天山冰川储量变化和面积变化关系分析研究

冰川储量的变化对海平面和区域水资源、生态环境以及社会经济等有重要影响,但是对大量冰川的储量变化很难通过实地观测获得。基于天山9条监测冰川储量变化的估算结果,通过统计分析,探讨冰川储量变化和面积变化的相互关系,以期通过测定冰川面积变化来估算冰川储量变化。结果表明:冰川储量变化与面积变化具有线性关系,其决定系数为0.67~0.70。加入其他山区冰川样本以后,决定系数并没有提高。其原因在于,一方面对冰川变化监测和冰川储量估算存在误差;另一方面,不同的冰川区由于冰川的类型、规模及区域气候特征的差异,冰川变化对气候变化响应的敏感程度不同。因此,未来不仅需要更多更准确的冰川储量估算,还需要按冰川形态类型和区域分别研究。

基于MODIS数据中国天山积雪面积时空变化特征分析

基于2011—2015年MOD10A2积雪产品和气象数据,通过几何校正、去云预处理,应用归一化差分积雪指数算法等获取中国境内天山山区积雪覆盖面积数据,分析了积雪面积的时空变化特征及与气温降水的关系。结果表明:(1)年内积雪面积呈单峰变化,9月开始积累,次年1月达峰值,3月气温回暖消融加速,至7月最小。春秋季波动较大但没有明显的增减趋势,夏季积雪面积最小,冬季最大且呈减小趋势。(2)2001—2015年积雪覆盖面积整体上呈减少趋势,积雪覆盖率最大值的波动比最小值的波动更加剧烈。(3)积雪覆盖率随着海拔升高而增大,海拔<1 500 m区域积雪覆盖率低于10%,海拔>4 500 m以上区域平均可达70%,为常年稳定积雪区。积雪覆盖率在西北坡最高,南坡最低。(4)年均气温升高是积雪覆盖面积减小的主因,年积雪覆盖面积变化与年降水量变化保持一致的下降趋势。

新疆山地冰川变化及影响研究进展

揭示新疆山地冰川变化及其影响,对新疆山地-绿洲-荒漠系统的健康和稳定发展意义重大。系统梳理新疆冰川物理变化、化学过程、生物资源、气候响应与生态效应等研究成果。结果表明:(1)新疆山地冰川总体上呈加速消融之势,且受地形、气候影响,冰川变化的区域性差异明显;(2)气溶胶解释了乌鲁木齐河源1号冰川表层物质的组成与来源,同位素定量了各流域径流中冰川融水的比例;(3)冰川变化对极端微生物生存条件、空间分布的影响研究较为成熟,但其与生物资源间的综合反馈机理尚不明晰;(4)冰川消融对水资源的影响随冰川融水拐点的到来而加剧,造成的生态服务缩减和冰雪产业损失日益凸显。制定统一的冰川提取标准、扩宽研究视角、全面系统观测冰川、提高模拟预测精度、加强灾害预警与制定对策是未来新疆山地冰川研究的关注点。

高寒山区固态降水观测对比研究

降水类型变化是深入理解全球变暖背景下陆地水循环演变的重要内容,高寒山区降水类型观测研究一直是国内外学者关注的热点和难点问题。本文选用2018年5月至2020年4月乌鲁木齐河源1号冰川末端的PWS100激光雨滴谱仪和Geonor T-200B称重式雨雪量计的同步降水观测数据进行对比研究。结果表明:(1)PWS100观测结果显示该试验场以固态降水为主,固体颗粒物占总颗粒物的63%,液体颗粒物占总颗粒物的37%;月尺度上,6-8月粒子数量最多,其中液态粒子占57%,固态粒子43%。其余月份以固态粒子数为主,占总粒子数的96%。(2)基于降水粒子在不同温度区间所占比重,以气温6.5℃为临界值划分降水类型。修正后T-200B降雨总累积量为1202 mm,占DFIR的67%,低估了降水量,但平均相对捕获率达到了87%。(3)两台仪器观测的降水总量大致相同(仅相差71 mm),然而,季节性差异明显,6-8月PWS100比T-200B高出73 mm,9月至次年5月则少37 mm。PWS100在降水量大、降水类型复杂的夏季,观测到的降水量大,而冬季降水量较少,且PWS100对小雨滴不敏感,会导致捕获量的不足,因此,T-200B在捕获固态降水方面更有效。研究结果为进一步研究变暖背景下山区流域径流季节变化提供了实验基础。

