基于国际经验的西部经济发展与生态建设互动途径研究

本文在分析巴西、印度等发展中国家和美国、德国等发达国家经济发展和生态环境建设经验的基础上,针对我国西部农村贫困和产业落后等影响经济、生态的制约因素,提出了西部经济发展与生态建设互动的一些有效途径,以期对最终实现西部经济发展与生态建设的双赢有所启示。     

秦岭—淮河南北供暖格局变化及其影响因素

基于秦岭—淮河南北及其周边196个气象站点观测资料,构建实际和动态供暖指数,对中国南北过渡带供暖格局变化进行分析,并探讨冬季北极涛动（AO）异常与供暖效率的响应关系。结果表明：① 固定供暖策略下,1960-2016年秦岭—淮河南北实际供暖能耗偏高,呈现“南多北少,西低东高”的变化特征,且低纬度地区供暖需求下降信号早于高纬度;② 对比区域变暖前后,秦岭—淮河南北冬季供暖能耗1960-1990年和1990-2016年两阶段空间特征,发现“整体南高北低,北部东高西低”的格局并未发生变化,供暖南北波动界线依然维持在秦岭山脉—淮河平原中部;③ AO强弱波动与区域冬季供暖能耗具有明显的时空响应关系,是影响中国南北过渡带供暖格局变化的重要因素。当AO负相位时,除四川盆地和巫山山区之外,秦岭—淮河南北其他区域实际供暖能耗明显下降,特别是淮河平原和长江下游的过渡地带响应尤为明显,未来应该有针对性制定气候适应对策。     

陕甘宁接壤区气候暖干化及其生态环境意义

应用陕甘宁接壤区1951-2000年气温、降水及1956-2000年陕甘宁接壤区 7条主要河流径流量实测记录,在实地调研的基础上对气象数据和水文数据分析后得出结论,陕甘宁接壤区近年来气候呈现暖干化趋势,全区增温线性倾向值为 0．194℃／10 a,高于全球近百年的趋势（0．05℃／10 a）,区内增温趋势强弱差异显著。陕甘宁接壤区气候变干表现在 2个方面：①年降水量减少;②地表径流量减少。降水线性倾向值平均为－1．0759 mm／a,地表径流总量1956-2000年减少速率为 0．4844 m³／a。陕甘宁接壤区生态环境在暖干化的气候背景下继续恶化,生态贫水化严重,水土流失加剧,沙漠扩大。     

秦岭南北降雪异常空间模态识别及其影响因素分析

识别降雪异常空间模态,明晰降雪异常的影响因素,对理解中国南北过渡带气候变化规律具有重要的实践意义。论文基于1970—2020年逐日气象数据,辅以湿球温度动态阈值法、经验正交分解法等气候诊断方法,对秦岭南北冷季(11月—次年5月)降雪异常空间模态进行识别,探讨了不同主导模态与海气异常的相关关系。结果表明：(1)秦岭南北冷季降雪异常存在2个主导模态。第1模态为“全区一致型”,降雪异常偏强区分布于关中平原、秦岭山地、汉江谷地和大巴山区东段;第2模态为“山地主导下降型”,反映山地降雪异常对气候变化的敏感性;(2)在时间变化上,第1模态以年际波动为主,20世纪90年代中期后,空间模态多处于负相位,即全区一致降雪偏少;第2模态以年代转折为主,近期空间模态多处于正相位,即山地降雪异常偏少;(3)在影响因素上,第1模态降雪异常与1月中高纬度500 hPa欧亚遥相关波列相关,第2模态降雪异常与冬季赤道中东太平洋海温异常密切相关。研究将降雪异常格局与环流异常机制组合研究,可为理解中国南北过渡带降雪异常预警信号提供理论基础。     

河南省境内淮河南北气候变化的小麦适应度比较

适应度是气候变化下适应性研究的关键环节,本文提出气候变化适应度的概念及其定量评价方法,并对淮河南北的小麦适应度进行比较分析。结果表明,目前河南省境内的南北气候分界线并非淮河干流区,而是由原位置北移约300 km处的最大支流地带,冬小麦的适应度空间变化大致围绕该分界线呈经向分布。淮河分界线以南地域适应度为62.57%,高于以北地域的56.81%,研究结果表明,欲达到河南农业可持续发展,距离完全适应仍有较大空间需要人为调控,且北部相比较南部其调控压力更大。在年际变化上,随着20世纪80年代气候的突变,各地小麦温度适应度骤增,水分适应度骤减,之后随着气候的日趋稳定,各气候要素的适应度不断上升,但在21世纪初上升速度下降,甚至有降低趋势,表明气候变暖的环境对小麦的负面影响日渐突出。     

全球气候变化下秦岭南北气温变化特征

选取秦岭南麓1 000 m划分方案,运用气候倾向率、线性拟合方程、Mann-Kendall非参数检验、小波分析等气候数理统计方法,分析秦岭南北气温变化特征。结果表明:近50 a秦岭南北气候变化具有同步性,增温趋势明显;在气温突变方面,关中地区气温突变(1995年)早于陕南(1998年)。通过近10 a秦岭南北气温时空格局演变分析,认为秦岭地区气温变化符合全球变化规律,其变化是自然因素和人类活动共同作用的结果,在小尺度上人类活动干扰尤为明显(特别体现在快速城市化影响气温上升)。     

