Climatic significance of n-alkanes and their compound-specific δD values from lake surface sediments on the Southwestern Tibetan Plateau

The content and hydrogen isotope ratios of n-alkanes extracted from recent lake surface sediments sampled from nine lakes in three different climate zones on the Southwestern Tibetan Plateau were analyzed. Values were compared with n-alkanes in plants from lake drain- ages, and δD values of meteoric water, lake water, and mean annual precipitation. The results showed that n-C23 was predominantly derived from aquatic plants, and n-C27- n-C33 from terrestrial higher plants. The average carbon chain length of n-C27-n-C33 （ACL27-33） was positively correlated with the mean annual precipitation. δD values of the long-chain n-alkanes n-C29 and n-C31 of terrestrial origin （varying between -214‰ and -169 ‰, and-226 ‰ and -185 ‰, respectively） were inversely correlated with mean annual precipitation; but in accordance with the average annual variations in δD （OIPC）, δD values of n-C31 were strongly related to the δD values of growing season meteoric water （R2 = 0.74）. The large difference between δD values of n-C23 of aquatic origin and n-C31 （an average of about 27 ‰） demonstrates the enrichment of the lake water δD compared to precipitation, caused by strong evaporation in the semiarid-arid areas of the southwestern Tibetan Plateau. Average value of εn-c25- 31/p （-95 ‰） is evidently higher than the value observed in European wet regions （-128 ‰）; besides, εn-C31 （about -116 ‰） is constant along the study transect （SD = 9）, which indicates that n-C31 is a useful proxy for the environment.     

武汉市近50年来气温变化研究

气温是气候变化的重要指标之一,气温的变化也反映出气候的变化.本文选取近50年的年、季、月平均气温,利用一元线性回归方程、趋势分析、累计距平法、信噪比法、移动T检验法等方法对武汉市气温变化特征进行分析.发现：(1)武汉市近50年气温呈上升趋势,且上升趋势显著;(2)在20世纪70年代到21世纪00年代这4个年代中90年代增温最快,四季中春季增温最为显著;(3)3种方法同时检测出在20世纪90年代中后期一次的较强的增温突变,信噪比法、移动T检验法均指出该突变主要由冬春两季的增温突变所引起的;(4)累积距平法还揭示出武汉市的年平均气温近年有降温突变的可能.     

基于DEM的广东省平均气温空间插值Ⅱ——研究结果

以广东省为研究区域,利用广东省及周边的60个气象站点多年月平均气温数据,根据气温垂直递减规律引人数字高程模型对气温的空间插值结果进行修正。结果表明。基于数字高程模型的插值修正方法可以提高气温空间插值的精度．其中Spline方法的平均绝对误差由0．49降到了0．32．均方根误差由0．57降到了0．36;反距离权重法法的平均绝对误差由0．47降到了0．31．均方根误差由0．56降到了0．35;OK方法的平均绝对误差由0．48降到了0．33,均方根误差由0．58降到了0．38。在6种插值方法中,考虑了数字高程模型影响的反距离权重法误差最小．用于广东省气温的空间插值效果最好。     

岷县高寒阴湿地区人工模拟飞播造林试验

1、试验内容及调查方法 飞播试验区位于岷县西北部湾山、背后山青年林,海拨高度为2400—2700m,坡度在0～23°之间,年平均气温3．6℃。年降水量552mm．属高寒阴湿气候区。土壤多为黄绵土,植被保存较好的地段为褐色森林土,土层厚度在100cm以上,pH值7．2～7．6,飞播作业区除少量在荒山弃耕地内．     

