基于气候资源向量的相对气候生产潜力模型研究
数学与环境科学解读气候模型和生态系统动力学
数学与环境科学解读气候模型和生态系统动力学气候变化和生态系统的相互影响是当今全球面临的重要问题之一。
为了更好地理解和预测这些复杂的环境变化，数学和环境科学的交叉研究变得越来越重要。
数学作为一种工具和语言，可以帮助我们解读气候模型和生态系统动力学，从而提供对环境变化的深入理解。
1. 数学和气候模型气候模型是研究气候系统的数学模型。
它们是基于物理原理和统计方法构建的复杂模型，用于预测气候变化和评估不同影响因素的作用。
在气候模型中，数学扮演着至关重要的角色。
首先，数学可以帮助建立气候系统的动力学方程。
这些方程描述了大气、海洋、冰雪、陆地和生态系统之间的能量和物质交换过程。
通过数学建模，可以将这些方程转化为计算机程序，并模拟气候系统的行为。
其次，数学可以帮助确定模型的参数。
气候模型依赖于各种参数，如大气和海洋的运动速度、温度和湿度的分布等。
通过数学统计方法，可以从观测数据中估计这些参数，进而改进模型的准确性。
另外，数学还可以帮助模型的分析和验证。
气候模型通常是由一系列复杂的方程组成，难以直接分析。
数学方法，如数值计算和动力系统理论，可以帮助我们理解模型的行为和稳定性，并验证模型的可靠性。
2. 数学和生态系统动力学生态系统动力学是研究生物群落和环境之间相互作用的数学模型。
生态系统是由多个生物种群组成的复杂系统，它们之间相互依赖、相互作用。
数学能够帮助我们揭示生态系统的动态变化和关键影响因素。
首先，数学可以帮助建立生态系统的种群动力学模型。
这些模型描述了物种数量、生殖率、死亡率和迁移等因素对种群大小的影响。
通过数学建模，可以模拟不同环境条件下生物种群的演化和相互作用。
其次，数学可以帮助研究生态系统的稳定性和韧性。
生态系统通常是复杂的非线性系统，其稳定性和韧性涉及到多个因素和反馈机制。
数学的动力系统理论可以帮助我们识别稳定性和韧性的关键指标，并预测生态系统对干扰的响应。
另外，数学还可以帮助优化生态系统管理和保护策略。
气候变化模型与预测研究综述
气候变化模型与预测研究综述气候变化是当代全球面临的最严峻挑战之一，对人类生存和发展造成了重大的影响。
为了解决气候变化问题，科学家们探索了许多不同的方法，其中之一是利用气候变化模型进行预测和研究。
本文将综述目前常用的气候变化模型以及它们在预测气候变化方面的应用。
气候变化模型是基于对气候系统运行原理和物理过程的理解，通过数学方程和计算机模拟来模拟和预测气候系统的变化。
这些模型能够模拟大气、海洋、陆地表面和冰层之间的相互作用，揭示气候变化的复杂机理。
目前，主要的气候变化模型包括全球气候模型（GCM）和区域气候模型（RCM）。
全球气候模型主要用于预测全球尺度的气候变化，并对过去和未来的气候进行模拟。
这些模型将地球划分成立方体网格，并在每个网格上应用物理方程和参数来模拟大气、海洋、陆地和冰层的相互作用。
全球气候模型能模拟大尺度的气候现象，如全球平均温度、海洋表面温度和降水分布等。
然而，由于计算资源有限和模拟过程的不确定性，全球气候模型在细节方面可能存在一定的误差。
区域气候模型是在全球气候模型的基础上发展起来的，用于模拟地理区域内的气候变化。
这些模型能够提供更高的空间分辨率和更准确的气候信息，对于局部和区域的气候变化研究具有重要意义。
区域气候模型通常利用全球气候模拟的结果作为边界条件，并结合当地气象数据来进行模拟。
不同的区域气候模型具有不同的空间分辨率和物理参数化方案，因此在模拟结果上可能存在一定的差异。
气候变化模型的应用不仅局限于气候预测，还可以用于估计未来的气候变化趋势和评估不同干扰因素对气候的影响。
通过改变模型的输入参数，科学家们可以模拟不同的气候情景，并研究气候系统对外部驱动力的响应。
这些情景可以包括不同排放路径、不同政策措施以及自然变化因素的影响等。
研究人员还可以利用气候模型来评估不同减缓和适应策略的效果，为决策者提供科学依据。
然而，气候变化模型仍然存在一些挑战和不确定性。
首先，模型的精度和可靠性取决于对气候系统的理解和观测数据的质量。
地理学中的气候变化模型
地理学中的气候变化模型气候变化是当今世界面临的最大挑战之一。
随着全球变暖的加剧和极端天气事件的增多，科学家们对气候变化的研究变得愈发重要。
地理学作为一门研究地球表面和人类与环境相互作用的学科，对气候变化的模拟和预测起着重要的作用。
本文将介绍地理学中常用的气候变化模型，并探讨其应用和局限性。
一、全球气候模型全球气候模型（Global Climate Models，GCMs）是地理学中最常用的气候变化模型之一。
它基于数学和物理原理，通过模拟地球大气、海洋、陆地和冰雪等要素之间的相互作用，来预测未来气候变化的趋势。
全球气候模型通常将地球表面划分为一个个网格，然后对每个网格内的气象要素进行计算。
这些要素包括温度、湿度、气压、风速等。
通过模拟这些要素的变化，全球气候模型可以预测未来的气候变化趋势，如温度升高、降水模式改变等。
然而，全球气候模型也存在一些局限性。
首先，由于地球系统的复杂性，模型中的参数和假设往往无法完全准确地反映真实情况。
其次，全球气候模型的计算量巨大，需要大量的计算资源和时间。
这限制了模型的精度和分辨率。
此外，由于地球表面的不均匀性，模型对区域气候变化的预测能力有限。
二、区域气候模型为了克服全球气候模型的局限性，地理学中还广泛使用区域气候模型（Regional Climate Models，RCMs）。
区域气候模型是基于全球气候模型的结果，对特定地区进行更细致的模拟和预测。
区域气候模型通常将地球表面划分为更小的网格，以提高模型的分辨率。
同时，模型还会考虑地形、土地利用和人类活动等因素对气候的影响。
通过这些改进，区域气候模型能够更准确地模拟和预测特定地区的气候变化。
然而，区域气候模型也存在一些限制。
首先，由于计算资源和时间的限制，模型的空间范围往往较小，无法覆盖整个地球。
其次，模型对初始条件的敏感性较高，小的误差可能导致较大的偏差。
此外，模型对一些复杂的地理特征，如山脉和海洋环流的模拟还存在一定的困难。
