新疆夏半年降水观测误差分析和修正

降水资料的准确性对区域和全球的水文、气候研究意义重大。对降水观测误差进行修正是提高降水资料准确性的有效途径。基于新疆地区316个自动气象站2013年夏半年的气温、降水量、风速、相对湿度和气压的小时数据,采用世界气象组织固态降水观测国际合作项目在中国乌鲁木齐河流域进行的一系列观测实验得出的降水观测误差修正方法,在提高降水类型判定精度的基础上,对316个自动气象站观测的降水资料中湿润损失和动力损失进行系统误差分析和修正,主要结论为：（1）湿润损失修正量北疆大于南疆,天山北坡明显高于南坡。（2）动力损失修正量北疆大于南疆,天山北坡大于南坡,天山南坡站点动力损失修正量由北向南逐渐减小。（3）总修正量北疆大于南疆,总修正系数大多介于15.0%～20.0%和20.0%～25.0%。（4）修正后降水量平均值增加了16.96 mm。     

基于高分辨率格点数据的1961-2013年青藏高原雪雨比变化

基于国家气象信息中心发布的1961-2013年全国0.5° × 0.5°逐日降水量和日平均气温格点数据集以及气象站点日降水量和日平均气温实测资料,采用森斜率,M-K突变分析,IDW空间插值以及小波分析等方法,对近53年来青藏高原的降水量,降雨量,降雪量以及雪雨比的时空变化,突变和周期等特征进行了分析.结果表明:① 从时间尺度上看,青藏高原的降水量和降雨量总体呈增加趋势,增加幅度分别为0.6 mm·a^-1(p < 0.05)和1.3 mm·a^-1(p < 0.001);而降雪量和雪雨比均呈下降趋势,下降幅度分别为0.6 mm·a^-1(p < 0.01)和0.5% a^-1(p < 0.001).② 从空间分布上看,青藏高原的大部分地区降水量和降雨量呈增加趋势,而降雪量却呈现减少趋势.因此,雪雨比在青藏高原相应呈现减少趋势.③ 突变和周期分析表明,青藏高原降水量,降雨量,降雪量和雪雨比的突变时间分别出现在2005,2004,1996和1998年左右,而周期变化集中为5年,10年,16年,20年左右.④ 青藏高原降水量倾向率和降雨量倾向率均随海拔的升高呈现出先降低后升高的变化趋势,降雪量倾向率随海拔的升高而降低,雪雨比倾向率随海拔的升高呈微弱的下降趋势.     

2008 - 2014年青冰滩72号冰川物质平衡特征分析

物质平衡是冰川与气候相互作用的关键桥梁, 对气候变化非常敏感。基于青冰滩72号冰川2008 - 2014年冰面花杆和雪坑的观测资料, 结合Landsat系列卫星影像, 利用零平衡线法对青冰滩72号冰川的物质平衡进行计算和分析。结果表明： 青冰滩72号冰川2008 - 2014年平均物质平衡梯度为（0.86 ± 0.19） m w.e.?（100m）^-1; 平衡线高度在（4 109 ± 23） ~ （4 317 ± 92） m a.s.l.之间变化, 平均为（4 167.5 ± 33.2） m a.s.l。同时, 青冰滩72号冰川年净物质平衡介于-1.23 m w.e. ~ +0.31 m w.e., 年平均为-0.38 m w.e., 累积物质平衡为-2.27 m w.e.。此外, 与位于天山地区图尤克苏冰川、 乌鲁木齐河源1号冰川平衡线高度和累积物质平衡的比较发现, 青冰滩72号冰川平衡线高度和物质平衡的变化与图尤克苏冰川相似, 而与乌鲁木齐河源1号冰川的差异相对较大。     

