藻型湖区氧化亚氮排放特征及其影响因素

湖泊等内陆水体是大气N₂O潜在的重要排放源,也是全球N₂O收支估算的重要组成部分。目前全球湖泊普遍面临富营养化和蓝藻暴发等问题,明晰藻型湖泊N₂O排放强度及其环境影响因子对准确估算湖泊N₂O排放和预测其未来变化至关重要。本研究选择太湖藻型湖区为研究对象,同时选取人为活动影响较小的湖心区作为对比区域,基于2011年8月至2013年8月为期2年的逐月连续观测,探讨藻型湖区N₂O排放特征及其影响因素。结果表明,藻型湖区呈现极强的N₂O排放,其排放通量为(4.88±3.05) mmol/(m²·d),是参考区域(湖心:(2.10±4.31) mmol/(m²·d))的2倍多。此外,在藻型湖区中不同点位N₂O排放差异显著,受河流外源输入影响,近岸区是N₂O的热点排放区,其年均排放通量高达10.93 mmol/(m²·d)。连续观测表明N₂     

大型浅水湖泊水体对流混合速率分析

湖泊水体的对流混合是最基本的物理过程,其能显著影响湖泊生态系统温室气体等循环,但浅水湖泊水体对流混合的研究鲜有报道.本研究基于太湖(面积2400 km2,平均水深1.9 m)中尺度通量网的原位、高频、连续和多点的观测数据,分析该大型浅水湖泊水体对流混合速率w*的时空特征.结果表明太湖水体w*的均值为2.49 mm/s,因太湖的风速、水温和辐射等物理参数无空间变化,w*也无明显的空间变化.但是研究表明w*呈现显著的昼夜变化和季节变化,且昼夜变化幅度强于季节变化.总体上夜间w*是白天的4倍多,冬季w*(均值1.79 mm/s)明显低于春季(均值2.42 mm/s)、夏季(均值2.91 mm/s)和秋季(均值2.82 mm/s).太湖w*主要受风速和能量收支影响,白天风速是主要驱动因子,夜晚能量收支是主要驱动因子.     

用稳定同位素方法估算大型浅水湖泊蒸发量——以太湖为例

湖泊蒸发量的准确估算对于水文学、气象学和湖泊学等研究有重要的意义.基于2013-2015年太湖水量收支资料、气象观测数据和稳定同位素观测资料,采用稳定同位素质量守恒模型、水量平衡法和Priestley-Taylor模型估算太湖蒸发量,分析太湖蒸发量的季节变化和年际变化特征,并以Priestley-Taylor模型结果为参考值,评价水量平衡法和同位素质量守恒方程的计算精度.结果表明:5-9月太湖蒸发量较高,冬季最低.2013-2015年太湖年总蒸发量分别为1069、894和935 mm,蒸发量的年际变化受到天气条件的影响.2013年12月2014年11月期间,用Priestley-Taylor模型计算的湖泊蒸发量为885 mm;同位素质量守恒模型的估算结果较一致,为893 mm;而水量平衡方程的估算结果明显偏高,为1247 mm.     

亚热带城市湖泊与河流CO2气体通量特征及其影响因素

湖泊、河流等内陆水体是连接陆地生态系统和海洋的“长程碳环路”的重要节点,也是温室气体二氧化碳(CO₂)排放源,在调节陆地、海洋间的碳迁移转换中发挥着重要作用。相对于自然水体,城市水体因面积小、水深浅且受监测方法限制,水-气界面碳通量经常被忽略。为探讨我国亚热带城市水体温室气体排放特征,本研究以湖南省长沙市典型城市水体,包括洋湖、西湖、松雅湖、月湖4个湖泊和湘江长沙段为研究对象,分别于2022年4和10月采用光化学反馈-腔增强吸收光谱法(OF-CEAS)和扩散模型法对水-气界面CO₂通量进行对比测定。结果表明,长沙城市湖泊与河流春季为CO₂排放源,秋季为吸收汇,河流水-气界面CO₂通量呈显著季节差异。河湖之间CO₂通量在春季表现为显著差异,秋季差异不显著。CO₂通量与水体溶解氧、水体总氮浓度等呈显著正相关。2种方法的CO₂通量对比测定在湖泊上显著相关,但对河流而言相关性不显著。研究揭示的城市湖泊与河流CO₂气体的排放特征有利于深入探究城市水体碳的迁移转化,可对全面了解全球气候变化过程和河湖湿地温室气体减排和调控提供科学支撑。     

应用E-ε湍流动能闭合湖泊热力学过程模型对东太湖湖-气交换的模拟

采用考虑沉水植物影响的E-ε湍流动能闭合湖泊热力学过程模型,模拟2013年8月东太湖湖-气交换过程,并利用太湖的站点观测数据对模型进行了验证。太湖水温的模拟值与观测值吻合较好,模型计算的各层水温与观测值相比,均方根误差均未超过1℃。同时模型也较好地模拟出太湖表面感热通量和潜热通量,潜热通量的模拟值与观测值的标准差为54.7 W/m2。由于湖水较浅,太湖的水温层结会明显受到天气状况的影响。晴朗小风条件下的湖水呈现显著的热分层现象,当风速为0.8 m/s,高层和底层的温差达到7.9℃。大风天气条件驱动较强的水体湍流混合,水温的热分层消失,风速为12 m/s,湖泊上层与底层的水温差仅0.12℃。此外,模拟结果较好地呈现出了东太湖沉水植物的存在通过增大湖体消光系数,减小到达湖体内部的热量,并增加对湖水的阻力,影响湖体中湍流动能的分布,并进而影响湖水温度的分布。综上所述,该模型能够较好地模拟出浅水大湖湖-气交换的过程。      

