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基于积雪面积逐日无云遥感产品和气象观测资料,分析了2001—2020年三江源地区积雪日数的水平、垂直分布特征及变化规律,并对积雪日数与气温和降水量进行了相关分析。结果表明：（1） 2001—2020年三江源地区积雪日数呈西高东低,高海拔山脉大于盆地平原的分布格局,高海拔山脉地区积雪日数均值普遍大于200 d,85.48%的区域积雪日数呈波动增加趋势,显著增加区域占比为16.59%,平均增加速率为0.98 d·a-1。（2） 积雪日数及其变化趋势存在明显的海拔和坡向分异,积雪日数随海拔上升呈指数型增加,较低海拔（<3.0 km）区域积雪日数少、呈减少趋势且减少速率随海拔高度上升而加快;高海拔区域积雪日数较多且呈增多趋势,但海拔大于4.4 km后积雪日数增多速率随海拔上升而减缓,且5.5~6.0 km地区积雪日数呈减少趋势,高海拔地区积雪日数存在一定程度的“海拔依赖性”。积雪日数北坡大于南坡、西坡大于东坡,西北坡积雪日数最多,为78.30 d,不同坡向的积雪日数均呈增多趋势,其中西坡的增多速率最快,达1.04 d·a-1。（3） 近20 a三江源地区明显的“暖湿化”气候特征是影响积雪日数变化的主要原因,其中降水量是主要驱动因素,积雪日数增多与降水量增加密切相关,且高海拔地区积雪日数对降水量的依赖性更强。 相似文献
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四川省近50年降水的变化特征及影响 总被引：20，自引：1，他引：19
利用1961-2008 年四川省133 个气象站逐日降水资料,研究分析了四川省近50 年大气降水的变化特征及影响。研究发现：四川省年均暴雨日数从西到东呈现“增-减-增”的总体变化趋势：甘孜州、凉山州南部、攀枝花等地区年均暴雨日数主要呈弱增加趋势,四川盆地西部、中部呈明显减少趋势,盆地东北部地区则呈较强增加趋势;除了盆地中部、南部部分地区外,四川省其余地区的暴雨强度主要呈增强趋势,其中盆地东北部加强趋势明显。四川盆地西部、中部地区各量级雨日均主要呈减少趋势,无雨日明显增加,年降水减少明显;盆地东北部地区年均暴雨、大雨日数及强度都呈明显增加、增强趋势,此区域年降水量的增加主要是由于大雨、暴雨量的增加导致。近50 年来四川省大气降水的变化形势给不同的区域带来了不同影响：四川盆地西部和中部地区大气降水明显减少,影响到地表径流以及地下水位,导致水资源紧张;川西高原北部阿坝州降水也明显减少,在一定程度上促进了生态环境恶化;而盆地东北部、甘孜州、攀枝花和凉山州等地区暴雨日数和强度的增多、增强导致部分地区洪涝、地质灾害频发。 相似文献
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利用1971-2015年锡林郭勒地区15个气象观测站近45 a的逐日积雪日数资料,采用滑动T检验、Mann-Kendall检验、小波分析和EOF方法对研究区的积雪日数时空变化特征进行分析。结果表明：研究期内积雪日数在1996年发生了一次由多到少的突变,且日数变化存在7 a的主周期和11 a、22 a的副周期。积雪月际变化呈单峰型的分布特征,多雪期主要集中在12~2月,少雪期分布在10月份和4月份;研究区空间分布差异性显著,总体呈东多西少、南多北少的分布格局,区内大部地区属于稳定积雪区。对积雪日数及其影响因子进行聚类分析,将研究区划分为4种类型,分别为降雪量偏少-积雪日数偏高区、降雪量-积雪日数一致偏高区、降雪量-积雪日数中值区、降雪量-积雪日数一致偏少区。该区有3种异常分布型：第一模态为全区一致偏多（少）型;第二模态为北多（少）南少（多）型;第三模态为中西部多（少）,东南部少（多）型。 相似文献
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古尔班通古特沙漠积雪覆盖、沙尘天气特征及其相互关系 总被引：2，自引：0，他引：2
利用TERRA/MODIS MOD10A2雪盖产品数据和地面观测积雪日数、冻土深度和沙尘天气日数等数据,从不同时间尺度分析古尔班通古特沙漠地表积雪覆盖与沙尘天气的特征及其相互关系。结果表明:①沙尘天气主要发生在4—10月,春季（4—5月）沙尘天气最多,夏秋季逐渐减少。从年际变化看,20世纪80年代前,沙尘天气发生日数呈逐年增加趋势,而积雪日数增减波动较大,二者间关系不明显,80年代后,沙尘天气逐年减少,积雪日数呈波动增加趋势。②冬春季积雪覆盖率、≥1 cm积雪日数、≥5 cm积雪日数、≥10 cm积雪日数与翌年春季沙尘天气发生均呈显著负相关关系,冬春季≥1 cm积雪日数每超过常年平均积雪日数1 d,翌年春季沙尘天气日数则减少4.3 d,而平均冻土深度与沙尘天气呈显著正相关关系。③积雪覆盖使沙漠地表形成冷源性下垫面和近地层逆温层结,增加了大气稳定度,同时春季积雪消融增加了土壤湿度,为荒漠植被生长提供充足的水分,使表层土壤为强风提供沙尘的可能性降低,从而对沙尘天气的发生起到阻碍、消弱作用。 相似文献
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冬春季积雪与沙尘天气发生日数关系的探讨——以内蒙古中部地区为例 总被引：9，自引：4，他引：5