预测气候变化的工具——全球气候模型详解
预测气候变化的工具——全球气候模型详解全球气候变化是当今全球环境最紧急和最重要的问题之一。
气候模型是研究气候变化的重要工具之一。
本文将详细介绍气候模型以及其在气候预测中的应用。
一、什么是气候模型气候模型是一种基于气候变化理论和大气物理学建立的数值模拟系统，用于预测未来的气候变化。
它是通过观测、实验和计算方法，对气候系统中海洋、大气、陆地、冰雪等诸多要素的物理、化学、生物、地理等方面进行耦合逼真地模拟，再天然地复制现实气候变化过程的软件系统。
气候模型预测的范围可以是全球，也可以是局部地区。
二、全球气候模型的基本组成全球气候模型（Global Climate Model, GCM）的最基本要素是一个复杂的计算模型，该模型包含了许多物理、化学、生物和地球系统的过程。
它的核心是数学公式，但另一方面，它还需要包括较为复杂的数值计算算法，以及包括大气、陆地、海洋、冰雪和生物等要素的数据。
全球气候模型的目标是模拟现实中的气候现象，预测未来气候的变化。
全球气候模型主要由以下三部分组成：1.大气模型大气模型是全球气候模型的核心部分，它模拟大气层中的流动、辐射、热量传输以及水汽平衡等一系列过程。
大气模型的输入数据包括温度、水汽、氧、氮、二氧化碳等大气成分的浓度，以及地表温度、气压、风速、能量平衡等。
2.海洋模型海洋模型主要模拟海洋环流、海表温度、盐度等基本参数，以及海水中的生物和化学过程。
海洋模型的输入数据包括海水的温度、盐度、海表高度、风速、潮汐和海洋生物化学反应等。
3.陆地模型陆地模型包括了陆地地形、土地使用、土地覆盖和陆地生物等因素。
它模拟了土地表面温度、地表辐射、地表能量平衡、土壤水分、植被等地表要素的物理、化学、生物过程。
以上三种模型通过数学公式和计算算法相互关联，在计算中相互影响。
此外，全球气候模型还包括一个与它们配合的海冰和雪冰模型，以及模拟火山喷发、气溶胶、沙尘暴等过程的大气成分模型。
三、数组、算法、数值方法当涉及到大量数据和复杂的计算时，高性能计算和数值方法是关键。
气候模型的构建和评估
气候模型的构建和评估气候模型是对整个地球系统进行模拟的计算工具，它可以为人类探索气候变化的主要因素和未来走向提供科学依据。
气候模型被广泛应用于气候变化研究、天气预报、防灾减灾、农业生产、水资源管理等领域，是社会发展和生态保护的重要基础。
而气候模型的构建和评估，是保证模型可信度和可靠性的重要保障。
第一部分：气候模型的构建气候模型的构建需要大量数据和计算能力作为支持，它需要从地球物理、大气科学、海洋科学、地球化学等多个领域融合而来，需要具备高度的复杂性和多样性。
现代气候模型通常从以下四个方面进行。
1.指定初始条件和外部强迫气候模型的构建首先需要确定初始条件和外部强迫，这些初始条件和外部强迫包括：大气压力、温度、湿度、海洋海面温度、陆地表面温度和利用人类活动排放的二氧化碳等气体造成的影响。
所有这些数据都需要由大量的观测资料和模拟计算得到，因此，初始条件和外部强迫的选择对模拟结果的可靠性有着至关重要的影响。
2.建立气候动力学方程和物理参数建立气候动力学方程和物理参数是构建气候模型的关键环节。
气候动力学方程是运用大气科学和海洋科学的数学理论，对气体、水和热量在大气和海洋中的流动行为进行描述的基本方程。
物理参数是气候动力学方程中未知的参数，例如太阳辐射、云的形成和演变、水汽的传输和湍流等。
建立复杂的物理参数模型，可以更好地模拟气候变化的各种细节过程。
3.开发计算模型现代气候模型需要高性能计算机的支持，气候模型对计算机的性能要求也比较高，包括计算速度、存储容量和分辨率等。
计算模型的开发，需要在高端计算机上进行并行计算和大规模数据流水处理，才能实现现代气候模型的高质量运算。
4.进行模拟实验构建气候模型后，进行模拟实验是非常重要的一个环节。
模拟实验可以对气候系统的不同方面进行研究和分析，如大气对流、海洋运动、生态系统和冰雪覆盖等。
它可以为人类了解气候变化趋势和预测气候变化趋势提供有力的技术支持。
第二部分：气候模型的评估气候模型的评估是确保气候模型可靠性和预测精度的重要手段。
近60年玉溪地区气候生产潜力变化及粮食安全气候承载力评估
近60年玉溪地区气候生产潜力变化及粮食安全气候承载力评估作者：韩敏杨轲然田乐尹昱达周泓来源：《安徽农业科学》2023年第20期摘要利用1961—2020年玉溪9個气象站的观测数据，分析玉溪地区近60年的气候生产潜力时空分布情况，同时找出限制气候生产潜力的主要因子。
利用气候承载力计算公式，估算玉溪地区在当前气候生产潜力下气候资源对人类社会的气候承载力和不同消费水平下的相对剩余率。
结果表明：玉溪地区气候生产潜力分布与地势相符，地势高差较大的地区气候生产潜力较小。
近60年气候生产潜力减少，但减少趋势不显著，气候生产潜力年际波动较大，其核心限制因素是年降水量。
虽然气候承载力的容量能够满足该地区不同消费水平的粮食需求，但玉溪各县区呈现出明显差异性，因此需要优化玉溪地区气候承载力，提高土地出产率。
关键词气候生产潜力；气候承载力；相对剩余率；粮食安全；玉溪地区中图分类号 S162 文献标识码 A 文章编号 0517-6611（2023）20-0205-05doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2023.20.049Changes of Climate Production Potential and Assessment of Food Security Climate Carrying Capacity in Yuxi Region in the Recent 60 yearsHAN Min1， YANG Ke-ran2， TIAN Le2 et al（1. Hongta Meteorological Bureau， Yuxi，Yunnan 653100;2. Yuxi Meteorological Bureau，Yuxi，Yunnan 653100）Abstract Based on the observation data of nine meteorological