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祁连山老虎沟流域春季积雪属性的分布及变化特征 总被引：6，自引：4，他引：2
利用祁连山老虎沟流域布设的花杆观测了该区春季积雪的属性(深度、 表面反射率、 密度及含水量、 粒径), 并结合自动气象站上的积雪深度和反照率数据, 对研究区春季积雪属性的分布及变化特征进行了观测和分析. 结果表明: 流域内积雪分布很不均一, 在阴坡雪深大, 阳坡雪深小; 在不同海拔上, 雪深随海拔有增高的趋势; 不同类型、 不同表面粗糙度、 不同密度、 不同含水率的积雪反射率不同, 不同地物的反射率也不同; 积雪剖面中逆温层结的形成与表面温度、 雪深有密切关系, 在一天内新降雪的密度及含水率随时间的变化具有较好的一致性. 相似文献
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基于AMSR-E的北疆地区积雪深度反演 总被引：3，自引：3，他引：0
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. 相似文献
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融雪入渗条件下边坡渗流计算及稳定性分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文利用饱和非饱和渗流有限元方法,参考积雪厚度、温度变化与融雪入渗关系统计资料,对积雪深度、气温变化以及坡度等不同条件进行了边坡融雪入渗渗流计算及稳定性分析。本文条件下计算结果表明:同一坡度下融雪入渗系数和坡面一定范围内的含水量及压力水头随积雪深度增加而增加,积雪深度达1.0m时,融雪入渗垂直影响范围为30.0m,边坡暂态饱和水位升高13m;相同积雪深度条件下,坡度越大,融雪入渗系数越小,坡内压力水头及含水量变化越小,30°边坡融雪入渗垂直影响范围最大为30.0m;同一积雪深度和坡度下,融雪入渗系数及坡面附近压力水头均与气温变化幅度呈正相关关系。根据极限平衡计算,边坡的稳定系数随着融雪过程的持续而降低,积雪深度、边坡坡度或温度变化越大,安全系数降低幅度越大;其中,坡度因子对边坡安全系数的影响最为显著,60°边坡受融雪影响安全系数降幅达9.7%。 相似文献
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青藏高原冬春积雪和季节冻土年际变化差异的成因分析 总被引：22，自引：13，他引：9
利用青藏高原上72个常规气象观测站的逐日积雪厚度、冻结深度、气温、降水和地表温度资料,分析了高原积雪和季节冻土年际变化差异的原因.结果表明:气温和地表温度对高原积雪和季节冻土都有重要的影响,而降水对积雪的影响很重要,但是对季节冻土的影响则比较小.高原积雪对季节冻土有较大的影响,在积雪达到一定厚度以后,积雪的保温作用会影响冻结深度的变化,积雪越厚,保温作用越强;积雪越浅,保温作用越弱,当积雪小于某一厚度时其主要起降温作用.积雪的保温作用可能是积雪与季节冻土年际变化差异的原因之一. 相似文献
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青藏高原初春积雪的多尺度变化与北大西洋海温的关系 总被引：3，自引：3，他引：0
青藏高原冬、春季积雪变化影响东亚甚至全球春、夏季的环流及气候异常。利用中国西部环境与生态科学数据中心提供的中国雪深长时间序列数据集,美国大气海洋局提供的全球逐月扩展重建海表温度,以及欧洲中期天气预报中心提供的逐月再分析数据,对青藏高原初春（3、4月）积雪的多尺度变化与北大西洋海表温度的关系进行了研究。结果表明,初春青藏高原雪深异常与初春北大西洋关键区海温异常有显著的负相关关系。当初春关键区海温正（负）异常时,初春高原中部偏北腹地地区、东南部地区积雪深度减少（增加）;初春北大西洋关键区海温异常通过激发下游青藏高原上空大气波列以及波作用通量异常来影响高原局地区域的温度和垂直运动,从而影响降雪的产生和积雪的累积。该结果为青藏高原初春积雪的多尺度变化及其影响提供了依据。 相似文献
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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。 相似文献
