我国新疆北部地区夏季极端降水事件的特征分析

基于1961 - 2017年6 - 8月新疆北部47个观测站点的逐日降水资料, 根据百分位法定义不同站点的夏季极端降水阈值, 分析了新疆北部地区夏季极端降水事件和最大日降水的时空分布特征、 贡献率及其与海拔的关系。结果表明： 新疆北部地区夏季极端降水事件和最大日降水量的各个特征量分布存在明显的时空差异, 空间上夏季极端降水事件、 最大日降水量表现为山区高、 盆地低的特点,在海拔2 000 m左右存在一个最大降水带; 夏季极端降水事件和最大日降水量呈增多、 增强的趋势, 并从20世纪90年代前后开始有明显的增加。夏季极端降水事件主要以单日为主, 夏季极端降水贡献随时间呈缓慢增加的趋势, 而夏季极端降水过程贡献和最大日降水贡献随时间变化呈下降趋势。     

青藏高原中东部积雪深度时空变化特征及其成因分析

基于逐日积雪深度（雪深）、逐月气温和逐月降水量地面观测资料,利用数理统计方法分析了青藏高原中东部地区1961-2014年雪深时空变化特征及其成因,结果表明：青藏高原雪深空间分布不均,存在喜马拉雅山脉南坡（高原西南部）、念青唐古拉山-唐古拉山-巴颜喀拉山-阿尼玛卿山（高原中部）和祁连山脉（高原东北部）三处雪深高值区,冬季最大,其次是春秋季,夏季仅在纬度或海拔较高处才有雪深记录;从长期来看雪深以减少为主,尤其是夏秋季。在青藏高原普遍"增温增湿"背景下,雪深表现为先增后减的变化特征;雪深随海拔升高而增加,但最大雪深并非出现在最高海拔处;在不同季节雪深的气象要素成因上,冬季由降水主导,其余季节由气温主导。1961-1998年冬春季雪深增加与降水增多有关,而1998-2014年气温的上升以及降水的减少共同导致了雪深的减少,夏秋季雪深持续减少与同期气温持续升高有关。     

1979—2017年雅鲁藏布江流域雪深时空分布特征及其影响因素分析

积雪是水文过程的重要环节,基于1979—2017年中国雪深长时间序列数据集、中国区域地面气象要素数据集提供的降水和气温数据,结合DEM数字高程模型等,运用Mann-Kendall检验法、Sen氏坡度法、Pearson相关分析法,分析了雅鲁藏布江流域雪深时空变化分布特征,并对雪深与气象因子（气温、降水）和地形因子（高程、坡度、坡向）的相关性进行了分析。结果表明：1979—2017年雅江流域多年平均雪深为1.95 cm,且以0.02 cm·a^-1的速率呈现显著减少趋势;雪深空间分布特征差异性明显,呈现“二高二低”相间分布的特征,高值区为流域西部边缘和东部的山地区域,低值区为中游河谷、流域出口低谷区;气象因子对雪深的变化起决定性作用,其中年平均气温与雪深的相关系数数值为-0.63,二者相关性显著;雪深呈现出随着高程的增加而增加的变化趋势,但最大雪深并非出现在最高海拔处;雪深随坡度的变化呈现“减少—增加—减少”三段式分布规律,且东坡和南坡的雪深厚度高于西坡和北坡的雪深厚度。     

2001—2019年横断山区积雪时空变化及其影响因素分析

基于MOD10A2积雪产品提取横断山区积雪日数及积雪覆盖率等信息,结合横断山区129个地面气象站点的气象数据,采用趋势分析、相关分析及随机森林回归模型等方法分析了横断山区积雪时空分布特征及其影响因素。结果表明：年平均积雪覆盖率的年际变化呈不显著的下降趋势;年内变化呈“单峰”型曲线,其中3月积雪覆盖率最大,为55.04%。海拔3 000 m以上的积雪覆盖率较为稳定,海拔1 000~3 000 m之间的积雪覆盖率波动较大。受暖湿气流和地形影响,阴坡积雪覆盖率大于阳坡。横断山区积雪日数的分布具有纬度地带性,北部山区积雪分布广泛且积雪日数高,南部云贵高原积雪日数低。年均积雪日数介于55.16~79.47 d,积雪日数在28.46%的地区呈减少趋势,在21.66%的地区呈增加趋势,其中呈显著减少和显著增加的地区分别为2.65%和0.68%。中部康定市、九龙县及其周边地区减少趋势明显,北部杂多县—若尔盖县一线的高海拔山地增加趋势明显。积雪日数整体上与降水量、相对湿度呈正相关,与风速、气温和日照时数呈负相关。与降水量呈显著正相关的地区主要分布在西北部杂多县、称多县;与风速呈显著负相关的地区主要分布在西北部称多县、中部康定市;与气温呈显著负相关的地区主要分布在中部九龙县、西北部称多县;与相对湿度呈显著正相关的地区主要分布在北部杂多县—石渠县一线;与日照时数呈显著负相关的地区主要分布在东北部玛曲县、西北部称多县。积雪日数受气温和高程的影响最大,而日照时数和风速为次要因素。     

