利用高分辨率AVHRR Pathfinder衛星海表溫度資料，分析了1982—2012年南海及其毗鄰海區海表溫度（SST）的變化趨勢，并給出了近30年該海域SST的氣候學(xué)特征。結果表明：南海年平均SST隨緯度的增加而降低，且越靠近陸地海溫梯度越大，等溫線(xiàn)呈西南-東北向分布；南海最高、最低SST分別出現在夏季和冬季；夏季中南半島和海南島東側存在相對低溫區，應與西南季風(fēng)和地轉偏向力共同作用引起的深層冷水涌升有關(guān)；近30年南海及毗鄰海區年平均SST增溫趨勢為0.100℃/10a，20世紀90年代末到21世紀初年平均SST處于高值期，最高值出現在1998年；南海海區四季均存在變暖趨勢，冬季增溫趨勢最大，為0.194℃/10a，夏、春季次之，分別為0.121℃/10a和0.107℃/10a，秋季最小，為0.086℃/10a；近30年臺灣海峽和中國大陸東南沿海增溫最顯著(zhù)，最大增溫值達到0.7℃/10a以上。
通過(guò)對15組CMIP3和CMIP5兩代模式集合平均對中國西北干旱區氣溫和降水的模擬能力比較，發(fā)現CMIP5模式對氣溫和降水的模擬更接近觀(guān)測值。CMIP5模式模擬年、春季、夏季、秋季平均氣溫的相關(guān)系數比CMIP3模式分別提升了0.15、0.13、0.24和0.02，冬季下降了0.07。CMIP5模式對西北干旱區的平均氣溫變化趨勢的模擬效果比CMIP3有所提高，對年、春季、夏季、秋季、冬季趨勢的模擬偏差比CMIP3分別減少了0.03℃/10a、0.10℃/10a、0.01℃/10a、0.06℃/10a、0.14℃/10a。對西北干旱區平均氣溫年、季的模擬偏差分布上，CMIP5模式的偏差均比CMIP3低1~2℃。但是天山區年、季節平均氣溫的模擬與整體模擬偏低情況相反，CMIP3和CMIP5分別偏高3~6℃和1~4℃，對夏季的模擬偏高最嚴重，分別達到6℃和4℃。CMIP5模式整體對西北干旱區降水量的模擬結果與觀(guān)測值的平均相關(guān)系數與CMIP3相差不大，均不超過(guò)0.1，而且偏差仍然較大。CMIP5模式對西北干旱區的降水量的變化趨勢模擬效果比CMIP3有所降低，對年、春季、夏季、秋季、冬季趨勢的模擬偏差比CMIP3增加了0.67 mm/10a、0.23 mm/10a、0.51 mm/10a、0.11 mm/10a、0.14 mm/10a。CMIP5模式對年、春季、夏季、秋季和冬季的降水量模擬的均方根誤差相比CMIP3分別減少77.6 mm、25.5 mm、25.0 mm、18.8 mm和13.9 mm。在空間上，CMIP5模式對年、季節降水模擬仍然偏高，但是比CMIP3有明顯緩解；CMIP3和CMIP5模式對夏季天山區年降水量和夏季降水量的模擬也與大部分區域偏高的趨勢明顯相反，兩代模式對夏季天山區的降水模擬均偏低50 mm左右。
利用烏魯木齊市氣象站1951年1月1日至2015年12月31日逐日最高氣溫，建立了烏魯木齊市升溫過(guò)程數據庫。在分析單要素強度指標及升溫過(guò)程強度排序特征基礎上，定義了一個(gè)升溫過(guò)程綜合強度指數(IZ)，根據百分位排序法，整理出了烏魯木齊市的極端升溫過(guò)程，分析了過(guò)程的持續日數、發(fā)生頻數以及強度的氣候變化特征。分析結果表明：基于6項單要素強度指標，烏魯木齊市最強升溫過(guò)程有6種不同結果。基于IZ，1951—2015年烏魯木齊市共出現567次極端升溫過(guò)程，平均每年8.7次，強度最大的一次升溫過(guò)程出現在2009年3月14—16日。