高原气象

高原气象 >

2022 , Vol. 41 >Issue 1: 11 - 23

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00024

论文

青藏高原土壤冻融过程关键参量时空分布特征分析

  • 刘闻慧 ,
  • 文军 ,
  • 陈金雷 ,
  • 王作亮 ,
  • 陆宣承 ,
  • 武月月 ,
  • 蒋雨芹
展开
  • 1. 成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室，四川 成都 610225
    2. 中国科学院西北生态环境资源研究院/冰冻圈科学国家重点实验室，甘肃 兰州 730000
    3. 中国科学院西北生态环境资源研究院/中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室，甘肃 兰州 730000
刘闻慧（1996 -）， 女， 四川成都人， 硕士研究生， 主要从事陆面过程方面的研究. E-mail：

收稿日期: 2020-11-13

  修回日期: 2021-03-29

  网络出版日期: 2022-03-17

基金资助

国家自然科学基金项目(41971308); 成都信息工程大学科研项目(KYTZ201821); 第二次青藏高原综合科学考察项目(2019QZKK0105)

收起

Characteristic Analysis of the Spatio-temporal Distribution of Key Variables during the Soil Freeze-thaw Process over the Qinghai-Xizang Plateau

  • Wenhui LIU ,
  • Jun WEN ,
  • Jinlei CHEN ,
  • Zuoliang WANG ,
  • Xuancheng LU ,
  • Yueyue WU ,
  • Yuqin JIANG
Expand
  • 1. College of Atmospheric Sciences，Chengdu University of Information Technology/Sichuan Key Laboratory of Plateau Atmosphere and Environment，Chengdu 610225，Sichuan，China
    2. State Key Laboratory of Cryosphere Sciences，Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，Gansu，China
    3. Northwest Institute of Ecological Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences/Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in the Cold and Arid Region of the Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，Gansu，China

Received date: 2020-11-13

  Revised date: 2021-03-29

  Online published: 2022-03-17

Fold

摘要

土壤冻融过程是青藏高原陆面过程中最突出的特征之一， 量化表征土壤冻融过程的关键参量变化特征对认识青藏高原气候变化、 生态和水文过程有重要的科学意义。本文利用青藏高原地区ECMWF/ERA5（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts/ERA5）的浅层土壤温度、 体积含水量和气温资料， 通过线性回归、 Mann-Kendall检验法、 滑动t检验和相关分析等方法， 分析了表征青藏高原土壤冻融过程的三个关键参量-冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间的时空分布特征， 并探讨了其与气温、 海拔的相关性。结果表明： 青藏高原土壤冻融过程的空间分布特征为由西北到东南存在冻结推迟、 融化提前和冻结持续时间缩短的趋势。1979 -2018年间， 青藏高原整体土壤冻融过程改变显著， 冻结开始时间推迟14.0天， 变率为0.17 d·a-1； 融化开始时间提前11.0天， 变率为0.07 d·a-1； 冻结持续时间缩短25.0天， 变率为0.23 d·a-1。青藏高原土壤冻融过程整体变化趋势一致， 局地变率存在差异。羌塘地区土壤冻结持续时间缩短最为明显， 南北部分别缩短47.2天和32.9天。三个冻融过程关键参量与气温、 海拔相关性显著。气温每上升1.0 ℃， 冻结开始时间推后5.2天， 融化开始时间提早4.5天。在青藏高原高寒气候带， 海拔每升高1000.0 m， 冻结开始时间提早9.1天， 融化开始时间推后4.9天。

关键词： 青藏高原; 土壤冻融; 陆面过程; 时空分布; 气候变化

本文引用格式

刘闻慧 , 文军 , 陈金雷 , 王作亮 , 陆宣承 , 武月月 , 蒋雨芹 . 青藏高原土壤冻融过程关键参量时空分布特征分析[J]. 高原气象, 2022 , 41(1) : 11 -23 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.00024

Abstract

The freeze-thaw process is one of the most prominent features of the land surface process on the Qinghai-Xizang Plateau， and quantifying the variation of the key variables that denote the soil freeze-thaw process has scientific significance for understanding the climate change， hydrological processes and ecosystems of the Qinghai-Tibetan Plateau.By using the ECMWF/ERA5 （European Centre for Medium-Range Weather Forecasts/ERA5） reanalyzed soil temperature， volumetric soil water and air temperature data， the temporal and spatial trends of the start date of soil freezing， the start date of soil thawing and the duration of the soil freezing and their relationships with the air temperature and altitude were investigated by using linear regression， Mann-Kendall test， moving t test and correlation analysis.These results demonstrated that the spatial distribution of soil freeze-thaw process in the Qinghai-Xizang Plateau is characterized by a trend of delaying freeze， advancing thaw and shortening freeze from the northwest to the southeast.The soil freeze-thaw process varied significantly on the Qinghai-Xizang Plateau from 1979 to 2018.The start date of soil freezing was delayed by 14.0 days with a rate of 0.17 d·a-1， and the start date of soil thawing was advanced by 11.0 days with a rate of 0.07 d·a-1， and the duration of the soil freeze was shortened by 25.0 days with a rate of 0.23 d·a-1 over the past 40 years.The overall trend of soil freeze-thaw process is the same in the Qinghai-Xizang Plateau， while the local rate is different.Throughout the period of study， the duration of the soil freeze in the southern and the northern Changtang Plateau is shortened by 47.2 days and 32.9 days.The first date of the soil freeze， the first date of the soil thaw and the duration of the soil freeze are significantly correlated with temperature and altitude.If the air temperature rises by 1.0 ℃， the first date of the soil freeze will be delayed by 5.2 days， and the first date of the soil thaw will be advanced by 4.5 days， so that the duration of the soil freeze will be shortened by 9.8 days.In the high cold Tibetan climatological zone， the first date of the soil freeze will be advanced by 9.1 days， and the first date of the soil thaw will be delayed by 4.9 days， while the duration of the soil freeze will be increased by 13.9 days as the altitude increases by 1000.0 m.