stations in Yuxi from 1961 to 2020， this paper analyzed the spatial and temporal distribution of climatic potential productivity （CPU） in Yuxi Region during the past 60 years， and found out the main factors related to climatic potential productivity. Using the formula of climate capacity， the climate capacity of climate resources to human society and the relative surplus rate of different consumption in Yuxi Region was estimated under the current climate potential productivity. The results showed that the distribution of climatic potential productivity in Yuxi Region was consistent with the topography， and the region with large elevation difference had small climatic potential productivity. In recent 60 years， the climatic potential productivity had decreased， yet not significantly. The inter-annual fluctuation of climatic potential productivity was distinct， which was mostly affected by annual precipitation. Although the capacity of climate carrying capacity could meet the food needs of different consumption levels in the region， there were significant differences among counties and districts in Yuxi. Therefore， it was necessary to optimize the climate carrying capacity of Yuxi region and improve land yield.Key words Climatic potential productivity;Climatic capacity;Relative surplus rate;Food security;Yuxi Region我国是全球气候变化的敏感区和影响显著区之一，气候变化对我国粮食安全影响不容忽视，粮食作为人类赖以生存的最基本物质，其安全问题受到了广泛关注。
气候预测模型的研究与应用
气候预测模型的研究与应用一、引言气候是影响人类生存发展的关键因素之一，近年来全球气候异常频繁，各种极端气候现象层出不穷，危害着社会经济的稳定发展。
因此，气候预测已成为全球范围内的重要研究课题之一。
气候预测模型是实现气候预测的重要手段，其研究与应用对于提高气象预报准确性，制定应对气候变化的政策具有重要的意义。
二、气候预测模型气候预测模型是一种基于气候系统科学理论、地球物理学、海洋学、气象学等相关学科的理论模型。
该模型是将气象观测数据、远程卫星遥感数据、数值气象模式以及其他环境指标等有关数据进行输入，通过模型的计算过程，对未来时间内的气候变化进行预测。
按照计算方法的不同，可将气候预测模型分为物理学模型、统计学模型和人工智能模型。
物理学模型基于气象学理论以及物理方程式建立气候模型，该模型需要大量的计算资源和数据支持，具有较高的准确性和稳定性。
统计学模型基于统计学方法，对统计规律以及历史气候数据进行分析归纳，通过统计模型预测未来气候变化。
人工智能模型是基于神经网络和机器学习等技术进行气象数据分析和预测的模型，该模型能够自我学习，具有一定的适应性和灵活性。
三、气候预测模型的应用气候预测模型的应用是多方面的，主要包括以下几个方面：1、气象预报气候预测模型的应用主要体现在气象预报中。
通过模型的预测结果，可以为人们提供准确的气象预报，为防灾减灾，采取防御措施提供必要的依据。
2、气候变化随着气候变化的日益加剧，各国政府和国际组织都意识到了气候预测的重要性。
通过气候预测模型可以预测未来气候趋势，制定应对措施，控制气候变化的影响。
3、气候经济气候预测模型的应用还涉及到气候经济。
通过气候预测模型，可以为农业、水资源、能源等领域提供有价值的信息，为经济发展提供必要的支撑。
四、气候预测模型研究展望当前全球变暖已成为共识，气候预测模型的研究已日益成为人们关注的焦点。
未来气候预测模型的研究方向主要集中在以下几个方面：1、模型精度提升气候预测的精度是衡量气候预测模型好坏的关键指标。
气候预测模型及其在农业中的应用研究
气候预测模型及其在农业中的应用研究近年来，随着全球气候变化的不断加剧，气候变化对农业产生的影响逐渐显现。
在这种情况下，气候预测模型成为了农业生产中的重要工具，能够帮助农民更好地预测天气变化，制定科学的生产计划，从而提高农作物的产量和品质。
本文将介绍气候预测模型的基本概念及其在农业中的应用研究。
一、气候预测模型的基本概念气候预测模型是一种基于气象资料和气候历史数据构建的数学模型，用于预测未来气候的变化趋势。
气象资料包括大气温度、湿度、风向等指标，气候历史数据则涵盖了过去数十年的气候变化趋势及其规律。
气候预测模型的建立需要大量的气象数据以及复杂的算法模型，通常是由气象学家和数学家共同研究建立的。
