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浏览/检索结果: 共5条，第1-5条 帮助 限定条件 发表日期：2021    内容类型：期刊论文    专题：地理科学与资源研究所    第一署名单位    第一作者单位    通讯作者单位     已选(0)清除 条数/页：5101520253035404550556065707580859095100   排序方式：请选择作者升序作者降序题名升序题名降序发表日期升序发表日期降序提交时间升序提交时间降序 Plant-mediated effects of long-term warming on soil microorganisms on the Qinghai-Tibet Plateau 期刊论文 CATENA, 2021, 卷号: 204, 页码: 10 作者:  Chen, Wenjing;  Zhou, Huakun;  Wu, Yang;  Li, Yuanze;  Qiao, Leilei 收藏  |  浏览/下载：59/0  |  提交时间：2021/08/19 Global warming  Plant  Microbial community  Respiration rate  Qinghai-Tibet Plateau   Population exposure to compound dry and hot events in China under 1.5 and 2 degrees C global warming 期刊论文 INTERNATIONAL JOURNAL OF CLIMATOLOGY, 2021, 页码: 10 作者:  Wu, Xinying;  Hao, Zengchao;  Tang, Qiuhong;  Zhang, Xuan;  Feng, Sifang 收藏  |  浏览/下载：21/0  |  提交时间：2021/06/10 climate change  compound event  drought  extreme   Potential role of permafrost thaw on increasing Siberian river discharge 期刊论文 ENVIRONMENTAL RESEARCH LETTERS, 2021, 卷号: 16, 期号: 3, 页码: 10 作者:  Wang, Ping;  Huang, Qiwei;  Pozdniakov, Sergey P.;  Liu, Shiqi;  Ma, Ning 收藏  |  浏览/下载：54/0  |  提交时间：2021/04/25 streamflow change  climate elasticity  Budyko framework  climate warming  permafrost degradation  Siberian rivers   Copula-based non-stationarity detection of the precipitation-temperature dependency structure dynamics and possible driving mechanism 期刊论文 ATMOSPHERIC RESEARCH, 2021, 卷号: 249, 页码: 15 作者:  Dong, Haixia;  Huang, Shengzhi;  Fang, Wei;  Leng, Guoyong;  Wang, Hao 收藏  |  浏览/下载：28/0  |  提交时间：2021/06/10 Precipitation-temperature dependency structure  Non-stationarity  Copula-based Likelihood-ratio method  Double mass curve  Teleconnection factors  Driving mechanism   Vegetation vulnerability and resistance to hydrometeorological stresses in water- and energy-limited watersheds based on a Bayesian framework 期刊论文 CATENA, 2021, 卷号: 196, 页码: 9 作者:  Wang, Lu;  Huang, Shengzhi;  Huang, Qiang;  Leng, Guoyong;  Han, Zhiming 收藏  |  浏览/下载：8/0  |  提交时间：2021/03/16 Vegetation  Vulnerability  Resistance  Hydrometeorological stresses  Bayesian framework