中国西天山季节性积雪热力特征分析

利用中国天山积雪雪崩站干、湿雪雪层内每隔5min一次的10层雪温数据,探讨了一次降雪过程后干、湿雪的雪层温度特征,对比分析了干、湿雪的雪面能量平衡方程中各分量的差异。结果表明:(1)整个冬半年积雪各层温度基本<0℃,雪温日变化振幅由雪面向下逐渐减小,积雪深层温度的波峰(谷)值稍滞后于积雪浅层温度极值1～2天。(2)湿雪冷中心的出现时间早于干雪,暖中心的出现时间晚于干雪,太阳辐射对湿雪的穿透深度大于干雪。(3)雪层温度振幅变化与能量吸收随雪深都呈指数衰减分布。积雪密度越大,吸收系数越小,穿透深度越大。(4)干雪雪面的感热通量和潜热通量几乎都为负值,积雪积累。湿雪雪面的潜热通量与感热通量方向相反,互相抵消,所以净辐射是导致湿雪消融的主要因素。     

中国天山积雪对气候变化响应的多通径分析

基于天山山区1961-2013年60个气象站点实测气温、降水、相对湿度、日照时数和积雪深度等气候资料,结合时间序列分析、空间分析以及通径分析等方法,全面精确地获取了天山山区气候变化特征以及气候变化对积雪的通径影响。结果表明：天山山区气候变化显著,主要表现为整体增暖、局部变湿与黯化;气候变暖导致天山山区固态降水（降雪）保证率明显降低,尤其是低海拔区域。各气象要素对积雪不仅存在直接的单因素影响而且各气象要素之间还存在间接的相互交叉、相互联结的多因素影响。单因素影响通径分别为气温、降水和日照时数对积雪深度的3条直接影响通径;多因素影响通径分别为气温、降水和日照时数通过相互之间的内在关系对积雪深度产生的6条间接影响通径。最终结果表明气温是积雪变化的主要影响因素,其影响效应远远大于降水和日照时数的影响。     

天山西部季节性积雪密度及含水率的特性分析

利用Snow Fork雪特性分析仪采集积雪物理特性(积雪深度、积雪密度、体积含水率)数据,分析了天山积雪雪崩站稳定积雪期和非稳定积雪期雪物理特性的时间变化特征及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明: 1)稳定期积雪深度随时间缓慢减小,体积含水率垂直廓线随积雪深度变化呈单峰曲线,峰值距雪表面约33 cm,雪密度垂直廓线为中部大、积雪表层和底部较小;2) 非稳定积雪期积雪迅速沉陷,体积含水率相对于雪层温度的变化有滞后效应,滞后时间约为2 h,雪密度垂直廓线与稳定期相同.整个非稳定积雪期的日平均雪密度与日平均含水率、日平均温度均呈显著正相关.     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。     

不同生境下三种荒漠植物叶片及土壤C、N、P的化学计量特征

以新疆地区三种典型荒漠植物梭梭、多枝柽柳和沙拐枣为研究对象,分别研究其不同生境(塔克拉玛干沙漠腹地塔中植物园—植物园,古尔班通古特沙漠明渠免灌林—免灌林,以及各自的原生生境—原始生境)下三种植物叶片和土壤的生态化学计量特征,每个处理5个重复。研究结果显示:土壤C、N、P含量在不同生境中的分布趋势相似,均表现为柽柳原生地和植物园较高,其他三者相对较低(P0.05)。然而C∶N和C∶P在柽柳原生地中最大,植物园、免灌林和梭梭原生地次之,而沙拐枣原生地最小。N∶P在不同生境中不存在显著差异(P0.05),这说明N和P含量在不同生境中的变化是一致的,即干旱区土壤保持了相对较为稳定的N∶P。三种植物叶片C含量存在一定差异,总体表现为沙拐枣最高,其次为柽柳,梭梭相对较小(P0.05),然而,植物叶片的N、P含量主要受物种影响,生境对植物叶片N、P含量影响不显著,叶片N∶P均值为15.91±0.68,介于14和16之间,说明该区三种植物生长受N和P共同限制,然而N∶P在不同生境及不同物种的协同作用下不存在显著差异(P0.05),说明干旱区的这三种植物叶片在不同生境中具有相对较为恒定的N∶P。这也进一步说明了这三种植物叶片的N∶P不随生境土壤N、P含量的变化而变化,即就是这三种漠植物具有相对较高的内稳性机制,进而使其具备了较强的适应极端环境(干旱,贫瘠,盐碱)的能力。     

