1961-2016年秦岭山区冷季积雪日数变化特征及其影响因子
发布时间：2022-01-02 18:25
根据1961-2016年秦岭地区32个气象站点的气温、降水及积雪等相关数据,运用REOF、M-K检验和小波分析等方法,对秦岭地区冷季积雪日数的时空变化和影响因子进行分析。结果表明:秦岭地区冷季多年平均积雪日数表现为北坡比南坡积雪日数多。在全球气候变暖的背景下,海拔越高积雪日数减少的越多。秦岭冷季积雪日数呈现显著减少的趋势,5个区的积雪日数年代际变化特征显著,在20世纪末到21世纪初发生了由积雪日数偏多到偏少的突变。各区冷季积雪日数的周期变化主要集中在10～20a,秦岭南坡同时也显示了较为明显的4a左右的周期变化。西北太平洋海温阶段性增暖是导致秦岭冷季积雪日数减少的外强迫因素。秦岭地区冷季平均气温的显著增暖和冷季降水量的显著减少直接造成积雪日数的减少。秦岭冷季积雪日数减少的突变要比气温增暖的突变大约滞后4～7a。
【文章来源】：冰川冻土. 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
秦岭各区冷季积雪日数的小波周期变化
图7 秦岭各区冷季积雪日数的小波周期变化根据2.3节中冷季积雪日数减少的突变年份，计算冷季降水和平均气温在突变年份前后的差异（表2）。冷季平均气温除了Ⅰ区突变年份前后差2.3℃外，其余4个区冷季平均气温相差0.8～1.0℃，且均通过了α=0.01的信度水平。冷季降水量在突变年份前后也有显著的变化，减少量在14～30mm之间。其中Ⅰ区、Ⅱ区和Ⅴ区降水量在冷季积雪日数减少的突变年份前后，有显著的差异，通过了α=0.05的信度水平。Ⅲ区和Ⅳ区的降水量在冷季积雪日数减少的突变年份前后虽然也有变化，但是没有通过α=0.05的信度水平。冷季积雪日数减少的突变年份前后，冷季平均气温和Ⅰ区、Ⅱ区和Ⅴ区冷季降水量确实存在显著差异，那么他们发生突变事件的时间是否是一致的呢？为此，我们又对5个区的冷季降水，平均气温分别做了M-K检验（图略）。
选用1961年1月1日-2016年12月30日陕西省32个台站逐日观测资料，包括降水，气温，积雪日数，月雪日数，积雪深度等气象观测资料，数据来源于陕西省气象信息中心，按照中国气象局发布的《地面气象观测规范》，经过严格的质量审核。文中所选取的32个气象站为秦岭山区具有长时间序列观测资料的台站，且站点较为均匀的分布在中高山区、低山区和坮塬区。在分析时，将当年11月1日-次年4月30日作为冷季，当气象站四周视野地面被雪（包括米雪、霰、冰粒）覆盖超过一半以上时，记为1个积雪日[29]。本文按照冷季统计积雪日。图1为本文所选取的研究范围。同时，还使用1961-2016年NCEP\NCAR再分析资料包括全球逐月高度场、风场、海温资料，来源https：//www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html。本文运用了旋转经验正交函数（REOF）、Mann-Kendall检验法和小波分析等统计方法。RE-OF分析方法是在全域特征分析基础上显示局域特征的客观分析方法[30]。M-K检验法是一种非参数统计方法，能够有效区分某一自然过程是处于自然波动还是存在确定的变化趋势，主要用于趋势检验[31]。小波分析用来分析气象要素时间序列局部变化特征，选用常用的Morlet小波，该小波是复小波，可以用来进行周期分析[31]。而且，通过各特征向量的高载荷区域对气候变量场进行区域和类型等划分，划分了秦岭地区积雪的不同气候分区。
【参考文献】：
期刊论文
[1]1992～2010年中国积雪时空变化分析[J]. 钟镇涛,黎夏,许晓聪,刘小平,何执兼. 科学通报. 2018(25)
[2]近40年东北地区积雪日数时空变化特征及其与气候要素的关系[J]. 张晓闻,臧淑英,孙丽. 地球科学进展. 2018(09)
[3]2001-2015年天山山区积雪时空变化及其与温度和降水的关系[J]. 秦艳,丁建丽,赵求东,刘永强,马勇刚,穆艾塔尔·赛地. 冰川冻土. 2018(02)
[4]1961—2016年吉林省积雪增量与积雪日数时空变化特征[J]. 徐士琦,傅帅,张小泉. 气象与环境学报. 2018(02)
[5]1962-2014年秦岭主峰太白山地区积雪变化特征及其成因分析[J]. 雷向杰,李亚丽,李茜,王娟,陈卫东. 冰川冻土. 2016(05)
[6]中国冬季积雪特征及欧亚大陆积雪对中国气候影响[J]. 张人禾,张若楠,左志燕. 应用气象学报. 2016(05)
[7]2001-2012年青藏高原积雪覆盖率变化及地形影响[J]. 郭建平,刘欢,安林昌,王鹏祥,高梅. 高原气象. 2016(01)
