40余年来中国地区季节性积雪的空间分布及年际变化特征

利用全国700余个气象站的地面积雪观测资料,分析了中国地区季节性积雪年际的时空变化特征.结果表明:新疆北部,东北-内蒙古地区和青藏高原西南和南部地区为我国季节性积雪的3个高值区,也是积雪年际变化变化大的地区,也即为中国积雪年际异常变化的敏感区.综合积雪深度和积雪日数的变化趋势,可大致分为3种变化类型:1)增加和减小同步,主要在新疆天山以北、青藏高原东部地区、内蒙古高原中东部到大兴安岭以西的地区,减少区人体在内蒙古西部、黄土高原和长江中下游地区;2)积雪深度增加但积雪日数减少,主要在东北平原东部的部分地区,长江上游的部分地区;3)积雪深度减小而积雪口数增加,主要位于青藏高原中部的部分地区.中国地区积雪总体上呈现出平缓的增长趋势,积雪深度和积雪日数的年代际变化趋势在20世纪60年代呈现为稍有增加;70年代有所下降;80年代又增加;90年代又有略有增加的趋势.     

中国近50a积雪日数与最大积雪深度的时空变化规律

通过REOF和非参数Mann-Kendall趋势检验法,以1958/1959-2007/2008年度中国557个气象台站的积雪观测资料为基础,对中国积雪日数与最大积雪深度的时空演变规律进行分析.结果表明:东北、新疆北部和青藏高原中东部为中国积雪日数和最大积雪深度的3个大值区;近50a来,春、秋季中国积雪日数和最大积雪深度在整体上呈现缓慢减少的趋势,冬季积雪日数和最大积雪深度呈现增加的趋势.气温是影响积雪产生和维持的重要因素.     

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。     

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.     

青藏高原地区积雪年际变化异常中心的季节变化特征

利用青藏高原1980-2009年SMMR、SSM/I和AMSR-E被动微波遥感反演得到的逐日积雪深度资料, 应用EOF方法分析了近30 a青藏高原地区冬春季积雪年际变化异常的时空变化. 结果表明: 青藏高原冬春季积雪年际异常敏感区随季节有着显著变化, 并具有多尺度性. 其在大尺度上最主要的空间特征是从秋末(10-12月)到隆冬(12-翌年2月)位于青藏高原腹地和东南缘的河谷; 后冬和前春年际异常变化的敏感区显著变小, 整个青藏高原地区的积雪稳定少变; 而春季(3-5月), 随着青藏高原气温的回升, 敏感区出现在青藏高原东部. 青藏高原冬春季积雪年际变化在局地尺度上存在着季节变化, 表现为青藏高原积雪年际变化的异常与年际变化趋势相反的特征, 以及积雪年际变化东西反向异常随季节的演变. 青藏高原冬春季积雪年际变化的异常敏感区在空间范围上的变化, 反映了冬春季积雪在季节尺度上受冬季风和南来的暖湿气流之间相互消长和进退影响的特征. 青藏高原冬春季积雪具有显著的年代际变化, 在20世纪80年代处于多雪期, 80年代后期进入一个积雪较少期. 秋末至隆冬(10-翌年2月)的积雪在20世纪90年代后期出现明显转折, 进入多雪期, 2000年后又进入一个少雪期.     

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.     

1980—2020年青藏高原积雪时空变化特征

青藏高原是气候变化的敏感区,其积雪在区域水文循环和气候系统中具有重要作用。本文利用1980—2020年逐日无云积雪覆盖遥感数据,分析了该地区近40年的积雪面积、积雪覆盖日数的分布特征和变化趋势。结果表明：青藏高原地区积雪分布具有明显的空间分异和垂直地带性分布特征,阿姆河流域、印度河流域、塔里木盆地、恒河流域、怒江流域和雅鲁藏布江流域的高海拔山区是积雪广泛分布的地区。在水文年内,高原地区积雪覆盖率呈单峰变化,8月上旬积雪面积最小,1月中下旬达到最大,分别占高原总面积的5.2%和38.6%;40年间,高原地区平均积雪面积以3.9×10⁴ km²·(10a)^-1的趋势显著减少(P<0.05);积雪覆盖日数以0.47 d·a^-1的趋势显著减少,高原71.4%的区域积雪覆盖日数呈减少趋势,呈显著减少的区域约占55.3%;17.1%的区域积雪覆盖日数呈显著增加趋势,且主要分布在5 200 m以上的高海拔山区,在海拔5 200～5 900 m之间的区域,积雪覆盖日数的增加率随海拔升高而增加。     

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...     

1962-2014年秦岭主峰太白山地区积雪变化特征及其成因分析

利用太白气象站1962-2014年地面积雪观测资料,太白、眉县气象站1980-2014年高山积雪观测记录和1988-2010年卫星遥感资料,分析了秦岭主峰太白山西部中山区、西部中高山区和中部中高山区积雪初、终日期、积雪日数和积雪深度等的变化特征,以及西部中山区积雪变化的成因.结果表明：1962-2014年太白山西部中山区积雪初日推迟,终日提前,初终间日数减少,积雪日数显著减少,积雪深度呈现波动变浅的趋势;1980-2014年西部中高山区积雪日数同样呈现波动减少趋势,西部中山区和中高山区年积雪日数减少率分别为3.2 d·（10a）^-1和8.9 d·（10a）^-1.1980-2014年中部中高山区积雪初、终日期和积雪日数变化趋势不明显.卫星遥感监测资料分析结果显示太白山地区积雪面积呈现波动减少趋势.1962-2014年西部中山区气温升高,降水减少,积雪参数与气候要素相关分析结果表明气温和累积雪深等参数变化关系密切,气温升高是太白山积雪减少的主要原因.1980-2014年太白山地区7月积雪日数很少,关中八景之一的“太白积雪六月（公历7月）天”已很少见到.     

