1961-2013年河南省极端降水事件时空变化特征

以1961—2013年河南省17个站点逐日降水量数据为研究对象,运用Sen’s倾向估计、Mann-Kendall显著性检验和空间插值等方法,分析了河南省11个极端降水指数时间和空间变化特征及其影响因素。结果表明:（1）过去53年,河南省极端降水指数变化趋势不显著。（2）河南省区域内,东南部极端降水量、降水日数、降水强度大于西北部。过去53年,商丘和西华降水量、降水日数和降水强度显著增加,而安阳、新乡、孟津、三门峡等地显著减少。（3）将河南省极端降水指数与其他区域进行了比较表明,极端降水指数存在区域性差异。（4）极端降水指数与纬度因素之间相关性强于经度和海拔因素。（5）除CDD指数外,其余指数与年总降水量均具有较高相关性。其中,极端降水量（R95p）、年降水日数降水量（R10,R20和R25）对年总降水量贡献最大。     

基于CMIP5全球气候模式的21世纪贵州省极端降水事件预估

利用国家气候中心收集和整理的8个CMIP5全球气候模式在RCP8.5、RCP4.5和RCP2.6温室气体排放情景下的逐日降水资料,使用泰勒图对2006-2016年数据进行检验,采用模拟效果最好的CCSM4和IPSL-CM5A-MR模式在等权重系数条件下的平均值,计算并分析贵州省2018-2044年、2045-2071年、2072-2098年3个阶段与降水有关的极端天气气候事件指数,即连续干旱日数(CDD)、大于20mm的降水日数(R20mm)、连续5d最大降水量(Rx5day)和简单日降水强度指数(SDII)相对于参照期(1986-2005年)的变化特征。结果表明:在3种情景下,21世纪各个阶段省东部CDD均多于参照期,且排放情景越高,偏多幅度越大,因此,贵州省东部地区未来可能发展的旱情值得关注。在21世纪不同阶段不同情景下,贵州省R20mm、Rx5day和SDII普遍多于参照期,且越到后期,高排放情景下(RCP8.5)增幅越大,中低排放情景下(RCP4.5和RCP2.6)增幅放缓甚至减小。总的来说,全球变暖背景下尤其是高排放情景下贵州省极端降水事件有增加的趋势。     

近50年来山东省极端降水指数变化特征分析

利用山东省117个气象站1961—2013年逐日降水观测数据,根据选取的9个极端降水指数,分析了区域内各极端降水指数的时间变化趋势和空间分布规律,并探讨了各极端降水指数与总降水量之间的关系。结果表明:长时段(1961—2013年)中一日最大降水量(RX1d)、最大连续五日降水量(RX5d)、降水强度(SDⅡ)、最长连续无雨日数(CDD)增大趋势不明显,其他各指数均有减小趋势,短时段(1991—2013年)除RX1d,CDD呈减小趋势,其他各指数均有增大趋势。不同地区两时段各极端降水指数变化趋势并不相同,短时段变幅更大同时变化显著的站点更多。除CDD和总降水量有近三分之一的站点为不显著的负相关外,其他指数和总降水量多为显著正相关。     

松辽流域1961-2017年极端降水变化特征

为了在气候变暖的背景下有的放矢地防御流域洪涝灾害,根据1961—2017年松辽流域逐日降水资料,采用百分位数、距平累积、Mann-Kendall、变差系数等方法分析了松辽流域极端降水变化特征。结果表明:松辽流域极端降水阈值呈西北小、南部大的分布;松辽流域极端降水量和降水频率都是由西北向东南升高,极端降水强度呈中南部大、其他地方小的分布,极端降水比率则由西北向东南降低;极端降水指数呈西南部低东北部高的趋势。极端降水主要发生在夏季;20世纪60年代初期开始极端降水指数存在由强转弱的突变,80年代中期以后开始增强,目前处于偏强阶段;1961—2017年及突变前极端降水量及频率呈上升的趋势,极端降水强度和比率则呈下降的趋势,气温突变后极端降水指数都呈下降的趋势,变差系数增大。目前松辽流域处于极端降水偏强阶段,极端降水量大,频率高,强度大,且变差系数增大,不稳定增强,极端降水发生的几率增加,因此应引起高度重视,加强相关研究,提高对极端降水灾害的防范和应对能力。     

