21世纪上半叶内蒙古草地植被净初级生产力变化趋势

基于中国气象局国家气候中心新发布的中短期适应气候变化的新情景(RCP4.5)和极端情景(RCP8.5)下的气候预估数据,采用空间化后的CENTURY模型模拟探讨2011－2050年内蒙古草地植被净初级生产力(NPP)的时空变化特征.结果表明: 区域尺度上,未来气候变化情景下内蒙古草地NPP年下降速率分别为0.57 g C·m^-2·a^-1(RCP4.5)、0.89 g C·m^-2·a^-1(RCP8.5);相对于基准时段,RCP4.5情景下内蒙古草地NPP在2020s、2030s、2040s分别下降11.6%、12.0%、18.0%,而RCP8.5情景下降幅分别为23.8%、21.2%、30.1%.不同气候情景下内蒙古草地NPP时空变化特征差异较大,但即使在RCP4.5下未来40年绝大部分草地NPP也将呈现下降趋势,15.6%的草地减产超过20%.这表明未来气候变化情景下内蒙古草地降水略增的态势不足以补偿因温度升高对草地植被初级生产力所产生的负面作用,草地资源的可持续发展将面临更大挑战.     

气候变化对我国南方人工林地上生物量影响的模拟研究——以会同生态站磨哨实验林场为例

全球气候变暖对陆地生态系统尤其是森林生态系统有着重要的影响,气温升高、辐射强迫的增强将显著改变森林生态系统的结构和功能.南方人工林作为我国森林的重要组成部分,对气候变化的响应日益强烈.为了探究未来气候情景下我国南方人工林对气候变化的响应,降低未来气候变化对人工林可能带来的损失,本研究采用3种最新的气候情景—典型浓度排放路径情景(RCP2.6情景、RCP4.5情景、RCP8.5情景)预估数据,应用生态系统过程模型PnET-Ⅱ和空间直观景观模型LANDIS-Ⅱ模拟2014—2094年间湖南省会同森林生态实验站磨哨实验林场森林的地表净初级生产力(ANPP)、物种建立可能性(SEP)和地上生物量的变化.结果表明: 不同森林类型的SEP和ANPP对气候变化的响应有明显的差异,各森林类型对气候变化的响应程度表现为: 对于SEP,在RCP2.6和RCP4.5情景下,人工针叶林＞天然阔叶林＞人工阔叶林;在RCP8.5情景下,天然阔叶林＞人工阔叶林＞人工针叶林.对于ANPP,在RCP2.6情景下,人工阔叶林＞天然阔叶林＞人工针叶林;在RCP4.5和RCP8.5情景下,天然阔叶林＞人工阔叶林＞人工针叶林.人工针叶林的地上生物量在2050年左右开始下降,天然阔叶林和人工阔叶林整体呈现上升趋势.2014—2094年,研究区地上总生物量在不同气候情景下增加幅度不同,RCP2.6情景下增加了68.2%,RCP4.5情景下增加了79.3%,RCP8.5情景下增加了72.6%.3种情景下的总地上生物量大小排序为: RCP4.5> RCP8.5> RCP2.6.我们认为,适当的增温将有助于未来研究区森林总地上生物量的积累,但过度的增温也可能会阻碍森林的生产和生态功能的持续发展.     

