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1.
利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合, 获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品, 通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征, 分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化. 结果表明: 青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区, 而高原腹地降雪较少, 降雪在空间上分布极为不均; 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势, 稳定积雪区面积在逐渐扩大, 常年积雪区面积在不断缩小. 与积雪日数时空变化相比, 雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致, 但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加, 表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡, 但降雪量却在增加. 总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势, 但趋势不显著, 且减少的比例很少. 最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势, 平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势, 年递减率为1.0×103 m3·a-1. 相似文献
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积雪是重要的淡水资源,对气候变化、生态系统和人类经济社会发展都具有显著影响。第三极和北极地区是北半球积雪的主要分布区,但两区域积雪时空特征存在较大差异。本研究在评估了五种雪水当量产品(GlobSnow V2.1、GlobSnow V3.0、CanSISE、GLDAS-2.0、GLDAS-2.2)精度的基础上,提出利用最大雪水累积量指标对两区域积雪水资源进行评价。结果表明,1981—2010年第三极和北极地区多年平均最大雪水累积总量分别为(46.07±7.44) km3和(1 255.73±81.35) km3,喜马拉雅山脉、喀喇昆仑山脉和念青唐古拉山脉地区是第三极积雪水资源最丰富的区域,北极积雪水资源大值区则主要分布在俄罗斯远东地区东部、西西伯利亚、加拿大马更些山脉和巴芬岛东部。两区域最大雪水累积量总体均呈现减少趋势,但在年际变化和波动性上存在差异。 相似文献
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从第三极到北极： 气候与冰冻圈变化及其影响 总被引：10，自引：10，他引：0
第三极和北极地区对于区域和全球环境、 社会经济以及国家战略的重要性日益凸现。通过对第三极和北极气候与冰冻圈研究的现状、 趋势进行梳理总结， 为未来的系统研究提供借鉴。结果显示， 第三极和北极气候系统与冰冻圈正在发生显著变化并预计将持续下去。第三极和北极地区气温在以全球平均升温速度两倍的速率变暖， 且在20世纪70年代以来， 变化总体趋势高度一致； 降水变化总体呈增加趋势， 但变率和不确定性较大； 极端事件（尤其是极端降水）的频率增加； 积雪范围总体上呈现减少趋势， 雪水当量、 积雪天数的变化存在区域和周期性差异； 多年冻土温度升高， 活动层厚度增加， 亦呈现较大的区域差异。这些变化不仅对生态、 水文、 碳循环产生重要影响， 而且对基础设施、 社会经济以及人类健康产生不可忽视的影响， 包括重金属污染、 食品安全等。气候及冰冻圈快速变化会通过反照率反馈、 水汽反馈等机制被放大， 并通过一系列大气及海洋环流过程， 对周边乃至全球气候系统产生广泛影响。目前第三极和北极研究中面临的重要共同问题包括极度稀疏的地面观测资料、 模型物理机制和精细化描述不足以及缺少与周边地区乃至全球系统关联的量化研究和可靠证据。这些问题的解决都需要依赖地面监测网络的扩展以及对冰冻圈和气候系统物理过程理解的提升。从第三极到北极， 不仅是研究视角的扩大， 更是全面理解第三极和北极在地球系统中作用的必经之路。 相似文献
