简介:利用1955~2005年黄河源区玛多气象站和黄河沿水文站气象、水文资料,分析了该区域地表水资源、气候及冻土演变规律,揭示了地表水资源变化的成因。研究表明:近51a黄河源流量丰枯转化频繁,但在总体上特别是进入20世纪90年代以来黄河源流量呈减少趋势,流量年内分配表现为单峰型;降水量对流量有着较为显著的影响,且具有一定的持续性;黄河源区气温的显著升高对于加大流域蒸发量导致流量补给的减少作用要大于其升高致使冰雪融水的补给作用,其中春季气温回升的这一效应更为显著;黄河源区冻土呈现出显著的退化趋势,冻土厚度与流量总体上呈显著的正相关关系,其不断减小削弱了自身天然隔水层的作用;黄河源区蒸发量呈现出显著的增大趋势,并导致流量的减少;气候变化导致流量的减少量占总减少量的70%,其余30%可能是由人类活动加剧造成的,气候及冻土因子对流量的作用大小依次为冻土、降水、蒸发和气温,显然多年冻土对于黄河源区地表水资源的形成和发育有着至关重要的作用。
简介:基于洞庭湖生态经济区25个地面气象观测站1961—2013年的逐日平均气温、最高气温和最低气温观测资料,组合成100项热量特征指标,利用统计方法系统性分析该区域的热量资源变化特征,并采用贡献率探讨了最高、最低气温在年平均气温变化中的作用。结果表明:洞庭湖生态经济区不同气温要素的空间分布形态不同,日平均气温≥0℃、≥5℃、≥10℃、≥15℃、≥20℃的积温空间分布形态一致,均呈西低东高分布;稳定通过0℃、5℃、10℃、15℃、20℃的初、终日期在区域内相对集中。年平均气温、年平均最高气温、年平均最低气温均呈显著或极显著上升趋势,但存在升温的不均匀性,气候变暖以最低气温升高为主要特征,最高气温在春季起到升温加速作用,导致洞庭湖区春季气温上升速率较其他季节大。气候变暖带动日平均气温≥0℃、≥5℃、≥10℃、≥15℃、≥20℃的积温呈极显著上升趋势,但升温的不均匀性直接关联到稳定通过一定界限日平均温度初、终日期的变化及积温突变时间的变化,5℃、15℃初日呈显著提前趋势,≥0℃、≥5℃、≥10℃积温增加突变时间与最低气温相近,≥15℃、≥20℃积温增加突变时间与最高气温相近。
简介:蒸散发量是流域水文过程的关键因子。由于缺乏区域面上实际蒸散发量的长期观测,很难得到长时间序列的蒸散发时空变化趋势。因此,本研究首先利用架设在黄河源若尔盖地区的涡动相关系统观测的2010年全年的蒸散发资料进行分析,对欧洲中心提供的ERA-interim和美国国家环境预报中心(NCEP)提供的地表变量再分析数据集进行了局地适用性评估,并依据再分析蒸散数据集,基于统计学方法分析了1979-2014年黄河源区蒸散发量的时空分布及变化特征。结果表明:(1)ERA-interim蒸散发再分析资料在黄河源区适用性较好,均方根误差为0.63,NCEP蒸散发再分析资料在4-7月、10-12月模拟值偏高,均方根误差为0.81。(2)进而利用ERA-interim蒸散发再分析资料,基于MannKendall方法及Sen斜率(Sen’sslopeestimator)检验法,分析了黄河源区蒸散发量在1979-2014年期间的变化趋势。黄河源区蒸散发量总体上呈现北高南低的年变化趋势,北部兴海—共和—贵德地区增加最为迅速,年变化率在1.5-2.5mm/a,西南部曲麻莱—治多—玉树地区减少最为明显,变化率为-1.0--0.5mm/a,东南部玛沁—玛曲—久治地区蒸散发量的变化在0.5-1.0mm/a。(3)利用滑动t检验和SQMK(SequentialMannKendall)方法检测出发生突变的年份集中在20世纪80年代。
简介:利用三江源区18个气象站1961-2010年逐月气温、降水、风速、日照时数资料,探讨了源区气候资源的空间分布和年代际变化特征,引用已有成果,评估了各地风能资源状况。结果表明:三江源区热量、水分资源分布的特征大体是一致的,即由东南部海拔和纬度较低的河谷地带逐渐向西北部海拔和纬度高的高原腹地减少,光照资源的分布与水分资源的分布正好相反,五道梁—沱沱河一带及其西侧为高值区,而久治—班玛一带为低值区。风能资源除五道梁和沱沱河分别属于丰富区和较丰富区外,大部分地区属风能可利用区、季节利用区和贫乏区。三江源区近50年来热量资源增加明显,光照资源也呈增加趋势;水分资源虽冬、春季增加显著,但夏、秋季和全年降水无明显的变化。
简介:微波数据能有效克服云层影响,实现土壤水分的全天候遥感监测,但仅局限于土壤表层(0~5cm),无法客观反映耕作层土壤的实际干旱程度。本研究采用区间划分方法,分析逐日风云微波遥感数据(FY-3C/MWRI)反演的表层土壤水分各区间临界值与对应区间基于MODIS数据得到的温度植被干旱指数(TVDI)最大值的关系,建立2015—2016年冬小麦生育期内月尺度的FY-3C/SM-TVDI模型,初步实现冬小麦主要种植区内微波遥感监测10~20cm深度土层旱情模型。在此基础上,利用2014—2015年数据进行模型验证。结果表明,模型总体构建效果较好,大部分模拟值与真实值差异不显著(P〉0.05),10月模拟值较真实值显著偏低(P〈0.05)。