一、Analysis of solar radiation variations over Nanjing region in recent 40 years（论文文献综述）
段娅晗[1]（2021）在《冰雪旅游气候舒适度评价研究 ——以我国东北地区为例》文中提出气候资源是旅游业发展的基础,气候要素的变化、气候舒适度的等级、舒适期的长短会影响游客的出行和旅游目的地的选择。因此在全球变暖的背景下,基于气候要素的变化特征,对我国东北地区冰雪旅游进行气候舒适度的定量评价及变化趋势的研究是很有必要的。作者阅读了大量国内外文献,基于旅游气候舒适度的研究,利用气温、相对湿度、日照时数、气压和风速等相关气候要素,结合GIS空间分析技术、线性回归方程与通用热气候指数模型（UTCI）,对我国东北地区以及东北地区十大冰雪旅游热点城市的冰雪旅游气候舒适度进行评价研究,在气候舒适度的基础上对相关旅游活动进行适应性评价,分析冰雪旅游热点城市的气候舒适度变化趋势。得出以下结论:（1）从气候要素来看,黑龙江省纬度高,气温较低,适宜进行运动休闲类的冰雪旅游活动,比如滑雪、滑冰、冰钓等运动项目。辽宁省冬季平均气温相对较高,积雪日数较短,可进行观光类的冰雪旅游活动,如观看冰雕展、雪雕展、雾凇等活动。吉林省冬季平均气温不低且资源丰富,适宜多种冰雪旅游活动,如高山滑雪运动、室外温泉等活动。研究区东北部（大兴安岭地区、呼伦贝尔、黑河、鹤岗、伊春、绥化、哈尔滨）冬季平均相对湿度相对较大,西南部（赤峰、朝阳、通辽、葫芦岛）相对较小。西南部赤峰市、朝阳市、锦州市冬季平均相对湿度最小。东北地区各地冬季日照时间相差不大,整体上自西向东逐渐减少。总之,东北地区西南部锡林郭勒盟、赤峰市、朝阳、锦州、葫芦岛冬季平均日照时间长于东北地区的其他区域,因为自东向西离海洋的距离逐渐变大,同时受蒙古-西伯利亚南下高压影响,气温低,降水较少,日照时间长。东北地区东部冬季平均日照时间最短,包括吉林省东北部,黑龙江省东南部;东部地区距离海洋较近,全年降水较多,大气中水汽含量较大,大气对太阳辐射的削弱作用强,日照时间相对较短。冬季本身气温就偏低,日照时间越长,游客的人体舒适度就越高,也会使游客更倾向于选择日照时间长的地区作为旅游的目的地。整个研究区内冬季平均风速较小,黑龙江省东部、大连市风速最大。东北地区东部、南部临海地区风速较大,其次,内蒙古东五盟市风速较大;东北地区北部和东南部风速最小。（2）从旅游气候舒适度的时间分布来看,东北地区冬季各月旅游气候舒适度等级有四个:“凉”、“较冷”、“冷”、“很冷”。舒适度等级的分界线随着时间的变化,先向南再向北推移。1月份各舒适度等级的界线最低,UTCI指数值也最小,冷不舒适程度最高。3月份舒适度等级的界线最高,但UTCI指数没有达到最大值。总体上,11月份的舒适度等级最高,1月份的舒适度等级最低。（3）从旅游气候舒适度的空间分布来看,我国东北地区冰雪旅游地的冬季年平均UTCI指数分为两个等级:“冷”和“较冷”,明显体现出随纬度的升高、距离海洋越来越远,UTCI指数值越来越小的变化规律。东北地区东南部的UTCI指数最大,辽宁省大部分地区的UTCI指数普遍高于其他地区。东北地区北部纬度高远离海洋UTCI指数值较小,且呼伦贝尔的UTCI指数值最小。（4）从不同舒适度等级的频率来看,舒适度等级为“凉”的主要分布在渤海湾地区,旅游气候舒适度较高,虽然较舒适,但冰雪资源不足,冰雪旅游活动的体验度不高。“较冷”日数多集中在11月和3月,辽宁省北部、吉林省、黑龙江省南部和内蒙古东五盟市为适游区,但游客也要做好防寒保暖工作。“冷”日数大多集中在1月和2月份,东北地区北部和西部的“冷”日数较长,这是因为大兴安岭和长白山的海拔高,舒适程度较低,由于其独特的地形特征,游客们可以进行高山滑雪运动。“很冷”日数只在1月份出现,主要分布在内蒙古东五盟市的呼伦贝尔,由于海拔较高,呼伦贝尔的“很冷”期为44.8d,是整个东北地区“很冷”频率最大的区域。（5）从东北地区1980-2019年代际变化来看,冬季平均UTCI指数整体呈明显的上升趋势。东北地区冬季各月UTCI指数5年滑动平均值曲线在1990年之前有波谷状波动,呈现先下降后上升的趋势;1990—2010年之间波动相对和缓,2010年之后又呈现先下降后上升的趋势。辽宁省、吉林省、黑龙江省和内蒙古东五盟市的UTCI指数的5年滑动平均值的变化趋势大致保持一致,从1987年开始,各省区UTCI指数的5年滑动平均值明显开始上升,从1992年开始UTCI指数的5年滑动平均值呈现波动性的上升趋势,到2008年,UTCI指数的5年滑动平均值开始大幅下降,出现近期的最小值,之后开始大幅上升。（6）从十大冰雪旅游热点城市的气候舒适度时空分布特征来看,时间上,11月份的UTCI指数值最大,大部分地区为“较冷”,且出现“凉”等级的城市是大连。“冷”等级分布在位于高纬地区的呼伦贝尔和漠河。12月和1月份的UTCI指数值较小,“冷”等级分布的地区较多,其中1月份呼伦贝尔达到“很冷”的舒适度区间。2月份“较冷”等级的城市开始逐渐增多,UTCI指数值逐渐变大,大部分地区为“较冷”的舒适度区间。在空间上,有很强的纬度差异性与经度差异性,纬度最低的大连“凉”频率最大;“较冷”期最长的是白山,呼伦贝尔和漠河“很冷”期较长,呼伦贝尔是十大冰雪旅游热点城市中冷应力最强的地区。漠河是位于我国最北端的城市,冬季“冷”期最长,这意味着漠河冬季气候舒适度普遍偏低。黑龙江省和吉林省的大部分热点冰雪旅游城市的气候舒适度在“较冷”和“冷”的舒适度区间,也是最适宜作为冰雪旅游的目的地的城市。（7）从十大冰雪旅游热点城市年均及月均的UTCI指数变化来看,冬季多年平均UTCI指数整体呈上升趋势,呼伦贝尔、延吉和白山的冬季多年平均UTCI指数呈现下降趋势。其中,冬季UTCI指数5年滑动平均值拟合程度最好的是大连。在UTCI指数呈现上升的城市中,长春和大连的增幅最大,其次是吉林和哈尔滨;牡丹江、漠河、沈阳的增幅稍低。UTCI指数呈现下降的城市有呼伦贝尔、延吉和白山,其中白山下降的趋势不明显,呼伦贝尔下降的幅度最大。冰雪旅游气候舒适度应该根据不同旅游活动进行定量评价,今后的旅游气候舒适度研究应结合实际问卷调查,考虑到除了气温、相对湿度、风速、气压和日照时数以外的气候要素,如积雪日数、降水等要素,结合旅游者的不同旅游活动,从人体生理机能角度出发,得出更客观的旅游气候舒适度评价指标。
李兰[2]（2021）在《青藏高原湖泊演化及生态环境效应研究》文中进行了进一步梳理独特且复杂的自然地理环境为青藏高原储存水资源奠定了良好的基础。雪山绵延、冰川纵横、湖泊密布,众多大江大河的源地,滋养着流域内几十亿人口,青藏高原是名实相符的“亚洲水塔”。青藏高原湖泊是“亚洲水塔”水资源的重要载体,在高原环境下,其收支主要受冰川、冻土中地下冰等固体水资源及地表水、地下水汇集和蒸散发的影响,湖泊面积、数量的改变也在一定程度上反映了区域气候的变化。在近几十年气候的显着变化的背景下,青藏高原湖泊演化、江河源径流变化等,对于区域生态环境影响甚大,急需开展青藏高原湖泊演化趋势及其生态环境效应研究。湖泊的演化经历了从自然驱动到人和自然共同驱动的历程,为探究青藏高原湖泊的演化过程及其动态变化的驱动力,本文基于RS和GIS技术,提取了1980s-2020年青藏高原的湖泊数据,依照不同成因,将湖泊分为构造湖、冰川湖、热喀斯特湖、堰塞湖、河成湖和人工湖。重点研究了1980s-2020年青藏高原构造湖、热喀斯特湖和冰川湖的数量、面积和空间变化,分析了湖泊动态变化的驱动力及其生态环境效应。主要结论如下:（1）近40年青藏高原在整体变暖、大部分区域降水波动增加的过程中,青藏高原湖泊变化显着。湖泊数量由1980s的70005个持续增长至2020年的143582个;湖泊面积整体呈减少（1980s-1990年）-加速增长（1990-2020年）的趋势,由1980s的41347.84km2降低至1990年的40441.4km2,后增长至2020年的54634.44km2。1980s-1990年湖泊面积减少的原因是大部分区域气温降低,降雨减少;1990-2020年湖泊面积渐增主要是因为气温显着升高、降水量增多和冰川融水增多。（2）构造湖在1980s-1990年湖泊面积减少,1990-2020年面积持续扩张,总面积增加了11388.13km2;数量由1089个增加至1451个。空间分布方面,构造湖变化主要发生在内陆流域。结合区域年降水量和年均气温,发现内陆流域气温升高和降水显着增加,是构造湖数量面积增加的直接原因。（3）多年冻土区是热喀斯特湖发育的区域。1980s-2020年热喀斯特湖个数由60834个增加至120374个,面积由932.5km2增长至1713.57km2。空间上主要集中在可可西里地区和北麓河区域,区域内地势平坦,显着的气候变暖导致了多年冻土区发生了广泛的退化乃至融化,地下冰融水加上降水量增加,使得青藏高原多年冻土区内热喀斯特湖成倍增加。（4）热喀斯特湖是多年冻土退化过程中的典型地貌单元,也是青藏高原整个区域中湖泊演化过程中数量和面积发生变化最为显着的类型。为此,本研究选取多年冻土区热喀斯特湖泊点密度、冻土稳定性类型、年均降水量、地表温度、土壤水分、积雪面积、NDVI和坡度等评价指标,结合前人研究成果及专家评判确定指标权重,采用综合评判法获得了青藏高原多年冻土区热喀斯特湖易发程度区划图。其中高易发区占19.02%,主要分布在青藏高原中部包括可可西里地区。（5）冰川湖形成于冰川作用过程,补给源主要为大气降水和冰川融水。1980s-2020年间冰川湖的个数由8002个增加至20329个,湖泊面积由900.1km2增长至1620.5km2。空间变化方面主要发生在唐古拉山、喜马拉雅山、西昆仑山以及青藏高原的南缘区域。（6）采用NDVI、湖泊生态系统服务价值和冰川湖溃决灾害三类指标对青藏高原湖泊生态环境效应进行了评价。整体上青藏高原NDVI呈增加趋势,文中以2000-2019年NDVI差值作为评判植被退化和改善指标,显示植被改善区占37.58%;湖泊作为独立的生态系统,随着湖泊面积的增加,青藏高原湖泊生态系统服务价值也呈增加趋势;气温的升高和冰川的广泛退化造成冰川湖溃决日益增加,危害较大。（7）青藏高原湖泊作为一种资源兼具了水源涵养、生物多样性维持和区域生态保障等重要生态服务功能。其中热喀斯特湖和冰川湖经常被视为不良地质现象,其演化过程、尤其是溃湖的发生对区域重大工程、生态环境存在着潜在或直接的危害,在相关区域规划、工程建设、环境保护中应给予足够的重视。本文所获得的成果可为《第二次青藏高原综合科学考察研究》工作查清青藏高原湖泊本底、厘清其与冻融环境间关系提供基础数据,有助于促进对全球变化下湖泊生态系统演变的科学认识,服务于湖泊生态资源的合理开发和管理,以及为热喀斯特湖和冰川湖溃决防灾减灾提供基础性支撑。
