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融雪期土壤下渗对于融雪产流有重要意义.土壤下渗率的模拟可以为融雪径流模拟提供必要的参数,能够更精确地对融雪期洪水进行预报.在研究过程中,通过融雪期对土壤湿度、温度的观测及设置的下渗实验获取的数据,利用Excel、SPSS等统计软件对数据进行综合处理,并对结果进行制图、制表.结果表明：土壤湿度和土壤温度对融雪水下渗有显著影响;冻土中冰的存在对下渗的阻碍作用很强,冰融化后可以增强融雪水的下渗;在融雪期,实验得到的下渗率模型的模拟精度高,其形式上与Kostiakov下渗公式吻合. 相似文献
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融雪期的土壤湿度是影响融雪径流的主要因子。基于2016年天山北坡军塘湖流域融雪期林地、林间草地和草地下垫面的土壤温湿度数据,利用相关性分析方法研究融雪期不同下垫面土壤湿度变化特征,结果表明:融雪期三种下垫面气温总体呈波动上升趋势;低海拔草地下垫面土壤湿度呈"双峰"状,中高海拔林间草地土壤湿度均成"单峰",中海拔林地土壤湿度呈现"三升三降,同深度三种下垫面的土壤湿度是:林地林间草地草地;三种下垫面土壤温度和土壤湿度相关性均达到显著性水平(P0.01),草地和林间草地下垫面土壤湿度不仅受到对应层土壤温度的影响,还受到下层土壤温度的制约,林地下垫面的土壤湿度除受到对应层和下层土壤温度的影响之外,还受到更深层次40 cm土壤温度的制约;从融雪期土壤湿度的垂深变化来看:草地下层土壤湿度自表层向下呈减小趋势,而林地呈增加趋势,林间草地浅层土壤湿度波动幅度大于深层。土壤湿度与土壤温度变化关系密切,且下垫面不同,其相关性也有所不同。不同下垫面土壤湿度的变化研究,对提高融雪径流模型中土壤湿度参数化、融雪洪水模拟和提高洪水预报精度有着重要意义。 相似文献
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军塘河流域上游山区融雪期土壤湿度特征分析 总被引：2，自引：0，他引：2
[目的]研究融雪期土壤湿度特征.[方法]以天山北坡军塘河流域为研究区,采用定点连续观测方法,利用2006、2007年两年融雪期观测的土壤湿度、土壤温度及气温资料,对比分析土壤湿度在融雪期内各层深度的变化情况以及与土壤湿度和气温之间的关系.[结果]近地面气温与土壤湿度存在较高相关关系, 土壤湿度的时间变化均表现出减湿过程缓慢,增湿过程迅速特征,土壤湿度日变化表现为单峰单谷型波动.[结论]近地面气温与土壤湿度具有明显的影响作用,该结论将有助于为军塘河流域春季融雪洪水的预警提供决策支持. 相似文献
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生物炭还田对融雪期棕壤有效养分的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
以辽宁地区典型土壤棕壤为研究对象,通过野外布置小区进行田间原位观测试验,分析融雪期秸秆生物炭不同施加量处理土壤主要有效养分质量分数的变化,探讨生物炭还田对融雪期土壤养分的影响机制。试验设置4个处理,生物炭用量分别为0(CK)、6(B1)、12(B2)、24(B3)t/hm2,每个处理3个重复,小区采用随机区组排列。结果表明:生物炭施加量对融雪期有效养分质量分数有极显著性影响,融雪持续期对NH_4~+-N、NO_3~--N有极显著性影响,对速效钾有显著性影响。施加生物炭处理在融雪各阶段有效养分质量分数都高于对照处理,且融雪前后养分流失量较少,其中B3处理NH_4~+-N、NO_3~--N和有效磷融雪前后流失量最小,分别为1.16mg/kg、4.24mg/kg和5.23mg/kg,说明生物炭对融雪期土壤有效养分有很好的固持作用。分析相关指标得出,融雪前期生物炭主要通过影响积雪融化速度和土壤水分状况,增加土壤持水能力,来减少土壤有效养分损失;但是,融雪后期土壤水分不再是养分损失的主要制约因素。 相似文献
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刺槐人工林地土壤水分下渗研究 总被引：4，自引：0，他引：4