Key words： The Qinghai-Xizang Plateau; soil freeze-thaw process; land surface process; spatio-temporal distribution; climate change

1 引言

青藏高原地处亚洲大陆的中南部， 是全球平均海拔最高的地区。青藏高原庞大地形的动力和热力作用， 对周边地区乃至全球的大气环流演变都有着极其重要的影响。由于特殊的地形与气候， 青藏高原多年冻土覆盖面积约为1.06×106 km2（Zou et al， 2017）， 也是中、 低纬度地带多年冻土分布最广、 厚度最深、 温度较低的地区（王澄海等， 2003）。冻融过程不仅影响着地气系统的能量交换（李述训等， 2002a）， 而且对大气环流、 地表能量平衡、 水文循环、 土壤碳循环以及生态系统具有重要作用（Guo et al， 2011； Shen et al， 2015； Wang et al， 2020）。由于冻土中封存着大量有机碳， 土壤冻融过程会影响地气之间的二氧化碳交换。随着气候变暖， 土壤冻融过程的变化也将导致更多的温室气体释放到大气中（朴世龙等， 2019）。此外， 土壤冻融过程会显著改变土壤的干湿及热量状况（杨梅学等， 2002）， 进而影响地气之间能水交换（李述训等， 2002b）。同时， 土壤冻融过程会改变土壤热力学和水力学特性， 影响土壤水分运移过程， 影响冻土区水循环过程（阳勇和陈仁升， 2011）， 进而影响生态系统的稳定性（Jorgenson et al， 2001）。
目前， 国内外对于土壤冻融过程研究较多。传统上， 土壤冻融过程的研究主要利用站点观测资料和有限尺度的数值模拟来进行（Sinha and Cherkauer， 2008； 罗斯琼等， 2008； Xie et al， 2008； 刘双等， 2018； 徐洪亮等， 2021）。早期的研究主要是利用站点观测的土壤温度判别土壤冻融状态。Menzel et al（2003）用德国境内41个气象台站资料分析了土壤冻融状态的变化， 结果显示近地表土壤冻结时间随着气温升高而缩短。Henry （2008）用加拿大境内的31个气象台站资料分析了土壤冻融时间的变化， 发现近地表土壤冻结天数呈逐渐下降的趋势。在中国， 高荣等（2003）利用气象站资料分析指出青藏高原在20世纪80年代土壤冻结多偏早， 解冻偏晚， 冻结日数偏多， 在90年代恰好相反。由于土壤冻融过程及其与气候关系的复杂性， 离散的台站观测资料无法满足研究需求， 数值模式迅速发展并逐渐成为研究土壤冻融过程的重要手段。Guo and Wang（2014）使用CLM4和高分辨率气象资料研究发现青藏高原土壤冻结开始时间推迟， 冻结结束时间提前。陈渤黎等（2017）使用若尔盖站观测数据驱动CLM3.5模式分析冻融过程在土壤温度变化、 各能量通量分配中的作用。近年来， 遥感技术也被应用于表层土壤冻融过程及相关物理参数的检测（Smith et al， 2004； Qin et al， 2009； 刘源等， 2018）。遥感技术在监测较大区域内的近地表土壤冻融过程具有空间连续性好的优点， 可以覆盖很多没有地面观测的区域。Jin et al（2009）开发了一套决策树算法， 并用SSM/I亮温资料诊断了中国境内近地表土壤冻结状态。Li et al（2012）利用SSM/I（Special Sensor Microwave/Imager）资料研究发现青藏高原上冻结开始时间推迟了约10天， 而融化时间提前了约14天， 整体冻结天数减少1.68 d·a-1。以上的研究主要使用观测站资料或遥感资料。观测数据真实可靠， 可以较为精确地反应青藏高原的土壤冻融过程， 但由于青藏高原上站点稀缺， 数据不连续， 因此研究区域有限（李卫朋等， 2014）。相较于野外观测， 微波遥感的优势在于连续性、 全球覆盖及频繁的重访周期， 但其空间分辨率与精度有待提高（张廷军等， 2009）。目前， 对于整个青藏高原地区长时间尺度土壤冻融过程的时空分布研究还较少， 使用在青藏高原地区适用性好的再分析资料可以研究大范围地区土壤冻融过程的长期变化。此外， 已有对青藏高原土壤冻融过程的研究大多数仅依据土壤温度划分土壤冻融不同阶段（李卫朋等， 2014； 杨淑华等， 2018； 冉洪伍等， 2019； 蔡林彤等， 2021）。而已有研究表明， 土壤在冻结和融化状态下呈现不同的水热特性（Hinkel et al， 2001）， 土壤含水量会影响土壤冻融过程和土壤的热量分布（周余华等， 2005）。土壤冻融过程非常复杂， 包含水分相变和热传导， 土壤含水量的变化与土壤温度的变化密切相关。因此， 土壤冻融循环不仅体现在土壤温度的改变上， 也直观地体现在土壤体积含水量的变化上。
研究土壤冻融过程的时空分布特征是深刻理解其变化机理的基础。已有工作为青藏高原土壤冻融过程的研究累积了丰富的经验。青藏高原高海拔地区气候的自身变率相对较大， 而该地区的观测资料仍存在较大缺口， 受条件限制， 已有研究所用的资料序列相对较短， 所涉及的站点有限， 相对于整个青藏高原地区而言， 还需要进一步的研究工作。即整个青藏高原上土壤冻融循环的空间差异怎样表现？过去数十年间， 青藏高原的土壤冻融过程发生了怎样的变化？青藏高原上不同区域的土壤冻融过程对气候变化的敏感性有何差异？为了回答这些问题， 本文利用青藏高原区域的再分析资料， 通过土壤温度与土壤体积含水量划分土壤冻融不同阶段， 研究青藏高原地区土壤冻融过程关键参量的时空分布特征， 并探讨了土壤冻融过程关键参量与气温、 海拔的相关性。以期加深理解青藏高原冻土演变过程， 有助于提高对寒区陆面过程及气候变化的认识。

2 研究区概况、 资料选取与方法介绍

2.1　研究区域概况

青藏高原地处我国西南部， 位于昆仑山脉、 祁连山脉、 横断山脉和喜马拉雅山脉之间。青藏高原内山川交错， 河湖众多， 总面积约为2.57×106 km2， 平均海拔4000 m以上， 广泛分布冰川、 冻土与积雪， 构成了地球中、 低纬度最大的冰冻圈作用区（姚檀栋， 2008）， 下垫面类型包括高寒草原、 高寒草甸、 高寒沼泽草甸、 高寒荒漠草原等。青藏高原上多年冻土覆盖面积约1.06×106 km2， 占区域总面积的40%， 季节冻土约1.46×106 km2  ， 占区域总面积的56%， 未冻土仅占0.03×106 km2（Zou et al， 2017）。已有研究表明， 在全球变暖的背景下， 青藏高原的气候呈现出显著增暖趋势， 年平均气温以0.35 ℃·（10a）-1的速率上升（魏莹和段克勤， 2020）， 降水在5月以4.25 mm·（10a）-1的速率显著增加， 12月显著减小（许建伟等， 2020）。受气候变暖的影响， 近年来青藏高原多年冻土发生了明显的退化， 表现为冻土温度升高， 活动层厚度增加， 多年冻土分布面积减小（Cheng and Wu， 2007； 李韧等， 2012）。