二、气候预测模型在农业中的应用研究气候预测模型主要应用于以下方面：1、预测气候变化气候预测模型可以根据过去几十年的气象数据，预测未来若干年的气候变化趋势，使农民们能够更好地把握天气变化脉络，及时做好生产决策。
比如，根据模型预测，未来几年某一地区的降水量将会增多，农民可以在种植作物时选择耐涝性更强的品种，减少因洪涝灾害而带来的损失。
2、减少气象灾害气象灾害是影响农业生产的重要因素之一，如旱灾、洪灾、风灾等。
气候预测模型可以通过预测未来天气趋势，提前做好防汛、防风、防旱等措施，减少灾害损失。
比如，根据模型预测，未来几天将有强风和大雨，农民可以提前收割麦子等脆弱作物，避免受到风雨的破坏。
3、制定合理的生产计划气候预测模型还可以帮助农民们做出更科学的生产计划，从而提高农作物的产量和品质。
比如，根据模型预测，未来几天的气温将逐渐升高，农民可以及时浇水、增施肥料，提高作物的生长速度和产量。
三、气候预测模型的不足之处气候预测模型的建立基于大量的气象数据和复杂的算法模型，建模的复杂性往往导致模型的应用范围有限。
此外，气象数据的精度和可靠性也是模型建立的重要参数之一，若气象数据存在误差和不准确性，模型的预测准确性也会受到很大影响。
气候变化和生物多样性的定量评价和预测模型
气候变化和生物多样性的定量评价和预测模型气候变化和生物多样性是当今世界所面临的两大全球性挑战之一。
生物多样性指的是生物在地球上的多样性，包括生物种类、基因型、生态群系等多个方面。
气候变化则是指地球气候系统所发生的变化，主要是由于人类活动所导致的温室气体排放和森林砍伐等因素所引起的全球气温升高等现象。
两者相互作用、相互影响，对人类的生存和发展带来了很大的挑战。
因此，如何对气候变化和生物多样性进行定量评价和预测，成为了当前科学界和政策制定者关注的重点和焦点。
首先，针对气候变化，科学家们已经开发了各种温室气体模型，并且建立了全球气候模型。
温室气体模型主要是利用物理化学理论和数据分析，考察温室气体排放对气候变化的影响。
目前，主要的温室气体模型包括CO2、CH4、N2O等多种气体。
而全球气候模型则主要是通过复杂的计算机模拟，模拟整个地球气候系统中的物理、化学和生物过程，从而进行气候变化的预测。
例如，美国国家大气研究中心的气候模型CESM（Community Earth System Model），能够模拟包括海洋、大气、陆地和冰层等各个方面的自然现象，从而对未来气候变化的情况给出预测。
同时，为了对生物多样性进行评价和预测，科学家们也开发了各种生物多样性评价和预测模型。
其中，最基础和常用的是物种多样性指数。
该指数主要是对一个生态系统中不同物种数量和分布进行统计分析，从而得出该生态系统的物种多样性情况。
如其中的Shannon-Wiener指数，根据不同物种出现的频率来计算生态系统的多样性。
此外，也有一些基于生态学理论的生物多样性评价和预测模型。
例如，种间关系网模型，可以分析生态系统中各种物种之间的关系网络，从而对生物多样性进行预测。
针对气候变化和生物多样性之间的相互作用，则需要考虑到气候变化对生物多样性的影响和生物多样性对气候变化的调节作用。
例如，气候变化对生物多样性的影响，可能包括物种消失、生态系统的转变等。
地球科学中的全球气候模型研究
地球科学中的全球气候模型研究随着全球气候变化日益严重，对于全球气候模型的研究变得愈加重要。
全球气候模型是一种复杂的数学模型，它可以模拟和预测全球大气、海洋和陆地系统的变化，为我们提供关于未来气候变化趋势的重要信息。
在地球科学领域，全球气候模型的研究是一项挑战性的任务，需要综合运用气象学、地球物理学、海洋学、地球化学等多个学科的知识。
全球气候模型的核心是模拟全球大气和海洋的物理过程。
它基于一系列物理定律和参数，模拟地球内部和外部的能量交换，以及大气和海洋的运动。
通过对大气中的温度、湿度、气压等物理量进行数值计算，全球气候模型能够预测未来几十年甚至几百年的气候变化趋势。
为了提高全球气候模型的准确性，科学家不断努力改进其中的物理参数和计算方法。
首先，他们通过采集来自全球各地的气象观测数据，对模型进行校准和验证。
其次，他们研究和改进物理定律，以更好地描述大气和海洋的运动特性。
同时，科学家还使用高性能计算技术，将全球气候模型的空间和时间分辨率提高到了前所未有的水平，从而更准确地模拟气候系统的动态变化。
全球气候模型的研究对于预测和应对气候变化带来的影响至关重要。
通过对模型进行多次实验和敏感性分析，科学家可以评估不同的气候政策和措施对全球气候的影响，为决策者提供科学依据。
例如，在全球模式中增加温室气体浓度，科学家可以模拟不同温室气体浓度下的气候变化情景，进而推测不同减排措施对气候的影响程度。
这些研究为国际社会应对气候变化提供了科学支持。
此外，全球气候模型的研究也对于了解过去地球气候变化过程有重要意义。
通过对模型的输入参数进行调整，科学家可以模拟过去数千年甚至数百万年的气候演变。
这些模拟结果与地质、冰芯等不同类型记录的气候变化数据进行对比，可以验证和完善模型的准确性，进而揭示地球气候系统的演变规律。
然而，全球气候模型研究还面临一些挑战和限制。
首先，由于地球系统的复杂性，模型的简化假设和参数调整仍然存在一定的不确定性。
数学建模在气候变化评估中的应用研究
数学建模在气候变化评估中的应用研究气候变化已经成为世界面临的严重问题之一，对人类社会、经济和生态系统都产生了重大影响。
为了更好地理解和评估气候变化的趋势，数学建模成为一种重要的工具。
数学建模通过利用数学模型和方法，帮助科学家们深入地研究气候变化的原因、规律和预测，为决策者提供科学依据，为应对气候变化问题提供支持。
本文将探讨数学建模在气候变化评估中的应用研究。
一、气候变化模型气候变化模型是数学建模的核心工具之一。
这些模型基于物理、化学和生态学原理，通过对大气、海洋、陆地等系统的各种输入和输出进行建模和模拟，来验证和预测气候变化的发展趋势。
气候模型通常分为全球气候模型和区域气候模型两类。
全球气候模型是通过将地球划分为网格并对其进行建模，来模拟整个地球上的气候变化。
这些模型可以考虑大气、海洋、陆地和冰川等因素，并根据不同的气候变量进行模拟和预测。
