简介:利用2013年台风"苏力"的监测资料、台风灾情资料、2000年后福建省台风灾害数据库资料和台风"苏力"灾害防御行为效益评估网络问卷调查资料,采用相似分析法的上下限区间估算法,预评估台风"苏力"造成的受灾人口和直接经济损失,并利用台风灾害风险区划方法对台风"苏力"进行灾害风险区划。结果表明:台风"苏力"预评估结果与实际灾情相符,台风"苏力"灾害风险分布与实际灾情分布大部分一致,风险等级高的县市,实际灾情重,高风险区的大部县市直接经济损失均为1000万元以上。应用台风灾害防御行为效益评估三级指标体系,通过调查统计分析可知,指标体系中的各级各项指数均能较好地反映和评估政府主导、部门联动和公众参与的防御行为效益,政府主导在各类减灾行为中作用最大。
简介:利用耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)中5个全球气候模式3种典型浓度路径(RCPs)预估结果,基于植被净初级生产力模型,估算安徽省21世纪近期(2018—2030年)、中期(2031—2050年)和远期(2051—2099年)植被净初级生产力及其对气候变化的响应。结果表明:对不同模式在安徽省模拟能力的评估可知,气温以多模式集合模拟效果优于单个模式,MIROC-ESM-CHEM对降水的模拟能力较好。未来安徽省将持续变暖,北部变暖幅度高于南部,其中RCP8.5情景下变暖趋势更显著;全省降水量将增加,南部增加多于北部。随着气候趋于暖湿化,植被净初级生产力总体增加;与基准年相比,21世纪近期增加不明显,中后期显著增加,空间上南部增加总体高于北部。从气候变化响应来看,安徽省植被净初级生产力与降水量和平均气温均显著相关,并且对降水量的响应程度更高。
简介:东亚夏季风可显著影响中国季风区气候变化,但是季风区植被净初级生产力(NPP)对夏季风气候变化的响应机理尚不明确。利用大气—植被相互作用模型(AVIM2)模拟了中国季风区植被NPP,分析了其与夏季风指数的相关关系,探讨了其对夏季风变化的响应机理。研究发现,我国南、北方植被对夏季风强度变化的响应方式和机理并不相同。强夏季风年北方植被NPP增加,而南方植被NPP减少。东亚夏季风对中国华北平原植被生长季NPP的作用主要是通过影响该地降水量实现的;京、津、冀地区植被NPP受东亚夏季风带来的气温和降水量变化的叠加影响,因而成为北方对夏季风变化最敏感的区域。东亚夏季风对我国南方江苏、安徽、湖南、湖北、江西植被NPP的作用是通过影响太阳辐射实现的,强夏季风导致太阳辐射减弱,从而使各省植被NPP减少。南方沿海的浙江和福建,强季风年带来的弱太阳辐射和低温是该地植被NPP减少的原因。广东、台湾植被NPP则主要受强夏季风带来的低温影响。
简介:不断变化的气候可导致前所未有的极端天气和气候事件.这些事件能否构成灾害,在很大程度上取决于脆弱性和暴露度水平.虽然无法完全消除各种灾害风险,但灾害风险管理和气候变化适应的重点是减少脆弱性和暴露度,并提高对各种潜在极端事件不利影响的恢复力,从而促进社会和经济的可持续发展.全面的灾害风险管理要求更加合理地分配对减灾、灾害管理等方面所付出的努力.过去的主流是强调灾害管理,但目前减灾成为关注焦点和挑战.这种主动积极的灾害风险管理与适应有助于避免未来的风险和灾害,而不仅仅是减少已有的风险和灾害,同时这也是灾害风险管理和气候变化适应更加紧密联系的一个背景.灾害风险管理促进气候变化适应从应对当前的影响中汲取经验,而气候变化适应帮助灾害风险管理更加有效地应对未来变化的条件.
