研究I的结果表明:线性平衡方程(LBE)在热带地区不适用,而进一步改进方向是削弱LBE在该区域的约束程度。本文以此为基础,在GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球变分同化系统中引入动力与统计混合平衡约束方...研究I的结果表明:线性平衡方程(LBE)在热带地区不适用,而进一步改进方向是削弱LBE在该区域的约束程度。本文以此为基础,在GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球变分同化系统中引入动力与统计混合平衡约束方案。新方案在逐层求解LBE的基础上增加垂直方向的线性回归,回归系数随纬度和高度变化。针对背景误差协方差的分析表明,新方案可以更好的保证独立分析变量间预报误差不相关的基本要求,并大幅度减小热带地区平衡气压预报误差方差的量值和占总方差的比例。单点试验结果表明,与LBE方案相比,新方案对中、高纬影响很小,但在热带地区成功实现了风、压场分析的解耦,两者分析更为独立。并且,虽未考虑具体波动模态,但新方案给出的风、压场协相关结构与研究I的理论分析结果相近。一个月的同化循环与预报结果表明,引入新方案后,赤道外地区的同化预报效果为中性偏正,而热带地区风场的同化预报效果显著提高,LBE方案中平流层低层的风场同化预报异常被基本消除。展开更多
Rational and accurate solar energy databases, essential for designing, sizing and performing the solar energy systems in any part of the world, are not easily accessible in different localities of Nepal. In this study...Rational and accurate solar energy databases, essential for designing, sizing and performing the solar energy systems in any part of the world, are not easily accessible in different localities of Nepal. In this study, daily global solar radiation, sunshine hours and meteorological data for Biratnagar, Kathmandu, Pokhara and Jumla have been used to derive the regression constants. The linear regression technique has been used to develop a model for Biratnagar, Kathmandu, Pokhara and Jumla. The model has calculated the global solar radiation for these locations. The values of global solar radiation estimated by the model are found to be in close agreement with measured values of respective sites. The estimated values were compared with Angstrom-Prescott model and examined using the root mean square error (RMSE), mean bias error (MBE), mean percentage error (MPE), coefficient of regression (R), coefficient of determinant (R2) and correlation coefficient (CC) statistical techniques. Thus, the resultant correlations and linear regression relations may be then used for the locations of similar meteorological/geographical characteristics and also can be used to estimate the missing data of solar radiation for the respective site.展开更多
植被碳储量对生态系统碳平衡具有重要调节作用,对植被碳储量进行模拟并分析其对气候变化的响应是全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究的重要内容。基于全球植被动态模型模拟的全球植被碳储量,分析植被碳储量在1901年-2000年间的时空...植被碳储量对生态系统碳平衡具有重要调节作用,对植被碳储量进行模拟并分析其对气候变化的响应是全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究的重要内容。基于全球植被动态模型模拟的全球植被碳储量,分析植被碳储量在1901年-2000年间的时空变化趋势,及其与气温和降水的时空关系。将LPJ-DGVM(Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model)模型对植被碳储量的模拟结果与国际上被广泛接受的其他研究结果进行了对比后得出,该模型对植被碳储量具有较好的模拟能力。对植被碳储量的模拟结果表明:全球过去100年的植被碳储量在整体上呈增加趋势,增加率为0.0016kgC/(m2a),通过分段线性回归方法得出植被碳储量时间变化趋势存在显著的转折点,20世纪50年代初以前,植被碳储量具有下降趋势,线性斜率为-0.0014kgC/(m2a),之后植被碳储量呈现显著的增加趋势,增加率为0.0055kgC/(m2a),是整体增加率的3倍多,因此整体增加率显著低估了近半个世纪以来植被碳储量的实际增加率。在空间栅格尺度上的分析表明,植被碳储量对气候变化的响应具有很大的区域差异,在不同地区,温度和降水的变化对植被碳储量的变化趋势贡献不同,并与各地区植物生长所受的环境条件约束的状况有关。研究结论进一步说明LPJ能够较好的模拟植物生长与气候之间的相关关系、揭示植被碳储量变化规律和特征,另外为了更好地研究气候变化对植被碳储量的影响,下一步需要对LPJ进行改进,增强其对人类活动如土地利用变化和农业灌溉行为等的模拟能力。展开更多
