李英杰，延軍平，王鵬濤（陜西浙范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院，西安 710062）

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北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶參考作物蒸散量時(shí)空變化與成因分析*6

李英杰，延軍平**，王鵬濤
（陜西浙范大學(xué)旅游與環(huán)境學(xué)院，西安 710062）

摘要：利用北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶46個(gè)氣象站1961-2013年氣象資料，采用Penman-Monteith公式法計(jì)算該地區(qū)參考作物蒸散量(ET0)、ET0對(duì)氣象因子的敏感性系數(shù)、氣象因子對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率，并通過(guò)趨勢(shì)分析、GIS空間插值方法對(duì)這些指標(biāo)的時(shí)空變化進(jìn)行分析。結(jié)果表明：（1）北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶年ET0平均值在839～1097mm，近53a來(lái)以0.21mm · a-1的速率減小。（2）空間分布上，ET0總體呈現(xiàn)“一高二低”的分布格局：陜北高原為高值區(qū)，大興安嶺北部高緯地區(qū)、青東農(nóng)區(qū)及隴中片區(qū)為兩大低值中心區(qū)。且陜北高原、隴中及青東農(nóng)區(qū)61%的站點(diǎn)ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趨勢(shì)遞增，而吉林西部、科爾沁沙地、遼西地區(qū)則呈明顯減小趨勢(shì)。（3）氣象因子對(duì)ET0的貢獻(xiàn)受ET0對(duì)氣象因子的敏感性和氣象因子的相對(duì)變化共同影響，其中北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0對(duì)相對(duì)濕度最敏感，其次為平均風(fēng)速；但近53a來(lái)風(fēng)速呈極顯著下降趨勢(shì)，下降速率達(dá)0.0154m·s-1·a-1（P＜0.001），因此，綜合分析結(jié)果表現(xiàn)為風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)量最大，說(shuō)明北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0下降主要?dú)w因于風(fēng)速的降低。

關(guān)鍵詞：參考作物蒸散量；Penman-Monteith公式；敏感性系數(shù)；北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶

李英杰,延軍平,王鵬濤.北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶參考作物蒸散量時(shí)空變化與成因分析[J].中國(guó)農(nóng)業(yè)氣象,2016,37(2):166-173

在全球氣候變暖的大背景下，區(qū)域氣溫、降水發(fā)生了顯著變化[1]，大氣水循環(huán)的加速，致使區(qū)域水資源時(shí)空不均衡性更為嚴(yán)重。參考作物蒸散量是表征大氣蒸散能力，健價(jià)氣候干旱程度、植被耗水量、農(nóng)作物需水量、生產(chǎn)潛力以及水資源供需平衡的重要指標(biāo)[2]。因此，近年來(lái)有關(guān)氣候變化對(duì)參考作物蒸散量影響的研究受到學(xué)術(shù)界越來(lái)越廣泛的關(guān)注[2-4]，國(guó)外學(xué)者研究表明，20世紀(jì)60年代以來(lái)，除個(gè)別國(guó)家和地區(qū)ET0呈現(xiàn)增加趨勢(shì)外，全球大部分國(guó)家和地區(qū)ET0均呈減小趨勢(shì)[3,5]。國(guó)內(nèi)學(xué)者近年對(duì)中國(guó)全境及各區(qū)域ET0的變化趨勢(shì)進(jìn)行了探討，結(jié)果顯示，全國(guó)絕大多數(shù)地區(qū)的年ET0呈現(xiàn)減少趨勢(shì)，南方地區(qū)減少趨勢(shì)更為明顯。

