1981-2015年西藏全区气候季节的变化

利用1981-2015年西藏全区39个气象观测站的观测资料,采用修订气候季节划分方法,分析了39站季节起始日与季节长度,代表站的季节极端日期、极端长度、季节早晚、季节长短等级变化趋势及其对农牧业、旅游业的影响。结果表明：西藏近35年来,春、夏、秋、冬季平均起始日分别为2月25日、5月31日、9月15日和11月28日,平均长度分别为99 d、106 d、73 d和87 d,且区域差异比较明显。波密、加查、尼木、狮泉河、申扎站春季的起始日在提前,分别为-5.8、-1.2、-3.3、-2.5、-2.3 d·（10a）^-1;秋冬季的开始日在推迟,分别为1.4（1.5）、2.1（4.2）、1.9（4.4）、1.0（2.5）、1.2（4.0）d·（10a）^-1。春（夏、秋）季持续时间在延长,分别为7.0（1.3、0.1）、0.04（3.3、2.1）、1.0（4.6、2.5）、0.1（3.4、1.6）、1.7（1.8、2.8）d·（10a）^-1;冬季持续时间在缩短,分别为-8.5、-5.4、-7.8、-5.1、-6.2 d·（10a）^-1。春季的提前与季节长度的延长,使作物播种期与牧草返青期提早;秋季的推迟与季节长度的缩短使得作物复种机会大;同时对农作物的种植结构、作物品种熟性布局以及旅游业都有一定的影响。     

谢通门地震窗活动频次与强震对应关系

采用西藏测震台网记录的2008年1月—2018年12月谢通门区域定位地震,系统分析该区M_L1.5以上地震频度变化及与附近强震的对应关系,发现地震台站建设密度对谢通门地震窗监控能力影响较大,故从2008—2011年和2012年7月—2018年12月2个时段予以分析。分析发现,2012年7月开始,谢通门地震窗小震活动水平在每月20次范围内随机波动,当超过20次以上(含20次)即异常高值出现或结束后1.5年内,在半径100 km以内具有发生M_S 5.0以上地震的可能,在半径1 000 km以内具有发生M_S 6.5以上强震的可能。     

DZZ5新型自动站直射表日照观测与人工观测对比

西藏林芝DZZ5新型自动气象站的太阳直接辐射表配备全自动精密双轴跟踪仪,具备自动观测日照的功能。通过比较新型日照观测仪器和暗筒式日照计所获取资料的差值,给出人工观测资料的换算系数概念,并进一步分析不同差值的形成原因和规律,为衔接使用人工观测日照资料的各种科研工作提供理论依据和参考。按照气象辐射观测业务工作的相关要求,对DZZ5新型自动气象站的设备配置和测报软件方面存在的问题提出具体改进建议,使其达到日照自动观测能稳妥、可靠地取代人工观测的目的。     

近30年羌塘自然保护区气候特征分析

本文利用羌塘自然保护区周边6个气象站1978～2007年30年数据,利用气候统计方法,分析了温度、积温、降水的趋势变化。结果表明：该地区年平均温度、年平均最高温度、年平均最低温度都呈上升趋势,且上升幅度远远大于全球、全国平均水平;≥0℃积温、≥5℃积温呈增加趋势,初日提前,终日推迟,持续日数增加;降水的区域特征明显,自东向西呈递减趋势。年降水量呈上升趋势。     

EOS/MODIS数据在西藏森林火灾中的应用

介绍了EOS/MODIS资料在西藏森林火灾监测中的应用,并用多年的历史资料来验证,说明该方法在我区森林火灾监测中是可行的。      

近30年羌塘自然保护区气候特征分析

本文利用羌塘自然保护区周边6个气象站1978~2007年30年数据,利用气候统计方法,分析了温度、积温、降水的趋势变化。结果表明:该地区年平均温度、年平均最高温度、年平均最低温度都呈上升趋势,且上升幅度远远大于全球、全国平均水平;≥0℃积温、≥5℃积温呈增加趋势,初日提前,终日推迟,持续日数增加;降水的区域特征明显,自东向西呈递减趋势。年降水量呈上升趋势。      

拉萨地区土地利用动态分析(英文)

Land use change is the result of the interplay between socioeconomic, institutional and environmental factors, and has important impacts on the functioning of socioeconomic and environmental systems with important tradeoffs for sustainability, food security, biodiversity and the vulnerability of people and ecosystems to global change impacts. Based on the results of the First Land Use Survey in Tibet Autonomous Region carried out in the late 1980s, land use map of Lhasa area in 1990 was compiled for the main agricultural area in Lhasa valley using aerial photos obtained in April, May and October 1991 and Landsat imagery in the late 1980s and 1991 as remotely sensed data sources. Using these remotely sensed data, the land use status of Lhasa area in 1991, 1992, 1993, 1995, 1999 and 2000 were mapped through updating annual changes of cultivated land, artificial forest, grass planting, grassland restoration, and residential area and so on. Land use map for Lhasa area in 2007 was made using ALOS AVNIR-2 composite images acquired on October 24 and December 26, 2007 through updating changes of main land use types. According to land use status of Lhasa area in 1990, 1995, 2000 and 2007, the spatial and temporal land use dynamics in Lhasa area from 1990 to 2007 are further analyzed using GIS spatial models in this paper.     

西藏灌木林种群分布格局

以西藏地区370个灌木林标准地调查数据为基础,计算了包括负二项式K值、方差/均值比率t值、丛生指标、平均拥挤指数、聚块性指标、扩散指标、格林指数和Cassic指标,定量测度了各标准地内种群的分布格局类型及集聚强度,分析了西藏灌木种群分布格局随海拔和坡度的变化特征。研究结果表明,1.西藏优势灌木种群分布格局包括集群分布和随机分布两种,其中,随机分布占60%;2.随着海拔及坡度的增加,西藏灌木种群均呈现由集群分布向随机分布变化的趋势,且大部分地区的灌木种群呈随机分布。     

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。     

近30年来西藏那曲地区湖泊变化对气候波动的响应

根据1975年地形图、20世纪80年代至2005年的TM、CBERS卫星遥感资料和近45年的气温、降水量、蒸发量、最大积雪深度和最大冻土深度等气候资料分析得出,西藏那曲地区东南部的巴木错、蓬错、东错、乃日平错等四个湖泊的水位面积在近30年来呈较显著的扩大趋势,2005年与1975年相比,分别增加了48.2 km²、38.2km²、19.8 km² (比2004年)、26.0 km²,增长幅度分别为25.6%、28.2%、16.2%、37.6%。其主要原因与该地区近年来气温的上升、降水量的增加和蒸发量的减少、冻土退化等暖湿化的气候变化有很大关系。