云量对祁连山老虎沟12号冰川表面能量平衡的影响

为探讨云量对冰川表面能量平衡（SEB）的影响,利用架设在老虎沟12号冰川（简称12号冰川）消融区（4 550 m a.s.l.）的自动气象站资料,结合能量平衡模型计算各能量分量并分析其季节变化,通过云量参数化方案获取云量因子并量化其对冰川表面能量收支的影响。结果表明：净短波辐射为冰川表面主要的能量来源（92%）,净长波辐射为主要能量支出（61%）,二者均受云量影响,但云的短波辐射效应更强（-37 W?m^-2）。云量通过影响辐射收支和湍流通量进而影响冰川表面能量收支,随云量的增加,冰川表面获得的能量减少,冰川消融速率降低。与其他区域的冰川表面能量收支对比,除地理位置、反照率、气温等因素外,海拔和云量的影响也非常显著。     

分辨率和陆面方案对长江流域短期气候预测影响

利用区域气候模式RegCM4.5,分别选取不同陆面参数化方案和空间分辨率,对5个长江流域降水异常年份进行短期气候回报试验,分析对气温和降水预测效果的影响及其最优组合。结果表明:空间分辨率的提高可以改善流域降水和气温的预测性能;而不同陆面方案引起的地表净辐射能量分布不同及其地表蒸散差异,最终导致流域内气温和降水预测效果不一致。RegCM（CLM4.5+30 km）对流域内小雨预测结果最好,而RegCM（BATS+30 km）预测流域内大雨和暴雨效果最优;RegCM（CLM3.5+30 km）对流域内气温预测能力最好。     

青藏高原林芝与四川盆地温江地区晴天辐射和能量平衡特征

分析了2008年青藏高原林芝地区与四川盆地温江地区无降水条件下地表辐射、 湍流通量和地表反照率的日变化及月际变化特征, 并探讨了季风过程对其产生的影响.结果表明: 林芝与温江地区地表辐射和湍流通量都具有明显的日变化和月际变化周期, 季风期受云的影响, 日循环规律变得不是非常规则.季风对林芝地区地表能量分配影响极大, 季风前感热通量占主导地位, 季风期和季风后(夏、 秋节)潜热通量是净辐射的主要消耗项; 温江地区全年潜热在净辐射的分布中占主导地位, 感热通量的作用和土壤热通量相当. 林芝地区年平均地表反照率为0.21, 温江地区年平均仅为0.14; 季风前(3-5月)、 季风中(6-7月)和季风后(8-9月), 林芝地区的地表反照率分别为0.20、 0.19和0.20, 温江地区的地表反照率分别为0.13、 0.11和0.14.     

青海湖流域瓦颜山湿地辐射平衡和地表反照率变化特征

利用2014年5月至2015年11月青海湖流域瓦颜山湿地观测的辐射资料,综合分析了辐射相关因子的变化特征。结果表明：瓦颜山湿地总辐射和净辐射的最大值都出现在7月,最小值都出现在12月;大气长波辐射最大值出现在8月,最小值出现在12月;地面长波辐射最大值出现在7月,最小值出现在2月。阴天对总辐射和地面反射辐射削弱作用比较明显,对大气长波辐射增强作用明显,对地面长波辐射和净辐射的影响季节差异性很大。瓦颜山湿地地表反照率的年均值为0.26。在无积雪覆盖条件下,地表反照率在冻结期明显大于消融期,最大值出现在12月。夏季地表反照率均值为0.185,略小于下垫面同为草甸的青藏高原唐古拉站。在暖季,土壤水分也是影响高寒湿地地表反照率变化的重要因子,随着表层土壤含水量的增加,地表反照率随之减小。     

春末黄土高原半干旱区地表能量闭合的观测研究

利用兰州大学半干旱气候与环境监测站的连续观测数据,分析了该站的数据质量情况和黄土高原半干旱区的近地层湍流通量特征及地表能量平衡能量闭合状况.结果表明:兰州大学半干旱气候与环境监测站(SACOL)湍流通量的平均时间取30min为宜.该站利用EdiRe获得的湍流通量较TK2和CR5000数据自动记录器输出的湍流通量结果要好.黄土高原半干旱区近地层湍流能量与地表含水量状况明显相关,地表干燥时感热通量处于主导地位,接近于干旱区的特征;地表湿润时感热通量和潜热通量则相当,接近于湿润地区的特征.地表能量平衡分析表明,兰州大学黄土高原半干旱环境监测站观测的地表能量闭合度高达85%,与已有的观测相比,能量闭合情况属于较好水平.     

