莫兴国研究小组VIP植被界面分布式生态水文动力
分类:计算机教程

在科技部、国家自然科学基金委、中国科学院和研究所等项目持续支持下,基于多尺度多过程土壤-植被-大气系统物质和能量传输的机理认识,莫兴国研究小组自主建立了植被界面分布式生态水文动力学模型, 开发了模型可视化输入和输出图形界面。自2009年在所网被报道以来,VIP模型研究又获得新的进展。

区域土壤水分,是水文循环的重要环节,对区域干旱预测、生态系统管理和水土资源配置均具有重要意义。然而传统的水文模拟更看重降水和径流,视土壤水分为中间环节,缺乏深入研究。另外,土壤水分的观测资料在全球范围内都非常贫乏,资料积累尤为有限。刘苏峡研究小组自1995年至今,一直致力于区域土壤水分的研究。通过多渠道集成实测土壤水分及相关的土壤、植被、地下水位等多源资料,建成了中国统一时间间隔的实测土壤水分数据库,与美国、俄罗斯、蒙古等共建了全球唯一的实测土壤水分数据库,现已融入国际土壤水分网络,具有广泛国际影响,属于国际上较早开展区域土壤水分研究团队。研究成果应用于西北荒漠化的水文效应、华北水文循环和东北水资源优化配置等重要国家需求。最近在土壤水分和土壤物理因子的深表层关系、遥感、实测和过程模型模拟土壤水分的深化比较、区域土壤水分的空间变异及驱动力等方面取得新进展。

1. 生态系统关键参数化方案的更新、不确定性分析和区域化对生态水文过程系统的认识深入和不确定性分析推动模型发展,参数的区域化是生态水文模型能否成功用于区域的基础。王昆等对VIP模型的一些参数化方案进行了更新,包括基于相对生育期的根深动态、根系分布密度和比叶面积季节变化的表达,使模型能从机理上更合理地描述作物同化物分配及土壤水分运动。王昆等应用 GLUE方法,发现最大光合速率Vcmax、饱和含水量、田间持水量参数是模型的敏感参数。 Hu 和 Mo 详细研究了VIP模型中的描述光合作用的重要参数——Vcmax的区域化。通过在VIP模型中同化遥感植被指数序列和区域统计产量数据,获得了Vcmax参数值的空间格局,依此显著提高了华北平原作物产量和耗水量的模拟预测精度。该新方法与常用的叶面积指数直接驱动法相比,模拟得到的产量更可靠。

1、建立了中国表层和深层土壤水分存在线性总关系。发现该关系随深层厚度增加而降低,不受土壤水分量级本身的影响。对小麦、玉米、花生、油菜等植被类型可以用该总关系来由表层推算深层土壤水分,该关系是这类植被获取深层土壤水分的重要途径。鉴于目前大多数研究均用土壤质地来刻画土壤垂直剖面变异性的现状,采用室内室外观测分析方法,探索了其他土壤物理因子对土壤分层的刻画,发现在一些地方如河南新乡,滞后含水率、饱和含水量、饱和导水率是比土壤质地更重要的分层因子。

2. VIP模型验证和评估模型的验证效果是检验模型能否获得广泛应用的关键。Mo等采用华北平原小麦玉米连作系统连续三年的生物、土壤水分和涡度相关资料对VIP模型进行了全面验证和评估。结果显示模型能较满意地模拟作物生物量演化、生理过程和土壤水分。模拟的每30分钟二氧化碳、水分和能量通量与涡度相关观测相吻合。日尺度的净辐射、潜热和净生态系统生产力的均方根误差分别为1.0 MJm-2day-1、 1.8 MJm-2day-1 和2.6 gCm-2day-1。预测的年NEP的三年的偏差分别是18、9 和 -29%。根据参数分析,模型预测的ET和NEP不确定性分别为16.5% 和 35.6%。程迁和莫兴国根据内蒙古典型羊草草原观测数据,验证了VIP模型碳通量和生物量的模拟。

宋亚路,刘苏峡,马英,胡超,莫兴国,2014. 土壤分层关键因子确定——以新乡实验农地为例。地理研究. 33:2115-2135

3. 气候生态水文要素的空间变异格局和时间变化趋势。较高空间分辨率和较长时间序列气候生态水文要素的获取对生态水文预报、精细化农业和水土资源管理等至关重要。Mo和Qiu等融合欧洲遥感SCAT卫星的反演数据、VIP模型模拟数据和实测数据等多种数据源,获得了白洋淀流域的根层土壤含水量的时空分布。Mo和Meng采用VIP 模型模拟了南方西苕溪流域的径流的时空格局,并开展了趋势预测,发现该流域过去50年蒸散、降水和径流增加,但只有蒸散的趋势显著。Huang 等采用VIP模型分解了内蒙古草原生长期的土壤蒸发和植被蒸腾,发现植被蒸腾约占总蒸散的33-74%,植被呼吸对降水的响应高峰相应于蒸散对降水的高峰要延迟1到2天。程迁和莫兴国模拟分析了1958-2007年该生态系统碳循环特征及其与环境因子的相关关系,揭示了羊草草原生态系统总初级生产力、净初级生产力和生态系统呼吸在1958-1973年间下降, 1973-1993年间增长, 1993年后又出现下降的趋势。Liu 和Zhang等在提出了一个表征人工绿洲面积的新指标之后,采用VIP模型模拟了阿克苏流域的蒸散的时空格局,进而建立了一个估算绿洲耗水的新方法,依此得到阿克苏流域的绿洲耗水量。

