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清末耕地空间分布格局重建方法比较 总被引：4，自引：2，他引：2
揭示历史时期土地利用/覆盖变化是认识人类活动对气候和环境影响的基础。本文在耕地面积、人口数量、土地利用及森林分布等多源数据基础上,分别以近代耕地空间分布格局和历史时期耕地潜在分布区为边界条件,通过构建耕地垦殖倾向指数模型分配耕地面积,在1 km×1 km象元尺度上重建了清末(1908年)松嫩平原耕地空间格局,并对重建结果进行分析比较。结果表明:1两种方法重建的耕地空间分布范围格局基本一致,耕地空间定位吻合率约为68%。清末(1908年)耕地集中分布在松嫩平原东部和南部地区;2以历史时期耕地潜在分布为边界条件的重建结果,较以近代耕地空间分布格局为限制范围的重建结果更准确,更符合历史事实。 相似文献
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利用全球耦合模式对比计划第五阶段(CMIP5)模拟试验的结果,并与观测资料对比分析,评估了CMIP5模式对北极海冰的模拟效果。结果表明:多数模式可以较好地模拟出北极海冰的空间分布以及季节变化特征。1979—2005年北极海冰迅速减少,所有模式均模拟出北极海冰减少的趋势,但减少趋势大小与观测差别较大。在全球变化的背景下,全球地表气温升高1℃,北极海冰的面积减少1.02×106km2,而在模式中减少的北极海冰面积在0.62×106—1.68×106km2之间,说明模式对于北极海冰的模拟仍然存在很多不确定性。 相似文献
3.
将前冬的500 hPa位势高度、向外长波辐射和海表温度的年际增量作为预测因子，建立基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的非线性预测模型，对中国160个测站夏季降水展开预测研究，并与基于线性奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）的预测模型进行效果对比。结果表明：CNN在1981—2020年的交叉检验中所回报的降水平均PS评分和距平相关系数（ACC）分别为74.33和0.12，比SVD高2.15和0.06，说明CNN比SVD在整体上对夏季降水具有更好的预测能力。其中，CNN对SVD预测较好年份的预测效果提升较为明显，对SVD预测较差的年份则改进不大。CNN对中国降水预测存在一定的系统性偏差，订正后CNN对拉尼娜年的降水预测改进较大。结果表明，基于年际增量法的CNN预测模型展示出较好的潜在应用价值。 相似文献
4.
下垫面的非均匀性影响地气通量观测的准确性和代表性,青藏高原复杂下垫面通量印痕分布的研究对地气相互作用的观测、模拟及其天气气候影响均具有重要意义。印痕分析是研究通量观测信息空间代表性的重要方法,通量印痕模型FFP(Flux Footprint Prediction)为计算通量印痕提供了一种行之有效的方法。基于西藏珠穆朗玛大气过程与环境变化国家野外科学观测研究站、阿里荒漠环境综合观测研究站、西藏纳木错高寒湖泊与环境国家野外科学观测研究站、慕士塔格西风带环境综合观测研究站和藏东南高山环境综合观测研究站5个台站2013年观测数据,利用FFP模型对通量印痕进行了模型参数敏感性分析,探讨了不同站点通量印痕分布的时空特点、具体影响因素,进而对观测台站架设提供指导。研究结果表明,通量印痕的主要影响因素为观测高度、风速、风向,下垫面类型为常绿针叶林的林芝站对观测高度、行星边界层高度较其他台站敏感。在青藏高原,使用三维超声风速仪观测数据得到的通量印痕的空间尺度为250～500 m。5个台站中珠峰站白天稳定层结时次最少,占白天数据点的15.69%,阿里站夜间不稳定层结时次最少,占夜间数据点的13.32%。在... 相似文献
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基于改进的累积气旋能量指数评估西北太平洋TC活动与ENSO的关系 总被引：1，自引：1，他引：0
采用1977—2008年日本气象厅(JMA)TC最佳路径集资料和美国气候预测中心(CPC)的ENSO资料,设计了一个考虑热带气旋(TC)尺度信息的累积气旋能量指数(SACE),据此分析了西北太平洋TC活动与ENSO之间的关系。结果表明:相比于不考虑尺度效应的ACE,引入TC尺度信息的SACE增加了较大强度、较大尺度TC活动水平的权重,能够更加准确地刻画TC强度及其影响,其与Ni1o指数的相关性进一步增强。SACE能够更好地表征西北太平洋TC活动与ENSO年际变化的关系,其对ENSO位相的依赖性相对于ACE更为敏感,是一个能更好预测ENSO状态的因子。TC强度、生命史、频数以及尺度均对SACE有一定的贡献,但生命史的贡献最大,这一方面说明ENSO主要通过调制TC生命史来影响SACE,另一方面也说明相对于强度、频数和尺度而言,TC生命史更能影响SACE中的ENSO信号。 相似文献
