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《高原气象》2021,40(3):455-471
选取青藏高原(下称高原)东部玛曲、玛多和垭口3个野外站点的观测资料,针对不连续积雪过程,研究高原东部不同季节的积雪过程对地表能量和土壤水热的影响。结果表明:受积雪高反照率的影响,高原东部地区各季节降雪后净短波辐射减小,净辐射较降雪前减小60%～140%;积雪积累期内感热、潜热及土壤热通量均减小,感热通量和土壤热通量出现负值。春、秋两季积雪过程中,能量以感热、潜热和土壤热通量三种形式分配;冬季积雪过程中能量以感热和土壤热通量分配为主,潜热通量较小,日均值在10 W·m~(-2)左右;而夏季积雪消融期潜热通量较大,日均值可达80 W·m~(-2)左右。各季节积雪的反复积累和消融过程对大气及土壤均以降温作用为主。秋季降雪后,气温和浅层土壤温度降低,当土壤温度降到冰点以下时,土壤提前进入冻结期;而春季降雪后,则可能使得正在发生融化的土壤又再次冻结。冬季晴天积雪过程中,在积雪积累期,积雪对土壤起增温作用,0～20 cm土壤温度日均值升高1～2℃,导致浅层冻结土壤融化,土壤含水量略增加,在消融期,积雪对土壤仍起降温作用;而冬季阴天积雪对土壤均为冷却作用。夏季积雪积累期较短,降雪对土壤同样起明显的降温作用。 相似文献
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土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤... 相似文献
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三江源作为中国长江、黄河、澜沧江三条大河的发源地,其水汽来源和输送对于下游地区的天气和气候具有重要影响。根据1994-2019年三江源地区的夏季降水数据表明,三江源地区的夏季7月降水量表现为多次的正负异常交换特征,正异常最强的为2012年（+1290 mm）,负异常最强的为2015年（-802 mm）。本研究在此异常时段采用基于拉格朗日方法的FLEXPART模式进行模拟,后向追踪在研究时段内所有到达三江源区域的气块,着重分析了三江源在降水异常时段的水汽输送特征和水汽源地并评估了不同水汽源地对三江源区域内降水的贡献率。结果表明：三江源的水汽输送通道主要为南北两支,在降水正异常时段通过南支输送从青藏高原北侧、西侧和南侧进入三江源为主,在降水负异常时段通过北支输送从青藏高原北侧进入三江源为主,三江源的降水量越小,南支输送越弱,北支输送越强。三江源的潜在水汽源地对三江源区域内降水贡献最为重要的是青藏高原北侧,其次是青藏高原西侧和三江源本地,还有部分源地为青藏高原南侧、阿拉伯海和孟加拉湾。青藏高原北侧在三江源降水负异常期间对三江源降水的贡献率有所增加,而其他水汽源地的贡献率减小。 相似文献
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利用国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）多模式的模拟结果,对比观测和青藏高原冻土图评估各模式对当前（1985-2014年）青藏高原与冻土相关气候变量以及多年冻土的模拟能力,并应用多模式集合平均的方法预估了未来4个SSP情景下2021-2040年、2041-2060年、2081-2100年高原多年冻土的变化趋势。结果表明：CMIP6各模式都能够较好地模拟出与冻土相关气候变量的分布特征与趋势,但对于气温的模拟有着较为明显的冷偏差,对于积雪的模拟明显偏大;利用冻结数模型（SFI）计算的当前多年冻土分布与青藏高原冻土图有较好的吻合,1985-2014年的表面多年冻土面积约为134.52×104km2（包含湖泊和冰川面积）;随着气温的升高,21世纪青藏高原多年冻土呈现区域退化的趋势,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下,青藏高原东部、南部以及北部边缘地区多年冻土呈现区域性退化,至2041-2060年间多年冻土面积分别减少13.81×104 km2、19.51×1... 相似文献
