简评《中国积雪和雪灾防治》

《中国积雪与雪灾防治》一书于2013年8月由中国环境出版社正式出版发行。该书由长期从事积雪研究的胡汝骥研究员主编,以丰富的第一手资料,全面系统地分析了中国积雪和雪灾防治。地球系统是由各圈层之间相互作用相互联系的非线性多重耦合系统。作为地球表层系统则是直接与人类生存和发展相关联的部分,是由岩石圈、大气圈、水圈、冰冻圈、生物圈和人类社会组成     

《中国积雪与雪灾防治》专著问世

由中国科学院新疆生态与地理研究所胡汝骥研究员等主编的《中国积雪与雪灾防治》一书已由中国环境科学出版社出版发行。本书是近代国内外积雪学科主要研究成果的全面集成;是国内外系统论述雪和积雪的形成、演变过程、分布及雪生态的科学专著。全书共11章,约50万字。第1章总论。第2章、第3章论述全球与我国的积雪分布格局及其     

新疆北部牧区雪灾评估指标及其成因分析

采用阿勒泰地区7个气象观测站1961—2012年最大积雪深度、逐月降水量、逐日气温资料,以及4—9月降水量、≥0℃的积温,同期的雪灾灾情资料及太阳黑子和2007—2012年的牧草产量资料,研究新疆北部牧区雪灾灾情及成因。将该地区雪灾分为特大雪灾年、重雪灾年、中雪灾年、轻雪灾年4类,雪灾综合指标对雪灾具有较高的评价精度;重雪灾年和特大雪灾年主要发生在21世纪初,强度越来越强;特大雪灾年主要是由强降雪频次多、雪量大、强度强、持续时间长造成,而重雪灾年成因较复杂;太阳黑子活动低值年、斯堪的纳维亚正位相环流型及AO指数异常偏弱,阿勒泰地区易发雪灾。     

基于格网的青海省雪灾综合风险评估

为了快速、准确地评估青海省区域雪灾的监测精度和雪灾风险等级,基于气象灾害风险度评估的理论和方法,选取了诱发青海省雪灾发生的社会经济、畜牧和气象等致灾因子,通过Matlab软件编程和Arc GIS空间分析相结合的方法,较为系统地分析了青海省雪灾风险度因子的空间分布及雪灾综合风险等级特征。结果表明:除人均GDP和牲畜数量外,积雪深度、可利用草场面积和牧草产量的空间分布格局与雪灾综合风险基本一致;且雪灾综合风险高发区主要集中于青南牧区和东北局部地区,其中主要以玉树、杂多、称多、囊谦、唐古拉、玛沁、达日、甘德、门源和祁连局地为主,西北部柴达木盆地和东部农业区处于低等风险水平,而其余地区处于中等水平。     

内蒙古积雪面积时空变化及其对气候响应

区域尺度积雪信息的时空监测,对确定雪灾的影响范围及灾情等级划分具有重要意义。利用2002-2012年10个积雪季节的Terra Aqua/MODIS积雪产品(MOD10A2),按月最大面积合成,分析了内蒙古积雪覆盖面积的时空变化特征及气候响应。结果表明:时间上,近10年内蒙古积雪面积年内变化整体上呈现双峰和单峰的波动特点,最大积雪面积发生在12月和1月份,最小积雪面积发生在10月份。近10年内蒙古积雪面积年际变化呈现波动的特点,整体上积雪面积有减少的趋势。空间上大兴安岭西麓、呼伦贝尔高原以及乌珠穆沁盆地是积雪长时间覆盖区,锡林郭勒草原和乌兰察布草原的积雪面积变化主导着内蒙古的总体积雪面积波动,1月份之前是积雪面积增加的阶段,之后是积雪消融阶段。内蒙古的积雪面积变化与当地的气候条件变化趋势相关,气温的明显上升引起暖冬化,可能导致积雪面积的减少,说明内蒙古积雪面积的变化主要受气温的影响。     

草原牧区雪灾应急救助需求系统动力学模型与实证研究

为定量研究草原牧区雪灾应急救助各资源需求量及其变化规律,建立草原牧区雪灾应急救助需求系统动力学模型。对应急救助需求物资量、应急救助人员数量、应急救助医疗人员数量、应急资金需求量及应急医疗药品需求量进行了分析与仿真模拟,并利用研究区实际案例与模拟结果进行验证。结果表明:通过系统动力学仿真模拟可以准确预测应急救助过程中所需资源量及其变化规律,并得出在雪灾发生第10天对应急救助资源需求量发生明显变化。研究结果可为救援部门对草原牧区雪灾应急救助需求资源量准确掌握起到关键作用。     

