《作物产量模拟中土壤数据的不确定性优于气候影响信号》

  • 来源专题:农业立体污染防治
  • 编译者: 金慧敏
  • 发布时间:2016-07-26
  • 全球网格作物模型(ggcms)越来越多地用于农业环境评估和预测气候变化对粮食生产的影响。最近,与土壤数据影响产量的审查不同,对气候数据和天气的变化对GGCM结果的影响受到详细审核。在这里,国际应用系统分析研究所研究人员联合德国等各国科学家应用GGCM模拟,对土壤类型选择引起的产量变化与天气变化引起的产量进行了比较。不施肥,与土壤类型相关的产量变化一般大于气候导致的产量年际模拟变化。肥料和灌溉应用的日益增加,减少了这种变化,甚至几乎可以忽略不计。重要的是,气候变化对产量的影响估计可以是消极或积极的,这取决于所选择的土壤类型。因此,土壤有缓冲或放大这些影响的能力。项目研究结果要求改善作物建模可获取的土壤数据,并更加明确地核算GGCM模拟中土壤的变化。

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    • 来源专题:水体污染与防治领域信息门户
    • 编译者:徐慧芳
    • 发布时间:2012-03-20
    • 国家基金委青年基金项目,2010-2012。   我国流域非点源污染的形势十分严峻,非点源污染分布式模拟作为一种先进的管理支撑技术正日益受到重视。由于数据和理论存在缺陷,非点源污染分布式模拟的结果往往具有显著不确定性,对管理决策产生不利影响,很大程度上限制了分布式模拟的优势发挥。不确定性是当前水环境研究领域的前沿问题。国际上针对非点源污染分布式模拟的不确定性研究为数尚少,国内相关研究则更为紧缺。本项目将以中国东部亚热带季风性湿润气候区的典型流域为例,进行三方面研究:1)建立非点源污染分布式模拟不确定性分析的理论框架,并对各类不确定性来源的量化方法进行创新;2)开发以管理为导向、以马尔可夫链-蒙特卡罗为采样技术的模型不确定性分析新方法;3)对非点源污染分布式模拟不确定性的时空规律进行系统分析,并研究不确定性的削减策略。本次研究将对非点源污染模拟和不确定性分析的理论体系做出创新性补充,其研究成果对于流域非点源污染的管理实践具有重要的指导意义。
  • 《气候模型的不确定性已经到了需要降低的时候》

    • 来源专题:物理海洋学知识资源中心
    • 编译者:cancan
    • 发布时间:2019-02-01
    • 由29位国际作者组成的小组在《自然气候变化》杂志上发表的一篇论文称,最新的气候模型和观测结果为减少未来气候变化中存在的不确定性提供了前所未有的机会。 尽管最近的气候变化对人类的影响现在已经很明显,但未来的气候变化取决于人类排放多少温室气体,以及地球系统对这些排放的敏感程度。减少气候对二氧化碳排放敏感性的不确定性,对于确定需要做多少工作来降低气候变化的风险,并实现国际气候目标是必要的。 该研究是2017年8月在阿斯彭全球变化研究所的一次激烈研讨会上得出的结论,解释了新的评估工具如何能够更加完整地将模型与地面、卫星测量数据进行比较。 会议议程包括在全球范围内开发越来越多的全球气候模型,不只是各部分的总和。一种有希望的方法是将所有模型结合起来,找出现在观测到的气候变化与未来气候变化之间的关系。Peter Cox说:“如果综合考虑,最新的模型和观测结果可以显著减少未来气候变化关键方面的不确定性。” 这篇新论文的动机是需要迅速提高应对气候变化的进展速度。现在很明显,人类需要非常迅速地减少二氧化碳的排放。但是,适应我们将要经历的气候变化需要在区域尺度内提供更详细的信息。 Veronika Eyring解释说:“现在我们已经在这个具有挑战性的科学问题上取得了进展。” (侯颖琳 编译;於维樱 审校)