Index System and Influence of Drought in Northwest China

Abstract

In this paper, the index systems of the agricultural drought and decrease percentage of grain crop are established. The trend and influence of drought in the region is analyzed based on the 50 years (1951–2000) statistical data of precipitation and 52 years (1951–2002) agricultural drought of the region, including five provinces: Shaanxi, Gansu, Ningxia, Qinghai and Xinjiang. The result shows that the drought disaster is increasing and the most serious were in the 1970s and 1990s, and main agricultural drought is a great disaster incident. The regression prediction equation of drought and flood grades and agricultural drought areas grades are set up by the harmonic wave method, and forecasting the drought will lighten during the first ten years of the 21st century.     

基于随机森林模型的辽河高时间分辨率氮、磷浓度模拟与预测

随着环境信息获取技术的飞速发展,水质监测数据逐渐呈现出高时间分辨率的特点.针对传统方法在模拟高频检测数据时的不足,本文基于随机森林建立了河流氮、磷逐日浓度预测模型,识别了影响辽河干流马虎山断面氮、磷浓度变化的主要因素,并预测了未来不同情景下氮、磷浓度变化特征.结果表明：①马虎山断面氮、磷浓度变化的主要影响因素是上游珠尔山断面的来水水质和本断面的流量;②随机森林模型在高时间分辨率的水质指标模拟中具有误差低和拟合优度高的特点,其中,TN浓度预测模型的RMSE为0.40 mg·L^-1,R²为0.95,TP浓度预测模型的RMSE为0.01 mg·L^-1,R²为0.96;③在不同水文、污染控制和来水水质的变化情景下,未来马虎山断面氮、磷浓度变化主要取决于上游 来水水质,加强全流域营养盐控制是确保断面水质稳定达标的重要基础.     

多情景视角下京津冀碳排放达峰预测与减排潜力

京津冀地区是中国核心经济区的重要组成部分,也是碳排放重点区域,其碳排放早日达峰对实现国家达峰目标尤为关键。通过分析碳排放及影响因素的关系,构建碳排放系统动力学模型,并设置六种情景方案,模拟预测其对北京、天津和河北碳达峰时间、峰值及减排潜力的影响。结果显示：（1）基准情景下,北京已经实现碳达峰,天津预计2023年碳达峰,而河北则难在2035年前达峰。（2）协调发展情景即综合调控政策,较单一措施情景,各地区碳减排效果最优;其中,北京2020—2030年碳排放较基准情景下降13.52%,天津碳达峰可提前至2021年,河北则可在2030年达到峰值。（3）单一措施情景下,环保情景对北京碳减排作用最显著,而节能减排情景则是实现天津与河北碳达峰的最佳发展模式。     

全国各省域碳达峰时空特征及影响因素

中国碳达峰是全球气候治理的重要议程,中国各省级地区的碳达峰研究对全国碳达峰任务达成和路径安排具有重要影响和现实支撑。基于混合型能源投入产出模型,延伸构建了碳达峰时间预测模型。在经济发展和碳排放强度改善的9种组合情景下,预测了2020— 2040年全国30个省级地区（除西藏、台湾、香港和澳门）的碳排放总量,并通过拟合计算与历史期峰值的比较,得到碳达峰时间。在此基础上,利用Probit模型对各地区是否能够在2030年前达到碳峰值做影响因素分析。结果显示：（1）中国各省级地区碳达峰时间差异明显,在空间格局上呈南北条带状聚集。（2）碳排放强度的改善对碳达峰时间影响较大,4% yr^-1的改善对 2030年前达峰最有利。（3）产业结构、政府干预程度、对外开放程度对能否在2030年前实现碳达峰目标影响显著。     

