拉萨河流域高山水热分布观测结果分析

利用架设在念青唐古拉山南坡9个海拔高度(4300～5500m)的自动气象站一年(2006年8月1日-2007年7月31日)的实测数据,对山坡1.5m高度的气温和季风期(6-9月)降水随海拔梯度和时间的变化进行了分析.表明4300～4950m存在一个逆温带,逆温时间自10月至翌年4月.年逆温频率为11.5%(42天).4300～5500m年平均气温直减率为0.61℃/100m;念青唐古拉山南坡季风期各月最大降水带都在海拔5100m.最大降水高度以下,山坡降水量递增率为4～7mm/100m,最大降水高度以上,降水递减率数值上为降水递增率的1.6～2.3倍.7月和8月降水量占季风期总降水量比例大于6月和9月.降水月内分配山坡上部总体较山坡下部均匀.降水主要发生在4:00-10:00以外的时间段,而大一中雨(3～14mm/h)主要发生在18:00-22:00.山坡强降水段相对集中在4650～5100m海拔高度.     

秦岭太白山气温直减率时空差异性研究

在评估山地生态系统对气候变化响应的过程中,作为气温要素的重要输入参数,气温直减率（γ）的精确性直接影响到相关科研工作的真实性和可靠性。本文基于秦岭主峰太白山（3771.2 m）11个分布于南北坡和不同海拔的标准气象站点2013-2015年连续3年实测日均温资料和25 m×25 m空间分辨率的DEM数据,研究了太白山气温直减率在不同时间尺度上的变化规律及不同坡向上的空间分布特征。结果表明：① 2013-2015年太白山年均γ北坡均大于南坡,北坡为0.513 ℃/100m,南坡为0.499 ℃/100m;北坡年均γ随海拔变化表现出一定的差异性,而南坡相对稳定。② 年内γ在不同时间尺度上均存在明显差异,且南北坡变化趋势不一致。在季尺度上,γ最大值北坡为夏季,为0.619 ℃/100m,而南坡最大出现在春季,为0.546 ℃/100m,最小值均为冬季,南北坡分别为0.449 ℃/100m和0.390 ℃/100m;春季和夏季,北坡γ均大于南坡,而冬季相反,北坡小于南坡,秋季几乎无差异。在月尺度上,气温相对高的月份γ亦较高,北坡γ变化幅度大于南坡;年始和年末（11-12月、1-2月）北坡γ小于南坡,而5-9月北坡大于南坡,且南北坡γ相差较大。③ 经数据可信度分析,所获得的γ可较为客观地反映太白山气温随海拔变化的规律性,将为山地气温空间分布规律及其生态系统响应等定量研究提供理论基础。     

念青唐古拉山东南坡高寒草原生态系统表层土壤有机碳分布特征及影响因素

对念青唐古拉山东南坡高寒草原生态系统表层(0~20 cm)土壤有机碳分布特征进行研究,结果表明:有机碳密度平均为5.002 8±1.103 7 kg/m2,变异系数21.96%;在拔4421~4598 m内,随海拔升高表现增加→减少→增加的分布特征;与地上及10~20 cm土层生物量、20~30 cm含水量、土壤有机质、速效N、全N和全P含量呈显著正相关,与20~40 cm容重呈显著负相关。影响其的第1因子是植被盖度、地上生物量、20~30 cm地下生物量和20~30 cm含水量,第2因子是0~20 cm和20~40 cm容重及全P量,第3因子是有机质含量和速效N含量,第4因子是0~10 cm地下生物量,累计贡献率92.83%。     

青藏高原降水的梯度效应及其空间分布模拟

基于对青藏高原水汽来源的分析,结合美国SRTM提供的青藏高原DEM数据,应用G IS技术,对青藏高原降水随海拔变化的空间分布特征进行模拟分析,旨在对青藏高原降水随海拔的变化特征进行深入地认识与研究。把研究区内所属的92个气象站划分为8个降水随海拔变化类型区,分区建立实测雨量与地理因子之间的气候学统计方程,利用青藏高原的DEM数据,以0.05°×0.05°经纬网格为基本计算单元,结合海拔、坡度和坡向,推算模拟青藏高原年降水量的空间分布。模拟结果表明,东亚季风影响区大部分地区降水随海拔上升而增大,印度季风区大部分地区随海拔增高而下降,降水的海拔梯度效应由于地形和水汽来源的影响而颇为复杂。     

