季节性冻土水热对融雪及气温的响应

近年来,随着气候变化,伊犁河谷积雪消融加快,极端水文事件的频度和强度也在加大。通过利用中国科学院天山积雪站附近小流域的土壤水热和积雪融雪观测数据,对研究区积雪消融规律、冻土水热变化特征及其对气温和融雪量的响应进行了分析。结果表明:在冻土融解阶段,土壤温度的变化依赖大气温度的变化,而土壤水分受融雪量和气温的影响较大,高度相关。表层土壤含水率的变幅最大,而深层土壤水分值较稳定,土壤水热的季节性变化自秋-冬-春大致呈现"下降-平稳-上升"的趋势。在冻土层上边界,土壤含水率随着累积融雪量的增加而增加并达到饱和值,而冻土层下边界(40 cm深度)土壤水分保持非饱和稳定状态。在山区,降雪量是水资源形成的主要来源。融雪量与大气温度的相关性显著(系数为0.785),融雪量对水资源形成的贡献率为40%左右。研究冻土水热对融雪和气温的响应过程,对于新疆水资源形成机理、转化利用以及洪水预报具有重要的参考价值。     

新疆地理所积雪雪崩研究三十年

一、基本情况积雪作为干旱区和半干旱区的一种重要水资源,对于它的研究,是非常迫切和重要的。三十年来,我所积雪科研人员与院内、外兄弟单位协作,对新疆境内的积雪分布,平原地区积雪利用以及天山、喀喇昆仑山、阿尔金山等山区的道路雪害(其中包括雪崩,风吹雪)进行了调查和防治研究。1978年建立冰川积雪室,1983年调整为积雪研究室,并确定积雪室的方向任务是:通过综合考察,定位观测和分析实验究研,探讨雪崩,风吹雪的形成机制、运动规律、积雪力学性质和热力学变态,雪颗粒再结晶溶化过程,辐射在融雪期的热效应与     

ERA-Interim和GHCN-CAM再分析气温数据在天山山区的适应性分析

天山山区是新疆主要河流的发源地,对该区域再分析气温数据进行适应性分析具有重要的研究意义,气温观测数据由于受到太阳辐射、海拔、大气环流和传感器角度等因素的影响,导致诸多误差;在其应用之前需要验证,尤其在海拔差异较大的天山山区。为验证ERA-Interim和GHCN-CAM两种再分析气温数据在天山山区的适应性,本文在数据预处理的基础上,利用45个气象站点日平均气温数据分别计算偏差(BIAS)、相关系数(R)、均方根误差(RMSE)等统计指标,并从不同海拔、偏差的空间分布上对天山山区1984—2016年ERA-Interim和GHCN-CAM逐月平均气温数据进行了适应性分析。结果表明:(1) GHCN-CAM(R=0. 94; BIAS=0. 55℃; RMSE=4. 08℃)气温值在天山山区的适应性强于ERA(R=0. 95; BIAS=2. 35℃; RMSE=4. 21℃)。(2)在气温的年内变化上,两种再分析数据值均低于观测值,表现为低估。(3)在季节尺度上,冬季(12月、1月和2月)表现为冷偏差,其他季节暖偏差。春秋两季模拟精度比夏冬两季高。(4)在1500～2000 m地区气温的模拟最好。从偏差的空间分布来看,天山中部、东部的再分析数据比天山南、北部能更好的反映气温的空间分布特征。山区地形复杂度和气象站点的不均匀是影响再分析数据精度的主要因素。     

基于EOS/MODIS遥感数据改进式融雪模型

在中国西部的中纬度干旱和半干旱山区,融雪水是极其重要的水资源,融雪径流对河流的补给量在春季甚至可达75%以上,但是急剧的融雪也容易引发洪水,所以从水资源的有效利用和洪水预警方面看,有必要了解大范围的积雪消融状况。基于积雪层能量平衡原理建立融雪模型,利用正午过境的EOS/MODIS的Terra卫星遥感数据反演模型中的参数,结合气象数据获得瞬时的能量平衡信息,然后根据B.Sequin、B.ltier和谢贤群的研究推算日融雪量,改善了融雪模型的算法。另外采用遥感数据对雪盖进行实时监测,避免在进行融雪量估算时候对无雪区的错误估算。     