2.2　数据及适用性检验介绍

使用的再分析资料为欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts， ECMWF）的ERA5逐小时浅层（0.0~7.0 cm）土壤温度、 土壤体积含水量和月平均2.0 m气温的资料， 水平分辨率为0.5°×0.5°， 时间范围为1979年1月至2019年6月。
为了检验再分析资料适用性， 还采用国家青藏高原科学数据中心提供的青藏高原土壤温湿度逐时观测数据集（2008 -2016年， Su et al， 2013， 2011， 2019； van der Velde et al， 2012）与再分析数据比较， 该数据集包括玛曲监测网络、 那曲监测网络、 阿里监测网络和帕里监测网络（图1和表1）； 青藏高原范围内代表不同地表及气象条件的10个气象站1979 -2019年的月平均气温观测资料（图1）。
图1 青藏高原观测站网位置及本研究青藏高原自然区划

Fig.1 The location of the observing networks and meteorological stations and the natural division of the Qinghai-Xizang Plateau in this study

表1 青藏高原土壤温湿度逐时观测数据集观测站基本信息

Table 1 The information of the observation stations of the time-lapse observation dataset of the soil temperature and humidity on the Qinghai-Xizang Plateau

站点名 经纬度 气候特征 主要植被
玛曲 33.88°N， 102.13°E 高原亚寒带湿润气候区 灌丛草甸和高山草甸
阿里 33.45°N， 79.62°E 高原温带干旱气候区 山地荒漠草原和荒漠
帕里 27.94°N， 89.19°E 亚热带山地湿润气候区 亚热带山地常绿阔叶林， 针阔叶混交林和山地针叶林
那曲 31.70°N， 91.79°E 高原亚寒带半湿润气候区 高山草甸、 亚高山灌丛草甸和沼泽草甸
ERA5土壤水分再分析数据在青藏高原有较好的适用性（Cheng et al， 2019）， 欧洲中心的气温数据在青藏高原范围表现较好（Hu et al， 2019）。为进一步验证再分析资料在青藏高原范围内的适用性， 本文使用青藏高原土壤温湿度逐时观测数据集以对比土壤温度和体积含水量的再分析数据， 气象站的月平均气温观测资料用于对比再分析气温资料。
文中分别计算了观测资料与再分析资料在青藏高原不同地区、 不同时段的相关系数， 两个总体均值差的t检验与方差的F检验。对比分析结果如表2~4所示。
表2 再分析资料与观测资料月平均气温对比

Table 2 Comparing of the monthly mean air temperature between reanalyzed data and observation

站点名 经纬度 时段 r t F
那曲 31.29°N， 92.04°E 1979 -1989年 0.98** 0.82** 0.86**
1990 -2000年 0.98** 1.67** 0.71**
小灶火 36.48°N， 93.41°E 1979 -1989年 0.99** 1.68** 1.32**
1990 -2000年 0.99** 1.86** 1.29**
同德 35.16°N， 100.39°E 1979 -1989年 0.98** 0.49** 1.21**
1990 -2000年 0.86** 0.33** 1.21**
泽库 35.02°N， 101.28°E 1979 -1989年 0.99** -0.24** 1.00**
1990 -2000年 0.99** -0.20** 0.95**
托托河 34.13°N， 92.26°E 1979 -1989年 0.98** -0.41** 1.21**
1990 -2000年 0.99** -0.42** 1.11**
玛多 34.55°N， 98.13°E 2000 -2009年 0.99** 1.64** 0.81**
2010 -2019年 0.99** 1.32** 0.89**
改则 32.09°N， 84.25°E 2000 -2009年 0.96** 1.88** 1.15**
2010 -2019年 0.87** 1.74** 1.04**
诺木洪 36.26°N， 96.25°E 2000 -2009年 0.99** -0.92** 1.01**
2010 -2019年 0.99** -0.76** 0.98**
清水河 33.48°N， 97.08°E 2000 -2009年 0.85** 1.05** 0.76**
2010 -2019年 0.99** 0.93** 0.77**
河南 34.44°N， 101.36°E 2000 -2009年 0.99** -0.02** 1.03**
2010 -2019年 0.98** 0.83** 0.90**

r为相关系数， t和F分别为t检验和F检验的统计量， **表示通过α=0.01显著水平

表3 再分析资料与观测资料土壤温度对比

Table 3 Comparing of the soil temperature between reanalyzed data and observation

站点 名 时段 日最高土壤温度 日最低土壤温度
r t F r t F
玛曲 2008-09/2008-12 0.97** 0.32** 0.96** 0.91** -0.90** 1.45**
2009-01/2009-04 0.97** 1.15** 1.14** 0.93** 0.61** 1.12**
2010-04/2010-08 0.98** -1.30** 0.78** 0.94** -1.59** 1.14**
阿里 2010-09/2011-01 0.98** -0.04** 1.02** 0.94** -1.07** 0.84**
2011-01/2011-05 0.61** -7.19 1.02** 0.82** -7.74 0.66**
2012-05/2012-09 0.82** 0.95** 1.02** 0.79** -1.61** 0.68**
帕里 2015-06/2015-10 0.53** -9.95 0.65** 0.70** 1.69** 0.85**
2015-10/2016-02 0.70** -7.11 1.12** 0.69** 1.36** 0.72**
2016-02/2016-06 0.75** 0.54** 1.29** 0.90** -0.84** 0.63**
那曲 2010-08/2010-11 0.92** 1.88** 1.05** 0.88** -0.83** 1.14**
2010-12/2011-03 0.65** -1.10** 0.88** 0.64** 0.61** 0.63**
2011-04/2011-08 0.63** 0.60** 0.80** 0.75** 1.23** 0.70**

r为相关系数， t和F分别为t检验和F检验的统计量， **表示通过α=0.01显著水平

表4 再分析资料与观测资料土壤体积含水量对比

Table 4 Comparing of the volumetric soil water between reanalyzed data and observation

站点名 时间 r t F
玛曲 2008-09/2008-12 0.78** -0.91** 0.36
2009-01/2009-04 0.62** 1.27** 0.26
2010-04/2010-08 0.59** -1.59** 0.66**
阿里 2010-09/2011-01 0.79** 0.03** 1.07**
2011-01/2011-05 0.57** -1.72** 1.48**
2012-05/2012-09 0.35** -0.33** 0.75**
帕里 2015-06/2015-10 0.53** 6.21 0.95**
2015-10/2016-02 0.33** 0.35** 1.40**
2016-03/2016-07 0.46** 3.50 1.42**
那曲 2010-08/2010-11 0.83** 0.68** 0.71**
2010-12/2011-03 0.56** -0.10** 0.78**
2011-04/2011-08 0.91** -1.78** 1.49**

r为相关系数； t和F分别为t检验和F检验的统计量； **表示通过α=0.01显著水平检验

为全面清楚地反映观测资料和再分析资料在青藏高原冻结期和融化期的差异， 使用泰勒图将多组数据的相关系数， 标准差比率， 标准化距平均方根误差显示在一张图中。融化期计算时段为2015年5月1日至9月30日， 冻结期为2015年10月1日至2016年4月30日， 由于帕里站点部分数据缺失， 帕里站融化期计算时段定为2016年5月1日至9月30日， 结果如图2所示。
图2 再分析资料与观测资料的泰勒图

