揭全球气候变化导致丹麦格陵兰岛形成了旱地和间歇淹水的土壤景观,采用稳定性同位素核酸探针技术和高通量测序16S r RNA及pmoA基因的分析方法,开展了格陵兰岛旱地和间歇淹水土壤微宇宙培养试验,探究不同水分条件下冻土的甲烷氧化潜力及活性好氧甲烷氧化菌群落演替规律。结果表明:与旱地土壤相比,淹水土壤氧化高浓度甲烷的速率呈现降低趋势,分别为12.38和12.17μg/（g·d）,但后者对甲烷碳同化利用效率显著高于前者,土壤13C-有机碳原子百分比从自然丰度1.08%,分别增加至1.64%和1.99%。超高速密度梯度离心分析13C-DNA发现甲烷氧化菌群落发生演替,旱地土壤中Crenothrix甲烷氧化菌16S rRNA基因丰度仅为0.04%,而在间歇淹水土壤中为23.78%,增幅高达557倍;类型Ⅱ甲烷氧化菌Methylosinus则从33.76%增至44.38%。然而,类型Ⅰ甲烷氧化菌Methylocaldum的丰度明显降低,从旱地土壤10.15%显著降低为间歇淹水0.14%;进一步通过pmo A基因高通量测序分析,也得到了类似的结果,特别是类...
为揭示青海三江源区水文活动规律,描述季节性冻土分布区内冻、融变化过程中土壤内部热量交换和水分迁移等物理过程,采用有限体积法离散热传导方程和非饱和土壤水运动方程并对其进行耦合求解,建立了冻土区土壤水热耦合模型。利用2005～2007年间9个测站的土壤水热观测资料,从不同角度分析了冻土活动层内的土壤水热特征,对土壤融化深度、表层土壤温度及表层土壤含水量等变化过程的模拟验证结果表明,该模型的模拟结果符合当地的水热运动规律。并定量分析检验了模型方法的有效性,揭示了三江源区的土壤水热运动规律,为该地区的生态系统服务提供了有力的支持。
以考虑了土壤冻融过程的一维水-热-盐分耦合模型SHAW为冻土活动层数据同化系统的动力学约束框架,通过集合卡尔曼滤波算法同化土壤水分和温度的站点观测数据以及被动微波辐射计SSM/I19GHz亮温观测数据,以改善冻土活动层水热状态变量的估计精度,实现模型模拟和观测信息的融合.冬季活动层冻结,同化的关键变量为土壤温度;而夏季同化的关键变量为土壤水分.通过单点同化试验表明,该同化系统能显著改善土壤表层水分和温度的估计精度;同时,在同化过程中给定合理的模型误差协方差项,可将表层优化后的信息迅速传递给深层土壤,达到改善整个土壤廓线状态变量估计的目的.同化结果表明,相对于SHAW模拟结果,同化4cm土壤温度观测后,各层土壤温度RMSE平均减小0.96℃,而同化4cm土壤水分观测数据后,各层土壤水分RMSE平均减小0.020m3·m?3;同化SSM/I19GHz亮温后,各层土壤温度RMSE平均减小0.76℃,各层土壤水分RMSE平均减小0.018m3·m?3.
对黑河流域上游山区水源涵养林区2003年春季土壤温度、湿度变化进行分析,运用耦合冻土参数化和没有耦合冻土参数化的大气模式MM5对该区春季过程进行了模拟,并与观测值进行对比,对模拟的产流量做了初步分析.结果显示:考虑冻土参数化方案对土壤温度模拟的改进主要体现在表层土壤,对深层土壤温度的模拟没有大的改进;考虑冻土参数化方案改进了对100 cm深度以内的土壤含水量的模拟,很大程度上缩小了模拟值与观测值之间的绝对误差.总体来讲,考虑了冻土参数化的模拟结果在一定程度上改进了模式对黑河流域上游季节冻土区土壤温、湿状况的模拟,在一定程度上逼近祁连山区的春季土壤状况.考虑冻土参数化和没有考虑冻土参数化对产流量的模拟表明,冻土参数化对产流量模拟有很大影响,冻土形成的不透水层可以产生更多的地表径流.尽管考虑冻土参数化过程对模拟结果有一定程度的改进,但模拟结果与实测结果还是有一定差距的.因此,进行寒区冻土过程模拟时,还需要进一步对土壤信息、模式物理过程,大气背景场驱动数据以及局地因素进行详细而精确的考虑,以期进一步提高模式在寒区的模拟性能,特别是为高寒山区无观测地带陆气相互作用研究提供依据.
利用在西藏纳木错流域念青唐古拉山北坡（NQN,海拔5400m）和西北保吉乡（BJ,海拔4730m）布设的两台带有四层土壤探头自动气象站（AWS）2005—2006年冬季10个月观测数据进行了统计分析。结果表明:观测期间NQN日及月平均气温均低于BJ,但变化幅度均小于BJ,土壤冻结时间比BJ长,两处的气温梯度为0.31℃/100m。与安多月平均气温比较,推断NQN存在高山多年冻土。NQN大气—土壤及土壤内热传输速度快于BJ;冻结期内土壤中未冻水含量在0-2.5℃时发生跃变且与土壤温度存在较好的线性关系;相同深度处NQN土未冻水含量较小。土壤温度日变化在0～40cm深度处较明显,40cm深度以下变化很小,未冻水含量日变化在5cm深度较明显,20cm以下变化微弱。利用两观测点冻结深度（Df）与冻结积温（Tg）的良好相关建立模型,NQN为:Df-n=0.0016Tg+1.69,R2=0.9958;BJ为:Df-b=0.002Tg+1.13,R2=0.9424,并由此推断出两观测点最大季节冻结深度分别为1.69m和1.13m。
