黄河源区积雪变化时空特征及其与气候要素的关系

基于1979~2016年积雪深度数据和同期气象站点的降水、气温观测资料,分析了黄河源区年均雪深和积雪天数的时空间演变规律,采用弹性系数法和相关性分析法研究降水、气温对积雪的影响及其空间规律.结果表明,黄河源区积雪期集中在11月到次年4月,源头以及西北高山区积雪初日较早,终日较迟,同时也是年均雪深高值区,积雪天数较长.研究期（1979~2016）内黄河源区面均降水量呈现不显著的减少趋势,下降率为-2.43mm/10a,气温显著上升.面均年均雪深和积雪天数都呈现下降趋势,但趋势在0.05水平上不显著.积雪天数对积雪期降水、气温的弹性系数分别为0.513和-1.347,年均雪深的弹性系数分别为0.696和-0.219,高山寒冷的研究区上游的年均积雪对降水、气温变化更为敏感.降水减少是黄河源区积雪天数下降的主要影响因素,贡献率约为77.2%.积雪期降水和气温对年均雪深变化的贡献率分别为43.7%和56.3%.降水对黄河源区西部和北部年均雪深变化的贡献率较高,在南部和东部气温是影响年均雪深的优势因素.     

希夏邦马夏季降水中水化学特征

１９９６夏季,中美联合冰川考察队伍在西藏南部希夏邦马地区进行联合冰川学综合考察,期间在多处进行了降水样收集和冰川表面积雪的采集,为希望夏邦马冰川冰芯中古环境气候 解释奠定基础,此我,还进行了同步气象观测。比较面夏邦马降水中氧稳定同位素,化学成分变化特征和冰川表现的沉积记录,结果希夏邦马夏季降水中氧稳定同位素含量和气温变化并未表现出相关性但其“高程效应”却十分明显,降水中各离子成分的变化幅度很大,但     

青藏高原隆升对我国西南地区气候的影响——从季风角度研究

青藏高原隆升作为新生代最重要的地质事件,对亚洲乃至全球气候演化产生了深刻的影响。我国西南地区因紧邻青藏高原、地形地貌复杂,该区青藏高原隆升的气候效应至今仍存在许多需要探讨的问题。本文通过整理总结青藏高原隆升与亚洲季风各子系统形成与发展的相关性,从季风的角度分析了高原隆升对西南地区气候的影响。主要结论如下：（1）对西南地区气候起控制性作用的东亚季风、南亚季风以及高原季风的形成与青藏高原的隆升密切相关。虽然东亚夏季偏南风在约22 Ma就因海陆差异形成,但冬季风却是在约7.2 Ma因青藏高原隆升才出现;南亚夏季风（西南季风）约在12 Ma因喜马拉雅山脉及临近山脉形成而出现,而其冬季风形成时间及原因与东亚冬季风相似,同样离不开青藏高原的隆升;高原季风形成的直接因素就是高原隆升,其约在36 Ma青藏高原主体隆升至约1500 m时才开始形成。（2）亚洲季风各子系统对西南地区的气候演变有重要影响。尽管东亚冬季风不能直接影响西南地区,但青藏高原隆升增强了海陆差异及其热源作用,在一定程度上扩大了东亚夏季风的影响范围,并给西南地区带来水汽;南亚冬季风使得西南地区变得相对寒冷干燥,而南亚夏季风因青藏高原的隆升得到进一步加强,其通过形成南北向的水汽通道成为西南地区温暖湿润气候的主导者;高原冬、夏季风随着青藏高原隆升使得西南地区季节性干冷与湿润气候的差异更加显著。     

雪冰中持久性有机污染物的研究进展

雪冰是温带和极地生态系统中最重要的环境组份,它们不仅影响了能量平衡和水循环,而且也能直接影响当地、区域以及全球环境范围内的化学行为。降雪能很有效地从大气中清除颗粒和气相的POPs。本文简要介绍了雪冰环境中持久性有机污染物研究的科学意义,着重综述了POPs在极地和高海拔地区雪冰中的环境化学行为和雪冰中POPs的历史环境记录,并讨论了雪冰中POPs浓度的不确定性。持久性有机污染物从大气到冰川的过程并不容易理解,半挥发性有机化合物在沉积后的浓度存在不确定性。有机物沉积在积雪中后,随着积雪的老化和变形,它们能够随着融水迁移或者又挥发到大气中。全文最后对未来雪冰中POPs的研究需要进行了展望,并提出四点今后需加强研究的内容。由于青藏高原位于人类居住的低纬度高海拔地区,可能在POPs全球输送过程中起到重要的作用,今后需加强青藏高原地区雪冰中持久性有机污染物的研究;有机污染物在雪冰中主要是通过光化学反应进行转化,雪冰中有机污染物的光化学反应机理研究必须引起重视;随着雪冰样品前处理和分析测试技术的提高,将会推动雪冰中痕量POPs的环境变化记录研究的发展;通过建立模型模拟预算和评价POPs在积雪中的物理化学行为,也可以利用模型模拟POPs在老雪中的命运,确定其在融水中成比例蒸发和渗浸的速率。     

