干旱区季节性积雪融雪期含水率变化及其模拟—以新疆军塘湖流域为例

积雪含水率是干旱区季节性积雪出流的重要条件。描述了融雪期干旱区季节性积雪含水率的变化,利用数理统计方法分析了影响因素,并采用多元统计模型进行模拟。结果表明:1)融雪期干旱区季节性积雪含水率变化范围在0-8%之间。积雪含水率融雪前期变化较小,在0-1%之间,融雪后期变化幅度增加,在1-8%之间;2)融雪前期、后期积雪含水率大致从下层至上层依次减少,中期反之;3)气温是积雪含水率变化的主要影响因素,其具有滞后性。     

沙尘对天山积雪消融的影响

积雪是西北干旱区重要的水资源,春季融雪时期,沙尘天气频繁,沙尘沉降会减少积雪表面反射率,增加雪层的太阳辐射吸收,加速积雪的融化,影响干旱区年内的水资源分布。通过融雪期在天山积雪雪崩研究站开展模拟沙尘沉降试验,观测积雪物理特性参数变化,分析沙尘对积雪消融的影响。本研究设置2 g·m^-2、4 g·m^-2、8 g·m^-2、自然雪4个处理,3组重复,从3月4日开始,3月11日结束。结果表明：沙尘沉降对积雪消融具有明显影响。在2 g·m^-2、4 g·m^-2、8 g·m^-2沙尘沉降量下,随着融雪的进行,沙尘沉降量逐渐增大,致使积雪表面粒径增大,积雪反射率降低,雪表层温度差变大,2 g·m^-2、4 g·m^-2、8 g·m^-2导致积雪消融速率比自然状态下的快22.36%、46.05%和76.90%。通过野外试验获得了主要积雪物理参数对沙尘沉降的响应,量化了沙尘沉降对积雪消融的影响,其结果可为西北干旱区水资源管理提供参考。     

天山北坡季节性积雪消融对浅层土壤水热变化影响研究

融雪期,浅层土壤水热变化影响融雪水下渗及积雪产流过程,是融雪产流模拟及汇流计算的重要参数.本研究以天山北坡军塘湖流域为研究区,从积雪消融角度来分析浅层土壤水热变化情况,通过分析积雪消融期土壤剖面水分、温度的变化规律确定二者之间的定量关系.结果表明,气温对土壤温度的影响随着土壤深度增加减弱,积雪越厚,土壤温度越高;土壤水分受地温影响较大,雪水入渗能在一定程度上补给土壤水,但消融后期剧烈的蒸发引起土壤表层10cm内水分损失较多.阴阳坡土壤水分均随时间呈中等变异(除阳坡60cm),在30-60cm土壤层土壤水热间表现出显著的相关性.此结果为该区域农业生产、春季融雪洪水预警进一步研究提供参考.     

积雪覆盖下的季节性冻土对融雪水出流的影响

以天山北坡军塘湖流域为研究区,利用2012-2013年融雪期实测逐日积雪、冻土数据,分析季节性冻土的水热状体对融雪水出流的影响.结果表明:①2012年融雪期30 cm以上季节性冻土的冻融变化经历了稳定冻结期、冻融交替变化期、无冻期3个阶段,其中10 cm季节性冻土稳定冻结期、无冻期分别占融雪期50％和40％.②以2012年、2013年融雪期起始积雪厚度分别为18 cm和30 cm为例,有季节性冻土存在条件下融雪水出流时间比没有季节性冻土存在提前2d.③不同深度土壤日积温与融雪水出流量均呈负相关,且土壤剖面10 cm以上负相关性最大(R2=0.825).④季节性冻土延缓了土壤液态水含量的增加速度,使融雪水最大出流提前到来.     