中国北方沙尘灾害影响因子分析

利用中国北方1951—2000年188个沙尘暴代表站的气象观测数据和1983—2000年EROS数据中心NDVI数据，对我国北方沙尘灾害的影响因子进行了分析。主要结论有：①在影响沙尘暴发生、发展、演化的自然因子中，植被覆盖度、降水、大风日数和温度起关键作用，夏季植被覆盖度对来年春季沙尘暴发生频次影响较大，降水和温度主要表现在对地表植被覆盖等与沙尘暴有关的地表参数的影响；②大风日数和温度是沙尘暴形成的动力因子，植被覆盖度和降水是阻力因子。沙尘暴日数和持续时间的变化，主要取决于动力因子与阻力因子的综合作用；③遏制沙尘灾害的治本办法，不在于治理沙尘暴本身，而在于消除产生土地退化、生态安全下降的社会原因，处理好发展与生态环境建设的关系。     

中国过去300年土地利用变化及其气候效应

以两种植被数据为基础,分别利用区域和全球气候模式对过去300年土地利用和地表覆盖变化的气候效应进行了模拟研究。结果表明,耕地面积不断扩大所造成的自然植被破坏可能对区域性气候产生显著影响。通过对不同时期植被特征下地面温度、降水和低层大气环流的比较分析发现,中国东部地区耕地取代自然植被后,全年平均温度有所降低,且存在明显季节差异。植被退化地区的夏季温度有明显升高而冬季温度则显著降低; 同时夏季降水和850hPa风场发生显著变化： 夏季降水明显减少,而这一结果与低层(850hPa)大气环流的反气旋性增强相联系,即植被退化使中国东部夏季风环流减弱,这与目前观测事实是一致的。土地利用引起的地表覆盖的变化可能是东亚季风减弱的原因之一。     

黄河三角洲地表特征参数的遥感研究

地表特征参数与下垫面特征密切相关,它是研究地表物质平衡和能量平衡的基础,因而应用遥感方法反演区域地表特征参数日益受到重视。本文主要应用现有的地表特征参数遥感反演模型,利用AVHRR和TM数据反演了黄河三角洲的地表特征参数:地表反照率、地面温度和植被指数等,并根据反演结果研究了地表特征参数及其合理组合所反映的地表特征。农田植被和天然植被的植被指数变化规律不同;在植被全覆盖区域,植被指数与反照率成幂函数关系,在极干或极湿情况下,地表温度与反照率成线性关系;地表特征参数的合理组合反映出黄河三角洲下垫面覆盖度低,裸地较多,地表较湿润,蒸发量较大。     

