东亚地区典型极端气候指标未来预估及高温下人口暴露度研究

基于地球系统模式、CMIP6 (第六次全球耦合模式比较计划)温室气体排放和大气成分数据以及人口数据, 研究区域均温变化与极端气候指标变化之间的相关关系, 进而探讨9种SSPs (共享社会经济路径)-RCPs(典型浓度路径)情景下东亚3种极端气候指标的未来预估和区域高温下人口暴露度的变化及归因。结果表明: ) 全球地表均温变化和区域极端气候指标具有稳健的相关关系, 可以用于区域极端气候指标的未来预估; 2) 与基准期1861—1880年相比, 未来数十年间东亚地区在5种情景(SSP2-4.5, SSP4-6.0, SSP3-LowNTCF, SSP3-7.0-Baseline和SSP5-8.5-Baseline)下面临持续增加的极端气候风险, 而空气污染物减排与控制措施可以显著地降低该风险, 不过, 气候对温室气体及气溶胶排放控制措施的响应具有一定的时间滞后效应, 为预防可能面临的极端气候事件风险, 减排及控制措施应提前布局和实施; 3) 东亚典型区域未来高温下的人口暴露度受气候因子和人口因子共同作用, 随时间动态变化且具有明显的区域差异, 多数情景下, 气候因子对区域高温下人口暴露度的影响逐渐减弱, 而人口因子的影响逐渐加强, 华南地区高温下的人口暴露度明显高于西南和华中地区, 其中气候因子的相对贡献比例也高于后两个地区。     

未来气候模式下淮河流域极端降水量的时空变化分析

本文以淮河干流小柳巷以上14个气象站1960—2015年逐日降水观测数据为基础,选取HadGEM2-ES气候模式,预测了2016—2075年RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种排放情景下日降水量数据,选取年最大日降水量序列(AM)与超门限阈值峰值序列(POT),分析未来气候模式下淮河流域极端降水量的时空变化和重现期。研究发现:在三种排放情景下,淮河流域暴雨中心均未发生明显转移,暴雨中心仍将集中于流域上游,这将给该地区带来潜在的防洪压力;极端降水量随着重现期的增长而增大;同时极端降水量按照RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5的顺序增大;相同重现期,相同排放情景下AM序列略大于POT序列。研究结果对淮河流域未来防洪规划具有重要的的参考意义。     

基于CMIP6集合优化数据集的全球陆地极端气候变化预估

预估极端气候事件趋势能够降低其引起的灾害风险.该文基于CMIP6集合优化数据集EPTGODD-WHU,选取5个极端气候指数,即最高气温极大值(TXx)、最高气温极小值(TXn)、最低气温极大值(TNx)、最低气温极小值(TNn)和最大月降水量(PXx),并结合GIS分析手段,对2021—2100年SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下的全球陆地极端气温及降水进行预估.结果表明：1)相较于CMIP单一模式,EPTGODD-WHU数据集模拟性能显著提升,气温及降水的空间相关系数分别达到0.99和0.81.2) SSP5-8.5情景下,年最低气温和最高气温均上升明显,且这种上升趋势年内波动不大,地球陆地极寒地区将面临升温的风险,而赤道等极热地区将处于年内长时间酷热状态.3)六大洲在SSP5-8.5情景下的极端降水整体上升趋势最剧烈,但北美洲密西西比平原和滨海平原的地区在SSP5-8.5情景下在未来面临较高的旱灾风险.4)中国西南部地区的极端降水在三个情景下均呈稳定的增幅,且增幅高达60%,预示面临较高的洪灾风险.     

