不同积雪深度下地面温度与雪面温度的相关

基于新疆昌吉州5个国家气象站2008—2010年积雪深度大于等于0 cm的实测地面温度与雪面温度,对0 cm地面温度（含最高、最低）、雪面温度（含最高、最低）及云量、日照时数、雪深进行统计分析,找出不同积雪深度下地面温度与雪面温度的关系,并以阜康市天池气象站2011年所有积雪日数据对关系模型作检验。结果显示：地面温度与雪面温度的关系有3个雪深分层：5 cm以下、6~40 cm和40 cm以上,积雪深度为0~5 cm时,地面温度与雪面温度差值很小,受雪深及天气条件影响明显,雪深6~40 cm,主要受雪深影响,雪深超过40 cm,地面温度趋于定值。     

积雪变化对中国森林凋落物分解影响研究进展

森林凋落物的分解对于维持生态系统物质循环和养分平衡具有重要意义,并受到不同积雪厚度下冻融格局的影响。冻融期（包括冻结过程期、完全冻结期、融化过程期）是冻土区凋落物分解的重要时期,该时期分解的凋落物量约占全年分解总量的一半。积雪减少通常会导致土壤温度降低、冻融循环次数增加,进而影响凋落物分解。通过综述近10年来积雪变化对我国森林凋落物分解影响的研究成果发现,积雪厚度减少在冻融期通常会抑制凋落物质量损失、碳元素释放和纤维素降解,生长季则起到促进作用,从全年来看多数表现为抑制作用。因此,冻融作用造成凋落物的物理破坏,对其分解的促进作用主要发生在后续生长季。积雪厚度减少在冻融期通常抑制氮元素释放,生长季和全年则无明显规律;磷元素和木质素目前研究还存在很大差异。最后,进一步阐述了积雪变化对凋落物分解影响研究存在的问题及未来研究发展方向。     

黄河源区玛多县土地利用/覆被及景观格局变化的遥感分析

采用了黄河源地区1977、1990及2003年MSS、TM的3个时相遥感影像,通过人机交互的解译与GIS的空间分析,提取了玛多县3个时期的土地利用/覆被信息。分析了玛多县各地类的数量变化和空间变化特征。另外对景观生态空间分布格局,利用FRAGSTATS软件对玛多县景观级别的动态特征进行了分析。结果表明:玛多县的土地利用/覆被类型以草地为主,占全区总面积77.93%;退化现象十分严重,主要是草地覆盖度的降低以及草地沙化;景观破碎化程度在前期呈下降趋势,而后期呈上升趋势,景观斑块形态越来越偏离规则而变得复杂、多样。     

新疆伊犁地区季节冻土沿海拔的分布规律及其影响因素

基于2000 - 2014年新疆伊犁地区不同海拔区域观测的冻融期内的冻土、 积雪和气象数据, 应用相关性分析和回归分析方法, 分析该地区季节冻土沿海拔的分布规律, 以及气温、 积雪对季节冻土特征的影响。结果表明： 伊犁地区表层土壤存在着每年11月份开始结冻, 于次年4月份完全融化的周期性变化。每个周期内土壤冻结时长随海拔以4 d·（100m）^-1的趋势增加, 土壤最大冻结深度随海拔以3.9 cm·（100m）^-1的趋势增加。土壤冻结时长与冻结期的平均气温具有显著负相关关系, 相关系数为-0.98（P<0.05）。土壤冻结日数与积雪覆盖历时呈正相关关系, 土壤的最大冻结深度与最大雪深呈负相关关系。随着海拔升高, 温度递减, 导致伊犁地区土壤最大冻结深度和土壤冻结日数整体呈现增加趋势。但在海拔相对较高的地区, 由于相对较厚积雪的影响, 出现土壤最大冻结深度随海拔升高而减小的反常现象。研究结果可为新疆伊犁地区季节冻土的分布对气候变化的响应研究提供支持, 帮助研究区域生态规划和水资源管理, 为农业发展制定适应气候变化对策。     

Effects of spatially structured vegetation patterns on hillslope erosion in a semiarid Mediterranean environment: a simulation study

A general trend of decreasing soil loss rates with increasing vegetation cover fraction is widely accepted. Field observations and experimental work, however, show that the form of the cover‐erosion function can vary considerably, in particular for low cover conditions that prevail on arid and semiarid hillslopes. In this paper the structured spatial distribution of the vegetation cover and associated soil attributes is proposed as one of the possible causes of variation in cover–erosion relationships, in particular in dryland environments where patchy vegetation covers are common. A simulation approach was used to test the hypothesis that hillslope discharge and soil loss could be affected by variation in the spatial correlation structure of coupled vegetation cover and soil patterns alone. The Limburg Soil Erosion Model (LISEM) was parameterized and verified for a small catchment with discontinuous vegetation cover at Rambla Honda, SE Spain. Using the same parameter sets LISEM was subsequently used to simulate water and sediment fluxes on 1 ha hypothetical hillslopes with simulated spatial distributions of vegetation and soil parameters. Storms of constant rainfall intensity in the range of 30–70 mm h^?1 and 10–30 min duration were applied. To quantify the effect of the spatial correlation structure of the vegetation and soil patterns, predicted discharge and soil loss rates from hillslopes with spatially structured distributions of vegetation and soil parameters were compared with those from hillslopes with spatially uniform distributions. The results showed that the spatial organization of bare and vegetated surfaces alone can have a substantial impact on predicted storm discharge and erosion. In general, water and sediment yields from hillslopes with spatially structured distributions of vegetation and soil parameters were greater than from identical hillslopes with spatially uniform distributions. Within a storm the effect of spatially structured vegetation and soil patterns was observed to be highly dynamic, and to depend on rainfall intensity and slope gradient. Copyright © 2005 John Wiley & Sons, Ltd.     

