地表温度“源—汇”景观贡献度的影响因素分析

在中国快速城市化进程中,城市热岛是严重的环境问题之一。探究城市热岛的影响因素,建立与自然因子、社会经济因子、景观形态因子的关联,对解决中国“城市病”,实现可持续发展具有重要的意义。本文首先在全国尺度上基于地表温度“源—汇”景观指数识别地表温度的“源”景观/“汇”景观,在此基础上计算“源—汇”景观贡献度及其效应,分析其时空演变规律;其次,基于空间杜宾模型分析自然因子、社会经济因子和景观形态因子对“源—汇”景观贡献度的影响,结果发现：① 2005—2015年间,可缓解热岛效应的省份冬季较夏季多,冬季“强”和“较弱”景观贡献度比值区域集中分布在中国北部和南部;夏季“强”的“汇”与“源”景观贡献度比值区域集中分布在中国北部地区。② 对于本地因子,景观形态对“源”或“汇”景观贡献度的影响较大,缓解热岛效应将附近小“汇”斑块结合来降低地表温度“汇”景观的离散度;其次,夏季适当在“源”景观里增加相对湿度、并增加其植被覆盖率,严格控制“源”景观和“汇”景观的建筑密度及建筑高度,可达到最佳降温效果。③ 邻域因子中相对湿度和建筑密度的影响更大,景观形态中增加“源”景观的离散度及其边缘密度,或增加“汇”景观集聚度,简化其形状均有利于缓解邻域的热岛效应。     

2001—2020年三江源地区积雪日数变化及地形分异

基于积雪面积逐日无云遥感产品和气象观测资料,分析了2001—2020年三江源地区积雪日数的水平、垂直分布特征及变化规律,并对积雪日数与气温和降水量进行了相关分析。结果表明：（1） 2001—2020年三江源地区积雪日数呈西高东低,高海拔山脉大于盆地平原的分布格局,高海拔山脉地区积雪日数均值普遍大于200 d,85.48%的区域积雪日数呈波动增加趋势,显著增加区域占比为16.59%,平均增加速率为0.98 d·a^-1。（2） 积雪日数及其变化趋势存在明显的海拔和坡向分异,积雪日数随海拔上升呈指数型增加,较低海拔（<3.0 km）区域积雪日数少、呈减少趋势且减少速率随海拔高度上升而加快;高海拔区域积雪日数较多且呈增多趋势,但海拔大于4.4 km后积雪日数增多速率随海拔上升而减缓,且5.5~6.0 km地区积雪日数呈减少趋势,高海拔地区积雪日数存在一定程度的“海拔依赖性”。积雪日数北坡大于南坡、西坡大于东坡,西北坡积雪日数最多,为78.30 d,不同坡向的积雪日数均呈增多趋势,其中西坡的增多速率最快,达1.04 d·a^-1。（3） 近20 a三江源地区明显的“暖湿化”气候特征是影响积雪日数变化的主要原因,其中降水量是主要驱动因素,积雪日数增多与降水量增加密切相关,且高海拔地区积雪日数对降水量的依赖性更强。     

