应用MPM­2模式新元古代气候初步研究

新元古代(650MaB.P.)是地球演化历史上最重大的转折时期之一,这一时期地球气候的模拟研究,对于了解气候变迁、现代气候的形成、自然地理环境的演变有重要意义; 在地质学上,对于地层划分和对比,地壳演化研究以及矿产资源成因和探测都有重要意义。本文在借鉴国内外已有研究的基础上,应用MPM­2——一个中等复杂程度的地球系统模式(EMIC),通过太阳常数和大气二氧化碳浓度的敏感性试验,对新元古代地球气候进行了模拟研究,结果表明在650Ma前,地球全球平均温度一直低于零度,即地球一直是“雪球”,直到650Ma前,全球平均温度大于零,“雪球”消融,雪球时代才结束。     

新元古代地球气候研究进展

新元古代曾发生过强烈的全球性冰川作用,本文回顾了新元古代晚期全球性冰川作用存在的证据及其特点,论述了新元古代冰期产生的原因,综述了一些代表性的“雪球地球”模型并探讨了“雪球地球”对早期生物演化的影响,最后对未来“雪球地球”研究趋势进行了展望.     

土地利用变化对气候影响的研究进展

为满足人类对食物、纤维、水和居住地的需求,全球土地利用格局发生了巨大的变化,IPCC 第四次评估报告（IPCC,2007）指出土地利用变化是人类影响气候的重要强迫之一。土地利用变化对气候的影响分为生物地球物理作用和生物地球化学作用。分别对有关生物地球物理作用和生物地球化学作用的研究进展以及研究热点进行了综述;并从定量评估两者对气候影响的相对贡献以及两者共同效应的角度,回顾了辐射强迫计算和耦合模式数值模拟两种方法的研究进展,及其在森林恢复、人工造林以及碳封存等气候变化应对措施可行性评估中的应用。最后分析和展望了当前土地利用变化对气候影响相关研究中的不确定性以及未来发展方向。     

基于因子分析方法的中国植被NDVI与气候关系研究

利用1982~2000年NDVI数据和气象台站资料,对我国几种植被型组和气候的相关关系进行了研究。首先利用NDVI结合植被类型图将我国植被划分为9种植被型组;然后利用因子分析方法进行了气候指标的选择并采用相对湿度、平均最高温度和平均风速作为本研究的气候因子;最后对7种植被型组NDVI值同相应季节及其前三个季节的气候指标进行了相关分析。结果表明,利用因子分析方法选择的气候指标可以较好地进行植被气候关系分析;在我国温度条件比水分条件更明显地影响植被的生长,水分条件较其他气候因素对植被生长表现了更明显的滞后效应;而平均风速则对我国荒漠植被生长有较大的影响。     

CMIP6模式对中国气温日较差的模拟能力评估北大核心CSCD

利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证,对28个CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式模拟中国区域内气温日较差(Diurnal Temperature Range,DTR)年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估。结果表明:在百年尺度上,CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势,模式与观测之间的相关系数在0.1~0.7,均方根误差在0.6~1.5,Taylor评分(Taylor Score,TS)在0.2~0.7,MRI-ESM2-0模式与观测之间的相关系数(0.65)最大,均方根误差(0.8)最小,TS(0.67)最高,模拟能力最好;在30年气候平均态尺度上,CMIP6模式符合观测呈现的DTR北方地区高、南方地区低,西部地区高、东部地区低,内陆地区高、沿海地区低,高原地区高、平原盆地地区低的空间分布特征,基本可以再现中国大范围区域内DTR下降的空间分布特征,对不同区域和不同季节DTR变化也有较好的模拟,以EC-Earth3模式的模拟能力最好。然而,单模式存在不同程度的高估或低估DTR变化的现象,多模式中位数集合能够模拟出DTR在年际变化和气候平均态变化中的一些特征,对于春季和冬季的模拟,多模式集合优于单模式模拟。     

基于FORCCHN的未来东北森林生态系统碳储量模拟

以东北森林为研究对象,应用中国森林生态系统碳收支模型FORCCHN,模拟该区森林生态系统碳储量未来可能的时空变化。结果表明: 2003~2049年东北森林生态系统可能仍将具有明显碳汇功能,但强度呈下降趋势;土壤碳储量的变化趋势是从增长到饱和然后逐渐降低的过程,植被碳储量则基本上随时间变化呈逐渐增长趋势。空间上,该区土壤碳储量都有不同程度增加或降低,但植被碳储量都在不同程度的增加;土壤碳储量可能在植被碳储量之前得到饱和,因而东北森林生态系统碳吸收能力的降低主要是由土壤碳储量的减少造成的,而植被碳的增加将会在一定时间内减缓这一过程。     

