RCP8.5气候变化情景下21世纪印度粮食单产变化的多模式集合模拟

基于跨部门影响模型比较计划（ISI-MIP）中20种气候模式与作物模型组合的模拟结果,预估了RCP 8.5排放情景下21世纪印度小麦和水稻单产变化。研究发现：① 多模式集合模拟结果基本再现了印度小麦和水稻单产的空间差异;同时,再现了小麦和水稻单产对温度和降水变化的响应特征：与温度呈负相关,与降水呈正相关。② RCP 8.5情景下,水稻和小麦生长季温度和降水均呈增加趋势,小麦生长季的温度、降水增加幅度大于水稻。空间上,温度增加幅度自北向南逐渐减小,降水增幅则逐渐增加,并且小麦种植区升温幅度大于非种植区,降水增幅则少于非种植区,水稻种植区升温幅度小于非种植区,降水增幅则多于非种植区。③ RCP 8.5情景下,小麦和水稻单产均呈下降趋势,21世纪后半叶尤为明显。小麦单产的下降速度明显大于水稻,其中21世纪前半叶小麦和水稻单产下降速度约分别为1.3%/10a （P < 0.001）和0.7%/10a （P < 0.05）,后半叶分别增至4.9%/10a （P < 0.001）和4.4%/10a （P < 0.001）。小麦和水稻单产变化存在明显的空间异质性,小麦单产的最大下降幅度出现在德干高原西南部,降幅约60%,水稻单产最大下降幅度出现在印度河平原北部,降幅约50%。这意味着未来气候变化情景下印度粮食供给将面临较大的挑战。     

生态脆弱区社会—生态景观恢复力时空演变及情景模拟

从最具操作性的景观尺度探究社会—生态系统恢复力的时空分异及其演变,对于揭示人类活动变化对生态环境及其景观服务的影响机制,促进区域可持续发展意义重大。以黄土丘陵沟壑区米脂县作为典型案例地,从生态、社会、生产3个系统维度构建社会—生态景观恢复力评价指标体系,分析研究区各子系统和整体社会—生态景观恢复力时空演变及其相互关系。结果显示：① 研究区2000-2015年社会—生态景观3子系统恢复力空间分异显著且都有增强。其中,“退耕还林”第1阶段（2000-2009年）增强突出,生态、社会、生产三系统恢复力指数分别上升0.134、0.048、0.028;第2阶段（2009-2015年）增强相对减缓,生态、社会、生产三系统恢复力指数分别上升0.038、0.017、0.021。② 总体社会—生态景观恢复力空间分异同样显著,其恢复力指数上升11.60%,呈现中间高东西低的空间格局。③ 子系统与整体景观系统恢复力变化之间有主导性正向关系,且3个子系统恢复力变化协同关系显著,两个或三个系统协同率达到90%以上。最后,运用有序加权平均法,基于干扰指标与适应能力指标的不同权重设置情景偏好,绘制出“不可持续导向型”“维持现状型”和“可持续导向型”3种情景下的社会—生态景观恢复力模拟图,为区域景观适应性管理提供决策支持。     

情景模拟的精河流域绿洲土地利用变化及预测

针对土地利用动态模拟与预测能为区域可持续发展提供重要参考依据的问题,该文以遥感影像为基础数据,基于人工神经网络元胞自动机(ANN-CA)模型对精河流域绿洲进行土地利用变化动态模拟与情景预测。结果表明:①在过去的26年间,耕地和建设用地居土地利用类型增幅前两位,分别为4.67、3.88,林地和未利用地居降幅前两位,则分别为-0.76,-0.05;②至2026年,3种情景下建设用地的变化幅度均较为明显,显示城镇用地在未来绿洲土地利用发展变化过程中占据主导地位;③研究区未来土地利用过程中,在无任何限制条件下的趋势发展情景必然会造成区域内较大的土地利用格局破碎度,但两种生态保护情景作为修正和补充,可以从空间上优化预测结果。     