大陆型冰川与海洋型冰川物质平衡对比研究——以天山和阿尔卑斯山典型冰川为例

物质平衡是冰川对气候变化最直接的响应,是冰川变化的重要参数.大陆型冰川与海洋型冰川发育在不同的水热环境下,它们对气候变化的响应程度、过程和机理存在很大差异,因此在全球变暖背景下对这两类不同性质冰川物质平衡变化特征及其机理做一全面的对比研究意义重大.以东、西天山的乌鲁木齐河源1号冰川和图尤克苏冰川以及阿尔卑斯山东、中、西部的欣特雷斯冰川、Caresèr冰川和Sarennes冰川为参照冰川,在对比分析这五条参照冰川近60 a来物质平衡变化幅度差异和阶段性差异基础上,对大陆型冰川与海洋型冰川物质平衡变化特征及其机理进行了对比研究.结果表明:在物质平衡阶段性变化上,阿尔卑斯山参照冰川物质平衡变化具有相似的阶段性,而天山和阿尔卑斯山参照冰川之间以及天山内部两条参照冰川之间物质平衡阶段性变化存在很大的差异,可见,无论不同性质冰川还是同一性质的不同冰川,其物质平衡的阶段性变化都可能存在差异,这与不同冰川所处环境水热变化的时间差异有关,而与冰川性质无关;在物质平衡变化幅度上,海洋型冰川变化幅度明显大于大陆型冰川,原因是不同性质冰川发育的水热环境及其对气候变化敏感性差异;在前人对冰川加速消融机理的研究基础上,本文也讨论了大陆型冰川与海洋型冰川物质平衡变化的机理及其异同.     

基于无人机正射影像的玉龙雪山白水河1号冰川末端冰裂隙提取

冰川是冰冻圈的重要部分,对局地乃至全球气候变化响应敏感。冰裂隙作为冰川表面上显著的特征,对于认识冰川的状态、稳定性以及内部应力有着重要的作用。针对冰川冰裂隙高精度快速识别提取问题,本文以玉龙雪山白水河1号冰川为研究对象,使用无人机航拍获取的0.12 m分辨率的正射影像,应用U-Net深度学习网络开展白水河1号冰川的冰裂隙的智能提取研究。使用U-Net网络提取冰裂隙的精度高于传统的Canny算子以及SVM算法,总体精度可高达93%,且U-Net网络泛化能力强。提取结果表明,白水河1号冰川冰裂隙主要为横向裂隙,伸展裂隙以及雁行裂隙,呈现随海拔降低,冰裂隙逐渐由横向裂隙变化为伸展裂隙的趋势,通过不同时期提取结果对比,发现冰裂隙数量和平均长度均有增加。基于无人机影像和深度学习方法的冰裂隙智能提取研究,可为监测冰川变化及其与气候变化的关系提供技术支撑。     

无人机在冰川复杂地形监测中的应用

冰川作为冰冻圈核心要素之一, 是气候变化的天然指示器。通过监测冰川变化, 可以了解局地或全球气候波动, 无人机飞行测量技术是当代冰川观测研究的重要监测技术。选取玉龙雪山白水河1号冰川为研究区, 利用无人机低空飞行航测, 获取冰川末端分辨率为0.09 m的正射影像和数字地表模型（DSM）。将正射影像与高分一号影像、 Google Earth提供的Pléiade影像进行对比分析, 结果表明： 空间上, 无人机航测正射影像能较好的与高分一号、 Pléiade影像产品进行匹配。高分辨率无人机航测影像, 能够很好地表达冰面地形和一些微地貌特征。同时, 无人机航测构建的空间分辨率为0.09 m的DSM模型, 对冰面地形特征反映地更为详尽和准确。此外, 本次航测结合历年卫星遥感数据和地形图资料表明： 自1957年至2018年5月, 白水河1号冰川末端平面距离累积退缩达（646.27±12.04） m。无人机技术在复杂地形、 多云天气、 人工观测难的冰川环境中开展摄影测量具有很大应用前景。通过冰川末端无人机航测实地验证, 将为下一步整条冰川物质平衡的监测和计算提供技术和方法支撑。