基于DSSAT模型的长江中下游冬小麦潜在产量模拟研究

为了探明气候变化对长江中下游地区冬小麦潜在产量的影响,基于政府间气候变化专门委员会(IPCC)AR5提出的BCCCSM1-1(Beijing Climate Center Climate System Model version1-1)气候系统模式输出的基于典型浓度RCP各情景(基准时段baseline、RCP 2.6、RCP 4.5和RCP 8.5)主要气象要素的逐日模拟数据和历史观测数据。通过DSSAT模型模拟历史时期(2001—2009年)冬小麦的物候期和产量,并计算模拟数据与实测数据二者的均方根误差和一致性指数(开花、成熟期和产量模拟结果的相对均方差根误差分别在0.83%—2.98%之间和7%以下,符合度D均接近于1)明确最优遗传参数,应用最优参数模拟加以验证,完成模型参数区域化。结合历史阶段(1961—1990年)和未来时期(2021—2050年)主要气象要素变化趋势,利用DSSAT模型模拟分析未来30年长江中下游地区气候变化对小麦产量的影响及变化趋势,以期为未来作物生产提供理论依据。结果表明,DSSAT-CERES-Wheat品种遗传参数本地化后能准确模拟冬小麦的生长发育过程及产量潜力。较基准年相比,2021—2050年RCP情景下,冬小麦生育期内≥10℃积温除RCP 2.6情景外呈现逐渐增加趋势,增加幅度为RCP 8.5RCP 2.6RCP 4.5;降水量年际波动都比较大,区域性差异明显;太阳总辐射量较基准年均有所降低,但降低的幅度随着年份的增加逐渐减小,变化率均呈现显著或极显著的增加趋势。除昆山外冬小麦开花期、成熟期较基准年均有所提前,开花期到成熟期天数则随之缩短。仅考虑气候条件时,长江中下游地区冬小麦产量潜力与基准年减少,昆山、英山下降幅度较滁州、钟祥大(3%—59%),且区域差异明显。分析可得,一定范围内冬小麦产量随积温的增加逐渐增加,超过一定阈值时则逐渐减少,其他气候因子增加或减少并不能弥补积温过低产生的负效应。     

未来气候变化对我国特有濒危动物黑麂适宜生境的潜在影响

了解气候变化情景下野生动物适宜生境的可能变化,对未来有关保护策略的制定具有重要意义。本研究利用20世纪60年代至今记录的黑麂(Muntiacus crinifrons)分布数据和9种物种分布模型,模拟了两种温室气体浓度情景(RCP2.6和RCP8.5)下未来两个时期(2050s和2080s)黑麂的适宜生境。结果表明,到2050s和2080s:(1)在RCP2.6情景下,黑麂适宜生境面积相对于基准气候条件下将分别减少11.9%和6.2%,而在RCP8.5情景下,则分别减少36.9%和52.0%;(2)在RCP2.6情景下,黑麂适宜生境中的"核心区域"景观面积相对于基准气候条件将分别减少20.5%和10.5%,而在RCP8.5情景下,则分别减少55.2%和65.2%;(3)在RCP2.6情景下,稳定不变适宜生境的面积占基准气候条件下适宜生境面积的比例分别为75.1%和84.2%,而在RCP8.5情景下,分别为48.3%和35.8%。总体而言,在RCP2.6情景下,与基准气候条件下相比气候变化对黑麂适宜生境的影响并不显著,而在RCP8.5情景下则较为显著,主要表现为适宜生境面积和适宜生境中"核心区域"景观的面积明显减少,不变适宜生境面积占基准气候条件下适宜生境面积的比例大幅度降低。建议未来加强浙江、安徽、江西三省交界地区黑麂适宜生境的保护,建立黑麂保护区之间的廊道。     

