中国北方草地植物群落碳、氮元素组成空间变化及其与土壤地球化学变化的关系

碳、氮元素是土壤中的关键元素.在我国黄土高原北部-宁夏中东部处于荒漠化初期阶段的草地中,土壤的碳、氮元素组成出现了异乎寻常的特征,即相对于碳含量,氮含量异常偏低.认识造成这一现象的原因对我国北方草地的保护和重建具有重要意义.植被的输入是土壤中碳、氮元素组成的最为重要的控制因素之一.为认识植被碳、氮含量的空间变化对上述现象产生的贡献,对包括草地碳、氮异常区在内的区域进行了沿线植物群落的化学组成研究.结果表明:1.植物群落平均碳含量约为40%～50%,不同植物群落类型碳含量以苦豆子、达乌里胡子枝群落最高(44.225%),蛛丝蓬、骆驼蓬群落最低(35.516%).绝大多数植物群落平均氮含量约为2%～4%,不同植物群落类型含氮量以猪毛菜、星状角果藜群落最高(4.482%),蛛丝蓬群落最低(1.356%);2.植物群落生物量空间分布与对应降雨量变化趋势一致,说明降雨量是限制群落地理分布的关键因子;3.植物群落与土壤C/N比值随纬度呈现不一致的变化规律,相关分析表明,两者呈现统计学上的显著负相关关系,相关系数为:r=-0.392(P＜0.05,n=32).上述结果表明,在研究地区荒漠化初期阶段的草地中,植被输入不是引起该区域土壤C/N异常升高的原因.     

气候变化对寒区水循环的影响研究进展

随着全球气候变暖,气候的变异性变得越来越极端,极端天气事件的频率和强度也在不断地上升.气候变化改变了水文循环,其变化趋势对世界水资源的管理提出了严峻的考验.气候变化对寒区水循环的影响包括对降水、蒸散发、径流、降雪与积雪面积、冰川和冻土等方面的影响: 近百年来,全球降水在波动中略有增加;在北半球水面蒸发量呈逐步减少的趋势,径流量及其时空分布发生了巨大变化;全球以积雪形式的降水越来越少,且积雪面积越来越小; 冰川出现加速退缩的现象.随着全球变暖,多年冻土融化,导致活动层厚度有明显增大趋势.所有现存的模型都表明了一个更暖的未来世界.为降低地球各圈层系统对气候变化的脆弱性,需要控制温室气体的排放,建立更精确的气候预测模型,提高水资源管理者的技术水平等手段来提高系统的适应能力,以解决人类的水资源需求问题.     

浅析根河市的寒冷程度

一个地方的寒冷程度除了看极端低温外,应该综合分析最冷旬平均气温和最冷月平均气温等指标。文章把根河与公认的中国最冷地方的漠河进行对比分析,从两地的地面观测数据和气象站的建设情况,以及从地理学和农学的角度进行分析,对根河是否称得上"中国冷级"这一称号进行了初步的探讨。     

2017年5—7月内蒙古中东部地区气象干旱及环流特征分析

利用内蒙古自治区116个气象站1981—2017年5—7月逐日降水量、平均气温观测资料和逐日综合气象干旱指数(MCI)监测值。美国NCEP/NCAR 1981—2017年5—7月平均再分析资料等,分析了2017年5—7月内蒙古中东部地区发生的大范围持续气象干旱的气候背景、季风和大气环流特点等,得出:(1)2017年5—7月内蒙古中东部地区降水量异常偏少,气温异常偏高,且持续时间长,影响严重,是近36a来少有的。(2)北极涛动指数维持正位相,冷空气活动势力弱,欧亚地区盛行纬向环流;青藏高原高度场持续偏高,印缅槽持续偏弱;太平洋副热带高压强度偏强、面积偏大、西伸脊点偏西;南海夏季风较常年偏弱,我国主雨带位置偏南。大气环流的异常分布和共同影响,使得内蒙古中东部地区长时段处于高温的环流影响下,没有系统性的西南水汽输送,出现了大范围持续异常高温少雨天气,导致内蒙古中东部地区持续重旱。     

2016年内蒙古地区高温天气统计分析

文章使用常规气象观测资料及内蒙古119个区域站逐小时自动观测资料,对2016年内蒙古出现的日最高气温≥35℃的高温天气进行了统计分析。分析发现:全年有76个站出现≥35℃的高温天气587次,站点主要分布在阿拉善盟西部和中部、巴彦淖尔市西南部、乌海市、锡林郭勒盟中部和北部、赤峰市北部、通辽市北部、兴安盟东部以及呼伦贝尔市西南部;高温集中发生在7、8月份,日最高气温主要出现在15—17时;各站每日高温持续时间较长,持续6h的最多,最多的一天中可以持续15h。7月上旬和7月下旬到8月上旬高温持续时间长,范围广,强度强;极端高温天气事件突出表现为单日极端高温天气出现站多,单站持续高温时间长,单日超过37℃或40℃高温站次多;14个站日最高气温超过历史极值,9个站连续高温日数平历史极值。高温发生时地面减压,地面风速多在4m﹒s^(-1)以上,高于日平均风速。     

