安徽省近40年参考作物蒸散量的敏感性分析

利用安徽省79个站点1971—2010年逐日气象资料,采用FAO Penman-Monteith公式计算了近40年安徽省参考作物蒸散量(ET0)以及ET0对日照时数、相对湿度、风速、温度等气象因子的敏感系数,并对ET0的时空分布和4个气象因子敏感系数的时空变化特征进行了分析。结果表明:近40年来安徽省年平均参考作物蒸散量为862 mm,自1971年以来,年平均参考作物蒸散量总体上呈现波动下降趋势;空间分布上,基本呈自北向南、自低向高递减趋势;ET0与平均温度、日照时数、相对湿度和风速的敏感性方面,ET0对相对湿度的变化最为敏感,其次是日照时数、风速,对平均温度的敏感性最低。从近40年各气象因子敏感系数的多年变化特征来看,平均温度、日照时数和风速的敏感系数以平稳波动为主,年际间变化不是很明显,而相对湿度敏感系数则呈现明显的上升趋势(通过0.01的显著性检验),其绝对值有明显的减小趋势,表明相对湿度对参考作物蒸散的敏感性在减弱。在年内变化特征方面,总体来说,相对湿度敏感系数年内变化表现为明显的双峰型变化特征,而平均温度、日照时数和风速年内变化特征为单峰型。在这4个气象要素对ET0的贡献率方面,贡献率最大的是相对湿度,四个影响ET0的气象要素对ET0变化的总贡献为-1.33%。综合敏感性和贡献率两方面因素分析,日照时数和风速的变化趋势在很大程度上解释了ET0呈下降趋势的原因。     

吉林省参考作物蒸散量时空分布及成因分析

为了研究吉林省参考作物蒸散量(ReferenceCropEvapotranspiration,ET_0)时空分布特征及成因,根据1961—2018年吉林省46个气象站点逐日气象数据,利用Penman-Monteith公式计算各气象站点ET_0,采用线性倾向估计和基于Arc GIS10.0的反距离加权空间插值方法分析ET_0时空变化特征,并利用敏感性分析方法对ET_0的变化成因进行分析。结果表明:吉林省ET_0呈由西向东逐渐降低的空间分布。1961—2018年ET_0平均值为955.7mm,年际变化呈降低趋势,变化率为-0.57mm·a~(-1)。年内变化夏季ET_0最高,冬季最低。ET_0对水汽压的敏感性在中部较高,西部和东部较低;对净辐射的敏感性在西部较低,东南部最高;对风速的敏感性在西部最高,东南部最低。ET_0年际变化对气象因子的敏感性为:水汽压净辐射风速平均气温。春季ET_0对水汽压和净辐射的敏感性相当,夏季ET_0对净辐射的敏感性最高,秋季和冬季ET_0对水汽压的敏感性最高。水汽压对ET_0的贡献较高区主要位于西部。风速对ET_0的贡献较高区位于中部。水汽压、净辐射、平均气温和风速对ET_0的贡献率分别为-2.45%、-3.65%、-0.08%和-7.49%。风速是ET_0年际变化的主导因子,其次为净辐射,水汽压和平均气温。春季和秋季ET_0变化的主导因子是风速,夏季ET_0变化的主导因子是净辐射。研究结果可为吉林省不同区域针对ET_0变化及其不同的主导因子制定相应的对策,以期能够合理利用水资源。     