韩帅[3]（2020）在《基于多源融合数据的中国1979-2018年葡萄气候区划及风险防范技术集成研究》文中提出中国葡萄栽培面积和产量均居世界前列,研究葡萄气候区划与风险防范技术具有重要意义。本论文利用高分辨率多源融合网格气象数据,筛选葡萄气候区划指标和分区阈值,开展了1979-2018年中国葡萄精细化气候区划研究,分析了不同种类葡萄适宜种植区的时空变化特征,建立了葡萄灾害风险防范技术集成概念模型,为葡萄产业可持续发展和风险规避技术提供了科学依据。主要结论如下:（1）中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS）制作的多源融合气温数据在中国区域具有较高的适用性,数据精度能够满足葡萄气候区划的需求。通过与全球陆面数据同化数据（GLDAS）和地面实测数据对比评估发现,CLDAS和GLDAS气温均能准确地描述中国区域气温的空间分布,而CLDAS可体现更多分布细节;在时间尺度上,CLDAS和GLDAS的气温均表现出明显的日变化和季节变化,且变化趋势与观测趋势基本一致,但CLDAS更接近观测值;在空间尺度上,CLDAS和GLDAS都能在全国分省尺度和站点尺度较好的表征中国区域气温变化情况,而CLDAS数据表现出更为详细的局部变化;在高海拔和高温情况下,CLDAS气温也具有较高的精度。（2）利用多源融合数据计算全国1979-2018年活动积温,并进行时空变化特征分析。活动积温在全国范围内分布不均匀,总体呈现由南向北逐渐递减的变化规律。其中,青藏高原大部和东北大兴安岭地区是中国热量资源最少的地区,新疆准格尔盆地和塔里木盆地是我国葡萄种植热量条件较好的地区。全国和各纬度区均随年份呈波动上升趋势,M-K突变检验表明全国区域的AAT（10）和AAT（0）在1998年后上升趋势显着。（3）利用多源融合数据计算全国1979-2018年无霜期,并进行时空变化特征分析。结果表明,初霜日呈现从北到南、从高原到平原、从山脉到平地逐渐延后的趋势,终霜日呈现出从北到南、从高原到平原、从山脉到平地逐渐提前的趋势,最终影响并导致我国范围内无霜期在大部分地区发生较为明显的延长。（4）利用多源融合数据计算全国1979-2018年潜在蒸散发（ET0）,并进行时空变化特征分析。由近40年平均潜在蒸散空间分布图可知,全国潜在蒸散发整体分布呈现出南方地区和西北地区高、东北地区和中西部地区低的空间分布格局。对干旱区ET0,1996年前呈现明显的下降趋势,1996年之后,又呈现升高趋势,其他三个区域的ET0,在1979-2018年表现为先波动中下降,后有所上升的趋势。通过通径分析计算发现,影响全国ET0的因子决策系数排列顺序为相对湿度（RH）>平均气温（Tavg）>风速（U2）>太阳辐射（Rs）,其中,RH是ET0的主要决策因子。（5）利用多源融合数据计算全国1979-2018年干燥度,并进行时空变化特征分析。不同的年代际干燥度的空间总体分布相对稳定,不同的年代际干燥度的空间变化也呈现出一定的规律性,干燥度的变化趋势,无论是全国范围还是分区域的分析,都没有表现出类似无霜期和活动积温的变化趋势,在气候变化背景下,干燥度在近40年的总体变化呈现振荡反复。（6）选取生长季活动积温和无霜期作为热力指标,并排除极端低温区域,根据不同种类葡萄对水分的需求,将生长季干燥度作为水分指标,对生长季活动积温、生长季节无霜期和生长季干燥度三项指标进行栅格图层叠加,制作全国范围1980s、1990、2000和2010s四个十年际的高精度、细化到6.25公里级别的网格葡萄气候区划图。总体上,在中国范围内,1979-2018年间,适宜种植葡萄的区划呈现出明显的北移西扩,同时,适宜种植的葡萄种也由东亚葡萄更多的发展为欧亚种葡萄,丰富了可种植的葡萄种。（7）基于中国1979-2018年葡萄气候区划,可指导不同种的葡萄的栽培,但即使在适宜栽培区,偶发性、极端性的葡萄水旱灾害事件,对葡萄的生长发育也会有严重影响。通过建立葡萄水旱灾害风险防范技术集成模型,实现在葡萄适宜种植区发生极端灾害时,对不同来源的防灾减灾技术进行集成,进而使损失降到最小。相对于以往利用气象站点数据进行空间插值,本文选取多源融合数据作为气象输入,时间序列长、时空分辨率高、数据质量可靠,区划结果精准度有极大提高,对全国葡萄适宜栽培区进行了更加细致精确的分类,对葡萄栽培种的选择建议更有针对性。同时,针对适宜种植区偶发性极端葡萄水旱灾害过程,本研究初步探索葡萄水旱灾害风险防范技术集成手段,达到减损保产、提质增效的目的。
曲雅微[4]（2020）在《大气细颗粒物与臭氧的垂直结构和相互作用研究》文中认为由于经济的快速发展、工业化的推进和能源消耗的增加,中国各大城市群面临着日益严重的空气污染,细颗粒物（PM2.5）和臭氧作为重要的大气颗粒态和气态污染物,能够危害人体健康、作物生长,并对全球空气质量及气候变化产生重要的影响。近年来,随着中国清洁空气政策的实施,大气细颗粒物污染逐渐减轻,然而臭氧污染却逐渐加重。因此,开展大气细颗粒物和臭氧垂直结构和相互作用的研究,对于认识污染的分布特征和形成机制,协同控制大气细颗粒物和臭氧浓度,科学治理城市大气污染具有重要的意义。本文围绕大气细颗粒物和臭氧两个关键污染物,利用地面观测和激光雷达观测,结合多尺度的三维大气数值模式,分析了细颗粒物和臭氧的近地面浓度变化特征、边界层内垂直浓度分布特征及可能存在的相关关系,研究了颗粒物和臭氧相互作用的化学耦合机理,量化了光化学反应过程及非均相化学反应过程对颗粒物和臭氧的影响,分析了颗粒物的辐射反馈效应对边界层发展、污染物分布、水汽传输以及最终对臭氧浓度的影响。主要研究成果如下:首先,基于地面常规观测、地基大气臭氧激光雷达观测和大气拉曼激光雷达观测,研究了南京市大气细颗粒物和臭氧近地面浓度分布特征、垂直分布特征及其相关性。2017年南京市近地面大气臭氧浓度平均为36.09ppb,最大小时浓度出现在春季,为163.87ppb;在2km范围内臭氧浓度一般随着高度的增加而增加,并在不同高度上呈现出春夏高、冬季低的特征。2017年南京市近地面PM2.5平均浓度为49.81μg m-3,呈冬季高(60.97μg m-3)、夏季低(18.57μg m-3)的季节变化特征;在2km范围内颗粒物消光系数随高度增加而减小,并且消光系数随高度的变化率在冬季最大,春季次之,在夏季最小。2017年全年南京市国控监测站点的PM2.5和O3的浓度均呈现负相关关系,但在不同季节内相关性存在差异:在春、秋、冬季PM2.5和NOx呈显着负相关,在夏季呈显着的正相关。在2km以下的不同高度上,在春、冬季,PM2.5和O3在低层呈负相关,负相关性在300 m处最强,相关系数分别为-0.32和-0.47,在高层呈正相关,正相关程度分别在1520 m和1210 m达到最大,相关系数分别为0.31和0.55。在夏季PM2.5和O3在不同高度上均为正相关。PM2.5浓度和边界层高度呈负相关,相关系数约为-0.70;PM2.5浓度与能见度呈现显着负相关,相关系数为-0.57。其次,基于三维区域模式WRF-Chem研究了颗粒物和臭氧相互作用的化学耦合机理,定量评估了长三角地区光化学反应过程和非均相化学反应过程对大气细颗粒物和臭氧的影响。模拟结果表明,两种化学相互作用过程对臭氧的影响与VOC/NOx比值有关,春、冬季,长三角为VOC控制区;秋季,江苏省沿海城市及上海为NOx控制区,其他区域仍为VOC控制区;夏季长三角大部分地区为NOx控制区,仅北部为VOC控制区。在光化学反应过程方面,细颗粒物可以削弱太阳辐射,增强大气消光,使得近地面光解率JNO2和JO1D降低,导致臭氧浓度在VOC控制区降低、在NOx控制区微弱增加。在夏季,长三角西南部为NOx控制区,臭氧最多可增加4.2ppb,北部为VOC控制区,臭氧最多可减少12ppb。臭氧浓度的降低还影响了大气氧化性,间接降低了近地面二次颗粒物的浓度。另外,颗粒物的散射作用使边界层上方光解率增加,臭氧浓度增加。在非均相化学反应过程方面,颗粒物表面的非均相反应可以直接消耗臭氧、HxOy和前体物NOx,从而影响臭氧的相关反应及浓度。非均相化学反应在春、秋、冬季均导致长三角地区VOC控制区内近地面臭氧浓度降低;夏季,非均相反应在长三角南部的NOx控制区导致臭氧浓度降低,在北部的VOC控制区导致臭氧浓度增加。非均相反应还可以影响硫酸盐和硝酸盐的二次生成,导致颗粒物浓度增加。两种化学相互作用的共同影响下,在长三角主要城市地区,臭氧浓度在春、夏、秋、冬的变化分别为-7.57%、-3.96%、-6.33%、-18.7%,年平均浓度减少约9%;PM2.5浓度在春、夏、秋、冬的变化分别为1.95%、6.47%、-2.57%、2.15%,年平均浓度增加了2%。最后,基于地球系统模型UKESM1-AMIP研究了颗粒物和臭氧相互作用的辐射-气象反馈耦合机理,定量评估了全国颗粒物通过辐射-气象反馈作用对臭氧的影响。本文研究发现,颗粒物可以通过散射和吸收效应削弱太阳辐射,导致中国平均地表净向下短波辐射减少11%,近地面湍流动能降低16.7%,最终导致边界层高度降低约522.01%。边界层内气象要素的变化会影响污染物和水汽的传输和扩散,最终影响臭氧的浓度。一方面,较低的边界层不利于污染物的传输扩散,导致近地面大气污染物浓度升高,中国年平均PM2.5和PM10增加了11%左右,NO浓度增加了约20%,导致臭氧消耗的增加;另一方面较低的边界层不利于水汽的向上传输,更多的水汽被限制在边界层中,影响了上层云的生成,年均云量因此减少了4%,从而间接增大了地表短波辐射和光解反应速率,有利于臭氧的生成。上述两种影响作用相反,其综合效应通常会导致近地面臭氧浓度降低,在颗粒物辐射-气象效应的影响下,我国近地面臭氧年平均浓度减少了6.2%。综上,颗粒物主要通过增大大气消光,降低光解率来影响臭氧的光化学反应;通过颗粒物表面的非均相化学反应,直接消耗臭氧、大气氧化物及臭氧的前体物;通过辐射反馈效应影响地表辐射平衡和边界层发展,影响污染物和水汽的传输扩散,导致臭氧浓度变化。多种不同的相互作用在近地面的VOC控制区内,导致臭氧减少,在NOx控制区内导致臭氧微弱增加;上述相互作用一般导致颗粒物增加。本文的研究结果为充分认识我国城市地区大气细颗粒物和臭氧的相互作用机理有着重要的参考价值,为制定合理的大气细颗粒物和臭氧污染控制方案提供一定的理论基础与科学依据。
蒋元春[5]（2020）在《青藏高原沙漠化逆转及其对高原气候突变的响应》文中指出沙漠化是全球最严重的生态环境和社会发展问题之一。青藏高原被称为地球“第三极”,绝大部分地区气候寒冷干旱,生态环境系统敏感脆弱,具备土地沙漠化发生发展的环境条件和潜在因素,其土地沙漠化的动态变化与气候变化、植被变化紧密联系。本文主要依据青藏高原81个站点1971—2013年气温、降水、风速资料,1971—2016年青藏高原积雪日数、第一冻结层下界观测资料,1990、2000、2010和2015年4期Landsat遥感影像资料,1982—2015年归一化植被指数（NDVI）以及NCEP/NCAR再分析资料等,重点分析了青藏高原植被（NDVI）和沙漠化土地分布的变化特征,研究了青藏高原增暖突变前后高原气候因子（气温、降水、风速）和下垫面因子（积雪、冻土）等的气候特征及其与植被变化的关系,分析了南海夏季风与高原季风的关系,探讨了南海夏季风结束时间异常对高原冬季气候的可能影响机理,对进一步科学评估气候变化的影响具有重要的科学价值,对构建国家生态安全屏障、保障资源合理开发利用和社会经济可持续发展具有重要的现实意义。论文的主要结论如下:（1）对青藏高原沙漠化土地分布的研究表明,1990—2015年青藏高原沙漠化土地面积呈现减少趋势,期间累计减少3 826 km2,相当于1990年沙漠化土地面积的0.96%,年均减少153 km2,尤其在2000年以后青藏高原沙漠化持续逆转。（2）在全球气候变暖背景下,青藏高原的气候发生了显着变化,呈现从20世纪70年代冷干气候向20世纪90年代中后期暖湿气候的演变。1971—2013年主要气候因子的宏观变化为:（1）气温。高原呈现一致增暖,增暖幅度达0.38℃/（10 a）,高于同期全球增暖速率,以秋、冬季增暖最为显着。高原增暖在空间上表现出西强东弱的增暖趋势和南北反相的变化形态,高原边缘地区气候变暖比高原腹地明显,高原北部升温幅度大于高原南部。高原气温在1997/1998年发生突变,突变后更大幅度的增暖在高海拔地区表现得更加明显。