干旱内陆河灌区节水农业综合技术体系研究与集成

本课题从工程节水、农艺节水、管理节水三个方面,集成了农业高效节水、水肥盐调控、生态保护、监测与管理等关键技术,提出了干旱内陆河灌区农业节水技术集成体系与应用模式。提出了仅需根据水流推进过程确定土壤入渗参数和田面糙率系数的新方法,简化了地面灌溉设计。提出了根据土壤剖面含水率变化估算柽柳生长条件下潜水蒸发的理论方法与数学模型,为解决天然植被实际生态耗水问题提供了简易可行的方法

2005～2015年CERN光合有效辐射数据集

光合有效辐射在生态学、农学以及气候学等多个学科中都有重要的应用价值。它是揭示物质与能量交换过程的基本生理变量,是光合潜力、潜在产量的评估研究和作物生长模拟研究、土壤碳的固定模拟研究中不可缺少的关键数据之一。该数据集涵盖了中国8个典型陆地生态类型、中国生态系统研究网络(CERN)下属的40个辐射观测站观测的光合有效辐射日均值,时间跨度为2005～2015年。通过对传感器的集中标定与规范的数据质量控制方案,保障了观测数据的可靠性与可比性。采用光谱仪、辐射标准灯传递辐射基准方案,对光合有效辐射传感器进行集中标定与比对,标定精度小于5%,符合世界气象组织(WMO)标准;采用极值法对观测的光合有效辐射数据进行质量控制

2005～2014年CERN地下水位数据集

地下水是一个地区重要的自然资源,地下水位数据可为研究地下水的长期变化提供重要的参考资料。本数据集收集整理了中国生态系统研究网络(CERN)34个台站采用人工或自动记录方法观测的2005～2014年地下水位深度数据。重新整理后的数据格式更加规范,质量也有所提高。此外,为了便于用户了解台站地下水位的概况(如平均深度及其变化),我们还计算了各台站地下水位深度的平均值及其标准差

2005～2014年CERN野外台站气象观测场土壤含水量数据集

土壤水分是影响陆地–大气边界层能量和物质传输的重要因子。土壤水分含量是中国生态系统研究网络(CERN)陆地生态系统水环境长期定位观测的重要指标。截至2014年,CERN全国范围内包括农田、森林、草地、荒漠与湿地等生态类型的34个陆地生态系统台站,依据陆地水环境观测规范、质量保证与质量控制规范,设立观测样地,并开展土壤含水量的长期定位观测与数据汇交及质控工作。CERN水分分中心选取了这34个台站2005～2014年气象观测场的土壤含水量长期监测数据,通过进一步统一规范数据格式,形成了全国范围内较长时间序列的公开共享数据集,为土壤含水量时空动态的遥感反演、模型估算验证提供地面实测数据支撑

2004–2016年中国生态系统研究网络水体酸碱度和总溶解性固体数据集

水体的酸碱度(pH)和总溶解性固体(TDS)是中国生态系统研究网络(CERN)的重要监测指标,可为生态系统水体质量长期变化研究提供重要数据。降水pH可以表征其是否为酸沉降,地表水和地下水的pH则关系到水质是否对植物生长和动物饮用存在危害等。TDS是表征水体溶解性固体总含量的指标,同样影响到植物根系的水分吸收和动物的生存分布。本数据集收集整理了CERN农田、森林、荒漠、草原、沼泽5种典型生态系统34个生态站2004–2016年降水、地表水、地下水pH和TDS数据。本数据集可为分析降水、地表水、地下水的酸碱度和TDS的时间变化和空间格局提供数据,可为研究中国典型生态系统水质酸碱度和盐碱化的长期变化提供数据支撑

2004-2016年中国生态系统研究网络（CERN）台站水中八大离子数据集

水是自然界重要的组成物质,是生态系统的主要环境因子,中国生态系统研究网络(CERN)对中国典型生态系统水环境开展了长期定位监测。本数据集收集整理了CERN 34个生态站2004–2016年地下水、静止地表水、流动地表水的八大离子(Ca~(2+)、Mg~(2+)、Na~+、K~+、HCO_3~-、CO_3~(2-)、SO_4~(2-)、Cl~-)数据,包含了农田、草地、森林、荒漠、沼泽5类中国典型生态系统。我们对数据进行了准确性检验,剔除异常值,整理后的数据格式更规范,提高了数据的可靠性。本数据集有助于认识各生态系统的水化学变化特征

JUNO Sensitivity on Proton Decay p→νˉK+p\to \bar\nu K^+ Searches

The Jiangmen Underground Neutrino Observatory (JUNO) is a large liquid scintillator detector designed to explore many topics in fundamental physics. In this paper, the potential on searching for proton decay in $p\to \bar\nu K^+$ mode with JUNO is investigated.The kaon and its decay particles feature a clear three-fold coincidence signature that results in a high efficiency for identification. Moreover, the excellent energy resolution of JUNO permits to suppress the sizable background caused by other delayed signals. Based on these advantages, the detection efficiency for the proton decay via $p\to \bar\nu K^+$ is 36.9% with a background level of 0.2 events after 10 years of data taking. The estimated sensitivity based on 200 kton-years exposure is $9.6 \times 10^{33}$ years, competitive with the current best limits on the proton lifetime in this channel