分析了不同雨量条件下刺槐林地土壤水分下渗过程,得出不同雨量下的土壤水分下渗深度即稳定渗深。阐述了降雨量、前期土壤水分含量和下渗历时与水分下渗深度的关系。 相似文献
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[目的]筛选地下渗滤系统的基质材料。[方法]以河砂、钢渣、粉煤灰、煤渣为研究对象,考察其作为地下渗滤系统基质对磷的吸附特性。[结果]这4种基质中,从基质对磷的理论饱和吸附量看,钢渣对磷的理论饱和吸附量最大,其次是粉煤灰、煤渣和河砂;从基质的解吸试验可知,钢渣的解析率非常小,粉煤灰的解析率稍大,其次是煤渣和河砂;由准二级动力学方程计算出最大除磷速率Vmax依次为:钢渣煤渣河砂粉煤灰;从基质的价格和取材情况看,河砂、粉煤灰、钢渣、煤渣均属于价廉易得的材料,相比而言,河砂比较易于大量获得,且对磷的去除率也在60%左右,故可以作为地下渗滤系统的主要介质。[结论]为地下渗滤系统选择合适的基质材料提供理论依据。 相似文献
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东北黑土区是中国最重要的农业生产区域之一，其气候条件复杂多变，冬季积雪是农业生产的重要保障。为定量描述东北黑土区融雪期积雪消融过程，基于能量平衡原理建立单层融雪模型，对梅河口市吉兴小流域2017年和2018年积雪消融过程的能量收支和积雪深度进行分析和模拟。通过对积雪消融过程的能量平衡分析，结果表明：积雪消融的能量主要来源为净辐射通量，其次受湍流交换的影响。其来源分别占总能量的67.4%～74.7%和18.8%～25.8%。积雪消融时间集中在净辐射通量、显热通量、潜热通量日内集中变化时段，由净辐射通量主导，融化时间为9～15 h，历时7 h，整个融雪期为9～15 d，与其他地区差异明显。雪层能量闭合率最大可达0.67，与积雪深度为正相关关系，但积雪覆盖周期过长会导致积雪表面形成冰层，增加雪表面反射率，会导致能量闭合率较低。利用单层融雪模型对消融过程中积雪深度模拟，结果表明：单层融雪模型模拟积雪深度的平均绝对误差（MAE）<1.5 cm，纳什系数（Nash）>0.8，模拟效果在可接受范围内。该融雪模型的应用可以帮助我们更好地理解季节性积雪区的积雪物理消融过程，为季节性冻融区水资... 相似文献
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为了验证能量平衡融雪模型在巩乃斯流域的适用性,在天山积雪雪崩研究站开展了模型的应用试验。设置了3个融雪水收集样点,模拟值分别与1号、2号和3号样点观测的日融雪量进行对比,结果表明,1号融雪水收集点的拟合优度系数R2=0.86,体积差Dv=-5.9%;2号收集点R2=0.92,Dv=-3.2%;3号收集点,R2=0.91,Dv=-10.7%,模拟值总量偏高于实测值。较高的R2和较低的Dv值,表明模型达到了比较好的模拟效果,也显示该模型在巩乃斯河流域具有良好的应用前景。 相似文献
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生物炭对土壤拦截外源氮磷等污染物效果的影响 总被引：4，自引：4，他引：0
采用室内土柱淋洗装置,在潮褐土中按干质量比分别加入2%、4%、8%、16%的生物炭,研究不同用量生物炭对外源污水下渗速度的影响及对污水中氮、磷、COD的拦截效果。结果表明:在该实验条件下,生物炭的添加可以显著提高外源污水的下渗速度,进水10~12 L期间,2%和4%生物炭用量系统的下渗速度与CK无显著差异,而8%生物炭用量系统的下渗速度相对CK可提高593.08%,16%系统的下渗速度最大提高942.90%。生物炭对外源污水中TN(进水浓度为30.16 mg·L-1)有很好的拦截效果,TN平均拦截率为95.79%,且生物炭用量与进水量对土柱系统的TN拦截率无显著性影响;生物炭对外源污水中COD(进水浓度为510 mg·L-1)有很好的拦截效果,2%~8%生物炭用量系统的平均COD拦截率为54.14%,而16%系统的平均COD拦截率为66.22%,显著高于其他处理,随进水量增加,不同处理淋滤液中COD浓度变化不明显。