排序方式： 共有9条查询结果，搜索用时 20 毫秒
1
1.
在国家重点研发计划支持下,项目提出了陆表不均一性检测和订正的新方法,解决了渐变型不均一性检测和订正的难题,构建了中国地表太阳辐射、气温、地温、风速和降水等参数均一化站点和格点数据集,修订了关于中国地表风速变化趋势、增温格局及其形成机制的结论。融合多源数据,构建并验证了千米级、流域级或县域级的电厂、人口、生物质能、取水量、氮排放、二氧化碳排放等影响自然系统的关键人文要素历史和未来预估数据集。构建了未来关键人文要素情景,研制了碳中和目标下甲烷和氧化亚氮排放情景和用于驱动全球模式的未来情景,预估了中国碳中和战略的实施对全球变暖的减缓作用,发现中国碳中和对远期和中期全球变暖的减缓作用显著。给出了中国各省份水体氮排放安全阈值及超越时间,阐明了中国粮食产量与氮施肥的关系,提出了在保障粮食安全的前提下减少水体氮排放的有效途径,指出重构城乡养分循环体系是同时保障粮食安全和恢复水质的必要途径。发现全球饱和水汽压差的年际变化与大气二氧化碳浓度上升速率的年际变化显著相关,阐明了饱和水汽压差变化在调控生态系统生产力中的重要角色以及多因素耦合作用在生态系统生产力变化中的复杂影响。建议更全面细致地评估中国各种碳中和实现路径的社会经济和自然生态影响,以保证碳中和目标与其他可持续发展目标的协同实现。 相似文献
2.
我国西南地区干湿季降水的主模态分析 总被引：3，自引：2，他引：1
利用我国西南地区26个台站降水资料,通过经验正交函数（EOF）分解的方法,分析了1980～2009年该地区干季（10～4月）和湿季（5～9月）降水的主模态。我国西南地区干季降水的时空变化存在两种主模态,它们分别可以解释总方差的22.4%和15.6%。第1主模态为全区一致型,具有准两年周期振荡的年际变化特征;第2主模态为东南—西北反向型,从20世纪90年代中期至21世纪初呈现2～3年的变化周期。我国西南地区湿季降水的时空变化存在三种主模态,它们分别可以解释总方差的17.1%,13.8%和11.1%。第1主模态为全区一致型,20世纪90年代初期具有较强的2～4年周期;第2主模态为经向偶极子型分布,并具有显著的4年周期;第3主模态为纬向偶极子型分布,具有2～4年的年际变化信号。进一步利用NCEP/NCAR再分析资料以及美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的海表面温度（SST）资料,通过合成分析和回归分析的方法探讨了与干湿季降水各主模态对应的大尺度大气环流和海温状况。我国西南地区干季降水第1主模态与北极涛动（AO）有明显的正相关关系,对应的大气环流和海温状况表现为高纬北冰洋与中纬度地区上空高度场的反向异常分布,北大西洋和北太平洋海温低纬与中高纬的偶极子型异常分布;第2主模态与中高纬欧亚大陆上空高度场经向偶极子型异常分布有关,中纬度北太平洋的海温异常与该模态具有紧密的联系。我国西南地区湿季降水第1主模态与北大西洋涛动（NAO）显著负相关,对应的大气环流和海温状况表现为北大西洋上,高纬度与中纬度地区上空高度场的偶极子型异常分布,海温从低纬到中高纬的三极子型异常分布;第2主模态受欧亚大陆上空高度场经向三极子型异常分布影响,并与北太平洋海温异常的一致型分布有关;第3主模态可能与El Ni?o Modoki有关,同时受到南亚高压的影响,赤道太平洋海温的纬向三极子型异常分布对该模态具有一定的潜在预报意义。 相似文献
3.
利用1980~2014年CRU TS3.24月平均气温数据和NCEP/NCAR再分析资料,分析了中国东北暖季（5~9月）气温的时空变化特征及其相应的大气环流状况。结果表明:中国东北暖季气温主要表现为全区一致型和南北反位相型两个模态,二者总解释方差高达86%。全区一致型具有明显的年代际变化特征,并在1990年代中期发生了显著的年代际突变,而南北反位相型具有明显的年际和年代际变化特征。全区一致型增暖对应着中国东北地区上空500 hPa位势高度的正异常和850 hPa的反气旋环流异常。当500 hPa位势高度南北反相时,对应于中国东北暖季气温的南北反位相型。进一步分析表明中国东北暖季气温的全区一致型及其1990年代中期的年代际突变与日本海及黑潮延伸区的海温异常及太平洋年代际振荡和大西洋多年代际振荡指数紧密相关。菲律宾以东的西太平洋、北太平洋中部、我国东南沿海、靠近北美东北部的北大西洋等海域的海温异常对中国东北暖季气温全区一致型的出现具有一定的预测作用。而南北反位相变化型与黑潮延伸区的海温异常关系显著,与大尺度指数的相关普遍不明显。在1990年代中期突变前,南北反位相型受到ENSO事件的影响,之后影响不显著。 相似文献
4.
