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      1980—2017年四川省氣候變化綜合區(qū)劃

      2022-06-01 04:11:00劉偉車康利羅斯元劉莎賈植杰李逢港
      氣象科學(xué) 2022年1期
      關(guān)鍵詞:區(qū)劃氣候變化四川省

      劉偉 車康利 羅斯元 劉莎 賈植杰 李逢港

      (成都信息工程大學(xué) 資源環(huán)境學(xué)院,成都 610225)

      引 言

      社會生產(chǎn)力以及人類社會的迅速發(fā)展引起了全球氣候環(huán)境的變化,全球變暖現(xiàn)象尤為顯著,已受到各國政府、機(jī)構(gòu)以及國內(nèi)外學(xué)者越來越多的關(guān)注[1-2]。在全球變暖的氣候背景下,高溫干旱和暴雨洪澇等極端天氣氣候事件發(fā)生頻率不斷攀升,給社會、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境帶來了不利影響[3-5]。1973年,聯(lián)合國環(huán)境規(guī)劃署開始著手對氣候變化進(jìn)行研究;1992年《聯(lián)合國氣候變化框架公約》簽訂;1997年 “京都議定書”簽訂;2009年哥本哈根會議召開;2015年《巴黎協(xié)定》通過,這表明世界各國政府在面對氣候變化帶來的挑戰(zhàn)中表現(xiàn)出了前所未有的一致[6]。在氣候變化的基礎(chǔ)研究工作中,區(qū)劃是揭示陸地表面區(qū)域差異的重要手段。區(qū)劃可以對空間分布進(jìn)行科學(xué)分類,分析氣候隨時(shí)間變化規(guī)律及其在地理空間分布中的特征,對區(qū)域或城市應(yīng)對和管理氣候變化災(zāi)害方面提供理論基礎(chǔ),在社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著重要作用[7-8]。

      1999年,美國學(xué)者以州為單位利用1975—1994年間的自然災(zāi)害場次,根據(jù)受災(zāi)地區(qū)、災(zāi)害損失和人口密度等基本數(shù)據(jù)對自然災(zāi)害區(qū)進(jìn)行分析,得到美國風(fēng)暴災(zāi)害區(qū)劃[9];在氣候變化背景下不少國外學(xué)者開始以農(nóng)業(yè)、人口等因素為前提對氣候變化進(jìn)行區(qū)劃,進(jìn)一步取得了相應(yīng)的成果[10-13]。1950s,我國學(xué)者黃秉維[14]根據(jù)地域系統(tǒng)的基礎(chǔ)理論系統(tǒng)化地表示了陸地表層的復(fù)雜情況,以此完成了中國自然綜合區(qū)劃;張玉紅[15]總結(jié)比較了不同風(fēng)險(xiǎn)分析方法后建立了中國沿海城市的風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系,并得出了風(fēng)暴潮災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評估模型。諸多學(xué)者先后根據(jù)自然經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)完成了綜合區(qū)劃工作的探索[16-19]。目前,在全球增暖背景下,可持續(xù)發(fā)展研究以及地球系統(tǒng)科學(xué)的深入使社會經(jīng)濟(jì)和自然要素的綜合區(qū)劃開始成為研究的主要趨勢,我國響應(yīng)積極,于2017年印發(fā)《氣候適應(yīng)型城市建設(shè)試點(diǎn)工作的通知》,為氣候變化制定城市適應(yīng)論證。

      由于氣候變化本身非常復(fù)雜,它和自然災(zāi)害有著密切關(guān)系。目前對于氣候變化尚未有標(biāo)準(zhǔn)的綜合區(qū)劃方法,且在氣候變化區(qū)劃工作中考慮極端氣候指標(biāo)的研究不多。此外,針對地域復(fù)雜、海拔較高以及高溫頻發(fā)的內(nèi)陸區(qū)域氣候變化區(qū)劃的相關(guān)研究較少。因此,本文在分析國家應(yīng)對氣候變化出臺的政策上,參考國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,研究了1980—2017年四川省氣候變化綜合區(qū)劃,為四川省應(yīng)對氣候變化提供科學(xué)支撐,同時(shí)對建立氣候適應(yīng)型城市,促進(jìn)城市綠色低碳、可持續(xù)發(fā)展具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。

