动态植被模型对青藏高原植被的模拟检验

动态植被模型是研究植被变化对气候反馈和影响的重要模型工具。本文对耦合了动态植被（Dynamic Vegetation, DV）和碳氮（Carbon and Nitrogen, CN）模型的NCAR陆面过程模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对青藏高原（以下简称高原）植被的模拟性能进行了评估,获得了定量化的偏差信息,并对高原植被和气候变化因子的关系进行了初步探讨。结果表明：模型能大致再现叶面积指数（Leaf area index, LAI）在历史时期的季节循环、长期变化趋势和空间分布,但空间变率较遥感资料大。模拟的乔木覆盖度偏大,草地覆盖度偏小,因此严重高估了植被高原南部和东部的LAI。与遥感观测相比,模拟的LAI呈现了1～2个月的滞后,这与模式本身的植被动力机制不完善和模式的降水驱动偏差有关。高原植被变化趋势的时空分布与表层土壤水和降水等气象因子的趋势变化显示出较好的一致性,表明在该研究时段,地表水循环的变化（主要是降水和土壤水含量）对高原植被生长可能起主导作用。     

全球2℃温升背景下青藏高原植被对气候变化的响应

《巴黎协定》提出全球暖化程度在21世纪末相对工业革命前控制在2℃以内的目标。青藏高原高寒植被对全球变暖非常敏感，在2℃温升这个边界增温条件下研究高原植被对气候变化的响应关系到高原生态安全问题，有重大现实意义。本文基于CMIP5多模式模拟预测结果研究了高原植被对2℃温升的响应，并探讨了高原植被对于气候因子变化的敏感性，得到主要结论如下：在全球2℃温升背景下，高原植被叶面积指数（Leaf Area Index, LAI）较历史参考期显著增加，高原变绿，其中高原中部LAI和植被碳存储增加最为显著，三江源是植被LAI增加较快的区域。增温后裸地面积迅速减少，植被覆盖率总体增加，大部分地区草地呈增加趋势，森林减少趋势变缓，说明在2℃温升期高原植被有所改善。在全球2℃温升背景下，高原植被覆盖率表现出对温度和降水率等气候因子更强的依赖性和敏感性，在增暖环境中，气温仍是影响高原植被生态系统变化的主控因子。     

江淮流域梅雨期气候对全球气候变暖的响应

在全球气候变暖背景下,中国江淮流域梅雨期的气候响应趋于复杂,给江淮流域梅雨期的气候预测带来了更多的不确定因素。研究江淮梅雨期气候对全球变暖的响应,对于认识江淮梅雨变化新趋势、提高新气候背景下的汛期预报及制定防灾减灾政策均有深远意义。采用中国地面气温和降水日值数据集对近几十年来江淮地区梅雨期的气温和降水变化进行了深入分析,基于观测结果,评估了国际耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）的22个模式结果,并对CMIP5模式预估的21世纪中排放（RCP4.5）和高排放（RCP8.5）情景下中国江淮流域梅雨期的气温和降水变化进行了分析,并对梅雨期气候变化的机理进行了探讨。研究结果表明,在全球变暖背景下,江淮地区梅雨期气候亦发生了相应的变化,气温呈现出显著的升高趋势,降水亦发生了相应调整,在较暖年降水偏多,较冷年降水偏少。在未来全球进一步变暖的背景下,江淮地区梅雨期平均气温进一步升高,降水进一步增多,且随着排放量的增加,降水的空间分布不均匀性也在加剧。      

