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新疆阿勒泰地区是中国季节性积雪水资源最为丰富的地区之一。2016年12月在克兰河中游地区开展了积雪观测,利用直尺和量雪筒测量雪深和雪密度,调查了积雪水资源的分布情况;利用针式温度计测量雪层温度,获取了雪层之间的温度梯度;利用雪特性分析仪和显微镜测量了积雪剖面的雪层密度、液态水含量、介电常数和雪粒径。通过分析研究区积雪水资源的空间分布和积雪特性的垂直分异发现：研究区雪深的分布非常不均匀,北部的雪深总体上大于南部,即使在同一地区,雪深也因风力等原因而分布不均匀;研究区总体上属于"干寒型"积雪,密度较小,且密实化迅速;各雪层属于干雪或者湿度极低的潮雪,绝大多数雪层的液态水含量在0.3%以下;积雪温度总体上从表层到底层逐渐升高,表层温度日变化较大;阴天积雪温度高于晴天,各雪层温度日变化小于晴天,且午后积雪会出现负温度梯度,冷中心出现在积雪次表层;雪粒径较小,雪粒长短轴比的最小值出现在中间层,且符合新雪的粒径特点。 相似文献
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我国东北低山区不同坡位积雪特性研究 总被引：4，自引：3，他引：1
为研究坡位对积雪性质的影响,利用Snow Fork雪特性分析仪等采集积雪物理性质（积雪深度、密度、液态水含量）数据,分析了不同坡位积雪特性的变化趋势、差异及成因。结果表明：坡位的差异可显著影响积雪,特别是积雪表层的特性,积雪表层温度与积雪反辐射强度呈显著正相关关系;阴、阳坡各坡位积雪液态水含量变化趋势一致,但阳坡液态水含量最大值出现在上坡位,阴坡则是中坡位最大;阴、阳坡各坡位在液态水含量增加的影响下雪密度也在逐渐增大,并且随着积雪深度的增加雪密度逐渐减小;试验区融雪期阳坡积雪液态水含量最先对环境变化做出响应,进而影响雪密度,深度随之响应;阴坡则是液态水含量首先响应,积雪深度次之,密度最后响应。研究结果将为融雪径流形成、融雪侵蚀防治以及季节性积雪区生态系统评估提供理论依据。 相似文献
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利用Snow Fork雪特性分析仪采集积雪物理特性(积雪深度、积雪密度、体积含水率)数据,分析了天山积雪雪崩站稳定积雪期和非稳定积雪期雪物理特性的时间变化特征及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明: 1)稳定期积雪深度随时间缓慢减小,体积含水率垂直廓线随积雪深度变化呈单峰曲线,峰值距雪表面约33 cm,雪密度垂直廓线为中部大、积雪表层和底部较小;2) 非稳定积雪期积雪迅速沉陷,体积含水率相对于雪层温度的变化有滞后效应,滞后时间约为2 h,雪密度垂直廓线与稳定期相同.整个非稳定积雪期的日平均雪密度与日平均含水率、日平均温度均呈显著正相关. 相似文献
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天山西部季节性积雪密度及含水率的特性分析 总被引：3，自引：0，他引：3
利用Snow Fork雪特性分析仪采集积雪物理特性(积雪深度、积雪密度、体积含水率)数据,分析了天山积雪雪崩站稳定积雪期和非稳定积雪期雪物理特性的时间变化特征及其在垂直剖面上的廓线分布.结果表明:1)稳定期积雪深度随时间缓慢减小,体积含水率垂直廓线随积雪深度变化呈单峰曲线,峰值距雪表面约33cm,雪密度垂直廓线为中部大、积雪表层和底部较小;2)非稳定积雪期积雪迅速沉陷,体积含水率相对于雪层温度的变化有滞后效应,滞后时间约为2h,雪密度垂直廓线与稳定期相同.整个非稳定积雪期的日平均雪密度与日平均含水率、日平均温度均呈显著正相关. 相似文献
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1999—2008年中国地区雪密度的时空分布及其影响特征 总被引：3，自引：2，他引：1