中国近地表气温直减率及其季节和类型差异

近地表气温直减率是推测近地表气温空间分布的重要参数。中国幅员辽阔,气候和地形地貌条件复杂,直接使用反映对流层平均状况的单一气温直减率(0.65℃/100 m)很难表征中国近地表气温直减率的季节和类型差异。本文利用中国839个国家气象站点2000-2013年的近地表气温数据,分别在国家尺度和综合自然区划尺度上使用多元回归分析方法计算各个季节的平均气温直减率(lr_meanT)、平均最低气温直减率(lr_minT)和平均最高气温直减率(lr_maxT),并借助空间插值算法对气温直减率的可靠性进行了验证,最后分析了其季节和类型的差异。结果表明：①在国家尺度上,3种气温直减率均小于0.65℃/100 m;lr_minT、lr_meanT和lr_maxT的季节差异分别为0.05、0.13和0.24℃/100 m,且一般有夏季最大、冬季最小的季节规律;春、夏、秋、冬季气温直减率的类型差异分别为0.12、0.05、0.11和0.26℃/100m,且有lr_minT>lr_meanT>lr_maxT的规律。②在综合自然区划尺度上,气温直减率大多低于0.65℃/100 m,且存在明显的地域差异;夏季气温直减率一般大于冬季气温直减率,季节差异大多超过0.10℃/100 m;气温直减率类型差异半数区域超过或等于0.10℃/100 m,在春、夏、秋季,半数左右的区域lr_maxT >lr_minT,在冬季,多数区域的lr_minT >lr_maxT,lr_meanT一般处于lr_maxT和lr_minT之间。     

“气温分布”教学过程设计

【第一课时气温分布】搭脚手架:师:大家知道气温几度时你会感觉到热、冷或比较舒适呢?生:讨论。师:实验表明,夏季,人们感到最舒适的气温是19-24℃,冬季是17-22℃。一般要超过26度会感觉热,而热到连T恤都不想穿,那就至少要35度左右。进入情境:播放全国主要城市"天气预报"。     

青藏高原气温空间分布规律及其生态意义

作为世界第三极的青藏高原,其巨大的块体产生了显著的夏季增温作用,对亚洲乃至全球气候都具有重大影响。但由于高原自然条件严酷,山区气象观测台站很少,气象资料极度匮乏;如果依靠台站数据进行空间插值获得高原气温的空间分布数据,会由于插值点过少而产生较大误差并可能掩盖一些空间信息,因而难以全面反映高原气温的空间分布规律。利用基于MODIS地表温度数据估算的青藏高原气温数据,详细分析各月气温及重要等温线的空间分布格局,并结合林线和雪线数据,初步探讨了高原气温空间分布格局对高原地理生态格局的重要影响。研究表明：① 等温线的海拔高度自高原东北部、东部边缘向内部逐渐升高,等温线在高原内部比东部边缘高500~2000 m,表明相同海拔高度上气温自边缘向高原内部逐渐升高。② 高原西北部的羌塘高原、可可西里为高原的寒冷区,全年有7个月的气温低于0 ℃,3~4个月的气温低于-10 ℃;青藏高原南部（喜马拉雅山北坡—冈底斯山南坡）和中部（冈底斯山北坡—唐古拉山南坡）是高原的温暖区,全年有5个月的气温能达到5~10 ℃,有3个月的气温能超过10 ℃,尤其是拉萨—林芝—左贡一带在3500~4000 m以下的地区最冷月均温也能高于0 ℃。③ 北半球最高雪线和林线分别分布于高原的西南部和东南部,表明高原气温空间分布特征对本地的地理生态格局具有重要影响。     

