2001—2019年横断山区积雪时空变化及其影响因素分析

基于MOD10A2积雪产品提取横断山区积雪日数及积雪覆盖率等信息,结合横断山区129个地面气象站点的气象数据,采用趋势分析、相关分析及随机森林回归模型等方法分析了横断山区积雪时空分布特征及其影响因素。结果表明：年平均积雪覆盖率的年际变化呈不显著的下降趋势;年内变化呈“单峰”型曲线,其中3月积雪覆盖率最大,为55.04%。海拔3 000 m以上的积雪覆盖率较为稳定,海拔1 000~3 000 m之间的积雪覆盖率波动较大。受暖湿气流和地形影响,阴坡积雪覆盖率大于阳坡。横断山区积雪日数的分布具有纬度地带性,北部山区积雪分布广泛且积雪日数高,南部云贵高原积雪日数低。年均积雪日数介于55.16~79.47 d,积雪日数在28.46%的地区呈减少趋势,在21.66%的地区呈增加趋势,其中呈显著减少和显著增加的地区分别为2.65%和0.68%。中部康定市、九龙县及其周边地区减少趋势明显,北部杂多县—若尔盖县一线的高海拔山地增加趋势明显。积雪日数整体上与降水量、相对湿度呈正相关,与风速、气温和日照时数呈负相关。与降水量呈显著正相关的地区主要分布在西北部杂多县、称多县;与风速呈显著负相关的地区主要分布在西北部称多县、中部康定市;与气温呈显著负相关的地区主要分布在中部九龙县、西北部称多县;与相对湿度呈显著正相关的地区主要分布在北部杂多县—石渠县一线;与日照时数呈显著负相关的地区主要分布在东北部玛曲县、西北部称多县。积雪日数受气温和高程的影响最大,而日照时数和风速为次要因素。     

1953 - 2016年华山积雪变化特征及其与气温和降水的关系

利用华山气象站1953 - 2016年气象观测资料和1989 - 2016年Landsat TM卫星遥感影像数据, 分析华山积雪变化的基本特征及其与气温、 降水和大气环流的关系。结果表明： 1953 - 2016年华山平均积雪日数78.5 d, 积雪主要出现在每年的10月 - 次年5月, 64 a来积雪初日推迟, 终日提前, 初终间日数减少, 年度、 冬半年、 冬季积雪日数分别以8.3 d?（10a）^-1、 7.6 d?（10a）^-1、 4.7 d?（10a）^-1的减少率显著减少。1981 - 2016年华山年度最大积雪深度减少趋势不显著, 年度累积积雪深度以88.2 cm?（10a）^-1的减少率显著减少, 一年中积雪日数、 最大积雪深度和累积积雪深度的减少（小）趋势均以3月最为显著。1989 - 2016年华山区域积雪面积、 浅雪和深雪面积减少趋势不明显。1953 - 2016年华山年度、 冬半年、 冬季平均气温升高, 降水量减少。积雪日数与平均气温存在显著的负相关, 与降水量存在显著的正相关, 气温是影响华山积雪日数的最主要因素。年度、 冬半年和冬季积雪日数突变年份与相应时段平均气温突变年份相近。1953 - 2016年华山冬半年、 冬季平均气温和降水量均与大气环流指数相关显著, 华山冬半年和冬季积雪日数与同期西藏高原指数、 印缅槽强度指数、 南极涛动指数和西太平洋副高西伸脊点指数为明显的负相关, 与850 hPa东太平洋信风指数、 亚洲区极涡面积指数为明显正相关。     

基于MODIS积雪产品的天山年积雪日数空间分布特征研究

山区积雪是干旱区气候变化的重要指标因子,积雪日数与积雪分布之间有着密切关系。为了研究天山山区积雪日数空间分布特征,以MODIS8d积雪产品MOD10A2（Terra）和MYD10A2（Aqua）为数据源,首先对数据进行最大化合成,获取新疆天山500m×500m分辨率的年积雪日数,然后分析了2002-2014年13a积雪日的年际变化,并结合DEM数据分析了13a天山多年平均积雪日随高程和坡度的变化特征。结果表明：天山积雪日数分布极为不均,最大年平均积雪日数为193d,13a内天山绝大部分地区年积雪日变化趋势较为稳定,稳定区约占天山总面积的83.92%;在研究时段内天山总积雪日数主要集中在30d以内,其比例约为天山总面积的48%;各个高程带积雪日面积分布差异明显,但总体上积雪日数随着高程的增加而增加;从积雪日数随坡向分布来看,北坡、东北坡、东坡、西坡、西北坡所占面积比例（>30d）相对高于其他坡向。该研究结果对干旱区水资源估算具有参考意义。     

