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1.
利用1961─2017年山西省67个台站观测资料和FAO Penman Monteith模型,运用统计学方法,研究了山西省近57 a地表干燥度的时空变化,分析了干湿区界限的年代际波动和面积变化,探讨了影响本区域干燥度的主要影响因素,结果表明：以年干燥度指数2.0为标准,山西全省可划分为半干旱和半湿润2个分区,其分区与植被覆盖度十分吻合;山西省北部和东南部地区呈变湿趋势,2000年之后尤为明显,而西南部大部为变干趋势;干燥度指数在1960─1990年代呈波动上升趋势,之后呈下降趋势;降水量在1990年代前呈下降趋势,之后呈上升趋势;蒸散量的变化分3个阶段,1960─1970年代为上升趋势,1980─2000年代较为稳定,之后呈增加趋势;干湿区界限经历了1960─1990年代的东南向位移和之后的西北向位移2个阶段,相应的干旱区面积占总面积的比例由52%扩展到73%,之后缩减到23%;降水量和蒸散量均同干燥度有显著相关性,且降水量同干燥度的相关性大于蒸散量,而相对湿度、平均风速和日照时数同干燥度相关不显著,但同蒸散量显著相关,最高和最低气温同干燥度或蒸散量的相关性均不显著;晋西北沙漠化年代际变化趋势与干燥度变化趋势一致,干湿状况是晋西北沙漠化变化趋势的重要影响因子。 相似文献
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辽宁西部地区的气候变化及干湿状况年代际变化特征 总被引：11，自引：0，他引：11
辽宁西部(简称辽西)是气候及生态环境脆弱区,因其特殊性使之成为相关科研人员关注的焦点,在全球气候变暖背景下增温显著的辽西地区气候及地表干湿气候界线如何变化是本文研究的问题。应用1961—2004年辽宁省内52个气象站的温度、降水、湿度、风、日照等气候资料,分析了辽西近50 a来的气候变化特点,采用改进的Penman模型计算潜在蒸发量,讨论了其时空代表性及分布特征;进一步计算了干燥度指数,并在10 a代际尺度上详细分析了辽西干湿气候变化特征。研究表明:辽西地区近44 a的总体气候变化趋势是气温升高、降水减少。20世纪60年代以来该区域干湿气候界线波动显著,呈现出整体移动、南北异相波动的特征。干湿气候年代际变化特征为60年代最湿润;70年代北部明显变干,南部不明显;80年代干湿气候存在一次突变,半干旱与半湿润界线明显东移,为最干期;90年代又跳跃性西移,明显变湿,尤其在北部表现更为显著,接近60年代。辽西的气候干湿年代际变化与西太平洋副热带高压和东南季风波动有较好的对应关系。 相似文献
3.
近50年来中国干湿气候界线的10年际波动 总被引：57，自引：5，他引：57
利用中国北方1951～1999年降水量和年蒸发量资料，计算了干燥度指数（D）。并据此将中国划分为干旱区（D（0.20）），半干旱区（0.20-0.50）和湿润区（D(0.50）），近50a中国干湿气候波动显著，区域差异大；50a波动幅度东北区为20～400km，华北区为40～400km，西北东部为30～350km，西南区为40～370km，以80年代为界，在20世纪80年代以前（包括80年代），西南区气候具有显著变湿趋势；西北东部稍变湿；华北区和东北区具有变干趋势，且华北区变干程度比东北区严重。进入90年代。西南区和西北东部气候有变干迹象。华北区西部气候的干旱程度有所增加，华北区东部有所减弱，东北区气候进一步变湿，半干旱区是湿润区与干旱区之间的过渡区，是中国季风的边缘地带，也是环境变化的敏感区，20世纪60～70年代中国（北方）干湿气候存在一次突变，由较湿润变为干旱。50年来干湿气候界线呈现出整体移动和东西、南北相异波动的特征，当干湿气候界线同时向西或向北移动时，中国北方气候就变得相对湿润；当同时向东或向南移动时，北方气候就变得相对干旱；当干湿气候界线东西、南北相异移动时，北方气候的干旱程度就介于二者之间。 相似文献
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气候变化是沙漠化的重要影响因素,了解青藏高原的气候背景变化是探讨高原沙漠化的基础。利用1971-2011年青藏高原81个站点逐日气温、降水等多种气象要素资料,采用面积权重方法研究了近41a高原干湿气候变化的年代际波动特征。结果表明：近年来高原气温持续升高,降水显著增加,于20世纪90年代中后期变得更暖更湿;平均风速由显著下降趋势转变为平稳变化;相对湿度由上升趋势转为下降趋势,且下降幅度明显;日照时数自80年代开始显著下降,进入21世纪转为上升趋势。在这5个因子共同作用下潜在蒸发量于90年代中后期发生明显转折,由下降趋势转为上升趋势。20世纪90年代中后期是高原气候变化的重要节点。高原干湿界线年代际波动明显,不同干湿气候区的面积存在年代际差异,整体表现为各界线均向西北方向移动,极端干旱区、干旱区面积有所减小,半干旱区、半湿润区及湿润区面积有所增大。干湿指数0.5线与高原沙漠化界线重合,干湿界线波动变化在一定程度可反映高原沙漠化变化情况。 相似文献