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IPCC AR4多模式对中国地区未来40 a雪水当量的预估 总被引：3，自引：2，他引：1
通过评估参加CMIP3计划的22 个GCM在20 世纪气候情景(20C3M)下中国地区雪水当量模拟能力的检验, 挑选出模拟能力较好的模式, 通过多模式集合方法, 对SEARS的模拟结果进行集合, 预估未来40 a雪水当量在中国地区的时空变化特征.结果表明: 在A1B情景下和B1情景下, 中国地区未来40 a雪水当量年际变化均呈减少趋势; 在A1B和B1情景下, 青藏高原地区、 华北平原地区、 长江中游地区及东北北部地区的雪水当量均呈减少趋势, 其中在昆仑山西段帕米尔高原地区减少最为显著, 其次为喜马拉雅山区和巴颜喀拉山东段地区.在中国北部的内蒙古高原地区、 云贵高原等部分地区的雪水当量则有所增加.总体上, A1B情景下比B1情景下雪水当量的减少更为明显. 2021-2050年雪水当量在青藏高原减少显著; 对于季节变化来说, 在秋冬季积雪的累积期, 雪水当量可能增加, 尤其在10-12月, 而在积雪消融的春夏季(2-6月)有所减少. 相似文献
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在全球气候变暖背景下， 第三极和北极地区的增温尤其明显， 冰冻圈对气候变化有着更为敏感的响应。湖冰作为冰冻圈的重要组成部分， 其变化不仅是气候的指示器， 同时也通过改变能量平衡、 大气环流、 辐射平衡等影响区域气候。通过对比不同观测手段及主要模型模拟方法在湖冰研究中的优缺点及适用性， 总结了第三极和北极湖冰变化的时空特征， 结果表明：第三极和北极地区湖冰均显示初冰日推迟、 消融日提前、 封冻期缩短的趋势； 第三极和北极地区湖冰厚度呈持续减少趋势； 未来湖冰的这些变化将更加显著。第三极和北极地区湖冰的变化主要受到气温的影响， 同时也受到风速、 湖泊理化性质的限制。在系统梳理第三极和北极地区湖冰变化的基础上， 总结了湖冰研究面临的问题和挑战， 为未来湖冰研究提供科学依据。 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
7.
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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1961—2017年基于地面观测的新疆积雪时空变化研究 总被引：4，自引：4，他引：0
选取新疆89个气象站1961—2017年逐日积雪深度观测资料， 分析近60 a新疆冬季最大积雪深度及积雪日数的时空变化特征。结果表明： 新疆冬季最大积雪深度以天山为界， 天山以北多于南部， 北疆北部和伊犁河谷最大达60 ~ 100 cm， 天山山区及天山北坡30 ~ 60 cm， 南疆大部地区不足20 cm； 新疆北部最大雪深多出现在1996年以后， 也是新疆气候由暖干转为暖湿的阶段。近60 a新疆区域尤其是北疆、 天山山区冬季最大积雪深度呈显著增加趋势， 南疆略有增加； 89个气象站中87.6%呈增加趋势， 20个显著增加， 主要分布在天山以北地区。分析不同积雪深度出现的日数， 新疆区域、 北疆地区、 天山山区≤10 cm积雪约占积雪总日数的48% ~ 58%， 10 ~ 20 cm积雪占24% ~ 32%， 20 ~ 30 cm积雪占12% ~ 15%， >30 cm积雪约占5%左右； 南疆地区以≤5 cm积雪为主。新疆区域、 北疆地区以及天山山区积雪日数总体呈减少趋势， 其中≤10 cm积雪日数减少， 尤其北疆显著减少， >20 cm积雪日数显著增加， 南疆变化不明显； 空间变化趋势分布基本与区域变化一致。 相似文献
9.
