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IPCC第五次評估報告第一工作組報告的亮點結(jié)論——《氣候變化研究進(jìn)展》2014年第10卷第1期

秦大河等撰文指出,IPCC第五次評估報告(AR5)第一工作組(WGI)報告的亮點結(jié)論,是過去7年全世界氣候變化科學(xué)研究成果凝練出來的精華。20世紀(jì)50年代以來全球氣候變暖的一半以上是人類活動造成的。1971年以來人為排放溫室氣體產(chǎn)生熱量的93%進(jìn)入了海洋,海洋還吸收了大約30%人為排放的CO2,導(dǎo)致海表水pH值下降了0.1,等等。與AR4相比,AR5從多層面、多視角證實了近百年全球氣候變暖的事實。人類活動影響氣候系統(tǒng)的證據(jù)更多、更強(qiáng),在海洋變暖、水循環(huán)變化、冰凍圈退縮、海平面上升以及極端氣候事件變化等諸多方面,提供了人為因素導(dǎo)致氣候變暖的新證據(jù),進(jìn)一步確認(rèn)人類活動影響是造成20世紀(jì)中葉以來氣候變暖的主要原因(概率＞95%)。采用全球耦合模式比較計劃第五階段(CMIP5)的模式,預(yù)估未來全球氣候變暖仍將持續(xù),21世紀(jì)末全球平均地表溫度在1986—2005年的基礎(chǔ)上將升高0.3～4.8℃。限制氣候變化需要大幅度持續(xù)減少溫室氣體排放。如果將1861—1880年以來人為CO2累積排放控制在1000 GtC,那么人類有超過66%的可能性把未來升溫幅度控制在2℃以內(nèi)(相對1861—1880年)。

全球氣候變化研究與科學(xué)數(shù)據(jù)——《地球科學(xué)進(jìn)展》2014年第29卷第1期

吳國雄等在闡明氣候系統(tǒng)和科學(xué)數(shù)據(jù)關(guān)系的基礎(chǔ)上,提出氣候變化研究應(yīng)該重視地球系統(tǒng)研究對科學(xué)數(shù)據(jù)的需求。在回顧我國近10年來全球變化研究概況的基礎(chǔ)上,指出了觀測資料和數(shù)據(jù)再分析產(chǎn)品在全球變化研究中的重要性,并進(jìn)一步總結(jié)了國外氣象數(shù)據(jù)共享情況,最后對我國地球系統(tǒng)科學(xué)數(shù)據(jù)共享中心今后的發(fā)展提出了幾點建議。

目前國際上主要的氣象數(shù)據(jù)發(fā)布機(jī)構(gòu)集中在歐洲、美國、亞洲等地區(qū),其中發(fā)達(dá)國家把對政府擁有和政府資助生產(chǎn)的數(shù)據(jù)采用“完全開放”的共享政策作為一個國家進(jìn)入信息時代以來的基本國策,而且用法律的手段給予保障。歐洲氣象數(shù)據(jù)主要集中在歐洲中期天氣預(yù)測中心和英國氣象局哈德萊中心2個機(jī)構(gòu),歐洲中期天氣預(yù)測中心擁有45年(1957年中期至2002年中期)的同化數(shù)據(jù)(ERA 40),同化了包括航海觀測、飛機(jī)觀測、高空探測以及衛(wèi)星資料在內(nèi)的觀測資料,英國氣象局哈德萊中心主要共享了海表溫度和海冰資料、海平面氣壓資料和全球海洋分析等資料。美國主要的氣象數(shù)據(jù)共享機(jī)構(gòu)有國家海洋和大氣管理局(NOAA)、國家航空航天局(NASA)和國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP),除了再分析資料共享外,還包括降水、氣溶膠、云等觀測資料。日本氣象數(shù)據(jù)共享機(jī)構(gòu)主要是日本氣象廳,其擁有日本25年再分析資料數(shù)據(jù)集(JRA 25),它是日本氣象廳與電力工業(yè)中心研究所聯(lián)合研制的高質(zhì)量全球再分析氣象數(shù)據(jù),提供了從1979年1月起每6小時和逐月的分析數(shù)據(jù)。不論是歐洲、美國還是日本,他們都擁有具有自己特色、自己品牌的精品科學(xué)數(shù)據(jù),這樣才能在世界上成為具有影響力、被國際科學(xué)界樂于使用的科學(xué)數(shù)據(jù)。

