联合redcedar侵蚀和气候变化对水资源的影响的内布拉斯加州的沙丘

介绍

从历史上看,水被认为是人类文明的支柱,在其发展的主要因素。增加水需求相关的集约化农业、工业和生活用水使用和减少淡水供应是关键,不断探索更多的水源和方法实现普遍获得水。从全球来看,农业部门使用60 - 90%的水(Pedro-Monzonis et al ., 2015;Adeyemi et al ., 2017),根据联合国粮农组织,粮农组织(2017)和Doungmanee (2016)这占了近72.5%的淡水资源。农业被认为是地表水和地下水的主要用户在美国(美国)有80%的水资源消费在美国西部(90%)(Hrozencik 2021)。因为60%的灌溉在美国依赖于地下水,含水层过度开采可以显著影响作物生产。更重要的是,地下水枯竭的灌溉高地平原占地下水枯竭(~ 50%斯坎伦et al ., 2012)。

高地平原含水层代表美国含水层地下水的宝贵源泉的核心部分美国扩大从北部的南达科塔州德州南部。它构成了八个州的部分地区(Overmann 2021),总面积~ 453248公里²和总可采水存储约3.6万亿³(McGuire, 2017)。1930年代的尘暴和现代泵液压的发展,改善灌溉技术,和可用性的低成本能源增加井钻到含水层的数量从21000到30000年的1980 (- et al ., 1984近年来),然后增加到200000井(亨宁和林奇,2022)。这个可靠的水来源帮助美国的这一部分转换成“世界粮仓”(管家和艾伦,2016年)。然而,地下水水量大大超过利率R ~ 3比1 (美国地下水的信任。,2002年),减少储水410公里³从1935年到2011年(哈克et al ., 2016)。最大的减少水储存已经记录在中部和南部平原的存储每十年下降了11.9%以上。水位下降最少的北部高地平原,内布拉斯加州沙丘的位置(NSH) (哈克et al ., 2016)。

NSH被认为是一个主要的高地平原含水层的补给区。根据-罗兹曼et al。(2014)的沙丘NSH是由风成沙(分选好的)和fine-to-medium粒度的土壤。这个地区高含砂量从94年的97%,收益率高入渗率和最小地面水流。Eggemeyer et al。(2009)说高地平原含水层面积的36%和65%的水都位于内布拉斯加州(特别是NSH)下6 - 14%的年降水量(P)充电含水层。Szilagyi et al。(2011)估计最大的年平均年充电率(200±85毫米⁻¹)发生在南部和东部的部分NSH而较小的利率(40±59毫米年⁻¹)发生在西部。这支持的重要性NSH平原含水层的补给区高。

NSH,土地利用的最大威胁是东部redcedar (Juniperus Virginiana)(Heavican 2021)。Redcedar,内布拉斯加州本地植物,是历史上由火灾控制(Axmann和克纳普,1993)。减少火灾和种植防风林的redcedar NSH树的数量增加。Shrestha (2022)发现的面积redcedar内布拉斯加州的这部分增加从686.30±409.58公里²到1990年的1521±316.09公里²基于分层随机估计在2020年。侵蚀率因此每年11.19%和2.26之间的不同。应用马尔可夫链和元胞自动机模型的入侵趋势估计redcedar封面会增加从5016公里²14256公里²到2099年。

Kishawi et al。(2023)使用不同的场景,考虑redcedar侵占空间在整个流域不同侵蚀水平从11.9到100%的草地转化为redcedar。例如,研究发现,16.1% redcedar入侵NSH可以减少12%的D和增加土壤水分蒸发蒸腾损失总量和渗透了0.6和3.4%,分别。100%的入侵,D将会降低了近50%,而充电增加了26%所以可能会增加浓度的阿特拉津普拉特河16.3到48.1%。斯塔克斯和Moriasi (2017)考虑10%的增量redcedar侵占中央俄克拉何马州北部加拿大河流域。他们发现,如果牧场取代redcedar完全侵犯(100%),降低D可能达到112%的当前城市水需求和89%的2060年预期的需求。邹et al。(2018)发现一个完整的转换的牧场redcedar会减少20 - 40%的D。这些研究都没有考虑的附加影响气候变化对水文的分水岭。