未来气候变化情景下河南省粮食安全气候承载力评估

为探究未来气候变化对河南省粮食生产的影响,基于夏玉米和冬小麦两种主粮作物的生产潜力和气候资源承载力,结合1961—2017年河南省111个气象站的观测数据以及区域气候模式输出的2041—2080年RCP4.5和RCP8.5两种排放情景下的气象资料,采用农业生态区域法(AEZ模型)计算了河南省气候生产潜力及其变化特征,并根据不同生活水平下的粮食需求指标,分析了河南省的气候承载力和剩余空间。结果表明: 1961—2017年,河南省夏玉米气候生产潜力平均为18408.87 kg·hm^-2,表现为中东部高、西部低;与基准时段(1981—2010年)相比,RCP4.5和RCP8.5情景下分别下降13.0%和8.0%,高值中心由豫东地区向豫西南地区转移。1961—2017年,冬小麦气候生产潜力平均值为10889.79 kg·hm^-2,呈中部高、北部低;与基准时段相比,RCP4.5和RCP8.5情景下分别减少18.6%、21.7%。当前,在温饱水平和小康水平粮食需求条件下,最大气候资源承载力分别平均养活人口2.52亿和1.83亿。2070s(2071—2080年)最大气候资源承载力平均养活人口有所减少,与基准时段相比,RCP4.5情景下小康水平和温饱水平分别下降9.7%和18.4%,RCP8.5情景下小康水平和温饱水平分别下降7.7%和16.6%。当前气候条件下,河南省气候资源相对剩余率在-93.0%～356.9%,与基准时段相比,未来气候资源相对剩余率减少近40%。     

东北地区玉米适应气候变化措施对生产潜力的影响

为探求东北玉米未来如何更好地适应气候变化,本研究采用抗逆品种和推迟播种期两种适应措施,结合区域气候模式模拟的2010-2099年间RCP4.5、RCP8.5两种浓度路径逐日气象资料,分析了不同气候变化情景下东北玉米适应措施的生产潜力变化.结果表明: 2010-2099年间,东北区玉米气候生产潜力的空间分布特征基本为东南向西北减小的趋势,RCP4.5情景下东北玉米生产潜力高于RCP8.5情景,且RCP8.5情景出现极低值年份明显多于RCP4.5情景.所有抗逆品种的玉米生产潜力均高于原有品种,在RCP4.5情景下,耐高温品种的玉米生产潜力更高,在RCP8.5情景下,耐旱品种表现更好,双耐(耐高温、耐旱)品种的玉米生产潜力在2种气候变化情景下均最高.RCP4.5情景下,推迟播种均出现增产情况,其中,推迟30~40 d播种的玉米增产率达到最大;RCP8.5情景下,部分地区出现减产情况.说明适当推迟播种期有利于提高玉米气候生产潜力,但地区间存在差异.     

未来气候变化对福建省水稻产量影响的模拟

为了科学评价未来气候变化对福建省水稻产量的影响,将福建省划分为3个稻区,选取66个样点,7个代表性品种,以及2种典型浓度路径(中端稳定路径RCP4.5和高端路径RCP8.5),利用BCC_CSM(Beijing Climate Center Climate System Model)气候模式,基于这2种典型浓度路径情景RCP(Representative Concentration Pathway)下的气候预估结果,结合作物生长模型CERES-Rice,分雨养与灌溉两种情形,模拟分析气候变化对水稻生产的影响。结果表明:未来气候变化情景下福建省各站点水稻生育期将明显缩短,生育期内平均温度均有所升高;不考虑CO2肥效作用时,无论早稻、后季稻、单季稻,其产量相对于基准年份均普遍减产,减产幅度不超过12%,其中雨养水稻的减产幅度略高于灌溉水稻;不同情景下水稻产量变化也有所差别,其中RCP8.5情景下水稻的减产幅度明显大于RCP4.5情景;而在考虑CO2肥效作用时,模拟结果比较乐观,各研究站点普遍表现为增产,最大增产幅度可达15.2%。     

多气候情景下中国森林火灾风险评估

森林火灾风险主要取决于致灾因子、承灾体以及防灾减灾能力,综合评估和预测森林火灾风险是制定科学的林火管理政策的基础.本文基于经典自然灾害风险模型和可获取数据构建森林火灾风险评估模型与指标体系,评估过去和未来的森林火灾风险.未来气候情景数据包括RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5下5个全球气候模式(GFDL-ESM2M、HadGEM2-ES、IPSL-CM5A-LR、 MIROC-ESM-CHEM和NorESM1-M)日值数据.根据最高温度、最小相对湿度、平均风速和每日降水量分别计算1987—2050年历史观测数据和未来气候情景下各格点每日火险天气指数系统中各个指数.结果表明: 1987—2010年,森林火灾风险高和很高的区域分别占21.2%和6.2%,主要分布在大兴安岭和长白山地区、云南大部分区域和南方零散分布的区域.森林火灾可能性高和很高的区域主要分布在东北和西南地区,分别占森林面积的13.1%和4.0%.与观测时段相比,2021—2050年RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 6.0和RCP 8.5情景下森林火灾可能性高和很高的区域分别增加0.6%、5.5%、2.3%和3.5%,华北地区增幅明显.气候变化引起的森林火灾高风险区域有些增加,RCP 8.5情景下增幅最明显(+1.6%).     

