简介:基于国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)历史模拟试验(historicalrun)的模式输出结果以及遥感数据,采用相关分析、均方根误差、标准差等统计方法,评估了13个气候(或地球)系统模式对欧亚大陆积雪覆盖率的模拟能力,在此基础上,采用多模式集合平均的方法对未来不同温室气体排放情景下(rcp2.6、rcp4.5和rcp8.5)欧亚大陆积雪覆盖率的变化进行预估.结果显示:尽管各模式模拟的积雪覆盖率在高原地区与观测差异较大,但总体看来模式能够对欧亚大陆积雪覆盖率的空间形态、季节变化及年际变化特征做出较好地模拟.未来预估结果表明,多模式集合平均预估的欧亚大陆积雪覆盖率从2006年到2040年左右减少趋势非常明显,且不同排放情景下模式模拟的积雪减少速率非常接近;然而,大约从2040年之后,不同排放情景下的积雪覆盖率减小趋势的差异越来越大,rcp2.6和rcp4.5下积雪覆盖率的变化趋于平缓,而rcp8.5情景下,积雪覆盖率一直减少,冬季、春季和秋季都明显减少,减少最显著的区域位于西欧和青藏高原地区.由此可见,控制温室气体的排放对于未来欧亚大陆积雪的变化是至关重要的.
简介:针对京津冀地区主要大气污染物NO。(氮氧化物)和PM2.5(大气中粒径小于或等于2.5gm的颗粒物),应用柴油车尾气净化技术及中小锅炉烟气脱硝技术,并根据2015年和2030年我国能源规划,设计3种技术应用情景,采用WRF.CAMx耦合模式,对京津冀地区大气中NO。和PM2.5进行了应用情景模拟。结果表明,单独应用柴油车尾气净化技术后(方案1),北京、天津地区大气中的Nq浓度降低幅度达20%,河北地区降低5%;PM2.5的浓度降低幅度约10%;应用柴油车尾气净化技术和2015年能源规划情景(方案2),京津冀地区大气中NOx和PM2.5浓度的降低幅度均超过20%;应用柴油车尾气净化技术和2030年能源规划情景(方案3),该地区NOx浓度降低幅度与之相当,PM2.5浓度降低幅度超过30%。可见脱硝技术和清洁能源利用的有效性依赖于其应用比例。二次气粒转化的化学过程形成的硝酸盐、硫酸盐和铵盐对该地区空气中PM2.5浓度的贡献很大,冬、春、秋季硝酸盐最大贡献高达60%,夏、秋季硫酸盐最大贡献超过70%,铵盐四季最大贡献约25%。这说明PM2.5的主要前体物N0x、SO2、NH3、VOCs(VolatileOrganicCompounds)、CO等均大幅度削减才能有效降低该地区空气中PM2.5浓度。
简介:利用HadCM2模式的模拟结果,比较了温室气体排放综合效果相当于CO2浓度逐年递增1%和0.5%两种不同情景下,中国区域21世纪地面气温和降水量的变化趋势.结果表明,随着温室气体浓度的持续增加,中国地面气温也持续升高.到21世纪末期,地面气温在上述两种排放情景下可分别升高约5℃和3℃.两种排放情景的增温趋势对比表明:即使从1990年开始温室气体等效排放逐年递增率减少一半,增温仍然很明显;直到21世纪中期,才能显示出减少温室气体排放量对减缓增温趋势的效果.降水量的年际变化较大,但随着温室气体浓度的持续增加,降水量总的趋势也是增加的.减排温室气体对降水量变化趋势的影响与地面气温相似.此外,地面气温增量和降水量变化百分率均显示出明显的季节变化,地面气温增量在秋、冬季较大而在春、夏季较小,降水变化百分率在夏、秋季较小而在冬、春季较大.