辽宁省不同等级降雪变化特征 总被引：9，自引：6，他引：3
利用辽宁省52个站逐日降水量及降雪天气现象资料提取出逐日降雪数据,采用多种统计方法分析了近53 a(1961-2013年)不同等级降雪的时空变化特征,研究表明:降雪量和降雪日数空间分布上山地要大于平原地区,由东部山区向沿海地区减少;降雪强度中心位于辽宁中部城市群所在的平原地区。降雪量、降雪日数年内分配分别呈双峰型和单峰型分布,中雪等级以上的降雪多发生在冬末春初。年降雪量增加,年降雪日数(降雪强度)显著减少(减小);降雪日数的显著减少主要表现为微量降雪日数和小雪日数的减少,尤其是微量降雪日数,降雪强度的显著增大主要是暴雪强度的增大。1960s和1970s为降雪偏多时段,1990s以来降雪量增加,降雪日数减少。不同区域各级降雪占总降雪的比例,辽东地区以微量降雪日数最大,其他区域均以小雪日数和暴雪降雪量最大。全省降雪量有65.4%站点呈增加趋势,降雪日数96.2%的站点呈减少趋势,降雪强度90.4%站点呈增大趋势,辽西地区降雪变率要大于辽东山区。小雪降雪量和微量降雪日数贡献率均呈下降趋势,其他不同等级降雪贡献率均呈上升趋势。随着纬度升高(海拔增高),总降雪量(降雪日数)和各等级降雪量(降雪日数)均增加,总降雪强度和小雪强度减小。 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
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通过2007-2011年纳木错站人工积雪观测资料,对西藏纳木错流域MODIS两种积雪产品(MOD10A1和MOD10A2)进行了精度验证,分析了纳木错流域积雪累积和消融的空间差异,以及流域积雪覆盖率的时空变化;利用纳木错站人工积雪观测资料及自动气象站资料,分析了纳木错流域积雪要素(积雪深度、雪水当量、积雪密度)的时间变化及其与气候参数(气温、降水量、风速等)的关系.结果表明：纳木错流域MOD10A2数据的积雪识别精度(67.1%)高于MOD10A1(42.2%),总识别精度(73.0%)略低于MOD10A1数据(78.4%).纳木错流域积雪累积和消融存在空间差异,积雪在流域南部的念青唐古拉山脉最先累积,之后为流域东部,最后为流域西部;积雪消融的空间变化则相反.由此导致流域积雪日数南部最大、东部次之、西部及西北部最小.纳木错流域各积雪要素的年内变化存在双峰值特征,峰值分别出现在10-11月和1月,积雪在10-11月受降水和气温共同作用,12月至次年3月主要受气温影响.纳木错流域的平均积雪覆盖率为21.9%,受湖泊效应影响区域(主要为东部地区)达到50.6%,而其他区域仅为18.3%.同时,受湖泊效应影响,纳木错平均积雪深度、积雪水当量均显著大于周边地区. 相似文献
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基于气象要素的中国积雪类型划分及积雪特征分布 总被引：2，自引：2，他引：0
积雪分类对于深刻认识积雪性质及其时空分布具有重要意义。积雪是气候的产物， 气象参数是导致积雪性质差异的主要因素， 利用实测的气象参数能够对积雪性质进行大范围的有效分类。应用长时间序列高时空分辨率全国地面气象驱动格网数据集， 提取中国区域冬季大气温度、 降水量和近地表风速信息， 基于冬季气象要素的二叉树积雪类型划分方法， 采用Sturm等提出的季节性积雪类型划分体系， 对中国区域的积雪类型进行了划分， 相比Sturm等的积雪分类结果空间分辨率显著提高， 利用“中国积雪特性及分布调查”项目2017—2018年全国实测雪坑数据， 描述了积雪类型对应的空间统计分布特征， 为制定符合中国区域特色的积雪类型分类系统奠定了基础。积雪分类结果表明： 中国区域的积雪类型划分为5种， 分别是大草原型、 泰加林型、 苔原型、 高山型及瞬时型， 不同的中国积雪类型表现出与Sturm等的分类描述有所不同的积雪特性。 相似文献
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多年冻土区储存着大量的土壤有机碳， 其碳库变化及生态系统碳反馈机制是当前全球气候变化研究中备受关注的热点问题。为了增强对多年冻土碳循环的认识， 通过综合第三极和北极地区多年冻土碳循环研究， 概述了土壤有机碳库大小、 脆弱性及生态系统碳交换过程， 分析了涉及大气、 海洋和陆地综合影响的多年冻土区生态系统碳循环。研究表明： 第三极和北极多年冻土区碳储量不确定性较大， 影响和控制有机碳分解和生态系统碳交换的生物地球化学过程仍需进一步研究， 进而改进生态系统碳循环相关的模拟研究。在全球气候变化背景下， 研究多年冻土碳库变化及其对气候变化的响应， 是预估未来气候变化的关键环节。 相似文献
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以亚洲高山区为研究区,在对2000—2020年逐日MODIS积雪产品进行去云处理的基础上提取了每一水文年的积雪日数（snow-covered days, SCD）、积雪开始日期（snow onset date, SOD）、积雪结束日期（snow end date, SED）和积雪持续日数（snow duration days, SDD）等积雪物候参数,并分析了积雪物候时空动态特征及其与气候变化的响应关系。结果表明：亚洲高山区积雪物候空间差异较大,并呈现出主要受海拔影响的垂直地带性分布规律。研究区SED主要集中在3—6月,在低海拔区SED出现在3月份及以前,而高海拔山区则推迟到6月份及以后;SOD主要集中在9—12月,高海拔山脉及高纬度地区的SOD出现较早,而低海拔区的SOD多出现在11月及以后。近20年,研究区SDD主要呈缩短趋势,在13.5%的区域呈显著缩短,而仅7.4%的区域为显著延长;SED主要呈提前趋势,在15.8%的区域显著提前,而仅8.8%的区域为显著推迟;SOD主要呈推迟趋势,在11.4%的区域表现为显著推迟,在8.2%的区域为显著提前。亚洲高山区积雪物候年际变化对气候变化的响应关系明显,积雪累积期气温是影响SOD年际变化的主导因子,而融雪期气温是影响SED年际变化的主导因子;气温的上升,导致了SOD的推迟、SED的提前和SDD的缩短。 相似文献
