中国海域近海面风速未来变化降尺度预估

基于CCMP卫星风场与全球耦合模式GFDL-CM3历史实验期的海表面风场、气压场、温度场等资料,使用经验正交函数和多元回归统计方式,获得高分辨率卫星风场与低分辨率气象要素场两者典型空间模态的长期统计关系,构建了我国海域近海面风速统计降尺度模型,进而结合GFDL-CM3气候模式RCPs情景未来预估数据,降尺度分析了2015-2050年我国海域近海面风速未来变化。结果表明:构建的降尺度模型具有良好模拟能力,模拟与观测风速空间分布相关性R值在0.98以上,风速变化趋势相关性R值在0.97以上,月平均风速模拟均方根误差(RMSE)全海域平均值约为1.32 m/s。我国海域近海面风速在未来35 a可能存在较明显的分时段变化特征,2015-2024年风速下降,2024-2035年风速增加,2035-2050年风速再次下降,同一时段内各海区风速变化趋势相同,但风速降幅或增幅存在差异,南海风速增降幅度较大,东海次之,黄渤海风速增降幅度相对较小。     

格尔木河流域河流地貌演化研究进展

位于柴达木盆地南缘的格尔木河发源于东昆仑山脉,末端注入盆地中东部的察尔汗盐湖,是该盐湖最主要的补给河流,极大地影响着该盐湖的成盐演化过程。格尔木河的主要支流—昆仑河和雪水河都是由冰川融水形成,因此该流域内的冰川进退对河流径流量变化和谷地填充地层的物源有着重要影响。该流域内主要的填充地层为昆仑河砾岩(河流相)、纳赤台沟组(冲洪积相)和三岔河组(河湖相)。在三岔河组之上,发育了4~5级阶地,除最高的T5之外,其它均为以三岔河组为基座的内叠阶地(少部分河段以昆仑河砾岩为基座)。根据前人的研究,昆仑河砾岩沉积的年代为1 269~1 042 ka(ESR年龄);纳赤台沟组堆积于482~642 ka之间(ESR和TL年龄);三岔河组形成于355~95 ka(ESR和U系年龄)、90~16 ka(OSL年龄),T5~T1阶地基本形成于16~4.6 ka之间。由于采用的测年方法不同,不同学者对三岔河组的形成时代存在争议,对阶地的划分也有所不同(4级或5级阶地)。但是,对T5~T1阶地形成时代有较一致的观点,即末次冰消期和全新世早中期。对于格尔木河河流地貌过程的驱动因素,目前尚存在争论,大部分学者认为是气候变化驱动了该区域河流地貌的形成,但也有学者认为构造活动是主导因素。     

河北临城县核桃春季低温冻害气候特征分析

该文利用临城县国家气象站1960~2016年气象资料,分析该地核桃冻害发生主要时段、频率及最低气温变化规律及特征。结果表明:1核桃春季冻害发生主要时段为3月20日~4月20日,轻微冻害发生集中在3月下旬,轻度、中度冻害发生集中在4月上中旬。21960~2016年达到冻害气象指标日数21d,其中轻微冻害、轻度冻害、中度冻害分别占57.1%、33.3%、9.7%。31960~2016年3月下旬最低气温<-2℃日数共计37d,年均0.63d,1960~2016年4月上中旬<0℃日数共计14d,年均0.28d。43月下旬最低气温呈明显升高趋势,上升速率为0.4℃/10a,3月下旬最低气温2000年前后发生突变,核桃冻害发生风险降低。     

宁晋泊晚更新世以来气候变化的正构烷烃分子记录

华北地区晚更新世以来气候变化研究具有重要的意义.选择宁晋泊地区开展河湖相沉积物的分子化石研究.结果表明,沉积物中正构烷烃碳数分布范围为C₁₅~C₃₃,高碳数奇碳优势明显,多以C₂₉和C₃₁为主峰的单峰分布,少量样品出现以C₁₇为次主峰的双峰分布,表明有机质以陆生植物和大型水生植物为主.结合正构烷烃参数,分析了宁晋泊地区晚更新世以来的气候演变过程,展现了"83~68 ka气候较为温和,湖泊水位较低;68~30 ka气候暖湿,湖泊扩张;30~22 ka气候冷干,湖泊萎缩;22~10 ka气候好转,湖泊水位上升;全新世气候温和适度,湖泊水位略有降低"的特征.区域对比分析表明,末次冰期以来宁晋泊地区与延庆盆地等地的气候变化基本一致,具有冰期-间冰期旋回特征,说明其主要受太阳辐射的控制.      

