生态文明建设气象保障标准体系研究

生态文明建设气象保障标准化是提升生态文明建设气象保障工作质量和水平的重要手段,是强化生态文明建设气象支撑的有效途径,然而我国尚未建立生态文明建设气象保障标准体系。本文通过总结梳理生态文明建设气象保障现状,分析了生态文明建设气象保障标准化存在的不足;根据标准体系构建原则,以《气象高质量发展纲要(2022—2035年)》中的有关内容为基础,整合近年关于生态文明建设气象保障服务的相关政策文件,构建由基础通用标准、生态气象观测、生态气象监测、生态气象评价、生态气象预报预警、生态气候区划和资源利用、气候和气候变化生态影响评估、生态保护修复工程气象保障、绿色低碳发展气象保障等12个子体系构成的生态文明建设气象保障标准体系;分析了各子体系标准现状并指出了未来发展方向,以期为充分发挥标准化在生态文明建设中的支撑和引领作用提供思路。

我国农业气象标准化现状及对策

本文在总结梳理我国农业气象标准化现状基础上,分析我国农业气象标准化存在的问题与不足,提出未来我国农业气象标准化发展的6项对策:(1)建立适应需求、结构合理、统一协调的农业气象标准体系;(2)促进农业气象科技成果转化,提高农业气象标准技术含量和社会影响力;(3)推动农业气象标准开放融合,提高农业气象标准化综合效益;(4)大力发展地方农业气象标准化,开展特色农业气象标准化示范试点;(5)加强农业气象团体标准、企业标准研究和应用实践;(6)推进农业气象标准国际化进程。

2000—2018年云南省典型矿区植被生态时空变化特征——以临沧市为例

矿区植被生态恢复特征及其影响因素分析对矿区生态治理与植被恢复建设具有重要的参考价值和现实意义。以云南省典型矿区-临沧市为研究区,利用2000—2018年MODIS资料和气象观测数据,基于陆地生态系统碳通量TEC模型,结合趋势分析、相关分析等统计方法,揭示了2000年以来云南省典型矿区——临沧市的植被覆盖度、植被净初级生产力等时空变化特征及其与气候因子关系。结果表明,(1)矿区植被净初级生产力年均值为980.1 g·m−2·a−1(以C计,下同),2000年以来区域NPP总体呈增加的趋势,平均每年增加6.2 g·m−2·a−1;在空间分布上,有90.5%区域植被NPP呈增加趋势。(2)矿区植被覆盖度多年均值为67.3%,2000年以来呈显著增加的趋势,平均每年增加0.42%,有92.2%区域植被覆盖度呈增加趋势。(3)不同类型植被净初级生产力均呈增加的趋势,但变化趋势率存在一定的差异,其中常绿阔叶林、落叶阔叶林、灌丛、草地植被净初级生产力平均值最大。(4)矿区植被NPP与降水之间呈显著的正相关性,相关系数为0.737,但与气温、日照时数的相关性未达到显著水平;矿区植被覆盖度与各气象因子间的相关性也均未达到显著水平。2000年以来云南省典型矿区植被呈现向好趋势,说明近些年生态文明建设效果良好。

基于MODIS NDVI的西南森林植被时空变化特征及其气候响应分析

基于2000—2017年西南地区的390个气象站逐日气象数据,结合MODIS NDVI的遥感资料,运用趋势分析、相关分析和空间分析等方法,研究西南林区植被时空分布特征,探讨不同气候因子对森林生长的影响。结果显示,(1)近18年西南林区年平均NDVI多集中于0.6—0.7之间,占林区总面积44.1%。NDVI≥0.7林区面积所占比例达到24.1%,主要分布在云南西部和南部,多为常绿阔叶林。(2)2000—2017年西南林区NDVI呈显著上升趋势,平均每10年增加0.035,其中重庆森林NDVI增加速率最高,达到0.06/(10 a)。NDVI在不同森林类型间具有显著差异,西南常绿阔叶林NDVI最高,落叶针叶林最低。(3)2000年以来有86.7%的林区NDVI呈增加趋势,其中73.1%林区增加趋势达到显著水平。对于不同NDVI等级,NDVI≥0.7的林区面积呈显著增加趋势,而NDVI<0.6的林区面积呈显著减少趋势,表明近18年西南林区植被改善的面积要明显高于退化面积。(4)在波动分析中,高稳定等级的林区主要分布于四川西部和云南西北部等地,占总林区面积33.76%,而低稳定、较低稳定等级的林区分布在四川盆地与川西高原边界地区,仅占7.45%。不同森林类型具有不同稳定性,落叶针叶林稳定性最好,灌丛稳定性最差。(5)在气候变化响应方面,有60%—80%林区在年尺度上与降水和温度具有正相关性,但与日照呈负相关性。有30.3%林区与温度的相关性达到显著水平,与降水、日照达到显著相关的林区面积较少,分别占总林区面积8.7%、9.4%,表明温度是西南森林生长的关键影响因子。本研究结果有利于揭示气候变化下西南不同森林类型NDVI变化规律,可为西南林区生态保护提供基础数据和科学参考。

