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, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.221102
摘要:
为了适应气候变化，中国作为世界上产生碳排放最多的国家，正在从多方面制定减少碳排放的计划，并提出了2060年实现碳中和的目标。随着贸易全球化，全球其他国家消费的排放越来越多地在中国生产。国家间的贸易条件受政策影响很大，关税的高低会导致商品的贸易出现变化，进而导致进出口商品包含排放的变化。本文结合中美两国的贸易冲突，对中美两国加征关税后的贸易变化进行模拟，结合全球贸易分析模型的结果与投入产出分析法，定量地研究了关税变动后中国进出口隐含排放的变化。研究发现，在中美加征关税后，中美两国的贸易量大幅减少，并导致两国贸易涉及的排放变少，而中国向世界出口的排放反而有所增加。另外，由于进口市场被冲击，中国从全世界进口的排放明显变少，进而导致中国净出口的碳排放在加征关税后变多，且集中于能源密集型产业。从结果看，中国在贸易受限的情况下依旧向世界出口了大量排放，通过贸易合作来促进新能源产业的进步或许可以更好地解决减排需求。
为了适应气候变化，中国作为世界上产生碳排放最多的国家，正在从多方面制定减少碳排放的计划，并提出了2060年实现碳中和的目标。随着贸易全球化，全球其他国家消费的排放越来越多地在中国生产。国家间的贸易条件受政策影响很大，关税的高低会导致商品的贸易出现变化，进而导致进出口商品包含排放的变化。本文结合中美两国的贸易冲突，对中美两国加征关税后的贸易变化进行模拟，结合全球贸易分析模型的结果与投入产出分析法，定量地研究了关税变动后中国进出口隐含排放的变化。研究发现，在中美加征关税后，中美两国的贸易量大幅减少，并导致两国贸易涉及的排放变少，而中国向世界出口的排放反而有所增加。另外，由于进口市场被冲击，中国从全世界进口的排放明显变少，进而导致中国净出口的碳排放在加征关税后变多，且集中于能源密集型产业。从结果看，中国在贸易受限的情况下依旧向世界出口了大量排放，通过贸易合作来促进新能源产业的进步或许可以更好地解决减排需求。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21162
摘要:
春季的霜冻事件是北半球温带地区与农业相关的最严重的极端事件之一。在气候变化背景下，探究整个中国地区春霜冻的变化趋势和未来可能变化有利于增进人们对春霜冻的认识，对我国未来农业结构调整有一定的参考价值。本文采用不易受离群值影响且考虑了自相关的非参数方法，在分析1960～2020年观测资料的基础上，利用24个耦合模式比较计划第6阶段（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, CMIP6）模式模拟的中等辐射强迫（SSP2-4.5）情景下的逐日最低温数据，在评估模式模拟性能后对中国地区未来（2021～2100年）的春霜冻日数、终霜日的变化趋势的空间分布特征以及与1991～2020年气候态相比的全国平均的距平序列进行了分析。结果表明：1）1960～2020年，全国约60.3%站点的春霜冻日数呈现显著减少趋势[−3.5～0 d (10 a)−1]，40%站点的终霜日呈显著提前趋势[−4.3～0 d (10 a)−1]；全国平均的春霜冻日数呈−1.3 d (10 a)−1的显著减少趋势，终霜日则呈−1.7 d (10 a)−1的显著提前趋势。2）2021～2100年，预估我国大部分地区的春霜冻日数均呈现显著减少趋势[−1.6～0 d (10 a)−1]，终霜日则呈显著提前趋势[−1.4～0 d (10 a)−1]；全国平均的春霜冻日数呈现−0.8 d (10 a)−1的显著减少趋势，终霜日呈现−0.8 d (10 a)−1的显著提前趋势。
春季的霜冻事件是北半球温带地区与农业相关的最严重的极端事件之一。在气候变化背景下，探究整个中国地区春霜冻的变化趋势和未来可能变化有利于增进人们对春霜冻的认识，对我国未来农业结构调整有一定的参考价值。本文采用不易受离群值影响且考虑了自相关的非参数方法，在分析1960～2020年观测资料的基础上，利用24个耦合模式比较计划第6阶段（Coupled Model Intercomparison Project Phase 6, CMIP6）模式模拟的中等辐射强迫（SSP2-4.5）情景下的逐日最低温数据，在评估模式模拟性能后对中国地区未来（2021～2100年）的春霜冻日数、终霜日的变化趋势的空间分布特征以及与1991～2020年气候态相比的全国平均的距平序列进行了分析。结果表明：1）1960～2020年，全国约60.3%站点的春霜冻日数呈现显著减少趋势[−3.5～0 d (10 a)−1]，40%站点的终霜日呈显著提前趋势[−4.3～0 d (10 a)−1]；全国平均的春霜冻日数呈−1.3 d (10 a)−1的显著减少趋势，终霜日则呈−1.7 d (10 a)−1的显著提前趋势。2）2021～2100年，预估我国大部分地区的春霜冻日数均呈现显著减少趋势[−1.6～0 d (10 a)−1]，终霜日则呈显著提前趋势[−1.4～0 d (10 a)−1]；全国平均的春霜冻日数呈现−0.8 d (10 a)−1的显著减少趋势，终霜日呈现−0.8 d (10 a)−1的显著提前趋势。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21073