基于不同模型的大型湖泊水气界面气体传输速率估算

气体传输速率是湖泊水—气界面温室气体交换通量的重要驱动因子,但其估算具有不确定性.本研究选择3种不同的参数化方程估算大型(面积2400 km2)浅水(平均水深1.9 m)湖泊——太湖水—气界面的气体传输速率,探讨大型湖泊气体传输速率的控制因子和变化范围,为估算模型的选取提供参考.结果表明,气体传输速率的两个重要参数风应力和水体对流混合速率存在夜间高、白天低的变化特征,因此气体传输速率也存在夜间高、白天低的变化特征.总体上太湖气体传输速率主要由风力控制,可以通过风速函数估算得到.太湖水—气界面气体传输速率的年均值为1.27~1.46m/d.因气体传输速率存在空间变化,单一站点参数化的模型可能不适合其他区域湖泊水—气界面气体传输速率的估算,但湖泊的面积可能是一个有效的预测因子.     

典型农业流域不同类型池塘水体CO2排放特征

内陆水体是大气CO₂收支估算的重要组成部分。农业流域分布着大量池塘景观水体,且具备蓄洪抗旱、消纳污染、水产养殖等多种功能。但是,农业流域不同功能的小型池塘CO₂排放特征尚不清楚。本研究以极具农业流域代表性的烔炀河流域为研究对象,选取流域中用于水产养殖(养殖塘)、生活污水承纳(村塘)、农业灌溉(农塘)、蓄水(水塘)的4个功能不同的景观池塘,基于为期1年的野外实地观测,以明确农业流域小型池塘CO₂排放特征。结果表明,不同功能池塘水体CO₂排放差异显著,受养殖活动、生活污水输入和农田灌溉等人类活动影响,养殖塘((80.37±100.39) mmol/(m²·d))、村塘((48.69±65.89) mmol/(m²·d))和农塘((13.50±15.81) mmol/(m²·d))是大气CO₂的热点排放源,其CO₂排放通量分别是自然蓄水塘((4.52±23.26) mmol/(m²·d))的18、11和3倍。统计分析也表明,该流域池塘CO₂排放变化总体上受溶解氧、营养盐等因素驱动。4个不同景观池塘CO₂排放通量全年均值为(37.31±67.47) mmol/(m²·d),是不容忽视的CO₂排放源,其中养殖塘和村塘具有较高的CO₂排放潜力,在未来研究中需要重点关注。     

太湖水生植被NDVI的时空变化特征分析

为了明确太湖不同生态区水生植被长势的变化规律及其影响因子,利用MODIS传感器提供的NDVI数据,分析了太湖2000年—2015年NDVI的时间及空间变化特征。结果表明:太湖水生植被NDVI存在明显的季节变化和年际变化,NDVI每年最小值出现在冬季,最大值出现在植被生长旺盛的8月或9月,其值可达0.35;太湖全湖NDVI多年平均值为0.1,最大值为0.14,出现在2007年。太湖NDVI的空间差异可将太湖划分为不同的植被类型区,太湖西北部(竺山湾和梅梁湾)NDVI最大值可达0.2,植被类型主要以浮游藻类为主,东太湖区域最大值超过0.6,主要以沉水植被为主;太湖不同区域植被动态特征对气象因子的响应也不尽相同,沉水植物生长与平均气温有显著的正相关关系,而浮游植物区的生长状况受平均风速影响较大。     

2002年—2018年太湖水体溶解二氧化碳浓度卫星遥感数据集

湖泊在全球碳循环中发挥着重要作用,而湖泊中溶解CO2浓度(CCO2)控制着其CO2通量的方向及大小,是湖泊CO2排放估算的关键参数.中国第三大淡水湖——太湖虽然具有长期的野外监测数据,但其样点分布在空间和时间上并不均匀,很可能给其CO2排放的估算带来不确定性和偏差.有必要利用更高频率和覆盖范围地遥感手段来弥补野外监测在...     

流域水环境遥感研究进展与思考

卫星遥感作为一种先进的水环境监测技术手段,可以监测现状,掌握现有情况;也可以追溯过去,揭示变化规律;同时还可以结合动力模型,模拟未来。这为人类了解、掌握和管理流域水环境变化发挥不可替代的作用。特别是近10 a已经进入“高分卫星时代”,卫星传感器的空间分辨率越来越高,可观测的参数越来越多,反演和估算精度越来越高。但是,目前还缺乏从流域角度阐述水环境遥感的相关综述文章。论文围绕“流域水环境遥感”研究主题,明确了研究的对象和范围,厘清了基本理论框架,并结合大家关注的问题,包括卫星数据源、水环境模型、富营养化湖泊藻类富集、水生植被退化、水面积变化等方面的研究进展和存在的问题进行了回顾和梳理;并指出在全球变暖和人类活动加剧背景下,未来需要研发专门面向流域水环境的天-空-地立体观测体系和系统框架,开展全流域统筹的水环境遥感监测和模拟,同时加强流域水体碳循环遥感研究。