北京將開展人工消減霧霾科學(xué)試驗——《中國科技信息》2014年第1期

北京將開展人工消減霧霾科學(xué)試驗,為大氣污染防治提供氣象科學(xué)依據(jù)。12月17日在全市氣象現(xiàn)代化工作會議上,北京市副市長林克慶透露,目前北京氣象觀測站都面臨高層建筑阻擋等環(huán)境影響。今后兩年,將新增氣象自動觀測站200個以上,人工氣象觀測站全部達(dá)到國家基準(zhǔn)站標(biāo)準(zhǔn)。林克慶介紹,北京氣象觀測環(huán)境保護(hù)不力,全市一半以上國家氣象觀測站遭受不同程度破壞,5個臺站因環(huán)境破壞被迫遷建；全市僅有的2部天氣雷達(dá)因附近新建高樓被阻擋；全市唯一的國家基準(zhǔn)氣候站,也因附近高層建筑嚴(yán)重影響探測環(huán)境,作用難以發(fā)揮。林克慶同時指出,首都?xì)庀箢A(yù)報預(yù)警核心科技水平難以滿足精細(xì)化預(yù)報需求,明顯落后于發(fā)達(dá)國家和先進(jìn)地區(qū)。

2013年1月京津冀地區(qū)強(qiáng)霧霾頻發(fā)成因初探——《環(huán)境科學(xué)與技術(shù)》2014年第1期

孟曉艷等基于2001—2013年的氣象觀測數(shù)據(jù)和環(huán)境空氣質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù),針對京津冀地區(qū)1月同期的霧霾天數(shù)、能見度、環(huán)境空氣污染物濃度等展開分析,結(jié)果表明:2013年1月京津冀地區(qū)平均霧霾天數(shù)發(fā)生了21.7d；污染物濃度超標(biāo)嚴(yán)重,高濃度的顆粒物成為強(qiáng)霧霾頻發(fā)的重要原因,PM10月均濃度為0.317mg/m3, PM2.5為0.219mg/m3；1月份京津冀地區(qū)氣象要素表現(xiàn)為地面風(fēng)速小、相對濕度高、大氣層結(jié)穩(wěn)定,更加促進(jìn)大氣污染物累積,并有利于顆粒物吸濕增長,致使空氣質(zhì)量惡化,強(qiáng)霧霾事件頻發(fā)。

數(shù)值模式延伸期可預(yù)報分量提取及預(yù)報技術(shù)研究——《中國科學(xué):地球科學(xué)》2014年第44卷第2期

王啟光等針對延伸期尺度的可預(yù)報分量,借鑒了CNOP相關(guān)算法,形成了在數(shù)值模式中提取可預(yù)報分量的實用方法和預(yù)報技術(shù)。從模式預(yù)報誤差增長的角度將模式變量分為可預(yù)報分量和不可預(yù)報的混沌分量,將可預(yù)報分量定義為在預(yù)報時段內(nèi)誤差增長較慢的分量?；诂F(xiàn)有的國家氣候中心月動力延伸預(yù)報業(yè)務(wù)模式,建立了針對可預(yù)報分量的數(shù)值模式。同時結(jié)合歷史資料有用信息,對數(shù)值模式的可預(yù)報分量,在歷史資料的可預(yù)報分量中尋找相似場,降低了相似判斷過程

中變量的維數(shù),進(jìn)一步對可預(yù)報分量的預(yù)報誤差進(jìn)行訂正。對混沌分量利用歷史資料,通過集合預(yù)報方法得出其期望值和方差。數(shù)值試驗結(jié)果表明,該方法能有效提高10～30天延伸期數(shù)值模式大氣環(huán)流場的預(yù)報技巧,具有良好的業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。