区域气候模型则更加关注局部地区的气候变化状况，通常将地球分成较小的网格，并考虑地形、海洋和降水等因素的影响。
这些模型可以为地方决策者提供适应气候变化的方案。
二、气候数据分析气候数据的分析是气候变化评估中另一个重要的应用方向。
通过收集、整理和分析气象观测数据、遥感数据和地球系统模式输出数据等，可以得到关于气候变化的信息。
数学和统计方法在这一过程中起到了重要的作用。
时间序列分析是一种常用的气候数据分析方法，通过对时间变化的观测数据进行建模和预测，可以得到气候变化中的趋势和周期。
此外，空间统计方法可以帮助研究人员揭示气候变化的空间分布特征，例如气候变量的变化趋势和异常变化的空间聚集。
三、气候变化风险评估气候变化风险评估是衡量气候变化对人类社会和生态系统的潜在风险的过程。
数学建模在这一方面的应用主要涉及风险分析和不确定性分析。
风险分析通过将气候变化的不确定性因素纳入模型，评估其对人类社会和生态系统的影响。
例如，将气候变化的概率分布加入经济、农业和生态模型，可以估计不同气候变化情景下的损失和影响。
地球气候变化模型及其预测
地球气候变化模型及其预测随着工业化和人类活动的不断发展，地球气候变化成为全球关注的焦点。
地球气候变化模型的建立和预测成为科学界和政府部门共同努力的方向。
本文将介绍地球气候变化模型的基本原理和预测方法，并探讨未来气候变化的可能趋势和影响。
地球气候变化模型是通过数学和物理模拟方法，将地球大气、海洋、冰冻土地和生态系统等要素相互作用的复杂过程量化并预测。
该模型主要包括大气模型、海洋模型和陆地模型。
大气模型考虑了大气的运动、辐射、云和降水等因素，海洋模型主要关注海洋循环和海洋温度变化，陆地模型研究陆地表面变化和生态系统反馈。
这些模型在考虑众多因素的基础上，通过对过去的观测数据和现有的气候条件进行校准和验证，再结合不同的情景模拟，能够对未来气候变化进行预测。
地球气候变化模型的预测方法一般包括理论模型、观测模型和统计模型。
理论模型基于数学和物理原理，通过建立方程组描述大气、海洋和陆地的动力学和热力学过程，预测未来气候变化的趋势。
观测模型则依赖于对过去气候数据的观测和分析，通过统计方法预测未来气候的趋势。
而统计模型则通过对观测数据的时间序列分析和建模，在不同的时间尺度上预测气候变化。
这些方法有时会结合使用，以提高预测的准确性。
根据当前的研究成果和模型预测，地球气候变化未来将面临多种可能的趋势。
首先，温室气体排放的增加将导致全球气温上升和极端天气事件的增加。
其次，海平面上升将导致沿海地区水灾和生态系统破坏。
第三，降水分布将发生变化，一些地区可能面临干旱，而另一些地区可能遭遇洪涝。
此外，冰川的退缩和极地冰盖的减少将对全球水资源和生态环境产生深远影响。
最后，气候变化还可能造成生物多样性的丧失和人类健康的威胁。
地球气候变化的预测结果对政府和其他利益相关方的决策具有重要影响。
政府可以根据模型预测的结果制定气候变化应对政策，加强减排措施，提高能源利用效率，加大对可再生能源的投资等。
企业和个人也可以根据预测结果调整生产和生活方式，采取更可持续的发展模式。
预测未来气候变化的数学模型
预测未来气候变化的数学模型数学模型一直以来都是人类探索自然的有力武器，从牛顿的万有引力定律到爱因斯坦的相对论，数学模型为人类打开了自然奥秘的大门。
在许多领域中，涉及到复杂的自然现象，数学模型也是必不可少的工具之一。
在这篇文章中，我将介绍一种数学模型——气候模型，这种模型被广泛应用于预测和分析未来气候变化的趋势。
气候模型是一种数值数学模型，它通过计算机模拟对大气和海洋的动力学过程进行模拟。
气候模型的基本原理是，通过建立数学方程来描述运动和传输的物理和化学过程，从而模拟大气和海洋的复杂动力学过程。
在气候模型中，需要考虑的变量包括温度、压力、密度、湿度、风速和海洋流速等，这些变量需要进行计算和预测。
气候模型使用多层次的网格和多个时间步长来模拟和预测，这种方法可以准确地描述气候系统中的物理和化学过程，以及大气、海洋和陆地之间的相互作用和反馈。
在气候模型中，大气和海洋被分成数个层次，每个层次都有一组方程来描述它们的运动和传输的物理和化学过程。
这些方程可以描述大气和海洋中的动量、能量、水和化学物质的交换过程。
当气候模型的输入参数包括温度、海平面高度、气压、风速、云量和水汽含量等气象数据时，模型可以预测未来的气候变化趋势。
通过模拟不同条件下的模型输出，气候科学家可以分析气候变化趋势和可能的影响。
气候变化的预测是非常关键的，因为它对人类的生存和发展产生着重大的影响。
气候变化可以导致海平面上升、温室效应加剧、干旱、洪水、飓风等自然灾害。
气候变化对环境和经济系统具有广泛的影响，它可以导致粮食生产受到严重影响、水资源不足、自然灾害频发等问题。
气候模型的发展和应用可以为人类提供更加准确的气候变化预测和预警。
气候科学家可以通过气候模型，预测未来的气候变化趋势、精确地划定气候带、预测海平面上升、干旱、洪水等自然灾害的发生概率。
这些预测可以帮助政策制定者采取措施应对气候变化带来的挑战，保护生态环境、减缓气候变化等步骤。
虽然气候模型已经成为预测气候变化的有效工具，但与现实有差距仍然是一个普遍存在的问题。
气候预测模型的研究进展及应用
气候预测模型的研究进展及应用近年来，随着气候变化日益严峻，各国政府、科研机构和社会各界对气候预测模型的研究和应用也越来越重视。
气候预测模型是指根据气象、海洋、大气和地球等复杂物理过程，建立起来的一种复杂数学模型，可对未来数天、数周、数月乃至数年的气候变化进行模拟和预测。
本文将就气候预测模型的研究进展以及它的应用进行探讨。
一、气候预测模型的研究进展气候预测模型的研究历史可以追溯到上世纪70年代，当时人们通过建立大气、海洋、海-气相互作用、陆地和海冰等方面的物理平衡方程，构建出了第一个全球气候模型。
然而，由于模型的计算能力有限，仅能预测一到两周的未来气候。
随着计算机技术的发展，科研人员不断加强模型的计算能力和精度，将气候模型分为10-30天短期预测模型和一个季度到数年的中期气候预测模型。
目前，我国气象、海洋等领域的科研人员已经开发出了多个气候预测模型。