中國(guó)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶地處半濕潤(rùn)半干旱地區(qū)，降水較少、蒸發(fā)強(qiáng)烈，生態(tài)環(huán)境脆弱，是中國(guó)自然環(huán)境變化的一級(jí)敏感帶[6]。近年來(lái)，對(duì)自然資源的不合理開(kāi)發(fā)利用，導(dǎo)致該區(qū)域耕地比例增加，林地、草地減少，土壤沙漠化等生態(tài)問(wèn)題嚴(yán)重[7]。有關(guān)研究表明，該地區(qū)近50a氣溫呈顯著線性上升趨勢(shì)，年平均降水量總體減少40.0mm左右，絕大部分地區(qū)呈持續(xù)暖干化趨勢(shì)[8-9]，干旱災(zāi)害頻率增加[10]，但有關(guān)其參考作物蒸散量的時(shí)空變化及其成因的研究鮮有報(bào)道[4]。因此，本文以北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶為研究區(qū)，采用FAO推薦的Penman-Monteith公式，利用北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶及周邊46個(gè)氣象站點(diǎn)1961-2013年逐日觀測(cè)數(shù)據(jù)，對(duì)ET0的時(shí)空變化特征、氣象要素敏感性及對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率進(jìn)行分析,以探究華北農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0下降的主導(dǎo)氣候因素，從而明晰氣候變化對(duì)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶水循環(huán)的影響，以期為科學(xué)健價(jià)該地區(qū)氣候干濕狀況、合理開(kāi)發(fā)調(diào)配水土資源提供參考依據(jù)。

1　數(shù)據(jù)與方法

1.1研究區(qū)概況

農(nóng)牧交錯(cuò)帶又稱(chēng)為農(nóng)牧過(guò)渡帶，屬半濕潤(rùn)和半干旱氣候帶的交錯(cuò)地帶。該區(qū)域以草地和農(nóng)田大面積交錯(cuò)而形成典型的景觀特征，是自然群落與人工群落相互鑲嵌的生態(tài)復(fù)合體[11]。本文中北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶[12]北起大興安嶺西麓的呼倫貝爾，向西南延伸，經(jīng)內(nèi)蒙古東南、冀北、晉北、陜北、鄂爾多斯高原，直至寧夏南部、甘肅中部和青海東部。地理位置介于100°55′-124°45′E和34°50′-48°30′N(xiāo)，在行政范圍上包括20個(gè)市轄區(qū)、177個(gè)縣（旗），總面積72.6 萬(wàn)km2[13]。區(qū)域氣候多變，年平均氣溫2～8℃，年平均降水量300～450mm，年際降水量變化大。研究區(qū)及站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1。

圖1　北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶46個(gè)氣象站點(diǎn)（·）分布Fig. 1　Locations of 46 meteorological observation stations(·) in farming-pastroral ecotone of northern China

1.2數(shù)據(jù)來(lái)源與處理

北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶區(qū)域內(nèi)及周邊共46個(gè)氣象站點(diǎn)1961-2013年的氣象資料及站點(diǎn)經(jīng)緯度（逐日平均氣溫、最高氣溫、最低氣溫、平均風(fēng)速、平均相對(duì)濕度、日照時(shí)數(shù)等）均來(lái)自中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)地面觀測(cè)日值數(shù)據(jù)集，個(gè)別站點(diǎn)缺失的數(shù)據(jù)按照線性回歸法進(jìn)行插補(bǔ)。90m分辨率DEM影像數(shù)據(jù)來(lái)自地理空間數(shù)據(jù)云。文中采用的四季按3-5月為春季、6-8月為夏季、9-11月為秋季、12月-翌年2月為冬季進(jìn)行劃分。

1.3研究方法

1.3.1參考作物蒸散（ET0）的計(jì)算

采用聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）1998年P(guān)enman-Monteith公式計(jì)算參考作物蒸散量[14]。其中取a=0.25，b=0.5[15]，其余參數(shù)的計(jì)算均采用FAO標(biāo)準(zhǔn)參考文獻(xiàn)[16]。

1.3.2ET0變化趨勢(shì)分析及空間插值方法

變化趨勢(shì)分析主要采用氣候傾向率法[17]?？臻g插值方法采用ArcGIS10.0中的Kring插值技術(shù)[18]。

1.3.3ET0對(duì)氣象因子敏感性分析方法

敏感系數(shù)是體現(xiàn)ET0對(duì)氣象因子敏感性的主要指標(biāo)，已成為判斷氣象因子對(duì)擾動(dòng)的有效方法，并得到廣泛應(yīng)用[19-20]。其計(jì)算式為

