中国近500年来的气候模拟与重建资料对比

介绍了利用全球海气耦合气候模式ECHO G进行的小冰期以来的长时间积分气候模拟试验,并与中国区域温度重建资料作对比。共做了2个模拟试验：控制试验和真实强迫试验。首先将模拟结果与器测资料作对比,验证该模式模拟中国气候的能力;然后将模拟结果与中国10个区域重建的500年温度序列进行比较分析。均值、方差及EOF分析表明,对于1550年至今的时段,除了东北、新疆、西南地区外,其它地区模拟与重建序列的相关性尚好,相关的置信度超过90％;而对于1760年以来的时期,除了华南、西北、西南地区外,其它地区二者较为一致,相关的置信度均超过90％,表明气候模式ECHO G能捕捉到中国大部分地区温度的趋势及低频变化特征,也说明上述强迫条件是近500年来气候变化的主要控制因子。然而模拟的温度距平的空间差异性比重建资料的小,对于年代际、年际等短时间尺度的温度变化模拟与重建结果的吻合度较差。误差来自于重建和模拟两个方面。在重建资料方面,需要提高代用资料的代表性、精确性和可靠性;在模拟方面,应提高各强迫条件序列的精确性,同时应引入更多的强迫因子,如下垫面植被及工业气溶胶等。这样从两方面努力,才能更深入地刻划和认识中国历史气候演变及其成因机制问题。     

近千年来中国区域降水模拟与重建资料的对比分析

依据中国区域27年GPCP降水观测再分析资料、500年旱涝等级资料及近千年冰芯、树轮、湖芯等降水代用资料,对全球海气耦合气候模式ECHO G近千年积分模拟降水进行时空变化的对比分析,检验模式对中国地区降水的模拟性能。结果表明模拟降水较好体现了中国区域降水年平均和季节平均的分布型态,并在年代际变化上与历史记录一致。中国西部模拟降水呈现出与重建资料一致的准200年的百年际周期及20～30年左右的年代际周期,并与湖泊盐度的高低时段对应较好。总体而言,模式成功再现了观测及代用资料所体现的中国区域近千年降水的主要时空变化特征。EOF分析结果进一步揭示了3个不同气候特征时期模拟降水存在不同的区域分异特点。     

近千年全球气候变化的长积分模拟试验

近千年全球气候变化的长积分模拟试验是全球气候模拟研究的新领域,它不仅将现代器测资料与过去代用指标序列进行了有机的衔接,而且对过去百年和年代际尺度的气候变化可进行动力学解释,探讨其主要控制因素及其导致的区域响应差异。由于这类长积分模拟对计算机技术和气候模式本身的要求较高,目前能进行这类研究的国家为数不多。重点介绍了德国马普气象研究所的全球海气耦合气候模式ECHO G,以及利用该模式进行的千年长积分模拟试验结果。首先,应用全球120年的器测资料对模拟结果进行了检验,论证了该模型较强的气候模拟能力;其次,根据全球地表2 m气温的千年模拟结果,揭示了中世纪暖期—小冰期—20世纪暖期三段式气候变化时段,然后讨论了中世纪暖期和小冰期鼎盛期全球及中国的温度分布特点;最后根据对各控制因子的拟合分析与比较,初步揭示了近千年来的温度变化主要受太阳有效辐射的变化控制,而温室气体含量的增加对100年来温度的快速上升起着主导作用。      

基于树轮宽度重建川西南137年秋冬季平均气温变化

在全球气候变暖背景下,青藏高原东南缘的川滇横断山高海拔地区秋冬季温度变化已经成为区域气候变化研究热点。为了更好地了解长时间尺度下秋冬季平均气温变化对树木生长的影响,本文运用泸沽湖地区丽江云杉(Picea likiangensis)树轮宽度资料,建立了标准年表。并基于气温与树轮宽度指数的关系,重建了过去137年来川西南地区的秋冬季平均气温波动历史。重建序列存在2个暖期(1911~1927 A.D.,1992~2015 A.D.)、1个冷期(1939~1991 A.D.)。与其他树轮序列、沉积记录及历史记录的比较和空间相关分析,显示重建结果可靠,且具有区域代表性。集合经验模态(EEMD)分解得到2 a、19 a和54 a的周期控制序列冷暖波动。厄尔尼诺-南方涛动(ENSO),太阳黑子,太平洋年代际涛动(PDO)和北大西洋涛动(NAO)可能是以上周期的驱动因子.     