烏魯木齊市567次極端升溫過(guò)程持續日數平均3.25 d，持續2 d的最多，占23.1%。1951—2015年，烏魯木齊市極端升溫過(guò)程持續日數在春季4月(5.37 d)最長(cháng)，冬季1月(2.29 d)與12月(2.37 d)最短。65年來(lái)持續日數略減少，線(xiàn)性變化趨勢不顯著(zhù)。1951—2015年烏魯木齊市極端升溫過(guò)程主要集中在冬半年的12—4月，占64.3%，1月最多；7月最少，僅占1.9%。65年來(lái)年極端升溫過(guò)程發(fā)生頻數呈不顯著(zhù)的線(xiàn)性增加趨勢，從20世紀80年代以來(lái)基本上處于偏多時(shí)期，進(jìn)入21世紀以來(lái)年際間變化幅度加劇。1951—2015年，烏魯木齊市極端升溫過(guò)程的綜合強度指數無(wú)顯著(zhù)線(xiàn)性變化趨勢，在20世紀50、60年代強度較強、年際間變率相對較大，之后強度逐漸減弱、年際間變率減小，進(jìn)入21世紀以來(lái)強度增強、年際間變率加劇。
利用張家口市崇禮1960—2014年逐日降水和天氣現象資料，分析了雪季與冬奧會(huì )賽期(2月4—20日)的降雪特征。結果顯示：崇禮最早降雪初日為10月13日，最遲降雪終日為4月30日，初、終雪日多年平均為11月2日和4月6日；雪季長(cháng)度最長(cháng)和最短分別為190 d和123 d，多年平均為156 d。雪季間最長(cháng)連續無(wú)降雪時(shí)段多出現在12月末到1月下旬。冬奧會(huì )賽期前的11月上旬降雪日數少，但降雪量較大；此后各旬降雪日數、雪量差異不大。2月4—20日間平均4~5 d出現一次降雪，且主要為中小雪，出現大雪的概率極低。這些結果為冬奧會(huì )賽場(chǎng)充分利用降雪資源、制定賽事計劃和賽事期間的氣象條件預測及預報等保障提供參考依據。
使用HadCM3L氣候模式，針對突然增加的4倍CO2濃度和增加4%的太陽(yáng)輻射強迫進(jìn)行一系列理想化模擬試驗，分析并比較了CO2強迫和太陽(yáng)輻射強迫對氣候系統的影響機制和異同。模擬結果表明，突然增加的4倍CO2濃度和增加4%的太陽(yáng)輻射造成的長(cháng)期全球表面平均溫度變化基本相同，但二者造成降水的變化差異很大。氣候系統對CO2和太陽(yáng)輻射的響應可以分為快響應和慢響應兩個(gè)部分，而降水的差異主要體現在大約1個(gè)月時(shí)間尺度內的快響應階段，在這一時(shí)間段，陸地區域CO2的氣孔效應減少了植被的蒸騰作用，導致降水受到抑制；海洋區域CO2的輻射效應會(huì )首先導致大氣長(cháng)波吸收增強，而海洋的比熱較大，所以海表溫度變化落后于低層大氣，低層大氣的垂直穩定度增加，海表向上蒸發(fā)受到抑制。此外，比較不同時(shí)間尺度上CO2對氣候系統的影響，可以發(fā)現在1個(gè)月的短時(shí)間尺度上，對陸地而言，CO2的氣孔效應對氣候系統的影響占主導地位，但在數年以上更長(cháng)的時(shí)間尺度上，CO2的輻射效應是導致地氣系統溫度升高的主要原因。
