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1.
中亚土地资源开发与利用分析   总被引:3,自引:1,他引:2  
中亚地区土地资源开发与利用研究信息资料有限,研究深度无法满足亚欧内陆干旱区社会经济可持续发展的科学要求。采用欧空局(ESA)GlobCover 2 2005年的全球陆地覆盖数据集资料和世界粮农组织(FAO)统计资料,较为系统分析了1992-2009年中亚土地资源开发与利用及其变化趋势。研究表明:(1)中亚耕地面积及作物产量呈先迅速下降后缓慢上升的趋势,耕地面积由1992年的43.1×104 km2(比例10.9%)下降到2000年的29.8×104 km2(比例7.58%),然后上升至2009年的31.6×104 km2(比例8.04%),但仍未恢复到1990年代初的水平;(2)林地与草地面积变化不明显,但草地载畜量变化显著。其中哈萨克斯坦2009年草地载畜量(6.25×107标准羊单位)仅为1992年草地载畜量(9.91×107标准羊单位)的63.1%;土库曼斯坦2009年草地载畜量为2.96×107标准羊单位,是1992年草地载畜量(1.04×107标准羊单位)的3倍左右;乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦和吉尔吉斯斯坦草地载畜量均有不同程度的增加;(3)中亚地区土地资源生产潜力巨大,但在土地利用过程中出现了农田土壤侵蚀、土壤盐渍化和过渡放牧等生态问题,如何有效治理与防治上述问题,对中亚地区土地资源可持续利用和生态保护具有重要意义。  相似文献   
2.
新疆夏季降水时空分布的适用性评估   总被引:1,自引:0,他引:1  
新疆气象站点稀疏且分布不均,高精度时空气象数据缺乏。基于数据同化的再分析资料,可成为解决这一问题的有效途径。利用美国国家环境预报中心再分析数据(CFSR)、欧洲中期数值预报中心再分析数据(ERA-Interim)和美国国家航空航天局再分析数据(MERRA)中的降水数据,分别与1979-2007年新疆气象观测数据和日本气象厅高分辨率亚洲陆地降水数据(APHRO)进行数理统计分析,评估了这3套再分析数据在新疆的适用性。3套再分析数据可有效表征新疆大部分地区年内降水的时空分布特征,夏季降水偏差小于100%;但未能捕捉到夏季降水的长期趋势。夏季降水的偏差与高程具有显著的相关性,这可为订正3套再分析数据、提高降水数据的精度提供技术支撑。  相似文献   
3.
利用中亚1979-2011年间162个观测站点月降水数据(OBS),以平均偏差(MBE)、相关系数(R)、平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)对CFSR、ERA-Interim和MERRA气象再分析降水数据在中亚地区的适用性进行评估。结果表明:(1)3套数据的模拟效果存在明显差异。其中MERRA的模拟精度最高(R=0.71),ERA-Interim次之(R=0.53),CFSR最低(R=0.50);体现出3套数据不同的同化方案和数据源导致模拟效果的不同;(2)降水的年内变化上,3套再分析数据之间具有较好的一致性,但对[OBS]均表现出高估,并且对强降水月份(3,4月)高估幅度最大;(3)3套数据对海拔500~1 000 m地区的降水模拟精度最好,超过1 000 m后,随海拔升高模拟精度下降。以上规律可为3套数据的订正及其在中亚地区气候变化研究中的应用提供科学依据。  相似文献   
4.
气候模式同站点插值外推气象数据的比较   总被引:1,自引:1,他引:0  
在气象站稀疏的中亚荒漠地区采用基于大气物理机制的区域气候模式,可获得高分辨率格点气象资料进行气候变化研究.针对中亚地区1958-2001年的气候变化,采用RegCM区域气候模式对ERA40和NCEP/NCAR两套气象再分析数据进行动力降尺度至40 km,并将结果同三套基于气象站点插值外推的格点数据(CRU、WM和APHRO)进行比较.所有数据一致表明,1960年代以来新疆地区的气温显著增加,南疆地区降水增加、天山山区降水减少.除APHRO外,数据都表明北疆地区降水呈增加趋势.RegCM模拟的气温和降水数据与站点外推数据空间分布格局基本一致;但RegCM数据年平均气温低于站点外推数据,RegCM数据在新疆山区的年降水量是站点外推数据年降水量的1.3倍.由于研究区内73%的气象站点分布在中山带以下的干热气候区,站点外推数据可能低估山区降水并高估该区域气温.与站点插值外推的格点数据相比,区域气候模式具有能细致描述区域内中小尺度的地形/下垫面特征、更精确反映气象要素空间变异格局的能力.但因为缺乏足够的地面观测以及高精度遥感反演气象数据,当前尚无法全面评估区域气候模式在中亚地区尤其是山区的模拟精度.  相似文献   
5.
The vulnerable ecosystem of the arid and semiarid region in Central Asia is sensitive to precipitation variations. Long-term changes of the seasonal precipitation can reveal the evolution rules of the precipitation climate. Therefore, in this study, the changes of the seasonal precipitation over Central Asia have been analyzed during the last century(1901–2013) based on the latest global monthly precipitation dataset Global Precipitation Climatology Centre(GPCC) Full Data Reanalysis Version 7, as well as their relations with El Ni?oSouthern Oscillation(ENSO). Results show that the precipitation in Central Asia is mainly concentrated in spring and summer seasons, especially in spring. For the whole study period, increasing trends were found in spring and winter, while decreasing trends were detected in summer and fall. Inter-annual signals with 3–7 years multi-periods were derived to explain the dominant components for seasonal precipitation variability. In terms of the dominant spatial pattern, Empirical orthogonal function(EOF) results show that the spatial distribution of EOF-1 mode in summer is different from those of the other seasons during 1901–2013. Moreover, significant ENSO-associated changes in precipitation are evident during the fall, winter, spring, and absent during summer. The lagged associations between ENSO and seasonal precipitation are also obtained in Central Asia. The ENSO-based composite analyses show that these water vapor fluxes of spring, fall and winter precipitation are mainly generated in Indian and North Atlantic Oceans during El Ni?o. The enhanced westerlies strengthen the western water vapor path for Central Asia, thereby causing a rainy winter.  相似文献   
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