中国地区地面观测积雪深度和遥感雪深资料的对比分析

比较了气象台站观测和卫星遥感(SMMR、 SSM/I、 AMSR-E)的积雪深度两种资料在空间分布、 年际变化及其与中国夏季降水之间关系的异同性.结果表明: 两种资料在积雪稳定区的分布比较一致, 积雪深度的大值区位于东北地区、 新疆北部和青藏高原地区; 对于季节性积雪区且积雪深度不大的区域而言, 二者之间存在着较大的差异, 尤其在江淮流域及长江中下游地区, 台站观测的积雪深度大于遥感得到的积雪深度; 平均而言, 两种资料获得的积雪深度在各地区基本一致.在新疆北部和高原南部, 二种资料的年际变化存在着差异, 在新疆北部, 台站观测大于遥感得到的积雪深度, 而在高原东南部遥感大于台站观测积雪.近30 a来, 两种资料获得的积雪深度在新疆北部和青藏高原的年际变化趋势基本一致, 新疆北部为增加趋势, 青藏高原有减少的趋势.值得注意的是, 在东北地区, 近30 a来两种类型资料的年际变化趋势呈相反变化.两种资料在新疆北部的相关最强; 东北、 青藏高原其次; 而高原东南部最差, 在使用时应加注意.青藏高原地区的两种积雪资料与中国夏季降水的相关"信号"基本一致.青藏高原地区积雪与东北西部地区和长江中下游夏季降水之间的相关最为显著.资料间的差异性并不影响高原地区积雪对中国夏季降水"信号"的应用.     

1962-2014年秦岭主峰太白山地区积雪变化特征及其成因分析

利用太白气象站1962-2014年地面积雪观测资料,太白、眉县气象站1980-2014年高山积雪观测记录和1988-2010年卫星遥感资料,分析了秦岭主峰太白山西部中山区、西部中高山区和中部中高山区积雪初、终日期、积雪日数和积雪深度等的变化特征,以及西部中山区积雪变化的成因.结果表明：1962-2014年太白山西部中山区积雪初日推迟,终日提前,初终间日数减少,积雪日数显著减少,积雪深度呈现波动变浅的趋势;1980-2014年西部中高山区积雪日数同样呈现波动减少趋势,西部中山区和中高山区年积雪日数减少率分别为3.2 d·（10a）^-1和8.9 d·（10a）^-1.1980-2014年中部中高山区积雪初、终日期和积雪日数变化趋势不明显.卫星遥感监测资料分析结果显示太白山地区积雪面积呈现波动减少趋势.1962-2014年西部中山区气温升高,降水减少,积雪参数与气候要素相关分析结果表明气温和累积雪深等参数变化关系密切,气温升高是太白山积雪减少的主要原因.1980-2014年太白山地区7月积雪日数很少,关中八景之一的“太白积雪六月（公历7月）天”已很少见到.     

1981-2010年青藏高原积雪日数时空变化特征分析

全球气候变暖大背景下, 作为冰冻圈最为活跃和敏感因子, 青藏高原积雪变化备受国内外关注. 本文利用青藏高原(以下简称高原)1981-2010年地面观测积雪日数资料, 较系统地分析了近30年来高原积雪日数的时空变化特点. 主要结论如下: (1) 近30年内高原平均年积雪日数出现了非常显著的减少趋势, 减少幅度达4.81 d·(10a)^-1, 其中冬季减幅最为明显, 为2.36 d·(10a)^-1, 其次是春季(2.05 d·(10a)^-1), 而夏季最少(0.21 d·(10a)^-1); (2) 30年间, 积雪日数较少的年份多数出现在本世纪初10年内, 且2010年属于异常偏少年, 高原积雪日数在1997年左右发生了由多到少的气候突变; (3) 在空间上, 北部柴达木盆地及其附件区域部分气象台站观测的年积雪日数出现了不显著的增加趋势之外, 高原91.5%的气象站年积雪日数呈减少趋势, 且高寒内陆中东部和西南喜马拉雅山脉南麓等高原历年积雪日数高值区域减少最为明显; (4) 由于受到气象台站所在地理位置、地形地貌、地表类型、海拔高度、局地气候以及大气环流等综合影响, 高原平均年积雪日数的空间差异很大, 最多达146 d, 最少的则不足1 d, 平均仅为38 d, 其中高寒内陆中东部是积雪日数最长的区域, 而东南部海拔和纬度较低的干热河谷地区积雪日数最少.     

