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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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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EOS-MODIS卫星的积雪反照率数据和一元线性回归法分析2001~2010年长江源区积雪反照率的分布及变化趋势。结果表明:①长江源区积雪季积雪反照率空间分布差异大。冰川区是积雪反照率高值中心(0.67~0.91),长江源东部地区是低值中心(0.15~0.48)。②积雪反照率空间分布四季变化明显,峰值出现在次年1月份。③长江源区近10 a积雪季平均积雪反照率在高海拔区和冰川区增大比较显著(0.001 2/a)。与积雪面积和积雪季降雪量变化呈显著正相关;而源区夏季各月积雪反照率有明显降低趋势,与夏季温度的变暖趋势呈正反馈关系。 相似文献
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西藏高原近40年积雪日数变化特征分析 总被引：7，自引：0，他引：7
利用近40 年(1971-2010 年) 西藏高原积雪日数资料, 分析了西藏高原积雪的时空分布特征。分析表明:藏东北部、南部边缘地区积雪较多, 年积雪日数在60 d 以上。近40 年来, 西部和东南部积雪日数呈显著减少的趋势, 除东南部各站、聂拉木和昌都积雪日数减少明显, 聂拉木减幅最大, 达到-9.2 d/10a, 其它各站地区积雪的变化趋势并不显著。西藏各区域积雪日数出现了准2 年、准4 年、准8 年、准14 年和准17~18 年的年代际周期, 南部边缘地区、东北部和西部地区积雪日数以10 年以下的周期为主。各区域积雪日数与冬季平均气温有明显的负相关, 但降水与积雪的相关在那曲中西部地区、沿江一线、东北部和南部边缘地区表现为明显的正相关。 相似文献
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中国西北近45a来夏季无雨日数的诊断分析 总被引：6，自引：0，他引：6
利用中国西北五省(区)1960-2004年125个台站夏季(6-8月)逐日降水资料,从中统计出夏季无雨日数,通过EOF、REOF、趋势分析、Morlet小波分析等方法进行了时空特征分析,结果表明：中国西北夏季无雨日数空间分布高值区在新疆的南疆地区,而低值区在青海南部;整个西北地区一致性异常特征是其夏季无雨日数的最主要的空间分布型,高原东部和新疆北部的少部分地区同其它地方呈反向变化的空间分布型也是比较重要的;中国西北夏季无雨日数的空间分型主要有：高原东部型、南疆型、北疆型、青海高原型、河西走廊型及西北东部型;在中国西北夏季无雨日数的6个主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数北疆区呈微弱的下降趋势,南疆区和青海高原区表现为较明显的下降趋势,河西走廊区、高原东部区呈较明显的上升趋势,西北东部区呈明显的上升趋势;中国西北夏季无雨日数的各主要空间异常分区中,近45a来其夏季无雨日数11 -13a和7-9a的周期震荡表现得比较明显,而3-5a的高频震荡大多分区也有所反映。 相似文献
6.
近50年青藏高原东部冬季积雪的时空变化特征 总被引：2，自引：0，他引：2
选取青藏高原东部地区1961-2010 年64 个测站的积雪数据,分析了冬季积雪日数的空间分布和年代际变化特征,结果表明：高原东部冬季积雪空间分布差异较大,巴颜喀拉山、唐古拉山和念青唐古拉山多雪且变率大,藏南谷地、川西干暖河谷地带及柴达木盆地少雪且变率小,这样的空间分布是由周边大气环流系统及复杂局地地形共同造成的;高原东部冬季积雪表现出“少—多—少”的年代际变化特征,分别在80 年代末和20 世纪末发生由少到多和由多到少的两次突变,尤其是20 世纪末的突变更为显著;降雪和气温的变化是影响积雪日数的重要因素,其中降雪的影响更为显著;80 年代末高原冬季降雪由少到多的突变是造成积雪日数发生相应变化的主要原因;20 世纪末高原冬季气温和降雪分别发生由低到高和由多到少突变,其影响叠加导致积雪日数发生了更为显著的突变。 相似文献
7.