植被覆盖异常变化影响陆面状况的数值模拟

利用NCAR最新的公用陆面模式CLM3．0，通过数值模拟初步研究了植被叶面积指数（LAI，leafareaindex）异常变化对陆面状况的可能影响，结果表明，植被LAI的异常变化能够引起地表能量平衡、地表水循环等陆面状况的异常。（1）植被LAI的异常变化主要影响太阳辐射在植被与地表之间的分配，以及地表的感热、潜热通量。植被LAI增大，能够引起植被吸收的太阳辐射增加，而到达土壤表面的太阳辐射减小，并导致植被的蒸发、蒸腾潜热通量增加，造成地表的蒸发潜热和感热通量不同程度的减小。（2）植被LAI增大时，植被对降水的拦截和植被叶面的蒸发增大，植被的蒸腾作用也明显增强；植被LAI增加会使得热带地区各个季节的土壤表面蒸发、地表径流减小，而土壤湿度有所增加；LAI增加造成中高纬度地区土壤蒸发的减少主要出现在夏季；LAI增加还能够引起中高纬地区冬、春积雪深度不同程度的增加，造成春末、夏初地表径流的增加。（3）植被LAI增加能够使得叶面和土壤温度有所下降，但植被LAI的变化对叶面、土壤温度的影响相对较小。     

大样本初始化十年际预测试验（CESM-DPLE）对东亚夏季气候预测的评估

基于气温和降水观测资料以及美国国家环境预报中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）大气再分析资料,系统评估了大样本初始化十年际预测试验（CESM-DPLE）对1959—2016年东亚夏季气候预测的能力。结果表明,CESM-DPLE能较好地模拟东亚夏季气候以及相关主要大气环流系统的基本态特征,在年际尺度上对东亚气温有很高的预测技巧但对降水几乎没有预测能力。CESM-DPLE再现了北大西洋多年代际振荡（AMO）经由激发遥相关波列所引起的中高纬度大气环流、东亚夏季风和气候的异常。20世纪90年代末之后,北大西洋多年代际振荡由冷位相转为暖位相,遥相关波列位相调整,东亚受异常低压控制,东亚夏季风偏强,夏季气温偏高、降水偏多。总体上,尽管还存在着不足,但CESM-DPLE对东亚夏季温度年际变化以及与20世纪90年代末北大西洋多年代际振荡位相转变相联的东亚夏季气候年代际变化具备一定的预测能力,是目前研究和预测东亚气候变化的一套较好试验数据。      

基于CMIP5模式安徽省植被净初级生产力预估

利用耦合模式比较计划第5阶段（CMIP5）中5个全球气候模式3种典型浓度路径（RCPs）预估结果,基于植被净初级生产力模型,估算安徽省21世纪近期（2018—2030年)、中期（2031—2050年）和远期（2051—2099年）植被净初级生产力及其对气候变化的响应。结果表明：对不同模式在安徽省模拟能力的评估可知,气温以多模式集合模拟效果优于单个模式,MIROC-ESM-CHEM对降水的模拟能力较好。未来安徽省将持续变暖,北部变暖幅度高于南部,其中RCP8.5情景下变暖趋势更显著;全省降水量将增加,南部增加多于北部。随着气候趋于暖湿化,植被净初级生产力总体增加;与基准年相比,21世纪近期增加不明显,中后期显著增加,空间上南部增加总体高于北部。从气候变化响应来看,安徽省植被净初级生产力与降水量和平均气温均显著相关,并且对降水量的响应程度更高。     

大规模植被恢复对东亚气候的可能影响

利用动态植被模型CLM4-CNDV、区域气候模式RegCM4.6-CLM3.5和全球气候模式CAM4探究了当前气候状态下东亚区域可能的自然植被分布以及自然植被恢复对东亚区域气候产生的可能影响。结果表明,当前气候条件下,农作物区可能分布的自然植被为:蒙古高原以北、东北、华北平原和四川盆地的部分地区为裸土;东亚东南部及蒙古高原以北地区主要为林地;四川盆地及山东半岛主要为灌木;东北地区、东南沿海和长江中下游地区主要为草地。将农作物区恢复为自然植被后将对区域气候产生显著影响。其中,东亚东部大部分地区由于植被叶面积指数增加引起的蒸散发增强,使得夏季降水增加且温度降低显著;华北、四川盆地和广东中部平原地区植被叶面积指数减小,伴随区域内夏季降水显著减少且温度升高。而蒙古高原地区的气候变化不仅受区域内植被覆盖变化影响,还可能与印度地区和我国东南部植被变化引起的大气环流调整有关,使得蒙古高原西部冬季温度降低,而其东部夏季温度升高,同时夏季降水减少显著。研究所采用的试验方案是在相对理想的情况下进行的,但其结果为进一步区分不同地区植被覆盖变化的影响提供一定的参考。     