Fig.2 The Taylor diagrams of the reanalyzed data and observation

图2（a）为再分析资料与观测资料土壤温湿度的对比结果， 总体上来看土壤温度的再分析资料在青藏高原地区的适用性优于土壤湿度。各个站点再分析土壤温度与观测资料的相关系数都在0.8以上， 土壤湿度相关系数则在0.7以上。土壤温度的再分析产品标准差与实测值标准差在融化期差异更小， 而在冻结期相关系数更高。再分析产品在融化期更易高估土壤温度变化， 在冻结期则更易低估土壤温度变化。土壤湿度再分析资料总体上在融化期的适用性优于冻结期， 再分析数据低估了土壤湿度的变化， 部分地区土壤湿度再分析资料在冻结期与实测值的均方根误差较大。图2（b）是再分析资料与观测资料气温的对比结果， 可见二者相关系数在各个地区都达0.9以上， 标准化距平均方根误差较小， 标准差比率多接近于1， 适用性较好， 但再分析资料更易低估气温的变化。其中气温再分析产品在小灶火和诺木洪地区表现最好。融化期的再分析气温资料在青藏高原上的适用性大体上优于冻结期。由表2~4可见， 气温、 土壤温度和土壤体积含水量的再分析资料在绝大多数检测段表现较好， 其中再分析气温资料与实测值的差异最小， 其次是土壤温度和土壤体积含水量。综上所述， ECMWF/ERA5的气温、 土壤温度和土壤湿度再分析资料在青藏高原的适用性较好， 本文使用以上资料分析青藏高原土壤冻融过程关键参量的时空变化特征。

2.3　青藏高原土壤冻融过程自然区划

青藏高原西北部为羌塘高原， 东南部横断山区转为近南北向的高山峡谷， 具有西北高、 东南低的地势特点。由于青藏高原地势及大气环流特点， 形成青藏高原温度、 水分条件的地域差异， 呈现从东南暖热湿润向西北寒冷干旱递变的趋势， 下垫面表现为森林、 草甸、 草原、 荒漠的带状更迭（郑度等， 1979）。青藏高原不同区域气候差异显著， 导致青藏高原不同区域的土壤冻融过程存在明显差异。青藏高原冻土分布具有明显的高度分带性， 表现为冻土厚度随着海拔增高年平均地温降低而增加， 在40°N以南， 多年冻土下界随年降水量的增大而下降， 40°N以北则呈现相反的趋势（邱国庆和程国栋， 1995）。为探究青藏高原不同区域土壤冻融过程的差异， 本文参考丘宝剑（1989）自然区划， 基于青藏高原自然带和自然区划分， 将相似的区域进行合并， 划分出五个青藏高原的不同区域（图1）如下： 高原寒带干旱区——羌塘北部区； 高原亚寒带半干旱区——羌塘南部区； 高原温带干旱区——柴达木盆地及藏西区； 高原温带半干旱区——青海及藏南区； 高原温带半湿润区——川西-藏东区。
自然带分为高原温带， 高原亚寒带和高原寒带。高原温带的最暖月气温为10.0~18.0 ℃， 主要植被为山地针叶林； 高原亚寒带最暖月气温为6.0~10.0 ℃， 主要为高寒草原； 高原寒带最暖月气温小于6.0 ℃， 主要为高寒荒漠。自然区分为半湿润区， 半干旱区和干旱区。半湿润区年降水量400.0~800.0 mm， 主要植被为半湿润森林、 中生灌丛草甸， 青藏高原东南部为半湿润区； 半干旱区年降水量200.0~400.0 mm， 以草原为主， 青藏高原大部为半干旱区； 干旱区年降水量小于200.0 mm， 主要为荒漠草原与荒漠， 青藏高原西北部为干旱区（郑度等， 1979）。

2.4　分析方法

为了将一个连续的冻结期包含在一年内， 且综合青藏高原独特的地质气候特征， 本文将当年的7月1日至次年的6月30日定义为一个完整的冻融循环年（Frauenfeld et al， 2007）。如1979年7月1日至1980年6月30日记作1979年的数据， 由此形成1979-2018年共40年的资料。
文中表征土壤冻融过程的关键参量有冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间。定义方法参考Wang et al（2019）， 依据土壤温度和土壤体积含水量划分冻融过程（式1~2）。利用步长为15天、 显著性水平为0.001的滑动t检验计算土壤体积含水量的突变时间。在一个完整冻融年内， 日最低土壤温度小于0.0 ℃， 且日最高土壤温度大于0.0 ℃时， 土壤含水量第一次由高值转变为低值的突变时间为冻结开始时间； 土壤含水量最后一次由低值转变为高值的突变时间为融化开始时间； 冻结持续时间即冻结开始时间到融化开始时间的天数。为直观体现完整冻融循环年内的不同冻融阶段， 文中的冻结开始时间及融化开始时间均表示为距离所在的冻融循环年的第一天即距7月1日的天数， 下称“天数”。
从 冻 结 到 融 化 : t 0 ( s w v ) > t 0.001 > 0.0 ,   T m i n < 0.0   ℃ ,   T m a x > 0.0   ℃ 完 全 融 化 阶 段 : T m i n > 0.0   ℃ 从 融 化 到 冻 结 : t 0 ( s w v ) < t 0.001 < 0.0 ,   T m i n < 0.0   ℃ ,   T m a x > 0.0   ℃ 完 全 冻 结 阶 段 : T m a x < 0.0   ℃
其中： t 0 ( s w v )表示土壤体积含水量的滑动t检验统计量； t 0.001表示显著性水平为0.001的t检验临界值； T m i n表示日最低土壤温度； T m a x表示日最高土壤温度。
冻 结 开 始 时 间 : 从 融 化 到 冻 结 的 开 始 时 间 融 化 开 始 时 间 : 从 冻 结 到 融 化 的 开 始 时 间 冻 结 持 续 时 间 : 融 化 开 始 时 间 - 冻 结 开 始 时 间
本文主要采用线性回归、 Mann-Kendall（M-K）检验法和滑动t检验分析冻融过程关键参量的时空变化及突变特征， 并使用相关分析法探讨了冻融过程关键参量与气温和海拔的相关性。M-K检验是一种非参数统计检验方法， 使用M-K检验法可以检测某一序列的变化趋势， 也可进行突变点检验。UF>0表示序列为上升趋势， 反之为下降趋势， 当其超过95%的显著性水平时（临界线为±1.96）， 变化趋势显著， 位于置信区间内UF和UB的交点即为突变点。M-K检验优点在于样本不必遵从于某种固定的分布， 少量异常值的影响可以不计， 且允许一定量的缺省值存在。M-K检验法的缺点是可能出现虚假的突变点， 因此应用滑动t检验剔除假的突变点。滑动t检验法是把同一气候序列中的两段子序列均值的显著差异性看作来自两个总体均值显著差异性的问题来检验， 如果两段子序列的均值差异超过了一定的显著水平， 可以认为发生了突变。