例如，中国气象局在2009年研制的《大气环流动力过程和预测模型》（ACCMIP）模型可以预测30天的气候变化。
而在2014年，科研人员利用《第三代时变海洋大气耦合模型》（CMIP5）开展的模式比对，发现中国海洋预报模型在预测全球表层温度方面的预报技巧得分排名居世界前列。
这些模型的研制不仅对气候变化的研究具有重要意义，还为全球气候治理和低碳经济的建设提供了科学支撑。
二、气候预测模型的应用气候预测模型的应用范围非常广泛，从气象预测到防灾减灾，再到农业、渔业、旅游业等各个领域，都有着不同的应用。
下面将分别介绍气候预测模型在防灾减灾、农业以及旅游业等方面的应用。
1. 防灾减灾气候变化可能导致极端气象事件（如暴雨、旱灾、风暴等）的加剧，而防灾减灾工作的核心就是预测气象事件，免去人们不必要的损失。
因此，气候预测在防灾减灾工作中发挥着重要的作用。
例如，我国防汛工作在2000年以来的几次重大洪涝灾害中，主要依靠全国气象灾害风险预警系统以及防汛气象服务系统，即利用气候预测模型对即将发生的降雨量、洪水过程进行预测，为防汛抗洪提供了重要技术支持。
气候科学的模型与预测
气候科学的模型与预测气候变化是当前全球关注的焦点之一，了解气候科学的模型与预测对于我们更好地应对气候变化问题具有重要意义。
气候科学通过建立模型来研究过去、现在和未来的气候变化趋势，为全球的决策制定者提供科学依据。
本文将介绍气候科学模型的基本原理、类型和预测的局限性。
一、气候科学模型的基本原理气候科学模型是基于物理学原理和数学方法建立的计算机模拟系统，旨在模拟大气、海洋、陆地、冰雪等要素间复杂的相互作用过程，以得出对气候系统变化的预测。
模型的建立涉及许多参数、方程和假设，其中最核心的是能量平衡、物质交换和动力平衡的描述。
首先，能量平衡是模型中的基本原理之一。
模型通过计算和平衡太阳辐射的输入和地球表面、大气、海洋等系统之间的能量交换，确定系统的温度分布、热量传输和垂直运动等。
其次，物质交换原理也是模型中的重要组成部分。
根据地球系统的不同要素和成分间的交换过程，模型考虑了大气中的水汽含量、云量、植被生长等特征，并对其进行模拟和预测。
最后，动力平衡原理指的是气候系统中的空气、水和能量等的运动过程。
模型考虑大气和海洋中的大尺度环流、洋流和对流等过程，以预测气候系统的演变趋势。
二、气候科学模型的类型根据研究的尺度和目标，气候科学模型可以分为全球气候模型、区域气候模型和天气模型等多种类型。
全球气候模型是最常见和广泛应用的模型，其以地球全球尺度为研究对象，对全球范围内的气候变化进行预测。
区域气候模型则着重于研究特定地区的气候特征与变化规律，可以提供更精细的预测结果。
而天气模型则更注重对短期气象变化的预测，以小时、日、周为单位。
此外，气候科学模型也可以根据模拟的时间尺度分为静态和动态模型。
静态模型通过忽略时间变化，仅研究气候变量间的空间分布关系；而动态模型则考虑了时间变化的对气候系统的影响，因此可以更准确地描述和预测气候系统的演变。
三、气候科学模型的预测局限性尽管气候科学模型在预测气候变化方面发挥了重要作用，但其仍然存在一些局限性需要我们认识和理解。
基于地统计方法的气候要素空间插值研究
基于地统计方法的气候要素空间插值研究一、本文概述气候要素的空间插值研究是气象学、环境科学、地理学等多个领域的重要研究方向，其目的在于通过已有的气候观测数据，推断出未知区域的气候要素信息，为区域气候研究、气象预报、资源管理和环境保护等提供数据支持。
本文旨在探讨基于地统计方法的气候要素空间插值研究，通过对地统计方法的理论框架、技术流程、应用实例等方面的系统梳理和分析，以期为我国的气候要素空间插值研究提供理论参考和实践指导。
具体而言，本文首先将对地统计方法的基本原理进行介绍，包括空间自相关性、变异函数、克里金插值等核心概念。
然后，文章将详细介绍基于地统计方法的气候要素空间插值流程，包括数据预处理、变异函数拟合、插值计算和后处理等环节。
接着，文章将通过具体的案例分析，展示地统计方法在气候要素空间插值中的实际应用效果，并探讨其优缺点和适用范围。
文章还将对未来气候要素空间插值研究的发展趋势进行展望，以期为相关领域的研究人员提供有益的参考和启示。
本文旨在全面深入地探讨基于地统计方法的气候要素空间插值研究，旨在为我国的气候变化研究、气象预报和环境保护等领域提供理论支持和实践指导。
二、文献综述在气候学、环境科学和地球科学中，气候要素的空间插值是一项至关重要的任务。
它有助于我们理解和预测不同地理位置的气候特征，为气候变化研究、农业管理、城市规划等多个领域提供重要的决策依据。
近年来，随着地统计方法的快速发展，其在气候要素空间插值中的应用日益广泛，成为该领域研究的热点。
传统的气候要素空间插值方法，如反距离加权（IDW）、克里金（Kriging）等，虽然在一定程度上能够实现空间插值，但由于其忽略了空间数据的复杂性和非线性特征，因此插值结果的准确性和精度常常受到限制。
相比之下，地统计方法能够更好地捕捉空间数据的空间相关性和异质性，因此在气候要素空间插值中具有更大的潜力。
在地统计方法中，空间自相关分析是关键的一步。
通过对气候要素的空间自相关性进行分析，可以揭示不同地理位置之间气候要素的关联程度和空间分布特征。
气候模型在气候变化中的应用
气候模型在气候变化中的应用随着全球气候变化日益严重，气候科学家们迫切需要有效的工具来预测未来的气候变化趋势。
气候模型正是满足这一需求的关键工具之一。
本文将介绍气候模型的基本概念、构建方法以及在气候变化中的应用，并讨论其在未来气候预测和决策制定中的重要性。
一、气候模型概述气候模型是基于大气科学、海洋科学、地球物理学等多学科知识构建起来的一种数学模型。
它通过对气候系统的各种过程和机制进行描述和计算，以模拟和预测气候系统中的各种变化和现象。
气候模型主要包括大气环流模型、海洋环流模型、陆地过程模型和生态系统模型等。
二、气候模型的构建方法气候模型的构建是一个复杂而精细的过程。
首先，科学家们需要对气候系统中的关键变量进行观测和监测，以获取足够的数据支持。