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针对融雪期积雪深度变化问题的高维非线性、非正态特点,利用投影寻踪法将积雪深度变化多指标问题转化为单一投影指标问题,采用遗传算法优化投影方向得出最佳投影值,最终得到对积雪深度变化影响较大的因子,实现在低维空间上反应积雪深度变化的目的。实例分析结果表明:影响积雪深度变化的各因素贡献力依次为:土壤地表温度净辐射空气温度土壤体积含水量风速空气相对湿度降水水汽压。通过建立MLP神经网络积雪深度模型表明:利用投影寻踪法提取的积雪深度主要影响因子是可靠的,且提取的主要影响因子为简化积雪深度模型提供理论依据。 相似文献
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利用青藏高原1980-2009年SMMR、SSM/I和AMSR-E被动微波遥感反演得到的逐日积雪深度资料, 应用EOF方法分析了近30 a青藏高原地区冬春季积雪年际变化异常的时空变化. 结果表明: 青藏高原冬春季积雪年际异常敏感区随季节有着显著变化, 并具有多尺度性. 其在大尺度上最主要的空间特征是从秋末(10-12月)到隆冬(12-翌年2月)位于青藏高原腹地和东南缘的河谷; 后冬和前春年际异常变化的敏感区显著变小, 整个青藏高原地区的积雪稳定少变; 而春季(3-5月), 随着青藏高原气温的回升, 敏感区出现在青藏高原东部. 青藏高原冬春季积雪年际变化在局地尺度上存在着季节变化, 表现为青藏高原积雪年际变化的异常与年际变化趋势相反的特征, 以及积雪年际变化东西反向异常随季节的演变. 青藏高原冬春季积雪年际变化的异常敏感区在空间范围上的变化, 反映了冬春季积雪在季节尺度上受冬季风和南来的暖湿气流之间相互消长和进退影响的特征. 青藏高原冬春季积雪具有显著的年代际变化, 在20世纪80年代处于多雪期, 80年代后期进入一个积雪较少期. 秋末至隆冬(10-翌年2月)的积雪在20世纪90年代后期出现明显转折, 进入多雪期, 2000年后又进入一个少雪期. 相似文献
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积雪是地表特征的重要参数,其对辐射收支、能量平衡及天气和气候变化有重要影响。利用1980-2019年被动微波遥感积雪深度资料对青藏高原积雪时空特征进行分析,在此基础上将高原划分为东部、南部、西部及中部4个区域,并分区域讨论了多时间尺度积雪的变化特征及其与气温、降水的相关关系。结果表明:不同区域积雪深度在不同时间尺度的变化特征存在差异,高原东部积雪深度累积和消融的速率比西部快,南部积雪深度累积和消融速率比中部快。季节尺度上,冬季积雪高原东部最大,中部最小;春季积雪高原东部消融速率最大,西部积雪消融较慢但积雪深度最大;夏季高原西部仍有积雪存在。年际尺度上,各区域积雪深度在1980-2019年均呈现缓慢下降趋势,但东部积雪减少不显著;高原东部积雪深度在1980-2019年呈现出增加-减少-增加-减少的变化,其余3区均呈现出减少-增加-减少-增加-减少的变化。不同区域积雪深度对气温、降水的响应不同,高原东部和中部积雪深度与气温相关性较好;各区域积雪深度与降水呈不显著的正相关关系。 相似文献
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对青海省东北部祁连县周边的冰沟、青羊沟和扎麻什林线地区的祁连圆柏进行了树芯采集, 建立了祁连山中部3个样点林线处祁连圆柏的树轮宽度年表. 相关分析显示, 树轮宽度与前一年积雪深度和当年3-6月积雪面积呈显著负相关. 同时, 建立了树轮宽度与前一年9月份积雪深度的转换函数方程, 解释方差为35.9%, 树轮-雪深重建数据能较好的反映积雪深度变化. 重建序列显示, 自1740年以来, 研究区共有3个积雪深度高值时段, 分别为1740-1780年、1825-1880年和1910-1980年. 并且, 在长时间尺度上, 积雪深度变化与祁连山地区以及中国西部其他地区的冰川进退有较好的对应关系. 另外, 积雪深度在年际变化和长期变化上都与温度变化表现为负相关. 相似文献
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Snow depth records from daily measurements at climatological stations were obtained from Environment Canada and were processed and analyzed. It was identified that there are 549 stations, each with at least 20 years of useable annual maximum snow depth data. Both the Gumbel