1961 - 2017年中国东北地区降雪时空演变特征分析

利用东北地区162个气象台站逐日降水量和天气现象数据, 采用统计分析方法, 对近57年（1961 - 2017年）降雪的气候特征和时空演变规律进行了分析。结果表明： 降雪量和降雪日数最多出现在12月, 小雪和中雪最多出现在11月或12月, 大雪和暴雪在冬末春初出现概率最高。降雪分布为山地大于平原, 平原地区自北向南、 自东向西减少, 降雪高值区主要位于大兴安岭北部、 小兴安岭和长白山区, 降雪强度中心位于长白山区和辽宁中部平原地区。年、 秋季、 冬季、 春季降雪量占同期降水量比例分别为4.7%、 7.0%、 84.4%和7.6%; 辽宁省西部山区和南部大连地区日最大降雪量占年总降雪量比例最高, 最长连续降雪日数在2 d以下, 降雪较高纬度地区更为集中。近57年降雪量和降雪强度分别以1.93 mm?（10a）^-1和0.11 mm?d^-1?（10a）^-1的速率显著增加, 降雪日数以2.08 d?（10a）^-1速率显著减少; 降雪量增加主要表现为各等级降雪量的增加, 降雪日数减少主要是微量和小雪日数的减少, 降雪强度增加主要为大雪和暴雪降雪强度的增加。年、 秋季和冬季降雪量占同期降水量比例平均每10年增加0.36%、 0.48%和0.45%, 春季以0.11%?（10a）^-1的速率减少。中雪、 大雪和暴雪对降雪贡献率均呈增加趋势, 小雪降雪量和微量降雪日数贡献率减少; 1987年降雪量和降雪日数突变后, 微量降雪日数和暴雪日数、 小雪降雪量贡献率改变显著。就区域平均而言, 2001 - 2017年的降雪量较1961 - 1980年增加了27.8%, 降雪日数减少了22.4%。     

1961-2017年青海高原降雪时空变化分析研究

基于1961-2018年青海高原47个台站观测资料,分析了青海高原降雪量、降雪日数的时空演变特征,结果表明：青海高原地区降雪量呈明显的减少趋势,每10年减少3.7 mm,其中1981-1989年、1990-1999年为降雪量偏多期,2000年以来为降雪量偏少期;近57年来青海高原降雪平均日数为11～43 d,青海高原降雪日数及各量级降雪日数总体均无明显趋势性变化,但存在阶段性变化;青海高原降雪量及降雪日数除常年干旱区柴达木盆地均为低值区外,其余地区高海拔地区多于低海拔地区,南部多于北部;青海高原月平均降雪量呈“U”型分布,而月平均降雪日数呈单峰型分布,降雪日数在冬季中末期偏多,春季偏少,其中小雪以上量级降雪日数易发生在秋末冬初,冬末向春季转换的时段内;近57年来青海高原降雪量在2002年前后存在明显的突变现象,其中青南牧区、青海湖地区及东部农业区年降雪量分别在2001年,1996年以及1996年前后存在明显突变现象,柴达木盆地降雪量无明显突变现象;而青海高原降雪日数在2000年前后存在明显突变现象,其中青南牧区1980年、2001年前后存在明显的突变现象,其余3个地区降雪日数无明显突变现象。     

祁连山及周边地区降雪气候特征研究

利用祁连山区及其周边地区(90°～104° E, 32°～42° N)1960-2004年55个站点冬季逐日降水资料, 重点分析了祁连山区(94°～104° E, 36°～39° N)不同降雪强度的时空分布特征, 暴雪的天气影响系统及地形作用. 结果表明: 祁连山区降雪量与中雪日数关系最密切, 祁连山东北侧降雪日数最多. 祁连山不同区域分布中西部雪日最少, 中部强度最弱;小雪中部最多, 中雪中南部较多较强, 大到暴雪北侧最多、南侧最强. 降雪夜间明显较多, 小到中雪强度夜间较强;年变化在西部持续增多, 中部70年代最少, 北侧90年代最少;但西中北部均21世纪最多, 南侧70年代最多, 之后持续减少. 降雪日数有3～4 a、 5～7 a和12～14 a的年际变化周期. 暴雪出现的主要天气环流形势为北方横槽南压型和新疆冷温槽发展东移型, 分别占38.1%和52.4%. 暴雪均出现在山脉冬季风的迎风坡和峡谷地带.     

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.     