利用1999—2008年地面积雪观测资料,对全国范围内的雪密度时空分布特征进行分析.结果表明,西北和东北是我国主要的积雪区,从10月到翌年4月基本都有雪存在.全国雪密度每月的最高值从10月份开始到1月份一直南移,从1月份到4月份不断北移.最大密度发生在1月份江南地区的湖南和江西的交界处.江南地区积雪持续时间短,变化明显,属于瞬时性积雪.东北和新疆地区的雪密度也相对较高,积雪持续时间长,雪密度变化相对平稳,大部分属于季节性积雪.在东北和西北地区选取9个站点进行雪密度的变化研究,可以看出:从11月中旬到3月上旬是雪密度稳定期,10月到11月上旬和3月中旬到4月是雪密度非稳定期.对西北和东北的降水、气温、雪深和雪密度做相关分析,表明:雪深是西北和东北地区雪密度的主要贡献因子. 相似文献
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祁连山区冰沟流域积雪分布特征及其属性观测分析 总被引：8，自引：5，他引：3
以祁连山冰沟流域为研究区,通过在流域内布设花杆观测积雪深度,渊查了山区积雪分布情况;利用雪特性分析仪测量了区内积雪密度、介电常数、液念水含量等积雪参数,光谱仪测量了不同类型积雪的光谱特征,手持反照率测量计观测积雪表面反照率,带刻度手持放大镜测量积雪粒径,红外温度计和针式温度计测量雪层的温度和实地测量积雪属性.同时,在研究区内选择加强观测区挖雪坑,对雪层内部属性和雪剖面分层特性作了进一步研究,计算民流域内积雪等效密度;最后对试验中所使用的野外实测积雪的各种方法进行了评价.研究表明:山区积雪分布很不均匀,在阴坡山谷雪深最深,阳坡雪积累最少,即使在同一样区,积雪分布也小均匀;研究Ⅸ的积雪属于潮雪,体秋含水量在3%以下;不同粒径、类型和表面粗糙度的积雪反射率不同,验证了积雪光谱是雪颗粒、污染物和地面粗糙度的函数;积雪反照率随太阳高度角升高逐步降低,在没有新降雪的情况下,日反照率也逐渐降低;雪分层比较明显,雪下冰晶层发育良好.当深度达剑20 cm时,积雪具有保温作用;冰沟流域的积雪等效密度随时间和空间变化不大,经汁算为0.16 g·cm-3. 相似文献
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新疆北部地区季节性积雪密度变化特征分析 总被引：4，自引：1，他引：3
选取新疆北部地区季节性积雪期的定点站和典型区域,应用北疆20个气象站点观测资料和使用便携式测雪仪(Snow Fork),在不同地域、不同雪层和不同时间进行观测与测量,并且在积雪稳定期中的一次降雪过程对新雪密度变化过程中影响它的诸多因子进行观测,对新疆北部地区冬季季节性积雪密度变化特征进行的观测和分析.结果表明:雪面辐射热量和雪层内温度梯度对积雪密度起主要作用,变化主要是通过雪层内深霜和粗粒雪层的温度减小而实现的;在隆冬期全层积雪密度最大的为深霜层,入春2月下旬回暖期以后,由于雪层含水率的增加,季节性积雪密度最大层则为粒雪层. 相似文献
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1957-2009年中国台站观测的关键积雪参数时空变化特征 总被引：7，自引：2，他引：5
利用1957-2009年中国地面气象台站观测积雪资料分析表明, 中国年平均雪深、雪水当量、积雪密度分别为0.49 cm、0.7 mm、0.14 g·cm-3. 平均来说, 三者在青藏高原地区都是最小的, 在西北地区均较大; 空间上, 中国年平均雪深和雪水当量大值区位于东北和新疆北部, 以及青藏高原西南部的小部分区域; 中国大部分地区年平均积雪密度在0.14 g·cm-3以下, 3大稳定积雪区积雪密度略高. 1957-2009年, 中国及各区域年平均雪深和雪水当量均表现为波动增加趋势, 但不显著; 空间上雪深的显著正趋势主要位于内蒙古东部、东北北部、新疆西北部和青藏高原东北部; 雪水当量与雪深类似, 但正趋势范围不如前者广, 负趋势范围则较大. 相似文献
10.