      1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

      1.1 數(shù)據(jù)來源

      采用1980—2017年間四川省151個(gè)氣象站的觀測日值數(shù)據(jù)集(共156站,其中5站數(shù)據(jù)缺失:包括宜賓縣站(站號56491)、屏山站(站號56494)、筠連站(站號56498)、內(nèi)江東興區(qū)站(站號57503)以及瀘縣站(站號57508))(圖1),共7個(gè)氣象要素,分別為日平均氣溫、平均風(fēng)速、最低氣溫、最高氣溫、降水量、日照時(shí)數(shù)及風(fēng)向風(fēng)速。氣象數(shù)據(jù)全部來源于四川省氣象局。

      圖1 四川省氣象站點(diǎn)分布Fig.1 Distribution of meteorological stations in Sichuan Province

      1.2 研究方法

      1.2.1 氣溫、降水量變化速率區(qū)劃

      根據(jù)2018年發(fā)布的《中國氣候變化藍(lán)皮書》:1951—2017年,我國年平均地表溫度每10 a增加0.24 ℃,升溫率高于同期全球水平。因此,以我國平均溫度變化速率0.24 ℃/(10 a)為標(biāo)準(zhǔn),將四川省劃分為強(qiáng)增暖區(qū)和弱增暖區(qū);以四川省所有柵格單元的降水量平均變化速率79.92 mm/(10 a)為標(biāo)準(zhǔn),將四川省劃分為強(qiáng)增雨和弱增雨區(qū)[20](表1)。

      表1 氣溫、降水量劃分指標(biāo)及其標(biāo)準(zhǔn)Table 1 Indexes and criteria for dividing temperature and precipitation

      1.2.2 熵權(quán)法

      熵權(quán)法是一種基于指標(biāo)原始值的離散情況,通過信息熵客觀地賦予指標(biāo)權(quán)重的方法[21]。指標(biāo)信息熵越大,表明該項(xiàng)指標(biāo)能提供的信息越少,變異程度較小,在綜合評估中可發(fā)揮的作用較小,所占權(quán)重值越小;反之,指標(biāo)的信息熵越小,則該項(xiàng)指標(biāo)在評估中越重要,權(quán)重值越大[22-23]。熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重的計(jì)算步驟如下:

      (1)首先進(jìn)行原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。利用m個(gè)評估指標(biāo)和n個(gè)評估對象,建立原始數(shù)據(jù)矩陣X(公式(1)),并通過公式(2)開展數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理:

      表2 極端氣候區(qū)劃指數(shù)體系Table 2 Index system of extreme climate zoning

      (1)

      式中:xij表示第i個(gè)指標(biāo)上第j個(gè)評價(jià)對象的評價(jià)值。

      (2)

      式中:rij表示第i個(gè)指標(biāo)上第j個(gè)評價(jià)對象的標(biāo)準(zhǔn)值。

      (2)其次求解指標(biāo)信息熵E,計(jì)算式如下:

      (3)

      (3)最后確定指標(biāo)權(quán)重W,計(jì)算式如下:

      (4)

      1.2.3 極端氣候區(qū)劃

      極端氣候變化研究參考極端氣候指數(shù)相關(guān)研究,該指數(shù)的統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)與定義由世界氣象組織(World Meteorological Organization, WMO)提出,在極端氣候研究中具有一定的國際影響[24]。其中核心指標(biāo)基本包含氣溫與降水量的極端特征,在研究中可以較為準(zhǔn)確地實(shí)現(xiàn)區(qū)域極端氣候的表達(dá)。根據(jù)四川省的地理位置和風(fēng)小無霜凍期的實(shí)際天氣情況,本文共選取了16個(gè)極端氣候指數(shù),其中包括10個(gè)極端氣溫指數(shù)和6個(gè)極端降水量指數(shù);同時(shí)通過熵權(quán)法確定各單項(xiàng)極端氣候指數(shù)權(quán)重,建立極端氣候區(qū)劃指數(shù)體系(表2)。

      1.2.4 模糊綜合評價(jià)法

      模糊綜合評價(jià)法是參考模糊數(shù)學(xué)概念的基于使用數(shù)學(xué)工具解決未具體定義問題的一類方法。在判定氣候適應(yīng)型城市優(yōu)良中采用此方法劃分評語等級區(qū)間,對其進(jìn)行綜合評價(jià)[25-28]?;趩雾?xiàng)極端氣候區(qū)劃結(jié)果,確定綜合極端氣候指數(shù)分級(表3)。

      表3 四川省綜合極端氣候指數(shù)分級Table 3 Comprehensive extreme climate index classification of Sichuan Province