新疆近50,a气候的变化特征

利用新疆地区具有较好代表性的23个气象台站1960-2009年的历史气候资料,运用线性倾向估计对新疆地区近50 a来气候变化的主要特征进行了分析.结果表明：近50 a来,新疆地区能量供给因子中的最高、最低和平均温度都呈明显的上升趋势,而日照时数、温度年较差呈明显的下降趋势,云量的变化趋势不明显并略有下降;空气动力因子风速的下降趋势显著;湿度因子中空气相对湿度和降水量略有上升趋势,而水汽压有明显上升趋势.受此影响,近50 a新疆地区气候总体趋于干向湿发展的趋势,气候朝暖湿方向变化.     

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...     

地形异质性对天山山区气候的影响分析

地形具有高度的空间异质性,同一区域不同地形对该区的气候变化有着显著的影响,分析研究地形异质性对气候的影响具有十分重要的意义。基于天山山区DEM栅格图像资料和61个气象站点1961-2014年的气温和降水资料,运用空间分析、反距离权重插值法、偏最小二乘法和统计分析等方法,对该区域的地形异质性及其对气候的影响进行了相关研究。结果表明：（1）天山山区整体坡度大,其中中部与西南部的地形异质性指标值较高,其它地区的地形异质性值偏低。（2）从气候的空间分布来看,天山中部的气温较低,降水量丰富,其他区域的气温较高,降水量较少。（3）在地形异质性对气候影响方面,坡度对研究区气候的影响贡献最大,而地表粗糙度对研究区气候的影响最弱。     

天山西部季节性积雪密度及含水率的特性分析

利用Snow Fork雪特性分析仪采集积雪物理特性(积雪深度、积雪密度、体积含水率)数据,分析了天山积雪雪崩站稳定积雪期和非稳定积雪期雪物理特性的时间变化特征及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明:1)稳定期积雪深度随时间缓慢减小,体积含水率垂直廓线随积雪深度变化呈单峰曲线,峰值距雪表面约33cm,雪密度垂直廓线为中部大、积雪表层和底部较小;2)非稳定积雪期积雪迅速沉陷,体积含水率相对于雪层温度的变化有滞后效应,滞后时间约为2h,雪密度垂直廓线与稳定期相同.整个非稳定积雪期的日平均雪密度与日平均含水率、日平均温度均呈显著正相关.     

基于RBF网络的新疆特重雪灾区最大积雪深度预测研究

新疆是我国积雪资源最丰富的区域之一,也是雪灾多发区之一,预测最大积雪深度,可以为雪灾的预警与防范提供参考和依据。本研究基于建立的雪灾灾损指数,确定了新疆特重雪灾区域;进一步聚焦特重雪灾区的8个县（市）,包括阿勒泰市、福海县、青河县、塔城市、托里县、沙湾市、尼勒克县和伊宁县,分别建立县域RBF网络模型,预测2021—2050年年最大积雪深度,结果表明：该模型可用于新疆特重雪灾区最大积雪深度预测,但预测精度仍有待提升;塔城市、尼勒克县将于2025—2029年连续出现最大积雪深度偏高事件,2039年青河县将出现最大积雪深度的极大值,因此应关注可能发生雪灾的年份与县(市),积极做好雪灾的防御工作。