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371.
中国2050年的能源需求与CO2排放情景   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用国家发展和改革委员会能源研究所能源环境综合政策评价模型(IPAC模型),对中国未来中长期的能源需求与CO2排放情景进行了分析,对该情景的主要参数和结果进行了介绍,并对模型中的政策评价进行了介绍。同时报告了实现减排所需的技术。结果显示:未来中国经济将快速增长,能源需求和相应的CO2排放也将明显快速增加,与2005年相比,2030年能源需求可能增加1.4倍,2050年可能增加1.9倍。但中国也有较大的机会在2020年之后将能源需求量的增加幅度明显减小,将CO2排放控制住,使之不再出现明显增长,甚至有可能在2030年之后下降。  相似文献   
372.
21世纪中国陆地生态系统与大气碳交换的预测研究   总被引:4,自引:0,他引:4  
利用大气-植被相互作用模型(AVIM2)模拟研究了中国陆地生态系统碳贮量的变化和与大气的碳交换,即生态系统的净初级生产力(NPP)、植被和土壤碳贮量、土壤呼吸和净生态系统生产力(NEP)对SRES B2气候变化情景和大气CO2浓度变化情景的响应。研究表明,未来100a大气CO2浓度不变而只考虑气候变化情景时,中国陆地生态系统NPP总量随时间变化逐渐下降;与此同时,植被和土壤碳总量以及NEP总量也下降。至2020年,中国陆地生态系统由21世纪初的碳汇变成碳源。在同时考虑未来气候变化和大气二氧化碳浓度增加的情景下,未来100a中国陆地生态系统NPP总量持续增长,由20世纪末的2.94Gt C·a^-1增加到21世纪末的3.99Gt C·a^-1,同时土壤和植被碳贮量也持续增加,到21世纪末总量增大到110.3Gt C.NEP总量在21世纪初期和中期保持上升趋势,大约在2050年达到最大值,之后逐渐下降,到21世纪末接近于零。  相似文献   
373.
2000年以来天目湖流域茶园分布变化及趋势模拟   总被引:1,自引:0,他引:1  
刁亚芹  韩莹  李兆富 《湖泊科学》2013,25(6):799-808
土地利用/土地覆被变化(LUCC)与区域的可持续发展密切相关,分析土地利用变化及其空间变量的关系,建立模拟模型来认识和揭示土地利用变化的特征和时空分布规律,为未来规划和政策的制定提供支持是LUCC研究的重点问题之一.本研究以太湖流域上游典型丘陵山区茶园开发作为重点研究对象,结合中高分辨率遥感影像信息、1:50000国家标准地形图数据和野外土壤采集分析数据获取2000年以来茶园及其它土地利用信息、研究区地形地貌数据和土壤数据,通过对2000年以来茶园及其新开茶园的区位分布分析,发现茶园的变化呈现快速增长的趋势,11年研究区茶园面积扩大了5倍,其中一半以上的面积是最后3年增长的;茶园在流域上不同分区的分布差异比较大,这些差异与分区自然条件、区位条件和开发条件有一定关系.根据Cramer V卡方检验结果值,比较不同的茶园区位影响因子对茶园分布的影响力,确定高程、坡度、水库、河流、村落、主干道路和茶园规模对茶园区位影响比较显著.用茶园区位影响显著性的7个因子通过迭代优化建立MLP神经网络模型,对研究区的未来茶园的分布区位进行模拟,并且用已开发茶园对模型进行验证,达到84%的区位预测精度.基于模型用现有茶园开发模式、2000年左右茶园开发模式和折中模式3种情景模拟未来茶园的分布,发现按现有的茶园开发速度,2020年茶园总面积将达到流域总面积的1/4,任何一种情景都改变不了茶园在重要功能区的增长趋势,因此迫切需要政府采取相应的措施对茶园面积的增长和区位的分布进行控制.  相似文献   
374.
青藏高原地表土壤水变化、影响因子及未来预估   总被引:2,自引:0,他引:2  
土壤水分是地表和大气连接的纽带,在水文循环中扮演着重要角色。青藏高原作为“第三极”和“亚洲水塔”,其土壤水分对周边地区的气候如亚洲季风的形成和维持产生重要影响,也深刻影响着亚洲水资源的可利用量。基于分布在青藏高原3个气候区的100个站点的实测土壤水数据,对ECV、ERA、MERRA、Noah数据集进行评价,选择对土壤水分评估效果最好的数据集,分析各种气象要素对土壤水分时空格局的影响,并预估未来100年内青藏高原土壤水变化,探讨可能气候成因。结果表明:① Noah数据集对青藏高原历史时期土壤水分评估效果最好,相对其他地区,各数据集对那曲地区土壤水分评估效果最优;② 在各种气象因子中,降水是影响大部分地区土壤水分时空变化的最主要因子,但在喜马拉雅山脉地带,尤其山脉北坡,温度和太阳辐射有较高的影响;③ 1948-1970年土壤水分有明显的下降趋势,1970-1990年土壤水分呈波动变化,无明显趋势,1990-2005年土壤水分有一定的上升趋势,2005年后至今土壤水分有明显快速下降趋势:④ 不同未来情景,土壤水分有下降趋势,其中在CRP 8.5情景下,土壤水分下降最为明显,在2080年之后有更加显著的下降趋势;⑤ 未来降水和温度均呈上升趋势,其中干旱指数变化在RCP 8.5情景下呈下降趋势,在RCP 2.6和RCP 4.5情景下无明显变化,干旱指数在一定程度上能解释未来土壤水分的变化格局。  相似文献   
375.