然后，基于这些数据，他们会建立一系列数学方程和物理参数，来描述和模拟气候系统中的各种过程和相互作用。
最后，通过计算机仿真和实验验证，科学家们不断完善和调整模型，以提高其准确性和可靠性。
三、气候模型在气候变化中的应用气候模型在气候变化研究中起着至关重要的作用。
首先，它可以帮助科学家们理解过去数十年甚至几百年来的气候变化趋势，揭示隐藏在历史数据背后的模式和规律。
其次，气候模型还可以预测未来的气候变化趋势，为政府、企业和个人制定气候变化适应和应对策略提供科学依据。
此外，气候模型还可以用于评估不同减排方案对气候的影响，为国际谈判和决策提供参考和依据。
四、气候模型的局限性和挑战虽然气候模型具有重要的应用价值，但它也存在一些局限性和挑战。
首先，气候系统是极其复杂和多变的，模拟和预测其行为需要大量的数据和计算资源。
其次，气候模型对一些复杂的过程和机制仍然存在较大的不确定性，例如云的形成和变化、碳循环等。
另外，气候模型的空间和时间分辨率也是一个挑战，需要在保证精度的同时提高模拟效率。
五、未来发展方向为了进一步提高气候模型的准确性和可靠性，科学家们正不断努力。
一方面，他们致力于改进模型的物理参数和方程，提高对关键过程和机制的描述和计算。
农业生产潜力计算模型的研究与分析
农业生产潜力计算模型的研究与分析张晋【摘要】本文对农业生产潜力的计算模型进行了分析和研究,提出了多种模型的计算公式、优缺点及适用范围,对各模型在国内不同区域的使用情况进行了统计与分析.本研究对于指导农业生产,提高粮食生产能力具有非常重要的意义.%This paper analyzed and studied the agricultural potential productivitycalculation model, and put forward a variety of model formulas, giving their merit, shortcoming and applicationscope. Finally, the use of modelsin difference regionswas analyzed. This study would play an important role in guiding agricultural production and improving grain production capacity.【期刊名称】《农业网络信息》【年(卷),期】2015(000)004【总页数】5页(P5-9)【关键词】光合潜力;光温潜力;气候潜力;计算模型【作者】张晋【作者单位】山西农业大学信息学院环境科学与食品工程系,山西太谷 030800【正文语种】中文【中图分类】TP31520世纪50年代提出了“农业生产潜力”这一概念，用来描述粮食生产能力的变化。
农业生产潜力，也叫土地生物生产能力，指在一定的太阳幅射、气候、土壤、社会经济及优良品种、良好管理、无病虫害等条件下，某一作物转化为生物化学潜能的能力[1]。
目前主要用机制法对农业生产潜力进行研究，即从土地生产力的形成机制入手，推算不同条件下的农业生产潜力。
1 机制法模型研究综述该方法是在生理生态学研究基础上提出的，对光、温、水、土等自然生态因素以及育种、灌溉、耕作、施肥等农业技术因子进行了充分的考虑，并对光合生产潜力进行逐级订正。
气候变化模型研究
气候变化模型研究气候变化是近年来备受关注的一个问题，人们越来越意识到全球气候变化对地球生态环境的影响。
为了更精确地预测气候变化的走势以及探讨其成因和影响，科学家们一直在进行气候变化模型的研究。
一、模型的基本概念气候变化模型是用于模拟全球气候系统变化的数值模型。
它是基于大气科学、气候学、物理学、化学等学科的原理和基础上，将地球各个层面的气象和水文过程纳入模型中，通过计算机的模拟控制，模拟出全球气候及其变化的规律和趋势。
气候变化模型不仅能够对气候系统进行模拟和预测，还可以研究气候变化的成因。
同时，它还可以分析气候变化的影响，比如说对生态环境、农业、水资源、能源、人口迁移等方面造成的影响。
二、模型的发展历程气候变化模型的研究起步于20世纪50年代，最初的模型是以从海洋获取到的数据为基础。
20世纪60年代，美国彼得森教授研究了全球气候系统的第一个数学模型，这个模型被称为GFDL模型。
70年代后，气候模型逐渐走向国际化，各国的研究机构、大学和实验室都开始投入大量资金和人力进行气候模拟研究。
到了21世纪初期，气候模型经过数十年的发展，已经达到了相对成熟的阶段。
各类气候模型和方案层出不穷，其中包括德国的ECHAM5模型、法国的ARPEGE和CNRM模型、美国的CCSM和GFDL等模型。
同时，为了更便于进行气候模型的研究，国际社会还成立了许多气候模型开放平台和数据共享系统。
三、模型的研究现状近年来，气候变化模型仍然是全球气候研究的重要工具。
目前，气候模型的研究方向主要包括三个方面：1.改进模型性能和精度；2.提高气候变化预测的准确性和可靠性；3.预测气候变化的影响和可能的响应措施。
改进模型性能和精度：随着计算机技术和气象仪器的不断提高，气候模型的精度也在逐步提高，尤其是在区域气候模拟方面。
同时，为了提高模型的实用性，科学家们还在改进模型的计算速度和可操作性，以便于模型的实际应用。
提高气候变化预测的准确性和可靠性：气候变化预测已经成为国际社会广泛关注的问题，科学家们一直在尝试提高气候变化预测的准确性和可靠性。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
将光照 、热量 、水分等气候环境 条件综 合为气候资源向量并分别与某种作物的标准生长模式 曲线线 型建立差异
（ 物 生 态 适 宜 衷 ） 比较 关 系 ，提 出 一 种 新 的农 业 气 候 生 产 潜 力 模 型 。 由此 得 到 相 对 光 合 生 产 潜 力 、相 对 光 热 作 生 产 潜 力 和相 对 气 候 生产 潜 力 ，从 而改 进 了 原 有 的 经 典计 算 方 法 。 试验 表 明 ，这 种 改 进 后 的 相 对 生 产 潜 力 ，具 有 普 遍 性 和可 比较 性 ，适 合 于对 某 一种 作物 在 不 同地 区估 算 产 量 的 比 较 。 关 键 词 文章编号 气 候 状 态 向量 相 对气 候 生 产潜 力 气候 资 源 向 量 中 图分 类 号 生 态适 宜 度 Ｐ ６．６ ４ ３ ２ 文 献 标 识码 Ａ １０ ９ ８ （ ０ １ ３ ０ ６ —０ ０ ６ ５ ５ ２ １ ）０ — ３ ９ ９