黄河源区玛曲3次积雪过程能量平衡特征

利用中国科学院黄河源区气候与环境综合观测研究站2011年12月至2012年3月的观测资料,对比分析了黄河源区玛曲3次积雪过程地表辐射和能量平衡特征,结果表明:受雪面较大反照率的影响,降雪后净辐射减小显著,3次降雪前、后净辐射分别为154、200、210 W·m~(-2)和93、129、130 W·m~(-2)。3次降雪后及融雪后,地—气能量交换受天气条件和土壤冻融状态的影响较大:第1次降雪后较低的气温和地表温度并没有影响冻结土壤原本就较弱的蒸发能力,潜热通量在降雪前、后及融雪后量值较小且相差不大;第2次降雪后的2月18日,较大的风速(≥4 m·s~(-1))和较强的太阳辐射加快了积雪的升华,潜热通量量值较大,日均值高达118 W·m~(-2),风速与潜热通量同步变化,且峰值同时出现(分别为15 m·s~(-1)和300 W·m~(-2)),积雪升华消耗能量使地表温度降低并低于气温,出现负感热通量,日均值为-8 W·m~(-2),峰值达-40 W·m~(-2),融雪后感、潜热通量很快达到降雪前的水平;第3次降雪后的2月29日至3月3日,浅层土壤温度由-1℃逐渐上升并维持在冻土可融化温度-0.18℃左右,冻土壤融化吸收热量,潜热通量与降雪前相比增加不明显,3月4日是积雪融化的最后一天,较湿的土壤和融雪水蒸发释放潜热,潜热通量较3月3日显著增大;积雪融化后,潜热通量受浅层土壤蒸发能力增强的影响较降雪前明显增大。     

天山云杉雪盖面积估算树冠截留雪水当量实验分析

雪水当量是一个能直观反映出积雪水资源量的重要指标,准确而全面地获取天山云杉树冠截留雪水当量信息,对于提高天山水资源量计算精度方面具有重要意义。本文以天山云杉树苗为研究对象,通过模拟降雪,进行降雪截留实验研究。利用数码照相机获取云杉的雪盖面积、高精度天平称量树冠上截留的雪水质量,进而建立起云杉树苗雪盖面积和雪水当量之间的关系。实验结果表明:多株云杉树苗多次模拟降雪,树冠截留的雪水当量和垂直朝下数字摄影获得的雪盖面积之间拟合曲线趋于一致,且拟合回归方程满足y=21.235χ^2-1.457χ(R^2=0.992 5);通过云杉多次模拟降雪实验,构建云杉雪盖面积与树冠截留的雪水当量模型,提出一套利用雪盖面积较为准确估算树冠截留雪水当量的科学方法,为天山云杉树冠截留降雪及其雪水当量提供高精度估算模型。     

基于无人机影像的天山雪岭云杉树冠降雪截留实验研究

森林冠层对降雪的截留是了解干旱、半干旱季节性积雪覆盖区域水文循环的重要过程之一,但在量化和估算树冠降雪截留量方面仍存在诸多困难.为探明冠层对降雪的分配规律,文中提出估算树冠降雪截留量的实验方法.于2020年11月至2021年3月在天山森林生态系统定位研究站内选取不同胸径(DBH)大小的9棵云杉.利用无人机正射影像提取冠...     

荒漠-绿洲区潜在蒸散量变化特征及其影响因素

以新疆阿拉尔垦区为研究区,选取1961-2013年逐日地面气象要素值,采用Penman-Monteith模型、气候倾向率、Mann-Kendall突变检验和距平相关法,分时段分析了阿拉尔荒漠-绿洲区潜在蒸散量(ET0)变化特征及其影响因素.结果表明:①ET0年际间波动较大,1987年前的减幅[52.4 mm·(10a)-1]高于1987年后的增幅[22.2 mm·(10a)-1],呈“高-低-高”的动态变化,1987年是年ET0突变点.②ET0四季性明显,为“夏＞春＞秋＞冬”的季节变化,1987年前的减幅[12.7 mm· (10a)-1、23.4 mm·(10a)-1、6.6 mm·(10a)-1、9.7mm·(10a)-1]高于1987年后的增幅[0.4 mm· (10a)-1、14.3 mm·(10a)-1、6.4 mm·(10a)-1、1.1 mm·(10a)-1],为“高-低-高”的年际变化,1987年后春季ET0的增幅最大.1987年是四季ET0突变点.③阿拉尔荒漠-绿洲区年ET0的变化主要与日照时数、平均相对湿度和平均风速有关,与气温关系不明显,1987年后年ET0的增加与日照时数的增加有关;季ET0的变化由日照时数、平均相对湿度、平均风速和气温多种气象因子共同作用.1987年后春季ET0的增加与气温的升高和日照时数的增加有关,冬季ET0的增加与平均相对湿度的增大、日照时数的增加和最高气温的降低有关,夏、秋季ET0的增加仅与日照时数的增加有关,与气温、湿度、风速关系不明显.     