基于降水量的白洋淀最低水位预测研究

为了每年能够提前预测未来10月份至翌年4月份的白洋淀最低水位,指导水资源管理和防灾减灾,利用白洋淀区域多个气象站点雨季不同时段的平均降水量和白洋淀水位资料,采取历史资料回归和机器学习方法,对白洋淀水位随区域降水量的变化规律进行了分析,研究建立了一种利用当年雨季平均降水量和当年雨季前水位预测当年雨季后至翌年雨季前白洋淀最低水位的方法。通过建立最低水位预测模型对已有的数据进行验证,发现所建的模型模拟和预测的结果误差在5%以下,精度较高。根据2018年5月白洋淀水位和白洋淀区域2018年7—8月、7—9月平均降水量预测的2018年10月至2019年4月白洋淀的最低水位分别为8.52m和8.38m,根据最新监测的2018年10月至2019年2月20日的最低水位实况,预测误差在4%以下,预测精度较高。因此,所建模型能够提前3~7个月动态预测白洋淀即将出现的最低水位,可为提高雄安新区区域水资源综合管理水平、统筹分配区域水资源、合理安排补水等提供科学依据。

基于噪音拟合的优化变步长滤波最小均方算法

为了更快地实现主动降噪,设计了噪音多项式拟合模型,提出了改进的变步长滤波最小均方算法(Improved Filtered-x Least Mean Square,IFxLMS)。该算法在统计噪音信号的同时,对噪音信号进行拟合与预测,随后结合误差信号与预测信号对步长进行调节,达到快速调节的目的。为了验证该算法的性能,将该算法与传统变步长滤波最小均方算法对比试验,仿真结果显示,在相同噪音条件下,新算法将噪音信号降到10 dB、20 dB、30 dB、35 dB等信噪比时,所需的迭代次数减少了4次~60次不等,在同时新算法的鲁棒性也优于普通的滤波变步长最小均方算法。

红树林生长气象条件适宜度评估方法研究——以广西北海沙生红树林为例

定量化评估气象条件的影响可为红树林保护和修复提供重要决策依据。以广西北海典型沙生红树林为对象,利用北海红树林生态气象站观测数据、红树林植被指数和国家气象台站数据,研究影响红树林长势的关键气象因子、红树林小气候效应和气象指标阈值,建立红树林综合气象条件适宜度评估模型。结果表明,气温、降水量、相对湿度和风速为影响广西北海红树林生长的关键气象因子。红树林小气候效应明显,气象适宜度评估需对风速资料进行订正。采用生育期有效积温、累积降水量、相对湿度和风速作为评估指标,采用打分加权法,建立红树林综合气象条件适宜度评估模型,气象适宜度评估结果与红树林长势变化有较高的一致性。

植被综合生态质量时空变化动态监测评价模型

为了能掌握全国植被综合生态质量的高低及其时空变化,构建了既能反映植被生产力又能反映植被覆盖度的植被综合生态质量指数,建立了植被综合生态质量指数年际对比和多年变化趋势评价模型。利用构建的指数和评价模型,以2017年作为监测评价的当年,以2000-2017年作为评价的多年时段,对全国植被综合生态质量时空变化进行了监测评价。结果表明:(1)2017年全国大部地区植被综合生态质量指数高于2000-2016年多年平均值,生态质量偏好;2017年福建、广西、海南、广东、云南植被综合生态质量位居全国前五位,构建的植被综合生态质量指数及其年际对比模型可以定量反映全国植被综合生态质量的空间差异和年际差异。(2)全国有90.7%的区域2000-2017年植被综合生态质量指数呈提高趋势,东北地区西部、内蒙古东部、华北大部、西北地区东部、西南地区东部、华南西部等地生态质量指数提升明显,构建的植被综合生态质量指数多年变化趋势评价模型可以定量反映植被生态质量的多年变化趋势和幅度。(3)南方大部地区2000-2017年平均年植被综合生态质量指数在50.0以上,北方大部地区在50.0以下;我国中东部大部地区在20.0以上,西部大部地区在20.0以下,表明南方大部地区年植被生态质量好于北方、中东大部好于西部。可见,构建的植被综合生态质量指数及其年际对比和多年变化趋势评价模型,能够监测评价当年和多年全国植被综合生态质量的时空变化,可为掌握全国植被生态质量动态提供模型和方法。