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气候区域分异规律及其时空演变研究是气候变化研究的核心内容之一。以1951-2014年中国气象数据和基于HadCM3模式的1950-2059年气象模拟数据为数据源来分析中国主要气候区划界线的时空变化趋势。结果表明：我国寒温带界线北移,且速度呈加快趋势;中温带和暖温带的北部界线向北移动,且东段界线的移动趋势较明显;亚热带北部界线已越过秦岭-淮河一线,且其东段北移趋势较明显;热带范围逐渐向北扩张。东北地区由湿润转干燥,达到干湿并存的状态;河西走廊、青藏高原和新疆地区总体上呈转湿趋势,虽北方半干旱区有部分区域转换为干旱区,但未出现明显的移动;华北平原等地区的湿润-半湿润界线和干湿区分界线均向西北方向移动;南方湿润区的干湿状况未发生显著变化。 相似文献
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中国年代际暴雨时空变化格局 总被引：17，自引：5，他引：12
采用1951~2010年中国659个气象站点的日值降水数据,以中国气象局颁布的降水强度等级划分标准为依据,分别计算1951~1960、1961~1970、1971~1980、1981~1990、1991~2000、2001~2010年的年代际暴雨雨量、雨日和雨强,并统计了其相应的站点数目变化。结果表明,在时间上,中国年代际暴雨雨量和雨日显著增加,暴雨雨强也呈现增加趋势;在空间上,中国年代际暴雨雨量和雨日呈现出从东南沿海地区向华中和西南及环渤海地区逐渐扩张的梯度增加趋势,年代际暴雨雨强远不如暴雨雨量和暴雨雨日梯变明显。中国暴雨1951~2010年年代际时空变化格局很可能是在全球变暖大背景下中国地势与城市化共同作用的结果。 相似文献
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黑河流量对祁连山气候年代际变化的响应 总被引：38，自引：10，他引：28
利用祁连山区8个气象站自建站至2003年观测的月降水、气温资料, 在分析各站气候要素互相关的基础上, 建立了代表祁连山整体气候变化的1944-2003年历年各月、季降水距平百分率和气温距平序列, 以及黑河上游莺落峡水文站观测的径流量, 分析了黑河流量与祁连山区降水、气温的年代际变化。结果表明: 祁连山气候演变存在非常明显的年际和年代际变化。自1970年代以来, 除夏季降水量呈上升趋势外, 秋、冬、春三季均表现出明显的变干, 尤其是秋、冬两季。本世纪初降水量又有增加趋势。比较过去60a气温变化, 1940年代最暖, 1960年代最冷。自1980年代以来, 祁连山区气候明显变暖, 各季气温显著升高, 尤以冬季升温最快, 目前已超过1940年代的暖期。1980年代的流量是过去60a中最大的10a, 1990年代有所减小。1990年代后期流量明显增加, 目前除春季外, 夏、秋、冬季已转入上升趋势。 相似文献
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1960～2017年华北地区气候生长季变化特征及成因分析 总被引：1，自引：1，他引：0
基于华北地区1960~2017年逐日气温数据,运用Mann-Kendall非参数检验、Morlet小波分析和R/S分析等方法,分析了华北地区气候生长季指标生长季开始（GSS）、生长季结束（GSE）、生长季长度（GSL）、生长季内≥10℃活动积温（AT10）及其对应的天数（DT10）的时空变化特征及其影响因素。结果表明:① 华北地区GSS呈显著的提前趋势,变化速率为-2.43 d/10a,GSL呈现出明显延长,AT10和DT10表现为显著增加趋势,变化速率分别为2.95 d/10 a、67.14℃/10a和2.31 d/10a,GSE变化趋势不明显。近60 a来华北地区GSL的延长主要归因于GSS的明显提前。② 生长季指标变化趋势在空间上存在明显差异,其中GSS与GSL,AT10与DT10变化趋势的空间分布格局较为相似。③ 生长季指标普遍在20世纪90年代中后期发生了明显的突变,GSS、GSE和GSL的突变年份为1994~1995年,AT10和DT10的突变年份为1997~1998年。④ 近60 a来华北地区生长季指标变化存在着2~3 a、5~6 a的主周期。生长季指标Hurst指数都大于0.7,表现为较强的持续性,其过去变化趋势将在未来继续延续。⑤ 北大西洋年代际振荡指数（AMO）是影响近60 a来华北地区生长季指标（GSS、GSE与AT10）变化的主要大气环流因子。 相似文献
9.