天山北坡春季雪洪形成的气候因子分析

春季融雪洪水是天山北坡积雪水文特征之一，有时形成灾害，造成一定财产损失和人员伤亡。本文根据天山北坡乌鲁木齐附近不同海拔四个气象台站冷季降水、蒸发、积雪和气温等资料，分析了春季融雪洪水规模及其产流的时空分布状况。     

基于遥感数据的叶尔羌河流域水文过程模拟与分析

在西北荒漠-绿洲生态系统中,山区水循环对下游水资源管理具有重要作用。为了准确地理解高寒山区水文过程,以降水、温度和潜在蒸散发的遥感数据为模型输入,建立叶尔羌河流域的MIKE SHE模型。根据模型输出,从径流、积雪和蒸散发三方面探讨了流域的水文过程。结果表明：经校正后的遥感产品在叶尔羌河流域的水文模拟中取得了良好的应用效果,出山口卡群站日径流的效率系数达0.71,相关系数达0.85。河道的年平均径流深为146.66 mm,其中稳定的基流补给占21.3%。流域的年平均降雪231 mm,占总降水的74%左右;73.9%的融雪发生在7-9月,积雪主要分布于5000 m以上区域。蒸散发以7-9月中低山区植被覆盖良好的针叶林和草地为主。选用合适的方法对遥感数据进行验证和率定,有助于提高对资料缺失的高寒山区流域水文过程的认识。对不同水文要素进行分析验证,可更准确地理解水资源的转化、储存方式及其时空分布,以便为下游水资源管理提供依据。     

天山西部中山带积雪变化趋势与气温和降水的关系——以巩乃斯河谷为例

根据位于巩乃斯河谷的天山积雪雪崩研究站近30年来的年最大雪深、月平均气温、月降水量观测记录，用平均差值法、最小二乘法、自回归滑动平均法检验了天山西部中山带积雪、冷季降水、冷季平均气温的变化趋势，结果表明，天山西部中山带积雪呈增加趋势，近30年来年平均增加1.43%，与青藏高原、南极大陆及格陵兰冰盖表面积雪积累增加相一致。天山西部中山带冷季气温和降水的变化趋势也是增加的，其中冷季降水平年平均增加0．12％，而冷季气温升高了0．8℃，积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系，而与冷季降水呈显著的正相关关系。积雪的增加主要是因为气候变暖引起的冷季降水的增加对积雪增加的贡献大于由于冷季气温升高而造成积雪减少的贡献的结果。     

IPCC AR5全球气候模式对1996-2005年中国气温模拟精度评价

本文利用中国660个站点逐日地面温度资料,评估了参与政府间气候变化专门委员会第五次报告(IPCC AR5)的9个全球气候模式(Global Climate Models, GCMs)及多模式集合(Multi-Model Ensemble, MME)对中国地区气温的模拟精度。结果表明：9个IPCC AR5全球气候模式和MME模拟的中国地区1996-2005年日平均气温与气象站点观测值的相关系数都大于0.86,表明相关性较好;气候模式模拟的中国东南部地区1996-2005年日平均气温的模拟精度较高,模拟值的偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差都比较小;而西部地区的模拟效果较差,模拟精度较低。综合考虑模式模拟值与站点观测值的相关系数、偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差发现,MME在中国地区的气温模拟精度优于大部分单个模式。     

天山西部中山带积雪变化趋势与气温和降水的关系——以巩乃斯河谷为例

根据位于巩乃斯河谷的天山积雪雪崩研究站近30a来的年最大雪深、月平均气温、月降水量观测记录，用平均差值法、最小二乘法、自回归滑动平均法检验了天山西部中山带积雪、冷季降水、冷季平均气温的变化趋势，结果表明，天山西部中山带积雪呈增加趋势，近30a来年平均增加1．43％，与青藏高原、南极大陆及格陵兰冰盖表面积雪积累增加相一致。天山西部中山带冷季气温和降水的变化趋势也是增加的，其中冷季降水平年平均增加0．12％，而冷季气温升高了0．8℃，积雪与冷季气温之间存在着弱的负相关关系，而与冷季降水呈显著的正相关关系。积雪的增加主要是因为气候变暖引起的冷季降水的增加对积雪增加的贡献大于由于冷季气温升高而造成积雪减少的贡献的结果。     

