YL
Yanyu Lu
Author with expertise in Climate Change and Variability Research
Achievements
Open Access Advocate
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(60% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
18
/
i10-index:
24
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

[Spatio-temporal Evolution and Driving Factors of Ecological Environment Quality in the Huaihe River Basin Based on RSEI].

Hao Yu et al.Jul 8, 2024
Clarifying the spatio-temporal evolution of the ecological environment quality of a watershed and its response to the natural environment and human factors are crucial for policy implementation in the ecological environment of the watershed. Using the Google earth engine(GEE) to establish a remote sensing ecological index ï¼ˆRSEI), the spatio-temporal changes in the ecological environment quality of the Huaihe River Basin from 2002 to 2022 were evaluated combined with trend analysis, variation coefficient, and Hurst index. The main driving factors of spatial differentiation of RSEI were explored using the geographic detector. The results showed that: â‘  In the past 21 years, RSEI of the Huaihe River Basin had generally improved, but it showed a gradual upward-downward trend. Overall, the area of poor and less poor grades decreased, the area of medium grades increased, and the area of good and excellent grades increased. The improved area accounted for 55.93%, and the degraded area accounted for 22.01%. â‘¡ In terms of spatial distribution, RSEI gradually deteriorated from east to west ï¼ˆexcept in the northwest and southwest marginal mountainous areas). The stability was better in the east and worse in the western and central areas. In the future, the ecological quality change in the basin was prone to be anti-sustainable and mainly improved. â‘¢ Factor detection results showed that the spatial differentiation of RSEI in the basin was mainly driven by vegetation factors, followed by altitude. The interaction between two factors enhanced the driving force for RSEI spatial differentiation, in which the interaction between vegetation factor and elevation had the strongest driving force for RSEI spatial differentiation, reaching 86.3%.
0
0
Save
0

Spatiotemporal Modeling of Carbon Fluxes over Complex Underlying Surfaces along the North Shore of Hangzhou Bay

Kaidi Zhang et al.Jun 17, 2024
Urban areas contribute to over 80% of carbon dioxide emissions, and considerable efforts are being undertaken to characterize spatiotemporal variations of CO2 (carbon dioxide) at a city, regional, and national level, aiming at providing pipelines for carbon mission reduction. The complex underlying surface composition of urban areas makes process-based and physiology-based models inadequate for simulating carbon flux in this context. In this study, long short-term memory (LSTM), support vector machine (SVM), random forest (RF), and artificial neural network (ANN) were employed to develop and investigate their viability in estimating carbon flux at the ecosystem level. All the data used in our study were derived from the long-term chronosequence observations collected from the flux towers within urban complex underlying surface, along with meteorological reanalysis datasets. To assess the generalization ability of these models, the following statistical metrics were utilized: coefficient of determination (R2), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE). Our analysis revealed that the RF model performed the best in simulating carbon flux over long time series, with the highest R2 values reaching up to 0.852, and exhibiting the smallest RMSE and MAE values at 0.293 Î¼mol·m−2·s−1 and 0.157 Î¼mol·m−2·s−1. As a result, the RF model was chosen for simulating carbon flux at spatial scale and assessing the impact of urban impervious surfaces in the simulation. The results showed that the RF model performs well in simulating carbon flux at the spatial scale. The input of impervious surface area index can improve the performance of the RF model in simulating carbon flux, with R2 values of 84.46% (with the impervious surface area index in) and 83.74% (without the impervious surface area index in). Furthermore, the carbon flux in Fengxian District, Shanghai, exhibited significant spatial heterogeneity: the CO2 flux in the western part of Fengxian District was less than in the eastern part, and the CO2 flux gradually increased from the west to the east. In addition, we creatively introduced the diurnal impervious surface area index based on the Kljun model, and clarified the influence of impervious surface on the spatiotemporal simulation of CO2 flux over the complex urban underlying surface. Based on these findings, we conclude that the RF models can be effectively applied for estimating carbon flux on the complex underlying urban surface. The results of our study reduce the uncertainty in modeling carbon cycling in terrestrial ecosystems, and make the variety of models for the carbon cycling of terrestrial ecosystems more diverse.
0

Spatiotemporal Dynamics of Drought in the Huai River Basin (2012–2018): Analyzing Patterns Through Hydrological Simulation and Geospatial Methods

Yuanhong You et al.Jan 11, 2025
As climate change intensifies, extreme drought events have become more frequent, and investigating the mechanisms of watershed drought has become highly significant for basin water resource management. This study utilizes the WRF-Hydro model in conjunction with standardized drought indices, including the standardized precipitation index (SPI), standardized soil moisture index (SSMI), and Standardized Streamflow Index (SSFI), to comprehensively investigate the spatiotemporal characteristics of drought in the Huai River Basin, China, from 2012 to 2018. The simulation performance of the WRF-Hydro model was evaluated by comparing model outputs with reanalysis data at the regional scale and site observational data at the site scale, respectively. Our results demonstrate that the model showed a correlation coefficient of 0.74, a bias of âˆ’0.29, and a root mean square error of 2.66% when compared with reanalysis data in the 0–10 cm soil layer. Against the six observational sites, the model achieved a maximum correlation coefficient of 0.81, a minimum bias of âˆ’0.54, and a minimum root mean square error of 3.12%. The simulation results at both regional and site scales demonstrate that the model achieves high accuracy in simulating soil moisture in this basin. The analysis of SPI, SSMI, and SSFI from 2012 to 2018 shows that the summer months rarely experience drought, and droughts predominantly occurred in December, January, and February in the Huai River Basin. Moreover, we found that the drought characteristics in this basin have significant seasonal and interannual variability and spatial heterogeneity. On the one hand, the middle and southern parts of the basin experience more frequent and severe agricultural droughts compared to the northern regions. On the other hand, we identified a time–lag relationship among meteorological, agricultural, and hydrological droughts, uncovering interactions and propagation mechanisms across different drought types in this basin. Finally, we concluded that the WRF-Hydro model can provide highly accurate soil moisture simulation results and can be used to assess the spatiotemporal variations in regional drought events and the propagation mechanisms between different types of droughts.