气候变暖下东北地区春玉米生产潜力变化分析 总被引：18，自引：0，他引：18
在气候变暖的背景下,依据中国东北地区101个气象站点多年逐日气象数据,利用数理统计分析方法,研究了东北地区1971~2007年春玉米生长季气候变化趋势,包括春玉米生长季平均气温、太阳辐射总量和降水量的变化趋势;利用GIS技术分析了东北地区春玉米光温生产潜力及气候生产潜力的时空变化。结果表明,东北地区春玉米生长季气温呈波动上升趋势,其幅度超过全国平均值,太阳辐射呈减少趋势,降水量年际变化较大,有波动下降趋势。在气温不断升高的情形下,东北地区春玉米的光温生产潜力有所增加,但由于各地区间降水的差异,东北地区春玉米的气候生产潜力在各地区变化差异较大,21世纪以来相对于20世纪70年代,南部地区气候生产潜力减少,而中部地区增加。为此,就如何利用东北地区春玉米生产潜力的特点,以及提高春玉米的实际产量提出了一系列建议措施。 相似文献
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《中国沙漠》2020,(2)
基于树木年轮学理论与方法,探讨了腾格里沙漠南缘昌岭山青海云杉(Picea crassifolia)和油松(Pinus tabulaeformis)径向生长的气候响应特征及其记录的1850s以来气候干湿变化。结果表明:青海云杉和油松均表现出与区域生长季及前期干旱指数的极显著相关性,但后者更易受到气候变化(尤其降水)的影响;二者均记录了研究区一致的干湿变化,且均存在4 a和24 a的变化周期;在年代际尺度上,两者年表均记录了1881—1885年、1890s—1900s初、1920s中至1930s初和1990s末至2000s初的干旱阶段和1864—1876年、1935年左右、1953—1956年3个湿润期。综合小波方差周期分析及区域气候增温趋势,我们推测:昌岭山地区两树种在未来十余年可能呈衰退态势,且分布于阳坡的油松受气候变化影响更大。树轮气候记录反映了腾格里沙漠南缘近170 a区域气候干湿变化,可为近百年来区域环境演变和腾格里沙漠边缘区荒漠化防治提供决策参考。 相似文献
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在全球气候变暖的背景下,地表反照率已成为地表辐射平衡和气候研究的重要参数之一。利用中国陆地生态系统研究网络（Chinese Ecosystem Research Network,CERN）提供的34个站点辐射数据、GLASS地表反照率产品、ERA-Interim再分析资料、MODIS EVI（MOD13A3）和中国气象数据共享网提供的气象数据,基于Sen's Slope趋势分析方法,分析不同生态系统地表反照率的变化特征;利用全子集回归和分层分解方法计算地表反照率与各要素之间的相关性和相对重要性;探讨各气候因子对地表反照率的影响。结果表明,2000—2017年裸土地和裸岩砾石地变化率最大,冬季斜率达-0.083% yr-1。生长季地表反照率与降水、增强型植被指数（Enhanced Vegetation Index,EVI）、土壤水分和气温显著相关的像元分别占总像元的73%、79%、56%和86%。EVI是干旱和半干旱地区地表反照率变化的主导因素,其对地表反照率变化的独立贡献率分别为41%和56.18%。7月东北地区降水量和气温对地表反照率的影响大约滞后2个月;内蒙古沙漠地区和长江中下游平原土壤水分对地表反照率的影响大约滞后1~2个月。 相似文献
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20世纪末中国中东部耕地扩张对表面气温影响的模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
利用WRF模式,通过4个21年（1980-2000年）的模拟实验,研究了20世纪末中国中东部耕地扩张对表面气温的影响。控制实验分析发现WRF模式能够捕捉温度场的空间格局,模拟与观测的季节平均温度场的相关系数为0.91~0.99（P < 0.001）,但模拟温度比观测温度系统性偏低2~3 ℃。控制实验与敏感实验对比分析发现,东北区和中部区的毁林和毁草开荒具有降温效应,冬季平均降幅约为-0.41 ℃,居四季之首,主要是由地表反照率增加,净短波辐射减少,感热通量随之减少所致;东南区的毁林开荒具有升温效应,夏季温度升幅最大,平均升幅为0.14 ℃,主要原因是地表粗糙度减小,湍流减弱,热量在近地层集聚,难以扩散。农业扩张的升、降温效应主要出现在局地,对区域温度变化的影响甚微,一方面是因为农业扩张占区域面积份数甚小,另一方面是因为升、降温效应在区域平均过程中相互抵消。 相似文献
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地表温度是影响地表能量收支平衡和气候变化的重要因子,也是评价陆面模式性能的主要指标。新疆下垫面包括沙漠、绿洲、冰川、积雪等多种类型,其地表温度变化对生态环境和天气气候变化有重要影响。为了找到影响第三代陆面模式NCAR CLM4.5模拟新疆地表温度效果的主要因子,促进该模式发展,在对ERA-5再分析资料评估基础上,以其作为实况资料,首先对CLM4.5长时段模拟新疆地表温度的效果开展评估,然后利用地表能量平衡方程得到的地表温度变化影响因子分离方法,揭示出引起新疆地表温度模拟偏差的主要因子。结果表明：ERA-5地表温度的空间分布特征、量级和时间变化与观测结果一致,可用来研究该区域地表温度变化。CLM4.5对新疆地表温度模拟冷偏差值较大,但相关性显著,且误差与气候背景和下垫面条件有关。CLM4.5模拟的潜热值偏大是地表温度模拟值偏低的主要原因,CLM4.5模拟的潜热值在新疆大部分区域比ERA-5的多90%以上。CLM4.5对新疆0—10 cm土壤湿度模拟值偏大,蒸散过强,导致潜热通量偏大,因此改进土壤湿度计算方案是提高该陆面模式对新疆地表温度模拟水平的有效途径。 相似文献