摘要:
近几十年来我国旱涝事件频发，同时农业是对气候变化最为敏感的产业部门，因此本文基于“敏感性—暴露度—适应力”脆弱性评估框架，选取敏感性、暴露度与适应力评价指标，结合层次分析法与熵权法确定指标权重，分别对1991～2019年我国农业生态系统干旱和洪涝敏感性、暴露度、适应力及脆弱性进行评估。结果表明：我国农业生态系统干旱高敏感地区分布在湖北、湖南等中南省份，而洪涝高敏感地区分布在沿海省份海南、上海和江苏，旱涝高暴露地区均分布在甘肃、河南、黑龙江，旱涝低适应力地区包括西南省份西藏、重庆、贵州和云南。总体而言，我国农业生态系统旱涝脆弱性呈现从中部向四周减弱趋势，中部省份河南和湖北属于旱涝高脆弱性水平，建议中部省份通过因地制宜调整农业生态结构，开发和采取针对旱涝灾害的应变种植、饲养和作物保护技术等措施来降低和适应其高脆弱性。
近几十年来我国旱涝事件频发，同时农业是对气候变化最为敏感的产业部门，因此本文基于“敏感性—暴露度—适应力”脆弱性评估框架，选取敏感性、暴露度与适应力评价指标，结合层次分析法与熵权法确定指标权重，分别对1991～2019年我国农业生态系统干旱和洪涝敏感性、暴露度、适应力及脆弱性进行评估。结果表明：我国农业生态系统干旱高敏感地区分布在湖北、湖南等中南省份，而洪涝高敏感地区分布在沿海省份海南、上海和江苏，旱涝高暴露地区均分布在甘肃、河南、黑龙江，旱涝低适应力地区包括西南省份西藏、重庆、贵州和云南。总体而言，我国农业生态系统旱涝脆弱性呈现从中部向四周减弱趋势，中部省份河南和湖北属于旱涝高脆弱性水平，建议中部省份通过因地制宜调整农业生态结构，开发和采取针对旱涝灾害的应变种植、饲养和作物保护技术等措施来降低和适应其高脆弱性。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21105
摘要:
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。
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。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21087
摘要:
利用中国2400余个国家级气象台站观测数据插值得到的1961~2018年逐日网格降水资料，综合运用回归分析和Morlet小波变换等方法，分析了华南多年暴雨和区域性暴雨的时空变化特征，揭示了华南暴雨的变化规律。结果表明：1961～2018年，华南全年暴雨日数和暴雨雨量大值区域分布在广东、广西、福建沿海一带及海南省和广西北部，夏季暴雨日数和暴雨量最大，其次是春季。在广西北部至广西、湖南、广东三省交界处、广东南部、福建和海南省，全年暴雨日数、雨量和强度的增加趋势最显著，夏季的区域平均值增长速率最大，其次是秋季。华南区域性暴雨日数和过程数呈单峰型分布，一年中均可出现，最大值出现在6月。区域性暴雨日数和过程数多年平均值为28 d a−1和16.5 a−1，上升速率分别为0.15 d a−1和0.097 a−1，四季中夏季的上升速率最快，最慢的是秋季。平均单次过程持续日数和最大单次过程持续日数在冬季均以0.015 d a−1的速率显著上升，在春季却呈现下降的趋势。华南暴雨和区域性暴雨各要素在全年和四季的波动变化中不同程度地表现出准3 a、准14 a和准18 a的周期变化，2000年后，全年暴雨和区域性暴雨各要素准18 a的长周期和准3 a的短周期振荡非常显著。
利用中国2400余个国家级气象台站观测数据插值得到的1961~2018年逐日网格降水资料，综合运用回归分析和Morlet小波变换等方法，分析了华南多年暴雨和区域性暴雨的时空变化特征，揭示了华南暴雨的变化规律。结果表明：1961～2018年，华南全年暴雨日数和暴雨雨量大值区域分布在广东、广西、福建沿海一带及海南省和广西北部，夏季暴雨日数和暴雨量最大，其次是春季。在广西北部至广西、湖南、广东三省交界处、广东南部、福建和海南省，全年暴雨日数、雨量和强度的增加趋势最显著，夏季的区域平均值增长速率最大，其次是秋季。华南区域性暴雨日数和过程数呈单峰型分布，一年中均可出现，最大值出现在6月。区域性暴雨日数和过程数多年平均值为28 d a−1和16.5 a−1，上升速率分别为0.15 d a−1和0.097 a−1，四季中夏季的上升速率最快，最慢的是秋季。平均单次过程持续日数和最大单次过程持续日数在冬季均以0.015 d a−1的速率显著上升，在春季却呈现下降的趋势。华南暴雨和区域性暴雨各要素在全年和四季的波动变化中不同程度地表现出准3 a、准14 a和准18 a的周期变化，2000年后，全年暴雨和区域性暴雨各要素准18 a的长周期和准3 a的短周期振荡非常显著。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21085
摘要:
屈产河流域位于黄土高原东部，流域内植被稀疏，土层厚而松，降水少且集中，遇暴雨天气容易发生泥石流、山洪等灾害。本文基于2020年8月5～6日罕见强降水的实地灾情调查结果，对FloodArea模型在屈产河流域的淹没水深和风险评估结果进行检验。结果表明：屈产河流域地势低洼的河道附近及干沟地区山洪风险较大；此次强降水过程屈产河流域最大淹没深度2.8 m，受洪灾影响人口为5475人，受影响GDP为3615×104元，耕地和居民地受灾面积分别为20.7 km2和0.7 km2。模拟最大淹没深度、受影响GDP和受灾面积与实际调查情况基本一致，但受影响人口低于实际调查结果，该结果表明FloodArea模型在屈产河流域具有较好的洪水淹没模拟效果，可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务。
屈产河流域位于黄土高原东部，流域内植被稀疏，土层厚而松，降水少且集中，遇暴雨天气容易发生泥石流、山洪等灾害。本文基于2020年8月5～6日罕见强降水的实地灾情调查结果，对FloodArea模型在屈产河流域的淹没水深和风险评估结果进行检验。结果表明：屈产河流域地势低洼的河道附近及干沟地区山洪风险较大；此次强降水过程屈产河流域最大淹没深度2.8 m，受洪灾影响人口为5475人，受影响GDP为3615×104元，耕地和居民地受灾面积分别为20.7 km2和0.7 km2。模拟最大淹没深度、受影响GDP和受灾面积与实际调查情况基本一致，但受影响人口低于实际调查结果，该结果表明FloodArea模型在屈产河流域具有较好的洪水淹没模拟效果，可用于暴雨洪涝灾害风险评估与预警业务。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21115
摘要:
研究黄河流域植被的时空变化及其影响因素，对生态文明建设政策的制定具有重要意义。基于2001~2020年MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）植被指数（Normalized Different Vegetation Index，NDVI）数据集及同期气象数据，运用均值法、一元线性回归、偏相关性分析和回归残差法等方法研究了近20年黄河流域植被时空变化及驱动因素。结果表明：黄河流域NDVI整体呈上升趋势并具有较大的空间异质性，其中黄河中游NDVI增长幅度最大，为0.0496 (10 a)-1。生长季受降水和沿黄灌区耕作的影响，西部地区、东南部区域和宁夏平原、河套平原植被指数明显较高；从整个流域来看，降水和温度变化对NDVI的贡献分别为32.6%和15.9%，其中降水对NDVI变化的贡献主要体现在黄河上游（50.7%），而温度的贡献则在黄河下游表现最突出（32.3%）；20年来，人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了78%和22%，其中人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部区域；整个黄河流域NDVI与干旱程度有显著的正相关性，尤其在陇中黄土高原和河东沙区等区域。黄河上游NDVI与改进的帕默尔干旱指数scPDSI的相关性最高，而下游相对较低。
研究黄河流域植被的时空变化及其影响因素，对生态文明建设政策的制定具有重要意义。基于2001~2020年MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）植被指数（Normalized Different Vegetation Index，NDVI）数据集及同期气象数据，运用均值法、一元线性回归、偏相关性分析和回归残差法等方法研究了近20年黄河流域植被时空变化及驱动因素。结果表明：黄河流域NDVI整体呈上升趋势并具有较大的空间异质性，其中黄河中游NDVI增长幅度最大，为0.0496 (10 a)-1。生长季受降水和沿黄灌区耕作的影响，西部地区、东南部区域和宁夏平原、河套平原植被指数明显较高；从整个流域来看，降水和温度变化对NDVI的贡献分别为32.6%和15.9%，其中降水对NDVI变化的贡献主要体现在黄河上游（50.7%），而温度的贡献则在黄河下游表现最突出（32.3%）；20年来，人类活动和气候变化分别对黄河流域植被变化贡献了78%和22%，其中人类活动贡献率超过80%的区域主要集中在黄土高原中部区域；整个黄河流域NDVI与干旱程度有显著的正相关性，尤其在陇中黄土高原和河东沙区等区域。黄河上游NDVI与改进的帕默尔干旱指数scPDSI的相关性最高，而下游相对较低。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21148
摘要:
鉴于气候变化影响粮食安全问题的特殊性和复杂性，本文试图从自然科学和社会科学的交叉研究入手，提出一种新的研究的思路和方法，即：运用计量经济学模型对气候变化数据进行统计分析，使用计量经济学方法来评估气候这一外部驱动因素引发的社会经济系统变化与观测到的气候变化引发的社会经济系统变化之间的关系；在厘清“气候变化影响量”对粮食产量的影响的基础上，预估我国未来30年特别是经济社会发展两个关键节点2035年和2050年的粮食生产的气候变化风险，文章给出了一种新的研究视角，构建了研究内容和研究方法，力争实现定性研究与定量研究相结合，以科学预测为政策指导提供有力支撑。