式中，Vi為氣象因子，SVi為相應(yīng)氣象因子的敏感系數(shù)。敏感系數(shù)絕對(duì)值的大小反映了氣象因子對(duì)ET0影響的大小，絕對(duì)值越大說(shuō)明氣象因子對(duì)ET0的影響越大[21]。

1.3.4氣象因子對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率

Yin等[22-25]提出將單個(gè)氣象因子的敏感系數(shù)ViS與該要素的多年相對(duì)變化RCV相乘，得到該要素對(duì)ET0變化的貢獻(xiàn)ConVi，即

式中，n為研究年限，本文取值為53，TrendVi為氣象因子Vi的年氣候傾向率。

2　結(jié)果與分析

2.1年參考作物蒸散量的時(shí)空變化特征

2.1.1年際變化

由圖2a可見(jiàn)，1961-2013年，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶內(nèi)各站年ET0平均值在839～1097mm。該區(qū)存在1個(gè)明顯的高值區(qū)和2個(gè)低值區(qū)：陜北高原（延安、榆林、運(yùn)城、鹽池、銀川）為高值區(qū)，參考作物蒸散量在1050mm以上；大興安嶺北部高緯地區(qū)（嫩江、克山、扎蘭屯、安達(dá)、齊齊哈爾、西烏珠穆沁旗、烏蘭浩特）、青海高原東部（合作、西吉、西寧、榆中）為兩大低值區(qū)，ET0普遍低于940mm。

年ET0的線性變化趨勢(shì)分析結(jié)果顯示（圖2b），ET0總體以0.21mm·a-1速率減小，并存在10～20a的波動(dòng)周期：20世紀(jì)60-80年代初ET0呈增加趨勢(shì)，80年代中期開(kāi)始持續(xù)減小，并在1996年達(dá)到最低值，此后又呈回升趨勢(shì)，在2009年達(dá)到極值后又開(kāi)始下降?？傮w上，ET0年代際變化呈現(xiàn)先增加后減少，近10a又呈增加的趨勢(shì)。由年ET0傾向率的空間分布（圖2a）可以看出，陜北高原、隴中及青東農(nóng)區(qū)61%的站點(diǎn)ET0平均以0.85mm·a-1（P＜0.05）的趨勢(shì)遞增，而吉林西部、科爾沁沙地、遼西地區(qū)減小趨勢(shì)明顯。

圖2　1961-2013年年ET0傾向率的空間分布（a）及全區(qū)平均年ET0距平值的變化過(guò)程（b）Fig. 2　Distribution of annual ET0and its change rate(a) and the annual ET0anomaly(b) in the study area from 1961 to 2013

圖3　1961-2013年各年代ET0的空間分布Fig. 3　Distribution of the decadal ET0in study area from 1961 to 2013

2.1.2年代際變化

由圖3可見(jiàn)，各年代際ET0的空間分布格局與年ET0（圖2a）相似，均呈現(xiàn)東北地區(qū)、青黃高原東部低，陜北和華北地區(qū)高的特點(diǎn)，但有兩個(gè)片區(qū)出現(xiàn)明顯波動(dòng)變化，一是東北段的遼西地區(qū)及科爾沁沙地，自20世紀(jì)60年代開(kāi)始持續(xù)減小，其中90年代減小幅度最大，而從2001年之后，又呈緩慢增加趨勢(shì)。另一個(gè)是陜北高原及呂梁山脈區(qū)域，該區(qū)一直以來(lái)是ET0高值區(qū)，近53a來(lái)經(jīng)歷了先增大（60-70年代），后減?。?0-80年代），然后又持續(xù)增大（80年代-2013年）的過(guò)程。而青東地區(qū)、隴中以及大興安嶺以北高緯地區(qū)年代際變化基本不明顯。

圖4　1961-2013年全區(qū)平均主要?dú)庀笠蜃拥淖兓厔?shì)Fig. 4　Change trend of four main meteorological factors in the study area from 1961 to 2013