亚洲季风的多尺度变化规律及其与全球气候变化的关系

在科技部"973"计划和国家自然科学基金委的资助下,西安交通大学全球环境变化研究院程海教授带领研究团队利用中国、印度、乌兹别克斯坦等地的洞穴石笋,重建了目前全球最长的,有绝对年代控制的高分辨率亚洲季风和中亚核心区气候变化的石笋记录,深入研究了不同时间尺度上亚洲季风的变化规律、影响机制及其与全球气候变化的关系。直接验证了10万年的冰期循环是4—5个岁差周期的平均,发现了高低纬气候系统之间的"简洁"关系,进一步证实亚洲季风与太阳辐射变化在岁差尺度上没有显著的相位差,揭示了亚洲季风与西风带气候模态之间的耦合分异,研究了历史时期百到十年尺度的季风降水变化并尝试预估未来变化趋势。以上成果为全球气候变化研究提供了重要标尺,加强了对于气候系统相互作用、强迫因子及其响应机制的理解,为全球气候事件研究和模拟工作提供了重要的新线索,也为相关政府部门制定水资源的长期规划提供了科学依据。     

单次降水对高寒草地温室气体通量昼夜变化的影响研究

在全球变化背景下,青藏高原降水格局发生改变,并影响高寒草地温室气体排放.为了更好地认识降水变化与高寒草地温室气体排放的关系,在2015年7月24日,通过人工降水6.7 mm,研究了单次降水对高寒草地温室气体昼夜变化的影响.表明:(1)单次降水没有改变土壤温度,但显著增加了土壤湿度;(2)单次降水后24小时内,高寒草地CH4吸收量降低了2.46倍,CO2和N2 O排放量分别提高15.3%和98.9%;(3)单次降水弱化了高寒草地CH4和N2 O排放量与土壤温度的关系.     

川西高原积雪稳定性分布格局及其驱动因子分析

在气候变暖的背景下,川西高原积雪出现剧烈变化,对地区水循环过程、生态系统以及社会经济带来严重影响。基于MODIS积雪遥感数据以及环境因子数据,通过构建稳定度指标及最大熵模型探讨川西高原不同稳定性积雪的空间分布格局及其驱动因子,并对不同稳定性积雪的适宜分布区进行分析,结果表明：（1）川西高原大多数地区的积雪属于高度不稳定性积雪,其他稳定性积雪在川西高原分布面积较小;（2）川西高原积雪在海拔越高的地方稳定性越好;（3）不同稳定性积雪分布格局的影响因素存在差异,海拔和降水是影响稳定性积雪分布格局的主要因素。     

基于可解释机器学习的青藏高原草地物候变化多因素影响分析

气候变化背景下,青藏高原植被物候发生显著改变.然而,影响物候的水热因素众多,目前较少有研究关注多因素对青藏高原物候的影响效应,导致对青藏高原物候变化机制认识不足.为此,研究通过遥感数据解译,在对2002~2021年青藏高原草地物候时空变化特征分析的基础上,聚焦降水、气温、海拔和土壤等多方面,利用可解释机器学习方法（SHAP）揭示物候变化的主导因素,并量化分析多因素对物候的交互影响.结果表明:①青藏高原分别有56.32 %、67.65 %和65.50 %的草地表现出生长季开始时间（SOS）提前、生长季结束时间（EOS）延迟和生长季长度（LOS）延长趋势;②青藏高原草地SOS和LOS主要受水分条件影响,3月0~10 cm土壤水分对SOS提前和LOS延长起促进作用的范围分别在10~25 kg·m^-2和15~25 kg·m^-2之间,峰值分别在20 kg·m^-2和18 kg·m^-2左右;EOS则主要受温度影响,9月和10月温度越高对EOS延迟促进作用越强,并分别在高于8 ℃和-0.5 ℃时达到峰值;③水热等因素对物候的影响存在非线性交互效应,3月0~10 cm土壤水分达到20 kg·m^-2后,更有利于低降水和低海拔地区SOS提前;10月温度高于0 ℃后较好的水分条件更有利于EOS延迟;3月0~10 cm土壤水分在12~22 kg·m^-2之间时,高降水地区LOS更长.研究表明,可解释机器学习方法可为物候变化的多因素影响定量分析提供一种新的方法.     