基于NOAA的全球陆地降水资料(PREC/L)1948～2003年56年的月平均降水资料、NCEP/NCAR月平均再分析资料以及英国气象局哈德莱中心的海温(Sea Surface Temperature,SST)资料,并根据多年降水平均图选定了东亚中纬度干旱/半干旱区,对该区域夏季(6～8月)降水进行了经验正交分解(Empirical Orthogonal Function,EOF)。EOF第一模态呈现出全区一致的变化类型,第二模态则呈现出以100°E为界东西相反的分布类型。通过分析干旱/半干旱区以及以100°E为界的东西两部分降水异常年的环流形势和海温并加以对比,结果表明:在环流场上,对应于东亚中纬度干旱/半干旱区降水偏多年,对流层中下层环流异常在中高纬度呈现为一个东西向波列,乌拉尔山东侧为正的高度异常,贝加尔湖附近乃至以东地区为低压槽所控制;不同的是,对应于100°E以西的干旱/半干旱区夏季降水偏多年,波列有所东移,并且西太平洋副热带高压有显著北抬;而对应于100°E以东干旱/半干旱区夏季降水偏多年,环流形势异常基本与整个干旱/半干旱区降水偏多年一致,只是在里海附近有一高度负异常。在200hPa纬向风场上可以看到,当西亚副热带急流偏南加强时,对应于100°E以西的干旱/半干旱区降水偏多;而当东亚、西亚风急流都有显著北抬且加强时,对应于100°E以东干旱/半干旱区的夏季降水偏多,这可能与急流所激发的次级环流有关。进一步对SST的分析表明,海温与100°E以东或以西干旱/半干旱区降水异常的关系也不一样。当前冬、前春赤道中东太平洋都有正的海温异常,而到夏季转换为负的海温异常,且南太平洋在前冬和前春呈现显著负海温异常时,整个干旱/半干旱区夏季降水偏多;当赤道中东太平洋海温在前冬、前春有正的海温异常并一直减弱,但能维持到夏季,并且北印度洋海温也存在类似的海温异常时,100°E以西的干旱/半干旱区夏季降水偏多;而当前冬中东太平洋海温较暖但其南部海域偏冷,到了前春这些异常维持,并发展到同期为大范围弱的异常冷海温时,有利于100°E以东的干旱/半干旱区夏季降水偏多。比较的结果还揭示出,对应于干旱/半干旱区以及100°E以东干旱/半干旱区的降水异常年,海温异常分布大致是一致的;而对应于100°E以西干旱/半干旱区的降水异常年,海温异常分布及时间演变则有较大差异。 相似文献
5.
基于CMIP6的16个全球模式试验数据,多模式集合预估了《巴黎协定》1.5°C/2°C温升目标下“一带一路”倡议的主要陆域未来气温和降水变化。与观测相比较,多模式集合能够比较准确地刻画“一带一路”主要陆域1995～2014年气温和降水的空间结构特征。在SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5三种不同路径情景下,相对于工业革命前（1850～1900年）,全球升温1.5°C与2°C分别将发生在2020年代中后期与2040年左右。全球1.5°C与2°C温升目标下,预计“一带一路”陆域平均的气温分别显著升高1.84°C和2.43°C,两者相差0.59°C,模式间标准差分别为0.18°C和0.21°C;区域平均的降水分别显著增加20.14 mm/a和30.02 mm/a,相差9.88 mm/a,模式间标准差分别为10.79 mm/a和13.72 mm/a。两种温升目标下,“一带一路”主要陆域气温空间上均表现为一致性显著增暖,高纬度的增温幅度普遍比低纬度大;降水变化具有明显的空间差异性,地中海与黑海地区、中国南部至中南半岛地区减少,其他地区的降水普遍增加。P-E指数表征的干旱化未来在欧洲地区、中国南部至中南半岛地区、南亚印度东部地区、东南亚和赤道非洲中部地区达到最大。 相似文献
6.