中國歷史時期氣候變化影響及其應(yīng)對的啟示——《地球科學(xué)進(jìn)展》2014年第29卷第1期

葛全勝等撰文指出氣候變化的社會影響是當(dāng)前全球變暖影響研究的一個重要領(lǐng)域。以古鑒今,歷史上應(yīng)對氣候變化的經(jīng)驗和教訓(xùn)可以為現(xiàn)代人類應(yīng)對以全球變暖為突出標(biāo)志的氣候變化挑戰(zhàn)提供寶貴的借鑒?？偨Y(jié)中國歷史氣候變化對社會影響研究領(lǐng)域的成果,歸納得到了歷史時期氣候變化對中國社會發(fā)展影響的若干認(rèn)識及其對適應(yīng)未來氣候變化的啟示。主要結(jié)論是:歷史氣候變化影響的總體特征是“冷抑暖揚(yáng)”,但影響與響應(yīng)存在區(qū)域差異；社會經(jīng)濟(jì)的衰落與百年尺度的氣候由暖轉(zhuǎn)冷呈現(xiàn)同期性,與暖期相伴的社會快速發(fā)展會增加社會對資源、環(huán)境需求的壓力,導(dǎo)致社會脆弱性加大；歷史上應(yīng)對氣候變化策略因時、因地、因主體而異；而以政府為主導(dǎo)的主動因地制宜適應(yīng)是應(yīng)對氣候變化的有效策略。

黑河流域高分辨率區(qū)域氣候模式建立及其對降水模擬驗證——《科學(xué)通報》2014年第59卷第7期

熊喆等以中國科學(xué)院大氣物理研究所東亞區(qū)域氣候—環(huán)境重點實驗室研制的區(qū)域環(huán)境集成系統(tǒng)模式為基礎(chǔ),采用黑河流域觀測和遙感數(shù)據(jù)對模式中地形高度、植被類型、飽和土壤水勢、飽和土壤導(dǎo)水率、田間持水量和萎點含水量、土壤孔隙度和土壤水勢參數(shù)b等重要參數(shù)進(jìn)行重新率定,進(jìn)行模式本地化,建立適合黑河流域高分辨率區(qū)域氣候模式,并且利用該模式對黑河流域進(jìn)行了2000年連續(xù)積分模擬,重點考察了區(qū)域氣候模式在水平分辨率為3km條件下對黑河流域降水模擬能力。結(jié)果表明:模式能夠較好地模擬出黑河流域降水的年、季節(jié)空間分布特征和不同區(qū)域降水年變化。對于不同區(qū)域來說,上游地區(qū)模式模擬降水較觀測偏多,中游和下游地區(qū)較觀測偏少,降水偏差在―39.9%～9.06%之間,與IPCC 2001報告中在區(qū)域尺度105～106km2上降水偏差為±50%較為一致；模式模擬黑河流域上游、中游和下游地區(qū)平均降水與觀測之間對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)分別為0.8123,0.5064和0.7033,都通過99%置信度檢驗。其中黑河流域上游地區(qū)模擬最好,相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8123；該研究表明采用黑河流域高分辨率區(qū)域氣候模式進(jìn)行動力降尺度后,彌補(bǔ)了黑河流域觀測站點少的缺陷,為水文模型評估與實現(xiàn)對流域水資源精細(xì)化管理和決策支持提供科學(xué)數(shù)據(jù)。

毫米波云雷達(dá)功率譜密度數(shù)據(jù)的檢驗和在弱降水滴譜反演中的應(yīng)用研究——《大氣科學(xué)》2014年第38卷第2期

劉黎平等撰文首先利用數(shù)值模擬的方法,分析了利用毫米波云雷達(dá)功率譜密度反演雨滴譜時,降水粒子米散射效應(yīng)、空氣湍流、空氣上升速度等對雨滴譜和液態(tài)水含量等參數(shù)反演的影響；建立了功率譜密度處理及其直接反演雨滴譜、液態(tài)水含量、降水強(qiáng)度和空氣上升速度的方法；并利用2012年7月在云南騰沖觀測的二次弱降水?dāng)?shù)據(jù),采用毫米波雷達(dá)和Ku波段微降水雷達(dá)觀測的回波強(qiáng)度、徑向速度垂直廓線以及780m高度上的功率譜密度對比的方法,以及毫米波云雷達(dá)觀測的780m高度上功率譜密度、回波強(qiáng)度與地面雨滴譜計算得到的這些量的對比方法,分析了毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)的可靠性；并將780m高度上毫米波雷達(dá)反演的雨滴譜與地面雨滴譜數(shù)據(jù)進(jìn)行了對比,分析了毫米波雷達(dá)反演的雨滴譜的準(zhǔn)確性；分析了毫米波雷達(dá)回波強(qiáng)度偏弱的原因,討論了該高度以下降水對毫米波雷達(dá)衰減的影響。結(jié)果表明:空氣湍流對弱降水微物理參數(shù)反演影響不大,而空氣上升速度和米散射效應(yīng)均對反演結(jié)果有一定影響；毫米波雷達(dá)觀測到的徑向速度和功率譜密度與微降水雷達(dá)比較一致,回波強(qiáng)度的垂直廓線的形狀與微降水雷達(dá)也比較一致,但毫米波雷達(dá)觀測的回波強(qiáng)度偏弱；與雨滴譜計算值相比,毫米波雷達(dá)觀測的低層的回波強(qiáng)度也偏弱,天線上的積水是造成毫米波雷達(dá)回波強(qiáng)度變?nèi)醯闹饕?。毫米波雷達(dá)觀測的低層的功率譜密度與地面雨滴譜觀測的數(shù)據(jù)形狀比較一致,但有一定的位移。毫米波雷達(dá)反演的雨滴譜與地面觀測的譜型和粒子大小也比較一致。這些結(jié)果初步驗證了毫米波雷達(dá)觀測的功率譜密度及其反演方法的可靠性。