最高气温、最低气温呈现非对称增温,最低气温的增加速率（0.46℃/（10 a））高于最高气温（0.37℃/（10 a））。（2）降水。高原地区降水以8.5 mm/（10 a）的速率增加,其中春季增加幅度最显着,达9.9 mm/（10 a）。1980/1981年高原主体降水发生突变。1998年之后,夏季降水的年际波动幅度增大,而秋季降水的年际变化幅度则收窄。（3）风速。高原年及各季节的平均风速总体呈减小趋势,尤以春季风速减小最为显着,达到-0.25(m·s-1)/（10 a）。高原风速的线性倾向率在2000年之后由负转正,表现出显着的增加趋势,且以夏、冬季平均风速增加为主导。（4）积雪日数。高原积雪日数平均以3.5 d/（10 a）的速率减少,高原气温增暖突变后积雪日数的减少达到5.1 d/（10 a）,表现出“少—多—少”的年代际变化特征。（5）冻土。青藏高原季节性冻土明显变浅变薄,冻结深度的平均气候倾向率为-3.7 cm/（10 a）,且在1987/1988年发生退化突变。（3）青藏高原植被变化（沙漠化）对高原气候变化有显着响应。1982—2015年高原NDVI最大值呈增长趋势,线性增长趋势为0.002/（10 a）,年变化率为0.0291%;生长季（6—9月）NDVI最大值的线性增长趋势为0.003/（10 a）,年变化率为0.0349%。在空间分布上,高原NDVI最大值表现为“整体改善、区域退化”的特征,表征沙漠化土地变化情况的NDVI最大值[0.1,0.3)（沙化）格点数在21世纪初期开始下降,植被改善区域的面积大于退化区域,表明沙漠化土地面积在减少。高原NDVI最大值变化显示出在高原增暖背景下的显着适应性调整过程,与温度、降水等气候因子变化具有较好的相关,且有明显的区域性差异。在高原增暖的背景下,1982—1997年期间,温度变化是NDVI变化的主导因素,降水变化带来的影响次之;1998—2015年期间,降水变化则成为NDVI变化的主导因素,温度变化带来的影响次之。在青藏高原高寒地区影响植被生长的首要因素是热量,当热量条件满足后,蒸发加大,水分条件便显示出它的重要性。高原增暖突变后,气温、降水和风速的变化趋势均显着,青藏高原土地沙漠化面积减少,该时期土地沙漠化面积减少（逆转）的主要因素是气候因子的变化。（4）植被指数（NDVI）变化表征青藏高原沙漠化,其与高原气候突变关系密切,高原气候变化受高原季风的影响。南海夏季风结束日期与高原冬季风建立日期呈反相变化特征,且与高原冬季积雪日数显着相关。南海夏季风结束时间偏晚时,随后的冬季500hPa和600 hPa上,贝加尔湖附近区域位势高度为负异常,乌拉尔山附近位势高度为正异常;受其影响,高原东北部纬向风减弱,高原西南部纬向风增强;高原东北部气温异常升高,高原冬季积雪日数偏少;高原及周围地区水汽湿度增大,高原东北部有异常的上升气流,200 hPa西风急流加强南移,高原东北部降水增多;反之亦然。南海夏季风结束时间偏早时,高原冬季风建立时间偏晚,高原冬季风（冷高压）减弱,高原多雪湿润,有利于青藏高原沙漠化逆转。
桂柯[6]（2020）在《全球及区域气溶胶光学特性长期演变趋势及其驱动因子研究》文中研究表明自然或人为排放的大气气溶胶可以通过气溶胶-辐射相互作用和气溶胶-云相互作用在全球及区域尺度上对地球气候系统产生重要影响。而气溶胶光学特性是估计大气气溶胶辐射强迫及其气候响应中最大的不确定性之一。针对全球及区域气溶胶变化,从气溶胶光学特性出发,对全球及区域气溶胶进行长期演变趋势及成因研究是目前气溶胶气候效应研究领域的热点问题。本文首先利用AERONET和CARSNET地基观测数据对MERRA-2再分析和MISR卫星反演气溶胶光学厚度（AOD）产品在全球及典型区域的适用性进行了全面评估。接着,基于长期的MERRA-2和多源卫星AOD数据集,综合性的分析了总气溶胶、不同化学组分、不同粒径大小和非球形AOD在全球及12个典型研究区域（华北、华南、东北亚、美国东部、欧洲西部、南亚、撒哈拉沙漠、中东、中国西北、亚马逊流域、非洲中南部和东南亚）不同历史时期的演变趋势。然后在揭示了本地排放和气象驱动因子长期变化对区域性AOD变化影响的基础上,定量评估了排放和气象驱动因子的相对贡献。最后,运用CALIPSO反演的气溶胶消光系数垂直廓线和分层统计探测样本数据,对不同类型气溶胶的三维分布结构、区域垂直分布差异和分层演变趋势进行了综合性的分析。主要结论总结如下:从全球尺度来看,MERRA-2 AOD具有与卫星反演AOD可比拟的精度（R=0.84,RMSE=0.14和MAE=0.07）,但其表现具有明显的区域性差异。在中国东部、南亚等人为气溶胶主导区域,MERRA-2存在系统性偏低,这可能与MERRA-2缺少硝酸盐、铵盐气溶胶模块有关。尽管如此,通过对比多源AOD数据集的趋势评估结果表明,MERRA-2能够定量地重现MODIS/Terra观测到的年和季节性AOD趋势（尤其是十年趋势）。MISR AOD的评估结果表明,MISR AOD日产品在全球范围内表现良好,与地基观测之间的R、MAE、RMSE和RMB分别为0.85、0.06、0.12和0.96。AOD总匹配样本掉入预期偏差EE＿1[±(0.05+0.20×AODobs)]和EE＿2[±(0.03+0.10×AODobs)]以内的百分比分别为80.4%和59.9%。通过分析1980-2016年全球不同区域的AOD时间序列发现,AOD在美国东部和欧洲西部均呈现出非单调的下降趋势,其下降趋势的强度在近十年有所放缓。在中国东部,AOD在2006年前经历了一个持续而显着的上升,而之后得益于我国实施的多项减排措施,趋势急剧反转（由正转负）。在南亚,AOD在整个研究期间均呈现显着而持续的上升趋势,响应了该地区不断增加的人为排放。统计分析表明,在1980-2014年期间,与排放驱动因子的贡献（0%–56%）相比,气象因素在几乎所有的研究区域均能解释更大比例的AOD年际变化（20.4%–72.8%）。在人为排放主导区域,SO2是主导的排放驱动因子,能够解释12.7%–32.6%的区域性AOD变化;在生物质燃烧主导区域,碳质气溶胶（BC和OC）是首要的排放驱动因子,贡献了24.0%–27.7%的变化。此外,风速和环境湿度（土壤湿度和相对湿度）分别是沙尘和生物质燃烧主导区域最重要的气象驱动因子,分别能够贡献11.8%–30.3%和11.7%–35.5%的区域性AOD年际变化。以上结果表明,气象参数的变化是驱动区域性AOD年代际变化的关键因子之一。不同化学组分AOD的区域性年际变化揭示了硫酸盐气溶胶（SO4）是驱动美国东部和欧洲西部总气溶胶下降最主要的化学组分,但碳质气溶胶和自然源气溶胶（沙尘和海盐气溶胶）的增加在一定程度上削减了总气溶胶的下降幅度。在撒哈拉沙漠和中东地区,沙尘气溶胶是驱动总AOD年际演变的主导气溶胶类型。然而,人为源气溶胶在中东地区总AOD年际变化中扮演的角色正在逐年攀升。人为排放产生的人为源气溶胶（特别是硫酸盐气溶胶）是主导华北和华南地区总AOD年际演变中最主要的气溶胶类型。总AOD在上述区域2006年以后的下降,除了归因于硫酸盐气溶胶的显着下降以外,其他类型气溶胶的下降也在不同程度上有所贡献。在南亚地区,总AOD的年际演变是由人为和自然源气溶胶所共同驱动的,而前者的主导作用正在逐年增强。此外,MISR反演的不同类型气溶胶的演变趋势进一步表明,在多数以人为气溶胶为主导的陆地区域,小粒径气溶胶（直径<0.7μm）变化趋势的空间分布模态与总气溶胶保持高度一致。也就是说,人为活动排放产生的小粒径气溶胶是驱动人为气溶胶主导区域总气溶胶变化中最主要的气溶胶类型。分析CALIPSO反演的不同类型气溶胶消光系数（EC）的多年平均（2007-2018）三维垂直结构表明,纯沙尘气溶胶垂直EC的增强主要发生在沙源地的近地层（3km以下）,而在0-1 km高度范围内,EC能超过0.1km-1。对比而言,污染性沙尘气溶胶的分布较为广泛,多分布于沙源地及其下游人为活动密集区域,其最大的抬升高度超过4 km。而烟尘气溶胶的影响范围遍布全球,其在海洋上的抬升高度甚至能超过6 km。在全球及所有的12个研究区域,超过50%的柱气溶胶含量均位于对流层低层（0-2km）,而6km以上的贡献比小于2%。陆上气溶胶在地形和大气环流的作用下能够被抬升到更高的高度。评估CALIPSO不同类型气溶胶的整层及分层发生频率（Fo O）发现,所有类型气溶胶的全球多年平均整层Fo O为5.6%,其中清洁性海洋、纯沙尘、污染性大陆、清洁性大陆、污染性沙尘、烟尘、沙尘和海盐混合型气溶胶分别贡献了2.08%、1.08%、0.41%、0.10%、0.86%、0.64%和0.48%。所有类型气溶胶整层Fo O的区域平均最大值出现在中东地区（21.0%）,而最低值出现在欧洲西部（6.3%）。华北地区是污染性沙尘整层Fo O最高的区域,约为5.13%。评估全球及区域不同类型气溶胶（纯沙尘、污染性沙尘和烟尘）的整层及分层演变趋势可知,纯沙尘气溶胶在华北、东南亚以及中东地区均呈现了显着的（P<0.1）下降趋势,过去10年分别下降了-38.02%、-20.34%和-23.05%。污染性沙尘气溶胶在东北亚、华北、华南地区呈现显着的下降,而在南亚和中东地区呈现显着的上升。对比而言,烟尘气溶胶在全球多数区域均呈现了显着的下降趋势,其中全球、陆地和海洋在过去十年分别下降了13.29%、13.51%和12.89%。此外,不同类型气溶胶的分层AOD在驱动整层AOD的演变趋势中扮演着不同的角色。例如,在人为气溶胶主导区域（例如中国东部、南亚和美国东部）,总AOD的变化趋势与0-3km内积分AOD的变化趋势基本一致,说明累积在低层的人为排放气溶胶的变化主导了这些区域的总AOD变化。
熊静芸[7]（2020）在《气候变化背景下旅游地气候舒适度变化及其与客流量相关性研究 ——以乐山市中区、峨眉山、都江堰为例》文中指出气候变化已成为世界公认的事实,作为对气候依赖性很强的旅游业而言气候变化意味着旅游业的发展也会随之受到影响。乐山、峨眉山、都江堰作为全国优秀旅游城市及四川重要的旅游目的地,旅游业是当地重要的支柱性产业。本文用Mann-Kendall检验法进行乐山市市中区、峨眉山、都江堰三个研究区近40年来(1979—2018年气候变化特征分析,采用温湿指数、风效指数、着衣指数和综合气候舒适度评价模型进行气候舒适度评价,探讨气候变化背景下研究区气候舒适度变化,并通过设定“节假日虚拟因子的月指数”和客流量月指数,采用回归分析法进行气候舒适度与客流量的相关分析。通过研究得到以下结论:（1）研究区近40年来（1979—2018年）气候变化特征分析表明:近40年来三地各年代平均气温均呈明显的上升趋势:都江堰升温最大（1.4℃）,乐山市中区次之（1.1℃）,峨眉山最小（0.8℃）。而三地各年代平均降水量有微弱下降:峨眉山降幅最大（10.3mm）,乐山市中区次之（7.6mm）,都江堰最小（2.3mm）。乐山市市中区和都江堰的各年代平均相对湿度都呈下降趋势,峨眉山呈上升趋势。乐山市中区、峨眉山和都江堰三地的平均值由大到小依次为:峨眉山（85.8%）>都江堰（79.2%）>乐山市中区（79%）。乐山市中区、峨眉山和都江堰三地平均相对湿度的极差由大到小依次为:都江堰（13%）>乐山市中区（11.4%）>峨眉山（6.2%）,表明都江堰的相对湿度波动较大。近40年来,乐山市中区、都江堰、峨眉山除四季气温均呈升温趋势,冬季降水均呈下降趋势外,春、夏、秋三季三地的降水量和相对湿度以及冬季的相对湿度变化比较复杂,均升降不一。