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科尔沁沙地土壤水分动态分析及其概率密度函数模拟
被引:15
作者:
姚淑霞
张铜会
赵传成
机构:
[1] 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
来源:
关键词:
土壤水分;
随机模型;
概率密度函数;
科尔沁沙地;
D O I:
10.14042/j.cnki.32.1309.2013.01.003
中图分类号:
S152.7 [土壤水分];
学科分类号:
0903 ;
090301 ;
摘要:
基于Laio土壤水分动态随机模型(Laio模型),利用2006—2010年5~9月土壤水分连续监测数据及日降水资料,分析科尔沁沙地固定沙丘和沙质草地生长季根系层土壤水分动态及其与降水格局的关系,研究点尺度土壤水分概率密度函数,并对Laio模型涉及的13个参数进行了敏感性分析。结果表明:①研究区年降水的季节分配极不均匀,主要集中在4~10月的生长季,占全年降水量的93%;0~5 mm降水事件占全年降水事件的73%,但其降水量只占全年降水量的25%;降水间隔期以0~10 d为主,占全年无降水期的38%,其频数最高,占全年间隔期频数的87%。②固定沙丘和沙质草地根系层厚度分别为0~100 cm和0~70 cm,沙质草地根系层土壤水分显著高于固定沙丘;两类沙地7月份的土壤水分都显著高于生长季其他月份。③两类沙地生长季根系层土壤水分均服从正态分布;通过Laio模型得到了两类沙地生长季根系层土壤水分概率密度函数p(s),其峰值及峰值出现的位置和峰的阔度均与观测结果很接近,说明Laio模型能对科尔沁沙地土壤水分概率密度函数进行较好的模拟。④Laio模型涉及的13个参数中,对p(s)最为敏感的参数是降水频率λ、平均降水量α、最大蒸散量Emax、水分胁迫点s*和凋萎系数sw,主要影响p(s)曲线的峰值。
引用
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