利用地面气象观测数据,以日积雪深度≥1.0 cm日数和沙尘天气（包括浮尘、扬沙及沙尘暴）发生日数为指标,从不同的空间尺度,分析了内蒙古中部地区冬季与初春积雪日数与沙尘天气发生日数的关系。研究结果表明,在内蒙古中部地区,冬季与初春沙尘天气发生日数与积雪日数之间均呈现负的相关关系,这种相关关系在不同区域和不同季节有所差异,冬季积雪日数与沙尘天气发生日数之间的负相关较初春积雪日数与沙尘天气发生日数之间的负相关更为显著;在中温带温凉半干旱气候区初春积雪日数与沙尘天气发生日数间的负相关较其他两个气候区更为显著。 相似文献
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青藏高原积雪分布与变化特征 总被引：45，自引：1，他引：44
本文对青藏高原ＳＭＭＲ修积雪深度、ＮＯＡＡ周积雪面积、地面台站积雪深度进行了分析。结果表明青藏高原东西两侧多雪与腹地少雪形成鲜明对比,高原东部是高原积雪年际变化最显著的地区,它主导了整个高原积雪的年际变化,并且与西部多雪区年际波动呈反位相关系。从６０年代到８０年代积雪年际波动幅度有明显增加趋势,积雪变化具有３年左右准周期。随着全球变暖,青藏高原积雪将会有所增加。 相似文献
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《山地学报》2017,(3)
以青藏高原为研究对象,首先采用基于三次样条函数的去云算法对2001—2011年逐日MODIS积雪面积比例产品进行了去云处理,并对去云结果进行了精度验证。然后根据去云后的逐日无云MODIS积雪面积比例产品,提取了研究区近11年的积雪日数,并对积雪日数的时空分布特征进行了分析。结果表明:1.本文的去云算法能有效的获取云覆盖像元的积雪面积信息,总体平均绝对误差值为0.092。去云后MODIS积雪产品提取的积雪日数与地面观测值具有较高的一致性(87.03%),平均绝对误差3.8 d;2.青藏高原积雪日数的分布极不均匀,四周山区(特别是西部和南部山区)积雪分布广泛且积雪日数高,而高原腹地积雪日数低,年均稳定性积雪面积占27.24%;3.青藏高原积雪日数的年际波动较大,积雪日数在34.14%的地区呈减少的趋势,在24.75%的地区呈增加的趋势,其中显著减少和增加的地区分别为5.59%和3.9%。 相似文献
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西北地区大风日数的时空分布特征 总被引：31，自引：2，他引：29
利用选取的西北5省(区)以及内蒙古西部(110°E以西)分布均匀的127个气象站1960-2000年41a逐月大风出现日数资料, 分析研究了西北地区大风的空间、时间特征, 并具体分析了大风与沙尘暴的时空关系, 揭示了西北地区大风分布的一些新事实。西北大风天气可划分为较少区(年均大风日数小于10d)、较多区(年均大风日数10~50d)、多发区(年均大风日数50~100d)和频发区(年均大风日数大于100d)。西北地区大部分区域为大风较多区, 占总站数的614%, 大风频发区分布最小; 大风最频繁发生的地方在新疆西北部的阿拉山口, 年平均大风日数超过160d, 平均不到3d就有一次大风天气, 大风日数最少的地方是陕西北部延安, 平均每年发生大风天气的日数不到1d。大风日数空间分布与地形有很大关系, 两山之间的峡谷地带以及高山和青藏高原极易出现大风天气。西北地区多数台站近40a来大风呈减少趋势, 其中新疆西北部、甘肃河西走廊西部和陕西东部等地区减少最为明显, 大风增加的区域主要集中在新疆东北部到青海西部地区, 其代表站年均大风日数从20世纪60年代到80年代中期以后增加了近3倍, 达到190d。总体来讲, 西北地区大风天气最多的季节是春季, 以5月最多, 其次是夏季, 秋、冬季特别是秋季大风最少; 陕西、甘肃中南部夏季大风较多, 青海东南部则夏季最最少, 冬季大风更多一些。进一步分析表明, 西北地区大风频发区与沙尘暴频发区并不完全重合, 例如, 南疆是西北乃至我国沙尘暴最频发区之一, 但是南疆却是西北地区大风的较少区, 年大风日数远少于沙尘暴日数。同样是沙源丰富的沙漠地区, 也都是我国沙尘暴的主要频发区, 但是塔克拉玛干沙漠及其附近地区的沙尘暴日数远多于大风日数, 而巴丹吉林沙漠地区的大风日数却比沙尘暴日数明显偏多。最近40 a西北地区大风与沙尘暴发生次数随时间变化趋势一致, 基本呈线性减少特征, 这说明在下垫面状况不变或变化不大的情况下, 近年来沙尘暴次数减少可能主要是由于大风天气(沙尘暴驱动因子)减少而造成的。大风的时间变化可以决定沙尘暴随时间的变化。 相似文献
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1961-2010 年西藏极端气温事件的时空变化 总被引：10，自引：1，他引：9
