一种基于MODIS积雪产品的雪线高度提取方法

冰川雪线高度的遥感提取对冰川物质平衡研究具有重要意义。提出一种基于晴空环境下积雪覆盖频率的雪线高度提取方法。使用MOD10A1积雪产品中的像元积雪面积比例数据,提取了2000/2001-2014/2015年间高亚洲地区冰川消融期末雪线高度。使用实测的冰川年物质平衡资料和气象格网数据对提取的雪线高度变化的可信度进行分析。研究表明：近15 a高亚洲雪线高度变化及趋势具有明显的东西差异,雪线高度变化幅度自青藏高原内部地区向四周呈增加趋势,西部大于东部。提取的冰川雪线高度变化与观测的年物质平衡序列具有很高的相关性,对物质平衡波动的平均解释率可高达75%;与气象要素（气温、降水）的年际变化的相关性也较高,约61.58%的格网冰川雪线高度变化可以由夏季气温和季节降水解释。而高亚洲各分区冰川雪线高度的波动规律也与大气环流背景分布一致。因此提取的雪线高度变化具有冰川学意义,可以进一步应用于冰川物质平衡估算及模拟研究中。     

新疆雪密度时空分布及其影响特征研究

对29个有雪密度观测的气象站40 a气象资料进行聚类和回归分析.结果表明:降水、雪深、大风、吹雪等因子与雪密度有密切正相关关系,由此建立雪密度与气候因子关系模型.另选无雪密度观测的50个站40 a气象资料,用关系模型计算出各站雪密度,从而使有雪密度值的站点增加到79个,为深入细致研究新疆雪密度时空分布打下了基础.研究表明,新疆雪密度有明显稳定期和不稳定期之分,稳定期雪密度是时间的函数.采用Map Gis65,结合卫星遥感资料,研制了新疆雪密度(稳定期)空间分布图.新疆雪密度的分布呈现从盆地及其周边到山地及其周边最后到海拔3 800-4 000 m以上高山带,随高度的升高雪密度依次升高.依据雪密度分布图和时间函数计算得出,稳定期新疆雪密度最大平均值为0.191 g·cm^-3.     

2008年夏季北冰洋海冰表面积雪特征初步分析

运用中国第三次北极考察期间观测的积雪资料, 分析了夏季北冰洋中心海域海冰表面积雪的空间分布特征. 结果表明: 积雪在垂直分布上呈现6种粒雪状态, 表层到底层依次为新降雪、风板、冰片、深霜、冻结状粗雪和渗浸冻结冰层, 积雪表面常被新降雪或厚度为2～3 cm的风板所覆盖. 考察区域积雪的平均密度为(304.01±29.00)kg·m^-3, 表层密度略低于次表层, 遵循雪的密实化原理. 积雪厚度, 雪水当量和新降雪皆具有由南向北递减的空间分布特征, 表明在海冰消融末期, 积雪的气候态分布主要是由降水量的多少决定的, 积雪的消融和蒸发并非海冰表面积雪评估需考虑的首要因素. 雪温随深度的增加而增加, 具有明显的垂直梯度, 观测区积雪表面的平均温度为(-2.01～±0.96)℃, 比海冰/积雪界面的温度高得多.     

玉龙雪山白水河1号冰川消融期表面流速特征分析

2016年7月15号在玉龙雪山白水河1号冰川表面布设了16根花杆（stakes）,建立了冰川运动速率观测网;用TrimbleGeoXT型手持差分GPS对花杆位置坐标进行测量,获取了2016年7月-10月玉龙雪山白水河1号冰川花杆的观测数据,并分析其表面运动特征。结果表明：冰川运动速度方面,横剖面上由主流线附近向两侧变小;纵剖面上由末端到冰川粒雪盆逐渐减小,与一般山岳冰川的运动规律不同;冰川运动方向上,速度矢量大多沿主流线向下运动或者稍微偏离主流线一定方向;冰川的运动速度与冰川的消融速度变化不同步,相比之下运动速度的变化有一定的滞后性;强烈发育的冰裂隙分隔了两侧的冰体,影响了冰川的整体运动方式,使该冰川的运动方式较为特殊。冰川末端退缩速度不断加快且退缩趋势将持续。     

基于多源遥感数据的疏勒河上游山区流域VIC-CAS模型积雪模拟效果评估

积雪积累和消融过程是冰冻圈水文模型的重要组成部分,利用多源遥感数据对水文模型模拟的积雪分布和深度进行评估是进一步增强融雪过程模拟的物理基础,也是提高模拟可靠性的重要手段。基于2002—2013年疏勒河上游山区流域MODIS地表反射率数据集和中国雪深长时间序列数据集,对VIC-CAS模型模拟的逐日积雪覆盖度和雪深进行了综合评估。结果表明：从不同降雪年份来看,VIC-CAS模型可以较好地模拟多雪年（2008年）疏勒河上游山区流域积雪的覆盖度,在平雪年（2004年）和少雪年（2013年）模型模拟精度相对较低。从不同海拔的模拟结果来看,在流域占比最高的4 000~5 000 m高程带精度最高,2 000~3 000 m高程带精度最低;对比模拟雪深与中国雪深产品发现,多雪年的一致性较高,平雪年和少雪年的一致性较低。这表明VIC-CAS模型对疏勒河上游日尺度的积雪覆盖度和雪深的模拟精度相对较低,特别在低海拔处和薄雪情况下,其原因可能是对积雪再分布和风吹雪过程的模拟算法和参数化存在较大的不确定性,需要进一步改进。     

