青藏高原多年冻土区典型高寒草地生物量对气候变化的响应

多年冻土区冻土生态系统对气候变化极其敏感,利用在长江黄河源区实测的高寒草甸和高寒草原植被生物量数据以及青藏高原降水、气温以及地温等的空间分布规律,建立了长江黄河源区高寒草甸与高寒草原等主要高寒生态系统地上与地下现存生物量对气候要素变化的多元回归模型.预测分析表明:如果未来10 a气温增加0.44℃·(10a)^-1,在降水量不变的情况下,高寒草甸和高寒草原地上生物量分别递减2.7%和2.4%,如果同时降水量小幅度增加8 mm·(10a)^-1,则地上生物量可基本保持现状水平略有减少;在气温增加2.2℃·(10a)^-1,在降水量不变的情况下,高寒草甸和高寒草原地上生物量年分别平均减少达6.8%和4.6%,如果同期降水量增加12 mm·(10a)^-1,高寒草甸地上生物量可基本维持现状水平略有增加,而高寒草原地上生物量则递增5.2%.高寒草原植被地上生物量对气候增暖的响应幅度显著小于高寒草甸,而对降水增加的响应程度大于高寒草甸.明确高寒草地植被生物量随气候变化的演变趋势,对于青藏高原生态环境保护和研究气候变化对青藏高原生态系统碳循环和河源区水循环的影响具有重要意义.     

1961-2012年中国5类主要冰冻天气的气候及变化特征

利用1960/1961-2011/2012年中国有冰冻天气观测且序列完整的1 600多站逐日冰冻现象数据, 研究了中国地区冰冻天气的时空气候变化特征. 结果表明: 年平均霜日数超过180天的地区主要分布在青藏高原东北部、天山、大-小兴安岭一带. 霜日数在我国中北部和青藏高原地区以增加趋势为主, 长江流域及其以南地区为减少趋势. 全国平均的霜日数为显著增长趋势, 超过0.05的显著性水平, 线性增长率达到2.03 d·(10a)^-1, 霜日发生频率增强; 年平均积雪日数超过90 d的地区分布在青藏高原东北部、天山、大-小兴安岭一带. 积雪日数无明显时间变化趋势; 年平均结冰日数超过210 d的地区分布在青藏高原、大兴安岭及天山部分地区. 结冰日数全国范围以减少趋势为主. 全国平均结冰日数有明显的年代际变化趋势, 1980-1990年为结冰日数最多年份; 年平均雾凇日数超过30 d的地区主要在天山地区、大兴安岭地区以及四川峨眉山. 雾凇日数以减少趋势为主, 长江中下游部分地区有增加趋势. 全国平均雾凇日数有显著减少趋势, 超过0.01的显著性水平, 线性递减率达到0.60 d·(10a)^-1; 年平均雨凇日数主要分布在南方云贵高原地区以及长江中下游地区的一些高山区域. 雨凇日数在华北平原地区以减少趋势为主, 长江中下游地区部分站点有增加趋势. 全国平均雨凇日数随时间有弱的增加趋势.     

青藏高原高寒草地植被指数变化与地表温度的相互关系

为了解脆弱的高原生态环境对升温过程的响应, 利用1982-2006年国家标准地面气象站地表温度和GIMMS-NDVI数据集, 探讨了青藏高原高寒草地植被指数和地表温度的变化特征及其相互关系. 结果表明:1982-2006年, 高寒草地NDVI、地表温度整体均呈现增加趋势, 年均NDVI、生长季NDVI、年最大NDVI(NDVI_max)与年均地表温度、生长季地表温度的上升趋势分别为0.007 (10a)^-1、0.011 (10a)^-1、0.007 (10a)^-1与0.60 ℃·(10a)^-1、0.43 ℃·(10a)^-1; NDVI_max与地表温度显著相关的地区达70.49%. 但是高原地形、气候、水文环境的空间差异性导致高寒草地NDVI与地表温度的相关关系十分复杂. NDVI_max与年均地表温度的相关性最为显著; 在返青期和枯萎期, NDVI与地表温度均为显著正相关. 不同的植被覆盖条件下, NDVI对地表温度的响应不同:植被覆盖差以及退化严重的地区, NDVI_max与地表温度呈负相关性; 反之, NDVI_max与地表温度主要表现为正相关.     

