基于植被动态模式预估中国植被净初级生产力变化格局

本文选用部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）提供的6个植被动态模式数据,对比遥感反演值计算了各模式在中国不同植被区的拟合优度,评估了模式的适用性;并提出了以拟合优度为权重的区域年均净初级生产力（NPP）算法,有效解决了已有研究由于数据和方法的不同而对中国NPP估算效果较差的问题。结合两种浓度路径下（RCP2.6和RCP6.0）的模式估算结果,评估了未来30 中国NPP的变化格局。结果表明：单个模式数据对中国大部分区域NPP的拟合效果较差（R² < 0.4）,所计算的中国平均NPP整体偏高33%~97%,但能较为准确地反映空间上从东南向西北递减的趋势。通过加权合成的新序列整体拟合优度为0.86,在单一植被区的拟合优度也基本大于0.3,能更好地反映未来NPP的变化格局。未来中国平均NPP仍将保持由东南向西北递减的分布,中国均值呈波动增长状态,在2035年达到8.8 μg/(m² s),2050年达到9.7 μg/(m² s)左右。随着时间的推移,RCP2.6路径下主要增长区将由南方地区向北偏移,在华北地区增长变显著,在西南、中南地区增速变慢,显著增长的面积变小;在RCP6.0路径下主要增长区将向东北、东南和西部地区退缩,中东部地区增长变不显著。研究发现高浓度路径对2016—2025年间植被NPP的增长主要起促进作用,但在2035—2050年间开始起抑制作用。同时,高浓度路径下NPP的空间分布将变得更加极端,特别是位于青藏高原西北部的高寒荒漠、温性荒漠及灌木半灌木荒漠将增长缓慢或不增长。     

全球升温1.5℃和2.0℃情景下澜沧江流域极端降水的变化特征

澜沧江是我国为数不多的跨境河流,流域内多发暴雨、洪水灾害,因此定量、科学地评估澜沧江流域未来全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为澜沧江-湄公河沿线国家共同管理流域水资源和抵御自然灾害提供一定的科学指导。文中基于部门间影响模式比较计划（ISI-MIP）下5个全球气候模式降水数据,通过偏差校正增强其在澜沧江流域极端降水的模拟能力,使用降水强度、日最大降水量和强降水量等9个指标评价未来全球升温1.5℃和2.0℃下澜沧江流域极端降水的变化情况,并对结果的不确定性和可信度进行研究,得出以下主要结论：随着全球温度的升高,澜沧江流域年降水和极端降水均呈现增大趋势,其中极强降水量（R99p）升幅最大,升温1.5℃和2.0℃下升幅分别为37%和75%;相对于基准期,全球升温2.0℃下各极端降水指数增幅明显大于升温1.5℃,前者升幅甚至超出后者一倍;未来全球升温情景下,澜沧江流域湿季会变得更湿润,而干季则会更干燥;澜沧江流域降水集中程度会增大,使得流域内洪涝灾害发生的风险增大;ISI-MIP气候模式对澜沧江流域未来极端降水模拟存在较大不确定性,升温2.0℃较升温1.5℃情景下不确定性更大,但相对于基准期,前者极端降水增大的可信度更高。     

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。