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全球變暖背景下的土壤水分時空演化格局探究 版權信息
- ISBN：9787030751515
- 條形碼：9787030751515 ; 978-7-03-075151-5
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
全球變暖背景下的土壤水分時空演化格局探究 內容簡介
土壤水分指的是單位體積土壤中的水分含量，通常以m3/m3或%來表示。土壤水分通過改變土壤熱容量，控制地表蒸發和植被蒸騰作用，進而影響農作物生長狀況。獲取時空連續的土壤水分含量數據對于農田旱澇災害預警、農作物長勢與估產分析、氣候演化背景下的地表水循環研究具有重要實際應用價值。近半個世紀以來，國內外圍繞高精度土壤水分數據獲取開展了大量探索研究工作。站點實測、衛星反演、模型同化成為獲取多尺度、多頻率、多深度土壤水分數據的三類主要方法。海量多模態的數據產品為分析全球變暖背景下的土壤水分時空演化特征提供了靠前的機遇。本書在綜合對比多源異構土壤水分數據產品特性的基礎上，利用全球月尺度再分析數據產品對過去70年間土壤水分的時空演化格局進行了研究。在空間尺度范圍上，基于全球、東亞、典型區（青藏高原、蒙古高原）三種視角，綜合分析土壤水分的季節波動、年際趨勢以及在不同氣候帶、不同下墊面類型呈現的地理分異規律。在定量化表達土壤水分干化/濕化趨勢的基礎上，進一步開展歸因分析，從自然因素（如：降水、溫度、植被、蒸發）和人為因素（如：家庭、農業灌溉、飼養牲畜、發電、手工業、采礦業涉及的取水活動）兩方面分析引起土壤水分演變的原因，為促進土壤水分調節管理、保障糧食安全、助力可持續發展提供輔助參考。
全球變暖背景下的土壤水分時空演化格局探究 目錄
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 土壤水分及其數據產品簡介 3
1.3 土壤水分數據產品質量提升模型 12
1.4 土壤水分應用 32
1.5 進展與挑戰 35
1.6 本章小結 39
第2章 土壤水分時空演化格局分析數據來源與技術方法 41
2.1 數據來源 41
2.2 技術方法 46
2.3 本章小結 49
第3章 全球土壤水分時空演化格局 50
3.1 時空動態變化趨勢特征 50
3.2 歸因分析 58
3.3 本章小結 78
第4章 中國部分區域土壤水分時空演化格局 80
4.1 研究區概況 80
4.2 時空動態變化趨勢特征 81
4.3 歸因分析 90
4.4 本章小結 105
第5章 青藏高原土壤水分時空演化格局 107
5.1 研究區概況 107
5.2 時空動態變化趨勢特征 108
5.3 歸因分析 118
5.4 本章小結 122
第6章 蒙古高原土壤水分時空演化格局 125
6.1 研究區概況 125
6.2 時空動態變化趨勢特征 126
6.3 歸因分析 136
6.4 本章小結 143
第7章 討論與結論 146
7.1 討論 146
7.2 結論 146
參考文獻 149
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與意義 1
1.2 土壤水分及其數據產品簡介 3
1.3 土壤水分數據產品質量提升模型 12
1.4 土壤水分應用 32
1.5 進展與挑戰 35
1.6 本章小結 39
第2章 土壤水分時空演化格局分析數據來源與技術方法 41
2.1 數據來源 41
2.2 技術方法 46
2.3 本章小結 49
第3章 全球土壤水分時空演化格局 50
3.1 時空動態變化趨勢特征 50
3.2 歸因分析 58
3.3 本章小結 78
第4章 中國部分區域土壤水分時空演化格局 80
4.1 研究區概況 80
4.2 時空動態變化趨勢特征 81
4.3 歸因分析 90
4.4 本章小結 105
第5章 青藏高原土壤水分時空演化格局 107
5.1 研究區概況 107
5.2 時空動態變化趨勢特征 108
