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基于水稳定同位素的地下水型陆地植被识别:研究进展、面临挑战及未来研究展望 被引量:10
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作者 孙自永 王俊友 +1 位作者 葛孟琰 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第1期11-20,共10页
地下水型陆地植被具有重要的生态服务功能,但正遭受严重威胁,亟需在水资源管理中予以关注和保护.准确识别地下水型陆地植被是其管理和保护的前提.水稳定同位素方法是识别地下水型陆地植被的唯一直接方法,其中:①直接比较法只能获得植物... 地下水型陆地植被具有重要的生态服务功能,但正遭受严重威胁,亟需在水资源管理中予以关注和保护.准确识别地下水型陆地植被是其管理和保护的前提.水稳定同位素方法是识别地下水型陆地植被的唯一直接方法,其中:①直接比较法只能获得植物对地下水利用的定性信息,但目前的应用最为广泛;②同位素混合模型能定量评估植物对地下水的依赖性,近期随贝叶斯模型的引入取得了较大进展.当前,植物对地下水利用的时空异质性增加了基于水稳定同位素的地下水型陆地植被的识别难度,还限制了小尺度上的研究成果向大尺度上的拓展;部分植物以间接方式利用地下水,对地下水型陆地植被的识别造成了困扰;根系吸水过程中的同位素分馏和同一植株内木质部水同位素组成的时空异质性常使植物样品的代表性受到质疑;采集到具有代表性的地下水和土壤样品也是当前面临的一个主要挑战.为应对上述挑战,未来应加强3个方面的研究:①研发植物木质部水同位素组成的原位在线连续观测技术,提升基于水稳定同位素的地下水型陆地植被识别的时空分辨率;②借助控制性的同位素标记实验,精细刻画地下水-土壤-植物体系内同位素体的迁移和分馏过程;③将同位素观测与具有物理学意义的生态水文模型相耦合,提高定量评估的分辨率和降低不确定性,探索解决时空异质性和升尺度难题的途径. 展开更多
关键词 地下水型生态系统 混合模型 异质性 水力提升 尺度问题 同位素标记 根系吸水模型
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西北典型内陆流域地下水与湿地生态系统协同演化机制 被引量:7
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作者 胡顺 凌抗 +4 位作者 王俊友 葛孟琰 孙自永 马瑞 《水文地质工程地质》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期22-31,共10页
以生态输水为代表的湿地修复工程在西北内陆流域得到了广泛应用,生态输水情形下地下水与湿地植被的交互作用决定着湿地生态系统的演化过程。以西北典型内陆流域—石羊河流域青土湖湿地为研究区,基于地下水-湿地生态系统多要素一体化动... 以生态输水为代表的湿地修复工程在西北内陆流域得到了广泛应用,生态输水情形下地下水与湿地植被的交互作用决定着湿地生态系统的演化过程。以西北典型内陆流域—石羊河流域青土湖湿地为研究区,基于地下水-湿地生态系统多要素一体化动态监测网络,结合稳定同位素和卫星遥感技术手段,分析生态输水情形下的地下水动态变化与湿地植被恢复情况,从水文地质角度揭示地下水与湿地生态系统的协同演化机制。结果显示:夏季末和秋季生态输水时,湖水补给地下水且土壤含水率增大,最大土壤含水率可达0.45 m^(3)/m^(3);冬季湿地湖面和表层土壤冻结,湖水对地下水补给量减少,春季冻土和湖面消融导致地下水略有回升,同时增大土壤含水率;夏季在下次生态输水前湖面面积最小(湖面面积最小约为1 km2,地下水水位最大埋深为3.6 m),部分区域地下水补给湖水,此时表层土壤含水率也最低(最小土壤含水率为0.01 m^(3)/m^(3));夏季末和秋季生态输水通过将生态水储存在地下水和土壤中进而作用于次年的植被恢复与生长,增大生态输水所形成的湖面面积有助于增加湿地植被覆盖度(相关系数均值为0.655);湿地地表水-土壤-地下水相互作用所形成的土壤水环境是影响湿地植被类型、根系分布和水分利用策略的主要原因,其中地下水埋深是关键性因素,地下水埋深增大导致植被类型增多、根系分布深度加大、倾向于利用深层土壤水。研究成果可为西北内陆流域湿地生态系统恢复和水资源高效利用提供科学依据。 展开更多
关键词 西北内陆流域 生态输水 地下水 湿地 植被恢复
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基于随机森林的电容式土壤水分传感器校准研究 被引量:2
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作者 汪正 胡顺 +4 位作者 马瑞 孙自永 葛孟琰 王俊友 《地质科技通报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期249-256,共8页
土壤含水量信息对于自然生态修复、农田灌溉管理、土体工程建设等具有重要的意义,电容式土壤水分传感器是获取该信息的主要途径之一。为准确校准电容式土壤水分传感器(以5TE设备为例)的土壤含水量观测数据,开展了不同温度、含盐量、土... 土壤含水量信息对于自然生态修复、农田灌溉管理、土体工程建设等具有重要的意义,电容式土壤水分传感器是获取该信息的主要途径之一。为准确校准电容式土壤水分传感器(以5TE设备为例)的土壤含水量观测数据,开展了不同温度、含盐量、土壤含水量条件下的土壤介电常数、电导率和温度观测实验,构建了基于随机森林机器学习方法的土壤含水量估计模型。结果表明:①变温、变含盐量情况下,土壤介电常数受含盐量和温度影响显著,仅基于土壤介电常数的传统土壤含水量估计模型失效;②以电容式土壤水分传感器观测的土壤介电常数、电导率和温度数据为输入,基于随机森林机器学习方法的土壤含水量估计模型可有效改善土壤含水量估计结果(RMSE为0.05 m^(3)/m^(3),R^(2)为0.77;修正Topp公式的土壤含水量估计结果:RMSE为0.07 m^(3)/m^(3),R^(2)为0.54);③土壤电导率观测对土壤含水量估计最为重要,介电常数次之,温度最弱,但均未达到可忽略不计的程度。研究成果可为电容式土壤水分传感器在变温、变含盐量地区的成功应用提供支撑。 展开更多
关键词 土壤含水量 介电常数 电导率 温度 随机森林 土壤水分传感器
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