山东省1960—2011年参考作物蒸散量变化特征研究

为了研究山东省参考作物蒸散量（ET0）的变化特征,选取属于湿润气候的成山头站以及属于半湿润气候的惠民站、济南站、潍坊站、定陶站、兖州站6个气象站,利用国家气象资料中心提供的1960—2011年的逐日气象资料,采用距平分析、回归分析和地理信息系统分析了山东省ET0的年代际、年际和年内的时空变化趋势,并通过偏相关分析及标准化偏回归系数对各站ET0的影响因素进行研究。结果表明：半湿润区ET0年代均值大于湿润区ET0年代均值,其中济南站最大,最大值出现在20世纪70年代,达到1269.2 mm,成山头站最小,最小值也出现在20世纪70年代,为900.8 mm;6个站点中,济南站ET0值年际间的变化最大,极差达到351.9mm,定陶的极差最小,为157.8 mm。潍坊的ET0年际波动最大,标准差达到74.4 mm;定陶的年际ET0标准差达到51.4 mm,波动最小。6个站点的ET0年均值随时间呈现不同程度的降低,其中潍坊和兖州为极显著,济南和定陶为显著降低。ET0年均值在空间上的分布规律为：济南站〉潍坊站〉惠民站〉兖州站〉定陶站〉成山头站;6个站点的ET0都是夏季最高,冬季最低。春季平均ET0值中部地区最大,达到409.0 mm,东北部沿海区最小,只有237.2 mm。夏季平均ET0值的空间分布与全年平均ET0值的空间分布较为一致,只在惠民站为中心的小区域内出现降低,与周围区域有反差。秋、冬季平均ET0值在中部及东北部均较大,东北部最大,西南部及西北部较小,最小值出现在西南地区。半湿润气候的惠民站、济南站、潍坊站、定陶站、兖州站的ET0随时间的年内变化曲线为单峰型,峰值均出现在夏季6月,全年的第162天。湿润气候下成山头站的ET0随时间的年内变化曲线呈双峰型,峰值分别出现在春季5月,全年第150天以及秋季9月,全年第270天;山东省ET0与气象要素间的相关性很好,除成山头站的最低气温外,均达到极显著水平。影响山东省湿润气候和半湿润气候ET0变化的主要气象要素分别为最高气温和平均气温。     

成都市大气颗粒污染物与气象要素的关系

通过对2004年成都市API指数及API>100日数百分数的再分析,探讨了大气颗粒物污染季节分布、区域分布状况与气象要素的相互关系,并尝试用因子分析法研究了污染物浓度年际变化与气象因子的关系。研究表明,大气污染的季节分布为冬季>春季>秋季>夏季;API>100时数百分数的季节变化状况为春季>冬季>秋季>夏季,区域分布为城西北>城东>城北>城中心>城东南>城西>城南。城市发展对风向的改变比较明显,对风速的改变不明显。大气颗粒污染物年际变化与气象因子的相关性研究表明,PM10浓度与SO2、NOX、湿度、气压呈正相关,与风速、蒸发量、温度呈负相关关系。     

1951─2012年沈阳市气象条件变化及其与空气污染的关系分析

气象条件对城市空气质量有重要影响,对比各气象要素和空气质量的相关性、分析气象要素的长期变化趋势是研究城市大气环境的重要内容。为增进对东北重工业城市沈阳市大气环境变化的理解,分析了1951─2012年沈阳市气温、地表温度、风速、降水、气压等气象要素的变化特征和趋势,阐明了2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数和气象要素的相关性。对沈阳市1951─2012年气温、0 cm地温、风速、降水、气压日平均资料分析结果表明：沈阳市1951─2012年的气温与地表温度呈上升趋势,而风速、降水、气压则呈下降趋势,各气象要素呈显著的季节变化特征,其中冬春季的气温与冬季的地表温度上升趋势最明显,冬春季的风速、夏秋季的降水量和春秋季的气压下降最为明显。20世纪90年代以来,沈阳市的气温、地表温度升高显著,风速、气压下降明显,年际变化幅度都有增大趋势。分析2008─2013年冬季沈阳市空气污染指数的逐日资料。沈阳市冬季的大气污染呈线性上升趋势,空气污染指数与风速、气压、降水呈负相关,而与气温、地表温度呈正相关,且与地表温度的相关性最高。沈阳市的地表温度变化与东亚范围200 hPa的风速、500 hPa高压、850 hPa的南风呈正相关,而与850 hPa的北风呈负相关。这表明,沈阳市气候暖化及风速降低是空气污染加重的重要原因。     