土地利用和气候变化都可以导致水资源的重大变化。水文模型可以帮助理解这些变量如何相互作用并影响水循环。几项研究已经评估气候变化对水文循环的影响在流域尺度。一些研究应用不同浓度代表通路(rcp)场景下的不同的气候模型耦合模型相互比较项目5 (CMIP5)使用RCP2.6 RCP4.5和RCP8.5 (范特et al ., 2017;埃尔詹et al ., 2020;王et al ., 2020),或考虑改变公司的影响₂在水文通量而应用气候模型(Perazzoli et al ., 2013;李et al ., 2018 b)。许多研究土壤水使用评估工具(SWAT)与全球气候模型对不同尺度(Pandey et al ., 2021;Touseef et al ., 2021(在美国),Mueller-Warrant et al ., 2019;埃尔詹et al ., 2020)和内布拉斯加州(刘van et al ., 2012;瑞哈娜的et al ., 2018)。

很少有研究还评估了共同影响,土地利用和气候变化Zhang et al ., 2016;佩特,2021;Teklay et al ., 2021)。佩特(2021)研究了气候和土地利用变化对水文的影响,发现年流量的总体下降是由于季节性的下降流在场景相结合。Teklay et al。(2021)研究四个土地使用场景下气候预测从2005 - 2015到2045 - 2055年使用RCP4.5和RCP8.5。结果表明,地表径流增加了5.1%,而baseflow下降了6.5%。在扩大灌溉庄稼和森林,D下降了5.2%和12.5,而土壤水分蒸发蒸腾损失总量增加了8.9%和4.8,分别。RCP8.5下,D、地表径流和土壤水分蒸发蒸腾损失总量增加了34.3%,51.8%和12.2%,表明气候变化是比土地使用变化更重要。Zhang et al。(2016)同意这个结论通过评估分离和结合水文的影响土地利用和气候变化在1995 - 2014和2015 - 2024之间。Zhang et al。(2016)应用两种土地利用模型在斯瓦特和应用假设基于分析气候观测的气候情况。得出的结论是,一个轻微的减少地表径流和baseflow是由于土地利用变化。

本研究的总体目标是模拟气候变化的共同影响,redcedar侵占的水平衡NSH包括影响充电。本研究的具体目标是:我)评价历史气候和土地利用的影响D (D),充电(R),深层充电(博士),和实际土壤水分蒸发蒸腾损失总量_一个)(代表水平衡的主要组件)在研究区历史时期(2000 - 2019)期间,二世)比较历史的影响和最有可能的气候和土地利用变化情况(2020 - 2099)在水平衡组件,和三世16)比较历史的影响和假设的场景(redcedar侵蚀和气候变化的不同组合)(2020 - 2099)在水平衡组件。

方法

研究区域

研究区是中上不定形铁块河(UMLR分水岭(4954公里)²),位于NSH。NSH位于内布拉斯加州的西部,总面积的51000公里²(图1)。它由沙丘与interdunal水域与一个非承压含水层与许多湖泊和湿地,主要在西部地区。研究地区半干旱的气候,年平均P 571.04毫米年⁻¹和平均温度约9.54°C的历史时期(2000 - 2019)。研究区草地覆盖93%,4.3%的湿地,1.1%的湖泊和最小的农田,城市和森林(Kishawi et al ., 2023)。

而目前< 1%的研究区域是由东部redcedar (Juniperus Virginiana),256653公顷草地转化为木本植物(主要是redcedar)从2007年到2017年,内布拉斯加(Fogarty et al ., 2020)。近21000公顷的沙丘草地转化为木本植物。侵蚀率显著增加的东部,北部和南部的UMLR分水岭(Shrestha 2022)。一旦控制火灾,灭火和植树防风林导致redcedar入侵的扩张。集中附近的溪流和防风林,Redcedar会侵犯到草原。

高地平原含水层的厚度可以超过300 m的沙丘覆盖着草原。高地平原含水层主要由疏松的组成,差排序粘土、粉土、砂、砾石和由河流沉积了10到1200万年前从流,向东流落基山脉在上新世。高平原含水层内布拉斯加州和南达科塔州是一个非承压系统组成的第四纪沉积矿床,第三,白垩纪时代。含水层系统变薄从南到北,从西到东的底部含水层斜坡向东~每公里1.5米。水的深度表从表面D到150多不等。通常,含水层被发现从15到90米深处。饱和厚度范围从0(主要是西部边缘附近)约304米内布拉斯加州中西部(沙丘地区),但总体平均约60米(- et al ., 1984)。