3 结果分析

3.1　冻融过程关键参量的空间分布

图3为青藏高原范围内1979 -2018年的土壤平均冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间的空间分布。从图3中可以看出， 青藏高原西北部羌塘高原冻结开始较早， 结束较晚， 持续时间长， 大多可达280.0天以上。而藏南谷地、 东南部分地区及柴达木盆地附近冻结开始较晚， 集中在10月份， 融化开始时间较早， 大部分在5月， 持续时间短， 为200.0天左右。总体而言， 青藏高原由西北到东南存在冻结推迟、 融化提前和冻结持续时间缩短的趋势。这主要由于青藏高原西北部海拔较高， 而东南部海拔相对更低， 土壤温度更高， 且存在少量未冻土。
图3 青藏高原土壤冻结开始时间（a）、 融化开始时间（b）和冻结持续时间（c）的空间分布

Fig.3 The spatial distributions of the first date of the soil freeze （a）， the soil thaw （b）， and the duration of the soil freeze （c） over the Qinghai-Xizang Plateau

3.2　冻融过程关键参量的年际变化

为研究青藏高原地区土壤冻融过程的年际变化趋势， 本研究将青藏高原整体做空间平均， 得到表征土壤冻融过程关键参量的年际变化（图4）。结果显示， 1979 -2018年间， 三个土壤冻融过程关键参量随时间均有较大波动， 其中冻结开始时间呈显著增加趋势， 即冻结开始时间推迟， 其变率为0.17 d·a-1； 而融化开始时间则以0.07 d·a-1的变率下降， 即融化提前； 冻结持续时间显著下降， 变率达0.23 d·a-1。在整个研究期间， 冻结开始时间推迟14.0天， 融化开始时间提前11.0天， 冻结持续时间缩短25.0天。
图4 青藏高原土壤冻结开始时间的， 融化开始时间的和冻结持续时间的年际变化和M-K检验结果

Fig.4 The annual variation and the M-K test results of the first date of the soil freeze， the first date of the soil thaw， the duration of the soil freeze over the Qinghai-Xizang Plateau

对青藏高原土壤冻融过程关键参量进行M-K检验， 结果如图4所示， 其趋势与年际变化趋势一致， 并显示存在突变现象。图4中显示冻结开始时间在1990-1991年附近存在突变点， 融化开始时间两条曲线在1980、 1982、 2015和2017年均存在交点， 而冻结持续时间在1988年附近存在突变点。经滑动t检验发现仅冻结持续时间在1988年存在真实的突变点， 其余各年份在各种步长设置情况下均无显著突变情况。冻结持续时间年际变化显示突变点前冻结持续时间振幅较小， 变化较平稳， 而突变点后振幅明显增大， 下降趋势显著。仅冻结持续时间存在突变的原因可能在于冻结开始时间和融化开始时间虽也有波动现象， 但变化幅度较小， 而冻结持续时间是冻结开始时间和融化开始时间综合作用的结果， 在二者变化叠加下呈现明显的突变现象。冻结持续时间在1988年发生突变， 这与青藏高原各区域的气温均值突变发生在20世纪80~90年代， 由冷位相向暖位相转变（吕少宁等， 2010）相符。
为进一步探究青藏高原不同区域土壤冻融过程的差异， 本文分别计算出青藏高原五类不同区域的土壤冻融过程关键参量的时间序列（图5， 表5）。不同区域的土壤冻融过程关键参量总体变化趋势与青藏高原整体变化趋势一致， 却各自呈现出不同的变率。总体而言， 川西-藏东区和青海及藏南区冻结开始时间最晚， 融化开始时间最早， 冻结持续时间最短。羌塘北部区冻结开始时间最早， 冻结持续时间最长， 与图4中的表现一致， 与海拔差异有关。冻结开始时间在青藏高原内变率最大的是羌塘南部区的0.27 d·a-1和羌塘北部区0.24 d·a-1， 羌塘南北部在整个研究期间的冻结开始时间分别推迟24.6天及28.5天。融化开始时间在五个区域均随时间呈现下降趋势， 与青藏高原整体年际变化趋势吻合， 但其变化幅度较冻结开始时间更小， 其中青海及藏南区下降最显著， 变化速率为0.24 d·a-1， 该区域在整个研究期间的融化开始时间提前9.6天。冻结持续时间在1979 -2018年间各区域均呈现下降趋势， 川西-藏东区的变化速率最小， 为0.17 d·a-1， 其余四区冻结持续时间下降显著， 下降速率在青海及藏南地区最高， 为0.34 d·a-1。在整个研究期间， 羌塘北部及羌塘南部冻结持续时间缩短最多， 分别达32.9天及47.2天， 其原因可能与羌塘地区的气候特征有关。羌塘北部和羌塘南部海拔较高， 相较其他地区更寒冷干旱。已有研究表明， 在气候变暖的影响下， 低温冻土区升温幅度高于高温冻土区（吴青柏等， 2005； 刘明浩等， 2014）， 干旱地区气候变暖的幅度高于湿润地区（Huang et al， 2012， 2016）。羌塘地区海拔较高， 地温较低， 相对更干旱， 热容量更小， 因而受气候变化影响更大。
图5 土壤冻融过程关键参量在不同区域的年际变化

Fig.5 The annual variation of the first date of the soil freeze， the first date of the soil thaw， the duration of the soil freeze in different regions

表5 土壤冻融过程关键参量不同区域的年变化率

Table 5 The annual changes of the soil freeze-thaw variables in different regions

关键参量变率/（d·a-1） 羌塘北部区 羌塘南部区 川西-藏东区 青海及藏南区 柴达木盆地及藏西区
冻结开始时间 0.24 0.27 0.02 0.10 0.18
融化开始时间 -0.04 -0.01 -0.14 -0.24 -0.08
冻结持续时间 -0.28 -0.28 -0.17 -0.34 -0.26
目前， 已有大量对土壤冻融过程中冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间的研究， 表6中展示了对于土壤冻融过程在不同区域、 使用不同数据和不同研究手段分析得出的结果对比。对比显示， 除了研究区为整个欧亚大陆以外， 其余研究区土壤冻结开始时间推迟， 融化开始时间提前， 冻结持续时间缩短的现象是一致的。青藏高原冻结开始时间的变化幅度高于全国和欧亚大陆的变化幅度。但不同研究中土壤冻融关键参量的变率存在差别， 主要原因在于研究区域和时段不同， 使用的数据和手段不同， 各研究中对于土壤冻融关键参量定义不同。
表6 不同研究中土壤冻融过程变化的对比

