为评价生态模型在农田蒸散及土壤水分运动模拟中的适用性,利用2013-2015年南京农业气象测站观测数据,评估了BEPS (Boreal Ecosystem Productivity Simulator)模拟冬小麦农田生态系统逐日蒸散及与土壤水分动态的可靠性,并进一步开展了植被冠层蒸腾和农田土壤蒸发分离.模拟结果表明:BEPS适用于研究冬小麦农田蒸散量及土壤水分运动规律;由于考虑了叶片聚集指数和冬小麦根系垂直分布递减系数随生育期变动的参数化改进,BEPS分别可以解释2013-2014年和2014-2015年两个生长季农田生态系统蒸渗仪实测蒸散量变化的83％和74％,参数化改进前后模型效率ME相当(前:0.8,后0.74),标准差RMSE(前:1.50,后1.05),平均偏差MBE(前:0.5,后0.35),误差减小;两个生长季中,土壤蒸发占冠层上方总蒸散的比例随生育进程而变化,全生育期发散比平均值分别为34％和29％;BEPS模拟的0～40 cm土层深度土壤水分随时间变化趋势与实测值基本一致,可以解释78％以上的土壤水分实测值变化,并能快速地响应降水变化.本研究表明,生态模型可以用于模拟冬小麦农田蒸散和土壤水分变化,并有助于厘定农田冠层中难以区分的植被蒸腾和土壤蒸发的比例关系,可为进一步开展气候变化背景下的区域蒸散发评估及与之相联系的农田节水管理奠定基础.

水分利用效率(WUE)既是衡量植被生长适应性的重要指标,也是连接生态系统水碳循环的纽带.认识不同类型植被WUE的时间变化特征及驱动机制有助于增进对生态系统水碳循环过程的理解.已有研究表明,在不同时间尺度下,WUE呈现不同的时间变化特征,但现有研究多是集中在单一的时间尺度下开展的,对不同植被类型在不同时间尺度下的动态变化及影响因子分析开展得较少.该研究选用中国北方地区9个定位观测台站的通量与气象数据,分析了WUE的曰内变化和季节变化特征,并在0.5h、ld、8d以及月尺度下,分别分析了气温(Ta)、相对湿度(RH)、饱和水汽压差(VPD)以及光合有效辐射(PAR)等非生物因子对WUE的影响.同时,该研究也分析了植被叶面积指数(LAI)和降水(P)对WUE的影响.研究发现:(1)WUE的日变化呈现不对称的“U”型特征,日出时的WUE普遍高于日落时.荒漠地区WUE的季节变化呈“U”型,而其他站点呈现单峰型.不同站点WUE的季节变化可以分为总初级生产力(GPP)主导型和蒸发散(ET)主导型,并随着时间尺度的扩大,GPP或ET的主导作用逐渐增强.(2)在较短的时间尺度(0.5 h、1d)上,Ta、RH、VPD和PAR是影响WUE变化的主要因子,但随着时间尺度的扩大,Ta和RH成为影响WUE变化的主要因子,并且与WUE的相关关系受GPP或ET对WUE主导作用的影响,随着时间尺度增大,Ta和RH与WUE的线性关系更加显著.(3) WUE大体上随LAI的增加而增加,但当LAI超过一定值时,在长白山、海北和张掖站,WUE对LAI的敏感性降低.降水与WUE的关系在研究区域内并不显著.(4)不同植被类型的WUE由大到小依次为森林、农田、草地、湿地和荒漠.