简介:利用区域气候系统模式PRECIS(ProvidingRegionalClimatesforImpactsStudies)分析A1B情景下中国区域21世纪3个时段2011~2040年、2041~2070年、2071~2100年最高、最低气温及日较差相对于气候基准时段(1961~1990年)的变化.结果表明:中国区域未来3个时段平均最高、最低气温呈逐渐增大趋势,日较差呈逐渐减小趋势;最高气温增幅分别为1.7、3.2、3.9℃,最低气温增幅分别为1.9、3.6、4.7℃,最低气温增幅与最高气温增幅相比可达1.1倍以上.未来最高、最低气温冬季增幅最大、春季最小,日较差则表现为冬季减小幅度最大、夏季减小不明显.最高、最低气温及日较差变化的空间分布显示,最高气温在东北地区升幅最大,在西北、黄土高原和四川盆地亦有较大幅度的上升,但在青藏高原北部和华南地区升幅较小;最低气温在西北地区升幅最大,在东北和青藏高原北部升幅较大,而四川盆地和华南地区升幅较小;日较差在中国北方地区普遍减小,在青藏高原北部减小最为明显,但在四川盆地与云贵高原东部地区日较差则呈增大趋势.
简介:根据淮河流域14个气象站点1964—2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5/MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001—2100年的气候预估,利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010-2100年逐月径流量变化。计算结果表明:3种排放情景下2010—2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大,SRES—A2情景总体处于波动上升趋势,其中2051—2085年上升趋势显著;SRES-A1B情景2024—2037年年平均流量显著降低;SRES—B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明:春季径流量在2010—2100年变幅最小,距平百分率在15.1%~18.6%:之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势,之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES—A2和SRES—A1B情景变幅显著,其中,秋季SRES—A2情景2060年代距平百分率下降达50.6%,为3种情景下各季节径流量降幅之最;冬季SRES—A1B情景2050年代其增幅达到54.7%,亦为上升幅度之最。
简介:对黔东南以杉木和马尾松为主的低效林改造规划的案例分析表明,相对于维持现状的基线情景,低效林改造的碳汇效益的有无或大小取决于现有基线林分状况、低改措施以及林分的经营目的。如果以培育长周期大径材为目标,即项目期内无主伐,则将有明显的碳汇效益;但是,如果以短周期工业原料林或速生丰产林为经营目标,即项目期内发生一次或多次主伐,则碳汇效益十分有限,甚至相对基线情景,生物量中的长期碳储量将减少;择伐可大大提高低效林改造的碳汇效益。因此,要使低效林改造产生较大的净碳汇效益,甚至纳入碳交易,应尽可能避免短轮伐期;如果必须要主伐,也应尽可能采用择伐方式,以提高碳储量的长期平均水平。
简介:利用中尺度气象模式模拟了特殊地形下的气象变化特征,通过CALPUFF模拟了大气环境风险事件的精细化扩散特征。结果表明:西宁市地面风特征与河谷地形走向基本一致,典型风场表现为湟水河谷盛行西北和东南风,北川河谷则多为偏北风。青藏高原昼间强烈的山坡辐射增热和夜间冷却效应致使低空出现逆温层频率高,全年逆温的频率约为36%,最高逆温强度达每百米增温2.0℃以上,不利于污染物在垂直方向的扩散,河谷剖面模拟温度场的结果显示相同高度山坡附近比河谷中心的温度大约高1.5℃。CALPUFF在西宁市大气环境风险模拟结果中能清楚描绘出污染物沿河谷输送与扩散的初始状况和细致分布,同时出现山体对烟团的阻碍效应、烟团因流场在山脊处形变以及山谷风环流影响等非定常扩散现象,扩散轨迹符合复杂地形和气象条件影响的特征和规律,模拟结果对准确预估大气环境风险事件在复杂地形和气象条件下城市中的扩散特征、影响范围和程度具有重要意义。