天水市大气颗粒物输送通道及污染源区研究

基于拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT)和NCEP全球再分析气象资料,对天水市2015—2018年不同季节的72 h气流后向轨迹进行了聚类分析.结合PM10、PM2.5的小时平均浓度数据,采用潜在源贡献因子分析法(PSCF)和浓度权重轨迹分析法(CWT)方法,研究了天水PM10和PM2.5的区域输送和潜在源区.结果表明,PM2.5的日平均浓度在3—178μg·m-3之间,PM10的日平均浓度在10—684μg·m-3之间;PM10和PM2.5质量浓度冬季最高,夏季最低,其浓度日变化分布呈双峰型,各季节峰值出现时间不同;天水市气流来源四季变化明显,不同来源气流对该市颗粒物的浓度具有一定差异,四季都表现为西北气流对应的PM2.5和PM10平均浓度均较高,是影响天水颗粒物质量浓度的最重要输送路径;潜在源区有明显的季节和空间变化,这与污染物排放、季节、气象条件等因素有关.影响天水市冬季大气颗粒物浓度的潜在源区主要分布在天水本地及周边市州、青海北部、四川东北部等区域,春秋冬季节均存在中低污染程度的潜在源区带,其覆盖区域是我国沙尘暴的主要源地和污染相对严重的地区.

1984-2016年全球参照冰川物质平衡时空变化特征

基于世界冰川监测服务处(WGMS)发布的冰川物质平衡数据,对全球40条典型参照冰川物质平衡资料进行分析,结果表明:1984年以来,40条冰川中的36条在观测时段内处于物质平衡为负的状态,冰川普遍退缩,尤其在中纬度比较强烈;全球参照冰川物质平衡的多年平均值为-563 mm,累积物质平衡为-18 590 mm,且2000年之后出现了加速消融的变化趋势;全球参照冰川物质平衡的年代际平均值呈阶梯下降,每10年,物质平衡值下降200 mm左右;由于区域气候变化的差异性以及冰川对气候变化的响应程度不同,冰川物质平衡变化表现出显著的区域特征,物质平衡值由北到南出逐渐增大,空间上呈现出典型的纬度地带性和经度地带性特征;气温是控制冰川物质平衡变化的主要因子,物质平衡过程通常与各地区不同时间尺度的气候波动和变化显著相关。

近20 a新疆阿尔泰山积雪时空变化及其影响因素

基于2001—2020年新疆阿尔泰山的MOD10A2积雪产品数据,结合DEM及气象数据,分析近20 a阿尔泰山积雪时空变化特征及地形、气象因素对积雪覆盖的影响。结果表明:(1)年均积雪覆盖率(SCP)年际变化总体呈不显著减少趋势,变化率为-0.88%·(10a)-1。积雪变化具有明显季节性,其中秋季呈增加趋势,冬季呈显著减小趋势。年内积雪从10月开始积累,1月SCP值达到最大。(2)SCP与海拔呈正相关关系。不同坡向区域的SCP区别较大,最高值是西北坡,为28.45%,南坡最低,为18.36%。(3)积雪覆盖频率(SCF)整体呈现出东北高、西南低的分布格局,与海拔呈显著正相关,其中有67.65%的区域SCF呈减少趋势。高山区SCF呈上升趋势而平原及河流区呈下降趋势。(4)气温是影响新疆阿尔泰山积雪变化的主要因素,与SCF呈显著负相关。随着海拔逐渐升高,气温对积雪的影响逐渐减小。新疆阿尔泰山年均降水量呈现从西北部向东南部逐渐降低的空间分布特征,SCF与降水量总体呈正相关。

2001—2017年祁连山积雪面积时空变化特征

科学监测祁连山积雪面积及变化特征对该区域气候研究、雪水资源开发利用、环境灾害预报及生态环境保护等具有重要意义。基于2001—2017年MOD10A2积雪产品和气象数据,分析祁连山积雪面积动态变化特征及与气温降水关系。结果显示:(1) 2001—2017年祁连山积雪面积年际波动趋势较大,呈减小趋势,多年平均积雪面积约为5×104km2,占祁连山总面积的25. 9%;年内变化成"M"型,即在一个积雪年中有两个波峰和波谷,波峰出现在11月和1月,波谷出现在7月;季节变化波动趋势较大,夏冬季积雪面积减小趋势大于春季,秋季呈现略微增加趋势。(2)祁连山区积雪面积主要分布在3 000～4 000 m及4 000～5 000 m,积雪覆盖率随着海拔上升呈现逐渐增大的趋势;祁连山区不同坡向积雪覆盖面积差异较大,积雪覆盖率差异较小;积雪频率高值区呈典型的条带状分布,与祁连山地形相一致,呈西北—东南分布,且分布西部大于东部。(3)初步分析认为祁连山积雪面积变化对气温要素更敏感。

基于LiDAR、SRTM DEM的祁连山黑河流域十一冰川2000—2012年物质平衡估算

以祁连山黑河流域十一冰川为例,利用机载三维激光扫描数据(Light Detection And Ranging,Li DAR)和SRTM DEM数据,在LiDAR点云数据预处理、高程数据配准、校正、误差评估的基础上,建立基于大地测量法的冰川物质平衡计算流程。表明:2000—2012年十一冰川冰面高程变化为-7.47±0.92 m,变化率为-0.62±0.08 m·a^(-1),估算十一冰川的年均物质平衡为-0.53±0.07 m w.e.,累积物质平衡为-6.35±0.78 m w.e.,折合水当量约为(330.4±40.8)×10~4m^3;与其他典型监测冰川物质平衡进行对比和分析,论证了估算结果的可靠性;LiDAR数据具有非常高的精度和空间分辨率,目前关于其在冰川物质平衡研究中的应用很少,论文尝试将其应用于冰川物质平衡变化研究中,具有广阔的发展前景。