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1953 - 2016年华山积雪变化特征及其与气温和降水的关系 总被引：1，自引：1，他引：1
利用华山气象站1953 - 2016年气象观测资料和1989 - 2016年Landsat TM卫星遥感影像数据， 分析华山积雪变化的基本特征及其与气温、 降水和大气环流的关系。结果表明： 1953 - 2016年华山平均积雪日数78.5 d， 积雪主要出现在每年的10月 - 次年5月， 64 a来积雪初日推迟， 终日提前， 初终间日数减少， 年度、 冬半年、 冬季积雪日数分别以8.3 d?（10a）-1、 7.6 d?（10a）-1、 4.7 d?（10a）-1的减少率显著减少。1981 - 2016年华山年度最大积雪深度减少趋势不显著， 年度累积积雪深度以88.2 cm?（10a）-1的减少率显著减少， 一年中积雪日数、 最大积雪深度和累积积雪深度的减少（小）趋势均以3月最为显著。1989 - 2016年华山区域积雪面积、 浅雪和深雪面积减少趋势不明显。1953 - 2016年华山年度、 冬半年、 冬季平均气温升高， 降水量减少。积雪日数与平均气温存在显著的负相关， 与降水量存在显著的正相关， 气温是影响华山积雪日数的最主要因素。年度、 冬半年和冬季积雪日数突变年份与相应时段平均气温突变年份相近。1953 - 2016年华山冬半年、 冬季平均气温和降水量均与大气环流指数相关显著， 华山冬半年和冬季积雪日数与同期西藏高原指数、 印缅槽强度指数、 南极涛动指数和西太平洋副高西伸脊点指数为明显的负相关， 与850 hPa东太平洋信风指数、 亚洲区极涡面积指数为明显正相关。 相似文献
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Accuracy verification of MODIS daily cloud-free snow cover products over the Tibetan Plateau北大核心CSCD
Snow cover is of great hydrological,ecological,and climatic significance in the Tibetan Plateau. MODIS snow products are widely used at present but are seriously affected by clouds. Scholars at home and abroad have developed a variety of cloud removal products for raw MODIS daily snow products,but the accuracy of these products in the Tibetan Plateau has not been evaluated comprehensively. Therefore,this paper uses Landsat-8 data with high resolution as the reference value to conduct systematic verification of three datasets of cloud-free snow products released on a daily basis. The results show that compared with the two sets of products （M*D10A1GL06 and MODIS_Dysno_Cloudfree）,which are produced based on raw MODIS daily snow cover product realized by NSIDC（National Snow and Ice Data Center）,the MODIS CGF SCE product produced based on MODIS surface reflectance data,has a great advantage in snow identification accuracy. The MODIS CGF SCE product optimized the NDSI threshold for different land cover types. Although the accuracy of snow identification was significantly improved,the problem of large snow identification error in forest areas was still not effectively resolved,and there was a high underestimate error. © 2022 Science Press (China). 相似文献