1961—2017年基于地面观测的新疆积雪时空变化研究

选取新疆89个气象站1961—2017年逐日积雪深度观测资料, 分析近60 a新疆冬季最大积雪深度及积雪日数的时空变化特征。结果表明： 新疆冬季最大积雪深度以天山为界, 天山以北多于南部, 北疆北部和伊犁河谷最大达60 ~ 100 cm, 天山山区及天山北坡30 ~ 60 cm, 南疆大部地区不足20 cm; 新疆北部最大雪深多出现在1996年以后, 也是新疆气候由暖干转为暖湿的阶段。近60 a新疆区域尤其是北疆、 天山山区冬季最大积雪深度呈显著增加趋势, 南疆略有增加; 89个气象站中87.6%呈增加趋势, 20个显著增加, 主要分布在天山以北地区。分析不同积雪深度出现的日数, 新疆区域、 北疆地区、 天山山区≤10 cm积雪约占积雪总日数的48% ~ 58%, 10 ~ 20 cm积雪占24% ~ 32%, 20 ~ 30 cm积雪占12% ~ 15%, >30 cm积雪约占5%左右; 南疆地区以≤5 cm积雪为主。新疆区域、 北疆地区以及天山山区积雪日数总体呈减少趋势, 其中≤10 cm积雪日数减少, 尤其北疆显著减少, >20 cm积雪日数显著增加, 南疆变化不明显; 空间变化趋势分布基本与区域变化一致。     

1961-2016年乌鲁木齐河流域气温和降水垂直梯度变化研究

新疆乌鲁木齐河流域高山区和平原区气候条件差异较大,对该流域气温和降水垂直梯度变化的研究,有利于了解不同地理要素之间的作用过程。利用乌鲁木齐河流域6个气象观测站数据,分析研究了气温和降水的变化趋势、气温和降水及其倾向率与海拔的关系,以及不同月份气温和降水随海拔的变化特征。结果表明：1961-2016年间,乌鲁木齐河流域气温和降水总体呈上升趋势,其中乌鲁木齐站气温和降水倾向率分别为0.189℃·（10a）^-1和28.83 mm·（10a）^-1,大西沟站气温和降水倾向率分别为0.268℃·（10a）^-1和18.85 mm·（10a）^-1;气温和降水与海拔关系密切,随海拔降低气温逐渐升高,而降水呈减少趋势;高海拔区气温升温倾向率总体大于低海拔区,降水倾向率随高度增加而明显增加;月气温变化速率随海拔升高呈“钟”形分布,并在5-8月达到最大;月降水变化速率随海拔变化表现为下降~上升~下降~上升,并在5-8月达到峰值。     

基于被动微波遥感反演雪深的时间序列分析我国积雪时空变化特征

利用1978-2005年逐日中国积雪深度数据集,分析了我国积雪空间分布特征和季节时空分布特征,并运用趋势线分析方法和均方根差模拟了积雪深度和积雪日数的变化趋势及异常空间变化特征.结果表明:青藏高原东南、青藏高原西部和南部、新疆北部和东北山区为我国积雪空间分布四大高值区.近28 a来,积雪深度和积雪日数呈增加趋势,20世纪80年代青藏高原明显增加和明显减少趋势并存,90年代整体明显增加,2000-2005年整体基本不变.青藏高原中东部、新疆北部以及东北山区为积雪深度异常变化敏感区,而青藏高原西部则为积雪日数异常变化敏感区.     

