Institutional Repository of Xinjiang Institute of Ecology and Geography, CAS
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opulation dynamics of Helicoverpa armigera （ Hübner） and its control strategy in China under climate change
No full text棉铃虫 Helicoverpa armigera （Hübner） 是危害棉花生产的主要害虫之一，在全球范围内，因该虫暴发导致的经济损失已屡见报道， 严重制约了棉花的生产发展。 近年来， 随着气候变化影响的日益加剧，棉铃虫造成的危害也趋于加重。面对未来逐渐变暖的气候影响，棉铃虫的防控与管理工作将面临极大挑战。 尤其，未来气候变化下棉铃虫的适生区及其种群动态如何变化？ 造成的潜在经济损失有多大？面对这些问题， 如何建立有效的防控体系将对棉花的产业发展至关重要。然而， 目前还尚未有相关的系统评估研究。因此， 本文通过 CLIMEX、 DYMEX模型， 预测气候变化下棉铃虫的适生区变化及其种群动态变化， 并以中国为框架，利用@RISK 软件， 评估三大棉区棉铃虫造成的潜在经济损失， 提出有效的防治策略，以期为未来气候变化下棉铃虫的综合防治提供理论依据。 本文主要研究成果如下：（1） 利用 CLIMEX 模型模拟了 2030-2100 年棉铃虫的潜在适生区分布，在未来逐渐变暖变湿的气候条件下，棉铃虫的潜在地理分布会继续沿北和西两个方向扩展，棉铃虫的非适生区将减少， 而低度适生区、中度适生区及高度适生区有不同程度的增加。新疆、青海、内蒙古等地的棉铃虫非适生区面积减少，其他地方变化很小； 低度适生区主要是西部干旱半干旱区、北部内蒙古、黑龙江等地的分布范围呈现逐渐扩大； 中度适生区分布将跨过黄河以北至承德、辽东半岛地区，而高度适生区的分布范围将会延伸至云南大部地区、岭南地区的广西、广东两省南部以及福建南部地区。同时， 通过对比 1975 年和 2100 年棉铃虫的发生代数，在未来气候变化下， 2100 年棉铃虫的发生代数将比 1975 年多 2-3 代。（2）基于 DYMEX 模型模拟了三大棉区在未来温度变化下（目前气候温度、未来增加 1.5℃、未来增加 2℃、未来增加 3℃）， 棉铃虫种群动态的变化趋势。结果表明，随着温度的增加，大多数区域的棉铃虫种群数量呈增加趋势。 基于CLIMEX 模型， 模拟了三大棉区典型区域的棉铃虫周生长指数 GIw变化， 结果显示相对 1975 年， 在 2100 年， 棉铃虫 GIw的首次出现日期提前了 15-20 天， 表明棉铃虫的田间危害时间延长。（3） 建立了适合中国三大棉区的潜在经济损失通用模型，利用@RISK 软件预测了棉铃虫对我国三大棉区棉花造成的潜在经济损失，结果显示，未来我国三大棉区全部种植常规棉花，棉铃虫造成的潜在经济损失在 27.42-58.16 亿元，而全部种植转基因棉花， 潜在经济损失相比之下会大幅降低，损失在 1.65-9.58 亿元； 种植常规棉的场景下，单位面积采用 IPM 管理的经济损失比常规管理减少5.63-26.84 元/亩；而种植转基因抗虫棉场景下，单位面积采用 IPM 管理的经济损失比常规管理减少 3.06-6.78 元/亩。 表明未来种植转基因棉花可有效降低经济损失，采用 IPM 综合防治策略可降低防治费用。 而两种场景下的潜在经济损失的灵敏度分析结果显示， 棉铃虫对棉花的为害率、棉铃虫造成的产量损失率及防治成本是造成经济损失的主导因素
Study of agricultural water resources vulnerability in Central Asia under climate change