distribution and generalized extreme value distribution were used to fit the annual maximum snow depth, considering several distribution fitting methods. Statistical analysis results indicated that, according to the Akaike information criterion, the Gumbel distribution is preferred for 72 % stations. The estimated return period value of annual maximum snow depth at stations was used to calculate their corresponding ground snow load. The at-site analysis results were used as the basis to spatially interpolate the ground snow loads for locations tabulated in the National Building Code of Canada (NBCC) since a code location and a climatological site are usually not co-located. For the interpolation, the ordinary co-kriging method with elevation as co-variate was used because a cross-validation analysis by using several deterministic and probabilistic spatial interpolation techniques indicated that the ordinary co-kriging method is preferred. A comparison of the newly estimated ground snow loads to those locations tabulated in the 1995 edition and 2010 edition of the NBCC was also presented. 相似文献
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1979—2017年雅鲁藏布江流域雪深时空分布特征及其影响因素分析 总被引：3，自引：3，他引：0
积雪是水文过程的重要环节,基于1979—2017年中国雪深长时间序列数据集、中国区域地面气象要素数据集提供的降水和气温数据,结合DEM数字高程模型等,运用Mann-Kendall检验法、Sen氏坡度法、Pearson相关分析法,分析了雅鲁藏布江流域雪深时空变化分布特征,并对雪深与气象因子（气温、降水）和地形因子（高程、坡度、坡向）的相关性进行了分析。结果表明：1979—2017年雅江流域多年平均雪深为1.95 cm,且以0.02 cm·a-1的速率呈现显著减少趋势;雪深空间分布特征差异性明显,呈现“二高二低”相间分布的特征,高值区为流域西部边缘和东部的山地区域,低值区为中游河谷、流域出口低谷区;气象因子对雪深的变化起决定性作用,其中年平均气温与雪深的相关系数数值为-0.63,二者相关性显著;雪深呈现出随着高程的增加而增加的变化趋势,但最大雪深并非出现在最高海拔处;雪深随坡度的变化呈现“减少—增加—减少”三段式分布规律,且东坡和南坡的雪深厚度高于西坡和北坡的雪深厚度。 相似文献
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利用太白气象站1962-2014年地面积雪观测资料,太白、眉县气象站1980-2014年高山积雪观测记录和1988-2010年卫星遥感资料,分析了秦岭主峰太白山西部中山区、西部中高山区和中部中高山区积雪初、终日期、积雪日数和积雪深度等的变化特征,以及西部中山区积雪变化的成因.结果表明：1962-2014年太白山西部中山区积雪初日推迟,终日提前,初终间日数减少,积雪日数显著减少,积雪深度呈现波动变浅的趋势;1980-2014年西部中高山区积雪日数同样呈现波动减少趋势,西部中山区和中高山区年积雪日数减少率分别为3.2 d·（10a）-1和8.9 d·（10a）-1.1980-2014年中部中高山区积雪初、终日期和积雪日数变化趋势不明显.卫星遥感监测资料分析结果显示太白山地区积雪面积呈现波动减少趋势.1962-2014年西部中山区气温升高,降水减少,积雪参数与气候要素相关分析结果表明气温和累积雪深等参数变化关系密切,气温升高是太白山积雪减少的主要原因.1980-2014年太白山地区7月积雪日数很少,关中八景之一的“太白积雪六月（公历7月）天”已很少见到. 相似文献