2012年7月21日北京特大暴雨過程的水汽輸送特征——《氣象》2014年第40卷第2期

王婧羽等撰文利用NCEP再分析資料,根據(jù)水汽收支方程計算2012年7月21日北京特大暴雨時期華北東北部暴雨區(qū)域的水汽收支情況并分析水汽輸送特征。得到以下結(jié)論:經(jīng)向水汽輸送在此次暴雨過程中起主要作用,暴雨區(qū)內(nèi)水汽主要來源于中、低層(500hPa以下)的南邊界。暴雨區(qū)內(nèi)水汽的輻合與暴雨發(fā)生的時間和空間具有較好一致性,在低層水汽的輻合起主要作用,中高層水汽垂直輸送作用更為顯著。HYSPLIT后向軌跡模擬得到的結(jié)果顯示根據(jù)水汽源地劃分影響此次暴雨過程水汽輸送路徑主要有:從孟加拉灣、南海地區(qū)處于中低層直接北上的西南路徑,以及中層以下從我國東部海域(黃海、東海為主)進(jìn)入內(nèi)陸之后北折向東北偏北方向運(yùn)動的L形高濕路徑；同時高層沿著西風(fēng)帶西北路徑的干空氣輸送也對此次強(qiáng)降水有重要影響。三者中從東部海域到達(dá)暴雨區(qū)的水汽貢獻(xiàn)率最大,而孟加拉灣、南海的水汽輸送對于此次強(qiáng)降水起到了明顯的增強(qiáng)作用。

極化雷達(dá)降水遙感綜述——A n overview of the remote sensing of precipitation with polarimetric radar.Progress in Physical Geography, 2014, Vol. 38, No. 1.

降水雷達(dá)遙感的最新研究進(jìn)展主要包括極化雷達(dá)的發(fā)展,極化雷達(dá)具有在水平和垂直兩個偏振態(tài)方向上的傳送能力,從而可以提供目標(biāo)降水粒子的更多信息。研究證明,偏振雷達(dá)不僅可以提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和對降水預(yù)測能力,而且提高了對降水粒子的特性描述,因此極化雷達(dá)在氣象監(jiān)測和預(yù)報方面具有很大潛力。世界各地的氣象部門正在認(rèn)識到這項先進(jìn)技術(shù)的潛力,并且正在積極地改良他們的雷達(dá)網(wǎng)絡(luò)、向偏振雷達(dá)升級,以提高雷達(dá)對降水的監(jiān)測能力。就此,英國布里斯托大學(xué)的Islam等在參閱最新的關(guān)于這個主題的大量同行評議文章的基礎(chǔ)上,撰寫了有關(guān)降水遙感的這種新技術(shù)的綜述文章,介紹了極化雷達(dá)觀測的總體研究情況,強(qiáng)調(diào)了偏振信號的本質(zhì)特征及其與降水粒子形狀、大小和分布的關(guān)系,并對極化雷達(dá)信號在氣象中的潛在研究和應(yīng)用進(jìn)行了討論。

ASCAT土壤濕度同化對區(qū)域降水預(yù)報的影響：基于奧地利的個例研究——Impact of ASCAT soil moisture assimilation on regional precipitation forecasts: a case study for Austria.Monthly Weather Review, 2014, Vol. 142, No. 4.