文摘研究I的结果表明:线性平衡方程(LBE)在热带地区不适用,而进一步改进方向是削弱LBE在该区域的约束程度。本文以此为基础,在GRAPES(global/regional assimilation and prediction system)全球变分同化系统中引入动力与统计混合平衡约束方案。新方案在逐层求解LBE的基础上增加垂直方向的线性回归,回归系数随纬度和高度变化。针对背景误差协方差的分析表明,新方案可以更好的保证独立分析变量间预报误差不相关的基本要求,并大幅度减小热带地区平衡气压预报误差方差的量值和占总方差的比例。单点试验结果表明,与LBE方案相比,新方案对中、高纬影响很小,但在热带地区成功实现了风、压场分析的解耦,两者分析更为独立。并且,虽未考虑具体波动模态,但新方案给出的风、压场协相关结构与研究I的理论分析结果相近。一个月的同化循环与预报结果表明,引入新方案后,赤道外地区的同化预报效果为中性偏正,而热带地区风场的同化预报效果显著提高,LBE方案中平流层低层的风场同化预报异常被基本消除。
文摘Rational and accurate solar energy databases, essential for designing, sizing and performing the solar energy systems in any part of the world, are not easily accessible in different localities of Nepal. In this study, daily global solar radiation, sunshine hours and meteorological data for Biratnagar, Kathmandu, Pokhara and Jumla have been used to derive the regression constants. The linear regression technique has been used to develop a model for Biratnagar, Kathmandu, Pokhara and Jumla. The model has calculated the global solar radiation for these locations. The values of global solar radiation estimated by the model are found to be in close agreement with measured values of respective sites. The estimated values were compared with Angstrom-Prescott model and examined using the root mean square error (RMSE), mean bias error (MBE), mean percentage error (MPE), coefficient of regression (R), coefficient of determinant (R2) and correlation coefficient (CC) statistical techniques. Thus, the resultant correlations and linear regression relations may be then used for the locations of similar meteorological/geographical characteristics and also can be used to estimate the missing data of solar radiation for the respective site.
文摘植被碳储量对生态系统碳平衡具有重要调节作用,对植被碳储量进行模拟并分析其对气候变化的响应是全球陆地生态系统碳循环和气候变化研究的重要内容。基于全球植被动态模型模拟的全球植被碳储量,分析植被碳储量在1901年-2000年间的时空变化趋势,及其与气温和降水的时空关系。将LPJ-DGVM(Lund-Potsdam-Jena Dynamic Global Vegetation Model)模型对植被碳储量的模拟结果与国际上被广泛接受的其他研究结果进行了对比后得出,该模型对植被碳储量具有较好的模拟能力。对植被碳储量的模拟结果表明:全球过去100年的植被碳储量在整体上呈增加趋势,增加率为0.0016kgC/(m2a),通过分段线性回归方法得出植被碳储量时间变化趋势存在显著的转折点,20世纪50年代初以前,植被碳储量具有下降趋势,线性斜率为-0.0014kgC/(m2a),之后植被碳储量呈现显著的增加趋势,增加率为0.0055kgC/(m2a),是整体增加率的3倍多,因此整体增加率显著低估了近半个世纪以来植被碳储量的实际增加率。在空间栅格尺度上的分析表明,植被碳储量对气候变化的响应具有很大的区域差异,在不同地区,温度和降水的变化对植被碳储量的变化趋势贡献不同,并与各地区植物生长所受的环境条件约束的状况有关。研究结论进一步说明LPJ能够较好的模拟植物生长与气候之间的相关关系、揭示植被碳储量变化规律和特征,另外为了更好地研究气候变化对植被碳储量的影响,下一步需要对LPJ进行改进,增强其对人类活动如土地利用变化和农业灌溉行为等的模拟能力。