Table 6 Comparison of the variation of the soil freeze-thaw process in different studies

时间序列 研究区 研究手段 冻结开始时间 /（d·a-1） 融化开始时间 /（d·a-1） 冻结持续时间 /（d·a-1） 参考文献
1979 -2018年 青藏高原 使用再分析资料 0.17 -0.07 -0.23 本文
1980 -2015年 青藏高原 观测站实测 0.72 -0.4 -1.13 杨淑华等， 2018
1981 -2010年 青藏高原 数值模拟 0.17 -0.47 -0.64 Guo and Wang， 2014
1988 -2007年 青藏高原 遥感 0.51 -0.72 -1.22 Li et al， 2012
1956 -2006年 中国 观测站实测 0.10 -0.15 -0.25 Wang et al， 2015
1988 -2002年 欧亚大陆 遥感 -0.31 -0.39 -0.08 Smith et al， 2004

3.3　冻融过程关键参量与气温和海拔的相关性分析

为了进一步探讨土壤冻融相关因子和气候对青藏高原土壤冻融过程的影响， 本文对冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间与年平均气温及海拔进行了分析（图6和表7）。为了确保土壤冻融过程变化与气温变化的一致性， 年平均气温的统计周期为7月至翌年的6月。结果表明： 三个土壤冻融过程关键参量与年平均气温的相关性均通过置信度为99%的显著性检验， 即与气温存在显著相关性， 冻结开始时间与年平均气温呈正相关， 融化开始时间与冻结持续时间与年平均气温呈负相关。气温每上升1.0 ℃， 冻结开始时间推后5.2天， 融化开始时间提早4.5天， 冻结持续时间缩短9.8天。
图6 青藏高原土壤冻结开始时间， 融化开始时间和冻结持续时间与年平均气温和海拔的相关分析

Fig.6 Relationships between the first date of the soil freeze， the first date of the soil thaw， the duration of the soil freeze and the annual mean air temperature/altitude over the Qinghai-Xizang Plateau

表7 土壤冻融过程关键参量与气温、 海拔的相关系数

Table 7 The correlation coefficient between the soil freeze-thaw variables and the annual mean air temperature/altitude

冻结开始时间 融化开始时间 冻结持续时间
年平均气温 0.57** -0.65** -0.73**
海拔 -0.46** 0.30** 0.44**

**表示通过α= 0.01显著水平

海拔是决定青藏高原上平均气温垂直分布的主要因素， 进而作用于土壤冻融过程的变化。土壤冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间与海拔存在显著相关性， 相关系数在0.30以上。在青藏高原高寒气候带， 海拔每升高1000.0 m， 冻结开始时间提早9.1天， 融化开始时间推后4.9天， 冻结持续时间延长13.9天。相较以往的冻融过程研究（杨淑华等， 2018）， 本研究冻融过程关键参量随海拔的变化幅度较小， 其主要原因一是所用的数据不同， 二是受限于气象站分布， 二者研究区并非完全一致， 三是二者对于冻融阶段的划分依据不同。
图7为青藏高原土壤冻融过程关键参量与年平均气温相关系数的空间分布。从图7中可以看出， 在青藏高原绝大部分地区， 冻结开始时间与年平均气温呈正相关， 相关系数在青藏高原上呈现东西向带状分布， 在羌塘高原南部的正相关关系最显著， 通过了置信度为95%的显著性检验， 可见气温变化对寒冷且土壤湿度条件相对较好的地区土壤冻结开始时间影响更大。融化开始时间与年平均气温在青藏高原东部呈现负相关， 而在西部地区为正相关， 但并不显著， 气温变化对气候相对较暖湿的地区土壤融化开始时间影响更大。冻结持续时间与平均气温在青藏高原大部分地区呈现负相关， 但仅小部分地区显著。冻结持续时间的变化是冻结开始时间和融化开始时间变化叠加作用的结果， 与冻结开始时间类似， 冻结持续时间与气温的相关系数在青藏高原上呈东西向带状分布。值得注意是， 在青藏高原西部存在一个异常的小范围地区， 其相关系数与冻融规律相反并通过了显著性检验。这可能是由于该区域位于中国境内印度河流域。对于气候较干旱的地区， 高海拔山区的冰川和季节积雪融水是下游地区水资源的主要来源（Gardner et al， 2013； Kaser et al， 2010）。喜马拉雅山、 喀喇昆仑山和兴都库什山地区分布着大量的山地冰川， 其冰川和积雪融水主要汇集到印度河， 占到印度河河流补给的70%~80%（Mukhopadhyay and Khan， 2015； Zhang et al， 2013）。冰川融水除了对下游河流、 湖泊等水体径流和水位产生影响之外， 也可能增加土壤含水量、 补给壤中流等影响地表产流过程（姚檀栋和姚治君， 2010）。年平均气温升高导致冰川和积雪融化加速， 而土壤含水量的增加可能使得原本干旱的土壤更易冻结， 从而产生冻结提前的现象， 进而形成与周围气候不同的局地特征。除气温及海拔外， 地理位置、 地形地貌、 区域气候和下垫面状况等都会影响青藏高原的土壤冻融过程， 而这些因素内部往往也各自存在联系。
图7 青藏高原年平均气温与土壤冻结开始时间（a）、 融化开始时间（b）和冻结持续时间（c）的相关系数的分布

Fig.7 The spatial distributions of the co-relationships between the annual mean air temperature and the first date of the soil freeze （a）， the first date of the soil thaw （b）， the duration of the soil freeze （c） over the Qinghai-Xizang Plateau