简介:氚(3H)作为一种重要的被动示踪物,经常被用于研究海洋中的物理过程及评估海洋环流模式的模拟性能。使用一个全球海洋环流模式(LICOM)来研究氚在海洋中的分布、存储和输送。模拟的全球氚通量表明,1975年之前氚主要由海气交换输入海洋,特别是在1963年,氚的气体交换输入约为降水输入的2.5倍,1975年之后两种方式的氚输入通量都大幅减少。比对GEOSECS(GeochemicalOceanSectionsStudy,1972~1978年)和WOCE(WorldOceanCirculationExperiment,1989~1995年)大洋观测计划期间的观测资料发现,我们的模式很好地模拟出了氚的海表分布、水柱总量、经向分布以及次表层的高值信号,主要缺点在于模拟的氚向深层的穿透不足,特别是在全球的两个副热带地区,表现尤为明显,氚输入函数的不确定性和模式物理场描述的不足可能是造成误差的主要原因。模式给出的海洋中氘储存总量的结果与基于观测得到的结果比较吻合,如北太平洋海区:19731974年模拟结果约为20.4妇,相同期间观测估计值为21.1±4.7kg,1989~1995年模拟结果为20.7蝇,相同期间观测估计值为23.4±2.0kg。氚在等密度面上高低纬的侧向通风明显,模式成功模拟出氚从中高纬的海表进入,沿等密度面向低纬的次表层输送,又经大洋环流和扩散分别向南半球和高纬输送的过程。
简介:利用NCEP/NCAR再分析资料和MM5模拟分析了2010年冬季辽宁中部城市严重灰霾天气时天气系统特征,应用CALPUFF模拟灰霾天气和2010年冬季沈阳、辽阳及本溪日平均PM10浓度分布。结果表明:500hPa位势高度场,辽宁处于弱暖脊的位置;850hPa位势高度场辽宁受辐散及下沉气流的影响,地面风场的风向不一致,多受辐散气流影响。在垂直剖面风场,地面上方有明显的位涡高值上升区,高度较低。地面至高空的温度廓线表明,低空有明显的逆温,逆温层顶的高度较低。2010年12月19—21日沈阳、辽阳和本溪PM10浓度分布向偏东、西北及东南方向发散,主要受地面风向影响。整个冬季平均PM10浓度分布向偏南方向发散。
简介:利用2006~2014年鲁西南地区菏泽、曹县和济宁3个国家级农业气象观测站气象及物候观测资料,采用国际上流行的ForcTT积温模型模拟了当地常见、广泛分布的9种木本植物和4种草本植物展叶始期和开花始期的最佳积温开始日期和基础温度。结果表明:(1)模拟的木本植物展叶始期的最佳积温累积开始日期主要为1月1日,最佳基础温度主要为1℃。开花始期模拟的最佳积温累积开始日期不同木本物种差异较大,开花期较早(3月)的毛白杨、旱柳和榆树的最佳积温累积开始日期为2月1日,最佳基础温度为3℃,开花期集中在4~6月的物种的最佳积温累积开始日期为3月1日,基础温度在3~5℃之间,开花期最晚(7月)的槐树的最佳积温累积开始日期为4月1日,基础温度为4℃;(2)就草本植物而言,展叶期较早(2~3月)的车前、苍耳和芦苇模拟的最佳积温累积开始日期为1月1日,最佳基础温度为1~2℃,展叶较晚(4月)的莲模拟的最佳积温累积开始日期为2月1日,最佳基础温度为3℃。开花期较早(4~6月)的车前和苍耳其开花始期模拟的最佳积温累积开始日期为2月1日,最佳基础温度为3℃,开花较晚(7~9月)的莲和芦苇模拟的最佳积温累积开始日期为4月1日,最佳基础温度分别为-1℃和2℃;(3)展叶始期和开花始期模拟的平均误差在2d左右。由此可知,无论是木本植物还是草本植物,ForcTT积温模型对展叶和开花始期的模拟效果均较好,预测值和观测值间的相关系数普遍在0.90以上,达高度相关。