千百年尺度气候快速变化及其数值模拟研究进展

千百年尺度全球气候快速变化是古气候研究中的一个重要内容。研究发现，末次冰期和全新世都存在着千年、百年尺度的快速气候变化，其变化幅度可以达到典型的地质变化或天文因子所造成的冰期/间冰期的气候振荡幅度，同时这些古气候事件具有全球性。对冰期和全新世气候变化的数值模拟揭示了气候系统对地球轨道参数变化的响应以及海洋、植被、冰盖、温室气体等反馈因子的重要性,其中大洋温盐环流对北大西洋淡水注入的敏感性与末次冰期和全新世气候快速变化密切相联。利用中等复杂程度的气候模式（EMIC）CLIMBER 2模拟了末次冰期典型时段（60~20 ka BP）D/O和Heinrich事件以及东亚气候的响应过程。模拟研究揭示了全新世青藏高原冰雪环境对亚洲—非洲季风气候的显著影响。今后的古气候模拟研究将在改进模式分辨率、结合古气候代用资料确定更加符合历史时期边界条件以进一步改善气候模式的基础上,更加注重气候突变机制的研究以及加强全球变化背景下的区域气候的长期变化研究。     

近千年来中国气温模拟与重建资料的对比分析

依据伞球海气耦合气候模式ECHO-G近千年积分模拟结果,通过对中国气温模拟序列与重建资料进行对比分析,以验证模式对中国地区气温变化的模拟能力.结果表明模拟结果与重建资料都明显体现出了11世纪至14世纪的中世纪暖期、15世纪至19世纪的小冰期及20世纪的现代暖期3个气候特征时期,并且二者在冷暖时期的转换时间上也较吻合,模...     

青藏高原表土孢粉定量重建的气候参数探讨

孢粉在古环境研究中具有重要价值,尤其是在重建古气候方面,既可以定性地恢复过去的植被类型变化,也能定量地重建气候变化规律,是古气候研究中最常用、较可靠和较成熟的环境代用指标。现代类比法是探讨表土孢粉与气候定量关系的方法之一,适用性较为广泛。本文利用青藏高原及其毗邻地区495个现代表土样点的孢粉谱,及现代气象站点器测资料,采用现代类比法得到气候参数的模拟值,并分析模拟值与气候参数观测值之间的关系。结果表明:相关性最高的气候因子是年均降水(r=0.894),其次为年均相对湿度(r=0.863)和年均蒸发量(r=0.801),最低的是干燥度(r=0.18)。因此在重建古气候时降水的可信度较高,相对湿度和蒸发量也具有一定的可信度。并选用相关性较好的年均降水指标,分析其与11个孢粉类型之间的相关性,然后将相关性较高的孢粉组合与降水之间建立孢粉-气候函数模型,用以重建该地区过去气候变化。     

历史文献中的气象记录与气候变化定量重建方法

历史文献记载是研究古气候变化的主要代用证据之一,对于定量重建过去数千年的气候变化序列具有独特价值.本文分析了中国历史文献中气象记录的特点及主要内容,重点梳理了利用各类记录定量重建气候变化序列的基本方法,并列举了通过多源记载集成、多时段记录衔接重建过去2000年中国东中部地区温度与干湿变化序列的校准案例;旨在为客观提取气候变化信息、获取高信度的气候变化数据和进一步发展利用文献记载定量重建气候变化序列的方法提供参考依据.主要认识是:1)历史文献中的气象记录主要有4类:天气、气象灾害、物候与区域气候特征及其影响记载;定量重建气候序列的基本方法有:回归分析、物理模型、分等定级、频次统计、类比分析等,但各类记录的来源、格式、连续性、详略与定量化程度不一,导致利用各类记录定量重建气候变化序列的方法也各不相同.2)对根据多源记载或不同方法反演的代用记录进行集成,利用回归分析、方差匹配、记录影响趋势剔除等校准技术,加强多源数据的相互插补方法研究,可解决古代气象记录的漏、缺记问题,是重建连续气候变化序列的主要途径.     