4 结论与讨论

本文利用ERA5再分析浅层土壤温度、 体积含水量和逐月气温资料与观测资料对比， 基于区域气候特征， 把青藏高原地区分成5个功能区， 分析了表征青藏高原土壤冻融过程关键参量的时空分布特征， 并探讨了其与气温、 海拔的相关性。结论如下：
（1） ECMWF/ERA5的气温、 土壤温度和土壤体积含水量的再分析资料在青藏高原的适用性较好， 其中气温资料表现最好， 土壤体积含水量资料变化较观测值更小。
（2） 在空间分布上， 羌塘高原冻结开始较早， 结束较晚， 持续时间长， 大多可达280.0天以上。藏南谷地、 东南部分地区及柴达木盆地附近， 冻结开始较晚， 主要在10月份， 融化开始时间较早， 多为5月， 持续时间短， 为200.0天左右。青藏高原由西北到东南存在冻结推迟、 融化提前和冻结持续时间缩短的趋势。
（3） 在时间变化上， 1979-2018年间青藏高原整体土壤冻融过程改变显著， 冻结开始时间推迟14.0天， 变率为0.17 d·a-1； 融化开始时间提前11.0天， 变率为0.07 d·a-1； 冻结持续时间缩短25.0天， 变率为0.23 d·a-1。1988年冻结持续时间发生突变。
（4） 羌塘地区南北部的冻结开始时间变率最大， 分别为0.27 d·a-1和0.24 d·a-1， 在整个研究时期内分别推迟24.6天及28.5天。融化开始时间的变化幅度较冻结开始时间更小， 其中青海及藏南地区下降速率最大， 为0.24 d·a-1， 在研究期间内提前9.6天。冻结持续时间在青藏高原大部分地区下降非常显著， 整个研究期间， 羌塘南北部冻结持续时间缩短最多， 分别为47.2天和32.9天。
（5） 冻结开始时间、 融化开始时间和冻结持续时间与年平均气温及海拔均存在显著相关性。气温每上升1.0 ℃， 冻结开始时间将推后5.2天， 融化开始时间提早4.5天， 冻结持续时间缩短9.8天。在青藏高原高寒气候带， 海拔每升高1000.0 m， 冻结开始时间提早9.1天， 融化开始时间推后4.9天， 冻结持续时间延长13.9天。气温变化对寒冷且土壤湿度条件相对较好的地区土壤冻结开始时间影响更大， 对气候相对较暖湿的地区土壤融化开始时间影响更大。

