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关键词： 洼地单元   流域重组   高程-面积联合阈值   气候变化   羌塘内流区   青藏高原  

摘要： 羌塘内流区是青藏高原面积最大的内流区,气候变化正在加剧其湖泊水系结构与水量的演变,开展内流区流域调查并科学估算其水资源的变化具有重要意义。本文提出一种新型内流区流域划分方法,该方法通过引入高程-面积联合阈值,以解决由气候变化与数字高程模型分辨率等因素引起的洼地单元提取难题。基于已监测的羌塘内流区流域重组与湖泊水位的变动幅度,确定了高程-面积联合阈值分别为10 m和50 km 2,并对洼地单元进行划分,共识别出163个具有合理集水面积、永久性分水岭的封闭内流区洼地单元。引入多个相关数据集及已有算法评估本方法,结果表明:该方法适用于大尺度内流区洼地单元提取,提取精度优于现有算法及数据产品;依据洼地单元间水力连通特征,将全区163个洼地单元划分为5种主要类型,其中以“上下游互通型”(Ⅱ型)、“高山型”(Ⅳ型)洼地单元为主,“凹陷型”(Ⅴ型)洼地单元则多与其他类型复合存在,受气候条件的影响更加显著。

关键词： 张掖盆地   古气候   冰期   孢粉分析   重矿物  

摘要： 为确定张掖盆地晚第四纪沉积地层时代和探讨其蕴含的古气候信息,笔者利用孢粉分析、重矿物分析、光释光测年等方法对研究区晚更新世以来气候变化特征进行了重建,并确认了当地全新世和晚更新世地层界限。结果表明:地层自下而上划分为4个孢粉组合带和植被类型及气候特征:①深度为56.8~26.4 m,年龄为112.7~63.3 ka,属末次间冰期,粉组合为松–板栗–藜–菊–蒿,针阔叶混交林草原植被,为晚更新世温暖较湿润气候。②深度为26.4~2.6 m,年龄为63.3~11.8 ka,与末次冰期相当,孢粉组合为松–麻黄–藜–蒿,植被类型为针阔叶混交林草原植被,为晚更新世干燥寒冷气候。③深度为2.6~0.8 m,年龄为11.8~8.9 ka,全新世早期,孢粉组合为松–藜–蒿,稀树针阔叶混交林草原植被,较凉较干气候。④深度为0.8~0.15 m,年龄为8.9~7.8 ka,全新世早期向中期过渡期,孢粉组合为松–藜–菊–蒿,稀树针阔叶混交林草原植被,为温暖较干气候。孢粉组合所揭示的晚更新世—中全新世气候变化特征,对于揭示张掖盆地甚至西北干旱区的古气候变化具有重要意义。

关键词： 气候变化   景观生态风险   深度学习   SSP-RCP   汉江流域  

摘要： 景观生态风险评估是识别生态系统脆弱地区并进行重点治理的必要手段。现有方法多采用土地利用变化数据进行生态风险分析,在多因素综合评估方面尚有欠缺,尤其是难以将气候变化和社会经济发展相结合预测气候变化情景下景观生态风险演变。针对此问题,耦合传统景观生态风险评估模型与深度学习模型,构建多因素影响下生态景观风险的预测模型,并模拟汉江流域景观生态风险变化。结果表明:(1)起点期(2000—2015年)情景下,汉江流域较高生态风险等级主要连片集中在丹江口下游地区;(2)SSP370和SSP585情景下均主要以较高生态风险等级为主,比较连片集中分布在丹江口以下区域;(3)SSP370和SSP585情景下汉江流域内高生态风险等级面积在2042年显著增加,其中SSP370情景下的高生态风险等级的面积平均每10 a增加14.58%。研究提出的多因素景观生态风险预测方法可为气候变化条件下流域的生态风险评估和相关生态补偿政策的制定提供借鉴。

关键词： 碳中和   气候变化   可再生能源   水力发电   态势分析   中国角色  

摘要： 自《巴黎协定》签署以来,推动实现全球碳中和已成为国际社会的广泛共识。能源电力的绿色低碳发展是实现碳中和目标的关键,而水电作为具有高度灵活性的可再生能源,将在未来全球能源结构转型中扮演重要角色。由于经济发展水平、水能资源禀赋和开发程度不一,当前世界各国水电呈现不同的发展态势。在当前全球能源转型、应对气候变化、环保政策影响以及地缘政治冲突的复杂背景下,全球水电的发展面临着机遇和挑战。中国在水电开发方面取得了举世瞩目的成就,引领了全球水电发展。为此,全球水电行业需要共同发出声音并积极采取措施,深入推进能源革命,从多方面制定发展策略,推动全球水电持续发展,并作为未来新型能源体系的骨干继续发挥作用,助力碳中和目标的顺利实现,促进人与自然和谐共生。

关键词： 东矶列岛   波要素   台风浪   波浪谱  

摘要： 利用东矶列岛海域一年实测波浪资料,统计分析波要素特征,以台风“利奇马”为例,分析台风浪演变过程。结果表明:研究海域年平均有效波高0.88 m,年平均周期4.3 s,年最大波高8.67 m出现在夏季台风“利奇马”影响时。研究海域以轻浪为主,其次是小浪和中浪;常浪向为ESE,次常浪向为E和SE;强浪向为SSE,次强浪向为SE。波浪平均持续时间和波高之间符合指数衰减关系。台风“利奇马”影响期间,最大谱峰56.20 m2/Hz,台风浪谱型以双峰谱为主,台风浪类型经历了涌浪—混合浪—风浪—混合浪—涌浪这一演变过程。