鉴于气候变化影响粮食安全问题的特殊性和复杂性，本文试图从自然科学和社会科学的交叉研究入手，提出一种新的研究的思路和方法，即：运用计量经济学模型对气候变化数据进行统计分析，使用计量经济学方法来评估气候这一外部驱动因素引发的社会经济系统变化与观测到的气候变化引发的社会经济系统变化之间的关系；在厘清“气候变化影响量”对粮食产量的影响的基础上，预估我国未来30年特别是经济社会发展两个关键节点2035年和2050年的粮食生产的气候变化风险，文章给出了一种新的研究视角，构建了研究内容和研究方法，力争实现定性研究与定量研究相结合，以科学预测为政策指导提供有力支撑。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21114
摘要:
根据IPCC提出的共享社会经济路径（SSPs），本文以中国14个连片特困区为研究区，结合中国当前人口特征设定不同SSPs路径下本地化人口预估参数，采用人口—发展—环境（PDE）模型，预估2020～2040年人口变化特征。结合SSPs-RCPs情景下多模式的干旱评估结果，探讨未来特困区干旱暴露人口较基准期（1995～2014年）的变化特征。结果表明：（1）SSP1、SSP4和SSP5路径下中国连片特困区未来人口呈下降趋势，SSP2路径下人口保持稳定，SSP3路径下人口持续增长，各路径下2040年达到2.30～2.66×109人，且占全国比重16.7%～18.1%。（2）年龄结构上，SSP1、SSP4和SSP5路径下2040年的老龄人口比重大，新生人数极少，可能存在老龄化问题；SSP2路径下年龄结构相对均衡；SSP3路径下，新生人口数量较高，劳动人口相对较多。（3）2020～2040年，除SSP3-7.0情景外，其他情景下年平均干旱灾害频次和年平均干旱灾害暴露人口较基准期均呈增加趋势。各SSPs-RCPs情景下干旱灾害暴露人口变化的空间格局较一致，超过60%的区域较基准期呈增加趋势，其中西南及中部地区增加幅度最高，大别山片区等局部区域暴露度略有降低。（4）不同年龄段受干旱灾害影响程度不一，SSP3-7.0情景下少儿人口暴露于干旱灾害较多，老年人口则在SSP5-8.5情景下受影响程度更大。
根据IPCC提出的共享社会经济路径（SSPs），本文以中国14个连片特困区为研究区，结合中国当前人口特征设定不同SSPs路径下本地化人口预估参数，采用人口—发展—环境（PDE）模型，预估2020～2040年人口变化特征。结合SSPs-RCPs情景下多模式的干旱评估结果，探讨未来特困区干旱暴露人口较基准期（1995～2014年）的变化特征。结果表明：（1）SSP1、SSP4和SSP5路径下中国连片特困区未来人口呈下降趋势，SSP2路径下人口保持稳定，SSP3路径下人口持续增长，各路径下2040年达到2.30～2.66×109人，且占全国比重16.7%～18.1%。（2）年龄结构上，SSP1、SSP4和SSP5路径下2040年的老龄人口比重大，新生人数极少，可能存在老龄化问题；SSP2路径下年龄结构相对均衡；SSP3路径下，新生人口数量较高，劳动人口相对较多。（3）2020～2040年，除SSP3-7.0情景外，其他情景下年平均干旱灾害频次和年平均干旱灾害暴露人口较基准期均呈增加趋势。各SSPs-RCPs情景下干旱灾害暴露人口变化的空间格局较一致，超过60%的区域较基准期呈增加趋势，其中西南及中部地区增加幅度最高，大别山片区等局部区域暴露度略有降低。（4）不同年龄段受干旱灾害影响程度不一，SSP3-7.0情景下少儿人口暴露于干旱灾害较多，老年人口则在SSP5-8.5情景下受影响程度更大。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21026
摘要:
基于1961~2013年观测资料和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中32个气候模式的最低气温数据，评估了各模式及多模式集合平均方法对中国冬季寒潮频次的模拟能力，并筛选了中国不同区域的最优模式，为中国未来寒潮频次预估和气候模式改进提供理论支撑。结果表明，CMIP6全球气候模式可以很好地再现出中国冬季寒潮频次由北向南逐级递减的空间特征，EC-Earth3-Veg对中国寒潮频次模拟能力最好；绝大多数模式可以模拟出中国冬季寒潮频次下降的趋势，但对趋势变化幅度的模拟能力则相对有限。多模式等权重集合平均和多模式中位数集合平均较单一模式分别对中国北方地区和南方地区冬季寒潮频次空间格局的模拟效果改进显著，但是对趋势值的模拟普遍偏低。