基于MODIS的新疆地表温度时空变化特征分析

地表温度（LST）作为陆地环境相互作用过程研究中的重要地学参量,其时空分异与下垫面属性、地形地貌格局等息息相关。本文基于2000—2020年MOD11C3数据,采用GIS空间分析、空间重心模型及改进的半径法等手段,对新疆地区月、季、年及昼夜等序列时空尺度LST的分布特征及变化趋势进行研究,并借助LUCC、DEM等多源遥感数据进一步探讨各类下垫面、不同地貌单元及部分典型区域的LST垂直递减率、增减温及热（冷）岛效应等地理特征。结果表明：① 研究期间新疆年均LST为9.45 ℃,呈减温和增温趋势的区域分别占研究区面积的13.3%和86.7%,增温区域占绝大部分,故近20年研究区整体呈升温趋势（0.024 ℃·a^-1）,较全国高出约0.01 ℃·a^-1,其中春季增幅最大,冬季次之;夜间LST变化明显强于白天,春、夏两季昼夜温差均大于23.7 ℃,而冬季最小（约15 ℃）;研究区年际高、低温重心迁移轨迹大多分布于LST变幅较大区域,各月LST空间分布及高低温重心转移轨迹均表现出以7月为中点的年内强对称性规律。② 不同下垫面地表冷热环境空间分布差异较显著。其中以荒漠和裸土为主的未利用地年均LST最高（13.42 ℃）且昼夜温差最大（23.6 ℃）,高寒区冰川年均LST最低（-7 ℃）且昼夜温差（14.3 ℃）最小,其他下垫面年均LST在2.6~11 ℃之间,昼夜温差较小且较一致（平均16.75 ℃）。③ 东西走向的“三山夹两盆”地貌结构,使新疆LST的纬度地带规律被大幅削弱。研究区各山区（群）LST垂直递减率不尽相同,地处较高纬的阿尔泰山递变（0.63 ℃/100 m）最明显,山体高大的帕喀昆阿山群递变（0.57 ℃/100 m）次之,天山山脉递变（0.54 ℃/100 m）最小。另外各山区（群）山麓处均出现了不同程度的逆温现象,而山腰处LST垂直递减率线性拟合效果最佳。④ 本研究所选取的部分典型城市大都表现出不同程度的热岛效应。其中乌鲁木齐市热岛效应最为强烈,伊宁市其次,哈密市最微弱,而阿克苏市则表现出绿洲城市冷岛效应,但各城市热（冷）岛效应均存在一定环数（8环）范围的冷、热岛足迹。     

特大城市“三线冲突”空间格局及影响因素

划定“三线”(生态红线、城市开发边界、基本农田保护红线)是构建城市生产、生态、生活空间格局和实现“多规合一”的关键。但在实际工作中,“三线”由不同部门依据不同准则划定,在空间上往往存在冲突。本文以武汉都市发展区为例,从图斑层面探讨“三线冲突”的类型与表征,并分别采用空间格局分析和相关分析法研究“三线冲突”的空间格局特征和区域条件对其影响。研究结果表明：①武汉都市发展区内“三线冲突”以生态—耕地冲突和生态—城市冲突为主,城市—耕地冲突面积较小;②生态—耕地、生态—城市和城市—耕地冲突热点分别集中于都市发展区边缘、都市发展区内部和城乡过渡带,呈圈层分异的特点;③区域条件的6个指标对3类“三线冲突”子类型冲突强度的影响因素各不相同。研究结论为：一是“三线冲突”强度可以用“三线冲突”强度指数(TLCI)表征;二是空间自相关分析、梯度分析、景观格局分析法可以很好地刻画“三线冲突”空间特征;三是对“三线冲突”的自然—人文驱动机制的研究有待进一步完善和深化。本文有助于从城市空间视角加深对“多规冲突”问题的理解,识别“三线冲突”的自然—人文驱动因子,为实现“多规合一”提供理论支撑。     