青海高原1961-2013年积雪日数变化特征分析

应用1961-2013年逐日积雪深度及气象要素资料,采用REOF、多元线性回归等方法,分析了青海高原积雪日数时空分布特征,探讨了各季节积雪日数与气温和降水的关系.结果表明：（1）青海高原积雪日数呈先增加再减少的变化趋势,1961年至20世纪90年代末呈增加趋势,其中1982年达到峰值为44天,2000-2012年呈减少趋势.（2）青海高原积雪时空分布不均,地域差异大,分为六个积雪气候区,主要特点为高原南部积雪日数最多且呈显著增加趋势;东部农业区、西部柴达木盆地积雪少且呈下降趋势.（3）冬、春季积雪日数有上升趋势,冬季较显著;秋季积雪日数有下降趋势.（4）各季节平均气温均呈上升趋势,是影响秋、春季积雪的关键因子;冬、春季降水量呈上升趋势,是影响冬季积雪的关键因子.青海高原冬、春季有暖湿化趋势.     

1980—2020年青藏高原积雪时空变化特征

青藏高原是气候变化的敏感区,其积雪在区域水文循环和气候系统中具有重要作用。本文利用1980—2020年逐日无云积雪覆盖遥感数据,分析了该地区近40年的积雪面积、积雪覆盖日数的分布特征和变化趋势。结果表明：青藏高原地区积雪分布具有明显的空间分异和垂直地带性分布特征,阿姆河流域、印度河流域、塔里木盆地、恒河流域、怒江流域和雅鲁藏布江流域的高海拔山区是积雪广泛分布的地区。在水文年内,高原地区积雪覆盖率呈单峰变化,8月上旬积雪面积最小,1月中下旬达到最大,分别占高原总面积的5.2%和38.6%;40年间,高原地区平均积雪面积以3.9×10⁴ km²·(10a)^-1的趋势显著减少(P<0.05);积雪覆盖日数以0.47 d·a^-1的趋势显著减少,高原71.4%的区域积雪覆盖日数呈减少趋势,呈显著减少的区域约占55.3%;17.1%的区域积雪覆盖日数呈显著增加趋势,且主要分布在5 200 m以上的高海拔山区,在海拔5 200～5 900 m之间的区域,积雪覆盖日数的增加率随海拔升高而增加。     

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。     

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。     

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MODIS数据的新疆叶尔羌河流域山区积雪特征分析

科学监测新疆叶尔羌河流域山区积雪面积及其变化特征对该区域的气候研究、雪水资源开发利用、环境灾害预报和生态环境保护等方面有重要意义. 利用2000-2012年近13 a的MOD10A2积雪产品提取研究区域内积雪,结合DEM数据分析研究区内积雪面积的动态变化特征. 结果显示：新疆叶尔羌河流域山区的积雪面积的年际变化幅度较大,其中,2005年和2009年积雪面积较大,2007年则为典型少雪年;年内变化差异显著,总体上呈现“M”型的特点,12月和3月处于高位,2月和8月处于低谷. 叶尔羌河流域山区积雪覆盖率随着海拔的上升逐渐增大,稳定积雪主要分布在海拔5 000 m以上的地区;不同坡向的积雪覆盖率差异比较明显,西北坡、东坡、东北坡的积雪覆盖率比北坡、东南坡、西坡、南坡的积雪覆盖率高,西北坡高达52.8%,南坡仅为20%. 叶尔羌河流域山区的积雪面积与气温呈负相关,与降水量呈正相关,积雪面积变化对气温因素更为敏感.     

