北疆积雪参数特征分析

采用2009年和2010年2月中旬雪深、分层积雪密度、含水率和温度野外调查数据,分析了北疆地区积雪参数属性特征,雪深-温度和密度-含水率关系。①雪深达10cm,雪土界面温度比积雪表面高3℃左右,超过10cm,偏高6～10℃;雪土界面温度与积雪深度高度线性相关,积雪越深,保温作用越显著;②2010年1月以来,北疆地区多降雪天气,2月积雪深度比2009年同期雪深明显增加;③2010年2月,北疆地区积雪密度均值总体范围0.15～0.272 g/cm3比2009年同期积雪密度0.087～0.225 g/cm3偏大;④在一定体积含水率间隔范围,积雪密度和体积含水率间线性相关。     

北疆积雪深度和积雪日数的变化趋势

 选取新疆北疆20个站1961-2006年积雪及稳定积雪日数、最大积雪深度资料,同时选择冬季降水量和气温稳定通过0℃以下的日数作为积雪的影响因子,分析了46 a来北疆积雪的变化趋势。结果表明：46 a来最大积雪深度呈显著增加趋势,平均年增长0.8%,其变化与冬季降水量增加有关,呈正相关;积雪日数和稳定积雪日数也呈稍增加趋势,增加主要发生在1960-1980年代,1990年代以来有所减少,其变化与气温稳定通过0℃以下的日数呈显著正相关。     

淄博市夏季降水开始和结束时间的统计分析

通过对淄博市夏季降水资料的统计分析,找出各测站降水开始和结束时间,分析降水开始和结束时间规律,并结合实际预报进行对比分析。根据降水过程反查历史资料,分析研究在不同类型天气形势下降水开始和结束时间规律,分析结果可为今后的客观定时预报提供一定的参考依据。     

塔城地区积雪变化特征分析

利用1961--2005年塔城地区7个气象站,4个水文站实测积雪资料,分析了近45a塔城地区积雪变化特征,得出以下结论：塔城地区积雪时空分布不均,地域差异大,不论是积雪日数、稳定积雪日数、累积积雪深度均以Ⅰ型最多（大）,其次为Ⅱ型,Ⅲ型最少（小）;近45a和布克赛尔站积雪日数、稳定积雪期显著增多,裕民站积雪日数不显著增多,托里站积雪日数、稳定积雪期呈显著减少,其余各站均呈不显著减少趋势;塔城地区3种类型的积雪对区域气候变化有着不同程度的响应,各站最大积雪深度对冬季降水量的响应较敏感;近45a和布克赛尔站累积积雪深度序列在20世纪60年代末至今发生过一次显著增多的突变,突变点为1969年。     

湖北省积雪时空特征分析

利用湖北省77个测站1961-2007年气象资料,分析了积雪的时空特征。结果表明,湖北省积雪年际变化振幅明显,20世纪60年代到70年代中期缓慢增加,为积雪多发期;80年代年波动较大;90年代开始明显减少。月积雪日数呈准正态分布,1月最多,2月、12月次之。积雪空间分布表现为西部多,中东部少;山地多,丘陵平原少;沿江多,内陆少。有利于湖北大范围出现积雪的大尺度背景的环流类型主要有纬向型和两槽一脊型。出现积雪时24h变压Δp24为正,24h变温Δt24和水汽压变化Δe24为负,地面气象要素的异常变化,也可以作为积雪预报的着眼点之一。     

湖北省积雪时空特征分析

利用湖北省77个测站1961-2007年气象资料,分析了积雪的时空特征。结果表明,湖北省积雪年际变化振幅明显,20世纪60年代到70年代中期缓慢增加,为积雪多发期;80年代年波动较大;90年代开始明显减少。月积雪日数呈准正态分布,1月最多,2月、12月次之。积雪空间分布表现为西部多,中东部少;山地多,丘陵平原少;沿江多...     

近40年北疆年积雪日数变化的CEOF分析

通过1961—2001年间北疆年积雪日数的CEOF分析,研究了40年来北疆年降雪日数的时空变化特点。结果表明：北疆年积雪日数场有波动特征。第一种类型为南—北一致偏多(偏少)型,空间位相相近,并有6．4年和3．6年的周期。第二种类型为西南—东北一致偏多(偏少)型,空间位相相近,并有6.4年的周期。第一复主分量的时间位相和第二复主分量的时间振幅峰值年可用于年积雪日数的预测。     

乌鲁木齐南山中山带积雪特征分析

利用1971-2011年乌鲁木齐小渠子气象站资料,对南山中山带40 a来的积雪特征及变化特点进行了分析.结果表明:乌鲁木齐南山中山带平均稳定积雪期为144 d;近40 a来出现的最大积雪深度为57 cm,年最大积雪深度出现在3月下旬的频率最大,平均积雪深度以2月最厚.自20世纪80年代以来出现稳定积雪初日推迟、终日提前、稳定积雪期缩短的趋势.近40 a来最大积雪深度递增趋势主要是由于冬季降水量增加和降雪强度增强所造成;而随着气温的逐渐变暖则造成稳定积雪初日的推迟和终日提前.     