5.3 歸因分析 118
5.4 本章小結 122
第6章 蒙古高原土壤水分時空演化格局 125
6.1 研究區概況 125
6.2 時空動態變化趨勢特征 126
6.3 歸因分析 136
6.4 本章小結 143
第7章 討論與結論 146
7.1 討論 146
7.2 結論 146
參考文獻 149
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全球變暖背景下的土壤水分時空演化格局探究 節選
第1章緒論 1.1研究背景與意義 土壤水分，即土層中的含水量，是水文循環系統中的關鍵組分（Deng et al.，2020a；Dorigo and De Jeu 2016；Gruber et al.，2019）。作為連接大氣降水、地表水、地下水和植被水的紐帶，土壤水分在陸表與大氣能量交換、物質（碳、氮、磷、鉀等元素）存儲與傳輸過程中扮演至關重要的角色（Chen et al.，2014；Koster et al.，2004；Swenson et al.，2008）。因此，土壤水分被視為科學分析理解地球系統過程（如氣候變化、生態演化）的必要自然要素。此外，含水量是土壤*重要的屬性特征之一，土壤水分是陸生植物的生命源泉，對于農作物和自然植被而言，不論降水還是灌溉均需轉化為土壤水才能被植物吸收。土壤水分時空分布及演化規律對開展區域乃至全球氣候變化研究、地球化學探索、生態系統演變、水循環分析、植被長勢預判、旱澇災害監測具有關鍵指示意義和參考價值（Flanagan and Johnson 2005；Xu et al.，2004）。鑒于土壤水分的重要性和特殊地位，相關領域研究越發受到關注，近半個世紀以來國內外科研機構圍繞數據獲取與質量提升、作物長勢分析與估產、氣候變化耦合效應等諸多方向開展了系列研究（Liu et al.，2020a；Liu et al.，2020c；Mladenova et al.，2019；Yang et al.，2018）。 土壤水分是表征氣候變化的敏感指示因子。一方面，土壤水分在與降水（Koster et al.，2003）、溫度（Xu et al.，2004）、植被（Zwieback et al.，2018）、蒸發（Delworth and Manabe 1988）、土地覆被（Line et al.，2003）等要素的非線性緊密耦合作用下，呈現季節和年際波動。另一方面，近幾十年來全球人口快速增長，經濟水平飛速發展，人類活動強度日益增長，對水資源可持續供給造成巨大壓力和挑戰（Colaizzi et al.，2003；Dll et al.，2012；Puy et al.，2021；Qiu et al.，2016）。多種人類活動取水（如家庭用水、灌溉、電力用水、畜牧業用水、制造業用水、采礦業用水）給土壤水分的時空分布與演化趨勢帶來不同程度的直接或間接影響（He et al.，2021）。因此，土壤水分的波動效應是在自然和人為多要素聯合驅動下的綜合表達。全球升溫背景下氣候變化關注度與日俱增，探索土壤水分對氣候變化的響應機制是揭示地表水資源動態分布格局特征的關鍵途徑。 土壤水分對氣候變化的響應已被認為是全球變化的核心問題，諸多學者針對土壤水分演化格局與驅動機制進行了綜合研究并取得系列進展。有學者基于多源星載傳感器融合反演的1988～2010年土壤水分數據開展趨勢分析，結果表明73%的區域出現不同程度的下降趨勢（Dorigo et al.，2012）。Feng和Zhang（2015）利用歐洲航天局研制的土壤水分融合數據檢驗普遍認可的“干旱區越來越干，濕潤區越來越濕（dry gets drier， wet gets wetter，DGDWGW）”理念，發現這一現象被過度估計，僅有51.63%的區域符合DGDWGW趨勢。Meng等（2022）以蒙古高原為研究區評價了1982~2019年氣候要素對土壤水分波動效應的影響，發現降水量下降與潛在蒸散量上升導致土壤呈現干化趨勢。Jia等（2017）基于長期站點觀測數據闡明了黃土高原深層土壤含水量在植樹造林區域的顯著下降現象。