亚洲高山区积雪物候时空动态及其对气候变化的响应

以亚洲高山区为研究区,在对2000—2020年逐日MODIS积雪产品进行去云处理的基础上提取了每一水文年的积雪日数（snow-covered days, SCD）、积雪开始日期（snow onset date, SOD）、积雪结束日期（snow end date, SED）和积雪持续日数（snow duration days, SDD）等积雪物候参数,并分析了积雪物候时空动态特征及其与气候变化的响应关系。结果表明：亚洲高山区积雪物候空间差异较大,并呈现出主要受海拔影响的垂直地带性分布规律。研究区SED主要集中在3—6月,在低海拔区SED出现在3月份及以前,而高海拔山区则推迟到6月份及以后;SOD主要集中在9—12月,高海拔山脉及高纬度地区的SOD出现较早,而低海拔区的SOD多出现在11月及以后。近20年,研究区SDD主要呈缩短趋势,在13.5%的区域呈显著缩短,而仅7.4%的区域为显著延长;SED主要呈提前趋势,在15.8%的区域显著提前,而仅8.8%的区域为显著推迟;SOD主要呈推迟趋势,在11.4%的区域表现为显著推迟,在8.2%的区域为显著提前。亚洲高山区积雪物候年际变化对气候变化的响应关系明显,积雪累积期气温是影响SOD年际变化的主导因子,而融雪期气温是影响SED年际变化的主导因子;气温的上升,导致了SOD的推迟、SED的提前和SDD的缩短。     

从第三极到北极： 积雪变化研究进展

在全球气候变化背景下, 第三极和北极地区积雪是地表最活跃的自然要素之一, 其动态变化对气候环境和人类生活产生重要影响。通过回顾第三极和北极积雪研究进展, 阐述了降雪、 积雪范围、 积雪日数、 积雪深度和雪水当量在第三极和北极地区的时空分布特征和变化趋势。结果表明： 近50年, 特别是进入21世纪以来, 第三极和北极地区降雪比率均呈下降趋势; 积雪范围、 积雪日数、 积雪深度、 雪水当量总体均呈减小趋势, 融雪首日有所提前。同时就积雪变化对生态系统与气候系统的影响进行了论述, 评估了积雪的反馈作用。通过总结第三极和北极积雪变化研究进展, 凝练研究中存在的不足和未来发展趋势, 为提升积雪对气候变化及经济社会发展影响的认识提供重要科学支撑。     

青藏高原多源雪深数据适用性综合评估北大核心CSCD

青藏高原积雪对区域气候及水循环有重要影响,现有积雪数据集在该区域存在很大不确定性,适用性评估工作不可或缺。基于气象站观测数据(OBS),采用秩评分方法对一套被动微波遥感(CHE)和两套再分析(ERA5-Land和MERRA2)积雪深度数据进行了多变量、多评价指标的综合定量评估。结果表明:从年平均积雪深度、年最大积雪深度、年积雪日数三个变量分别评价各数据,MERRA2对年最大积雪深度、年积雪日数模拟最好,CHE对年平均积雪深度描述最好;各数据在不同评价指标上的得分排名存在较大差异,CHE在描述线性变化趋势上具有优势,ERA5-Land在描述年际变化上具有优势,MERRA2在描述季节循环、多年平均值、极大值、标准差上具有优势;综合考虑,MERRA2在青藏高原适用性综合评分最高、ERA5-Land次之、CHE最低。三种数据均存在明显不足之处,MERRA2对积雪线性变化趋势的定性描述与OBS相反,对积雪年代际变化的模拟有待优化;ERA5-Land对各变量的多年平均值存在严重高估;CHE刻画积雪空间分布特征能力较差。由于青藏高原西部站点稀少,相关评估结论仅适用于高原中东部。基于遥感及再分析数据得到高原西部积雪变化趋势存在较大不确定性。     

青藏高原冬春积雪和季节冻土年际变化差异的成因分析

利用青藏高原上72个常规气象观测站的逐日积雪厚度、冻结深度、气温、降水和地表温度资料,分析了高原积雪和季节冻土年际变化差异的原因.结果表明:气温和地表温度对高原积雪和季节冻土都有重要的影响,而降水对积雪的影响很重要,但是对季节冻土的影响则比较小.高原积雪对季节冻土有较大的影响,在积雪达到一定厚度以后,积雪的保温作用会影响冻结深度的变化,积雪越厚,保温作用越强;积雪越浅,保温作用越弱,当积雪小于某一厚度时其主要起降温作用.积雪的保温作用可能是积雪与季节冻土年际变化差异的原因之一.     

