DOI:10.16601/j.cnki.issn2096-7330.2024.01.020"文章編號:2096-7330(2024)01-0154-07
摘"要:基于遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)地面觀測數(shù)據(jù),利用BEPS模型對芒果經(jīng)濟(jì)林的蒸散量進(jìn)行模擬估算,通過實(shí)測蒸散量對模型估算結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,在此基礎(chǔ)上分析芒果經(jīng)濟(jì)林蒸散量變化特征,最后對蒸散量的主要影響因素(氣象因子、植被因子)進(jìn)行探討。結(jié)果表明:(1)通過與實(shí)測蒸散量對比,BEPS模型模擬的芒果經(jīng)濟(jì)林精度較高,蒸滲儀與BEPS模型估算模擬值在日尺度和月尺度的相關(guān)性分別為0.93、0.76,均通過顯著性檢驗(yàn),表明BEPS模型能夠客觀表征芒果經(jīng)濟(jì)林蒸散量時(shí)間變化情況。(2)芒果經(jīng)濟(jì)林的蒸散量多年平均值為790.52mm,蒸散主要集中在生長季,生長季年均值為681.93mm。在時(shí)間尺度上蒸散量有著明顯的季節(jié)性變化,ET值從3月開始顯著上升至9月到達(dá)峰值隨之減少。(3)蒸散量受到氣象因子和植被因子的共同影響,其中短波輻射、氣溫等熱量因子與蒸散呈顯著正相關(guān)關(guān)系,對蒸散增加起到促進(jìn)作用;降水量、相對濕度等水分因子和葉面積指數(shù)與蒸散呈現(xiàn)非線性二次多項(xiàng)式相關(guān)關(guān)系;隨著相對濕度、降水量和葉面積指數(shù)的增大,蒸散量呈現(xiàn)先增加后緩慢下降的趨勢。
關(guān)鍵詞:對話式學(xué)習(xí);腳手架理論;提示詞;chatgpt;midjourney
中圖分類號:S436.67""文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0引言
蒸散(ET,evapotranspiration)是陸地表面水分轉(zhuǎn)化為水蒸氣后重新進(jìn)入大氣的過程,是維持陸地表面水熱能量平衡的主要過程參量,主要包括蒸發(fā)和蒸騰兩部分,在全球水循環(huán)中,超過60%的降水通過蒸發(fā)、蒸騰作用再次返回到大氣之中[1]。蒸散是將水圈、大氣圈和生物圈聯(lián)系起來的連續(xù)能量通量[2-3]。隨著氣候變化和人類城市化進(jìn)程,ET正進(jìn)行著復(fù)雜的變化[4]。量化蒸散量對于認(rèn)識陸面可利用水分的分配,掌握農(nóng)作物生長過程耗水規(guī)律、乃至研究氣候變化對生態(tài)系統(tǒng)的水文循環(huán)的影響有著重要意義[5-8]。
百色右江地區(qū)光照時(shí)間長且熱量充足,符合優(yōu)質(zhì)芒果生長條件。自“十三五”以來,當(dāng)?shù)卣鋵?shí)脫貧攻堅(jiān)、鄉(xiāng)村振興政策,結(jié)合區(qū)域特點(diǎn)在百色右江地區(qū)大面積種植芒果經(jīng)濟(jì)林,使得芒果產(chǎn)業(yè)成為產(chǎn)業(yè)扶貧“一號工程”。芒果經(jīng)濟(jì)林的種植一方面減少土壤流失量,另一方面促進(jìn)該區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[9]。右江流域地區(qū)為干熱河谷,地勢四周高中間低,存在局部焚風(fēng)小氣候,造成區(qū)域氣溫溫差大且降水分布不均的現(xiàn)象[10];與傳統(tǒng)農(nóng)作物相比,芒果經(jīng)濟(jì)林產(chǎn)量高,蒸散強(qiáng)烈,維持芒果生長和果實(shí)發(fā)育需要消耗大量水分[11]。針對芒果經(jīng)濟(jì)林發(fā)展現(xiàn)狀,有必要對芒果經(jīng)濟(jì)林蒸散進(jìn)行研究,以期全面了解芒果經(jīng)濟(jì)林蒸散變化規(guī)律,這對建立芒果經(jīng)濟(jì)林區(qū)域水分管理,實(shí)現(xiàn)芒果經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展具有重要意義。ET作為水分交換的重要指標(biāo),其變化特征可以反映氣候變化和植被變化下的水分變化,具有顯著的區(qū)域性和季節(jié)差異性[12]。