      2 結(jié)果分析

      2.1 氣溫、降水量變化速率區(qū)劃

      以四川省的單元地貌以及氣溫和降水量的變化速率趨勢的空間格局進(jìn)行劃分,將四川省劃分為5個(gè)氣候變化區(qū)(圖2):Ⅰ區(qū)為川西高原強(qiáng)增暖弱增雨區(qū);Ⅱ區(qū)為川西高原弱增暖弱增雨區(qū);Ⅲ區(qū)為川東平原強(qiáng)增暖弱增雨區(qū);Ⅳ區(qū)為川東平原強(qiáng)增暖強(qiáng)增雨區(qū);Ⅴ區(qū)為川東平原弱增暖強(qiáng)增雨區(qū)。從四川省的氣溫變化格局來看,川西高原和四川盆地中部呈現(xiàn)出明顯的變暖趨勢,其他地區(qū)的變暖趨勢較弱;從降水的變化格局來看,川西高原地區(qū)呈弱增雨趨勢,川東盆地東部及中部少部分地區(qū)呈強(qiáng)增雨趨勢。

      圖2 1980—2017年四川省氣溫和降水量空間分布Fig.2 Spatial distribution of temperature and precipitation in Sichuan Province from 1980 to 2017

      2.2 綜合極端氣候指數(shù)區(qū)劃

      1980—2017年四川省10個(gè)極端氣溫指數(shù)變化速率分布如圖3所示。由此可見,四川省38 a來整體表現(xiàn)為氣候變暖。其中,除甘孜藏族自治州的白玉縣附近夏日日數(shù)呈降低趨勢外,其余地區(qū)夏日日數(shù)變化速率均表現(xiàn)為增加,且川東平原夏日日數(shù)增加速率較快(圖3a);全省大部分地區(qū)霜日日數(shù)呈下降趨勢,且阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、涼山彝族自治州、廣元市部分地區(qū)霜日日數(shù)以較快速率下降(圖3b)。冷夜日數(shù)、冷晝?nèi)諗?shù)、暖夜日數(shù)、暖晝?nèi)諗?shù)4個(gè)極端氣溫指數(shù)變化速率空間分布無明顯規(guī)律,增加速率和減少速率基本相等,變化速率均較慢;全省暖晝?nèi)諗?shù)和暖夜日數(shù)分別高于冷晝?nèi)諗?shù)、冷夜日數(shù)(圖3c—f)。四川省大部份地區(qū)最大日最高氣溫、最小日最高氣溫、最大日最低氣溫、最小日最低氣溫呈增加趨勢,4項(xiàng)指標(biāo)中最大日最高氣溫、最小日最低氣溫變化速率相對較快,廣元市、綿陽市、宜賓市、阿壩藏族羌族自治州東部地區(qū)最小日最高氣溫和最小日最低氣溫呈較快的下降趨勢,以遂寧市為中心的周邊地區(qū)最大日最低氣溫增加速率明顯(圖3g—j)。

      圖3 1980—2017年四川省極端氣溫變化速率Fig.3 Extreme temperature change rate in Sichuan Province from 1980 to 2017

      1980—2017年四川省6個(gè)極端降水量指數(shù)變化速率分布如圖4所示??梢钥闯?38 a來四川省東北部地區(qū)極端降水量指數(shù)增加且速率較快。全省連續(xù)無雨日數(shù)變化速率有增有減,且變化速率不快,從空間上來看,表現(xiàn)為北減南增(圖4a);全省大部分地區(qū)連續(xù)有雨日數(shù)呈增加趨勢,且甘孜藏族自治州大部分地區(qū)、阿壩羌族自治州和綿陽市小部分地區(qū)增加速率相對較快(圖4b)。四川省攀枝花市大雨日數(shù)有較明顯的下降趨勢,其余大部分地區(qū)大雨日數(shù)呈增加趨勢,且川東北地區(qū)增加速率相對較快(圖4c);川東北地區(qū)日最大降水量、5 d最大降水量變化速率均增加,且變化速率相對較快;川南地區(qū)最大降水量呈較快的下降趨勢(圖4d、e);濕天降水總量變化速率以增加為主,變化速率較快,尤其是川東北地區(qū),攀枝花市及樂山市部分地區(qū)濕天降水總量變化速率呈減少趨勢(圖4f)。

      圖4 1980—2017年四川省極端降水量變化速率Fig.4 Change rate of extreme precipitation in Sichuan Province from 1980 to 2017

      基于16項(xiàng)極端氣溫和降水量指數(shù)變化速率的研究,按照權(quán)重進(jìn)行柵格疊加,得到1980—2017年四川省綜合極端氣候指數(shù)變化速率(圖5)。從空間上看,綜合極端氣候指數(shù)為降低趨勢的主要地區(qū)為攀枝花市、阿壩藏族羌族自治州、甘孜藏族自治州、涼山彝族自治州、眉山市大部,其余地區(qū)以增加趨勢為主。

