气候变化国家评估报告（Ⅲ）：中国应对气候变化对策的综合评价

 回顾了国际社会应对气候变化的进程，对国内外的碳排放状况、中国减缓碳排放的技术潜力、中国减缓碳排放的宏观影响、全球减缓气候变化的公平性与国际合作行动等问题进行了分析与评估。提出了中国减缓气候变化的思路与对策，指出在全球应对气候变化的形势下，中国要积极适应国际政治、经济及贸易格局变动的趋势，将减缓气候变化对策纳入国家经济与社会发展战略与规划之中，促进国家经济和社会的全面、协调和可持续发展。     

气候变化影响与适应问题的谈判进展

 从《气候变化框架公约》（以下简称《公约》）第一次缔约方会议到目前为止，几乎历次会议都涉及气候变化影响与适应的谈判内容，但谈判进展甚微。通过综述《公约》谈判进程中与适应气候变化有关的主要决定，分析了适应气候变化影响与适应问题谈判的制约因素，最后提出了我国在气候变化影响与适应问题谈判中应持的立场。     

黄土高原典型塬区土壤热性质变化特征研究

利用2014年7月至2015年1月黄土高原地区土壤含水量和土壤热性质观测资料,分析了该区域土壤热性质及其变化特征,并讨论了降水对土壤热性质的影响,结果显示:(1)除10 cm外,各层土壤热扩散率整体上呈现夏季下降,秋季平稳,冬季上升三个阶段,土壤体积比热容和土壤导热率表现为夏季上升,秋季平稳,冬季下降的趋势;100 cm处的土壤热扩散率始终高于40 cm,土壤热扩散率不随土壤深度增加而线性增加。(2)5 cm与10 cm层的土壤热性质均有明显日变化特征,且振幅较大,40 cm与100 cm处的日变化振幅逐渐变小。由于10 cm层土壤含水量的波动最大,该层的土壤热性质变化波动也最大。(3)土壤温度与土壤热扩散率随降水增加而下降,土壤热扩散率下降主要是土壤含水量较高时,土壤导热率与土壤体积比热容变化的幅度不一致所致;土壤体积比热容与土壤导热率随降水量增加而上升,降水主要通过土壤含水量的变化影响土壤热性质。     

不同减排领域对附件B缔约方完成《京都议定书》第一承诺期减排目标的贡献

本文搜集了2014年4月最新提交的附件B 35个主要缔约方报告的2008—2012年土地利用、土地利用变化与林业(LULUCF),能源,工业过程,溶剂使用,农业及废弃物6个领域的温室气体(GHG)排放与吸收的数据,估算了第一承诺期各领域的相对减排贡献及各缔约方在各领域做出的减排努力。结果表明,各领域减排量占所有领域总减排量比例由大到小依次为:能源62.6%、工业过程13.9%、农业13.4%、LULUCF 7.4%、废弃物2.6%和溶剂使用0.1%;各缔约方在各领域的减排量相当于其基准年总排放量的平均值由大到小分别为:能源8.7%、农业3.0%、LULUCF 2.5%、工业过程1.3%、废弃物0.5%和溶剂使用0.1%。总体而言,能源领域是GHG减排的主导领域,农业和LULUCF起到辅助减排的作用;多数缔约方选择的LULUCF活动产生的核算结果表现为弱GHG吸收汇,其利用LULUCF活动履约的减排贡献相对较小,仅相当于能源领域减排量的12%,但对于新西兰和冰岛的贡献较大,其LULUCF活动产生的汇清除抵消了两国在其他5个领域GHG排放量的50%以上。     

基于数值模拟的黄河下游 不同情景溃堤洪水特性

通过研究黄河下游地区的溃堤洪水特性,为防洪减灾工作提供科学依据。本文以黄河下游地区的DEM,1958、1982、1996年典型历史洪水和2000年土地利用数据为模型初始输入,分4个模拟情景,依据黄河溃堤水流的特性,利用二维非恒定流模型对黄河下游不同位置决口情景下的洪水演进特性进行模拟,结果表明:洪水在演进过程中都会侵夺沿途河流行洪,进入下游后洪水会顺河归槽;在同一河段,同一年型洪水北岸不同位置溃口情景所淹没的面积大于南岸对应位置的淹没面积;黄河两岸洪泛区地理位置的差异,使两岸的洪灾程度具有区域差异;水深且流速大的洪水淹没主流区面积相对较小,水浅且流速小的非主流区面积相对较大。     