中亚黄土沉积与西风区末次冰期快速气候变化

气候快速变化过程与机制一直是古气候研究的热点科学问题,随着不同地区高分辨率地质记录的增多,年代学方法的改进,此类快速气候变化事件的区域差异性日益突出,对比和认识这些区域之间的变化细节,有助于认识快速气候变化的规律和驱动机制。文章以中亚黄土为主要研究对象,根据黄土沉积特征与现代气候特征,将中亚黄土分为西部、北部和东部3个亚区,在总结中亚西风区黄土古气候研究进展的基础上,回顾了近年来中亚地区末次冰期西风区气候突变事件研究现状与问题,初步探讨了在亚轨道尺度上末次冰期快速气候变化发生过程和机制。结果表明,粒度、矿物学、地球化学等指标均指示中亚这3个黄土亚区末次冰期确实存在千年尺度的快速气候波动信号,但在年代和变率上存在区域差异,这种差异除了缺乏精确的年代学控制外,还与区域水热组合和区域地形结构有关。这些冷暖的快速气候变化与北大西洋高纬地区冰盖收缩扩张、西伯利亚高压强度和范围的变化导致风动力变化和西风带南北迁移有关。今后需进一步加强高分辨率年代序列的建立,进一步遴选中亚黄土中有效的、能够独立反映风力强度、源区信息、古温度、古降水等代用指标,并结合古气候模拟试验研究其驱动机制。     

青海共和盆地达连海湖泊流域表土花粉-气候响应面分析

孢粉分析是研究过去全球变化的一种重要方法,而研究花粉与现代气候之间的相互关系是古气候定量重建研究中的前沿课题。要预测未来气候的中长期变化,必须从花粉记录中定量提取古气候信息,建立的多种孢粉-气候数学模型必须经过不同边界条件下的古气候数据检验校正才能应用到实际当中。花粉-气候响应面方法是考虑了花粉与气候间的非线形关系上,提出的将现代花粉丰度在地理空间的分布转换为气候空间的分布,并以提供定量的古气候数据,已被广泛应用于COHMAP等各种重要古气候研究项目。本文就是利用该方法,以青藏高原东北部共和盆地达连海湖泊流域54个表土样品中的花粉丰度及采样点的气候参数为基础数据,通过主成分分析选择了特征值高且指示意义明显的4种花粉类型,对其丰度与7月平均温度及年平均降水量两个气候参数进行多项式回归分析,其结果显示模型对数据拟合较好,为定量重建该区古气候变化提出了较为准确的数量指标。     

地铁施工引发地面沉降的BP神经网络预测分析

针对沈阳地铁一号线重工街站至启工街站区间隧道开挖引发地面沉降变形的问题,利用现场实测的地表沉降变形数据建立BP神经网络模型,并进行网络训练与预测。预测结果表明,时间序列神经网络模型能够很好地表达地面沉降监测数据序列间的非线性关系。利用BP神经网络建立的预测模型,所得预测值与实测值拟合很好,是预测地铁施工引发地面沉降变形的一种有效方法,能为沈阳地铁隧道的设计及施工提供科学合理的依据。     

Reservoir operation using system dynamics under climate change impacts: a case study of Yamchi reservoir,Iran