1961—2017年基于地面观测的新疆积雪时空变化研究

选取新疆89个气象站1961—2017年逐日积雪深度观测资料, 分析近60 a新疆冬季最大积雪深度及积雪日数的时空变化特征。结果表明： 新疆冬季最大积雪深度以天山为界, 天山以北多于南部, 北疆北部和伊犁河谷最大达60 ~ 100 cm, 天山山区及天山北坡30 ~ 60 cm, 南疆大部地区不足20 cm; 新疆北部最大雪深多出现在1996年以后, 也是新疆气候由暖干转为暖湿的阶段。近60 a新疆区域尤其是北疆、 天山山区冬季最大积雪深度呈显著增加趋势, 南疆略有增加; 89个气象站中87.6%呈增加趋势, 20个显著增加, 主要分布在天山以北地区。分析不同积雪深度出现的日数, 新疆区域、 北疆地区、 天山山区≤10 cm积雪约占积雪总日数的48% ~ 58%, 10 ~ 20 cm积雪占24% ~ 32%, 20 ~ 30 cm积雪占12% ~ 15%, >30 cm积雪约占5%左右; 南疆地区以≤5 cm积雪为主。新疆区域、 北疆地区以及天山山区积雪日数总体呈减少趋势, 其中≤10 cm积雪日数减少, 尤其北疆显著减少, >20 cm积雪日数显著增加, 南疆变化不明显; 空间变化趋势分布基本与区域变化一致。     

1993—2002年中国积雪水资源时空分布与变化特征

利用1993—2002年SSM/I被动微波逐日积雪深度反演结果,研究了我国积雪水资源的分布与变化.结果表明:积雪储量近10a来没有明显的减少或增加趋势,但是存在年际间的波动;我国冬季积雪储量主要分布在东北、北疆、青藏高原东部和其边缘地区,以及华北地区;东北、北疆和青藏高原地区为我国的稳定积雪地区;青藏高原地区积雪储量小于东北地区,但年积雪日数大于东北地区.近10a最大积雪水资源量平均约为102.79km³,其中最大年份为1999/2000年度,约为131.34km³.     

2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化

利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×10³ m³·a^-1.     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

全球变暖对中国区域积雪变化影响的数值模拟

对20km高水平分辨率区域气候模式(RegCM3)所模拟的全球变暖背景下,中国区域未来积雪变化进行了分析.检验了模式对当代(1961-1990年)积雪日数、积雪量、积雪开始和结束时间的模拟,结果表明:与观测相比,模式对这些变量均有较好的模拟能力,但模拟的积雪日数和积雪量偏多,积雪开始时间偏早,结束日期偏晚.21世纪末(2071-2100年)在IPCC SRES A2温室气体排放情景下,中国大部分地区积雪日数和积雪量将减少;积雪开始时间推后,结束时间提前,但在各个地区表现也有所不同,并在个别地区出现相反的变化.将中国区域分为东北、西北、青藏高原3个分区,结果显示:各分区平均积雪量均为减少,积雪开始时间推后,而积雪结束时间则都将提前,其中,青藏高原地区的变化最为显著.     

基于MODIS双卫星积雪遥感数据的积雪日数空间分布研究

结合Terra和Aqua卫星的积雪产品,获取2001-2006年全国新的逐日积雪覆盖数据,并利用此数据通过两种方案获取了全国积雪日数分布,对比发现3大稳定积雪区中,新疆地区积雪稳定性及连续性最好,东北其次,而青藏高原地区最差;通过595个气象台站年积雪日数数据分区分不同植被类型修正MODIS获得的年积雪日数.结果表明:...     

1980—2020年青藏高原积雪时空变化特征

青藏高原是气候变化的敏感区,其积雪在区域水文循环和气候系统中具有重要作用。本文利用1980—2020年逐日无云积雪覆盖遥感数据,分析了该地区近40年的积雪面积、积雪覆盖日数的分布特征和变化趋势。结果表明：青藏高原地区积雪分布具有明显的空间分异和垂直地带性分布特征,阿姆河流域、印度河流域、塔里木盆地、恒河流域、怒江流域和雅鲁藏布江流域的高海拔山区是积雪广泛分布的地区。在水文年内,高原地区积雪覆盖率呈单峰变化,8月上旬积雪面积最小,1月中下旬达到最大,分别占高原总面积的5.2%和38.6%;40年间,高原地区平均积雪面积以3.9×10⁴ km²·(10a)^-1的趋势显著减少(P<0.05);积雪覆盖日数以0.47 d·a^-1的趋势显著减少,高原71.4%的区域积雪覆盖日数呈减少趋势,呈显著减少的区域约占55.3%;17.1%的区域积雪覆盖日数呈显著增加趋势,且主要分布在5 200 m以上的高海拔山区,在海拔5 200～5 900 m之间的区域,积雪覆盖日数的增加率随海拔升高而增加。     