1961-2016年中国天山不同级别降雪事件变化特征分析

为了更好地理解降雪对气候变化的响应及机理,利用天山山区及周边49个站点日气象资料,采用参数化降雪判识方案提取降雪序列,以百分位阈值法分级别分析天山山区1961-2016年降雪事件变化特征。结果表明:①天山山区降雪量和降雪频次呈山区大于盆地,北坡大于南坡,自西北向东南递减的分布特征。②过去56年来,天山山区降雪量显著增加,降雪频次微弱增加;各级别降雪量和降雪频次变化趋势表现为:小雪显著减少,中雪变化平稳,大雪和极端降雪显著增加;降雪显著增加区域集中分布于天山北坡中部和伊犁河谷地区,降雪量的增加主要由极端降雪量和频次的增加所致。③年降雪量、大雪降雪量和频次、极端降雪量和频次在20世纪80年代中期发生突变增加,其他级别降雪量和频次无明显突变。④天山山区降雪量和极端降雪量的增加与气温变暖有关。     

1961-2007年辽宁省降雪量和降雪日数的气候变化特征

利用辽宁省52个站1961—2008年的逐日降水量、降雪天气现象资料提取出了逐日降雪数据,分析了近47a（1981—2007年）的年降雪量和降雪日数的空间分布、长期变化状况、突变和周期性特征．结果表明：辽宁的降雪量和降雪日数是在1月达到最大值．近47a降雪量没有明显的长期变化趋势,降雪日数明显减少,平均每10a减少1．...     

河西走廊东部雪日时空演变特征

为提高降雪的预报预测水平、研究区域气候变化、科学利用水资源和保护生态环境。利用1960-2016年河西走廊东部5个观测站逐日降雪资料,运用气候统计学方法分析了该区域雪日的时空变化及异常性等特征。结果表明：河西走廊东部年雪日及各量级雪日从西南向东北呈减少趋势,雪日天祝最多,民勤最少。除凉州外,河西走廊东部年及年代雪日呈减少趋势,天祝雪日减少尤为显著,年雪日时间序列的准周期变化为6~8 a。各地月雪日的变化比较一致,雪日主要出现在1-4月和10-12月,高峰值在3月,冬季是主要的降雪季节。各地年雪日的异常性比较一致,正常年份发生概率在68.4%~73.7%,依次向两端迅速递减。小雪是河西走廊东部降雪的主体,小雪日所占比率在78.6%~93.5%,随着降雪量级的增大,雪日迅速减少。0.0 mm小雪日各地均呈显著减少趋势,对总雪日的负贡献最大;≥ 0.1 mm小雪日和中雪日大多呈增多趋势,对总雪日呈正贡献;大雪及以上日大多呈弱减少趋势,对总雪日呈弱负贡献。     

中国西北干旱区降雪和极端降雪变化特征及未来趋势

降雪是中国西北干旱区水文系统中关键的组成要素, 同时也是对气候变化极为敏感的因子。利用中国西北干旱区的89个气象站点逐日气象资料结合IPCC-CMIP5气候情景数据, 研究了该区域降雪和极端降雪的时空变化特征, 并分析了其对气候变化的响应机理及未来变化趋势。结果表明： 1971—2010年, 我国西北干旱区年降雪量显著增加, 但降雪次数却明显减少; 年极端降雪发生次数占总降雪次数的比例不足3%, 但其对年降雪量的平均贡献可达1/4, 且极端降雪量和发生次数的增加是近40年西北干旱区降雪总量增加的主要原因。极端降雪发生时的气温要比非极端降雪发生时的气温平均高3.3 ℃; 当气温在1 ℃以下, 降雪强度随气温升高而增大, 该变化特征基本符合克劳修斯-克拉伯龙方程理论, 气候变暖是导致极端降雪显著增加的主要原因。在RCP4.5气候情景下, 我国西北干旱区未来年降雪次数将大幅减少, 年降雪量将在（2040±5）年前后达到峰值随后下降, 年极端降雪量和发生次数预计（2060±5）年左右达到峰值; 相比基准期, 2050s西北干旱区所有站点的年降雪发生次数都将明显减少, 区域平均年降雪量将减少5%, 而年极端降雪量和发生次数有微弱的增加, 分别增加约2%和4%。     