气候变化对鄱阳湖流域径流的影响

为研究未来气候变化对鄱阳湖流域径流的影响,构建了0.1°分辨率VIC水文模型,采用均匀设计法率定参数。应用CMIP5多模式气象数据结果驱动VIC模型,对RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下的鄱阳湖流域径流变化进行评估。结果表明,在RCP2.6和RCP4.5情景下未来期(2026—2040年)较基准期(2006—2020年)径流呈增加趋势,在RCP8.5情景下径流呈减少趋势。各种模式都在汛期径流有增加趋势,枯季径流有减小趋势,发生水文极端事件的态势更加明显。     

RCP情景下未来50年鄱阳湖流域气候变化预估

基于典型浓度下BCC-CSM1-1全球模式1980～2060年逐日平均气温、最高气温、最低温度和降水四要素数据,运用双线性插值法将其降尺度到鄱阳湖流域内79个县市级气象站;利用 1980～2005年逐日气象观测资料,对模式空间模拟能力和时间趋势模拟能力进行分析和评估;再开展鄱阳湖流域未来2011～2060年气温和降水预估分析。结果表明： 1.模式模拟能力较强,不仅空间分布而且时间趋势都模拟的较好;2. 2011～2060年,不同碳排放情景下均呈现升温趋势。在RCP4.5和RCP8.5情景下,升温最快的地区恰好正是流域的高温中心,未来流域高温中心可能进一步加强;3. 未来流域降水总体趋势不明显,年际间波动较大。RCP2.6和RCP4.5情景下平均年降水量相当,RCP8.5情景下年平均年降水量最少,但RCP8.5情景下年代际降水则呈现一个明显的上升趋势,说明在RCP8.5情景下,鄱阳湖流域可能出现一个明显的“热-湿”化倾向。     

未来气候变化情景下贵州省降水集中度变化特征研究

全球气候变化背景下,理清未来降水集中状况变化规律对区域防洪抗洪以及水资源利用至关重要.基于国家气候中心提供的贵州省84个站点预估气候数据,利用克里金插值、小波分析等,分析了未来气候变化情景下贵州省降水集中度变化特征.结果表明:除RCP8.5情景外,RCP2.6和RCP4.5情景的贵州省降水集中度均呈下降趋势.东部地区是...     

楚雄州汛期极端降水时空分布特征

利用1961-2010年中国地面降水日值格点数据集,采用百分位阈值、小波分析和MK检验等方法,对楚雄州汛期极端降水的时空分布特征进行了分析.结果表明:1极端降水阈值、极端降水总量及极端降水强度的空间分布具有一致性,呈现由东北-西南连线分别向西北及东南部递减,东北-西南一线呈现由东北及西南两端向中部递减的趋势;极端降水日数呈现出由南部及东北部向北部及西北部递减的趋势.2极端降水总量及极端降水日数具有较为显著且一致的年际波动特征,而极端降水强度年际波动特征不明显.3极端降水总量及极端降水强度均呈不明显上升趋势,而极端降水日数无明显变化.4极端降水总量、极端降水日数及极端降水强度均存在25年左右的主震荡周期,且极端降水总量与极端降水日数周期变化较为一致.     

基于不同气候变化情景的东江流域水资源量预测研究

采用半分布式水文模型HSPF,结合1978-1998年东江流域实测气象数据和5个气候模式在3种RCP气候情景(RCP8.5,RCP4.5,RCP2.6)下基准期(1960-2000年)和未来时期(2020-2070年)降水、蒸发情景模拟结果,在对东江流域径流模拟检验基础上,对2020-2070年东江流域水资源量做了深入分析。结果表明,HSPF模型能很好模拟东江流域年、月径流以及洪水期径流变化,博罗站的NASH系数均超过0.81,PBIAS低于10%,RSR低于0.45;所选取气候模式能很好的反映研究流域气象数据在年内分布情况。对未来气候和东江流域水资源量模拟结果表明:1 2020-2070年不同气候变化情景下东江流域降水及蒸发量在RCP2.6和RCP4.5情景下均呈上升趋势,而在RCP8.5情景下,东江流域蒸发量则呈现下降趋势;2未来东江流域多年月均径流量呈增加趋势;3未来东江流域不同频率下的洪水和枯水流量均呈不同程度的增长。相对于基准期,未来时期的洪水天数呈增长趋势,洪水灾害有加剧态势。     