场景建模方法

斯瓦特是一个semi-distributed特性模型操作每天时间尺度在流域范围内(阿诺德et al ., 1998;Dile et al ., 2016;Mundetia 2019)。水平衡方程的主要成分是水储存的日常变化(ΔWS)控制的P,等_一个和水产量。水收益率是由地表径流的贡献,横向流和地下水循环。出水量的输电损耗部分耗尽支流水通道和抽象。D计算的出口UMLR分水岭。渗流代表的水量在向下移动时在包气带土壤水分超过田间持水量。渗透补充浅非承压含水层,可以假定为r .水储存在浅含水层可能补充土壤水分在土壤剖面(通过毛管边缘向上通量诱导)或流速及流水量(通过基流或返回流)。博士是补充的水量高平原深层承压含水层源自在浅含水层渗流或直接从渗流通过土壤剖面底部的退出。水文通量都表示以毫米为单位的水高度除了表示为m D³年代⁻¹。作为输入,斯瓦特需要P和作物特有的潜在土壤水分蒸发蒸腾损失总量_p)和基于水文响应单元(HRUs)的概念,区域识别的相似之处土壤、土地覆盖和地形属性。根水吸收潜力取决于土壤含水量和有限公司₂水平和降低土壤剖面时不包含足够的水在干旱时期或有限公司₂增加与减少叶电导水平。斯瓦特通常使用ArcSWAT接口建立模型的输入。ArcSWAT是一个公共领域软件许可ArcGIS的环境中工作。2012.10.5.21 ArcSWAT版本被用于这项研究。Kishawi et al。(2023)构造和校准UMLR SWAT。更多细节模型输入,校准和验证,看看Kishawi et al。(2023)。

方法采用本文所示图2。斯瓦特被校准Kishawi et al。(2023)和本研究用于执行模拟的不同组合下气候(气候变化情景节)和土地利用变化(部分土地利用变化的场景)从2000年到2099年。D等_一个博士和R模拟在历史时期(2000 - 2019)相比,那些获得了下:我)最可能的土地利用和气候变化场景和相结合二世)16个假设场景结合四redcedar侵占(0.5,2.4,4.6,11.9%)和两个极端气候预测一分为二sub-period(2020 - 2050年和2051年和2099年)。

因此,总共18个场景(蓝框)建立评价水平衡组件在斯瓦特的模拟:

1)历史气候和土地利用场景与日常气候数据(有限公司₂2000年和2019年之间的330 ppm)记录和0.5%的侵犯(黑盒图2)。

2)最有可能的气候和土地利用变化情况与气候数据(有限公司₂在2020年至2050年的717 ppm₂在2051年至2099年的935 ppm)估计在2020年到2099年之间,侵犯2.4%的2020 - 2050和2051 - 2099年的4.6%(橙色盒子图2)。

3)16气候和土地利用变化场景结合极端气候预测(干和湿)一分为二sub-periods(红色框图2)和四种不同的入侵场景(绿框图2)。

气候变化情况

气候原始数据得到整体的大气环流模式(GCMs)使用缩减规模CMIP3和CMIP5气候和水文预测网站(毛雷尔et al ., 2007)通过https://esgf-node.llnl.gov/search/cmip5/(的生产商,2021)。全部名单包括60模型。每个模型提出了四个代表浓度通路(rcp。,2。6, 4.5, 6.0, and 8.5) by potentially obtaining 240 climate simulations. Since 18 sets of RCPs with corresponding climate data were missing from the remaining climate models, a total of 222 climate projections were available.表2.年代在补充材料包括222年的气候模型的完整列表和相应的rcp。

通过网页浏览器,表示研究区域的像素的坐标是用来下载气候模型的原始数据(P最低和最高温度)每天时间步从2000年到2099年。我们认为历史时期从2000年到2019年,气候预测从2020年到2099年。spatial-average历史年平均降雨和spatial-average预计年平均降雨量建立使用17×5像素(85像素),然而只有44像素内的分水岭。