东北多年冻土退化及环境效应研究现状与展望

东北多年冻土属中高纬度多年冻土,对气候变化非常敏感。数据模型模拟表明,21世纪东北多年冻土区气温会持续上升,显著的变暖将导致多年冻土退化。东北多年冻土呈现自南向北的区域性退化趋势,多年冻土区南部表现为南界的北移、融区的扩大和多年冻土的消失,而北部表现为多年冻土下限的上移、活动层厚度增大及地温升高等。多年冻土的退化会导致寒区生态环境的恶化,如兴安落叶松占绝对优势的天然林带锐减,林带北移,沼泽湿地萎缩等。随着多年冻土的迅速退缩和变薄,原多年冻土中蕴藏的碳将释放出来,对气候变化产生积极的正反馈,加速变暖,并影响全球碳循环。多年冻土退化导致其热状态失稳而造成寒区基础设施损坏,并且影响冻土微生物、碳循环、寒区生态和水文等,而它们是区域气候变化的重要因子,也将成为未来多年冻土研究的重点。而这些研究都需要长期的基础数据作支撑,因此需要进一步完善冻土参数监测网络,用模型厘清气候变化与多年冻土退化及其环境效应之间的关系。     

2000-2014年西藏雅鲁藏布江流域积雪时空变化分析及对气候的响应研究

利用2000-2014年MODIS逐日无云积雪产品对雅鲁藏布江流域积雪特征的空间分布及变化、积雪随高程变化的规律进行了分析,并采用被动微波数据SMMR （1979-1987年）和SSM/I （1988-2008年）以及中国地面降水和气温0.5°×0.5°日值格点数据集,研究了雅鲁藏布江流域关键积雪参数对气候要素的响应等。结果表明：流域下游积雪日较大且变化剧烈;流域整体上呈显著减少的趋势;积雪日随高程的上升而增加;流域内降水呈不显著的增加趋势,而气温呈显著的增加趋势,最高气温对积雪变化影响最大;气温对积雪终日的影响明显高于积雪初日;在积雪消融期降水的增多促进了积雪的消融。     

1981-2015年西藏全区气候季节的变化

利用1981-2015年西藏全区39个气象观测站的观测资料,采用修订气候季节划分方法,分析了39站季节起始日与季节长度,代表站的季节极端日期、极端长度、季节早晚、季节长短等级变化趋势及其对农牧业、旅游业的影响。结果表明：西藏近35年来,春、夏、秋、冬季平均起始日分别为2月25日、5月31日、9月15日和11月28日,平均长度分别为99 d、106 d、73 d和87 d,且区域差异比较明显。波密、加查、尼木、狮泉河、申扎站春季的起始日在提前,分别为-5.8、-1.2、-3.3、-2.5、-2.3 d·（10a）^-1;秋冬季的开始日在推迟,分别为1.4（1.5）、2.1（4.2）、1.9（4.4）、1.0（2.5）、1.2（4.0）d·（10a）^-1。春（夏、秋）季持续时间在延长,分别为7.0（1.3、0.1）、0.04（3.3、2.1）、1.0（4.6、2.5）、0.1（3.4、1.6）、1.7（1.8、2.8）d·（10a）^-1;冬季持续时间在缩短,分别为-8.5、-5.4、-7.8、-5.1、-6.2 d·（10a）^-1。春季的提前与季节长度的延长,使作物播种期与牧草返青期提早;秋季的推迟与季节长度的缩短使得作物复种机会大;同时对农作物的种植结构、作物品种熟性布局以及旅游业都有一定的影响。     

大数据助地质腾飞:岩石学报2018第11期大数据专题“序”

