陕北黄土高原红枣种植区水热资源变化及未来趋势预测

为了揭示陕北黄土高原红枣种植区水热资源变化特征,给当地红枣产业适应气候变化提供科学依据,利用陕北黄土高原红枣种植区8个气象站1971-2019年的气温、降水资料,及中等(RCP4.5)和高等(RCP8.5)排放气候情景下2021-2050年的气候变化预估数据,采用线性倾向估计、M-K检验、Morlet小波分析方法对气温、降水变化特征进行分析。结果显示:近49 a,红枣种植区年和生长季平均气温呈显著上升趋势,分别在1991年和1993年发生突变,存在44 a的周期变化。年和生长季降水量呈不显著增加趋势,存在31 a左右的周期变化,未发生突变。2021-2050年,RCP4.5、RCP8.5两种情景模式下,年和生长季平均气温呈上升趋势,RCP8.5排放情景下升温更显著,年平均气温在2027年发生了突变。两种排放情景下,年和生长季平均气温存在31 a左右的周期变化。年和生长季降水量在RCP4.5排放情景下呈不显著减少趋势,在RCP8.5排放情景下呈不显著增加趋势;降水量没有发生突变现象。RCP4.5情景下,年和生长季降水存在23~31 a周期变化;RCP8.5情景下存在7 a的变化周期。陕北红枣种植区应积极适应气候变化,调整种植布局,选择适宜的红枣品种,促进陕北红枣产业可持续健康发展。     

RCPs情景下未来青海高原气候变化趋势预估

利用 CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)耦合模式结果对 RCPs(Representative Concentration Pathways)情景下的青海高原气温、降水变化趋势及极端气候事件2011-2100年演变特征进行了预估。结果表明:在21世纪,青海高原年平均气温显著升高,RCP2.6、RCP4.5 和 RCP8.5排放情景下增温速率分别为0.06 ℃/10a、0.24 ℃/10a和0.61 ℃/10a。年降水量将明显增加,幅度1.4～7.0 mm/10a。青海高原21世纪与气温、降水有关的事件都有趋于极端化的趋势,极端冷指标下降,极端暖指标均明显上升。极端降水频次增加,强度加重,且变化幅度与排放强度成正比。     

1950—2014年印度粮食单产对气候变化的响应

利用1950—2014年印度粮食单产统计资料及气候变化资料,从实证的角度,定量分析了小麦、水稻单产对气候的年际变化和年代内趋势性变化的响应。结果表明：1）年际变化方面,粮食单产与降水量和雨日数呈显著正相关,与温度和潜在蒸发量呈显著负相关,其中小麦单产与四者的相关系数分别为0.35（P＜0.01）、0.24（P＜0.10）、-0.32（P＜0.05）和-0.41（P＜0.001）,水稻的相关系数分别为0.32（P＜0.05）、0.32（P＜0.05）、-0.26（P＜0.05）和-0.33（P＜0.01）。这表明,高温、少雨导致的水分胁迫不利于粮食增产。2）在年代内趋势性变化方面,1996—2005年印度气候呈现暖、干化趋势,全国平均粮食单产呈下降趋势;从变化速率的空间分异看,单产下降速率与暖、干化速率的空间分异规律基本吻合,单产快（慢）速下降区域与降水量快（慢）速减少、潜在蒸发量快（慢）速增加区域基本一致。水稻和小麦单产变化速率与降水量变化速率的空间分异均呈正相关,与潜在蒸发量变化速率的空间分异均呈负相关。由此表明,降水减少和温度升高导致的水分胁迫是印度粮食单产时空变化的主要气象成因。     