鄱阳湖流域参考作物蒸散量变化特征及其归因分析

为分析气候变化下鄱阳湖流域参考作物蒸散量(ET_0)的变化特征及其影响因子,利用鄱阳湖流域13个气象站1960—2014年逐日气象观测资料和Penman-Monteith公式计算ET_0,采用Mann-Kendall趋势检验、累积距平、敏感曲线和线性回归等方法分析了鄱阳湖流域ET_0变化特征及主要气象因子对年ET_0变化的贡献。结果表明:鄱阳湖流域多年平均ET_0为1 054.1 mm,从南至北呈减少趋势,但总体相差不大;年内季节性差异明显,夏季ET_0为冬季的3.53倍。近55年来,鄱阳湖流域ET_0除春季呈上升趋势外,其他季节均呈下降趋势,其中夏季呈显著下降趋势(P0.01);流域年ET_0总体呈显著下降趋势(P0.01),其年均速率为~(-1).09 mm·a~(-1),其中,气温对ET_0的影响为0.55 mm·a~(-1),相对湿度对ET_0的影响为0.47 mm·a~(-1),风速对ET_0的影响为~(-1).27 mm·a~(-1),年日照数对ET_0的影响为-0.83 mm·a~(-1)。因此,日照时数和风速的减少是引起鄱阳湖流域ET_0下降的主要原因。鄱阳湖流域年ET_0变化对相对湿度、平均气温、日照时数、风速等气象因子变化响应强度依次减弱。该研究对于开展气候变化对鄱阳湖流域水资源影响评估具有一定的科学意义和应用价值。     

淮河中上游参考作物腾发量趋势变化及其成因

参考作物腾发量(ET0)是由平均气温(Tm)、实际水汽压(ea)、风速(u2)和净辐射(Rn)等多个气候要素驱动的,因此,气候变化对ET0的影响是显而易见的。分析ET0和各气候要素的时空变化特征可以获得气候变化对ET0的影响。利用Mann-Kendall(MK)检验分析了淮河中上游流域1959—2009年ET0及各气候要素的变化趋势。并且利用偏相关分析和贡献分析获得ET0和主要气候要素之间的定性和定量关系。结果显示,大部分站点的年ET0表现出显著的下降趋势。在夏季,所有站点的ET0都表现出显著的下降趋势,且西北部地区尤其显著。其他3个季节显著下降的ET0趋势主要分布在淮河中上游流域的西北部地区。年及夏季的ET0在1970年以后表现出下降的趋势并且在1975年以后变的显著,其余3个季节ET0并无明显变化特征,说明夏季ET0的显著减少是年ET0显著减少的主要原因;实际水汽压与ET0之间表现出显著的负相关关系,而平均温度、净辐射和风速则表现出显著的正相关关系;无论从定性的偏相关关系还是定量的贡献分析都可看出虽然年及四季的平均气温是显著上升的,并且导致了ET0的增加,但是整个流域显著下降的风速和净辐射直接导致了年及夏季ET0的显著减少。     

江西省潜在蒸发量变化规律及“蒸发悖论”成因分析

为分析过去55 a江西省潜在蒸发量的变化趋势,验证是否存在"蒸发悖论"及原因,根据江西省15个国家气象站1957—2011年的逐月气象资料,选取Penman-Monteith公式计算潜在蒸散量(ET0),结合空间插值和数据挖掘技术分析ET0时空变化规律,对Penman-Monteith公式各自变量求偏导,以全微分和各自变量的偏导系数分别定量衡量ET0变化的成因和对各自变量的敏感性。结果表明,江西省年ET0自1970年起显著减少,气温显著上升,形成"蒸发悖论",1970年后潜在蒸发量的年均值、汛期均值、非汛期均值相对之前分别减少0.20、0.10和0.31mm·d~(-1),其中日照时数和平均风速减少分别引起年、汛期、非汛期ET0减少0.19和0.04、0.13和0.03、0.25和0.04 mm·d~(-1),且ET0对日照时数和平均风速的偏导数最大。分析认为江西省ET0和气温的差异性变化规律主要是由日照时数和平均风速引起的。     