气候变化和生态建设对秦岭—淮河南北植被动态的影响

论文基于2000—2019年秦岭—淮河南北MODIS-NDVI植被覆盖数据,对中国南北过渡带植被时空变化进行分析,并探讨植被动态变化驱动因素。结果表明：① 在趋势变化上,2000—2019年秦岭—淮河南北植被显著恢复。其中,秦巴山区植被恢复面积占比最高,其次是巫山山区和关中平原;植被退化区面积占比仅为6.4%,主要分布于长三角城市群。② 在气候因素上,NDVI变化与气温显著相关(P<0.05)面积占比为9.1%,低于降水(13.1%)和日照时数(14.5%)显著区域,无显著相关区域分布面积最广,说明在关键生长季(5—9月),区域水热条件较好,植被年际波动受气候变化影响区域较少。③ 在驱动因素上,受气候因素和生态建设驱动绿化占比分别为19.2%和30.0%,其中,生态建设驱动绿化区与秦巴山区、大别山生态修复工程,川东、长江中下游撂荒地空间格局一致,说明耕地转为生态用地是区域植被快速恢复的主要原因。研究结果对量化湿润—半湿润地区植被驱动因素,优化生态建设评估模型具有启示意义。     

2000—2019年秦岭南北实际蒸散发时空变化特征

基于遥感数据全面认识复杂地形单元实际蒸散发时空规律,对区域可持续水资源管理具有重要的意义。论文基于MODIS实际蒸散发(ET)数据,对2000—2019年秦岭南北ET时空变化特征进行分析,探究不同分区ET对植被变化的响应关系,进而识别ET趋势和年代变化的高相关海气环流因素。结果表明：① 在变化趋势上,以1000 m等高线为界,即秦岭地区北亚热带和山地暖温带的分界线,低海拔河谷地带为ET显著增加区,山地高海拔地区为ET下降区;② 除城市、乡镇周边地区,研究期间秦岭南北下垫面相对稳定,转为生态用地的活跃区主要分布在山地1000 m过渡带,其是ET与NDVI变化显著相关区,而1000 m以上高海拔地区两者相关性较低;③ ENSO、青藏高原北部气压异常,与秦岭山地、汉江谷地ET的趋势变化和年代波动显著相关,而西太平洋副热带高压与ET的趋势显著相关,与年代波动特征相关较弱。即发生中部型厄尔尼诺事件时,西太平洋副热带高压偏强,对流层低层形成异常反气旋,导致中国东部雨带北移,秦岭山地和汉江谷地降水偏少,气温偏高,ET往往偏大。研究结果启示：秦岭南北科学适应气候变化时,应关注秦岭山地、汉江谷地ET变化显著相关的环流信号;应深刻理解秦岭高海拔地区蒸散发下降趋势对区域水资源管理的影响。     

极点对称模态分解下陕西气候变化特征及影响因素

全球变暖背景下,受人类活动和气候系统波动共同影响,气候要素响应具有非线性、非平稳特征,如何识别气候变化多时间尺度信息,是当前研究的热点话题。基于1970-2017年气温和降水逐日数据,辅以滑动平均、趋势分析和极点对称模态分解(ESMD)等方法,对陕西3大地理单元气候时空特征进行分析,进而探讨不同海区厄尔尼诺指数与气温、降水变化的响应关系。结果表明:1970-2017年,陕北气候变化经历“暖干-冷湿-暖湿”的变化过程;关中和陕南气候在20世纪80-90年代末呈现暖干化,随后增温停滞,降水增多,近期再次呈现暖干化;利用ESMD对陕西气温和降水变化信号进行分解,发现区域气温响应变暖停滞,是受年代波动影响,周期为9.2~11.5 a左右;从趋势项分析,除陕北气温平稳波动之外,关中和陕南气温增速并未减缓;在影响因素上,不同海区海温异常与陕西气温、降水变化相关性存在差异。其中,气温影响主要在中国东部海区,且与NINO A区、黑潮区海温显著正相关;影响降水变化的关键海区在赤道太平洋,即赤道太平洋中部海温异常偏高时,关中和陕南降水呈现下降,而赤道太平洋东部海温异常偏高,陕北降水减少更为明显。     

不同气候情景下汉江上游洪水调节服务时空变化特征（英文）

Extreme rainstorm and the subsequent flood increasingly threaten the security of human society and ecological environment with aggravation of global climate change and anthropogenic activity in recent years. Therefore, the research on flood mitigation service(FMS) of ecosystem should be paid more attention to mitigate the risk. In this paper, we assessed FMS in the Upper Reaches of Hanjiang River(URHR), China from 2000 to 2014 using the Soil Conservation Service Curve Number(SCS-CN) model, and further simulated the future FMS under two climate scenarios(in 2020 and 2030). The results reveal that the FMS presented a fluctuating rising trend in the URHR from 2000 to 2014. The FMS in southern URHR was higher than that of northern URHR, and the change rate of FMS in the upstream of URHR(western URHR) was higher than the downstream of URHR(eastern URHR). The future FMS under scenarios of Medium-High Emissions(A2) and Medium-Low Emissions(B2) will decrease consistently. As land use/land cover changes in the URHR are negligible, we concluded that the change in FMS was mainly driven by climate change, such as storm and runoff. Our study highlights that climate scenarios analysis should be incorporated into the assessment of hydrologic-related services to facilitate regional water resources management.