CMIP5全球气候模式对华北平原气候的模拟和预估

以气候变暖为主要特征的全球气候变化对自然环境和农业生产有重要影响,准确预估未来不同气候情景下的气候变化能为应对其带来的负面影响提供必要的数据基础和科学依据。该文通过统计降尺度方法对CMIP5中33个全球气候模式(GCM)的未来气候情景数据进行时空降尺度处理,得到逐日站点数据,并基于多模式集合预估华北平原在两个典型气候情景(RCP4.5和RCP8.5)下未来气候变化的时空特征。结果表明:在时间变化上,2040年后温度在情景RCP8.5下的增幅远高于情景RCP4.5,至21世纪末增幅达到最高;太阳总辐射量变化趋势呈现明显的"减少—增加—稳定"特征;未来降雨量呈微弱上升趋势。在空间变化上,东部和西南部地区未来最高温度增幅最高,最低温度增幅呈现自西南向东北递增的空间格局;太阳辐射增幅表现为明显的"北低南高",而降雨增幅自西北向东南递减。2040s(2031-2060)阶段各主要气候因子(温度、太阳辐射和降雨)增幅较小,而2080s(2071-2100)阶段增幅加大;不同气候情景下各气候因子增幅差异较大,温度和降雨在情景RCP8.5下的增幅明显高于RCP4.5,而太阳辐射在情景RCP4.5下的增幅高于RCP8.5。     

一种基于频率的GCM日降水偏差校正方法改进及其在长江流域的应用

对全球气候模式（GCM）数据进行偏差校正是气候影响评估的前提和基础。通过在等比分布映射（ERCDFm）校正法中引入对降水频率的校正,增补了降水日数偏少情况下的小雨日数,保留了降水频率的长期变化信号,提高降水日数及总降水量的模拟效果。以长江流域1961—2005年的格点化日降水资料作为观测数据,对5个GCM模式历史期以及RCP4.5情景下未来日降水进行校正。结果表明：改进后的ERCDFm校正方法明显改善了降水频率及降水量的模拟。降水频率与年降水量的RMSE分别较改进前降低了83%和58%,偏差值小于50 mm/a的格点占比由改进前31%提高至49%,解决了由于降水频率模拟偏低导致的降水量低估。校正后的预估结果表明：RCP4.5情景下,相对于1986—2005年,2030—2050年长江流域降水呈增加趋势（平均增幅为6.1%）,春、夏、秋、冬各季节降水量的平均增幅为8.2%、6.4%、4.7%和0.7%。     

中国生态过渡带分布的空间识别及情景模拟

在全球变化及其生态环境效应研究中,如何对生态过渡带的空间分布格局及变化情景进行空间定量识别和模拟分析,对揭示气候变化和人类活动对全球变化的响应及反馈具有指示性意义。在对HLZ模型进行修正和拓展的基础上,建立了生态过渡带类型的空间识别方法。并基于1981—2010年的全国782个气候观测站点数据,在实现全国生态过渡带类型及分布的空间识别基础上,结合3种气候情景数据CMIP5 RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5,实现了T0（1981—2010年）、T1（2011—2040年）、T2（2041—2070年）和T3（2071—2100年）4个时段内全国生态过渡带的空间分布格局及其未来情景模拟。另外,引入平均中心空间分析模型,对全国生态过渡带平均中心的时空偏移趋势进行了定量分析。结果显示：在T0~T3时段内,全国共出现41种生态过渡带类型,约占全国陆地面积的18%;冷温带草原/湿润森林与暖温带干旱森林过渡带（564238.5 km²）、冷温带湿润森林与暖温带干旱/湿润森林过渡带（566549.75 m²）、北方湿润/潮湿森林与冷温带湿润森林过渡带（525750.25 km²）是最主要的3种生态过渡带类型。面积占到全国生态过渡带总面积的35%;2010—2100年期间的冷温带荒漠灌丛与暖温带荒漠灌丛/有刺草原过渡带的增加速度最快,在3种情景RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5下,其面积将分别增加3604.2 km²/10a、10063.1 km²/10a和17242 km²/10a;寒冷型生态过渡带类型总体上呈向暖湿型过渡带类型增加的趋势;北方潮湿森林与冷温带湿润/潮湿森林过渡带的平均中心偏移幅度最大,在4个时段内整体向东北方向偏移,其偏移幅度将超过150 km。另外,随着气温的逐渐上升和降水量的增加,中国北方的生态过渡带整体呈向北偏移趋势,南方生态过渡带则逐渐减少且平均中心呈现逐渐向高海拔地区退缩的趋势,气候变化对青藏高原区生态过渡带时空格局的影响日益显著。     

