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城市扩张及气候变化对植被活动的影响研究 版权信息
- ISBN：9787030695345
- 条形码：9787030695345 ; 978-7-03-069534-5
- 装帧：一般胶版纸
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>
城市扩张及气候变化对植被活动的影响研究 内容简介
联合国政府间气候变化专门委员会指出，2006～2015年优选陆地表面平均气温比1850～1900年上升了1.53℃，未来几十年可能呈现加速上升趋势。随着城市人口的急剧增多，城市用地不断增加，这深刻改变了地表景观及植被碳循环过程，对于维护生态系统碳平衡及气候稳定也具有重要影响。
本书开展城市扩张及气候变化分析，探讨二者对植被活动的影响；提出利用极限学习机方法获取元胞自动机的转换规则。本书对于城市扩张、气候变化和陆地碳循环研究具有一定的科学价值，也可以为政府相关部门提供决策参考。
城市扩张及气候变化对植被活动的影响研究 目录
前言
第1章 概述 1
1.1 问题的提出 1
1.1.1 陆地碳源/碳汇功能的不确定性 1
1.1.2 陆地碳循环与全球变化关系密切 1
1.1.3 当前国际政治经济环境背景 2
1.2 国内外研究进展 3
1.2.1 气候变化与极端气候研究 3
1.2.2 LUCC和城市扩张研究 5
1.2.3 城市扩张及气候变化对植被活动的影响 7
1.3 主要内容 8
1.3.1 基于CA模型的城市扩张模拟分析 9
1.3.2 极端降水事件监测分析 9
1.3.3 基于卫星遥感的植被活动监测分析 9
1.3.4 极端气候事件及对植被活动的影响分析 10
1.3.5 城市土地利用及城市扩张对植被活动的影响分析 10
1.3.6 城市扩张及气候变化对植被活动的影响 11
1.4 主要框架 11
参考文献 12
第2章 元胞自动机与城市扩张模拟 18
2.1 元胞自动机概述 19
2.2 地理元胞自动机 20
2.3 地理元胞自动机的转换规则获取 22
2.3.1 多准则判断方法 23
2.3.2 逻辑回归方法 24
2.3.3 极限学习机算法 24
2.4 顾及空间相互作用的城市扩张模拟 25
2.4.1 空间相互作用模型 25
2.4.2 ELM-CA模型原理 26
2.4.3 耦合ELM-CA和空间相互作用的城市扩张模拟案例 27
参考文献 32
第3章 极端降水事件的变化及可能原因 35
3.1 概述 35
3.2 数据源及数据处理 37
3.3 研究方法 37
3.3.1 基于POT-GPD方法的极端降水事件识别 37
3.3.2 极端降水频率和极端降水强度指数 39
3.3.3 极端降水事件变化趋势和突变检验 39
3.3.4 基于泊松分布的极端降水事件分析 40
3.3.5 长江流域部分地区极端降水事件的案例分析 41
3.4 1961～2012年长江流域部分地区极端降水变化 42
3.4.1 平均降水量分布 42
3.4.2 极端降水阈值选择 42
3.4.3 平均极端降水强度 44
3.4.4 极端降水频率变化趋势 44
3.5 极端降水变化的归因分析 47
3.5.1 东亚夏季风对极端降水事件的影响 47
3.5.2 极端降水与几个局地因子的关系 48
参考文献 50
第4章 植被健康指数的植被活动监测能力评估及在中国的应用 55
4.1 概述 55
4.2 数据源及数据处理 56
4.3 研究方法 57
4.3.1 利用植被健康指数监测植被活动原理 57
4.3.2 利用植被健康指数监测植被活动的性能评价方法 58
4.3.3 基于植被健康指数的中国植被活动监测 59
4.4 植被健康指数的中国植被活动监测评估 60
4.4.1 中国植被平均生长季长度 60
4.4.2 VCI和VHI的时空变化 60
4.4.3 利用VCI和VHI监测植被活动的性能评价 64
4.4.4 1982～2013年中国植被活动变化 71
参考文献 72
第5章 城市化地区植被初级生产力变化及植被活动分析 75