No full text气候变化是当今全球变化研究的热点问题之一，研究气候变化背景下干旱区农业水资源脆弱性，对农业水资源管理、规划以及水资源的有效利用至关重要，可为实现农业用水系统的高效运作提供支撑。农业水资源脆弱性是指在自然条件变动或人为条件干扰的前提下，衡量农业水资源系统影响农业可持续发展能力的重要指标。在自然、社会以及人类活动变化条件下，农业水资源脆弱性研究可以结合暴露度、敏感度和适应度等指标进行综合表达。中亚是气候变化的敏感地带，干旱区面积广阔，水资源短缺和生态环境恶化将严重影响中亚地区农业用水安全，使得该地区农业水资源利用存在不确定性。本研究以中亚为研究区，依据水资源脆弱性的概念与内涵，从暴露度、敏感度和适应度等 3 个一级指标中选取 18 个二级指标建立农业水资源脆弱性指标体系，采用等权重法和主成分分析法分别确定各级指标权重，研究气候变化对中亚农业水资源脆弱性的影响； 在气候变化背景下，评价中亚农业水资源脆弱性，为区域农业水资源管理提供科学依据。主要结论如下：（1）通过分析中亚作物生育期气候要素变化特征，表明中亚作物生育期的平均气温、降水量、潜在蒸散量以及相对湿润度指数等气象要素变化差异明显。平均气温和潜在蒸散量有显著增加趋势，降水量和相对湿润度指数有微弱增加趋势，并且各气候要素有明显的年际变化。（2）中亚农业水资源暴露度、敏感度、适应度和脆弱性空间差异显著。农业水资源暴露度从西南向东北大致降低；农业水资源敏感度表现为从南到北降低的变化；农业水资源适应度表现为从南到北逐渐升高的变化； 受森林覆盖率、农业用水比例、农田灌溉定额、水分胁迫指数、灌溉指数和施政效率的影响， 农业水资源脆弱度表现为自东北向西南升高的变化。 中亚农业水资源脆弱度变化趋势表现为“前期升高，后期降低” 的态势，其脆弱度发生变化的面积随时间经历升高-降低-稳定-稳定的过程。（3）根据中亚农业水资源脆弱性空间分布特征，可划分为北部微度脆弱区、中北部轻度脆弱区、中南部中度脆弱区、南部重度脆弱区和西南部极度脆弱区 5个大区，根据各分区农业水资源脆弱性地理特征，为未来农业生产布局、社会经济发展和环境保护提供参考依据
Susceptibility analysis for geo-hydrological hazards and Community Risk perception – a case of flood and landslide in Rwanda
No full text在气候变化的背景下， 近年来洪水和山地滑坡等地质灾害频发,导致大量人员伤亡,严重影响发展中国家的社会经济发展。 人类很难阻止这些自然灾害的发生， 但是以居民作为灾害易发区的关键关注点,通过大力普及与宣传社区防灾减灾知识为切入点,制定洪水和山体滑坡方面的防灾减灾策略, 最终能够有效避免或减轻自然灾害给人类社会带来的损失。 本论文通过系统分析不同地区洪水和滑坡的影响因素， 综合确定洪水和滑坡灾害高风险区。 研究结果将有助于人们更好地了解灾害风险， 进而制定合理有效的风险管控措施， 为灾害风险的可持续管理提供理论依据。东非地处热带， 地形条件复杂。 洪水和滑坡频发对该区域社会经济和人类生命财产造成严重影响， 并且这种影响呈现持续增加趋势。 卢旺达地区人口密集、 丘陵众多， 气候因素驱动产生的洪水和滑坡已成为阻碍该区域人类活动和社会经济发展的主要自然灾害。 目前主要针对洪水或滑坡开展的单一研究较多， 但是对于卢旺达地区，滑坡常常与洪水事件相伴而生。 因此， 本研究将洪水和滑坡灾害相结合， 确定灾害同时发生的条件。 目前主要采用辅助性数据来对灾害风险管理进行研究， 通过使用定性和描述性的方法来分析灾害风险意识。 在进行与灾害风险管理相关的研究时， 必须对洪水与滑坡灾害相关的主要变量进行筛选， 并对其进行易发性分析， 以揭示洪水与滑坡灾害的危害程度以及与潜在影响因素之间的空间相关性和区域的不确定性。 然而对影响洪水与滑坡危害程度的因素仍未得到充分的分析和理解， 人们对灾害有关风险的认识缺乏重视， 人们的灾害意识在防灾减灾中的作用被忽略。 针对卢旺达的地质水文灾害发生的频率和强度不断增加， 有必要加强洪水和滑坡易发性评估， 以减少灾害的风险。综上所述， 本研究将解决以下科学问题： （1） 卢旺达洪水和滑坡发生的主要致灾因素有哪些？ （2） 洪水和滑坡同时发生的共同影响因素和条件是什么？ （3） 社区灾害风险意识对其所在区域的洪水和山体滑坡灾害易发性产生多大影响？ 本论文的研究目标： （1） 分析洪水和滑坡致灾因素与危害之间的空间关系， 确定造成洪水和滑坡易发性的主要因素； （2） 确定安全和易受灾害危害的区域， 并绘制区域灾害易发性图；（3） 确定两种害条同时发生的因素和灾件； （4） 评估社区对减少洪灾和滑坡风险的最佳预防和缓解措施。为了达到以上目标， 本研究基于历史灾害事件的信息， 通过认知历史灾害事件造成危害发生的条件， 据此选择历史灾害事件的影响因素及其相关的基础数据。 应用遥感（RS） 、 地理信息系统（GIS） 和统计和概率方法分析灾害易发性的时空变化。 通过频率比（FR） 模型的统计方法确定因果关系和过去滑坡事件之间的关系； 应用Logistic 回归（LR） 模型生成有助于预测该地区洪水的系数来评估洪水事件的发生概率及与其相关因素之间的关系； 综合文献， 结合卢旺达洪水和滑坡影响因素的实际情况， 本研究选择 13 个预测因素进行洪水和滑坡灾害易发性分析。 这 13 个预测因素包括： 海拔、 坡度、 坡向、 剖面曲率、 到河流的距离、 到道路的距离、 归一化植被指数（NDVI） 、 归一化土壤指数（NDSI） 、 地形湿度指数（TWI） 、 河流动力指数（SPI） 、降雨量、 土地覆盖与土地利用（LCLU） 和土壤质地。 本研究一共收集过去发生的 153个洪水和 423 个滑坡事件， 应用地统计分析工具及其在 GIS 中再分区的子集功能， 将这些定位点的事件随机抽取 75％的训练点用于模型构建， 剩余 25％训练点用于模型验证。 采用问卷调查的方法完成社区有关灾害危险意识看法的实地调查。 根据洪水与滑坡灾害的发生次数确定调查问卷区域， 选取的调查区包括西部省（Nyabihu， Rubavu，Rusizi， Karongi， Rutsiro， Ngororero 区） ， 北部省（Musanze 和 Burera 区） ， 南部省（Nyaruguru 区） ， 东部省（Rwamagana 区） 和基加利市（加索博区） 等 11 个地区。 在每个选定的地区， 使用随机抽样和滚雪球抽样方式选择 50 名参与者， 最终共有550 名来自所选地区的不同领域的受访者接受了问卷调查。 本研究的主要结论如下：（1） 卢旺达西部、 北部和南部省份是最容易发生洪水和滑坡的地区， 不同区域洪水和滑坡的影响因素存在较大差异。 西部省主要受山脊和高原地形的影响， 包括具有特殊气候和地形特征的刚果尼罗河； 北部省主要因在陡坡上的农业活动所引起的土壤侵蚀， 土壤进入河道， 从而产生沉积物淤积， 排水能力减弱； 南部省主要受地形地貌影响； 东部省由于降雨开始较晚， 最容易受到滑坡和洪水灾害的共同影响。 此外，快速城市化进程与极端天气条件的共同作用， 增加了基加利市滑坡和洪水灾害易发性空间分布的不确定性。（2） 洪水易发性的 Logistic 回归系数结果表明， NDVI、 NDSI、 降雨、 海拔、剖面曲率和长宽比与洪水发生率呈正相关， 而 TWI、 距道路的距离、 距河的距离和坡度则呈负相关。 其中， NDVI 和降雨是最重要的直接影响因素（回归系数分别为 0.5938 和 0.5159） ， 而距道路的距离的回归系数最低（-7.6265） ， 这与历史记录的洪水事件相符。（3） 坡度、 LCLU、 降雨和高程是研究区滑坡发生的主要影响因素。 滑坡极高和高等级易发区域分别占到全国的 13.2％和 14.5％， 主要分布在穆山（Musanze） 的恩戈罗雷罗（Ngororero） 、 加肯克（Gakenke） 、 尼亚比亚（Nyabihu） 和纳马加贝（Nyamagabe） 等地区。 此外， 中等强度的滑坡区占全国的 24.3％， 主要分布在卡莫尼（Kamonyi） 、 鲁汉戈（Ruhango） 、 尼亚鲁古（Nyaruguru） 和尼扬扎（Nyanza） 等地区， 而处于低和极低等级强度的滑坡区占比分别为 40.1％（占比最高） 和 7.9％。降雨和植被覆盖度是引起洪水和滑坡事件的主因。（4） 灾害的暴露度因人口密度而异， 各个地区存在差异。 