基于CMIP6气候模式的贵州省极端降水情景预估

为探究气候变化下贵州省极端降水未来变化特征,基于台站观测和5个CMIP6模式的逐日降水资料,利用Delta降尺度、趋势分析等方法,分析了4种极端降水指数的历史与未来变化时空特征。结果表明：(1)利用Delta修正过后的CMIP6模式数据取得了良好的效果,适用于贵州省极端降水的预估。(2)在1961—2019年的历史时期,贵州省的R95P,R25mm和CWD均呈南高北低的空间分布,而R95C呈明显的东中西差异;除CWD外,其它3个极端降水指数在1961—2019年均呈不明显的增加趋势。(3)未来3种SSPs情景下,无论是在时间还是空间上,4个极端降水指数均呈上升的趋势。(4)相较于历史时期,4个极端指数除R95C外均有增有减。R95P与R25mm在空间变化上相似,都表现为西北部较历史时期有减少,其余地区则表现为增多,且随SSPs升高而增大;CWD在中南部地区表现为减少,其余地区为增加,以北部较为明显,且在SSP126情景下最为显著;R95C则在整个地区都较历史时期增多,在中西部变化最明显,且在SSP245情景下最显著。总体而言,在气候变化背景下,贵州省的极端降水随SSPs的不同而变化,但...     

1961-2011年秦巴山区极端降水事件的时空特征分析

利用1961—2011年秦巴山区及其周边36个站点的逐日降水数据,应用百分位阈值定义法、线性倾向估计法和Morlet小波周期和小波方差分析,通过区域划分探讨秦巴山区极端降水事件的时空特征。分析表明:秦巴山区极端降水阈值在空间上自东南向西北递减;极端降水发生频数与年均降水日数分布情况相似,自东向西依次增大;年均降水量、年均极端降水量空间分布特征相似,中部值最高,而西部地区的极端降水比重最高,达到44%。极端降水的发生频数受降水日数多少的制约,受地形影响更加显著。极端降水事件发生频数在东部、中部和全区呈不显著上升趋势;西部地区为不显著下降趋势;在20世纪80年代中期有一个明显的峰值,90年代中后期上升幅度较大,而西部地区变化幅度最小。通过Morlet小波和小波方差分析得出,整个秦巴山地区的准周期相似,在32 a左右振荡最强,为第1准周期,还有12 a和17 a的第2准周期。此外,秦巴山地区极端降水事件的发生可能受西南季风影响较大。     

近60年福建省极端降水的时空变化特征

[目的]探究我国东南沿海地区极端降水变化的新特征,对该地区防灾减灾具有重要意义。[方法]以福建省为例,基于1960—2019年67个气象站点逐日降水数据,利用气候倾向率、Mann-Kendall突变检验等方法,分析了极端降水量(R95P)、极端降水频次(R95D)、极端降水强度(R95I)和极端降水贡献率(R95C)4个极端降水指数的时空变化特征,并阐明了极端降水指数与大气环流指数的相关性。[结果](1)近60年来福建省R95P,R95D,R95I和R95C呈现出增加趋势,变化率分别为24.90 mm/10 a, 0.34 d/10 a, 0.25(mm/d)/10 a和0.84%/10 a。(2) R95P,R95I和R95C均在1994年以后转为偏多(强)期,而R95D的突变点出现在1993年,由降水日数偏少期转变为偏多期。(3)西太平洋副高强度指数、南海副高强度指数和北半球极涡强度指数与极端降水指数之间有显著的相关性(p<0.05),特别是南海副高强度指数对转折后时段的R95D有显著影响。[结论]研究结果对该地区开展极端降水的生态风险评估提供重要参考。     