基于气象数据和遥感影像的太白山气温直减率

基于太白山内2013—2014年气象站点实测数据和DEM分析太白山南北坡不同时间尺度的气温直减率,并利用辐射传输方程法针对Landsat 8影像数据反演地表温度场,通过窗口差分法推导太白山气温直减率场及其特征。研究表明:1实测法计算太白山年均气温直减率北坡为0.515℃/(100 m),南坡为0.505℃/(100 m);10月直减率北坡为0.505℃/(100 m),南坡为0.480℃/(100 m);春、夏季气温直减率较大,北坡大于南坡,而冬季较小,北坡小于南坡。2采用辐射传输方程法针对Landsat 8 TIRS 10反演地表温度具有较高置信度,获取10月北坡气温直减率为0.611℃/(100 m),南坡为0.502℃/(100 m)。3气温直减率在山脊和山谷附近表现出高直减率条带;海拔对太白山气温直减率的影响高于坡向,高、中、低海拔区气温直减率分别为0.913℃/(100 m)、0.471℃/(100m)、0.755℃/(100 m);坡向对气温直减率分布的影响表现为随阳坡至阴坡而逐渐变大,依次为0.515℃/(100m)、0.541℃/(100 m)、0.617℃/(100 m)。     

四姑娘山区土壤及其垂直分布

区内土壤型类有:山地黄壤、山地黄棕壤、山地褐土、淋溶褐土、山地棕壤、山地暗棕壤、山地棕色暗针叶林土、亚高山草甸土、高山草甸土和高山寒冻土等。土壤分异的显著特点是:1.土壤垂直带谱结构多样而复杂;2.带谱特性随坡向不同而有差异;3.土壤垂直带内以森林土壤为主;4.区内土壤具过渡性。     

青藏高原念青唐古拉峰地区气候特征初步分析

利用青藏高原念青唐古拉峰地区扎当冰川垭口(30°28.07′N,90°39.03′E,5 800 m a.s.l.)、南坡(30°22.87′N,90°40.36′E,5 100 m a.s.l.)和北坡(30°29.06′N,90°37.46′E,5 400 m a.s.l.)三台自动气象站一年的近地层观测资料,分析了该地区温度、湿度、风速风向和辐射等气象要素的季节变化特征,探讨了南、北坡局地气候差异形成的原因。结果表明:垭口、南坡、北坡年平均气温分别为-6.9℃、-1.1℃和-3.4℃;北坡(扎当冰川)消融期气温直减率大,年平均值为0.87℃/100 m;海拔越高,气温日较差、气温直减率波动越大;垭口相对湿度最大,饱和水汽压最小;该地区相对湿度与海拔呈正向关系,而饱和水汽压与之呈反向关系;该地区局地环流特征明显;总辐射5月出现最大值,南坡辐射比北坡小,与大气所含水汽、天空云量、下垫面性质差异等因素有关。     

1960 年以来青藏高原气温变化研究进展

青藏高原是中国最大、世界海拔最高的高原,它对全球气候系统存在显著影响.本文对青藏高原自1960年以来的气温变化特征及其影响因素的研究进行了概述与总结.近50 年来,青藏高原气温明显上升,经历了一个冷期和一个暖期,气温在20 世纪80 年代发生突变,整体呈现前低后高波动上升的趋势;最低气温和最高气温呈不对称的线性增温趋势,最低气温的上升速率要比最高气温快得多;而极端事件频率、强度也有所变化,其中低温事件大大减少,高温事件则明显增加;各类界限温度的积温以及持续日数等生物温度指标也都显著增加.在空间分布上,青藏高原气温呈现出整体一致增暖,并且有西高东低、南北反相的变化形态.影响青藏高原气温变化的因素有很多,主要包括天文因素、高原内部气象要素以及外部环流影响等.     