山东重点城市空气质量及其与气象要素的关系

利用山东省济南、青岛2001—2010年以及其他7个重点城市2005—2010年逐日空气污染指数（API）和同期的常规气象资料,运用统计方法,分析了各市空气质量年、季变化特征,并利用SPSS软件进一步分析探讨了API指数与风速、气温、降水、湿度、日照时数等气象因子的相关关系。结果表明：济南由于受能源结构、地形、气象条件等因素的影响,API指数累年平均值最大达到91.2,沿海城市空气质量明显好于内陆城市,日照 API 指数最小仅为56.5;从年际变化来看,济南由于加强对空气污染的治理,空气质量明显改善,API指数呈逐年下降趋势,其他城市有不同程度的增加或减小。空气质量具有明显的季节变化,各城市均是夏季空气质量最好,优良率天数频率最多,冬季最差,济南冬季发生轻微污染以上天数的频率最大占39.8%;各城市均以 PM10为首要污染物出现的频率为最多,出现以 NO2、SO2为首要污染物频率最多的城市分别是枣庄、潍坊,出现空气质量为优频率最多的城市是日照;各城市4季 API 指数与同期常规气象要素密切相关,4季API指数与降水均呈负相关,除济南春季外,与风速基本呈负相关,春、夏、秋3个季节API指数与相对湿度基本均成负相关,冬季API指数与日照时数成负相关、与气温、相对湿度成正相关。     

贵州高原NDVI变化及其对气候变化的响应

中国南方喀斯特地区气候变化加剧,植被对气候变化响应反映十分敏感,动态监测植被变化对区域生态环境保护有重要意义。基于1999—2017年贵州高原遥感数据和气象数据,从年、季、月等不同时间尺度研究了NDVI动态变化及其对降水量、平均地表气温、最高地表气温、最低地表气温、平均气温、最高气温、最低气温、大型蒸发量、平均风速、平均相对湿度、日照时数等气候因子的响应特征。研究表明:近19 a,贵州NDVI以0.007 3 a~(-1)的速率呈显著上升趋势,其中,2011—2017年的上升幅度大于1999—2010年的上升幅度,NDVI变化与最低地表气温、最低气温呈显著正相关;春季、夏季、秋季、冬季NDVI均呈显著上升趋势,春季年增长率最大(0.009 3 a~(-1)),其次依次为秋季(0.007 0 a~(-1))、夏季(0.006 9 a~(-1))、冬季(0.004 6 a~(-1));春、秋季NDVI与最低地表气温呈显著正相关,最低气温影响较大,夏季、秋季NDVI受气温和降水共同影响,冬季NDVI受日照时数影响较大,四季NDVI受气温影响程度大于降水;1—12月NDVI均呈上升趋势,其中,4、5、8、10月呈极显著上升趋势,2、3、7、9、11、12月呈显著上升趋势;2、3月份和11、12月份NDVI在增长,表明生长季有所延长。NDVI与当月气象因子相关程度大于其与前一个月、前两个月的相关程度;气温的当月效应和滞后效应大于日照时数和水分条件的效应。温度对贵州NDVI的影响程度大于水分的影响,气温升高促进生长季延长是贵州高原的重要气候效应。     

近53年山东省霾季节性特征的年代际变异

为了进一步认识山东省霾日长期变化特征,从而为政府决策和空气质量预报提供科学依据,基于山东省80 个气象站53 年（1961-2013）的观测资料分析,利用多项式及线性回归拟合、定义表示随季节和年际变化程度的变量如季节变化率、年际变化率等多种统计方法分析了近53 年来山东省霾日季节性的年际、年代际长期变化及空间分布规律,结果表明,山东上个世纪明显的冬季霾高发的典型季节性特征演变为本世纪模糊的季节差异,即霾多发时段随年际增长逐渐由冬季蔓延至秋季,夏季和春季.全省平均霾日的季节变率从60 年代的84.0%,70-80 年代的72.4%~73.6%,到90 年代跌至56.4%,而在本世纪的13 年低达42.3%,体现了山东霾日变化季节性的年代际特征,即近53 年季节差异在不断减小,霾趋于常年化发生的大气污染事件.霾日季节性的空间分布及年际变化特征还表明：近53 年山东霾日呈持续上升趋势,1990 年之前呈显著的增长趋势,1990 年之后上升缓慢,但维持霾高发的水平.霾日高发区域主要集中在济南地区,济宁-泰安-莱芜一带,枣庄-临沂一带,青岛地区和聊城西部地区,其中,高中心依次为济南的80.9 d·a^-1,临沂的78.2 d·a^-1 和青岛的69.0 d·a^-1.山东中东部的霾日年增长率整体高于西部地区,鲁中、鲁南及半岛南部地区是霾日年际增长高值区.山东省霾日年际变化趋势以夏季增长率最高,大部分地区的年际增长率都在4.5%·a^-1 以上,其次是秋季、春季霾日年际变化趋势,冬季霾日年际变化趋势普遍增长率最低,且大部分地区的变化率值为1.5%·a^-1 以上,近53 年来山东大部分地区出现了霾日模糊季节性变异.     