基于區域氣候模式系統PRECIS輸出的RCP4.5氣候情景數據分析表明，相較于1981—2010年，至2071—2097年冬小麥種植北界將平均向北移動(dòng)147.8 km，北移面積約1.86×105 km2。選取代表光、溫、水資源的9項農業(yè)氣候資源指標，探究未來(lái)情景下，2021—2097年冬小麥潛在北移區內農業(yè)氣候資源變化特征，結果表明：(1)相較于基準時(shí)段(1961—1990年)，未來(lái)潛在北移區內光照資源變化呈減少趨勢；熱量資源呈明顯增加趨勢，在21世紀末的30年，波動(dòng)性加大；降水資源整體增加趨勢不明顯，但波動(dòng)性亦呈現增大趨勢。(2)未來(lái)潛在北移區內，2030T (2021—2050年)、2050T (2041—2070年)和2070T (2061—2090年)時(shí)段光照資源在研究區域的東北部減少幅度較大，而在西南部較小；熱量資源在研究區域的北部增加比南部明顯；降水資源則主要在研究區域的東北部增加明顯。
選取安徽省淮北平原37個(gè)氣象站1960—2016年逐日氣象資料，構建氣溫、降水、日照及氣候適宜度模型，分析氣候變暖背景下冬小麥氣候適宜度時(shí)空演變特征，揭示冬小麥生育期氣候風(fēng)險，評判農業(yè)氣候年景。結果表明：淮北平原冬小麥不同生育期對氣候因子適宜程度不同，單要素各生育期適宜度均為灌漿-乳熟期較高，返青-拔節期較低，其中降水適宜度分蘗期最低；全生育期溫度適宜度最高、日照適宜度次之、降水適宜度最低，水分是冬小麥生長(cháng)的限制因子。氣候綜合適宜度灌漿-乳熟期最高，分蘗期降水適宜度最低，并且其序列變異系數大，常遭遇秋冬連旱，引起產(chǎn)量波動(dòng)；全生育期氣候適宜度呈東高西低分布，淮北中東部較高，而淮北西部及沿淮地區較低，冬小麥生產(chǎn)風(fēng)險相對較高。1961—2016年全生育期溫度適宜度線(xiàn)性增大趨勢顯著(zhù)，降水適宜度線(xiàn)性趨勢不明顯，而日照適宜度呈顯著(zhù)的線(xiàn)性減小趨勢；綜合來(lái)看，全生育期氣候適宜度無(wú)明顯線(xiàn)性增減趨勢，空間上淮北東部略有增大，而西部及沿淮地區略有減小，氣候風(fēng)險增加。淮北平原多數年份氣候適宜度適中，適宜性偏差年發(fā)生概率高于偏好年。基于氣候適宜度評判冬小麥氣候年景等級，評估結果與實(shí)際產(chǎn)量增減情況基本相符，表明農業(yè)氣候年景模型評估精度能滿(mǎn)足業(yè)務(wù)服務(wù)需求，具有推廣應用價(jià)值。
利用河南煙區2003—2012年64個(gè)氣象站氣象資料以及烤煙中部葉主要化學(xué)成分數據，采用數理統計分析方法，明確煙區氣候要素變化特征以及影響烤煙煙葉化學(xué)品質(zhì)指標的主要氣候因子，在此基礎上，探討RCP4.5（Representative Concentration Pathways，簡(jiǎn)稱(chēng)RCP）和RCP8.5兩種未來(lái)氣候情景下河南煙區烤煙化學(xué)品質(zhì)可能的變化。結果表明，2003—2012年河南煙區大田期溫熱要素和光照因素增加但不顯著(zhù)，水濕要素呈顯著(zhù)減少。3個(gè)生育階段，成熟期的氣溫日較差和最高氣溫顯著(zhù)增加；旺長(cháng)期和成熟期的降水日數和相對濕度呈顯著(zhù)下降；光照因素表現為伸根期和旺長(cháng)期減少、成熟期增加，但均不顯著(zhù)。河南煙區烤煙化學(xué)品質(zhì)指標與氣候要素間的關(guān)系密切，不同指標間影響因素具有差異；旺長(cháng)期太陽(yáng)總輻射是影響化學(xué)成分協(xié)調性評分的主要氣候因素，呈顯著(zhù)負相關(guān)。在未來(lái)氣候變化下，由于旺長(cháng)期太陽(yáng)總輻射高于氣候基準期（1981—2010年）平均值并在未來(lái)呈顯著(zhù)增加趨勢，將導致烤煙化學(xué)成分協(xié)調性評分下降，兩種情景下以RCP8.5情景下降更明顯。
