地表过程与可持续发展研究进展与展望

自2007年地表过程与资源生态国家重点实验室批准建设以来,围绕地表多要素、多尺度和多过程及其资源生态效应,开展了基础性和面向国家需求的系统研究．总结实验室15年来的建设和发展,取得的主要成果如下:1）地表过程监测与研究,包括风沙过程、土壤侵蚀过程和生态水文过程等的观测系统与大型模拟设施建设,以及理论突破与应用;2）资源生态研究,包括生物多样性维持机制、植被-环境系统互馈及生态参数测量、景观生态与服务等方面的理论与应用实践;3）人-地系统动力学研究,包括环境演变与人类活动、人-地系统动力学模型与模拟2方面的探索;4）区域可持续发展范式,包括土地利用/覆盖变化（LUCC）和综合自然灾害风险2个方面取得的显著成果．面对国家重点实验改革与重组,展望未来,将围绕地表过程与可持续发展,开展更加有组织的、面向系统性解决方案的科学探究,核心目标是研究生态脆弱区和灾害高风险区人-地系统耦合理论与区域高质量发展路径．主要任务:1）通过构建天空地网一体化观测体系,系统开展从“山水林田湖草沙冰”等要素过程到生命共同体的综合研究;2）通过研发实验和模拟装置,揭示水土气生人相互作用的机制与动力学过程,构建多要素、多过程、多尺度的地表动态模型体系,揭示人地系统耦合机制与过程;3）以承接系统性国家级科研任务,解析人与自然系统互馈机制和关联效应,建立区域高质量发展监测、评估和预警体系,服务于制定区域与国家生态文明建设的长远战略．      

中国碳排放的历史特征及未来趋势预测分析

本文首先利用中国国家统计局和美国橡树岭国家实验室CO2信息分析中心的数据,分析了中国60年的经济、能源、CO2变化特征.在此基础上,利用Kaya恒等式构建了碳排放与经济社会变量的长期协整关系,并结合各类政策报告设定了低排放情景、基准情景和高排放情景,预估了3种情景下中国未来CO2排放量的变化趋势.结果表明:中国经济的高速增长总是伴随着能源消费量和碳排放量的快速升高,1980年之前各变量波动剧烈,之后GDP、能源消费量、碳排放量等经济社会变量变动规律明显;3种情景下2013—2020年的碳排放量年均增长率为2.94%~3.91%、2021—2030年的年均增长率为1.63%~2.60%;3种情景下2030年CO2排放量将分别达到142.68、155.41、170.09亿t.研究表明,在低碳情景下,中国最有可能实现2030年碳排放量达峰的目标.     

气候变化背景下中国主要粮食作物生长期界定的研究综述

聚焦于水稻、玉米和小麦3大粮食作物,就生长期的定义、界定方法以及应用等方面对文献进行了梳理与归纳;基于局地、区域尺度视角,描述了我国不同品种、不同地区对生长期界定所存在的差异;对应用于气候变化背景下生长期的变化规律和气候变化特征这2方面的相关研究进行了综述.结果表明：作物生长期的起止日期主要依据界限温度或现实经验进行界定,界限温度是作物生长发育过程中的一个重要气候指标,我国主要以0、5或10℃为阈值;采用滑动平均方法准确估算作物播种和收获的具体日期,适用于局地尺度范围内生长期起止日期的界定.参考我国农业种植制度和粮食生产的实际情况,选定某时段作为生长期,便于开展区域尺度范围内气候因素的长期演变研究;改进作物生长期的界定,可准确分析区域农业气候资源变化;为气候变化研究的指标选取和参数优化提供依据,并有助于农业种植制度的制定、作物品种的布局优化等相关工作,能更好地保障作物产量并提高作物的生产潜力.     

Progress in the study of retrospective numerical scheme and the climate prediction

The retrospective numerical scheme (RNS) is a numerical computation scheme designed for multiple past value problems of the initial value in mathematics and considering the self-memory property of the system in physics. This paper briefly presents the historical background of RNS, elaborates the relation of the scheme with other difference, schemes and other meteorological prediction methods, and introduces the application of RNS to the regional climatic self-memory model, simplified climate model, barotropic model, spectral model, and mesoscale model. At last, the paper sums up and points out the application perspective of the scheme and the direction for the future study. The project supported by the Research Program of the Climatic System Model of China, the National Natural Science Foundation of China (40275031 and 40231006) and the National Key Program for Developing Basic Sciences (1999043408)