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城市和湖泊对区域降水都有显著的影响,但二者对暴雨过程的相对影响尚需定量评估。为了揭示城市与湖泊相对及共同作用对暴雨过程的影响,本文选取华东地区为研究区域,利用WRF模式,针对2015年6月27日一次江淮梅雨期间由低空切变线引发的暴雨过程,进行了敏感性试验对比研究。结果表明,太湖和周围城市的存在会增强研究区域的降水,并且城市的影响要大于太湖;太湖和周围城市与其他区域的温度差会导致地面风场在城市及其附近区域辐合,进而产生强对流;形成的强地面辐合线还会影响低空切变线的生成位置,并在其移动过程中相互调整、相互增强。总而言之,太湖与周围城市的共同作用对于地面风场辐合以及低空切变线的形成与强度都存在重要影响,进而影响本次暴雨的位置和强度。 相似文献
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随着黑河流域时空数据的快速增长,已有的黑河信息系统在共享效率、数据分析及平台架构等方面存在缺陷,已无法满足现实的需要。本研究针对目前平台的缺陷重新设计新版数字黑河信息系统（NDHRIS）的整体框架,从观测、数据及模型三个角度实现新版数字黑河信息系统的新功能。首先从基础设施、服务及应用三个层面介绍系统整体设计,其次详细阐述系统实现的关键技术及功能改进,最后,讨论了该系统仍然存在的问题及未来发展方向。目前该系统已业务化运行,数据量超过5 T,共1 058条元数据,向大约100个研究所和50个项目提供了大约8 TB数据集和5 000个数据服务,有效提升了黑河流域科学数据的共享效率,支撑全球寒区监测计划的实施。 相似文献
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基于流域内的3个气象站点1960-2020年逐日最高气温、最低气温和降水量等基础资料,采用线性倾向回归分析法、Mann-Kendall突变检验法和小波分析等方法进行研究,分析和揭示了澜沧江上游流域在时间尺度上的变化。研究结果表明：(1)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温暖昼日数(TX90P)和暖夜日数(TN90P)呈显著上升趋势,速率分别为1.6d/10a和2.7d/10a;冷昼日数(TX10P)和冷夜日数(TN10P)呈显著下降趋势,速率分别为1.2d/10a和2.7d/10a,而极端降水变化只有持续湿润指数(CWD)的变化趋势不显著,其余三个降水指标降水总量(PRCPTOT)、1日最大降水量(RX1day)、5日最大降水量(RX5day)都呈显著上升趋势,速率分别为18.8mm/10a、0.5mm/10a和0.8mm/10a。(2)澜沧江上游流域极端气温指数冷昼日数(TX10P)在1992年出现突变点,冷夜日数(TN10P)在1978-1993年间出先了连续突变现象,极端气温指数降水总量(PRCPTOT)在2000年以后发生突变,这也说明了在时间尺度上的变化明显。(3)在1960-2020年,澜沧江上游流域的极端气温和极端降水周期特征变化显著,均存在多时间尺度的特征,第一主周期主要在10-15a、15-20a和25-30a三个时间尺度范围内。 相似文献
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利用黄河源区玛曲观测站2016年涡动相关系统和微气象梯度塔观测资料,分析了高寒草地 大气间水热交换通量的特征。结果表明：夜间地表各通量值很小,净辐射和感热通量为负值,潜热通量的值较小但始终为正。日出后随着太阳辐射和地表加热作用各通量迅速增大,在14时左右达到峰值。暖季（6—8月）夜间感热通量占净辐射的比例(H/Rn)高于感潜通量占净辐射的比例(LE/Rn),日出后LE/Rn开始升高而H/Rn减小,日间LE/Rn大于H/Rn。冷季（12月—次年2月）H/Rn始终大于LE/Rn,感热通量在冷季的能量分配中占据主导地位。暖季LE/Rn、H/Rn均随土壤温度升高而升高。冷季H/Rn与5 cm深度土壤温度表现出了更为明显的二次关系,随着温度升高先降低后升高,当温度小于-7 ℃时H/Rn降低,大于-6 ℃时H/Rn增大。暖季H/Rn随着土壤湿度增大先降低后升高,LE/Rn先升高后降低。在0—1.5 kPa,暖季饱和水汽压差与LE/Rn、H/Rn均呈线性关系,并随着饱和水汽压差增大,LE/Rn增大而H/Rn减小;1.5 kPa之后,LE/Rn、H/Rn变化特征均保持其原有趋势。 相似文献