文中提出,大数据有广义与狭义之分:狭义的大数据以4V特点为标志,而符合大数据三个技术取向的、采用全数据模式的、从数据出发的研究是广义的大数据研究。大数据为什么应运而生?是因为科学发展遇到了瓶颈,遇到了难以解决的问题,大数据不仅开辟了科学研究的新方法,新思路,还引发了对科学哲学的反思。文中强调从理论驱动模式到数据驱动模式的转变,是研究方法和研究思路一个巨大的转变,这种转变开辟了新的科学创新之路。文中指出,在大数据时代,凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。文中讨论了矿床学研究的目的,认为矿床学研究应当专注于查明矿床形成的规律,指导矿床的找矿,提高经济价值。提出在矿床学研究中应当加强对相关关系的研究。一个矿床的成因大家究竟是如何关注的,与成矿有关的因素很多,成矿究竟与哪些因素有关,在许多情况下可能就是一个相关关系的命题,而大数据研究的就是相关关系。因此,大数据与矿床学研究的思路是天然相通的。     

全球数据库数据研究的初步进展

人类已进入大数据和人工智能时代,其成果已惠及千家万户。然而,大数据和人工智能技术在科学研究领域的应用却相形见绌,还未真正得到重视。大数据和人工智能是一种方法,一种思路,它不同于传统的科学研究方法和思路。在科学研究中,什么是大数据研究呢?符合大数据3个技术取向的是大数据研究,采用全数据模式的是大数据研究,从数据出发的是大数据研究。文中介绍了我们利用全球数据库数据厘定的玄武岩、安山岩、大陆边缘弧玄武岩(CAB)构造环境判别图,其中安山岩判别图填补了学术界的空白。玄武岩(MORB、OIB、IAB)判别图也不同于学术界早先熟知的判别图,是根据元素之间的相关关系厘定的。文中还讨论了大数据研究带来的一些可能很有意义的科学问题。如:1.在判别图研究中发现了许多效果较好的图解,主要依赖的是主元素、过渡元素和金属元素之间的关系,上述关系有什么意义,为什么会起到判别的作用?2.数据挖掘发现,全球大洋中脊中酸性岩极度匮乏,是否说明上地幔严重缺水?3.研究发现,中新世是全球岩浆活动最发育的时期,这一时期全球还出现了许多重大地质事件,二者之间是否存在关联?4.中新世全球埃达克岩最发育,按照埃达克岩的出露,发现从青藏高原到喀尔巴阡可能存在一个巨型的欧亚高原;5.根据对新生代苦橄岩全球时空分布研究,提出了一个如何认识全球热点问题等。文中还提出了下一步研究的建议并强调指出,科学已经进入大数据和人工智能时代,在大数据和人工智能时代,科学划分的标准发生了变化:凡是能够用数据化表述的学科才称之为科学,而不能用数据化表述的学科就不是科学,看来,能否被数据化是科学与非科学的分水岭。在大数据和人工智能时代,地质学和矿床学遭遇了空前的危机。按照我们的预测,在可以预见的未来,地球物理学将远超地质学,空间科学将异军突起,而在地质学领域内地球化学一花独放的局面还将维系很长一段时间。文中最后还探讨了今后找矿靠什么的问题,认为物化探和钻探测试技术的进步非常重要,同时,发展人工智能技术也已迫在眉睫。     

IPCC AR6报告解读：未来的全球气候——基于情景的预估和近期信息

依据IPCC第六次评估报告（AR6）第一工作组报告第四章的内容,对未来全球气候的预估结果进行解读。报告对21世纪全球表面气温、降水、大尺度环流和变率模态、冰冻圈和海洋圈的可能变化进行了系统评估,并对2100年以后的气候变化做了合理估计。评估指出全球平均表面气温将在未来20年内达到或超过1.5℃,平均降水也将增加,但随季节和区域而异,同时变率将增大。大尺度环流和变率模态受内部变率影响较大。到21世纪末,北冰洋可能出现无冰期;全球海洋会继续酸化,平均海平面将持续上升,百年内上升幅度依赖不同排放情景,都在2100年后继续升高。在最新的评估中采用多种约束方法,减小了预估不确定性的范围。AR6对于低排放情景以及“小概率高增暖情节”的关注为应对气候变化提供了更多、更完整的信息。综合报告的评估结果指出,未来需要进一步减小区域,特别是季风区气候预估的不确定性,并从科学研究和模式发展两方面加强我国气候预估能力的建设。