基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测

以2001—2016年逐日MODIS积雪产品为主要数据源,在高亚洲区域发展了大尺度融雪末期雪线高度的遥感提取方法,并对其2001—2016年的时空变化特征进行了分析。提取方法首先对逐日的MODIS积雪覆盖率产品进行去云处理,获得积雪覆盖日数（SCD）数据集;并用冰川年物质平衡观测数据、融雪末期Landsat数据对提取终年积雪的MODIS SCD阈值进行率定;最后以MODIS SCD提取的终年积雪面积结合地形“面积—高程”曲线实现大尺度融雪末期雪线高度信息的提取。结果表明：① 高亚洲融雪末期雪线高度的空间异质性较强,总体上呈南高北低的纬度地带性分布规律;并因受山体效应的影响,雪线高度由高海拔地区向四周呈环形逐渐降低的特点。② 高亚洲2001—2016年融雪末期雪线高度总体上表现为明显的增加趋势。在744个30 km的监测格网中,24.2%的格网雪线高度呈显著增加,而仅0.9%的格网呈显著下降。除兴都库什、西喜马拉雅外,其他地区雪线高度均表现为升高趋势,显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等,其中以东喜马拉雅升高最为显著（8.52 m yr ^-1）。③ 夏季气温是影响高亚洲融雪末期雪线高度变化的主要因素,两者具有显著的正相关关系（R = 0.64,P < 0.01）。     

喀什市热量资源对气候变化的响应特征及对农业的影响

利用新疆喀什市气象局1971—2010年逐日气象资料,运用线性回归、P检验、Mann-Kendall突变检验等方法分析了喀什市热量资源对气候变化的响应特征及对农业的影响。结果表明：近40a喀什市年平均气温呈极显著上升趋势,并于2000年发生了增暖性突变;无霜期明显延长,于1999年从一个相对偏短期跃变为一个相对偏长期;各界限温度积温和持续日数均呈增加趋势;0℃积温在2004年发生了由少到多的突变,20℃初、终日,持续日数,活动积温均在1999年发生了突变,其它各级农业界限温度出现日期、持续日数及活动积温未出现气候突变现象。喀什市热量资源整体增加趋势对农业生产有利。     

基于AMSR-E的北疆地区积雪深度反演

利用北疆地区2007/2008-2009/2010年度积雪季(12月至次年2月)的AMSR-E降轨19 GHz与37 GHz波段的水平极化亮温数据, 结合北疆地区45个气象台站的实测雪深数据, 建立了北疆地区基于AMSR-E亮度温度数据的雪深反演模型, 并对模型的精度进行评价. 结果显示: 雪深在3~10 cm时, 模型反演的雪深值负向平均误差为-5.1 cm, RMSE值为6.1 cm; 雪深在11~30 cm时, 模型反演雪深值的平均误差仅为2.6 cm, RMSE、 正向平均误差、 绝对平均误差均较小; 雪深大于30 cm时, 模型反演的各项误差较大. 用合成方法反演北疆地区2006/2007-2010/2011年度5个积雪季的平均雪深分布和最大雪深分布, 结果显示北疆地区积雪主要分布于北部阿尔泰山和南部天山一带, 其中阿勒泰地区所占比重最大, 中部的准噶尔盆地腹地、 克拉玛依地区雪层较浅.     

Snow effects on alpine vegetation in the Qinghai-Tibetan Plateau

Understanding the relationships between snow and vegetation is important for interpretation of the responses of alpine ecosystems to climate changes. The Qinghai-Tibetan Plateau is regarded as an ideal area due to its undisturbed features with low population and relatively high snow cover. We used 500 m Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) datasets during 2001–2010 to examine the snow–vegetation relationships, specifically, (1) the influence of snow melting date on vegetation green-up date and (2) the effects of snow cover duration on vegetation greenness. The results showed that the alpine vegetation responded strongly to snow phenology (i.e., snow melting date and snow cover duration) over large areas of the Qinghai-Tibetan Plateau. Snow melting date and vegetation green-up date were significantly correlated (p < 0.1) in 39.9% of meadow areas (accounting for 26.2% of vegetated areas) and 36.7% of steppe areas (28.1% of vegetated areas). Vegetation growth was influenced by different seasonal snow cover durations (SCDs) in different regions. Generally, the December–February and March–May SCDs played a significantly role in vegetation growth, both positively and negatively, depending on different water source regions. Snow's positive impact on vegetation was larger than the negative impact.