土壤水分研究是统筹农业生产和生态环境建设的关键环节.本研究结合4年田间定位试验,通过对黄土高原南部长武旱塬冬小麦和春玉米2012-2015年土壤水分状况的研究,分析农田土壤干层形成情况、土壤水分对作物生长的影响、降水对土壤水库的影响以及作物对土壤水分状况的影响.结果表明:降水年型是冬小麦地土壤干层形成的主导因素,年内降水分布不均是春玉米地土壤干层形成的主导因素.长武旱塬区冬小麦和春玉米一年一季的种植制度不会导致永久性干层的产生;相较于春玉米,冬小麦根系生长习性更符合黄土旱塬区土壤水分循环特征,黄土旱塬区土壤水分有效性可保证作物产量稳定;降水作用下,冬小麦土壤水库充、放水过程呈现收获期、休闲期和苗期连续充水、缓慢消耗期和大量消耗期连续失水相互交替的特点.0～300和300～600 cm土层土壤水库不一致性现象明显,以最大根深作为野外监测试验中土壤含水量的取样深度时,由于深层土壤水库负反馈作用,不同降水年型下,休闲期和苗期的蒸散均会被高估,缓慢消耗期和大量消耗期的蒸散均会被低估.冬小麦田间过渡层存在的范围为140～360 cm;作物生长的时间跨度影响土壤水库效应的发挥,土壤水库对冬小麦供水表现为年际间的调节作用,土壤水库对春玉米供水表现为季节间的调节作用.

生态水分利用效率(water use efficiency,WUE)是碳-水循环的重要参数之一,明晰其时空演变特征对水资源短缺地区生态系统的健康发展具有重要的意义.海河流域水资源短缺是区域农业发展的重要制约因素,基于遥感、气象数据,利用趋势分析、相关分析等方法分析了海河流域2000-2014年总初级生产力(gross primary productivity,GPP)、蒸散量(evapotranspiration,ET)及WUE的时空分布特征,并识别WUE对降水、气温及干旱的响应.研究结果表明:(1)时间上,GPP和ET的变化趋势不显著,WUE呈现显著的增加趋势,增速为0.0185 gC/kg H2O a-1(R2=0.6299,P＜0.01);(2)空间上,WUE和GPP均呈现从东南向西北减小的趋势,高值区主要分布在华北平原农业生态区和京津唐城镇与城郊农业生态区.从变化趋势来看,黄土高原农业与草原生态区的GPP和WUE上升趋势最大;(3)植被类型中,农田的WUE值最高,草地的WUE最低,农田、有林草原和草地均呈现显著的增加趋势(P＜0.05);(4)影响因素上,降水对WUE的影响最大,WUE由降水、干旱和气温控制的区域分别占整个流域植被面积的44.44％、39.23％和16.01％.

东北地区是我国重要的生态功能区,其包含的典型生态系统具有独特的水源涵养功能,在防洪减灾,保障生态安全和人居安全中发挥着关键作用.以往有关水源涵养功能的研究主要是依托不同水文模型方法,从单一年份或多个年份的角度进行研究,较少考虑不同气候条件下水源涵养功能的空间分异特征.采用标准化降水蒸散发指数(Standardized Precipitation Evapotranspiration Index,SPEI)划分研究区的典型气候年份(干旱、正常和湿润);基于水量平衡法,结合SCS-CN模型以及Penman-Monteith方程对东北地区典型气候条件下生长季内的水源涵养功能进行研究.结果 表明:(1)研究区水源涵养功能在不同气候条件下差异明显,三个典型气候年份生长季内的水源涵养总量分别为:干旱年(SPEI=-1.26)为2214.64亿m3、正常年(SPEI=-0.22)为3231.49亿m3和湿润年(SPEI=1.05)为3969.33亿m3.(2)水源涵养功能空间变异突出,但在三种典型气候条件下呈现出一致变化,均表现为长白山地区水源涵养量最大,大小兴安岭地区次之,水源涵养量最低的地方主要出现在呼伦贝尔以西的草原地区,在东北平原的部分地区也有低值的出现,如白城、通辽、鸡西等地区,水源涵养量较一般的地方出现在东北平原大部分以农田为主的地区.(3)水源涵养功能除受气候因素的影响外,还取决于土地利用类型的变化,对于整个东北地区来讲,水源涵养总量表现为林地＞农田＞草地＞湿地,单位面积水源涵养量在干旱年和正常年表现为林地＞农田＞湿地＞草地,在湿润年份表现为林地＞湿地＞农田＞草地.研究结果揭示了东北地区三种典型气候条件下重要生态系统的水源涵养功能大小、空间分布特征及其主要驱动因素,可为区域生态空间规划和生态系统管理提供科学指导.