奧地利中央氣象與地球動力學(xué)研究所(ZAMG)使用一種簡化的擴(kuò)展卡爾曼濾波方法,在區(qū)域預(yù)報模式(ALADIN-Austria)中同化了來自MetOp系列衛(wèi)星上搭載的先進(jìn)散射計(ASCAT)的土壤濕度數(shù)據(jù),以提高降水預(yù)報能力。逐點偏差校正方法被應(yīng)用到ASCAT數(shù)據(jù)以及數(shù)據(jù)提供者提供的質(zhì)量標(biāo)記數(shù)據(jù)中。本項ASCAT同化個例的研究時段為一個月(2009年7月),區(qū)域為中歐。同化試驗的預(yù)報結(jié)果和由ZAMG運(yùn)行的ALADIN業(yè)務(wù)化版本(奧地利氣象局提供)的控制模擬進(jìn)行了對比,并使用實測數(shù)據(jù)對預(yù)報進(jìn)行了進(jìn)一步驗證。對于高影響天氣下的單日個案研究而言,該方法對降水預(yù)報質(zhì)量的改進(jìn)結(jié)果表明:1)基于一站的實測數(shù)據(jù),與業(yè)務(wù)化分析相比,同化ASCAT土壤濕度數(shù)據(jù)后,土壤濕度分析效果得到了提升；2)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的逐點偏差校正有利于預(yù)報質(zhì)量的提高；3)研究時段內(nèi),平原上的對流性降水預(yù)報有所改善,而在山區(qū)并無明顯改善。

基于Budyko假設(shè)檢測海河流域徑流量下降主導(dǎo)原因的歸因分析——Attribution analysis based on the Budyko hypothesis for detecting the dominant cause of runoff decline in Haihe basin.Journal of Hydrology, 2014, Vol. 510.

氣候變化和局地人類活動引起了土地利用/土地覆蓋、降水和氣溫等因素的強(qiáng)烈變化,這又會嚴(yán)重影響流域水文過程。因而,理解流域水文過程如何響應(yīng)這些變化顯得十分必要。觀測顯示,在過去50年(1956—2005年)間,中國北方海河流域的徑流存在顯著下降趨勢。為了探究徑流下降的原因,清華大學(xué)的徐翔宇等首先利用一個基于Budyko假設(shè)的水—能量平衡方程(Choudhury-Yang方程),從理論上推導(dǎo)了“徑流彈性(elasticity of runoff)”。根據(jù)局地氣候條件(以干燥指數(shù)E0/P表示,E0為年平均潛在蒸散,P為年均降水)和景觀條件(以參數(shù)n表示,主要與土壤特性、地形和植被有關(guān)),選擇海河流域的33個山區(qū)集水區(qū)計算了徑流彈性,并繼續(xù)分析了33個流域在過去50年中的年徑流量斷點,在斷點處將整個研究時段分為兩個子時段(時段1:斷點之前,時段2:斷點之后)。然后,研究將兩個子時段之間的徑流變化歸因于氣候變異和土地利用/覆蓋變化的影響。在Choudhury-Yang方程中,氣候變化由P和E0的變化表示,土地利用/土地覆蓋變化由參數(shù)n表示。時段1到時段2的年徑流變化即代表了流域水文對降水、潛在蒸散和土地利用/覆蓋變化的響應(yīng)。基于徑流彈性,進(jìn)一步計算了徑流變化,發(fā)現(xiàn)33個集水區(qū)的平均年徑流量從時段1(91.4 mm)到時段2(48.4mm)下降了43.0mm。氣候變化和土地利用/覆蓋變化對徑流減少的影響分別平均為26.9%和73.1%。氣候變化的影響主要是由于降水的減少,土地利用/覆被變化的影響主要是由于植被的增加。植被增加主要是由于過去30年水土保持戰(zhàn)略中的植樹造林,氣候變化特別是溫度升高也是部分原因。基于歷史水文氣候數(shù)據(jù)估計徑流的氣候彈性,這種方法可以用來預(yù)測沒有受到人類活動直接影響的未來氣候情景下的流域徑流變化。

臺灣臺北對流層頂特征的月觀測趨勢——Trends in monthly tropopause characteristics observed over Taipei, Taiwan.Journal of the Atmospheric Sciences, 2014, Vol. 71, No. 4.

