全球气候变暖的趋势愈演愈烈,城市住区信息库作为应对气候变化的一个重要对策与手段正逐渐被各国所重视。论文介绍了城市住区信息库的概念及意义,详细阐述了城市住区信息库框架构建的方法和步骤:成立城市和住区的气候变化工作组;进行城市住区基本信息、灾害信息、应急防灾信息等相关信息的采集和整理;根据各类信息和各相关群体的利益制定城市住区应对气候变化的策略和相应的优先发展计划;管理并及时地更新信息库。

为探究全球气候变化背景下城市园林遭受极端气候的风险，利用1991-2020年中国国家气象站点逐日观测数据集和2020年中国城市绿地面积数据，基于百分位数方法和GIS空间分析技术，分析了中国主要城市园林受极端气候影响的程度。结果显示，受极端低温影响的高风险区域位于我国北部和高海拔地区；极端高温灾害高风险区域一般发生在城市化进程较快的东部城市；强降水高风险区域与我国降雨带分布基本一致，主要位于华中和华南地区，降水平均值均在30 mm以上；西藏日喀则和那曲市、我国北部及东部沿海地区为大风高风险区域；云贵高原、长江中下游、华北和东北部分区域的城市绿化容易受极端干旱气候影响。未来城市园林设计需要结合当地极端气候特点，改善树种种类和种植结构，提升风景园林等生态系统应对气候变化的适应能力。

气候变化对于粮食安全的影响已成为全球变化研究的热点问题之一。在研究过去几十年尺度上的气候变化对粮食产量影响的程度时,常规的研究方法是利用实际产量的数据拟合出以时间为变量的趋势产量,实际产量与趋势产量的差值即为气候产量。但这种方法在评估气候变暖对粮食产量的影响时存在一定缺陷。在常规算法的基础上,论文提出一种改进算法,即通过选取基准时段,建立反映气候要素与作物单产关系的函数表达式,来估计非基准时段内的气候产量,这种方法主要适用于气候要素存在趋势性变化的时段。以黑龙江省为例,将改进算法和常规算法进行比较,结果显示应用改进算法得到的气候产量更能真实地反映气候变暖对水稻产量的影响。

在借鉴商业银行风险管理实践的基础上,本文将财务公司流动性管理工作框架概括为流动性监测、流动性评估和流动性压力测试三个阶段,并做到"按月监测、按季评估和按年测试"。其中,流动性监测的目的是了解财务公司当前实际的流动性状况;流动性评估的目的是了解财务公司流动性状况的未来发展趋势;流动性压力测试则是为了应对未来可能出现的流动性风险。

COSO框架即《内部控制——整体框架》,是美国反财务报告欺诈全国委员会发布的内部控制整体标准,也是当前人民银行内部控制所采用的标准。本文以COSO框架为基础,对当前国库风险防范体系进行重构,以期建立起符合整体内控要求、适应当前国库业务发展的风险防范体系。