21世纪前十年的中国土地覆盖变化

土地覆盖变化是陆地生态系统变化的重要组成部分与驱动因素。在全球变化、生态环境建设、经济高速发展等因素的影响下,21世纪前十年中国土地覆盖发生了显著变化,对此变化的监测和分析不但能支持中国碳源/汇的评估和碳收支估算,还可为生态环境变化评估提供基础数据。本研究在面向对象(object-based)的分类技术支持下,利用Landsat TM/ETM数据和HJ-1卫星数据,结合大量外业调查数据生产了30m分辨率的2000年、2010年中国土地覆盖数据(ChinaCover);采用像元二分法生产了植被覆盖度数据。利用这两个数据集对中国土地覆盖10年的变化特点进行了分析。结果表明,人工表面和林地呈增加趋势,而耕地、湿地和草地面积呈减少的趋势;人工表面的快速增加和耕地面积的大规模减少是这一时期中国土地覆盖变化的最主要特点;土地覆盖类型转换中,耕地转换为人工表面的区域主要集中在我国中东部地区,耕地转换为林地和草地的区域主要分布在退耕还林还草的重点区域,耕地的扩张主要来自三江平原和新疆绿洲的农业开发。以植被覆盖度为评估指标显示森林、灌丛和草地质量总体呈上升趋势,但在汶川地震重灾区、横断山以及武夷山等局部地区的森林质量呈退化趋势;塔里木盆地周围、青藏高原东部、太行山、吕梁山等地区的灌丛植被覆盖度有所下降;内蒙古中部、青藏高原西南部、新疆天山南部、呼伦贝尔等地区的草地出现退化现象。     

不同陆面方案对降水模拟的影响

基于区域气候模式RegCM4.0(Regional Climate Model 4.0),分别选取BATS(Biosphere Atmosphere Transfer Scheme)和CLM(Community Land Model)陆面方案,对2001-2005年中国的气候状况进行模拟,并将模拟结果与CRU(Climatic Research Unit)及GPCP(Global Precipitation Climatology Project)降水资料进行对比,研究不同陆面方案对降水模拟的影响。结果表明:在两种陆面方案下,区域气候模式均较合理地模拟出了中国降水的空间分布、时间变化;模拟降水对陆面方案敏感,RegCM_BATS总体上表现为正偏差,在东北区域的模拟偏差较大;RegCM_CLM表现为负偏差,在长江以南区域的模拟偏差较大;模拟结果的偏差在夏季较大,冬季较小;两模式模拟结果间的差异在空间上由东南向西北减少;两模式均较准确地模拟了不同强度降水出现频率的分布形势,总体上RegCM_CLM模拟低强度降水偏多;高强度降水偏少,而RegCM_BATS模拟低强度降水偏少,高强度降水偏多;不同陆面方案对地表蒸发量以及地表潜热通量模拟的差异是导致模拟降水差异的主要原因,夏季地表蒸发对降水的影响较冬季更强;水汽平流输送对两模式模拟降水差异的影响较小。     

陆面模式CLM4.5在青藏高原土壤冻融期的偏差特征及其原因

利用中国区域地面气象要素数据集制作的大气强迫场驱动通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）对青藏高原区域进行离线模拟试验,模拟结果与D66、沱沱河（TTH）和玛曲（Maqu）3个站点的观测资料以及GLDAS（Global Land Data Assimilation System）-CLM2模拟结果进行了对比,并分析了陆面模式对冻融过程中土壤温度和湿度模拟的偏差及其可能原因。结果表明：CLM4.5对土壤温度模拟较好（平均RMSE≈3℃）,而GLDAS-CLM2计算的土壤温度偏高,偏差较大（平均RMSE>6℃）,且其偏差大于CLM4.5,尤其在冻融期;CLM4.5能较好地模拟出冻融过程中土壤湿度季节变化,但土壤湿度的模拟值与观测值存在一定偏差（平均RMSE≈0.1 mm³·mm^-3）,GLDAS-CLM2不能反映出土壤湿度在冻融过程中的变化特征。CLM4.5的模拟偏差主要来自大气强迫场,而GLDAS-CLM2的偏差除了大气强迫场的不确定性外,还来自于模式冻融参数化方案的不完善。大气强迫场中的气温和降水对土壤温度和湿度的影响在冻融期和非冻融期表现不同。在非冻融期,土壤温度的模拟主要受气温的影响（r>0.6）,气温偏差对土壤温度偏差的贡献率大于50%;土壤湿度的变化则主要受降水的影响,降水偏差对土壤湿度偏差的贡献率为20%~40%。在冻融期,受土壤水热相互作用的影响,气温和降水对土壤温度和湿度的作用效果减弱;土壤湿度的变化受气温影响显著,其贡献率为10%~20%。陆面模式中冻融参数方案的不完善是冻融过程中土壤温度和湿度偏差的重要来源之一。     