中国南北过渡带土壤碳氮空间特征及暖温带与亚热带界限

秦巴山区是中国南北过渡带的主体,过渡带分界划分在学界一直存在争议,确定和改进划分指标对构建中国生态地理格局有重要作用。土壤作为过渡带的核心部分,其关键指标的空间分布及变异机制对识别过渡效应和区域特征有指示作用。本文基于土壤二普资料,采用空间模拟和地统计方法分析土壤有机碳/全氮空间特征及与主要自然地理要素的关系。结果显示,秦巴山区有机碳/全氮含量空间分布趋势一致,存在3个高值区、1个次高值区和1个低值区。高值区分布在秦岭、大巴山高海拔区域和嘉陵江以西山地,含量分别为15.03~71.04 g/kg、1782.61~7710.00 mg/kg;低值区沿秦岭北坡的渭河谷地、南五台山和伏牛山分布,含量分别为0.64~6.50 g/kg、110.00~885.96 mg/kg;次高值区主要在汉江两侧、秦巴山地之间海拔< 1000 m及嘉陵江两侧略高于1000 m的山体,含量介于以上二者之间,自西向东呈南北向宽幅逐渐增大的“喇叭状”趋势。综合考虑地形—植被—气候作用,发现秦岭南坡—大巴山北坡有机碳/全氮次高值区分布范围与1000 m等高线、暖温带落叶阔叶林带（含常绿成分）和亚热带常绿落叶阔叶混交林带上限、1月0 ℃等温线、7月24 ℃等温线较一致,区内1月、7月、季节和全年气温变化较小,各季降雨变幅大,该区是亚热带向暖温带过渡的主体,北界大致沿都江堰—茂县—平武—文县和秦岭南坡1000 m等高线分布,南以都江堰—北川—青川和大巴山北坡1000 m等高线为界。有机碳/全氮空间变化为亚热带—暖温带的划界提供一定依据,进一步识别典型区土壤过程及生态效应,将全面揭示土壤多维过渡特征及其变异机理。     

2015—2020年中国土地利用变化遥感制图及时空特征分析

持续地开展国家尺度土地利用/覆盖变化遥感监测对于新时代国土空间规划和“美丽中国”蓝图绘制具有重要的科学价值。本文采用Landsat 8 OLI、GF-2等卫星遥感数据,融合遥感大数据云计算和专家知识辅助人机交互解译方法,研发了中国土地利用变化（2015—2020年）和2020年土地利用现状矢量数据（CLUD 2020）,建立了完整的30 a（20世纪80年代末—2020年）每隔5 a的30 m分辨率中国土地利用动态数据库。基于CLUD 2020数据,从全国和区域两个尺度揭示了2015—2020年中国土地利用变化的总体规律、区域分异和主要特征。研究表明：将遥感大数据云计算生成的30 m分辨率植被覆盖变化和地表类型变化检测信息融入到人机交互遥感解译方法,可有效地提高大范围土地利用变化遥感制图的效率和变化图斑辨识的准确性;精度评价表明,CLUD 2020一级类型制图的综合精度达95%。总体上,全国范围内国土空间开发强度与2010—2015年比较进入相对稳定状态。期间全国耕地面积仍保持减少态势,空间分异特征为耕地南减北增,东北松嫩平原及其与三江平原交界区大规模的旱地向水田转移,西北新疆南部开垦和北部退耕/撂荒并存;全国城乡建设用地持续增加,空间分异特征表现为由以往的沿海地区和超大、大城市集聚转向中西部地区的大中小城镇周边蔓延为主。全国范围的林草自然生态用地面积持续减少,但强度与2010—2015年比较有所下降;受气候变化的持续影响,青藏高原地区的河流湖泊等水域面积显著增加。以上土地利用变化格局与“十三五”期间国家高质量发展、生态文明建设宏观战略和气候变化的影响密切相关。     

中国西南山区稻作梯田的时空演化——以苗岭西江镇和加榜乡为例

稻作梯田是中国南方山区重要的土地利用方式,分析其时空变化规律,对区域土地资源利用、生态环境保护以及农村农业可持续发展具有重要意义。本文基于多源数据获取苗岭山区西江镇（1977—2020年）和加榜乡（1962—2020年）的土地利用分类图,运用景观指数、空间分析和样带分析等方法,研究稻作梯田时空格局与功能的演化特征,以揭示稻田利用与人地关系演变过程及其特殊性变化。结果表明：① 研究区稻田规模长期稳定发展,但近年整体规模有所缩小,斑块破碎化趋势逐渐凸显。在2000年前稻田分布表现出同时向高、低海拔及微坡至急陡坡扩展,2000年后呈反向收缩趋势,种植强度呈相同的变化规律。② 研究区稻田核密度的空间分布,表现出小规模高密度集聚与大规模中低密度分布并存的格局。自2000年以来,两地稻田核密度以小幅变化为主,有明显的“东北-西南”向分布特性。③ 在生产用地导向阶段,大面积林地转为稻田;在生态-经济复合用地导向阶段,稻田规模保持稳定。④ 聚田比指数显示研究区“人多田少型”占比不断上升,这表明部分地区人地矛盾日渐凸显,以西江镇的变化最为强烈。⑤ 依据“林-田-村-河”四素同构的样带分析,稻田功能经历了“生产-生态、经济”的演变过程,与旅游业发展关系密切。研究结果较全面反映了研究区稻作梯田的时空演化特征,有助于促进山区传统稻田资源优化利用和保护传承,在一定程度上为乡村振兴发展提供借鉴。     

