年尺度上,C值呈显著的降低趋势(p0.001),倾向率为-18.7/10a。春季、秋季和冬季C值降低趋势显著(p0.001),夏季C值降低趋势不显著。年代际变化上,C值在近5a最低。风蚀气候因子指数呈由西向东逐渐递减的空间分布,西部风蚀气候侵蚀力最强,中部次之,东部最弱。吉林省各站风蚀气候因子指数均呈降低趋势,降低最显著的站点主要分布在中部。风速是西部风蚀气候因子指数的主要气候影响因子,大风日数是中部和东部的主要气候影响因子。     

Threshold wind velocity as an index of soil susceptibility to wind erosion under variable climatic conditions

Wind erosion starts when the threshold wind velocity (µ_t) is exceeded. We evaluated the sensitivity of µ_t to determine the wind erosion susceptibility of soils under variable climatic conditions. Three years field data were used to calculate µ_t by means of the equation µ_t = ū ‐ σ Φ⁻¹ (γ), where ū is the mean wind speed (m s⁻¹), σ the ū standard deviation (m s⁻¹), γ the saltation activity and Φ the standard normal distribution function of γ. Saltation activity was measured with a piezoelectric sensor (Sensit). Results showed that ū of the whole studied period (3·41 m s⁻¹) was lower than µ_t (7·53 m s⁻¹), therefore, wind erosion was produced mainly by wind gusts. The µ_t values ordered in the sequence: Winter (6·10 m s⁻¹) < Spring (8·22 m s⁻¹) = Summer (8·28 m s⁻¹) < Autumn (26·48 m s⁻¹). Higher µ_t values were related to higher air humidity and lower wind speeds and temperatures. The µ_t values did not agree with the erosion amounts of each season, which ordered as follows: Summer (12·88 t ha⁻¹) > Spring (3·11 t ha⁻¹) = Winter (0·17 t ha⁻¹) = Autumn (no erosion). Low µ_t and erosion amounts of Winter were produced by a scarce number of gusts during eroding storms. We concluded that µ_t is useful as an index of soil susceptibility to wind erosion of different climatic periods. The use of a unique µ_t value in wind erosion prediction models can lead to erroneous wind erosion calculations. Copyright © 2008 John Wiley & Sons, Ltd.     

中国北方风蚀水蚀侵蚀动力时空分布特征

以中国北方15省为研究对象,收集了研究区内长时间序列气象数据349站,计算了降雨侵蚀力和风蚀气候因子指数,采用半方差函数和基尼系数等指标,系统分析了风蚀动力和水蚀动力的时空分布格局。结果表明:(1)中国北方降雨侵蚀力平均值为1 652.90MJ·mm/(hm~2·h·a),风蚀气候因子指数平均值为70.12,降雨侵蚀力在空间分布上呈中等程度变异,而风蚀气候因子指数为强变异。(2)降雨侵蚀力具有强烈的空间相关性,而风蚀气候因子指数具有中等的空间相关性。风蚀气候因子指数总体表现北方高南方低,中部高,东西较低,而降雨侵蚀力的空间分布从东南向西北呈递减趋势。(3)风蚀气候因子指数和降雨侵蚀力具有明显的非同步性,风蚀气候因子指数的年内分布较为均匀,而降雨侵蚀力的年内分布极不均匀。研究结果可为我国北方风蚀水蚀综合治理提供一定参考。     

西北地区气候变化与风速响应特征

依据西北地区105个气象站点近51a逐年气温、降水及风速资料,利用趋势线法、Mann—Kendall突变检验法及ArcGIS空间差值法分析了该地气候变化特征及其对风速的影响。结果表明:(1)近51a来,西北地区增温趋势明显,气温经历了相对低温期—大幅上升期—上升趋势减缓期的转变;增温趋势空间差异明显。(2)该区降水呈下降趋势,呈现出由显著变化—趋于稳定—波动加快的转变;降水变化东西差异明显。(3)综合气温和降水来看,西北地区东部呈暖干化趋势,西、中部地区呈相对暖湿趋势。(4)近51a平均风速整体以每10a降低0.11m/s的速率变化,1974年之前呈增强趋势,之后减弱趋势明显,1993—2011年趋于稳定;风速变化空间上呈现出东南部、西部与中部的差异。(5)气温和风速呈极显著负相关关系。     

神木六道沟气候及地面组成物质特征对侵蚀产沙影响分析

在野外调查与试验研究的基础上,分析了六道沟及其相邻流域降雨、径流、气温、风力等气候因素及地面组成物质特征对侵蚀产沙的影响。认为暴雨强度大,疾风多、植被少,地面组成物质复杂松散,以及不良的土壤理化特性,是该区侵蚀产沙特别强烈的根本原因,该区的侵蚀具有复杂多样的特殊性,在时间与空间上差异较大,分布不均;地面物质粗、产沙量大、是粗沙的主要产区;掌握侵蚀特点,控制风沙直接入沟,入河及坡耕地的改造,防治沟头,沟壑崩塌,扩大草灌,发展多样性农业为治理重点。     

Erosion predictions with the Wind Erosion Equation (WEQ) using different climatic factors

Little information is available on the performance of the Wind Erosion Equation (WEQ) for estimating wind erosion under differing climatic conditions. The objective of this study was to assess the fitting of measured and WEQ‐estimated wind erosion with different climatic C factors. Results showed that WEQ underestimated the annual wind erosion by 45 per cent when loaded with the historic C, obtained with climatic data records between 1981 and 1990. The monthly averaged C factor (monthly C, n = 12) underestimated the erosion by 29 per cent, the C factors of each one of the six studied years (annual C, n = 6) underestimated the erosion by 19 per cent, and the C factors of each one of the evaluated months (monthly C, n = 72) overestimated the erosion by 31 per cent. Precipitation explained most of C factors variability. C factors corresponding to high precipitation periods predicted low erosion amounts in no‐till (NT) and conventional tillage (CT). C factors corresponding to low precipitation periods calculated high erosion rates in CT (143 t ha⁻¹ y⁻¹) and low in NT (2·4 t ha⁻¹ y⁻¹). The historical C factor predicted no erosion in NT and 7·1 t ha⁻¹ y⁻¹ in CT. These results indicated that the WEQ should be used with variable C factors in order to assess different climatic scenarios of the semiarid Argentina. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.