积雪变化对地下生态系统影响的研究进展

在气候变化背景下,全球积雪厚度、积雪密度和雪水当量发生着一系列变化,并进一步影响陆地生态系统的水热状况、生物地球化学循环过程以及生态系统的结构与功能。本文综述了北半球积雪变化（雪深、积雪覆盖日数）的现状,积雪生态研究方法及其优缺点,积雪与生态系统相互作用,以及积雪变化对主要陆地生态系统类型（草地、灌丛和森林）地下过程（养分周转、土壤动物和微生物、根系生长）的影响及其机制。研究发现：（1）雪深在40～70 cm时对土壤的保温作用最显著;（2）积雪增加通过加速土壤碳氮循环过程引起碳氮损失,尤其显著发生在相对湿润的生境中,相对干旱的生境中变化不显著;（3）在草地生态系统中,土壤有效磷含量对积雪增加的响应程度受生态系统自身干湿条件调控,即湿润的生境有效磷增加,干旱的生境有效磷降低;（4）积雪增加促进了草地生态系统植物表层根系的生长,积雪减少对植物根系生长的影响程度取决于消极影响（根系损伤和死亡）和积极影响（土壤养分有效性增加）之间的动态平衡;（5）相对于草地生态系统和森林生态系统植物根系生长而言,灌丛生态系统植物根系生长对积雪变化的响应更稳定。本文还提出了现有研究中存在的不足和未来发展趋势。     

第三极和北极地区积雪水资源时空特征分析

积雪是重要的淡水资源,对气候变化、生态系统和人类经济社会发展都具有显著影响。第三极和北极地区是北半球积雪的主要分布区,但两区域积雪时空特征存在较大差异。本研究在评估了五种雪水当量产品(GlobSnow V2.1、GlobSnow V3.0、CanSISE、GLDAS-2.0、GLDAS-2.2)精度的基础上,提出利用最大雪水累积量指标对两区域积雪水资源进行评价。结果表明,1981—2010年第三极和北极地区多年平均最大雪水累积总量分别为(46.07±7.44) km³和(1 255.73±81.35) km³,喜马拉雅山脉、喀喇昆仑山脉和念青唐古拉山脉地区是第三极积雪水资源最丰富的区域,北极积雪水资源大值区则主要分布在俄罗斯远东地区东部、西西伯利亚、加拿大马更些山脉和巴芬岛东部。两区域最大雪水累积量总体均呈现减少趋势,但在年际变化和波动性上存在差异。     

联合SAR与光学遥感数据的山区积雪消融识别北大核心CSCD

积雪消融是气候变化和水资源管理的重要影响因素。本文联合Sentinel-1与Sentinel-2时序数据,提出了一种联合SAR与光学遥感数据的积雪消融识别方法。以祁连山区八宝河流域为研究区,利用ESTARFM时空数据融合模型得到与Sentinel-1同时相的Sentinel-2模拟数据,提取流域积雪覆盖范围;基于SAR多时相多极化变化检测算法提取湿雪;结合光学遥感与DEM数据对SAR提取的湿雪进行校正,最终获得八宝河流域消融期内18个时相干湿雪分布。利用GF-2影像和消融期的Sentinel-2影像分别对积雪和湿雪面积进行精度验证,结果表明该方法能够快速识别积雪消融时空变化,总体分类精度OA高达99%,Kappa系数高达0.86。同时,利用同一天早晚过境相差约12小时的升、降轨SAR数据对比分析了积雪消融变化特征。根据实验数据集分析表明,八宝河流域内干湿雪分布随时间剧烈变化,消融初期湿雪主要集中在河谷低海拔区域且消融速度快,随着气温的升高积雪消融至高海拔区域,而干雪主要分布在四周高海拔山区。且由于过境时间的差异,在整个消融期,降轨数据提取的湿雪面积小于升轨数据提取的湿雪面积。     

北极一年海冰表面积雪深度遥感反演与时序分析

北极海冰表面的积雪深度是重要的地球物理变量, 是研究物质与能量平衡、计算海冰厚度的重要参数。为减小不同被动微波传感器观测数据的系统误差, 对国防气象卫星计划(Defense Meteorological Satellite Program, DMSP)F17-SSMIS与F13-SSM/I重叠期亮度温度数据进行交叉定标, 建立4个频段48个月尺度定标模型, 并与传统年尺度定标模型进行比较和优选, 在此基础上估算并分析2003-2014年北极一年海冰表面积雪深度变化。结果表明:19H、19V、22V、37V频段1~5月的月尺度模型决定系数高于传统年尺度拟合模型; 2003-2014年, 北极一年海冰表面积雪深度总体呈现下降趋势, 同时积雪深度存在明显的周期性变化, 每年7月积雪深度最小, 9月最大; 东西伯利亚海、拉普捷夫海和巴伦支海海冰表面积雪深度呈现减少的趋势。     