基于人居环境特征的青藏高原“无人区”空间界定

青藏高原独特的高寒环境与自然条件在一定程度上限制了人口的自然分布与有序发展,形成了中国面积大、分布广的“无人区”（UPAs）。然而,当前有关“无人区”面积、分布、特征与区域差异等研究尚无定论。客观、准确界定“无人区”的空间范围,对开展青藏高原资源环境承载力评价、国家公园与生态安全屏障建设等具有重要意义。基于青藏高原居民点分布信息,据其地形、气候、生态、土地利用等要素特征,本文综合表征了居民点的自然—生态—土地利用耦合关系,率定了居民点分布上限的各要素阈值,通过多要素空间叠加构建了“无人区”评价综合模型,并以居民点分布的自然极限、生态（含氧量）下限、土地利用规律为关键阈值界定了青藏高原“无人区”空间范围并分析了其地理分布特征。研究表明：① 以居民点分布累计比例< 0.1%计,确定“无人区”的地形阈值为海拔> 5665 m、相对高差> 2402 m、地形起伏度> 8.59,气候阈值为相对湿度< 76.2%、温湿指数< 33或 > 71。② 根据居民点分布及人体对含氧量耐受情况,确定“无人区”的生态阈值为气压< 500 hpa、大气含氧量< 40%。③ 青藏高原严格“无人区”面积达1912 km²,其中新疆699 km²、四川413 km²、西藏331 km²、青海291 km²、甘肃178 km²。空间上呈零星分散状,多分布在四川贡嘎山、珠穆朗玛峰附近等极高山地区、可可西里东部—罗布泊地区;以及少部分分布在青海柴达木盆地。     

长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的空间效应及驱动机制研究

“文—旅”产业融合发展为产业结构高质量转型、空间统筹优化和区域经济韧性提升赋能。在由“宏观—中观—微观”三维尺度复合而成的城市群“文—旅”产业融合发展理论基础上,论文构建了城市群“文—旅”产业融合发展评价指标体系,以长江中游城市群为研究对象,借助耦合协调模型和极化指数模型对2010—2019年区域“文—旅”产业融合发展水平进行测算并分析其空间效应,并探究该区域“文—旅”产业融合发展的驱动机制。结果显示：① 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的各子系统间具有较强的互动关系,但多数城市暂未达到良性发展状态;② 研究期内,长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的空间效应表现出“极化效应”显著、“回程效应”与“扩散效应”微弱的特征;③ 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展在空间上呈现以“武汉—长沙—南昌”为核心的“核心—边缘”结构;④ 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展是在资源禀赋基础力、居民消费需求力、基础设施保障力、规模效益催动力、人力资源潜在力、经济发展拉动力“六力”共同驱动下形成的。最后,根据长江中游城市群“文—旅”产业融合发展现状,提出强化区域联动、瞄准核心驱动力等针对性建议,推动长江中游城市群区域一体化建设和地方经济高质量发展。     