5.1 研究区和数据 75
5.2 研究方法 77
5.2.1 植被初级生产力估计 77
5.2.2 植被初级生产力变化趋势分析 78
5.2.3 基于灯光数据的城市建成区提取及与植被初级生产力关系分析 78
5.3 2000～2013年长江三角洲地区植被初级生产力的变化趋势 79
5.3.1 植被初级生产力估算精度分析 79
5.3.2 植被初级生产力时间变化趋势 80
5.3.3 植被初级生产力空间变化趋势 80
5.4 城市建成区植被初级生产力的变化及归因分析 81
5.4.1 城市建成区及不同缓冲区植被初级生产力的梯度变化 81
5.4.2 植被初级生产力与城市建成区面积之间关系 83
5.4.3 植被初级生产力与气象驱动因子关系 83
5.4.4 植被初级生产力与建成区绿化覆盖率的变化关系 84
参考文献 85
第6章 植被净初级生产力及植被活动监测分析 87
6.1 植被NPP模型概述 87
6.2 研究方法 89
6.2.1 CASA模型 89
6.2.2 MTCLIM模型 93
6.2.3 BIOME-BGC模型 94
6.2.4 植被NPP的模型估算及城市地区改进应用 98
6.3 基于CASA模型的中国植被NPP模拟 99
6.3.1 数据源及处理 99
6.3.2 *大光能利用率参数校正 100
6.3.3 CASA模型验证 101
6.3.4 中国植被NPP的时空分布模拟 102
6.4 基于BIOME-BGC模型的广东省植被NPP模拟 104
6.4.1 研究区和数据 104
6.4.2 BIOME-BGC模型参数化 105
6.4.3 植被NPP比例因子的计算及验证 107
6.4.4 MTCLIM模型和BIOME-BGC模型的验证 108
6.4.5 广东省植被NPP的时空分布 111
参考文献 112
第7章 中国干旱事件监测及其对植被活动的影响 117
7.1 概述 117
7.2 数据源和研究方法 118
7.2.1 数据源及处理 118
7.2.2 标准化降水指数 118
7.2.3 基于SAI的植被NPP异常指数构建 120
7.2.4 基于SPI和SAI-NPP的干旱事件对植被NPP的影响分析 120
7.2.5 植被NPP和SAI-NPP的可靠性检验 121
7.3 2001～2010年中国干旱事件变化 122
7.4 2001～2010年中国干旱事件对植被NPP的影响 124
参考文献 128
第8章 中国东部南北样带极端气温变化及其对植被活动的影响 131
8.1 研究区和数据 131
8.2 研究方法 133
8.3 中国东部南北样带极端温度时空变化趋势 134
8.3.1 极端温度频率的时间变化趋势 134
8.3.2 极端温度频率的空间变化趋势 135
8.3.3 极端温度强度的时间变化趋势 137
8.3.4 极端温度强度的空间变化趋势 137
8.4 中国东部南北样带植被活动的时空变化规律 138
8.4.1 植被活动的时间变化特征 138
8.4.2 植被活动的空间分布特征 146
8.5 中国东部南北样带极端气候变化对植被的影响 158
8.5.1 极端温度对植被活动的影响 158
8.5.2 不同水分条件下极端气候事件对植被活动的影响 164
8.5.3 不同植被区划下极端气候事件对植被活动的影响 166
参考文献 168
第9章 中国城市土地开发对陆地植被活动的影响 170
9.1 研究区和数据 170
9.2 研究方法 172
9.3 土地利用/土地覆被分布分析 172
9.4 中国陆地植被NPP的时空分布 174
9.4.1 植被NPP的空间分布 174
9.4.2 植被NPP的季节变化 175
9.5 城市土地开发前后中国陆地植被NPP差异 179
参考文献 183
第10章 城市扩张及气候变化对植被活动影响的情景分析 185
10.1 概述 185
10.2 基于情景方法的未来植被NPP模拟 186
10.2.1 基于BIOME-BGC模型的未来植被NPP估算方法 186
10.2.2 基于情景方法的植被NPP模拟 186
10.3 Logistic-CA模型及土地利用模拟 188