【目的】预测我国酸枣适生区对气候变化的响应,为气候变化背景下酸枣种质资源开发与利用提供科学依据。【方法】基于GIS技术和R语言,筛选出酸枣121个地理调查数据和34个环境因子,利用R语言的ENMeval数据包,调整MaxEnt模型默认参数,并运用优化后的MaxEnt模型分析酸枣当前适生区的地理分布;采用Person相关分析和VIF方差膨胀因子筛选出参与建模的所需因子,刀切法筛选该适生区主导环境因子,根据IPCC发布的第5次气候模型,探讨在不同气候情景下酸枣未来地理分布的变化。【结果】模型优化结果表明,当模型参数中特征组合为线性、二次型与片段化,以及调控倍频为3.5时,MaxEnt模型的复杂度最低,受试者工作特征曲线分析法的AUC为0.946,模型预测的可靠性极高、精度极好;刀切法结果显示,年均气温、最湿季平均气温、最湿月降雨量、降水量变异系数、海拔和表层(0～30 cm)土壤盐基饱和度是影响酸枣分布的主要环境因子;当前酸枣适生区主要集中在陕西、河南北部、山西中南部、河北、宁夏北部、内蒙古东南部、四川东北部、辽宁西部和山东境内,在未来气候变化情景下,酸枣适生区分布会有不同程度变化,到2050s和2070s,酸枣适生区面积有一定增加,在RCP4.5和RCP8.5情景下响应敏感且呈递增趋势,而在RCP2.6情景下的递增趋势较其他2种情景小。【结论】气候、土壤和地形因子共同影响酸枣的潜在地理分布,其中气候因子所占权重最大,是最有可能引起酸枣地理分布区迁移的环境变量;模型经过参数优化能准确模拟预测出酸枣潜在地理分布区;未来全球变暖引起的气候变化将会改变酸枣的分布格局。MaxEnt模拟结果显示,适生区总面积趋于增加,且扩张区域主要位于中高纬度地区,减少区域主要位于低纬度地区;在3种气候变化情境下,2050s和2070s的酸枣适生区质心呈往高纬度迁移的趋势,酸枣适生区域整体迁移至华北平原和东北平原一带。

气候变化是当前的热点问题,全球应对气候变化的国际制度和举措必将对未来世界经济和国际政治产生长远而深刻的影响。"可测量、可报告和可核查"(MRV)成为气候变化国际谈判中的重要议题之一。本文从探讨MRV内涵和价值入手,分析了中国MRV体系的现状和不足,借鉴欧盟和美国MRV体系,提出了秉承"共同但有区别责任"的理念,建设与国际接轨的有中国特色的MRV体系的建议。

本文从社会学的角度解读了"低碳城市"的内涵,认为低碳城市不仅是技术、管理、发展模式的更新,更是一种社会结构形态,即低碳城市的实现需要通过对城市社会系统的整合来使某个特定城市的社会结构形态适合低碳城市的发展。探讨了目前中国在建设"低碳城市"中所面临的主要问题和困境,即经济增长的迫切需要与实现低碳城市的矛盾、低碳城市的炒作意义大于其实际意义、偏重实践而忽视理性思考、信仰的缺失和物质主义的盛行、技术和管理的路径依赖以及二极分化的社会阶层结构。最后提出了低碳城市在中国实现的路径选择,重点在于通过整合城市社会系统中政府/权力、企业/市场、市民/社会、观念/文化的形态和关系来实现"低碳城市"的目标。

以升温和极端气候事件频发为特征的气候变化问题已严重威胁到人类社会的发展,如何提升城市适应气候变化的能力,成为亟待解决的重要问题。文章对韧性概念进行了梳理,并简要回顾了国内外城市韧性研究的发展概况;基于此,构建气候变化背景下城市韧性评估的概念框架,并对其定量化评估方法进行探讨;最后基于已有研究发展脉络及当前研究存在的不足,对城市韧性评估研究的发展趋势进行展望,以期为提升城市适应气候变化,规避气候风险的能力提供科学指引。

我国提出碳达峰、碳中和愿景有其重要的现实背景和意义。本文重点分析助力实现碳达峰、碳中和愿景,积极应对气候变化,促进绿色低碳发展的税收政策框架体系。具体包括三个层次:一是控制和减少温室气体排放的税收政策,二是保护和提高生态系统碳汇能力的税收政策,三是提高人类适应气候变化能力的税收政策。在此基础上,从减缓气候变化和适应气候变化两个方面提出中国应对气候变化的税收政策建议。

国家税收是企业在生产经营中的一个要素,从成本角度来看,是企业生产的社会成本,在经济中是一个不可或缺的因素。税收负担作为衡量税收经济关系、评价税收政策效应的关键指标,多年来一直偏重于宏观层面的研究,伴随着经济管理水平的不断发展提高,建立企业税收要素分析体系的任务越来越紧迫。

