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841.
积雪是西北干旱地区河流的主要补给源,是绿洲的生命线.积雪的时空变化是全球变化的区域响应敏感因子之一,同时也是影响西北干旱地区地表水资源变化的主要因子之一.本研究利用MODIS雪盖产品、地表温度、SSM/I雪深、DEM等数据,通过GIS空间分析及地统计分析功能,系统分析了博斯腾湖流域雪盖、雪深的时空变化规律及其与影响因素之间的关系.研究表明,研究区雪深和雪盖多年月平均值从8月份到1月份达到最大值,到7月份降到最低值.但月最大雪深却出现在3月份.雪盖、雪深与地温相关系数分别达到-0.878、-0.853,与分布高程均值相关系数分别达到-0.626和-0.791.雪深最大值受海拔影响有明显的陡坎效应.从12月到8月份随着时间的推移雪的深度在降低,陡坎向高海拔方向移动.9-11月份雪深在加深,陡坎向低海拔方向移动.同一高程段雪深的变幅反应坡向对雪深的影响,变幅越宽坡向影响越大.并且变幅也有先从低海拔到高海拔移动,然后再回到低海拔的特点.本研究对了解该研究区积雪特性的研究有很大作用,可为在该地区开展融雪径流模拟等研究提供重要的参考信息. 相似文献
842.
太白山是秦岭主峰,历史资料记载太白山冬夏积雪,近34 a太白气象站记录的高山积雪6月平均为0.2 d,眉县气象站为2.6 d。为了了解气象站高山积雪记录是否有很好的代表性,了解气候变暖背景下,太白山高山区6月积雪情况和天气气候特点,2018年6月2-3日对太白山天圆地方至拔仙台较大范围高海拔地区进行了考察。考察发现两处山体阴坡积雪,3日清晨大爷海水面有薄冰,大爷海至大文公庙之间的路边有正在消融的冻土和小冰柱。2-3日太白和眉县气象站都没有观测到高山积雪,但是监测数据说明太白山高山区部分时段气温低于0℃。由此可知太白和眉县气象站6月没有观测到高山积雪时,高山区个别地方有积雪,当气象站观测到高山积雪时,高山区积雪的面积应该比较大,说明气象站高山积雪记录有较好的代表性,也说明太白山山脚盛夏山顶寒,一日历四季,十里不同天名副其实。 相似文献
843.
海冰表面积雪厚度是冰冻圈和全球气候系统的重要组成部分,在海洋、海冰和大气的能量传输中起着关键的作用。针对目前缺乏南极海冰表面积雪厚度国产卫星遥感数据产品的问题,本文探索应用FY-3B MWRI被动微波亮温数据开展南极海冰表面积雪厚度的遥感反演研究。结果表明基于2016年FY-3B MWRI 18.7 GHz、36.5 GHz垂直极化亮温及海冰密集度数据,采用Comiso03模型反演的积雪厚度结果较Markus98更好,与AWI2016年部署在威德尔海的浮标(2016S31、2016S37、2016S40)观测的积雪厚度同日同像元对比的偏差为-1.72 cm。FY-3B MWRI反演的2016年南极海冰表面积雪厚度与美国雪冰数据中心发布的GCOM-W1 AMSR-2积雪厚度产品整体上具有较好的一致性(时空平均偏差为-0.11 cm、相关系数为0.90),积累期和稳定期(4—10月)两者差异较小(时空平均偏差为-0.81 cm,相关系数为0.93),消融期(11月—次年3月)差异较大(时空平均偏差为2.76 cm,相关系数为0.85),差异主要分布在威德尔海北部和东南极冰边缘区。开展FY-... 相似文献
844.