10.3.1 实验设计 188
10.3.2 Logistic-CA模型参数化 189
10.3.3 广东省城市扩张模拟 190
10.4 降尺度技术及气候变化分析 192
10.4.1 全球气候变化模式 192
10.4.2 基于降尺度技术的未来气候变化模拟 196
10.4.3 广东省气候变化情景模拟 200
10.4.4 广东省未来气候变化特征 209
10.5 气候变化及城市扩张对植被NPP影响的情景分析 212
10.5.1 气候不变-城市用地不变情景下植被NPP模拟 212
10.5.2 气候变化-城市用地不变情景下植被NPP模拟 214
10.5.3 气候不变-城市用地扩张情景下植被NPP模拟 214
10.5.4 气候变化-城市用地扩张情景下植被NPP模拟 216
参考文献 219
第1章 概述 1
1.1 问题的提出 1
1.1.1 陆地碳源/碳汇功能的不确定性 1
1.1.2 陆地碳循环与全球变化关系密切 1
1.1.3 当前国际政治经济环境背景 2
1.2 国内外研究进展 3
1.2.1 气候变化与极端气候研究 3
1.2.2 LUCC和城市扩张研究 5
1.2.3 城市扩张及气候变化对植被活动的影响 7
1.3 主要内容 8
1.3.1 基于CA模型的城市扩张模拟分析 9
1.3.2 极端降水事件监测分析 9
1.3.3 基于卫星遥感的植被活动监测分析 9
1.3.4 极端气候事件及对植被活动的影响分析 10
1.3.5 城市土地利用及城市扩张对植被活动的影响分析 10
1.3.6 城市扩张及气候变化对植被活动的影响 11
1.4 主要框架 11
参考文献 12
第2章 元胞自动机与城市扩张模拟 18
2.1 元胞自动机概述 19
2.2 地理元胞自动机 20
2.3 地理元胞自动机的转换规则获取 22
2.3.1 多准则判断方法 23
2.3.2 逻辑回归方法 24
2.3.3 极限学习机算法 24
2.4 顾及空间相互作用的城市扩张模拟 25
2.4.1 空间相互作用模型 25
2.4.2 ELM-CA模型原理 26
2.4.3 耦合ELM-CA和空间相互作用的城市扩张模拟案例 27
参考文献 32
第3章 极端降水事件的变化及可能原因 35
3.1 概述 35
3.2 数据源及数据处理 37
3.3 研究方法 37
3.3.1 基于POT-GPD方法的极端降水事件识别 37
3.3.2 极端降水频率和极端降水强度指数 39
3.3.3 极端降水事件变化趋势和突变检验 39
3.3.4 基于泊松分布的极端降水事件分析 40
3.3.5 长江流域部分地区极端降水事件的案例分析 41
3.4 1961～2012年长江流域部分地区极端降水变化 42
3.4.1 平均降水量分布 42
3.4.2 极端降水阈值选择 42
3.4.3 平均极端降水强度 44
3.4.4 极端降水频率变化趋势 44
3.5 极端降水变化的归因分析 47
3.5.1 东亚夏季风对极端降水事件的影响 47
3.5.2 极端降水与几个局地因子的关系 48
参考文献 50
第4章 植被健康指数的植被活动监测能力评估及在中国的应用 55
4.1 概述 55
4.2 数据源及数据处理 56
4.3 研究方法 57
4.3.1 利用植被健康指数监测植被活动原理 57
4.3.2 利用植被健康指数监测植被活动的性能评价方法 58
4.3.3 基于植被健康指数的中国植被活动监测 59
4.4 植被健康指数的中国植被活动监测评估 60
4.4.1 中国植被平均生长季长度 60
4.4.2 VCI和VHI的时空变化 60
4.4.3 利用VCI和VHI监测植被活动的性能评价 64
4.4.4 1982～2013年中国植被活动变化 71
参考文献 72
第5章 城市化地区植被初级生产力变化及植被活动分析 75
5.1 研究区和数据 75
5.2 研究方法 77
5.2.1 植被初级生产力估计 77
5.2.2 植被初级生产力变化趋势分析 78
5.2.3 基于灯光数据的城市建成区提取及与植被初级生产力关系分析 78
5.3 2000～2013年长江三角洲地区植被初级生产力的变化趋势 79