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吉林省季节冻土冻结深度变化及对气候的响应 总被引：2，自引：2，他引：0
为了掌握季节冻土冻结深度的变化对气候的响应,利用1961-2015年吉林省46个气象站的逐日平均气温、地表温度、积雪深度、冻土冻结深度等数据,采用线性倾向估计、突变分析等方法,研究了吉林省季节冻土冻结深度的时空演变规律及其与气温、积雪的关系。结果表明：吉林省季节冻土最大冻结深度呈由西向东逐渐减小的空间分布特征,绝大多数站最大冻结深度呈减小趋势。基本上在10月开始冻结,次年3月达到最深,6月完全融化。西部冻土冻结深度变幅较大,其次是中部,东部最小。1961-2015年季节冻土最大冻结深度以-5.8 cm·（10a）-1的速率显著减小（P<0.01）。最大冻结深度基本上呈逐年代减小的趋势,从20世纪90年代开始,最大冻结深度明显减小。最大冻结深度在1987年发生了突变,突变后平均最大冻结深度比突变前平均最大冻结深度减小了22.2 cm。通过分析气温和积雪深度对冻结深度的影响,认为冻土冻结深度对气温变化较为敏感,绝大多数站最大冻结深度与平均气温呈负相关关系。在年际变化上,气温的上升是最大冻结深度减小的主要原因。在季节冻土稳定冻结期,积雪深度超过10 cm,保温作用逐渐变强;当积雪深度达到20 cm时,保温作用显著,冻土冻结深度变浅。 相似文献
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北京-张家口地区冬春季积雪特征分析 总被引：6，自引：4，他引：2
2022年冬奥会将在北京-张家口（以下简称北-张地区）举办,揭示该地区的积雪变化特征及其在全球变暖背景下的发展趋势,对冬奥会的筹备以及当地的积雪资源的开发利用等方面都有重要意义。利用2002-2014年MODIS遥感积雪产品提取了研究区域积雪数据,结合1966-2013年台站积雪、气温和降水资料和DEM数据,分析了积雪的时空分布特征,并对冬奥会场地进行积雪资源评价。结果表明：2002-2013冬春年北张地区的整体积雪频率较小,多处于0~0.2之间,但场馆区2月的积雪频率多在0.5以上,最大值接近0.9左右,积雪的分布呈带状和点状。积雪覆盖率最大值出现在1月初,达到0.23。积雪的形成缓慢,但是消亡迅速。1966-2012冬春年冬季积雪日数的波动幅度大于春季,延庆和崇礼县的2月份积雪日数分别为4.6d和13.9d,且均呈下降状态。积雪初终日均有提前,但整体的积雪期在减少。北京和张家口整体的最大积雪深度变化平稳,在1966-1980年和2000-2012年处于高值区,波动较大,其他年份最大雪深处于低值变化平稳,延庆和崇礼县的2月份最大积雪深度分别为3.6cm和5.1cm。通过分析积雪指标与气象因子（气温、降水）的相关关系发现,在年内（年际）变化上,积雪指标与气温（降水）的关系更为密切。冬奥会场地的2月份气温在-14~2℃之间,月平均降水量仅0.2mm·d-1,积雪日数不足,预计难以形成足够深度的雪,且未来气温上升,达到0.8℃·（10a）-1,降水、积雪深度和积雪日数均呈下降趋势,可能60%~95%的赛事用雪将来自人造雪,以应对可能的积雪不足。 相似文献
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东北地区冬半年积雪与气温对冻土的影响 总被引：3，自引：3，他引：0
利用东北地区121个气象站逐日冻土深度、积雪深度、平均气温、地表平均气温及降水量数据,分析了1964—2017年冬半年冻土的变化特征及气象要素对冻土的影响。结果表明：东北地区积雪深度、平均气温、地表平均气温与冻土深度相关系数较高,降水量相关性不大。20世纪60年代平均气温、地表平均气温及负积温最低,最大冻土深度为历年代最深;随着气候变暖,最大冻土深度以6.15 cm?（10a）-1的速率显著减小。冬半年平均最大冻土深度为123 cm,呈显著纬向分布,自辽东半岛向大兴安岭北部递增;随纬度和海拔高度的增加,平均气温和地表平均气温降低,负积温增加,且由北向南地气温差增大。最大冻土深度全区有90%以上的站点减少,减少速率以0.1~10 cm?（10a）-1为主。冻土持续时间随纬度升高而增加,月最大冻土深度和积雪深度最大值分别出现在3月和1月,最大冻土深度的增加要滞后于积雪深度的增加。由于积雪对地温的保温作用,积雪深度较浅时,冻土深度增加较明显,随着积雪深度的增加,冻土深度变化较小,积雪对冻土起到了保温的作用。对于高纬度地区站点,30 cm左右为积雪的保温界限值;对于沿海站点,积雪保温的界限值在5 cm左右;在相同地形下,冻土深度较浅区域积雪的保温值因海拔高度、气候特点而异。最大冻土深度对地表平均气温升温的响应更为显著,地表平均气温和平均气温每升高1 ℃,最大冻土深度将减小8.4 cm和10.6 cm,负积温每减少100 ℃?d,最大冻土深度减少4.9 cm。 相似文献