蒸散发作为干旱区农田最敏感的水分支出项, 是绿洲生态系统中水量和能量平衡的关键组成部分, 而防护林作为干旱区绿洲农田重要的生态屏障, 对绿洲农田蒸散发过程有着不可忽视的影响.本研究以新疆天山北坡典型流域——三工河流域绿洲为例, 研究农田防护林网分布格局对绿洲蒸散发的影响, 结果表明:防护林不仅能够有效降低绿洲农田蒸散量, 而且能够在一定程度上维持蒸散量在较低水平上的相对稳定;在防护林网的格局功能上, 防护林网带斑比指数与农田蒸散量呈极显著负相关 (P＜0.01), 环度指数与农田蒸散量呈显著负相关 (P＜0.05), 而防护林网连接度指数与蒸散量的相关性不明显 (P＞0.05), 说明防护林网的分布密度和林网结构的成型程度对农田蒸散量具有明显的影响, 而在网格基本成型的防护林网络中其连通性对蒸散量的影响不明显.在景观水平上, 研究防护林网格局对蒸散量的影响, 对于农田防护林网的规划管理具有一定的参考价值.

分析了无定河流域干流与其支流(黄土丘陵区的大理河和风沙区的海流兔河)的年径流变化(1960-2012)及其成因,并预测了其径流的变化趋势.结果 表明:无定河及其不同地貌区支流海流兔河和大理河流域1960-2012年径流量均显著下降,但年降水量未发生显著变化;无定河和海流兔河流域年蒸散量未发生显著变化,仅大理河流域年蒸散量在1990s年代后期显著增加.无定河流域径流变化突变点发生在1979年和1996年,海流兔河流域径流变化突变点在1971年和1990年,而大理河流域径流突变点发生在1971年.人类活动对大理河流域1972-2012年径流减少的贡献大约占50％,对海流兔河流域1972-1990年和1991-2012年两个时期径流减少的贡献率分别为44.4％和82.4％.未来,无定河及其支流年径流量均呈持续下降趋势.归因分析表明大规模的水土保持治理措施减少了大理河流域侵蚀产沙量的同时,也在一定程度上减少了大理河流域的径流量,而过度的农田灌溉引水是海流兔河径流量下降的主要原因.因此,未来在大理河流域要优化现有植被建设布局,减少流域蒸散发,减缓径流下降;在海流兔河流域要进一步退耕还林(草),适当控制农田灌溉面积,提高灌溉用水效率,在减少灌溉用水的同时提高流域水源涵养能力.

蒸散是地表水热平衡的重要分量,也是陆地生态过程与水文过程之间的重要纽带,尤其在干旱区地-气相互作用、碳循环、水循环等过程所包含的物质与能量交换中占有极其重要的地位.基于Landsat 8遥感影像和资源三号影像(ZY3)的高分辨率植被信息,利用SEBS模型对西北干旱区河西走廊中段临泽绿洲北部区域地表蒸散量进行了估算,并用绿洲内部和绿洲-荒漠过渡带两个通量塔涡动相关数据对模型进行评估,分析了不同土地覆盖类型对蒸散量空间分布的影响.结果 表明:(1) SEBS模型模拟值与实测日蒸散值之间拟合效果较好,且在均一地表时(绿洲农田区)估算精度更高(R2=0.96,P＜0.001),RMSE、MAE分别为0.84 mm/d、0.56 mm/d;(2)从季节变化来看蒸散量与作物生长密切相关,夏季灌溉和降雨使得研究区水分充足,植被覆盖度高,蒸散量相应增加,在绿洲地区可达5.95 mm/d,而冬季最小仅为0.52 mm/d;(3)从蒸散量的空间变化来看,水体蒸散值最大,其余依次为农田、防护林、裸地和灌木丛,说明除水体外,随着植被覆盖的增大,蒸散量也逐渐增加.通过ZY3影像的高分辨率植被信息与Landsat 8影像热红外数据融合,提高了SEBS模型对该区域蒸散量的模拟效果,增进了我们对绿洲下垫面与大气间水热交换规律、水文过程、生态-水文相互作用的深入理解.