基于Web的京津冀城市群协调发展协同决策支持系统

基于Web技术,通过汲取空间和协同决策支持系统的优点,设计了京津冀城市群协调发展协同决策支持系统的基本架构和功能模块;通过集成京津冀协调发展决策支持模型、决策知识库和情景分析技术来支持决策过程;运用Web Socket构建了多用户的情景分析和协同决策支持环境。     

SRES B2情景下中国区域最高、最低气温及日较差变化分布特征初步分析

本文利用Hadley气候预测与研究中心的区域气候模式系统PRECIS进行中国区域气候基准时段(1961～1990年)和SRES B2情景下2071～2100年(2080s)最高、最低气温及日较差变化响应的分析.气候基准时段的模拟结果与观测资料的对比分析表明：PRECIS具有对中国区域最高、最低气温及日较差的模拟能力,能够模拟出中国区域最高、最低气温及日较差的局地分布特征.对SRES B2情景下相对于气候基准时段的最高、最低气温及日较差变化响应分析表明：中国区域2080s时段年、冬季和夏季平均最高、最低气温变化均呈一致增加的趋势,北方地区增温幅度普遍大于南方地区.夏季东北地区极端高温事件发生的频率将会增加,而冬季华北地区极端冷害事件发生频率将会减少.未来中国区域年平均日较差将出现北方地区减小而南方地区增加的趋势.冬季长江中下游以南地区日较差呈增加趋势,而夏季华东地区、西北地区及内蒙古中部日较差将呈减小趋势,其中在青藏高原北部地区存在一个较强的低值中心.     

RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估

采用应用于跨行业影响模式比较计划(ISIMIP)的5个CMIP5全球气候模式模拟的历史和未来RCP排放情景下的逐日降水数据,在评估模式对汉江流域1961—2005年极端降水变化特征模拟能力的基础上,进一步计算了RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下汉江流域未来2016—2060年极端降水总量(R95p)、极端降水贡献率(PEP)、连续5 d最大降水(RX5d)和降水强度(SDII),结果表明:RCP4.5情景下的极端降水指数上升最明显,R95p和RX5d分别较基准期增加12.5%和8.2%,PEP增加3.2个百分点,SDII微弱上升。在不同排放情景下,PEP均有一定的增幅,以流域西北和东南部增幅较大;R95p在流域绝大部分区域表现出一定的增加,且流域东南部和北部是增幅高值区;RX5d在RCP2.6和RCP4.5情景下整体表现为增加的特征,但在RCP8.5情景下整体表现为减少的特征。对极端降水预估的不确定性中,SDII的不确定性最小,RX5d的不确定性最大;不确定性大值区主要位于流域东部、东南部和西北部部分区域。     

基于土地利用变化情景的生态系统碳储量评估——以太行山淇河流域为例

区域土地利用变化是导致生态系统碳储量变化的主要原因,影响其碳源、碳汇效应,但以往结合时空尺度探讨流域未来土地利用变化对生态系统碳储量影响的研究尚不多见。以太行山淇河流域为例,分析2005-2015年土地利用变化,采用Markov-CLUE-S复合模型预测2025年自然增长、耕地保护及生态保护情景下的土地利用格局,并基于土地利用数据,运用InVEST模型的碳储量模块评估2005-2015年及未来不同情景下的生态系统碳储量。结果表明：① 2015年淇河流域生态系统碳储量和平均碳密度分别为3.16×10⁷ t和141.9 t/hm²,自2005年以来分别下降0.07×10⁷ t和2.89 t/hm²。② 2005-2015年碳密度在低海拔区域以减少为主,在高海拔区域增加区与减少区比例相当,淇河中下游地区建设用地的大肆扩张以及上游林地的退化是导致碳密度下降的主要原因。③ 2015-2025年自然增长情景下碳储量和碳密度下降仍较明显,主要是低海拔区域固碳能力的减弱;耕地保护情景减缓了碳储量和碳密度的下降幅度,主要是由于低海拔区固碳能力的增强;生态保护情景下,碳储量和碳密度显著增加,分别达到3.19×10⁷ t和143.26 t/hm²,主要发生在海拔高于1100 m的区域。生态保护情景能够增强固碳能力,但不能有效控制耕地面积的减小。因此,研究区土地利用规划可统筹考虑生态保护和耕地保护情景,既能增加碳汇,又能保障耕地质量和粮食安全。     

