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1976-2017年青藏高原可可西里盐湖面积动态变化及成因分析 总被引：1，自引：0，他引：1
青藏高原湖泊是全球气候变化的敏感指示器。近56年来,可可西里地区气候呈显著暖湿化趋势,其中气温上升速率为0.33℃·（10a）-1（R=0.746,P<0.01）,降水增加速率为23.4mm·（10a）-1（R=0.422,P<0.01）。近40年来,盐湖面积总体呈增大趋势,其中,1976-2011年溃堤前盐湖面积以1.63 km2·a-1的速率扩大,溃堤后以8.51 km2·a-1的速率持续扩大。总体来看,近40多年来,盐湖面积先后经历了缓慢增大（1976-2011年）→急剧增大（2012-2013年）→稳定增大（2014-2017年）三个阶段。盐湖面积前期缓慢扩大的主要原因是可可西里地区气候暖湿化的结果,而后期面积急剧扩大的主要原因是因为2011年9月15日盐湖上游的卓乃湖溃堤,导致下游的3个湖泊（库赛湖、海丁诺尔湖和盐湖）串连成一体;冰川和冻土融水可能是引起可可西里盐湖面积扩张的原因,但并非主要原因。后期盐湖面积还将呈稳定增大趋势。盐湖面积扩大导致盐湖湖水淡化,周边草地受到淹没破坏的面积不断扩大,这种变化不仅对其周边草地生态环境产生破坏,还可能对可可西里周边重大工程设施产生不利影响。鉴于盐湖面积今后还将持续增大,并对其周边重大工程设施产生不利影响。因此,应用多源卫星资料对盐湖进行长期持续的跟踪观测仍将是相关政府部门关注的重点。 相似文献
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利用2018—2020年汛期（5—9月）京藏高速青海省公路沿线交通自动监测站逐小时气象观测资料,研究路面水膜厚度变化特征,构建水膜厚度与气象因子的预报模型。结果表明：（1） 京藏高速公路高庙桥站和汉庄村站逐小时路面水膜厚度主要分布均在0.0~0.2 mm之间,频率分别为66.0%和63.0%,大于0.5 mm以上的路面水膜厚度频率均较小（10.0%）,2站均属于强变异性地区。（2） 采用相对阈值法统计分析,发现2站路面水膜厚度在0.1 mm以内的比例分别为33.8%和36.3%,路面水膜厚度在0.1~0.6 mm之间的比例分别为59.2%和56.0%,路面水膜厚度大于0.7 mm以上即易发生水滑,引起车辆失稳、失控等危险的比例分别为7.0%和7.6%。（3） 路面水膜厚度日变化和月变化特征明显。高庙桥站和汉庄村站水膜厚度的月变化均呈弱双峰性,2站的月变化趋势不完全一致。高庙桥站的日变化峰值出现在02:00—06:00,低谷出现在14:00—16:00,汉庄村站日变化峰值出现在06:00,低谷出现在16:00。（4） 随着降水强度的增加,平均水膜厚度均遵循幂函数关系迅速增加;在降水强度0.00~1.75 mm·h-1之间时,平均水膜厚度增加趋势明显,降水强度大于1.76 mm·h-1平均水膜厚度变化有增有减。（5） 采用多元回归统计方法建立依据气象因子和不同降水强度下分别构建的水膜厚度模型具有较好的使用价值,可在实际业务工作中推广应用。（6） 不同降水强度下构建的水膜厚度模型计算值明显高于季天剑模型和罗京模型,本文模型与罗京模型变化趋势较为一致,水膜厚度随降雨强度增加增长趋势明显,季天剑模型水膜厚度计算值随降雨强度增加增长趋势缓慢。研究成果可应用于高原环境雨天车速管理和路面交通安全管理,能够为公路设计人员或运营管理人员提供辅助决策的依据。 相似文献
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热岛效应是城市发展过程中的热点社会问题之一。研究以济南为例,基于 FY－3B/VIRR数 据,应用改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法获得遥感地表温度数据;采用热岛强度指数与热岛比例指数,定量分析济南市2013—2020年城市热岛效应的时空变化特征;从自然与社会经济角度,采用灰色关联度分析法,定量评价城市热环境的影响因素对城市热岛效应变化的贡献度。结果表明：1）改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法在济南市有较好应用,与国家级地面气象观测站 “0 cm地表温度” 实测数据线性拟合决定系数 R2 为 0.89。2）热岛区域面积年际变化呈现先增加后减小逐渐平稳的变化趋势,冷岛区域变化特征与热岛区域明显相反。3）夏季热岛区域面积（35.3%）最大,秋季（22.5%）次之,春（11.5%）、冬（10.6%）两季基本持平。4）热岛空间格局以城镇聚合轴为主导驱动,呈现 “点－线” 式空间结构特点。5）热岛比例指数总体呈现下降趋势,2013 年（0.22）与 2014 年（0.24）属较轻热岛年份。6）总人口数与归一化植被指数是影响济南城市热岛效应的主要因素。研究对于加强济南市地表热环境的监测与评价,指导城市规划与生态城市建设具有一定意义。 相似文献
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青海省冬季气温变化成因及其预测方法探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