中国地区土壤湿度记忆性及其与降水特征变化的关系

本文首先利用中国气象局国家气象信息中心提供的中国732个站点观测的土壤体积含水量,评估了CLM4.5（Community Land Model version 4.5）在CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）近地面大气数据驱动下模拟的逐月土壤湿度（记为CLM4.5-CFSR）,然后基于CLM4.5-CFSR比较了皮尔逊相关法和自相关法计算得到的1980～2009年中国地区土壤湿度记忆性的区域及季节分布特征,量化了土壤湿度的记忆能力,研究了降水频率、降水强度和近地表气温分别对土壤湿度记忆性的影响。结果表明:CLM4.5-CFSR能较好地反映出大部分地区月时间尺度上土壤湿度的变化特征。两种方法描述的土壤湿度记忆性的空间分布特征相似,但季节特征不同。不同深度土壤湿度的记忆时长相差不大,在0.85～2.2个月不等,其中内蒙古东北部较大,新疆西南部较小。春季,较湿的土壤记忆性也较强。当降水频率较低时,其对蒸发速率较大的地区土壤湿度的记忆性影响很小,当降水强度较大时,它会迅速补充土壤散失的水分,破坏初始时刻土壤的干湿状态,引起其记忆性减弱。近地表气温变化主要通过影响土壤的蒸发过程减弱土壤湿度的记忆性。未来可利用气候模式开展数值敏感性试验对本文得到的结论进行机理研究,为进一步提高季节和季节内尺度的降水预报提供依据。     

CLM4.5冠层截留方案的敏感性试验与改进

为探究陆气系统对于冠层截留过程敏的感性,研究基于NCAR CAM-CLM陆气耦合模式探讨了截留参数对于全球陆地蒸发、降水、径流及气温的可能影响,揭示了冠层截留与植被光合作用之间的潜在联系。通过GLEAMv3.0a陆面蒸散发数据评估了CLM4.5冠层截留方案,并指出该方案高估了低茎叶面积指数植被的冠层蒸发,而低估了高茎叶面积指数植被的冠层蒸发。在CLM4.5中引入冠层截留偏差校正方案则可在一定程度上提高了全球林区冠层蒸发和陆面蒸散发的模拟能力。     

2011年7月七大江河流域气候特点及降水异常成因分析

利用国家气候中心723站降水和气温资料、JRA-25和NCEP/NCAR I再分析资料数据集、NOAA气候预测中心海温资料等,采用线性趋势、动力诊断、相关分析、小波分析等方法,开展2011年7月我国七大江河流域气候特点及其变化特征研究,揭示长江流域主汛期降水异常的可能机理。结果表明：2011年7月七大江河流域降水量总体偏少,长江流域降水属异常偏少;流域气温持续气候变暖特征,以松嫩流域异常偏暖最为显著。降水变化线性趋势显示：珠江流域和长江流域为线性增加型;淮河流域为基本不变型;辽河流域、海河流域、黄河流域和松嫩流域为线性减少型。但降水具有显著年际变化外,长江流域、淮河流域、海河流域、黄河流域等具有显著年代际变化周期。2011年7月长江流域降水异常偏少的主要原因：大气对赤道中东太平洋外强迫的响应持续着La Nina的形态;副热带高压异常活动与东亚南风环流强度指数偏弱;长江流域整层水汽收支显著亏损,降水效率低。     

