RCPs情景下珠江流域气候变化预估分析

针对珠江流域,分析了在全球气候模式(BCC_CSM1.1)驱动下,区域气候模式RegCM4进行的中国区域气候变化模拟中,珠江流域在RCP4.5和RCP8.5温室气体排放情景下,未来2010—2099年的气候变化。结果表明,RegCM4对珠江流域气候特征具有很强的模拟能力。未来RCPS情景下珠江流域气温将持续增大。与参照时段(1980—1999年)相比,RCP4.5和RCP8.5情景下的年平均温度在2020s分别增加0.7℃和0.8℃,2050s分别增加1.0℃和1.6℃,2080s分别增加1.6℃和2.9℃。而未来年降水并未表现出显著的变化趋势,但不同情景、不同地区预估的降水呈现不同的变化趋势。RCP4.5情景下,流域降水2020s将减少4.3%,2050s和2080s将分别增加0.7%和0.1%;RCP8.5情景下,未来不同时段流域降水均呈减少趋势,2020s、2050s和2080s分别减少1.7%、2.9%和0.2%,表明降水预估具有更大的不确定性。两种排放情景下未来降水在东南沿海增加、西北部减少,变化率为±8%。此外,两种排放情景下未来珠江流域的日平均温度统计特征发生改变,揭示未来高温事件可能增加,同时,大雨级别以上的降水发生频率增加,可能导致洪涝事件增加。

代表性突发水污染情景的层级化涌现机制

由于突发水污染事件情景的多样性和复杂性,决策者难以围绕单个微观的情景建立处置战略,而往往需要从代表性微观情景所涌现出的宏观情景来快速地把握事件的主体信息。为此,建立微观代表性情景的刻画方法和包络区域形式化表示方法,避免传统侧重于知识元模型的情景构建或演化风险的过度抽象,将代表性突发水污染事件中主要特征的映射关系与情景要素引入到研究框架,并构建宏观情景的层级化涌现方案,借助包络区域的映射关系集,形成微观代表性情景为支撑不同层级决策的宏观情景的聚合机制。在辽河流域太子河柳马段COD浓度超标事件进行验证,实验结果表明:在不同粒度情景下本文提出的涌现机制体现出了层级化的水污染事件主体信息,为应急响应辅助决策和关键信息获取提供技术支持。

基于FLUS-InVEST模型的中国未来土地利用变化及其对碳储量影响的模拟

基于代表性浓度路径情景(Representative Concentration Pathways,RCPs),耦合FLUS-InVEST(Future Land Use Simulation-Integrated Valuation of Ecosystem Services and Trade-offs,FLUS-InVEST)模型,以土地利用视角模拟了中国2100年的陆地生态系统碳储量,探讨其空间分异。结果表明:1)历史土地利用变化作用下,中国生态系统碳储量减少中心由华北地区转向东北地区,增加中心由西北地区转向西南地区;碳储量的减少由林地生态系统转向草地生态系统。2)未来RCPs情景下,中国林地生态系统碳储量都将持续增加,草地生态系统碳储量持续减少。RCP 6.0情景下,中国林地面积将增加9.43%左右,草地面积减少5.42%,全国林地碳储量较2010年增加2 332.64 Tg,而草地碳储量将损失1 719.03 Tg。在RCP 8.5情景下,全国林地面积增加5.15%,草地面积将减少5.10%,林地碳储量较2010年将增加1 754.59 Tg,草地碳储量将损失2 468.80 Tg。3)RCP 6.0情景对未来碳汇贡献度较RCP 8.5情景大。在RCP 6.0情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净增加127.12和83.67 Tg。但在RCP 8.5情景下,植被地上碳储量和表层土壤碳储量分别净减少24.67和32.41 Tg。4)不同RCPs情景下,碳储量增长均集中在横断山-秦岭-太行山-大兴安岭和雪峰山-太行山-大兴安岭两带;减少区域主要分布于云贵高原、四川盆地和京津冀地区。