（2）Mann-Kendall检验的结果表明,Mann-Kendall检验的结果表明:近40年来乐山市中区和都江堰的年均气温突变点为2000年,峨眉山的气温突变点为1997年;三个地区的年均降水量均无突变;乐山市中区和峨眉山的年均相对湿度变化无突变,都江堰的相对湿度突变点为1997年。突变后三地年均气温均呈上升趋势:乐山市中区（0.9℃）、峨眉山（0.5℃）和都江堰（0.9℃）;而年均降水量有微弱减少:乐山市中区（9.1mm）、峨眉山（18.6mm）和都江堰（3.4mm）;乐山市中区和都江堰在突变后的年均相对湿度均有所下降,分别为3.9%和4.7%,峨眉山突变前后相对湿度没有变化。（3）气候舒适度评价结果表明:乐山市中区、峨眉山和都江堰的温湿指数年内变化趋势基本一致,变化曲线呈倒“U”形。三地风效指数年内变化基本呈宽“U”字形分布。三地年内着衣指数变化趋势均呈“宽U形”。乐山与都江堰年内综合气候舒适度变化呈“M”型,峨眉山全年综合气候舒适度呈倒“U”型分布。将舒适日数和较舒适日数划为“适游期”,乐山市市中区和都江堰的适游期长达9个月之久;峨眉山的适游期,总共3个月时长。近40年来,气候变化对三地气候舒适度均有明显影响。21世纪10年代相较于20世纪80年代乐山市中区、峨眉山和都江堰的舒适日数分别增加了1.5天、1.4天和8.2天;较舒适日数乐山市中区和都江堰均减少了9.1天,峨眉山增加了17.5天。在气候突变后乐山市中区、峨眉山和都江堰的舒适日数在全年中的占比分别增加1%、0.3%和2.3%;较舒适日数比例峨眉山增加了4.6%,乐山市中区和都江堰分别减少了1.3%和1.7%。（4）气候舒适度与客流量的相关分析表明:乐山大佛景区与峨眉山景区的客流量与温湿指数呈正相关,与风效指数及着衣指数呈负相关,乐山大佛景区客流量与综合气候舒适度相关性不明显,峨眉山景区的客流量变化与综合气候舒适度呈负相关。
王正[8]（2019）在《中国季节划分及其对夏季降水的预测研究》文中指出自然天气季节的划分研究对天气预报和气候预测,尤其对中长期天气预报和短期气候预测具有十分重要的意义。综合考虑多种气象要素开展季节更替的客观化识别和划分,是气候监测、诊断分析和预测领域的一个重要课题,相关研究的开展将有助于更好地理解季节转变在气候增暖背景下的新特征。多要素大气状态相似季节划分法是近年来新发展的一种客观化季节划分方法,已被广泛应用于气候变化研究、气候监测和短期气候预测等科研和业务之中。该方法的关键之处在于多要素的融合和典型场的选取,其中典型场是指多要素大气状态相似法中所选取的能代表冬季和夏季平均气候特征的大气状态距平场。本论文基于NCEP/NCAR再分析资料、GPCP再分析降水数据和中国台站逐月降水资料,在改进多要素大气状态相似季节划分法的基础上,运用多要素大气状态相似季节划分法和统计诊断等方法,探讨了中国地区季节转换特征,前冬季节来临时间与夏季降水的联系及降水预测的机制问题。论文创新之处在于将季节变化研究与短期气候预测联系在一起,并将季节变化的研究成果转化到短期气候预测研究中。主要的研究内容和结论如下:（1）多要素大气状态相似季节划分方法研究典型场作为多要素大气状态相似季节划分法的划分基准,其准确度对季节划分的研究结果至关重要。本文首先以1998年和2013年华中地区为例进行了分析研究,发现基于单年大气状态计算典型场能有效地减弱气候变化及季节转变阶段对季节划分结果的误差影响。基于新典型场得到的季节划分结果能准确地反映区域大气状态和大气环流的季节变化情况。研究还发现,基于单年大气状态计算的典型场与基于多年平均大气状态计算的典型场之间存在年代际变化的差异,且在气候变化转折阶段的差异尤为显着。（2）南海地区季节转换特征分析将多要素大气状态相似季节划分方法推广应用于南海地区的季节转换研究。结果表明,南海地区850hPa季节划分结果与各气象要素组成的大气整体状态的季节变化时间较吻合,各气象要素均有明显的季节变化特征,且大气环流和地表向上长波辐射也均随季节的变化而发生明显转变,这进一步验证了多要素大气状态相似季节划分方法对副热带地区的季节划分也是有效的。在南海地区,季节转变时各气象要素呈现不同的变化特征,由冬季向夏季转变时是以热力要素的变化为主导,而由夏季向冬季转变时则以动力要素的变化为主导。南海地区850hPa夏冬两季开始和结束时间的空间分布也能较为准确地反映大气环流和大气状态的季节变化空间演变特征。南海地区夏季在南海西北最先开始,在南海东南开始最晚,在南海西北地区先结束,最后在南海西南地区结束;南海冬季最早在西南部开始并逐渐向东北扩展,结束时却从西部和南部向中部和东北部地区收缩。（3）中国季节转换特征研究从中国季节的年代际演变特征角度分析发现,不同季节的持续时间与其主要影响因子之间的关联呈现明显的经纬向差异,并存在显着的此消（持续时间缩短）彼长（持续时间增长）式的互补关系。春夏、秋冬和冷暖季季节长度之间存在互补关系,其中春夏季节长度互补关系最好,互补区域也很广泛,而秋冬季节长度互补区域主要集中在西部地区。冷暖季节长度互补分布虽广泛,但其互补关系整体偏弱。对比1980年前后两个阶段发现,各季节的持续时间均表现出东西差异的年代际变化特征,其中春夏季的年代际变化集中在北部和西部地区,而秋冬季节则集中在西部地区。进一步分析影响季节变化的关键因子发现,季节持续时间年代际变化的显着区域与其关键因子年代际变化的显着区域一致,均集中在中国的北部和西部地区。（4）前冬季节特征对夏季降水的预测研究探讨了中国东部前冬季节来临早晚（即冬季开始时间）与夏季降水之间的关系,建立了二者的统计关系和物理概念模型,并据此对夏季降水情况进行预测。前冬起始时间与东亚冬季风强度、东亚夏季风强度均呈现弱的正相关关系,前冬起始时间偏早,冬季风偏弱,而前冬起始时间偏晚,冬季风强。前冬季节起始偏早的年份,我国次年夏季表现为“﹣﹢﹣”降水分布特征,主雨带位于淮河流域,即出现Ⅱ类雨型的降水特点;而前冬季节起始偏晚的年份,我国次年夏季降水总体表现出Ⅰ类（主雨带位于黄河流域及其以北地区）和Ⅲ类雨型（主雨带位于长江中下游及其以南地区）的特点。对20122018年的中国夏季降水进行了回报预测和检验,发现本文所建立的统计模型预测技巧较高,且预测结果稳定。本文的研究表明,季节划分结果不再仅是一个时间的节点,它可将气候变化研究与短期气候监测、气候诊断和气候预测联系在一起,是研究气候变化与气候预测的一个很好的切入点。
孙恩伟[9]（2019）在《基于地基和再分析资料分析中国地区气溶胶光学特性及直接辐射强迫特征》文中进行了进一步梳理本文利用地基、MODIS遥感数据和MERRA-2再分析资料研究了中国地区气溶胶光学特性及直接辐射强迫。首先利用南京北郊太阳光度计2007至2015年间的观测资料分析了该地区的气溶胶光学特性和直接辐射强迫,然后利用太阳光度计和天空辐射计评估了MERRA-2气溶胶光学厚度（AOD）在长三角地区的适用性,同时利用AERONET站点数据和MODIS数据评估了MERRA-2 AOD在整个中国地区的适用性。在此基础之上分析了1980-2017年间中国地区气溶胶光学特性及其辐射强迫。主要得到以下结论:（1）南京北郊气溶胶细粒子占主导地位,整体气溶胶和细粒子单次散射反照率随波长的增加而减小,而粗粒子单次散射反照率随波长增加而增加。气溶胶直接辐射强迫在地表和大气顶起冷却效应,春夏季大,秋冬季小。（2）MERRA-2 AOD与合肥天空辐射计AOD、南京太阳光度计AOD在长三角地区有较好的相关性。AOD在长三角地区北部要高于南部,最高值位于长三角西北部。AOD在2000年以后要明显高于80和90年代。AOD在三月、四月和六月较高,在九月、十月、十一月和十二月较低。通过对长三角大城市、中等城市和偏远地区进行比较,发现大城市AOD最高,中等城市AOD次之,偏远地区AOD最小。1980-1999年间,AOD在长三角三类地区缓慢上升。随着经济快速发展,2000-2009年间,AOD在长三角三类地区快速上升。由于政府相关的环保政策,2010-2017年间,AOD在长三角三类地区逐渐下降。1980-2009年间,AOD在长三角整个区域呈现上升趋势,2010-2017年间,AOD在长三角整个区域呈现下降趋势,并且在合肥周围的长三角西北部地区下降趋势最大。（3）MERRA-2 AOD与AERONET太阳光度计,MODIS AOD在整个中国地区有较好的一致性。AOD高值主要出现在中国东部、南部和中部地区,AOD低值主要出现在中国西部和东北地区。AOD在2000年以后要明显高于80和90年代。80和90年代,整个中国平均AOD增长缓慢,2001-2010年间快速增长,2011-2017年间逐渐下降。经济发达地区如长三角、京津冀和珠三角地区在同期有相似的更为明显的AOD变化。1980-2009年间,AOD在中国大部分地区呈现上升趋势,而2010-2017年间,几乎整个中国地区呈现下降趋势。通过分析1980-2017年间硫酸盐光学厚度（SO4AOD）、沙尘光学厚度（DUAOD）、黑碳光学厚度（BCAOD）、有机碳光学厚度（OCAOD）和海盐光学厚度（SSAOD）在中国地区时空分布特征,发现SO4AOD和DUAOD占总AOD的较大比例,SO4AOD的变化是总AOD变化的主要驱动因子。沙尘吸收性光学厚度（DUAAOD）高值位于中国西北沙尘地区,黑碳吸收性光学厚度（BCAAOD）高值主要出现在中国东部和中部地区。BCAAOD和DUAAOD共占总吸收性光学厚度（AAOD）的96.86%。1980-2017年间AAOD的变化主要是由于BCAAOD的变化。由于黑碳排放增多,1980-2007年间BCAAOD在整个中国有明显的上升趋势。2008-2017年间,BCAAOD在中国大部分地区呈明显的下降趋势。（4）气溶胶直接辐射强迫在中国地区大气顶和地表起冷却效应,在整层大气起加热效应。中国东部地区加热或冷却效应要比西部更为明显。AOD与气溶胶在地表和大气顶的直接辐射强迫为负相关,与整层大气的辐射强迫为正相关。1980-2017的7个五年时期内,气溶胶在地表和大气顶的直接辐射强迫冷却效应在80和90年代相对较小,2000年以后冷却效应增强,在2006-2010期间达到最大值,并在2011-2017期间有所减弱。同样,气溶胶在整层大气的直接辐射强迫加热效应在80和90年代相对较小,2000年以后加热效应增强,在2006-2010期间达到最大值,并在2011-2017期间有所减弱。1980-2009年间在中国中部和东部地区,气溶胶在大气顶和地表的冷却效应有增强的趋势,在整层大气的加热效应也有增强的趋势。2010-2017年间在中国中部和东部地区,气溶胶在大气顶和地表的冷却效应有减弱的趋势,在整层大气的加热效应也有减弱的趋势。