1977-2017年萨吾尔山冰川变化及其对气候变化的响应

利用1977年MSS和1989年、1998年、2006年TM及2017年OLI/TIRS遥感影像资料,通过目视解译和GIS技术,提取萨吾尔山地区五个时期的冰川信息,同时对研究区周边气温降水的趋势性和周期性进行分析,探讨该地区最近40年冰川对气候变化的响应。研究表明:(1)1977-2017年,研究区冰川总面积减小了10.51 km2,退缩45.72%,退缩速率为1.14%·a-1,且冰川处于加速退缩阶段;(2)冰川规模越小,退缩越快;(3)南坡退缩速度最快,东南坡和西南坡次之,东北坡退缩最慢,冰川退缩率在5°～40°坡度大体呈现随坡度增大而增加的趋势;(4)研究区正处于气温上升期,降水增加期,降水量增加幅度不能弥补由气温升高造成的冰川消融,引起冰川退缩速率不断加快;(5)与其他因素主导区域的冰川相比,研究区冰川退缩率较高,面积较小的冰川占比较多是形成这一结果的另一因素。

秦巴山地西部地区2015-2018年大气污染物变化特征及潜在来源分析

为了研究我国南北过渡带西部地区大气污染物变化特征,选取了秦巴山地西部陇南市2015-2018年大气主要污染物监测资料和气象数据,分析了各污染物的浓度水平、变化特征及与气象条件的关系,并利用HYSPLIT后向轨迹模式分析了该地区污染物潜在来源(WPSCF和WCWT).结果表明:4年来,秦巴山地西部地区空气环境质量较好,空气质量优良率达94.24%,6项大气污染物SO2、NO2、CO、O3、PM2.5、PM10平均浓度分别为19.02、23.35、701.41、83.11、30.57、56.50μg·m^-3,均未超过国家二级标准.PM10是该地区首要污染物中天数最多的,达94 d.污染物SO2、NO2、CO、PM2.5和PM10的季节变化和日变化特征具有较好一致性,呈"U"型变化,O3呈单峰型,在夏季和午后浓度到达高值.颗粒污染物PM10、PM2.5与气态污染物SO2、NO2、CO均呈现较好正相关,气温、降水量和风速风向对污染物浓度有较大的影响.该地区冬季空气质量明显差于其他季节,颗粒物浓度主要受供暖期化石燃料燃烧和外来气流的影响.

2015-2017年天水市大气污染物变化特征及来源分析

据天水市2015—2017年大气污染物(SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(2.5)和PM_(10))的监测数据及气象资料,分析了天水市大气污染物的浓度变化特征,并利用排放源清单和HYSPLIT模型对污染物来源进行了解析.结果表明:①天水市空气质量有所下降,总体优良率达84.9%.SO_2、NO_2、CO均达标,污染物以颗粒物和O_3为主.②一次污染物SO_2、NO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)浓度具有相似的季节变化和日变化特征,冬季最高,夏季最低,日变化呈早晚双峰型.二次污染物O_3夏季浓度最高,冬季最低,日变化呈单峰型.③天水市空气质量主要受污染物的本地排放和外来输送的影响,本地民用和工业部门对SO_2、CO、PM_(2.5)和PM_(10)的贡献最大,交通和工业部门对NO_x的分担率最高,民用部门是CO的最大排放源;西北和东部气流是污染物外来的最主要输送路径.此外,污染物在城市大气中的稀释、扩散和转移也受当地气象因素(气温、降水、风向等)的影响.

“兰州蓝”背景下空气污染特征、来源解析及成因初探

兰州市近年空气质量有所好转,频繁出现"兰州蓝"现象.本文利用兰州市2013-2018年空气污染物实时监测数据,分析了兰州市空气污染特征、潜在来源和成因.结果表明,2013-2018年兰州市SO2、PM2.5和PM10浓度呈下降趋势,NO2、CO和O3浓度呈上升趋势,PM2.5和PM10是兰州市的主要污染物,其值远远高于标准限值.大气污染物与气象参数的关系表明,较低的一次污染物与较高的风速相关,二次污染物O3其较低的浓度值与较低的温度有关.从后向轨迹模型分析来看,新疆塔克拉玛干及周围的戈壁沙漠、内蒙古高原和西部青海地区是春季、秋季和冬季污染物的主要来源区,兰州东南部周边地区是夏季的主要源区和秋季的次要源区.初步分析了当地污染物排放和气象条件的影响,由于严格的排放控制,空气质量的改善可能与污染物排放量的减少有关,而气象条件的贡献并不明显,具体还需要进一步研究.