在全球水資源日漸短缺的背景下,準(zhǔn)確估測水資源有利于合理利用和分配用水。隨著儀器的精進(jìn),眾多學(xué)者對蒸散的估測和變化規(guī)律進(jìn)行了研究。通過安裝大型稱重式蒸滲儀、通量站對研究區(qū)域進(jìn)行站點(diǎn)尺度的觀測[13],站點(diǎn)尺度的觀測可以較為準(zhǔn)確捕捉到蒸散量連續(xù)的時(shí)間變化,但由于觀測儀器較為昂貴且需要長期維護(hù)等設(shè)備條件和站點(diǎn)選址受到氣象條件和地形環(huán)境的限制,測量蒸散結(jié)果容易出現(xiàn)數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)誤差等問題[14-15]。隨著遙感技術(shù)的興起,利用遙感數(shù)據(jù)和模型反演估算蒸散成為當(dāng)今國內(nèi)外研究的重要方向,在復(fù)雜環(huán)境下不同地表特征進(jìn)行準(zhǔn)確的量化,克服儀器測量數(shù)據(jù)缺失缺陷。目前估算陸地表面蒸散的模型有SEBAL模型(Surface Energy Balance Algorithms for Land)[16-17]、SEBS模型(Surface Energy Balance System)[18-19]、TESB模型(Two-source energy balance)[20]、BEPS模型(Boreal Ecosystem Productivity Simulator)等,其中BEPS模型考慮植被陰、陽葉分離,結(jié)合彭曼公式計(jì)算得到逐日站點(diǎn)蒸散量,避免了SEBAL模型、SEBS模型、TESB模型等能量平衡模型在時(shí)間尺度上擴(kuò)展瞬時(shí)蒸散量所帶來的誤差。
本研究選用BEPS模型,利用遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)地面觀測資料作為模型輸入數(shù)據(jù)和估算驗(yàn)證數(shù)據(jù),估算芒果經(jīng)濟(jì)林ET變化特征,分析氣象因子和植被因子對ET變化的影響,揭示蒸散量對氣候變化的響應(yīng)特征,為區(qū)域水資源合理利用提供參考意義。
1材料與方法
1.1研究區(qū)概況
地面實(shí)驗(yàn)站點(diǎn)位于廣西百色市田陽縣百育鎮(zhèn)百色市國家農(nóng)業(yè)科技園芒果園(23°41′N,106°59′E)。該區(qū)地貌以河谷沖積平原和小丘陵為主,屬亞熱帶季風(fēng)氣候,年平均氣溫在21.6~22.1℃之間,雨季主要集中在7、8月之間,年平均降水量1100~1300mm,年均蒸發(fā)量1681.7mm。降水量南北山區(qū)多,中間河谷少,夏季多,冬季少,干濕季分明。由于該區(qū)域氣溫高,蒸發(fā)量大,降雨分布不均勻,因此易發(fā)生干旱。
1.2BEPS模型
本研究采用BEPS模型模擬站點(diǎn)蒸散量。模型將遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和植被生理參數(shù)結(jié)合起來,將植被冠層分為陰葉、陽葉[21],基于葉片瞬時(shí)Farquhar光合作用模型進(jìn)行時(shí)空尺度轉(zhuǎn)換模擬植被碳水循環(huán)[22],以天為時(shí)間步長模擬植被蒸騰過程。
驅(qū)動模型的輸入包括日尺度的短波輻射量、空氣溫度、濕度、降雨量、植被生理指數(shù)LAI、植被類型、土壤溫度和土壤有效持水量等,最后輸出日尺度ET。模型在加拿大、美國、中國等地區(qū)得到廣泛應(yīng)用,模型成功模擬得到生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)交換通量的能力[23]。模型詳細(xì)的計(jì)算式見文獻(xiàn)[24]和[25]。
1.3相關(guān)性分析1.5mm
皮爾遜Person相關(guān)分析能夠定量衡量變量之間的相關(guān)系數(shù),相關(guān)系數(shù)R變化范圍[-1,1],這反映了2個(gè)變量之間存在線性關(guān)系的程度,Rlt;0說明呈負(fù)相關(guān),Rgt;0為正相關(guān),HT4\"|R|HT5越趨近于1,說明變量之間的相關(guān)性越強(qiáng)。采用Person相關(guān)分析法,分析蒸散發(fā)、水分利用效率與氣候因子、植被因子之間的響應(yīng)關(guān)系,并以此作為通徑分析的基礎(chǔ)。計(jì)算式為:
R=SX(∑ni=1(xi-x-)(yi-y-)KF((xi-x-)2∑ni=1(yi-y-)2KF)SX)
式中,R為Person相關(guān)系數(shù),xi為第i個(gè)自變量,yi為第i個(gè)因變量,n表示樣本的總個(gè)數(shù)。
1.4數(shù)據(jù)來源
1.4.1模型輸入數(shù)據(jù)
BEPS模型輸入?yún)?shù)包括4大類:(1)研究站點(diǎn)信息,包括經(jīng)緯度、土地利用類型、土壤質(zhì)地、土壤溫度、土壤含水量;(2)研究區(qū)以小時(shí)為單位步長的氣象數(shù)據(jù),包括2m空氣溫度、降水量、水蒸氣壓差、風(fēng)速和短波輻射;(3)站點(diǎn)所在植被的生理生態(tài)參數(shù),其中包括葉片的C、N,最大氣孔導(dǎo)度,冠層集聚度,冠層平均葉面積指數(shù)等。(4)研究區(qū)以天為單位步長的葉面積指數(shù)。土地利用數(shù)據(jù)、氣象數(shù)據(jù)、葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)通過ArcGIS軟件提取柵格遙感衛(wèi)星影像提取到點(diǎn),獲取站點(diǎn)數(shù)據(jù)。
本研究中提取到站點(diǎn)所在的土地利用數(shù)據(jù)來自MODIS三級數(shù)據(jù)土地覆蓋類型產(chǎn)品MCD12Q1數(shù)據(jù),采用IGBP的全球植被分類方案(https://lpdaac.usgs.gov/products/mcd12q1v006/),站點(diǎn)所在的植被類型為農(nóng)田。
本研究中的氣象數(shù)據(jù)使用的是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts)的ECMWF ERA5-Land再分析數(shù)據(jù)集(https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-land),主要包括2m處的氣溫、降水量、水蒸氣壓差、10米處的風(fēng)速和向下短波輻射。
本研究中的LAI數(shù)據(jù)來自MODIS LAI數(shù)據(jù),采用Savitzky-Golay濾波方法剔除云污染,獲取原有數(shù)據(jù)時(shí)空連續(xù)的LAI數(shù)據(jù),降低數(shù)據(jù)噪音,從而提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。
1.4.2地面實(shí)測蒸散量
本研究區(qū)生態(tài)遙感綜合試驗(yàn)站內(nèi)采用大型稱重式蒸滲儀,該儀器為保證作物正常生長,保證容器中作物生理狀態(tài)與站點(diǎn)所在土地覆蓋作物保持一致,且實(shí)時(shí)監(jiān)測容器水量變化,儀器具有面積和深度大的特點(diǎn)。通過觀測蒸滲儀中土壤水分的動態(tài)變化,利用壓力感應(yīng)器測定蒸滲儀的質(zhì)量變化,使用數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)每30分鐘收集和記錄數(shù)據(jù),根據(jù)水量平衡方程計(jì)算蒸發(fā)量。最后對比分析實(shí)測蒸散數(shù)據(jù)與模型估測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性,從而評價(jià)模型的適用性。
2結(jié)果與分析
2.1基于BEPS模型的芒果經(jīng)濟(jì)林ET模擬結(jié)果及驗(yàn)證
BEPS模型估算ET模擬值與蒸滲儀實(shí)測值日尺度實(shí)測值差距較小,能夠較為準(zhǔn)確反映區(qū)域逐日蒸散量變化情況。蒸滲儀實(shí)測值與BEPS模型估算模擬值RMSE為0.603mm,模型估測值略低于實(shí)測值(圖3c)。蒸滲儀日尺度實(shí)測值與BEPS模型估算值呈極顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.93(R2=0.87,plt;0.01),通過顯著性雙尾檢驗(yàn),可以解釋站點(diǎn)87%的蒸散變化(圖3a)。月尺度上實(shí)測值與模型估算值呈極顯著正相關(guān),相關(guān)關(guān)系為0.76(R2=0.58,plt;0.01),兩者RMSE為42.971mm,BEPS模型模擬蒸散月蒸散平均相對誤差為17.55%,說明BEPS模型在站點(diǎn)尺度上大致可以表現(xiàn)月尺度蒸散量變化情況(圖3b)。以上結(jié)果表明,在站點(diǎn)尺度上,BEPS模型能夠客觀表征蒸散時(shí)間變化。