全球模式NCAR CESM和CAS ESM对亚洲东部夏季气候的模拟性能评估:气候平均态和降水日变化分析

主要评估了美国国家大气研究中心的NCAR CESM（Community Earth System Model,NCAR）和中国科学院的CAS ESM（Earth System Model,Chinese Academy of Sciences）两个地球系统模式对亚洲东部夏季气候态的模拟性能。使用NCAR CESM和CAS ESM各两种不同的水平分辨率,一共进行了4组长达19年（1998~2016年）的数值积分试验,并通过对2 m气温、降水强度和降水日变化等的分析,比较了这两个模式在亚洲东部的模拟性能。结果表明,CAS ESM和NCAR CESM均能模拟出夏季2 m气温和降水强度的大尺度分布特征,但整体上模拟得到的地表面气温偏暖、降水强度偏弱。对于降水日变化而言,观测的日降水峰值在陆地上主要发生在下午到傍晚时段,在海洋上则出现在午夜到凌晨时段。两组低分辨率试验模拟的陆地降水峰值出现过早,且无法模拟出四川盆地的夜间降水峰值和部分海洋地区凌晨或上午的降水峰值。提高分辨率对模式的模拟性能有显著的提升作用。高分辨率下,NCAR CESM和CAS ESM对陆地和海洋的降水日变化模拟性能都明显提高。对降水日变化的定量化分析表明,高分辨率CAS ESM模式对整个亚洲东部降水日变化的模拟最优。目前模式对海陆风的模拟还不太理想,未来要进一步提高模式模拟性能,需要重点完善与气温、降水过程相关的物理参数化方案。     

不同植被LAI的MODIS反演及其在青藏高原东部的应用

应用Terra和Aqua卫星的MODIS资料和三维叶分布模式,结合MODIS陆地植被覆盖产品数据,估算了6种生物群落的LAI,并与我国西北地区叶面积仪观测结果进行了对比和分析。结果表明,从两颗卫星连续8天的观测资料可以估算出LAI,反演结果的相对误差基本在±20%以内,平均相对误差为13.7%,说明该方法可以反演实际植被的LAI;根据植被类型的差异,建立了6种生物群落LAI与NDVI的指数关系,相关性较好;青藏高原东部的LAI时间变化有不一致性的特征,反映了不同生物群落的生物学特性的差异;不同季节的LAI变化在空间上有很大差异,说明本研究区域西部冷、干和高原东部相对暖、湿的复杂气候特征。     

CLM4.5模式对青藏高原土壤湿度的数值模拟及评估

本文利用1981～2016年的CRUNCEP资料（0.5°×0.5°）作为大气驱动数据,驱动CLM4.5（Community Land Model version 4.5）模式模拟了青藏高原地区1981～2016 年的土壤湿度时空变化。将模拟数据与台站观测资料、再分析资料（ERA-Interim和GLDAS-CLM）和微波遥感FY-3B/MWRI土壤湿度资料对比验证,表明了CLM4.5模拟资料可以合理再现青藏高原地区土壤湿度的空间分布和长期变化趋势。而且基于多种卫星遥感资料建立的较高分辨率（0.1°×0.1°）的青藏高原地表数据更加细致地刻画了土壤湿度的空间变化。对比结果表明:CLM4.5模拟土壤湿度与各个台站观测的时空变化一致,各层土壤湿度的模拟和观测均显著相关,且对浅层的模拟优于深层,但模拟结果比台站观测系统性偏大。模拟与再分析资料和微波遥感资料土壤湿度的空间分布具有一致性,均表现为从青藏高原的西北部向东南部逐渐增加的分布特点,三江源湿地和高原东南部为土壤湿度的高值区,柴达木盆地和新疆塔里木盆地的沙漠地区为低值区,土壤湿度由浅层向深层增加。土壤湿度的长期变化趋势基本表现为“变干—变湿”相间的带状分布,不同层次的土壤湿度变化趋势基本一致。模拟资料也合理地再现了夏季土壤湿度逐月的变化:高原西南地区的土壤湿度明显大范围增加,北部的柴达木盆地的干旱范围也明显的向北收缩,高原南部外围土壤湿度也明显增加,CLM4.5模拟土壤湿度比再分析资料和微波遥感资料更加细致地描述了夏季逐月土壤湿度空间分布及其变化特征。     

