简介:气候变化增加了国际河流冲突的可能性,加强跨境水资源适应性管理是流域国可持续发展的必然选择。梳理了适应性相关研究的国内外最新进展,认识到适应性管理的关键问题是要发展一套科学评估未来气候变化影响及适应性策略的程序。通过论述气候变化下跨境水资源的适应性评估与管理框架,提出一个气候变化影响决策评估工具,包括信息收集、需求分析、对策分析、综合评估以及实施与调控5个阶段。该项研究将适应性管理与气候变化、定量化脆弱性及适应能力关联评价、成本效益分析、多目标优化决策和动态调控等有机结合,为从跨界层面制定具有针对性的适应性管理对策提供了思路与方法,有利于促进国际河流流域可持续发展。
简介:摘要:套后饱和度主要测试方法有中子寿命测井、中子能谱测井、电法测井等,不同的方法具有不同的适用性,针对不同的井况及地质条件,选择不同的测试方法,避免各种方法的理论影响因素能够提高测试结果的符合率,从而指导油田开发。
简介:摘要:随着气候变化的加剧,建筑涂料的耐候性能显得尤为重要。本研究旨在探讨建筑涂料在不同气候条件下的耐候性能及其适应性。通过实验研究,对比分析了多种建筑涂料在高温、低温、湿度变化及紫外线辐射等环境条件下的性能变化。采用耐候性测试和机械性能评估,测定了涂料的色彩保持率、附着力及抗老化性能。研究结果显示,某些改性建筑涂料表现出较好的耐候性,尤其在极端气候情境中,耐候性能可提高30%以上。通过优化配方和应用新型环保添加剂,建筑涂料的适应性得到显著改善,从而延长了其使用寿命。本研究为建筑涂料的开发与应用提供了理论依据和实践参考,有助于提升建筑物在气候变化背景下的适应能力。
简介:适应性治理通过边学边做,针对各地方的社会经济条件、自然生态系统、地方知识文化等基本特征,基于一个动态、自下而上和自组织的过程不断测试和修正制度安排与知识体系,形成一个旨在解决实际问题的循环过程。通过内蒙古3个地区案例的对比分析研究,基于对其气候变化风险和社会脆弱性的评估,发现其在气候变化影响下形成的不同程度的社会脆弱性正是源于不同的草原利用机制和基于此的社会合作机制。正是因为3个案例地的牧民有着不同的社会资本和社会记忆,所以他们面对极端天气导致的自然灾害时,采取了不同的应对方式,有的牧户可以依赖于社会资本移动牲畜来渡过难关,有的牧户则可以在嘎查范围内重启社会记忆,通过合理安排草场利用和移动牲畜提高自身的抗灾能力,而有的牧户则只能通过买草料独立抗灾。这样不同的结果有力证明了适应性治理在提升这些地区气候变化应对能力方面的必要性和可行性。在地区层面引入适应性治理,可以满足各利益相关方的需求,有利于自然、社会及管理的多学科协同,与“未来地球计划”的协同设计、协同实施和协同推广理念不谋而合,是“未来地球”思想在气候变化适应研究中的实践。
简介:摘要: 通过对大柳塔 煤矿 52 煤大采高 综采工作面矿压显现、 支架工作阻力、运转特性进行 现场观测记录 与分析,对工作面矿压规律进行研究, 来判断初次来压与周期来压步距与强度以及上覆岩层情况。 同时对支架支护性能进行 分析, 为该条件下支架选型的合理性 提供理论依据。
简介:运用中国科学院农业政策研究中心开发的中国水资源模型,模拟分析了气候变化条件下海河流域的水资源短缺状况及相应的适应性措施的有效性。结果表明:随着社会经济的发展,到2030年海河流域的水资源短缺比例将提高25%,气候变化将使水资源短缺比例进一步提高2%-4%。无论是供给管理还是需求管理的适应性措施,在缓解水资源短缺方面都具有一定的有效性。但是,多标准的评估结果表明,所分析的几种需求管理的适应性措施比供给管理的适应性措施的可行性更高。在需求管理中,采用既提高灌溉水价又提高工业水价的混合水价政策可能是最优的策略选择,采用农业节水技术为次优策略选择。
简介:为评价ORYZA(V3)模型在海南岛双季稻发育期模拟的适应性,利用2005—2014年海南岛双季稻区4个站点(海口、儋州、乐东、琼海)的逐日气象数据、气象灾害资料、土壤、水稻发育期等观测资料,对模型进行调参与验证,本地化不同品种水稻发育期参数;统计双季稻各个发育期出现的气象灾害及其次数,筛选出各个发育期内出现次数较多的气象灾害。以单独的气象灾害为背景,对各个发育期的模拟与实测结果进行对比验证。结果表明:ORYZA(V3)模型对海南岛双季稻发育期的模拟精度较高,决定系数R2〉0.90,归一化均方根误差NRMSE为3.97%~9.80%;双季稻发育期内出现的气象灾害次数由多到少依次为:高温、台风、干旱;ORYZA(V3)模型对气象灾害的敏感性从大到小依次为:台风、高温、干旱。在台风背景下,仅晚稻开花期的R2为0.90,NRMSE为3.90%,其他发育期的模拟均在误差范围外;在高温背景下,早稻的R2为0.87~0.89,晚稻的R2为0.18~0.61,双季稻的NRMSE为3.49%~5.71%;在干旱背景下,R2〉0.87,NRMSE为3.11%~9.73%。评价结果在模型应用和优化方面具有一定的参考价值。