基于1961~2013年观测资料和第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）中32个气候模式的最低气温数据，评估了各模式及多模式集合平均方法对中国冬季寒潮频次的模拟能力，并筛选了中国不同区域的最优模式，为中国未来寒潮频次预估和气候模式改进提供理论支撑。结果表明，CMIP6全球气候模式可以很好地再现出中国冬季寒潮频次由北向南逐级递减的空间特征，EC-Earth3-Veg对中国寒潮频次模拟能力最好；绝大多数模式可以模拟出中国冬季寒潮频次下降的趋势，但对趋势变化幅度的模拟能力则相对有限。多模式等权重集合平均和多模式中位数集合平均较单一模式分别对中国北方地区和南方地区冬季寒潮频次空间格局的模拟效果改进显著，但是对趋势值的模拟普遍偏低。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2020.20087
摘要:
基于温度、降水、光照等指标，通过利用区域气候模式所预估的分辨率为1°（纬度）×1°（经度）的未来气候预估数据，对1981~2005年的基准期和RCP 4.5、RCP 8.5两排放情景下2069~2098年中国热量资源以及冬小麦种植界限、理论生育期和气候适宜种植分区的空间分布特征进行了对比分析。研究主要结论为：与基准期相比，两未来气候变化情景下我国热量资源、冬小麦种植条件与气候适宜性差异显著。且相比于RCP 4.5情景，在RCP 8.5情景下中国2069~2098年多数地区热量资源增加、冬小麦种植北界和南界北移东扩、可种植面积扩大，多数区域理论适宜播种期推迟、理论成熟期提前、潜在生长季缩短，且潜在生长季内的光—温—水配置使得冬小麦气候适宜性有所提高。但由于冬小麦为喜凉作物，对高温胁迫非常敏感，RCP 8.5情景下更多的极端高温天气和不对称增温等因素带来的负面影响很可能抵消前述光—温—水配置所带来的有利影响，从而降低冬小麦的种植适宜性。因此，未来研究工作仍应致力于减缓气候变化，以保障我国粮食生产的安全。
基于温度、降水、光照等指标，通过利用区域气候模式所预估的分辨率为1°（纬度）×1°（经度）的未来气候预估数据，对1981~2005年的基准期和RCP 4.5、RCP 8.5两排放情景下2069~2098年中国热量资源以及冬小麦种植界限、理论生育期和气候适宜种植分区的空间分布特征进行了对比分析。研究主要结论为：与基准期相比，两未来气候变化情景下我国热量资源、冬小麦种植条件与气候适宜性差异显著。且相比于RCP 4.5情景，在RCP 8.5情景下中国2069~2098年多数地区热量资源增加、冬小麦种植北界和南界北移东扩、可种植面积扩大，多数区域理论适宜播种期推迟、理论成熟期提前、潜在生长季缩短，且潜在生长季内的光—温—水配置使得冬小麦气候适宜性有所提高。但由于冬小麦为喜凉作物，对高温胁迫非常敏感，RCP 8.5情景下更多的极端高温天气和不对称增温等因素带来的负面影响很可能抵消前述光—温—水配置所带来的有利影响，从而降低冬小麦的种植适宜性。因此，未来研究工作仍应致力于减缓气候变化，以保障我国粮食生产的安全。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21063
摘要:
利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证，对28个CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project6) 模式在模拟中国区域内气温日较差（Diurnal Temperature Range, DTR）年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估。结果表明：在百年尺度上，CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势，模式与观测之间的相关系数在0.1～0.7，均方根误差在0.6～1.5，Taylor 评分（Taylor Score, TS）在0.2～0.7，MRI-ESM2-0模式与观测之间的相关系数（0.65）最大，均方根误差（0.8）最小，TS评分（0.67）最高，模拟能力最好；在30年气候平均态尺度上，CMIP6模式符合观测呈现的DTR北方地区高、南方地区低，西部地区高、东部地区低，内陆地区高、沿海地区低，高原地区高、平原盆地地区低的空间分布特征，基本可以再现中国大范围区域内DTR下降的空间分布特征，对不同区域和不同季节DTR变化也有较好的模拟，以EC-Earth3模式的模拟能力最好。然而，单模式存在不同程度的高估或低估DTR变化的现象，多模式中位数集合能够模拟出DTR在年际变化和气候平均态变化中的一些特征，对于春季和冬季的模拟，多模式集合优于单模式模拟。
利用CRU_TS v4.04观测数据作为验证，对28个CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project6) 模式在模拟中国区域内气温日较差（Diurnal Temperature Range, DTR）年际变化、气候平均态变化以及不同区域和不同季节尺度变化的能力进行评估。结果表明：在百年尺度上，CMIP6模式能够反映出年际变化中DTR下降的演变趋势，模式与观测之间的相关系数在0.1～0.7，均方根误差在0.6～1.5，Taylor 评分（Taylor Score, TS）在0.2～0.7，MRI-ESM2-0模式与观测之间的相关系数（0.65）最大，均方根误差（0.8）最小，TS评分（0.67）最高，模拟能力最好；在30年气候平均态尺度上，CMIP6模式符合观测呈现的DTR北方地区高、南方地区低，西部地区高、东部地区低，内陆地区高、沿海地区低，高原地区高、平原盆地地区低的空间分布特征，基本可以再现中国大范围区域内DTR下降的空间分布特征，对不同区域和不同季节DTR变化也有较好的模拟，以EC-Earth3模式的模拟能力最好。然而，单模式存在不同程度的高估或低估DTR变化的现象，多模式中位数集合能够模拟出DTR在年际变化和气候平均态变化中的一些特征，对于春季和冬季的模拟，多模式集合优于单模式模拟。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.20141