褚荣浩[10]（2019）在《淮河流域地表蒸散特征及其对气候变化和土地利用的响应》文中研究表明淮河流域地处南北气候过渡带,是我国重要的商品粮基地。近年来,随着人类改造自然活动的日益频繁及气候变化态势的不断加剧,其水循环过程发生了显着变化,并带来了突出的水资源与生态环境问题,严重威胁了流域经济社会的可持续发展和生态安全。蒸散作为一种重要的气候参数,在地表水平衡和水文循环过程中起着至关重要的作用。因此,研究流域内地表蒸散的变化特征及其对气候变化和土地利用的响应可以为该区域水资源的合理利用提供重要的理论依据。本研究主要从气候变化和土地利用的角度出发,分别评估二者对淮河流域地表蒸散的影响。在气候变化方面,本文首先从流域尺度探讨了淮河流域四种蒸散的时空变化趋势,并确定了影响其变化的主导气候因子;之后,从农田尺度分析了寿县冬小麦和水稻农田蒸散特征,探讨并评价了三种典型模型在模拟该区域农田蒸散上的适用性,进而确定了最佳估算模型;土地利用方面,本研究主要结合中分辨率成像光谱仪-MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）遥感产品数据,分析并探讨了近14年流域蒸散变化特征、土地利用类型转变趋势、不同土地利用类型蒸散变化特征以及蒸散量与气象因子和土地利用变化之间的关联机制。主要研究结果如下:（1）参考蒸散(ETref)在上游、中游和沂沭泗河流域均呈显着下降趋势,尤其在年、生长季和夏季;而在下游呈普遍上升趋势,且在春季显着。除生长季和夏季外,ETref在大多数子区域和时间尺度上对相对湿度（RH）最为敏感。基于改进的微分方程方法,除下游地区外,ETref在大多数子区域年和春、秋、冬季下降趋势的主导因素为显着下降的2米风速（u2）,且在生长季和夏季转变为显着下降的太阳辐射（Rs）。然而,在下游地区,显着下降的RH是影响ETref变化的最强主导因子,尤其在年、生长季和春季。（2）蒸发皿蒸发量(Epan)在流域年时间尺度上以-8.119 mm·a-2的速率呈显着下降趋势（p<0.001）,其中显着下降的站点约占总站点数的90%。Pen Pan模型中空气动力项的值远大于辐射项的值,进而导致Epan趋势的变化。显着下降的u2是控制各时段Epan呈下降趋势的最强主导因子,其次是生长季和夏季显着下降的净辐射（Rn）。然而,第二主导因子在春季、秋季和冬季转变为平均温度（Ta）,在下游地区的年、生长季、春季和秋季则转变为RH。上述现象表明,气候变量的显着性与其对Epan趋势的控制之间存在正相关。（3）实际蒸散（ETa）在1990年之前显着上升,随后显着下降。然而,潜在蒸散（ETp）在1990年之前显着下降,之后呈略微下降趋势。1961-1990年,除显着上升的RH外,其他气象变量均呈下降趋势。总体而言,空气动力项主导了ETa和ETp的变化趋势。除生长季和夏季的ETa趋势以及夏季的ETp趋势外（主导因子为Rn）,u2均是影响其变化的主导因子。1991-2014年,Ta和RH分别呈显着的上升和下降趋势,而u2的显着下降趋势明显放缓。辐射项的绝对值要大于空气动力项的绝对值。ETa趋势的主导因子在春季由u2转变为RH,在春季、秋季和年尺度上则为Rn。此外,ETp趋势的主导因子在春季、冬季和年尺度上由u2转变为RH,而在生长季和秋季转变为Rn。Rn在夏季ETa和ETp趋势中均起着关键作用。（4）冬小麦日蒸散量总体呈先缓慢减少后迅速增加的趋势,而水稻日蒸散量总体呈先增加后波动减少的趋势。冬小麦日作物系数总体呈“减-增-减”的变化趋势,而水稻日作物系数变化较小,总体呈“先增后减”的变化趋势。R-K模型中,两季冬小麦观测数据拟合出的最佳a和b值分别为1.266、0.514和1.360、0.628;而针对水稻田分别为1.166、1.255和1.240、1.104。相较于R-K模型和校准的AA模型,PM-Kc模型模拟的冬小麦和水稻日蒸散量总体效果较好。与R-K模型明显的低估现象相比,AA模型因其拟合出的趋势线斜率均在1左右,总体表现优于R-K模型。然而,就其统计参数而言,AA模型的模拟性能与R-K模型差异较小,AA模型在模拟两季冬小麦和2008年水稻日蒸散量时的模拟性能劣于R-K模型,而在2009年水稻日蒸散量时的模拟性能优于R-K模型。（5）流域近14蒸散（ET）除春季略微增加外,其他季节均呈下降趋势,尤以冬季显着。Hurst指数表明未来ET总体将呈持续性变化趋势。土地利用类型主要为农田,西南和西北海拔较高地区为林地和草地。其中农田以-176.2 km2·a-1的速率减少（转化为草地和城镇）;林地以40.9 km2·a-1的速率增加（由草地转化）;草地以35.8 km2·a-1的速率呈“W”型波动减少（转化为农田和林地）;城镇以138.3 km2·a-1的速率显着增加（由农田和草地转化）;水体以-1.38 km2·a-1的速率减少（转化为湿地）;湿地以43.6 km2·a-1的速率显着增加（由草地和农田转化）;裸地以9.5 km2·a-1的速率逐渐减少（转化为湿地、草地和城镇）。流域年均蒸散量与土地利用类型密切相关,各土地利用类型蒸散差异较大,总体均呈明显下降趋势,对应大小依次为:林地>草地>农田>湿地>水体>城镇>裸地。水分条件（Pre的减少和RH的下降）可能是流域ET下降的主要控制因素。
二、Analysis of solar radiation variations over Nanjing region in recent 40 years（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、Analysis of solar radiation variations over Nanjing region in recent 40 years（论文提纲范文）
（1）冰雪旅游气候舒适度评价研究 ——以我国东北地区为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景与意义 |
| 1.2 研究进展 |
| 1.2.1 国外研究进展 |
| 1.2.2 国内研究进展 |
| 1.2.3 国内外研究进展总结 |
| 1.3 研究内容与技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第2章 研究区域概况与研究方法 |
| 2.1 研究区概况 |
| 2.1.1 研究区选择 |
| 2.1.2 气候概况和旅游资源概况 |
| 2.2 数据来源 |
| 2.3 研究方法 |
| 2.3.1 文献分析法 |
| 2.3.2 统计分析法 |
| 2.3.3 空间可视化分析法 |
| 2.3.4 通用热气候指数评价法 |
| 第3章 东北地区冰雪旅游气候舒适度相关要素分析 |
| 3.1 要素的选择和确定 |
| 3.1.1 气温与气候舒适度 |
| 3.1.2 相对湿度与气候舒适度 |
| 3.1.3 日照时数与气候舒适度 |
| 3.1.4 风与气候舒适度 |
| 第4章 近40 年来东北地区冬季旅游气候舒适度评价 |
| 4.1 东北地区冬季各月气候舒适度分析 |
| 4.1.1 东北地区十一月份气候舒适度分析 |
| 4.1.2 东北地区十二月份气候舒适度分析 |
| 4.1.3 东北地区一月份气候舒适度分析 |
| 4.1.4 东北地区二月份气候舒适度分析 |
| 4.1.5 东北地区三月份气候舒适度分析 |
| 4.2 东北地区冬季年内气候舒适度分析 |
| 4.3 东北地区冬季年均气候舒适度分析 |
| 4.4 东北地区旅游气候舒适期分析 |
| 4.5 东北地区40 年的时空变化特征 |
| 4.5.1 旅游气候舒适度的年际变化规律 |
| 4.5.2 旅游气候舒适度的年代变化规律 |
| 第5章 十大冰雪旅游热点城市气候舒适度及变化趋势评价研究 |
| 5.1 冰雪旅游热点城市概况 |
| 5.2 十大冰雪旅游热点城市气候舒适度评价 |
| 5.2.1 十大冰雪旅游热点城市各气候要素对冰雪旅游活动的影响 |
| 5.2.2 十大冰雪旅游热点城市气候舒适度分析 |
| 5.3 十大冰雪旅游热点城市气候舒适度变化趋势评价研究 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 研究结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）青藏高原湖泊演化及生态环境效应研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及研究意义 |
| 1.1.1 湖泊演化与生态环境变化息息相关 |
| 1.1.2 遥感技术已成为资源环境调查研究的重要手段和方法 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 遥感技术在水体提取中的进展 |
| 1.2.2 青藏高原湖泊动态变化及原因研究 |
| 1.2.3 青藏高原生态环境研究 |
| 1.2.4 存在的问题 |
| 1.3 本文创新点 |
| 1.4 研究内容及技术路线 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 技术路线 |
| 第二章 青藏高原自然地质环境背景 |
| 2.1 自然地理 |
| 2.2 气象水文 |
| 2.3 地形地貌 |
| 2.4 地质构造和新构造运动 |
| 2.5 地下水 |
| 2.6 植被及土壤概况 |
| 2.7 土地利用 |
| 2.8 生态环境 |
| 第三章 青藏高原湖泊类型及发育特征 |
| 3.1 遥感数据的选取与预处理 |
| 3.2 遥感水体提取机理及方法 |
| 3.2.1 水体提取机理 |
| 3.2.2 水体提取方法 |
| 3.3 青藏高原湖泊水体自动提取 |
| 3.4 青藏高原湖泊类型划分 |
| 3.5 青藏高原湖泊发育特征 |
| 3.5.1 青藏高原湖泊规模及数量 |
| 3.5.2 青藏高原湖泊几何形态特征 |
| 3.6 青藏高原湖泊分布规律 |
| 3.6.1 湖泊分布与海拔关系 |
| 3.6.2 湖泊分布与坡度关系 |
| 3.6.3 湖泊分布与构造关系 |
| 3.6.4 湖泊分布与土壤类型关系 |
| 3.6.5 湖泊分布与植被类型关系 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 青藏高原构造湖演化规律 |
| 4.1 青藏高原构造湖演化分析 |
| 4.2 青藏高原构造湖演化驱动力因素分析 |
| 4.3 格尔木盆地典型构造湖演化分析 |
| 4.4 典型构造湖演化 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 青藏高原多年冻土区热喀斯特湖演化规律 |
| 5.1 热喀斯特湖演化分析 |
| 5.2 热喀斯特湖演化驱动力因素 |
| 5.3 青藏高原多年冻土区热喀斯特湖易发程度分区 |
| 5.3.1 易发程度评价模型 |
| 5.3.2 易发程度评价指标体系 |
| 5.3.3 评价指标权重 |
| 5.3.4 评价指标量化 |
| 5.3.5 基于ArcGIS的综合评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 青藏高原冰川湖演化规律 |
| 6.1 冰川湖演化分析 |
| 6.2 冰川湖演化驱动力因素 |
| 6.3 典型区域冰川湖演化分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 青藏高原湖泊生态环境效应 |
| 7.1 青藏高原NDVI变化 |
| 7.2 青藏高原湖泊生态系统服务功能价值 |
| 7.3 冰川湖灾害效应 |
| 7.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 主要结论 |
| 研究不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（3）基于多源融合数据的中国1979-2018年葡萄气候区划及风险防范技术集成研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 影响葡萄生长的气象因素 |
| 1.2.2 影响葡萄生长的非气象因素 |
| 1.2.3 葡萄气候区划指标研究进展 |
| 1.2.4 葡萄气候区划气象数据研究进展 |
| 1.2.5 葡萄灾害风险防范技术研究进展 |