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收缩情境下城市用地结构时空格局演变及动力机制——以中国东北地区为例 总被引：3，自引：1，他引：2
构建城市用地结构时空格局演变分析框架,引入信息熵和偏移份额模型定量剖析2000-2017年中国东北地区城市用地结构时空格局演变特征,通过计量经济模型分阶段对比分析收缩情境下东北地区城市用地结构演变的动力机制.结果表明:东北地区城市用地总面积持续增长,用地结构信息熵整体呈现先上升、后下降的趋势.2011年以后,城市用地结... 相似文献
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苏打盐碱土地区不同土地利用类型的地表水分蒸渗特征 总被引：6，自引：0，他引：6
选择东北松嫩平原西部典型地区,采用FAO56方法和实际田间定期观测相结合,分析了当地旱田和碱斑地两种主要土地利用类型地表水分蒸散和入渗特征及其对土地盐碱化的影响。结果表明:对于玉米地这样相对蒸散量比较大的旱作农田来讲,水分亏缺和盐碱化主要发生在根层,而对表层土壤,即使在偏干旱年份,仍然有足够的水分入渗量来维持盐分平衡。碱斑地随着植被的破坏,总体上表层土壤蒸发和入渗量基本平衡,但是由于土壤水分蒸发过程中盐分浓度要比入渗过程中的盐分浓度大,表层土壤依然向盐碱化方向发展。采取适当的土地利用方式,建立耗水量与该地区降雨水平相适应的植被系统是控制区域土地盐碱化发展的关键。 相似文献
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1 IntroductionPhenology is the study ofthe recurring vegetation cycles and theirconnection to the surroundingenvironm ental factors such as clim ate, hydrology, soil, etc. (W an et al., 1987). Phenologicalrecords provide an integrative indication of the s… 相似文献
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The role of remote sensing in phenological studies is increasingly regarded as a key to understand large area seasonal phenomena. This paper describes the application of Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) time series data for forest phenological patterns. The forest phenological phase of Northeast China (NE China) and its spatial characteristics were inferred using 1-km 10-day MODIS normalized difference vegetation index (NDVI) datasets of 2002. The threshold-based method was used to estimate three key forest phenological variables, which are the start of growing season (SOS), the end of growing season (EOS) and growing season length (GSL). Then the spatial patterns of forest phenological variables of NE China were mapped and analyzed. The derived phenological variables were validated by the field observed data from published papers in the same study area. Results indicate that forest phenological phase from MODIS data is comparable with the observed data. As the derived forest phenological pattern is related to forest type distribution, it is helpful to discriminate between forest types. 相似文献
