长江-黄河源寒区径流时空变化特征对比

长江源区比黄河源区寒冷而干燥, 年径流量仅为黄河源区的60%, 径流年内分配较黄河源区均匀性差, 丰水年与枯水年比例基本相当, 而黄河源区枯水年占较大优势. 近40 a来长江源区径流量总体上呈明显的递减趋势, 黄河源区径流量则呈现略微增长趋势. 长江源区径流量以8～9 a的周期变化较为显著, 黄河源区径流量则以7～8 a周期比较显著. 对寒区径流变化的主要影响因子分析表明, 长江源区温度因子对径流年际变化影响大于黄河源区, 而降水因子影响相对较小, 长江源区寒区水文环境对径流影响较大是造成长江、黄河源区径流差异形成的主要原因.     

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.     

新疆区域近50a积雪变化特征分析

利用新疆91个气象台站1960-2011年的观测资料, 对南北疆及天山山区冬春年(10月-翌年5月)的积雪日数、最大积雪深度、积雪初始、终止日期等因子进行了统计分析, 并通过Kringing插值计算了新疆区域平均最大积雪深度的空间分布.结果表明: 新疆冬春季积雪主要分布在天山以北, 厚度可达30 cm以上, 天山以南积雪比较浅薄, 大部分在10 cm以下;50 a来, 南北疆及天山山区的积雪深度均呈小幅增长(天山山区增幅最大), 积雪日数呈略微降低趋势, 积雪初始、终止日期无明显变化. 天山山区的积雪变化与北疆有较高的相关性, 它们积雪深度和积雪日数的相关系数分别达0.708和0.614, 南疆积雪变化与它们几乎没有相关性;积雪深度与冬春年降水量的变化均有很好的一致性, 尤其在北疆,二者相关系数高达0.702, 但与平均温度呈低的负相关;积雪日数与冬春年降水量变化没有明显相关关系, 但均与气温呈较好的负相关, 在北疆二者的相关系数达-0.742.     

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。     

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。     

北京-张家口地区冬春季积雪特征分析

2022年冬奥会将在北京-张家口（以下简称北-张地区）举办,揭示该地区的积雪变化特征及其在全球变暖背景下的发展趋势,对冬奥会的筹备以及当地的积雪资源的开发利用等方面都有重要意义。利用2002-2014年MODIS遥感积雪产品提取了研究区域积雪数据,结合1966-2013年台站积雪、气温和降水资料和DEM数据,分析了积雪的时空分布特征,并对冬奥会场地进行积雪资源评价。结果表明：2002-2013冬春年北张地区的整体积雪频率较小,多处于0~0.2之间,但场馆区2月的积雪频率多在0.5以上,最大值接近0.9左右,积雪的分布呈带状和点状。积雪覆盖率最大值出现在1月初,达到0.23。积雪的形成缓慢,但是消亡迅速。1966-2012冬春年冬季积雪日数的波动幅度大于春季,延庆和崇礼县的2月份积雪日数分别为4.6d和13.9d,且均呈下降状态。积雪初终日均有提前,但整体的积雪期在减少。北京和张家口整体的最大积雪深度变化平稳,在1966-1980年和2000-2012年处于高值区,波动较大,其他年份最大雪深处于低值变化平稳,延庆和崇礼县的2月份最大积雪深度分别为3.6cm和5.1cm。通过分析积雪指标与气象因子（气温、降水）的相关关系发现,在年内（年际）变化上,积雪指标与气温（降水）的关系更为密切。冬奥会场地的2月份气温在-14~2℃之间,月平均降水量仅0.2mm·d^-1,积雪日数不足,预计难以形成足够深度的雪,且未来气温上升,达到0.8℃·（10a）^-1,降水、积雪深度和积雪日数均呈下降趋势,可能60%~95%的赛事用雪将来自人造雪,以应对可能的积雪不足。     