结合污水下渗速度可知,在相同时间内,高生物炭用量(8%和16%)处理可拦截更多的外源氮素和COD。试验初期(进水3~6 L时)高生物炭用量(8%和16%)处理的淋滤液中TP浓度高于进水浓度,而2%和4%系统的TP浓度低于进水浓度,随进水量增加,不同处理淋滤液中TP浓度逐渐降低:8%生物炭用量系统在进水量达到9L时出水TP浓度低于进水浓度,并最终达到45.70%的TP拦截率;16%的系统在进水量达到17 L时TP拦截率为20.71%;2%和4%系统的TP平均拦截率达到90%。综合不同生物炭用量的下渗速度、氮磷等污染物的拦截率,8%生物炭用量的土柱系统可在相对较短的时间显著提高土壤对外源污染物的拦截效率,并减小土壤内磷素流失的风险。研究结果可以为河岸边植被缓冲带新的构建技术提供理论依据。 相似文献
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《沈阳农业大学学报》2017,(2)
为深入研究积雪融化过程中,积雪持水能力与融雪水量的变化特征及其影响因素,选取积雪密度、深度和辐射能量3个因素,采用室内模拟融雪试验,对试验数据进行极差分析与线性回归分析,得出辐射能量对不同积雪密度和深度积雪持水能力与融雪水量的影响规律。结果表明:积雪持水能力随密度的增大而减小。密度从100kg·m~(-3)增大到300kg·m~(-3)时,产流时持水能力从46.22减小到13.61,减小约3.4倍,同时产流前、后持水能力变化率也呈现减小趋势。融雪水量随积雪深度的增加而增加。深度从5cm增大到25cm,产流时融雪水量从1.58mm增大到10.70mm,增大约6.8倍。积雪深度对二者变化影响较小。辐射能量与积雪持水能力和融雪水量的相关性不显著,但对二者变化影响较为明显。积雪密度是影响持水能力的主要因素,且3种因素对积雪持水能力的影响强度分别为:积雪密度积雪深度辐射强度。积雪深度是影响融雪水量的主要因素,且3种因素对融雪水量的影响强度分别为:积雪深度积雪密度辐射强度。积雪密度与深度主要通过影响雪层间孔隙度、雪粒间毛管力以及融雪水类型而影响积雪持水能力与融雪水量。能量通过改变积雪特性进而影响积雪持水能力和融雪水量。 相似文献
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[目的]通过对土壤冻融过程中电导率特征分析及模拟,为季节性冻土条件下精细农业的发展提供指导作用。[方法]主要通过EM50采集的土壤温度、土壤湿度、土壤电导率数据,对土壤冻融过程中表层土壤电导率的变化特征进行了分析。[结果]土壤电导率并不是随土壤剖面深度的增加而增大,而是土壤剖面20 cm处的土壤电导率最大,并且在土壤融冻期土壤电导率随时间呈现增-减-增-减的变化趋势。通过建立BP神经网络模型对土壤电导率进行模拟预测,得出的土壤电导率模拟值与观测值拟合程度高。[结论]BP神经网络模型可以对土壤电导率的实际观测进行辅助和验证。 相似文献
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能量平衡融雪模型在天山西向阳坡的应用(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
[目的]验证能量平衡融雪模型在天山西向阳坡融雪速率预测中的适用性。[方法]实验在天山积雪雪崩研究站进行。在天山西向阳坡设置了3个融雪水收集样点,测定每小时的融雪径流量。应用能量平衡融雪模型计算感热和潜热量,并对融雪速率进行预测。最后对预测结果的精确度进行了详细探讨。[结果]结果表明,感热通量和潜热通量分别占能量输入的13.4%和能量输出的15.1%。较低的Dv值和较高的R2值(分别为0.86、0.92和0.91)表明模型预测的融雪水当量与实测值一致。[结论]本研究证明能量平衡融雪模型是一个有效的融雪预测工具。 相似文献
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地下渗滤系统水力负荷周期和水力负荷的参数优化 总被引：1，自引：0，他引：1