基于卫星遥感的植被NDVI对气候变化响应的研究进展

回顾了以往植被对气候响应的有关研究,从此类研究常使用的数据、方法及获取的结论3个方面进行了分析,重点阐述了归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）对降水、温度和辐射等气候因子的响应特征,并探讨了未来的发展趋势。结果表明,植被NDVI对降水的显著响应往往出现在干旱半干旱地区和干湿季气候差异明显地区,且具有一定的滞后特征,滞后的时间尺度与局地条件关系密切;温度成为植被NDVI 控制因子的情况常出现在温带或寒温带地区,与对降水的滞后响应相比,植被对于温度的滞后响应并不是特别明显;辐射对于植被的主导影响主要出现在低纬度的部分区域、高云量区域和高纬度地区的特定时间段内。认为量化人类在植被对气候变化响应过程中的作用,全球变暖情形下植被对气候响应特征的深入分析,以及植被受气候影响的多尺度特征可能是以后此类研究的发展方向。     

21世纪初中国北方地区植被变化特征分析

利用增强型植被指数(EVI)作为植被活动的指标, 用MODIS-EVI时间序列数据定量分析了2000～2009年间中国北方地区EVI的变化规律。结果表明:1)21世纪初中国北方地区植被覆盖总体改善, 局部退化, 10年来区域年平均EVI增加5.97%;2)逐季节平均EVI均呈现上升趋势, 春季、秋季上升幅度小, 夏季、冬季上升幅度大;3)中国北方地区植被稀少的区域呈减少趋势, 同时单位面积EVI增加, 植被生长更加茂盛;4)中国北方地区EVI变化空间异质性大。东北平原、华北平原、黄土高原和新疆农业区显著增加, 东北和西部部分地区植被退化。     

BIOME3模型在中国应用的精确度分析及其改进

通过对BIOME3模型输出结果与中国植被区划类型相匹配,在一级植被区划下,通过Kappa检验方法对BIOME3模型的模拟能力进行了客观比较分析.结果表明,BIOME3模型在植被区域等级下可以整体上较好地模拟中国植被区域(Kappa指数0.55),但存在其对草原、寒温带针叶林及热带雨林区域模拟能力较弱,对青藏高原地区植被模拟能力单一,以及在区域边界处模拟不准确等不足.本工作在3方面对BIOME3模型作出了改进:1)将原BIOME3模型中大大简化的土壤下渗过程进行了较完善的机理化改进;2)采用更为完善的美国农业部USDA系统土壤分类数据库,重新设定土壤参数;3)将站点月平均温度在空间插值的基础上结合海拔高度整理出新的格点月平均温度数据库,应用于模型输入中.修改后的模型结果显示, BIOME3模型中生物地球化学模型部分对于模型的作用增强即水分胁迫作用明显增强,可较成功地模拟中国南部的灌丛、矮林植被群区;对于青藏高原冰川区模拟能力大大加强,并具有一定的垂直地带性模拟能力.     

RCPs情景下中国21世纪气候变化预估及不确定性分析

利用CMIP5提供的26个全球气候系统模式的集合模拟结果,预估新代表性浓度路径情景下,中国区域21世纪温度和降水的变化,并采用泰勒图和模式离差法对多模式预估结果进行不确定性分析。预估结果显示到21世纪末期(2081—2100年),三种浓度路径情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下中国年均温增幅分别为1.87 ℃、2.88 ℃、5.51 ℃;年降水的增幅分别为0.124 mm/d、0.214 mm/d、0.323 mm/d。21世纪中国增温增湿的主要贡献区为青藏高原和东北地区。不确定性分析结果表明,大多数CMIP5模式对21世纪中国区域温度的预估有着较好的一致性,而对降水预估的差异性相对较大。集合模式离差分析结果表明,中国80%以上区域的温度预估结果信号大于噪音,而降水预估的有意义信号区域不足20%,CMIP5集合模式对温度变化预测结果的可信度较高,而对降水变化的预测结果则存在很大的不确定性。