北极多源积雪深度数据对比评估及其对海冰厚度估算的影响

积雪深度是估算海冰厚度重要的参数之一,目前对不同积雪深度产品精度及其可适用范围的评估研究较少,也缺乏系统性的认知。本研究选取了11种北极积雪深度产品,根据产品的不同时间范围,分为2013—2018年和2018—2019年2个评估时间段。根据上述时间段,对比分析了各产品之间的差异性,然后将这些产品与“冰桥行动”和海冰质量平衡浮标的现场观测结果进行了评估。所有产品都显示格陵兰岛和加拿大北极群岛的北部积雪深度较厚,而在东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海、巴伦支海沿线区域的积雪深度较薄,不过,部分产品在时空变化上仍存在较大差异。与“冰桥行动”的观测数据对比发现,大部分产品数据雪深都较厚, AMSR2B和IS2/CS2分别在2013—2018年和2018—2019年的评估时间段内差异较小,拟合度较好。与海冰质量平衡浮标的对比结果显示,绝大部分产品数据雪深都较薄,并且差异性较大,其中NESOSIM在整个时期拟合度较好。利用不同产品的积雪深度反演海冰厚度的结果差异显著,与“冰桥行动”观测的海冰厚度对比发现, FY3B/MWRI和IS2/CS2分别在2013—2018年和2018—2019年的评估时间段...     

典型黄土阶地三类场地的隐伏地裂缝识别探讨

西安地裂缝因过量开采地下水、产生不均匀沉降而发育。其中,三类场地属于隐伏地裂缝发育区域。通过地质调查、工程地质钻探等手段,对典型黄土地层三类场地隐伏地裂缝进行调查及识别,确定了地裂缝的位置和走向。结果表明该段地裂缝与西安地区已探明的F3地裂缝高度拟合,建议工程建设中合理选择避让距离。研究可为西安地区典型黄土三类场地地裂缝勘察提供借鉴。     

1951—2020年贵州均一化气温序列构建及变化分析

基于质控的小时气温资料，据不同时期气象观测规范、气象站历史沿革、资料完整性、均一化影响和空间分布代表性，在贵州区域内选取44站构建1951—2020年均一化气温序列。应用趋势系数法分析贵州区域气温倾向率，逐累年平均值分析气温的升降时段，T检验检测气温变化稳定性，Yamamoto、Mann-kendall法检测气温突变年份，结果表明：70年和60年间贵州区域气温分别以0.13 ℃/（10a）、0.17 ℃/（10a）速率升温。1951—1986年处于降温时期，1987年开始升温，2012年后升温发生突变，1984年、2015年、2016年气温与其他年份气温存在显著差异。贵州各区域气温倾向率差异较大，近70年、60年变化区间分别介于0.06～0.19 ℃/（10a）、0.09～0.26 ℃/（10a）。城市自身及其周边地区气温存在增温效应，县级观测站到省行政中心所在地，气温升温速率差异在0.3～0.8 ℃/（100a）。升温速率总体上呈现出南低北高，自东向西逐渐增大的分布。升温主要是最低气温升温导致，各区域升温速率差异原因与地理区位、城市热岛效应、生态环境、水汽差异有关。     

不同气候背景下北疆霜期的时空变化特征

利用新疆气象信息中心提供的1961—2021年逐日最低气温资料，基于常规气象统计方法，对不同气候背景下北疆地区初、终霜日和霜期的变化特征进行分析，结果表明：（1）初霜日在背景I下呈较快推迟趋势，速率达0.36 d/a，背景II下变化趋势很小；终霜日在背景I下反呈推迟趋势，速率达0.15 d/a，在背景II下呈较快提前趋势，速率达0.28 d/a；霜期在背景I、II下均呈缩短趋势，缩短速率分别为0.24 d/a、0.35 d/a。（2）在气候背景I下霜期的缩短主要由初霜日推迟而导致，在气候背景II下霜期的缩短主要由终霜日提前所导致。（3）北疆地区平均初霜日在背景II下变化趋势很小是因为此时段下北疆初霜日西部在提前，东部在推迟，且推迟与提前的变化趋势相差较小；平均终霜日在背景I下反呈推迟趋势的气候条件是此时段下北疆春季气温变化趋势为-0.357 ℃/10 a，空间变化上则是因为此时段下北疆终霜日整体呈推迟趋势，仅阿勒泰地区东部、哈密地区东部呈提前趋势，且推迟速率较大，提前速率较小。（4）由气候背景I转为II，北疆初霜日等级出现由低向高移动的趋势，终霜日和霜期则与其相反。（5）相关季节北大西洋涛动指数对于北疆地区初、终霜日的影响较为显著，初霜日与夏季北大西洋涛动指数呈显著负相关，终霜日与秋季北大西洋涛动指数呈显著正相关。     

科尔沁边界层风廓线雷达探测性能评估

利用2016～2017年科尔沁边界层风廓线雷达每6min的风场资料评估雷达探测性能,主要针对风廓线雷达数据获取率、风廓线雷达与常规探空探测风的相关性等进行了分析。结果表明：风廓线雷达平均数据获取率随高度的增加先增大后减小,3000米以下平均数据获取率都在60%以上。雷达探测数据存在日出后数据缺测率高,午后缺测率低的变化趋势。各层数据获取率与气温和比湿的相关系数分别在0.45和0.35左右。对比风廓线与常规高空探测数据发现：二者v分量的相关系数大于u分量；各高度层中400米到1900米的u分量的相关系数在0.4以上,500米到3400米的v分量的相关系数都在0.6以上；风廓线雷达与常规探空数据u分量相关系数随风速的增大时而减小,从春季到冬季u、v分量相关系数都呈减小趋势。各个季节中风廓线雷达与常规探空数据风速平均偏差春季最小、冬季最大。