2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化

利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×10³ m³·a^-1.     

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.     

青藏高原积雪、冻土对中国夏季降水影响研究

利用RegCM3模式,通过计算青藏高原不同积雪、冻土年的气候状况,分析了高原地区不同积雪状况下土壤冻结差异对中国夏季降水的影响及其机理.结果表明:RegCM3模式能够较好的模拟不同积雪状态下高原土壤冻结差异对中国夏季降水的影响.多雪年当高原土壤冻结较厚时,在长江流域和西北地区中部降水偏多,东北地区、华北地区、华南地区、...     

青藏高原冬春季积雪异常与西南地区夏季降水的关系

选取1961-2007年青藏高原冬、春季积雪日数资料和西南地区夏季降水资料,对高原积雪和降水作奇异值分解(SVD)分析.结果表明:冬春季高原积雪对西南地区夏季旱涝有重要的影响.冬、春季高原积雪的不同分布将造成后期西南地区夏季降水分布出现差异.西南地区夏季降水对冬季高原积雪异常最敏感的区域主要是四川东北部、重庆、西藏中西部,对春季积雪异常最敏感的区域主要位于四川东部、重庆、贵州东北部,以及西藏中东部.与降水敏感区相对应的冬季高原积雪分布的关键区是西藏中西部和青海中南部至四川西北部地区,春季则转变为西藏西部和青海部分地区.总的来说,冬季高原积雪的异常变化比春季对西南地区夏季降水的影响更为明显.因此,前期青藏高原积雪是西南地区夏季降水预测中的一个重要信号,对夏季西南地区降水有一定的指示和预测意义;冬季高原积雪日数尤其具有预报指示意义,可作为一个重要的预测指标.     

中国西部积雪日数类型划分及与卫星遥感结果的比较

根据中国105°E以西地区232个地面气象台站1951-2004年积雪日数观测资料和1980-2004年SMMR、SSM/I逐日雪深资料,划分中国西部积雪类型并分析其年代际变化,并对两种资料的结果进行了比较.结果表明:北疆、天山和青藏高原东部地区年平均积雪日数大于60 d,为稳定积雪区;南疆盆地中心、四川盆地和云南省南...     

青藏高原初春积雪的多尺度变化与北大西洋海温的关系

青藏高原冬、春季积雪变化影响东亚甚至全球春、夏季的环流及气候异常。利用中国西部环境与生态科学数据中心提供的中国雪深长时间序列数据集,美国大气海洋局提供的全球逐月扩展重建海表温度,以及欧洲中期天气预报中心提供的逐月再分析数据,对青藏高原初春（3、4月）积雪的多尺度变化与北大西洋海表温度的关系进行了研究。结果表明,初春青藏高原雪深异常与初春北大西洋关键区海温异常有显著的负相关关系。当初春关键区海温正（负）异常时,初春高原中部偏北腹地地区、东南部地区积雪深度减少（增加）;初春北大西洋关键区海温异常通过激发下游青藏高原上空大气波列以及波作用通量异常来影响高原局地区域的温度和垂直运动,从而影响降雪的产生和积雪的累积。该结果为青藏高原初春积雪的多尺度变化及其影响提供了依据。     

基于MODIS双卫星积雪遥感数据的积雪日数空间分布研究

结合Terra和Aqua卫星的积雪产品,获取2001-2006年全国新的逐日积雪覆盖数据,并利用此数据通过两种方案获取了全国积雪日数分布,对比发现3大稳定积雪区中,新疆地区积雪稳定性及连续性最好,东北其次,而青藏高原地区最差;通过595个气象台站年积雪日数数据分区分不同植被类型修正MODIS获得的年积雪日数.结果表明:...     

我国主要积雪区AMSR-E被动微波雪深算法对比验证研究

采用高级微波扫描辐射计(AMSR-E)亮温数据, 选取Chang算法、GSFC 96算法、AMSR-E SWE 算法、青藏高原改进算法和Savoie算法等5种雪深反演算法, 利用2010年2月10-12日3 d的气象站台雪深观测数据, 对比分析了5种雪深反演算法在新疆地区、青藏高原、内蒙古地区、东北地区、西北地区和华北平原的精度和适用性. 结果表明:总体验证中, 青藏高原改进算法3 d的结果均优于其他算法, 其均方根误差(RMSE)为9.16 cm、9.96 cm和9.63 cm, 平均相对误差(MRE)分别为59.77%、52.79%和48.47%. 分区验证中, 结果最佳的算法分别为:在新疆地区, GSFC 96算法RMSE为6.85~7.48 cm;内蒙古地区, 青藏高原改进算法的RMSE分别为5.9 cm、6.11 cm和5.46 cm;东北地区, 青藏高原改进算法RMSE为6.21~7.83 cm;西北地区和华北平原5种算法的适用性不佳;青藏高原由于缺乏实测数据, 无法得到该区验证统计结果.