ｇ ａ ｅ ｓ ｔ ｅ ｖ ｃ ｏ ｆｃ ｉ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅ ｒ ｔ ｄ ａ ｈ ｅ ｔ ｒｏ ｌ ｍａ ｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ．Ａ ｏ ａ ａ ｉ ｅｒ ｌｔ ｎ ｈ ｐ ｗｉ ｒ ｐ ｇ ｏ ｈ ｍｏ ｅ ｆｔ ｅ ｓ ａ ｄ ｒ ｕ ｖ ｃ ｍｐ ｒ ｔ ｅａ ｉ ｓ ｉ ｔ ａ ｃ ｏ ｒ ｗｔ ｄ ｌ ｈ ｔ ｎ ａ ｄ ｃ ｒ ｅ ｖ ｏ ｈ ｏ ｉ ｅ ｔ ｂ ｉｈ ｄ，ａ ｄ ｔ ｅ ｎ ｅ ｍｏ ｅ ｂ ｕ ｈ ｒ ｄ ｃ ｉｎ ｐ ｔ ｎ ｉｌ ｆａ ｒ ｌ ｔｃｉ ｕ ｏ ｗａ ｄ Ｒｅａ ｉｅ ｐ ｏ ｓ ｓａ ｌ ｅ ｓ ｎ ｈ ｎ ｏ ｅｎ ｗ ｄ ｌ ｏ ｔｔ ｅｐ ｏ ｕ ｔ ｏ ｅ ｔ ｇ ｏ ｃ ｉ ｉ ｓｐ ｔｆ ｒ ｒ ． ａ ｏ ａｏ ｍａ ｌｔｖ ｈ
第 ｌ卷 第 ３ ６ 期 ２ １ 年 ５ 月 ０１
气
候
与
环
境
研
究
Ｖ ｏ ．１ Ｎ ｏ ３ １ ６ ．
Ｍ ａ ｖ ２ １ Ｏ１
Ｃｌ ａ ｉ ｎｄ Ｅｎ ｉｏ ｉ ｔｃ ａ ｖ ｒ ｎｍ ｅ ａ ｓ ａ ｃ ｍ ｎｔ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ
申红艳，刘 晶淼 ，丁裕 国，等．２ １．基于气候资源向量的相对气候生产潜 力模型研究 ＿］ ｏ１ Ｊ ．气 候与环境研究 ，１ （ ） ６ —３ ７ ｈｎ ６ ３ ：３ ９ ７ ．Ｓ ｅ
１ 青海 省 气 象 局 ．西 宁 ８ ０ ０ １０１ ２０ ４ １ ０４ １０ ８ ００ １ ２ 南 京 信 息 ： 程 大 学 ，南 京 ［ ３ 中 国 气 象科 学 研究 院 ，北 京
摘
要
从 气 候 状 态 向 量 的 观 点 出 发 ，借 助 于 旋 转 主 分 量 分 析 方 法 ，计 算 各 站 气 候 资 源 向 量 。在 此 基 础 上 ，
ｌ］ ｉ ｔ ｎ ｎ ｉ ｎ ｎａ Ｒｅｅ ｒｈ（ｎＣｈｎ ｓ） １ （ ） ６ ３ ７ Ｉ．Ｃｌ ｉ ａ ｄＥ ｖｒ ｍｅ ｔｌ ｓａｃ ｉ １ ｍａ ｃ ｏ ｉｅｅ ， ６ ３ ：３ ９ ７ ．
基 于气 候 资 源 向 量 的 相 对 气 候 生 产 潜 力 模 型 研 究
申红 艳 刘 晶淼。 丁裕 国 马 明亮 郑春 雨。
ｓｓ ｏｆｗ ｈｉｈ， ｔ ｉ ｅ ｏｕ ｃ ｈｅ ｅ ｏ ｃ ｉ ｃ ｈｅ ｌ ｇｈｔｒ ｓ ｒ ｅ， ａｔｒ ｓ ｕｒ ｅ，ｍ ｏｉｔ ｅ，ａ ｈｅ ｌｍａｔｃ ａ ｄ ｎｖｒ ｒ ｓ ｕｒ ｎｄ ｏｔ ｒｃｉ ｉ ｎ ｅ ｉｏ ｍｍ ｎｔ ｏ ａｌｃ ｎｄｉｉ ｓ ａ ｃ ｉ ｅ ｔｏｎ ｒ ｎｔ —
Ｓ ＨＥＮ ｏ ｇ ａ 。 Ｌ Ｕ ｉ ｇ ｉｏ ， ＤＩ Ｈ ｎ ｙ ｎ 。， Ｉ Ｊｎ ｍ ａ 。 。 ＮＧ ｇ ｏ ， Ｍ Ａ ｉ ｇ ｉｎ ａ ｄ ＺＨＥＮＧ ｕ ｙ Ｙｕ ｕ Ｍ ｎｌ ｇ， ｎ ａ Ｃｈ ｎ ｕ
１ Ｏ／ ｇ ａ ｉ ｔ ｎ ｒ ，Ｘｉｉ ｇ ８ ０ ０ ｎ ｈ ｉ ｍａ ｅＣｅ ｔｅ Ｃｌ ｎｎ １ ０ １
Ａｂ ｔａ ｔ ｓｒ ｃ
Ａｎ ｒ ｅ ｉ ｎ ｌ ｌ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅ ｉ ｒ ｇ ｒ ｅ ｓａ ｋ ｎ ｆｃｉ ｔ ｔ ｔ ｅ ｔ ｒ ｆｏ ｔ ｅ ｖｅ ｏ ｌ ｔ ｅ — ５ ｒ ｇ ｏ ａ ｃ ｉ ｅ ｒ ｓ ｕ ｃ ｅ ａ ｄ ｄ ａ ｉｄ ｏ ｌ ｍａ ｓ ｍａ ｅｓ ａ ｅ ｖ ｃ ｏ ｒ ｍ ｈ ｉｗ ｆ ｉ ｅ ｖ ｃ ｃ ｍａ
Ｈｏ ｇ ａ ｎ ｙ ｎ， Ｌｉ ｉｇ ａ ｕＪｎ ｍｉｏ， Ｄｉｇ Ｙｕ ｕ ｎ ｇ ｏ，ｅ １ ２ １ Ａ ｔｄｙｏ ｅａ ｉｅｃｉ ａｅｐ ｏ ｕｃｉ ｏ ｅ ｔａ ｏ ｅ ｓ ｄ ｏ ｌ ａｅ ｒｓ ｕ ｃ ｅ ｔｒ ｌａ． ０１ ． ｓ ｕ ｆｒｌபைடு நூலகம்ｖ ｌ ｔ ｒ ｄ ｔ ｍ ｏｎ ｐ ｔｎ ｉｌ ｄ ｌｂａ ｅ ｎ ｃｉ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅｖ ｃｏ ｍ ｍ
ｔ Ｔ ｙ ｍｅ ｎ ｆｒ ｔ ｔ ｇ ｐ ｉ ｃｐ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ ，ｔ ｅｓ ａ ｅ ｖ ｃ ｏ ｆ ｌ ｔ ｅ ｏ ｒ ｅ ａ ｃ ｌ ｔ ｄ ｎ ｔ ｅｂ Ｏ ，ｂ ａ ｓ ｏ ｏ ａ ｉ ｒ ｉ ａ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ｈ ｔ ｔ ｅ ｔ ｒｏ ｉ ｅｒ ｓ ｕ ｃ ｓｉ ｃ ｌｕ ａ ｅ ，ｏ ｈ ａ ｎ ｎ ｃ ｍａ ｓ
Ａ ｔ ｄ ｆＲｅ ａ ｉ ｅ Ｃｌｍ ａ ｅ Ｐｒ ｄ ｃ ｉ ｎ Ｐｏ ｅ ｉ ｌＭ ｏ ｅ Ｓ ｕ ｙ ｏ ｌ ｔｖ ｉ ｔ ｏ ｕ ｔｏ ｔ ｎｔａ ｄｌ Ｂａ ｅ ｎ Ｃｌｍ ａ ｅ Ｒｅ ｏ ｒ ｅ Ｖｅ ｔ ｒ ｓ ｄ ｏ ｉ ｔ ｓ ｕ ｃ ｃ ｏ
２ Ｎａ ｊｎ ｎ ｖ ｒｉ ｆ Ｉ ｆ ｒ ａ ｉｎ Ｓ ｉ ｃ ａ ｄ Ｔ ｃ ｎ ｌｇ ｎ ｉｇ Ｕ ｉｅｓｔ ｏ ｎ ｏ ｍ ｌ ｃ ｎ ｅ ｎ ｅ ｈ ｏｏ ｙ，Ｎａ ｊｎ ２ ０ ４ ｙ ｏ ｅ ｎｉｇ １０ ４ ３ Ｃ ｉ ｅ ａ ｅ ｙ ｏ ｅ ｏ ｏｏ ｉ ｌ ｃ ｎ ｅ ， ｅ ｉｇ １ ０ ８ ｈ ｎ ｓ Ａｃ ｄ ｍ ｆ Ｍ ｔ ｒ ｌｇ ｃ ｉ ｃ ｓ Ｂ ｉ ｎ ０ ０ １ ｅ ｅ ａ Ｓ ｅ ｊ