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哈萨克斯坦是世界最大的内陆国家,拥有典型的大陆性气候和多样的地理环境及生态系统,同时哈萨克斯坦的自然环境和人类社会对于气候变化这一全球性问题是敏感的、脆弱的,需要运用科学的研究方法应对气候变化的挑战。通常,区域或局地尺度的气候变化影响研究需要对气候模式输出或再分析资料进行降尺度以获得更细分辨率的气候资料。近年来,大量验证统计降尺度方法在各个地区能力的研究见诸文献,然而在哈萨克斯坦地区验证统计降尺度方法的研究非常少见。本文使用了岭回归的方法对哈萨克斯坦地区11个气象站点1960~2009年的月平均气温进行了统计降尺度研究。结果显示,使用前30年数据和岭回归模型建立大尺度预报因子和观测资料的统计关系可以较好地预测后20年的月平均气温,预测能力在各站各月均有不同程度的差异,地形复杂的站点预测效果较差,夏季预测结果好于冬季;此外,将哈萨克斯坦地区平均来看则与观测数据相吻合。 相似文献
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利用地理信息系统技术与空间统计相结合的方法,研究了柳属物种多样性在中国区域尺度上的空间分布格局,并且采用逐步广义线性回归分析方法研究了柳属物种多样性与主要气候因子的关系。结果表明:1)柳属物种多样性在中国的分布格局表现为区域广泛,局部聚集:聚集区分布在新疆阿勒泰地区、东北地区和西南地区,其中西南分布区的青藏高原与横断山脉毗连处为中国柳属物种多样性分布中心。2)柳属物种多样性在经度、纬度、气温、降水、蒸散量等气候气候因子一维格局上的分布随着因子梯度先增加后减小,均存在一个最适区间。3)柳属物种多样性与水分因子呈正相关、与能量因子呈负相关关系。水分因子是影响柳属物种多样性的主导因子,能量与水分间的交互作用对物种多样性影响微弱。4)结论部分地支持了水—热动态假说和生态位保守假说,但柳属物种多样性格局成因并非由任何单一假说来完全地解释,这表明其他因子如历史因素、地形异质性、土壤因素或扰动等也可能是形成柳属物种多样性格局的重要因素。 相似文献
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中国乡村振兴核心区生态环境较脆弱,暴雨洪涝等气象灾害频发,在此背景下,定量、科学地评估乡村振兴核心区全球升温情景下极端降水的变化特征,能够为乡村振兴核心区防止因灾返贫策略等的制定提供一定的科学依据。本研究基于CMIP6(Coupled Model Intercomparison Project Phase 6)气候模式下不同SSPs-RCPs(Shared Socioeconomic Pathways-Representative Concentration Pathways)组合情景模拟数据,对全球升温1.5℃和2.0℃情景下中国乡村振兴核心区极端降水事件频次、强度和持续时间的变化特征进行了分析。结果表明:(1)相对于基准期(1995~2014年),全球升温1.5℃情景下,乡村振兴核心区受极端降水影响明显增大,面积占比60.91%的区域极端降水频次增加,面积占比88.19%的区域极端降水强度增强,面积占比81.07%的区域极端降水持续时间增加;(2)全球升温2.0℃情景下,乡村振兴核心区三项极端降水指标变化与升温1.5℃情景下相似,相对于基准期有增加趋势,极端降水频次、强度和持续时间面积占比分别为55.78%、85.24%、79.33%;(3)从空间角度分析,全球升温1.5℃和2.0℃情景下,乡村振兴核心区中西部相较东部可能更易受极端降水的影响,西藏片区频次和持续时间增加显著,尤其值得关注;(4)当全球升温从1.5℃到2.0℃情景,乡村振兴核心区整体极端降水特征的变化未表现出明显增减趋势及空间特征。相比1.5℃较基准期的变化,2.0℃情景下极端降水频次、强度、持续时间的增加区域范围均缩小,但平均增幅均变大,对于发生极端降水事件的乡村振兴核心区区域而言可能面临更大的风险。 相似文献