改则地区气候变化对植被生理过程的影响及反馈效应的模拟研究

利用1997年10月1日至1998年9月30日设置在青藏高原西部改则的自动气象站观测资料作为强迫场,采用大气-植被相互作用模式(AVIM)对改则地区气候变化对植被生长过程的影响及反馈效应进行了模拟研究。结果表明,AVIM模式对青藏高原西部陆面过程具有一定模拟能力,能够较真实地模拟出地表特征量的变化特点。通过敏感性试验发现,青藏高原气候变化对植被生理生长过程有明显影响:降水增加有利于植被生长,尤其在雨季最为明显,其他季节无太大变化;气候变暖对植被生理过程的综合作用是植被净光合作用的变化,即春季增强,夏季减弱,秋季和冬季变化不大;"暖湿化"对高原植被生态系统的影响主要是春季和夏季植被活动增强,尤其春季最为明显。植被物理特性参数可以在相当大程度上改变陆面过程,进而导致高原热源发生变化,因此,为准确估计地表能量收支,对模式陆面参数进行深入研究是必要的。     

基于CMIP6多模式的长江流域蒸散发预估及影响因素

蒸散发是水文循环和能量传输的中间环节,同时也是联结土壤、植被、大气过程的纽带。基于第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）12个全球气候模式数据,研究了SSP1-2.6、SSP2-4.5和SSP5-8.5三种情景下,长江流域2020-2099年实际蒸散发E_T（Evapotranspiration,简称ET）的时空变化及其影响因素。研究结果表明,在3种气候变化情景下长江流域ET相较基准期（1995-2014年）均存在显著增加趋势,且长江中下游地区增加趋势最为显著;SSP1-2.6情景ET较基准期先快速增加,21世纪60年代之后减缓并趋于平稳,SSP2-4.5和SSP5-8.5情景下均呈持续增加趋势。研究了降水（Precipitation,简称Pr）、气温（Air Temperature,简称T）和叶面积指数L_AI（Leaf Area Index,简称LAI）对长江流域ET的影响;SSP1-2.6和SSP2-4.5情景下,长江流域ET受T影响最为显著,而SSP5-8.5情景下,LAI是影响ET的主导因素。在3种气候情景下,辐射强迫越大,植被增加趋势越显著,对ET的影响越强（SSP5-8.5、SSP2-4.5、SSP1-2.6情景下影响逐渐减弱）,而ET对LAI的敏感性则逐渐降低（SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP5-8.5情景下敏感性逐渐降低）。     

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中国西北气候由暖干向暖湿转型问题评估施雅风　　当前全球变暖日益显著 ,深刻影响人民生活和生产活动 ,而全球变暖驱动的复杂水循环变化 ,可能导致近十几年来西北大部分地区气候环境发生重大变化 ,出现降水与径流增加 ,冰川消融加速 ,植被有所改善等现象。本书收集了近 40年我国西北地区气温降水、冰川融水、河流径流、植被覆盖及洪涝、沙尘暴灾害的变化资料 ,并进行了前后 2 0年比较分析。证明 1987年以来我国西北地区存在气温明显上升 ,降水明显增加的趋势。通过模拟 ,预测了未来 5 0年的变化趋势。大 3 2开本　定价 :15 0 0元卫星气象…     

21世纪新疆区域气候暖湿化趋势预估分析

新疆未来暖湿化的预估分析可为区域气候变化减缓和适应提供重要的科学基础。国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）全球气候模式在三种共享社会经济路径（SSPs）下的结果显示,新疆地区未来2021~2100年总体呈现气温升高、降水增加的“暖湿化”现象,但这种变化的具体数值和空间分布存在一定差异。其中SSP2-4.5情景下,相对于1995~2014年,预估2021~2040年新疆地区年平均气温将升高1.2℃左右,年平均降水将增加6.8%。对极端事件的预估结果表明,新疆地区未来暖事件将增加,冷事件将减少;极端强降水事件将增多,且高排放情景下的增加更为显著。新疆地区的未来预估分析,将有助于对新疆地区灾害风险时空变化格局的认识,对未来农业方面等风险防范也有重要的指示作用。     