| 1.3 存在不足 |
| 第二章 研究方案 |
| 2.1 研究目标 |
| 2.2 研究内容 |
| 2.3 技术路线 |
| 2.4 研究数据 |
| 2.4.1 CLDAS多源融合网格气象数据 |
| 2.4.2 GLDAS多源融合网格气象数据 |
| 2.4.3 CMFD多源融合网格气象数据 |
| 2.4.4 全国气象站点逐小时气象数据 |
| 2.5 研究方法 |
| 2.5.1 CLDAS多源融合气温网格数据质量评估 |
| 2.5.2 活动积温计算 |
| 2.5.3 线性回归分析 |
| 2.5.4 Mann-Kendall突变检验方法 |
| 2.5.5 干燥度 |
| 2.5.6 经验正交函数分解 |
| 第三章 CLDAS多源融合气温数据在中国区域的适用性分析 |
| 3.1 时空分布特征比较分析 |
| 3.2 日时间序列比较 |
| 3.3 日循环比较分析 |
| 3.4 站点尺度比较分析 |
| 3.5 各省份结果比较分析 |
| 3.6 不同海拔高度的对比分析 |
| 3.7 日最高、日最低气温评估 |
| 3.8 讨论 |
| 3.9 小结 |
| 第四章 基于多源融合数据的1979-2018年全国活动积温时空变化分析 |
| 4.1 积温空间变化 |
| 4.2 不同纬度带积温时间变化 |
| 4.3 不同纬度带积温突变情况 |
| 4.4 讨论 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 基于多源融合数据的1979-2018年全国无霜期分布时空变化分析 |
| 5.1 初、终霜日及无霜期变化特征分析 |
| 5.1.1 初霜日 |
| 5.1.2 终霜日 |
| 5.1.3 无霜期 |
| 5.2 讨论 |
| 5.3 小结 |
| 第六章 基于多源融合数据的1979-2018年全国潜在蒸散发时空变化分析 |
| 6.1 年平均潜在蒸散空间分布特征 |
| 6.2 季节平均潜在蒸散空间分布特征 |
| 6.3 年代际平均潜在蒸散空间分布特征 |
| 6.4 潜在蒸散影响因子分析 |
| 6.5 讨论 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 基于多源融合数据的1979-2018年全国干燥度时空变化分析 |
| 7.1 干燥度时空分布特征分析 |
| 7.2 讨论 |
| 7.3 小结 |
| 第八章 基于多源融合数据的1979-2018年全国葡萄气候区划时空变化分析 |
| 8.1 区划指标阈值确定 |
| 8.1.1 生长季活动积温AAT阈值 |
| 8.1.2 生长季无霜期FFP阈值 |
| 8.1.3 干燥度DI阈值 |
| 8.1.4 葡萄气候区划方法 |
| 8.2 葡萄气候区划空分布特征分析 |
| 8.3 讨论 |
| 8.4 小结 |
| 第九章 葡萄水旱灾害风险防范技术集成研究 |
| 9.1 最优控制理论在葡萄连阴雨灾害防范模型构建中应用 |
| 9.2 葡萄减损保产提质增效技术集成应用案例分析 |
| 9.3 讨论 |
| 9.4 小结 |
| 第十章 结论与展望 |
| 10.1 主要研究结论 |
| 10.1.1 多源融合气温数据在中国区域的适用性分析 |
| 10.1.2 基于多源融合数据的1979-2018年全国活动积温时空变化分析 |
| 10.1.3 基于多源融合数据的1979-2018年全国无霜期分布时空变化分析 |
| 10.1.4 基于多源融合数据的1979-2018年全国潜在蒸散发时空变化分析 |
| 10.1.5 基于多源融合数据的1979-2018年全国干燥度时空变化分析 |
| 10.1.6 基于多源融合数据的1979-2018年全国葡萄气候区划时空变化分析 |
| 10.1.7 葡萄水旱灾害风险防范技术集成初步研究 |
| 10.2 创新点 |
| 10.3 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历 |
（4）大气细颗粒物与臭氧的垂直结构和相互作用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 大气污染物的分布特征 |
| 1.2.1 大气细颗粒物时空分布特征 |
| 1.2.2 对流层臭氧时空分布特征 |
| 1.3 臭氧对颗粒物的影响 |
| 1.4 细颗粒物对臭氧的影响 |
| 1.4.1 细颗粒物对光解反应的影响 |
| 1.4.2 细颗粒物表面的非均相化学反应 |
| 1.4.3 细颗粒物的辐射-气象反馈作用 |
| 1.5 本文研究内容 |
| 第二章 观测方法和模式介绍 |
| 2.1 观测资料介绍 |
| 2.1.1 大气污染物观测站点与数据来源 |
| 2.1.2 大气臭氧激光雷达观测 |
| 2.1.3 大气气溶胶拉曼激光雷达观测 |
| 2.2 WRF-CHEM三维数值模拟系统 |
| 2.2.1 模式介绍 |
| 2.2.2 模式框架 |
| 2.2.3 模式改进 |
| 2.3 UKESM1-AMIP三维数值模拟系统 |
| 2.3.1 模式介绍 |
| 2.3.2 模式框架 |
| 第三章 南京市大气颗粒物和臭氧的特征与相关性分析 |
| 3.1 大气臭氧的分布特征 |
| 3.1.1 地面基本特征分析 |
| 3.1.2 垂直结构特征分析 |
| 3.2 大气细颗粒物的分布特征 |
| 3.2.1 地面基本特征分析 |
| 3.2.2 垂直结构特征分析 |
| 3.3 大气颗粒物和臭氧的相关性 |
| 3.3.1 颗粒物和臭氧对其他污染物及气象条件的敏感性 |
| 3.3.2 近地面细颗粒物和臭氧的相关性 |
| 3.3.3 不同高度上细颗粒物和臭氧的相关性 |
| 3.4 大气颗粒物和边界层的相关性 |
| 3.4.1 边界层高度的计算方法 |
| 3.4.2 边界层高度的变化特征 |
| 3.4.3 边界层和颗粒物的相关性分析 |
| 3.5 大气颗粒物和能见度的相关性 |
| 3.5.1 大气能见度变化特征 |
| 3.5.2 能见度与污染物的相关性分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 长三角地区大气颗粒物和臭氧相互作用的化学耦合机理研究 |
| 4.1 WRF-Chem模拟设置 |
| 4.2 模式验证 |
| 4.2.1 气象场模拟效果评估 |
| 4.2.2 大气化学成分模拟效果评估 |
| 4.3 光化学反应 |
| 4.3.1 边界层颗粒物及其光学特性 |
| 4.3.2 颗粒物对光解率的影响 |
| 4.3.3 臭氧浓度的变化 |
| 4.3.4 颗粒物浓度的变化 |
| 4.4 非均相化学反应 |
| 4.4.1 NO_x和H_xO_y的变化 |
| 4.4.2 臭氧浓度的变化 |
| 4.4.3 颗粒物浓度的变化 |
| 4.5 颗粒物和臭氧化学相互作用的综合影响 |
| 4.5.1 对臭氧的综合影响 |
| 4.5.2 对颗粒物的综合影响 |
| 4.5.3 不同高度上颗粒物和臭氧的相关性 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 中国地区大气细颗粒物和臭氧相互作用的辐射-气象反馈机理研究 |
| 5.1 UKESM1-AMIP模拟设置 |
| 5.2 模式验证 |
| 5.3 细颗粒物的辐射效应 |
| 5.3.1 地表短波辐射及温度 |
| 5.3.2 湍流动能强度 |
| 5.3.3 大气边界层高度 |
| 5.3.4 近地面风速 |
| 5.4 辐射效应对污染物的影响 |
| 5.4.1 污染物浓度的年均变化 |
| 5.4.2 污染物浓度的季节变化 |
| 5.5 辐射效应对水汽和云的影响 |
| 5.5.1 辐射效应对水汽的影响 |
| 5.5.2 辐射效应对云的影响 |
| 5.6 辐射效应对臭氧的综合影响 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要研究结果 |
| 6.2 本文主要创新点 |
| 6.3 未来工作展望 |
| 6.3.1 本文工作的不足之处 |
| 6.3.2 今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 科研成果 |
| 致谢 |
（5）青藏高原沙漠化逆转及其对高原气候突变的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 气候变化与沙漠化的关系 |
| 1.4 存在的问题 |
| 1.5 研究的主要内容 |
| 1.6 预期特色和可能创新点 |
| 1.7 章节安排 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 资料 |
| 2.2 方法 |
| 第三章 青藏高原沙漠化逆转特征 |
| 3.1 青藏高原NDVI变化 |
| 3.2 青藏高原沙漠化时空变化特征 |
| 3.3 荒漠化与沙化状况的监测 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 青藏高原气候变化及其与植被的关系 |
| 4.1 高原气温的时空变化特征 |
| 4.2 高原降水的时空变化特征 |
| 4.3 高原风速的时空变化特征 |
| 4.4 青藏高原季风变化及其各气候因子之间的关系 |
| 4.5 青藏高原气候因子及季风变化与植被的关系 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 高原积雪冻土的变化及其与植被的关系 |
| 5.1 高原积雪日数的气候特征 |
| 5.2 青藏高原冻土的气候特征 |
| 5.3 青藏高原积雪冻土与气候因子的关系 |
| 5.4 青藏高原积雪冻土与植被的关系 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 南海季风与高原沙漠化逆转的关系 |
| 6.1 南海夏季风建立与结束日期的气候特征 |
| 6.2 南海夏季风与高原冬季积雪日数的关系 |
| 6.3 南海夏季风结束日期与高原季风的关系 |
| 6.4 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 研究特色及创新点 |
| 7.3 存在的不足与工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（6）全球及区域气溶胶光学特性长期演变趋势及其驱动因子研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 大气气溶胶的来源、类型与形成 |
| 1.3 大气气溶胶的气候效应 |
| 1.4 大气气溶胶的光学特性 |
| 1.4.1 气溶胶光学特性观测和再分析资料的研究进展 |
| 1.4.2 气溶胶光学厚度长期演变趋势的研究进展 |
| 1.5 待解决的关键科学问题及本文整体思路 |
| 1.6 具体章节安排 |
| 第2章 研究区域、资料和方法 |
| 2.1 研究区域概括 |
| 2.2 资料介绍 |
| 2.2.1 地基气溶胶光学特性观测数据 |
| 2.2.2 多源卫星气溶胶光学特性反演数据 |
| 2.2.3 再分析数据 |
| 2.2.4 人为排放清单 |
| 2.3 主要方法介绍 |
| 2.3.1 匹配方法及评估指标 |
