青海湟源地区草面温度变化特征分析

利用湟源县气象站2014年1月—2016年12月草面温度观测资料,运用气候统计诊断方法对湟源地区草面温度的变化特征、草面温度与气温、地面温度的关系等进行了分析,结果表明:草面温度呈一高一低的日变化特征,草面温度日最低出现在6时,14、15时达到日最高值,说明太阳辐射是影响草面温度日变化的主要因素。月平均最低值出现在1月,为-7.8℃,月平均最高值为18.5℃,出现在7月。最大变温出现在11月和3月,其主要原因是由于11月至次年3月冷空气活动频繁;季节变化表现为夏季春季秋季冬季的气候特征。湟源地区草面温度与气温、地面温度呈极显著的正相关关系,通过了0.01的显著性检验水平。各层积雪深度下草面温度与气温、地温均呈正相关,差值的大小与天空状况有关,说明天空状况的变化,也是造成两者差值大小的原因之一。当地面被积雪覆盖时,各层均表现为地面温度草面温度气温的特征,且积雪深度越厚,草面温度、气温和地面温度越高。     

青藏高原冬春积雪异常对中国东部夏季降水频次和强度变化的影响

基于多种大气再分析和降水资料、青藏高原台站、卫星观测等高原冬春积雪资料,采用合成分析、相关分析、回归分析等多种数理统计以及理想数值模拟试验等方法,分析了青藏高原冬春积雪异常与中国东部夏季降水频次和强度变化的关联及可能原因。分析表明：（1）基于站点观测的高原积雪年际变化特征显著,大气再分析数据、卫星反演资料分析呈现出一致性变化趋势。（2）高原积雪异常对中国夏季降水频次与强度分布的影响具有显著的空间差异。高原冬春积雪偏多,使得我国华北、长江中下游地区夏季降水发生频次增加,但华北中雨和小雨类型的增加占比较大,而长江中下游地区则主要表现为大雨和暴雨发生频次增加的贡献。（3）积雪异常偏多年,高原热源作用减弱,500 hPa位势呈现清晰的“负—正—负”异常波列结构,西风急流位置偏南并加强,副高脊线偏南。在上述环流条件下,西北太平洋异常反气旋北侧的气旋性环流使得水汽输送停滞在长江中下游流域,伴随大气垂直运动增强,导致该区域强降水的强度增强、频次偏多;华北地区受“鞍型”场环流结构控制,虽然较小量级降水频次增加,但水汽输送较弱,降水强度变化不显著。上述研究结果,可为高原积雪异常相关的中国夏季降水变化及其...     

基于AVHRR/2 10 d合成数据的青藏高原亚像元雪填图

为了满足水文和气象模型对长时段积雪面积数据的需求,基于第二代甚高分辨率辐射计（second series of advanced very high resolution radiometer,AVHRR/2）的10 d合成数据提出了一种青藏高原地区AVHRR/2数据亚像元雪填图算法,将中分辨率遥感数据亚像元级积雪面积数据集延伸至30 a时间跨度。本文算法以多端元线性光谱混合分析模型为基础,以归一化植被指数、第一波段、第二波段等作为选取端元的指标,直接从AVHRR/2图像中自动选取所需雪端元与非雪端元。基于TM数据对该算法的AVHRR/2数据亚像元雪填图结果进行验证,其均方根误差接近0.1,在青藏高原山区具有较高的精度。     

新疆最大积雪厚度分布规律研究

应用熵理论模式中的极值分布，研究了新疆100多个气象测站36年（1961～1996年）最大积雪厚度概率分布规律，提出以熵模式预测新疆各气象测站最大积雪厚度30年、50年、100年一遇极值，作为新疆建筑工程设计中气象参数。     

乌鲁木齐河源雪密度观测研究

乌鲁木齐河源高山区积雪形成期(10月)积雪层的月平均密度为140kg/m~3,稳定积雪前期(11—2月)和稳定积雪后期(3—4月)雪层的月平均密度分别为190—210kg/m~3和175kg/m~3,非稳定积雪期(5—9月)的新雪密度介于90—125kg/m~3,平均值为112kg/m~3。统计分析表明,冬季积雪层的平均密度不随积雪深度而变化,但与5日平均气温和5日合计降水量呈反相关关系,夏季新雪的密度随雪深的增大而上升,风速对冬季积雪层平均密度和夏季新雪密度均无明显影响作用。     

黄南南部近56年积雪变化分析研究

选取青海东南部黄南区域范围内2个气象观测站近56a(1960~2015年)逐月积雪资料,利用数理统计和线性回归方法分析积雪的变化趋势,对黄南南部年积雪日数及最大雪深变化特征进行了诊断研究。结果表明:1)黄南南部积雪日数呈增加趋势,增加速率为0.152d/a;2)最大雪深春、冬季呈弱增加趋势,秋季呈弱减少趋势,总体呈弱减少趋势;3)黄南地区的积雪日数与最大雪深呈显著相关关系,一般雪深越大积雪日数就越长;4)年和各季积雪日数均发生了由少到多的突变,春季发生在1965年,秋季在1973年,冬季在1974年发生了突变,年突变发生于1970年;5)由小波分析可知,近56年来,黄南南部地区积雪日数6年的振荡周期比较明显外,在20世纪60~70年代末存在准3a振荡周期,其他周期信号强度都较弱。      

基于AMSR2被动微波积雪参量高精度反演方法研究

以新疆为研究区域建立了被动微波遥感积雪深度高精度反演模型,采用高空间和时间分辨率AM SR2被动微波遥感数据(2012年11月-2015年3月逐日数据),结合研究区域海拔高度、坡度、坡向、沙漠,荒漠和地表粗糙度等地形、地貌特征,考虑冰川、水体、林地等地表覆盖类型和不同季节的新雪、干雪和湿雪等积雪属性的微波辐射特征,以决策树阈值法为基础,通过采集样本分类建立起多种雪深判识阈值,在此基础上建立AMSR2高精度积雪深度反演综合模型,分类分析不稳定积雪和冰川信息,从而实现雪深在60 cm以内的积雪深度AMSR2反演的主要原理、思路及方法,并对模型的反演结果跟台站实测或者野外观测积雪值以时间和空间角度进行检验.结果表明:该综合模型能够定量判识研究区域复杂地形地貌条件下的1~60 cm积雪厚度,检验的复相关系数为0.74~0.88,均方根误差为2.92~6.14 cm,平均绝对偏差指数为3~4 cm,雪深误差5 cm的精度为91%~94%,雪深误差2.5cm的精度为81%~87%.