深圳市雨岛效应分析

采用长序列、高分辨率的降水、气温和不透水面数据,选取13种极端气候指标,基于Mann-Kendall（M-K）/Sen氏坡度检验、Pettitt检验和Pearson相关分析法,综合分析了1979—2017年深圳市城市化对气温和降水的影响,揭示其雨岛效应．结果表明:深圳市不透水面积由1985年的58.24 km2（占比2.92%）增加到2017年的932.4 km2（占比46.68%）,城市化发展主要集中在西部城区;城市化对气温有较为显著的影响,西部城区的气温指标相对于东部郊区增加显著,且与不透水面呈现正相关关系;深圳市表现出一定程度的雨岛效应,场次降水次数呈现降水时间<9 h增多、>10 h减少的趋势,场次降水强度呈现增强的趋势;西部城区的降水指标相对于东部郊区均呈增加趋势,与不透水面呈现较为显著的正相关关系,且深圳市降水中心有向西部城区转移的趋势．      

气温变化时间序列的复杂性分析

给出了离散时间序列多重分形除趋势涨落分析方法和霍尔德指数的计算方法,并用它们研究了气温时间序列.通过分析气温时间序列,发现气温时间序列具有多重分形性的复杂特征.最后,说明气温时间序列的变化对其霍尔德指数的影响及其重要意义.     

气候变化对黑土有机碳库影响的模拟研究

以黑龙江海伦为研究地点，利用CENTURY模型模拟了自然状态下的黑土在1953～2000年实际气象条件及以此为基础的9种气候变化情景下的土壤有机碳(0～20cm)。模拟结果表明，自然状态下的黑土在48年间实际气象条件下，土壤有机碳含量产生了波动；不同气候变化情景的模拟结果表明，温度升高或降水量的减少能够降低土壤有机碳含量，相反则有利于其升高，其中气温是影响黑土有机碳变化的主要气候因素。当气温升高2℃时，无论降水量不变、减少或增加20％，都能导致土壤有机碳含量下降。温度升高且降水量减少模式下的土壤有机碳含量最低，温度降低且降水量增加模式下的土壤有机碳含量最高。     

大湄公河次区域植被覆盖时空变化特征及其与气象因子的关系

【目的】分析大湄公河次区域植被覆盖的时空分布变化规律及其与气象因子之间的关系,为全球变暖环境下大湄公河次区域植被保护及生态环境修复提供理论依据。【方法】以大湄公河次区域为研究区,使用MOD13Q1-NDVI数据,借助Google Earth Engine(GEE)平台反演区域2005—2019年植被覆盖,采用线性回归分析、马尔科夫模型等分析区域植被覆盖的时空分布规律,并利用偏相关分析法探究植被覆盖与气象因子之间的关系。【结果】大湄公河次区域高植被覆盖的面积占总面积的61.9%,空间上呈现北低南高、东高西低的特点;2005—2016年,区域植被以改善为主,主要是中高植被向高植被类型转化;2016—2019年,区域植被发生明显退化,以高覆盖植被类型退化为主;15年来,呈改善趋势的面积占总面积12.7%,呈退化趋势的面积占总面积3.0%,基于Hurst指数分析发现,区域植被未来显著改善面积大于显著退化,南部地区未来会发生退化;年际变化趋势上,归一化植被指数(NDVI)与气温呈显著正相关,相关系数为0.61,与降水相关性较弱;空间上,区域植被NDVI变化受到气温和降水影响,北部与降水显著负相关,南部与气温显著负相关。【结论】大湄公河次区域植被覆盖整体较好,改善趋势大于退化趋势。综合来看,大湄公河次区域植被变化与气温和降水有一定关系,尤其是北部和南部。     

城市化对西青气象要素影响分析

基于西青地区2018—2022年街镇气象站逐时观测数据,对比分析了城市化对西青气象要素的影响。结果表明,城市化使得西青城镇气温高于乡村,冬季温差最大,在最低气温极值方面,城乡差异更为明显。日内气温差异在夜间更为显著,但最低气温差值仅在后半夜明显。降水城乡间无显著区别。风速上城镇弱于乡村,其中平均风速及其差异均在春季最大,大风极值城乡差异则在夏季更明显。城乡平均风速及极大风速均存在日变化,城乡差异在午间最为显著。