简介:植被总初级生产力(GrossPrimaryProductivity,GPP)决定进入陆地生态系统的初始物质和能量,是陆地碳循环与大气碳库的重要联系纽带.利用陆面过程模式CLM4-CN(CommunityLandModelversion4withCarbon-Nitrogeninteractions)模拟和分析中国区域1982~2004年GPP(CLM4_GPP)时空变化特征,并通过与基于观测数据升尺度所得到的MTE_GPP(ModelTreeEnsemble,MTE)进行比较,评估CLM4在中国区域GPP的模拟能力,同时探讨了不同土地覆盖资料对GPP的影响.结果表明:(1)CLM4-CN能够较好地刻画中国区域GPP空间分布格局,表现为由东南向西北递减,但在量值上大部分区域尤其是30°N以南地区存在高估,CLM4-CN模拟的GPP多年平均值为13.7PgCa^-1,而MTE_GPP仅为6.9PgCa^-1;(2)CLM4-CN可以合理模拟GPP的季节变化(与MTE_GPP相关系数大于0.9),在量值上对温带阔叶落叶林、寒带阔叶落叶林、寒带阔叶落叶灌木、C3极地草地、C3非极地草地和农作物模拟较好(均方根偏差RMSD〈100gCm^-2month^-1);(3)不同植物功能型CLM4_GPP表现出的年际变率均大于MTE_GPP,仅热带针叶常绿林、寒带阔叶落叶林和C3极地草地的CLM4_GPP与MTE_GPP变化趋势一致;(4)降水是研究时段内控制整个中国区域GPP的主要气候因子,但不同地区存在较大差异;(5)两种不同土地覆盖资料GPP模拟结果的显著差异表明,精确的土地覆盖是准确模拟GPP的重要基础.
简介:基于土壤-植被-大气系统过程模型(VIP模型)和NOAA-AVHRR遥感信息,模拟了1981~2001年黄土高原无定河区域(36-40°N,108-111°E)植被总第一性生产力(GPP)和水量平衡的时空变化特征及其对气候变化的响应。结果表明:该研究区域1981-2001年间气候有明显变暖趋势,斜率为0.08℃·a^-1降水量下降,斜率为-3.2mm·a^-1.GPP年总量1998年前呈上升趋势,之后呈下降趋势,平均值为289g·m^-2·a^-1(C),最大值和最小值分别为377g·m^-2·a^-1。(C)(1994年)和143g·m^-2·a^-1。(C)(2001年)。年降水量、蒸散量和径流量随时间都呈下降趋势,且其空间分布有明显的由南向北梯度递减特征。
简介:2004年9月—2006年10月,选择华北地区4个观测站开展了太阳辐射(光合有效辐射PAR、可见光辐射VIS、总辐射Q等)和气象参数等的综合测量,得到了PAR、VIS等的变化特征。结果表明:PAR/Q、VIS/Q、PAR/VIS相对稳定,有明显的日、逐日和季节变化,并受到水汽、散射因子和云等因素的影响。2004—2006年禹城、栾城、香河和兴隆地区VIS/Q、PAR/Q和PAR/VIS的平均值分别为0.39,1.95mol·MJ^-1和4.97mol·MJ^-1;0.39,1.94mol·MJ^-1和4.95mol·MJ^-1;0.43,2.16mol·MJ^-1和4.97mol·MJ^-1;0.42,2.03mo.lMJ-1和4.89mol·MJ^-1。建立了计算华北地区实际天气PAR、VIS小时累计值的经验公式及PAR与VIS转换关系式,计算值与观测值符合得较好。考虑水汽和散射因子时,PAR、VIS计算值与观测值的相对偏差分别为13.0%、12.4%。由于某些站点可能缺少直接辐射或散射辐射数据,因此在仅考虑水汽因子时,PAR、VIS的相对偏差分别为13.2%、12.8%,故对于PAR、VIS的传输和计算来说,水汽因子的作用最为重要;散射因子的作用虽弱于水汽因子,但也不应忽视。