1 引言
随着西北干旱区气候暖湿化的不断演变， 新疆经历了从暖干气候向暖湿气候的转变（Shi et al， 2007）， 在气候变暖和人类活动的双重影响下， 中国西北干旱区的生态环境问题日益突显， 了解气象要素对深入理解当地天气和气候具有重要意义（张强等， 2011）。气象要素是反映环境和影响水热条件的重要因素， 水热条件会影响地区发展， 气温和降水作为重要的气象要素， 是区域气候变化最敏感的指标（薛燕等， 2003）， 不仅直接影响生态环境， 还会间接影响人类生产生活（Shi et al， 2018）， 气象要素是陆面过程研究的基本体现， 气温不仅是陆面过程和环境变化的影响因子， 也是气候变化的重要影响因子（戴进等， 2023）。目前我国关于高原、 沙漠、 戈壁、 荒漠-绿洲过渡带及绿洲内部的近地层基本气象要素研究较多， 如一些学者在黑河、 塔克拉玛干沙漠和策勒等各种地形的不同天气下开展了大量关于近地层微气象、 荒漠-绿洲下垫面小气候特征及能量收支分析， 发现了“绿洲的生态效应会影响周边地区， 使得绿洲和边缘戈壁地区存在逆温逆湿现象”（杨青等， 2004； 毛东雷等， 2017）。有学者对不同典型天气下的温湿度进行了研究， 发现阴雨天比湿明显高于晴天（杜一博等， 2018）。而山区的气象要素不仅呈现明显的空间变化， 还会影响全球气候和物种沿海拔分布范围的变化（Tang and Fang， 2006）。关于近地表气温的模拟并不困难， 但在山地地区， 复杂的地形增大了模拟结果的不确定性， 用近地表气温垂直递减率来表征山地气温是推算无观测区域气温的重要手段， 对气候和水文研究至关重要（Minder et al， 2010）。全球范围内常用0.65 ℃·（100m）-1来代表标准大气气温直减率（方精云， 1992）， 由于气温直减率易受到地形、 坡度和风向等因素的影响（方精云， 1992）， 故而在山区使用标准大气气温直减率推算温度是不可靠的。通过国内外学者在众多山区开展关于气温直减率的研究， 发现区域气温直减率与标准大气气温直减率存在差异， 如洛基山脉（Marshall and Miller， 2020）、 阿尔卑斯山脉（Gruber et al， 2004）、 喜马拉雅山脉（Heynen et al， 2016； Kattel et al， 2018）、 青藏高原（秦翔等， 2013； 郭建平等， 2013； 罗伦等， 2021）、 祁连山（晋子振等， 2019）、 长白山（田杰等， 2013）和天山（Gheyret et al， 2020）等， 因此定义区域内的气温直减率对掌握山区气温而言十分重要（Blandford et al， 2008）。但关于山区的研究， 由于山区气候的空间异质性和缺乏气候记录等原因， 为分析气象要素造成了巨大挑战（Pepin et al， 2015）。
由于中昆仑山北坡海拔梯度大且自然环境恶劣， 气象观测难度大， 致使北坡气象要素的研究较少， 近年来随着中昆仑山地区阶梯式气象观测网的搭建， 气象监测逐步完善， 气象数据逐渐丰富， 为本文分析中昆仑山北坡气象要素提供了数据支撑。鉴于昆仑山地区极易受到气候变化的影响且其作为下游绿洲地区水资源的主要供应地， 对当地的发展起着至关重要的作用， 研究该山区的降水梯度对于了解昆仑山的自然状况也十分重要。基于以上论述， 本研究利用民丰县内的9个气象站点的观测资料， 对比分析了中昆仑山北坡南北跨越200多km， 海拔相差4006 m的气象要素垂直结构及其变化规律， 为掌握中昆仑山北坡区域气候变化的特点和差异、 气候资源开发、 脆弱生态环境改善及极端天气（大风、 干旱、 沙尘暴）防治提供科学参考， 进而提升对该地区陆面过程的认识。
2 研究区域与观测数据
2.1 观测站点介绍
昆仑山脉是中国西部的主要山脉， 西起帕米尔高原， 东至青海境内， 按山脉可分： 东昆仑山、 中昆仑山、 西昆仑山。观测站点均位于中昆仑山北坡的民丰县内， 与塔克拉玛干沙漠南缘相接， 拥有多种不同下垫面， 生态环境复杂且具有典型性， 从南到北海拔逐渐降低， 整体高差超4000 m（图1 ）， 气候由高山荒漠气候转向温带荒漠气候（Xu and Gao， 1995）， 降水量呈减少趋势， 主要降水发生在5000 m以上的高山区（Niu et al， 2023）， 昼夜及季节温差大， 自然景观呈明显分带性， 空气稀薄， 5000 m以上为高寒荒漠， 植被多以山地草原为主。观测站点的植被覆盖度（Fractional Vegetation Cover， FVC）来源于国家青藏高原科学数据中心2022年的数据（高吉喜等， 2023）。文中涉及的地图是基于中华人民共和国自然资源部地图技术审查中心标准地图服务系统下载的审图号为GS（2022）1873号的中国地图制作， 底图无修改。气象观测站点具体信息见表1 。