以天山山区为研究区,利用MODIS 8d最大积雪合成数据MOD10A2,分析天山山区积雪的时间变化和空间变化情况以及不同高程带的积雪覆盖率的变化情况;结合SSM/I亮温数据和站点观测数据建立的雪深反演模型并反演研究区的雪深,根据研究区的地势起伏情况,提取特殊地形进行分析其雪深变化情况,进一步分析整个天山山区的积雪深度的时空特征,并对结果进行验证,并且对不同高程带的积雪深度进行分析.研究结果表明:1)天山山区积雪面积分布的趋势表现为自西向东、自北向南减少,总体是呈波动中减少的趋势,到了2012年天山山区年最大积雪面积为37.69×104 km2.2)积雪覆盖率与高程呈正比,在高山区可达70%以上.积雪深度分布呈自西向东、由北向南减少,深度最大的是在天山北部的博格达峰、河源峰附近,可以达到80 cm以上,最小在哈密地区的托木尔提峰附近积雪深度仅在10 cm左右.积雪深度与海拔呈正相关,最大雪深出现在4500 m以上的高山区.3)对雪深反演结果的精度评价表明,模型在10~30 cm雪深范围内,反演平均误差为-2.47 cm;在雪深<10 cm或>30 cm的局部地区存在较大偏差. 相似文献
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在气候变化背景下,全球积雪厚度、积雪密度和雪水当量发生着一系列变化,并进一步影响陆地生态系统的水热状况、生物地球化学循环过程以及生态系统的结构与功能。本文综述了北半球积雪变化（雪深、积雪覆盖日数）的现状,积雪生态研究方法及其优缺点,积雪与生态系统相互作用,以及积雪变化对主要陆地生态系统类型（草地、灌丛和森林）地下过程（养分周转、土壤动物和微生物、根系生长）的影响及其机制。研究发现：（1）雪深在40～70 cm时对土壤的保温作用最显著;（2）积雪增加通过加速土壤碳氮循环过程引起碳氮损失,尤其显著发生在相对湿润的生境中,相对干旱的生境中变化不显著;（3）在草地生态系统中,土壤有效磷含量对积雪增加的响应程度受生态系统自身干湿条件调控,即湿润的生境有效磷增加,干旱的生境有效磷降低;（4）积雪增加促进了草地生态系统植物表层根系的生长,积雪减少对植物根系生长的影响程度取决于消极影响（根系损伤和死亡）和积极影响（土壤养分有效性增加）之间的动态平衡;（5）相对于草地生态系统和森林生态系统植物根系生长而言,灌丛生态系统植物根系生长对积雪变化的响应更稳定。本文还提出了现有研究中存在的不足和未来发展趋势。 相似文献
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积雪和有机质土对青藏高原冻土活动层的影响 总被引：4，自引：3，他引：1
随着全球气候变暖,青藏高原冻土活动层正在逐渐加深,为了理解积雪和表层有机质土壤对冻土活动层的影响机理,一维水热耦合模型CoupModel被用于模拟气象驱动下土壤冻融的动态过程.基于祁连山冰沟和青藏高原唐古拉站长期监测数据,CoupModel模型被成功的率定和验证.在冰沟站验证的模型被用于研究积雪对冻土活动层的影响,结果显示:目前较浅积雪情景(雪深＜20 cm)比完全忽略积雪的情景模拟的冬季土壤冻结深度深,说明青藏高原现状下较浅的积雪有利于冻土发育.原因是雪面较高的反照率造成地表吸收的太阳辐射减少,导致雪面温度较低,加之浅雪的阻热性能又较小,综合导致浅雪覆盖时表层土壤向大气释放的能量增加.但随着积雪深度逐渐增加,模拟的冬季土壤冻结深度反而越来越浅,说明较厚的积雪(＞20 cm的雪深)并不利于冻土的发育,主要是雪相对于空气低的热传导隔绝了表层土壤向大气的热损失.在唐古拉站验证的模型被用于研究有机质土对冻土活动层的影响,结果显示:随着有机质土壤深度增加,模拟的活动层夏季融化深度逐渐较小.有机质土壤较矿物质土壤低的热传导和高的热容性质减少了下伏土壤热状况对太阳辐射和气温波动的响应,说明有机质土有利于冻土的保护. 相似文献
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IMS雪冰产品由多种光学与微波传感器数据融合而成,提供北半球每日无云的积雪范围,在积雪遥感研究中具有广阔的前景. 以气象站实测雪深数据为真值,检验了2009-2010年IMS雪冰产品在中国三大稳定积雪区北疆、东北、青藏高原地区每月、积雪季以及全年的误判率、漏判率和总体准确率,并分析了IMS雪冰产品的准确率与雪深之间的关系. 结果显示：IMS雪冰产品的年总体准确率在三大积雪区均超过了92%,积雪季总体准确率均超过了88%,利用IMS雪冰产品监测积雪范围是可靠的. 然而,IMS雪冰产品精度具有区域差异性,北疆地区在1月和2月误判率偏高,青藏高原地区积雪季有严重的漏判现象. IMS雪冰产品的准确率在东北地区和北疆地区随着雪深的增加而升高,当东北地区雪深超过6 cm,北疆地区超过13 cm时,准确率接近100%,但是,青藏高原地区两者基本没有关系. 通过在青藏高原地区与同时相的4景MODIS积雪产品对比分析发现,实际上IMS雪冰产品相对地高估了积雪面积,青藏高原地区漏判率高其原因是IMS对零碎积雪的识别能力不足并且气象站分布不均匀. 相似文献