2020年春季全国草地生态气象监测评估

为评估2020年春季气象条件对全国草地生态系统的影响,本文利用国家气象中心CAgMSS系统的气象数据以及MODIS遥感数据分析了2020年春季全国气温、降水等气象要素对草地生态系统产草量、植被质量等的影响。结果表明:2020年春季除内蒙古东南部、新疆西南部、华北中南部等地水热条件相对较好外,全国大部草原区气温正常偏高、降水偏少,水热匹配较差,不利于牧草返青和生长。草原生态气象模型综合估算结果表明:全国大部草原区牧草2020年春季长势差于2019年同期,尤其新疆北部大部地区产草量减少30%~50%。

生态气象业务服务技术进展与展望

国家级生态气象业务起步于2004年,经过近20a的不断发展,建立了以生态机理模型为核心的系列化生态气象业务技术体系,支持国家级和省级业务单位开展生态气象服务。未来15a,将围绕国家生态保护和修复重大工程、促进绿水青山变为金山银山等对气象服务的需求,研发“监测精密、预报精准、服务精细”的生态气象业务技术,建立全国“三精”生态气象监测-预报预警-评估一体化业务技术体系,服务生态文明建设,助力建设美丽中国。

QX/T 494-2019《陆地植被气象与生态质量监测评价等级》解读

《国家标准化发展纲要》提出要建立健全碳达峰、碳中和标准,而陆地植被是重要的碳汇资源,准确及时监测陆地植被生态质量变化和气象条件的影响,可为碳汇资源的充分有效利用提供重要信息。中国气象局于2019年9月批准发布QX/T 494-2019《陆地植被气象与生态质量监测评价等级》,该标准规定了陆地植被生长气象条件和植被覆盖度、植被净初级生产力、植被生态质量的监测评价方法及等级,适用于全年或生长季陆地植被生长气象条件和植被生态质量的监测评价。本文说明了该标准编制的背景、目的和意义,阐述了编制原则,详细介绍了主要技术内容及确定依据,解释了标准编制过程中重大分歧意见的处理,给出了标准的预期效果和实施建议,以期为“双碳”目标的实现提供借鉴。

2022年南方高温干旱特点及其对植被净初级生产力的影响

基于2000—2022年南方地区气象观测、植被和土壤资料,结合高温干旱指数和植被净初级生产力(NPP)估算模型,量化了2022年长江流域高温干旱特点及其对植被NPP的影响。结果表明:2022年高温干旱具有持续时间长、强度大的特点,属历史罕见;6月21日—8月25日,长江流域平均高温日数为42.4 d;6月21日—11月20日流域平均降水量较2000—2021年同期少38.9%。6月21日—8月31日、6月21日—9月30日和6月21日—11月20日,长江流域平均植被水分亏缺距平百分率分别为-163.1%、-176.7%、-192.6%;浙江、江西、湖南、重庆、福建、贵州植被水分亏缺严重,6月21日—8月31日、6月21日—9月30日和6月21日—11月20日植被水分亏缺量分别为62.2~216.5、86.6~307.3和149.3~400.2 mm,植被水分亏缺距平百分率分别为-306.3%~-134.3%、-525.4%~-140.6%和-447.8%~-158.4%。NPP受高温干旱影响出现明显下降;至8月31日、9月30日和11月20日,长江流域平均NPP较2000—2021年同期均值分别低3.3%、11.1%和10.2%,均为21世纪以来同期最低。高温干旱较严重的浙江、江西、湖南、重庆和福建11月20日植被NPP较2000—2021年同期分别低14.1%、16.8%、14.9%、11.5%和18.9%。

Spatio-temporal Variation of Vegetation Ecological Quality and Its Response to Climate Change in Rocky Desertification Areas in Southwest China during 2000–2020

Vegetation restoration is the primary task of ecological reconstruction and rocky desertification control in Karst areas. With vegetation net primary productivity and coverage as two key indicators, a vegetation ecological quality evaluation model was built based on meteorological and remote sensing data. Spatiotemporal variation of vegetation ecological quality index and its response to climate change in rocky desertification areas in Southwest China during 2000-2020 were also analyzed by using the difference method and linear trend method. The results showed that:(1) Vegetation ecological quality in rocky desertification areas in Southwest China showed a fluctuating upward trend during 2000-2020. In 2020, the vegetation ecological quality index reached 69.7, which was 19.9% and 9.3% higher than the averaged values for 2000 and 2000-2019, respectively, ranking the fourth highest since 2000.(2) Vegetation ecological quality of the rocky desertification areas in Yunnan, Guangxi and Guizhou provinces have been improved by 89.2%, 99.2% and 98.5%, respectively, from 2000 to 2020, with their vegetation ecological quality index values increasing by 0.5-0.75 per year in southeast Yunnan, most areas in Guizhou and northwest Guangxi.(3) Precipitation was an important meteorological factor affecting the vegetation ecological quality in rocky desertification areas. The vegetation ecological quality index in the northwest and central Yunnan rocky desertification areas has been rising slowly, but with localized declines at a yearly rate of nearly 0.25 caused by climatic warming and drying.