摘要:
利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）有效地分解了全球表面平均温度（Global Mean Surface Temperature, GMST）时间序列，得到其不同尺度的、不同特征的子序列（Intrinsic Mode Function, IMF）。在此基础上，利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习模型（Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA）和长短期记忆网络深度学习模型（Long Short-Term Memory, LSTM）开展GMST年际信号预测研究。结果表明：深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列（第2~6个IMF），而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制，因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比，最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM（ENSO）模型来提前预测年际GMST信号，并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。
利用集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition, EEMD）有效地分解了全球表面平均温度（Global Mean Surface Temperature, GMST）时间序列，得到其不同尺度的、不同特征的子序列（Intrinsic Mode Function, IMF）。在此基础上，利用在预测长期、复杂、非线性变化的时间序列上具有显著优势的滑动自回归机器学习模型（Autoregressive Integrated Moving Average model, ARIMA）和长短期记忆网络深度学习模型（Long Short-Term Memory, LSTM）开展GMST年际信号预测研究。结果表明：深度学习模型LSTM能很好地拟合并预测了长程相关性强的子序列（第2~6个IMF），而代表GMST年际尺度变化的IMF1则在一定程度上受到太平洋大西洋多重气候信号的影响和调制，因此进一步将3个气候指数作为预报前兆因子加入预测模型来更准确地预测IMF1的时间演变。通过利用多套GMST数据的对比，最终选定了考虑实时ENSO信息的LSTM（ENSO）模型来提前预测年际GMST信号，并预测2020年将有较大概率会成为史上最热的年份之一。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21027
摘要:
选取CMIP6历史模拟实验26个模式数据，以CN05.1数据作为观测资料，对1961~2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估。结果表明：1961~2014年，中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势。最高气温增长速率为2.15℃/100a；最低气温增长速率为3.92℃/100a，约为最高气温增长速率的两倍。CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势，但不同模式模拟能力存在一定差异，模式间离散度达到0.38℃/100a（最高气温）和0.41℃/100a（最低气温）。模式中BCC-ESM1和EC-Earth3模式对这两种趋势的模拟效果最好。CMIP6模式可以较好地模拟出中国范围内的最高气温和最低气温空间分布特征。中国范围内，大部分模式模拟结果与观测呈正相关的格点所占比例分别为82%（最高气温）和97%（最低气温），模拟结果具有明显的地域性。对于气候平均态，CMIP6模式可以较好地模拟出最高最低气温空间分布特征，对于整个中国东部地区，最高最低气温模拟结果的模式间标准差均在3℃以内，一致性较高，在西部地区差异较大，青藏高原地区达到6℃以上。GISS-E2-1-G和MRI-ESM2-0可以很好地模拟出1961~2014年中国最高气温和最低气温经验正交分解（Empirical Orthogonal Function, EOF）主要模态及其时间演变。总体来说，CMIP6模式对中国年均最高气温和最低气温的气候态空间分布以及变化趋势等方面，具备较好的模拟能力。
