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.     

2001-2010年喜马拉雅山珠穆朗玛峰自然保护区积雪面积的时空分布特征北大核心CSCD

利用美国冰雪数据中心提供的8d合成MODIS积雪数据以及定日县气象站观测的年平均气温、年降水量和年蒸发量资料,分析了2001-2010年喜马拉雅山珠穆朗玛峰自然保护区域积雪覆盖的时空分布变化特征以及气候影响因子,积雪特征包括年变化、季节变化和永久性积雪的变化.结果表明:珠穆朗玛峰地区积雪覆盖面积呈减少趋势,10a来减少约323km2的覆盖面积,特别是2005年以后积雪覆盖面积减少尤为明显;永久性积雪面积减少了85km2;2006年开始积雪基本上每年都在递减且减少幅度很大;积雪具有明显的季节性变化,积雪覆盖面积最大值出现在2月份左右,最小值出现在8月份;积雪覆盖面积的空间分布范围在逐渐变小,积雪主要分布在珠穆朗玛峰自然保护区的中部和东部;积雪覆盖面积与年平均气温呈负相关关系.     

北疆积雪时间的特征分析

基于1961-2006年全疆32个测站的逐日积雪深度资料,使用一元线性回归和二项式滑动平均等统计方法,分析了北疆区域积雪开始时间、积雪结束时间、相对积雪期和绝对积雪期的时空变化特征。结果表明,积雪开始时间、结束时间、相对积雪期和绝对积雪期存在明显的区域差异,前3种差异主要是由地形高度变化引起的。积雪开始时间和相对积雪期各测站基本呈上升和下降趋势,积雪结束时间和绝对积雪期趋势变化的空间分布较为类似,伊犁河谷地区呈明显的下降趋势。1995年以后,积雪开始时间呈上升趋势,而积雪结束时间、相对积雪期和绝对积雪期均呈下降趋势。相关分析和合成分析表明,积雪开始时间和相对积雪期及绝对积雪期存在较好的负相关关系,可以通过积雪开始时间的早晚,大致预测相对积雪期和绝对积雪期的长短。     

“神舟七号”飞船主着陆场区强对流天气的大尺度环流特征

利用NCEP 1°×1°再分析资料,研究2008年8—9月内蒙主着陆场区强对流天气形成的气候背景和大尺度环流特征,结果表明：前期赤道西太平洋海表温度、欧亚和青藏高原积雪与河套以北地区降水关系密切。极涡中心8月位于东半球、9月位于西半球,是场区前期降水偏多和后期气温偏高的原因之一。欧亚经、纬向环流的偏强,有利于南北方冷暖空气的交汇。副高异常偏强偏西及活跃的印缅槽为场区提供了充沛的水汽和强对流天气必要的扰动能量。中低层偏南风距平和偏北风距平在淮河以北地区汇合与长时间维持,是场区降水异常和强对流偏多的主要原因。     

基于MODIS数据的积雪提取方法

基于MODIS数据,利用似然分类法及混合像元分解法对积雪分布范围进行了的试验提取,结合地理信息系统技术对积雪分布面积进行初步估算,结果表明,运用混合像元分解法提取的积雪面积精度较高,适于大面积积雪覆盖动态监测。     

新疆伊犁南部山区树木径向生长对积雪变化的响应

根据伊犁南部山区10个采样点的树轮宽度年表与气象资料的相关普查,研究发现,伊犁南部山区树木径向生长整体与气温响应不显著,生长季之前的降水对雪岭云杉径向生长有重要影响,尤其是冬季积雪.树木径向生长与主要积雪参数呈显著正相关关系.其中,伊犁地区西段QST、ZMC树轮年表与当年1、2月的最大积雪深度相关性最好,相关系数分别达...     