库玛拉克河流域盛夏最大可能融雪雪量估算

利用2002-2008年6~9月EOS/MODIS卫星晴空资料,计算分析了融雪期库玛拉克河流域的积雪面积、覆盖率、雪深及雪水量;利用气象、水文台站的观测资料,对2002-2008年积雪变化与气象因子间的相互关系,2002-2008年7次洪峰时间段内最高温度的有效作用时间和12 h降水的有效影响时间等进行了分析与研究。结果表明：2002-2008年盛夏库玛拉克河流域高温融雪的主导作用比较明显,当流域内山区积雪量在5.5×108 m3以上、0 ℃层平均高度上升到4 500 m以上并且能维持4 d,库玛拉克河流域融雪型洪水的融雪量可达1.8×108~10.3×108 m3,夏季0 ℃层高度的变化可作为融雪型洪水预测的较好指标。2002-2008年这个历史时期实际积雪融化后产生的雪水当量9.88×108 t,全部融化后产生的最大可能雪水当量小于11.18×108 t;这个历史时期理论最大可能积雪融化后产生的雪水当量为17.55×108 t,全部融化后产生的雪水当量小于17.75×108 t。估算实际融化和理论融化的雪水当量,可为积雪融化后产生的最大洪水量估算提供数据支持。     

CLIGEN随机气候生成器在天山西部中山带的适用性评价

根据中国科学院天山积雪雪崩研究站1978-2007年降水和气温的月平均资料以及在全美范围内选择参证站点得到的其他气象因子,利用CLIGEN模型分别模拟出日序列气象数据,统计出多年月平均降水量、多年月平均最高温度和多年月平均最低温度.选择模型有效系数E和平均绝对百分比误差(MAPE)为评价指标.最终确定HIBBING站点为最优参证站.HIBBING站点的模拟多年月平均降水量、月平均最高温度和月平均最低温度的模型有效系数E分别为0.980 0、0.956 3、0.996 5,平均绝对百分比误差(MAPE)分别为7.1%、10.70%、8.30%.从而确定了CLIGEN模型在天山西部中山带的适用性.     

SRM融雪径流模型在长江源区冬克玛底河流域的应用

冬克玛底河流域作为青藏高原腹地长江源区典型代表性高寒山区流域,有较大面积的冰川、积雪存在。本文以冬克玛底河流域2005年5~10月的实测水文、气象资料为基础,运用SRM融雪径流模型对不同分带数对融雪径流模拟效果的影响和不同测站气温分别作为气温驱动变量对融雪径流模拟效果的影响分别进行了模拟试验。结果表明：不同分带会对SRM模型融雪径流量模拟产生一定的影响;而不同的气温作为驱动变量对模拟的效果影响很大,这表明SRM模型对气温驱动变量非常敏感。同样根据流域内径流与气温降水的相关分析看到日径流量与气温相关性较好,线性相关系数最好达到0.72,而径流与降水线性相关系数为0.20。根据以上模拟实验和相关分析选择合适的分带和具有代表性的站点气温,SRM模型模拟的两个优度指标最好可达到Nash-Sutcliffe 系数 (R2) = 0.83和体积差 (Dv) = 0.95%。 考虑到SRM 模型对气温的敏感性,利用最终选择的模拟方案并结合气温升高1 ^oC气候情景假设来考虑气温、降水和径流之间的关系。模拟结果表明：气温升高1 ^oC后,(1) 模拟时期内的径流总量由原来模拟的25.5 × 10⁶ m³增加到33 × 10⁶ m³;(2) 冰川物质平衡线从原来的 5600上升到5750米,冰川消融区从5.8 km²增大到13.5 km²,冰川消融量增加,对径流量的贡献明显增大。(3) 气温的升高加速积雪融化并改变降水形态是径流在5~6月变大的主导因素。7~10月份的径流变大则主要是由于冰川消融。     

