地理学报 ›› 2016, Vol. 71 ›› Issue (7): 1189-1200.doi: 10.11821/dlxb201607008
收稿日期:
2015-10-25
修回日期:
2016-05-25
出版日期:
2016-07-25
发布日期:
2016-07-25
作者简介:
作者简介:黄大鹏(1978-), 男, 安徽潜山人, 博士, 副研究员, 主要从事气象灾害风险评估、气候变化影响评估、遥感与GIS应用研究等。E-mail:
基金资助:
Dapeng HUANG1,2(), Lei ZHANG3, Ge GAO1,2
Received:
2015-10-25
Revised:
2016-05-25
Published:
2016-07-25
Online:
2016-07-25
Supported by:
摘要:
基于RCP 8.5气候情景下21个高分辨率全球气候模式的日最高气温数据和A2r社会经济发展情景下的人口数据,以高温日数和人口数量的乘积构建高温的人口暴露度指标,采用多个气候模式集合平均的方法从网格单元尺度分析未来不同时段中国高温和强危害性高温的人口暴露度变化,并从全国和气象地理分区两种空间尺度研究人口暴露度变化的影响因素。研究表明:未来情景下,中国高温的人口暴露度明显增加,2021-2040年、2041-2060年、2061-2080年和2081-2100年相比基准时段1981-2010年分别增加了1.3、2.0、3.6和5.9倍,强危害性高温的人口暴露度增加更为显著,相比基准时段分别增加了2.0、8.3、24.2和82.7倍。高温的人口暴露度在华北、黄淮、华南、江南、江淮、西南和江汉地区增加较为明显,其中华北、黄淮、华南和江南最为显著;强危害性高温的人口暴露度在华北、黄淮、江南、江淮、西南和江汉等区域增加较为明显,其中华北、黄淮、江南和江淮最为显著;未来情景下人口暴露度的变化主要受气候因子的影响,其次受人口和气候因子的共同影响,单独人口因子的影响很小。全国尺度上,气候因子对未来不同时段人口暴露度变化的影响逐渐减弱,贡献率由70.0%左右逐渐减至60.0%左右。人口和气候因子的共同作用逐渐增强,贡献率由20.0%左右逐渐增至40.0%左右。
黄大鹏, 张蕾, 高歌. 未来情景下中国高温的人口暴露度变化及影响因素研究[J]. 地理学报, 2016, 71(7): 1189-1200.
Dapeng HUANG, Lei ZHANG, Ge GAO. Changes in population exposure to high temperature under a future scenario in China and its influencing factors[J]. Acta Geographica Sinica, 2016, 71(7): 1189-1200.
表1
NEX-GDDP中21个全球气候模式信息
气候模式名称/所属国家 | ||
---|---|---|
ACCESS1-0 /澳大利亚 | CSIRO-MK3-6-0 /澳大利亚 | MIROC-ESM /日本 |
BCC-CSM1-1 /中国 | GFDL-CM3 /美国 | MIROC-ESM-CHEM /日本 |
BNU-ESM /中国 | GFDL-ESM2G /美国 | MIROC5 /日本 |
CanESM2 /加拿大 | GFDL-ESM2M /美国 | MPI-ESM-LR /德国 |
CCSM4 /美国 | INMCM4 /俄罗斯 | MPI-ESM-MR /德国 |
CESM1-BGC /美国 | IPSL-CM5A-LR /法国 | MRI-CGCM3 /日本 |
CNRM-CM5 /法国 | IPSL-CM5A-MR /法国 | NorESM1-M /挪威 |
表2
中国高温和强危害性高温的人口暴露度变化的影响因素分析
暴露度变化 | 高温(≥ 35℃) | 强危害性高温(≥ 40℃) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|
人口因子(%) | 气候因子(%) | 人口和气候因子(%) | 人口因子(%) | 气候因子(%) | 人口和气候因子(%) | ||
2021-2040年较1981-2010年 | 13.1 | 67.6 | 19.4 | 7.7 | 68.9 | 23.4 | |