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利用MODIS和ASAR资料估算青藏高原念青唐古拉山脉地区冰雪范围及厚度 总被引：3，自引：1，他引：3
利用可见光和微波卫星遥感资料分析了青藏高原念青唐古拉山脉地区冰雪范围和厚度的季节变化.结果表明:青藏高原念青唐古拉山脉地区冰雪范围的季节变化非常明显,2003年4月上旬、5月中旬、7月下旬和9月下旬的冰雪范围分别占选定研究区域的28.9%、69.9%、11.6%和14.7%.在选定的西布冰川区域,由微波遥感得到的冰雪厚度季节变化也非常明显,5月份厚度的数值最大,7月份最小.由于主动微波观测受地面高程、地形和夏季冰雪融化等因素的影响比较大,主动微波遥感在大面积估算冰雪厚度还有一定困难,有待将来作进一步的深入研究. 相似文献
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2008年夏季北冰洋海冰表面积雪特征初步分析 总被引：1，自引：0，他引：1
运用中国第三次北极考察期间观测的积雪资料, 分析了夏季北冰洋中心海域海冰表面积雪的空间分布特征. 结果表明: 积雪在垂直分布上呈现6种粒雪状态, 表层到底层依次为新降雪、风板、冰片、深霜、冻结状粗雪和渗浸冻结冰层, 积雪表面常被新降雪或厚度为2～3 cm的风板所覆盖. 考察区域积雪的平均密度为(304.01±29.00)kg·m-3, 表层密度略低于次表层, 遵循雪的密实化原理. 积雪厚度, 雪水当量和新降雪皆具有由南向北递减的空间分布特征, 表明在海冰消融末期, 积雪的气候态分布主要是由降水量的多少决定的, 积雪的消融和蒸发并非海冰表面积雪评估需考虑的首要因素. 雪温随深度的增加而增加, 具有明显的垂直梯度, 观测区积雪表面的平均温度为(-2.01～±0.96)℃, 比海冰/积雪界面的温度高得多. 相似文献
20.
基于CMIP6气候模式的新疆积雪深度时空格局研究 总被引：1，自引：0，他引：1
积雪深度的变化对地表水热平衡起着至关重要的作用。选用了国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）中目前情景比较齐全的五个全球气候模式,通过对比新疆地区1979—2014年积雪深度长时间序列数据集,评估了气候模式在新疆地区模拟积雪深度的模拟能力,接着预估了未来不同SSPs-RCPs情景下新疆地区在2021—2040年（近期）、2041—2060年（中期）、2081—2100年（末期）相对于基准期（1995—2014年）的积雪深度变化。气温和降水对积雪深度变化有着重要的影响,因此还分析了新疆地区到21世纪末期气温和降水的变化趋势。结果表明：订正后的气候模式模拟的积雪深度数据与观测数据的相关系数均达到0.8以上,其中1月至3月与观测数据的结果更为吻合。气候模式基本上能够反映积雪深度年内变化的基本特征,气候模式模拟的积雪深度空间分布和观测数据具有相似的特征。气温和降水在未来不同情景下均会波动上升,其中气温的增幅相对比较明显,达0.43 ℃·（10a）-1,而降水的增幅为0.63 mm·（10a）-1,新疆未来的气候总体上呈现出变暖变湿的趋势。新疆地区的平均积雪深度在未来不同时期相对基准期均呈增加的趋势。SSP1-1.9情景下,21世纪近期、中期和末期北部大部分地区的积雪深度将会有所增加;SSP1-2.6情景下,北部阿尔泰山地区的积雪深度在21世纪近期有所减小,但中期和末期将会有所增加;SSP2-4.5情景下,21世纪不同时期东部地区的积雪深度将会有所增加,北部和中部大部分地区在不同时期积雪深度将会变小;SSP3-7.0情景下,21世纪不同时期北部和西南地区的积雪深度将会普遍变小,东部地区的积雪深度将普遍增加;SSP4-3.4和SSP4-6.0情景下,21世纪不同时期西南昆仑山地区的积雪深度将会普遍变小,东部地区的积雪深度将普遍增加;SSP5-8.5情景下,北部阿尔泰山地区和东部地区的积雪深度将普遍增加。 相似文献