2.2主要?dú)庀笠蜃拥臅r(shí)空變化特征

由圖4可見(jiàn)，近53a來(lái)，北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶升溫速率達(dá)到0.032℃·a-1（P<0.001），遠(yuǎn)高于全國(guó)平均增溫水平[23]。氣溫升高，ET0減少，說(shuō)明北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶也存在“蒸發(fā)悖論”現(xiàn)象[13]。而相對(duì)濕度、平均風(fēng)速及日照時(shí)數(shù)均呈極顯著下降趨勢(shì)（P<0.001），風(fēng)速下降趨勢(shì)尤為突出，遞減速率達(dá)0.0154m·s-1·a-1，高于近50a來(lái)中國(guó)近地面平均風(fēng)速0.124m·s-1·a-1的平均水平。

從氣象因子的空間變化看（圖5），溫度高值區(qū)往往也是增溫速率較大的地區(qū)，如陜北高原區(qū)、科爾沁沙地片區(qū)；其次增溫速率較大的地區(qū)為東北大興安嶺以東地區(qū)（圖5a）。相對(duì)濕度呈現(xiàn)由東北向西南遞增的空間分布格局，由圖5b可以看出，盡管陜北高原、青海高原東部相對(duì)濕度較高，但近53a來(lái)其下降速率較快。平均風(fēng)速呈由西南向東北增大的空間格局，但東北片區(qū)風(fēng)速下降速率幾近陜北高原、青東農(nóng)區(qū)的2倍（圖5c）。由圖5d可見(jiàn)，越靠近東北日照時(shí)數(shù)越長(zhǎng)，近53a來(lái)大興安嶺以東、呂梁山脈地區(qū)日照時(shí)數(shù)下降趨勢(shì)明顯（P<0.05）。

2.3年ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃拥拿舾行苑治?/p>

由圖6可見(jiàn)，ET0對(duì)不同氣象因子敏感性呈現(xiàn)明顯的空間分異，對(duì)平均氣溫的敏感性呈由西北向東南遞增的規(guī)律，對(duì)相對(duì)濕度和平均風(fēng)速敏感性從西南向東北遞增，而日照時(shí)數(shù)敏感性正好相反，呈東北向西南遞增趨勢(shì)，這可能與該區(qū)海拔高度自東北向西南遞增有關(guān)。同時(shí)也可看出，科爾沁沙地既是平均溫度敏感性的高值中心，同時(shí)也是相對(duì)濕度和平均風(fēng)速敏感性高值中心，表明ET0在科爾沁沙地地區(qū)對(duì)氣候變化最為敏感；4個(gè)氣象因子中僅日照時(shí)數(shù)在研究區(qū)西北段的青東、隴中高海拔地區(qū)及陜北高原區(qū)形成高值中心，這可能與當(dāng)?shù)睾０胃叨?、地形等有關(guān)。

分析近53a 年ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃用舾邢禂?shù)可以發(fā)現(xiàn)，（1）ET0對(duì)平均氣溫、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)呈正敏感性，而對(duì)相對(duì)濕度呈負(fù)敏感性；（2）ET0對(duì)4個(gè)氣象因子敏感系數(shù)絕對(duì)值的排序?yàn)閨相對(duì)濕度|＞|平均風(fēng)速|(zhì)＞|日照時(shí)數(shù)|＞|平均溫度|，說(shuō)明相對(duì)濕度的變化對(duì)ET0影響最大。（3）ET0對(duì)平均溫度、平均風(fēng)速的敏感性呈上升趨勢(shì)，且顯著性水平均達(dá)到99.8%以上，而對(duì)相對(duì)濕度的敏感性趨于減小。

圖5 1961-2013年氣象因子多年平均值及其氣候傾向率的空間分布Fig. 5 Spatial distribution of meteorological factors’s mean value and their change rate from 1961 to 2013

圖6　ET0對(duì)主要?dú)庀笠蜃幼兓舾邢禂?shù)的空間分布Fig. 6　Spatial distribution of meteorological factors’ sensitivity to ET0

