甘肃庆阳地区气候变化影响分析

为了研究全球气候变化下甘肃省庆阳地区气候变化特点,采用Excel软件建立数据库,并对数据作分析的方法,分析了甘肃庆阳地区气温、降水的年变化、季节变化等情况,并进行了对比分析.研究结果发现随着全球气候的变暖本区呈现日益暖干的特点.通过暖干气候条件下甘肃庆阳地区农业及经济发展影响的探讨提出应对的建议和对策,为类似条件下的我国西部地区经济发展提供理论依据.     

一种基于图注意力机制的气温预测模型

 积极应对气候变化是可持续发展的目标之一。针对气温准确预测任务，提出了一种基于图注意力机制的气温预测模型。该模型在气温站点组成的拓扑结构上使用了注意力机制，选择性地聚合周围区域的气温特征，再使用神经网络拟合复杂的气温变化规律，得到预测结果。实验使用了2000-2010年京津冀地区的气温数据，经大量实验验证，在极少依赖历史气温数据的情况下，模型能够得到更准确的预测值。模型能够为气候预测和气候灾害预防提供决策支持。     

气候变化对雄安新区城市建设的影响及应对策略

 利用全国近50年气象资料（雄安1974年以来的完整资料）,研究分析了全国尤其是雄安近几十年来的气候变化和气候生态特征。雄安属暖温带半湿润季风气候,气候背景与北京、天津类似。近几十年来,气温、降水等气象要素的变化趋势明显但幅度较弱,年平均气温变化趋势为平均每10年升高0.2℃,高温日数平均每10年增加0.8 d,暴雨日数呈减少趋势,上述要素的变化幅度虽低于全国及周边城市,但均显示出了气候变化对雄安的影响,且极端天气事件也呈增加的趋势,如强降雨重现期缩短,极端强降雨量明显增大等,这与IPCC（联合国气候变化政府间专门委员会）的报告和中国大部地区趋势一致。结合灾害历史资料分析和气候模式预测,指出在全球气候变暖背景下,雄安新区在发展中将面临气候变化背景下增加的气象灾害和气候风险,进而给出了相关城市建设的建议。     

基于人工神经网络开发中国地区统计降尺度气候预估数据

针对中国地区的气候预估问题,开发一套高时空分辨率(空间分辨率:0.25°;时间分辨率:逐日)的统计降尺度气候变化数据集.降尺度气候预估结果表明:1)在传统降尺度方法的基础上引入人工神经网络算法,开发高时空分辨率的降尺度气候数据,技术上简便可行;2)将这种新方法应用到模式的历史模拟数据上,温度和降水的气候态偏差显著减小,...     

气候变迁与中国战争史之间的关系综述

气候是政治命运的影响因素之一,在中国近5000a的历史中,气候共经历了4次寒冷期和数次暖期中的短暂冷期．气候的突变,特别是气候变冷给农业社会带来巨大的打击,从而成为战争爆发的导火索．通过对气候变迁以及中国战争史的叠加研究,发现战争的发生和气候变迁存在着很大的关联．     

气候变化对农业生产影响的研究方法进展

农业是对气候变化反应敏感的特殊部门,农业的稳定对中国的稳定发展至关重要。气候变化使长期形成的农业生产格局和种植模式受到冲击,影响粮食安全和农业生态环境。研究气候变化对农业影响的模型包括农业经济模拟模型、农业生态地带模型、基于经济分析的李嘉图模型和可计算的一般均衡模型等。总结各类经济学模型的设定和研究结论,可以发现,是否考虑农民的适应行为以及适应期的时间长短是争议的焦点。因此,本文研究了目前气候变化对农业生产影响的研究方法,发现研究气候变化对农业影响的计量工具从单一模型通过纳入新因素实现拓展以及多模型框架的嵌套综合成为研究方法的发展趋势。     

台风风暴潮损失评估方式的优化分析

全球气候变化背景下,海平面上升和温室气体的大量排放加剧了台风风暴潮损失,构建准确的损失评估模型对海洋防灾减灾工作有重大现实意义。本文选用1995-2020年50组广东省台风风暴潮进行试验,基于气候变化和风险评估理论建立台风风暴潮损失评估指标体系,使用主成分分析筛选输入因子,进行RBF神经网络和支持向量回归模型的直接经济损失和海水养殖受灾面积评估,通过比较有无气候变化指标评估模型的结果,验证了气候变化是影响灾害损失的重要因素。采用熵权法组合RBF神经网络和支持向量回归模型进行直接经济损失评估,对比单一模型发现组合模型有更好的预测精度,为防灾减灾事业提供了有效的损失评估方式。     