This paper proposes a decision support system for Yamchi reservoir operation in semi-arid region of Iran. The paper consists of the following steps: Firstly, the potential impacts of climate change on the streamflow are predicted. The study then presents the projections of future changes in temperature and precipitation under A2 scenario using the LARS-WG downscaling model and under RCP2.6, RCP4.5, and RCP8.5 using the statistical downscaling model (SDSM) in the northwestern of Iran. To do so, a general circulation model of HadCM3 is downscaled by using the LARS-WG model. As a result, the average temperature, for the horizon 2030 (2011–2030), will increase by 0.77 °C and precipitation will decrease by 11 mm. Secondly, the downscaled variables are used as input to the artificial neural network to investigate the possible impact of climate change on the runoffs. Thirdly, the system dynamics model is employed to model different scenarios for reservoir operation using the Vensim software. System dynamics is an effective approach for understanding the behavior of complex systems. Simulation results demonstrate that the water shortage in different sectors (including agriculture, domestic, industry, and environmental users) will be enormously increased in the case of business-as-usual strategy. In this research, by providing innovative management strategies, including deficit irrigation, the vulnerability of reservoir operation is reduced. The methodology is evaluated by using different modeling tests which then motivates using the methodology for other arid/semi-arid regions.     

Multi-temporal scale modeling on climatic-hydrological processes in data-scarce mountain basins of Northwest China

Previous studies showed that the climatic processes drive the streamflow of the inland river in Northwest China. However, it is difficult to quantitatively assess the climatic-hydrological processes in the ungauged mountainous basins because of the scarce data. This research developed an integrated approach for multi-temporal scale modeling the climatic-hydrological processes in data-scarce mountain basins of Northwest China by combining downscaling method (DM), backpropagation artificial neural network (BPANN), and wavelet regression (WR). To validate the approach, we also simulated the climatic-hydrological processes at different temporal scales in a typical data-scarce mountain basin, the Kaidu River Basin in Northwest China. The main results are as follows: (i) the streamflow is related with regional climatic change as well as atmosphere-ocean variability, (ii) the BPANN model well simulated the nonlinear relationship between the streamflow and temperature and precipitation at the monthly temporal scale, and (iii) although the annual runoff (AR) appears to have fluctuations, there are significant correlations among AR, annual average temperature (AAT), annual precipitation (AP), and oscillation indices, which can be simulated by equations of WR at different temporal scales of years.     

基于BP神经网络的深埋隧洞地应力预测研究

深部地应力的测量一直是工程界难题之一。由于研究手段和测试技术的限制, 深部地应力很难测到, 或者部分数据不理想。本文将BP神经网络方法引入地应力场研究, 选取深度、岩芯密度(天然密度)、岩芯弹模、岩芯的三轴抗压强度(10MPa围压)、岩芯的声发射地应力测值、岩芯裂隙率6个参数作为地应力预测研究的主要指标, 在此模型的基础上对秦岭深埋隧洞地应力测量数据进行了拟合分析, 并对深部的地应力做了预测。结果表明用BP神经网络模型进行深埋隧洞地应力大小的预测是可行的。      

基于GF-2影像的离子吸附型稀土矿含量推断方法

寻找离子吸附型稀土矿床对保障我国关键矿产资源具有重要作用。综合利用广西崇左六汤矿区的基础地质、地球化学勘探、高分辨率遥感影像等多源地学数据,以已知矿床分布特征为约束,基于多项式回归及BP神经网络对该区进行建模,以决定系数R2及均方根误差（RMSE）为模型评价指标,对研究区离子吸附型稀土矿含量进行预测。研究结果表明,多项式回归模型检验R2=0.54,BP神经网络模型检验R2=0.64,剔除数据中高离群值后模型精度显著上升,多项式回归模型精度较好,但预测效果图与实测效果图差异较大。综上,数据中离群值的存在对模型的影响较大,模型拟合的好坏并非判断模型好坏的唯一标准,BP神经网络模型能较好预测研究区离子吸附型稀土矿含量。     

北京市生活垃圾产生量预测方法的比较分析

依据北京市1991~2006年的生活垃圾产生量及其相关影响因子,运用多元线性回归法、灰色模型、BP神经网络3种预测模型进行了模拟,并预测了北京市2007年和2010年的垃圾产生量,通过绝对百分误差(MAPE)等指标比较了预测精确度。结果表明,BP神经网络综合考虑了各种因素的影响,较前两者的拟合和预测精度高。     