基于MODIS数据的2001—2016年内蒙古积雪分布及其变化趋势

积雪融水是干旱区重要的水资源之一,积雪分布变化的监测对区域雪冰资源的合理利用及灾害防治至关重要。基于内蒙古地区2001-2016年MOD10A2积雪数据对研究区进行分带提取,分析不同海拔高度积雪年内年际变化特征,结合气温和降水气象因素,分析其分布变化原因。研究表明:积雪面积、积雪覆盖率年内分布呈单峰形,10个海拔带的积雪期为9月到次年5月,峰值出现在冬季,积雪覆盖率增减的临界高度在952~1 114 m;不同高程带的积雪面积在春季、夏季、秋季整体上呈现出"增加-减少-增加-减少"的年际变化规律,冬季整体上表现出"减少-增加-减少"的变化规律;积雪面积受降水量和气温相互的影响,其中海拔高度可能起到间接作用。内蒙古地区春季、冬季积雪覆盖率均与冬季降水量呈显著正相关,各季节积雪覆盖率基本与温度呈负相关关系。     

新书消息

由胡汝骥教授主编的中国天山积雪雪崩实验研究站重要成果之一的《中国天山自然地理》专著,由中国环境科学出版社于2004年9月出版发行。 《中国天山自然地理》是对我国境内的天山进行全面系统研究和论述的一本著作。该书在天山山系的地质构造和发展历史的背景上,阐述了山地的形成演化和地貌基本格局与特征;在全面阐明山地气候形成因子中大气环流以及辐射平衡和热量平衡的基础上,对各气候要素的季节变化和分布特征进     

挡雪墙阻雪效果风洞模拟试验研究

挡雪墙是公路风吹雪雪害防治中常用的一项技术,但其设置参数一直缺乏系统研究。基于风洞模拟试验,利用积雪堆积厚度等值线和积雪堆积剖面线分析,对与主害风垂直时两种高度(1.5m/2.0m)的不透风式挡雪墙积雪形态及积雪量进行研究,结果表明:在吹雪30s条件下,不透风式1.5m/2.0m挡雪墙迎风侧积雪量明显大于背风侧,且挡雪墙越高,其挡雪功能越好。两种高度的挡雪墙在其迎风侧积雪堆积厚度(D)与挡雪墙墙高(H)为3阶多项式函数关系,且堆积曲线趋势基本一致;而背风侧则为2阶多项式函数关系,1.5m高挡雪墙在其迎风侧和背风侧风雪流堆积厚度相对较小且趋势线较平缓。综合分析表明,2.0m的挡雪墙其阻雪效果优于1.5m。     

中国北方牧区草原牧业生态经济学透视

本文采用生态经济学的理论和方法 ,揭示了中国北方牧区草原雪灾背后的生态经济问题 ,中国北方草原牧业生态经济系统的主要特点是结构脆弱 ,功能低下。随着人口的高速增长 ,经济系统对生态系统的干预大大超过生态系统的自我调节能力 ,不合理的人类经济活动破坏了生态经济平衡 ,使草原生态系统严重退化 ,牧业经济系统陷于困境 ,系统抗灾能力降低。在缺乏有效生态经济管理的情况下 ,生态效益的外部性将不可避免地使生态经济系统矛盾更加尖锐化 ,系统运行陷入双轨恶性循环 ,并最终阻碍牧业经济持续发展     

青海省果洛州草地畜牧业雪灾的恢复力

雪灾是造成我国高寒地区畜牧经济损失的重要原因,灾害恢复力理论对增强畜牧业防灾减灾能力具有重要作用。为甄别草地畜牧业灾后恢复薄弱环节,更好地开展防灾减灾工作。本文以脆弱性与恢复力相互关系为理论基础,结合雪灾特点和草地畜牧业系统属性,构建灾害恢复力综合模型和指标体系,分析1990—2015年青海省果洛州草地畜牧业雪灾恢复力时空变化特征及影响因素。结果表明:(1)纵向上,1990—2015年果洛州草地畜牧业恢复力呈波动上升态势,根据变化速度可分为快速上升(1990—2003年)和缓慢上升两个阶段(2004—2015年),系统承灾能力显著增强,阈值范围扩大;(2)空间上,玛沁县恢复力最强,玛多县恢复力最弱,高值区呈现由西北向东南转移趋势,恢复力空间差异有所减小;(3)雪灾是影响草地畜牧业恢复力的核心要素,防灾建设能力对恢复力有重要影响,减灾行为对恢复力的调控作用不容忽视。     