目的:探讨情景模拟法在急诊护士核心能力培训中的作用与效果。方法:对我院急诊科18名护士采用情景模拟法开展护士核心能力培养,对本组护士核心能力提升情况进行分析。结果:培训后,本组护士理论知识、护理操作技能的考核分数均高于培训前(P<0.05);培训后,护士急诊急救意识、沟通交流能力、急诊物品处置、口头医嘱执行、急诊药品应用、急救措施落实、自我防护意识评分,以及护士心理状况(回避、自责、困扰、行为摆脱)评分均优于培训前,差异均有统计学意义(P<0.01)。结论:情景模拟法能够显著提高急诊护士核心能力,对构建良好护患关系意义重大。  相似文献   
376.
针对干旱气候变化及其对淮河流域夏玉米的可能影响,基于历史灾损构建的致灾阈值模型,应用第5次耦合模式比较计划(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)中的5个全球气候模式(GCMs)和3种典型浓度路径(RCPs)情景输出的逐日气温和降水量数据,计算不同RCP...  相似文献   
377.
随着我国城市化进程的加快,城市变得越发复杂而脆弱,面临着日益严峻的地震灾害风险.快速精准的建立复杂城市系统的地震灾害情景对防灾减灾具有重要意义.传统的基于结构震害矩阵的灾害情景构建方法,计算简便、迅速,但难以充分考虑地震动与结构特性;基于结构弹塑性时程分析的相对精细化震害模拟方法,可进一步考虑地震动和结构特性差异的影响...  相似文献   
378.
城市化是土地利用/覆盖变化中最典型形式之一,探索城市增长的驱动机制并预测其未来变化,对于实现城市可持续发展十分重要。鉴于多智能体系统强大的模拟复杂空间系统的能力,基于联合"自上而下"和"自下而上"决策行为的视角,构建了一个城市增长时空动态模拟多智能体模型,在模型中,宏观Agent实施的"自上而下"的宏观土地利用规划行为和微观Agent自主发起的"自下而上"的微观土地利用空间诉求行为通过二维空间网格相互作用,并通过联合决策共同推动研究区域的城市化进程。以连云港市中心城区为例,考虑了基于目前趋势、经济发展优先和环境保护优先的3种目标情景,并进行了相应的城市增长情景模拟。模拟结果表明:联合"自上而下"和"自下而上"决策行为的城市增长时空动态模拟多智能体模型能够充分发挥多智能体系统的潜力来了解城市化的驱动机制,为城市管理提供基于情景分析的决策支持。  相似文献   
379.
利用区域气候模式PRECIS(Providing Regional Climates for Impacts Studies),首先选取若干旱涝指标,在验证模式对各旱涝指标的模拟能力的基础上,分析SRES A1B(Special Report on Emissions Scenarios A1B)情景下华南地区21世纪中后期(2040~2099年)各旱涝指标相对气候基准时段(1961~1990年)的变化情况,进而初步探讨华南地区未来旱涝情况的可能变化。研究表明,PRECIS能够较好地模拟出所选取的旱涝指标的年际变化和月变化特征;在SRES A1B情景下,21世纪中后期华南地区极端强降水事件的发生频率和强度都将显著增加,且强降水期将有所延长,从而使得华南地区出现雨涝灾害的可能性大大增加。与此同时,华南地区未来在春季、夏季和秋季发生气象干旱的可能性变化不显著,但在冬季发生气象干旱的可能性却将增加,尤其是在21世纪后30年冬季出现气象干旱的可能性更高。  相似文献   
380.
重庆高温热浪指数和暖夜指数变化及其情景预估   总被引:2,自引:0,他引:2  
张天宇  程炳岩 《气象科技》2010,38(6):695-703
利用重庆地区1951—2008年逐日气温资料分析了近58年重庆高温热浪指数(HWDI)和暖夜指数(TN90)的年际、年代际变化及其与气温各要素的关系。利用用于IPCC-AR4的全球气候模式产品,在验证其对重庆地区热浪和暖夜指数的模拟能力的基础上,筛选模拟能力较好的模式进行合理组合,并考虑模式模拟气候参考时段的偏差,预估高(A2)、中(A1B)、低(B1)3种排放情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数的变化。与目前气候(1980—1999年)相比,3种情景下21世纪重庆地区热浪和暖夜指数都将呈显著增加的趋势。2011—2100年,3种不同情景下热浪指数的平均增幅为7.7~12.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%~16.4%。分阶段来看,3种不同排放情景下,21世纪前期(2011—2040年)热浪指数的平均增幅为3.1~4.1天,暖夜指数的平均增幅为5.7%~7.3%;中期(2041—2070年)热浪指数的平均增幅为6.9~11.3天,暖夜指数的平均增幅为12.2%~17.5%;后期(2071—2100年)热浪指数的平均增幅为12.4~21.6天,暖夜指数的平均增幅为17.1%~27.8%。  相似文献   
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