选取CMIP6历史模拟实验26个模式数据，以CN05.1数据作为观测资料，对1961~2014年中国年平均最高气温和最低气温变化模拟能力进行评估。结果表明：1961~2014年，中国年均最高气温和最低气温均存在上升的趋势。最高气温增长速率为2.15℃/100a；最低气温增长速率为3.92℃/100a，约为最高气温增长速率的两倍。CMIP6模式都能模拟出这种长时间尺度的变化趋势，但不同模式模拟能力存在一定差异，模式间离散度达到0.38℃/100a（最高气温）和0.41℃/100a（最低气温）。模式中BCC-ESM1和EC-Earth3模式对这两种趋势的模拟效果最好。CMIP6模式可以较好地模拟出中国范围内的最高气温和最低气温空间分布特征。中国范围内，大部分模式模拟结果与观测呈正相关的格点所占比例分别为82%（最高气温）和97%（最低气温），模拟结果具有明显的地域性。对于气候平均态，CMIP6模式可以较好地模拟出最高最低气温空间分布特征，对于整个中国东部地区，最高最低气温模拟结果的模式间标准差均在3℃以内，一致性较高，在西部地区差异较大，青藏高原地区达到6℃以上。GISS-E2-1-G和MRI-ESM2-0可以很好地模拟出1961~2014年中国最高气温和最低气温经验正交分解（Empirical Orthogonal Function, EOF）主要模态及其时间演变。总体来说，CMIP6模式对中国年均最高气温和最低气温的气候态空间分布以及变化趋势等方面，具备较好的模拟能力。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21113
摘要:
中国相对贫困区生态环境较脆弱，暴雨洪涝等气象灾害频发，在此背景下，定量、科学地评估相对贫困区全球升温情景下极端降水的变化特征，能够为相对贫困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℃情景下中国相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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相对贫困区区域而言可能面临更大的风险。
中国相对贫困区生态环境较脆弱，暴雨洪涝等气象灾害频发，在此背景下，定量、科学地评估相对贫困区全球升温情景下极端降水的变化特征，能够为相对贫困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℃情景下中国相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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，相对贫困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相对贫困区区域而言可能面临更大的风险。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21061
摘要:
基于1982～2019年美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）日最优插值海表温度（Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2, OISST）观测资料和物理实验室（Physical Sciences Laboratory, PSL）多种气候观测指数，采用最小二乘回归、高低通滤波和相关分析等统计方法，分析了全球海洋热浪（Marine Heatwaves, MHWs）频次、持续时间、总天数和最大强度的多时间尺度演变特征及不同气候信号对其演变的调控。研究表明，MHWs频次在赤道西太平洋线性增长最快。在去除全球变暖趋势后，全球平均MHWs各属性年际和年代际变化均存在明显区域变化特征，主导区域也均受到多时间尺度气候信号的调制。本研究分析了5个关键海域（赤道中东太平洋、东北太平洋、西印度洋、西北大西洋、中高纬南大洋）MHWs频次等变化特征与不同气候信号的相关性，结果表明5个关键海域MHWs频次主要受年际气候信号调制。而年代际气候信号主要提供了一个背景状态，其对关键区域MHWs频次演变的影响没有年际气候信号对其演变的显著。