RCP情景下长江中下游麦稻二熟制气候生产潜力变化特征研究

基于BCC_CSM 1.1全球气候模式RCP气候情景输出的2021—2050年和基准年(1961—1990)逐日气候资料,采用机制法预估长江中下游地区稻麦气候生产潜力,并利用Theil-Sen斜率估计、MK检验和Arc GIS空间分析等方法对稻麦气候生产潜力的年际变化趋势和空间分布特征进行分析,旨在探明影响稻麦气候生产潜力变化的主要气候因子,对评价未来的作物潜在生产能力和制定气候变化的适应性策略具有重要意义。结果表明:基准气候时段下(1961—1990年),长江中下游地区稻麦气候生产潜力分别介于10000—12000 kg/hm~2和8000—10500 kg/hm~2之间,水稻气候生产潜力总体呈现上升趋势而小麦呈现下降趋势。水稻气候生产潜力在空间上表现为自研究区域中部向南北逐渐增加,冬小麦则呈现北高南低的分布特征;未来两种气候情景下(RCP 8.5和RCP 4.5),稻麦气候生产潜力总体均呈现显著线性增加趋势,表现为RCP 8.5情景大于RCP 4.5。水稻气候生产潜力的增加速率较冬小麦大两倍左右,且年际波动较小,稳定性强。RCP 4.5气候情景下,研究区域内稻麦气候生产潜力总体呈现明显的区域分异,与基准年相比分别增加了3500—5000 kg/hm~2和5000—6500 kg/hm~2。东部沿海地区、两湖平原地区和江西为稻麦气候生产潜力高值区域。冬小麦气候生产潜力与基准时段相反呈现出由南向北递减趋势,南昌和长江三角洲部分地区呈现出显著增加趋势(80 kg hm-2a-1),水稻则表现为自中西部向东南部沿海逐渐增加。在RCP 8.5情景下,冬小麦气候生产潜力较基准年增加了4000—6000 kg/hm~2;从地域分布特征看,呈现自东向西逐渐减少的趋势,长江三角洲、南阳盆地和两湖平原为高值区,庐山周边区域(近鄱湖阳湖)变化率高达80 kg hm-2a-1(P0.05)。水稻气候生产潜力空间分布与基准年相似,仅较基准年增加1000 kg/hm~2左右,两湖平原和庐山周边地区和江苏中部大于11000 kg/hm~2,较基准年高值区面积有所扩大。长江中下游地区稻麦气候生产潜力受气候变化和地理位置的双重影响。作物生育期内≥10℃积温为主导因子,其次为太阳总辐射,而降水量的影响较小。平原地区作物气候生产潜力较同一纬度地区大。区域农业气候资源在保证足够数量的同时相互协调更是获得高气候生产潜力重要条件。     