2001-2017年新疆NDVI变化及其对极端气候的响应

[目的] 研究新疆2001—2017年植被覆盖变化,并分析其与气候指数之间的响应特征,以期为该地区生态环境保护和区域可持续发展提供理论依据。[方法] 基于2001—2017年的MOD₁₃Q₁ NDVI数据,采用最大合成法、Savitzky-Golay（SG）滤波法和相关分析等方法,并结合同期气温和降水数据,分析新疆生长季归一化植被指数（NDVI）和极端气候之间的响应关系。[结果] ①2001—2017年,新疆地区植被覆盖普遍不高,自2009年开始表现出缓慢改善趋势,且未来一段时间内,该趋势具有一定的持续性;②NDVI总体上呈西北向东南降低趋势,天山山脉和伊犁河谷地区是NDVI高值区,北疆各子区域生长季NDVI普遍高于南疆地区;③NDVI在北疆中部和南疆西南部等地区与极端气温指数多呈负相关,日平均温差（DTR）和冷夜日数（TN_10p）是主要的影响指数;NDVI与平均气温指数在沙漠地区多呈负相关,在部分山区呈正相关,这主要与年平均气温（T_y）的变化有关;④NDVI与降水指数之间多呈正相关,且单日最大降水量（RX_{1 d}）,连续5日最大降水量（RX_{5 d}）和年降水量（TP_y）对NDVI的影响都很显著。[结论] 新疆植被覆盖总体向良好方向发展。NDVI对降水指数的响应高于气温指数,其中,降水指数以正向影响为主,气温指数则以负向影响为主,降水对新疆植被改善有着明显的促进作用。     

1960-2015年秦岭地区极端降水的时空变化特征

极端降水是气候变化的重要研究内容之一。在全球气候变化背景下,探究秦岭地区的极端降水变化,对于明确区域极端气候差异及探究其机理具有重要的意义。基于秦岭地区1960-2015年29个气象站点降水数据以及秦岭25 m×25 m分辨率的DEM数据集,选取6个极端降水指数,运用最小二乘回归法、Man-Kendall突变检验法、5年滑动趋势法和克里金插值法研究了56年来秦岭地区极端降水的时空变化特征。结果表明:（1）秦岭地区极端降水分布存在明显空间差异性,西北部是年均连续无雨日数高值区,中西部为连续降水日数高值区;强降水日数、强降水量、5日最大降水量和降水强度等指数呈"南高北低"的分布格局,位于秦岭最南端的紫阳县是各个极端降水指数极大值区。（2）56年来,秦岭地区极端降水的持续性整体呈减少趋势;强度呈增加趋势。秦岭山地降水时间短、强度大,尤其是在秦岭南部地区,应加强防备,以免引起洪水灾害造成的重大破坏。     

1960-2009年青海省极端降水事件的变化特征

利用1960-2009年青海省26个气象台站的降水资料,采用线性倾向估计法、反距离加权法、M—K突变检测等方法,研究了青海省50a来极端降水事件变化的空间分布以及时间变化特征。结果发现,近50a来,青海省极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度均表现为增加(强)趋势,只有极端降水天数通过了0.05的置信度检验;各极端降水指数变化趋势存在空间差异,祁连山地区极端降水天数、最大的1d和5d降水总量、中雨天数和逐年平均降水强度增加趋势明显,青海省东部地区增加不明显或呈微弱减少趋势;青海省极端降水事件在0.05的置信度下发生了明显的突变现象,且各极端降水指标与年降水总量有很好的相关性。     

