简介：利用RHtestV5和MASHV3.03软件包并结合完善的台站历史沿革信息分别对重庆地区1951-2015年的逐年、月、日平均气温序列进行了均一性分析。结果表明:两种方法均能检验出重庆地区相关台站气温序列的非均一性,并对其进行订正。二者所得结果均表明,迁站是引起气温序列不连续的主要原因,测站周围环境的变化、观测设备的更换以及自动站的业务化运行也会对气温序列的连续性产生一定影响,且两种方法对日平均气温的订正量和订正方向基本一致,订正后的气温气候趋势相似。由于两种方法所使用的检验算法不同,导致检测到的断点数目相差较大(MASH较RHtest多)。将RHtest方法所得结果与国家气象信息中心用同样方法对重庆地区气温序列的均一性检验和订正结果对比,显示二者订正效果基本相同。最后通过对订正前后的气温序列进行气候趋势分析发现,订正后气温变化趋势的均一性较订正前有明显改善。

简介：利用CMIP5耦合气候模式的模拟结果,分析了不同排放情景下1.5℃和2℃升温阈值出现的时间。多模式集合平均结果表明：RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5排放情景下,全球地表温度将分别在2029年、2028年和2025年达到1.5℃升温阈值;RCP2.6情景下直至21世纪末期都未达到2℃升温阈值,RCP4.5和RCP8.5排放情景下达到2℃升温阈值的时间分别为2048年和2040年。伴随着排放情景的升高,完成从1.5℃升温阈值到2℃升温阈值所需要的时间缩短。区域尺度上,达到同一升温阈值的时间主要表现为陆地比海洋早,且陆地对排放情景差异的敏感性相对较差,而海洋达到升温阈值的时间则随着排放情景的升高而明显提前。中国达到相应升温阈值的时间要早于全球,且以东北和西北地区出现的时间最早。

简介：以GIMMS3g（thethirdgenerationGlobalInventoryModelingandMappingStudiesNormalizedDifferenceVegetationIndex）数据为基础,利用月合成、标准距平和趋势保留预置白方法进行数据预处理,采用季节趋势分析方法提取振幅0、振幅1和相位1季节表征因子,运用MK（Mann-Kendall）和CMK（ContextualMann-Kendall）趋势检验获取新疆植被年际和季节趋势变化特征,结合土地利用覆盖数据,侦测显著性变化区域的空间分布特点,讨论并分析不同预处理方法和趋势分析方法下的结果差异。研究表明：（1）植被状况趋于退化的区域面积明显大于植被状况转好的面积,植被退化区域主要集中在南北疆荒漠区域的未利用地和草地,转好的区域则主要集中在山区草地、未利用地和耕地区域;（2）新疆植被年内波动幅度有明显增加的趋势,主要分布在塔里木盆地南缘以北的草地、未利用地和耕地;（3）不同预处理方法下的植被状况趋势显著性结果存在明显的影响,按照显著性信息的提取能力排序,标准距平〉趋势保留预置白〉原始数据〉月平均;（4）耕地区域中有87.88%表现出年内波动幅度显著增加的趋势,53.31%生长季开始期显著推迟。