气候变化影响下不同地区苦竹异戊二烯排放速率对比

以全球气候模式NorESM1-M产生的RCP2.6、RCP4.5、RCP6.0和RCP8.5气候变化情景数据和植物异戊二烯排放计算模型,模拟分析了未来气候变化对分布在江苏宜兴、广东龙门、云南玉龙和四川万源的苦竹异戊二烯排放速率的影响,比较了气候变化影响下4个地区苦竹异戊二烯排放速率的差异.结果表明: 未来气候变化情景下,宜兴、龙门、玉龙和万源的年均气温上升、年降水量和辐射强度波动较大、同时存在增长和下降趋势.在基准情景下,苦竹异戊二烯日排放速率为71～470 μg·g^-1·d^-1、年排放速率为25954～171231 μg·g^-1·a^-1,日及年排放速率大小依次为龙门、宜兴、万源和玉龙.相比基准情景,未来气候变化情景下苦竹异戊二烯日排放速率高4～45 μg·g^-1·d^-1,其中宜兴、龙门、玉龙和万源分别约高23、29、4和14 μg·g^-1·d^-1以上;未来气候变化情景下苦竹异戊二烯日排放速率增幅在5%以上,其中万源和宜兴为13%以上、龙门和玉龙为5%以上,RCP8.5情景下最大(11%～18%).相比基准情景,未来气候变化情景下苦竹异戊二烯年排放速率高1500～17000 μg·g^-1·a^-1,其中,宜兴高8560～13208 μg·g^-1·a^-1、龙门高10862～16131 μg·g^-1·a^-1、玉龙高1574～3028 μg·g^-1·a^-1、万源高5288～8532 μg·g^-1·a^-1;苦竹异戊二烯年排放速率增幅为6%～14%,宜兴和万源最高、龙门和玉龙较低,在RCP8.5情景下增幅9%～14%.说明未来气候变化对分布在不同地区的苦竹异戊二烯排放速率的影响程度不同.     

未来气候变化对沙枣适宜分布区的影响预测

气候变化显著影响全球植物物种的地理分布,了解未来气候变化对我国造林树种适宜分布区的影响,及时采取应对措施,对提高造林的成效具有至关重要的作用.选取在荒漠化防治和退化土地修复中起重要作用的优良树种沙枣为研究对象,利用MaxEnt和GIS工具,基于182个来自标本馆、出版文献的记录和13个来自BIOCLIM、Holdridge生命地带、Kira指数的气候因子,预测其气候适宜区在未来气候情景下的变化.结果表明: 未来(2070s)4种气候情景对沙枣适宜区的影响存在差异,在低浓度温室气体排放情景(RCP 2.6)下适宜区面积将缩减,缩减的区域主要位于西北当前适宜分布区的边缘;而中等偏低浓度温室气体排放情景(RCP 4.5)、中等偏高浓度温室气体排放情景(RCP 6.0)和高浓度温室气体排放情景(RCP 8.5)下,均有不同程度的扩张,扩张的区域主要位于西北暖温带干旱地区和东北部中温带半湿润地区;在RCP 8.5情景下,北部中温带干旱区和半干旱地区以及南方北亚热带湿润地区也有较明显的扩张.未来适宜区分布范围的地理质心将以6～19 km·(10 a)^-1的速度移动,海拔质心将以3～20 m·(10 a)^-1的速度向更低区域移动.沙枣稳定适宜区约占当前适宜区分布范围的83%～98%,当前的气候适宜区总体稳定.     

Future climate change effects on US forest composition may offset benefits of reduced atmospheric deposition of N and S

Climate change and atmospheric deposition of nitrogen (N) and sulfur (S) are important drivers of forest demography. Here we apply previously derived growth and survival responses for 94 tree species, representing >90% of the contiguous US forest basal area, to project how changes in mean annual temperature, precipitation, and N and S deposition from 20 different future scenarios may affect forest composition to 2100. We find that under the low climate change scenario (RCP 4.5), reductions in aboveground tree biomass from higher temperatures are roughly offset by increases in aboveground tree biomass from reductions in N and S deposition. However, under the higher climate change scenario (RCP 8.5) the decreases from climate change overwhelm increases from reductions in N and S deposition. These broad trends underlie wide variation among species. We found averaged across temperature scenarios the relative abundance of 60 species were projected to decrease more than 5% and 20 species were projected to increase more than 5%; and reductions of N and S deposition led to a decrease for 13 species and an increase for 40 species. This suggests large shifts in the composition of US forests in the future. Negative climate effects were mostly from elevated temperature and were not offset by scenarios with wetter conditions. We found that by 2100 an estimated 1 billion trees under the RCP 4.5 scenario and 20 billion trees under the RCP 8.5 scenario may be pushed outside the temperature record upon which these relationships were derived. These results may not fully capture future changes in forest composition as several other factors were not included. Overall efforts to reduce atmospheric deposition of N and S will likely be insufficient to overcome climate change impacts on forest demography across much of the United States unless we adhere to the low climate change scenario.     

