基于水资源承载力的渭河源规模化林场植被设计面积计算

针对定西市渭河源林场规模设计中只有定性分析却无定量评估的问题,基于水资源设计承载力的概念,融合植被需水定额的算法,提出系统量化林场设计面积的方法,分别得出2016、2027年不同发展模式下渭河源林场各类植被的设计面积,并进行评估。结果表明,2016年乔木林、其他林地和草地处于恢复模式与最优模式之间,水生态压力较大,灌木林处于保护模式与恢复模式之间,水生态压力较小,今后应以扩大灌木林面积为主,同时增加其他林地类型的用水量;通过提高生产、生活的用水效率,在项目区85%的供水保证率下,2027年可承载的植被面积仍可有较大幅度提升。该方法可为类似林场规模的评估计算提供参考。     

民勤绿洲植被与气象因子关系探究

基于主成分分析法对整个区域气象干旱的驱动机制进行了分析。结果表明,年蒸发量、平均温度、降水量、平均湿度对植被覆盖度变化的影响程度较大,年日照时数和风速的影响程度较小。对民勤绿洲植被指数与其影响因素进行差异性分析的同时深度解析干旱驱动因子与植被指数变化的关系,利用偏相关性分析得出植被指数与平均温度和平均湿度呈正相关关系,偏相关系数为0. 98、0. 997,与年蒸发X_2成负相关关系,系数为-0. 901。从气象因素研究造成绿洲植被覆盖度变化的原因,表明年蒸发与平均湿度也是影响植被覆盖度变化的重要指标。     

旱区植被生态需水量间接法计算参数的研究

植被生态需水问题是水资源优化配置和生态环境研究的热点,间接计算法是量化干旱地区天然植被生态需水量的主要方法。为了使计算结果更加准确,结合0. 618法与去极值法对间接法计算公式中潜水蒸发量E的计算做出改进,建立植被系数K的二阶Gaussian模型,最后运用灰色模型GM(1,1)对植被面积S的发展趋势进行预测。结果表明:优化所得潜水蒸发量——埋深曲线对实测数据拟合度更好,植被系数取值更加精确,以甘肃省民勤县为例,计算出该地2015年各类植被面积与资料记载差异较小,所得生态需水量结果与FOA推荐使用的Penman-Monteith模型相比无显著差异。在此基础上预测出2020年民勤县天然植被生态需水总量为4060. 8×10~4m~3,其中天然林地生态需水量预测为3100. 1×10~4m~3,天然草地生态需水量为960. 7×10~4m~3。研究使间接计算法对植被生态需水量的量化更加准确,为干旱地区水资源的分配及生态恢复政策的制定奠定了一定的研究基础。     

西北地区植被耗水量的时空变化规律及其对气象干旱的响应

准确评估西北地区植被耗水的时空变化规律及其对气象干旱的响应,对该区生态建设具有重要意义,然而大尺度区域植被耗水的量化存在方法上的挑战。本文提出了基于Penman-Monteith(PM)公式结合气象、水文、植被和土地利用遥感数据的大空间尺度植被耗水量的计算方法,采用Boosted Regression Trees(BRT)模型分析不同类型植被耗水量的主要贡献因子,利用Pearson相关系数分析耗水量与改进帕尔默干旱指数(scPDSI)的最大相关性和滞时,以此探讨西北地区9种植被类型和17个生态地理分区的植被耗水量演变规律及其对气象干旱的响应。结果表明:(1)本文提出的大空间尺度植被耗水量计算方法在西北典型地区与已有研究结果吻合较好;(2)西北地区耗水量总体表现为东南部多、西北部少,80.2%的格点呈上升趋势,植被生长期内耗水量东南部西北部中南部西南部,1990—2015年间,各类植被的面积和耗水总量都呈增加趋势,区域耗水总量增加876.2亿m~3,其中耕地、林地、草地耗水分别增加148.7亿、108.0亿和619.4亿m~3;(3)潜在蒸散发(ET_0)是旱地和草地耗水量的主要贡献项,归一化植被指数(NDVI)为水田和林地耗水量的主要贡献项;(4)草地耗水量对干旱的敏感度最高,林地次之,耕地最低,用耗水量代替NDVI能更好地表征气象干旱对植被产生的综合影响。研究方法可为较大时空尺度植被耗水量的计算提供参考,研究结果可为西北地区气象干旱应对策略的制定提供生态维度上的依据。     

基于回归分析和灰度模型GM(1,1)的民勤县需水量预测

解决水资源供需矛盾的关键在于准确进行需水预测。为解决民勤县的水资源供需矛盾,对民勤县2008—2014年的用水量结构及特征进行分析,并分别使用回归分析法和灰度模型GM(1,1)对2015年的分项需水量和总需水量进行预测,与2015年实际用水量进行比较。结果表明:回归分析法和灰度模型GM(1,1)预测精度良好,与实际值的相对误差均小于1%,各分项用水量的预测均通过差异性检验。与灰度模型GM(1,1)相比,回归分析法具有较高的精度和便利的操作性。2种模型预测2018年民勤县的需水量分别为33 926万m3和34 236万m3,分项用水量预测结果差异性小,可为民勤县水资源合理配置及供水系统优化调度提供参考。     

长江流域六省(市)夏秋季生态干旱综合强度评估

2022年的长江流域大旱对农业、能源、生态等方面产生了严重影响。8月11日,水利部针对干旱影响最为严重的安徽省、江西省、湖北省、湖南省、重庆市和四川省启动了抗旱IV级响应,有关六省(市)生态系统受旱程度的定量评估亟待开展。鉴于此,本研究基于标准化生态缺水指数和改进的归一化差异水体指数,分别评估了干旱对六省(市)陆地和水域生态系统产生的影响,基于干旱事件特征分析研究区夏秋季生态干旱综合强度的年际变化,最后探讨了2022年生态干旱的主要原因。结果表明:(1)6月为生态干旱的起始阶段,7-9月陆地系统生态干旱严重程度和影响范围均不断增加,10-11月随着降雨量增加、植被需水量减小,干旱缓解,水域系统生态干旱不断加重并持续至11月;(2)1982-2022年六省(市)生态干旱综合强度呈波动增加态势,2022年均达到或接近历史同期的最大值,高强度区的面积占比高于历史平均水平的67.4%;(3)2022年降水和地表水偏少导致的低生态供水强度,与高温日数较长导致的高生态需水强度相叠加,引发了1982年以来最为严重的生态干旱。