CMIP5模式对我国西南地区干湿季降水的模拟和预估 总被引：6，自引：1，他引：5
利用降水观测资料, 评估了参加国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的34个全球模式对1986～2005年我国西南地区干湿季降水的模拟能力。结果表明, 34个CMIP5模式中分别有30和25个模式模拟的干季和湿季降水偏多。34个模式对我国西南地区干湿季降水的模拟能力差异较大, 大约半数模式的模拟值与观测值的空间相关系数通过了99%的信度检验, 且标准差之比小于2。利用两个技巧评分标准, 分别挑选出了对干湿季降水模拟最优的9个模式。最优模式集合平均结果要优于34个模式的集合平均, 更要优于大多数单个模式。进一步利用最优的9个模式的集合平均对RCP4.5和RCP8.5两种典型浓度路径下我国西南地区干湿季降水的变化进行了预估。相对于1986～2005年气候平均态, 在21世纪初期(2016～2035年), 我国西南地区干季降水变化表现为川西高原降水增多, 而四川盆地及攀西地区、重庆、贵州和云南的大部分地区降水减少;湿季降水变化表现为川西高原、贵州和广西大部分地区降水增多, 而四川盆地及攀西地区和云南降水减少。在21世纪中期(2046～2065年)和末期(2080～2099年), 西南地区干湿季降水普遍增多。在RCP8.5情景下, 降水的变化幅度要强于RCP4.5情景。 相似文献
7.
根据1979~2016年春季海表温度、土壤温度以及大尺度气候指数与中亚地区夏季温度的相关关系,确定了印度洋东南部海表温度、非洲西北部土壤温度、大西洋多年代际振荡（AMO）和东亚/西俄型（EA/WR）4个春季预测因子,进而建立了中亚地区夏季温度的预测模型。春季印度洋东南部海表温度暖异常、非洲西北部土壤温度暖异常、AMO正异常与EA/WR负异常均对应夏季中亚地区500 hPa位势高度场正异常,为该地区夏季高温发生提供有利条件。预测模型留一法交叉验证产生的1979~2016年中亚地区夏季温度无（有）趋势的时间序列与观测的无（有）趋势的时间序列的相关为0.65（0.74）,表明该预测模型具有良好的预测能力。研究结果有望帮助提高中亚地区夏季温度的预测技巧。 相似文献
8.
基于高温日数存在受不同物理因子影响不同时间尺度变率的特征,应用滤波对华南夏季高温日数进行时间尺度分离,得到高温日数的年代际分量和年际分量。统计分析高温日数总量、年代际分量和年际分量在各自对应时间尺度上的影响因子,采用"向前"交叉检验逐步回归法,分别建立高温日数总量、年代际分量和年际分量的回归模型。高温日数总量的回归模型即为高温日数不区分时间尺度的直接回归模型,而两个分量回归模型拟合结果的叠加,即为高温日数时间尺度分离统计模型对总量的拟合。利用十折交叉检验法,对高温日数直接回归模型和时间尺度分离统计模型的拟合结果进行比较:相比高温日数直接回归模型,时间尺度分离统计模型的年代际分量均方根误差由2.6降低到2.3,与观测数据的相关系数由0.69提高到0.73（显著性水平α=0.01）;年际分量均方根误差由3.2降低到2.9,与观测数据的相关系数由0.4（α=0.1）提高到0.48（α=0.01）;高温日数总量均方根误差由4.1降低到3.7,与观测数据的相关系数由0.48提高到0.62（α=0.01）。1979~2010年拟合时段华南夏季高温日数的回报结果表明:两模型回报结果与观测数据均存在明显相关（α=0.01）,直接回归模型的相关系数为0.57,时间尺度分离统计模型提高到0.72。2011~2013年独立检验时段的预测结果表明:直接回归模型预测结果的平均均方根误差为26.4%,时间尺度分离统计模型降低到12.3%。初步结果表明,两模型对华南夏季高温日数均有一定的预测能力,而时间尺度分离统计模型的预测结果有所改进。 相似文献
9.
春节人口迁移的气候效应:以郑州为例 总被引：1，自引：1，他引：0
目前,我们对人类活动通过温室气体、气溶胶和土地利用对气候产生重要影响已经获得了很多认识。但是,人口迁移流动在多大程度上能够影响气候尚不清楚。中国春节期间的人口大迁移是世界上每年最大规模的人类迁徙。利用城市站和参考站的气温差表示城市热岛强度,以一个典型中国中部大城市—郑州为例,研究了春节人口大迁移对城市热岛效应的影响。结果表明,2005~2013年平均的春节周日平均、日最高和日最低温度郑州站与中牟站的差分别为0.16°C、0.29°C和-0.03°C,比春节周前2~4周和春节周后2~4周的平均值低了0.50°C、0.06°C和0.66°C。相对变化而言,日平均、日最高和日最低温度的差分别降低了76%、16%和105%。春节周日平均和日最低温度的差的变化都通过了99%的信度检验。 相似文献
1