2.2芒果經(jīng)濟(jì)林ET變化特征
+1芒果經(jīng)濟(jì)林ET年均總量范圍為754.21~824.96 mm,多年平均值為790.52 mm。由于2021年降水量較少,導(dǎo)致當(dāng)年的蒸散ET總量較小。ET主要集中在生長季,生長季年均蒸散為681.93mm,占全年總蒸散的86.26%,生長季最大值和最小值分別出現(xiàn)在2020、2022年,為655.11mm和703.03mm(圖4)。
從圖4看,ET年內(nèi)大致呈單峰分布,有明顯的季節(jié)性變化,ET值從3月開始顯著上升至9月到達(dá)峰值隨之減少。由于生長季短波輻射、氣溫在7月值較高,而7月降水量相較于6月、8月減少,站點(diǎn)水分供應(yīng)不足,農(nóng)田植被容易出現(xiàn)干旱脅迫,ET反映水分變化明顯,導(dǎo)致7月份ET相較于6、8月減少。由于短波輻射、氣溫、相對濕度、降水量和葉面積指數(shù)在9月均呈現(xiàn)下降趨勢,ET于9月到達(dá)峰值后隨之逐漸下降??偟膩碚f,站點(diǎn)多年月均最高蒸散在9月,為133.61mm;月均最低蒸散在2月,為9.65mm。
2.3氣象因子和植被因子與ET的相關(guān)關(guān)系
相關(guān)性分析結(jié)果表明,芒果經(jīng)濟(jì)林ET與氣象因子和植被因子之間存在相關(guān)關(guān)系,蒸散受到氣象、葉面積指數(shù)的變化的驅(qū)動。影響芒果經(jīng)濟(jì)林ET的氣象因子(短波輻射、氣溫、相對濕度、降水量、風(fēng)速)和植被因子(LAI)相關(guān)性均通過0.01顯著性檢驗(yàn)。
短波輻射、氣溫等熱量因子呈顯著自相關(guān)性,短波輻射與ET呈顯著對數(shù)關(guān)系,氣溫與ET呈顯著冪函數(shù)關(guān)系。當(dāng)短波輻射在100W/m2以下時(shí)ET表現(xiàn)不明顯,在100~200W/m2時(shí),ET隨著輻射量的增加而增加,超過200W/m2時(shí)ET增加速度放緩。氣溫與ET呈現(xiàn)冪函數(shù)關(guān)系,蒸散隨著氣溫的增加而增加,當(dāng)氣溫大于22℃時(shí),蒸散增加速度加快。這說明,短波輻射和氣溫兩種熱量因子對蒸散量的增加起著促進(jìn)作用,在春夏兩季輻射量和氣溫的增加造成ET迅速上升。
相對濕度、降水量等水量因子與蒸散ET均呈現(xiàn)非線性二次多項(xiàng)式相關(guān)關(guān)系,進(jìn)一步驗(yàn)證前人學(xué)者關(guān)于降水等水分因子以非線性方式影響生態(tài)系統(tǒng)水循環(huán)輸出的重要結(jié)論[26-27]。隨著相對濕度、降水量的增大,ET先增大后緩慢下降。當(dāng)相對濕度大于85%或降水量大于350mm時(shí),蒸散量由增加趨勢轉(zhuǎn)為緩慢下降。相對濕度、降水量等水分因子與蒸散量的離散程度大于短波輻射、氣溫等熱量因子與蒸散的離散程度,說明相對濕度、降水量等水分因子不能直接影響蒸散,而是需要通過熱量因子等影響蒸散結(jié)果,所以在降水量較小時(shí),氣溫的升高,會造成植被受到干旱脅迫,從而導(dǎo)致蒸散量增加。而當(dāng)持續(xù)陰雨天氣時(shí),降水量增加,地表短波輻射減少,氣溫較低,土壤蒸發(fā)和植被蒸騰作用減弱,蒸散減少。
風(fēng)速,葉面積指數(shù)與ET呈非線性二次多項(xiàng)式相關(guān)關(guān)系。風(fēng)速與蒸散之間的相關(guān)關(guān)系較弱,相關(guān)系數(shù)為0.15,當(dāng)風(fēng)速小于1.4m/s或大于2m/s時(shí),蒸散作用明顯,蒸散與風(fēng)速呈現(xiàn)先減小后緩慢增加的趨勢。當(dāng)葉面積指數(shù)LAI小于0.5m2/m2,基本在非生長季1、2月,植被稀少,蒸散量較小,蒸散作用不明顯。當(dāng)LAI大于0.5m2/m2時(shí),ET隨著LAI的增大而增大,在LAI達(dá)到4m2/m2時(shí),蒸散增加速度放緩,有研究提出,當(dāng)葉面積增加至一定程度時(shí),冠層植被遮蔭效果增強(qiáng),從而減少土壤蒸發(fā)[28]。