基于区域气候模式CCLM的中国极端降水事件预估

选用中国气象局国家气候中心由逐日观测资料插值而成的格点化观测数据集,评估了区域气候模式COSMO-CLM(CCLM)对中国极端降水的模拟能力,并对2016—2050年中国极端降水事件进行预估。文中主要采用强度-面积-持续时间(Intensity-Area-Duration,IAD)方法,识别了既定时间尺度下具有一定强度和影响面积的极端降水事件,分析未来中国极端降水事件的特征和变化趋势,结果表明:1)区域气候模式CCLM对中国极端降水的空间分布和变化趋势均有较强的模拟能力;2)2016—2050年中国极端降水事件整体呈增加趋势,RCP 8.5情景下变化更为显著,事件强度更大;3)未来不同情景下,均有可能发生强度或影响面积超过基准期最大值的事件,其中影响面积大的事件多发生在华北和东北,强度大的事件多发生在西南和华南。     

基于高分辨率格点观测数据的青藏高原降水时空变化特征

基于青藏高原地区1961-2010 年高分辨率的逐日降水格点资料,按多雨区、相对少雨区、相对多雨区、少雨区和干旱少雨区选取青藏高原8 个研究区域。对近50 a 青藏高原年和季节降水量的分布形式以及变化趋势进行了分析。结果表明:青藏高原平均年降水分布不均匀,存在区域差异,呈现出由其东南部向西北部递减的分布形式。且同时存在季节差异,夏季降水最多,其次是春季和秋季,冬季降水最少。其中夏季降水分布形式与年降水分布形式对应较好;其他季节降水普遍集中在高原南部、东南部以及西南部。年降水变化以102°E为界,以东降水逐年减少,以西增加。季节降水变化趋势存在明显的区域和时域差异,在降水量较大的季节和区域,其降水增加趋势相应较大,反之较小。四季中除了夏季位于高原中东部较大范围的降水减少区以及冬季拉萨地区附近的两个降水减少中心外,其他地区各季节都表现出降水增加的趋势。     

大气环流模式CAM4对亚洲气候的高分辨率模拟

中小尺度地形不仅在区域尺度上影响降水和环流形势分布,还会影响季风、西风急流等大尺度的天气系统。新的全球模式分辨率得到明显提高,本研究通过对比分析CAM4高分辨率配置下的模拟结果与高分辨率APHRO降水和ERA-Interim再分析资料,评估高分辨率CAM4对亚洲地区气候系统的模拟性能。结果表明,该模式不仅对亚洲季风-干旱气候系统的大尺度分布特征有良好的模拟能力,还能很好地模拟出季风区和内陆干旱半干旱区年均和季节平均降水的高、低值中心以及水平风场、地表温度和海平面气压的区域差异性特征,尤其是山脉地形附近的降水极值和风场变化。此外,CAM4与气象资料间在不同空间尺度上的空间相关性均很好,其中地表温度的相关系数在0.9以上,降水在亚洲地区超过0.7。     

季风现象与ENSO事件研究

通过对亚洲季风与ＥＮＳＯ之间的相互作用的一系列研究，表明在ＥＮＳＯ与季风的相互作用中，季风是驱动因子，即季风的强弱变化引起的ＥＮＳＯ事件的发生。夏季风强（印度及东南亚季风降水多），在其后的秋冬季热带太平洋的Ｌａ Ｎｉｎａ；夏季风弱，在其后的秋冬季为ＥｌＮｉｎｏ。反过来，从统计意义上说，在Ｅｌ Ｎｉｎｏ年，印度季风弱，降水偏少；东亚季风亦弱，推进慢，从江淮流域到日本夏季降水偏多，华北夏季趋于干旱。在     