基于多源数据的西藏地区积雪变化趋势分析

利用1980—2009年气象台站的观测数据、 北半球NOAA周积雪产品和2001—2010年500 m分辨率的EOS/MODIS积雪产品等多源资料, 从不同角度对近30 a来西藏区域积雪变化趋势进行了分析. 结果表明: 不同资料分析均显示, 近30 a来西藏地区积雪不断减少, 尤其以近些年较为明显. 近30 a积雪日数、 最大积雪深度总体上呈现下降趋势, 尤其是进入21世纪以来, 下降趋势非常明显. 从秋冬春季节的积雪变化趋势来看, 冬、 春两季的积雪在减少, 而秋季在增多, 这些变化趋势都与各季节的气温和降水密切相关. NOAA资料显示, 近30 a来西藏地区的积雪覆盖面积正在逐步减少; 季节变化略有不同, 春、 秋两季略呈上升趋势, 冬、 夏两季在减少, 且夏季减少趋势较明显. MODIS资料分析表明, 近10 a来西藏地区的积雪总体呈下降趋势, 尤其是2007年下半年开始下降明显. 秋季的积雪在增加, 冬、 春、 夏三季的积雪趋于减少, 且春季的下降趋势最明显, 其次为冬季, 夏季的减少幅度最小. 不同海拔的积雪都有减少趋势, 最明显的是海拔4 000~5 000 m的积雪, 其次是海拔5 000~6 000 m段. 按地理区域分析, 近10 a来西藏东、 西、 中3个区域的积雪都呈减少趋势, 其中西部的下降趋势最明显, 其次为中部, 东部相对较稳定.     

近40a来江河源区生态环境变化的气候特征分析

利用月气象资料,对过去40a江河源气候变化特征进行分析,并与全球、全国、青藏高原进行了比较.结果表明:江河源区气温具有增暖趋势,近40a两地年平均气温分别增加约0.8℃和0.7℃,为高原异常变暖区.黄河源区变暖的主要特征是最低气温变暖,日照时数增加;最低、最高气温的显著变暖,以及较黄河源区增加更长的日照时数是长江源区变暖的主要特征.长江源区冬季变暖的作用不是主要的,春季、夏季和秋季的变暖作用比冬季还要大;黄河源区的变暖也并不主要是冬季变暖造成的,秋季变暖的作用与其相当,其它季节的变暖作用也不能忽视.近40a来江河源区降水量略有增加,主要体现在20世纪80年代中后期以来春季与冬季降水量的明显增加,夏季降水量虽然总体上没有明显变化,且局地夏季降水量呈持续减少趋势.与全球、全国以及高原区对比显示,江河源区对全球气候变暖的响应最敏感,变暖首先从长江源和整个高原发端,之后15a.黄河源和全国才进入显著温暖期.黄河源与长江源北部降水量的增加表明,气候变暖有利于高原增加降水量.     

1961 - 2016年秦岭山区冷季积雪日数变化特征及其影响因子

根据1961 - 2016年秦岭地区32个气象站点的气温、 降水及积雪等相关数据, 运用REOF、 M-K检验和小波分析等方法, 对秦岭地区冷季积雪日数的时空变化和影响因子进行分析。结果表明： 秦岭地区冷季多年平均积雪日数表现为北坡比南坡积雪日数多。在全球气候变暖的背景下, 海拔越高积雪日数减少的越多。秦岭冷季积雪日数呈现显著减少的趋势, 5个区的积雪日数年代际变化特征显著, 在20世纪末到21世纪初发生了由积雪日数偏多到偏少的突变。各区冷季积雪日数的周期变化主要集中在10 ~ 20 a, 秦岭南坡同时也显示了较为明显的4 a左右的周期变化。西北太平洋海温阶段性增暖是导致秦岭冷季积雪日数减少的外强迫因素。秦岭地区冷季平均气温的显著增暖和冷季降水量的显著减少直接造成积雪日数的减少。秦岭冷季积雪日数减少的突变要比气温增暖的突变大约滞后4 ~ 7 a。     