| 2.3.2 趋势检验和斜率估计方法 |
| 2.3.3 逐步多元线性回归 |
| 2.3.4 变量相对重要性估计方法 |
| 第3章 气溶胶光学厚度(AOD)的长期分布特征、演变趋势及其驱动因子 |
| 3.1 再分析AOD产品全球及区域适用性评估 |
| 3.1.1 全球性表现 |
| 3.1.2 区域性表现 |
| 3.2 全球AOD的分布特征及其区域性年际演变 |
| 3.2.1 不同历史时期全球AOD分布特征 |
| 3.2.2 区域性AOD年际演变 |
| 3.3 全球及区域性AOD演变趋势图 |
| 3.4 区域性AOD年代际趋势对本地排放和气象因子的响应 |
| 3.5 本地排放和气象因子对区域性AOD年代际趋势的相对贡献 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 不同化学组分AOD的长期分布特征及其演变趋势 |
| 4.1 不同化学组分AOD的全球分布特征 |
| 4.1.1 年分布 |
| 4.1.2 季节分布 |
| 4.2 不同化学组分AOD的区域性年内变化和年际演变 |
| 4.2.1 区域性年内变化 |
| 4.2.2 区域性年际演变 |
| 4.3 不同化学组分AOD的全球变化趋势图 |
| 4.4 不同化学组分AOD在总AOD年际演变中的相对贡献 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 不同粒径大小和非球形气溶胶的分布特征及其演变趋势 |
| 5.1 MISR有效样本量 |
| 5.2 卫星AOD产品验证 |
| 5.2.1 全球性表现 |
| 5.2.2 区域性表现 |
| 5.3 不同粒径大小和非球形气溶胶的分布特征 |
| 5.4 不同气溶胶污染等级发生频率的空间分布 |
| 5.5 不同粒径大小和非球形气溶胶的变化趋势 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 对流层内不同类型气溶胶的三维垂直分布及其长期演变 |
| 6.1 不同类型气溶胶的三维垂直分布特征 |
| 6.2 不同类型气溶胶随高度的分布特征 |
| 6.2.1 不同类型气溶胶总AOD的空间分布 |
| 6.2.2 不同类型气溶胶在不同高度内积分AOD的空间分布 |
| 6.3 不同类型气溶胶在不同高度内积分AOD的区域性特征 |
| 6.4 不同类型气溶胶消光系数的区域平均垂直廓线 |
| 6.5 不同类型气溶胶发生频率的三维垂直分布 |
| 6.5.1 全球三维垂直分布 |
| 6.5.2 区域平均垂直廓线 |
| 6.6 不同类型气溶胶的时空演变趋势 |
| 6.6.1 不同类型气溶胶整层AOD的演变趋势 |
| 6.6.2 不同类型气溶胶分层积分AOD的演变趋势 |
| 6.6.3 不同类型气溶胶整层及分层积分AOD的区域性演变趋势 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 结论 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 讨论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（7）气候变化背景下旅游地气候舒适度变化及其与客流量相关性研究 ——以乐山市中区、峨眉山、都江堰为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 研究内容与方法 |
| 1.2.1 研究内容 |
| 1.2.2 研究方法 |
| 1.3 技术路线 |
| 2 气候及气候舒适度变化研究综述 |
| 2.1 相关概念 |
| 2.1.1 气候变化 |
| 2.1.2 旅游气候学 |
| 2.1.3 旅游气候舒适度 |
| 2.1.4 旅游客流 |
| 2.2 旅游气候舒适度国内外研究现状 |
| 2.2.1 国外研究现状 |
| 2.2.2 国内研究现状 |
| 2.3 小结 |
| 3 研究区概况和研究时段选取与数据来源 |
| 3.1 自然地理条件 |
| 3.2 社会经济状况 |
| 3.3 研究时段与数据来源 |
| 4 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40年来气候变化特征 |
| 4.1 Mann-Kendall突变检验法 |
| 4.2 乐山市中区、峨眉山、都江堰近40 年来气候变化特征 |
| 4.2.1 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候年代变化 |
| 4.2.2 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候季节变化 |
| 4.3 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40年来气候突变检验及突变前后气候特征 |
| 4.3.1 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候突变检验 |
| 4.3.2 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候突变前后的特征 |
| 4.4 小结 |
| 5 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40年来气候变化对气候舒适度的影响 |
| 5.1 气象要素、气候舒适度与旅游活动的关系 |
| 5.2 气候舒适度评价模型 |
| 5.2.1 单要素气候舒适度评价模型 |
| 5.2.2 综合气候舒适度评价模型 |
| 5.3 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候变化对气候舒适度的影响 |
| 5.3.1 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来平均气候舒适度 |
| 5.3.2 乐山市中区、峨眉山和都江堰适游期的划分及分布 |
| 5.3.3 乐山市中区、峨眉山和都江堰近40 年来气候舒适度的变化特征 |
| 5.4 小结 |
| 6 乐山大佛—峨眉山客流量与气候舒适度相关分析 |
| 6.1 客流量时空变化分析 |
| 6.2 客流量与气候舒适度的相关性分析方法 |
| 6.2.1 特殊因子虚拟指数设定和客流量月指数 |
| 6.3 乐山大佛—峨眉山客流量与气候舒适度相关性 |
| 6.4 小结 |
| 7 结论与讨论 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 讨论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（8）中国季节划分及其对夏季降水的预测研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 相关研究回顾和进展 |
| 1.2.1 季节的分类及划分 |
| 1.2.2 南海的季节变化 |
| 1.2.3 中国东部季节特征的年代际变化特征 |
| 1.2.4 东亚冬季大气环流与夏季大气环流之间的联系 |
| 1.3 问题提出 |
| 1.4 研究内容和章节安排 |
| 1.5 本文主要创新点 |
| 第二章 资料和方法 |
| 2.1 常规历史资料 |
| 2.1.1 降水资料 |
| 2.1.2 环境场资料 |
| 2.2 季节划分方法 |
| 2.3 气候统计诊断方法 |
| 2.3.1 互补性指数 |
| 2.3.2 敏感性分析 |
| 2.4 气候分区 |
| 第三章 多要素大气状态相似季节划分方法的改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 典型场的对比与差异 |
| 3.2.1 不同典型场划分结果对比 |
| 3.2.2 典型场差异的年际变化 |
| 3.3 华中地区季节转变时气候态和大气环流变化 |
| 3.3.1 1998年和2013年的典型场与多年平均典型场的差异 |
| 3.3.2 1998年和2013年华中季节转变时气象要素的变化 |
| 3.3.3 2013年华中季节转变时大气环流的变化 |
| 3.4 小结 |
| 第四章 南海地区季节起始时间的时空分布特征 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 资料与方法 |
| 4.2.1 资料 |
| 4.2.2 方法 |
| 4.3 南海地区季节划分结果及气象要素季节变化 |
| 4.3.1 南海地区的季节与5 项基本气象要素的季节变化 |
| 4.3.2 南海地区地表向上长波辐射与垂直速度的季节变化 |
| 4.4 南海地区气候平均状况气象要素场演变特征 |
| 4.4.1 南海春季 |
| 4.4.2 南海夏季 |
| 4.4.3 南海秋季 |
| 4.4.4 南海冬季 |
| 4.5 南海夏季起始时间多年平均空间分布 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 中国各季节持续时间及其关键影响因子的时空特征 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 中国各季节持续时间与关键影响因子的空间分布特征 |
| 5.2.1 中国各季节持续时间空间分布 |
| 5.2.2 中国各季节持续时间的互补性分析 |
| 5.2.3 中国四季持续时间的关键影响因子分析 |
| 5.3 中国各季节持续时间和关键影响因子的时间变化特征 |
| 5.3.1 中国各季节持续时间的变化 |
| 5.3.2 影响中国四季持续时间的关键因子 |
| 5.4 小结 |
| 第六章 前冬季节特征及其与中国汛期降水的关系研究 |
| 6.1 前言 |
| 6.2 资料和方法 |
| 6.3 我国东部区域平均前冬季节特征 |
| 6.3.1 中国东部近40年前冬季节来临时间特征 |
| 6.3.2 中国东部近40年前冬季节结束时间特征 |
| 6.3.3 中国东部近40年前冬季节持续时间特征 |
| 6.3.4 中国东部近40年前冬季节典型度指数特征 |
| 6.3.5 中国东部近40年前冬季节峰值指数特征 |
| 6.4 我国东部区域平均汛期降水的变化特征 |
| 6.5 我国东部区域平均前冬季节特征与汛期降水的关系 |
| 6.5.1 前冬来临时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.2 前冬结束时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.3 前冬持续时间与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.4 前冬典型度指数与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.5 前冬峰度指数与汛期降水的相关关系 |
| 6.5.6 与我国汛期降水相关关系最为显着的前冬季节特征指数分析 |
| 6.5.7 前冬季节特征与夏季风指数的相关性 |
| 6.6 基于前冬季节特征相似年合成预测汛期降水 |
| 6.6.1 预测效果检验 |
| 6.6.2 前冬季节特征相似年份高度场和相对湿度场分布形势 |