利用青海省1961-2012年冬季气温观测资料、美国环境预报中心(NCEP)和国家大气研究中心(NCAR)月平均高度场再分析资料、国家气候中心和美国国家海洋局和大气管理局提供的126项环流指数, 探讨青海冬季气温变化特征及成因. 结果表明: 1961-2012年青海冬季气温呈显著上升趋势并具明显的年代际变化特征, 于1986年出现由冷向暖的明显转折; 西伯利亚高压、东亚冬季风是影响青海冬季气温的主要系统. 当冬季北半球500 hPa高度场出现欧亚(EU)遥相关型时, 青海冬季易于偏冷, 同时发现大西洋欧洲区极涡强度和赤道太平洋海域海温与东亚冬季风的强弱有密切关系. 采用主成分回归集成方法初步建立青海冬季气温预测模型, 经历史回报检验其距平符号一致率为87%, 具备一定预报技巧和能力. 相似文献
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《干旱气象》2021,39(4)
利用ERA-interim再分析资料分析2009—2018年青海省云液水含量和云冰水含量时空分布特征。结果表明:青海省云液水含量和云冰水含量自西北向东南逐渐增多,玉树南部、果洛东南部和祁连山区为云水资源较为丰富的地区,夏秋季节云水资源最为丰富,可达60～70 g·m~(-2)。从云水资源的垂直分布来看,云液水含量和云冰水含量随海拔高度增高呈先增多后减少的变化趋势,云液水含量在海拔4～6 km高度较多,云冰水含量在海拔7～8 km高度较多,云冰水含量峰值所在高度高于云液水含量峰值所在高度。夏秋季节,青南高原云液水含量和云冰水含量垂直变化幅度大,柴达木盆地云液水含量和云冰水含量垂直变化幅度小。从年际变化趋势来看,2009—2018年青海省大部地区云液水含量、云冰水含量呈增多趋势,且秋季增多趋势最为显著。从月际变化看,云液水含量和云冰水含量9月最高,1月最低。柴达木盆地云液水含量和云冰水含量的月际差异最小,东部农业区云液水含量月际差异最大,青南高原云冰水含量月际差异最大。 相似文献
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为了揭示青藏高原典型高寒草甸和高寒沼泽湿地耗水特征,以青藏高原玛沁地区高寒草甸和玉树隆宝地区高寒沼泽湿地为观测研究站,以实际蒸散发为研究对象,采用涡度相关系统,通过涡度相关理论进行原始观测数据预处理,分析了实际蒸散发在不同时间尺度和不同下垫面的变化特征,探究了典型环境因子对实际蒸散发的影响。结果表明：（1）高寒草甸和高寒沼泽湿地实际蒸散发主要集中在生长季,平均蒸散发分别为123.46 mm和146.76 mm,小时蒸散发在一天的14:00-15:00（北京时）达到最高值;（2）对于不同下垫面,蒸散发与气象因子的相关关系不同,高寒草甸净辐射对蒸散发的贡献最突出,高寒沼泽湿地土壤热通量对蒸散发的贡献最大,其次为净辐射;（3）不同下垫面水分消耗（The difference between ET and precipitation,IETP）变化特征说明高寒草甸和高寒沼泽湿地下垫面都以水分消耗为主,IETP占比分别为69%和80%。 相似文献
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综合运用2007-2017年青海省52个自动气象站小时降水资料,ERA-interim 0.5°×0.5°以及FY-2卫星TBB资料,对青海地区暴雨的形成条件和基本特征进行了分析。结果表明,西太平洋副热带高压（以下简称副高）和青藏高原低涡切变（以下简称低涡切变）是影响青海暴雨的主要天气系统,将青海暴雨类型划分为副高边缘型、副高控制型和低涡切变型三种。研究表明：（1）南亚高压中心位置位于青海南部或四川北部,且副高西脊点位于90°E-100°E,32°N时,有利于副高边缘型和副高控制型暴雨的形成;南亚高压中心位置偏南,位于西藏时,有利于低涡切变型暴雨形成。（2）形成暴雨的对流系统主要有低空急流影响下的移动性对流单体,副高控制下原地生消的非移动性对流单体以及高原切变线维持下的多单体合并。（3）副高边缘和副高控制型暴雨的水汽源地主要来自西太平洋地区,低涡切变型暴雨的水汽源地主要来自孟加拉湾地区,其次是中纬度西风带地区。（4）副高边缘型暴雨具有典型的锋面降水特征,暴雨区出现在θse等值线向北倾斜密集区,以混合性降水为主,平均降水持续时间为12 h;副高控制型暴雨发生在高温高湿环境中,降水效率高,... 相似文献
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热岛效应是城市发展过程中的热点社会问题之一。研究以济南为例,基于 FY－3B/VIRR数 据,应用改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法获得遥感地表温度数据;采用热岛强度指数与热岛比例指数,定量分析济南市2013—2020年城市热岛效应的时空变化特征;从自然与社会经济角度,采用灰色关联度分析法,定量评价城市热环境的影响因素对城市热岛效应变化的贡献度。结果表明：1）改进型 Becker和 Li “分裂窗” 算法在济南市有较好应用,与国家级地面气象观测站 “0 cm地表温度” 实测数据线性拟合决定系数 R2 为 0.89。2）热岛区域面积年际变化呈现先增加后减小逐渐平稳的变化趋势,冷岛区域变化特征与热岛区域明显相反。3）夏季热岛区域面积（35.3%）最大,秋季（22.5%）次之,春（11.5%）、冬（10.6%）两季基本持平。4）热岛空间格局以城镇聚合轴为主导驱动,呈现 “点－线” 式空间结构特点。5）热岛比例指数总体呈现下降趋势,2013 年（0.22）与 2014 年（0.24）属较轻热岛年份。6）总人口数与归一化植被指数是影响济南城市热岛效应的主要因素。研究对于加强济南市地表热环境的监测与评价,指导城市规划与生态城市建设具有一定意义。 相似文献