干旱荒漠区沙土凝结水与微气象因子关系

凝结水作为干旱区降雨以外的主要水分补给,具有重要的生态水文意义。目前,凝结水研究已成为干旱区生态水文学研究的一个重要组分\.通过定位观测,对凝结水的形成机理、形成量和影响因子已有了初步的认识\.但是受土壤水分、风速和下垫面性质的影响,凝结水量与微气象因子的关系复杂,导致凝结水模拟估算存在诸多困难。本文通过控制试验,在排除土壤水分、风速和下垫面对凝结水形成过程影响的条件下,开展观测,建立凝结水形成速率与近地层微气象因子之间的多元回归方程,旨在为凝结水模型构建提供参考。结果显示:凝结水形成速率与空气相对湿度呈波尔兹曼函数关系,与气温和地表温度均呈显著的线性负相关关系,而与气温和地表温度差、露点温度呈显著的线性正相关关系。多元回归分析显示,沙土凝结水主要受近地层空气相对湿度、气温和地表温度的控制,表明在凝结水模型构建中应重点考虑这3个微气象因子的影响。     

基于NDSI-Albedo特征空间的MODIS积雪丰度信息反演方法研究

积雪是新疆地区重要的水源补给,是冰冻和融雪洪水灾害的直接原因,也是水资源管理、气候变化、灾害防治和融雪模拟预报的主要参数。针对多种积雪信息提取方法的优缺点,提出运用特征空间方法,构建积雪丰度反演模型,并与支持向量机提取积雪丰度进行精度对比分析,NA模型方法的相关系数（R²）值比支持向量机方法高2.4百分点,而均方根误差（RMSE）提高了0.106。结果表明：利用归一化差分积雪指数（NDSI）和反照率（Albedo）建立二维特征空间反演积雪丰度的方法是可行的,并且提取精度优于支持向量机（SVM）方法。因此,该方法对水资源管理、气候变化以及洪水模拟预测等方面的研究具有一定参考意义。     

中国天山西部山区森林积雪消融过程观测分析——以巩乃斯河谷为例

通过对2013年春季中国科学院天山积雪与雪崩研究站区内阳坡无林地和阴坡不同开阔度森林内积雪深度、融雪速率以及常规气象的观测,分析了融雪期不同开阔度森林积雪的消融过程以及积雪表面能量平衡特征。结果表明:不同开阔度林冠下积雪深度具有相同的变化趋势,森林的林冠开阔度越大,林下积雪深度越大,林下积雪开始消融和完全消融的时间越晚,消融期也越长。森林积雪融雪开始和结束时间比阳坡无林地区晚20~30 d左右。融雪前期林冠开阔度越大,其林下融雪速率越小。融雪后期则森林开阔度越大,森林积雪的融雪速率越大。不同时期由于不同开阔度林冠下雪面能量收支以及雪层深度等物理特性的差异,从而使不同开阔度林冠下森林积雪融雪速率的相对大小,融雪速率最大值出现时间和日变化特征均不相同。晴天森林积雪的消融速率和日变化特征取决于净短波辐射和长波辐射变化特征。降水期间,其融雪速率的变化则主要受降水形式、降水量以及积雪深度等雪层特性的影响。     

天山北坡中段春季融雪洪水及其灾害成因研究

天山北坡是新疆多雪地区之一，其中乌苏至乌鲁木齐－带的山麓地带，和山前平原纳洪地区春季赖洪水及其灾害频繁。研究结果表明，这里的春季融雪洪水及其灾害除了与促进春季积雪强烈消融的气象因素有关外，还和这里的地貌条件与受地貌条件影响的冷期降雪有关。研究区玛纳斯褶皱前山及其纵谷是地域宽阔的中、低山区、在冷期形成较多降雪并大量积聚，导致春季融雪洪水灾害时有发生。     

基于综合自然区划的天山区域气温变化研究

根据天山山区综合自然区划,选取14个代表性气象站点,利用线性趋势分析、Mann-Kendall突变检验、R\S分析方法对天山四大自然地带14个自然区1960—2013年气温变化特征及未来趋势进行了分析,结果表明:天山山区20世纪90年代来气温呈上升趋势,在90年代末发生突变,21世纪以来增温显著。四大自然地带气温增加速率不尽相同,其增速从大到小依次为伊犁谷地温带荒漠自然地带、天山北坡中温带荒漠自然地带、天山南坡暖温带荒漠自然地带、巴音布鲁克寒温带草原-草甸自然地带。四大自然地带都表现为日最低气温增幅大于日平均气温和日最高气温。从季节上看,天山山区冬季增温主要源于日最低气温的升高。根据Hurst指数,未来一段时间内,天山伊犁谷地、天山南坡和巴音布鲁克气温将会继续上升,尤其是日最低气温上升会更加明显,它的升高对日平均气温的升高贡献显著。天山北坡秋季和冬季升温趋势将可能放缓或者呈降温趋势。     