关键词： 百日青   Maxent模型   气候变化   适生区  

摘要： 研究气候变化情景下百日青在中国的潜在适生区,有助于未来保护策略的制定。基于39个有效分布点和19个气候变量数据,利用MaxEnt模型、ArcGIS、R软件预测当前(1970—2000年)和未来(2050s、2070s)不同发展路径(SSP126、SSP245、SSP370、SSP585)下百日青在中国的潜在适生区,定量分析其适生区的时空变化规律以及质心迁移轨迹,并采用ROC曲线下的面积AUC值来确定模型精确性。结果表明:(1)各组模型的AUC值均大于0.972,模型预测结果极好。(2)温度季节性变化、最干季度降水量、平均温度变化度范围、年平均气温、最湿月的降水量是影响百日青分布的主导气候因子。(3)当前气候条件下,百日青的总适生区面积为89.39×104km2,约占我国国土面积的9.3%,主要位于西南、华南以及华东部分区域。(4)未来气候情景下,百日青的总适生区面积变化幅度较小(10%以内)。(5)气候变化情景下,百日青潜在适生区的主要变动区域集中在四川东南部、广西西部、贵州中部、云南北部,从当前到未来百日青适生区质心变化大体方向是先向东南迁移,再向西北迁移。

关键词： 气候变化   农业绿色发展   能力提升   路径  

摘要： 气候变化是全人类面临的共同挑战,关乎子孙后代的福祉。农业是温室气体的重要排放源,在改变全球气候方面发挥着重要作用;同时,农业也是受气候变化影响最直接的脆弱产业。气候变化不仅影响农业产能水平,增加农业生产成本,而且会对农业生产环境造成一定影响。在气候变化背景下,提升农业绿色发展能力面临着农业气候风险管理机制不完善、农业气象灾害防御能力较弱、农业气象灾害监测预警系统缺乏以及应急管理能力不足等气候风险,亟须破解生态资源禀赋不足、绿色生产效率低下、技术创新能力不足以及质量监管机制不健全等现实困境。新时代农业绿色发展的根本目标是为14亿国人提供安全优质的农产品,同时推动农业生产环境的改善,助力“双碳”目标的实现。提升农业绿色发展能力必须明确其三大核心,即耕地土壤质量的保护、灌溉用水水质的保护以及农作物种质资源的保护。基于农业绿色发展应适应气候变化趋势的思考,全面提升农业绿色发展能力需要从农业基础设施、农业种植结构、农技推广服务、农业气象灾害防控体系等领域着手改善。

关键词： 长白山地区   土壤水蚀   修正通用土壤流失方程(RUSLE)   气候变化   植被覆盖度   地形驱动因子  

摘要： 探讨长白山地区受极端降水、地形复杂、植被破坏等因素影响造成的土壤侵蚀状况,可以研判该地区水土流失情况,为当地水土生态保护提供科学参考。利用修正的通用土壤流失方程(RUSLE)、趋势及相关分析法,定量分析长白山地区土壤水蚀的空间格局及时空分布特征,并探究土壤水蚀与气候、植被覆盖度及地形驱动因子的关系。结果表明:2000-2020年长白山地区土壤水蚀模数均值总体呈“西南高,东北低”的空间格局。相较于其他地类,草地、未利用地、林地更易发生土壤水蚀。近21 a来,土壤水蚀模数平均以0.0255 t/(hm^(2)·a)的速度上升,土壤水蚀模数表现为上升趋势的地区占研究区总面积的68.3%,侵蚀等级总体以微度和轻度为主,且轻度侵蚀比例也呈增加趋势,表明该地区土壤侵蚀状况趋于好转,未来吉林市中北部和延边州部分地区的水土流失风险较高。土壤水蚀与降水、海拔高度及坡度具有较为显著的正相关关系,而与气温、植被覆盖度的相关性以负相关为主。海拔大于1000 m或坡度大于20°的草地、林地区域是水土防治的重点地形区。

关键词： 风涌浪分离   可作业性   起重船   波浪预报数据   波浪再分析数据   海上风电  

摘要： 通过对基于全球海浪预报数据和全球海浪再分析数据的施工船舶可作业预报对比,探讨基于全球海浪预报数据的施工船舶可作业预报的可靠性。针对我国未来海上风电场规划,对2种波浪数据的波浪要素以及采用两种波浪数据的起重船大直径单桩可作业性进行对比,选择具有代表性的17个波浪数据点,在船舶可作业性计算中采用基于时-频域联合计算的方法。结果表明,两种波浪数据中对海上风电施工船舶作业影响较大的波高和波周期的均值和方差误差均较小,总体在10%以内。采用两种波浪数据的可作业性的预报误差不超过15%,大部分可控制在5%以内。表明,海浪预报数据进行施工船舶可作业性的预报依然具有较高的可靠性,可以作为海上风电场整体施工难度评价的依据。

关键词： 风速预测   多步预测   信号分解   特征选择   灰狼优化算法   极限学习机  

摘要： 为了提高风速的多步预测水平,提出了一种基于数据信号分解和灰狼算法优化极限学习机的混合预测模型。首先,使用具有自适应噪声的完全集成经验模态分解算法将原始风速时间序列分解为若干本征模态函数和一个残差序列,并使用偏自相关函数法对模型输入进行特征选择;其次,在分解子序列上分别建立模型并进行预测,构造多输入多输出策略的极限学习机神经网络,使用灰狼优化算法求解其中的最优化隐含层权值和偏置;最后,对子序列进行重构并得到最终的预测结果。使用时间分辨率为15 min的多组实测资料开展模拟实验,所提模型在3个风电场的均方根误差分别为0.859、0.925、0.927 m/s,均低于其他对比模型,验证了该模型在未来4 h风速预测即16步预测中的有效性。