      圖5 1980—2017年四川省綜合極端氣候指數(shù)變化速率Fig.5 Change rate of Sichuan’s comprehensive extreme climate indexfrom 1980 to 2017

      綜合考慮行政邊界和地形地貌,1980—2017年四川省綜合極端氣候區(qū)劃為兩大部分(圖6):一是綜合極端氣候指數(shù)變化降低區(qū),主要為川西高原和攀西高原地區(qū),該區(qū)域極端氣候發(fā)生率逐年降低;二是綜合極端氣候指數(shù)變化增高區(qū),主要為川東平原地區(qū),該區(qū)域極端氣候發(fā)生率呈上升趨勢。

      2.3 氣候變化綜合區(qū)劃

      基于四川省氣溫和降水量速率區(qū)劃結(jié)果,結(jié)合綜合極端氣候指數(shù)區(qū)劃,將四川省1980—2017年氣候變化綜合區(qū)劃為6個(gè)氣候變化區(qū)(圖7)。其中,Ⅰ區(qū)表示川西高原強(qiáng)增暖弱增雨綜合極端氣候指數(shù)降低區(qū);Ⅱ區(qū)表示川西高原弱增暖弱增雨綜合極端氣候指數(shù)降低區(qū);Ⅲ區(qū)表示川西高原弱增暖弱增雨綜合極端氣候指數(shù)增高區(qū);Ⅳ區(qū)表示川東平原強(qiáng)增暖弱增雨綜合極端氣候指數(shù)增高區(qū);Ⅴ區(qū)表示川東平原強(qiáng)增暖強(qiáng)增雨綜合極端氣候指數(shù)增高區(qū);Ⅵ區(qū)表示川東平原弱增暖強(qiáng)增雨綜合極端氣候指數(shù)增高區(qū)。四川綜合氣候變化速率最大的為Ⅴ區(qū),包含南充市、廣元市、廣安市、巴中市、達(dá)州市以及遂寧市。

      圖7 1980—2017年四川省氣候變化綜合區(qū)劃Fig.7 Comprehensive regional map of climate changein Sichuan Province from 1980 to 2017

      3 結(jié)論

      本文通過分析四川省1980—2017年主要?dú)庀笠赜^測資料,結(jié)合四川省氣溫和降水量變化速率區(qū)劃、綜合極端氣候指數(shù)區(qū)劃,完成了四川省氣候變化綜合區(qū)劃。主要結(jié)論如下:

      (1)1980—2017年四川省氣溫變化格局整體表現(xiàn)為氣候比變暖,且川西高原、四川盆地中部氣溫變暖趨勢相對其他地區(qū)更強(qiáng)烈;從降水量變化格局看,川西高原呈弱增雨趨勢,川東盆地東部及中部少部分地區(qū)呈強(qiáng)增雨趨勢。

      (2)1980—2017年四川省極端氣溫指數(shù)、極端降水量指數(shù)整體上呈增加趨勢,且極端事件發(fā)生率大致表現(xiàn)為東高西低。從空間分布上看,川西高原和攀西高原地區(qū)為綜合極端氣候指數(shù)變化降低區(qū),川東平原地區(qū)為綜合極端氣候指數(shù)變化降低區(qū)增高區(qū)。

      (3)1980—2017年四川省氣候變化綜合區(qū)劃為6個(gè)氣候變化區(qū),其中南充市、廣元市、廣安市、巴中市、達(dá)州市以及遂寧市綜合氣候變化速率最大,對這6個(gè)城市的開展氣候適應(yīng)性分析具有重要意義。

      目前,針對區(qū)域氣候特征的研究多以氣溫和降水量兩個(gè)因子展開。本文基于四川省1980—2017年氣溫和降水量數(shù)據(jù),結(jié)合16個(gè)極端氣候指標(biāo)開展了氣候區(qū)劃研究,為四川省氣候適應(yīng)型城市建設(shè)和工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了科學(xué)參考。氣候變化是一個(gè)復(fù)雜的過程,除了氣溫和降水量兩個(gè)主要的影響因子,還與大氣環(huán)流、人類活動(dòng)等因素密切相關(guān),且目前尚無區(qū)劃標(biāo)準(zhǔn),區(qū)劃方法、標(biāo)準(zhǔn)不同,區(qū)劃結(jié)果可能存在一定程度的差異;而且不同時(shí)期,氣候特征也可能存在較大差異,氣候區(qū)劃也需要據(jù)此進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整,因此在氣候變化綜合區(qū)劃方法等方面還有待深入研究。

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