黄土高原地区土地覆盖变化对气候的反馈作用数值模拟

区域尺度土地覆盖变化是自然变化和人类活动共同驱动的结果,同时又对区域气候环境产生反馈。利用欧洲中值数值预报中心（ECMWF） ERA-Interim再分析资料,驱动RegCM4.5区域气候模式,进行了两个时间段（1980-2014、2005-2014）的数值模拟试验。以1：250 000土地利用图为基础,结合植被图、土壤图制作具有高精度、极强现势性的土地覆盖资料,区域模式中陆面过程模式采用BATS,模拟了现实的土地覆盖改变对气候要素的影响,分析了黄土高原地区土地覆盖变化对气候的反馈作用。结果表明：（1） RegCM4.5不但能够较好描述黄土高原气温、降水的时间空间分布特征,也能够模拟土地覆盖变化对黄土高原局地气候变化的反馈。（2）不同土地覆盖变化特征对气候反馈作用不同,荒漠化会引起局部地区气温升高和降水减少,并通过正反馈机制,致使自然植被生长发育受阻;水域旱化会导致夏季气温升高和降水增加,从而加剧干旱洪涝灾害风险;草地覆盖增加会导致春夏季降水量与气温的降低,秋冬季降水量与气温升高。（3）土地覆盖变化对气温与降水的影响在夏季较强。该研究可促进对黄土高原生态治理环境效应的理解,也能深化对土地利用-气候变化之间互馈作用的过程认识,并为区域生态建设对策选择提供参考。     

青海互助一次局地强降水天气多普勒雷达回波分析

利用西宁CINRAD/CD多普勒天气雷达资料及自动站观测数据等从影响降水的主要因子方面探讨了2011年7月2日晚青海互助县一次局地强降水的成因,结果表明:多单体强回波带的活动是造成互助短时强降水的主要原因;速度图上强的辐合和逆风区是预报强降水的关键因子;垂直风廓线图上强烈的垂直风切变是不稳定能量积聚的表现,与强降水联系紧密;垂直累计液态含水量(VIL)和回波顶高也能为强降水预报提供有效信息。     

1982—2015年中国气候变化和人类活动对植被NDVI变化的影响

基于中国603个气象站的地表气温和降水观测资料以及GIMMS NDVI3g数据,采用变化趋势分析和多元回归残差分析等方法研究了1982—2015年中国植被NDVI变化特征及其主要驱动因素（即气候变化和人类活动）的相应贡献。结果表明：① 1982—2015年中国植被恢复明显,在选择的32个省级行政区中,山西、陕西和重庆的生长季NDVI增加最快,仅上海生长季NDVI呈减小趋势。② 气候变化和人类活动的共同作用是中国植被NDVI呈现整体快速增加和巨大空间差异的主要原因,其中气候变化对各省生长季NDVI变化的影响在-0.01×10 ^-3~1.05×10 ^-3 a ^-1之间,而人类活动的影响在-0.32×10 ^-3~1.77×10 ^-3 a ^-1之间。③ 气候变化和人类活动分别对中国近34年来植被NDVI的增加贡献了40%和60%;人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部、华北平原以及中国东北和西南等地;人类活动贡献率大于50%的省份有22个,其中贡献率最大的3个地区为上海、黑龙江和云南。研究结果建议应更加重视人类活动在植被恢复中的作用。     

城市化对长沙市两气象站气温记录的影响

为深入认识城市对其附近气象站气温的影响,采用位于长沙市区东部和西部两个气象观测站的2007-2009年的逐日气温、风向和风速资料,结合地表覆盖特征数据,对比分析了两站气象记录差异,并通过改进的城市影响指数模型估算了气温资料中的城市影响偏差。分析显示：（1）2007-2009年东、西气象站逐月平均气温（T_mean）、最高气温（T_max）和最低气温（T_min）差异很大,最大差异分别可达0.90℃、0.83℃和1.34℃;（2）受城市及风向的影响,两气象站的逐月城市影响指数（K）差异较大,东、西站平均K值分别为2.01和1.50,年内同一台站的K值存在季节变化规律;（3）两站逐月△K与△T之间存在极显著正相关关系;（4）东、西两站2007年T_mean中的城市增温最大,分别达0.63℃和0.45℃。城市附近气象站气温记录受城市规模、风向和风速等因素影响明显,在分析长历时气候变化特征和利用站点记录数据进行空间分析时,有必要对气温数据进行订正。     

城市化对福建省气温和地温变化影响的比较研究

在快速城镇化背景下,我国城市热环境急剧恶化,研究城市化对温度变化的影响有助于深入认识我国气候变化特征。然而,以往相关研究多聚焦于气温或地温中的一项指标,尚不完全清楚城市化对二者影响的差异。本文利用福建省20个气象站逐日地表气温（简称气温）和0 m地温（简称地温）资料,采用趋势分析和UMR（Urban Minus Rural）等方法,旨在探讨1987—2017年福建省气温、地温变化中的城市化影响。结果表明：（1）福建省气温和地温变化具有很大时空异质性;就区域平均而言,年和各季节平均温度均呈增加趋势,但地温上升幅度普遍高于气温。（2）城市化对城市站日平均、最高和最低温度变化的影响存在很大差异;其中,对年平均地温变化的影响（0.18 ℃·(10 a)-1,P < 0.01）明显高于对气温的影响（0.08 ℃·(10 a)-1,P < 0.05）,对各季节平均地温变化的影响也高于气温。（3）在基于所有台站计算的福建省年平均地温序列中检测出显著的城市化影响（0.06 ℃·(10 a)-1,P < 0.05）,且这种城市化影响偏差在春季和夏季地温序列中更加明显。综上,基于台站观测数据的福建省气温和地温变化速率差异与城市化对二者的增温效应差异密切相关;建议在未来相关研究中对此予以考虑和剔除,从而促进对区域气候和生态环境变化的认识。