青藏高原土壤水分变化对近地面气温的影响

青藏高原为全球气候变化最为敏感的区域之一,探讨该地区土壤水分变化对近地面气温的影响将为青藏高原水汽循环研究及该地区对周边气候与环境的影响研究提供重要理论支撑。利用NCEP-CFSR数据集,基于土壤水分对近地面气温的影响机理,揭示了青藏高原不同季节、不同植被分区下土壤水分时空分异规律、土壤水分与蒸发率的响应与耦合状态及土壤水分通过蒸散发过程对近地面气温的影响。结果表明：① 不同季节下青藏高原土壤水分空间分布基本一致,除西北地区和喜马拉雅山脉外,整体呈现由东南向西北递减趋势,青藏高原地区存在干旱区变湿,湿润区变干的空间特征;② 青藏高原大部分区域土壤水分处于干湿过渡状态,其中青藏高原南部和东南部地区全年处于干湿过渡状态,而柴达木盆地几乎全年处于干旱状态;③ 近地面气温对土壤水分的响应在冬季最弱,在夏季最强且空间差异较小,其中在冬、春、夏季为负反馈,另外不同植被覆盖区近地面气温对土壤水分的敏感性差异很大。此项研究对于进一步探讨青藏高原地区陆气耦合状态及变化环境下的区域水汽循环及其效应具有重要理论意义。     

西藏高原近40年的气温变化

利用西藏1961－2000年月平均气温、最高气温、最低气温资料，分析了近40年高原气温的变化趋势。结果发现，西藏大部分地区四季和年平均气温为升温趋势，尤其是秋、冬季；高原上普遍存在气温非对称变化现象，以Tmax、Tmin显著上升，但Tmin上升幅度大于Tmax为主要类型。Tmax上升主要表现在夏季，增暖以冬季最为明显，气温日较差降夏季外均显著减小。在各纬度带上均表现为升温，春、秋季升温最大，冬季次之。高海拔地区比低海拔地区升温强。近40年来西藏高原年平均气温以0.26℃/10a的增长率上升，明显高于全国和全球气温的增长率。20世纪60年代多异常偏冷年，90年代多异常偏暖年。     

青藏高原各拉丹冬冰芯记录的季节气温变化

2005 年10-11 月中美联合考察队在各拉丹冬峰北部果曲冰川平坦的粒雪盆 (33^o34'37.8"N, 91^o10'35.3"E, 5720 m a.s.l.) 钻取了一支冰芯, 通过对该冰芯进行多参数定年, 恢复了青藏高原中部各拉丹冬地区近70 年来降水中δ¹⁸O 的变化历史。根据冰芯中季风期和非季风期δ¹⁸O 值与临近气象台站气温的正相关性, 重建了该地区70 年来的春季和夏季的气温变化。结果表明, 各拉丹冬冰芯中δ¹⁸O 记录的春季和夏季升温趋势非常明显; 根据回归分析, 冰芯中非季风期的δ¹⁸O 每增大(或减小) 1‰相当于春季气温升高(或降低) 1.3 ^oC; 季风 期的δ¹⁸O 每增大(或减小) 1‰相当于夏季气温升高(或降低) 0.4 ^oC; 各拉丹冬冰芯中δ¹⁸O 记录恢复的春季和夏季气温与北半球春季和夏季的气温变化具有一致的趋势, 但各拉丹冬地区的增温幅度比北半球要大, 同时春季的增温幅度也高于夏季。     

基于Modis地表温度的青藏高原东部及其邻近地区气温估算(英文)