3結(jié)論
本研究選用BEPS模型,利用遙感衛(wèi)星數(shù)據(jù)和遙感試驗(yàn)地面觀測資料作為模型輸入數(shù)據(jù)和估算驗(yàn)證數(shù)據(jù),估算芒果經(jīng)濟(jì)林ET變化特征,探究氣象因子和植被因子對芒果經(jīng)濟(jì)林ET變化的影響。結(jié)果表明,在站點(diǎn)尺度上,BEPS模型能夠客觀表征蒸散量在時(shí)間尺度上的變化,BEPS模型估算蒸散結(jié)果與蒸滲儀實(shí)測值呈顯著正相關(guān)關(guān)系,相關(guān)系數(shù)為0.93,可以解釋站點(diǎn)87%蒸散變化。芒果經(jīng)濟(jì)林ET多年平均值為790.52mm,蒸散主要集中在生長季,生長季年均值為681.93mm;在時(shí)間尺度上蒸散量有著明顯的季節(jié)性變化。通過相關(guān)性分析,站點(diǎn)蒸散受到氣象因子和植被指數(shù)變化的驅(qū)動;短波輻射、氣溫等熱量因子對蒸散增加起到促進(jìn)作用,降水量、相對濕度等水分因子和葉面積指數(shù)與蒸散呈現(xiàn)非線性二次多項(xiàng)式相關(guān)關(guān)系,隨著相對濕度、降水量和葉面積指數(shù)的增大,ET先增大后緩慢下降。風(fēng)速與ET之間呈先減小后緩慢增加的趨勢,1.4~2m/s的風(fēng)速緩解土壤蒸發(fā)和植被蒸騰作用,蒸散反而降低。
參考文獻(xiàn):
[1]"Oki T,Kanae S.Global hydrological cycles and world water resources[J].science,2006,313(5790):1068-1072.
[2]"Krishna P R.Evapotranspiration and agriculture-A review[J].Agricultural Reviews,2019,40(1):1-11.
[3]"Wang P,Song X,Han D,et al.Determination of evaporation,transpiration and deep percolation of summer corn and winter wheat after irrigation[J].Agricultural Water Management,2012,105:32-37.
[4]"Li Z,Liu X,Niu T,et al.Ecological restoration and its effects on a regional climate:the source region of the Yellow River,China[J].Environmental Science amp; Technology,2015,49(10):5897-5904.
[5]"Zhang Y,Pea-Arancibia J L,McVicar T R,et al.Multi-decadal trends in global terrestrial evapotranspiration and its components[J].Scientific reports,2016,6(1):19124.
[6]"Li Z,Liu X,Niu T,et al.Ecological restoration and its effects on a regional climate:the source region of the Yellow River,China[J].Environmental Science amp; Technology,2015,49(10):5897-5904.
[7]"李謙,景元書,馬美娟,等.低丘紅壤區(qū)稻田實(shí)際蒸散特征及其氣象影響因素[J].生態(tài)學(xué)雜志,2018,37(1):219-226.
[8]"張立鋒,張繼群,張翔,等.三江源區(qū)退化高寒草甸蒸散的變化特征[J].草地學(xué)報(bào),2017,25(2):273.
[9]"李煒,阮蓓,李婧.廣西:百色形成杧果特色產(chǎn)業(yè)集群[J].中國果業(yè)信息,2022,39(1):52-53.