基于灰色关联分析的lasso法在区域用水经济效益系数中的应用

水资源优化配置是解决区域水资源短缺问题的一个有效途径,而进行水资源优化配置的基础是确定区域用水经济效益系数。运用灰色系统理论中的关联分析方法,分析区域历史用水状况,对影响用水经济效益的各因素进行分析,初步区分出主要影响因子。结合Lasso套索回归,挖掘各影响因子与经济总产值之间的关系,利用该方法重点探讨了周口市工业用水和农业用水经济效益系数的求解。结果表明,该方法能较为准确的求出研究区域的用水经济效益系数,为水资源优化配置中经济效益系数的确定提供了一种更加精确和量化的方法。     

基于机组出力变化量与最大调节速率关系的自动发电控制指令优化调度

随着新能源并网容量的增加,电网的调频波动现象加剧,为加快消除电网频率偏差,本文提出一种基于机组出力变化量与最大调节速率关系的AGC指令优化调度方法。首先,基于机组的实发功率历史数据,采用分段线性表示方法自动查找具有连续增、减变化趋势的数据段,计算每个数据段的出力变化量和对应的调节速率形成数据样本集合,从集合中筛选出可以描绘机组出力变化量与调节速率关系的样本点,由多项式拟合得到机组出力变化量与最大调节速率之间的关系式；然后,以负荷调节时间最小化为目标,考虑机组出力变化范围及机组不同出力变化量下对应调节速率的约束条件,得到电网AGC指令的优化分配结果；最后,通过仿真和工业案例验证所提方法的有效性,也验证了机组在频率波动时能够快速响应,有效降低频率偏差。     

气候变化对河北省冬小麦产量的影响——以栾城县为例

基于中国科学院栾城农业生态系统实验站,利用回归分析、T检验、Pearson相关分析和5年直线滑动平均法对河北省栾城县1980—2012年气温和降水的变化特征及其对冬小麦气候产量的影响进行了分析.结果表明:(1)通过对前一年10月—1月和3—5月的冬、春这两个时间段气温和降水的多年变化趋势进行分析发现栾城县冬春气温33年来有明显升高趋势,冬季气温平均每10年升高0.45℃,春季气温平均每10年升高0.75℃,而降水的变化不明显.(2)冬小麦的气候产量与冬、春的气温变化显著相关与降水量的变化相关性不大.(3)当冬季和春季均温都低时,气候产量也会随之较低,即不利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2.5℃之间并且春季均温较高时,气候产量相对较高,即有利于冬小麦生长;当冬季均温在1℃~2℃之间且春季均温在13.85℃~14.85℃之间时则对冬小麦的生长更为有利.     

基于GRNN算法的潜在产出与产出缺口估算模型

基于神经网络学习性、非参数估计的优势,建立估算经济潜在产出和产出缺口的广义回归神经网络（GRNN）模型,对中国产出缺口和潜在产出增速的1978—2015年数据进行估算、2016—2020年数据进行多步预测,实证分析较好地克服了生产函数法中由于事先假设确定的函数形式及选择不同函数结果不同的问题,并且所估算的潜在产出增速与经济增速具有较高的契合度。模型分析得出：中国经济增长速度大致维持在潜在产出增长率水平附近,便可实现通货膨胀率维持在合理水平,且较好地实现总体供需平衡的目的。     

Abrupt climate change and collapse of ancient civilizations at 2200BC-2000BC

Plentiful evidence of historical, archaeological and palaeoclimatic studies proved that an abrupt change from wetter to drier climate occurred over the Nile Valley, the Mesopotamia, the Indus Valley and Huanghe River Valley at 2200BC-2000BC. The abrupt change was developed based on the general lowering of temperature in the middle latitudes, and was a strong cold event since the beginning of the Megathermal (8.5-3.0 kaBP). Collapse of Nile civilization appeared at the First Intermediate Period (2181BC-2040BC). Civilization of Mesopotamia began collapse following the disintegration of Akkadian Empire. This process lasted to the foundation of Babylon Kingdom from 2200BC to 1900BC. Indus civilization abruptly fell off at 1800BC. A widespread alternation of archaeological cultures happened in China at ca. 2000BC except only in its central part. Longsheng culture was replaced by the Erlitou culture, which is now acknowledged in China as Xia Culture. Foundation of Xia Dynasty at 2070BC opened a new chapter in the development of Chinese civilization. Studies indicated that abrupt climate change may be caused by the weakening of the Thermohaline Circulation (THC).     

以天然气候进行污泥的冻融处理

以简化单方向瞬态模型,探讨在中国地区以自然冷冻／融化法处理上／下水污泥之可行性．首先收集1960～1990三十年间中国大陆数个主要城市气温资料,并据此计算不同污层于单方向冷冻及单方向融解过程的所需时间,由此推知各大城市以天然气候进行冻融法处理污泥的可行性,并求取处理污泥层铺设厚度与所需面积．     

我国降雨变化趋势分析

为分析气候变化背景下我国降雨的变化趋势,将Mann-Kendall秩次相关检验、Spearman秩次相关检验等方法相结合,对1951—2008年全国长序列站雨量资料1d,3d雨量极大值和年平均降雨量变化趋势进行了显著性分析,并探讨了其空间分布.结果表明:西北地区降雨在1 d,3d极值,总量上变化趋势都较为明显,且有增加的趋势,而南方特别是东南诸省降雨在极值、总量上变化都不显著.     

