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1.
3.
4.
全球气候变化已经对生态环境产生了明显的影响,并将继续产生长远而巨大的影响,其中气候变化对荒漠化和森林碳功能的影响倍受关注.从气候变化对土地荒漠化和森林碳功能影响的监测和评估方法人手,对近10 a来的相关研究成果进行了综述;概括出气候变化对荒漠化和森林碳功能影响的监测和评估方法主要分为3类,即统计资料方法、实验观测方法和模型模拟方法,并指出未来开展气候变化对土地荒漠化和森林碳功能的影响研究应关注以下几个方面①研究气候变化对土地荒漠化的影响,应将遥感方法和地面定位监测结合起来,积累连续的监测资料;应用遥感数据研究气候变化对土地荒漠化的影响,应保证遥感数据有足够的时间序列.从而减小数据选择的随机性带来的影响.②在荒漠化面积随气候变化变幅较大的生态脆弱区,除关注荒漠化土地边缘进退发展外,还应格外关注荒漠化程度的转变和景观格局的变化.③应加快中国碳通量观测网络建设,为研究气候变化对中国碳循环(包括森林生态系统碳功能)的影响积累连续的基础数据. 相似文献
5.
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引进了大气所LASG—REMg坐标下有限区域数值预报模式,通过在近几年的汛期降水预报中的实际应用,取得了良好的效果。 相似文献
7.
Sub-tidal barotropic current variations coupled with residual sea level fluctuation in the Bohai and Yellow Seas during wintertime are addressed in this study.The temporal evolution and spatial distribution of current fluctuation are investigated using moored acoustic Doppler current profiler data in a three-dimensional numerical model.It is found that a southward current followed by a northward current occurred in the northern Yellow Sea during the fluctuation,concurrent with a significant outflow followed by inflow through the Bohai Strait.The process is consistent from surface to bottom and is coupled with remarkable residual sea level fluctuation.This quasi three-day fluctuation with amplitude 0.2-0.3 m/s leads to 1 m/1.2 m drawdown in the northern Yellow and Bohai Seas,respectively,strongly influencing water exchange between those seas.Because this a prominent feature in the seas,it is necessary to evaluate its effect on fluctuation during winter in future studies,in particular,the northward current during the recovery phase of sea level in the Bohai and Yellow Seas regarding seasonal variation. 相似文献
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中国夏季和冬季极端干旱年代际变化及成因分析 总被引:4,自引:0,他引:4
依据1961~2009年中国区域540个气象站的夏、冬季气温和降水数据,首先采用气候变化趋势转折判别模型(简称PLFIM)分析了中国区域8个分区夏、冬季气温和降水的年代际变化,而后利用PDSI干旱指数研究了夏、冬季极端干旱在年代际尺度上的时空变化特征及其成因。结果表明:1961~2009年中国夏季极端干旱发生率北方大于南方,冬季则为在东部多而在西部少。夏季和冬季极端干旱发生概率在最后一次年代际转折后都呈增加趋势。在区域尺度上,夏季东北、华北和西北地区增加明显,冬季东北、华北、华南、西南地区增加显著。其中,降水在20世纪90年代以前的极端干旱变化中起主导作用,而后由于气候变暖所引起的极端干旱增加趋势逐渐增大,与降水变化的作用相互叠加。 相似文献
9.
利用2003~2010年吉林省春季土壤含水率数据及相关数据,采用常规统计方法、地统计学方法和基于地理信息系统的空间分析方法,讨论吉林省春季土壤水分分布特征,并对其影响因素进行初步分析。结果表明,吉林省春季0~30 cm土壤平均含水率总体上呈由西向东逐渐增加的趋势,空间差异性显著,其中10 cm深度土壤含水率空间差异最大;土壤层之间的距离越近,土壤含水率的相关性越好,东部10 cm深度与其他层次土壤含水率的相关性好于中西部,中部相比东部和西部而言,各层次之间土壤含水率相关性最差。研究还发现,田间持水量和降水量是影响吉林省土壤含水率分布的主要因素,受土壤、气候等自然要素的空间异质性影响,田间持水量对中部和东部的土壤含水率影响更大,而降水对中部和西部的土壤含水率影响更大。 相似文献
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