西北干寒区冰雪融水氢氧同位素水文地质意义

该文根据Dansgoard氘盈余理论,对中国西北干寒地区(甘肃祁连山-黑河流域、新疆塔什库尔干河流域、青海阿尼玛卿山和西藏羊八井)4个典型研究区大气降水、地表水、冰雪融水、地下水的氢氧同位素组成进行了研究对比;发现冰雪融水和部分地下水的δ~2H-δ~(18)O信号均位于地方降水线和全球降水线左上方的罕见现象;进一步研究证明了δ~(18)O、δ~2H和d值在干寒、缺水而有现代冰川分布区研究天然水循环过程有奇特的效果,可以识别地下水是由冰雪融水补给的还是由大气降水补给的,甚至可以区分不同含水层地下水的补给来源,同时分析δ~2H-δ~(18)O信号和氘盈余资料,对判断有冰川、积雪存在地区地下水的补给来源和循环演化具有普遍的水文地质意义和应用价值。     

青藏高原阶段性隆升对亚洲干旱半干旱区冬季粉尘循环的影响

粉尘是大气气溶胶的主要成分之一,对大气能量平衡起着关键作用。一般来讲,黄土高原（LP）粉尘主要来源于北方沙漠区,但有关中国东部及其周边地区粉尘来源的争论仍在继续。为此,本文对比分析了亚洲主要粉尘源区如中亚（CA）和中蒙（CM）粉尘循环对青藏高原阶段性隆升的响应,探讨了CA和CM粉尘排放对下游的贡献。利用美国大气研究中心（NCAR）最新发布的通用地球系统模式（CESM 1.0）,进行了改变青藏高原海拔高度为现在10%,20%,30%?…100%的9个数值试验。分析结果表明,随着青藏高原阶段性隆升中亚和中蒙干旱区冬季降水均线性减弱,与前人研究结果一致。青藏高原阶段性隆升阻塞西风环流使其减弱从而引起中亚粉尘释放减弱;而青藏高原阶段性隆升引起亚洲冬季风加强,促使中蒙粉尘释放加强,与中亚相反。模拟结果与地质记录对比进一步证实了中蒙粉尘源区对黄土高原、中国东部及临近区域粉尘沉降的贡献。     

亚洲风尘循环的过程、机制和环境效应

由中国科学院地球环境研究所牵头申报的国家重点研发计划"全球变化及应对"重点专项项目"亚洲风尘循环的过程、机制和环境效应"获国家科技部批准立项。本文简要介绍了该项目的立项背景、研究意义、研究目标与课题分解、研究内容以及预期成果与效益。项目以亚洲风尘从源到汇的多尺度变化为主线,旨在阐明现代与地质时期亚洲风尘排放、迁移和沉降的时空变化特征及其影响机制,特别是自然因素和人为活动对亚洲风尘释放的相对贡献。基于风尘源区的现代气象观测数据、卫星遥感和大气再分析资料,并整合中亚干旱区、黄土高原以及北太平洋地区的风尘沉积记录,开展从源区排放到近距离迁移、远程输送与沉积的全过程研究。通过数值模拟研究风尘-气候的相互作用,揭示区域和全球大气环流对亚洲风尘循环的调制作用。同时,建立不同尺度亚洲风尘循环模型和时空变化数据平台,评估亚洲风尘对区域气候变化、生态系统和人居环境的影响,为我国生态环境治理和未来风尘变化的环境效应预估提供科学依据。     

气候变化与水安全

水安全一般指水生态环境安全、供水安全和防洪安全。全球气候变暖将加快全球的水文循环,导致蒸发和降水等要素在强度和空间分布等方面的变化,表现在：水资源量和时空分布的变化;极端灾害性天气发生的量级和频次可能加强,导致一些地区洪水频繁,另外一些地区出现大范围长时问的高温干旱;随着全球气候的变暖,冰川积雪融化,引起海平面上升,对沿海水利工程和社会经济产生不利影响;气候变化带来的次生水生态环境问题。     