气候变化国家评估报告（II）：气候变化的影响与适应

已经观测到的气候变化影响是显著的、多方面的。各个领域和地区都存在有利和不利影响,但以不利影响为主,未来的气候变暖将会对中国的生态系统、农业以及水资源等部门和沿海地区产生重大的不利影响。采取适应措施可以减轻气候变化的不利影响,应将适应气候变化的行动逐步纳入国民经济和社会发展的中长期规划中。由于我国科学研究的相对不足和科学认识能力的局限,目前的气候变化影响评估方法和结果还存在很大的不确定性。应当加强区域适应气候变化的案例研究、扩大研究领域、加强极端天气、气候事件影响的研究,以降低影响评估的不确定性,并提出切实可行的适应对策。     

后京都时期LULUCF潜在核算规则分析

《京都议定书》附件一缔约方国家通过土地利用、土地利用变化和林业(LULUCF)活动产生的碳汇减轻自身减排压力,为国内工业能源部门碳排放提供空间。但LULUCF包括的核算活动类型和具体方法一直是各方争论的焦点,其中木质林产品、不可抗力等自然干扰、参考水平阈值的设置以及总-净与净-净核算方式的选择这几方面核算漏洞很多,矛盾尤为突出。为防止发达国家过分依赖LULUCF产生的碳汇减轻减排压力,搜集了欧盟27国、加拿大、日本、俄罗斯等发达国家提交的LULUCF数据,分析了核算漏洞对LULUCF核算结果可能产生的影响。结果表明:木质林产品活动的核算方法不确定性较多;剔除自然干扰等不可抗力后,LULUCF活动碳汇至少增加30%;参考水平阈值适于设置在较高碳汇水平;净-净核算方式更适用于后京都时代LULUCF核算规则。     

宁夏耕地压力与社会经济发展耦合时空特征分析

根据耕地压力指数和重心坐标模型,计算了宁夏回族自治区1980-2012年耕地压力指数及GDP重心坐标,在此基础上分析了耕地压力指数在时间上的动态变化及空间上的差异;并通过地理关联率的计算,进一步探讨了耕地压力指数与GDP在空间上的耦合关系。结果表明:30多年耕地面积减少了37.8×104 hm2,最小人均耕地面积和实际人均耕地面积不断减小,耕地压力指数总体随时间呈减小趋势,到2012年减小到0.72;但各县(区)耕地压力差异较大,北部能源开发区一直是宁夏耕地压力最大的地区;中部干旱区和南部黄土丘陵沟壑区在2000年以前耕地压力较大,而后明显减轻。经济发展、农业科技、水利工程及生态移民政策共同影响了耕地压力变化。到2012年耕地压力和GDP地理关联率为0.85,表明两者之间的地理联系率较高。     

原子荧光法测定天然矿泉水及地下水中的痕量锡

将天然矿泉水或地下水水样蒸发浓缩后,于XDY—Ⅱ型原子荧光光度计上测定锡的荧光强度。此法操作简单、快速、灵敏度高、检出限低。其相对标准偏差为2.34％,最低检出限为0.49μg/L,锡的回收率为97％—104％。     

蒙古高原NDVI的空间格局及分异

GIMMS NDVI database and geo-statistics were used to depict the spatial distribu-tion and temporal stability of NDVI on the Mongolian Plateau. The results demonstrated that: (1) Regions of interest with high NDVI indices were distributed primarily in forested moun-tainous regions of the east and the north, areas with low NDVI indices were primarily distrib-uted in the Gobi desert regions of the west and the southwest, and areas with moderate NDVI values were mainly distributed in a middle steppe strap from northwest to southeast. (2) The maximum NDVI values maintained for the past 22 years showed little variation. The average NDVI variance coefficient for the 22-year period was 15.2%. (3) NDVI distribution and vege-tation cover showed spatial autocorrelations on a global scale. NDVI patterns from the vegetation cover also demonstrated anisotropy; a higher positive spatial correlation was in-dicated in a NW-SE direction, which suggested that vegetation cover in a NW-SE direction maintained increased integrity, and vegetation assemblage was mainly distributed in the same specific direction. (4) The NDVl spatial distribution was mainly controlled by structural factors, 88.7% of the total spatial variation was influenced by structural and 11.3% by random factors. And the global autocorrelation distance was 1178 km, and the average vegetation patch length (NW-SE) to width (NE-SW) ratio was approximately 2.4:1.0.