利用18 个气象站点1961-2010 年逐日最高、最低气温和平均气温资料,分析了西藏极端气温事件的变化规律。结果表明:近50a 西藏霜冻日数和结冰日数明显减少,结冰日数减少显著的区域集中在藏北,霜冻日数则在整个区域都显著减少;生长季长度以4.71 d/10a 的速度明显延长,以拉萨、泽当最显著。极端最低气温在全区范围均呈显著升高,尤其是近30a 升幅更大,达1.06 oC/10a;最高气温的极大值在沿雅鲁藏布江一线东段和那曲地区上升较明显,而在南部边缘地区有下降的趋势。冷夜(昼) 日数普遍明显减少,减幅为9.38 d/10a (4.96 d/10a);暖夜(昼) 日数显著增加,增幅为10.99 d/10a (6.72 d/10a)。大部分极端气温指数的变化趋势与海拔高度有较高的相关性,其中极端最低气温与海拔高度呈正相关,极端最高气温、结冰日数、暖昼(夜) 日数和生长季长度呈负相关。极端最高、最低气温和气温暖指数呈逐年代增加趋势,极端气温冷指数和生长季长度表现为下降的年代际变化特征。在时间转折上,极端最低气温、冷(暖) 夜指数和生长季长度的突变点发生在20 世纪90 年代中期前,霜冻、结冰日数和冷(暖) 昼指数的突变点则推迟到21 世纪初期。多数情况下,西藏极端气温指数的变幅比全国、青藏高原及其周边地区偏大,说明西藏极端气温变化对区域增温的响应更为敏感。 相似文献
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利用Terra卫星和Aqua卫星提供的2002年9月1日~2017年5月31日每日积雪覆盖产品MOD10C1和MYD10C1,提取蒙古高原积雪日数、积雪面积、积雪初日及积雪终日信息,得到蒙古高原积雪特征分布和变化趋势,同时,结合蒙古高原108个地面气象观测站的气温资料,分析研究区积雪变化特征和气温的关系。结果表明：（1）蒙古高原平均积雪日数在60～90 d之间,积雪初日主要分布在315～335 d之间,积雪终日大多集中在31～61 d之间,蒙古高原东部地区积雪初日有明显的提前趋势,西南地区积雪终日有明显的提前趋势。（2）积雪面积在积雪季内呈 “单峰型”,1月份为积雪面积最大月,年均积雪面积呈微弱的下降趋势。（3）最大积雪覆盖面积与温度具有明显的相关性,稳定积雪覆盖区的临界温度大概介于-11~-8 ℃之间。（4）温度是影响积雪特征变化的重要因素。 相似文献
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利用1961-2008年青海南部牧区地面气象观测资料、74个环流特征量和北半球500 hPa高度场网格点资料,整理了地表积雪序列和雪灾年表,并对积雪的变化趋势和雪灾发生的机理进行了研究。结果表明,1961-2008年青南牧区共有16 a发生积雪灾害,占总年数的33.33%。在4 450 m以下,累计积雪量随海拔高度的升高而增加,在4 451 m以上,累计积雪量随海拔高度的升高而减小。典型多积雪年新地岛地区的冷空气偏强、高原低值系统活动偏多,新地岛的冷空气容易沿偏西北路径侵入青南高原与高空槽前的暖湿空气汇合,形成云雨的物理条件充分,降雪多、积雪厚。典型少积雪年环流形势与上述基本相反。10-12月北美区极涡面积偏大和欧亚经向环流偏强、10月欧亚经向环流偏强、11月大西洋欧洲环流型E型日数偏多、12月大西洋副高北界位置偏北均有利于前冬青藏高原高度场的偏低和青南牧区累计积雪量的偏多。这些环流因子在相反的配置下,容易导致青南牧区累计积雪量的偏少。前冬模拟预报方程对典型多积雪年和1993年以来的积雪变化趋势全部预测成功。 相似文献
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以海拔依赖型变暖为理论基础,研究山地积雪对气候变暖的响应机制,是当前气候变化研究的热点问题。基于2000—2019年MODIS积雪物候数据,对秦岭南北积雪日数时空变化进行分析,探讨了秋冬两季厄尔尼诺指数（NINO）、青藏高原气压对积雪异常的影响。结果表明：(1) 2013年后秦岭南北气候由“变暖停滞”转为“增温回升”,积雪日数随之呈现转折下降,积雪日数≥10 d栅格占比由前期的35.1%下降为8.6%。(2)在垂直地带规律上,秦岭山地以1950～2000 m为临界点,大巴山区以1600～1650 m为临界点,低海拔地区积雪日数随海拔增加速率要低于高海拔地区。2100～3150 m海拔带是积雪日数的垂直变化的关键带;(3)在影响因素上,NINO C区、NINO Z区秋冬海温和青藏高原冬季高压,是秦岭山地、汉江谷地和大巴山区积雪异常的有效指示信号。当赤道太平洋中部秋冬海温偏低,且青藏高原冬季高压偏低时,上述3个子区积雪日数异常偏多。(4)在环流机制方面,相对于积雪日数偏少年,秦岭南北积雪日数偏多年1—2月0℃等温线位置偏南,低温环境为增加冰雪物质积累、延缓冰雪消融提供了气温条件;1月区域存... 相似文献
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In order to analyze the differences between the two snow cover data, the snow cover data of 884 meteorological stations in China from 1951 to 2005 are counted. The data include days of visual snow observation, snow depth, and snow cover durations, which vary according to different definitions of snow cover days. Two series of data, as