生态系统水分利用效率(Water Use Efficiency,WUE)是表征生态系统碳水耦合程度的重要指标,能反映生态系统碳水循环规律及其相互作用关系.基于MODIS数据以及宁夏生态系统类型数据,分析2000-2017年宁夏不同生态系统WUE的变化特征,探讨了NPP和ET两种因子对WUE年际与年内变化的影响.结果 表明:(1)全区陆地生态系统的年均WUE为1.03 g·C/kg· H2O,值域在0.55-2.98 g·C/kg·H2O之间,总体上呈现南北高、中部低的特征.(2)不同生态系统的WUE差异较大,由高到低为水体及湿地、森林、农田、草地、聚落、荒漠和其他生态系统,在同类生态系统中,植被生物量和盖度越高的亚类生态系统,其WUE也越高.(3)宁夏陆地生态系统WUE存在着每年0.0141 g·C/kg·H2O的下降趋势,年内WUE呈典型的单峰形态,变化范围在0.02-2.16 g·C/kg· H2O之间.(4)年际尺度上,宁夏陆地生态系统WUE与年蒸散(Evapotranspiration,ET)有极显著负相关性(P＜0.01),而与净初级生产力(Net Primary Production,NPP)没有相关性;年内尺度上,WUE变化与ET呈显著正相关(P＜0.05),与NPP呈极显著正相关(P＜0.01),这与植被的年内季节性生长过程有关.(5)根据ET强弱和WUE高低,可将宁夏陆地生态系统水分利用效率特征划分为4类,即低ET低WUE区、低ET高WUE区、高ET低WUE区和高ET高WUE区.宁夏的生态恢复工程在增强植被生产力的同时,也增强了区域水分消耗,致使陆地生态系统整体水分利用效率下降,这为宁夏未来水资源调控和生态重建提供了科学依据.

植被水分利用效率(WUE)是衡量植被生态系统碳水耦合关系的重要指标,研究其时空分异特征对区域水资源合理利用及配置有重要意义.基于改进的光能利用率模型CASA,模拟估算了黑河流域2000-2013年植被净初级生产力(NPP),结合ETWatch模型估算的黑河流域2000-2013年蒸散数据ET,进一步估算了黑河流域植被水分利用效率WUE.分析了黑河流域NPP、ET和WUE空间格局和时间变化特征,探讨了WUE变化对降水和气温的相关性.结果 表明:1)黑河流域空间上植被NPP在2000-2013年多年平均值为81.05 gC m-2 a-1,ET平均值为133.38 mm,植被WUE平均值为0.448 gC mm-1 m-2.植被NPP、ET与WUE的空间格局基本上类似,均呈现出自上游至下游逐渐减少的分布格局.2)黑河流域2000-2013年间植被平均NPP与平均WUE均呈现显著上升趋势(P＜0.05),而ET平均值变化不显著.WUE年际变化斜率与其平均值在空间分布上存在一定的对应关系,空间上植被WUE的高值区同时是其呈增长趋势的主要区域,植被WUE平均值较低的区域其年际变化也趋于稳定.3)不同植被类型的WUE差异较为显著,植被自身受环境影响形成的生理生态参数是其WUE差异的主要原因,不同植被类型WUE平均值关系为:灌丛＞草地＞森林＞农田＞沼泽＞荒漠.中游绿洲区栽培植被平均WUE仅为0.90 gC mm-1 m-2,因此应当重视提高其对水资源的利用效率.4)整体上黑河流域植被WUE年际变化主要受降水的影响,植被WUE与降水呈负相关的区域主要分布在中游绿洲灌溉区,表明人为活动干扰会削弱气候因素对植被WUE的影响.