简介：利用中国东部地区315个台站1963-2012年月平均地面观测资料,揭示了东部地区冬季和夏季地面比湿（SH）和相对湿度（RH）多年平均值及其变率的空间分布特征,并分析和比较了地理因素（经度、纬度和海拔高度）对其空间分布的影响。结果表明：1）在冬季,SH（0.4-7gkg^-1）以秦岭-淮河线为界,呈现出“北低南高”的分布特征;RH（41%-82%）则呈现出“南北高、中间低”的分布特征;一般冬季地面湿度相对较低的地区其变化幅度相对较大。2）在夏季,SH（7-20gkg^-1）整体上明显大于冬季,RH（44%-89%）则与冬季差异不大,均呈现由东南部沿海向西北内陆递减的分布特征;同样夏季地面湿度较低的地区通常其变化幅度也相对较大。3）东部地区冬季地面湿度空间分布受地理因素影响,其中纬度是最主要的影响因素,经度次之,海拔高度对其整体分布影响不明显,且地理因素对冬季SH的回归效果明显好于对冬季RH的回归效果。4）东部地区夏季地面湿度空间分布受地理因素影响较冬季显著,纬度同样是影响夏季地面湿度最主要的因素,但海拔高度对夏季SH、经度对夏季RH的影响程度较冬季增大,且地理因素对夏季SH的回归效果同样好于对RH的回归效果。

简介：东亚夏季风可显著影响中国季风区气候变化,但是季风区植被净初级生产力（NPP）对夏季风气候变化的响应机理尚不明确。利用大气—植被相互作用模型（AVIM2）模拟了中国季风区植被NPP,分析了其与夏季风指数的相关关系,探讨了其对夏季风变化的响应机理。研究发现,我国南、北方植被对夏季风强度变化的响应方式和机理并不相同。强夏季风年北方植被NPP增加,而南方植被NPP减少。东亚夏季风对中国华北平原植被生长季NPP的作用主要是通过影响该地降水量实现的;京、津、冀地区植被NPP受东亚夏季风带来的气温和降水量变化的叠加影响,因而成为北方对夏季风变化最敏感的区域。东亚夏季风对我国南方江苏、安徽、湖南、湖北、江西植被NPP的作用是通过影响太阳辐射实现的,强夏季风导致太阳辐射减弱,从而使各省植被NPP减少。南方沿海的浙江和福建,强季风年带来的弱太阳辐射和低温是该地植被NPP减少的原因。广东、台湾植被NPP则主要受强夏季风带来的低温影响。

简介：利用CMIP5耦合模式历史情景和土地利用情景结果，定量评估了模拟的土地利用变化对20世纪中国地区气候干湿变化的影响。结果表明，土地利用的变化加剧了20世纪中国地区干旱化的进程，其贡献约为1/3。其中，湿润区具有显著变干的趋势，土地利用变化的贡献约为35.4%；半干旱区显著变干，土地利用对半干旱地区变干的贡献不显著；两种情景下干旱区干湿变化都不显著。在土地利用情景下，中国地区土地利用的变化主要表现为一级土地的减少和牧草用地的增加，二者分别从国土面积的72.7%和12.9%（1901年）变为36.0%和41.9%（2004年），且1950年代之后变化速率显著增大。其中大面积显著的变化主要发生在青藏高原、内蒙古以及新疆北部地区，导致这些地区降水减少、温度降低，而降水减少带来的干旱化作用大于温度降低带来的变湿作用。

简介：利用全球大气环流模式CAM3.1,对近百年温室气体浓度、全球海表面温度、太阳常数的变化以及火山活动对我国地表气温所产生的影响进行了研究.全球海表面温度的升高及温室气体浓度的增加是导致中国年平均地表气温升高的部分因素.近百年我国年平均地表气温主要经历了两次年代际振荡并逐渐增温.第一次振荡的冷期为1910年代,随后变暖,1940年代达暖峰期.第二次振荡冷期发生于1950～1960年代,随后变暖,暖峰期发生在1990年代.太阳常数和全球海表面温度的两次振荡是造成这两次振荡主要因素,气温、太阳常数和全球海表面温度均发生了准60年周期的年代际振荡,气温振荡的位相落后于太阳常数和全球海表面温度的位相.20世纪20年代以前及60年代以后火山活动的活跃是导致1910年代和1960～1980年代出现冷期的原因之一.

简介：使用区域气候模式RegCM4.4（RegionalClimateModelversion4.4）单向嵌套CCSM4.0（CommunityClimateSystemModelversion4.0）气候系统模式输出结果,进行了2001～2010年逐年2月1日至9月1日共10年长度的季节尺度气候预测回报试验,针对平均气温和降水,分析了两个模式对中国地区夏季（6～8月）气候的回报能力。首先对气候态的分析表明,RegCM4.4对气温和降水的回报/模拟效果均较CCSM4.0有所改进,特别是在提供更详细可靠的局地信息方面,其中降水回报与观测的空间相关系数,由CCSM4.0的0.39提高到RegCM4.4的0.53,但同时RegCM4.4对中国东部季风降水的回报表现出类似CCSM4.0北方偏多的偏差。对两个模式2001～2010年逐年气温和降水距平的回报能力,通过回报与观测空间和时间距平相关系数（ACCs和ACCt）、回报与观测空间和时间距平符号一致率（PCs和PCt）以及趋势异常综合评分（PS）进行了考察,结果表明两个模式的表现在整体分布上有一定相似的同时,RegCM4.4能够提供更多的空间分布细节,并对降水的回报结果有一定的改善,如CCSM4.0和RegCM4.4回报降水的ACCs多年平均分别为0.03和0.10,PS分别为70.4和71.4。同时给出了两个具体年份（2003年和2009年）的个例分析。