青藏高原20世纪后40年潜在蒸散趋势及其空间分布

气候变化研究主要集中在温度和降水的长期变化趋势及其影响方面,对于控制陆地生态系统和大气之间的质能交换的重要气候因子--蒸散,研究相对较少。蒸散在气候系统中扮演着重要角色,它是多个气候因子的综合作用的结果,如日照、温度、风速、湿度等。蒸散也是陆地和大气间能量、水汽传送和气候变化监测的敏感因子。蒸散的变化趋势更能反映气候变化的状况,并对农业生产、流域开发和人民生活产生重要影响。论文分析了青藏高原及其周边的101个气象台站在20世纪后40年Penman-Monteith潜在蒸散（PET）的变化趋势及其空间分布。研究显示青藏高原PET在所有季节呈现减少的趋势,年平均PET倾向率为-13.1mm/10年或年总量的2.0％。在PET整体负的趋势下,1970和1980年代在平均值上的波动幅度大约是在600到700mm范围。青藏高原空间性的趋势分布随季节性波动全年仍保持稳定。PET减小趋势的台站冬春（80％）多于夏秋（58％）。尽管总体趋势是负的,但有些台站PET表现还是正的趋势,最大年的正负PET趋势台站在柴达木盆地的南部,分别是84.8mm/10年和-79.5mm/10年。论文还进一步探索了青藏高原不同气候因子对PET趋势的影响。在青藏高原,风速是影响PET趋势最重要的因子,相对湿度次之,而日照时数的变化作用不明显。由于青藏高原上稳定的日间温度限制了温度趋势对PET的影响。因此,负蒸散趋势被认为与地区性季风环流强度的降低有关,而非日照时间的减少。也就是说,降低的PET趋势显示出与全球变暖情景中预测的水文循环增强相反。由于不均匀的青藏高原气象台站分布,进一步的探索最好增加遥感方法获取没有台站地区的PET数据,以便对整个青藏高原的PET的时空分布进行深入研究。图4表5参63     

中国夏季夜雨的空间分布特征

夜雨作为降水日变化中的特殊现象,是一种独特的气候资源。论文借助2 046 个经质量控制的自动气象站逐小时降水资料分析中国夏季夜雨空间分布特征,并比较分析不同典型夜雨区和非典型夜雨区的降水日变化特征。结果表明:中国夜雨现象站点多且分布较广。降水峰值时间多出现在下午和后半夜,其中东部多发生在下午,西部多发生在后半夜;夜雨现象最明显的区域是青藏高原、四川盆地、云贵高原,此外在山脉及附近区域也普遍存在,北方和西部最明显;而夜雨现象不明显的区域在长江中下游以南区域;中国大部分地区夜间的降水前半夜少于后半夜,而青藏高原东部、四川盆地大部分地区呈现前半夜多于后半夜。地形对降水日变化的主要影响为双日波特征,降水峰值不仅出现在下午,也出现在后半夜;其次,波动性更大。山区夜雨的成因与独特地形的热力差异引起的山谷风环流有关,而下午的峰值与太阳辐射加热大气引起的热对流有关;高原夜雨与山区不同,可能与夏季对流性的积状云比较多有关。     

华南地区高山酸沉降化学研究

1987—1989年春季,在华南地区衡山、狮子山、苗儿山和白云山观测到华南高山降水酸化,各测点降水pH<5.6的频率大于68％,平均pH值在3.56—4.85之间,分析了高山降水的化学特征,及其与高山的地理环境等因素的关系.结果表明,高山雨水与高空云水有相似性,狮子山和白云山的云雾水主要属地形云,受局地源的影响更为严重,化学性质更接近于地面雨水.     

春夏转换期青藏高原南侧对流层大气经向温度梯度逆转与亚洲夏季风建立及降水变化的联系

利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)提供的1979—2014年逐日对流层大气再分析资料和美国气候预测中心(CPC)整理的同期逐日格点降水资料,分析了春夏季节转换期间青藏高原南侧对流层大气经向温度梯度逆转时间与亚洲季风建立及降水变化的关系。结果表明,从春到夏高原南侧对流层中上层(600~200 hPa)不同层次经向温度梯度逆转的时间不同,逆转时间最晚的400 hPa温度梯度逆转可作为青藏高原上空整层气柱变暖和亚洲夏季风全面建立的标志。36年的合成分析发现,随着400 hPa温度梯度的逆转,850 hPa上大于6 m·s~(-1)的强西南季风从10°N以南扩大到20°N以北并进入印度中部,东亚地区偏南气流也明显增强北进且在长江中下游形成稳定的辐合区,从而导致南亚和东亚季风区的核心地区降水急剧增加,温度梯度逆转后25天较前25天在印度中部和长江中下游地区的降水量分别增加220 mm和140 mm以上,对应印度季风突然爆发和江淮流域迅速进入梅雨期。