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。     

1951-2010年洮河流域水文气象要素变化的时空特征

采用M-K检验、小波分析和Sen斜率等方法, 对1951-2010年60 a来洮河流域不同地理-生态区间水文气象要素变化的时空特征进行了综合研究.结果表明: 洮河流域水文气象要素呈现多种周期不同尺度的振荡特性, 气温、降水和径流的年代际变化周期以9~13 a和2~5 a最为常见.气温从1990年代中期开始明显上升, 突变的时间北部略早于南部, 西部明显迟于东部;除上游草原牧区外, 降水总体于1990年代初期开始减少;受降水变化影响, 流域河川径流量1990年代发生明显减少.过去60 a, 洮河流域气温以0.18 ℃·(10a)^-1的速率增温;降水以0.03 mm·(10a)^-1的速率减少;河川径流量以11.36 mm·(10a)^-1的速率减小;近30 a来洮河流域以0.63 ℃·(10a)^-1的速率增温, 降水以8.86 mm·(10a)^-1的速率减少, 径流以21.00 mm·(10a)^-1的速率减少.降水和径流变化在不同时期和不同生态-地理区间差异明显, 与区域气候和下垫面因素变化所致的流域能水通量过程的变异有关.     

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。     

南极中山站极昼期间气象要素变化特征

利用中山站1989-2011年极昼期间的气温、气压、风、降水等高质量的地面气象观测资料, 对中山站极昼期间气象要素基本气候特征和变化趋势进行了统计与分析, 研究了极昼期间天气特征. 结果表明: 极昼期间年平均气温为-0.6 ℃, 呈缓慢下降趋势, 其变化速率为-0.2 ℃·(10a)^-1;年平均风速为5.4 m·s^-1, 变化速率为-0.5 m·s^-1·(10a)^-1;共出现降水日数459 d, 占极昼期间总日数的33.3%;年平均日照时数为763.8 h, 日照时数呈上升趋势, 变化速率为26.8 h·(10a) ^-1. 研究结果有助于了解和研究南极中山站气候概况, 对中山站度夏科学考察工作有重要的参考价值.     

青藏高原气温序列的均一性研究

气象观测资料是气候变化研究的基础, 对气象资料进行均一性检验与订正能够提高气候变化研究的精度和准确性. 利用青藏高原及周边地区1961-2010年65个气象站的逐月平均气温资料, 运用PMFT方法对资料进行均一性检验与订正. 结果表明: 高原平均气温资料均一性状况较差, 有32个站被检测出存在间断点, 占总数的49%. 用订正后均一的气温数据分析得出, 高原1961-2010年年平均气温的升温率为0.32 ℃·(10a)^-1, 春、夏、秋、冬季的升温率依次为0.24 ℃·(10a)^-1、0.26 ℃·(10a)^-1、0.32 ℃·(10a)^-1及0.48 ℃·(10a)^-1, 略小于用原始数据分析得到的结果. 研究还发现, 数据均一与否对高原整体气候变化分析结果影响不大, 但对局地尺度的气候变化分析结果影响较大. 鉴于高原的气候变化具有显著的区域差异性特征, 因此, 未来在对高原进行气候变化的差异性进行研究时, 气象数据均一性的检验与订正工作就显得尤为重要. 为提高数据均一性检验的精度, 未来应加强气候资料均一性检验技术的研究并尽可能详尽地收集台站的元数据信息.     

1962-2014年秦岭主峰太白山地区积雪变化特征及其成因分析

利用太白气象站1962-2014年地面积雪观测资料,太白、眉县气象站1980-2014年高山积雪观测记录和1988-2010年卫星遥感资料,分析了秦岭主峰太白山西部中山区、西部中高山区和中部中高山区积雪初、终日期、积雪日数和积雪深度等的变化特征,以及西部中山区积雪变化的成因.结果表明：1962-2014年太白山西部中山区积雪初日推迟,终日提前,初终间日数减少,积雪日数显著减少,积雪深度呈现波动变浅的趋势;1980-2014年西部中高山区积雪日数同样呈现波动减少趋势,西部中山区和中高山区年积雪日数减少率分别为3.2 d·（10a）^-1和8.9 d·（10a）^-1.1980-2014年中部中高山区积雪初、终日期和积雪日数变化趋势不明显.卫星遥感监测资料分析结果显示太白山地区积雪面积呈现波动减少趋势.1962-2014年西部中山区气温升高,降水减少,积雪参数与气候要素相关分析结果表明气温和累积雪深等参数变化关系密切,气温升高是太白山积雪减少的主要原因.1980-2014年太白山地区7月积雪日数很少,关中八景之一的“太白积雪六月（公历7月）天”已很少见到.     