2.4主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的貢獻(xiàn)率

計(jì)算表明，平均氣溫、相對(duì)濕度、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率分別為2.7%、3.6%、-6.9%、-1.5%，可見(jiàn)，風(fēng)速對(duì)該地區(qū)ET0的貢獻(xiàn)率最大，其次為相對(duì)濕度，說(shuō)明北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶引起ET0變化的主導(dǎo)因素是風(fēng)速。由上分析可知，盡管ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化最敏感，但由于其多年相對(duì)變化較小，故并不是該地區(qū)ET0下降的主導(dǎo)因素。4個(gè)主要?dú)庀笠蜃訉?duì)ET0的綜合貢獻(xiàn)率為-2.1%，故ET0呈下降趨勢(shì)。研究區(qū)各站點(diǎn)平均氣溫對(duì)ET0均呈正貢獻(xiàn)，且呈明顯的東北西南走向，即越往西南貢獻(xiàn)率越大（圖7a）；絕大多數(shù)區(qū)域相對(duì)濕度對(duì)ET0也呈正貢獻(xiàn)，僅遼西、陜北高原以西部分地區(qū)呈負(fù)貢獻(xiàn)（圖7b）；平均風(fēng)速對(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)率絕對(duì)值高值主要集中在東北部（圖7c），由圖5c和圖6c亦知東北部平均風(fēng)速下降速率最大且對(duì)ET0的敏感性最為顯著；日照時(shí)數(shù)對(duì)ET0的負(fù)貢獻(xiàn)主要集中在呂梁山脈地區(qū)，而在其西北部和東北部貢獻(xiàn)率絕對(duì)值則較低（圖7d），這與圖5d所呈現(xiàn)的趨勢(shì)也一致。

圖7　各氣象因子對(duì)ET0貢獻(xiàn)率(%)的空間分布Fig. 7　Spatial distribution of meteorological factors’s contribution rate (%) to ET0

3　結(jié)論與討論

（1）北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0多年平均值在839～1097mm，高于全國(guó)但低于西北和華北地區(qū)。受復(fù)雜地理環(huán)境和氣候條件的影響，ET0空間上總體呈現(xiàn)“一高二低”分布格局：陜北高原為高值區(qū)，大興安嶺北部高緯地區(qū)、青東農(nóng)區(qū)及隴中片區(qū)為兩大低值中心區(qū)。

（2）近53a來(lái)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶年ET0以平均0.21mm·a-1的速率下降，并存在10～20a的波動(dòng)周期?？臻g上，科爾沁沙地及遼西片區(qū)和陜北高原及呂梁山脈片區(qū)兩個(gè)片區(qū)ET0年代際波動(dòng)變化頻繁且顯著，是研究農(nóng)牧交錯(cuò)帶氣候變化的重點(diǎn)關(guān)注區(qū)。

（3）近53a來(lái)北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶增溫趨勢(shì)極顯著（P ＜0.001），相對(duì)濕度、平均風(fēng)速及日照時(shí)數(shù)均呈極顯著下降趨勢(shì)（P＜0.001）。增溫速率較大的地區(qū)集中在陜北高原區(qū)、科爾沁沙地片區(qū)；相對(duì)濕度和日照時(shí)數(shù)減小速率最明顯的區(qū)域集中在東北大興安嶺以東、陜北高原及呂梁山脈一帶；平均風(fēng)速減小幅度最明顯的區(qū)域則主要集中在東北地區(qū)。

（4）在4個(gè)氣象因子中，ET0對(duì)相對(duì)濕度的變化最敏感，風(fēng)速次之，對(duì)平均氣溫變化的敏感性最小。ET0對(duì)平均溫度和平均風(fēng)速的敏感性呈上升趨勢(shì)（P ＜0.05），而對(duì)相對(duì)濕度的敏感性趨于減小。風(fēng)速對(duì)ET0的貢獻(xiàn)率最大且主要集中在東北部，其次為相對(duì)濕度，說(shuō)明北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0變化的主導(dǎo)因素是風(fēng)速。