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利用江苏近10 a(2005—2014年)暖季(5—9月)69站逐时降水资料,详细分析了短时强降水的空间分布、年际变化、季节内演变以及日变化特征。分析结果表明:短时强降水空间分布不均,整体上北部比南部活跃,最活跃区均位于沿淮西部,高强度短时强降水多发生在淮北东部,且空间分布集中。近10 a来江苏短时强降水整体呈减少趋势,主要表现为北部地区减少最为显著。短时强降水季节内分布不均匀,以7月最为活跃,高强度短时强降水在8月最为频繁;其逐候分布显示,梅期短时强降水骤增,于7月第2候达到峰值,盛夏期间高强度短时强降水增多,8月第3候达到峰值。江苏短时强降水的日变化整体呈双峰结构,主峰和次峰分别出现在傍晚17时(北京时间,下同)和清晨07时,高强度短时强降水多发于午后;短时强降水日变化存在季节内演变的阶段性特征和地域性差异,其中梅期和盛夏两个高发阶段均呈单峰结构,但梅期峰值出现在清晨,盛夏阶段峰值则出现在傍晚;由南向北,日变化特征由单峰向双峰、多峰演变,在淮河以南地区日峰值大多出现在午后至傍晚,而淮河以北地区多出现在夜间至清晨。 相似文献
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极端天气气候事件监测与预测研究进展及其应用综述 总被引：8，自引：2，他引：6
极端天气气候事件(简称"极端事件")分为单站极端事件和区域性极端事件。本文回顾了极端事件的研究进展,首先回顾了单站极端温度、极端降水和干旱事件的观测研究及相关指数,进而对近年来不断增多的区域性极端事件研究做了简要回顾,最后还回顾了极端事件气候预测研究进展。同时,对国内外在极端事件气候监测和预测业务现状进行了初步总结,并指出:在极端事件气候监测方面中国的业务产品较丰富,并率先开展了针对区域性极端事件的监测业务,但在产品表现形式上缺乏统一组织,特别是英文产品表现力严重不足;在极端事件气候预测方面,国家气候中心发展了两种方法:一个是基于物理统计的BP-CCA和OSR的干旱预测方法,另一个基于国家气候中心月动力延伸预报模式(DERF)的高温预测方法。最后,对极端事件监测和预测业务发展及相关科学问题给出展望,指出应根据极端事件的业务需求继续加强相关研究和业务能力建设。 相似文献
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利用参加第五次国际耦合模式比较计划(Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5,CMIP5)的21个全球耦合气候模式的输出结果,利用海表热收支诊断方法,讨论了CMIP5模式对西北太平洋海表面温度(SST)的模拟偏差及其可能成因.结果表明,大部分CMIP5模式模拟的西北太平洋SST在全年都有持续的冷偏差,且在夏季最大,在冬季最小.CMIP5模式模拟的西北太平洋SST冷偏差是海盆尺度的,并且主要分布在中低纬度海洋内区.混合层热收支诊断分析研究表明,大气过程所致的海表净热通量模拟偏少是造成西北太平洋SST模拟冷偏差的主要原因,其中大气过程导致的潜热通量模拟偏多是造成冬、春、秋三季SST模拟冷偏差的最主要因素,而在夏季海表短波辐射模拟偏少和潜热模拟偏多对SST模拟冷偏差均有重要贡献.进一步分析表明,冬、春季西北太平洋低层风速偏大可能与海洋大陆区域的正降水偏差有关,而夏、秋季风速偏差则可能与热带辐合带的模拟偏差有关.冬、春季海洋大陆区域的正降水异常及夏、秋季ITCZ的模拟偏差使得北太平洋地区产生东北风异常,该东北风异常叠加在气候态风场上,使得北太平洋地区风速增强,造成海表潜热通量模拟偏多,海温模拟偏冷. 相似文献
9.
利用行业经济活动数据、1 580个地面监测站和6套卫星反演数据,分析了我国新冠肺炎疫情期间人为碳排放和主要大气污染物的变化。与2019年第一季度相比,2020年同期我国碳排放降低9.8%,其中交通部门降幅最大达到43.4%。与2019年2-3月相比,疫情期间全国地表臭氧浓度同比升高1.9 nL/L(5%),其中华北平原以降低为主,东南部地区以上升为主。PM2.5浓度同比下降12.6μg·m^-3(24.9%),其中长三角降幅最大。二氧化氮(NO2)的地面浓度和对流层柱浓度在京津冀、珠三角和长三角都降低20%~30%,体现了高低层的一致性。地面一氧化碳(CO)浓度同比降低17%,而对流层CO柱浓度升高2.5%,可能原因是境外生物质燃烧输送提升了我国南方高层大气的CO浓度。中东部地区气溶胶光学厚度显著降低,导致地表晴空短波辐射同比升高11.6 W·m^-2(9.6%)。 相似文献
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基于耶鲁互动生物圈模式（YIBs）,结合FLUXNET网络观测时间超过8 a的站点的观测数据,研究对不同气象因子影响下总初级生产力（Gross Primary Productivity,GPP）的年际变化进行分析,探讨各植被类型GPP年际变化的主要驱动因子。结果表明,光合有效辐射的变化是落叶阔叶林和常绿针叶林站点GPP年际变化的主要驱动因子,贡献了这些森林类型年际变率的80%。相对湿度变化是作物站点GPP年际变化的主要驱动因子,贡献了作物GPP年际变率的65%。温度是灌木丛站点GPP年际变率的重要因子,其贡献率达到58%。草原站点GPP年际变化的不确定性较大,没有统一的主导因子。研究结果表明,气象要素是全球陆地GPP年际变化的主导因素。在未来气候变化背景下,极端气候事件频发可能会进一步增加GPP的年际变率。 相似文献