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基于6个CMIP6模式的日降水量数据,采用降尺度方法将其统一分辨率到0.25°×0.25°,选取5个极端降水指数从降水气候态、极端性、季节性三个角度对新疆区域1961—2014年历史期降水模拟效果评估。结果表明,降尺度CMIP6模式能较好再现新疆区域降水的空间分布特征,最大年均降水量误差小于30 mm,夏季降水模拟效果最佳相关系数均高于0.8。模式在春秋季对降水的模拟效果差异较小,标准差比值均在1.00 ~ 1.25之间,ACCESS-CM2模拟效果最佳。模式集合均值能模拟出观测降水增多趋势,但低估了降水的年际变率,模拟结果提示新疆80年代的降水转折可能与人类活动有关。在降水极端性和季节性方面,降尺度数据对新疆的极端降水和季节性降水均有较好的模拟性能,降尺度数据对季节性降水的模拟能力（与观测均值误差小于0.001）比原始分辨率的数据（与观测误差大于0.005）效果更好。 相似文献
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全球变化导致极端天气事件频发,尤其是高温热浪严重影响我国农业生态系统及人类健康。关于热浪事件的定义一直存在着许多争议,对热浪变化趋势空间分布特征的认识有待进一步提高。本文使用气温日较差、绝对温度与相对温度相结合的热浪指标,基于9个CMIP6气候模式的多模式集合结果,评估了可持续发展情景(SSP1-2.6)、中度发展情景(SSP2-4.5)及常规排放情境(SSP5-8.5)下未来中国高温热浪事件的时空分布及变化特征。结果表明:(1)SSP1-2.6情景下未来热浪事件在2050年前后达到顶峰,之后趋于稳定,而在SSP2-4.5情景下,热浪频次、日数及最长持续时间均呈现上升态势,SSP5-8.5情景下热浪的增长趋势及严重程度均为最高;(2)华南、华中地区未来面临更大的热浪风险,SSP5-8.5情景下的热浪频次及强度约是SSP1-2.6的2倍及以上,SSP2-4.5约是SSP1-2.6的1.5倍;(3)西部干旱/半干旱地区、内蒙古东部干旱地区出现较大范围的热浪,结合本文中热浪定义,预示着夜间变暖是全球变暖的一个重要特征。研究结果有助于理解可持续发展、中等强迫情景下我国未来的热浪频次和强度的变化特征,为区域发展节能减排方案的制定提供有效参考。 相似文献
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气候变化情景下极端降水事件的频次和强度预估呈增加趋势，这会导致全球部分地区极端降雨诱发地质灾害风险的增加。本文基于中国降雨诱发地质灾害易发性模型和不同地貌分区的累积事件降雨量-降雨历时阈值曲线，采用最新的CMIP6全球气候模式多模式集合结果，基于全球温升目标情景的视角，从地质灾害空间易发性和发生频次两方面，探讨温升情景下中国地质灾害危险性的可能变化及其对暴露人口的潜在影响。结果表明，CMIP6多模式集合预估的多年平均降水在温升1.5 ℃和2.0 ℃情景下相比基准时期可能增加5.4%~9.5%，导致中等至极高地质灾害易发区范围预估增加0.33%~0.74%，由于预估的极端降水事件增加，地质灾害发生频次预估增加7.0%~11.2%，进一步综合未来人口空间分布，潜在地质灾害暴露人口可能增加6.20亿人次（18.90%）和4.26亿人次（12.97%）。各地貌分区未来情景下地质灾害危险性预估增加且存在显著的空间异质性，温升2.0 ℃情景下中等至极高易发性范围相比基准时期增加0.71%~1.28%，地质灾害发生频次预估增加1.2%~15.6%，其中，青藏高原区地质灾害危险性增加最明显。综合考虑未来人口的变化，结果显示，由于未来预估人口的明显减少，青藏高原区温升1.5 ℃和2.0 ℃时潜在的地质灾害暴露人口预估减少468万人次~928万人次，而东南丘陵区潜在的地质灾害暴露人口分别增加3.96亿人次和3.00亿人次。本研究的结果可以为制定更有针对性的适应气候变化影响和减轻地质灾害风险措施提供科学指导。 相似文献
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