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孙少波

作品数:3 被引量:7H指数:2
供职机构:中国科学院地理科学与资源研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家科技支撑计划更多>>
相关领域:天文地球农业科学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 2篇天文地球
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇氧稳定同位素
  • 1篇玉米
  • 1篇生长期
  • 1篇水分
  • 1篇水分利用
  • 1篇碳同化
  • 1篇同位素
  • 1篇土壤
  • 1篇土壤湿度
  • 1篇青藏
  • 1篇青藏高原
  • 1篇氢氧稳定同位...
  • 1篇卫星观测
  • 1篇稳定同位素
  • 1篇夏玉米
  • 1篇陆面
  • 1篇陆面过程
  • 1篇节水
  • 1篇节水灌溉
  • 1篇观测值

机构

  • 3篇中国科学院
  • 2篇中国科学院大...
  • 1篇北京市气象局
  • 1篇北京林业大学
  • 1篇中国科学院西...

作者

  • 3篇陈报章
  • 3篇孙少波
  • 2篇车明亮
  • 2篇陈婧
  • 2篇林晓凤
  • 2篇张慧芳
  • 1篇车涛
  • 1篇房世峰
  • 1篇严建武
  • 1篇许光
  • 1篇杨志青
  • 1篇王冰洋
  • 1篇周子渊
  • 1篇张景文
  • 1篇郭立峰

传媒

  • 1篇水土保持学报
  • 1篇科学通报
  • 1篇高原气象

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
青藏高原季节性冻土湿度模拟及参数优化——以黑河上游为例被引量:2
2017年
利用青藏高原东北部地区阿柔冻融观测站2013年5月至2014年11月观测资料,对通用陆面过程模式(CLM4.0)和动态陆面过程模式(DLM)青藏高原高寒地区土壤湿度模拟性能进行了评估。结果显示两种模式均能够较好的反映浅层(<40 cm)土壤湿度动态变化,然而显著低估非冻结期土壤湿度;通过土壤有机质含量对土壤湿度模拟敏感性分析发现模式模拟土壤湿度偏干可能与模式中土壤有机质方案不足有关。在此基础上改进DLM模式土壤有机质和冻土液态水渗透方案,实验结果表明新参数化方案显著提高了高寒、高有机质含量地区模式土壤湿度模拟,平均偏差(BIAS)、均方根误差(RMSE),均方差(MSE)和相关系数(R)分别达到0.032 m^3·m^(-3),0.078 m^3·m^(-3),0.010 m^3·m^(-3)和0.866。
孙少波陈报章车涛张慧芳陈婧车明亮林晓凤郭立峰
关键词:青藏高原土壤湿度陆面过程
山东省禹城市夏玉米生长期水分利用特征分析被引量:4
2016年
以山东省禹城地区夏玉米农田为例,利用氢氧稳定同位素技术测定2015年夏玉米生长期茎干水、大气降水以及不同深度土壤水的δD和δ18 O组成,利用直接对比法和多元线性混合模型法分析夏玉米对土壤水的利用情况,并分析农田降水—土壤水—作物水之间的转化规律。降水同位素测定结果显示禹城地区大气降水线方程为δD=6.55δ18 O-3.03(R2=0.88),斜率和截距均小于全球大气降水线,表明蒸发是导致同位素富集的主要过程。对夏玉米生长期水分来源特征分析表明,出苗期主要利用表层0—15cm土壤水,贡献率达73.9%;拔节期从土壤不同深处均吸收水分(0—55cm,81.8%),30—55cm处土壤水利用相对较多,也会利用同时期降雨;抽穗期较多利用深层土壤(30—55cm,71%),此时期浅层土壤蒸发强烈,土壤含水量快速减少,植物可利用水分较少。而30—100cm处土壤含水量受温度,土壤蒸发影响较小,为夏玉米生长持续提供稳定水分。灌浆期吸收各层土壤水分的量相近(15—100cm,72%),此时期无降水,温度下降,蒸发减弱,各层土壤含水量较稳定。成熟期主要吸收30—100cm处的土壤水分,贡献率达70%,表明降雨较少时,夏玉米吸收土壤水分依赖于较深层土壤。此外,夏玉米生长期水分来源受土壤体积含水量及土壤蒸发蒸腾的影响较大,同时降雨,大气温度及湿度会影响土壤含水量。通过水量平衡模型计算得出2015年夏玉米在出苗期、拔节期、抽穗期、灌浆期、成熟期的农田蒸散量分别为35.62,34.99,32.4,22.31,16.94mm。研究结果对于夏玉米不同生长期节水灌溉具有指导意义。
王冰洋陈报章孙少波周子渊杨志青刘禹淇张景文
关键词:夏玉米氢氧稳定同位素节水灌溉
大气反演模型模拟的CO_2浓度与GOSAT卫星观测值的对比被引量:1
2015年
大气CO2反演法是碳浓度/源汇估算的重要方法,其估算精度一直受观测数据的制约(如观测数据不足、分布不匀和观测方法不统一等),而CO2卫星观测数据的出现将改变反演模型的这一现状.本文将中国大气碳同化反演模型(Carbon Tracker-China,CAS)模拟的CO2浓度与GOSAT-ACOS3.3卫星观测值(version 3.3 Atmospheric CO2 Observations from Space retrievals of the Greenhouse Gases Observing SATel-lite,L2 data products)作对比,分析了观测与模拟浓度间的误差分布特征,进而为CT-China同化GOSAT数据作前期技术储备.
张慧芳陈报章许光严建武车明亮陈婧房世峰林晓凤孙少波
关键词:CO_2浓度反演模型GOSAT观测值碳同化卫星观测
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