的等_p在日常时间分辨率与哈格里夫斯方程计算基于最小和最大温度(哈格里夫斯和萨马尼,1985年)。干旱指数(AI)基于粮食及农业组织(粮农组织)是一个气候指标用于衡量的干燥程度是表示为年平均P /等之间的比率_p(Spinoni et al ., 2015)。平均每年为每个GCM AI值计算。222年平均AI值按升序排。三个模型定义为干燥、中位数和潮湿的气候情景选择5^th,50^th,95^th百分位数,分别作为最近完成的Adane et al。(2019)。

土地利用变化的场景

redcedar入侵的可能出现的情况是创建使用神经网络和马尔可夫链的元胞自动机模型。redcedar的当前状态,1990年,2015年和2020年提取使用多层感知器(MLP)神经网络,训练和优化与多个隐藏层(3 - 5),正规化,辍学参数(Shrestha 2022)。分类redcedar地图1990年和2015年被用来计算使用马尔可夫链的转移概率分析。中长期规划过渡潜力计算单隐层使用环境变量影响潜在redcedar分布。变量包括海拔、方面,地形位置指数、总日晒,日晒,风分散,距离,距离防风林,距离流,水位和深度。元胞自动机方法被用来将转移概率和过渡潜在使用多目标土地分配算法来预测当前(2020)和未来redcedar场景(2050和2100)。2020年的预测模型是根据分类进行验证redcedar地图。最高的模型预测精度的入侵在2099年到2050年的2.4%和4.6%。更多细节的MLP神经网络和马尔可夫链的细胞自动机模型,参考Shrestha (2022)。

除了最可能的场景中,假设土地使用场景也被评估。假设redcedar入侵场景是由结合2016年全国的常绿森林和混合类土地覆盖数据库(NLCD)数据。与redcedar包含至少90%的针叶树底面积在大平原和作为下层植被物种入侵发生的早期阶段,混交林还包括(Filippelli et al ., 2020)。NLCD数据来源于陆地卫星图像在30米分辨率不检测出现redcedar,因此我们假设包括混交林也可以弥补未被发现redcedar,未来入侵场景非常重要。基线地图(redcedar 0.5%)被重新归类为一个二进制图像redcedar表示为一个值为1的存在而缺席了0。形态滤波器之间的大小3×3 m 7×7米(Haralick et al ., 1987)是用于创建一个假设的场景不同侵蚀水平(Kishawi et al ., 2023)。扩张是一个过程,一个零值在一个二进制图像取代1,模拟建立的过程或侵犯redcedar像素。

结果

历史气候和土地利用情况(2000 - 2019)

表1显示了年度的P值等_pR博士等_一个下,D(2000 - 2019)的历史场景。斯瓦特输入P和气候变量等_p。年平均P与2012年干旱年(571.0毫米P= 239.7毫米)和潮湿的2009年(P= 748.6毫米)。年度P金额以颞可变性而高年度等_p值是接近他们的年平均价值。

最有可能结合土地利用和气候变化场景(2020 - 2099)

所有222年平均AI-values范围从0.333到0.426,可以分组在半干旱类(0.2 < AI < 0.5) (Spinoni et al ., 2015)。5^th(AI = 0.35), 50^th(AI = 0.371), 95年^th(AI = 0.392)百分位数对应气候模型访问1 - 0.1 4.5 (RCP), CMCC-CM 0.1 8.5 (RCP),分别和Ec-Earth 0.8 2.6 (RCP)。这三个气候模型被选中代表干,中位数,分别和潮湿气候的场景。图3说明了年平均AI值的频率分布在CMIP5每个气候模型。

平均气候的场景被认为是最可能的气候预测。年平均P预计略减少7.6%从571.0毫米(2000 - 2019)到527.9毫米(2020 - 2099)。年平均气温预计将增加从9.5°C的历史时期(2000 - 2019)到13.6°C的时期(2051 - 2099)。的有限公司₂预计将增加浓度717 ppm到2050年和2099年的935 ppm。结果表明,变暖的模式将会以4.1°C增加平均在100年期间,这将与李峰P和高于等有关_p。中包括P和温度的细节补充材料。

根据Shrestha (2022),最可能redcedar覆盖率将达到2.4%,2050年4.6%到2099年的侵蚀发生在溪流和水体。这些侵犯率加上平均气候场景和代表最可能的投影的redcedar封面和未来的P和等_p模式。所示表2,等。_一个减少从471.2毫米到406.65毫米,2050年到2099年的328.8毫米。减少等_一个可以归因于根水吸收压力增加引起的公司吗₂浓度。结果表明,最小的增加入侵不会产生重大影响_一个在研究区域。因此,有限公司₂浓度最影响等_一个侵犯的水平相比在最可能的情况下。