5.3.1 植被初级生产力估算精度分析 79
5.3.2 植被初级生产力时间变化趋势 80
5.3.3 植被初级生产力空间变化趋势 80
5.4 城市建成区植被初级生产力的变化及归因分析 81
5.4.1 城市建成区及不同缓冲区植被初级生产力的梯度变化 81
5.4.2 植被初级生产力与城市建成区面积之间关系 83
5.4.3 植被初级生产力与气象驱动因子关系 83
5.4.4 植被初级生产力与建成区绿化覆盖率的变化关系 84
参考文献 85
第6章 植被净初级生产力及植被活动监测分析 87
6.1 植被NPP模型概述 87
6.2 研究方法 89
6.2.1 CASA模型 89
6.2.2 MTCLIM模型 93
6.2.3 BIOME-BGC模型 94
6.2.4 植被NPP的模型估算及城市地区改进应用 98
6.3 基于CASA模型的中国植被NPP模拟 99
6.3.1 数据源及处理 99
6.3.2 *大光能利用率参数校正 100
6.3.3 CASA模型验证 101
6.3.4 中国植被NPP的时空分布模拟 102
6.4 基于BIOME-BGC模型的广东省植被NPP模拟 104
6.4.1 研究区和数据 104
6.4.2 BIOME-BGC模型参数化 105
6.4.3 植被NPP比例因子的计算及验证 107
6.4.4 MTCLIM模型和BIOME-BGC模型的验证 108
6.4.5 广东省植被NPP的时空分布 111
参考文献 112
第7章 中国干旱事件监测及其对植被活动的影响 117
7.1 概述 117
7.2 数据源和研究方法 118
7.2.1 数据源及处理 118
7.2.2 标准化降水指数 118
7.2.3 基于SAI的植被NPP异常指数构建 120
7.2.4 基于SPI和SAI-NPP的干旱事件对植被NPP的影响分析 120
7.2.5 植被NPP和SAI-NPP的可靠性检验 121
7.3 2001～2010年中国干旱事件变化 122
7.4 2001～2010年中国干旱事件对植被NPP的影响 124
参考文献 128
第8章 中国东部南北样带极端气温变化及其对植被活动的影响 131
8.1 研究区和数据 131
8.2 研究方法 133
8.3 中国东部南北样带极端温度时空变化趋势 134
8.3.1 极端温度频率的时间变化趋势 134
8.3.2 极端温度频率的空间变化趋势 135
8.3.3 极端温度强度的时间变化趋势 137
8.3.4 极端温度强度的空间变化趋势 137
8.4 中国东部南北样带植被活动的时空变化规律 138
8.4.1 植被活动的时间变化特征 138
8.4.2 植被活动的空间分布特征 146
8.5 中国东部南北样带极端气候变化对植被的影响 158
8.5.1 极端温度对植被活动的影响 158
8.5.2 不同水分条件下极端气候事件对植被活动的影响 164
8.5.3 不同植被区划下极端气候事件对植被活动的影响 166
参考文献 168
第9章 中国城市土地开发对陆地植被活动的影响 170
9.1 研究区和数据 170
9.2 研究方法 172
9.3 土地利用/土地覆被分布分析 172
9.4 中国陆地植被NPP的时空分布 174
9.4.1 植被NPP的空间分布 174
9.4.2 植被NPP的季节变化 175
9.5 城市土地开发前后中国陆地植被NPP差异 179
参考文献 183
第10章 城市扩张及气候变化对植被活动影响的情景分析 185
10.1 概述 185
10.2 基于情景方法的未来植被NPP模拟 186
10.2.1 基于BIOME-BGC模型的未来植被NPP估算方法 186
10.2.2 基于情景方法的植被NPP模拟 186
10.3 Logistic-CA模型及土地利用模拟 188
10.3.1 实验设计 188
10.3.2 Logistic-CA模型参数化 189
10.3.3 广东省城市扩张模拟 190
10.4 降尺度技术及气候变化分析 192
10.4.1 全球气候变化模式 192
10.4.2 基于降尺度技术的未来气候变化模拟 196
10.4.3 广东省气候变化情景模拟 200