中国西南部区域雨季极端降水指数时空变化特征

基于1971-2013年中国西南部区域7省市477个气象站点的逐日降水观测资料,选取11个极端降水指数,运用线性倾向法、Mann-Kendall突变检验法和滑动t检验法分析了西南部地区雨季极端降水指数的时空分布及变化特征,并探究极端降水指数多年平均以及变化趋势与海拔高度的关系。结果表明：（1）近43a来,西南部地区雨季PRCPTOT、CWD、R1mm、R10mm以及SDII分别以12.6mm·10a?1、0.23d·10a-1、1.57d·10a-1、0.49d·10a-1和0.31mm·d-1·10a-1的速率下降（P＜0.05）,CDD上升速率为0.37d·10a-1（P＜0.05）,而Rx1day、Rx5day、R95、R99以及R20mm的变化不显著。（2）雨季CDD、R1mm、Rx1day的突变集中发生在20世纪80年代,而PRCPTOT、R10mm、Rx5day和SDII的突变主要发生在2003年前后;PRCPTOT、CDD、R1mm、R10mm、Rx1day和SDII在突变年份以前表现出一定的稳定性,而在突变年份以后则会发生显著的上升或下降趋势。（3）从变化趋势空间分布的角度看并非所有地区均表现出干旱化趋势,云南、贵州及广西三省交界处雨季干旱化程度较严重,广西东南部地区雨季发生暴雨洪涝灾害的风险较大,而横断山脉地区雨季更加湿润。（4）从贡献率变化的角度,西南部地区雨季降水占比的变化趋势具有很强的区域特征,四川北部和西藏地区雨季指数对全年贡献率逐年下降,而广西东南部地区雨季指数对全年贡献率逐渐上升。（5）综合11个指数与海拔高度的关系来看,一方面,西南高海拔地区R1mm较高,降水以中小雨为主,并且PRCPTOT、R1mm、R10mm以及R20mm的多年平均值均表现出不同程度的上升趋势。因此,43a来西南高海拔地区变得更加湿润。另一方面,低海拔地区R1mm较低,而R95、R99、Rx1day、Rx5day以及SDII均较高,并且在低海拔地区CWD和CDD均呈现上升趋势,因此,雨季低海拔地区面临洪涝及干旱的风险相对较大。     

基于SPI的近41年(1965-2005)河北省旱涝时空特征分析

河北省是旱涝频发地区之一。本文基于1965-2005年河北省84个气象站的逐月降水数据,采用标准化降水指数(SPI)、正交经验分解函数和旋转正交经验分解函数等方法,分析了近41a河北省旱涝时空变化分布特征。结果表明:河北省旱涝总体上呈阶段性变化特征,1965-1972年和1997-2005年干旱比较频繁,1973-1996年干旱频率较低;20世纪70年代和90年代前中期为雨涝比较频繁阶段。春秋季干旱呈减轻趋势,夏季干旱呈加剧趋势(不显著),冬季旱涝变化趋势不明显,但90年代以来河北省极端季节旱涝事件比较频繁。在空间上,河北省旱涝分布可分为东部、北部、南部和西部四个不同的区域,四个区域的旱涝总体上具有相对一致的大趋势,但在某些时段也表现出一定的南北差异和东西差异。河北省全省20世纪90年代后期旱涝变率最大,70年代前期和末期变率也较大,80年代变率最小;四个区域总体上表现出与全省大致相同的趋势,只是2000年以后南部地区旱涝变率持续较高。     

三峡库区(重庆段)降雨侵蚀力变化趋势及突变分析

三峡库区水土流失是社会关注的焦点问题,采用Mann—Kendall非参数检验法对三峡库区(重庆段)1955—2010年降雨侵蚀力变化趋势及突变进行分析,获取56a来研究区降雨侵蚀力时间变化特征。结果表明:(1)1955—2010年,研究区年降雨侵蚀力增大趋势不显著(sig=0.05)。季节降雨侵蚀力变化上,仅夏季降雨侵蚀力显著增大,需加强夏季水土流失治理。(2)1955—2010年,研究区年降雨侵蚀力突变开始于1967年,在1980s—1990s显著增大(sig=0.05)。季节降雨侵蚀力突变结果表明,春、秋季降雨侵蚀力突变开始于1950s末,1970s—1980s显著增大(sig=0.05);夏季降雨侵蚀力突变开始于1979年,在2000年后显著增大(sig=0.05),近10a来夏季降雨侵蚀潜能明显增强。(3)沿长江干流的各气象站点中,仅涪陵站年降雨侵蚀力增大显著(sig=0.1)。奉节、万县两站春、秋季节降雨侵蚀力变化趋势与沙坪坝、涪陵两站存在差异;奉节站季节降雨侵蚀力突变与其他3个站点差别较大,地形是影响研究区降雨侵蚀变化空间分异的重要因素,需加强奉节、万县的水土流失防治工作。     