2002-2009年中国干旱区积雪时空分布特征

以中国干旱区为研究对象,利用MODIS和AMSR-E融合后的2002-2009年8个水文年份（8月1日至7月31日）的无云积雪产品,计算并验证了用遥感方法提取研究区积雪日数、初雪日期和终雪日期的精度,结合积雪日数制图和积雪面积统计,分析了研究区8 a来积雪时空分布特征。结果显示：① 与气象台站观测资料获取的积雪参数的对比验证表明,遥感方法提取积雪参数的精度较高,误差日数大多在20 d以内,主要表现为遥感方法积雪日数的低估,初雪日期的延后和终雪日期的提前。② 除山地冰川和永久积雪外,天山和阿尔泰山山系间的北疆地区是研究区内季节性积雪最为丰富的地区,积雪日数一般在60 d以上,不过积雪的分布不均匀,大体上从边缘山区向内部盆地中心积雪日数递减,初雪日期延后,终雪日期提前。③ 干旱区在2005年、2007年和2002年积雪面积较大,而2008年和2006年积雪面积较小。各年稳定积雪存在的地区和范围相对稳定,面积变化不大,其年际变化主要体现在积雪日数的增减上;不稳定积雪的面积一般高于稳定积雪,且年际变化较大,积雪日数大多在20 d以内。     

中国干旱区积雪面积产品去云处理方法验证与评估

针对MODIS每日积雪产品中云覆盖现象严重这一问题,以中国干旱区作为研究对象,结合AMSR-E被动微波雪深数据,采用多时相、多传感器数据融合的方法进行去云处理,获取MODIS每日,4 d,8 d和MODIS与AMSR-E融合后的每日,4 d与8 d共6种新的积雪产品,并分别提取其积雪持续日数（SCD）。对比结果显示,MODIS与AMSR-E多传感器的阈值法4日融合产品在融合算法效率、云去除效果和融合后保持较高分类精度方面均有较好表现,其融合后的无云产品在全天气条件下具有96%的整体分类精度、80%的雪分类精度和99%的陆地分类精度,大大高于研究区原MODIS Terra-Aqua每日融合积雪产品全天候条件下64%,32%和70%的整体、雪、陆分类精度;并且由其提取的积雪持续日数不仅在最大程度上保持了原MODIS产品高的空间分辨率,而且精度较高,对研究区积雪的空间分布状况有很好反映。     

融雪期积雪参数对实测光谱反射率的影响

每种地物都有其特殊的光谱特征曲线,积雪作为水体的一种特殊存在形式,其光谱也存在特殊性。在我国西北地区的积雪测试过程中,采集融雪期的积雪光谱数据以及同时期的积雪参数实测数据,对这些数据进行综合分析,并利用积雪参数数据和神经网络模型对光谱反射率进行模拟分析。结果表明：融雪期积雪参数对光谱影响的敏感波段在可见光到短波红外光都有分布;光谱对积雪各参数几乎都有所对应的敏感波段;可见光、近红外光和短波红外波段的反射率可以由不同的积雪参数组合,特别是通过积雪含水率、雪密度和总孔隙率组合来进行模拟反演,而且模拟精度高,在可见光和短波红外波段可达95%以上,拟合残差均小于0.001。     

河西走廊东部积雪的时空演变特征分析

利用河西走廊东部5个气象站1961—2007年近47 a的逐月积雪深度和积雪日数的常规观测资料,分析河西走廊东部最大积雪深度和积雪日数月、季节和年的空间分布以及时间变化特征。结果表明:受海拔高度、地理位置以及天气系统等影响,河西走廊东部积雪日数、最大平均积雪深度和极端最大积雪深度的分布从东南向西北递减,高海拔地区多于低海拔区,山区多于平原区。时间变化上,积雪日数47 a来呈平稳变化趋势,震荡减少,变率很小,积雪深度呈增加趋势;河西走廊东部积雪日数最多出现在1月,最少出现在9月,积雪深度最大出现在3月,最小出现在12月;积雪日数冬季最大,春季次之,秋季最小;积雪深度春季最大,秋季次之,冬季最小;相关系数法分析表明,积雪日数和积雪深度都是冬季的变化主导了年尺度的变化;河西走廊东部积雪日数1990s中期以前以6~7 a、9~10 a和2~3 a的周期为主,1990s中期以后周期主要表现为6~7 a和2~3 a;积雪深度1970s中期以前以6~7 a和2~3 a周期为主,1970s中期~1990s中期9~10 a、12~13 a和2~3 a反应明显,1990s中期以后周期又表现为6~7 a和2~3 a。     