大兴安岭区域未来气候变化趋势及其对湿地的影响

基于未来2种排放情景下的RCM-PRECIS输出的大兴安岭区域气温与降水量预测数据,采用Mann-Kendall(简称M-K)非参数检验法和线性倾向率法,分析大兴安岭区域2015-2050年气候变化趋势及其对湿地的影响.结果表明,在未来2种情景下,2015-2050年的年平均气温升高显著,A2情景的增温速率(0.54℃·(10a)^-1)高于B2情景(0.41℃·(10a)^-1),与东北地区增温速率(0.56℃·(10a)^-1)一致,B2情景增温速率低于东北地区增温速率;大兴安岭区域自2032年气温开始出现增暖突变现象,增温幅度显著增大.2种情景下季节平均气温的增温速率大小依次为夏季、冬季、春季和秋季,A2情景夏、冬、春、秋季分别为0.59、0.56、0.56、0.52℃·(10a)^-1,B2情景分别为0.48、0.47、0.42、0.37℃·(10a)^-1;各季突变增温时间点和增温趋势显著时段存在差异.2种情景下2015-2050年的年降水量有微弱的减少趋势,M-K检测基本无显著变化;季节降水总体而言,大兴安岭区域未来36a降水量仍以夏季为主,占全年降水量的60%左右;春季和秋季次之,各占全年降水量的18%~19%.未来大兴安岭区域气候呈现暖干化趋势,其中21世纪20、40年代大兴安岭湿地受到气候暖干化的胁迫相应较强,未来气候暖干化趋势是大兴安岭湿地生态系统萎缩和退化的主要诱因之一,未来大兴安岭湿地生态系统仍将受到气候暖干化趋势的巨大威胁,面临萎缩和严重退化趋势.     

NOAA IMS雪冰产品在青藏高原积雪监测中的适用性分析

在系统评估青藏高原积雪观测典型气象站历史定位坐标精度基础上,利用站点雪深资料对NOAA IMS 4 km和1 km分辨率雪冰产品在青藏高原的精度和适用性进行了验证和评估,定量分析了IMS 4 km到1 km空间分辨率提高和气象站历史定位与GPS定位坐标之间的差异对青藏高原IMS积雪监测精度的影响。结果表明：青藏高原个别气象站历史坐标与当前GPS接收机定位之间存在较大的差异,如安多气象站经度偏小0.6°,纬度偏大0.08°。IMS 4 km雪冰产品在青藏高原的总精度介于76.4%~83.2%,平均为80.1%,积雪分类精度介于35.8%~60.7%,平均为47.2%,平均误判率为17.1%,平均漏判率为45.5%,总体上呈现地面观测的积雪日数越多、平均雪深越大,其总体监测精度越低,而积雪分类精度越高的特点。IMS分辨率从4 km到1 km总体精度平均提高了2.9%,积雪分类精度平均提高了0.9%,主要是由于个别站点的精度提升较大引起的,对高原多数台站积雪监测精度的改进和提升很小。除个别台站外,目前气象站历史坐标和GPS定位坐标之间的差异,对IMS 4 km积雪监测精度验证结果没有影响。然而,今后随着卫星遥感技术的发展,更高时空分辨率的遥感积雪产品将用于积雪监测和研究,精确的地面观测站坐标信息是对这些遥感数据开展精度验证与实际应用的前提。     

2000-2005年青藏高原积雪时空变化分析

利用MODIS卫星反演的积雪资料以及同期气象资料,分析了2000-2005年青藏高原积雪分布特征、年际变化及其与同期气温和降水的关系,结果表明:青藏高原积雪分布极不均匀,四周山区多雪,腹地少雪;高原积雪期主要集中在10月到翌年5月;2000-2005年高原积雪年际变化差异较大,积雪面积总体上呈现冬春季减少、夏秋季增加的趋势;气温和降水是影响高原积雪变化的基本因子.冬季,高原积雪面积变化对降水更为敏感;春季,气温是影响高原积雪面积变化更主要的因素.     

基于被动微波遥感反演雪深的时间序列分析我国积雪时空变化特征

利用1978-2005年逐日中国积雪深度数据集,分析了我国积雪空间分布特征和季节时空分布特征,并运用趋势线分析方法和均方根差模拟了积雪深度和积雪日数的变化趋势及异常空间变化特征.结果表明:青藏高原东南、青藏高原西部和南部、新疆北部和东北山区为我国积雪空间分布四大高值区.近28 a来,积雪深度和积雪日数呈增加趋势,20世纪80年代青藏高原明显增加和明显减少趋势并存,90年代整体明显增加,2000-2005年整体基本不变.青藏高原中东部、新疆北部以及东北山区为积雪深度异常变化敏感区,而青藏高原西部则为积雪日数异常变化敏感区.     

