【目的】青藏高原作为中国最大,世界海拔最高的高原,地表温度垂直递减率(Land Surface Temperature Lapse Rate,LTLR)的时空分布特征对气候变化、生态系统以及水文过程研究具有重要意义。已有研究无法准确表达复杂地形条件下的山区近地...【目的】青藏高原作为中国最大,世界海拔最高的高原,地表温度垂直递减率(Land Surface Temperature Lapse Rate,LTLR)的时空分布特征对气候变化、生态系统以及水文过程研究具有重要意义。已有研究无法准确表达复杂地形条件下的山区近地表气温直减率在时空分布与变化上的精细特征。因此本研究利用地表温度日变化模型估算出青藏高原逐小时地表温度,进而计算出逐小时月均LTLR,以获得青藏高原地区高时空分辨率的LTLR分布。【方法】本研究基于2022年中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集TRIMS,利用地表温度日变化模型对青藏高原逐小时地表温度进行估算,进而采用滑动窗口法计算逐小时月均LTLR,分析了研究区LTLR在季节尺度上的时空分布与差异特征。弥补了青藏高原地区缺少高时空分辨率LTLR研究的现状。【结果】(1)4个季节平均LTLR分别为-6.12、-7.63、-5.89和-3.23℃/km,春夏季节整体高于秋冬季节,但横断山脉区域相反,冬季平均LTLR较夏季高出约0.57℃/km;(2)春夏季最大LTLR分别为-14.45℃/km、-13.92℃/km,相对于秋、冬季最大LTLR的-13.60℃/km、-11.61℃/km,更高,因高海拔和干旱晴朗天气影响,羌塘高原区不同季节的最大LTLR差异显著,其中冬季最大LTLR最小,为-13.67℃/km;(3)夏季最小LTLR最为大,高出其他季节约3.05℃/km,其中横断山脉四季最小LTLR均较大,其中春季最小LTLR为-1.16℃/km,比其他3个季节更高,最小的秋季最小LTLR为0.03℃/km,而羌塘高原区四季最小LTLR最小;(4)日变化曲线显示,春秋冬3个季节的LTLR在11:00—14:00最大,春季最小LTLR出现在20:00—23:00,秋季最小LTLR出现时间较春季提前了约1 h,而夏季一天中出现2次最大LTLR,分别在4:00—7:00和15:00—18:00,在21:00—23:00呈现出日最小LTLR特征。【结论】本研究对深入揭示青藏高原地表温度垂直递减率在季节尺度上的时空变化特征与相关影响机制有重要作用。展开更多
[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结...[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结合空气温度(T)、降水(P)、归一化植被指数(NDVI)、潜在蒸散发(ET_(0))及饱和蒸汽压差(VPD)等因素明确WUE对环境和生物因子的响应机制。[结果]陕西省植被WUE多年平均值为(2.1±0.4)g/(mm·m^(2))(以C计),在空间上表现为南高北低的变化特征,年际间表现为不显著上升趋势(p=0.46),且在年内表现出单峰型变化特征。不同的植被类型WUE差异显著(p<0.05),WUE多年平均值由大到小排序为森林>湿地>农田>灌木>草地。森林WUE在2001—2022年呈显著上升趋势(p<0.05),而农田与湿地WUE呈显著下降趋势(p<0.05)。通过分析陕西省植被WUE与环境和生物因素的偏相关系数,主导陕西省植被生态系统WUE影响因素面积占比由大到小依次为T(33.24%)>NDVI(30.80%)>VPD(27.70%)>ET_(0)(6.07)>P(2.08%)。[结论]陕西省植被WUE表现为不显著年际间上升趋势,中北部和南部地区植被WUE的变化主要受环境因素和NDVI影响。研究结果可为陕西省生态建设过程中水资源高效利用评估和管理提供参考。展开更多
文摘【目的】青藏高原作为中国最大,世界海拔最高的高原,地表温度垂直递减率(Land Surface Temperature Lapse Rate,LTLR)的时空分布特征对气候变化、生态系统以及水文过程研究具有重要意义。已有研究无法准确表达复杂地形条件下的山区近地表气温直减率在时空分布与变化上的精细特征。因此本研究利用地表温度日变化模型估算出青藏高原逐小时地表温度,进而计算出逐小时月均LTLR,以获得青藏高原地区高时空分辨率的LTLR分布。【方法】本研究基于2022年中国西部逐日1 km全天候地表温度数据集TRIMS,利用地表温度日变化模型对青藏高原逐小时地表温度进行估算,进而采用滑动窗口法计算逐小时月均LTLR,分析了研究区LTLR在季节尺度上的时空分布与差异特征。弥补了青藏高原地区缺少高时空分辨率LTLR研究的现状。【结果】(1)4个季节平均LTLR分别为-6.12、-7.63、-5.89和-3.23℃/km,春夏季节整体高于秋冬季节,但横断山脉区域相反,冬季平均LTLR较夏季高出约0.57℃/km;(2)春夏季最大LTLR分别为-14.45℃/km、-13.92℃/km,相对于秋、冬季最大LTLR的-13.60℃/km、-11.61℃/km,更高,因高海拔和干旱晴朗天气影响,羌塘高原区不同季节的最大LTLR差异显著,其中冬季最大LTLR最小,为-13.67℃/km;(3)夏季最小LTLR最为大,高出其他季节约3.05℃/km,其中横断山脉四季最小LTLR均较大,其中春季最小LTLR为-1.16℃/km,比其他3个季节更高,最小的秋季最小LTLR为0.03℃/km,而羌塘高原区四季最小LTLR最小;(4)日变化曲线显示,春秋冬3个季节的LTLR在11:00—14:00最大,春季最小LTLR出现在20:00—23:00,秋季最小LTLR出现时间较春季提前了约1 h,而夏季一天中出现2次最大LTLR,分别在4:00—7:00和15:00—18:00,在21:00—23:00呈现出日最小LTLR特征。【结论】本研究对深入揭示青藏高原地表温度垂直递减率在季节尺度上的时空变化特征与相关影响机制有重要作用。
文摘[目的]为明确陕西省植被水分利用效率(water use efficiency,WUE)的时空变化特征及影响因素的单独影响机制。[方法]基于MODIS数据产品和国家地球系统科学数据中心提供的数据,分析陕西省不同植被类型2001—2022年WUE的时空变化特征,并结合空气温度(T)、降水(P)、归一化植被指数(NDVI)、潜在蒸散发(ET_(0))及饱和蒸汽压差(VPD)等因素明确WUE对环境和生物因子的响应机制。[结果]陕西省植被WUE多年平均值为(2.1±0.4)g/(mm·m^(2))(以C计),在空间上表现为南高北低的变化特征,年际间表现为不显著上升趋势(p=0.46),且在年内表现出单峰型变化特征。不同的植被类型WUE差异显著(p<0.05),WUE多年平均值由大到小排序为森林>湿地>农田>灌木>草地。森林WUE在2001—2022年呈显著上升趋势(p<0.05),而农田与湿地WUE呈显著下降趋势(p<0.05)。通过分析陕西省植被WUE与环境和生物因素的偏相关系数,主导陕西省植被生态系统WUE影响因素面积占比由大到小依次为T(33.24%)>NDVI(30.80%)>VPD(27.70%)>ET_(0)(6.07)>P(2.08%)。[结论]陕西省植被WUE表现为不显著年际间上升趋势,中北部和南部地区植被WUE的变化主要受环境因素和NDVI影响。研究结果可为陕西省生态建设过程中水资源高效利用评估和管理提供参考。