10.4.4 广东省未来气候变化特征 209
10.5 气候变化及城市扩张对植被NPP影响的情景分析 212
10.5.1 气候不变-城市用地不变情景下植被NPP模拟 212
10.5.2 气候变化-城市用地不变情景下植被NPP模拟 214
10.5.3 气候不变-城市用地扩张情景下植被NPP模拟 214
10.5.4 气候变化-城市用地扩张情景下植被NPP模拟 216
参考文献 219
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城市扩张及气候变化对植被活动的影响研究 节选
第1章 概述 1.1 问题的提出 1.1.1 陆地碳源/碳汇功能的不确定性 工业革命以来，人类活动的范围和强度不断增大，对地球大气中气体和气溶胶组成产生了深远的影响。其中，二氧化碳（CO2）浓度从1750年的280 ppm升高到2019年的411 ppm，上升了近二分之一（Dlugokencky and Tans，2020）。另外，根据仪器观测记录，1906～2005年全球陆地表面平均温度升高了0.74℃，预计未来几十年全球会持续加速变暖。其中，大部分已观测到的地球平均温度升高现象可能是由人为排放温室气体的增加导致的（IPCC，2007b）。大气中以CO2为代表的温室气体含量的迅速增加，对区域甚至全球气候变化产生了显著影响。 碳汇指从空气中清除二氧化碳的过程、活动、机制。植被碳汇可以反映植被吸收并储存二氧化碳的能力。当生态系统所固定的碳多于排放的碳时，就成为大气CO2的汇；反之，则为碳源。生态系统的碳源/碳汇功能具有较大的不确定性。根据Houghton和Hackler（2003）对全球碳收支的研究，20世纪80年代，全球矿物燃料燃烧和水泥生产的碳排放为（5.4±0.3）Pg C a-1（1 Pg C = 1015 g C），由土地利用造成的碳排放为1.7Pg C a-1；其中，大气碳增加（3.3±0.1）Pg C a-1，海洋碳吸收为（1.9±0.5）Pg C a-1，陆地碳吸收为（-0.2±0.7）Pg C a-1。进而，尚未确定的“遗漏”碳汇约为-1.9Pg C a-1，全球碳收支核算出现了“失汇”现象（Popkin，2015）。尽管多方面证据表明，北半球中高纬度的陆地生态系统固定了全球碳循环中大部分“去向不明”的CO2，从而表现为巨大的碳汇（Pacala et al.，2001；Schimel et al.，2001）。然而，陆地生态系统表现为碳汇的数量及其空间分布仍然未得到科学家的广泛共识，特别是由于各种生态系统扰动如土地利用变化、森林滥伐等因素的影响，陆地生态系统可能会由碳汇转变为碳源。综上，陆地生态系统碳源/碳汇功能仍存在较大的不确定性（Ciais et al.，2005；Kurz et al.，2008）。 1.1.2 陆地碳循环与全球变化关系密切 全球变化是指由自然和人为因素而导致的全球环境变化，主要包括大气组成变化、气候变化及土地利用变化等方面（周广胜等，2004）。联合国政府间气候变化专门委员会（IPCC）排放情景特别报告（SRES）指出：未来几十年全球温度将以大约每10年0.2℃的速率增加，之后则取决于温室气体排放情景。如果全球平均温度增幅超过1.5～2.5℃（与1980～1999年相比），则全球生态系统的结构和功能、物种的相互作用及地理范围会出现巨大变化，20%～30%的物种可能面临增加的灭绝风险（IPCC，2007b）。 另外，工业革命以来，人类活动对地球系统的影响引起社会及学术界的广泛关注。以往研究发现，剧烈的人类活动尤其是化石燃料的大量使用和水泥生产导致大气中温室气体特别是CO2浓度激增，打破了长期以来的碳循环动态平衡，从而极大地改变了全球碳循环过程，对全球气候也产生深远的影响。根据Liu等（2015）的研究，由于化石燃料的燃烧和水泥生产的影响，2000～2013年我国排放了约2.9 Pg C进入大气中。全球碳循环是发生在地球大气圈、水圈、生物圈等各圈层间*大的物质和能量的迁移及转化过程。通常，大气中CO2成分多少取决于地球各个碳库间通量的变化。长期以来，全球碳循环处于一种动态平衡状态。