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1.
基于2011-2015年MOD10A2积雪产品和气象数据,通过几何校正、去云预处理,应用归一化差分积雪指数算法等获取中国境内天山山区积雪覆盖面积数据,分析了积雪面积的时空变化特征及与气温降水的关系。结果表明：（1）年内积雪面积呈单峰变化,9月开始积累,次年1月达峰值,3月气温回暖消融加速,至7月最小。春秋季波动较大但没有明显的增减趋势,夏季积雪面积最小,冬季最大且呈减小趋势。（2）2001-2015年积雪覆盖面积整体上呈减少趋势,积雪覆盖率最大值的波动比最小值的波动更加剧烈。（3）积雪覆盖率随着海拔升高而增大,海拔<1 500 m区域积雪覆盖率低于10%,海拔>4 500 m以上区域平均可达70%,为常年稳定积雪区。积雪覆盖率在西北坡最高,南坡最低。（4）年均气温升高是积雪覆盖面积减小的主因,年积雪覆盖面积变化与年降水量变化保持一致的下降趋势。 相似文献
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2000—2012年祁连山中段雪线与气候变化关系 总被引：1，自引：0，他引：1
《山地学报》2015,(6)
利用MOD10A2积雪产品、气温、降水数据和DEM数据,借助于GIS空间分析技术和统计方法,分析2000—2012年祁连山中段地区的雪线变化,并探讨温度和降水对雪线变化的影响。研究结果表明:1.2000—2012年祁连山中段雪线平均高程值呈波动上升,平均上升速率为42.3 m/(10 a);各年的雪线平均高程4 600 m,多年雪线平均高程值为4 673 m。2.祁连山中段地区各坡向的雪线平均高程值、年平均上升速率均呈现相一致的特征,即阳坡半阴半阳坡阴坡。3.2000—2012年暖季气温和6—8月累计降水量是影响祁连山雪线变化的重要因素,暖季气温升高是引起雪线升高的主导因素。在6—8月累计降水量保持稳定的情况下,暖季气温上升(下降)1℃,祁连山中段雪线高度上升(下降)约58 m。 相似文献
3.
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
4.
祁连山及河西走廊气候变化的时空分布特征 总被引：21，自引：7，他引：14
利用祁连山区及河西走廊20个气象站的气温和降水资料,运用一元回归分析、5 a趋势滑动、Spline插值法,进行气候变化的时空分布特征分析。结果表明：祁连山及河西走廊的气温在20世纪60—80年代偏低,90年代以后偏高;气温的年际变化率为0.0298 ℃·a-1,并且升温趋势显著;大部分地区的增温幅度在0.02~0.04 ℃·a-1之间,其中祁连山区的增温幅度大于走廊平原;气温的年际变化幅度在空间上呈现出南北分异,大致以黑河干流为界,中东部地区的增温幅度从南到北呈增大趋势,而中西部地区从南到北呈减小趋势;降水在60年代偏少,其他年代偏多,其中2000年以后明显增多;降水的年际变化率为0.6571 mm·a-1,不过增加趋势不太明显;大部分地区降水的增加幅度在0~2 mm·a-1之间,其中祁连山区的增加幅度大于走廊平原;降水的年际变化幅度在空间上呈现出南北分异,其增加幅度从南到北呈减小趋势。 相似文献
5.
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
6.
基于MODIS积雪产品的高亚洲融雪末期雪线高度遥感监测 总被引：4，自引：0，他引：4
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）。 相似文献
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基于GIS的祁连山区气温和降水的时空变化分析 总被引：9，自引：4，他引：5
基于ArcGIS平台Geostatistical Analyst中的Kriging插值方法,和Spatial Analyst中的Surface Analyst,分析了祁连山区18个气象站点1960\_2005年气温、降水的数据,并且空间化显示了各年代间的气温、降水变化。结果表明:①1960\_2005年祁连山区的气温呈显著的上升趋势,升幅基本在0.5 ℃/10a左右,20世纪90年代中期以后气温上升最为明显,变幅最大超过1℃。②祁连山区的气温变化和西北地区的气温变化有很好的同步性。冬季气温分布趋势与夏季相同,但冬季南北坡的温差明显小于夏季。各月的平均气温直减率差别大,冬季气温直减率较低,春季气温直减率较大。③分析了祁连山区降水的累积距平,祁连山的东、中、西三段的降水在80年代以前都是呈下降的趋势,在80年代以后表现为显著增加,并且中部表现最为明显。在祁连山的北坡、南坡和的降水总体趋势变化也是在80年代,在80年代以前呈下降趋势,而80年代后为上升趋势。④祁连山区的降水呈上升趋势,降水具有明显的区域性和季节性, 从东南向西北逐渐减少,冬季降水均在13 mm以下,而在夏季降水量最高可达247 mm。 相似文献
8.