一次降雪的积雪密实化过程研究

通过对呼和浩特市冬季一次降雪后积雪厚度和积雪密度两个指标的持续测量,研究了观测期18d内的积雪密实化过程,分时段和观测时间点对两个指标的变化过程进行对比分析.结果表明:比较发现积雪厚度具有更好的阶段变化特征,因此依据积雪厚度划分法,将积雪密实化过程分为剧烈变化期(前24h)、快速变化期(24h-48h)和稳步发展期(48h之后)三个阶段.其中剧烈变化期和快速变化期分别完成整个积雪密实化过程的52.63％和12.17％,说明积雪在前期较短时间内快速密实;短期内不同观测时间点的积雪密度由于受气温的主要影响出现小幅波动,14:00测得的积雪密度值最高,8:00和20:00差别不大.相关研究结果可为季节性积雪区积雪资源的估算与利用提供理论依据.     

古尔班通古特沙漠的积雪及雪融水储存特征

通过在中国科学院阜康荒漠生态站北沙窝试验区布置野外定位试验,对古尔班通古特沙漠地区积雪物理特征变化、沙垄坡地以及稀疏梭梭林地的积雪分布、融雪水分在土壤中的转化储存效率及其成因进行研究.结果表明:古尔班通古特沙漠地区的积雪属低密度的"干寒型"雪,平均雪密度在0.14～0.27g/cm<'3>之间,积雪分布存在较大的空间分异特性;融雪水文过程以垂直入渗储存为主,没有明显的洼地积水和地表汇流过程;雪融水转化为土壤水分的比例高达78.8%～92%,为春季荒漠植被的生长提供了很好的水分条件.除了起伏的沙垄地形、冬季的低气温、多雾天气外,有限的积雪量、积雪融化前极低的土壤含水量以及高渗透率的沙地是古尔班通古特沙漠雪融水以垂直人渗为主并具有高的转化储存效率的主要原因.     

1961-2013年新疆雪雨比变化

基于中国国家气象信息中心发布的1961-2013年全国0.5°×0.5°逐日降水量和逐日平均气温数据集以及气象站点日降水量和气温实测资料,评估了该套格点降水资料在新疆地区的可信度,并利用格点降水资料研究了新疆地区降雪量、降雨量以及雪雨比的时空变化和突变信息.结果表明:内插到气象站点的格点降水数据和气象站点实测降水数据之间的偏差普遍较小,偏差在0.2 ～1.0 mm的站点个数占总站点数的72.55％,在绝大多数区域二者之间的相关系数均在0.80以上;1961-2013年,新疆降雪量呈微弱的增加趋势,增加幅度为0.11 mm·a-1,但没有通过0.05的显著性水平检验.降雨量以0.63 mm·a-1的速率呈明显的增加趋势(P ＜0.000 1),突变出现在1992年左右.雪雨比呈下降趋势,幅度为0.01 a-1 (P ＜0.05),突变出现在1991年左右;降雪量、降雨量及雪雨比表现出一定的空间分布差异,降雪量和降雨量在全区普遍呈增加趋势,而雪雨比在天山山地以北呈增加趋势,在天山山地以及天山山地以南主要呈减少趋势.在新疆冰川分布区域,降雪量倾向率在新疆北部呈增加趋势,而在新疆东南部呈减少趋势;降雨量倾向率呈增加趋势,且新疆东南部降雨量倾向率大于北部;雪雨比倾向率呈现出与降雪量倾向率相似的变化趋势.     

Monitoring and analysis of snow cover change in an alpine mountainous area in the Tianshan Mountains,China

Estimating the snow cover change in alpine mountainous areas (in which meteorological stations are typically lacking) is crucial for managing local water resources and constitutes the first step in evaluating the contribution of snowmelt to runoff and the water cycle. In this paper, taking the Jingou River Basin on the northern slope of the Tianshan Mountains, China as an example, we combined a new moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) snow cover extent product over China spanning from 2000 to 2020 with digital elevation model (DEM) data to study the change in snow cover and the hydrological response of runoff to snow cover change in the Jingou River Basin under the background of climate change through trend analysis, sensitivity analysis and other methods. The results indicate that from 2000 to 2020, the annual average temperature and annual precipitation in the study area increased and snow cover fraction (SCF) showed obvious signs of periodicity. Furthermore, there were significant regional differences in the spatial distribution of snow cover days (SCDs), which were numerous in the south of the basin and sparse in the central of the basin. Factors affecting the change in snow cover mainly included temperature, precipitation, elevation, slope and aspect. Compared to precipitation, temperature had a greater impact on SCF. The annual variation in SCF was limited above the elevation of 4200 m, but it fluctuated greatly below the elevation of 4200 m. These results can be used to establish prediction models of snowmelt and runoff for alpine mountainous areas with limited hydrological data, which can provide a scientific basis for the management and protection of water resources in alpine mountainous areas.     