参考文献

null
Cheng G D， Wu T H， 2007.Responses of permafrost to climate change and their environmental significance， Qinghai-Tibet Plateau［J］.Journal of Geophysical Research Earth Surface， 112： F02S03.
null
Cheng M L， Zhong L， Ma Y M， al et， 2019.A study on the assessment of multi-source satellite soil moisture products and reanalysis data for the Tibetan Plateau［J］.Remote Sensing， 11（10）： 1196.
null
Frauenfeld O W， Zhang T J， Mccreight J L， 2007.Northern Hemisphere freezing/thawing index variations over the twentieth century［J］.International Journal of Climatology， 27（1）： 47-63.
null
Gardner A S， Moholdt G， Cogley J G， al et， 2013.A reconciled estimate of glacier contributions to sea level rise： 2003 to 2009［J］.Science， 340（6134）： 852-857.
null
Guo D L， Wang H J， 2014.Simulated change in the near-surface soil freeze/thaw cycle on the Tibetan Plateau from 1981 to 2010［J］.Chinese Science Bulletin， 59（20）： 2439-2448.
null
Guo D L， Yang M X， Wang H J， 2011.Characteristics of land surface heat and water exchange under different soil freeze/thaw conditions over the central Tibetan Plateau ［J］.Hydrological Processes， 25（16）： 2531-2541.
null
Henry H A L， 2008.Climate change and soil freezing dynamics： historical trends and projected changes［J］.Climatic Change， 87（3-4）： 421-434.
null
Hinkel K M， Paetzold F， Nelson F E， al et， 2001.Patterns of soil temperature and moisture in the active layer and upper permafrost at Barrow， Alaska： 1993-1999［J］.Global and Planetary Change， 29（3-4）： 293-309.
null
Hu G J， Zhao L， Wu X D， al et， 2019.Evaluation of reanalysis air temperature products in permafrost regions on the Qinghai-Tibetan Plateau［J］.Theoretical and Applied Climatology， 138（3）： 1457–1470.
null
Huang J P， Guan X D， Ji F， 2012.Enhanced cold-season warming in semi-arid regions［J］.Atmospheric Chemistry and Physics， 12（272）： 5391-5398.
null
Huang J P， Yu H P， Guan X D， al et， 2016.Accelerated dryland expansion under climate change［J］.Nature Climate Change， 6（2）： 166-171.
null
Jin R， Li X， Che T， 2009.A decision tree algorithm for surface soil freeze/thaw classification over China using SSM/I brightness temperature［J］.Remote Sensing of Environment， 113（12）： 2651-2660.
null
Jorgenson M T， Racine C H， Walters J C， al et， 2001.Permafrost degradation and ecological changes associated with a warming climate in central Alaska［J］.Climate Change， 48（4）： 551-579.
null
Kaser G， Grosshauser M， Marzeion B， al et， 2010.Contribution potential of glaciers to water availability in different climate regimes［J］.Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America， 107（47）： 20223-20227.
null
Li X， Jin R， Pan X D， al et， 2012.Changes in the near-surface soil freeze-thaw cycle on the Qinghai-Tibetan Plateau［J］.International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation， 17（1）： 33-42.
null
Menzel A， Jakobi G， Ahas R， al et， 2003.Variations of the climatological growing season （1951-2000） in Germany compared with other countries［J］.International Journal of Climatology， 23（7）： 793-812.
null
Mukhopadhyay B， Khan A， 2015.A reevaluation of the snowmelt and glacial melt in river flows within Upper Indus Basin and its significance in a changing climate［J］.Journal of Hydrology， 527（1）： 119-132.
null
Qin J， Liang S L， Yang K， al et， 2009.Simultaneous estimation of both soil moisture and model parameters using particle filtering method through the assimilation of microwave signal［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 114， D15103.DOI： 10.1029/2008JD011358.
null
Shen M G， Piao S L， Cong N， al et， 2015.Precipitation impacts on vegetation spring phenology on the Tibetan Plateau［J］.Global Change Biology， 21（10）： 3647-3656.
null
Sinha T， Cherkauer K A， 2008.Time Series Analysis of soil freeze and thaw processes in Indiana［J］.Journal of Hydrometeorology， 9（5）： 936-950.
null
Smith N V， Saatchi S S， Randerson J T， 2004.Trends in high northern latitude soil freeze and thaw cycles from 1988 to 2002［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 109（D12）： D12101.
null
Su Z B， Rosnay P D， Wen J， al et， 2013.Evaluation of ECMWF's soil moisture analyses using observations on the Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research， 118（11）： 5304-5318.
null
Su Z B， Wen J， Dente L， al et， 2011.The Tibetan Plateau observatory of plateau scale soil moisture and soil temperature （Tibet-Obs） for quantifying uncertainties in coarse resolution satellite and model products［J］.Hydrology and Earth System Sciences， 15（7）： 2303-2316.
null
Su Z B， 阳坤， 2019.青藏高原土壤温湿度逐时观测数据集（2008-2016）［DS/OL］.国家青藏高原科学数据中心， 2019.DOI： 10. 11888/Soil.tpdc.270110.CSTR： 18046.11.Soil.tpdc.270110.
null
van der Velde R， Su Z B， van Oevelen P， al et， 2012.Soil moisture mapping over the central part of the Tibetan Plateau using a series of ASAR WS images［J］.Remote Sensing of Environment， 120： 175-187.DOI： 10.1016/j.rse.2011.05.029.
null
Wang C H， Yang K， Zhang F M， 2020.Impacts of soil freeze-thaw process and snow melting over Tibetan Plateau on Asian summer monsoon system： A review and perspective［J］.Frontiers in Earth Science， 8： 133.DOI： 10.3389/feart.2020.00133.
null
Wang J Y， Luo S Q， Li Z G， al et， 2019.The freeze/thaw process and the surface energy budget of the seasonally frozen ground in the source region of the Yellow River［J］.Theoretical and Applied Climatology， 138（3）： 1631-1646.
null
Wang K， Zhang T， Zhong X H， 2015.Changes in the timing and duration of the near-surface soil freeze/thaw status from 1956 to 2006 across China［J］.The Cryosphere， 9（3）： 1321-1331.
null
Xie Z H， Song L Y， Feng X B， 2008.A moving boundary problem derived from heat and water transfer processes in frozen and thawed soils and its numerical simulation［J］.Science in China（A）， 51（8）： 1510-1521.
null
Zhang L L， Su F G， Yang D Q， al et， 2013.Discharge regime and simulation for the upstream of major rivers over Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 118（15）： 8500-8518.
null
Zou D， Zhao L， Sheng Y， al et， 2017.A new map of the permafrost distribution on the Tibetan Plateau［J］.Cryosphere Discussions， 11（6）： 2527-2542.
null
蔡林彤， 方雪薇， 吕世华， 等， 2021.青藏高原中部冻融强度变化及其与气温的关系［J］.高原气象， 40（2）： 244-256.DOI： 10. 7522/j.issn.1000-0534.2020.00073.
null
陈渤黎， 罗斯琼， 吕世华， 等， 2017.基于CLM模式的青藏高原土壤冻融过程陆面特征研究［J］.冰川冻土， 39（4）： 760-770.
null
高荣， 韦志刚， 董文杰， 2003.青藏高原土壤冻结始日和终日的年际变化［J］.冰川冻土， 1： 49-54.
null
李韧， 赵林， 丁永建， 等， 2012.青藏公路沿线多年冻土区活动层动态变化及区域差异特征［J］.科学通报， 57（30）： 2864-2871.
null
李述训， 南卓铜， 赵林， 2002a.冻融作用对地气系统能量交换的影响分析［J］.冰川冻土， 24（5）： 506-511.
null
李述训， 南卓铜， 赵林， 2002b.冻融作用对系统与环境间能量交换的影响［J］.冰川冻土， 24（2）： 109-115.
null
李卫朋， 范继辉， 沙玉坤， 等， 2014.藏北高寒草原土壤温度变化与冻融特征［J］.山地学报， 32（4）： 407-416.
null
刘明浩， 孙志忠， 牛富俊， 等， 2014.气候变化背景下青藏铁路沿线多年冻土变化特征研究［J］.冰川冻土， 36（5）： 1122-1130.
null
刘双， 谢正辉， 高骏强， 等， 2018.高寒生态脆弱区冻土碳水循环对气候变化的响应——以甘南州为例［J］.高原气象， 37（5）： 1177-1187.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00016.
null
刘源， 秦军， 阳坤， 等， 2018.3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价［J］.地球信息科学学报， 20（8）： 1178-1189.
null
罗斯琼， 张宇， 吕世华， 2008.黄土高原砂壤土冻融过程的观测和模拟［J］.冰川冻土， 30（2）： 234-243.
null
吕少宁， 李栋梁， 文军， 等， 2010.全球变暖背景下青藏高原气温周期变化与突变分析［J］.高原气象， 29（6）： 1378-1385.
null
朴世龙， 张宪洲， 汪涛， 等， 2019.青藏高原生态系统对气候变化的响应及其反馈［J］.科学通报， 64（27）： 2842-2855.
null
丘宝剑， 1989.国家农业地图集［M］.北京： 中国地图出版社， 20-21.
null
邱国庆， 程国栋， 1995.中国的多年冻土──过去与现在［J］.第四纪研究， 15（1）： 13-22.
null
冉洪伍， 范继辉， 黄菁， 2019.藏北高寒草地土壤冻融过程水热变化特征［J］.草业科学， 36（4）： 980-995.
null
王澄海， 董文杰， 韦志刚， 2003.青藏高原季节冻融过程与东亚大气环流关系的研究［J］.地球物理学报， 46（3）： 309-316.
null
魏莹， 段克勤， 2020.1980-2016年青藏高原变暖时空特征及其可能影响原因［J］.高原气象， 39（3）： 459-466.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00121.
null
吴青柏， 董献付， 刘永智， 2005.青藏公路沿线多年冻土对气候变化和工程影响的响应分析［J］.冰川冻土， 27（1）： 50-54.
null
徐洪亮， 常娟， 郭林茂， 等， 2021.青藏高原腹地多年冻土区活动层水热过程对气候变化的响应［J］.高原气象， 40（2）： 229-243.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2020.00071.
null
许建伟， 高艳红， 彭保发， 等， 2020.1979-2016年青藏高原降水的变化特征及成因分析［J］.高原气象， 39（2）： 234-244.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00029.
null
阳勇， 陈仁升， 2011.冻土水文研究进展［J］.地球科学进展， 26（7）： 711-723.
null
杨梅学， 姚檀栋， 何元庆， 2002.青藏高原土壤水热分布特征及冻融过程在季节转换中的作用［J］.山地学报， 20（5）： 553-558.
null
杨淑华， 吴通华， 李韧， 等， 2018.青藏高原近地表土壤冻融状况的时空变化特征［J］.高原气象， 37（1）： 43-53.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00043.
null
姚檀栋， 2008.青藏高原及毗邻地区冰川湖泊图［M］.西安： 西安地图出版社.
null
姚檀栋， 姚治君， 2010.青藏高原冰川退缩对河水径流的影响［J］.自然杂志， 32（1）： 4-8.
null
张廷军， 晋锐， 高峰， 2009.冻土遥感研究进展： 被动微波遥感［J］.地球科学进展， 24（10）： 1073-1083.
null
郑度， 张荣祖， 杨勤业， 1979.试论青藏高原的自然地带［J］.地理学报， 34（1）： 1-11.
null
周余华， 叶伯生， 胡和平， 2005.土壤冻融条件下的陆面过程研究综述［J］.水科学进展， 16（6）： 887-891.
Options
文章导航

/

〈 〉

本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持：support@magtech.com.cn