使用30年(1981—2010年)的探空數(shù)據(jù),臺灣“中研院”環(huán)境變化研究中心的Raman等分析了臺北(25°01’N,121°27’E)上空溫度最低點對流層頂(coldpoint tropopause,CPT)的月趨勢變化。研究利用了多元回歸分析抑制自然變率的影響,如準(zhǔn)兩年振蕩(QBO)、ENSO、太陽活動周期和火山爆發(fā)?；谶B續(xù)時間序列,觀測到統(tǒng)計意義上不顯著的升溫和CPT高度的下降。但是,使用單獨(dú)月時間序列估算的趨勢顯示了一些新的特征,如在夏季的幾個月中,CPT溫度出現(xiàn)了顯著增加(約0.03°C/a),CPT高度出現(xiàn)了顯著下降(約4.7m/a)。在夏季的臺北上空,觀測到對流層上層的升溫速率有所加強(qiáng),其連同平流層下層被抑制的冷卻速率,可能共同導(dǎo)致了夏季對流層頂?shù)纳郎刳厔?。研究也檢測了對流層頂?shù)内厔?/p>

和平流層下層臭氧之間可能存在的關(guān)系。使用NCEP–氣候預(yù)測系統(tǒng)再分析(CFSR)數(shù)據(jù)估算的季節(jié)和空間變化趨勢,揭示了CPT溫度趨勢的空間異質(zhì)性。對對流層頂特征月趨勢的初步檢測表明,采用連續(xù)時間序列進(jìn)行的對流層頂?shù)内厔莨烙嬁赡懿煌耆韨€別月份或季節(jié)的長期變化。

印度灌溉對大氣水分收支的影響——Effects of Irrigation in India on the Atmospheric Water Budget.Journal of Hydrometeorology, 2014, in press.

荷蘭瓦赫寧根大學(xué)及研究中心的Tuinenburg等使用3個區(qū)域氣候模式(HIRHAM,HadRM,RAMS)和1個全球氣候模式(ECHAM)模擬了印度大規(guī)模的灌溉對大氣水分收支的影響,所有模擬都分為灌溉運(yùn)行和非灌溉自然運(yùn)行兩種方式?；谕ㄓ玫墓喔确植嫉貓D,全年的灌溉被表現(xiàn)為在不考慮水分利用率的情形下,通過增加水分到土壤以控制土壤濕度在土壤最大蓄水能力的90%。由于灌溉,所有模式中蒸發(fā)都有所增加,但是由于大氣中水汽輻合的強(qiáng)烈下降,導(dǎo)致降水減少。研究使用了一種水分追蹤方案,以確定蒸發(fā)的水分通過大氣輸送從而在哪里產(chǎn)生了降水。研究發(fā)現(xiàn),恒河流域蒸發(fā)的水分有多達(dá)35%又循環(huán)到恒河流域內(nèi)。但是,由于進(jìn)入恒河流域的水汽輻合的減少,恒河流域的降水總量有所下降。盡管蒸發(fā)的水分有相當(dāng)一部分又回到流域內(nèi),但由于灌溉引起的大尺度風(fēng)格局的變化,使得降水從印度和尼泊爾東部地區(qū)向印度和巴基斯坦的北部和西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。在這些降水增加的區(qū)域,降水相對增加比例要大于降水減少區(qū)域的降水相對減少比例。研究得出結(jié)論:1)灌溉對降水的直接影響是小的,并且各模式之間是不均勻的；2)蒸發(fā)增加(例如,由于灌溉)后,高達(dá)35%的蒸發(fā)水分又循環(huán)到流域內(nèi)；3)大規(guī)模灌溉的主導(dǎo)影響將是大尺度大氣流動的改變,即減少了印度東部的降水,增加了印度西部和北部的降水。

西伯利亞東北部沿森林—苔原過渡帶的植物對氣候變化的響應(yīng)——Plant response to climate change along the forest-tundra ecotone in northeastern Siberia.Global Change Biology, 2013, Vol. 19, No. 11.