新疆阿勒泰地区积雪变化特征及其对冻土的影响

依据新疆阿勒泰地区气象台站观测的1961-2011年最大积雪深度、 积雪日数资料与安装在库威水文站的雪特性站观测的积雪密度资料, 讨论了新疆阿勒泰地区积雪的变化特征. 结果表明: 阿勒泰地区近50 a来最大积雪深度变化均呈显著增加的趋势, 且西部最大积雪深增加趋势大于东部. 积雪日数变化较为复杂, 在空间分布上有差异, 位于最东面的富蕴和青河50 a来积雪日数呈减少趋势, 其余各站均为增加趋势, 且东部历年平均积雪日数略高于西部, 积雪日数的增加趋势比最大积雪深度增长得平缓. 2011年8月-2012年9月在阿勒泰额尔齐斯河上游库威水文站架设的雪特性站观测资料表明, 在额尔齐斯河源头高山区冬季积雪主要是空心化的密实化过程, 升华可能是其主要的物质损失过程, 引起升华的主要气象要素是气温、 风速和水汽压. 各站月最大冻结深度与海拔关系较为密切, 随海拔的增加而增大. 积雪20 cm厚是积雪对下伏土壤冻结影响的一个界限, 积雪厚度超过20 cm就有一定的保温作用; 积雪超过40 cm时, 气温变化对下伏土壤冻结的影响保持稳定, 冻结深度也达到稳定值; 但当积雪厚度超过70 cm之后, 冻结深度会再次发生变化, 可能是由于地温从下向上的影响或地温不能与气温交换而产生的又一次变化.     

未来气候情景下长江上游区域积雪时空变化分析——基于CMIP5多模式集合数据

基于21个CMIP5全球气候模式集合数据,耦合VIC模型,预估了未来30年（2011-2040年）RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5 三个情景下长江上游区域积雪的时空变化。结果表明:与基准期1970-1999年相比,长江上游区域未来30年的多年平均气温和各月平均气温都将升高1~2℃,其中冬季和春季升温较大;平均年降水量将增加3%~4%,但秋、冬季降水有所减小。未来30年平均积雪深相对于基准期将减小37.8%左右,在积雪过程中达到最大积雪深的时间与基准期基本相同,而融雪开始的时间略有延后;从空间变化来看,冬季（1月份）长江上游区域大部分地区的积雪深都呈现减小趋势,部分地区积雪深减小超过了50%。     

长江源沱沱河区45a来的气候变化特征

利用1959—2003年长江源区沱沱河气象站气温、降水、积雪等地面观测资料,对年代际的气候变化特征及其影响进行了分析.结果表明:该区域45 a来夏季增温比较明显.20世纪90年代四季平均气温、平均最高和平均最低气温比最冷的80(或60)年代偏高0.6~1.2℃;降水量(含积雪量)冬季呈增加的趋势,夏季呈减少的趋势,秋、春季降水量增加而积雪量减少;年大风日数80—90年代较60—70年代偏多.80年代是夏季温度升高、降水减少、大风日数增多的暖干气候背景,90年代以来继续加剧,并逐步扩展到春、秋季节,使得该区域的草场退化、冰川和冻土消融加快、湿地资源减少、生态环境恶化.     

气候变化背景下长江源区径流变化特征及其成因分析

利用1960-2011年历年逐月长江上游通天河流域直门达水文站观测的流量资料、 长江源区气象台站观测资料以及NCEP/NCAR逐月再分析资料, 研究分析了长江源区径流变化特征及其气候归因. 结果表明: 2005年之前, 长江源区年及夏、 秋、 冬季的平均流量呈持续下降趋势, 2005年以后, 长江源区年及四季的平均流量均呈显著增加趋势. 其中, 以夏季平均流量的增幅最为明显, 年平均流量有4 a左右及12 a左右的变化周期. 高原夏季风、 长江源区夏季7、 8月地面感热、 流域降水量、 蒸发量、 气温及冰川和积雪融水均对长江源区流量变化有明显影响. 2005年以后, 长江源区年及四季的降水量呈明显的增加趋势, 而蒸发量呈明显的减少趋势. 同时, 温度急剧上升导致的冰川和积雪融水增多, 是2005年以来长江源区流量急剧增加的重要原因.     

青藏高原积雪被动微波遥感资料与台站观测资料的对比分析

积雪资料的可靠程度在反映积雪变化、预估后期气候变化时非常重要, 利用青藏高原74个气象台站资料与被动微波遥感资料进行对比分析. 结果表明: 两种积雪资料在高原南部边缘、高原东部唐古拉山与念青唐古拉山东部均表现为高值区, 在柴达木盆地、高原腹地及沿雅鲁藏布江一线表现为一致的少雪区,在青海南部和藏东南地区差异较大.遥感资料的积雪深度和积雪日数变化敏感区与台站观测资料存在差异.在积雪的显著季节性特征及气候尺度上的年际变化特征方面, 遥感资料与台站资料具有很好的一致性, 但遥感资料在刻画积雪季节内波动特征方面欠佳, 且年平均积雪深度和积雪日数遥感数据偏大.对AMSR-E逐日积雪资料进行评价发现, 高原腹地总精度大于高原边缘地区, 海拔3 000 m以下的反演精度较高, 雪深在9~10 cm时的反演精度较高.     