增加公司的影响₂浓度对植物气孔,因此水平衡组件所示图4。公司的增加₂水平从717 ppm(2020 - 2050年)到935 ppm(2051 - 2099年期间)会导致减少22%等_一个从而提高D R 7.6%和75%之间的两个时期。博士可能翻倍,尽管它仍然是一个残余部分的年平均p模型模拟提供了了解应该预期如果侵蚀条件下发生最有可能在未来气候情景下100年。

此外,统计分析的历史(2000 - 2019)和预测模型模拟了2020 - 2050和2051 - 2099年。表3列出了P的描述性统计等_p博士D R,历史时期相比,预测P,等_一个预计将减少10%,和14%,分别在T和D可能会增长23%,2020 - 2050年期间为30%。同样,P和等_一个将减少8 - 32%,而D和T将增加40 - 43%,2051 - 2099年期间分别。

所示表4,我们报告一个38和增加37% R博士和2020 - 2050年期间,增长140%博士R和2051 - 2099年期间。因为气候和水文因素以复杂的方式相互作用,孤立地分析这些因素可能不能反映实际的影响。

年度的敏感性等_一个D和R年度人工智能所示图5。灵敏度是量化通过比较AI的变化水平衡的变化组件。虽然等的敏感性_一个和D AI较弱,由相应的表示相关系数(ρ=−0.57和ρ=−0.34,分别),人工智能显示显著影响R表示的强烈正相关(ρ= 0.93 +)。的散点图图5也证实了人工智能之间的相关系数等的变化_一个、D和R。

16个假想的土地使用和极端气候变化的情况下(2020 - 2099)

在本节中,比较16假设预测场景(2020 - 2099)和历史场景(2000 - 2019)被评估。对于这个场景,年平均等_一个在历史时期等于471毫米。加上4.6%的入侵水平,潮湿的气候情景预期略有增加_一个到476年(2020 - 2050)和473年(2051 - 2099)。干燥气候的场景中,R增加0.2毫米和1.2毫米为有限公司₂分别为515 ppm和350 ppm。相反,在潮湿的气候情况下R公司减少了0.1毫米和2.9毫米₂分别为290 ppm水平和148 ppm。在考虑公司的变化₂浓度在0.5%的入侵在历史时期(2000 - 2019)和预测相比,R下降了9.2毫米在干燥的情况下,但增加了3.5毫米在潮湿的情况下。在11.9%入侵和干燥的气候情况下,R下降了10.2毫米。然而,R增加0.3毫米在潮湿的情况下入侵为11.9%。博士稍微增加入侵水平增加而减少时有限公司₂降低了。

的热图图6显示等_一个D R在潮湿和干燥的场景在不同侵蚀模拟。值从高(红色)到低(绿色)值。在干燥的情况下,等_一个值较低而潮湿的场景。同时,更高的D值(红细胞)更频繁的在第一世纪时期(2020 - 2050)相比,第二期世纪(2051 - 2099)。结果表明,较高的等_一个和更低的D和R可能发生在第二期。潮湿的情况下,随着RCP2.6,投影显示低于正常公司₂的水平。等_p不是强调,因此等_一个是高于。

随着入侵的增加,D减少干燥和潮湿的情况下< 1 m³年代⁻¹不管公司₂的水平。另外,在同样的侵蚀率,但不同的公司₂的浓度,也有细微的变化在D < 1 m³年代⁻¹。它可以得出结论,不同的公司₂水平只有一点点影响D D有相似的趋势在第二时期(2051 - 2099)在干燥和潮湿的场景在第一阶段(2020 - 2050)湿D场景产生高于干燥的场景。

有相似的趋势下R博士气候和土地使用场景。随着侵蚀率增加,结果显示增加博士在所有模拟除了潮湿的情况下在第二时期(2051 - 2099)。干燥和潮湿的场景在相同的土地使用条件下导致减少博士有限公司₂水平增加到本世纪末。相反,中位数气候情况导致增加的博士。