三峡库区蓄水前后土地利用变化对生态系统服务价值的影响

随着三峡库区蓄水完成以及城镇化进程的推进,土地利用结构发生了明显变化,其相应的生态系统服务价值也发生了改变。研究以三峡库区2000年、2007年和2014年三期的TM影像数据为数据源,利用RS和GIS技术,提取各期土地利用现状图,分析了三峡库区各期土地利用类型的数量、变化状态、转移趋势以及土地利用动态度、土地利用程度的变化特征,研究了三峡库区蓄水完成前后土地利用变化对生态系统服务价值的影响,最后利用敏感性指数模型验证结果的准确性。结果表明:2000—2014年三峡库区总体上呈现耕地、草地、林地和未利用地面积减少,建设用地、水域面积增加的趋势;建设用地和水域土地利用动态度较大,草地、耕地和林地动态度较小;2000—2014年三峡库区生态系统服务价值总体上呈现减少的趋势,14 a间减少了0.63亿元;三峡库区所有土地利用类型的敏感性指数均小于1,生态系统服务价值对生态价值系数缺乏弹性,结果可信。研究结果有助于了解近14 a来三峡库区的土地利用变化特征,从而为三峡库区土地利用的结构调整和环境保护提供参考。     

三峡库区小流域修正通用土壤流失方程适用性分析

土壤侵蚀量的定量研究可为国家生态环境建设和水土保持宏观决策的制定提供重要的依据。修正通用土壤流失方程(revised universal soil loss equation,RUSLE)是开展土壤侵蚀定量评价的主要手段。该文在地理信息系统(geographic information system,GIS)的支持下,依据中国土壤流失方程各因子的算法确定RUSLE模型各因子值,估算了三峡库区黄冲子小流域不同时期的土壤侵蚀量,并与基于泥沙平衡原理计算的土壤侵蚀量比较后分析RUSLE模型在库区小流域的适用性。结果表明,基于RUSLE模型估算的小流域1963-2000年(农地小流域)和2001-2014年(林地小流域)的年均土壤侵蚀模数分别为2246.09和868.3 t/(km2·a),其结果与采用137Cs和210Pb技术的塘库沉积物定年结果基本吻合,表明210Pb定年结果可靠。依据泥沙平衡原理计算的小流域1963-2000年和2001-2014年的年均土壤侵蚀模数分别为942.48和811.47t/(km2·a)。RUSLE模型估算小流域1963-2000年和2001-2014年的土壤侵蚀模数相对误差分别为138.32%和7.00%。因此RUSLE模型适用于库区林地小流域,而不适用于库区农地小流域;但是基于地形因子(LS因子)修正的RUSLE模型估算结果相对误差减少至8.14%,其适用于库区农地小流域。     