2001-2014年新疆阿尔泰地区积雪时空分布特征研究

基于2001-2014年的MODIS10A2积雪产品数据,对新疆阿尔泰地区积雪的年际变化特征、年内变化特征及空间分布进行了分析研究,得到以下结论:1)年内积雪一般由10月中旬左右便开始累积建立,在第二年1月份积雪覆盖面积到最大值,7月份积雪覆盖面积达到最小值,其中,冬季积雪面积所占比例最大,夏季最小。2)2001-2014年新疆阿尔泰地区积雪覆盖面积呈减少趋势。阿尔泰地区积雪空间分布极不均匀,北部积雪分布明显多于南部,山区及高海拔地区为积雪频次分布的高值区,平原及流域地区为积雪覆盖频次的低值区。3)永久性积雪主要分布在阿尔泰山北部的高海拔区(3000-3923m),且面积较小。     

基于主成分分析和RBF神经网络的融雪期积雪深度模拟

积雪深度作为估算雪水当量的重要参数,是融雪径流计算及雪融性水灾预警、监测和评估的重要判别因子。融雪期积雪深度的变化过程是一个复杂的非线性系统,传统的预测方法难以精确表述其变化规律。文中采用主成分分析法和RBF神经网络相结合的方法建立融雪期积雪深度模拟数学模型,首先采用主成分分析法对模拟因子进行降维处理,以减少各模拟因子之间的多重共线性,其次采用逼近能力、分类能力和学习速度均优于BP神经网络的径向基(RBF)神经网络建立模型进行融雪期积雪深度变化的模拟,并针对特定流域进行实例分析。结果表明:使用基于主成分分析的RBF神经网络对融雪期积雪深度的模拟是可行的,其模拟成果可为今后该地区积雪深度的预测提供一定的理论支持,并可为该地区进行融雪径流及洪水研究提供合理的预报建议。     

河北省蝗虫气象预测信息服务系统

根据河北省蝗虫发生的特点和防治需求,建立了河北省蝗虫气象预测信息服务业务系统。它具有气象和蝗虫查询统计服务、预测服务和咨询服务三大功能。该系统的建立与应用,提高了蝗虫气象系列化综合服务水平,可为河北省蝗虫防治决策提供可靠的信息与服务。     

中国北方土地沙漠化灾害危险性评价

土地沙漠化灾害危险性评价对防治沙漠化灾害具有重要的科学与实践价值。通过提出沙漠化灾害危险性评价的理论框架和方法,构建多指标综合模型,对中国北方土地沙漠化灾害危险性进行了评价。结论如下:1中国北方沙漠化灾害危险性以轻度、较轻、中度和较重为主。呈由沿海向内陆、由东北向西北逐步加重的规律。2 2010年土地沙漠化灾害危险性较2000年减轻,特别是中度危险的土地大幅减少,其他等级土地保持稳定。3中国北方土地沙漠化灾害危险性减轻的主要驱动力是气候变化。人类活动对减轻风沙灾害起到了显著作用。     

基于地形校正的山区积雪深度反演算法

积雪深度是天气和水文模型运行的必要参数。利用微波遥感可以反演不同尺度的地表积雪深度参数,为全球或区域尺度气候模型与水循环提供有效积雪参数。现有积雪深度微波遥感反演算法未综合考虑地形因子对反演结果的影响。微波辐射计观测的地表信号会受到地形的影响,导致能量在地表重新得到分配,这不仅引起传感器本身的观测误差,而且改变了地表的微波散射和辐射,使得水热能量在地表重新分配,从而也影响着地表关键参数的反演精度。为了提高山区积雪深度的反演精度,分析了坡度、坡向等地形因子对积雪深度反演的影响,在利用微波遥感反演积雪深度时加入地形坡度和坡向校正,构建基于地形效应的微波辐射模型,提出基于地形校正的山区积雪深度反演算法。实验结果显示,地形校正前,积雪深度反演的RMSE=10.41,地形校正后,积雪深度反演的RMSE=7.22,积雪深度反演精度得到了一定的提高。