刘苏峡,邢博,袁国富,莫兴国,林忠辉, 2013. 中国根层与表层土壤水分关系分析,植物生态学报,37:1-17.

www.2492777.com,4. 气候变化对华北平原作物产量的影响。小组采用VIP模型对气候变化对华北平原作物产量的影响进行了详细研究。针对华北平原冬小麦-夏玉米作物轮作系统,采用南北比较、多站比较和分布式模拟,揭示了华北平原作物产量对包括气温、降雨和大气二氧化碳肥效的气候变化情景的响应。发现,扣除化肥等农业管理技术进步措施的影响,华北平原过去50年产量逐年增高仍与较适宜的温度、降水和CO2浓度等气候条件相关。通过对未来的模拟,得到如下认识:第一,若温度增加,特别是夜间温度增加,总体上将导致华北平原作物减产,作物生长季缩短是导致减产的主要因素之一。第二,大气CO2肥效、灌溉、降水增加将减缓甚至扭转升温给作物产量带来的负效应。第三,上述减缓和扭转将带来小麦增产,玉米的减产幅度减小。作为C4作物的玉米对CO2肥效的反应不及作为C3作物的小麦强烈,是导致这种差异的主要原因。据此,小麦可能更可能从气候变化中获益。第四,华北平原北部的减产效应小于南部。这是因为光合作用更易在CO2反应更充分的条件下发生,大气CO2的“施肥”效应对增温的抵消作用在干旱的华北北部强于湿润的南部。因此,南部的水资源虽然较北部丰富,但在气候变化情景下,南部农业产量应对气候变化未必有绝对优势。基于此,南水北调对充分发挥北部粮食生产潜力的作用具有重要的意义。第五,在IPCC气候变化A1和B2两种情景下,华北平原冬小麦产量将增加, 最大增幅为19%,发生在A2情景的2070s年代。夏玉米产量将下降,最大减幅为15%,发生在A2情景的2090s年代。这些结论已被世界银行“黄淮海农业对气候变化的响应和适应计划行动”采纳,为制定农业的气候变化适应措施、保障国家粮食和水资源安全提供了科学依据。

2、基于熵理论的互信息原理检验了遥感土壤水分算子的有效性。发现采用指数滤波从遥感观测的表层土壤水分导出的深层土壤水分指数的互信息与实测深层土壤水分的互信息容量相当,给遥感反演深层土壤水分的研究提供了支撑。

5. 生态水文过程对气候变化和环境变化的响应机制及调控适应VIP模型因其基于多尺度多过程土壤-植被-大气系统物质和能量传输的机理认识,有助于理解生态水文过程对气候变化和环境变化的响应机制并提出调控适应措施。Mo等采用VIP模型模拟了黄土高原的水文过程对气候变化的响应。发现径流对气候变化响应敏感,相应于降雨变化10%,温度增加1°C的气候变化情景,径流的变化范围为11-25%,显示径流对降雨的变化有放大作用,而温度增加对径流具有消减作用。Mo 等采用VIP模型模拟了华北平原的耗水和水分利用效率,发现假设作物品种特性一致,从1951-2006年,冬小麦生长季内的蒸散量没有明显增强趋势,但是夏玉米的蒸散量随时间有明显下降趋势。从1950s到2000s 夏玉米的蒸散量减少了30 mm。Mo 等 通过WRF大气模式生成气候本底,根据6个GCM模型获得2050年IPCC SERS B2a和A2a的气候变化情景,采用VIP模型研究了华北平原作物耗水对气候变化的响应。发现作物对热量的需求保持不变,整个空间上小麦生长期的耗水的变幅在B2a情景下为-7%到0,A2a情景下的变幅为-8到2%。玉米生长期的耗水的变幅在B2a情景下为-10%到8%,A2a情景下的变幅为-8到8%。然而,若作物生长周期基本保持不变,作物的耗水将大大增加。因此,为保障粮食安全,稳定作物产量,作物生育期会维持或延长,从而增加了农业水资源安全的风险。

Jianxiu Qiu, Wade T. Crow, Grey S. Nearing, Xingguo Mo, Suxia Liu. 2014. The impact of vertical measurement depth on the information content of soil moisture times series data. Geophysical Research Letters, 41, 4997-5004. DOI: 10.1002/2014GL060017. http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2014GL060017/abstract

VIP模型研究文章已被广泛引用,迄今被SCI文章引用次数约380次。研究成果正在以咨询报告、培训班、国内和国际合作等形式应用于社会,为媒体关注。

3、采用集合卡尔曼滤波同化方法研究了不同观测算子对应的VIP模型模拟的深层土壤水分和用遥感资料反演的深层土壤水分的自相关系数的差异。发现同化后的模型估算的土壤水分跟实测的差别比未开展同化的模型估算和实测的差别要小;越深层次的土壤水分的估算受观测误差的影响越大;水分交换活跃的土层受遥感观测误差的影响比水分交换缓慢的土层所受影响要小。