未来气候情景下中国植被净初级生产力稳定性及气候影响

中国陆地生态系统在全球碳循环中发挥着重要作用,植被净初级生产力(NPP)是重要碳循环分量。但对中国植被NPP未来变化趋势、稳定性及应对气候变化机制的研究尚少见报道。本文应用前期发展的生态系统过程模型CEVSA-RS,分别模拟了RCP4.5和RCP8.5气候情景下2006—2099年中国植被NPP,利用分段线性回归分析NPP年际变化转折点,采用滑动窗口法分析NPP稳定性的变化及气温和降水的影响。结果表明：(1)中国植被NPP在RCP4.5和RCP8.5气候情景下的总量分别为4.41 Pg C a^-1和4.40 Pg C a^-1,季风区分别贡献了总量的72.8%和73.4%。(2)两种情景下NPP年际变化均为先增后减,转折点分别为2062年和2055年;转折年份之前NPP分别以5.3 g C m-210a^-1、6.5 g Cm-210a^-1显著增加,后以前期的4.28倍和2.57倍速率下降。(3)两种气候情景下滑动窗口计算的NPP稳定性分别以-2.9%10a^-1和-4.3%10a<...     

全球变化下中国南海诸岛珊瑚礁热压力临时避难所研究

选取第五次耦合模式比较计划（CMIP5）模式中较适宜于南海海表面温度（SST）模拟的加拿大地球系统模式(CanESM2),并获取其在IPCC RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下模拟的2006-2100年南海SST数据。基于南海诸岛珊瑚礁和线性回归方法分析了RCPs情景下的珊瑚礁区夏季SST上升趋势,并基于热周指数(DHW, Degree Heating Weeks)及年白化时间指数分析了RCPs情景下的南海诸岛珊瑚礁热压力临时避难所,主要得出以下结论：① RCPs情景下,明显变暖的珊瑚礁海域均为南沙群岛;② 年白化时间不晚于全球珊瑚礁平均年白化时间的珊瑚礁像元占南海诸岛总珊瑚礁像元的比例,在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下分别为17%、29%和42%,均分布在南沙群岛;③ RCPs情景下,较高纬度的西沙群岛、中沙群岛和南沙群岛北部为未来南海诸岛珊瑚礁热压力临时避难所。     

基于HASM方法对气候模式气温降水的降尺度研究——以黑河流域为例

基于空间平稳性分析,引入地理因素结合回归分析及高精度曲面建模方法（HASM）对黑河流域多年平均气温、降水给出了降尺度模拟。基于过去器测资料的验证,提出了CMIP5模式资料的合理降尺度方法。比较了降尺度结果与站点实测值的差异,同时比较了所给出的方法与经典插值方法的模拟精度。最后,基于历史时期T₁（1976—2005年）的降尺度方法结合RCP2.6、RCP4.5及RCP8.5不同情景下未来时段T₂（2011—2040年）、T₃（2041—2070年）、T₄（2071—2100年） CMIP5模式结果,对降尺度方法进行了修正,给出了未来时段气温的降尺度模拟公式,并基于此对上述3种情景下多年平均气温的CMIP5模拟结果进行了降尺度模拟。结果表明：本文所提出的降尺度方法模拟结果与站点观测值具有较好的相关性,且精度高于其他经典插值方法。对未来时段的模拟结果表明,升温最快的是RCP8.5情景,在2071—2100年,除祁连山地区外,大部分地区年平均气温大于10℃。     