基于FLUS-InVEST模型的中国未来土地利用变化及其对碳储量影响的模拟

基于代表性浓度路径情景（Representative Concentration Pathways, RCPs）,耦合FLUS-InVEST（Future Land Use Simulation-Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs, FLUS-InVEST）模型,以土地利用视角模拟了中国2100年的陆地生态系统碳储量,探讨其空间分异。结果表明：1）历史土地利用变化作用下,中国生态系统碳储量减少中心由华北地区转向东北地区,增加中心由西北地区转向西南地区;碳储量的减少由林地生态系统转向草地生态系统。2）未来RCPs情景下,中国林地生态系统碳储量都将持续增加,草地生态系统碳储量持续减少。RCP 6.0情景下,中国林地面积将增加9.43%左右,草地面积减少5.42%,全国林地碳储量较2010年增加2 332.64 Tg,而草地碳储量将损失1 719.03 Tg。在RCP 8.5情景下,全国林地面积增加5.15%,草地面积将减少5.10%,林地碳储量较2010年将增加1 754.59 Tg,草地碳储量将损失2 468.80 Tg。3）RCP 6.0情景对未来碳汇贡献度较RCP 8.5情景大。在RCP 6.0情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净增加127.12和83.67 Tg。但在RCP 8.5情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净减少24.67和32.41 Tg。4）不同RCPs情景下,碳储量增长均集中在横断山-秦岭-太行山-大兴安岭和雪峰山-太行山-大兴安岭两带;减少区域主要分布于云贵高原、四川盆地和京津冀地区。     

Vulnerability of natural ecosystem in China under regional climate scenarios:An analysis based on eco-geographical regions简

Assessment of vulnerability for natural ecosystem to climate change is a hot topic in climate change and ecology, and will support adapting and mitigating climate change. In this study, LPJ model modified according to features of China＇s natural ecosystems was em- ployed to simulate ecosystem dynamics under A2, B2 and A1B scenarios. Vulnerability of natural ecosystem to climate change was assessed according to the vulnerability assessment model. Based on eco-geographical regions, vulnerability of natural ecosystem to climate change was analyzed. Results suggest that vulnerability for China＇s natural ecosystems would strengthen in the east and weaken in the west, but the pattern of ecosystem vulner- ability would not be altered by climate change, which rises from southeast to northeast gradually. Increase in ecosystem vulnerable degree would mainly concentrate in temperate humid/sub-humid region and warm temperate humid/sub-humid region. Decrease in eco- system vulnerable degree may emerge in northwestern arid region and Qinghai-Tibet Plateau region. In the near-term scale, natural ecosystem in China would be slightly affected by cli- mate change. However, in mid-term and long-term scales, there would be severely adverse effect, particularly in the east with better water and thermal condition.     

基于CLUE-S和Markov复合模型的土地利用情景模拟研究——以江苏省环太湖地区为例

基于江苏省环太湖地区1990、2000年TM影像和2005年中巴卫星遥感影像,综合集成区域DEM、交通图和居民点分布图等,充分利用CIUE-S模型空间模拟特长和Markov模型数量预测优势,应用CLUE-S和Markov复合模型及GIS分析技术分别对现有土地转移速率发展和根据规划约束对转移概率进行调整的严格保护耕地的土地利用变化情景进行时空模拟,揭示不同情景下的土地利用格局变化.通过模拟得知,江苏省环太湖地区今后确需控制建设用地总量,提高节约集约用地水平,最严格地保护水田等优质耕地.