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人为热排放对地表气温的影响. 李琰 赵昕奕 北京大学城市与环境学院 2011.7.24. 内容简介. 1. 研究背景 2. 研究目标 3. 能源消费量的降尺度 4. 气温数据的 OMR 方法 5. 能源消费与 OMR 关系 6. 结论与讨论. 1. 研究背景. 人为热排放是局地气候变化的重要因素,特别是在城市区域。 人为热排放的主要来源是交通工具,工业生产过程,建筑以及人体热量。 由于国内相关数据的缺乏,用能源消费量做为人为热排放的指代。. 2. 研究目的. 建立中国能源消费量的空间分布数据,以能源消费量作为人为热排放的指代。
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人为热排放对地表气温的影响 李琰 赵昕奕 北京大学城市与环境学院 2011.7.24
内容简介 • 1.研究背景 • 2.研究目标 • 3.能源消费量的降尺度 • 4.气温数据的OMR方法 • 5.能源消费与OMR关系 • 6.结论与讨论
1.研究背景 • 人为热排放是局地气候变化的重要因素,特别是在城市区域。 • 人为热排放的主要来源是交通工具,工业生产过程,建筑以及人体热量。 • 由于国内相关数据的缺乏,用能源消费量做为人为热排放的指代。
2.研究目的 • 建立中国能源消费量的空间分布数据,以能源消费量作为人为热排放的指代。 • 研究人为热排放对地表气温影响的程度和范围。
3.能源消费量降尺度 • 拟解决的问题:利用已有1km高分辨率GDP数据得到高分辨率的能源消费量空间数据,作为人为热排放的指代。 • 己有研究表明能源消费量与GDP,人口数量等变量高度相关。 • 思路:这里建立GDP与能源消费量之间的关系。利用GDP空间栅格数据将能源消费量降尺度。
3.能源消费量降尺度—数据 • 年鉴数据: GDP数据:各省的GDP 总量 1995-2009《中国统计年鉴》 能源消费量:各省的能源消费总量 1995-2009《中国能源统计年鉴》 • GDP栅格数据:2003年 1km栅格数据,中国地球系统科学数据共享网
3.能源消费量降尺度—理论假设 GDP与能源消费量是非线性的关系 选择GDP单位能耗—建立GDP与能源消费量的关系 GDP与单位能耗: 1.中国各省经济发展程度和结构的不同,其GDP与能源消费的关系也不同。 2.经济结构的时空差异可用单位GDP能耗来反映,表现为: 区域经济的发达程度与单位GDP能耗在时空上负相关。 4.单位GDP能耗在空间尺度上且有一致性。
GDP与单位能耗的空间关系 GDP与单位能耗的时间关系
3. 能源消费降尺度—方法 • 利用1995-2009各省统计年鉴的GDP与能源消费数据,建立各省的GDP与单位能耗的关系。 • 在GDP栅格上 可得到能源消费量。 • 将关系用于栅格需校正 • 总量校正
2003中国能源消费量 3.能源消费量降尺度—结果 2003年北京GDP 2003年北京能源消费
4.气温数据与OMR方法—数据 • 中国580个气象站点月平均气温( 1979.1~2007.9 ) • NCEP/NCAR Reanalysis 2m再分析气温( 1979.1~2007.12 ) • 去掉气温年变化得到气温距平,计算气温变化率。 • 得到OMR趋势。
气象站点的分布 以每个气象站点为中心,建立30km半径的圆形缓冲区。 统计每个缓冲区内能源消费量。与站点的OMR趋势对应起来。
4.气温数据的OMR方法—观测减再分析 2003年,Kalnay提出观测减再分析法(OMR)来估计地表因素对气温的作用。 观测资料中包含了所有辐射强迫因素。GHGs,LUCC等 再分析资料中包含了大尺度的大气变化,对局地因素不敏感 OMR中包含了局地因素的作用,如城市化,土地利用变化等 NCEP/NCAR Reanalysis Observation minus reanalysis (OMR) Observation — =
5.能源消费与OMR关系—方法 • 采用(de Laat,2004)研究CO2对流层低层气温影响的阀值法。即从高到低设定不同的能源消费量阀值,统计超过阀值的OMR变率,可得到OMR变温率与能源消费量的关系。
5.能源消费与OMR关系—结果 能源消费量在中国的空间分布,分三级: >1000t 1000~50t <50t
6.1结论 • 能源消费量与地表气温间存在明显的负相关。 • 能源消费高的区域,尤其是城市区域,人为热排放对气温的影响十分明显。 • 人为热排放不能完全解释OMR变温率,尤其是在能源消费低的区域。 • 其它一些如海拔,地形,下垫面等地表因素包含在OMR的信号中,可能是造成人为热排放低区域上较高OMR变温率的原因。
6.2 讨论 • 以能源消费总量作为人为热排放指代的偏差:忽略了不同能源种类,不同排放源排放特性的差异,以及热排放的时间变化。 • OMR信号包含着多种信息,包括土地利用,气溶胶等要素的作用,人为热排放只是其中之一。