其中，陆地碳循环起着关键作用，已成为国际学术界广泛关注的研究热点和学术前沿。 一方面，植被通过光合作用过程，把大气中的CO2固定成有机物质，将太阳能固定成化学能，产生人类赖以生产和生活的物质与能量基础；另一方面，人类通过土地开垦、森林砍伐等，向大气中不断释放CO2。以往热带地区的森林砍伐及温带地区的农业垦殖得到了科学家更多的注意，并取得了大量的研究成果（Houghton et al.，2001）。然而，作为人类活动导致的土地利用变化的另一种重要表现形式，城市用地的增加对陆地生态系统碳循环的影响却鲜被学术界关注，成为区域乃至全球碳循环研究中的瓶颈。城市是对自然环境作用*剧烈和*深刻的区域，城市扩张深刻改变了地表景观，对生态系统碳循环乃至全球变化产生了重要影响（Grimm et al.，2008）。土地利用与土地覆盖变化（LUCC），尤其是城市扩张，极大地改变了陆地生态系统碳循环的过程、功能，是当前极受关注的全球变化重要问题之一（Buyantuyev and Wu，2009）。另外，Kurz等（2008）认为加拿大的森林可能由碳汇转变为碳源，这主要与林火及病虫害对自然植被的影响有关。LUCC是陆地生态系统的碳源和碳汇功能研究中*大的不确定因素。 1.1.3 当前国际政治经济环境背景 气候变化问题在国际政治和经济中日益受到关注。1988年，世界气象组织（WMO）和联合国环境规划署（UNEP）联合成立了IPCC，主要负责对世界范围内现有的涉及气候变化问题的科学、技术、社会、经济等方面的资料做出与政策有关的评估。IPCC的成立推动了《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》的签署。1992年通过的《联合国气候变化框架公约》是世界上**个旨在全面控制CO2等温室气体排放以应对气候变化的国际公约，也是为了应对全球气候变化问题进行国际合作的一个基本框架。1997年12月，《京都议定书》获得通过，它首次为41个工业化国家规定了具有法律效力的CO2减排目标。另外，《京都议定书》还提出允许各国通过人为的管理活动来增加碳汇，以此抵消本国的温室气体减排指标。《京都议定书》还规定两个国家之间可以进行排放额度买卖的“排放权交易”，即难以完成削减任务的国家，可以从超额完成任务的国家买进超出部分的额度。2015年12月12日，《联合国气候变化框架公约》近200个缔约方在巴黎气候变化大会上达成《巴黎协定》。它是继《京都议定书》后第二份有法律约束力的气候协议，为2020年后全球应对气候变化行动做出了安排。2020年9月22日，***在第七十五届联合国大会上提出：“中国将提高国家自主贡献力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和” 。因而，实现这样的目标是我国应对气候变化的一个重要战略任务。Piao等（2009）研究指出，20世纪80年代至90年代我国陆地生态系统固定了0.19～0.26 Pg C，大约占同期化石燃料燃烧排放CO2总量的28%～37%。加强森林资源的规划和科学管理、提高森林覆盖率，提高陆地生态系统对大气中碳的吸收固定是应对气候变化的一个关键措施，对于增加陆地生态系统碳汇发挥着不可替代的作用。开展气候变化及LUCC过程中植被活动的量化和归因研究，不仅有利于深化对我国生态系统结构和功能的理解和认识，而且可以为国家层面上实现对碳循环的合理调控，制定CO2的减排政策提供科学依据，也是我国积极开展环境外交的迫切要求，还将为我国政府作为签约国履行《联合国气候变化框架公约》和《京都议定书》，应对气候变化与制定环境外交策略提供重要依据。 1.2 国内外研究进展 1.2.1 气候变化与极端气候研究 气候变化是全球变化研究的核心问题和重要内容之一。IPCC等国际组织推动了气候变化的全球治理，也促进了全球气候变化研究的深入。到目前为止，IPCC已经出版了五次评估报告和许多与此有关的特别报告、技术报告等，分析了全球气候变化及其可能影响，以及应对策略。IPCC历次报告对气候变化及其影响的评估引发了人们对全球气候变化的日益关注。 