Zhang等（2019a）從歷史回溯與未來預測雙重視角分析了喜馬拉雅-青藏高原區域土壤水分的變化情況，指出在降水有所增加與潛在蒸散顯著增加的驅動下，土壤水分自2010年起持續下降且速率越來越快。Liu等（2015）分析了1983～2012年中國東北耕地區域的土壤水分變化特征，證實農業耕作顯著加劇土壤干化，在作物生長季趨勢更甚。 近半個世紀以來，國內外圍繞高精度土壤水分數據獲取開展了大量探索研究工作。站點實測（Dorigo et al.，2011）、衛星反演（Peng et al.，2017）、模型同化（Gevaert et al.，2018）成為獲取多尺度、多頻率、多深度土壤水分數據的三類主要方法。海量多模態的數據產品為分析全球變暖背景下的土壤水分時空演化特征提供了前所未有的機遇。此外，土壤水分能夠直接影響植被蒸騰及光合作用，開展土壤水分演化趨勢研究對于農作物長勢分析與產量估算具有重要意義，對保障糧食安全、促進生態文明建設、推進區域可持續發展具有戰略價值。在全球氣候和土地利用/土地覆被格局迅速變化的背景下，全球多區域、多深度、長時序土壤的干濕化趨勢及其驅動機制研究尚處在探索階段。因此，本書在綜合對比多源異構土壤水分數據產品特性的基礎上，利用全球月尺度再分析數據產品對土壤水分的時空演化格局進行研究。在空間尺度范圍上，基于全球、東亞、典型區（青藏高原、蒙古高原）三種視角，綜合分析土壤水分的季節波動、年際趨勢以及在不同氣候帶、不同下墊面類型呈現的地理分異規律。在定量化表達土壤水分干化/濕化趨勢的基礎上，進一步開展歸因分析，從自然因素（如降水、溫度、植被、蒸發）和人為因素（如家庭、農業灌溉、飼養牲畜、發電、手工業、采礦業涉及的取水活動）兩方面分析引起土壤水分演變的原因，為促進土壤水分調節管理、保障糧食安全、助力可持續發展提供輔助參考。 本書旨在通過對全球及重點區域長達70年的土壤水分的演化格局分析及驅動機制探索，明晰氣候變暖背景下的多深度土壤水分響應程度及其地理分異規律，厘清導致土壤水分演化的自然因素和人為因素驅動機制，為進行多尺度地表水循環過程分析、氣候演化研究、農業旱澇預警等提供分析依據與科學方法支撐。這不僅對于掌握地表水資源分布與流動趨勢、推進農田旱澇預警及作物估產研究以及全球生態系統演替研究具有重要的參考價值，而且對于有關部門制定水土保持戰略方針與貫徹落實科學治理具有重要的輔助指導意義。 1.2土壤水分及其數據產品簡介 1.2.1土壤水分的含義 土壤水分是指儲存在非飽和土壤地帶的水分含量，非飽和土壤地帶是指地表至地下水面（潛水面）之間的土壤層（Seneviratne et al.，2010）。體積含水量是經典的土壤水分測量單位，即單位體積的土壤中水分的體積，用m3/m3表示；重量百分比也是土壤水分的常用測量單位，即樣本所含水分重量與烘干土壤重量的比值，以百分數表示。 1.2.2土壤水分數據產品簡介 在過去的數十年中，圍繞土壤水分數據估算獲取開展了大量的攻關研究，研制了一批適用于科學研究的全球尺度土壤水分數據產品（Babaeian et al.，2018；Leng et al.，2016；Sadeghi et al.，2017）。為了滿足對土壤水分研究與應用日益增長的需求，土壤水分傳感器和反演算法不斷升級改造，數據產品質量，包括空間范圍、時間尺度、空間分辨率、時間頻率、時滯和數據精度都得到了持續地迭代優化。然而，鑒于目前的土壤水分數據產品狀況與實際應用需求之間的差距，在時空完整性與拓展性、數據精度與穩定性方面還有很長的路要走。因此，需要適時地總結梳理土壤水分獲取技術方法的階段性進展，指出土壤水分監測未來面臨的機遇和挑戰，以便溫故而知新。當前，主流的土壤水分原始信息獲取方法包括地表傳感器和星載傳感器兩類（Gruber et al.，2013；Li et al.，2021e；Wang and Qu，2009）。 1.點尺度原始土壤水分數據獲取——地面監測網絡 鑒于土壤水分在地球系統領域顯著的科學意義和應用價值，蘇聯和蒙古國自20世紀50年代就開始測量記錄地表土壤水分（Liu et al.