利用1980—2017年天山山区35个气象站点的逐日降水资料，分离出3种主要降水形态后，运用线性倾向估计、Mann-Kendall(M-K)突变检验、滑动t突变检验、Morlet小波分析等方法研究了天山山区降水日数及降雨日数、降雪日数和雨夹雪日数的时空分布及变化规律。研究表明：（1）在空间上，天山山区降水日数和降雨日数表现为“北多南少，西多东少”的分布格局，降雪日数“北多南少”明显；降水日数呈现“西快东慢，北快南慢”的增长趋势，西段增长幅度明显，降雨日数普遍增多，大部分地区降雪日数减少，雨夹雪日数也有减少趋势。（2）近38 a来，天山山区降水日数表现为缓慢增长趋势，降雨日数显著增加，降雪日数减少，雨夹雪日数变化并不明显。（3）天山山区降水日数突变年在1986年前后。（4）降水日数、降雨日数、降雪日数及雨夹雪日数均存在明显的10 a左右的振荡周期，此外，降水日数、降雨日数和雨夹雪日数18~22 a周期波动也比较明显。 相似文献
8.
以1959-2009年陕西省各气象站逐旬降水资料为基础,采用墨西哥帽小波函数,线性趋势分析以及Mann-Kendall检验法,对陕西省51 a降水的时空分布特征及趋势进行分析,揭示了陕西省降水变化的多时间尺度的复杂结构,分析了不同时间尺度下降水序列变化的周期和突变点,并确定了主要周期。结果表明：（1）陕西省年降水量年际变化大且时空分布极不均匀,降水量从北部向南部递增,呈南多北少特征,大致上为纬向分布。陕北、关中、陕南年降水量多年平均值依次为279 mm、563 mm、840 mm。三大区域年均降水变化相对较为平稳,近51 a来,研究区内年均降水总体呈北部和南部略微下降,中部微弱上升的变化格局,线性倾向率分别为-5.110 mm/10 a、-3.758 mm/10 a、1.908 mm/10 a;（2）陕西省年均降水量有3～7 a,10～17 a,17～30 a周期,以中时间尺度10～17 a的少-多交替最为明显。在微观尺度上,陕北、关中、陕南地区的周期均表现得零乱且不显著。中观尺度,关中和陕南的降水周期比较显著,为10～17 a,陕北的降水周期表现得不十分规律。宏观尺度,陕北的降水周期为23～30 a,关中和陕南较为相似,为18～25 a;（3）Mann-Kendall检验发现1993年是陕西省年均降水量增加的一个显著突变点,2009年以后陕西省将处于多雨期。 相似文献
9.
利用线性回归分析、Mann-Kendall检验法和和小波分析法,统计分析了河西走廊东部1961-2012年近52 a来暴雨日数的变化规律。结果表明：河西走廊东部年平均暴雨日数为1.2 d·a-1,多为局地暴雨,暴雨日数时空分布差异大,从南向北、从东向西暴雨日数迅速递减,暴雨最多的地方出现在祁连山北坡迎风坡的古浪县。然而,年暴雨日数变化总体呈上升趋势,其线性倾向率为0.24次·（10 a）-1,年暴雨日数最多年代出现在21世纪00年代,出现15场次;最少的年代出现在20世纪80年代,仅为6场次;区域性暴雨出现最多年代、最少年代与区域性暴雨强度呈相反态势。暴雨日数受季风变化影响显著,出现时段集中在6～8月,占全年暴雨日数的90.3%。其中8月暴雨日数最多,占总次数的48.4%;一日中暴雨主要出现在白天。采用Mann-Kendall检验法进行检验,河西走廊东部年暴雨日数增加从1963年开始,1985-2012年为显著增加,气候变暖使区域内极端降水出现次数增多。小波分析发现暴雨日数存在9 a和6 a周期。区域内年降水量与暴雨日的变化趋势相同,说明区域内极端降水日数增多导致了年降水量的增加。利用1983-2012年近32 a的NCEP再分析资料,将暴雨出现的高空环流形势归纳为副高西部西南气流型、河套阻塞高压型,大量级暴雨产生在高空河套阻塞高压型中;根据暴雨产生的物理机制,归纳总结出河西走廊东部暴雨产生的物理要素阈值。 相似文献
10.