气候模拟是研究气候变化规律的有力实验手段，它用气候模式复制气候系统的平均状态及其时空变化，用以探索气候系统外的因子对气候系统的影响，以及气候系统内各成员之间的相互作用。气候模式可以分为四类：能量平衡模式、辐射对流模式、统计动力模式及三维总环流模式（王绍武，1994）。作为一种重要的三维总环流模式，海气耦合气候模式（AOGCM）能相当好地模拟出大尺度范围的平均气候特征，特别是能较好地模拟高层大气场、近地面温度和大气环流，是目前预估大尺度未来全球气候变化的*重要也是*可行的方法之一（范丽军等，2005）。然而，由于空间分辨率较低（一般为几百千米），AOGCM很难对区域气候情景做出有效预估。 目前，解决这个问题主要有两类办法：一类是发展更高分辨率的气候模式，其缺点是需要很大的计算量；另一类是降尺度法，主要包括统计降尺度法（SDSM）和动力降尺度法两大类（IPCC，2007b）。Wilby和Wigley（1997）比较了不同降尺度技术对降水的模拟效果，他们认为环流分形降尺度模型能够较好地模拟较大尺度的降水分布特征；Harpham和Wilby（2005）认为统计降尺度技术比人工神经网络（ANN）技术能够更好地模拟大尺度的降水变化情况。Caldwell等（2009）运用动力降尺度方法，基于天气预报模式（WRF）和CCSM3模型模拟了美国加利福尼亚州的降水、2 m高度处的气温和积雪分布。总体来说，动力降尺度方法计算量大，耗费大量的计算机资源，而统计降尺度法因其计算量小、易于操作、模拟精度较高等优势被广泛用于欧洲、北美和东南亚等地的气象、水文及环境评价等诸多领域（Diaz-Nieto and Wilby，2005；Zhang et al.，2011）。 我国的降尺度研究工作起步较晚。范丽军等（2007）采用基于多元线性回归模型的统计降尺度方法对我国华北地区1月和7月平均温度变化开展了情景研究。赵芳芳和徐宗学（2007）同时运用统计降尺度方法（SDSM）和Delta方法模拟了黄河源区的降水和日*高、*低气温。董旭光等（2011）通过结合第五代美国国家大气研究中心/宾夕法尼亚州立大学的中尺度模式（MM5）和再分析资料，运用动力降尺度方法对山东省近海风能资源进行动力降尺度模拟研究，他们认为动力降尺度方法可用于较高分辨率的风能资源数值模拟。虽然降尺度方法在我国逐渐得到重视，但是，对于降尺度模型的区域适应性及其对水文、生态响应等的影响研究还明显不足，与欧美等国家相比，我国气候变化降尺度研究还有待深入。 除了对长期气候变化的降尺度研究，极端降水、气候干旱等极端气候事件也引起了越来越多的关注（Alexander et al.，2006；Orlowsky and Seneviratne，2012）。随着气候变暖的加剧，预计将产生更多的极端天气（或气候）事件（Houghton et al.，2001；Cai et al.，2014；IPCC，2019）。例如，Kunkel和Frankson（2015）分析了全球范围内极端降水事件的变化趋势，他们指出，*近对极端降水事件的研究没有覆盖北半球中高纬度以外的足够大的区域，因而无法得出极端降水事件的一般性认识；Singh等（2013）量化了逐日尺度上美国大陆季节性极端降水事件的瞬时变化，他们发现大部分研究区域降水事件较少但较重；Rajczak等（2013）发现欧洲北部的降水量和雨天频率有所增加，欧洲南部则有所减少。Ghosh等（2012）认为印度各地的极端降水事件缺乏一致的变化趋势，且其空间变异性越来越大；Wu等（2016）对东亚夏季极端降水进行了评价和预测。有关气候干旱事件，McKee等（1993）利用典型的气象干旱指数—标准化降水指数（SPI）量化了科罗拉多州多个时间尺度的干旱现象。此外，根据全球气候模型模拟，在温室气体浓度上升的条件下未来气候干旱事件呈现出增强的趋势（Gregory et al.，1997；Burke et al.，2006）。尤其是在21世纪，世界上许多地区的干旱频率和强度会增加和增强（IPCC，2019）。因而，在当前全球气候变暖背景下，极端降水、气候干旱等极端事
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