塔里木河上游地区积雪长期变化趋势及其对径流量的影响

汇入塔里木河的三条主要河流都形成于山区,径流补给主要来自降水。山区冰雪水资源的积累与消融决定着地表径流和地下水的储量。选取位于塔里木河上游地区17个气象台站以及其中的6个源流区山区站44年(1960—2003年)的≥0cm积雪日数、冬季最大积雪深度、夏季降水量和夏季平均温度以及2个水文站(1957—2000)的观测资料,对塔里木河上游地区的积雪进行了分析,并将其与塔里木河主要源流之一的阿克苏河径流量的长期变化趋势进行了对比,发现20世纪60年代以来塔里木河上游区域的积雪有一个弱的上升趋势,但不显著,且变化幅度较大;与此同时,塔里木河主要源流之一的阿克苏河径流量也有一个较为显著的上升趋势,上升率为13．475m~3·s~(-1)·10a~(-1),并在1993年之后增加更为明显。通过上游最大积雪深度、夏季平均气温和夏季降水量与径流量的回归分析认为,影响径流量的主要因素是夏季降雨量,其次是冬季积雪深度与夏季最高气温。因此,20世纪90年代以来塔里木河上游地区的气候变暖、变湿是塔里木河源流径流保持稳定的一个非常重要的因素之一,说明气象因子在河流径流量中起重要作用。另外,对塔里木河上游地区的积雪深度场的EOF分析结果表明塔里木河上游区域积雪的年空间分布十分稳定,反映了在大气候背景控制下上游区积雪分布的一致性。     

西北干旱区山区融雪期气候变化对径流量的影响

利用8 个山区气象站1960-2010 年日平均气温、降水和7 个出山口水文站的年径流数据(1960-2008), 统计分析了山区融雪期开始时间、结束时间、天数、温度和降水的变化趋势及其空间差异性, 并定量评估了年径流量对融雪期温度和降水变化的敏感性。结果表明, 近50年来, 山区融雪期平均提前了15.33 天, 延迟了9.19 天;其中, 天山南部山区融雪期提前时间最长, 为20.01 天, 而延迟时间最短, 仅6.81 天;祁连山北部山区融雪期提前时间最短(10.16天), 而延迟时间最长(10.48 天)。这显示山区融雪期提前时间越长, 延迟时间则越短。山区融雪期平均降水量增加了47.3 mm, 平均温度升高了0.857℃;其中天山南部山区降水增量最大, 达65 mm, 昆仑山北部山区降水和温度增量均最小, 分别为25 mm和0.617℃, 而祁连山北部山区温度增量最高(1.05℃)。河流径流量对融雪期气候变化敏感, 降水变化诱发年径流量变化了7.69%, 温度变化使得年径流量改变了14.15%。     

玛纳斯河流域MIKE SHE水文模型率定

采用传统的SWAT模型模拟干旱区山区流域径流过程,无法准确反映流域水资源的空间分布特征。本文基于中国地面日值格点数据集,运用分布式水文模型MIKE SHE模拟了1991—2015年间玛纳斯河流域水文过程。选取模型效率系数(Nash-Sutcliffe efficiency coefficient,NSE)、确定系数(R~2)以及相对均方根误差(RMSE-observations standard deviation ratio,RSR)对模型适用性进行评价。流域出山口肯斯瓦特水文站实测径流数据用于模型校准及验证。最终,肯斯瓦特水文站日尺度径流仿真效率为:NSE=0.78,R~2=0.85,RSR=0.47;月尺度径流仿真效率为:NSE=0.82,R~2=0.91,RSR=0.43。结果表明,MIKE SHE模型在玛纳斯河流域具有良好的适用性。本研究为干旱区山区流域水文模拟提供了参考,研究结果可为流域水资源合理配置提供科学依据。