Simulation of astronomical solar radiation over Yellow River Basin based on DEM

1IntroductionDistributed watershed hydrological model has become one of the hot topics in hydrology for its predominance in reflecting the influence of the spatial distributed features of terrains on hydrological processes (Wan etal., 2001; Abbott etal., 1986; Beven etal., 1992). However its demands on the spatio-temporal changeful surface elements such as solar radiation, precipitation, temperature etc. are strict. Being the limitations of observation techniques, data availability and study …     

Simulation of astronomical solar radiation over Yellow River Basin based on DEM

Based on the developed distributed model for calculating astronomical solar radiation (ASR), monthly ASR with a resolution of 1 km×1 km for the rugged terrains of Yellow River Basin was calculated, with DEM data as the general characterization of terrain. This model gives an all-sided consideration on factors that influence the ASR. Results suggest that (1) Annual ASR has a progressive decrease trend from south to north; (2) the magnitude order of seasonal ASR is: summer>spring>autumn>winter; (3) topographical factors have robust effect on the spatial distribution of ASR, particularly in winter when a lower sun elevation angle exists; (4) the ASR of slopes with a sunny exposure is generally 2 or 3 times that of slopes with a shading exposure and the extreme difference of ASR for different terrains is over 10 times in January; (5) the spatial differences of ASR are relatively small in summer when a higher sun elevation angle exists and the extreme difference of ASR for different terrains is only 16% in July; and (6) the sequence of topographical influence strength is: winter>autumn>spring>summer.     

基于DEM的黄河流域天文辐射空间分布

基于1 km×1 km分辨率的数字高程模型(DEM) 数据,利用建立的起伏地形下天文辐射分布式计算模型,计算了黄河流域1 km×1 km分辨率各月天文辐射的空间分布。结果表明:局部地形对黄河流域年和四季天文辐射的空间分布影响明显;在太阳高度角较低的冬季,地理和地形因子对天文辐射的影响相当强烈,山区天文辐射的空间差异大,1月份向阳山坡(偏南坡) 天文辐射可为背阴山坡(偏北坡) 的2~3倍,极端天文辐射的差异可达10倍以上;而在太阳高度角较高的夏季,天文辐射空间差异较小,7月份不同地形极端天文辐射的差异仅在16%左右;四季中,地形对天文辐射影响的程度为冬季>秋季>春季>夏季。     

复杂地形下长江流域太阳总辐射的分布式模拟

利用长江流域气象站1960-2005年的观测资料(包括常规气象站点资料和辐射站点资料)、NOAA-AVHRR遥感数据(反演地表反照率),以1km×1km的数字高程模型(DEM)反映地形状况的主要数据,通过基于DEM数据的起伏地形下天文辐射模型和地形开阔度模型,分别建立了长江流域太阳直接辐射、散射辐射和地形反射辐射分布式模型,实现了长江流域太阳总辐射模拟,并对总辐射模拟结果进行了时空分布规律分析和对其受季节、纬度、地形因子(高度、坡度和坡向等)影响的局部规律分析,以及模拟结果的误差分析和站点验证分析。结果显示:太阳总辐射在季节上受影响的程度依次是春季>冬季>夏季>秋季;随着高度、坡度、纬度的增加,太阳总辐射受坡向影响的程度呈增强趋势,从坡向上看,向阳山坡(偏南坡)对太阳总辐射量明显高于背阴坡(偏北坡)。模拟的平均绝对误差为13.04177MJm^-2,相对误差平均值3.655%,用站点验证方法显示:模拟绝对误差为22.667MJm^-2,相对误差为4.867%。     

起伏地形下黄河流域太阳直接辐射分布式模拟

基于数字高程模型(DEM)数据和气象站观测资料建立了起伏地形下太阳直接辐射分布式计算模型,模型充分考虑了地形因子(坡向、坡度、地形相互遮蔽)对起伏地形下太阳直接辐射空间分布的影响;以1km×1km分辨率的DEM数据作为地形的综合反映,计算了起伏地形下黄河流域1km×1km分辨率太阳直接辐射的空间分布;深入分析了起伏地形下太阳直接辐射受地理、地形因子影响的变化规律。结果表明:受地形起伏和坡向、坡度等局地地形因子的影响,山区年太阳直接辐射量的空间差异比较明显,向阳山坡(偏南坡)的年直接辐射量明显高于背阴山坡(偏北坡)     

秦岭南北地区光合有效辐射时空变化及突变特征

基于秦岭南北地区47个气象站1960-2011年的逐日气象数据,通过Angstrom方程和Penman-Monteith公式计算了各站点的光合有效辐射(PAR),并借助Spline空间插值、Pettitt突变点检验和相关分析等手段对PAR的空间分布、时空演变、突变特征及其可能成因进行了分析。结果表明:① 秦岭南北地区PAR的时间和空间分布特征明显,在空间上呈北高南低的分布格局;在季节分布上,夏季、春季、秋季、冬季依次减小。② 52年间,该地区年PAR整体呈显著下降趋势,下降速率由南向北,由东向西递减;时间变化方面,春季PAR呈现不显著的上升趋势,其余季节均呈下降趋势,夏季减小最快,其次为冬季,秋季最小。③ 该地区89%的站点年PAR存在突变,突变站点中的85%发生于1979-1983年间;夏季89%的站点发生突变,突变站点中的90%发生于1979-1983年间;冬季68%的站点发生突变,但突变时间同步性和一致性较差;春季和秋季突变现象不甚明显。④ 气候变化(风速下降)、城市化进程加快以及工业生产导致的气溶胶增多是导致PAR显著下降的主要原因,而火山爆发引发的气溶胶增加则是PAR波动的主要原因。     