利用1971—2020年呼伦贝尔市16个国家气象站最长积雪日数和最大积雪深度资料,采用经验正交函数(EOF)分析、重标极差分析(R/S)和非周期循环分析,统计最长积雪日数和最大积雪深度时间序列的Hurst指数、分维数和非周期循环的平均循环长度,分析最长积雪日数和最大积雪深度变化趋势和记忆周期;同时采用MOD10A2积雪产品,研究2001—2018年呼伦贝尔市积雪覆盖率变化。结果表明:(1)近50年呼伦贝尔市最长积雪日数呈递减趋势,最大积雪深度呈递增趋势;(2)积雪深度>20、30cm的年平均积雪日数主要出现在1996—2014年,其中积雪深度>30cm年平均积雪日数>1d;(3)呼伦贝尔市积雪初日出现在10月中旬至11月上旬,积雪终日在4月结束,积雪初日出现最早时间和积雪终日结束最晚时间都在呼伦贝尔市的北部地区;(4)R/S分析和非周期循环研究表明,呼伦贝尔市最长积雪日数和最大积雪深度H指数分别为0.589 9和0.889,即最长积雪日数未来减少和最大积雪深度未来增多趋势持续,持续时间分别为8和12 a;(5)呼伦贝尔市年平均积雪覆盖率为98.87%,呈波动增加趋势,... 相似文献
845.
积雪深度是估算海冰厚度重要的参数之一,目前对不同积雪深度产品精度及其可适用范围的评估研究较少,也缺乏系统性的认知。本研究选取了11种北极积雪深度产品,根据产品的不同时间范围,分为2013—2018年和2018—2019年2个评估时间段。根据上述时间段,对比分析了各产品之间的差异性,然后将这些产品与“冰桥行动”和海冰质量平衡浮标的现场观测结果进行了评估。所有产品都显示格陵兰岛和加拿大北极群岛的北部积雪深度较厚,而在东西伯利亚海、拉普捷夫海、喀拉海、巴伦支海沿线区域的积雪深度较薄,不过,部分产品在时空变化上仍存在较大差异。与“冰桥行动”的观测数据对比发现,大部分产品数据雪深都较厚, AMSR2B和IS2/CS2分别在2013—2018年和2018—2019年的评估时间段内差异较小,拟合度较好。与海冰质量平衡浮标的对比结果显示,绝大部分产品数据雪深都较薄,并且差异性较大,其中NESOSIM在整个时期拟合度较好。利用不同产品的积雪深度反演海冰厚度的结果差异显著,与“冰桥行动”观测的海冰厚度对比发现, FY3B/MWRI和IS2/CS2分别在2013—2018年和2018—2019年的评估时间段... 相似文献
846.
847.
利用常规观测、人工降雪加密观测资料以及GFS 0.25°×0.25°再分析资料,基于配料法(Ingredients-based Methodology,IM),对2018年12月30日江西北部暴雪过程及降雪强度变化进行了分析。结果表明:高空槽、中低层切变线和高空急流、低空西南和东南急流及地面冷高压共同造成了暴雪过程,暴雪发生在200 hPa急流轴以南,500 hPa高空槽以东,700 hPa急流轴以北。降雪强度变化主要与高、低空急流有关:高空急流通过正涡度平流与低空急流产生作用,并通过次级环流加强上升运动,从而影响降雪强度变化。4个构成要素造成暴雪:切变线上辐合及高、低空急流的耦合造成强烈的上升运动,西南急流输送充足的水汽,适宜的温度层结及较高的降雪效率。积雪深度与降雪效率、下垫面温度密切相关。500 hPa相对湿度和温度可以作为精细化预报降雪量、积雪深度的指标。 相似文献
848.