中国居民城际出行网络的空间结构特征

利用腾讯迁徙数据构建居民城际出行网络,分析了不同时段、不同交通方式下中国居民城际出行网络的空间结构特征以及主要城市群的对内、对外居民城际出行模式。研究发现,2018年中国居民城际出行网络呈“东密西疏”空间分布格局,形成以京、沪、穗—深、蓉—渝等高中心性城市为顶点的顶层跨区级“钻石型”网络结构。“春运”时段城际出行的重心相较日常出行更偏向于西南,居民城际日均出行规模亦高于其他时段,特殊节假日城际出行具有显著的空间邻近效应。不同出行方式下的出行人口、出行范围和出行交通网络差异显著,航空、铁路、公路出行分别承担国家级、区域级和地方级城际出行的人口集散。主要城市群对内出行网络呈现“核心—邻近—边缘”空间格局,以多中心双核出行模式为主,对外出行网络则呈现“跨区—邻域—地方”的格局,以单中心单核出行模式为主。     

河北省气候变化对AO因子的响应探讨

 利用河北省72个气象台站1961-2010年逐月气温数据,选择Mann-Kendall突变趋势检验、Mann-Kendall突变检验、Sen’s坡度估计、一元方差分析等方法判断了河北省气温变化的趋势和突变时间,分析了气温变化的区域和季节特征,并探讨了气温变化特征与北极涛动、经纬度及海拔高度等影响因子的关系。结果表明：（1） 河北省整体气温显著上升,年均温平均增幅0.30 ℃/10 a,四季增温幅度冬>春>秋>夏;坝上高原和冀西北间山盆地区增温幅度较大;（2） 河北省增温突变集中在1986-1994年;冬季和春季增温突变较显著;年均温增温突变时间北部早于南部;（3） CO₂排放量持续增加、1995年之前AO指数的增强可能是河北省近50 a增温的主要原因;高纬度、高经度、高海拔、盆地以及无森林和湿地调节的地区增温显著,这些因素对区域增温具有放大作用,是影响河北省气候变化对AO响应程度的重要因素。     

祁连山MODIS LST时空变化特征及影响因素分析

地表温度(Land Surface Temperature，LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法，探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系，分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。（2） 祁连山LST时间序列呈 “上升—下降—上升—下降”的波动变化，整体呈小幅上升趋势，以0.17 ℃·（10 a）^-1的速率波动上升，冬季LST上升趋势最显著（63.37%），变化率为0.22℃·（10 a）^-1；空间上呈西北降低东南升高的变化趋势，显著上升面积（14.89%）远大于下降面积（0.90%）。（3） 祁连山年均LST与NDVI呈负相关，显著相关区域占22.56%，夏季NDVI对LST的调控作用较显著（25.45%）；荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。（4） 海拔对各植被类型LST有强烈的影响，相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地；然而，夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。（5）祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。     

20世纪末中国中东部耕地扩张对表面气温影响的模拟

利用WRF模式,通过4个21年（1980-2000年）的模拟实验,研究了20世纪末中国中东部耕地扩张对表面气温的影响。控制实验分析发现WRF模式能够捕捉温度场的空间格局,模拟与观测的季节平均温度场的相关系数为0.91~0.99（P < 0.001）,但模拟温度比观测温度系统性偏低2~3 ℃。控制实验与敏感实验对比分析发现,东北区和中部区的毁林和毁草开荒具有降温效应,冬季平均降幅约为-0.41 ℃,居四季之首,主要是由地表反照率增加,净短波辐射减少,感热通量随之减少所致;东南区的毁林开荒具有升温效应,夏季温度升幅最大,平均升幅为0.14 ℃,主要原因是地表粗糙度减小,湍流减弱,热量在近地层集聚,难以扩散。农业扩张的升、降温效应主要出现在局地,对区域温度变化的影响甚微,一方面是因为农业扩张占区域面积份数甚小,另一方面是因为升、降温效应在区域平均过程中相互抵消。     

