<form id="11jrr"></form>

<sub id="11jrr"><listing id="11jrr"></listing></sub>
<ins id="11jrr"></ins>
<form id="11jrr"><nobr id="11jrr"><meter id="11jrr"></meter></nobr></form>

    科研進展

    ESSD/AAS: 與中亞有關的兩套氣候數據集已公開發布

      作為氣候變化的熱點地區之一,中亞在過去經歷了劇烈的升溫,在未來可能經歷更多的干旱和熱浪事件。在開展未來氣候變化對該地區的潛在影響研究,特別是對當地生態和水文系統的影響研究時,長期缺乏高分辨率的氣候預估數據集。

      為此,中國科學院大氣所物理研究所馮錦明研究員團隊基于偏差訂正后的多個全球氣候模式開展動力降尺度,生產了一套中亞9公里分辨率氣候預估數據集,簡稱HCPD-CA。該數據集有兩個時段(1986-2005和2031-2050),使用RCP4.5排放情景,包括4個靜態變量和10個氣象變量(見表1),可以滿足大多數生態和水文模型的驅動需要。相關的研究論文發表在Earth System Science Data上。

    表1 HCPD-CA數據集的要素

      論文在不同的時間尺度上對HCPD-CA數據集進行了評估。結果顯示,該數據集在刻畫中亞的歷史氣候平均態上有很高的精度。此外,論文評估了10個氣象變量在未來的變化(2031-2050 vs. 1986-2005),發現氣溫將顯著升高,下行短波輻射和長波輻射將顯著增加,而其他氣象變量的變化微弱。

      與過去的相關研究相比,該研究有三個特色。第一,數據的空間分辨率從過去的大于等于30公里提升到9公里,數據在空間分辨率的提升帶來了精度上的提升,特別是在山區;第二,從過去的使用一個全球氣候模式驅動區域模式發展到同時使用多個全球氣候模式,這種集合模擬可以減小驅動場帶來的不確定性;第三,利用再分析資料訂正了驅動場的氣候平均態,這大大減小了區域氣候模擬的偏差。

      中亞是一個高度依賴農業的地區。在這里,60%的人口居住在農村,超過45%的勞動力從事農業,接近25%的國內生產總值由農業創造。為了理解未來氣候變化對該地區農業的潛在影響,該研究團隊進一步計算了6個農業氣候指數,并分析了它們在未來的變化。相關的研究論文發表在Advances in Atmospheric Sciences上。

      “農業氣候指數可以指示天氣和氣候對農業活動的影響。對于農民和政策制定者來說,它們既具有實際意義又容易被理解?!闭撐牡耐ㄓ嵶髡唏T錦明研究員說。

      研究結果顯示,中亞的生長季長度(GSL,見圖1)、夏日天數(SD)、熱浪天數(WSDI)和熱夜天數(TD)在未來將顯著增加,同時霜凍天數(FD)將顯著減少。有效積溫(BEDD)的變化具有空間異質性,它在中亞北部和山區將增加,在其他地區將減小。

      

    圖1 6個農業氣象指數在中亞的未來變化

      “因為這6個指數中的5個都是基于絕對閾值定義的,對動力降尺度結果的系統偏差敏感,所以我們首先使用分位數訂正法訂正了動力降尺度結果。我們發現該訂正方法大大減小了這些指數的偏差,這使預估結果更合理?!闭撐牡牡谝蛔髡咔裨床┦空f。

      中亞高分辨率氣候預估數據集和中亞高分辨率農業氣候指數預估數據集已分別在青藏高原數據中心公開發布。該研究獲得了中科院A類先導專項“泛第三極環境變化與綠色絲綢之路建設”(XDA20020201),國家自然科學基金(41875134)和天河青索計劃-氣候氣象海洋專項基金的資助。

      參考文獻:

      Qiu, Y., Feng, J., Yan, Z., and Wang, J. (2022). HCPD-CA: high-resolution climate projection dataset in central Asia. Earth Syst. Sci. Data, 14, 2195–2208, https://doi.org/10.5194/essd-14-2195-2022

      Qiu, Y., Feng, J.M., Yan, Z.W., & Wang, J. (2022). High-resolution projection dataset of agroclimatic indicators over Central Asia. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-022-2008-3

      數據的引用:

      Qiu, Y. (2021). High-resolution climate projection dataset in Central Asia (1986-2005 and 2031-2050). National Tibetan Plateau Data Center, DOI: 10.11888/Meteoro.tpdc.271759.

      Qiu, Y. (2022). High-resolution projection dataset of agroclimatic indicators over Central Asia (1986-2005 and 2031-2050). National Tibetan Plateau Data Center, DOI: 10.11888/Atmos.tpdc.271934.

    附件下載:
    少妇与公狍做了一夜,免费污网无遮挡在线观看,麻豆av一区二区三区久久

    <form id="11jrr"></form>

    <sub id="11jrr"><listing id="11jrr"></listing></sub>
    <ins id="11jrr"></ins>
    <form id="11jrr"><nobr id="11jrr"><meter id="11jrr"></meter></nobr></form>

      d