CMIP5不同典型浓度情景下中国极端高温的时空变化

基于CMIP5 的5个模式逐日最高温度模拟数据,在RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5情景下,以年高温日、强危害性高温日、热浪日数及高温极值等4个极端高温要素为研究对象,通过多模式集合加权平均预估了未来2011年～2099年间近期(2011年～2040年)、中期(2041年～2070年)和远期(2071年～2099年)不同时段极端高温的时空变化,结果表明：1) 随着排放浓度的增高,4个高温要素值均呈增加趋势,RCP8.5情景下增加最为剧烈;与基期(1981年～2010年)比较,RCP8.5远期(2071年～2099年)高温日数、强危害性高温日数、热浪日数大多增加4～8倍,西北、黄淮海、东南、长江中下游等区域普遍出现了45℃以上高温极值;与基期比较,远期极端高温增加1.2～7.5℃;2) 对于各高温要素值,RCP2.6、RCP4.5中期增幅较大,而RCP6.0、RCP8.5远期增幅较大;3) 4种浓度情景下,各区域高温要素值增量变化差异较大,其中,高温日数、热浪日数在东南区增量最大,其余由大至小为依次为长江中下游区、黄淮海区、西北区、西南区、东北区;而强危害性高温日数、年高温极值则以长江中下游区增量最大,其余由高至低为西北区、黄淮海区、东南区、西南区和东北区.     

极端温度指数在中国地区基于ETCCDI指数新结果的CMIP5模式输出（英文）

使用新的数据集对由气候变化与监测指数专家团队(ETCCDI)定义的温度极端指数TX10p、TN10p、TX90p、TN90p、CSDI、WSDI的时空分布特点进行了研究.这6个指数都是基于百分位数的指数,通过半参数分位数回归的方法计算而得.我们在超出率序列中去除了自相关的影响,从而保证了计算分位数时的独立性条件.我们利用参与多模型比较计划第5阶段(CMIP5)的19种全球气候模型,在历史和3种典型浓度路径RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5模拟了6个指数的变化.根据新的结果,中国的高温事件在未来有持续上升趋势,而低温事件有减少趋势.到21世纪末,在RCP26、RCP4.5、RCP8.5情景下,TX90p、TN90p和WSDI会显著上升,而TX10p、TN10p和CSDI会下降.在中国,低温事件频率下降最大的区域是东北地区,而高温事件频率上升最显著的区域是华南和西南地区.     

湖北省1999-2008年生态足迹动态测度与分析

运用生态足迹的理论和模型,对湖北省1999-2008年的生态足迹、生态承载力和万元GDP生态足迹进行了时间序列测度.计算结果表明:在这10年里,湖北省人均生态足迹、人均生态承载力以及GDP持有量一直在增加,但人均生态足迹的增长趋势远大于人均生态承载力;万元GDP生态足迹则一直呈现下降趋势.总体来说,湖北省1999-20...     

基于三个维度的经济发展阶段分析——以湖北省为例

以改革开放30年湖北省经济发展实绩为基础,根据不同的区域经济发展阶段理论及划分指标,从人均GDP水平、经济增长阶段和经济结构演变三个维度,分析经济发展的阶段特征,判断湖北省经济发展所处的阶段,为科学制定湖北省未来发展战略与实现全省经济持续、稳定、协调发展提供依据.     

基于生态足迹模型的湖北省可持续发展定量研究

利用生态足迹评价模型,计算了湖北省1990—2012年的生态足迹和生态承载力,并通过灰色GM(1,1)预测模型预测了湖北省2013—2020年的生态足迹、生态承载力和万元GDP生态足迹.结果显示:①1990—1995年的人均生态足迹低于人均生态承载力,资源环境能够满足社会经济发展的需求;②2000—2012年的人均生态足迹均高于人均生态承载力,社会经济发展处于不可持续状态;③万元GDP消耗的生态足迹由3.92 hm2下降到0.49 hm2,资源利用效率显著提高.④对生态足迹的预测表明,短期内湖北省生态赤字继续存在,其经济社会的持续发展依然面临挑战.     

西江流域气候变化下未来时期降雨的时空变化

珠江流域是岭南地区最大的流域,西江流域为珠江的主要支流.西江流域未来时期年最大降雨与年均降雨的变化会影响未来时期的极端洪水与水资源短缺情况,但是相关研究较少.该研究基于国际多模型比较计划ISIMIP2b数据,对西江流域未来时期年最大降雨与年均降雨进行研究.研究发现,年最大与年均降雨在RCP 8.5与RCP 4.5场景下...     

