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基于CMIP5预估21世纪中国近海海洋环境变化 被引量：8
1
作者 谭红建 蔡榕硕 颜秀花 《应用海洋学学报》 CSCD 北大核心 2018年第2期151-160,共10页
过去百年来人类活动排放的温室气体已经改变了全球海洋的物理和化学属性,并且,这种变化在未来很可能持续下去.基于IPCC第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中IPSL-CM5A-MR地球系统模式的模拟结果,评估了未来百年(~2100年)中国近海区域的海洋... 过去百年来人类活动排放的温室气体已经改变了全球海洋的物理和化学属性,并且,这种变化在未来很可能持续下去.基于IPCC第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中IPSL-CM5A-MR地球系统模式的模拟结果,评估了未来百年(~2100年)中国近海区域的海洋环境要素(温度、盐度、溶解氧、pH值和叶绿素a浓度)的变化趋势及空间分布特征.结果表明,未来不同的温室气体排放情景下中国近海区域海温升高、溶解氧(DO)含量减少、海水pH值降低和叶绿素a浓度减少,并且温室气体排放越多上述变化越显著.东中国海区(包括渤海、黄海和东海)盐度可能会增加,而南海盐度会降低.在相同的温室气体排放情景下,东中国海区海温增加、溶解氧减少、海水pH值降低和叶绿素a浓度减少的幅度均显著高于南海区域.在中等浓度和高浓度排放情景(RCP4.5和RCP8.5)情景下,到21世纪末期(2090~2100年间)东中国海相对于历史时期(1980~2005年)的升温幅度可能将分别会超过2、4℃,海水pH值降低幅度将可能分别超过0.15和0.30,并且海洋变暖和酸化还将很可能引起DO含量和叶绿素a浓度的进一步降低,最终影响整个海区的环境与生态.因此,未来东中国海生态系统和生物多样性将面临严重风险,这也使得应对气候变化的适应性措施成为当前的紧迫议题. 展开更多
关键词 海洋水文学 cmip5预估 海表温度 溶解氧 pH值 叶绿素A含量
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未来气候变暖对羌塘自然保护区高寒草地牧草青草期的影响 被引量：6
2
作者 杜军 周刊社 +1 位作者 高佳佳 次旺顿珠 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2021年第10期845-858,共14页
基于5℃界限温度指标,利用羌塘自然保护区附近站点1971−2019年逐日平均气温、降水量和日照时数等资料,采用线性回归、Mann-Kendall检验方法和R/S分析等方法,分析了近49a自然保护区高寒草地牧草青草期及其水热气候资源的变化特征;预估了... 基于5℃界限温度指标,利用羌塘自然保护区附近站点1971−2019年逐日平均气温、降水量和日照时数等资料,采用线性回归、Mann-Kendall检验方法和R/S分析等方法,分析了近49a自然保护区高寒草地牧草青草期及其水热气候资源的变化特征;预估了在RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5三种排放情景下,未来80a(2021−2100年)牧草青草期的变化,以期了解和预测高寒草地生态系统的动态变化。结果表明:(1)近49a自然保护区平均每10a牧草青草期开始日提早2.81d,终止日推迟2.74d,天数延长5.56d;青草期积温、降水量和日照时数均表现为显著增加趋势,增幅分别为75.86℃·d·10a^(−1)、15.84mm·10a^(−1)和27.58h·10a^(−1)。(2)在年代际变化特征上,20世纪70−90年代各站青草期开始日晚、终止日早、持续天数短、水热条件偏差;21世纪00−10年代截然相反,青草期开始日早、终止日晚、持续天数长、水热资源充沛。(3)M-K法检验显示,青草期开始日、终止日和天数的突变时间分别出现在2006年、1991年和1988年;青草期积温、降水量和日照时数分别在1988年、1999年和1981年也发生了由偏少变偏多的突变。(4)青草期要素的Hurst指数均大于0.5,表明未来青草期开始日提早、终止日推迟、天数延长,积温、降水量和日照时数均增加的变化趋势仍将持续。(5)在RCP4.5排放情景下,未来80a自然保护区牧草青草期开始日提早10d、终止日推迟9d、天数延长17d,这有利于牧草生长,牲畜抓膘,对牧业生产、草地生态系统恢复十分重要。 展开更多
关键词 青草期 ≥5℃积温 降水量 日照时数 气候变化 cmip5预估
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CMIP5全球气候模式统计降尺度数据对辽宁省极端气温模拟能力评估 被引量：2
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作者 庞静漪 刘布春 +2 位作者 刘园 邱美娟 王珂依 《中国农业气象》 CSCD 北大核心 2021年第5期351-363,共13页
利用1971−2010年辽宁地区32个气象台站观测资料,采用SS指标和M2指标,评估CMIP5气候预估降尺度数据集中31个模式对辽宁省全年和4个季节极端气温指数时空变化特征的模拟能力,并经MR综合评级,筛选模拟效果最好的模式。极端温度指数选用平... 利用1971−2010年辽宁地区32个气象台站观测资料,采用SS指标和M2指标,评估CMIP5气候预估降尺度数据集中31个模式对辽宁省全年和4个季节极端气温指数时空变化特征的模拟能力,并经MR综合评级,筛选模拟效果最好的模式。极端温度指数选用平均最高气温(TXm)、平均最低气温(TNm)、霜冻日数(FD0)、夏日日数(SU25)、最低气温极小值(TNn)、最高气温极大值(TXx)和极端气温范围(ETR)。结果表明:对单一极端气温指数而言,所有模式对表征气温平均特征的指数模拟效果较好,对表征连续极端气温事件的指数模拟效果一般,而对气温的极端特征模拟能力不足。由于模式对全年、各季节各极端气温指数的排名无一致性,引入MR评级指标进行排序,优选的3个模式为MPI-ESM-LR、GFDL-ESM2M和MIROC-ESM-CHEM。比较发现,优选模式集合平均结果相对于观测值的误差百分率整体上明显优于所有模式的集合平均结果,具有可用性。研究结果可为预估未来区域极端气温提供理论参考,建立的逐日模式资料可为开展辽宁农业气象灾害风险相关研究提供数据支撑。 展开更多
关键词 cmip5气候预估降尺度数据集 辽宁 极端气温指数 模式评估 优选模式
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