為應(yīng)對21世紀(jì)的氣候變化,俄羅斯北方地區(qū)(泰加林)的生物群系很可能會急劇縮減,且向北轉(zhuǎn)移,但目前很少有研究探討沿北方地區(qū)北緣的植物對氣候變化的響應(yīng)。通過利用衛(wèi)星獲得的歸一化植被指數(shù)(NDVI)、樹木年輪寬度測量和氣候數(shù)據(jù),美國伍茲霍爾研究中心的Berner等量化了西伯利亞東北部Kolyma河流域(所占面積約為657000km2)的苔原灌叢和Cajander落葉松林的氣候動態(tài)、植物生長趨勢及其與氣候之間的關(guān)系。1938—2009年,研究區(qū)域的夏季平均溫度(TS)增加了1.0℃,雖然生長年(定義為t―1年的9月到t年的8月)降水量或氣候濕潤指數(shù)(CMI)并無明顯趨勢(P＞0.05)。在占流域面積20%的以灌木為主的寒冷區(qū)域,夏季平均NDVI在1982—2010年間顯著上升。占流域面積56%的寒冷區(qū)域的NDVI與TS呈現(xiàn)顯著正相關(guān)(P＜0.05),相關(guān)系數(shù)r為0.52±0.09(平均值±標(biāo)準(zhǔn)偏差)；而在占流域面積9%的區(qū)域(主要為溫暖區(qū)域),NDVI與CMI呈現(xiàn)顯著正相關(guān)(P＜0.05,r=0.45±0.06)。對9個地點的落葉松年輪寬度的測量顯示,在1938—2007年間,每年(即高頻)的生長變化與6月溫度(r=0.40)和前一年夏天的CMI(r=0.40)呈現(xiàn)顯著正相關(guān)(P＜0.05)。20世紀(jì)中期以后,斷面積年度增量(basal area increment,BAI)出現(xiàn)了一個無法解釋的數(shù)十年(即低頻)的下降,然而,在NDVI記錄上,平均BAI卻并沒有明顯變化趨勢(P＞0.05),平均BAI與NDVI存在顯著相關(guān)(r=0.44,P＜0.05,1982—2007年)。衛(wèi)星和樹木年輪分析表明,低溫和有限的水分供應(yīng)都會抑制植物的生長,氣候變暖會促進(jìn)植物生長。未來氣候變化對北極俄羅斯地區(qū)樹線附近區(qū)域的森林的影響很可能是由于溫度和濕度的轉(zhuǎn)變造成的,這意味著預(yù)測這個地區(qū)未來的森林分布和生產(chǎn)力,應(yīng)該考慮到能量和水分限制交互作用的影響。

過去30年間栽培品種、管理和氣候變化對華北平原冬小麥產(chǎn)量的相對貢獻(xiàn)——Contributions of cultivars, management and climate change to winter wheat yield in the North China Plain in the past three decades.European Journal of Agronomy, 2014, Vol. 52.

中國科學(xué)院地理所的肖登攀等使用華北平原4個站點1980—2009年的田間試驗數(shù)據(jù),結(jié)合作物模型(APSIM-Wheat模型),分離了作物品種更新、施肥管理、氣候變化及各氣候變量等因子對冬小麥產(chǎn)量變化的相對貢獻(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn),1981—2009年間,品種更新對華北平原冬小麥產(chǎn)量增加的貢獻(xiàn)為12.2%～22.6%,肥料貢獻(xiàn)為2.1%～3.6%,氣候變化貢獻(xiàn)為―3.0%～3.0%。不過,氣候變化對華北平原南部的雨養(yǎng)小麥的產(chǎn)量貢獻(xiàn)為―15.0%,其中,溫度升高貢獻(xiàn)為―12.0%～―9.0%,輻射變化貢獻(xiàn)為―12.0%～―3.0%；而溫度升高對華北平原北部冬小麥產(chǎn)量增加帶來的貢獻(xiàn)與南部恰好相反,為3.0%～6.0%。降水變化對冬小麥產(chǎn)量的影響較小,因為降水沒有明顯的變化趨勢。研究認(rèn)為,過去30年間,品種更新和農(nóng)事管理是小麥產(chǎn)量增長的主導(dǎo)原因,然而,氣候變化對某些區(qū)域的產(chǎn)量影響是相當(dāng)大的,總體上,氣候變化影響估計占到了實測產(chǎn)量趨勢的―23.8%～25.0%。