利用两种卫星影像合成并引入冰川积雪区的方法,对西昆仑山玉龙喀什河流域2000-2013 年MOD10A2积雪数据进行去云处理,分析不同海拔高度积雪的年内和年际变化特征及趋势,结合气象要素,分析其分布变化原因。结果表明：① 低山区（1650-4000 m）积雪年内变化为单峰型,补给期为冬季,而高山区（4000~6000 m）存在“平缓型”春季补给期和“尖峰型”秋季补给期两个峰值;② 就年际变化而言,低、高山区平均、最大积雪面积呈微弱增加趋势,高山区最小积雪面积显著增加,倾向率为65.877 km2/a;③ 就季节变化而言,春、夏、冬三季低、高山区积雪面积年际变化呈“增加—减少—增加”趋势,秋季高山区积雪面积则呈“增加—减少”趋势,而低山区积雪面积在2009 和2010 年异常偏大,其他年份面积变化不大;④ 在低山区,气温是影响春、夏两季积雪面积变化的主因,气温和降水对秋季积雪面积变化的影响相当,而冬季积雪面积变化对降水更敏感;在高山区,夏季积雪面积变化对气温更敏感,而冬、春季积雪面积变化主要受降水影响。 相似文献
11.
识别降雪异常空间模态,明晰降雪异常的影响因素,对理解中国南北过渡带气候变化规律具有重要的实践意义。论文基于1970—2020年逐日气象数据,辅以湿球温度动态阈值法、经验正交分解法等气候诊断方法,对秦岭南北冷季(11月—次年5月)降雪异常空间模态进行识别,探讨了不同主导模态与海气异常的相关关系。结果表明：(1)秦岭南北冷季降雪异常存在2个主导模态。第1模态为“全区一致型”,降雪异常偏强区分布于关中平原、秦岭山地、汉江谷地和大巴山区东段;第2模态为“山地主导下降型”,反映山地降雪异常对气候变化的敏感性;(2)在时间变化上,第1模态以年际波动为主,20世纪90年代中期后,空间模态多处于负相位,即全区一致降雪偏少;第2模态以年代转折为主,近期空间模态多处于正相位,即山地降雪异常偏少;(3)在影响因素上,第1模态降雪异常与1月中高纬度500 hPa欧亚遥相关波列相关,第2模态降雪异常与冬季赤道中东太平洋海温异常密切相关。研究将降雪异常格局与环流异常机制组合研究,可为理解中国南北过渡带降雪异常预警信号提供理论基础。 相似文献
12.
中国降雪气候学特征 总被引：18，自引：1，他引：17
利用逐日地面降雪观测资料,分析中国25oN以北范围内降雪量、降雪日数、雪带分布和各强度降雪的气候学特征,得到以下结论:①雪季长度与年降雪日数在东部呈纬向分布,大兴安岭北部最长(>210 d),长江以南最短(常年无雪或偶尔降雪);在西部青海省南部和西藏自治区北部最长(>300 d),滇、川、藏交界处及新疆自治区北部较长,南疆较短(<60 d)。年降雪量东南部最少,东北和西北北部较多(>30 mm),青海和西藏降雪量最多(>60 mm)。平均降雪强度江淮一带最大。②根据雪季降雪频次划分中国的雪带,东北大部、内蒙自治区东部、新疆北部、青藏高原大部、秦岭等地区为常年多雪带;长江以南的滇南、四川盆地、江浙沿海等地区为永久无雪带;其余地区为常年降雪带和偶尔降雪带。③不同区域各级降雪日数占总降雪日数的比例都是暴雪日数最少,大雪日数其次,小雪日数最多;但中雪降雪量占总降雪量的比例在东北北部、华北、西北、新疆、东南、青藏高原东部等区域仅高于小雪降雪量,而在黄-淮地区仅次于暴雪降雪量。④降雪年内分配在东北北部、西北、新疆、青藏高原东部等地区都呈双峰型,最多雪时节在早冬和晚冬、早春,隆冬时节并不是降雪最多时间,黄-淮和东南地区呈单峰型,东南地区峰值更陡。⑤总降雪日数和除暴雪外的各等级降雪日数与地理位置关系较明显,在中国东部主要随着纬度升高增加,在中国西部随海拔高度增加而增加;随着纬度升高,东部和西部的总降雪强度都减小,西部的小雪强度也减小。 相似文献
13.