參考作物蒸散量是健價(jià)區(qū)域農(nóng)業(yè)氣候干旱程度以及水資源供需平衡的重要指標(biāo)，敏感系數(shù)法為定量研究ET0變化的驅(qū)動(dòng)機(jī)理提供了參考。國(guó)內(nèi)諸多學(xué)者也從氣象因子敏感性的角度進(jìn)行了積極探索，研究表明，不同區(qū)域ET0對(duì)氣象因子的敏感性存在明顯差異，其中東北地區(qū)[25]對(duì)氣溫最敏感，而西北地區(qū)[26]則對(duì)太陽(yáng)總輻射最敏感，黃土高原區(qū)[19]對(duì)水汽壓敏感性最強(qiáng)。然而，氣候敏感性?xún)H從一方面反映了氣象因子在同等變化程度條件下對(duì)ET0的擾動(dòng)情況，另一方面氣象因子的相對(duì)變化率對(duì)ET0變化也有重要影響。因此將氣候敏感性與氣象因子的相對(duì)變化相結(jié)合來(lái)定量分析北方農(nóng)牧交錯(cuò)帶ET0變化的原因則具有特殊意義，并被證明用以解釋區(qū)域參考作物蒸散量變化的原因具有可行性。引起ET0變化的原因具有多樣性和復(fù)雜性，除氣候因素外，還與人類(lèi)活動(dòng)、土地利用變化等有關(guān)，因此，還有待結(jié)合遙感影像資料從更加綜合的視角作進(jìn)一步研究分析。

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Temporal and Spatial Change and Causes Analysis of the Reference Crop Evapotranspiration in Farming-Pastroral Ecotone of Northern China

LI Ying-jie, YAN Jun-ping, WANG Peng-tao
(College of Tourism and Environmental，Shaanxi Normal University, Xi’an 710062，China)

Abstract：Based on the FAO Penman-Monteith equation and the meteorological dataset in farming-pastroral ecotone of northern China during 1961 to 2013，ET0and its sensitivity coefficients to meteorological factors were studied by using trend analysis and spatial interpolation methods．The results showed that the mean annual ET0was 839-1097mm and decreased slightly at the rate of 0.21mm×y-1during the study period. 61% meteorological stations in eastern Qinhai, mid-Gansu and the northern Shaanxi plateau showed an increasing trend of 0.85mm·y-1（P＜0.05），while in Horqin sandy land and the western Liaoning the ET0declined significantly. The meteorological factors’ contribution to ET0was influenced by two aspects: the sensitivity coefficient and relative change rate of the meteorological factors. The sensitivity analysis showed the relative humidity was the most sensitive factor among the four main meteorological factors, followed by the wind speed, sunshine hours, mean temperature. But the wind speed decreased dramatically at the rate of 0.0154m×s-1×y-1（P＜0.001）in recent 53 years, and the comprehensive result was that wind speed had the largest contribution to ET0, followed by relative humidity, which illustrating that the declination of ET0was due to the deceleration of wind speed.

Key words：Crop evapotranspiration; Penman-Monteith; Sensitivity coefficients; Farming-pastroral ecotone of northern China

doi:10.3969/j.issn.1000-6362.2016.02.006

* 收稿日期：2015-08-07**通訊作者。E-mail：yanjp@snnu.edu.cn

基金項(xiàng)目：教育部人文社會(huì)科學(xué)重點(diǎn)研究基地重大項(xiàng)目（15JJD790022）“西北重大災(zāi)害時(shí)空統(tǒng)計(jì)規(guī)律與防災(zāi)對(duì)中研究”；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（14AZD094）“西部重大災(zāi)害時(shí)空規(guī)律的統(tǒng)計(jì)研究”；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重點(diǎn)項(xiàng)目（14XKS019）“中國(guó)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶生態(tài)文明建設(shè)健價(jià)與路徑研究”

作者簡(jiǎn)介：李英杰（1990-），碩士，主要從事全球變化與區(qū)域?yàn)?zāi)害防治研究。E-mail：lyj@ snnu.edu.cn