24个CMIP5模式对长江流域模拟能力评估

根据1961~2005年长江流域气象站点的实测月降水量和气温数据,采用第5期全球耦合模式比较计划CMIP5(the Fifth Phase of Coupled Model Intercomparison Project)中24个全球气候模式(GCM)的模拟结果,通过计算模拟变量和观测变量平均值的相对误差、归一化的均方根误差、时间和空间相关系数,采用M-K趋势分析方法,分别选用在长江流域模拟气温和降水较好的5个模式进行集合平均,从时间的演变规律和空间的分布特征两方面,检验该模式集合对长江流域模拟气温和降水的能力。研究结果表明:各个模式模拟气温的能力要明显好于模拟降水的能力,但模拟气温较好的模式模拟降水的能力并不一定突出;模式集合的结果表明:在时间尺度上,模式集合平均结果与观测值拟合程度较好,且模式集合的结果振荡幅度较观测值小;在空间尺度上,模式集合的空间分布趋势与观测值大致相同,说明采用的模式集合结果用于预估未来长江流域降水的时空分布特征和演变规律是可行的。     

卫星遥感洞庭湖主汛期水体时空变化特征及影响因子分析

基于1989~2011年的长时间序列卫星遥感数据,利用综合水体信息提取方法提取了洞庭湖区6~9月主汛期的水体信息,通过较高分辨率卫星遥感数据验证,水体面积提取精度达到90%以上。洞庭湖年平均径流入湖量、NCEP再分析资料计算的湖体上空和流域累计月平均降水量分别与水体面积变化的关系进行分析,结果表明: 1989~2011年间洞庭湖水体面积最大值主要分布在7和8月,这两个月也是洞庭湖区域发生洪涝灾情的高风险期;洞庭湖水体面积与年平均径流入湖水量的相关系数为0.67(置信度为95%);2003年以前,洞庭湖主汛期间水体面积波动比较大,2003年三峡水库运行后,洞庭湖的面积波动有所减少;洞庭湖上空累计月平均降水量对于水体面积存在正相关性,相关系数为0.68(置信度为99%);2003年以前,洞庭湖流域累计月平均降水量和水体面积相关系数为0.50(置信度为90%),2003年三峡水库运行后,两者相关性有所减弱。     

泛长江三角洲地区经济发展与生态环境耦合协调关系分析

以泛长三角地区41个地级市以上的政区为例,运用改进熵值法计算经济发展及生态环境系统的综合得分,并运用耦合协调模型分析1999~2013年两系统的耦合协调度及其演变,最后通过经济发展与生态环境系统得分排名划分4种类型,提出未来泛长江三角洲经济发展分类指导建议。研究结果表明:(1)1999~2013年泛长三角地区经济发展与生态环境的耦合度C∈[0.5,0.8],整体位于磨合阶段;而系统协调度D∈[0.3,0.5],整体属于中度耦合协调;(2)1999~2013年泛长三角经济发展与生态环境系统耦合协调度呈现上升态势,但经济发展与生态环境系统综合评价值仍表现负相关的特征;(3)未来苏南地区、皖江地区、杭甬地区需要进一步调整产业分布结构,提升城市经济发展环境;而苏北地区、皖西地区、浙西南地区需要进一步增加城市经济发展的软、硬实力各种要素的投入,并将城市生态环境优势转化为经济增长优势。     

江苏苏中3市的沿江岸线资源开发利用变化及驱动因素

长江是我国重要的黄金水道,其岸线资源有着丰富的开发利用价值。近年来,苏中地区长江岸线资源利用发展迅速。因此,选取苏中扬州、泰州、南通3市为研究对象,基于2002年和2008年的长江岸线利用状况数据,对比分析了3市岸线发展变化的规律。研究表明:2002年以来,苏中3市的岸线利用率大幅提高;新增岸线中工业岸线占比最大,港口岸线和生活服务岸线次之;工业岸线和生活服务岸线的增幅最为显著;各类型岸线的增加主要来源于未利用岸线,已有岸线类型的转换主要流向工业岸线和未利用岸线。港口建设需求、沿江基础工业化进程加快、港产城融合发展、规划和政策引导等是岸线利用变化的重要驱动力。     

皖江区域城市能级与生态环境协调度的测度和发展趋势研究

随着城市能级的不断提高,城市生态环境问题也日益突出,二者间协调发展成为城市发展一致的追求。以皖江区域10个城市作为研究地域单元,构建了城市能级与生态环境的指标体系,并建立了城市能级与生态环境的协调度模型。在此基础上,对皖江区域2002~2011年的城市能级与生态环境协调度进行了测度,研究发现过去10a皖江区域城市能级与生态环境的协调度处于较低水平。根据测定的协调度数据,建立了协调度自回归预测模型,并运用该模型探究了未来10a皖江区域城市能级与生态环境协调度的发展趋势,结果表明皖江区域城市能级与生态环境的协调度发展水平经过拮抗期和基本协调期后不断提高,将于2019年前后趋近高质协调发展阶段,即城市能级与生态环境两个系统有序互动发展的态势。     