旱作農田是N2O的主要排放源，削減其N(xiāo)2O排放有助于整體降低農田溫室氣體排放。運用整合分析(Meta-analysis)的方法，研究了不同農業(yè)管理措施對中國小麥和玉米農田N2O排放的影響，并估算了各減排措施的減排潛力。結果表明：添加抑制劑可顯著(zhù)減少小麥和玉米農田N2O排放36%~46%，并增加作物產(chǎn)量；施氮量減少30%以?xún)龋上鳒pN2O排放10%~18%，且對產(chǎn)量無(wú)明顯影響；施用緩(控)釋肥和秸稈還田能顯著(zhù)減少小麥田N2O排放，但對玉米田的減排效果并不顯著(zhù)。在不同的減排措施下，中國小麥和玉米農田N2O減排潛力分別為9.29~13.90 Gg N2O-N/生長(cháng)季和10.53~23.19 Gg N2O-N/生長(cháng)季。河南、山東、河北和安徽省小麥田減排潛力最大，占全國小麥田N2O減排潛力的53%；黑龍江、吉林、山東、河北和河南省玉米田減排潛力最大，約占全國玉米田N2O減排潛力的50%。
碳普惠制是一種以城市居民為主體的溫室氣體自愿減排機制。將乘坐地鐵出行作為低碳行為納入碳普惠制，是建設全民參與型低碳社會(huì )的重要探索。本文提出了替代法和均值法兩種市民乘坐地鐵出行減碳量的核算方法，并以廣州市為例，計算了2015年廣州市民乘坐地鐵出行的減碳量。結果顯示：替代法下廣州市民乘坐地鐵出行的減碳量約為0.5419 kg CO2/人次，均值法下約為0.5155 kg CO2/人次，如果按2015年廣州市地鐵系統的客運量計算，替代法和均值法下全市地鐵系統的年減碳量分別約為130萬(wàn)t CO2和124萬(wàn)t CO2。其中，替代法主要參考已有的CCER方法學(xué)設計，具有一定的理論基礎，但其替代出行模式的確定受被調查對象的主觀(guān)影響較大，而均值法以城市現有的機動(dòng)化出行模式為基準線(xiàn)，較少受到人為因素的干擾，均值法被認為更適合于計算碳普惠制下市民乘坐地鐵出行的碳減排量。
增強發(fā)展中國家能力建設是全球應對氣候變化的重要前提條件，而在聯(lián)合國氣候變化框架公約(UNFCCC)的談判進(jìn)程中，能力建設部分一直進(jìn)展緩慢。自締約方第7次會(huì )(COP7)上確定了發(fā)展中國家能力建設框架后，能力建設的機制建設一直沒(méi)有取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。在巴黎氣候變化大會(huì )(COP21)上，締約方一致通過(guò)了《巴黎協(xié)定》。《巴黎協(xié)定》首次授權通過(guò)執行附屬機構(SBI)建立巴黎能力建設委員會(huì )(PCCB)。該委員會(huì )將全面協(xié)調對發(fā)展中國家能力建設的支持，同時(shí)監管2016—2020年的能力建設工作計劃，全面系統地促進(jìn)和增強發(fā)展中國家應對氣候變化的能力建設活動(dòng)。另外，《巴黎協(xié)定》還同意建立透明度能力建設倡議(CBIT)用以增強2020年前后的機制和技術(shù)能力。隨后，全球環(huán)境基金(GEF)為該倡議成立了CBIT信托基金。至此，公約下能力建設議題已經(jīng)建立了相對完整的國際機制。未來(lái)議題的談判將走向務(wù)實(shí)與細節。隨著(zhù)全球應對氣候變化邁向一個(gè)新階段，中國在能力建設議題的談判上也應做相應的調整。
