青海南部冬春季雪灾的气候诊断与预测

根据青海省气象台站的历史积雪等资料, 依据气候诊断方法分析了降水、 积雪的变化特征和2012年冬春季雪灾形成的气候成因.结果表明: 2012年后冬~初春北半球乌拉尔山阻塞高压稳定维持、 青藏高原高度场偏低、 高原低槽和印缅槽活跃、 极地冷空气向南不断扩散, 冷暖空气在高原地区汇合, 在青海南部和北部地面温度梯度大、 锋区强的零温度线两侧形成大量的降水和积雪.期间的降雪量与降雪日数突破历史极值, 最高气温偏低, 积雪持续难以融化, 出现了历史少见的冬、 春季两季连续积雪, 导致玛沁、 甘德、 达日、 玛多等县出现不同程度雪灾, 1982年、 1993年、 1995年、 2008年、 2012年1-3月青海南部牧区的雪灾过程都基本属于这种类型. 1961-2009年高原牧区积雪与环流因子的气候诊断分析显示, 在1-3月北半球环流场上, 若北极涛动负值偏大、 乌拉尔山高压脊偏强、 印缅槽和高原低槽偏深时, 青海南部牧区降雪量大、 积雪量多, 积雪持续的时间长、 雪灾也相对比较严重, 在上述环流因子相反的配置下, 青海南部牧区的雪灾则比较轻.     

北疆牧区积雪图像分类与雪深反演模型的研究

利用NOAA/AVHRR晴空气象条件下的资料, 建立积雪监测反演模型, 动态监测雪灾期间大范围的积雪空间分布状况, 对牧区雪灾综合评价及防灾救灾具有重要的意义. 使用北疆地区1996-97年2次雪灾期间的4个时相的晴空NOAA卫星数据及20个地面气象台站观测资料, 研究了云与雪的判识及图像去云处理方法, 提出了云层覆盖下图像缺值插补处理的一种新算法; 采用线性混合光谱分解方法, 研究了基于像元的积雪覆盖率及积雪空间分类算法, 模拟出北疆地区积雪深度遥感地学反演模型. 研究结果可为牧区雪情动态监测、分析与综合评价系统的建设提供科学依据.     

青海高原雪灾风险区划及对策建议

利用青海省50个气象台站逐日积雪深度资料、遥感监测积雪深度资料和牲畜死亡率资料,对遥感监测积雪数据进行了验证,证实遥感监测积雪数据能很好的反映青海积雪状况.利用积雪指标分析青海各地致灾强度大小.结果表明:青海三江源地区和祁连山区的部分地区致灾因子危险性最高,柴达木盆地的西部和东部农业区以及环湖的部分地区致灾因子危险性较低.通过分析积雪指标和牲畜死亡率的相关关系,确定了不同雪灾等级临界气象指标,对青海地区进行了雪灾风险区划.区划结果为:轻灾主要发生在柴达木盆地、东部农业区的大部和环湖的部分地区,这些地区发生轻灾的频率大都在50%以上;中灾和重灾在青海发生频率均不高,都在20%以下;三江源的大部尤其是囊谦、玉树和称多一带是特大雪灾的高发区,发生频率均在50%以上.     

山东半岛"0512"持续暴雪分析

2005年12月山东半岛发生了持续暴雪天气过程，降雪量、积雪厚度及持续降雪历时都为山东半岛地区有水文资料以来第一位。雪灾所造成的损失也是历史最大，本文对这次持续暴雪的成因、特性、雪灾损失等进行初步分析。     

内蒙古锡林郭勒盟牧区雪灾风险评估研究

选取内蒙古锡林郭勒盟与积雪有关的雪灾致灾指标, 以气温、 风速为气象条件孕灾环境指标, 坡度、 植被盖度为下垫面孕灾环境指标, 人口密度、 牧民纯收入、 人均GDP、 牲畜超载率等数据为承灾体脆弱性指标, 基于BP方法、 层次分析法、 建立了内蒙古锡林郭勒盟白灾综合风险评价体系, 并对其进行了风险评价与区划。为提高灾害评估的准确率, 白灾的灾害等级是以月为尺度进行评定, 选取的气象指标多数都是以月为尺度的指标。研究表明： 白灾与积雪因子高度相关, 是气候灾害, 积雪、 低温、 大风等气象因子长期作用的结果。对白灾尝试用BP神经网络法进行风险评估, 评估的灾害等级和实际灾害等级十分吻合, 用训练好的神经网络对各个旗县（1980 - 2015年）的白灾进行了风险评估, 评估效果理想。因此, 可以通过数值预报产品、 气候预测产品获取相关评价因子, 采用BP方法形成白灾风险预评估产品, 进而应用于雪灾风险评估业务中, 为相关部门提供决策依据。     