广元市降水特征及变化趋势分析

为揭示广元极端降水的变化趋势,利用1961~2015年逐时和逐日降水数据分析广元降水特征和极端降水事件变化。结果表明,广元降水总量年际变化不明显,小时降水越来越极端;在02~06时,小时降水量呈增加趋势,苍溪和青川降水年际倾向率日变化为单峰单谷型,旺苍、广元和剑阁为双峰单谷型。广元市大部分地区短时强降水次数逐年增加,在1980s和2000年后有明显增加,特别是1980s的旺苍站,增幅达到71%;广元小时及日降水最大值有增加趋势。1961~2015年,日降水量≥25mm天数(R25mm)、日降水强度(SDⅡ)和极端降水量(R95)的年际倾向率分别为0.0558d·a~(-1)、0.0168mm·d~(-1)·a~(-1)和0.5998mm·a~(-1),而持续降水日数(CWD)则以-0.0202d·a~(-1)的速率减少,广元每年降水的持续天数在减少,但降水情况越来越极端。     

岷江上游干旱河谷范围的界定及其变化分析北大核心CSCD

基于1961-2014年岷江上游及其周边地区20个气象站点的观测资料,运用Mann-Kendal非参数检验方法分析了研究区近50 a的气候突变,结合DEM、土壤、水系、土地利用等数据构建了干旱河谷典型特征的诊断指标体系,准确地界定了岷江上游干旱河谷的范围并分析了其气候突变前后的变化。结果表明:(1)研究区气候突变的时间节点为1981年,当前气候条件(1982-2014年)下,岷江上游干旱河谷总长度约为151.63 km,面积约705.62 km^2(占区域总面积的2.94%),主要分布于松潘镇江关以下,经茂县凤仪镇至汶川县绵褫间的岷江干流,以及黑水河谷和杂谷脑河谷等岷江支流的两侧。(2)当前气候条件下干旱河谷较气候突变前(1961-1980年)覆盖河道两岸更宽的范围且向北延伸,长度增加20.87 km,面积增加81.61 km^2;(3)气候变暖和土地利用方式的改变是引起岷江上游干旱河谷范围扩大的主要原因。     

珠江流域多尺度极端降水时空特征及影响因子研究

基于珠江流域74个气象站点1952~2013年逐日降水和气温数据,采用POT抽样、Mann-Kendall（MK）趋势检验、泊松回归等方法,从降水量级、降水频率及发生时间等方面系统分析了珠江流域年、雨季及旱季3个时间尺度上的极端降水特征,并从降水对温度变化响应及ENSO影响等角度,探讨了极端降水变化特征的机理。研究表明：① 珠江流域极端降水年内分布不均,多发于4~9月,其中6月份发生频率最高;② 珠江流域极端降水频率在雨季及年际间分布较为均匀。但在旱季,珠三角地区极端降水在不同年份差异性较大;③ 在雨季及年际尺度上,极端降水年序列趋势性并不显著;而相对干旱季节,极端降雨量级、发生频次均随年份增加呈显著上升趋势,且发生时间提前。珠江流域农业以水稻(Oryzasativa)种植为主,旱季极端降水增加易导致冬汛及其引起的作物倒伏与农田渍涝等灾害,同时对秋冬防洪提出新的挑战,需要引起人们的关注;④ 温度升高和ENSO事件对珠江流域极端降水过程有显著影响。从ENSO影响的角度讲,在厄尔尼诺年,珠江流域西部极端降水量级和频率增加,而流域东部沿海区域极端降水量级减少,时间延后。     

气候变化对淮河流域水资源及极端洪水事件的影响

利用法国国家气象研究中心气候模型（Centre National de Recherches Météorologiques Climate Model, CNRM）典型代表性浓度路径（Representative Concentration Pathway, RCP）情景资料和可变下渗容量模型（Variable Infiltration Capacity Model,VIC）,分析了淮河流域未来气温、降水、水资源及可能洪水的变化趋势。结果表明,淮河流域未来气温将持续升高,RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5情景下未来2021~2050年较基准期（1961~1990年）升幅分别约为1.13℃、1.10℃和1.35℃;流域降水可能呈现略微增加趋势,3种排放情景下2021~2050年降水较基准期将分别增加5.81%、8.26%和6.94%;VIC模型在淮河流域具有较好的适用性,能较好地模拟淮河流域的水文过程,在率定期和检验期,模型对王家坝站和蚌埠站模拟的水量相对误差都在5%以内,日径流过程的Nash-Sutcliffe模型效率系数（NSE）在0.70以上,月径流过程的NSE达到0.85以上。气候变化将导致淮河流域水文循环强度增加,流域水资源总体将可能呈增加趋势,王家坝站和蚌埠站断面洪水事件的发生可能性将增大。     

内蒙古大兴安岭林区极端气温事件变化特征

利用内蒙古大兴安岭林区11个气象站1971~2014年日平均气温数据,采用线性趋势、Morlet小波分析、克里金插值法对内蒙古大兴安岭林区极端气温的年变化进行分析。研究表明：极端高温天气和生物生长季天数在20世纪80年代中期以后呈显著增多趋势,极端低温天气呈显著减少趋势;在空间分布上,所有站点极端高温天气和生物生长季天数呈上升趋势,极端低温天气呈下降趋势,但空间差异明显。极端低温天气主要受27、18、11、7 a时间尺度周期影响。极端高温天气28 a左右周期振荡最为强烈,视为第一主周期,对极端高温天气影响最为显著,在2018年以后的大约8 a间（2019~2026年）极端高温天气可能会更加频繁。生物生长季受28 a时间尺度周期影响,且在2015~2022年生物生长季天数增长处于偏大期。