中国粮食生产的综合影响因素分析

采用模型模拟的方式, 根据中国社会发展规划, 将未来社会经济发展情景与区域气候模型、水资源模型和作物模型相连接, 综合评估和分析未来中国的粮食生产状况, 以期为宏观决策提供科学参考。结果表明, ①气候变化将影响未来三大作物单产, 如果不考虑 CO₂ 肥效作用, 未来雨养作物单产将受到更大冲击; 当灌溉条件保障后, 水稻受到冲击更大, 单产降低最多, 尤其是 A2 情景。如果考虑 CO₂ 肥效作用, 未来玉米平均单产变化不大, 小麦单产明显增加, 尤其是雨养小麦, 水稻单产也有所增加。②未来气候变化、水资源、社会经济发展将影响中国三大作物的需水量和农业供水量, 导致水稻、灌溉玉米和小麦的播种面积下降, 而雨养小麦和玉米的播种面积上升。③未来气候变化、 CO₂ 肥效、水资源和土地利用变化对粮食生产的影响较为复杂, 依情景和时段的不同而不同。农业可用水资源对粮食总产的影响最不利, 致使三大作物粮食总产量明显降低, 成为未来粮食生产的主要限制因素, 尤其是水稻生产; 土地利用对总产的负面影响最小; 气候变化和 CO₂ 的相互作用可使总量少许增加。未来各情景下水稻受到冲击最大, 而小麦和玉米则表现为不同程度的增产。     

气候变化对海河流域主要作物物候和产量影响

基于海河流域30 个气象站点1960-2009年的实测资料,分析该流域1960年以来农业气象指标的变化趋势,并利用VIP模型模拟分析大气CO₂浓度增加、温度、降雨和日照时数变化对作物产量的影响。结果显示：冬季温度的显著上升使冬小麦种植北界在50年间向北移动大约70 km;在品种和灌溉条件不变的前提下,小麦产量平均每10年上升0.2%~3.4%,其中CO₂浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为11.0%、0.7%、-0.2%和-6.5%;大气CO₂浓度增加的产量正效应大于日照时数减少的负效应。气候变化使夏玉米产量呈下降趋势（0.6%~3.8%/10年）,其中大气CO₂浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为0.7%、-3.6%、-1.0%和-6.8%,温度上升和辐射下降是玉米产量下降的主要原因。研究结果可为气候变化影响的评估和适应性对策制定提供科学依据。     

基于模式优选的21世纪中国气候变化情景集合预估

未来气候变化情景预估是制定气候变化应对和适应策略的科学基础。本文利用参与耦合模式比较计划第五阶段（CMIP5）的30个气候模式的模拟数据,通过评估各模式对历史气候变化的模拟能力,筛选出模拟区域气候变化的最优模式组合,进而建立偏最小二乘回归（PLS）集合预估模型,据此利用最优模式模拟结果预估区域温度和降水变化情景。通过与历史数据的对比,研究发现本文基于最优模式建立的PLS集合预估模型不仅优于传统的多模式集合平均,而且也优于利用全部模式建立的PLS集合预估模型,体现了模式优选过程的重要性。本文基于优选模式的PLS集合预估模型预估结果表明：① 21世纪各区域温度将持续上升,且冬半年升温速率总体大于夏半年,北方地区升温速率总体高于南方地区;RCP 4.5排放情景下温度上升先快后慢,转折点出现在21世纪中期,RCP 8.5排放情景下,呈持续增加趋势,至21世纪末的升温幅度约为RCP 4.5情景的2倍。② 21世纪各区降水变化均呈显著增加趋势,并表现出高排放情景大于低排放情景,少雨区大于多雨区的特征,但是降水增加过程伴有明显的年代际波动。对比发现,传统的等权重集合平均全部模式（EMC）方法预估的中国夏季变暖速率高于冬季,且降水基本呈线性增加,有悖于全球变暖的基本特征及中国降水具有鲜明的年代际变化特征的基本认识。因而,本文预估的温度和降水变化特征均更符合中国气候变化的基本规律。     