围岩力学参数反演的GSA-BP神经网络模型及应用

针对遗传算法（GA）存在早熟现象和局部寻优能力较差等缺陷,引入具有很强局部搜索能力的模拟退火算法（SA）,组成改进的遗传模拟退火算法（GSA）提高优化问题的能力和求解质量。针对BP神经网络容易陷入局部最小和收敛速度慢等方面的不足,应用改进的遗传模拟退火算法搜索BP神经网络的最优权值和阀值,提高BP神经网络的预测精度,建立了围岩力学参数反分析的GSA-BP神经网络模型。将该模型应用于乌东德水电站右岸地下厂房围岩力学参数的反演分析中,根据监测围岩变形数据反演围岩力学参数,反演所得参数应用到正计算分析中,得出的计算位移与实测值吻合较好,说明该方法的有效性和应用于该工程的可行性。     

应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水

统计降尺度方法广泛应用于弥补大气环流模式(GCM)模拟区域气候变化能力较弱的不足。利用1960~2009年的NCEP/NCAR再分析资料和江淮流域52个站点降水观测资料,通过敏感性分析,针对4个季节分别选择10个大尺度预测因子,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立了江淮流域降水统计降尺度模型。检验结果表明,该模型获取的江淮流域降水的偏差显著减小,能够描述降水在月、年尺度的变化,适用于HadCM3输出的大尺度气候场,具有预测未来降水变化的能力。将统计降尺度模型应用于HadCM3在A2情景下输出的2020~2099年大尺度预测因子,分3个时段:2020~2039年,2050~2069年和2080~2099年,从年和季节两个时间尺度分析江淮流域未来降水变化。结果表明,相对1960~1999年,未来3个时段的降水有小幅增加,其中2080~2099年增幅最大,为3.6 mm;在未来3个时段的不同季节,降水变化呈现出不同特征。     

空间尺度转换与跨尺度信息链接:区域生态水文模拟研究空间尺度转换方法综述

空间尺度转换是近年来区域生态水文研究领域的一个基本研究问题。其需要主要是源于模型的输入数据与所能提供的数据空间尺度不一致以及模型所代表的地表过程空间尺度与所观测的地表过程空间尺度不吻合。综述了目前区域生态水文模拟研究中常用的空间尺度转换研究方法,包括向上尺度转换和向下尺度转换。详细论述了2种向下尺度转换方法: 统计学经验模型和动态模型。前者是通过将GCM大尺度数据与长期的历史观测数据比较从而建立统计学相关模型, 然后利用这个统计学经验模型进行向下的空间尺度转换. 然而动态模型并不直接对GCM数据进行向下尺度的转换,而是对与GCM进行动态耦合的区域气候模型(RCM) 的输出数据进行空间尺度转换. 通常后者所获得的数据精度要比前者高,但是一个主要缺点就是并不是全球所有的研究区域都有对应的RCM。还详细论述了2种向上尺度转换方法: 统计学经验模型和斑块模型。前者是建立一个能代表小尺度信息在大尺度上分布的密度分布概率函数, 然后利用这个函数在所需的大尺度上进行积分而求得大尺度所需的信息。而后者是根据相似性最大化原则将大尺度划分为若干个可操作的小尺度斑块,然后将计算的每个小尺度斑块的信息平均化得到大尺度所需的信息。通常在计算这种斑块化的小尺度信息的时候,对每个小尺度也会采用统计学经验模型来计算代表整个斑块小尺度的信息。建议用斑块模型与统计学经验模型相集合的方法来实现向上的空间尺度转换     

不同方法在感潮河段ADCP在线测流系统中应用的比较分析

在水力因素多变的长江下游感潮河段建立ADCP在线测流系统实时采集指标流速,可选用合适的方法推求断面平均流速,从而实现流量的实时报汛和整编。多元线性回归分析和BP神经网络具有原理明晰、实现便捷等特点,为比较以上两种方法在断面平均流速计算中的优劣,以南京水文实验站2014年以来实测数据为例,分析不同情况下两种模型的拟合精度和预测精度。结果表明,两种模型均具有较好的有效性、精确性和稳定性,且拟合精度与模型选用的监测指标有关;对于只采用单一指标流速而言,BP神经网络模型的结果明显优于多元线性回归模型。同时,两种模型都能较好的预测断面平均流速,其中BP神经网络适应更好。