RS与GIS支持下的草地雪灾监测试验研究 总被引：32，自引：0，他引：32
冬季降雪是影响我国北方草原牧区畜牧业发展的重要因子。在草地雪灾监测和危险性评价过程中，确定积雪区域和积雪深度与牧草高度之间的关系是关键步骤。通过在内蒙古锡林郭勒草原的试验研究，可以认为：应用ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ气象卫星资料确定积雪分布范围、应用地面气象站观测的降雪量资料及由ＤＥＭ生成的地形参数确定积雪深 是在较大范围内进行雪灾监测的有效方法。 相似文献
14.
Johnathan W. Sugg Christopher M. Fuhrmann L. Baker Perry Dorothy K. Hall Charles E. Konrad II 《自然地理学》2017,38(2):105-123
AbstractSnowfall in the Southern Appalachian Mountain region of the eastern US is characterized by much spatiotemporal variability. Annual snowfall totals vary by up to 75 cm, and variations in snowfall intensity can lead to large differences in the local snowfall distribution. Research has shown that the synoptic pattern associated with the snowfall strongly influences the regional-scale distribution of snow cover. However, topographic variability results in locally complex snow cover patterns that are not well understood or documented. In this study, we characterize the snow covered area (SCA) and fractional snow cover associated with different synoptic patterns in 14 individual sub-regions. We analyze 63 snow events using Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer standard snow cover products to ascertain both qualitative and quantitative differences in snow cover across sub-regions. Among sub-regions, there is significant variation in the snow cover pattern from individual synoptic classes. Furthermore, the percent SCA follows the regional snowfall climatology, and sub-regions with the highest elevations and northerly latitudes exhibit the greatest variability. Results of the sub-regional analysis provide valuable guidance to forecasters by contributing a deeper understanding of local snow cover patterns and their relationship to synoptic-scale circulation features. 相似文献
15.
1970—2018年秦岭南北冷季降雪量时空变化及其影响因素 总被引：1，自引：0，他引：1
基于72个气象站点逐日观测数据,对1970/1971—2018/2019年秦岭南北冷季（11月~次年5月）降水类型（降雪、降雨和雨夹雪）进行识别;重点关注降雪时空变化特征,探讨降雪与气温、湿球温度的响应关系;依据“夏季-秋季-冬季”Niño 3.4区海温异常状态,细化4种不同发展过程的厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件,分析降雪异常与不同ENSO事件的对应关系。结果表明：① 相比气候平均态（1970—2000年）,1990—2018年,秦岭南坡（山地暖温带）降雪量下降了3.1 mm,基本与关中平原降雪量（17.1 mm）持平;② 空间趋势上,低海拔河谷地带降雪量以年代波动为主,山地高海拔地区为降雪下降区;③ 秦岭高山地区气温或湿球温度每升高1.0℃,降雪量分别下降23.1 mm和24.3 mm;从地带性角度分析,由北向南气温或湿球温度每升高1.0℃,秦岭南北降雪量分别下降3.0 mm和2.8 mm;④ 当厄尔尼诺/拉尼娜持续型发生时,关中平原降雪异常偏多;当拉尼娜发展型发生时,秦岭山地和大巴山区降雪异常偏少。当厄尔尼诺发展型发生时,秦岭南北降雪异常呈现“东西分异”,秦岭山地东部和关中平原为降雪异常偏少区。 相似文献
16.