基于作物生长期的江苏省沿海地区气候生产潜力估算

江苏沿海地区是中国重要的耕地后备资源基地之一,气候生产潜力能够反映该地区粮食安全保障能力大小。考虑作物不同生长期光温水协调程度,对现有气候生产潜力模型基于作物生长期进一步改进,估算江苏沿海地区14个县市三大粮食作物气候生产潜力。结果表明：基于作物生长期的气候生产潜力模型具有可行性。江苏省沿海地区水稻和小麦作物气候生产潜力受太阳有效辐射、温度和降水因素共同影响;玉米气候生产潜力主要受太阳有效辐射和温度影响,不受降水因素限制。从地域分布特征看,江苏沿海地区水稻和玉米气候生产潜力南北方向呈现梯度递增规律;小麦气候生产潜力南北方向差异不大。     

1981-2014年西藏各时次气温的变化趋势分析

利用西藏自治区38个气象站点1981-2014年逐日02:00,08:00,14:00和20:00北京时4个时次气温数据,采用线性回归,Mann-Kendall非参数检验等方法,分析了近34年来西藏时次气温变化的时空分布,突变特征,并探讨了气温变化率与经纬度,海拔高度之间的关系.结果表明:近34年西藏四季各时次气温表现一致的升高趋势,升温率为0.14~0.80 ℃/10a,以冬季升温最为显著.在各时次中,除夏季08时升温率大之外,其他三季均以14时升温率最大.各站年时次气温最大升温率为0.36~0.94 ℃/10a(P < 0.001),只有32%的站点出现在08时,主要分布在昌都市大部,阿里地区大部以及那曲,拉萨,日喀则等站点,其余站点都出现在14时.春,秋季时次气温升温率与经度有关,西部大于东部;冬季时次气温升温最大区域主要在高海拔和纬度较高地区,夏季气温升幅最大区域位于较高纬度.20世纪80年代四季和年各时次气温均为负距平,而21世纪最初的10年各时次气温一年四季都为正距平.在时间转折上,34年来西藏年,季绝大部分时次的气温都发生了气候突变,夏季4个时次气温突变时间都发生在21世纪最初的10年;冬季02时和08时气温突变点发生20世纪90年代末,14时和20时气温的突变点却出现在21世纪最初的10年.影响西藏高原气温变化的因素有很多,主要包括地形,高原内部气象要素以及外部环流影响等.     

Impacts of climate change on winter wheat growth in Panzhuang Irrigation District, Shandong Province

Global climate change has significant impacts on agricultural production. Future climate change will bring important influences to the food security. The CERES-Wheat model was used to simulate the winter wheat growing process and production in Panzhuang Irrigation District (PID) during 2011–2040 under B2 climate scenario based on the Special Report on Emissions Scenarios (SRES) assumptions with the result of RCMs (Regional Climate Models) projections by PRECIS (Providing Regional Climates for Impacts Studies) system introduced to China from the Hadley Centre for Climate Prediction and Research. The CERES-Wheat model was calibrated and validated with independent field-measured growth data in 2002–2003 and 2007–2008 growing season under current climatic conditions at Yucheng Comprehensive Experimental Station (YCES), Chinese Academy of Sciences (CAS). The results show that a significant impact of climate change on crop growth and yield was noted in the PID study area. Average temperature at Yucheng Station rose by 0.86℃ for 1961–2008 in general. Under the B2 climate scenario, average temperature rose by 0.55℃ for 2011–2040 compared with the baseline period (1998–2008), which drastically shortened the growth period of winter-wheat. However, as the temperature keep increasing after 2030, the top-weight and yield of the winter wheat will turn to decrease. The simulated evapotranspiration shows an increasing trend, although it is not very significant, during 2011–2040. Water use efficiency will increase during 2011–2031, but decrease during 2031–2040. The results indicate that climate change enhances agricultural production in the short-term, whereas continuous increase in temperature limits crop production in the long-term.     