利用卫星遥感和常规观测的积雪资料分析吉林省积雪特征

本文利用卫星遥感和常规观测的积雪资料,分析吉林省积雪的时空分布特征,并且通过对卫星遥感和常规观测的积雪资料对比分析表明：两类资料对吉林省积雪的反映存在一定差异,分别存在一些不足,只有将卫星遥感和常规的积雪观测结合使用,才能较好地分析积雪。     

我国东北低山区不同坡位积雪特性研究

为研究坡位对积雪性质的影响,利用Snow Fork雪特性分析仪等采集积雪物理性质（积雪深度、密度、液态水含量）数据,分析了不同坡位积雪特性的变化趋势、差异及成因。结果表明：坡位的差异可显著影响积雪,特别是积雪表层的特性,积雪表层温度与积雪反辐射强度呈显著正相关关系;阴、阳坡各坡位积雪液态水含量变化趋势一致,但阳坡液态水含量最大值出现在上坡位,阴坡则是中坡位最大;阴、阳坡各坡位在液态水含量增加的影响下雪密度也在逐渐增大,并且随着积雪深度的增加雪密度逐渐减小;试验区融雪期阳坡积雪液态水含量最先对环境变化做出响应,进而影响雪密度,深度随之响应;阴坡则是液态水含量首先响应,积雪深度次之,密度最后响应。研究结果将为融雪径流形成、融雪侵蚀防治以及季节性积雪区生态系统评估提供理论依据。     

基于中国北极考察布放浮标观测和数值模拟的海冰和积雪厚度变化分析

Sea ice and the snow pack on top of it were investigated using Chinese National Arctic Research Expedition(CHINARE) buoy data.Two polar hydrometeorological drifters,known as Zeno? ice stations,were deployed during CHINARE 2003.A new type of high-resolution Snow and Ice Mass Balance Arrays,known as SIMBA buoys,were deployed during CHINARE 2014.Data from those buoys were applied to investigate the thickness of sea ice and snow in the CHINARE domain.A simple approach was applied to estimate the average snow thickness on the basis of Zeno~ temperature data.Snow and ice thicknesses were also derived from vertical temperature profile data based on the SIMBA buoys.A one-dimensional snow and ice thermodynamic model(HIGHTSI) was applied to calculate the snow and ice thickness along the buoy drift trajectories.The model forcing was based on forecasts and analyses of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF).The Zeno~ buoys drifted in a confined area during 2003–2004.The snow thickness modelled applying HIGHTSI was consistent with results based on Zeno~ buoy data.The SIMBA buoys drifted from 81.1°N,157.4°W to 73.5°N,134.9°W in 15 months during2014–2015.The total ice thickness increased from an initial August 2014 value of 1.97 m to a maximum value of2.45 m before the onset of snow melt in May 2015;the last observation was approximately 1 m in late November2015.The ice thickness based on HIGHTSI agreed with SIMBA measurements,in particular when the seasonal variation of oceanic heat flux was taken into account,but the modelled snow thickness differed from the observed one.Sea ice thickness derived from SIMBA data was reasonably good in cold conditions,but challenges remain in both snow and ice thickness in summer.     

基于CryoSat-2卫星测高数据的北极海冰体积估算方法

近30年来,北极海冰正发生着剧烈的变化。海冰体积是量化海冰变化的重要指标之一。本文以2015年CryoSat-2卫星测高数据和OSI SAF海冰类型产品为基础。提取了浮冰出水高度、积雪深度、海冰密集度、海冰类型等属性信息,通过数据内插、投影变换、栅格转换、空间重采样等工作将海冰属性信息统一为25 km×25 km分辨率的栅格数据集。根据流体静力学平衡原理,逐个估算栅格像元对应的海冰厚度值,将其与对应的海冰面积相乘,估算了北极海冰密集度大于75%海域的海冰体积,并分析了海冰厚度和体积的月变化和季节变化特征。用NASA IceBridge海冰厚度产品对反演的海冰厚度进行验证。结果表明二者相关系数为0.72,有较高的一致性。北极海冰平均厚度春季最大,夏季最小,分别约为2.99 m和1.77 m,最厚的海冰集中在格陵兰沿岸北部和埃尔斯米尔半岛以北海域。多年冰平均厚度大于一年冰。冬季海冰体积最大,约为23.30×103 km3,经过夏季的融化,减少了近70%。一年冰体积季节波动较大,而多年冰体积相对稳定,季节变化不明显。