defined by "snow depth" and by "weather observation," are investigated here. Our results show that there is no apparent difference between them in east China and the Xinjiang region, but in northeast China and the Tibetan Plateau the "weather observation" data vary by more than 10 days and the "snow depth" data vary by 0.4 cm. Especially in the Tibetan Plateau, there are at least 15 more days of "weather observation" snow in most areas (sometimes more than 30 days). There is an obvious difference in the snow cover data due to bimodal snowfall data in the Tibetan Plateau, which has peak snowfalls from September to October and from April to May. At those times the temperature is too high for snow cover formation and only a few days have trace snow cover. Also, the characteristics and changing trends of snow cover are analyzed here based on the snow cover data of nine weather stations in the northeast region of the Tibetan Plateau, by the Mann-Kendall test. The results show significantly fewer days of snow cover and shorter snow durations as defined by "snow depth" compared to that as defined by "weather observation." Mann-Kendall tests of both series of snow cover durations show an abrupt change in 1987. 相似文献
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基于Google Earth Engine（GEE）遥感云平台,利用2000—2019年MODIS积雪产品资料提取和计算新疆积雪终日信息,利用趋势分析,变异系数等方法分析了新疆积雪终日时空变化特征和变化趋势。结果表明：（1） 新疆积雪终日以天山为界,天山以北长于南部,山区为积雪终日的高值区,盆地为积雪终日的低值区。北疆准噶尔盆地和伊犁河谷积雪终日在75~114 d之间,南疆塔里木盆地在0~31 d之间属于低值区。阿尔泰山脉、天山山脉和昆仑山脉区域在224~365 d之间属于高值区。（2） 南疆和北疆积雪终日有明显的时空差异,2000—2019年北疆准噶尔盆地和高海拔山脉地区积雪终日有明显的推迟趋势,推迟幅度达到14 d,占新疆总面积的8%。南疆塔里木盆地和东疆区域有明显的提前趋势,提前幅度达到16 d约占新疆总面积的44%。塔里木盆地和准噶尔盆地具有相反的变化趋势。（3） 新疆积雪终日年际变化差异显著,天山中段和北疆积雪终日出现不稳定状况,天山中段2002—2009年总体上呈现“M”型的特点,即多年积雪消融日年均值中出现明显的波峰和波谷,北疆2009—2019年积雪终日有较大的年际变化呈现出不稳定状况,出现明显的波峰和波谷,年际变化较大。 相似文献
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The temporal and spatial changes of NDVI on the Tibetan Plateau, as well as the relationship between NDVI and precipitation, were discussed in this paper, by using 8-km resolution multi-temporal NOAA AVHRR-NDVI data from 1982 to 1999. Monthly maximum NDVI and monthly rainfall were used to analyze the seasonal changes, and annual maximum NDVI, annual effective precipitation and growing season precipitation (from April