青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战

积雪是地表特征的重要参数,对辐射收支、气候和长期天气变化均有重要影响。雪本身又是一个重要的天气现象和水文气象参数,过量的降雪也会带来严重的雪灾,如牧区雪灾、雪崩和融雪洪水灾害等。因此对积雪的监测,尤其是对山区的积雪监测,具有多方面的意义。利用卫星遥感技术监测积雪已有50余年的历史,并已形成了系列业务产品。青藏高原平均海拔超过4 000 m,该地区的积雪具有重要的水文、气候和生态环境意义。由于地形复杂,人迹罕至,地面观测站点稀少,受较强太阳辐射的影响,积雪消融迅速、区域差异消融以及风吹雪等因素导致积雪分布破碎化严重,对使用遥感资料监测该地区的积雪造成的极大的困难和不确定性。随着国内外传感器技术的不断发展,光学和被动微波遥感数据的同步获取技术已经非常成熟,综合利用光学遥感数据高空间分辨率和被动微波数据不受云干扰的特点,结合机器学习、无人机等技术,将环境参数加入反演模型中,有助于提高青藏高原积雪参数反演精度。     

我国牧区雪灾监测预报研究亟待加强——“全国首届牧区雪灾气象服务工作研讨会”简介

我国牧区雪灾监测预报研究亟待加强——“全国首届牧区雪灾气象服务工作研讨会”简介李培基（中国科学院兰州冰川冻土研究所，７３００００）１９９６年９月１１日至１３日在西宁市召开了全国首届牧区雪灾气象服务工作研讨会，中国气象局气象服务与气候司主持了会议。会议...     

主分量与广东北江年最大流量预测

提出一种应用因子场的主分量建立北江长期洪水预报模型的方法,对发生暴雨洪水有重大影响的500hPa高度场和太平洋海温场作主分量分析,提取其含高信息量的主分量作为预报因子,通过相关和逐步回归计算建立模型.详细分析了用该模型对珠江的重要支流——北江年最大流量的拟合和预测,用该模型对北江流域年最大流量的预测表明,模型是有效的,效果较好,对较大洪水年的拟合效果尤其令人满意.     

新疆北部地区季节性积雪密度变化特征分析

选取新疆北部地区季节性积雪期的定点站和典型区域,应用北疆20个气象站点观测资料和使用便携式测雪仪(Snow Fork),在不同地域、不同雪层和不同时间进行观测与测量,并且在积雪稳定期中的一次降雪过程对新雪密度变化过程中影响它的诸多因子进行观测,对新疆北部地区冬季季节性积雪密度变化特征进行的观测和分析.结果表明:雪面辐射热量和雪层内温度梯度对积雪密度起主要作用,变化主要是通过雪层内深霜和粗粒雪层的温度减小而实现的;在隆冬期全层积雪密度最大的为深霜层,入春2月下旬回暖期以后,由于雪层含水率的增加,季节性积雪密度最大层则为粒雪层.     

新疆北疆最大积雪深度EOF展开场的时间变化规律

应用新疆北疆20个站1961-2006年46a积雪资料,对最大积雪深度进行EOF展开场的时间变化规律的研究.结果表明:北疆最大积雪深度空间分布具有一致性,同时存在纬向上的反位相变化和西北-东南方向上的反位相变化.第一特征向量场主导了北疆最大积雪深度的年代际变化趋势,而代表北疆平均最大积雪深度空间上一致性的第一特征向量场年际增加趋势十分显著,1983年代之前北疆大多数年份最大积雪深度普遍偏浅,1997年之后普遍偏深.用Mann-Kendall法对其做突变检验发现,第一特征向量时间系数在1997年冬季发生了突变;而代表纬向上反位相关系的第二特征向量场虽然有增加趋势,但趋势不显著,代表西北-东南方向上的反位相关系的第三特征向量场没有明显的增减趋势.     