1988～1998年北半球积雪时空变化特征分析

利用NOAA提供的北半球近10年(1988～1998)逐周雪盖观测资料，通过引入年或季节累积雪盖周数作为对雪量累积情况的定量衡量，对北半球雪盖变化时空特征进行了分析。结果表明:近10年来，北半球积雪年际变化的关键区位于青藏高原、蒙古高原、欧洲阿尔卑斯山脉及北美中西部，其中青藏高原是北半球积雪异常变化最强烈的区域。青藏高原和欧亚大陆其他地区积雪变化的关联表现为两种不同的时空变化型，第一种型表现为青藏高原地区和其他地区(如欧洲、俄罗斯远东地区)积雪的同位相趋势性增多；第二种型表现为青藏高原地区和中亚地区积雪变化同位相，而和蒙古高原－我国东北地区积雪变化反位相的年际振荡。     

新疆雪盖特征分析

研究和论述了新疆雪盖的若干特征，在利用NOAA／AVHRR监测了1990年9月至2000年6月新疆积雪的基础上，绘制了新疆13个地州（区）的10年旬平均积雪盖度变化曲线，并就各地的雪盖特征、雪盖增长和衰减模型进行了讨论，建立了北疆6个地州（区）雪盖的气温、降水复合模型。     

中国近50a积雪变化时空特征

利用1961～2012年中国1400个站点逐日积雪增量、积雪日数和气温稳定通过0℃日数资料,对我国积雪时空变化特征进行了分析研究。结果表明：我国积雪主要分布在新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区及青藏高原地区,年积雪增量均超过50era;在年代际变化中,1991～2000年我国大部分地区积雪增量偏少;在对我国5个区域的趋势分析中,新疆北部地区、东北和内蒙古东北部地区积雪量有显著增加趋势,积雪日数的变化趋势均不显著,气温稳定通过0oC日数均呈显著减少。     

北半球雪盖的气候特征及与印度季风降水的关系

利用卫星观测的1966年11月－2000年12月北半球雪盖资料，研究了北半球、欧亚、北美和青藏高原雪盖的气候学特征及其变化趋势。通过对雪盖与印度季风的分析，得出：（1）欧亚冬季（12月－翌年3月）雪盖面积与印度季风降水（6－9月）呈反相关，并指出印度季风降水不仅受欧亚雪盖的影响，可能与暖水年有一定的联系。（2）青藏高原10、11月雪盖面积与次年印度季风爆发及降水关系较好，并提出可能的影响机制。     

阿尔山地区积雪变化特征

选取阿尔山气象站1981—2015年冷季(10月—次年4月)气象资料,利用滑动平均、线性倾向估计和Mann-Kendall等方法,对年最大积雪深度、积雪日数、气温和降水量进行分析。结果表明,阿尔山地区年最大积雪深度主要发生在1月至3月,其中2月份概率最大,达50%;34 a内最大积雪深度呈上升趋势(2.77 cm/10a),年平均增加0.98%,且年最大积雪深度在1998年发生了突变,即在1998年之前增长缓慢,在2000年以后上升趋势显著。积雪日数的统计分析表明,初始积雪日数和有效积雪日数呈现略微减少趋势,而稳定积雪日数有微弱的增加趋势;通常初始积雪日数比有效积雪日数大30天左右。年最大积雪深度与稳定积雪时期的降水量、积雪日数、日照时数有显著的相关性,相关系数分别为0.647、0.515、0.584,但与稳定积雪时期的气温没有明显的相关性。在全球变暖的大环境下,积雪深度随着降水量和日照时数的增加而增加,且积雪深度受降水量的影响大于日照时数的影响。     

冬季欧亚积雪异常对北太平洋风暴轴的影响

通过对23个冬季,欧亚积雪与北太平洋风暴轴区域500 hPa天气尺度滤波位势高度方差进行奇异值分解(SVD)、相关分析和合成分析,研究了冬季欧亚积雪异常对北太平洋风暴轴的影响.结果表明,冬季欧亚积雪面积正异常时,北太平洋风暴轴主体位置南压,并且中心强度减弱;积雪面积负异常时,结果相反.进一步的分析显示,欧亚雪盖面积异常所导致的冷却效应异常通过改变欧亚大陆及其下游北太平洋上空的高度场,进而改变东亚急流和斜压性,从而对北太平洋风暴轴产生影响.     

气候变化背景下新疆北部2009/2010年冬季雪灾

利用新疆北部43个气象观测站资料,引用异常气候事件和极端气候事件的判别标准,定量分析了2009/2010年冬季新疆北部的异常气候特征,总结了这一阶段的降水、气温的极端事件特征。分析表明,新疆北部2009/2010年冬季降水量大,积雪厚,积雪时间长,气温变化幅度大,多种表征降水和积雪的气象要素突破历史极值;极端事件发生频次高、范围广,极端冷事件与暖事件并存。在全球气候变暖的大尺度背景下出现降雪如此大、积雪如此厚、灾害如此重的极端气候事件,在新疆实属罕见,这也凸显了极端气候事件的多元性和复杂性。     

伊犁地区近35年冬季积雪变化特征分析

通过对伊犁地区8个气象地面观测站35a(1971—2005年)11—3月逐旬的冬季最大积雪深度、积雪日数、降水量和平均温度的统计分析,结果表明:伊犁地区冬季降雪的时间、空间分布不均,最大降雪发生在新源;平均雪深最大的是伊宁县,最小的是特克斯县;冬季积雪日数变化相对比较稳定;冬季降雪与平均温度存在着很好的响应关系。在SPSS中对冬季的平均温度与平均降水和平均雪深进行相关分析,发现平均雪深、平均温度和平均降水为显著正相关。