2041-2060年较2021-2040年 | 2.9 | 67.6 | 29.5 | 0.9 | 67.1 | 32.1 | |
2061-2080年较2041-2060年 | 1.5 | 66.3 | 32.2 | 0.3 | 65.4 | 34.4 | |
2081-2100年较2061-2080年 | 1.8 | 58.4 | 39.9 | 0.1 | 59.9 | 40.0 |
表3
中国不同气象地理分区高温和强危害性高温的人口暴露度变化的影响因素分析
暴露度变化 | 气象地理分区 | 高温(≥ 35℃) | 强危害性高温(≥ 40℃) | |||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
人口因子(%) | 气候因子 (%) | 人口和气候 因子(%) | 人口因子 (%) | 气候因子 (%) | 人口和气候因子(%) | |||
2021-2040年较1981-2010年增幅 | 华北 | 30.1 | 40.0 | 29.9 | 19.0 | 45.6 | 35.5 | |
黄淮 | 13.5 | 63.4 | 23.1 | 8.6 | 66.9 | 24.5 | ||
江淮 | 11.1 | 68.3 | 20.6 | 3.4 | 75.7 | 20.9 | ||
江汉 | 9.0 | 72.1 | 18.9 | 2.4 | 77.8 | 19.8 | ||
江南 | 9.7 | 74.6 | 15.7 | 1.9 | 78.6 | 19.5 | ||
华南 | 3.9 | 78.9 | 17.2 | -12.7 | 152.6 | -39.9 | ||
西南 | 2.5 | 92.9 | 4.6 | 0.3 | 96.4 | 0.3 | ||
2041-2060年较2021-2040年增幅 | 华北 | 8.7 | 39.7 | 51.7 | 2.6 | 43.5 | 53.9 | |
黄淮 | 2.8 | 62.3 | 34.9 | 0.5 | 65.8 | 33.7 | ||
江淮 | 2.0 | 67.9 | 30.1 | 0.3 | 71.7 | 28.0 | ||
江汉 | 1.7 | 73.0 | 25.3 | 0.1 | 74.0 | 25.9 | ||
江南 | 1.3 | 77.7 | 21.1 | 0.1 | 76.0 | 23.9 | ||
华南 | 0.3 | 76.2 | 23.5 | -0.4 | 125.1 | -24.7 | ||
西南 | -2.5 | 106.5 | -4.0 | -0.4 | 107.6 | -7.1 | ||
2061-2080年较2041-2060年增幅 | 华北 | 4.7 | 36.6 | 58.7 | 0.7 | 40.0 | 59.2 | |
黄淮 | 14.6 | 58.8 | 39.8 | 0.1 | 63.2 | 36.6 | ||
江淮 | 1.1 | 64.3 | 34.6 | 0.1 | 67.6 | 32.3 | ||
江汉 | 1.1 | 71.3 | 27.6 | 0.0 | 71.2 | 28.8 | ||
江南 | 1.0 | 77.2 | 21.8 | 0.1 | 75.4 | 24.6 | ||
华南 | 0.2 | 71.7 | 28.1 | 0.0 | 92.8 | 7.2 | ||
西南 | -0.9 | 108.0 | -7.0 | -0.1 | 106.7 | -6.6 | ||
2081-2100年较2061-2080年增幅 | 华北 | 3.6 | 31.8 | 64.6 | 0.3 | 35.3 | 64.4 | |
黄淮 | 1.7 | 48.7 | 49.6 | 0.1 | 56.2 | 43.7 | ||
江淮 | 1.5 | 54.3 | 44.2 | 0.1 | 61.3 | 38.6 | ||
江汉 | 2.0 | 61.2 | 36.9 | 0.0 | 65.5 | 34.5 | ||
江南 | 2.1 | 66.4 | 31.5 | 0.1 | 69.0 | 30.9 | ||
华南 | 0.4 | 62.1 | 37.6 | 0.0 | 80.9 | 19.1 | ||
西南 | 0.4 | 99.9 | -0.3 | 0.0 | 100.6 | -0.6 |
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