近10 年我国地表比辐射率的时空变化 总被引：3，自引：0，他引：3
基于Terra-MODIS L3 级产品MOD11C3,得到2001-2010 年10 年我国地表比辐射率时空数据集。结果表明,我国地表比辐射率最小的区域是西北沙漠地带,该区域比辐射率一年四季变化不大、分布范围固定。东北地区和北疆地区、青藏高原地区、长江中下游和华东华南地区等区域比辐射率变化明显。冬季,东北地区、北疆地区地表比辐射率比较大。青藏高原地区11 月-次年3 月维持在一个中低比辐射率水平,其他月份比辐射率则呈现增大趋势。长江中下游、华东、华南和四川盆地地区的比辐射率7-10 月减小,其中8 月份面积达到最大。低比辐射率区(0.6163~0.9638)、中低比辐射率区(0.9639~0.9709)、中比辐射率区(0.9710~0.9724)所占面积都不大,分别维持在20%、10%、20%左右;中高比辐射率区(0.9725~0.9738) 所占范围最大,达到我国陆地面积的40%~50%,且变化十分明显,表现出明显的波峰、波谷变化,春季和秋季是波峰、夏季和冬季是波谷;高比辐射率区(0.9739~0.9999) 面积变化也很明显,冬季是一个明显的波峰,面积可达10%,而其他季节则维持在1%、2%以下。我国地表比辐射率时空分布与温度之间呈现一定的相关关系,比辐射率越高、气温越低。 相似文献
9.
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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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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祁连山西段冰川积雪中大气粉尘沉积特征 总被引：5，自引：0，他引：5
基于2012 年夏季野外考察、微粒粒度测试和扫描电镜(SEM-EDX) 微观形貌观测研究, 对位于我国青藏高原东北缘的祁连山西段典型极大陆型冰川区老虎沟12 号冰川、野牛沟十一冰川积雪中大气粉尘沉积进行了分析研究。两冰川区积雪中微粒的平均质量浓度分别是3461 μg/kg、2876 μg/kg, 年均沉积通量分别是207.6 μg/cm2、143.8 μg/cm2。将本研究区与其他区域冰川积雪中粉尘浓度对比研究表明, 冰川受周边粉尘源区影响较大。雪坑微粒浓度剖面和离子相关性分析表明, 祁连山西段冰川积雪中污化层富含亚洲粉尘的富Ca2+、Na+矿物;微粒体积-粒径分布众数介于3~22 μm, 两冰川区的粒径众数分别为12.6 μm和12 μm, 粒径分布均显示了单结构模式, 同时反映了祁连山冰川区与毗邻的天山地区雪冰中粉尘粒径分布模式的相似性和粒径众数的差异性。通过SEM-EDX对粉尘颗粒的微观结构研究发现, 颗粒绝大多数为形貌不规则的矿物粉尘颗粒, 和很少数量的飞灰颗粒等。同时, 对粉尘来源结合Sr-Nd同位素测定和气团后向轨迹分析进行验证, 认为位于研究区北边的巴丹吉林沙漠是祁连山12号冰川区粉尘最可能的源区。 相似文献
12.
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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《地理学报(英文版)》2017,(4)
How snow cover changes in response to climate change at different elevations within a mountainous basin is a less investigated question. In this study we focused on the vertical distribution of snow cover and its relation to elevation and temperature within different elevation zones of distinct climatology, taking the mountainous Manasi River Basin of Xinjiang, Northwest China as a case study. Data sources include MODIS 8-day snow product, MODIS land surface temperature(LST) data from 2001 to 2014, and in situ temperature data observed at three hydrological stations from 2001 to 2012. The results show that:(1) the vertical distribution of snow areal extent(SAE) is sensitive to elevation in low(2100 m) and high altitude(3200 m) regions and shows four different seasonal patterns, each pattern is well correspondent to the variation of temperature.(2) The correlation between vertical changes of the SAE and temperature is significant in all seasons except for winter.(3) The correlation between annual changes of the SAE and temperature decreases with increasing elevation, the negative correlation is significant in area below 4000 m.(4) The snow cover days(SCDs) and its long-term change show visible differences in different altitude range.(5) The long-term increasing trend of SCDs and decreasing trend of winter temperature have a strong vertical relation with elevation below 3600 m. The decreasing trend of SCDs is attributed to the increasing trend of summer temperature in the area above 3600 m. 相似文献
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Wenlong Zheng Jinkang Du Xiaobing Zhou Mingming Song Guodong Bian Shunping Xie Xuezhi Feng 《地理学报(英文版)》2017,27(4):403-419