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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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在被动微波雪水当量反演中,积雪物理参数随时间的变化特征影响着反演精度,为理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射亮温的影响,本研究选用2009—2013年北欧积雪实验（Nordic Snow Radar Experiment, NoSREx）积雪地面观测和微波辐射测量数据,通过雪深和温度把雪期分为积累期（10月—次年2月）、稳定期（2—4月）和消融期（4—5月）,发现各个雪期的积雪演化特征为：雪颗粒形状在积累期前期以融态颗粒（Melt Forms, MF）为主,积累期后期和稳定期以圆形颗粒、片状颗粒、深霜为主,消融期以MF为主;整个雪季底层雪粒径从小变大再变小的过程,粒径最大值出现在稳定期的2至3月,约为2.5~4.0 mm,均出现在近地表雪层,而表层粒径较小且较为稳定。通过雪深和微波亮度差（18~37 GHz）的关系分析,表明亮温差在不同雪期对于雪深的依赖关系不同,在积累期和稳定期,雪深变化与亮温差变化具有明显的正相关;在消融期由于积雪融化的影响,其相关性较差;基于多层积雪微波辐射模型（MEMLS）构建了一维微波辐射模拟环境,模拟表明MEMLS模型在3个雪期的垂直极化10.65 GHz和18.7 GHz模拟结果较37 GHz和90 GHz更好;10.65 GHz V极化在入射角为50°且稳定期时,微波亮温模拟均方根误差（RMSE）结果最小,为2.49 K。3个雪期90 GHz模拟结果水平极化优于垂直极化,由于受表层积雪变化影响,90 GHz模拟结果较不稳定,尤其是消融期时,RMSE最小也达到了42.7 K。本研究有助于理解积雪随时间演化的特征及其对微波辐射模拟的影响,表明在被动微波雪水当量反演算法中,针对不同积雪期需要考虑积雪演化动态过程。 相似文献
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基于重轨InSAR的积雪深度反演方法 总被引：1，自引：0，他引：1
利用合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar,SAR）反演积雪深度是流域尺度积雪遥感监测的热点之一, SAR的干涉测量（Interferometic SAR, InSAR）扩展了其在积雪研究中的应用. 微波能够穿透干雪,并在雪-空气界面发生折射,导致传播路径变化;根据InSAR原理,降雪前后的SAR像对会形成由于干雪覆盖导致的干涉相位差. 基于此,提出了基于重轨InSAR技术的积雪深度反演方法：首先,结合气象、水文、野外观测数据,判断积雪状态,以选择最佳干涉像对（无雪和干雪覆盖）;然后,优化干涉处理过程,利用差分原理,获得由于干雪覆盖导致的相位差;最后,基于雪深与相位差的几何关系,反演积雪深度,并探讨反演结果精度的影响因素. 以新疆玛纳斯河流域山前平原为研究区,利用Envisat ASAR数据,实现积雪深度的反演. 结果表明：2009年2月份研究区大部分地区雪深为20 cm左右,与野外观测结果相符;与同时期HJ-1光学影像比较,所获得的积雪覆盖范围吻合. 同时指出,失相干和输入参数（入射角、雪密度）误差是反演结果误差的主要来源. 相似文献
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利用BATS-SAST模式对加拿大Sk-OJP森林站2001/2002,2002/2003,2003/2004年度及Sk_HarvestJP空旷站2003/2004年度4个积雪季节进行模拟.针对Sk-OJP森林站积雪深度模拟偏小的不足,在长波辐射及降水量的计算方案中考虑透过冠层的部分;考虑由雨、雪密度不同引起冠层上单位面积截留量的变化以及风速和冠层温度对冠层积雪卸载过程的影响,对冠层截留模型进行了改进.针对Sk_HarvestJP空旷站积雪深度模拟偏大的不足,对地表积雪覆盖率的计算方案进行了调整.结果表明:模式能够对2种不同下垫面积雪变化过程做出合理描述;调整后的模式对Sk_OJP森林站积雪深度模拟增加;新冠层截留模型通过改变冠层截留量来影响冠层下积雪深度的变化,积雪深度的模拟在融化阶段改进最为显著;调整后的模式对Sk_HarvestJP空旷站积雪覆盖率模拟变小,由于积雪覆盖率与地表反照率之间存在着正反馈关系,地面接收的太阳辐射增大,积雪深度的模拟变小. 相似文献
18.