Predicting the responses of forest distribution and aboveground biomass to climate change under RCP scenarios in southern China

In the past three decades, our global climate has been experiencing unprecedented warming. This warming has and will continue to significantly influence the structure and function of forest ecosystems. While studies have been conducted to explore the possible responses of forest landscapes to future climate change, the representative concentration pathways (RCPs) scenarios under the framework of the Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 (CMIP5) have not been widely used in quantitative modeling research of forest landscapes. We used LANDIS‐II, a forest dynamic landscape model, coupled with a forest ecosystem process model (PnET‐II), to simulate spatial interactions and ecological succession processes under RCP scenarios, RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5, respectively. We also modeled a control scenario of extrapolating current climate conditions to examine changes in distribution and aboveground biomass (AGB) among five different forest types for the period of 2010–2100 in Taihe County in southern China, where subtropical coniferous plantations dominate. The results of the simulation show that climate change will significantly influence forest distribution and AGB. (i) Evergreen broad‐leaved forests will expand into Chinese fir and Chinese weeping cypress forests. The area percentages of evergreen broad‐leaved forests under RCP2.6, RCP4.5, RCP8.5 and the control scenarios account for 18.25%, 18.71%, 18.85% and 17.46% of total forest area, respectively. (ii) The total AGB under RCP4.5 will reach its highest level by the year 2100. Compared with the control scenarios, the total AGB under RCP2.6, RCP4.5 and RCP8.5 increases by 24.1%, 64.2% and 29.8%, respectively. (iii) The forest total AGB increases rapidly at first and then decreases slowly on the temporal dimension. (iv) Even though the fluctuation patterns of total AGB will remain consistent under various future climatic scenarios, there will be certain responsive differences among various forest types.     

大兴安岭人为火发生影响因素及气候变化下的趋势

我国重要的北方针叶林地区大兴安岭是林火高发地区.受气候变暖影响,该地区林火发生频率将会发生显著变化.模拟人为火的发生分布与影响因素之间的关系、加强气候变化下人为火的发生分布预测,对于林火管理和减少森林碳损失具有重要作用.本文采用点格局分析方法,基于大兴安岭1967—2006年的火烧数据,建立人为火空间分布与影响因素之间的关系模型,该模型以林火发生次数为因变量,选取非生物因子(年均温和降水量、坡度、坡向和海拔)、生物因子(植被类型)和人为活动因子(距离道路距离、距离居民点距离、道路密度)共9个因子为自变量.并采用RCP 2.6和RCP 8.5气候情景数据代替当前气候情景预测2050年大兴安岭人为火的空间分布状况.结果表明: 点格局模型能够较好地模拟人为火发生分布与空间变量的关系,可以预测未来气候下人为火的发生概率.其中,气候因子对人为火的发生具有明显的控制作用,植被类型、海拔和人为活动等因子对人为火的发生也具有重要影响.林火发生预测结果表明,未来气候变化下,南部地区的林火发生概率将进一步增加,北部和沿主要道路干线附近将成为新的人为火高发区.与当前相比,2050年大兴安岭人为火的发生概率将增加72.2%～166.7%.在未来气候情景下,人为火的发生更多受气候和人为活动因素的控制.     