气候变化对海河流域主要作物物候和产量影响简

基于海河流域30 个气象站点1960-2009年的实测资料,分析该流域1960年以来农业气象指标的变化趋势,并利用VIP模型模拟分析大气CO₂浓度增加、温度、降雨和日照时数变化对作物产量的影响。结果显示：冬季温度的显著上升使冬小麦种植北界在50年间向北移动大约70 km;在品种和灌溉条件不变的前提下,小麦产量平均每10年上升0.2%~3.4%,其中CO₂浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为11.0%、0.7%、-0.2%和-6.5%;大气CO₂浓度增加的产量正效应大于日照时数减少的负效应。气候变化使夏玉米产量呈下降趋势（0.6%~3.8%/10年）,其中大气CO₂浓度增加、温度、降雨及日照时数变化对其产量的影响分别为0.7%、-3.6%、-1.0%和-6.8%,温度上升和辐射下降是玉米产量下降的主要原因。研究结果可为气候变化影响的评估和适应性对策制定提供科学依据。     

IPCCSRES情景下新疆未来气候变化格局分析

全球气候模型（GCM）提供了有效的方法来评估全球气候变化的过程,并可预估包括人类活动因素驱动在内的未来气候变化情景。然而其较低的分辨率并不能捕捉到那些地表特性复杂区域的气候变化特性。因此,使用包括区域气候模型（RcM）、偏差校正法和统计方法等方法在内的降尺度方法来处理GCM的原始数据以达到评估区域的气候变化的目的。本研究应用使用偏差校正法中的delta方法将24个GCM在IPCC三种气候变化情景下的月尺度数据水平分辨率降尺度到0．5℃,进而用于分析新疆未来气候变化格局。基于降尺度后的计算结果与GCM模型原始数据比较表明：降尺度方法可以改善复杂地表和地形的区域气候变化预估特征,并降低GCM生成的气候数据在新疆地区的不确定性。结果表明：AIB、A2和B1三种情景模式下年均气温和年降水量在21世纪早期具有相似的空间格局与变化趋势,到21世纪中期会产生波动变化。年平均气温在A1B,A2和B1三种情景下到21世纪末将分别达到10℃,11．1℃和8．5℃;与此同时,年降水量将会有波动性的增加趋势。在2020—2070年间,AIB情景下区域年平均气温大于其他两个情景。A1B情景下的年降水量在2020-2040年间也大于其他两个情景。然而,在不同的情境下年平均气温与年降水存在很大的不确定性。不同情景下年平均气温的差异达6℃,而年平均降水差异大约200mm。在区域气候变化格局方面,到21世纪末,在天山中部、伊犁河流域、天山南部和塔里木河下游的年平均气温的增长要比准噶尔盆地、帕米尔高原和昆仑上北坡的小。年降水量在南疆西部呈现出轻微的下降趋势,但是在昌吉,吐鲁番,哈密和阿尔金山北部呈现出增长趋势。     

气候变化对山东省潘庄灌区冬小麦生长的影响(英文)

Global climate change has significant impacts on agricultural production.Future climate change will bring important influences to the food security.The CERES-Wheat model was used to simulate the winter wheat growing process and production in Panzhuang Irrigation District(PID) during 2011-2040 under B2 climate scenario based on the Special Report on Emissions Scenarios(SRES) assumptions with the result of RCMs(Regional Climate Models) projections by PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies) system introduced to China from the Hadley Centre for Climate Prediction and Research.The CERES-Wheat model was calibrated and validated with independent field-measured growth data in 2002-2003 and 2007-2008 growing season under current climatic conditions at Yucheng Comprehensive Experimental Station(YCES),Chinese Academy of Sciences(CAS).The results show that a significant impact of climate change on crop growth and yield was noted in the PID study area.Average temperature at Yucheng Station rose by 0.86℃ for 1961-2008 in general.Under the B2 climate scenario,average temperature rose by 0.55℃ for 2011-2040 compared with the baseline period(1998-2008),which drastically shortened the growth period of winter-wheat.However,as the temperature keep increasing after 2030,the top-weight and yield of the winter wheat will turn to decrease.The simulated evapotranspiration shows an increasing trend,although it is not very significant,during 2011-2040.Water use efficiency will increase during 2011-2031,but decrease during 2031-2040.The results indicate that climate change enhances agricultural production in the short-term,whereas continuous increase in temperature limits crop production in the long-term.