基于CE318观测的广州市气溶胶光学特性

基于CE318太阳分光光度计观测数据,反演了广州市2011年全年的气溶胶光学厚度、浑浊度和波长指数,并对广州市气溶胶光学特性的全年总体特征、季节性特征、日变化等进行了分析。结果表明：1）2011年广州市气溶胶光学厚度（AOD）全年均值为0.53,处于较高水平。其中,春季AOD最大,均值为0.81秋冬季其次,均值为0.5左右;夏季最小,均值为0.43。浑浊度与光学厚度具有相似的特点。2）从频率分布上看,波长指数α＞1.2所占比例接近90%,在1.4~1.6之间的所占比例＞50%,说明广州市的气溶胶主控粒子为小粒径的烟雾粒子。3）广州市秋冬季节的波长指数α较大,分别为1.46和1.50;春季α为1.27,夏季α为1.13。春夏季节粗粒子有较大程度地增多。总体上看,广州市区气溶胶类型接近于城市-工业性气溶胶与海洋性气溶胶的混合类型。4）广州市AOD的日变化与人类活动较为一致,上午持续上升,中午T 13:00左右到达一个小高峰,随后趋于稳定,T 17:00左右开始缓慢上升。波长指数α与AOD无明显关系。     

近55年来河西地区季节开始日及长短变化特征

利用河西地区15个气象站点1955～2009年日平均气温资料,采用5d滑动平均、气候倾向率、Mann-Kendall和滑动t检验,ArcGIS中的反距离加权插值等方法分析河西地区四季开始日及其长短变化特征,以揭示气候季节变化对全球气候变暖的响应.结果表明:近55年来,河西地区四季开始日主要表现为春、夏和秋季提早,冬季推...     

乌鲁木齐市城区和郊区近地层比湿分布和廓线特征

利用乌鲁木齐市城区和郊区的5座100 m气象铁塔10层比湿数据和乌鲁木齐气象站L波段探空雷达资料,详细分析了边界层2 km内比湿廓线特征,城区和郊区近地层比湿季节变化和日变化特征,揭示了乌鲁木齐逆湿的原因,得出以下结果：（1） 乌鲁木齐市比湿季节差异明显,冬季最小,春季、秋季稍大,夏季最大,夏季比湿约为冬季的4~5倍,但秋季仅比春季大1 g·kg^–1。除冬季外,比湿均随高度增加而趋于减小,夏季减小最显著,冬季比湿的垂直变化很小。比湿廓线极小值白天和夜间出现高度相近,且有多个极小值。夏季和冬季比湿日变化最大,且位相相反;夏季夜间大、白天小,冬季与之相反。冬季,郊区比湿小于城区;其余季节城、郊比湿差异不明显。（2） 2 km内存在逆湿现象,逆湿出现概率高于35%,概率1月最大、7月最小。1月逆湿最大高度超过1 500 m,7月逆湿最大高度可达到1 900 m,且最大厚度可达到1 550 m。逆湿强度最大在7月和10月可达2. 5 g·kg^–1·（100 m）^–1,而1月最小。（3） 1月逆湿往往与逆温相伴随,逆温层改变了水汽的垂直分布结构,从脱地逆温层顶起出现逆湿现象,逆湿还与水汽输送有关。本研究可以有效地揭示空气湿度的季节特征,为研究城市大气污染形成的气象因素提供了一个思路。     

2000—2018年青海湖流域气温和降水量变化趋势空间分布特征

青藏高原是全球气候变化的敏感区,气温和降水量的空间分布及变化趋势是气候变化研究的核心和基础,为开展生态环境变化评估提供基础资料。基于2000—2018年青海湖流域及其周边气象站观测数据,以高程为协变量,结合专业气象插值软件ANUSPLIN对气温和降水量进行空间插值。利用线性回归法分析了青海湖流域2000—2018年气温和降水量的变化趋势;利用双变量空间自相关分析法分析了青海湖流域气温和降水量空间匹配关系。结果表明：（1） 2000—2018年青海湖流域年平均气温呈显著增加趋势,平均增速为0.30 ℃·（10a）^-1,春季增温显著。（2） 降水量呈显著增加趋势,平均增速为73.20 mm·（10a）^-1,春夏季增速显著、秋季变化不明显、冬季趋于变干。（3） 青海湖流域气温和降水量空间匹配差异显著。从年尺度来看,气温和降水量莫兰指数（Moran’s I）为-0.66,表现为显著的负相关,面积比为67.56%,水热组合空间匹配不佳。从季节尺度来看,青海湖流域春季、夏季、秋季和冬季的气温和降水量Moran’s I分别为-0.49、-0.80、-0.32和-0.14,均为空间负相关。春夏季,流域低海拔区域气温逐渐升高,高海拔区域降水量逐渐增多,气温和降水量空间负相关面积逐渐增大,水热组合空间匹配不佳。值得强调的是青海湖巨大水体对环湖区局地气温的调节作用明显,是青海湖流域的“气候调节器”。