卫星导航定位连续运行参考站(continuously operating reference stations,CORS)系统作为GNSS与网络通信技术结合发展出的新兴导航定位CORS系统,具有快速高效、高精度、网络化等优点,不仅可以测量地表位置及运动,还可以借助GNSS信号的折射与反射特征监测地表环境参数变化情况.本文提出一种将CORS站用于“积雪深度、土壤湿度、大气水汽、地表形变”的地表环境多参数综合监测体系,用以拓展CORS站在生态环境中的广泛应用.以齐齐哈尔市CORS站BFQE为实验案例,首先获取实验时段中CORS站接收的GNSS观测数据(含信噪比(signal to noise ratio,SNR)数据)、星历数据及气象数据对其进行预处理;其次对重采样的SNR数据采用非线性最小二乘及Lomb-Scargle谱分析方法解译特定时间段的浅层土壤湿度及地表积雪深度;然后通过联测远距离国际地球动力学服务机构站(International GPS Service for Geodynamics,IGS)采用相对定位技术获取测站的地表形变序列与大气水汽序列;最后,结合上述多种地表环境参数... 相似文献
849.
青藏高原积雪监测在地球辐射平衡、全球气候变化和生态环境等方面有重要作用,对气候预测、雪灾预测等具有重要意义。FY-4(风云4号)卫星数据具有高时空分辨率的优势,基于FY-4A(风云4号A星)构建积雪监测方法与模型,不仅拓展了静止卫星应用领域,也丰富了积雪监测应用的手段。FY-4的高时间分辨率为积雪监测的研究提供了分钟级数据,对积雪与云的变化掌握的更为细致,但用于积雪监测的波段,因分辨率不高容易导致错判与漏判。本文基于2020年小时级野外地面雪深观测数据、风云3号D星积雪覆盖产品(FY-3D_SNC)数据,构建了基于归一化积雪指数(Normalized Difference Snow Index,NDSI)的FY-4A卫星积雪判识方法,提出了雪深监测模型与等级划分指标。结果表明:NDSI≥0.20是青藏高原地区FY-4A卫星积雪判识的适用阈值,无论有云或无云条件,其漏判率均低于8.0%。地面站点验证结果表明,积雪判识准确率达83.33%以上。空间范围内直接剔除云区后,积雪判识经混淆矩阵验证准确率在82.48%以上。因此,FY-4A卫星在青藏高原地区具有积雪监测的能力。虽然FY-4A卫星对超过10 cm以上雪深不具备区分能力,但可以较好地识别10 cm以下浅雪雪深,相关系数达到0.745,〖JP3〗通过了0.001显著性水平检验。据此建立的FY-4A卫星0~10 cm雪深等级指标,总体分级精度达到87.50%。FY-4A卫星雪深反演方法在青藏高原地区对0~10 cm浅雪雪深有较好的估算能力。 相似文献
850.
2018年1月3~5日江苏省第一次暴雪过程中降雪量大、积雪效率偏低,而1月24~28日第二次暴雪过程降雪量小、积雪效率高。基于ERA-Interim再分析资料和中国气象局积雪、近地气温等观测资料,利用等熵大气质量环流理论从温度、水汽条件差异对2018年1月江苏省两次暴雪过程积雪效率差异进行了深入分析。研究表明:(1)第一次过程前期,深厚且强盛的向极地暖支将大量暖空气输送至江苏南部,导致该地区整层增温;第二次过程中,低层强大的向赤道冷支输送使地面温度在整个降雪期间均低于0°C,低温条件使得积雪效率偏高。(2)第一次过程,江苏地区深厚、强盛的水汽质量流入层配合大范围上升运动,将水汽携带至高层产生更大降雪量,低层经向水汽质量输送强,纬向水汽质量流出较弱,使得近地面比湿相应增加,积雪效率偏低;第二次过程,低层深厚的水汽质量流出层不利于水汽在江苏省汇聚,低湿条件利于积雪累积,贡献于偏高的积雪效率。因此,异常强的经向干冷空气质量输送和弱的经向和纬向水汽质量输送引起的低温、低湿环境条件是造成第二次暴雪过程比第一次过程积雪效率偏高的主要原因。积雪效率与温度和湿度空间分布型的对比分析还表明:在相对高温、... 相似文献