近期人口密度变化表明， 人口快速增长将使大多数家庭（尤其是农村地区） 继续居住在洪水和滑坡易发区域。 这些区域内的居民主要依靠农业为生， 生活极端贫困， 致使社区进一步将林地和草地转变为农业用地， 导致洪水和滑坡更容易发生。（5） 基于曲线下面积（AUC） 方法对生成的易发性图的验证结果表明， 洪水易发性模型的预测和成功率分别为 79.8％和 80.4％， 滑坡易发模型的预测和成功率分别为 84.6％和 81.2％。 尽管输入数据的准确性存在局限性， 但这结果仍是令人满意的，预测模型在研究区内具有良好的适应性和预测洪水和滑坡发生的能力。（6） 许多社区成员， 特别是在农村地区缺乏有关减少洪灾和滑坡风险中的作用和责任方面的认知。 这主要由于教育和社会保护保障的有关机构在传播、 制定和实施减灾措施相关责任的信息方面投入太少， 导致社区周边环境更容易遭受洪水和山体滑坡的侵袭； 居民通常自己不采取措施来减少这些危害， 而是希望政府和地方领导人代表他们采取行动。 因此在制定防灾减灾计划中， 必须加强社区， 尤其在农村地区的减灾和预防知识方面的普及和教育。正如本研究的结果所言, 降低洪水与滑坡灾害最佳的解决措施就是将灾害易发区的居民迁出并重新安置于安全区中。 因此， 在政府制定防灾减灾计划时该措施应当被广泛实施。 另外， 本研究所展示的信息可作为辅助性决策工具为卢旺达地区针对洪水和滑坡的区域规划、 未来灾害研究以及风险管理提供科学的理论参考
The Climatic and Ecological Effects of Modern Oasis Evolution in the North Tianshan Mountains
No full text天山北坡位于欧亚大陆的内陆，远离海洋，是世界上最干旱的地区之一，属于典型的山地-绿洲-荒漠系统（MODS）。随着经济社会的发展和技术的进步，自1950s 以来，天山北坡的绿洲经历了快速的演变过程，导致自然生态系统被开垦为农田以及地表能量平衡过程发生变化。天山北坡的生态系统非常脆弱，对外部变化敏感。因此，研究绿洲的快速演变对区域生态系统和气候的影响，探索区域生态系统对未来气候变化的响应，对于天山北坡生态社会的可持续发展具有特别重要的意义。基于以上背景，本文旨在通过模型模拟来探讨绿洲演变的气候和生态效应。对于气候效应，我们主要通过区域气候模型 ALARO 耦合陆面过程模型 SURFEX来模拟分析 MODS 内的局地环流时空特征及其相互作用、 夏季降水对绿洲演变的响应。对于生态效应，我们通过运行干旱区生态系统模型（AEM）来研究区域生态系统对绿洲演变、 历史和未来气候变化的响应。论文的主要结果如下：首先，考虑到 ALARO-SURFEX 模型是首次被应用在天山北坡干旱区，我们使用课题组制作的土地覆被数据来改进 ECOCLIMAP 数据库中默认的土地覆被数据， 并利用分布在中国新疆境内的 53 个国家气象站和分布在天山北坡的 5 个自动气象站来评估 ALARO-SURFEX 的性能。验证结果表明，尽管该模型低估了日相对湿度和气温，但其可以较好地捕捉区域夏季气温和相对湿度的逐日和逐小时变化。然后，我们研究了在连续 4 日（2016 年 6 月 9 日至 12 日） 晴朗天气条件下绿洲环流（OBC）的动态变化及其与城市环流（UBC）的相互作用。观测和模拟结果均显示，在 19:00 - 21:00 时（北京时间， BJT），当山地-平原背景风系统较弱时，绿洲近地表出现了清晰的辐散系统。模型模拟结果表明，在 16:00-22:00BJT，绿洲环流与城市环流之间存在协同作用，且在 20:00BJT 时达到最大，此时绿洲上空的下沉气流（城市上空的上升气流） 速度增加 0.8（0.4） Pa/s。结果表明，绿洲扩张使乌鲁木齐市夜间城市热岛效应降低了 0.8°C，而城市扩张对绿洲冷岛的影响可以忽略不计。其次，通过实施是否有绿洲存在的两个敏感性试验，模拟 31 个夏季（1986-2016 年） 降水的时空变化， 并分析了 MODS 内绿洲扩张对区域夏季降水的影响及其机理过程。结果表明，绿洲的扩张主要影响山区的夏季降水，而不是绿洲区域。