PM10浓度及微观特征季节分布分析--以乌鲁木齐天山区2004年为例

利用2004年乌鲁木齐城区(以天山区为例)PM10日平均浓度和气象要素观测资料,对不同季节PM10浓度变化特征、不同级别污染日数进行统计分析.同时,结合环境扫描电镜/X射线能谱(ESEM-EDX)对不同季节的颗粒物的形貌及来源进行了初步探讨。结果表明2004年PM10浓度变化为:冬季>秋季>春季>夏季;冬季出现4级以上污染日数最多,占39.5%;夏季最为洁净,好于2级的日数占到76.1%.PM10和气象因子的相关分析表明浓度与风速成正比,与降水成反比,与温度,相对湿度和逆温层厚度相关比较复杂,有时成正相关,有时呈负相关。颗粒物的形貌在不同季节特征明显,冬季颗粒物多呈圆球形,春季形貌不规则,夏季既有圆球形又有不规则形貌的颗粒,而秋季颗粒物多呈链状.     

近50年来海拔高度对参考蒸散发变化趋势的影响研究——以四川省为例

参考蒸散发ET_0是水文气象研究中关键变量,其在不同海拔区域对气象要素的响应特征不尽相同。基于四川省境内不同海拔区域的38个气象站点的基础数据,利用FAO-56 Penman-Monteith方法计算其1970—2016年共47年逐日的参考蒸散发ET_0,通过滑动T检验识别ET_0序列存在的突变点,并分析ET_0以及相关气象要素在四川省不同海拔的分布特征,采用敏感度分析法以及贡献率法分析气象要素在不同海拔对ET_0变化的响应。结果表明:(1)ET_0序列随海拔升高呈先增加后减少的趋势,低海拔(低于1 500 m)、中海拔(1 500～3 000 m),高海拔(高于3 000 m)ET_0年均值分别为745、1 001、964 mm·a~(-1);(2)1998年是序列的突变点,在1970—1998年有显著的下降趋势,而后序列显著增加;突变点前后相对湿度、日照时间和风速趋势发生改变,而日平均温度在1998年前后均保持增加趋势;(3)敏感度分析结果表明,相对湿度对ET_0响应最大,日照时间最小;(4)贡献度分析表明,相对湿度、风速和日照时间对于ET_0的变化的贡献率在1998年发生转折,而温度对于ET_0的变化均为正贡献;(5)在中海拔和低海拔区域,参考蒸散发变化主要驱动要素为风速,而在高海拔则主要为温度及相对湿度。该研究结果将有助于深入了解气象要素对ET_0变化的响应,为四川省水资源规划与管理提供科学依据。     

河西地区近50年参考作物蒸散量的演变趋势及其影响因素

根据河西地区17站点近50年的逐日气象资料,利用Penman-Monteith方程计算了逐日ET0,以Mann-Kendall法对各站不同季节、年ET0平均总量进行趋势检验。结果表明：武威、古浪、天祝3站年ET0呈增加趋势,其余14站均呈下降趋势,其中有9站通过显著性水平检验。春、夏、秋、冬四季酒泉地区和张掖地区各站ET0值均呈下降趋势,武威地区各站变化趋势不一致,且前者ET0值下降趋势总体较后者明显。典型站点ET0与气候要素多元线形回归分析表明：风速是不同季节、不同站点影响ET0变化的首要因子。其次,最高温度、相对湿度、日照时数也是影响年ET0及各站点不同季节ET0变化的主要因子。     