相应的研究论文:

Jianxiu Qiu, Wade T. Crow, Xingguo Mo, Suxia Liu.2014. The impact of temporal auto-correlation mismatches on the assimilation of satellite-derived surface soil moisture retrievals. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. Vol.7,issue 8. DOI: 10.1109/JSTARS.2014.2349354. http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?reload=true&arnumber=6902782

1) Mo, Xingguo, Suxia Liu, Zhonghui Lin, Jun Li, 2012a. Evaluation of an ecosystemmodel for a wheat–maizedouble cropping system over the North China Plain. Environmental Modelling and Software, 32: 61-73.

4、比较了VIP生态水文模型模拟的区域土壤水分、遥感土壤水分和实测土壤水分的差异。发现ASCAT、AMSR-E 两组遥感数据在白洋淀流域的均方根误差分别为0.044 和0.054 m3 m-3,略低于SMOS、SMAP遥感土壤水分的目标精度0.040 m3 m-3 。实测土壤水分及ASCAT、AMSR-E遥感土壤水分时间序列基本都包含在模型的不确定区间内,表明这三种数据源尽管在绝对值上有差异,但都能准确地捕捉到表层土壤水分动态,其距平值信息互补。

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Jianxiu Qiu, Xingguo Mo, Suxia Liu, Zhonghui Lin, Lihu Yang, Xianfang Song, Guangying Zhang, Vahid Naeimi, Wolfgang Wagner, 2013. Intercomparison of microwave remote sensing soil moisture datasets based on distributed eco-hydrological model simulation and in-situ measurements over the North China Plain. International Journal of Remote Sensing, 34 , 6587-6610. DOI:10.1080/01431161.2013.788799.http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431161.2013.788799#.U5-zJPmSzuo

2) Mo Xingguo, Ruiping Guo, Suxia Liu, Zhonghui Lin , Shi Hu, 2012b. Impacts of climate change on crop evapotranspiration with ensemble GCM projections in the North China Plain, Climatic Change, accepted

MO XINGGUO, JIANXIU QIU, SUXIA LIU, VAHID NAEIMI.2011. Estimating root-layer soil moisture for North China from multiple data sources In: Mohsin Hafeez Grace, Remote sensing and ground-based methods in multi-scale hydrology, Melbourne,Australia,29 June-5 July.2011. IAHS publication 343: 118-124.

3) Hu Shi, Mo Xingguo. 2012. Prediction of crop productivity and evapotranspiration with two photosynthetic parameter regionalization methods,Journal of Agricultural Sciences,accepted .

5、根据VIP模型模拟、AMSR-E被动微波遥感反演、全球陆面模式模拟和实测等多源数据,采用经验正交函数法,从白洋淀流域、华北区域到全国多个尺度,研究了土壤水分的空间变异及驱动力。发现土壤水分空间变化的驱动力随研究尺度而变。在流域尺度,地形因素是主要驱动力。在区域尺度,土壤质地比地形作用强。在全国尺度,地形和土壤性质是共同驱动力。随研究尺度增大,降水的驱动作用越强,遥感产品展示的空间变异程度越弱。

4) Hu Shi, Mo Xingguo, 2011. Interpreting spatial heterogeneity of crop yield with a process model and remote sensing. Ecological Modelling, Volume 222, Issue 14, 24 July 2011, Pages 2530-2541

Jianxiu Qiu, Xingguo Mo, Suxia Liu, Zhonghui Lin, 2014. Exploring spatiotemporal patterns and physical controls of soil moisture at various spatial scales. Theoretical and Applied Climatology. Volume 118, Issue 1-2, pp 159-171.DOI: 10.1007/s00704-013-1050-6. http://link.springer.com/article/10.1007/s00704-013-1050-6

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5)Mo Xingguo, Qiu Jianxiu, Liu Suxia, Naeimi Vahid.2011. Estimating root-layer soil moisture for the North China Plain from multiple data sources In:Mohsin Hafeez Grace, Remote sensing and ground-based methods in multi-scale hydrology, IAHS publication 343 118-124

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6) Mo Xingguo, Dejuan Meng, 2011,Simulation of the impacts of climate change on the water budget of the Xitiao River catchment, China. IAHS publication 344:150-156

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7) Liu Suxia, Chun Zhang, Shouhong Zhang, and Xingguo Mo. 2011. Man-made Oasis Change and Its Effects on the Hydrological Regime of the Aksu River Basin. In:Daqing Yang, Philp Marsh & Alexander Gelfan Cold Regions Hydrology in a changing climate. IAHS publication 346:191-197

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8) Huang, X, Y Hao, Y Wang, X Cui, X Mo 2010. Partitioning of evapotranspiration and its relation to carbon dioxide fluxes in Inner Mongolia steppe. Journal : Journal of Arid Environments, 74:1612-1623

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