基于BP神经网络的我国碳排放情景预测

碳排放预测有助于碳减排目标和碳减排路径的科学制定。借鉴STIRPAT模型的影响因素,选取人口、城镇化率、人均GDP、第三产业GDP比例、能源消耗强度、煤炭消费比例等6项因素为自变量,以1980-2009年的指标数据为训练样本,运用BP神经网络方法构建了我国碳排放预测模型,并对2010-2015年我国碳排放进行预测,结果表明我国“十二五”期间应适当降低GDP增速,促使碳排放目标的有效实现。     

基于线性回归的河南管“十二五”时期GDP预测

以河南省1978-2009年GDP指数(1952年为100)和人均GDP指数为基础,运用一元线性回归方法建模,对“十二五”期间GDP指数和人均GDP指数进行预测.结果显示,1978-2009年GDP指数和人均GDP指数的预测值与真实值基本相符,“十二五”期间GDP指数和人均GDP指数预测值也与经济发展趋势非常吻合.     

京津冀地区县域人均GDP的空间差异演化及其影响因素

基于GIS空间分析和地理加权回归模型等方法,研究1993—2013年京津冀地区县域人均GDP的空间分异特征及其影响因素,以期为促进县域经济发展的政策制定和路径设计提供依据。得到以下结论。1)京津冀地区县域人均GDP快速增长,县域间的差异扩大;县域人均GDP呈现显著的正向相关性,"高高集聚"和"低低集聚"的趋同性在增强。2)京津唐地区一直是京津冀地区经济发展的热点区域,河北省大部分县域的人均GDP处于较低水平,"涞源县–高阳县–武邑县–枣强县–邱县"经济冷点带逐渐形成;县域人均GDP呈现"东北–西南"的走向分布,并且整体上呈现强化趋势;经济发展重心以文安县为核心,呈现"先西南、后东北"的"V"形变动,东北方向的经济功能进一步强化。3)与OLS模型相比,地理加权回归模型的拟合效果明显改善。人均规模以上工业增加值、第三产业增加值比重、人均实际使用外资金额以及城镇化水平等显著促进了2013年京津冀地区的县域经济发展。     

马尾松分布格局对未来气候变化的响应

【目的】分析并预测未来气候变化对马尾松适宜分布范围,探讨影响马尾松潜在地理分布的主要气候因子,为马尾松潜在分布区种质资源管理和保护提供参考与指导。【方法】以中国数字植物标本馆记录的马尾松分布数据为基础,利用MaxEnt模型及地理信息系统ArcGIS 10.3软件探讨马尾松当前地理分布特征及其潜在分布区,并针对代表性浓度路径(RCP) 2.6及RCP 8.5两种气候情景下未来(2050年和2070年)马尾松适宜分布范围及主要气候因子进行分析。【结果】当前马尾松高适生区覆盖的地区主要分布于秦岭—淮河线以南。浙江、福建、江西、湖北西南部、湖南、重庆、四川东南部、贵州北部、广西中部、广东北部等地区为马尾松主要分布区,海南、云南及台湾等地为零星分布区。在未来气候情景下,马尾松适生区向我国北部地区迁移,包括河南西部、山东半岛、辽东半岛、河北东部、山西南部等地区,而在云南南部零星地区不会再有马尾松自然分布。在未来两种气候情景4个条件中,相同RCP情景下,不同年限各适生区之间的差异并不明显,变化趋势大致相同;但相同年限的不同RCP情景对应的各适生区面积变化存在明显区别,RCP 8.5的影响要高于RCP 2.6。影响马尾松地理分布的主导生物气候变量为年均降水量、最干月降水量及平均气温日较差,且降水较温度的影响更大。【结论】未来气候变化将导致马尾松分布范围进一步扩大,新增分布区主要集中于当前分布区北部。应以当前马尾松适生环境为基础,针对当地气候类型、土壤条件等环境因素合理建立保护区,以便马尾松能够顺利适应新环境。