青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战

积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。     

青藏高原多源雪深数据适用性综合评估北大核心CSCD

青藏高原积雪对区域气候及水循环有重要影响,现有积雪数据集在该区域存在很大不确定性,适用性评估工作不可或缺。基于气象站观测数据(OBS),采用秩评分方法对一套被动微波遥感(CHE)和两套再分析(ERA5-Land和MERRA2)积雪深度数据进行了多变量、多评价指标的综合定量评估。结果表明:从年平均积雪深度、年最大积雪深度、年积雪日数三个变量分别评价各数据,MERRA2对年最大积雪深度、年积雪日数模拟最好,CHE对年平均积雪深度描述最好;各数据在不同评价指标上的得分排名存在较大差异,CHE在描述线性变化趋势上具有优势,ERA5-Land在描述年际变化上具有优势,MERRA2在描述季节循环、多年平均值、极大值、标准差上具有优势;综合考虑,MERRA2在青藏高原适用性综合评分最高、ERA5-Land次之、CHE最低。三种数据均存在明显不足之处,MERRA2对积雪线性变化趋势的定性描述与OBS相反,对积雪年代际变化的模拟有待优化;ERA5-Land对各变量的多年平均值存在严重高估;CHE刻画积雪空间分布特征能力较差。由于青藏高原西部站点稀少,相关评估结论仅适用于高原中东部。基于遥感及再分析数据得到高原西部积雪变化趋势存在较大不确定性。     

40余年来中国地区季节性积雪的空间分布及年际变化特征

利用全国700余个气象站的地面积雪观测资料,分析了中国地区季节性积雪年际的时空变化特征.结果表明:新疆北部,东北-内蒙古地区和青藏高原西南和南部地区为我国季节性积雪的3个高值区,也是积雪年际变化变化大的地区,也即为中国积雪年际异常变化的敏感区.综合积雪深度和积雪日数的变化趋势,可大致分为3种变化类型:1)增加和减小同步,主要在新疆天山以北、青藏高原东部地区、内蒙古高原中东部到大兴安岭以西的地区,减少区人体在内蒙古西部、黄土高原和长江中下游地区;2)积雪深度增加但积雪日数减少,主要在东北平原东部的部分地区,长江上游的部分地区;3)积雪深度减小而积雪口数增加,主要位于青藏高原中部的部分地区.中国地区积雪总体上呈现出平缓的增长趋势,积雪深度和积雪日数的年代际变化趋势在20世纪60年代呈现为稍有增加;70年代有所下降;80年代又增加;90年代又有略有增加的趋势.     

欧亚大陆积雪分布及其类型划分

利用1966-2012年欧亚大陆1152个地面气象台站积雪深度资料,对欧亚大陆积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的空间分布进行了分析,以连续积雪天数为标准对欧亚大陆季节性积雪类型进行了划分,并与应用累计积雪天数对积雪区类型的划分进行了比较研究. 结果表明：欧亚大陆积雪分布具有显著纬度地带性特征,积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的大值分布区均位于俄罗斯平原的东北部、科拉半岛、西西伯利亚平原、中西伯利亚高原以及俄罗斯远东北部大部分区域. 与累计积雪天数划分方法相比,利用连续积雪天数对欧亚大陆季节性积雪分区,在前苏联地区积雪类型分区差异并不显著,但蒙古和中国的稳定积雪区明显缩减,青藏高原无稳定积雪区,中国大部分地区为非周期性不稳定积雪区. 两种积雪分区划分方法比较结果显示,连续积雪天数划分方法更能体现积雪累积的连续性和持久性,更符合对稳定积雪和不稳定积雪的划分标准.     

基于MODIS的青藏高原逐日无云积雪产品算法

青藏高原积雪对高亚洲地区水和能量循环起着重要的反馈和调节作用,其变化影响着融雪性河流流量,对下游水资源和经济活动具有重要影响。中分辨率成像光谱仪（MODIS）具有较高的时空分辨率,被广泛应用于积雪遥感动态监测,然而光学遥感积雪受云层影响严重,且青藏高原地区水汽分布不均,局地对流活跃,积雪的赋存时间变化快,这给高原地区逐日积雪监测及其气候学制图带来挑战。在考虑青藏高原地形和积雪分布特征情况下,结合现有的云覆盖下积雪判别算法,采用8个不同方法的组合,逐步实现MODIS逐日无云积雪算法。选取2009年10月1日-2011年4月30日两个积雪季为研究期,并采用145个地面台站观测雪深数据对去云算法各步骤过程开展精度验证,结果表明：当积雪深度>3 cm时,逐日无云积雪产品总分类精度达到96.6%,积雪分类精度达83%,积雪判对概率（召回率）达到89.0%,算法可实现青藏高原地区逐日无云积雪动态监测和积雪覆盖气候学数据重建,对高亚洲地区的水、生态和灾害等全球环境变化影响研究具有重要的意义。     

青藏高原NOAA／NESDIS数字化积雪监测的评价

对１９９３／１９９４年青藏高原１６幅ＮＯＡＡ积雪监测的分析，评价了ＮＯＡＡ／ＮＥＳＤＩＳ积雪监测经的精度，证实本监测区域含５０个以上ＮＯＡＡ／ＮＥＳＤＩＳ网格单元时，该资料统计值才能满足ＷＣＲＰ监测雪盖率的精度要求。