【目的】预测气候变化背景下五爪金龙（Ipomoea cairica）在中国的潜在适生区，从而为预防该物种入侵提供理论依据。【方法】利用最大熵模型（MaxEnt）结合五爪金龙的分布点信息（1 695条数据）和气候数据（包括19个生物气候因子）,分别预测其在当前和未来气候下的潜在适生区范围。为了预测五爪金龙在3个未来年代（2030s、2050s和2080s）的潜在适生区，采用7种大气环流模型（GCM）和4种二氧化碳排放代表性浓度路径（RCP）组合下的未来气候数据，分别为每个年代建立了28个生态位模型（ENMs

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×10~5 km~2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。

基于茶角胸叶甲(Basilepta melanopus Lefèvre)截至2020年底的63个有效分布点和22个环境变量，分析筛选出影响茶角胸叶甲分布的8个重要环境变量，利用最大熵模型(MaxEnt)和ArcGIS软件，对茶角胸叶甲2021—2100年气候条件下的适生区进行预测。结果表明：MaxEnt模型的受试者工作曲线面积(AUC)达0.992；在目前气候条件下，茶角胸叶甲潜在的适生区总面积为6.69×10~5 km~2，主要位于中国南部和东南部地区，除已报道发生过的地区外，还包括湖北、安徽、浙江、江苏和台湾；影响茶角胸叶甲潜在适生区分布的重要环境因子主要包括最冷季降水量、坡向和平均气温年较差，其中最冷季降水量是影响茶角胸叶甲潜在适生区分布范围的最关键环境变量；在SSP126和SSP245情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2061—2080年间达到峰值后下降；在SSP370情景下，茶角胸叶甲的总适生区面积在2041—2060年间达到峰值后下降；在SSP585情景下，茶角胸叶甲总适生区面积持续上升。总体来看，茶角胸叶甲的适生区中心主要向西、向北和高纬度等内陆地区转移。

【目的】预测我国长柄扁桃的适生区及其对气候变化的响应，为长柄扁桃资源的保护与人工栽植提供科学依据。【方法】利用R语言和ArcGIS筛选出长柄扁桃148个分布数据和34个环境因子；调用ENMeval程序包，优化最大熵生态位模型（MaxEnt）参数；基于Pearson相关分析和VIF方差膨胀因子分析，完成建模所需环境因子的筛选，并利用刀切法评估长柄扁桃适生区的主导环境因子；利用优化后的模型获取长柄扁桃当前适生区的地理分布，推测末次间冰期、末次盛冰期和全新世中期的潜在适生区，分析其历史潜在地理分布变化，并依据IPCC第6次气候模型，预测不同气候情景下长柄扁桃未来分布区的变化趋势。【结果】模型优化结果显示，当模型特征组合为线性、二次型、片段化、乘积型与阈值性特征而且调控倍率为1.5时，MaxEnt模型的训练遗漏率和复杂度低，拟合度最佳，受试者工作特性曲线的AUC值为0.967，表明所建模型的预测结果准确、可靠；据刀切法评估结果，最暖季度降水量、降水量变异系数、气温变异系数、年均气温和表层土壤盐基饱和度是影响长柄扁桃分布的主导环境因子；模型预测结果显示，当前我国长柄扁桃的适生区主要分布于内蒙古高原和黄土高原地区；历史、当前和未来适生区变化的分析表明，长柄扁桃对气候变化的响应较为敏感；在未来不同气候情景下，预测长柄扁桃适生区将会缩减，具有向中高纬度和高海拔地区迁移的趋势，尤其在温室气体高排放浓度下更敏感，迁移距离更大。【结论】优化后的MaxEnt模型可准确预测长柄扁桃的潜在地理分布区；气温和降水是最有可能造成长柄扁桃分布区迁移的环境因子；未来气候变暖将会引起长柄扁桃分布区的迁移。在未来气候变暖背景下，长柄扁桃适生区趋于缩减，减少区主要为低纬度和低海拔区，而在中高纬度和高海拔区（内蒙古呼和浩特、鄂尔多斯、锡林郭勒，陕西延安）有新增适生区出现。