绿洲扩张在海拔低于 3100 m 的区域中对夏季降水起促进作用，而在海拔高于 4100 m 的区域中起抑制作用。绿洲扩张对山区夏季降水的促进作用可部分解释观测研究中发现的中山带变湿趋势，而其抑制作用则可能加速高山冰川萎缩。除了受影响最大的海拔范围和强度不同以外，绿洲扩张在 3 个 MODS（天山北坡、天山南坡和伊犁河流域）中对夏季降水影响的空间格局相似。这种空间格局主要是通过影响夏季午后对流性降水来实现的。 首先，山地-平原风系统中的平原风将绿洲的水汽输送到了山区。此外， 绿洲的扩张增加了低层大气的湿度，并降低了绿洲附近的地表温度， 引起下沉气流，进而降低了绿洲高空大气湿度，抑制了绿洲地区对流降水的形成。 并且，绿洲环流增强了平原风，从而促进了水汽从绿洲转移到山区， 湿气流受地形抬升后形成降水， 导致山区降水增加。但是，降水过后气流变干， 降低了高山地区的大气湿度并削弱了上升气流，导致降水减少。盛行风向的差异、绿洲规模和地形差异可解释 3 个 MODS 中绿洲扩张效应的空间格局差异。第三， 对 AEM 的灌溉模块进行了修改，以实现绿洲中不同的灌溉过程。然后，利用修改后的模型，模拟了 1971 年至 2013 年三工河流域绿洲和荒漠生态系统中 NPP 和 ET 在绿洲演变影响下的时空变化。研究结果表明，绿洲生态系统和荒漠生态系统对绿洲演变和气候变化有不同的响应。在整个研究期间，绿洲生态系统的NPP和ET均呈下降趋势，而荒漠生态系统的NPP和ET呈小幅上升趋势，且相对稳定。绿洲生态系统的 NPP 和 ET 的时间格局受绿洲演变的控制，而荒漠生态系统的 NPP 和 ET 的时间格局受气候变化的控制。气候变化对绿洲和荒漠生态系统均产生积极的影响，而绿洲演变对绿洲生态系统的年总 NPP 和耗水具有促进作用，而对荒漠生态系统具有抑制作用。绿洲演变决定了绿洲生态系统的年总 NPP 和总耗水量的变化，从第一阶段到第三阶段， 绿洲生态系统 NPP 增加169.4×109 g C，耗水量增加 127×106 m3。最后， 自 1971 年至 2013 年，在绿洲演变和气候变化的共同影响下，绿洲和荒漠生态系统的水分利用效率都增加了。最后，我们利用 AEM 模拟分析了 RCP2.6， RCP4.5 和 RCP8.5 情景下天山北坡各生态系统的 NPP 和 ET 动态变化。在各 RCP 情景下， 从 2006 年到 2055年，天山北坡的气候将经历一个暖湿化的趋势， 且在 RCP8.5 情景下暖湿化速度最快； 在空间上， 山区呈湿冷趋势， 荒漠区呈干热趋势。 在 RCP2.6， RCP4.5 和RCP8.5 情景下，随着气候和二氧化碳浓度的变化，区域年均 NPP 分别以 1.16、1.62 和 2.15 g C m-2 year-1 的速度增长。与区域年均 NPP 相似，区域年 ET 呈上升趋势，在 RCP2.6 下为 0.38 mm year-1，在 RCP4.5 下为 0.43 mm year-1，在RCP8.5 下为 0.52 mm year-1。因此，对于整个区域， 天山北坡将受益于2006-2055 年的气候变化与 CO2 浓度升高。不同 RCP 情景下区域年 NPP 差异的空间格局表明， NPP 的增加主要发生在农田广泛分布的中西部地区。在 RCP2.6情景下，区域年NPP的下降主要发生在东北部。区域ET差异的空间格局表明，ET 的增加主要发生在中西部地区，与 NPP 差异相似。但是，高山地区的 ET 下降主要是由于温度下降引起的。东北地区 ET 下降主要是由于 RCP2.6 情景下的降水下降。在各 RCP 情景下，天山北坡所有植被类型的 NPP 和 ET 均以不同的速率增加，且与其他植被类型相比， 非深根灌木， 深根灌木和草地对气候和CO2 浓度的变化更敏感，而温带落叶阔叶林和农田对这些变化的敏感性低于其他植被类型。在不同的研究时期和不同的 RCP 情景下，不同植被类型的敏感性会有所不同。但是，在所有 RCP 情景下，每种植被类型的水分利用效率都呈增加趋势。对于每种植被类型，由于暖湿化的气候变化趋势以及 CO2 浓度的增加，水分利用效率的增长率从 RCP2.6、 RCP4.5 到 RCP8.5 依次增加