典型草原区芨芨草灌丛积雪形态与滞雪阻雪能力

通过对典型草原区芨芨草（Achnatherum splendens）灌丛积雪体的调查,研究了灌丛特征（灌丛高度、灌丛迎风侧宽度、灌丛顺风侧长度）对于积雪形态（积雪高度、积雪宽度、雪辫长度）的影响。结果表明：芨芨草积雪形态参数与灌丛特征单一因子间呈显著的幂函数关系（指数<1）,灌丛积雪发育过程及其形态特征是灌丛特征参数共同影响和作用的结果,灌丛高度对积雪高度与雪辫长度影响最大,灌丛迎风侧宽度对积雪宽度影响最大;在灌丛积雪的形成发育过程中,较小灌丛积雪形态发育较快,大灌丛积雪形态发育相对缓慢,不论灌丛特征如何变化,所有灌丛积雪体前期发育迅速,后期发育缓慢;灌丛二维空间滞雪范围模型直接反映灌丛对风力的干扰范围和积雪的潜在范围,间接反映灌丛的滞雪能力;灌丛三维空间阻雪量模型直接反映一定雪源、风况条件下灌丛的阻雪能力。建立的灌丛滞雪范围与灌丛阻雪体积模型,可为典型草原风吹雪区积雪资源估算和雪害植物防治技术提供理论依据。     

广东省各大江河年最大流量的预测研究

海洋、大气、地表径流是地球圈内水汽循环的一个整体。把北半球高空等压面高度场和太平洋海温场当作影响广东长期洪水变化的重要因子，是符合气候学和水文学原理的。通过主分量的分析方法，建立北半球500hPa高度场、北太平洋海温场与广东西江、北江、东江、韩江各大江河年最大流量长期变化的统计关系，从而作出翌年的年最大流量预测，取得了比较满意的成果。     

内蒙古锡林郭草原雪盖与植被覆盖重叠关系的遥感分析

本以内蒙古锡林郭勒草原中部锡林浩特市地区为研究区，应用陆地资源卫星ＴＭ影像资料，编绘出１：５０万植被图；应用１９９２年１２月２８日的ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ数据，结合地面准同步实测雪深数据及有关气象台站的记录，绘制出雪盖分布范围和积雪深度图。在对雪盖图和植被图叠加分析的基础上，得出１９９２年冬季研究区积雪掩埋牧草高度等级图。在此基础上，探讨了积雪分布和草场植被结构的空间重叠对应关系，为牧区积雪     

乌鲁木齐河流域积雪面积变化及其对径流的影响

积雪面积是干旱区分布式水文模型的重要输入因子,为了研究其与径流间的关系,基于MODIS数据提取乌鲁木齐河流域英雄桥站以上积雪面积,分析了流域近年来积雪面积变化特征,采用偏相关分析法阐明了降水和气温变化对积雪面积的影响,并利用多元逐步回归与通径分析研究了径流同积雪面积、降水、气温间的关系。结果表明:(1)流域积雪面积12月份达到最大,7月份达到最小,多年积雪面积变化呈不明显下降趋势;(2)气温对积雪面积的变化较降水更加敏感;(3)流域内各因素间的相互影响促进了径流的产生。     

投影寻踪法在建立积雪深度模型上的应用

针对融雪期积雪深度变化问题的高维非线性、非正态特点,利用投影寻踪法将积雪深度变化多指标问题转化为单一投影指标问题,采用遗传算法优化投影方向得出最佳投影值,最终得到对积雪深度变化影响较大的因子,实现在低维空间上反应积雪深度变化的目的。实例分析结果表明:影响积雪深度变化的各因素贡献力依次为:土壤地表温度净辐射空气温度土壤体积含水量风速空气相对湿度降水水汽压。通过建立MLP神经网络积雪深度模型表明:利用投影寻踪法提取的积雪深度主要影响因子是可靠的,且提取的主要影响因子为简化积雪深度模型提供理论依据。     

内蒙古锡林郭勒草原雪盖与植被覆盖重叠关系的遥感分析

本文以内蒙古锡林郭勒草原中部锡林浩特市地区为研究区，应用陆地资源卫星ＴＭ影像资料，编绘出１：５０万植被图；应用１９９２年１２月２８日的ＮＯＡＡ气象卫星ＡＶＨＲＲ数据，结合地面准同步实测雪深数据及有关气象台站的记录，绘制出雪盖分布范围和积雪深度图。在对雪盖图和植被图叠加分析的基础上，得出１９９２年冬季研究区积雪掩埋牧草高度等级图。在此基础上，探讨了积雪分布和草场植被结构的空间重叠对应关系，为牧区积雪灾害危险性评价提供了科学依据。     