Climatic conditions are difficult to obtain in high mountain regions due to few meteorological stations and, if any, their poorly representative location designed for convenient operation. Fortunately, it has been shown that remote sensing data could be used to estimate near-surface air temperature (Ta) and other climatic conditions. This paper makes use of recorded meteorological data and MODIS data on land surface temperature (Ts) to estimate monthly mean air temperatures in the southeastern Tibetan Plateau and its neighboring areas. A total of 72 weather stations and 84 MODIS images for seven years (2001 to 2007) are used for analysis. Regression analysis and spatio-temporal analysis of monthly mean Ts vs. monthly mean Ta are carried out, showing that recorded Ta is closely related to MODIS Ts in the study region. The regression analysis of monthly mean Ts vs. Ta for every month of all stations shows that monthly mean Ts can be rather accurately used to estimate monthly mean Ta (R2 ranging from 0.62 to 0.90 and standard error between 2.25℃ and 3.23℃). Thirdly, the retrieved monthly mean Ta for the whole study area varies between 1.62℃ (in January, the coldest month) and 17.29℃ (in July, the warmest month), and for the warm season (May-September), it is from 13.1℃ to 17.29℃. Finally, the elevation of isotherms is higher in the central mountain ranges than in the outer margins; the 0℃ isotherm occurs at elevation of about 4500±500 m in October, dropping to 3500±500 m in January, and ascending back to 4500±500 m in May next year. This clearly shows that MODIS Ts data combining with observed data could be used to rather accurately estimate air temperature in mountain regions.     

MODIS-based air temperature estimation in the southeastern Tibetan Plateau and neighboring areas

Climatic conditions are difficult to obtain in high mountain regions due to few meteorological stations and, if any, their poorly representative location designed for convenient operation. Fortunately, it has been shown that remote sensing data could be used to estimate near-surface air temperature (Ta) and other climatic conditions. This paper makes use of recorded meteorological data and MODIS data on land surface temperature (Ts) to estimate monthly mean air temperatures in the southeastern Tibetan Plateau and its neighboring areas. A total of 72 weather stations and 84 MODIS images for seven years (2001 to 2007) are used for analysis. Regression analysis and spatio-temporal analysis of monthly mean Ts vs. monthly mean Ta are carried out, showing that recorded Ta is closely related to MODIS Ts in the study region. The regression analysis of monthly mean Ts vs. Ta for every month of all stations shows that monthly mean Ts can be rather accurately used to estimate monthly mean Ta (R2 ranging from 0.62 to 0.90 and standard error between 2.25℃ and 3.23℃). Thirdly, the retrieved monthly mean Ta for the whole study area varies between 1.62℃ (in January, the coldest month) and 17.29 ℃ (in July, the warmest month), and for the warm season (May-September), it is from 13.1℃ to 17.29℃. Finally, the elevation of isotherms is higher in the central mountain ranges than in the outer margins; the 0℃ isotherm occurs at elevation of about 4500±500 m in October, dropping to 3500±500 m in January, and ascending back to 4500±500 m in May next year. This clearly shows that MODIS Ts data combining with observed data could be used to rather accurately estimate air temperature in mountain regions.     

西藏高原不同时段雪灾的空间分布及大气环流特征

利用西藏高原38个气象站自建站以来至2008年的10月至翌年4月逐日积雪资料,依据积雪深度和积雪持续日数两项要素组合的雪灾等级指标,分析了前冬、隆冬和春季3个时段西藏高原不同等级雪灾空间分布。结果表明：主要有3个雪灾发生高频中心区,即以聂拉木为中心的喜马拉雅山脉中段区、以嘉黎为中心的那曲地区中东部区及以错那为中心的喜马拉雅山脉东段区;在时段上雪灾主要出现在前冬和隆冬,春季最少,但在前冬和隆冬雪灾频率分布有较大的空间差异;喜马拉雅山脉中段区、阿里地区、那曲站以中灾和重灾为主。利用NCEP/NCAR再分析月平均高度场数据,对区域性雪灾异常年和无雪灾年进行了合成分析,结果表明:前冬和隆冬北半球500 hPa中高纬环流非常相似,自大西洋东海岸向东至西太平有显著的“+-+-”波列,而春季中高纬从欧洲西部为“-+-+-+”波列;3个时段欧洲大陆长波槽脊异常加强,经向环流发展;前冬和隆冬欧亚大陆高度距平场为西高东低,春季正好相反;雪灾年与无雪灾年极涡、乌拉尔山高压脊、贝加尔湖高压脊和北美大槽的强度、位置有较大的差异,而东亚大槽只是春季有所差别外其他时段不明显。