新疆地区未来气候变化的区域气候模式集合预估

本文基于一套在5个全球气候模式结果驱动下,RegCM4区域气候模式对东亚25 km水平分辨率的集合预估,分析了中、高温室气体典型排放路径（RCP4.5和RCP8.5）下,21世纪不同时期新疆地区的未来气候变化。对模式当代气候模拟结果的检验表明,区域模式的模拟集合（ensR）总体上能够很好地再现当代新疆平均气温、降水和极端气温、降水分布特征。ensR预估21世纪未来新疆平均气温和降水将不断升高或增加,RCP8.5下的变化大于RCP4.5。在21世纪末期RCP8.5下,区域年平均气温和降水将分别增加4.9°C和28%（102 mm）,夏季（6～8月）的升温幅度略高于冬季（12～2月）,降水则以冬季增加为主。极端温度以及高温日数同样将不断升高,其中年日最低气温最小值的增幅总体高于年日最高气温最大值,未来新疆地区的极端冷事件将减少,高温、热浪事件将增加。由极端降水指标日最大降水量反应的强降水事件将普遍增加,连续无降水日数总体以减少为主。积雪变化存在一定区域差异,具体表现为除塔里木盆地外的普遍减少。对总径流量和表层土壤湿度的预估分析表明,二者在新疆地区均以增加为主,但水文干旱在北疆会加重。ensR各模拟间无论是在当代模拟还是未来预估中都表现出较好的一致性,但在变化的具体数量及个别情况下符号均存在一定差异。最后,综合考虑ensR对各要素的预估发现,总体而言新疆未来更趋向于“暖湿化”,但这不会改变其干旱、半干旱气候的本质,而且水文干旱频率在一些地区会增加,未来新疆的水资源状况仍不容乐观。     

两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性

基于ASD（automated statistical downscaling）统计降尺度模型提供的多元线性回归和岭回归两种统计降尺度方法,采用RCP4.5（representative concentration pathways 4.5）和RCP8.5情景下全球气候模式MPI-ESM-LR输出的预报因子数据、NCEP/NCAR再分析数据和秦岭山地周边10个气象站观测数据,评估两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性及预估秦岭山地未来3个时期（2006-2040年、2041-2070年和2071-2100年）的平均气温和降水。结果表明:率定期和验证期内,两种统计降尺度方法均可以较好地模拟研究区域的平均气温和降水的变化特征,且多元线性回归的模拟效果优于岭回归。在未来气候情景下,两种统计降尺度方法预估的研究区域平均气温均呈明显上升趋势,气温增幅随辐射强迫增加而增大。降水方面,21世纪未来3个时期降水均呈不明显减少趋势,但季节分配发生变化。综合考虑两种统计降尺度方法在秦岭山地对平均气温和降水的模拟效果和情景预估结果,认为多元线性回归降尺度方法更适用于秦岭山地气候变化的降尺度预估研究。     

欧亚地形对夏季南亚大气环流日变化影响的数值模拟研究

利用大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室（LASG）气候模式F-GOALS的大气谱分量SAMIL，设计了有、无欧亚地形的对比试验，并与NCEP/NCAR再分析资料进行比较，通过分析其流场、高度场、温度和涡度的差异，得到欧亚大陆地形对夏季大气环流场日变化的影响特征。结果表明，欧亚大陆地形对大气环流和气候日变化的影响主要集中在青藏高原地区。由于青藏高原上空大气对太阳辐射加热场的日变化最为敏感，随着日间加热场的增强，热力适应造成白天高原低层大气气旋性环流加深，相应地使周边地区向高原辐合增强，引起高原地区日间的上升运动更为强盛，而使大气高层反气旋环流增强，引起高原上空向外辐散气流增强。也就是地形效应在白天增强了高原“感热气泵”的效率，使其产生明显的日变化，随之带来高原及周边地区局地环流强烈的日变化。由于上升运动的日变化，引起高原南部地区降水的日变化，同时降水的增加正反馈于上升运动，使得上升运动在高原南部地区日变化尤为强烈。