| 6.7 相空间相似对夏季降水的预测 |
| 6.7.1 相空间相似预测方法的操作步骤 |
| 6.7.2 预测效果检验 |
| 6.8 小结 |
| 第七章 基于中国东部前冬起始时间对次年中国夏季降水的预测和检验 |
| 7.1 前言 |
| 7.2 前冬季节开始时间与东亚季风的关系 |
| 7.3 前冬季节来临早晚与次年夏季中国降水的关系 |
| 7.4 利用前冬季节开始时间对2012~2018 年中国夏季降水的预测 |
| 7.5 小结 |
| 第八章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及已完成和发表的论文 |
| 致谢 |
（9）基于地基和再分析资料分析中国地区气溶胶光学特性及直接辐射强迫特征（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究目的及意义 |
| 1.1.1 气溶胶对气侯的影响 |
| 1.1.2 气溶胶对生态环境的影响 |
| 1.1.3 气溶胶对人体健康的影响 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 气溶胶光学特性研究进展 |
| 1.2.2 气溶胶直接辐射强迫研究进展 |
| 1.3 研究中存在的问题 |
| 1.4 技术路线 |
| 第二章 仪器和资料介绍 |
| 2.1 地基遥感反演原理 |
| 2.2 AERONET网络 |
| 2.3 SKYNET网络 |
| 2.4 MODIS资料介绍 |
| 2.5 MERRA-2 资料介绍 |
| 2.6 地基和卫星遥感验证MERRA-2 方法 |
| 2.7 本章小结 |
| 第三章 南京北郊气溶胶光学特性及直接辐射强迫 |
| 3.1 南京北郊气溶胶光学厚度和波长指数 |
| 3.1.1 南京北郊日平均气溶胶光学厚度和波长指数 |
| 3.1.2 南京北郊月平均气溶胶光学厚度和波长指数 |
| 3.2 南京北郊气溶胶光学厚度与PM_(2.5) 相关性 |
| 3.3 南京北郊单次散射反照率,吸收性光学厚度与复折射指数 |
| 3.4 南京北郊气溶胶粒子谱分布 |
| 3.5 南京北郊气溶胶直接辐射强迫 |
| 3.5.1 南京北郊瞬时气溶胶直接辐射强迫 |
| 3.5.2 南京北郊日平均气溶胶直接辐射强迫 |
| 3.5.3 南京北郊月平均气溶胶直接辐射强迫 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 长三角地区气溶胶光学特性 |
| 4.1 MERRA-2 AOD长三角地区地基验证 |
| 4.2 MERRA-2 AOD平均值长三角地区分布 |
| 4.3 MERRA-2 AOD每五年长三角地区分布 |
| 4.4 MERRA-2 AOD长三角地区各月分布 |
| 4.5 长三角三类城市MERRA-2 AOD比较 |
| 4.5.1 长三角三类城市AOD平均值比较 |
| 4.5.2 长三角三类城市MERRA-2 AOD1980-2017 年变化对比 |
| 4.5.3 长三角三类城市MERRA-2 AOD1980-2017 四季变化对比 |
| 4.6 长三角地区MERRA-2 AOD变化趋势 |
| 4.7 本章小结 |
| 第五章 中国地区气溶胶光学特性 |
| 5.1 中国地区MERRA-2 AOD验证 |
| 5.1.1 中国地区MERRA-2 AOD地基验证 |
| 5.1.2 中国地区MERRA-2 AOD MODIS验证 |
| 5.2 中国地区MERRA-2 AOD时空分布 |
| 5.3 MERRA-2 AOD年变化和季节变化 |
| 5.4 火山爆发前后AOD中国地区变化 |
| 5.5 中国地区MERRA-2 AOD变化趋势 |
| 5.6 中国地区MERRA-2 SO4AOD,BCAOD,OCAOD,DUAOD和 SSAOD时空变化 |
| 5.7 中国地区MERRA-2 AAOD,BCAAOD,DUAAOD时空变化 |
| 5.8 中国地区MERRA-2 BCAAOD变化趋势 |
| 5.9 本章小结 |
| 第六章 中国地区气溶胶直接辐射强迫效应 |
| 6.1 MERRA-2 气溶胶直接辐射强迫中国地区空间分布 |
| 6.2 MERRA-2 AOD与气溶胶直接辐射强迫中国地区相关性 |
| 6.3 中国地区气溶胶直接辐射强迫每五年变化 |
| 6.4 中国地区气溶胶直接辐射强迫变化趋势 |
| 6.5 气溶胶直接辐射强迫年变化 |
| 6.5.1 中国地区气溶胶直接辐射强迫年变化 |
| 6.5.2 长三角地区气溶胶直接辐射强迫年变化 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 主要研究内容与结论 |
| 7.2 论文创新之处 |
| 7.3 存在不足和今后工作展望 |
| 参考文献 |
| 博士期间发表论文 |
| 致谢 |
（10）淮河流域地表蒸散特征及其对气候变化和土地利用的响应（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景、目的与意义 |
| 1.2 国内外研究进展 |
| 1.2.1 地表蒸散特征及其影响因子 |
| 1.2.2 农田生态系统蒸散测定及其模拟 |
| 1.2.3 土地利用对地表蒸散的影响 |
| 1.2.4 存在问题 |
| 1.3 研究内容和技术路线 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 技术路线 |
| 第二章 研究区域概况与研究资料 |
| 2.1 研究区域概况 |
| 2.2 研究数据 |
| 2.2.1 气象数据 |
| 2.2.2 高程数据 |
| 2.2.3 水文数据 |
| 2.2.4 涡度相关数据 |
| 2.2.5 遥感数据 |
| 2.3 趋势分析 |
| 第三章 淮河流域参考蒸散变化特征及其主导因子 |
| 3.1 研究方法 |
| 3.1.1 Penman?Monteith FAO?56 模型 |
| 3.1.2 敏感系数 |
| 3.1.3 气候因子对ET_(ref)的贡献 |
| 3.2 气候因子变化特征 |
| 3.3 ET_(ref)时空变化特征 |
| 3.4 ET_(ref)对气候因子的敏感性分析 |
| 3.5 气候因子对ET_(ref)的定量贡献 |
| 3.6 讨论 |
| 3.6.1 淮河流域ET_(ref)和气候因子的时间变化趋势 |
| 3.6.2 气候因子对ET_(ref)趋势的影响 |
| 3.6.3 不确定性 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 淮河流域蒸发皿蒸发量变化的归因分析 |
| 4.1 研究方法 |
| 4.1.1 PenPan模型 |
| 4.1.2 E_(pan)变化的归因分析 |
| 4.2 气象因子的时间变化趋势 |
| 4.3 E_(pan)时空变化特征 |
| 4.4 PenPan模型的验证 |
| 4.5 E_(pan)变化的归因分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于互补关系理论的淮河流域实际和潜在蒸散变化归因分析 |
| 5.1 研究方法 |
| 5.1.1 实际蒸散(ET_a) |
| 5.1.2 潜在蒸散(ET_p) |
| 5.1.3 参数α计算 |
| 5.1.4 水量平衡法 |
| 5.1.5 ET_a和ET_p变化的归因分析 |
| 5.2 ET_a和ET_p之间的互补关系 |
| 5.3 AA模型中参数α的校准与验证 |
| 5.4 ET_a和ET_p时空变化特征 |
| 5.5 气候因子时空变化特征 |
| 5.6 气候因子对ET_a和ET_p趋势的归因分析 |
| 5.6.1 时间归因分析 |
| 5.6.2 空间归因分析 |
| 5.7 讨论 |
| 5.7.1 ET_a和ET_p趋势分析 |
| 5.7.2 ET_a和ET_p主导因子的转变 |
| 5.7.3 不确定性 |
| 5.8 本章小结 |
| 第六章 淮河流域典型农田生态系统蒸散特征及其模拟 |
| 6.1 研究方法 |
| 6.1.1 涡度相关能量平衡评价方法 |
| 6.1.2 农田蒸散计算 |
| 6.1.3 PM-K_c模型 |
| 6.1.4 R-K模型 |
| 6.1.5 模型性能评估方法 |
| 6.2 涡度相关数据能量闭合度分析 |
| 6.3 冬小麦和水稻农田日蒸散量变化特征 |
| 6.4 模型参数校准 |
| 6.4.1 PM-K_c模型中冬小麦和水稻作物系数确定 |
| 6.4.2 R-K模型中经验系数确定 |
| 6.5 模型模拟冬小麦和水稻农田日蒸散量 |
| 6.5.1 PM-K_c模型模拟农田日蒸散量 |
| 6.5.2 R-K模型模拟农田日蒸散量 |
| 6.5.3 AA模型模拟农田日蒸散量 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 基于MOD16 的淮河流域地表蒸散特征及其对土地利用的响应 |
| 7.1 研究方法 |
| 7.1.1 变异系数 |
| 7.1.2 Hurst指数 |
| 7.2 MOD16 产品数据的适用性验证 |
| 7.3 2001-2014 年蒸散量时空变化特征 |
| 7.4 蒸散量未来变化趋势预测 |
| 7.5 土地利用变化分析 |
| 7.6 不同土地利用类型蒸散量变化特征 |
| 7.7 蒸散量与气象因子及土地利用变化之间的关联机制 |
| 7.8 本章小结 |
| 第八章 结论与展望 |
| 8.1 结论 |
| 8.2 创新点 |
| 8.3 展望 |
| 附录 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
四、Analysis of solar radiation variations over Nanjing region in recent 40 years（论文参考文献）
- [1]冰雪旅游气候舒适度评价研究 ——以我国东北地区为例[D]. 段娅晗. 上海师范大学, 2021(07)
- [2]青藏高原湖泊演化及生态环境效应研究[D]. 李兰. 长安大学, 2021
- [3]基于多源融合数据的中国1979-2018年葡萄气候区划及风险防范技术集成研究[D]. 韩帅. 中国农业科学院, 2020
- [4]大气细颗粒物与臭氧的垂直结构和相互作用研究[D]. 曲雅微. 南京大学, 2020(12)
- [5]青藏高原沙漠化逆转及其对高原气候突变的响应[D]. 蒋元春. 南京信息工程大学, 2020(01)
- [6]全球及区域气溶胶光学特性长期演变趋势及其驱动因子研究[D]. 桂柯. 中国气象科学研究院, 2020(03)
- [7]气候变化背景下旅游地气候舒适度变化及其与客流量相关性研究 ——以乐山市中区、峨眉山、都江堰为例[D]. 熊静芸. 四川师范大学, 2020(08)
- [8]中国季节划分及其对夏季降水的预测研究[D]. 王正. 兰州大学, 2019(02)
- [9]基于地基和再分析资料分析中国地区气溶胶光学特性及直接辐射强迫特征[D]. 孙恩伟. 南京信息工程大学, 2019(01)
- [10]淮河流域地表蒸散特征及其对气候变化和土地利用的响应[D]. 褚荣浩. 南京信息工程大学, 2019(01)