to August) were used to discuss the interannual changes. The dynamic change of NDVI and the corre-lation coefficients between NDVI and rainfall were computed for each pixel. The results are as follows: (1) The NDVI reached the peak in growing season (from July to September) on the Tibetan Plateau. In the northern and western parts of the plateau, the growing season was very short (about two or three months); but in the southern, vegetation grew almost all the year round. The correlation of monthly maximum NDVI and monthly rainfall varied in different areas. It was weak in the western, northern and southern parts, but strong in the central and eastern parts. (2) The spatial distribution of NDVI interannual dynamic change was different too. The increase areas were mainly distributed in southern Tibet montane shrub-steppe zone, western part of western Sichuan-eastern Tibet montane coniferous forest zone, western part of northern slopes of Kunlun montane desert zone and southeastern part of southern slopes of Himalaya montane evergreen broad-leaved forest zone; the decrease areas were mainly distributed in the Qaidam montane desert zone, the western and northern parts of eastern Qinghai-Qilian montane steppe zone, southern Qinghai high cold meadow steppe zone and Ngari montane desert-steppe and desert zone. The spatial distribution of correlation coeffi-cient between annual effective rainfall and annual maximum NDVI was similar to the growing season rainfall and annual maximum NDVI, and there was good relationship between NDVI and rainfall in the meadow and grassland with medium vegetation cover, and the effect of rainfall on vegetation was small in the forest and desert area. 相似文献
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西藏高原不同时段雪灾的空间分布及大气环流特征 总被引：1，自引：0，他引：1
利用西藏高原38个气象站自建站以来至2008年的10月至翌年4月逐日积雪资料,依据积雪深度和积雪持续日数两项要素组合的雪灾等级指标,分析了前冬、隆冬和春季3个时段西藏高原不同等级雪灾空间分布。结果表明：主要有3个雪灾发生高频中心区,即以聂拉木为中心的喜马拉雅山脉中段区、以嘉黎为中心的那曲地区中东部区及以错那为中心的喜马拉雅山脉东段区;在时段上雪灾主要出现在前冬和隆冬,春季最少,但在前冬和隆冬雪灾频率分布有较大的空间差异;喜马拉雅山脉中段区、阿里地区、那曲站以中灾和重灾为主。利用NCEP/NCAR再分析月平均高度场数据,对区域性雪灾异常年和无雪灾年进行了合成分析,结果表明:前冬和隆冬北半球500 hPa中高纬环流非常相似,自大西洋东海岸向东至西太平有显著的“+-+-”波列,而春季中高纬从欧洲西部为“-+-+-+”波列;3个时段欧洲大陆长波槽脊异常加强,经向环流发展;前冬和隆冬欧亚大陆高度距平场为西高东低,春季正好相反;雪灾年与无雪灾年极涡、乌拉尔山高压脊、贝加尔湖高压脊和北美大槽的强度、位置有较大的差异,而东亚大槽只是春季有所差别外其他时段不明显。 相似文献