地块尺度重金属污染风险耕地安全利用区划方法

耕地安全利用是保证粮食安全,实现生态文明建设的重要举措之一.为解决污染风险耕地安全利用与修复治理过程中技术措施选择盲目的问题,在重庆市黔江区鹅池镇采集表层土壤样品244件和水稻-根系土样品100套,在分析土壤和水稻中Cd、Hg、Pb、As和Cr这5种重金属含量及土壤中氧化物、有机质和pH等指标的基础上,利用多元回归和地统计分析法建立预测模型,并为地块赋值,结合地块中土壤和水稻中重金属全量、土壤重金属有效态及土壤pH,给出相应的地块尺度耕地安全利用建议.结果表明,研究区土壤以酸性和强酸性为主,Cd超过土壤污染风险筛选值和管制值的比例分别为33.61%和2.05%,Cd有效态占比为60%,水稻Cd超标率为28%,研究区存在明显Cd的生态风险.土壤Cd有效态主要受到土壤Cd全量和pH的影响,水稻中Cd的富集主要受到土壤有机质、Mn和CaO含量的影响.区划结果显示,研究区土壤以优先保护类为主,占比为59.30%;安全利用类占比为40.44%,其中安全利用（IAa）、安全利用（IAb）、安全利用（IBa）、安全利用（IIAa）、安全利用（IIAb）、安全利用（IIBa）占比分别为19.49%、8.01%、1.43%、7.04%、1.41%和3.06%;严格管控类占比为0.26%.该方法将土壤及农产品的安全风险相结合,并针对性给出安全利用建议,为因地制宜地开展受污染耕地安全利用工作提供了方法参考.     

滑坡预报模型和预报判据

滑坡时间预报的核心是预报模型和预报判据的建立。本文通过查阅大量资料，总结了滑坡预报中的多种预报模型和预报判据，重点对其适用性进行了分析研究。为了提高滑坡的预报水平，本文认为滑坡预报必须建立在深入研究滑坡类型、滑坡特征、变形特点和形成机制的基础上，以监测资料为依据，将滑坡预报理论模型、预报判据以及根据斜坡的宏观变形破坏迹象和前兆信息等几者有机地结合起来，建立滑坡预报的综合信息预报方法。     

不同时刻地震直接人员伤亡人数的预测

在建筑物单体震害预测的基础上,从人与建筑物的相对关系出发,以建筑物容人时间分布曲线和当量人数为指标,建立了预测模型;并以大连经济技术开发区为例,给出了未来地震中昼夜平均人员伤亡和不同时刻人员恨的预测结果。     

温室气体对气候环境的影响预测及其不确定性

随着温室气体排放量的增加,联系温室气体特有的保温效应,大气平均气温将升高。在采用气候模式对未来近百年的气候变化做出一定预测的基础上,分析未来可能出现的气候变化所造成的对气候环境方面的影响。详细分析了现阶段预测未来气候环境变化存在的不确定性,正是这些不确定性影响了预测的可信度。     

BP神经网络在城市建成区面积预测中的应用——以江苏省为例

城市建成区规模的迅速扩张是目前江苏省土地利用变化中的一个显著特点，其面积从1985年的426 km2扩大到2003年的2 200 km2，平均年增加98.56 km2。城市建成区规模的扩张受到社会、经济、人口等多种因素的影响，用传统方法对其进行预测比较困难。鉴于BP神经网络在非线性领域预测中的广泛应用，以江苏省为研究对象，构建一个11-3-1结构的BP神经网络预测模型，以1985~2001年和2002年的相关数据作为模型的训练和测试样本，以2003年的社会、经济数据作为网络的预测输入，对该年的建成区面积进行预测。结果表明，BP神经网络预测结果与实际面积的相对误差为3.96%，其预测精度与多元回归预测模型相比有较大改善。     

Prediction of Annual Streambank Erosion for Sequoia National Forest,California

Many bank erosion models have limitations that restrict their use in wildland settings. Scientists and land managers at the Sequoia National Forest would like to understand the mechanisms and rates of streambank erosion to evaluate management issues and post‐wildfire effects. This study uses bank erosion hazard index (BEHI) and near‐bank stress (NBS) methods developed in Rosgen (2006 Watershed Assessment of River Stability and Sediment Supply [WARSSS]) for predicting streambank erosion in a geographic area that is dominated by colluvium and in which streambank erosion modeling has not been previously evaluated. BEHI evaluates bank susceptibility to erosion based on bank angle, bank and bankfull height, rooting depth and density, surface protection, and stratification of material within the banks. NBS assesses energy distribution against the bank measured as a ratio of bankfull near‐bank maximum depth to mean bankfull depth. We compared BEHI classes and NBS to actual bank erosion measured from 2008 to 2012. This index predicted streambank erosion with clear separation among BEHI ratings with R² values of 0.76 for extreme, 0.37 for high/very high, 0.49 for moderate, and 0.70 for low BEHI. The relationships between measured erosion and BEHI extend the application of BEHI/NBS to a new region where they can inform management priorities, afforestation, stream/riparian restoration projects, and potentially burned area rehabilitation.