贡嘎山海螺沟降雪中多环芳烃的短周期分布特征及来源分析

2013年1月在贡嘎山海螺沟3个不同采样点共收集了多个雪样,利用GC-MS分析了雪样中16种优控多环芳烃的含量,探讨了多环芳烃的短周期分布特征与来源,估算了采样点与排放源的直线距离。结果显示,海螺沟各采样点雪样中多环芳烃的总含量在163.7 ng/L~281.4 ng/L之间,其中菲的含量最高。雪样中2~4环多环芳烃占多环芳烃总量的百分比为92.0%~93.7%,表明污染来自较远距离传输,但主要排放源离海螺沟的直线距离不超过357 km。将雪层与气象资料的降雪期对应,结果表明从2012年11月到2013年1月这个短周期内,海螺沟雪样受多环芳烃污染的程度没有太大变化。对海螺沟雪样中的多环芳烃进行了来源分析,结果表明海螺沟雪样中的多环芳烃主要来自煤燃烧,不排除少部分木材燃烧,这一源解析结果与海螺沟及其周边地区主要以煤炭作为燃料的能源特征相吻合。     

祁连山七一冰川雪冰和冰川融水中正构烷烃和多环芳烃的分布特征及来源研究

2008年6月,在祁连山七一冰川采集雪坑、冰川融水和冰川末端冰样,经过大孔吸附树脂富集后,用GC-MS对样品中的正构烷烃(nC14～nC32)和多环芳烃进行了分析.结果表明,正构烷烃的含量在冰川融水中最高,雪坑次之,冰中最低;多环芳烃的含量在雪坑中最高,冰中最低,冰川融水界于二者之间.正构烷烃与多环芳烃都具有很强的疏水性,在固-液相分配过程中倾向于保留在残留固相中.由于冰川融水样品距冰川末端约1km,沿途地表土壤和植被会贡献部分正构烷烃,所以冰川融水中正构烷烃的含量最高.与正构烷烃不同,多环芳烃较易挥发,而且易被沿途土壤和植被所吸附,导致冰川融水中多环芳烃的含量降低.冰川末端冰中正构烷烃与多环芳烃的含量都很低,可能是由于冰川末端冰年代比较古老,受人类活动的污染较轻.正构烷烃的碳优势指数(CPI值)表明,七一冰川中的正构烷烃主要来自高等植物蜡和化石燃料燃烧产物的混合物,多环芳烃的荧蒽/芘(Fla/Pyr)和菲/蒽(Phe/Ant)比值表明,七一冰川冰雪和冰川融水中检测到的多环芳烃主要来自化石燃料的不完全燃烧.     

天山季节性积雪稳定期雪密度与积累速率的观测分析

利用Snow Fork雪特性分析仪测量的天山积雪雪崩站2009年2月21-26日及2010年1月26-31日雪特性数据,分析了季节性积雪稳定期内积雪垂直剖面密度的变化特征及其随降雪沉积时间和雪层深度的变化规律.结果表明:季节性积雪稳定期内,积雪剖面密度中部最大,表层和底层密度较低;新雪层密度随时间的推移增加速率逐渐增大...     

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.     

基于重轨InSAR的积雪深度反演方法

利用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）反演积雪深度是流域尺度积雪遥感监测的热点之一, SAR的干涉测量（Interferometic SAR, InSAR）扩展了其在积雪研究中的应用. 微波能够穿透干雪,并在雪-空气界面发生折射,导致传播路径变化;根据InSAR原理,降雪前后的SAR像对会形成由于干雪覆盖导致的干涉相位差. 基于此,提出了基于重轨InSAR技术的积雪深度反演方法：首先,结合气象、水文、野外观测数据,判断积雪状态,以选择最佳干涉像对（无雪和干雪覆盖）;然后,优化干涉处理过程,利用差分原理,获得由于干雪覆盖导致的相位差;最后,基于雪深与相位差的几何关系,反演积雪深度,并探讨反演结果精度的影响因素. 以新疆玛纳斯河流域山前平原为研究区,利用Envisat ASAR数据,实现积雪深度的反演. 结果表明：2009年2月份研究区大部分地区雪深为20 cm左右,与野外观测结果相符;与同时期HJ-1光学影像比较,所获得的积雪覆盖范围吻合. 同时指出,失相干和输入参数（入射角、雪密度）误差是反演结果误差的主要来源.