1980—2019年新疆南部不同强度暴雨洪水灾害的空间分布和时间变化特征

以1980—2019年新疆南部出现的暴雨洪水灾害事件造成的死亡人数、倒塌房屋数、倒塌棚圈数、牲畜死亡数、受灾面积作为灾情要素,采用比值权重法和无量纲化线性求和,构建了暴雨洪水灾害事件的灾损指数。根据灾损指数,采用百分位数法将每次暴雨洪水灾害事件定量划分为一般、较重、严重、特重四个等级。结果表明：新疆南部暴雨洪水事件在塔里木盆地北缘多于南缘,西部多于东部,高值区集中在阿克苏地区、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州一带;暴雨洪水事件多发在3—10月,年出现次数呈现明显上升趋势,增幅为8次·（10a）^-1,主要表现为一般性灾害发生频次的增加;新疆南部暴雨洪水灾害年平均灾损指数在1985年和1999年发生两次突变,平均值表现出“低—高—低”阶段性变化;暴雨洪水灾害发生次数与3—10月降水量、大雨发生日数、暴雨发生日数密切相关。近40年来新疆南部降水量的增多,导致暴雨洪水灾害次数增加;年平均灾损指数与特重和严重灾害发生次数关系密切,后者对其贡献率达87%。     

1961 - 2016年秦岭山区冷季积雪日数变化特征及其影响因子

根据1961 - 2016年秦岭地区32个气象站点的气温、 降水及积雪等相关数据, 运用REOF、 M-K检验和小波分析等方法, 对秦岭地区冷季积雪日数的时空变化和影响因子进行分析。结果表明： 秦岭地区冷季多年平均积雪日数表现为北坡比南坡积雪日数多。在全球气候变暖的背景下, 海拔越高积雪日数减少的越多。秦岭冷季积雪日数呈现显著减少的趋势, 5个区的积雪日数年代际变化特征显著, 在20世纪末到21世纪初发生了由积雪日数偏多到偏少的突变。各区冷季积雪日数的周期变化主要集中在10 ~ 20 a, 秦岭南坡同时也显示了较为明显的4 a左右的周期变化。西北太平洋海温阶段性增暖是导致秦岭冷季积雪日数减少的外强迫因素。秦岭地区冷季平均气温的显著增暖和冷季降水量的显著减少直接造成积雪日数的减少。秦岭冷季积雪日数减少的突变要比气温增暖的突变大约滞后4 ~ 7 a。     

高寒内流区极端降水的气候变化特征分析

利用中国气象局1969—2017年高寒内流区25个气象站的日降水资料,分析极端降水的变化特征,结果表明：1969—2017年高寒内流区降水量呈上升趋势,这种上升很大程度上可能是由于夏季降水量增加导致的,且20世纪90年代以后降水量增加趋势更加明显。极端降水指数除连续干旱日数外,均呈不同程度的增加趋势,其年际变化反映出在进入21世纪后高寒内流区降水向强降水量和日数更多、强度更强、极值更大的方向发展。极端降水指数空间差异性明显,连续湿润日数、雨日降水总量、雨日降水强度、单日最大降水量、五日最大降水量、极端降水量和日降水大于10 mm日数表现显著增加趋势的台站百分率分别为5%、64%、42%、60%、32%、35%和43%,连续干旱日数表现显著下降趋势的台站百分率为5%。极端降水事件具有一致性,总降水量增加,极端降水的频率、强度、极值也增加,小雨日数增加是降水总量增加的因素之一。极端降水增湿幅度有随海拔升高有增大趋势,高海拔区雨日降水量和雨日天数的增加是极端降水总量增加的主要因素。     