1961—2016年东北地区冬季寒潮事件变化特征及其对区域气候变暖的响应

利用东北地区1961—2016年164个气象台站逐日平均气温和最低气温数据,根据国家标准《寒潮等级》（GB/T 21987—2017）的单站冷空气等级,计算近56年来各单站不同等级冷空气过程的频次、强度、持续日数,应用趋势系数、Mann-Kendall检验、小波分析、相似系数等统计方法,研究了东北地区三种类型寒潮（超强寒潮、强寒潮、寒潮）的气候变化特征。结果表明：三种类型寒潮日数空间分布存在明显的地区差异,高海拔地区相对偏多,低海拔和平原地区相对偏少。年尺度上,1961—2016年三种类型寒潮日数和站次呈减少趋势,减少速率呈现为超强寒潮＞强寒潮＞寒潮;年代尺度上,三者均在20世纪60年代到70年代末期相对偏多,1980年开始进入一个相对偏少的时段,21世纪00年代中期以后有小幅度增加;寒潮日数和站次均存在明显的3~5 a短周期性变化。1961—2016年东北地区冬季气温在空间变化上全区呈一致的增加趋势,66%的站点增温显著,检测到冬季气温的突变点为1981年。东北地区气候变暖后,三种类型寒潮日数和站次均有明显的减少。     

1961-2015年我国鲁东南地区降雪的气候特征分析

利用鲁东南地区18个代表站1961-2015年的逐日降水量、逐日天气现象、积雪深度资料,对近55 a来降雪的气候特征进行了统计分析。结果表明：鲁东南地区年均降雪日数、强降雪日数、降雪量、强降雪量及年均雪深、年最大积雪深度的空间分布总体上山区多于平原和沿海,区域差异明显。21世纪00年代以前为多雪时期,以后为少雪时期。近55 a的年均降雪日数、强降雪日数、降雪量、强降雪量及年均雪深、年最大积雪深度皆呈减少趋势,降雪由多转少的转折年份均在1993年,年均雪深、年最大积雪深度的减少分别出现在1987年、1986年。鲁东南地区降雪主要集中在1-2月份,3月份强降雪量最大,平均雪深、最大积雪深度的最大月份分别出现在11月份、3月份。降雪时段为10月23日-次年4月28日,降雪的初终日西北部山区皆为最早。降雪日数、强降雪日数、降雪量、强降雪量、雪深均存在3 a的周期,最大积雪深度存在4～5 a的周期。     

辽宁雪灾区划及降雪影响预评估

根据1951-2014年辽宁省各市、县降雪灾害造成的经济损失、雪灾出现的频率,多年平均灾损强度及气象灾变指数,计算各市、县的气象灾损值,并依此值作为雪灾灾度指数来进行辽宁降雪灾害区划.利用1951-2014年辽宁省58个国家级气象站降雪日数(日降雪量≥5mm)资料和辽宁省降雪灾情资料,采用统计分析、百分位数等方法研究确定不同灾害分区下不同降雪阈值与降雪影响预评估的关系.结果表明:(1)灾害重度区和灾害中度区主要位于辽宁中部城市群或经济发达区域,雪灾多年平均损失为280万元以上,损失程度较重;灾害轻度区和灾害微度区主要位于辽宁东部山区及辽宁西北部山区,雪灾多年平均损失为68万元以上,损失程度较轻;雪灾对辽宁影响最大的受灾体是公路,其次为设施农业.(2)在业务使用中,应用不同灾害分区降雪致灾阈值与受灾体损毁等级的预评估关系,采用定量降水预报自动判断生成降雪灾害预评估结果,能够客观的实现降雪落区不同、服务重点不同,对提高决策气象服务的针对性具有参考作用.     

辽宁省冬季区域暴雪水汽输送特征

利用1949 - 2015年NCEP/NCAR逐日及月平均资料, 对辽宁省冬季区域暴雪水汽输送特征进行研究, 结果表明： 受冬季风影响, 辽宁省冬季降水水汽主要来自西边界中纬度西风气流的输入, 区域暴雪的发生是经向水汽异常输送的结果, 西风带偏西气流与日本海反气旋性环流西南侧偏南气流在辽宁省交汇是辽宁省区域暴雪产生的主要原因。辽宁省区域暴雪水汽源地主要有西太平洋、 日本海、 东海和黄海, 其中东海、 黄海是直接的水汽源地。日本海高压是辽宁省区域暴雪水汽输送的关键系统, 82.4%的区域暴雪过程海平面气压场有日本海高压存在, 根据其位置和强度可分为偏北型、 偏南型和高压脊型, 不同环流型高压水汽输送强度不同, 区域暴雪分布范围不同。东海、 黄海湿度平流作用和风场辐合作用是辽宁省区域暴雪产生的贡献因子, 不同环流型日本海高压湿度平流作用的贡献不同。     