How snow cover changes in response to climate change at different elevations within a mountainous basin is a less investigated question. In this study we focused on the vertical distribution of snow cover and its relation to elevation and temperature within different elevation zones of distinct climatology, taking the mountainous Manasi River Basin of Xinjiang, Northwest China as a case study. Data sources include MODIS 8-day snow product, MODIS land surface temperature (LST) data from 2001 to 2014, and in situ temperature data observed at three hydrological stations from 2001 to 2012. The results show that: (1) the vertical distribution of snow areal extent (SAE) is sensitive to elevation in low (<2100 m) and high altitude (>3200 m) regions and shows four different seasonal patterns, each pattern is well correspondent to the variation of temperature. (2) The correlation between vertical changes of the SAE and temperature is significant in all seasons except for winter. (3) The correlation between annual changes of the SAE and temperature decreases with increasing elevation, the negative correlation is significant in area below 4000 m. (4) The snow cover days (SCDs) and its long-term change show visible differences in different altitude range. (5) The long-term increasing trend of SCDs and decreasing trend of winter temperature have a strong vertical relation with elevation below 3600 m. The decreasing trend of SCDs is attributed to the increasing trend of summer temperature in the area above 3600 m. 相似文献
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祁连山层状云的时空分布及其环流特征分析 总被引：2，自引：1，他引：1
利用祁连山区29个测站1961—2001年1—12月云状资料,分析了过去41 a祁连山区层状云的时空分布特征及其与大环流变化的关系。结果表明：①祁连山区层状云从西北向东南递增,祁连山主区层状云出现频次高于周边地区。②大部区域层状云显著减少,其中河西走廊东部减少幅度最大。③层状云年平均和季度的年际变化阶段性基本一致,1990年以前以偏多为主,1990年发生突变性减少,以后一直处于偏少的状态。④层状云出现频率与各月降水正相关显著。⑤层状云偏多年与偏少年差值最大的月份是8月和5月,偏多年和偏少年在亚洲500 hPa高度场上有明显的差异。⑥与层状云频率显著相关的环流特征量主要有：副高面积、强度、极涡强度、青藏高原高度场指数。祁连山层状云的减少趋势主要是副高面积增大和强度增强的结果。最后,用前期环流特征量为因子建立了祁连山主区层状云频率的预测模型。 相似文献
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地表温度(Land Surface Temperature,LST)是研究区域尺度和全球尺度上地表能量和水平衡物理过程中不可缺少的参数。祁连山LST的时空变化规律及其影响因素模式未知。通过采用趋势分析法和相关性分析法,探讨2000—2017年间祁连山LST〖WTBZ〗的时空变化特征及与植被的相互关系,分析各植被类型下地表温度的时空分异特征。结果表明：（1） MODIS LST产品的精度能够满足祁连山地表温度时空变化分析的要求。（2） 祁连山LST时间序列呈
“上升—下降—上升—下降”的波动变化,整体呈小幅上升趋势,以0.17 ℃·（10
a）-1的速率波动上升,冬季LST上升趋势最显著（63.37%）,变化率为0.22℃·（10 a）-1;空间上呈西北降低东南升高的变化趋势,显著上升面积（14.89%）远大于下降面积（0.90%）。（3） 祁连山年均LST与NDVI呈负相关,显著相关区域占22.56%,夏季NDVI对LST的调控作用较显著（25.45%）;荒漠NDVI对LST的影响大于其他植被类型。（4） 海拔对各植被类型LST有强烈的影响,相关性依次为荒漠>林地>草甸>耕地;然而,夏季LST与海拔的相关性因植被覆盖增加而显著降低。（5）祁连山LST上升是NDVI、海拔以及植被类型综合影响的结果。 相似文献
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积雪是冰冻圈中较为活跃的因子,对气候环境变化敏感,其变化影响着全球气候和水文的变化。积雪覆盖日数(SCD)、降雪开始时间(SCOD)和融雪开始时间(SCMD)是影响地表物质和能量平衡的主要因素。使用MODIS无云积雪产品提取了叶尔羌河流域2002年7月-2018年6月逐日积雪覆盖率(SCP),基于像元计算了SCD、SCOD和SCMD,系统地分析了其空间分布与变化特征,并探讨了其变化的原因及积雪面积的异常变化与ENSO的联系。结果表明:(1)研究时段内,流域的积雪覆盖面积呈微弱减少趋势,与气温呈显著负相关,与降水呈显著正相关;2002-2018年,SCP随海拔的升高呈明显的线性增加趋势(R2=0.92、P<0.01));各海拔高度带最大SCP出现的月份大致随海拔的上升往后推迟,最小SCP出现月份无显著变化(集中在8月),海拔4000 m以下,春季的SCP小于冬季,海拔4000 m以上,春季的SCP大于冬季。(2)SCD、SCOD和SCMD有明显的海拔梯度,在流域内,从东北至西南,呈现出SCD增加,SCOD提前,SCMD推迟的特征;变化趋势上,流域91.9%的区域SCD表现为减少,65.6%的区域SCOD有往后推迟的趋势,77.4%的区域SCMD表现出提前的趋势。(3)2006、2008年和2017年积雪覆盖面积异常偏大,而在2010年则异常偏小,其原因可能是ENSO影响了积雪的变化。(4)以喀喇昆仑为主的高海拔地区,包括帕米尔高原东部的部分地区,其SCD、SCOD和SCMD分别表现出增加、提前和推迟的趋势,这种变化与其春秋温度的持续走低以及降水量的增加有关。 相似文献