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AbstractBased on daily mean temperature at 1863 meteorological stations in China, the trend in the thermal growing season was investigated and time-evolving probability distributions of temperature were examined. Results showed that during 1961–2015, the growing season was extended at rates of 1.5–5.0 days decade?1 in Northeast China, North China, Northwest China, and western and central parts of Southwest China. This change was ascribed to an earlier start of the growing season at rates of 1.5–3.0 days decade?1 in North China, the northern and western parts of Northeast China, and the northeastern part of Northwest China, and a later end at rates of 0.5–2.5 days decade?1 in Northwest China, the western and northern parts of Southwest China, and the northwest of North China. The earlier start of the growing season was in accordance with the rapid warming of lower portions of the spring temperature distribution in Northeast China, North China, and Northwest China. The later end of the growing season corresponded to rapid warming in the lower percentiles of autumn temperature distribution in Northwest China. The growing season is more sensitive to warming of lower percentiles of temperature distribution than other portions. 相似文献
19.
东北三省人口流失的测算及演化格局研究 总被引：13，自引：5，他引：8
东北三省养育了全国8%的人口,但是改革开放以来人口不断外迁和流出,东北三省人口流失问题受到广泛关注。基于2000年以来的人口普查和抽样统计资料,系统地测算东北三省人口流失量,从省级和县市2个空间尺度分析东北三省人口流失的演化格局。主要结论包括：① 2000~2015年,东北三省人口出现持续流失,并且不断加剧。② 东北三省并不是中国人口流失最严重的地区。③ 东北三省内部出现较多人口流失的县市,空间范围呈现扩张。④ 经济动能不足是东北三省人口流失的主要原因。⑤ 东北三省人口发展的真正问题不在数量,而在人口质量和结构,包括人才流失严重、人口老龄化加剧、人口空间结构高度极化等。 相似文献
20.
中国东北地区植被生产力控制因素分析 总被引：2，自引：1，他引：1
植被生长季长度和生长强度是形态上影响植被生产力变化的重要因子。全球变暖情景下,北半球中高纬度大部分地区植被生长季显著延长并对植被生产力产生正向反馈,而植被生长强度变化情形及对生产力的控制作用并不清晰。中国东北地区属于中纬度温带地区,具有较高的植被覆盖度和丰富的植被类型,探索其植被生长季长度和强度的变化及对生产力的控制作用有利于理解和应对该地区的生态系统变化。以中国东北为研究区,基于1982—2015年长时序遥感植被指数数据（NDVI3g）,利用曲率求导法确定植被生长季开始点（SOS）、结束点（EOS）、生长季长度（LOS）和夏季最大生长季强度（GM）等关键物候参数,然后利用相对重要性（RI）方法定量分析了生长季长度和强度对植被生产力长期变化趋势的相对贡献及时空格局。结果表明：① 研究区整体的植被生产力和生长强度呈现增强趋势,而生长季长度呈现缩短趋势,导致生长强度成为控制生产力变化趋势的主要因素（RI = 70%）;② 在不同植被覆盖区域,生长季长度和生长强度对生产力的影响程度具有显著的空间差异。西部草原区植被生产力受生长强度控制最为显著（RI = 93%）,其次为针叶林（RI = 66%）和阔叶林区（RI = 62%）,农作物区生产力受生长强度影响最小（RI = 56%）。生长季长度对植被生产力的控制在农作物区最为显著（RI = 40%）,在其他区域的影响约为27%~35%。各植被覆盖区生长强度与生产力均为正相关,生长季长度与生产力均为负相关;③ 气候因素（降水、温度）和物候变化均对主要贡献因子生长强度产生影响,其中SOS的变化对生长强度的影响程度和空间范围最为显著,主要表现为SOS推迟促进生长强度增强。本研究基于遥感数据发现1982—2015年间中国东北地区植被生长更加旺盛,但是植被生长活动主要受生长强度的影响,该研究可以为植被生产力变化模拟的参数选择提供新的线索。 相似文献