[10]謝勐.基于EOF的廣西冬種生產(chǎn)氣候資源時(shí)空分析研究[D].南寧:廣西大學(xué),2016.
[11]宋舒婷.芒果生理參數(shù)對干旱脅迫的響應(yīng)研究[J].農(nóng)業(yè)災(zāi)害研究,2023,13(2):111-113.
[12]Zhang K,Kimball J S,Running S W.A review of remote sensing based actual evapotranspiration estimation[J].Wiley Interdisciplinary Reviews:Water,2016,3(6):834-853.
[13]劉曉英,李玉中,鐘秀麗,等.基于稱重式蒸滲儀實(shí)測日值評價(jià)16種參考作物蒸散量(ET0)模型[J].中國農(nóng)業(yè)氣象,2017,38(5):278.
[14]溫一博.基于遙感技術(shù)的森林碳循環(huán)和地表蒸散模擬研究[D].哈爾濱:東北林業(yè)大學(xué),2016.
[15]孟瑩,姜鵬,董巍.基于遙感的地表蒸散發(fā)研究進(jìn)展[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2022,37(4):839-853.
[16]Bastiaanssen W G M,Menenti M,F(xiàn)eddes R A,et al.A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL).1.Formulation[J].Journal of hydrology,1998,212:198-212.
[17]劉馨,井雨,韓旭東,等.基于 SEBAL 模型和環(huán)境衛(wèi)星的區(qū)域蒸散發(fā)量及灌溉水利用系數(shù)估算研究[J].灌溉排水學(xué)報(bào),2021 (8):136-144.
[18]Su Z.The Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of turbulent heat fluxes[J].Hydrology and earth system sciences,2002,6(1):85-100.
[19]董祥旺,金曉媚,張緒財(cái),等.基于表面能量平衡模型的張承地區(qū)蒸散發(fā)研究[J].水文地質(zhì)工程地質(zhì),2023,50(1):13-20.
[20]李賀,王紅,孔巖,等.基于 TSEB 模型的黃河三角洲蒸散量估算[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2012,27(1):58-67.
[21]Norman J M.Simulation of microclimates[J].Biometeorology in integrated pest management,1982:65.
[22]Farquhar G D,von Caemmerer S,Berry J A.A biochemical model of photosynthetic CO2 assimilation in leaves of C3 species[J].Planta,1980,149:78-90.
[23]Amthor J S,Chen J M,Clein J S,et al.Boreal forest CO2 exchange and evapotranspiration predicted by nine ecosystem process models:Intermodel comparisons and relationships to field measurements[J].Journal of Geophysical Research:Atmospheres,2001,106(D24):33623-33648.
[24]Liu J,Chen J M,Cihlar J.Mapping evapotranspiration based on remote sensing:An application to Canada’s landmass[J].Water resources research,2002,39:1189.
[25]Chen J M,Chen X,Ju W,et al.A remote sensing-driven distributed hydrological model:Mapping evapotranspiration in a forested watershed[J].Journal of Hydrology,2005,305:15-39.
[26]Tong X,Zhang J,Meng P,et al.Ecosystem water use efficiency in a warm-temperate mixed plantation in the North China[J].Journal of Hydrology,2014,512:221-228.
[27]Zhang D,Liu X,Zhang Q,et al.Investigation of factors affecting intra-annual variability of evapotranspiration and streamflow under different climate conditions[J].Journal of Hydrology,2016,543:759-769.
[28]Niu S,Yang H,Zhang Z,et al.Non-additive effects of water and nitrogen addition on ecosystem carbon exchange in a temperate steppe[J].Ecosystems,2009,12:915-926.
[責(zé)任編輯:黃天放]
收稿日期:2023-08-23
*基金項(xiàng)目:國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“右江干熱河谷典型芒果經(jīng)濟(jì)林實(shí)際蒸散量尺度擴(kuò)展及影響機(jī)制研究”(42061063);廣西科技基地和人才專項(xiàng)“熱帶特色植被定量遙感技術(shù)研究暨生態(tài)遙感國際聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室(桂科AD20238059)”共同資助
通信作者簡介:閆妍(1987—),女,博士,南寧師范大學(xué)副研究員,從事生態(tài)遙感研究工作(yanyan@nnnu.edu.cn)。