2007—2020年西藏草面温度时空分布特征

利用2007—2020年西藏38个气象站点平均草面温度（简称草温）、平均气温、平均地表温度、云量、降水量等观测资料,采用气候统计诊断方法分析了西藏草面温度的时空分异特征及其影响因素,以期科学研究当地草地生态系统和开展专业气象服务。结果表明：西藏年平均草温呈自东南向西北递减的分布。草温与海拔高度存在显著的负相关,海拔高度每升高100 m,季平均草温降低0.44~0.70 ℃,年平均草温降低0.58 ℃;与纬度有着显著的曲线关系,29.3°N以南（北）地区,随着纬度增加,草温随之升高（降低）。各站草温呈一峰一谷的日变化特征,日最低值出现在07:00—08:00（北京时间）,日最高值均出现在14:00;草温月平均最低值都出现在1月,月平均最高值出现在6月或7月;76%的站点草温的变化为夏季>春季>秋季>冬季的气候特征。西藏草温年较差为21.4 ℃,较气温年较差偏大3.1 ℃;草温日较差达35.7 ℃,远高于气温日较差,偏大21.6 ℃。草温与气温之差以夏季最大,其次是春季、冬季两者比较接近;草温与地表温度之差以春季最大,夏季次之,冬季最小。在空间分布上,月平均草温与气温、地表温度均呈显著的正相关,与平均风速、积雪日呈显著的负相关;积雪深度对草温的影响,除冬季外二者存在显著的负相关;大部分月份平均草温与总云量、低云量、降水量的关系不显著。86.8%的站点5—9月平均逐小时草温与降水量存在显著的负相关关系。     

近50 a新疆气温精细化时空变化分析

利用新疆93个气象站1961-2010年的逐月平均气温资料,使用线性趋势分析、Mann-Kendall检测以及基于ArcGIS的混合插值法对春、夏、秋、冬四季和年平均气温的变化趋势、突变特征以及各气温要素多年平均值和突变前后变化量的空间分布进行了分析。结果表明：（1）新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温的空间分布总体呈现“南疆高,北疆低;平原和盆地高,山区低”的格局。（2）在全球变暖背景下,1961-2010年新疆春、夏、秋、冬四季和年平均气温分别以0.24 ℃/10 a、0.21 ℃/10 a、0.39 ℃/10 a、0.49 ℃/10 a和0.33℃/10 a的倾向率呈显著的上升趋势,并分别于2004年、1997年、1995年、1985年和1994年发生了突变性的上升,突变后较突变前,各季和年平均气温分别升高了1.5 ℃、0.8 ℃、1.2 ℃、1.6 ℃和1.0 ℃,但气温上升幅度具有明显的区域性差异,其空间分布总体呈现“北疆大,南疆小”的格局。     

青海季节冻土退化的成因及其对气候变化的响应

利用相关分析等数理统计学方法,分析了地形、气候等自然因子对季节冻土时空分布的影响,模拟了冻土对气温、降水、云量等气候因子变化的响应。研究表明:地形、气候因子对青海季节冻土的分布和演变有显著影响,气候变暖是造成季节冻土退化的主要原因;西宁城市化造成的"热岛效应"的加剧以及青海湖水位下降引起的"水体效应"的削弱等局地变化在某种程度上强化了季节冻土对气候变化的响应;季节冻土对气温变化的响应在旬、月尺度上较年际尺度上表现得更为明显,同时,随着冻土深度的加深其滞后效应越明显。     