Environmental factors influencing snowfall and snowfall prediction in the Tianshan Mountains,Northwest China

Snowfall is one of the dominant water resources in the mountainous regions and is closely related to the development of the local ecosystem and economy. Snowfall predication plays a critical role in understanding hydrological processes and forecasting natural disasters in the Tianshan Mountains, where meteorological stations are limited. Based on climatic, geographical and topographic variables at 27 meteorological stations during the cold season(October to April) from 1980 to 2015 in the Tianshan Mountains located in Xinjiang of Northwest China, we explored the potential influence of these variables on snowfall and predicted snowfall using two methods: multiple linear regression(MLR) model(a conventional measuring method) and random forest(RF) model(a non-parametric and non-linear machine learning algorithm). We identified the primary influencing factors of snowfall by ranking the importance of eight selected predictor variables based on the relative contribution of each variable in the two models. Model simulations were compared using different performance indices and the results showed that the RF model performed better than the MLR model, with a much higher R~2 value(R~2=0.74; R~2, coefficient of determination) and a lower bias error(RSR=0.51; RSR, the ratio of root mean square error to standard deviation of observed dataset). This indicates that the non-linear trend is more applicable for explaining the relationship between the selected predictor variables and snowfall. Relative humidity, temperature and longitude were identified as three of the most important variables influencing snowfall and snowfall prediction in both models, while elevation, aspect and latitude were of secondary importance, followed by slope and wind speed. These results will be beneficial to understand hydrological modeling and improve management and prediction of water resources in the Tianshan Mountains.     

天山北坡融雪期季节性冻土融化过程分析

利用军塘湖河流域典型试验场2013年11月至2014年3月整个冻结融化期野外观测的季节性冻土温度和水分数据,对融雪期该地区季节性冻土的融化过程和特点进行了分析,研究了融雪期土壤在融化过程中各土壤层的时间与垂直温度和水分的变化,并探讨了融雪期季节性冻土的水文效应。结果表明:1季节性冻土的融化过程可以分为融雪前期、融雪中期和融雪后期3个阶段;2融雪期季节性冻土的温度呈阶段性变化,随着土壤深度的增加,大气温度对土壤温度的影响越小,且存在明显的滞后性;3土壤的水分含量在融雪中期才有所提升,季节性冻土从上下2个方向融解;4融雪中后期的积雪液态含水率对土壤水热状况的影响显著,整个融雪期积雪密度对土壤水热状况影响较小;5季节性冻土的冻融过程对春季融雪径流有着十分重要的影响。     

气温变化条件下融雪速率和土壤水分变化的同步观测试验

气候变化可以改变积雪持续的时间、雪盖储水量及积雪开始融化的时间,从而影响土壤水分时空分配。利用TFACE（temperature free air controlled enhancement）的增温装置,在中国科学院天山积雪与雪崩研究站的融雪季节进行为期一个月的室外增温试验。试验包括3种处理：自然状态、增温Ⅰ和增温Ⅱ。结果表明：气温的升高和增温区内局部空气热对流加入的黑色粉尘物质加速了积雪的消融;在增温Ⅰ和增温Ⅱ条件下,积雪将提前19 d和25 d 消融,相应的各土层土壤水分也出现不同程度的增加。与此同时,土壤水分最大值也提前13 d和22 d。土壤水分极值的提前预示着以融雪水为重要来源、以超渗产流模式为主的河流洪峰的提前,或者超渗产流模式向蓄满产流模式的转变。这将给区域内水资源的时空分布和管理分配带来影响。     