三峡库区(重庆段)土壤硒分布特征及影响因素

重庆是我国缺硒(Se)的重点区域,多目标地球化学调查采用现代分析测试手段进行土壤Se元素的分布及富集的研究,对特色农业资源的开发利用具有重要意义。以每4 km2 1个表层和每16 km2 1个深层土壤数据对三峡库区重庆段土壤Se分布特征及其影响因素进行了分析探讨。结果表明:三峡库区(重庆段)表层土壤Se含量在0.006~5.79 mg/kg之间,平均值为0.16 mg/kg,以缺Se或潜在缺Se为主,其分布面积达到73.19%,足Se面积为25.77%,富Se或Se中毒区域仅为0.16%;深层土壤Se含量在0.03~0.62 mg/kg之间,平均值为0.12 mg/kg,缺Se面积占到67.36%,潜在缺Se面积也占到20.68%。不同类型间以黄壤表层土壤Se含量最高,其次是石灰土,且与水稻土和紫色土存在着显著性差异。不同土地利用方式间以林地与建筑用地表层土壤中Se含量相对较高,但各土地利用方式间不存在显著性差异。表层土壤Se含量相对于深层土壤表现出明显的富集特征,富集面积达到76.97%,但以弱富集区域为主,占到总面积的56.93%。土壤有机质、总氮含量与表层土壤Se含量存在较好相关性;与主要重金属以及S的相关性分析表明,其存在着较强的伴生关系,以Cd的伴生关系最为密切。表层土壤Se含量随着海拔和坡度的增加而增加,随着pH的增加而减少。此外,Fe、Al也是影响表层土壤Se含量的重要因素。     

基于时间序列分析并预测三峡库区局地环境温度的变化

利用湖北秭归三峡库首典型区的气象监测资料,采用时间序列分析和自回归积分滑动平均模型（ARIAM）方法,对三峡库区2001-2015年局地环境温度变化进行趋势和预测分析,以探讨三峡工程蓄水对库区局地气候环境变化的影响。结果表明,研究区域局地气温和地温的时间序列为季节性非平稳时间序列,年际月平均气温峰值在7月（29.0℃）,低谷在1月（6.0℃）;研究期内局地平均气温在2003年降至17.8℃,2007年稳定升至18.3℃;2011年持续降至的17.1℃,之后稳定升至2013年的17.9℃。平均地温在2005年升至21.2℃,2008年持续降至19.4℃,后期在2013年稳定升至20.1℃。分析结果显示,在2003年蓄水前后三峡库首典型区局地环境温度呈现一定程度年际波动,但不存在显著单一的变化趋势,说明在研究期15a内三峡工程蓄水对研究区域的局地环境温度未产生显著影响。用ARIMA模型获得了气温和地温的最佳预测模型,2015年预测值与监测值的符合程度良好,可进一步利用该地区长期监测数据对模型进行优化和应用。     

山水林(草)田湖人生命共同体健康评价及治理对策——以长江三峡水库重庆库区为例

[目的] 研究库区山水林（草）田湖人生命共同体的健康状况,分析各自然子系统之间及其与人类活动的相互作用和相互影响,为生态保护与绿色发展,生态文明建设及构建和谐库区提供参考依据。[方法] 以长江三峡水库重庆库区（以下简称“重庆库区”）21个区县为例,构建生命共同体健康评价指标体系;运用3S等技术获取相关地理基础数据,结合社会经济统计资料,通过系统聚类分析,对重庆库区山水林（草）田湖人生命共同体的健康状况进行评价和分级。[结果] ①重庆库区山水林（草）田湖人生命共同体整体处于亚健康状态;②重庆库区山子系统的特征体现了其本底的脆弱性、不稳定性和低承载力;③重庆库区人子系统中,县域经济社会发展相对滞后,人的生活生产发展与生态保护矛盾突出;④重庆库区林（草）子系统结构及其生态服务功能有待提升优化。[结论] 未来一段时期内,山水林（草）田湖人系统修复治理工作要聚焦林（草）、田、湖与人子系统,进一步加强基础研究和应用技术研究,以便更科学地实现山水林（草）田湖人生命共同体系统的统筹共治、健康管理与持续经营。     

紫花苜蓿及主要粮食作物各生育时段叶面积指数及光能利用率比较

通过种植试验，计算、分析了紫花苜蓿叶面积系数及光能利用率增长、变化规律，并与同年度粮食作物进行了比较，定量描述了紫花苜蓿在利用气候资源方面的优势。