，2020a；Sheffield and Wood，2006；Walker and Houser，2001）。地面監測網絡能夠以小時乃至亞小時采樣頻率便捷地獲取精確位置和深度的土壤水分值。發展至今，傳感器和組網技術均已相對成熟，且成本較低。然而，由于土壤水分領域的科學研究目標多元化，各研究機構建立的地面監測網絡具有不同的站點密度、觀測頻率、監測深度、傳感器類型、空間覆蓋范圍與時間覆蓋區間。依據使用習慣，各機構獲取的土壤水分數據以重力體積單位（g/cm3）、體積單位（m3/m3）或田間持水量等多元化方式表達（Peng et al.，2017）。各地面監測網絡基于研究機構所在國家的官方語言進行元數據編寫、數據發布與共享。因此，諸多的異質性表達阻礙了地面監測網絡數據的便捷獲取與規范化匯聚整理。 針對上述難題，國際土壤水分網絡（International Soil Moisture Network，ISMN）致力于打造一個全球化的土壤水分實測數據集中倉儲平臺（Dorigo et al.，2011；Dorigo et al.，2013；Gruber et al.，2013）。該平臺旨在從全球范圍內業務化運行的地面監測網絡中收集土壤水分數據，將共享技術和協議標準化處理，并使其可供用戶快速獲取和使用。截至2022年6月，共有來自歐洲、北美洲、南美洲、亞洲、非洲、大洋洲的73個地面監測網絡數據（包括超過2800個站點）向公眾開放。除了土壤水分，ISMN還集成了相關的氣象要素，如土壤溫度和降水，能夠為土壤水分演化特征的綜合分析提供重要的補充依據。當下ISMN已成為全球范圍內越來越受歡迎的土壤水分地面實測數據倉儲平臺（Albergel et al.，2012；Beck et al.，2021；Chen et al.，2017；Dorigo et al.，2015；Griesfeller et al.，2016；Liu et al.，2020a；Ma et al.，2019；Paulik et al.，2014）。隨著地面監測網絡的擴張和數據的持續更新，ISMN已經成為一個公認的、充滿活力的全球土壤水分地面監測數據庫。此外，美國也建立了國家土壤水分監測網絡平臺，該平臺的數據及時手動更新，時滯為1天，截至2022年7月，共有24個位于美國的地面監測網絡數據開放共享。 然而，盡管地面監測網絡數據越來越標準化和豐富，點尺度的數據仍然很難代表大區域的土壤水分情況。地面監測網絡獲取的點尺度數據有限的時間和空間覆蓋范圍極大地限制了其在大尺度范圍、長時序科學研究和探索中的應用。因此，地面監測網絡數據通常作為參考數據參與對其他方法獲取的多尺度土壤水分數據的評價與真實性檢驗。 2.大尺度范圍原始土壤水分數據獲取——星載傳感器 鑒于科學研究迫切需要獲得全球范圍的近實時土壤水分數據，自20世紀70年代開始，星載遙感技術已逐漸成為獲取全球尺度連續時間序列地表土壤水分數據的一種充滿前景的方法；谛禽d傳感器信號反演的豐富的土壤水分數據為進行相關科學分析和應用提供了前所未有的機遇。多波段遙感數據，包括光學波段、熱紅外波段和微波波段，均被用于反演土壤水分（Chen et al.，2012）。在光學和熱紅外遙感數據反演過程中，主要基于土壤表面發射率和地表溫度來反演土壤水分（Goward et al.，2002）。但是該反演模型主要是依據土壤水分與地表狀態指數［如植被指數（Quiring and Ganesh，2010）、歸一化植被指數（Gu et al.，2008）、溫度植被干旱指數（Patel et al.，2009）、土壤濕度指數（Mallick et al.，2009）］的經驗關系而建立，難以滿足在大尺度范圍和多元氣候區的應用。此外，光學與熱紅外信號非常容易受到云雨天氣、密集植被覆蓋和氣溶膠光學厚度的影響。光學遙感僅能探測地表1mm深度處的反射率和發射率，對于水文和農業領域研究應用而言，若干厘米深度處的土壤水分數據遠比1mm深度處的數據有意義得多。
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