【摘 要】
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基于温度、降水、光照等指标,通过利用区域气候模式所预估的分辨率为1°(纬度)×1°(经度)的未来气候预估数据,对1981～2005年的基准期和RCP4.5、RCP8.5两排放情景下2069～2098年中国热量资源以及冬小麦种植界限、理论生育期和气候适宜种植分区的空间分布特征进行了对比分析.研究主要结论为:与基准期相比,两未来气候变化情景下我国热量资源、冬小麦种植条件与气候适宜性差异显著.且相比于RCP4.5情景,在RCP8.5情景下中国2069～2098年多数地区热量资源增加、冬小麦种植北界和南界北移东扩
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京100029;中国科学院大学,北京100049;中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京100029;南京信息工程大学气象灾害预报预警与
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基于温度、降水、光照等指标,通过利用区域气候模式所预估的分辨率为1°(纬度)×1°(经度)的未来气候预估数据,对1981～2005年的基准期和RCP4.5、RCP8.5两排放情景下2069～2098年中国热量资源以及冬小麦种植界限、理论生育期和气候适宜种植分区的空间分布特征进行了对比分析.研究主要结论为:与基准期相比,两未来气候变化情景下我国热量资源、冬小麦种植条件与气候适宜性差异显著.且相比于RCP4.5情景,在RCP8.5情景下中国2069～2098年多数地区热量资源增加、冬小麦种植北界和南界北移东扩、可种植面积扩大,多数区域理论适宜播种期推迟、理论成熟期提前、潜在生长季缩短,且潜在生长季内的光—温—水配置使得冬小麦气候适宜性有所提高.但由于冬小麦为喜凉作物,对高温胁迫非常敏感,RCP8.5情景下更多的极端高温天气和不对称增温等因素带来的负面影响很可能抵消前述光—温—水配置所带来的有利影响,从而降低冬小麦的种植适宜性.因此,未来研究工作仍应致力于减缓气候变化,以保障我国粮食生产的安全.
其他文献
基于1961～2013年观测资料和第六次国际耦合模式比较计划(CMIP6)中32个气候模式的最低气温数据,评估了各模式及多模式集合平均方法对中国冬季寒潮频次的模拟能力,并筛选了中国不同区域的最优模式,为中国未来寒潮频次预估和气候模式改进提供理论支撑.结果表明,CMIP6全球气候模式可以很好地再现出中国冬季寒潮频次由北向南逐级递减的空间特征,EC-Earth3-Veg对中国寒潮频次模拟能力最好;绝大多数模式可以模拟出中国冬季寒潮频次下降的趋势,但对趋势变化幅度的模拟能力则相对有限.多模式等权重集合平均和多模
近几十年来我国旱涝事件频发,同时农业是对气候变化最为敏感的产业部门,因此本文基于“敏感性—暴露度—适应力”脆弱性评估框架,选取敏感性、暴露度与适应力评价指标,结合层次分析法与熵权法确定指标权重,分别对1991～2019年我国农业生态系统干旱和洪涝敏感性、暴露度、适应力及脆弱性进行评估.结果表明:我国农业生态系统干旱高敏感地区分布在湖北、湖南等中南省份,而洪涝高敏感地区分布在沿海省份海南、上海和江苏,旱涝高暴露地区均分布在甘肃、河南、黑龙江,旱涝低适应力地区包括西南省份西藏、重庆、贵州和云南.总体而言,我国
选取CMIP6历史模拟试验26个模式数据,以CN05.1数据作为观测资料,对1961～2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估.结果表明:1961～2014年,中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势.最高气温增长速率为2.15°C/100 a;最低气温增长速率为3.92°C/100 a,约为最高气温增长速率的两倍.CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势,但不同模式模拟能力存在一定差异,模式间离散度达到0.38°C/100 a(最高气温)和0.41°C/100 a(最低气温)
利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证,对28个CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project 6)模式模拟中国区域内气温日较差(Diurnal Temperature Range,DTR)年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估.结果表明:在百年尺度上,CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势,模式与观测之间的相关系数在0.1～0.7,均方根误差在0.6～1.5,Taylor评分(Taylor Score,TS)在0
采用详细化学反应机理对气相斜爆轰问题开展数值计算时,由于组分之间的特征时间尺度相差很大,反应源项的直接积分(direct integration,DI)求解通常存在强烈的刚性及非线性现象,导致计算量很大.为了在不损失计算精度的基础上有效减少化学反应过程的计算时间,针对包含2H2+O2详细机理的二维斜爆轰并行计算,提出两类不同的并行策略并组成一系列并行建表化学加速算法,用以取代化学反应过程的刚性求解.结果表明,提出的所有算法均能满足二维斜爆轰计算的精度要求,并能提升反应源项的计算效率,计算结束时刻化学反应加
中国乡村振兴核心区生态环境较脆弱,暴雨洪涝等气象灾害频发,在此背景下,定量、科学地评估乡村振兴核心区全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为乡村振兴核心区防止因灾返贫策略等的制定提供一定的科学依据.本研究基于CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)气候模式下不同SSPs-RCPs(Shared Socioeconomic Pathways-Representative Concentration Pathways)组合情景模拟数据,对全球升温
利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)有效地分解了全球平均表面温度(Global Mean Surface Temperature,GMST)时间序列,得到其不同尺度的、不同特征的子序列(Intrinsic Mode Function,IMF).在此基础上,利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习(Autoregressive Integrated Moving Average,ARIMA)模型和长短
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屈产河流域位于黄土高原东部,流域内植被稀疏,土层厚而松,降水少且集中,遇暴雨天气容易发生泥石流、山洪等灾害.本文基于2020年8月5～6日罕见强降水的实地灾情调查结果,对FloodArea模型在屈产河流域的淹没水深和风险评估结果进行检验.结果表明:屈产河流域地势低洼的河道附近及干沟地区山洪风险较大;此次强降水过程屈产河流域最大淹没深度2.8 m,受洪灾影响人口为5475人,受影响GDP为3615×104元,耕地和居民地受灾面积分别为20.7 km2和0.7 km2.模拟最大淹没深度、受影响GDP和受灾面积
基于1982～2019年美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)日最优插值海表温度(Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2,OISST)观测资料和物理实验室(Physical Sciences Laboratory,PSL)多种气候观测指数,采用最小二乘回归、高低通滤波和相关分析等统计方法,分析了全球海洋热浪(Marine Heatwaves,M