[8]新疆乌鲁木齐地区积雪深度演变规律及对气候变化的响应[J]. 陈春艳,李毅,李奇航. 冰川冻土. 2015(03)
[9]新疆区域近50a积雪变化特征分析[J]. 胡列群,李帅,梁凤超. 冰川冻土. 2013(04)
[10]中国西部积雪类型划分[J]. 何丽烨,李栋梁. 气象学报. 2012(06)
本文编号：3564662
【文章来源】：冰川冻土. 2020,42(03)北大核心CSCD
【文章页数】：11 页
【部分图文】：
秦岭各区冷季积雪日数的小波周期变化
图7 秦岭各区冷季积雪日数的小波周期变化根据2.3节中冷季积雪日数减少的突变年份，计算冷季降水和平均气温在突变年份前后的差异（表2）。冷季平均气温除了Ⅰ区突变年份前后差2.3℃外，其余4个区冷季平均气温相差0.8～1.0℃，且均通过了α=0.01的信度水平。冷季降水量在突变年份前后也有显著的变化，减少量在14～30mm之间。其中Ⅰ区、Ⅱ区和Ⅴ区降水量在冷季积雪日数减少的突变年份前后，有显著的差异，通过了α=0.05的信度水平。Ⅲ区和Ⅳ区的降水量在冷季积雪日数减少的突变年份前后虽然也有变化，但是没有通过α=0.05的信度水平。冷季积雪日数减少的突变年份前后，冷季平均气温和Ⅰ区、Ⅱ区和Ⅴ区冷季降水量确实存在显著差异，那么他们发生突变事件的时间是否是一致的呢？为此，我们又对5个区的冷季降水，平均气温分别做了M-K检验（图略）。
选用1961年1月1日-2016年12月30日陕西省32个台站逐日观测资料，包括降水，气温，积雪日数，月雪日数，积雪深度等气象观测资料，数据来源于陕西省气象信息中心，按照中国气象局发布的《地面气象观测规范》，经过严格的质量审核。文中所选取的32个气象站为秦岭山区具有长时间序列观测资料的台站，且站点较为均匀的分布在中高山区、低山区和坮塬区。在分析时，将当年11月1日-次年4月30日作为冷季，当气象站四周视野地面被雪（包括米雪、霰、冰粒）覆盖超过一半以上时，记为1个积雪日[29]。本文按照冷季统计积雪日。图1为本文所选取的研究范围。同时，还使用1961-2016年NCEP\NCAR再分析资料包括全球逐月高度场、风场、海温资料，来源https：//www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.ncep.reanalysis.html。本文运用了旋转经验正交函数（REOF）、Mann-Kendall检验法和小波分析等统计方法。RE-OF分析方法是在全域特征分析基础上显示局域特征的客观分析方法[30]。M-K检验法是一种非参数统计方法，能够有效区分某一自然过程是处于自然波动还是存在确定的变化趋势，主要用于趋势检验[31]。小波分析用来分析气象要素时间序列局部变化特征，选用常用的Morlet小波，该小波是复小波，可以用来进行周期分析[31]。而且，通过各特征向量的高载荷区域对气候变量场进行区域和类型等划分，划分了秦岭地区积雪的不同气候分区。
【参考文献】：
期刊论文
[1]1992～2010年中国积雪时空变化分析[J]. 钟镇涛,黎夏,许晓聪,刘小平,何执兼. 科学通报. 2018(25)
[2]近40年东北地区积雪日数时空变化特征及其与气候要素的关系[J]. 张晓闻,臧淑英,孙丽. 地球科学进展. 2018(09)
[3]2001-2015年天山山区积雪时空变化及其与温度和降水的关系[J]. 秦艳,丁建丽,赵求东,刘永强,马勇刚,穆艾塔尔·赛地. 冰川冻土. 2018(02)
[4]1961—2016年吉林省积雪增量与积雪日数时空变化特征[J]. 徐士琦,傅帅,张小泉. 气象与环境学报. 2018(02)
[5]1962-2014年秦岭主峰太白山地区积雪变化特征及其成因分析[J]. 雷向杰,李亚丽,李茜,王娟,陈卫东. 冰川冻土. 2016(05)
[6]中国冬季积雪特征及欧亚大陆积雪对中国气候影响[J]. 张人禾,张若楠,左志燕. 应用气象学报. 2016(05)
[7]2001-2012年青藏高原积雪覆盖率变化及地形影响[J]. 郭建平,刘欢,安林昌,王鹏祥,高梅. 高原气象. 2016(01)
[8]新疆乌鲁木齐地区积雪深度演变规律及对气候变化的响应[J]. 陈春艳,李毅,李奇航. 冰川冻土. 2015(03)
[9]新疆区域近50a积雪变化特征分析[J]. 胡列群,李帅,梁凤超. 冰川冻土. 2013(04)
[10]中国西部积雪类型划分[J]. 何丽烨,李栋梁. 气象学报. 2012(06)
本文编号：3564662
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