Simulated and reconstructed winter temperature in the eastern China during the last millennium

Since the 1990s, under the auspicious impetus of two international research programs, the “Past Global Changes” (PAGES) and the “Climate Variability and Pre- dictability” (CLIVAR), massive research work has been carried out on climate and environment changes over the past 2000 years[1-3]. But majority of the studies has been centered on obtaining various kinds of climatic proxy data (such as historical documents, tree rings, ice cores, lake cores) and focused on the reconstruction of…     

气候变化风险下中国建筑和土木工程设计参数分析

 通过气象、建筑和土木工程领域的学科交叉，梳理了目前中国建筑及土木工程设计标准中的部分设计用气象参数，并与几种相关的典型气候变化风险下的预估数据进行对比，表明为了更好地应对未来变化，上述部分参数需要进行相应调整。提出了对这些参数进行历史数据更新、增加未来气候变化风险维度的框架建议。构建了针对单个建设项目应对未来气候变化风险专项设计用气象参数预估的设想。     

基于Hadgem2_ES的气候变化对金华江流域枯水变化的影响评估

气候变化引发降雨径流等水文要素的变化已经成为学界的共识,浙江省内近年来频发的气候极端事件更是引起众多学者的重视。枯水水文作为水文学的一部分,分析其变化有其积极的实际意义。选取了金华江流域1975-2004年的日降水、温度和径流资料,使用多站统计降尺度方法,基于最新CMIP5中的Hadgem2_ES模型,利用GR4J水文模型模拟了未来(2071-2100年)的径流,重点分析了几个重要枯水指数7Q10和30Q10的变化。结果表明,未来这两个指数都有明显的上升趋势,即气候变化可能缓和金华江流域未来的枯水情况。     

气候变化情景下中国东部地区未来气候舒适度变化预测

选取中国东部691个数据记录较完整的站点, 统计各站点1971—2010年间每年每季的热日、冷日和舒适日天数, 利用温湿指数(THI), 评价中国东部季风区近40年的舒适度变化, 并结合未来情景下气象数据的比较和分析, 展望21世纪末中国东部地区的舒适度变化趋势。结果表明, 1971—2010年间, 中国东部季风区在一定程度上变暖, 东北和华南的气候敏感度高于其他地区, 沿海的气候敏感度高于内陆, 东北地区对气候变化的响应程度较高。     

水文水资源管理经济中气候变化影响评估的不确定性问题

大多数关于气候变化对水文过程影响评估的文献中,对大气模型中存在的显著的不确定性往往考虑不足.在很多重要的领域,GCM生成的长期预测很少能用于未来水资源规划与管理,因为其结果无法对变化趋势进行准确的描述,也就是对水文变量增加或减少趋势的预测缺乏可信度.一项借助于14个GCM模型以及不同发展情景(包括基准情景)开展的径流预报集合分析研究验证了这一点.GCM的输出情景作为水平衡模型的输入这种方法用于多瑙河上游未来水文变化的预测.如果将这种预测情景用于预测由气候变化引起的水文变化经济成本,更大的不确定性将会在经济数学模型中产生.著名的Stern"气候变化经济学"评论在水资源管理领域被广泛的应用.在经济学文献中对Stern评论的观点存在很多争议,很多专家对方法的使用和结论提出了一些质疑,本文的实例也证明了这一点.因此,进行气候变化对水文和水资源影响评估的学者们应该意识到不仅在GCM中存在很大的不确定性,大气-水文-经济模型的耦合过程可能会导致更大的不确定性.     

Meta-analysis and its application in global change research

Meta-analysis is a quantitative synthetic research method that statistically integrates results from in- dividual studies to find common trends and differences. With increasing concern over global change, meta-analysis has been rapidly adopted in global change research. Here, we introduce the methodolo- gies, advantages and disadvantages of meta-analysis, and review its application in global climate change research, including the responses of ecosystems to global warming and rising CO2 and O3 concentrations, the effects of land use and management on climate change and the effects of distur- bances on biogeochemistry cycles of ecosystem. Despite limitation and potential misapplication, meta-analysis has been demonstrated to be a much better tool than traditional narrative review in synthesizing results from multiple studies. Several methodological developments for research synthe- sis have not yet been widely used in global climate change researches such as cumulative meta-analysis and sensitivity analysis. It is necessary to update the results of meta-analysis on a given topic at regular intervals by including newly published studies. Emphasis should be put on multi-factor interaction and long-term experiments. There is great potential to apply meta-analysis to global climate change research in China because research and observation networks have been established (e.g. ChinaFlux and CERN), which create the need for combining these data and results to provide support for governments’ decision making on climate change. It is expected that meta-analysis will be widely adopted in future climate change research.