基于CMIP6气候模式的新疆积雪深度时空格局研究

积雪深度的变化对地表水热平衡起着至关重要的作用。选用了国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）中目前情景比较齐全的五个全球气候模式,通过对比新疆地区1979—2014年积雪深度长时间序列数据集,评估了气候模式在新疆地区模拟积雪深度的模拟能力,接着预估了未来不同SSPs-RCPs情景下新疆地区在2021—2040年（近期）、2041—2060年（中期）、2081—2100年（末期）相对于基准期（1995—2014年）的积雪深度变化。气温和降水对积雪深度变化有着重要的影响,因此还分析了新疆地区到21世纪末期气温和降水的变化趋势。结果表明：订正后的气候模式模拟的积雪深度数据与观测数据的相关系数均达到0.8以上,其中1月至3月与观测数据的结果更为吻合。气候模式基本上能够反映积雪深度年内变化的基本特征,气候模式模拟的积雪深度空间分布和观测数据具有相似的特征。气温和降水在未来不同情景下均会波动上升,其中气温的增幅相对比较明显,达0.43 ℃·（10a）^-1,而降水的增幅为0.63 mm·（10a）^-1,新疆未来的气候总体上呈现出变暖变湿的趋势。新疆地区的平均积雪深度在未来不同时期相对基准期均呈增加的趋势。SSP1-1.9情景下,21世纪近期、中期和末期北部大部分地区的积雪深度将会有所增加;SSP1-2.6情景下,北部阿尔泰山地区的积雪深度在21世纪近期有所减小,但中期和末期将会有所增加;SSP2-4.5情景下,21世纪不同时期东部地区的积雪深度将会有所增加,北部和中部大部分地区在不同时期积雪深度将会变小;SSP3-7.0情景下,21世纪不同时期北部和西南地区的积雪深度将会普遍变小,东部地区的积雪深度将普遍增加;SSP4-3.4和SSP4-6.0情景下,21世纪不同时期西南昆仑山地区的积雪深度将会普遍变小,东部地区的积雪深度将普遍增加;SSP5-8.5情景下,北部阿尔泰山地区和东部地区的积雪深度将普遍增加。     

1961—2017年新疆积雪期时空变化特征及其与气象因子的关系

利用新疆89个地面站逐日积雪深度观测资料,研究探讨了1961—2017年新疆区域积雪期、积雪初日、积雪终日的时空变化规律,分析了北疆和天山山区积雪期的年代际和周期变化特征及其与气温、降水的关系.结果表明:新疆各地积雪期、积雪初日和终日存在明显的差异,积雪期以天山为界北多南少;从空间分布看,天山山区和新疆北部阿勒泰、塔城...     

新疆区域近50a积雪变化特征分析

利用新疆91个气象台站1960-2011年的观测资料, 对南北疆及天山山区冬春年(10月-翌年5月)的积雪日数、最大积雪深度、积雪初始、终止日期等因子进行了统计分析, 并通过Kringing插值计算了新疆区域平均最大积雪深度的空间分布.结果表明: 新疆冬春季积雪主要分布在天山以北, 厚度可达30 cm以上, 天山以南积雪比较浅薄, 大部分在10 cm以下;50 a来, 南北疆及天山山区的积雪深度均呈小幅增长(天山山区增幅最大), 积雪日数呈略微降低趋势, 积雪初始、终止日期无明显变化. 天山山区的积雪变化与北疆有较高的相关性, 它们积雪深度和积雪日数的相关系数分别达0.708和0.614, 南疆积雪变化与它们几乎没有相关性;积雪深度与冬春年降水量的变化均有很好的一致性, 尤其在北疆,二者相关系数高达0.702, 但与平均温度呈低的负相关;积雪日数与冬春年降水量变化没有明显相关关系, 但均与气温呈较好的负相关, 在北疆二者的相关系数达-0.742.     

秦岭区域性高山积雪事件变化特征分析

为了研究秦岭高山积雪事件变化特点,利用秦岭陕西境内32个国家气象站1980—2016年度共37年高山积雪观测记录,统计分析5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥3 d的区域性高山积雪事件、5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥20 d的区域性长时间高山积雪事件、5个或者5个以上气象站连续积雪日数≥60 d的区域性稳定高山积雪事件,结果表明：秦岭1980—2016年度共出现区域性高山积雪事件114次,其中包含区域性长时间高山积雪事件29次,区域性稳定高山积雪事件6次。区域性高山积雪事件均发生在冷季（11月—次年4月）,其中60%的区域性高山积雪事件发生在冬季（12月—次年2月）。6次区域性稳定高山积雪事件都发生在12月—次年3月。区域性高山积雪事件1980—1989年度最多（44次）,其次是1990—1999年度和2000—2009年度（各29次）,2010—2016年度最少（12次）。1980—2016年度,区域性高山积雪事件呈现明显减少趋势（通过α=0.01的信度检验）,减幅为-0.86次?（10a）^-1,区域性高山稳定积雪事件次数与冷季平均气温呈显著的负相关关系（通过α=0.01的信度检验）。     