基于1982～2019年美国国家海洋和大气管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration, NOAA）日最优插值海表温度（Daily Optimum Interpolation Sea Surface Temperature V2, OISST）观测资料和物理实验室（Physical Sciences Laboratory, PSL）多种气候观测指数，采用最小二乘回归、高低通滤波和相关分析等统计方法，分析了全球海洋热浪（Marine Heatwaves, MHWs）频次、持续时间、总天数和最大强度的多时间尺度演变特征及不同气候信号对其演变的调控。研究表明，MHWs频次在赤道西太平洋线性增长最快。在去除全球变暖趋势后，全球平均MHWs各属性年际和年代际变化均存在明显区域变化特征，主导区域也均受到多时间尺度气候信号的调制。本研究分析了5个关键海域（赤道中东太平洋、东北太平洋、西印度洋、西北大西洋、中高纬南大洋）MHWs频次等变化特征与不同气候信号的相关性，结果表明5个关键海域MHWs频次主要受年际气候信号调制。而年代际气候信号主要提供了一个背景状态，其对关键区域MHWs频次演变的影响没有年际气候信号对其演变的显著。
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.21009
摘要:
利用臭氧检测仪（Ozone Monitoring Instrument, OMI）反演的甲醛柱浓度数据（OMHCHO_003），选取山东省日照市作为东部典型沿海城市，分析其2014~2020年甲醛柱浓度的时空变化特征和影响因素，发现其甲醛柱浓度空间分布呈现季节性特征，夏季高值是其他季节平均值的1.5倍左右，且夏季高值呈带状分布于西北部莒县境内。日照市7年间全境甲醛柱浓度呈现显著增长，其中东港区增幅达到0.20\begin{document}$ \times $\end{document} ![]()
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利用臭氧检测仪（Ozone Monitoring Instrument, OMI）反演的甲醛柱浓度数据（OMHCHO_003），选取山东省日照市作为东部典型沿海城市，分析其2014~2020年甲醛柱浓度的时空变化特征和影响因素，发现其甲醛柱浓度空间分布呈现季节性特征，夏季高值是其他季节平均值的1.5倍左右，且夏季高值呈带状分布于西北部莒县境内。日照市7年间全境甲醛柱浓度呈现显著增长，其中东港区增幅达到0.20
, 最新更新时间 , doi: 10.3878/j.issn.1006-9585.2021.20112
摘要:
大气污染物质量浓度变化主要受气象条件和人为排放变化所控制。2020年上半年在“新冠”疫情影响背景条件下，四川盆地的六项主要污染物质量浓度较往年有不同程度的变化，为了区分这些变化受气象条件和人为排放变化各自的影响程度，开展了气象条件变化对四川盆地污染物质量浓度影响的初步分析。分析结果表明：2020年1~6月整体空气质量优于2019年同期。主要影响污染物浓度的气象参数中，成都平原、川东北平均风速与往年相当，川南低于往年。从2020年3月开始，盆地各个城市的总降水量明显偏少，其中5月降水偏少情况最为严重，对应的相对湿度在5月同比较低。平均温度2020年高于2019年，尤其是5、6月平均温度较往年偏高大约4～5°C。月日照总时长从3、4月开始明显长于往年。用固定污染源，改变初始气象条件的方法进行数值模拟结果表明，PM2.5和PM10相似，1、2月模拟结果低于2019年，3、4月高于往年，5、6月同比偏低，主要偏差区域在川南城市群。SO2 在1、2月气象条件有利于扩散，3月川东北不利扩散，其余月份差距不明显。NO2在2月气象条件较为不利，CO不利的月份为4月。4月气象条件有利于臭氧扩散，而5、6月盆地气象条件对O3污染过程起了较强的推动作用。定量分析各个城市污染物浓度贡献率表明，受疫情影响，除臭氧外的颗粒物和气体污染物在1~4月人为排放贡献为负，5、6月由于全面复工复产，导致盆地的污染物浓度也有所上升，人为排放贡献率也大幅增加。O3由于人为排放增加与不利气象条件叠加，导致盆地O3污染情况较为严重。
大气污染物质量浓度变化主要受气象条件和人为排放变化所控制。2020年上半年在“新冠”疫情影响背景条件下，四川盆地的六项主要污染物质量浓度较往年有不同程度的变化，为了区分这些变化受气象条件和人为排放变化各自的影响程度，开展了气象条件变化对四川盆地污染物质量浓度影响的初步分析。分析结果表明：2020年1~6月整体空气质量优于2019年同期。主要影响污染物浓度的气象参数中，成都平原、川东北平均风速与往年相当，川南低于往年。从2020年3月开始，盆地各个城市的总降水量明显偏少，其中5月降水偏少情况最为严重，对应的相对湿度在5月同比较低。平均温度2020年高于2019年，尤其是5、6月平均温度较往年偏高大约4～5°C。月日照总时长从3、4月开始明显长于往年。用固定污染源，改变初始气象条件的方法进行数值模拟结果表明，PM2.5和PM10相似，1、2月模拟结果低于2019年，3、4月高于往年，5、6月同比偏低，主要偏差区域在川南城市群。SO2 在1、2月气象条件有利于扩散，3月川东北不利扩散，其余月份差距不明显。NO2在2月气象条件较为不利，CO不利的月份为4月。4月气象条件有利于臭氧扩散，而5、6月盆地气象条件对O3污染过程起了较强的推动作用。定量分析各个城市污染物浓度贡献率表明，受疫情影响，除臭氧外的颗粒物和气体污染物在1~4月人为排放贡献为负，5、6月由于全面复工复产，导致盆地的污染物浓度也有所上升，人为排放贡献率也大幅增加。O3由于人为排放增加与不利气象条件叠加，导致盆地O3污染情况较为严重。
