Under a warming environment, vegetation in Yarlung Zangbo River (YZR) changes obviously, while it, in turn, has an influence on the generation of actual evaporation, runoff, and streamflow. In order to understand the mechanism behind the interactions of climate, vegetation and runoff, we proposal three research topics: (1) to study the impacts of climate change on the Leaf Area Index (LAI) in YZR by analyzing multi-sources climate data, remote sensing data and reanalysis data, (2) to improve the accuracy of actual evaporation estimate in YZR through the development of a Land Data Assimilation System (LDAS), and then to analyze the spatial-temporal variation trends of the actual evaporation in the basin; (3) to enhance the skill of a distributed hydrological model (DHM) built in YZR by coupling LDAS output into it, and then to analyze the spatial-temporal variation trends of runoff and streamflow in the basin. The implementation of this project will significantly increase our understanding of the joint impacts of climate change and vegetation variation on the hydrological processes; moreover, it will provide clues to improve the DHM parameters setting and calibration by referring to the land status and parameters provided by LDAS.
气候变化显著地影响着雅鲁藏布江流域的植被生长状态,进而影响了流域蒸散和产汇流过程。为了定量评估气候变化的影响程度和探究气候-植被-径流间的影响机制,本项目拟开展如下研究:(1)综合利用站点观测数据、卫星遥感数据和再分析数据,揭示气候变化背景下雅江植被状态的时空变化规律;(2)通过构建陆面数据同化系统实现陆面模式和遥感观测的有机结合,改进雅江流域实际蒸散的模拟精度,揭示气候变化背景下实际蒸散时空分布特征和变化规律;(3)将数据同化系统的通量输出和优化参数集成到分布式水文模型中,改进分布式水文模型的参数设置,提高产流量和径流量的模拟精度,揭示气候和植被协同变化下雅江流域产汇流的时空分布特征和变化规律。本项目的实施将提升对气候与植被协同变化下的径流演变规律的认识,也有助于改进当前分布式水文模型的参数设置和率定问题。
气候变化显著地影响着青藏高原包括雅鲁藏布江流域的降水、土壤含水量和植被生长状态,进而影响了流域蒸散和产汇流过程。为了定量评估气候变化驱动下的雅江流域植被和实际蒸散规律,本项目综合利用站点观测、遥感、模型、机器学习和数据融合方法,探究了雅江流域气候变化背景下降水、土壤水分、植被叶面积指数、实际蒸散发等水文关键变量的变化趋势和关联规律;提出了一种综合利用遥感土壤水分和土壤温度等多源信息改进卫星降水产品精度的方法,提高了GPM和TRMM产品在青藏高原的精度;发展了一套基于机器学习的地表土壤水分产品反演方法,生产了2002-2019年高精度一致性长时序地表土壤水分产品;揭示了青藏高原高海拔山区具有和传统季风区完全不同的降水日变化和季节变化特征;基于分布式水文模型模拟和水量平衡约束,评估了多套蒸散发产品的精度,并与经过质量评估后的LAI数据集、降水产品、土壤水分产品、短波辐射产品开展联合趋势分析,探究了雅江流域21世纪以来的植被、土壤水分、降水、和实际蒸散的变化规律及其对产流的影响;发现雅江流域21世纪以来植被叶面积指数呈现显著增长,并对雅江下游出口区域的蒸散和产流具有明显影响。本项目所开发的卫星降水资料校正方法、所研发的长序列土壤水分产品、所揭示的山区降水变化特征为重大研究计划提供了研究工具、科学数据和理论支持,有助于提升对西南河流源区的径流演变规律的科学认识。
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
基于分形L系统的水稻根系建模方法研究
涡度相关技术及其在陆地生态系统通量研究中的应用
论大数据环境对情报学发展的影响
粗颗粒土的静止土压力系数非线性分析与计算方法
拥堵路网交通流均衡分配模型
气候变化背景下赣江流域径流演变的植被动力学机制研究
气候变化背景下考虑植被动态变化的流域植被-水文模型研究
气候变化驱动下雅鲁藏布江冰川冻土植被协同变化及其径流效应
气候变化背景下三江源地区径流演变规律及驱动机制研究