东北冻土区积雪深度时空变化遥感分析

积雪作为冰冻圈的重要组成部分,对地面有保温作用,在消融时又吸收热量降低地面温度,影响冻土发育,对气候的变化十分敏感。利用微波遥感数据1979-2014年逐日中国雪深长时间序列数据集,采用GIS空间分析和地学统计方法,分析了东北冻土区积雪深度的时空变化规律及其异常变化。结果表明,东北冻土区多年平均雪深为2.92 cm,年平均雪深最高值出现在岛状多年冻土区,最低值出现在季节冻土区。东北冻土区年平均积雪深度变化以减少为主,占区域面积的39.77%,减少速率为0.07 cm·（10a）^-1。东北冻土区年平均积雪深度在1986年发生突变,开始出现减少的趋势,这与气温突变年份较为吻合。受地形和气温变化影响,年平均积雪深度减少的敏感区域主要发生在岛状多年冻土区。气温是影响东北冻土区年平均积雪深度变化最主要的因素,降水量、风速、湿度、日照时数对积雪深度均有影响。季节冻土区积雪深度对气候的敏感性要大于多年冻土区。     

新疆阿勒泰克兰河中游地区冬季积雪分布及特性分析

新疆阿勒泰地区是中国季节性积雪水资源最为丰富的地区之一。2016年12月在克兰河中游地区开展了积雪观测,利用直尺和量雪筒测量雪深和雪密度,调查了积雪水资源的分布情况;利用针式温度计测量雪层温度,获取了雪层之间的温度梯度;利用雪特性分析仪和显微镜测量了积雪剖面的雪层密度、液态水含量、介电常数和雪粒径。通过分析研究区积雪水资源的空间分布和积雪特性的垂直分异发现：研究区雪深的分布非常不均匀,北部的雪深总体上大于南部,即使在同一地区,雪深也因风力等原因而分布不均匀;研究区总体上属于"干寒型"积雪,密度较小,且密实化迅速;各雪层属于干雪或者湿度极低的潮雪,绝大多数雪层的液态水含量在0.3%以下;积雪温度总体上从表层到底层逐渐升高,表层温度日变化较大;阴天积雪温度高于晴天,各雪层温度日变化小于晴天,且午后积雪会出现负温度梯度,冷中心出现在积雪次表层;雪粒径较小,雪粒长短轴比的最小值出现在中间层,且符合新雪的粒径特点。     

Spatial and temporal of variations of alpine vegetation cover in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers of the Tibetan Plateau from 1982 to 2001

Spatial and temporal variations in alpine vegetation cover have been analyzed between 1982 and 2001 in the source regions of the Yangtze and Yellow Rivers on the Tibetan Plateau. The analysis was done using a calibrated-NDVI (Normalized Difference Vegetative Index) temporal series from NOAA-AVHRR images. The spatial and temporal resolutions of images are 8 km and 10 days, respectively. In general, there was no significant trend in alpine vegetation over this time period, although it continued to degrade severely in certain local areas around Zhaling and Eling Lakes, in areas north of these lakes, along the northern foot of Bayankala Mountain in the headwaters of the Yellow River, in small areas in the Geladandong region, in a few places between TuoTuohe and WuDaoliang, and in the QuMalai and Zhiduo belts in the headwaters of the Yangtze River. Degradation behaves as vegetation coverage reduced, soil was uncovered in local areas, and over-ground biomass decreased in grassland. The extent of degradation ranges from 0 to 20%. Areas of 3×3 pixels centered on Wudaoliang, TuoTuohe, QuMalai, MaDuo, and DaRi meteorological stations were selected for statistical analysis. The authors obtained simple correlations between air temperature, precipitation, ground temperature and NDVI in these areas and constructed multivariate statistical models, including and excluding the effect of ground temperature. The results show that vegetation cover is sensitive to variations in temperature, and especially in the ground temperature at depths of ∼40 cm. Permafrost is distributed widely in the study area. The resulting freezing and thawing are related to ground temperature change, and also affect the soil moisture content. Thus, degradation of permafrost directly influences alpine vegetation growth in the study area.