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。     

三江源地区1980—2019年积雪时空动态特征及其对气候变化的响应

三江源地区气象站点稀疏,依靠地面台站数据难以反映地面真实积雪情况。利用卫星遥感数据引入重心模型分析了三江源地区1980—2019年4个积雪参数（积雪日数、积雪深度、积雪初日和积雪终日）的时空动态特征,利用Mann-Kendall检验和Sen斜率估计分析了积雪和气候因子的变化趋势,并探究积雪对气候变化的响应。结果表明：1980—2019年三江源地区呈现积雪日数和积雪深度减少、积雪初日推迟、积雪终日提前的变化趋势,而该区域同期的气温和降水量则呈现上升趋势;4个积雪参数重心均呈现出东移趋势,而同期气温重心则呈现西移趋势,气温重心位置西移速率分别是积雪日数和积雪深度重心位置东移速率的6倍和2倍。这表明该区域4个积雪参数以及气候因子的变化趋势具有较强的空间异质性,西部气温升高速率大于东部,导致西部积雪日数和积雪深度减少速率同样大于东部,从而导致气温重心西移而积雪参数重心东移。澜沧江源区积雪日数减少、积雪深度减少、积雪初日推迟以及积雪终日提前的速率最大,其次是长江源区和黄河源区。进一步的相关性分析表明,三江源地区年平均气温的升高是导致积雪日数和积雪深度减少、积雪初日推迟、积雪终日提前的主要影响因子,积雪日数对气温升高响应最敏感,其次是积雪深度、初日和终日;而年降水量与4个积雪参数的相关性均不显著。研究可为三江源地区水资源和生态环境保护提供基础资料和理论依据。     

基于NoSREx实验的积雪演化及微波辐射分析研究

在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验（Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx）积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期（10月—次年2月）、稳定期（2—4月）和消融期（4—5月）,发现各个雪期的积雪演化特征为：雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒（Melt Forms, MF）为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差（18~37 GHz）的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型（MEMLS）构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差（RMSE）结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。     

第三极地区气温和积雪的季节—年际气候预测研究

第三极地区气候多样、灾害频发,是影响全球和亚洲气候异常的关键区域,针对此地区开展季节—年际气候预测研究对于提高区域预报技巧以及减少灾害造成的影响具有重要的科学和指导意义.基于国家气候中心气候预测业务模式(BCC CSM1.1m)的历史回报和预测数据,对第三极地区2m气温和积雪的预测结果进行了确定性技巧评估,并分析了海洋因子对于预测技巧的调制作用.研究表明:该模式对于青藏高原及其周边地区气温和积雪的季节—年际气候预测具有一定的预测能力,对夏季气温的预测效果整体上好于冬季气温和积雪深度预测;预测技巧随着模式起报时间的提前而下降,但是存在技巧回升现象.研究也发现,海温异常因子对第三极地区的气候预测技巧具有不同程度的调制作用,厄尔尼诺等海洋信号能够通过直接和间接作用影响第三极地区的气候预测.     

东北冻土区积雪深度时空变化遥感分析

积雪作为冰冻圈的重要组成部分,对地面有保温作用,在消融时又吸收热量降低地面温度,影响冻土发育,对气候的变化十分敏感。利用微波遥感数据1979-2014年逐日中国雪深长时间序列数据集,采用GIS空间分析和地学统计方法,分析了东北冻土区积雪深度的时空变化规律及其异常变化。结果表明,东北冻土区多年平均雪深为2.92 cm,年平均雪深最高值出现在岛状多年冻土区,最低值出现在季节冻土区。东北冻土区年平均积雪深度变化以减少为主,占区域面积的39.77%,减少速率为0.07 cm·（10a）^-1。东北冻土区年平均积雪深度在1986年发生突变,开始出现减少的趋势,这与气温突变年份较为吻合。受地形和气温变化影响,年平均积雪深度减少的敏感区域主要发生在岛状多年冻土区。气温是影响东北冻土区年平均积雪深度变化最主要的因素,降水量、风速、湿度、日照时数对积雪深度均有影响。季节冻土区积雪深度对气候的敏感性要大于多年冻土区。     

我国冬季季节性积雪反照率的观测与模拟——以东北地区为例

应用了一种新的模式spectral albedo model for dirty snow,简称SAMDS,研究了不同参数对于积雪反照率的影响,结果表明：在天顶角固定为60°的条件下,新雪的粒径从50 μm增大到800 μm,使其宽波段反照率从0.92减小到0.78;相对于非球形的雪粒,球形雪粒的积雪反照率更低;吸光性颗粒物对光谱反照率的影响主要在可见光和紫外波段。此外,雪粒径的增大能使吸光性颗粒物的光吸收效应增强。结合东北地区的实测数据,我们发现SAMDS模拟的积雪宽波段反照率与实测结果较为一致。同时,SAMDS模式模拟结果表明,在东北地区,积雪中0.1~1 μg·g^-1的黑碳浓度导致积雪宽波段反照率减少2%~8%,造成的瞬时辐射强迫为9~35 W·m^-2。