区域气候变化下洞里萨湖表面水温时空变化的归因

基于2001—2019年洞里萨湖白天的湖泊表面水温（LSWT_day）、近地表气温（AT）、太阳辐射（SR）、地表气压（SP）、降水量（TP）、相对湿度（RH）、风速（WS）、总云量（TCC）以及水位（WL）数据,采用趋势分析、稳定性分析、持续性分析和突变分析等方法,研究了LSWT_day及各气候因素的时空分布及变化特征;利用相关性分析、回归分析和Z-Score标准化方法,厘清了各气候因素变化对LSWT_day的影响。结果表明：① 时间尺度上,区域气候以AT、WS、TCC显著升高,WL显著下降为主要特征;LSWT_day的平均升温速率为0.372℃/10a,且具有持续变暖趋势,与气候因素的突变点具有时间一致性。空间尺度上,LSWT_day和各气候因素的空间分布及变化趋势具有明显的空间异质性。其中,LSWT_day除西部湖区有微小降温外,其余湖区表现出明显的升温趋势。气候因素中,AT、SP、TP、TCC和RH的变化率大致呈现为南高值北低值的分布,而SR和WS的变化率分布为南低值北高值。② 不同时间尺度上,驱动洞里萨湖LSWT_day变化的气候因素不同。年均尺度上,LSWT_day主要受到AT、WS和WL的驱动;月均尺度上,AT变化仍是驱动LSWT_day变化的主要因素;季节尺度上,TP、WL和TCC升高为春夏LSWT_day降温的主要原因,RH是秋季LSWT_day波动的主要影响因素,冬季LSWT_day随同AT的升温而变暖。     

中国天山积雪垂直分布异质性研究

基于2001—2018年MOD10A2积雪产品和MOD11A2陆地表面温度数据,采用精细分区统计和相关性分析方法,研究了中国天山不同海拔高度上积雪垂直分布特征及其与地表温度（Land surface temperature,LST）的响应关系。结果表明：中国天山积雪覆盖率（Snow cover percentage,SCP）随海拔的变化呈现春、夏、秋、冬4种不同的季节变化模式。SCP在海拔4200 m以下呈秋冬季增加、春夏季减少态势,在海拔4200 m以上呈秋冬季减少、春夏季增加态势。除冬季外,春、夏、秋3个季节的SCP与LST均具有显著强负相关性。     

普里兹湾地区近10年来的气候变化特征

利用中山站 1 989年建站以来和澳大利亚戴维斯站同期气象资料 ,分析了普里兹湾地区短期气候变化过程及其特征。结果表明 ,该地区温度变化存在明显的降温倾向 ,两站降温趋势均为 - 0 .0 66℃ /a ,其结果与整个南极地区温度变化趋势相反。降温倾向的主要特点是月平均温度以秋季下降幅度最大 ,夏季则为升温 ,最高温度存在升温倾向 ,最低温度呈现降温趋势。该地区月平均温度波动很大 ,极端异常过程中月平均温度偏高或偏低达到 1 0℃左右 ,与南极大陆地面高压和绕极低压中心位置及范围的异常分布关系密切。     

1960-2010年中国西南地区0 ℃层高度变化特征

使用西南地区1960-2010 年14 探空站高空气象资料和对应的14 个地面观测站的5 个气温要素和2 个降水要素资料,通过Mann-Kendall 检验,线性趋势法、相关分析法及R/S 分析方法,分析了西南地区0 ℃层高度的时间变化特征和空间分布情况以及0 ℃层高度与气温、降水、海拔的相关性分析,并预测了0 ℃层高度未来变化趋势及持续性强度。结果表明:(1) 西南地区0 ℃层高度年代际变化表现为自20 世纪70 年代后突然降低之后逐渐升高的趋势,各季节年代际变化也不尽相同;(2) 西南地区0 ℃层高度在年际变化方面,在全年、秋季和冬季处于上升趋势,以冬季变化趋势最为明显且通过了显著性检验,春季和夏季处于不明显的下降趋势;(3) 西南地区0 ℃层高度的空间分布表现为由南向北逐渐降低的趋势,夏季较为均匀,从年际变化空间分布来看,年、季节变化空间差异也比较明显;(4) 西南地区各气温和降水要素表现出非常明显的空间差异,与降水各要素相比较,气温各要素与0 ℃层高度相关性更显著;从0 ℃层高度与海拔高度相关性来看,夏季0 ℃层高度与海拔高度相关性最好,而与其他季节及年的相关性不明显。(5) 未来趋势预测表明,西南地区年、季节0 ℃层高度变化趋势与过去一致,并且大部分站点保持较强的持续性。