天山北坡融雪期土壤湿度特征及其影响因子

以天山北坡军塘湖流域为研究区,测量2009年和2010年该地区不同深度土壤湿度的变化,并对2 a融雪期各土壤湿度进行比较。结果表明：2 a间 0 cm和10 cm土壤湿度变化趋势一致,20 cm和30 cm土壤湿度变化差异较大。运用相关分析方法,分析2009年各层土壤湿度与2 m气温、土壤温度及雪深的关系,得出各层土壤湿度变化是气温、雪深和土壤温度综合作用的结果,但在不同时期不同深度土壤湿度所受的影响因子不同。同时分析了2009年和2010年不同土壤湿度特征与融雪洪水洪峰的关系,得出在融雪期,若下层（20 cm以下）土壤湿度变化小则出现洪水,反之则无洪水。其结果为进一步研究融雪径流模型和洪水径流预报提供基础资料。     

1982—2015年中国北方生长季NDVI变化及其对气温极值的响应

基于GIMMS NDVI 3g v1. 0数据集和日值气象数据,结合极端气温指数,辅以极点对称模态分解、趋势分析、Mann-Kendall趋势检验、相关分析等方法,探讨中国北方生长季植被覆盖及极端气温的变化特征,研究植被覆盖对气温极值的响应状况。结果表明:①1982-2015年中国北方生长季NDVI以0. 002·(10a)^-1的速率上升(P <0. 05),ESMD(极点对称模态分解方法)显示生长季NDVI波动上升;针叶林、灌丛、荒漠植被、草地以及栽培植被呈增长趋势,栽培植被增速最快,针阔混交林、落叶阔叶林和高山植被呈不显著减少趋势。②空间上,NDVI显著增加区域超过全区的33%,主要分布在天山、塔里木盆地北部、祁连山、陇南山区、黄土高原、河套平原、吕梁山和太行山、大别山以及辽西丘陵地区;显著下降区域仅占12%,主要分布在大兴安岭、小兴安岭和长白山区。③极端气温指数中,除TNmean(日最低气温平均值)和TNn(日最低气温极低值)呈上升趋势外,其余冷极值指数均呈下降趋势;所有暖极值指数均呈上升趋势;其他指数中,DTR(气温日较差)呈减小趋势,GSL(生长季日数)呈增加趋势。④中国北方NDVI与极端气温指数的相关性表明,冷极值指数中NDVI与FD0(霜冻日数)、TN10p(冷夜日数)、TX10p(冷昼日数)呈显著负相关(P <0.05),与TNmean呈显著正相关(P <0.01);NDVI与所有暖极值指数呈正相关,与TR20(热夜日数)、TXmean(日最高气温平均值)、TX90p(暖昼日数)以及TN90p(暖夜日数)存在显著相关性(P <0. 05);NDVI与GSL呈显著正相关(P <0.05)。⑤天山、塔里木盆地北缘、祁连山区、河套平原、黄土高原、太行山和吕梁山区等NDVI显著增加区域对极端气温指数的响应强烈。NDVI显著增加区主要对FD0、TNmean、TN90p、GSL等指数响应较强。NDVI显著减少区域对指数的响应各异,主要与SU25(夏季日数)呈显著负相关(P <0.05)。     

Climate change in the Tianshan and northern Kunlun Mountains based on GCM simulation ensemble with Bayesian model averaging

Climate change in mountainous regions has significant impacts on hydrological and ecological systems. This research studied the future temperature, precipitation and snowfall in the 21~(st) century for the Tianshan and northern Kunlun Mountains(TKM) based on the general circulation model(GCM) simulation ensemble from the coupled model intercomparison project phase 5(CMIP5) under the representative concentration pathway(RCP) lower emission scenario RCP4.5 and higher emission scenario RCP8.5 using the Bayesian model averaging(BMA) technique. Results show that(1) BMA significantly outperformed the simple ensemble analysis and BMA mean matches all the three observed climate variables;(2) at the end of the 21~(st) century(2070–2099) under RCP8.5, compared to the control period(1976–2005), annual mean temperature and mean annual precipitation will rise considerably by 4.8°C and 5.2%, respectively, while mean annual snowfall will dramatically decrease by 26.5%;(3) precipitation will increase in the northern Tianshan region while decrease in the Amu Darya Basin. Snowfall will significantly decrease in the western TKM. Mean annual snowfall fraction will also decrease from 0.56 of 1976–2005 to 0.42 of 2070–2099 under RCP8.5; and(4) snowfall shows a high sensitivity to temperature in autumn and spring while a low sensitivity in winter, with the highest sensitivity values occurring at the edge areas of TKM. The projections mean that flood risk will increase and solid water storage will decrease.