2000-2005年青藏高原积雪时空变化分析

利用MODIS卫星反演的积雪资料以及同期气象资料,分析了2000-2005年青藏高原积雪分布特征、年际变化及其与同期气温和降水的关系,结果表明:青藏高原积雪分布极不均匀,四周山区多雪,腹地少雪;高原积雪期主要集中在10月到翌年5月;2000-2005年高原积雪年际变化差异较大,积雪面积总体上呈现冬春季减少、夏秋季增加的趋势;气温和降水是影响高原积雪变化的基本因子.冬季,高原积雪面积变化对降水更为敏感;春季,气温是影响高原积雪面积变化更主要的因素.     

1979-2020年天山地区积雪量估算及其特征分析北大核心CSCD

积雪作为干旱区的重要水源,深刻影响区域水资源及经济发展。决定积雪量的积雪深度、积雪面积和积雪密度在时空分布上存在不确定性,尤其是积雪密度难以获取。本文利用FY-3B/MWRI(Fengyun3B Microwave Radiation Imager)数据反演积雪密度,结合1979-2020年长时间序列遥感雪深数据集,对天山地区40多年来积雪期(11月-次年3月)及其不同时期(积累期、稳定期、消融期)的积雪量进行估算,并分析其时空分布及与地形、气象等因子之间的关系。结果表明:1979-2020年,天山地区积雪期不同时期积雪量存在差异,稳定期积雪量最大,消融期次之,积累期最小。研究时段内,积雪期积雪量最大值出现在1979年,最小值出现在1998年,积雪期积雪量呈微弱的下降趋势,消融期积雪量下降趋势显著。多年平均积雪量空间格局与积雪深度和积雪密度基本一致,主要呈现为西北多东南少的特点。天山地区积雪量空间分布主要受海拔、坡度影响,积雪量与海拔正相关,海拔越高,积雪量越丰富;在15°以下时,坡度对积雪的影响较大,且坡度越大,积雪量越大。不同时期积雪量的多年变化与气温关系密切,在一定温度范围内,气温越低,积雪量越大;稳定期积雪量变化同时受积累期降水影响,积累期降水越多,稳定期积雪量越大。本文基于遥感积雪深度和密度的天山积雪量研究结果,可供气候变化条件下新疆水资源利用和经济发展参考。     

中国积雪的分布

一、前言 早在建国初期,我国老一辈气候学家,为适应大规模社会主义建设的需要,面临资料缺乏的困难,利用平均最大积雪深度,探讨了我国积雪分布和区划问题,为我国积雪分布的研究奠定了基础。后来,中央气象局气候资料研究室根据全国350个地面台站最大积雪深度的观测资料,分析了我国最大积雪分布。中国科学院兰州高原大气物理研究所绘制了青藏高原最大积雪深度分布图1)(1:1500万)。中国科学院新疆地理研     

基于MODIS积雪产品的天山年积雪日数空间分布特征研究

山区积雪是干旱区气候变化的重要指标因子,积雪日数与积雪分布之间有着密切关系。为了研究天山山区积雪日数空间分布特征,以MODIS8d积雪产品MOD10A2（Terra）和MYD10A2（Aqua）为数据源,首先对数据进行最大化合成,获取新疆天山500m×500m分辨率的年积雪日数,然后分析了2002-2014年13a积雪日的年际变化,并结合DEM数据分析了13a天山多年平均积雪日随高程和坡度的变化特征。结果表明：天山积雪日数分布极为不均,最大年平均积雪日数为193d,13a内天山绝大部分地区年积雪日变化趋势较为稳定,稳定区约占天山总面积的83.92%;在研究时段内天山总积雪日数主要集中在30d以内,其比例约为天山总面积的48%;各个高程带积雪日面积分布差异明显,但总体上积雪日数随着高程的增加而增加;从积雪日数随坡向分布来看,北坡、东北坡、东坡、西坡、西北坡所占面积比例（>30d）相对高于其他坡向。该研究结果对干旱区水资源估算具有参考意义。