中国华南地区持续干期日数时空变化特征

利用华南地区46个地面气象站1960-2012年逐日降水数据,分析该地区各季节持续干期日数的时空分布特征。结果表明：1）近53年来,华南地区春季和夏季的持续干期日数呈波动下降趋势,下降速率分别为0.042和0.108 d·（10 a）-1;秋季和冬季的持续干期日数呈波动上升趋势,上升速率分别为1.911和0.118 d·（10 a）-1。广东省春季和夏季持续干期日数呈下降趋势,下降速率分别为0.171和0.243 d·（10 a）-1;秋季和冬季持续干期日数呈增加趋势,增加速率分别为1.737和0.32 d·（10 a）-1。广西省春、夏和秋季持续干期日数呈增加趋势,增加速率分别为0.109、0.046和2.117 d·（10 a）-1;冬季为减小趋势,减少速率为0.106 d·（10 a）-1。2）华南地区持续干期日数在春季呈从北向南逐渐增多的趋势,夏季呈自西南向东北逐渐增加的趋势,秋季呈自西向东逐渐增加的趋势,冬季呈从北向南逐渐增多的趋势。冬季的持续干期日数是4个季节中最长的,大致在20~44 d。3）华南地区春季持续干期日数变化倾向率在-1.20~1.00 d·（10 a）-1之间,增加趋势最明显的区域是广西省的南部地区,减少趋势最明显的区域是广东省的沿海地区;夏季在-1.00~0.60 d·（10 a）-1之间,呈增加趋势的区域主要位于广西省的中部和南部,呈减少趋势的区域位于广东省大部分地区和广西省的东部;秋季在0~3.50 d·（10 a）-1之间,整体呈现增加趋势,变化倾向率较大的区域主要位于广西省的中部和广东省的东北部沿海地区;冬季在-1.50~2.00 d·（10 a）-1之间,呈增加趋势的区域主要集中在广东省的中南部和东部地区,以及广西的东部边缘,呈减少趋势的区域主要集中在广东省的北部以及广西的中部和西北部地区。持续干期日数增加趋势最明显的季节是秋季。4）持续干期日数与降水量表现出负相关性,与气温和无降水日数表现为正相关性。降水量和无降水日数的变化对持续干期日数的变化起着重要的作用,而温度对持续干期日数的影响比较小。     

天津地区各季植被NDVI年际动态及其对气候因子的响应

探索植被覆盖与气候变化相互关系是全球变化研究的重要内容之一.研究特定地区植被时间动态及其对气候因子的响应,对植被重建和生态环境恢复具有重要作用.利用1982-2003年8 km×8 km的NASA/GIMMS半月合成的归一化植被指数(NDVI)和气候数据,研究了天津地区各季NDVI年际变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:近20年来天津市春季、夏季及冬季平均气温呈显著的升高趋势(P<0.05),而秋季变化不明显;春季和夏季降水呈降低趋势,而秋、冬两季呈微弱增加趋势,但均没有达到显著性水平(P>0.05).从四季NDVI年际变化趋势来看,春、秋两季呈微弱上升趋势,而夏季显著降低(P<0.01),冬季变化不明显.近20年四季NDVI与同期平均气温及降水的回归分析表明,除冬季外,NDVI与温度及降水均有显著的正相关关系,其中春、秋两季NDVI与温度及降水的关系均达到极显著水平(P<0.001).本研究结果证实天津地区各季NDVI的年际变化特征存在明显差异,而且气温和降水共同决定了植被NDVI的变化.     

西藏地区近40年温度和降水量变化的时空格局分析

全球气候变化将对农田、林地、草原等生态系统产生不同程度的影响,而制定科学合理的气候变化应对策略,需要准确把握区域气候变化的时空特征与规律。为了全面了解西藏地区温度和降水指标的时空格局,深入分析了1971—2010年间的年平均温度和降水量年值及季节值的变化趋势和时空格局。结果表明,(1)年平均温度普遍升高,有39.72%的地区累计升高1.6~2.4℃,10.72%的地区累计升高2.4~3.2℃,局部地区累计升高4℃以上,在空间分布上,仅错那县、墨脱县和察隅县三县的南部地区年平均温度下降,其余地区年平均温度升高。从降水量变化来看,有42.09%的区域变化在±1 mm?a-1之间,与40年前相比,有12.41%的地区年降水减少40 mm以上,45.49%的地区呈增加趋势。从空间分布来看,降水量减少区域主要分布在阿里东北到那曲西北一带、日喀则西部到阿里狮泉河一带、日喀则南部以及林芝东南部。(2)从季节平均温度、降水量的变化来看,4个季节温度均以升高为主,增幅高低顺序为秋季春季冬季夏季;四季降水量差异较大,春季和夏季以增多为主,秋季和冬季以减少为主,其中,冬季减少最多,面积占比达96.78%。(3)近40年来,温度变化存在显著的突变点,突变时间存在空间分异性。(4)温度的明显升高和降水量的时空差异将导致局部地区气候干湿变化。藏西地区易发生全年干旱,藏南和藏东南地区易发生季节干旱,这将给农业生产、天然草地牧草生长和草原畜牧业带来不利影响。研究认为相关部门和农牧民都应该重视并尽快制定科学合理的应对策略和方案,以应对不确定性的气候变化。     

