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1981~2000年中国陆地植被碳汇的估算 总被引：93，自引：0，他引：93
用森林和草场资源清查资料、农业统计、气候等地面观测资料, 以及卫星遥感数据, 并参考国外的研究结果, 对1981~2000年间中国森林、草地、灌草丛以及农作物等陆地植被的碳汇进行了估算, 并对土壤碳汇进行了讨论. 主要结论如下: (1) 中国森林面积(郁闭度为20%)由1980年初的116.5×106 ha, 增加到2000年初的142.8×106 ha; 森林总碳库由4.3 Pg C (1 Pg C = 1015 g C)增加到5.9 Pg C; 平均碳密度由36.9 Mg C/ha (1 Mg C = 106 g C)增加到41.0 Mg C/ha; 年均碳汇为0.075 Pg C/a. 中国草地面积约为331×106 ha, 总碳库1.15 Pg C, 总碳密度3.46 t C/ha, 年均碳汇0.007 Pg C/a. 中国灌草丛的面积为178×106 ha; 年均碳汇为0.014~0.024 Pg C/a. 中国农作物的生物量按0.0125~0.0143 Pg C/a的速率增加. (2) 在1981~2000年间, 中国陆地植被年均总碳汇为0.096~0.106 Pg C/a, 相当于同期中国工业CO2排放量的14.6%~16.1%. 利用国外结果对中国土壤碳汇进行了概算, 为0.04~0.07 Pg C/a. 因此, 中国陆地生态系统的总碳汇(植被和土壤)将相当于同期中国工业CO2排放量的20.8%~26.8%. (3) 文中的碳汇估算存在很大的不确定性, 尤其是对土壤碳汇的估算. 为此, 需要进行更为深入、细致的研究. 相似文献
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三峡区域气温变化长期以来受到科研人员和公众的关注。受三峡复杂地形的影响,仅仅基于气象站点观测数据很难准确获取区域气温变化的空间格局,遥感技术则可以通过提供空间连续的地表观测数据来辅助气温变化分析。以广义加性模型GAM (General Additive Model)为插值算法,以高程和夜间地表温度(LSTnight)遥感产品为辅助变量,估算三峡库区1979年—2014年1 km空间分辨率的月气温数据,在此基础上分析了气温变化趋势的时空特征及其与高程和森林覆盖率的关系。研究表明,(1)在插值算法中引入遥感产品LSTnight作为辅助变量可以明显改善气温估算精度,冬春季的改善幅度高于夏秋季;(2)三峡库区年平均气温在1997年后明显上升,但在2003年库区蓄水后无明显变化趋势,几乎所有月(除12月以外)的气温都呈现上升趋势,增温趋势最显著是3月和9月,3月增温主要来自于库区东部山区的贡献,而9月增温主要来自于库区西部平原的贡献;(3)多数月份(除7月、8月、9月以外)的低温上升速度超过高温上升速度,导致区域气温的动态变化范围缩小;(4)三峡库区年平均气温上升速度与高程呈正相关,即海拔越高,升温越快,但在同一海拔高度处,森林覆盖率越高,年均气温上升速度越慢,暗示森林具有抑制增温的作用。 相似文献
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高精度、长时间序列、空间连续的降水产品是气候分析、水文模拟等众多研究领域中的重要输入。近期欧洲研究人员融合了3种不同类型的降水数据：站点观测、遥感产品、再分析资料,制作了全球1979-2014年3小时一次0.25°空间分辨率的降水产品（Multi-Source Weighted-Ensemble Precipitation, MSWEP）,凭借高时空分辨率及其对多源信息的挖掘和融合,该产品一经发布即受到广泛关注。本文利用三峡库区及附近地区气象站点的降水资料对MSWEP月降水数据进行评估,采用广义加性模型算法（General Additive Model,GAM）融合站点降水空间插值结果和MSWEP产品,对三峡库区融合后降水进行分析。主要结论为：① 降水估算精度呈现冬春季偏高、夏秋季偏低的特征,MSWEP产品与站点插值方法具有互补性,前者对夏秋季降水估算精度更高,后者对冬春季降水估算精度更高;② GAM算法可以充分发挥站点插值和MSWEP数据各自的优势,提高区域降水估算精度,与融合前相比,均方根误差减少了17%~50%,相关系数r提高了10%~30%;③ 2003年库区蓄水前后降水变化的主要特征有：库区中部长江以南地区汛期降水（5-10月）下降,库区西部干季（1-4月,11-12月）降水增加,库区外围西北部（大巴山地区）汛期降水增加,降水空间格局异质性增加,干季降水占全年降水比例升高。 相似文献
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“八国集团”2009意大利峰会减排目标下的全球碳排放情景分析 总被引：1，自引：0，他引：1
＂八国集团＂（G8）于2009年7月在意大利举行的峰会上,提出2050年全球温室气体排放削减50%,其中发达国家削减80%的目标（简称＂G8目标＂）.本研究设置4种碳排放情景,对＂G8目标＂的内涵以及科学性、公正性和可行性进行了分析.结果表明：（1）将2050年的大气CO2浓度控制在450ppmv以内的唯一情景是：全球发达国家和发展中国家都于2005年开始均匀减排至2050年,且满足＂G8＂全球减排目标.在现实条件下,这种情景是不可能发生的.（2）发展中国家即便遵从极为苛刻的排放路径,＂G8目标＂仍不能满足其排放需求：在＂G8目标＂约束下,未来45年发展中国家将短缺1/3以上的排放需求量.（3）按＂G8目标＂,在2006~2050年期间,发达国家和发展中国家的人均累计排放量分别为81吨碳和40~47吨碳,前者约为后者的2倍;而历史上,发达国家的人均累计排放量已是发展中国家的12倍.基于上述结果,得出如下结论：（1）＂G8目标＂企图把发展中国家纳入减排框架,这不仅会阻滞发展中国家的工业化进程,也将导致发展中国家阵营内部因分解减排责任而产生矛盾,甚至发生分化;（2）＂G8目标＂限制了发展中国家的碳排放,不仅延续了发达国家与发展中国家历史时期的排放不平等,而且进一步加剧了未来排放的不平等,是对发展中国家的严重不公平;（3）作为＂G8目标＂理论依据的450ppmv大气CO2浓度的控制阈值不现实,缺乏可行性.总之,＂G8目标＂背离了＂共同但有区别的责任＂原则,是发展中国家所不能接受的. 相似文献
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本研究旨在探讨1983-2008 年间印度植被净初级生产力(NPP)的时空变化格局及其与温度降水的关系。基于遥感数据和GLOPEM-CEVSA模型估算区域植被NPP,利用分段线性回归,分析了过去26年印度植被NPP的时空格局与变化特征。结果表明：（1）过去26年间印度植被年均NPP为414.29 gC·m-2·a-1,森林、农田和草地的NPP平均值分别为1002.32、485.98和631.39 gC·m-2·a-1。（2）分段线性回归结果显示,1983-2008 年间,印度植被总平均NPP呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年。占印度面积比例最大的农田植被类型的平均NPP也呈先上升后下降的趋势,趋势转折点在1996年,与总平均NPP的趋势转折点一致。（3）在空间上,印度大部分地区,发生了趋势转折,趋势转折点集中在1991-2000年间,大部分地区NPP在趋势转折点前呈上升趋势,其后呈下降趋势,与区域平均NPP的变化趋势一致。（4）印度西北部干旱地区植被NPP与温度呈负相关,与降水呈正相关。喜马拉雅山南部森林NPP则与温度呈正相关。降雨量较大的印度南部地区NPP与降水呈负相关。 相似文献
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