Food safety is an important issue for the development of the national economy and society. Studying regional food supply and demand from the perspective of land resource carrying capacity can provide new references for regional resource sustainability. This study uses the data from farmer and herdsmen household questionnaires, statistical data, land use data, and other sources to construct a land resource carrying capacity (LCC) assessment framework, targeting the food supply and demand of residents in representative areas, specifically the typical grassland pastoral areas, sandy pastoral areas and agro-pastoral areas on the Xilin Gol grassland transects. The three food nutritional indicators of calories, protein and fat were selected for analyzing the balance of land resource carrying capacity. We found that: 1) Along the Xilin Gol grassland, the main local food supply showed a shift from meat and milk to grains, vegetables and fruits. 2) From north to south along the grassland transects, the calorie intake increased gradually, while the intake of protein and fat was highest in pastoral areas and lowest in agricultural areas. 3) The overall land resource carrying capacity of the Xilin Gol grassland transects was in a surplus state, but the land carrying capacity of typical grassland pastoral area was higher than the two other types of areas. This study provides an empirical reference for the sustainable development of regional food nutrition. 相似文献
17.
基于MODIS与AMSR-E数据的中国6大牧区草原积雪遥感监测研究 总被引：5，自引：0，他引：5
内蒙古、新疆、西藏、青海、甘肃和四川的草原区这6大牧区是中国重要的畜牧业生产基地,也是雪灾频发的区域,及时、准确地获取6大牧区雪情时空特征对于防灾减灾,指导畜牧业生产有着重要的现实意义。光学遥感与微波遥感各具优缺点,综合运用MODIS和AMSR-E数据构建草原积雪遥感监测模型,以日为监测单元,以旬为多日合成时段,对中国6大牧区在2008年10月上旬至2009年3月下旬间的草原积雪覆盖范围进行监测,并对监测结果进行检验,以此说明MODIS与AMSR-E数据在雪灾监测方面协同监测的可行性,为其他雪盖遥感监测研究提供参考。 相似文献
18.
利用1961-2003年青海南部牧区气象台站观测的气温、降水、积雪资料,用气候诊断方法分析了该地区积雪等气候要素的年代际演变特征以及雪灾变化的成因。结果表明:20世纪60-90年代冬季,青南牧区中雪和大雪出现的站次以及雪灾出现的站次有逐步增多的趋势,降雪量和地表平均积雪量每10 a分别增加1.454 mm、9.861cm,单站积雪量在4 100 m左右的高度上增加比较明显,冬季降雪和积雪增加的趋势和新疆完全一致。典型多(少)雪年500 hPa高度距平场高原西部与中国东部地区为“- ”(“ -”)型。未来10 a冬季积雪增多的趋势仍将维持,雪灾发生的几率仍然偏大。 相似文献
19.
Ground snow observation data from 1999 to 2008 were used to analyze the temporal and spatial distribution of snow density in
China. The monthly maximum density shifted from north to south during the period from October to the following January, and
then moved back from south to north during the period from January to April. The maximum snow density occurred at the border
between Hunan and Jiangxi provinces in January, where snow cover duration was short and varied remarkably. Snow density in
Northeast China and the Xinjiang Uygur Autonomous Region were also high and showed less variation when the snow cover duration
was long. Ground observation data from nine weather stations were selected to study changes of snow density in Northeast
and Northwest China. A phase of stable snow density occurred from the middle ten days of November to the following February;
non-stationary density phases were observed from October to the first ten days of November and from March to April. To further
investigate the effects of climatic factors on snow density, correlations between snow density and precipitation, air temperature,
snow depth and wind velocity for Northeast and Northwest China were analyzed. Correlation analysis showed that snow depth was
the primary influence on snow density. 相似文献