50年长江源区域植被净初级生产力及其影响因素变化特征

基于长江源区1959—2008年月平均气温、最高气温、最低气温、相对湿度、降水量、风速和日照时数等气候要素资料,应用修订的Thornthwaite Memorial模型计算了50年植被净初级生产力,分析其年际和年代际变化特征及其主要气象因子的影响。结果表明：1959—2008年间,研究区年降水量呈增加趋势,降水量变化曲线线性拟合倾向率每10年为5.685~13.047 mm,春夏季增幅较大;年平均气温呈极显著上升趋势,气温变化曲线线性拟合倾向率每10年在0.240~0.248℃之间,增温率以秋冬季最大;最大蒸散呈增加趋势,年最大蒸散变化曲线线性拟合倾向率每10年在5.073~5.366 mm,春季增幅最大;地表湿润指数也呈增加趋势,年地表湿润指数变化曲线线性拟合倾向率每10年为0.013~0.020,冬季增幅最大,在10年周期时间频率附近,出现了6~8个干湿交替期,20世纪90年代之后为偏湿期,在低频区,1998—2005年有偏干振荡;近50年年NPP变化呈显著上升趋势,NPP变化曲线线性拟合倾向率每10年在97.901~197.01 kg.hm-2之间,2001—2008年NPP较高。影响长江源区NPP变化的主要气候因子是降水量、最大蒸散量和平均最低气温。     

崇明东滩大气湿沉降酸性特征

对崇明东滩湿地的大气湿沉降进行了为期一年的样品采集,对其酸性特征进行了系统分析与讨论.结果表明,大气湿沉降表现出明显的酸性,pH均值为4.85,16.67%的降水达到强酸性,较强酸性的占19.44%;从各月份pH变化来看,9月份pH值相对较低,1月和7月较高,各季节pH值变化规律为秋季＜春季＜夏季＜冬季;降雨pH同降雨量表现出一定的负相关性,同风向表现出显著的正相关,风向变化引起的大气颗粒物含量的差异对湿沉降酸性产生明显影响;湿沉降中主要酸性离子NO-3和SO2-4平均含量分别为68 μmol·1-1和24 μmol·1-1,季节变化均表现为秋季＞冬季＞夏季≈春季;湿沉降中SO2-4和NO-3的当量浓度比均值为15.1,H2SO4对酸雨起决定性贡献作用,燃煤排放是湿沉降呈酸性的最主要原因.     

新疆精河流域实际蒸散发时空变化特征

精河流域是新疆天山北坡经济带的重要组成部分。利用近60 a气象数据及Landsat 5 TM影像数据,采用Penman-Monteith公式和SEBAL模型、morlet小波分析和M-K突变检验,研究了精河流域实际蒸散量时空格局、变化特征及周期性。结果表明:(1)全流域实际蒸散量的时空分布变化受到气象要素及地表下垫面的影响,近60 a蒸散量整体呈显著波动减小趋势,实际蒸散量变化速率在季节上表现为夏季春季秋季冬季。(2)实际蒸散量于1982年突变后年平均蒸散量减少150.654 mm(17.361%),且蒸散量变化存在以29 a为主的3个振荡周期,未来15 a蒸散量将呈先小幅上升后下降的趋势。(3)蒸散量的空间分布变化与地表土地利用类型具有显著相关关系,相关性表现为水域耕地林地草地未利用地。