利用2011-2013年冬季4次地面实测乌鲁木齐城-郊积雪深度与密度数据,应用普通克里格空间插值方法,分析了乌鲁木齐城-郊冬季积雪深度与密度从2011年12月下旬-2012年2月下旬及2012年1月中旬和2013年同期的时空分布特征.结果表明:乌鲁木齐城-郊冬季积雪深度与密度存在显著地区域分布差异及变化特征.整个冬季位于城东北部的米东石化工业园区积雪均较深,尤其12月和2月,在主城区内部又存在不同下垫面下积雪较多的区域.从12月下旬-次年2月下旬,积雪逐渐累积,且积雪深度比密度具有更大的空间变化幅度.除12月下旬大部分主城区雪密度比郊区大之外,1月中旬、2月下旬主城区雪密度均比城东和城东北方向低.2013年1月中旬积雪与2012年同期相比,平均积雪量明显偏厚,约31 cm,但雪密度变化范围不大且深度与密度的空间分布均发生明显改变.本文结果对于了解乌鲁木齐城区积雪的区域差异,为主城区道路积雪清运、保障道路通畅优化方案及春季融雪洪水防御预案的制定提供基础数据支撑,也可以弥补当前气象站点少且空间分布不匀的不足.此外,本文对卫星遥感数据反演的积雪参数精度验证也具有实际参考价值. 相似文献
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中国积雪特性及分布调查 总被引：3，自引：3，他引：0
介绍了"中国积雪特性及分布调查"的背景、科学目标、调查内容及方案。调查的总体目标是建立中国全面而系统的积雪特性数据库,服务于气候变化、水资源调查和积雪灾害的数据需求。调查将从历史资料整编、典型积雪区积雪特性地面调查以及积雪遥感调查等方面展开。历史资料的整编包括收集气象站以及各单位已开展的积雪特性观测资料,并按照一定的规范进行整编;典型积雪区地面调查主要是在东北地区、新疆地区和青藏高原开展不同季节的积雪特性调查,以点、线、面3种方式开展,观测内容包括雪深、雪密度、雪水当量、积雪形态、表层硬度、液态水含量、雪粒径、雪层温度、雪土界面温度、介电常数以及积雪的若干化学特性;遥感积雪调查将利用地面调查的积雪特性信息改进已有的积雪参数反演算法,建立中国长序列的积雪面积、反照率以及雪水当量数据集。最终,利用地面和遥感调查所获取的积雪特性及分布数据集对中国进行积雪类型划分,并生产系列积雪特性及专题分布图。 相似文献
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北疆地区积雪时空变化的影响因素分析 总被引：2，自引：0，他引：2
利用新疆北部地区2000-2007年观测的积雪资料分析北疆地区积雪开始时间、积雪结束时间、积雪日数、年最大雪深、积雪期平均雪深和年平均雪深随海拔、经纬度、坡度、坡向和植被的变化. 结果表明：随着海拔增加,积雪各变量变化明显,温度在海拔变化中起着关键作用;植被对积雪各变量有影响,但影响程度不明显. 在北疆区域范围内,纬度变化及温度差异不大,对积雪各变量影响很小;经度对积雪各变量的影响是由空间差异造成的;坡度对积雪变量的影响主要通过空间分布及坡度产生的阴影造成,进而影响太阳直射;坡向对积雪各变量的影响主要由水汽运动方向和太阳光照造成. 因此,在北疆区域内,对积雪各变量的影响程度为海拔>坡向>坡度>植被>纬度>经度. 相似文献