欧亚大陆积雪分布及其类型划分

利用1966-2012年欧亚大陆1152个地面气象台站积雪深度资料,对欧亚大陆积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的空间分布进行了分析,以连续积雪天数为标准对欧亚大陆季节性积雪类型进行了划分,并与应用累计积雪天数对积雪区类型的划分进行了比较研究. 结果表明：欧亚大陆积雪分布具有显著纬度地带性特征,积雪深度、累计积雪天数和连续积雪天数的大值分布区均位于俄罗斯平原的东北部、科拉半岛、西西伯利亚平原、中西伯利亚高原以及俄罗斯远东北部大部分区域. 与累计积雪天数划分方法相比,利用连续积雪天数对欧亚大陆季节性积雪分区,在前苏联地区积雪类型分区差异并不显著,但蒙古和中国的稳定积雪区明显缩减,青藏高原无稳定积雪区,中国大部分地区为非周期性不稳定积雪区. 两种积雪分区划分方法比较结果显示,连续积雪天数划分方法更能体现积雪累积的连续性和持久性,更符合对稳定积雪和不稳定积雪的划分标准.     

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.     

NOAA卫星遥感与常规观测中国积雪的对比研究

利用30a来NOAA卫星遥感和常规观测的中国积雪资料,对比研究了二者在不同季节和不同年代的逐月积雪日数.研究表明:全年、秋季、冬季和春季全国64%以上地区卫星遥感与常规观测的月积雪日数显著相关,其中东北(包括内蒙东部)和北疆地区显著相关;华北和内蒙中部冬季相关最为显著;青藏高原相关程度明显偏低.值得注意的是,高原上无测站分布地区对于NOAA卫星遥感的高原空间平均年积雪日数影响不显著.NOAA卫星遥感与常规观测的青藏高原空间平均全年积雪日数未达到显著相关,二者年际变化存在一定差异.     

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。     

1993—2002年中国积雪水资源时空分布与变化特征

利用1993—2002年SSM/I被动微波逐日积雪深度反演结果,研究了我国积雪水资源的分布与变化.结果表明:积雪储量近10a来没有明显的减少或增加趋势,但是存在年际间的波动;我国冬季积雪储量主要分布在东北、北疆、青藏高原东部和其边缘地区,以及华北地区;东北、北疆和青藏高原地区为我国的稳定积雪地区;青藏高原地区积雪储量小于东北地区,但年积雪日数大于东北地区.近10a最大积雪水资源量平均约为102.79km³,其中最大年份为1999/2000年度,约为131.34km³.     

2007-2011年西藏纳木错流域积雪时空变化及其影响因素分析

通过2007-2011年纳木错站人工积雪观测资料,对西藏纳木错流域MODIS两种积雪产品(MOD10A1和MOD10A2)进行了精度验证,分析了纳木错流域积雪累积和消融的空间差异,以及流域积雪覆盖率的时空变化;利用纳木错站人工积雪观测资料及自动气象站资料,分析了纳木错流域积雪要素(积雪深度、雪水当量、积雪密度)的时间变化及其与气候参数(气温、降水量、风速等)的关系.结果表明：纳木错流域MOD10A2数据的积雪识别精度(67.1%)高于MOD10A1(42.2%),总识别精度(73.0%)略低于MOD10A1数据(78.4%).纳木错流域积雪累积和消融存在空间差异,积雪在流域南部的念青唐古拉山脉最先累积,之后为流域东部,最后为流域西部;积雪消融的空间变化则相反.由此导致流域积雪日数南部最大、东部次之、西部及西北部最小.纳木错流域各积雪要素的年内变化存在双峰值特征,峰值分别出现在10-11月和1月,积雪在10-11月受降水和气温共同作用,12月至次年3月主要受气温影响.纳木错流域的平均积雪覆盖率为21.9%,受湖泊效应影响区域(主要为东部地区)达到50.6%,而其他区域仅为18.3%.同时,受湖泊效应影响,纳木错平均积雪深度、积雪水当量均显著大于周边地区.     

中国近50a积雪日数与最大积雪深度的时空变化规律

通过REOF和非参数Mann-Kendall趋势检验法,以1958/1959-2007/2008年度中国557个气象台站的积雪观测资料为基础,对中国积雪日数与最大积雪深度的时空演变规律进行分析.结果表明:东北、新疆北部和青藏高原中东部为中国积雪日数和最大积雪深度的3个大值区;近50a来,春、秋季中国积雪日数和最大积雪深度在整体上呈现缓慢减少的趋势,冬季积雪日数和最大积雪深度呈现增加的趋势.气温是影响积雪产生和维持的重要因素.