1983-2013年西藏自治区气象灾害时空分布特征与变化趋势

西藏自治区地处青藏高原这一独特的孕灾环境中,气象灾害的频发对当地农牧业、生态环境等敏感领域的影响尤为显著。通过收集西藏自治区1983-2013年气象灾害事件,分析了干旱、雪灾、霜冻、冰雹和洪涝五种灾害的年际、月际、空间分布特征。结果表明：在时间分布上,研究区五种气象灾害在1983-1995年发生总频次呈增涨趋势,1995年后趋于稳定,其中干旱多发生在3-6月,雪灾全年均有发生,霜冻多发生在4月、5月和8月,冰雹和暴雨洪涝灾害季节性强,主要发生在6-9月;在空间分布上,气象灾害高发区分布于西藏自治区南部,其中,干旱多发区分布于日喀则市中东部和山南市北部,雪灾多发区分布于那曲、阿里以及西藏自治区南部边缘地区,霜冻多发区分布于西藏自治区东、南部少数地区,冰雹频发区多呈带状且分布于雅鲁藏布江流域,暴雨洪涝多发区分布于西藏自治区中、东部河谷地带。基于历史气象灾害事件,开展西藏自治区气象灾害的时空分布特征及趋势研究,其结果对农业气象灾害预测预报,区域农业防灾减灾等具有重要的意义。     

中国地区地面观测积雪深度和遥感雪深资料的对比分析

比较了气象台站观测和卫星遥感(SMMR、 SSM/I、 AMSR-E)的积雪深度两种资料在空间分布、 年际变化及其与中国夏季降水之间关系的异同性.结果表明: 两种资料在积雪稳定区的分布比较一致, 积雪深度的大值区位于东北地区、 新疆北部和青藏高原地区; 对于季节性积雪区且积雪深度不大的区域而言, 二者之间存在着较大的差异, 尤其在江淮流域及长江中下游地区, 台站观测的积雪深度大于遥感得到的积雪深度; 平均而言, 两种资料获得的积雪深度在各地区基本一致.在新疆北部和高原南部, 二种资料的年际变化存在着差异, 在新疆北部, 台站观测大于遥感得到的积雪深度, 而在高原东南部遥感大于台站观测积雪.近30 a来, 两种资料获得的积雪深度在新疆北部和青藏高原的年际变化趋势基本一致, 新疆北部为增加趋势, 青藏高原有减少的趋势.值得注意的是, 在东北地区, 近30 a来两种类型资料的年际变化趋势呈相反变化.两种资料在新疆北部的相关最强; 东北、 青藏高原其次; 而高原东南部最差, 在使用时应加注意.青藏高原地区的两种积雪资料与中国夏季降水的相关"信号"基本一致.青藏高原地区积雪与东北西部地区和长江中下游夏季降水之间的相关最为显著.资料间的差异性并不影响高原地区积雪对中国夏季降水"信号"的应用.     

The contribution of rain-on-snow events to annual NO3-N export from a forested catchment in south-central Ontario,Canada

The contribution of rain-on-snow (ROS) events to NO₃-N levels in stream water has received relatively little research attention. However, individual ROS events during January and February contributed up to 40% of annual NO₃-N export from a forested catchment in south-central Ontario between 1980 and 2000, but comprised less than 10% of annual precipitation. Nitrate-N concentrations in stream water increased rapidly following ROS events, and were similar to the concentrations in incident rainfall and the accumulated snow pack, likely due to limited contact of runoff with mineral soil under snow cover and low winter biological activity. Increased NO₃-N associated with ROS events resulted in substantial depressions in stream pH and alkalinity, which may delay the biological recovery from acidification. The contribution of ROS events to annual or winter NO₃-N export has been generally greater in recent years, although there is a considerable year-to-year variation. As a result, ROS events contribute to inter-annual variability in stream NO₃-N concentrations and will have a strong effect on apparent temporal trends. The contribution of ROS events to annual NO₃-N export should be considered when assessing surface water recovery from acidification and the N-status of forests, particularly if climate change projections for winter warming result in a greater proportion of winter precipitation occurring as rain.