青藏高原植被生态系统垂直分布变化的情景模拟

如何模拟和揭示青藏高原植被生态系统垂直分布在全球气候变化驱动下的时空变化情景,对定量解析青藏高原陆地生态系统对气候变化响应效应具有重要意义。该论文基于Holdridge life zone （HLZ）模型,结合数字高程模型（DEM）数据,改变模型输入参数模式,发展了改进型HLZ生态系统模型。结合1981-2010（T0）时段的气候观测数据和IPCC CMIP5 RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种情景2011-2040（T1）、2041-2070（T2）、2071-2100（T3）三个时段气候情景数据,实现了青藏高原植被生态系统垂直分布的时空变化情景模拟。引入生态系统平均中心时空偏移趋势模型和生态多样性指数模型,定量揭示了青藏高原植被生态系统在不同垂直带上的时空变化情景。结果显示：青藏高原共有16种植被生态系统类型;冰雪/冰原、高山潮湿苔原和亚高山湿润森林为青藏高原主要的植被生态系统类型,其面积之和占到了青藏高原总面积的56.26%;高山干苔原、亚高山潮湿森林、山地灌丛、山地湿润森林和荒漠等对气候变化的敏感性总体上高于其它类型;在T0-T3期间,青藏高原的高山湿润苔原、高山干苔原、荒漠呈持续减少趋势,平均每10年将分别减少1.96×10⁴km²、0.15×10⁴km²和1.58×10⁴km²;亚高山潮湿森林、山地湿润森林和山地灌丛呈持续增加趋势,平均每10年将分别增加3.42×10⁴km²、2.98×10⁴km²和1.19×10⁴km²;RCP8.5情景下青藏高原的植被生态系统平均中心的偏移幅度最大,RCP4.5情景下的偏移幅度次之,而RCP2.6情景下的偏移幅度最小。另外,在三种气候变化情景驱动下,青藏高原植被生态系统的生态多样性呈减少趋势。总之,未来不同情景的气候变化将直接影响青藏高原植被生态系统的时空分布格局及其生态多样性,气候变化强度越高,影响就越大,而且气候变化对青藏高原植被生态系统的影响呈现出从低海拔到高海拔递增的影响效应。     

未来气候变化情景下中国自然湿地CH4排放的时空变化

应用TRIPLEX GHG模型,模拟未来气候变化背景下2006—2100年中国自然湿地生态系统CH₄排放的时空变化.结果表明： 保持中国现有自然湿地分布不变,在3种相对浓度路径(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）情境下,21世纪末,中国自然湿地CH₄排放量与当前水平相比将分别增长32.0%、55.3%和90.8%.中国大陆南方自然湿地CH₄排放高于中部和北方,且自西向东呈现上升趋势.CH₄高通量排放区域主要集中在长江中下游湿地、东北湿地和珠江沿岸湿地.RCP4.5和RCP8.5情境下全国大部分自然湿地CH₄排放通量增加,而RCP2.6情境下21世纪中后期CH₄排放上升趋势得到控制并开始下降,到世纪末部分地区（尤其是青藏高原地区）CH₄排放通量与当前水平相比有所降低.     

未来气候变化情景下中国自然湿地CH4排放的时空变化

应用TRIPLEX GHG模型,模拟未来气候变化背景下2006—2100年中国自然湿地生态系统CH₄排放的时空变化.结果表明： 保持中国现有自然湿地分布不变,在3种相对浓度路径(RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5）情境下,21世纪末,中国自然湿地CH₄排放量与当前水平相比将分别增长32.0%、55.3%和90.8%.中国大陆南方自然湿地CH₄排放高于中部和北方,且自西向东呈现上升趋势.CH₄高通量排放区域主要集中在长江中下游湿地、东北湿地和珠江沿岸湿地.RCP4.5和RCP8.5情境下全国大部分自然湿地CH₄排放通量增加,而RCP2.6情境下21世纪中后期CH₄排放上升趋势得到控制并开始下降,到世纪末部分地区（尤其是青藏高原地区）CH₄排放通量与当前水平相比有所降低.