等_一个比土地利用变化对气候变化更敏感。等_一个入侵时增加了2.6%增加到11.9%,增加了3.0%,从471年到485毫米在潮湿的情况下从历史时期2000 - 2019到2051 - 2099年期间。这是由于减少的有限公司₂从365年到100 ppm。合并后的侵蚀和气候变化等造成的影响_一个当考虑增加4.5%湿入侵场景和11.9%。公司的影响最大₂关注等。_一个是在中值情况下,当公司₂增加到800 ppm(2020 - 2050)那里有减少33.1%相比,前三分之一的世纪。这减少等_一个是由于气孔关闭公司吗₂浓度增加。2051 - 2099年后期表现出较低的第一期相比减少11%。

讨论

资源标识项目

在这项研究中,我们评估了气候和土地利用变化如何影响水循环和水资源管理在一个大分水岭。我们采用了场景建模的方法来确定最可能的预测和16个不太可能的预测决策支持。的方法,覆盖全谱的侵占和气候预测代表一个新奇的文献。这是通过评估最可能的组合场景(最可能的投影和well-modeled入侵),而其他场景(表现为低发生概率)代表了灵敏度分析。据我们所知,这种方法被用于NSH第一次。

(即三个气候场景。,dry, wet, and median), selected according to the AI criterion, were simulated using the corresponding CO₂的水平。我们给气候中值更重要场景相关的发生概率最高的极端干旱(5^th百分位)和湿法(95^th百分位)气候预测表明潜在的气候灾害对水资源的影响。本研究的另一个小说方面的影响有限₂水平在气孔关闭和它对最相关的影响水平衡组件输出,即等_一个。虽然默认的有限公司₂水平在SWAT模型是330 ppm,几个公司₂预测中使用不同的研究(Kishawi et al ., 2023)。Ficklin et al。(2009)模拟水文响应的气孔关闭两个公司₂(即排放。,550 and 970 ppm). Another study presented by刘van et al . (2012)使用了三个公司₂水平(330 ppm, 525 ppm, 475 ppm)从2040年到2059年在斯瓦特。这项研究并没有详细说明逐步增加有限公司₂值在不同的年份,而专注于基线330 ppm值替换为新的525和475 ppm值基于所选择的场景。李et al。(2018)使用了六个气候情景评估各种公司的影响₂浓度的水资源。这是在不同的公司进行的₂排放包括330 ppm(基线),590 ppm, 850 ppm。然而,在这项研究中不同的rcp有特定的有限公司₂排放基于文献综述和联合国政府间气候变化专门委员会的报告(即。,IPCC report 5). In our study, the dry, median, and wet scenarios consider RCP4.5, RCP8.5, and RCP2.6, respectively. Using data based on帕乔里et al。(2015)我们不同的有限公司₂浓度为每一个气候的场景。与附近的浅含水层流和较低的地区的沙丘,redcedar可以显著影响的深根横向流流域和河流D (Kishawi et al ., 2023)。

土地利用变化中起着重要的作用在控制流域水文通量的规模。在这项研究中我们考虑最可能redcedar侵犯通过使用神经网络的组合预测和马尔可夫链细胞自动机模型。高于预期的增加入侵诱发R,除了在潮湿的情况下从2051年和2099年高于我们报告等_一个由有限公司₂排放量低于330 ppm。之前的研究表明,入侵导致增加渗滤和博士(邹et al ., 2018)。根据邹et al。(2018)渗透,增加是由于减少土壤容重降低压实和土壤有机质的增加。压实的减少是由于减少放牧强度(邹et al ., 2014)。在这项研究中我们发现,在干燥的情况下,R是59.7%的增长,模拟下的历史场景。在相同的土地利用条件下,干燥和潮湿的场景导致减少R公司₂水平增加到本世纪末,然而中间场景导致增加2020 - 2050然后紧接着在2050 - 2099年增加率较低。R是大约五倍在潮湿的情况下(R= 159毫米)比在干燥的情况下R= 30毫米)在2020 - 2050年。