利用室内模拟装置,对地下渗滤系统的水力负荷周期参数进行优化,研究不同水力负荷对污染物去除效果的影响。结果表明,水力负荷周期为24、12 h时,系统对CODCr去除效果较好,CODCr平均去除率分别为76%、74%;6、12 h时,氨氮去除效果好,平均去除率分别达到97.6%、99.2%;综合考虑CODCr和氨氮去除效果,选择12 h为最佳周期。推荐合适水力负荷为0.08 m3/(m2·d),此时,CODCr、氨氮出水浓度能满足城镇污水处理厂污染物排放GB18918—2002《城镇污水处理厂污染物排放标准》的1级A标准。 相似文献
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传统的融雪径流预报模型由于缺乏山区降水、气温与积雪分布规律资料且模型并不能很好考虑地形及下垫面对产汇流的影响,融雪径流预报效果差。为提高融雪径流模拟的精度,通过数据高程模型建立融雪型新安江模型,并借助GIS和RS合理的确定模型参数,并以研究区临近气象站700 hPa和850 hPa的0时和12：00的探空气温作为确定气温直减率的依据,对研究区2005年的融雪径流进行模拟,模拟结果较理想,模拟结果基本反映了径流量的实际变化趋势。预报方案的确定性系数为0.812,预报方案的有效性为乙等。说明基于数字高程模型建立的融雪型新安江模型,借助RS和GIS确定模型参数的方法是可行的。 相似文献
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为了探讨融雪时间与土壤碳素含量之间的关系,2007-2008年,在青藏高原东部的一个高山雪床,沿着融雪梯度设置3个融雪部位(早融部位、中间部位和晚融部位),每个部位随机取土样15个,每个月取样一次,以测定土壤中有机碳的含量,分析其在融雪梯度上的变化。结果表明,早融部位与晚融部位之间的融雪时间相差约1个月。在生长季(5-10月)中的每个月,早融部位的有机碳含量均最高,月均值达14.4g/kg;晚融部位的有机碳含量最低,月均值只有9.9g/kg。和早融部位相比,2a内晚融部位的有机碳含量(月平均值)降低了4.5g/kg,而中间部位的有机碳含量则居于早融与晚融部位之间。就任一部位而言,在生长季中,随着时间的推移,土壤有机碳表现出先降低后增加的趋势。这说明,融雪时间亦即积雪厚度对土壤有机碳的含量有较大的影响。 相似文献
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东北地区春季融雪期非点源污染负荷估算方法及应用 总被引：4，自引：0，他引：4
针对我国东北地区春季融雪期非点源污染的形成特点,提出了基于现场监测的径流浓度法估算春季融雪期非点源污染。该方法主要包括监测频次确定、监测点位布设、现场监测、融雪径流计算、非点源污染产生量估算、典型子流域入河系数估算和非点源污染入河量估算等7个过程。其中,监测点布设于不同土地利用类型的平均坡度与该种土地利用类型的主要土壤类型重合的区域,监测频次通过分析融雪过程和融雪径流特征确定。将该方法应用于东北地区的阿什河流域,计算出春季融雪期阿什河流域非点源污染COD的产生量为1 637.03 t,入河量为151.11 t。 相似文献
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用野外光谱仪测量了融雪期天山北坡军塘湖流域典型实验场的不同积雪及雪被地物的光谱,并对测得的光谱数据进行分析,结果表明,对于纯积雪光谱,在可见光波段有较高反射率,近红外波段范围内在1 100、1 300及2 260 nm附近出现反射波峰。与新雪相比,融化的积雪的反射率峰值在可见光波段和近红外波段内(2 100~2 400 nm)有明显的衰退,而雪被地物(包括覆有积雪的植被和有积雪背景的植被、土壤等)反射曲线均相对较低。对积雪/植被的混合像元光谱特征分析表明,雪被地物的光谱反射率曲线在可见光波段呈上升趋势,这是由于积雪背景的影响。最后,根据积雪、植被、土壤和积雪/植被混合像元的光谱特征建立混合光谱拟合方程,结果表明,模拟的光谱曲线与实测值有很好的相关性,其相关系数为0.927 6。 相似文献