简介：植被总初级生产力（GrossPrimaryProductivity,GPP）决定进入陆地生态系统的初始物质和能量,是陆地碳循环与大气碳库的重要联系纽带.利用陆面过程模式CLM4-CN（CommunityLandModelversion4withCarbon-Nitrogeninteractions）模拟和分析中国区域1982～2004年GPP（CLM4_GPP）时空变化特征,并通过与基于观测数据升尺度所得到的MTE_GPP（ModelTreeEnsemble,MTE）进行比较,评估CLM4在中国区域GPP的模拟能力,同时探讨了不同土地覆盖资料对GPP的影响.结果表明：（1）CLM4-CN能够较好地刻画中国区域GPP空间分布格局,表现为由东南向西北递减,但在量值上大部分区域尤其是30°N以南地区存在高估,CLM4-CN模拟的GPP多年平均值为13.7PgCa^-1,而MTE_GPP仅为6.9PgCa^-1;（2）CLM4-CN可以合理模拟GPP的季节变化（与MTE_GPP相关系数大于0.9）,在量值上对温带阔叶落叶林、寒带阔叶落叶林、寒带阔叶落叶灌木、C3极地草地、C3非极地草地和农作物模拟较好（均方根偏差RMSD〈100gCm^-2month^-1）;（3）不同植物功能型CLM4_GPP表现出的年际变率均大于MTE_GPP,仅热带针叶常绿林、寒带阔叶落叶林和C3极地草地的CLM4_GPP与MTE_GPP变化趋势一致;（4）降水是研究时段内控制整个中国区域GPP的主要气候因子,但不同地区存在较大差异;（5）两种不同土地覆盖资料GPP模拟结果的显著差异表明,精确的土地覆盖是准确模拟GPP的重要基础.

简介：以欧盟碳市场的实践以及中国碳市场的发展现状为背景,调研分析了碳成本传递原理,重点以电力行业为例分析碳成本传递率的主要影响因素。结果显示影响电力行业碳成本传递率的主要因素包括碳排放权交易的配额分配方式以及电力市场结构。分配方式对传递率的影响主要包括配额是否免费发放、是否实时更新免费配额的发放额度、关闭的发电设备是否获得免费配额和新进入者是否发放免费配额等因素。电力市场结构对传递率的影响主要体现在市场竞争程度、市场需求与供给条件。最后,基于当前国内碳市场试点的碳配额分配方式,给出了循序渐进地改变碳排放额初始分配的方法、减少一次性发放未来相对长时期的免费配额、选择基于发电量发放免费配额而非装机容量发放免费配额等相关政策建议。

简介：为了进一步认识闪电活动与对流层氮氧化物的关系及更准确地估算中国地区闪电产生的氮氧化物（LNOx）总量,选取人口稀疏,工业生产水平较低的青藏高原地区作为研究区域,基于LIS（LightningImagingSensor）和GOME-2（TheGlobalOzoneMonitoringExperiment-2）卫星探测仪资料,分析了青藏高原中部区域2009年1月至2012年2月闪电与对流层NO2垂直浓度（VCD）月均值资料的时空分布特性和相关性。在此基础上,结合Beirleetal.（2004）的LNOx估算方法,估算了中国内陆地区的LNOx产量。结果表明：青藏高原地区对流层NO2与闪电与在年际趋势、空间分布及季节变化上保持很好的一致性,闪电密度与NO2VCD的线性拟合相关系数为0.84,这表明青藏高原地区NOx受人为源影响小,是研究LNOx的理想区域。基于拟合结果,估算得到中国内陆地区LNOx的年均产量为0.15（0.03-0.38）Tg（N）a^-1。这一结论进一步缩小了以往研究中中国地区LNOx产量估算的不确定范围,有助于更清楚地认识闪电在中国气候变化中的重要作用。

简介：利用区域气候系统模式PRECIS（ProvidingRegionalClimatesforImpactsStudies）分析A1B情景下中国区域21世纪3个时段2011～2040年、2041～2070年、2071～2100年最高、最低气温及日较差相对于气候基准时段（1961～1990年）的变化.结果表明：中国区域未来3个时段平均最高、最低气温呈逐渐增大趋势,日较差呈逐渐减小趋势;最高气温增幅分别为1.7、3.2、3.9℃,最低气温增幅分别为1.9、3.6、4.7℃,最低气温增幅与最高气温增幅相比可达1.1倍以上.未来最高、最低气温冬季增幅最大、春季最小,日较差则表现为冬季减小幅度最大、夏季减小不明显.最高、最低气温及日较差变化的空间分布显示,最高气温在东北地区升幅最大,在西北、黄土高原和四川盆地亦有较大幅度的上升,但在青藏高原北部和华南地区升幅较小;最低气温在西北地区升幅最大,在东北和青藏高原北部升幅较大,而四川盆地和华南地区升幅较小;日较差在中国北方地区普遍减小,在青藏高原北部减小最为明显,但在四川盆地与云贵高原东部地区日较差则呈增大趋势.