长江中游城市群县域城镇化水平空间格局演变及驱动因子分析

在通过可达性方法确定长江中游城市群县域范围的基础上,运用熵值法从人口、经济及社会3个子系统对长江中游城市群县域2001、2006及2011年3个时期城镇化发展水平进行综合测度,运用空间自相关对综合城镇化水平的空间演变进行分析并分类,利用回归分析对各类型县域进行驱动因子分析。结果表明:(1)长江中游城市群县域综合城镇化水平持续提升,但各地区间的发展速度差异明显;在子系统演化过程中,以经济城镇化的快速演进为主要特征,其次为社会城镇化,最后为人口城镇化过程。(2)综合城镇化水平及其变化率与城市等级规模、交通及产业结构转型密切相关;各子系统在空间格局演变进程中有着不同的特点,但子系统变化率间具有明显的正相关性。(3)长江中游城市群县域城镇化依据关联性可以划分为"耦合聚集"型、"中心洼地"型、"拮抗聚集"型及"核心边缘"型,各类型县域空间格局演变明显。(4)內源力在"耦合聚集"型县域及"拮抗聚集"县域城镇化进程中具有促进作用,投资力对"中心洼地"型县域影响作用明显,而"核心边缘"型县域主要驱动因子为行政力和內源力;根据各类型县域主要驱动因子提出促进城镇化发展的相应措施,以做到因地制宜地指导各地区城镇化健康发展。     

考虑齐口裂腹鱼产卵需求的山区河流生态基流过程确定

在原型观测的基础上,应用生态水力学法与生境模拟法,建立对考虑齐口裂腹鱼产卵需求的山区河流水电工程生态基流过程的确定方法,并以四川中型山区河流杂谷脑河薛城电站为背景,对所构建方法进行应用分析。通过原型观测,对生态水力学的齐口裂腹鱼生境水力参数标准在杂谷脑河应用的适宜性进行分析;应用生态水力学方法,对不同河道流量下薛城电站减水河段的齐口裂腹鱼生境水力参数进行数值模拟,根据模拟结果,结合齐口裂腹鱼生境水力参数标准,分析得到薛城电站满足其生存的最小下泄流量;应用生境模拟法,对齐口裂腹鱼产卵期不同河道流量下薛城电站减水河段集中产卵场的可利用生境面积进行计算,得到最大可利用生境面积对应的下泄流量。综合最小下泄流量值与最大可利用生境面积所对应的下泄流量值,考虑齐口裂腹鱼产卵对水文情势的要求,建立薛城电站考虑齐口裂腹鱼产卵需求的生态基流过程。采用所构建方法得到的考虑鱼类产卵需求的水电工程生态基流过程,由于考虑了鱼类生存对最低流量以及产卵对水文情势的要求,能更好地满足鱼类产卵需求,可作为电站运行调度的约束。     

集合经验模态分解在长江中下游梅雨变化多尺度分析中的应用

基于长江中下游流域5个梅雨监测站1961~2012年的日数据,利用集合经验模态分解（EEMD）方法,对研究期内梅雨时间序列进行多尺度的分析,探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征。结果表明：近50多年来,长江中下游梅雨变化呈现出显著的年际和年代际尺度振荡特征,在年际尺度上表现出准3 a和6 a的周期变化,而在年代际尺度上显示准13 a和24 a的周期变化;各分量方差〖JP2〗贡献率显示,年际振荡在梅雨长期变化中占据主导地位;自1961年以来,EEMD分解的梅雨长期变化趋势表现出先增加后减少的倒“U”型特征,其中1961~1985年呈上升趋势,1985~2012年呈下降趋势,尤其是在2000年之后的下降趋势最为明显。由此可以看出,EEMD能够有效地揭示梅雨长期序列在不同时间尺度上的变化规律,可用于诊断非线性、非平稳性信号变化的复杂性特征     

长江源区基于坡面尺度的土壤水热过程模拟研究

长江源多年冻土区土壤水热传输过程机理与模拟,是广泛关系到高原生态环境保护恢复和区域水文过程的关键科学问题。因此,以GEOtop模型为研究平台,以长江源不同植被盖度下（裸地、30%、65%和92%）高寒草甸的观测数据为基础,检验模型对土壤水热迁移过程的描述与模拟精度。总体而言,GEOtop模型需要率定的参数较少,从而减少模型模拟的不确定性,提高了模拟精度。对不同植被盖度下土壤温度、水分和实际蒸散发模拟的NSE 系数基本达到08,表明模型能准确模拟高寒生态系统土壤的水热传输过程,可以作为长江源区土壤水热过程的有效模拟工具     

西南地区近14a植被覆盖变化及其与气候因子的关系

基于1999~2012年NDVI数据,结合气温和降水资料,运用GIS和RS技术,分析了西南地区近14a植被覆盖的时空变化特征及与气温、降水的关系。结果表明:(1)该区植被生长良好,各植被类型NDVI均呈显著增加趋势。空间整体表现为改善状态,改善面积远大于退化面积,严重退化区仅占1.18%。退化区分布于横断山地北部、四川盆地东部以及云贵高原中部。(2)植被覆盖变化将以良性发展为主,但强持续性的退化区和弱持续性的改善区应值得关注;强持续性的退化区主要分布在横断山地中北部、云贵高原中西部、若尔盖高原中部、四川盆地与若尔盖高原相交区域;草原强持续性的退化面积最大,针阔混交林强持续性的改善面积最大。(3)NDVI与温度存在明显的正相关关系,而与降水及干旱指数变化的关系不太明显,温度是影响该区植被变化的主要自然因素。