长江源区典型流域积雪年变化及其与气温、降水的关系

对长江源区冬克玛底河流域2005年1月-2006年9月积雪空间分布特征、雪盖变化进行了分析,探讨了2005年暖季(5~9月)积雪覆盖与同期气温和降水量之间的关系.结果表明:积雪主要分布在河谷两侧的山坡、山顶、冰川前沿和冰川上,宽广平坦的河谷积雪很少;在暖季,流域降水多、气温较高,积雪主要分布在冰川区.作为一种特殊的下垫面,沼泽化草甸和冻土丘对积雪分布也有较大的影响.从两年的积雪覆盖率变化来看,在降雪少而气温低的1~4月积雪覆盖率变化剧烈;5月份降雪增多,但由于气温也在逐步回升,使得积雪覆盖率还是变化剧烈;10~11月降雪较多而且气温较低使得积雪覆盖率保持在80%以上的覆盖水平;6~8月因气温和地温较高,尽管降水多以固态形式降落,但在地面保留的时间极短,故积雪覆盖面积较小.在暖季(5~9月)降水对积雪覆盖的影响微弱,而温度是流域积雪覆盖变化的主要影响因素.     

新疆阿克苏河流域昆马力克河积雪消融规律对气候变化的响应

作为气候变化产物及气候变化敏感指示器的积雪, 对干旱区的区域社会经济的发展、 生态环境的改善起着极其重要的作用. 为能够更好的指导环境变化下积雪水资源的合理开发利用, 基于2001-2010年MODIS积雪数据、 2005年MODIS土地利用/覆被变化(LUCC)数据及阿克苏气象站气象数据, 对昆马力克河流域积雪消融规律对气候变化的响应进行分析. 结果表明: 研究区气温自1997年后快速升高, 尤其以冬季和春节较明显; 年际、 年内及时段积雪消融规律对气候变化有较好的响应关系; 不同覆被下除农用地所在区域积雪覆盖率与气温变化服从线性变化外, 其他覆被下均服从抛物线型变化. 积雪覆盖率对气温变化的敏感程度有一定的差异, 以林地所在区域最敏感, 变化较快, 其次依次为灌丛、 草地和稳定雪/冰所在区域.     

南水北调大面积农业灌溉的区域气候效应研究

基于社会经济学模型对中国未来不同社会经济发展情景下土地利用变化的预测资料,利用区域气候模式RegCM3,重点研究了南水北调工程建成后,对中国北方13个省(区)范围内农田、农林混作区和草地等进行大面积灌溉所产生的区域气候效应。结果显示:大面积农业灌溉对中国区域气候影响明显,主要受灌区及其邻近地区土壤湿度、近地层空气湿度、总云量、潜热通量、降水量等均呈增加趋势,地表温度、感热通量及500 hPa位势高度将降低。灌溉后受灌区土壤湿度的增加,不仅使受灌区气候环境发生变化,还通过动量、热量及水汽交换对邻近地区气候产生影响。     

基于WRF驱动的CLM模型对青藏高原地区陆面过程模拟研究

NCAR-CLM是目前国际上发展较为完善的陆面过程模型.鉴于大多数研究利用气象站点的数据驱动CLM模型, 尝试将WRF气候模型的模拟结果作为驱动CLM的面上强迫场数据来对青藏高原陆面能量特征进行模拟研究.对WRF气候模型模拟的输出结果与青藏高原气象站观测数据进行比较分析表明, WRF模拟输出的气温和向下短波辐射数值与观测值的相关系数大于0.92(p >0.05), 气压和比湿的R²在0.80以上(p >0.05), 降雨和风速的模拟性能不稳定, 但WRF模拟输出的强迫场也可以作为CLM模型的驱动数据. CLM模拟的地表温度、 感热和潜热通量与青藏高原气象站观测的地表温度以及涡度通量数据验证分析表明, 虽然CLM对地表温度的模拟在合理范围内, 但模拟与观测值还是有较大偏差, 潜热和感热之间的相关系数分别为0.87和0.68(p >0.05), 表明CLM的模拟结果在单点上是可靠的.据此, 在此模拟结果基础上分析了青藏高原地区的陆面能量时空分布特征.     