2009-2017年辽宁省降雪含水比变化特征研究

降雪含水比（Snow-to-liquid ratio,缩写为SLR）是降雪深度预报中将定量降水预报（Quantitative precipitation forecast,缩写为QPF）转化为雪深预报所必须的重要参数。利用2009-2017年冬半年辽宁省国家基本站逐小时降水量、积雪深度加密观测资料以及地面气温、地面温度、极大风速、天气现象等资料,通过制定适合本研究的质量控制标准,严格筛选降雪事件,分析辽宁省SLR的变化特征以及气温对降雪含水比的影响,研究结果表明：（1）辽宁省小时SLR的平均值为11,略高于经验值10,虽然SLR变化范围跨度很大,但主要集中在2~20内变化,而SLR大于30的极端值出现频率较低;（2）平均SLR在辽宁省不仅存在明显的空间分布差异,还存在显著的月变化特征;（3）地面气温与SLR有很好的相关性,平均SLR在不同气温区间变化明显,在-15℃附近SLR存在峰值,峰值前随气温降低平均SLR明显增大,而峰值后随着气温降低SLR突然减小。研究结果为今后辽宁冬季降雪深度预报中合理使用SLR这一重要参数提供参考。     

藏北高原典型季节冻土区和多年冻土区小气候特征对比研究

利用藏北高原位于季节冻土区的那曲BJ站和多年冻土区的唐古拉站2008年气象要素观测资料,对两站点的小气候特征进行了分析和对比,得到以下结论：那曲BJ站最大冻结深度可达1.5m左右;唐古拉站活动层最大融化深度超过了3.0m。两站的气温、比湿、降雨和积雪均有明显的季节变化;降雨和比湿均是5-10月较大,其他时段较小;积雪均基本集中在1-3月和10-12月。各层土壤温度及日变幅、温度的月均值和月最高/低值及月较差、比湿的月均值和瞬时最大值、风速瞬时最大值均是那曲BJ站大于唐古拉站。那曲BJ站与唐古拉站的风速、气温、比湿的年平均值分别是4.73m·s^-1、-1.34℃、3.96g·kg^-1和4.02m·s^-1、-5.80℃、3.25g·kg^-1,年降雨量和积雪日数分别为590.50mm、114d和405.27mm、135d,两站5-10月的降雨量分别占全年降雨量的96.20%和86.55%。两站在2月初和11月初由于较大降雪均出现了气温陡降的现象,最大积雪日均出现在11月,日最大积雪深度BJ站小于唐古拉站。典型晴天日,那曲BJ站在冬季而唐古拉站在冬春季节风速日变化明显;比湿日变化夏秋季节较冬春季节明显。     

三江源地区1980—2019年积雪时空动态特征及其对气候变化的响应

三江源地区气象站点稀疏,依靠地面台站数据难以反映地面真实积雪情况。利用卫星遥感数据引入重心模型分析了三江源地区1980—2019年4个积雪参数（积雪日数、积雪深度、积雪初日和积雪终日）的时空动态特征,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计分析了积雪和气候因子的变化趋势,并探究积雪对气候变化的响应。结果表明：1980—2019年三江源地区呈现积雪日数和积雪深度减少、积雪初日推迟、积雪终日提前的变化趋势,而该区域同期的气温和降水量则呈现上升趋势;4个积雪参数重心均呈现出东移趋势,而同期气温重心则呈现西移趋势,气温重心位置西移速率分别是积雪日数和积雪深度重心位置东移速率的6倍和2倍。这表明该区域4个积雪参数以及气候因子的变化趋势具有较强的空间异质性,西部气温升高速率大于东部,导致西部积雪日数和积雪深度减少速率同样大于东部,从而导致气温重心西移而积雪参数重心东移。澜沧江源区积雪日数减少、积雪深度减少、积雪初日推迟以及积雪终日提前的速率最大,其次是长江源区和黄河源区。进一步的相关性分析表明,三江源地区年平均气温的升高是导致积雪日数和积雪深度减少、积雪初日推迟、积雪终日提前的主要影响因子,积雪日数对气温升高响应最敏感,其次是积雪深度、初日和终日;而年降水量与4个积雪参数的相关性均不显著。研究可为三江源地区水资源和生态环境保护提供基础资料和理论依据。