32 resultados para Climate-Vegetation Relationships
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本研究应用数字地球技术,基于1950年~1980年的全国958个气象站的基本气象数据(包括气象站的经纬度,海拔,月均温,月降水,年均温, 年降水,日照时数,日照百分率,风速等),比较了四个不同的根据水、热平衡原理设计的气候一植被关系模型(Penman模型、Holdridge生命地带系统、和Kira方法Thomthwaite模型)在中国应用的一致性和适用性。结果表明:(1) Penman模型在温带草原区和青藏高原地区的一致性指数超过50%,在青藏高原最出色,最有发展潜力。(2) Thornthwaite模型在热带雨林、季雨林区达到39. 72%,可以弥补Holdridg模型在热带地区分类精度的不足。(3) Holdridg生命地带系统在不同地带间适用性最广;只在热带地区,例如西部季雨林、雨林区域(52)、西部草原亚区域(63)和青藏高原温性荒漠地带(86)以及青藏高原温性草原地带(84)不理想。(4)吉良(Kira)方法在亚热带常绿阔叶林区可与Holdridg模型相媲美;在低海拔和湿润、半湿润地区效果尚可,但在温带荒漠区与青藏高原区的模拟效果与实际相差较远。 这四个传统的分类方法在中国植被区划一级分类上是适用的,Holdridge生命地带系统KAPPA -致性指数达到0.57模拟效果优于其它三者,但在特定地区,如青藏高原,所有模型均需改进优化或启用新的模型因子才能很好地区分植被亚地带。本研究还指出,数字地球技术的应用有助于推动气候一植被关系的研究,尤其在气候一植被指标(气候参数和模型参数)的大范围实时动态监测、气候一植被关系数据的海量信息高效、有序基础管理和功能型模型库支撑框架体系方面。
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植被-气候关系的研究是预测陆地生态系统对全球变化反应的基础,为研究中国生态系统对全球变化的响应模式,本文对植被分布和植被生产力与气候关系进行了初步探讨。 首先在分析中国气候与植被特点的基础上,将中国潜在自然植被共划分为18类:寒温带针叶林,温带针阔叶混交林,暖温带落叶阔叶林,亚热带常绿落叶林混交林,典型亚热带常绿落叶林,亚热带季风常绿阔叶林,亚热带北常绿阔叶林,西部亚热带旱性常绿阔叶林,西部热带旱性热带雨林、季雨林,热带雨林、季雨林区,森林草原,典型草原,荒漠草原,温带荒漠,暖温带极干旱荒漠,青藏高原高寒灌丛草甸,青藏高原高寒草原、温性草原,青藏高原离寒荒漠。然后从中国基准气象站的气象资料出发,采用Penman方法计算了中国标准气象站的水分平衡指标,根据植被分布的多维气候生态位理论,对水分平衡指标及温度指标与植被分布的关系进行了多元分析,经过主成分析、相关分析、判别分析,典型判别分析等方法综合评价,得出低温指数( LTI),生长季实际蒸散( GAE)、生长季水分亏缺(GDE),干燥度(RATI)是与植被关系最密切的指标,与其它分类系统指标相比较,用该系统中两参数(GAE,RATI)与其它七个两参数模型的邻近判别分析结果比较,本研究提出的气候参数对中国植被类型具有最大的正确判别率;与8个参数的Box植被生活型与气候关系系统相比较,本文四参数模型的判别正确率与之无显著差异.为更直观地表达出植被类型与气候指标之间的关系,运用多段线性判别方法设计了二维决策模型,正确区分率为73.5%. 在收集425个生物量、生产力数据的基础上,分析了气象要素与植被生产力关系,对选取部分地带性植被测量点的数据分析后,提出了中国植被生产力与水分平衡关系的回归模型: NPP=2.55×GAE×EXP(-4.2092-1.9665.RATI) 运用本文建立的植被分布及生产力与气候关系模型对全球气候变化(温度增加、雨量变化)后中国植被的可能变化进行了预测,结果表明青藏高原植被,寒温带针叶林与典型草原对全球变化较敏感,特别是生产力变化较明显,不同的温雨变化组合,不同植被类型的NPP的反应差异显著.