青藏高原陆表特征与中国夏季降水的关系研究

利用青藏高原72个站逐日积雪、冻土观测资料,AVHRR归一化植被指数（NDVI）和全国550个站逐日降水资料,分析了青藏高原陆表特征与中国夏季降水的关系。结果表明,我国夏季降水在华北和东北南部,长江中下游和华南地区降水空间一致性较好,相邻站点间降水变化趋势近似。华南、长江中下游和淮河降水呈增加趋势,其中长江中下游每10年增加37 mm,但华北降水呈减少趋势。华南、长江中下游和华北对高原积雪、冻土和植被的变化均较为敏感,而淮河仅对高原植被变化较为敏感。利用高原积雪、冻土和植被建立了代表高原地表特征的变化序列,其对长江中下游、淮河、华北夏季降水均有较好指示意义,与夏季降水的相关系数由南到北表现为"负-正-负"的分布特征。最后,提出一种高原陆表状况影响中国夏季降水的概念模型：高原冬春积雪偏多（少）、冬季冻土偏厚（薄）、春季植被偏多（少）会使得夏季高原地区土壤湿度偏大（小）,高原地表感热偏弱（强）,从而使得南亚高压和西太副高偏弱（强）,南海季风偏弱（强）,长江流域降水偏多（少）,华南和华北地区降水偏少（多）。     

植被覆盖度遥感估算研究进展

植被覆盖度是刻画地表植被覆盖的重要参数,在全球变化研究、地表过程模拟和水文生态模型中发挥着重要作用.遥感能够反映不同空间尺度的植被覆盖信息及其变化趋势,是获取区域及全球植被覆盖度参数的一个重要手段.综合分析了用于植被覆盖度估算的遥感数据源,包括高光谱数据、多光谱数据、微波数据和激光雷达数据.而且分析了各种常用的植被覆盖度遥感估算方法及其优缺点,并评价了现有基于遥感数据的植被覆盖度产品及存在问题.最后,针对目前研究中存在的问题,讨论了植被覆盖度遥感估算研究的发展趋势,指出高时空分辨率长时间序列的全球植被覆盖度数据集、多源遥感数据融合和同化技术是未来植被覆盖度遥感估算研究的主要方向.     

四种常用的全球1km土地覆盖数据中国区域的精度评价

精确的全球及区域土地覆盖数据是陆地表层过程研究的重要基础.对数据质量的了解与数据本身同等重要,定量的数据精度评估不仅是对数据本身包含信息的丰富,而且对有助于发现问题,从而促进土地覆盖制图方法的发展.基于一个新的分类系统(森林、灌木草地、农田、裸地、城市、湿地和水体),以中国1∶10万土地利用数据为参考数据,从类型面积一致性、空间一致性两方面对4种全球土地覆盖数据集在中国区域的分类精度进行了评价,包括美国地质调查局为国际地圈-生物圈计划的全球土地覆盖数据集(IGBPDISCover);美国马里兰大学的全球土地覆盖数据集(UMd);欧盟联合研究中心(JRC)空间应用研究所(SAI)的2000年全球土地覆盖数据产品(GLC2000);MODIS 2000年的土地覆盖数据产品(MOD12Q1).并对4种土地覆盖产品误差的空间和类型分布进行了分析.结果表明:在4种土地覆盖分类产品中,GLC2000和MODIS土地覆盖数据有更高的整体分类精度,IGBP数据的整体分类精度次之,但是3种数据在局部都存在明显的分类错误;UMd的分类精度整体最低.通过对4种数据分类精度的空间和类型分布规律的分析,认为4种数据都不能很好的满足陆地表层过程模拟的需要.建议发展土地覆盖类型决策融合方法,将现存多源土地覆盖分类信息融合起来,制备更高精度的中国土地覆盖分类图.