Spatial-Temporal Variation Characteristics of Snow Cover Days in Northeast China in the Past 40 Years and Their Relationship with Climatic Factors

The snow cover days were extracted out of the snow data on depth distribution from 1979 to 2016 in China, combined with temperature, precipitation, humidity, sunlight and wind speed and other meteorological data, by taking advantage of traditional statistical methods and GIS spatial analysis methods, to study the temporal and spatial variation characteristics of snow cover days in northeast China region in the past 40 years, and to analyze their relationship with climatic factors. It turned out that the average annual snow cover days were 93 d in northeast China region, having an increasing trend, the rate was 0.6 d/10a, and the maximum average annual snow cover days appeared in 2013. Snow cover days in spring dominate the changes of the average snow days all year around. The snow cover days in northeast China region were affected by latitude, geography and land-sea thermal difference, which gradually decreased from north to south, and the maximum value appeared in the Da Hinggan area. Precipitation, humidity and snow cover days are positive correlation, and temperature, wind speed and sunlight are negative correlation. The correlation between climatic elements and snow cover days is as follows: temperature>humidity>wind speed>sunlight>precipitation. The influence of climatic elements on the seasonally frozen ground region is more significant than that in the permafrost region. The results show that temperature is the main factor that affects the average annual snow cover days in northeast China region.     

基于站点的中国天山山区积雪要素变化研究

选取196l-2006年天山山区海拔高于1000 m的17个气象站的月积雪日数、月最大积雪深度资料,分析天山山区季节性积雪年际变化趋势,探讨17个站点在最大雪深出现月份和海拔之间的相关性以及积雪日数和月最大雪深变化趋势的类型,以及积雪变化的气候归因.结果表明:①按最大雪深出现的月份,天山山区积雪类型可分成4种,分别是1...     

雪生态学研究进展

文章从雪盖与气候系统、雪盖的物理特性及其与生态学的关系、雪化学过程与养分循环、冰雪微生物、雪盖与小型动物、雪盖和植被等 6个方面综述了当前世界雪生态学研究进展，并对雪生态学近期需要研究的问题进行了讨论。总体来看，当前国际雪生态学研究存在如下发展趋势：①强调全球气候变化对雪盖的影响及其反馈作用；②注重雪和雪盖的物理特性及其生态功能；③对雪盖生态系统的养分循环过程的研究报道增加；④冰雪微生物的超微结构、生理学、生理生态学、生态学、生命史、生物化学的研究得到了较快发展；⑤雪盖小型哺乳动物的生理、生态、形态适应性研究得到更多重视；⑥有关极端环境下的植物生理生态适应性及其与雪环境梯度变化关系的研究兴趣增加；⑦过程研究、定量研究、数值模拟研究在各个方面都更加得到重视。     

基于SNTHERM雪热力模型的东北地区季节冻土温度模拟

冬季土壤温度在土壤肥力、植被安全越冬、土壤微生物活动中扮演着重要角色。雪盖的反照与隔热作用对冬季土壤温度变化及冻融过程具有一定影响,深入探究积雪覆盖对土壤温度的影响机制有十分重要的意义。雪热力模型（Snow Thermal Model,SNTHERM）是用来模拟和预测积雪演化和冻土温度的一维质能平衡模型。基于该模型,结合积雪下冻土温度的观测试验,通过模型模拟结果与实测数据的统计特征参数分析,进行了积雪覆盖下冻融土壤温度变化过程模拟的有效性和精度评价。结果表明,在积雪覆盖条件下,SNTHERM模型能够有效地模拟雪盖下浅层（5 cm、10 cm、15 cm深度）冻土日平均温度的变化过程,模拟值与观测值具有很好的一致性。通过改进模型中土壤层水分迁移等因素,能够提高冻土温度的模拟精度,为研究积雪各参数演化过程与下垫面温度的相互作用奠定理论基础,有助于提高积雪参量空间遥感的反演精度。     

秦岭区域性高山积雪事件变化特征分析

为了研究秦岭高山积雪事件变化特点,利用秦岭陕西境内32个国家气象站1980—2016年度共37年高山积雪观测记录,统计分析5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥3 d的区域性高山积雪事件、5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥20 d的区域性长时间高山积雪事件、5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥60 d的区域性稳定高山积雪事件,结果表明：秦岭1980—2016年度共出现区域性高山积雪事件114次,其中包含区域性长时间高山积雪事件29次,区域性稳定高山积雪事件6次。区域性高山积雪事件均发生在冷季（11月—次年4月）,其中60%的区域性高山积雪事件发生在冬季（12月—次年2月）。6次区域性稳定高山积雪事件都发生在12月—次年3月。区域性高山积雪事件1980—1989年度最多（44次）,其次是1990—1999年度和2000—2009年度（各29次）,2010—2016年度最少（12次）。1980—2016年度,区域性高山积雪事件呈现明显减少趋势（通过α=0.01的信度检验）,减幅为-0.86次?（10a）^-1,区域性高山稳定积雪事件次数与冷季平均气温呈显著的负相关关系（通过α=0.01的信度检验）。