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气候在大尺度上决定着植被的分布、结构和组成,植被结构和生理状态的改变可以通过改变植被的反射率、粗糙度以及水分通量进而影响气候,这样形成了气候一植被的相互作用。在植被一气候相互作用的研究中,植物功能型是重要的概念和方法,它可以在详尽描述植被生物物理和生理特征的同时,有效削减植被的复杂性。植物功能型的概念和方法已经在植物群落、生态系统的复杂性和功能、古植被和古气候研究,以及陆面过程模型和动态全球植被模型中得到了广泛的应用。但是针对我国植被-气候的相互作用和区域尺度的全球变化研究,还需要一套特定的植物功能型.生物群区体系。 本论文根据我国植被生态学和植被分类的研究背景,结合植被.气候相互作用和区域全球变化研究的需要,提出了一套适宜于中国的植物功能型.生物群区划分方案。首先,根据中国植被和气候特征,筛选并确定了影响植被生物物理和生理属性以及植被分布的6个关键的植物功能特征:然后,根据这6个特征,对植物进行功能型划分,得到了29类植物功能型:再根据我国植被的实际情况和研究需要,选定了其中的18类作为我国的植物功能型。这套功能型包括了7类‘树’功能型,6类‘灌木’功能型和5类‘草’功能型,其中含有4类高寒植物功能型,专门用于描述青藏高原的植被分布,并根据需要设置了2类‘裸地,功能型。 根据我国气候一植被分布定量关系的相关研究以及BIOME1和Box体系的研究结果,选定7个环境变量作为限制我国植物功能型分布的关键气候因子:最冷月平均气温、最暖月平均气温、大于50C的有效生长积温、大于OºC的有效生长积温、Priestley-Taylor系数(实际蒸散与潜在蒸散的比值)、降水量、最暖月和最冷月平均气温之差。采用半峰宽法初步确定每个植物功能型的环境限定因子取值范围。并根据这套植物功能型及其环境参数建立了适宜于我国的生物群区体系,从而得到了我国的植物功能型-生物群区体系(the Chinese Plant functional Types and Biomes,CNPB)。 为了验证这套植物功能型-生物群区体系,将BIOME1和中国的植物功能型生物群区体系(CNPB)对中国植被在当前气候条件和未来气候情景下分布的模拟结果进行了比较。结果表明,这套体系可以更有效地模拟中国植被在当前和未来气候条件下的分布,特别是对青藏高原植被描述的详细程度有实质性的提高。
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A probabilistic soil moisture dynamic model is used to estimate the soil moisture probability distribution and plant water stress of irrigated cropland in the North China Plain. Soil moisture and meteorological data during the period of 1998 to 2003 were obtained from an irrigated cropland ecosystem with winter wheat and maize in the North China Plain to test the probabilistic soil moisture dynamic model. Results showed that the model was able to capture the soil moisture dynamics and estimate long-term water balance reasonably well when little soil water deficit existed. The prediction of mean plant water stress during winter wheat and maize growing season quantified the suitability of the wheat-maize rotation to the soil and climate environmental conditions in North China Plain under the impact of irrigation. Under the impact of precipitation fluctuations, there is no significant bimodality of the average soil moisture probability density function.
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In Asia, especially in China, our knowledge of the distribution of testate amoebae is still limited. In this paper, the geographical distribution of testate amoebae in Tibetan Plateau and northwestern Yunnan Plateau, southwest China and their relationships with the climatic factors have been studied. We found testate amoebae shifted in the most dominant species and increased in species (or genus) richness from northwest to southeast. Further, the linear regression analyses revealed that both species richness and genus richness have higher positive correlations with the mean temperature of the warmest month and annual mean precipitation as contrasted with the mean altitude, which showed weak negative correlation. This indicates that the temperature and precipitation are more significant influences on the richness than the altitude. The cluster analysis based on the community structure, defined by Sorenson's coefficient matrix, suggested four groups from the 10 physiographical regions. This geographical distribution pattern was also closely related with the climatic regionalization. The present climatic regionalization pattern of the study area originated from the uplift of Tibetan Plateau and mainly occurred in or after the late Pleistocene. Therefore, the geographical distribution of testate amoebae in our study area may have experienced complicated and drastic changes corresponding to the variation of the climate caused by the geological events.
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IEECAS SKLLQG
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IEECAS SKLLQG
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IEECAS SKLLQG