我们的结果主要反映文献的研究报道。越来越多的公司₂浓度可能会影响植物气孔保卫细胞通过增加根水吸收压力这将限制潜在的和等_一个的损失。徐et al。(2016)表明在高有限公司₂气孔倾向于关闭,因为更大的去极化引起K⁺、钙^{2 +},Cl⁻在植物保卫细胞减少,而H⁺浓度维持在高水平。这可能会导致植物气孔关闭,减少叶片蒸腾作用导致D和回灌率的增加。Aasamaa和清醒的(2011)研究了气孔导度同时变化的反应在两个环境因素选择的因素包括空气湿度、叶水势、航空有限公司₂光强度。脱落酸(ABA)的浓度增加后气孔保卫细胞的胞质叶或减少空气水的潜力。此外,结果表明,“气孔关闭”的刺激,比如高有限公司₂与黑暗,导致细胞的胞质水平增加。Roelfsema et al。(2004)评估了植物激素ABA在干旱和它如何去偏光保卫细胞完整的植物。这项研究得出结论,选择阴离子通道的激活导致瞬态的保卫细胞去极化ABA反应与Cl的瞬态挤压₂保卫细胞和快速但限制减少气孔孔径。

徐et al。(2016)也支持这一结论,说明高有限公司₂浓度是影响气孔行为的主要因素之一。然而,这是提到高有限公司₂浓度通常导致减少气孔密度、气孔导度、叶片蒸腾、和树冠/生态系统土壤水分蒸发蒸腾损失总量,但其他因素可能引起反向反应时高有限公司₂浓度与这些气候因素进行交互。

Kishawi et al。(2023)报道,增加了侵犯减少流D UMLR分水岭。在这项研究中,我们观察到流D可能会增加高于有限公司₂预计浓度,减少土壤水分蒸发蒸腾损失总量损失。结果表明增加流14.1 D³年代⁻¹(39.6%)相比,历史时期。作为结论的敏感性分析(16结合土地利用和气候变化建模场景)提出了在这项研究中,土壤水分蒸发蒸腾损失总量,充电,和流D更受气候的变化,而不是在这个流域土地利用的变化。

然而,我们的报告在我们的方法,可能会受到一些限制未来的工作改进。soil-plant-atmosphere连续体的反馈是失踪的描述的模型建立和应该在未来当考虑的影响气候和土地利用变化对水文循环。一些输出通量包括浅层和深层含水层抽水、转移水流域外,管理实践被忽略了在这个研究中,可能会包含在未来的研究将水循环生态系统服务相关的信息。潜在的改善这种场景建模的方法可能包括土壤侵蚀的模拟,氮和磷的跟踪,化肥和农药的研究领域。

结论

本研究分析了水文响应在中上不定形铁块河流域内布拉斯加州的沙丘在不同redcedar侵占和气候预测。斯瓦特被用来评价的不同组合的影响气候和土地利用变化对水文循环研究领域。我们的结果预测P轻微下降,但预计增加温度和有限公司₂水平可能会导致植物气孔关闭,导致显著减少土壤水分蒸发蒸腾损失总量(特别是在本世纪的最后部分)。的有限公司₂比预计更重要P浓度和温度影响的水预算中上不定形铁块河分水岭。

最可能的土地利用和气候变化场景是由两个入侵从2020年到2050年水平的2.4%,4.6%从2051年到2099年平均气候下投影(对应于人工智能分布的50百分位)。结果表明,增加有限公司₂伴随着一个戏剧性的减少等_一个和D的增加,特别是在过去几十年的世纪。决策者可以受益于场景建模方法提出了水资源优化管理,可以帮助支持。

数据可用性声明

最初的贡献提出了研究中都包含在这篇文章/补充材料,进一步的调查可以针对相应的作者。

作者的贡献

概念化:即和。方法:即,,咱,NS, PN。正式的分析:即,咱,NS, PN。原创作品草稿准备:YK和NS。Writing-review和编辑和可视化:点,咱和PN。资金收购:是。所有作者已阅读及同意发布版本的手稿。

确认

作者承认美国Agriculture-National粮食和农业研究所(孵化项目1015698),罗伯特·b·多尔蒂水食品全球研究所布拉斯加-林肯大学,内布拉斯加州和水可持续发展基金,自然资源委员会。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

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补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/frwa.2022.1044570/full补充材料

补充图S1。比较月平均(一)降水、(B)最高温度,(C)最低温度、历史(1981 - 2019),未来的预测(2020 - 2099),和绝对的差异。

补充图S2。历史和预测趋势(湿、中位数和干燥的投影)年平均(一)降水、(B)最高温度,(C)最低温度从1981年到2099年。

引用