图1 研究区地形（阴影， 单位： m）和观测站点（圆点）分布Fig.1 Topography （shade， unit： m） and observation stations （dots） in the study area |
表1 气象观测站点信息Table 1 Meteorological observation station information |
| 编号 | 站点 | 植被状况 | 地貌特征 |
|---|---|---|---|
| Ⅰ | 安迪尔牧场国家气象观测站（83°39′E， 37°56′N， 1256 m） | 红柳、 合叶消， 草地， FVC为36.98% | 绿洲， 地势较为平坦 |
| Ⅱ | 民丰国家基准气候站（82°41′E， 37°04′N， 1409 m） | 胡杨、 梨树， 草地， FVC为35.52% | 绿洲， 绿洲内部， 平沙地 |
| Ⅲ | 尼雅镇渠首国家气象观测站（82°37′E， 36°52′N， 1738 m） | 盐生草， 裸地， FVC为1.23% | 荒漠-绿洲过渡带， 固定沙地 |
| Ⅳ | 叶亦克乡阿依塔格气象观测站（82°59E， 36°42′N， 2266 m） | 骆驼刺、 藜科类， 裸地， FVC为3.72% | 荒漠-绿洲过渡带， 地势起伏较大 |
| Ⅴ | 煤矿气象观测站（83°44′E， 36°35′N， 2573 m） | 藜科类， 裸地， FVC为4.58% | 荒漠-绿洲过渡带， 地势起伏较大 |
| Ⅵ | 叶亦克乡叶亦克国家气象观测站（83°10′E， 36°38′N， 2830 m） | 驼绒藜、 裸果木， 草地， FVC为13.18% | 荒漠-绿洲过渡带， 地势起伏较大 |
| Ⅶ | 喀拉萨依气象观测站（83°54′E， 36°46′N， 3044 m） | 锦鸡儿等草本植物， 草地， FVC为24.24% | 高原北坡， 地势起伏大 |
| Ⅷ | 阿克苏萨依气象观测站（84°14′E， 36°38′N， 3933 m） | 藜科类， 裸地， FVC为2.92% | 高原北坡， 地势起伏大 |
| Ⅸ | 独尖山南科研站（82°50′E， 35°41′N， 5262 m） | 裸地， FVC为1.75% | 高原苔地， 地势起伏大 |
2.2 数据来源和仪器介绍
2022年8月至2023年7月的气压、 气温、 降水、 相对湿度、 风向和风速等逐时数据来自9个自动气象站， 站点观测设备及型号见表2 ， 期间的天气现象资料由民丰国家基准气候站提供。为保证研究的可靠性， 在分析之前对数据进行了检验及质控， 剔除了明显异常值； 为保证反演结果的真实性， 对缺失的数据不进行插值补充， 计算均值时忽略该时刻。在计算气温和比湿梯度前， 将所有站点的气温和比湿数据与海拔1409 m民丰站的数据进行相关性检验， 所有站点的气温和比湿与民丰站的相关系数均达到0.9以上， 表现出显著相关性， 反映了各站点气温和比湿的变化趋势相似， 符合天气系统大背景的变化。四季按春季（3 -5月）、 夏季（6 -8月）、 秋季（9 -11月）， 冬季（12月至次年2月）划分， 本文统一采用北京时间， 昼夜区分以08:00 -19:00为日间， 20:00至次日07:00为夜间。
表2 观测仪器及要素Table 2 Observation instruments and elements |
| 站点 | 生产厂家/国家 | 型号 | 观测要素 |
|---|---|---|---|
| Ⅰ-Ⅸ | 华云升达/中国 | DZZ5 | 气压/hPa、 气温/℃、 相对湿度/%、 风速/（m·s-1）、 风向/（°）、 降水/mm |
| Ⅹ | 佐格/中国 | ASW1600 | 气压/hPa、 气温/℃、 相对湿度/%、 风速/（m·s-1）、 风向/（°）、 降水/mm |
2.3 研究方法
2.3.1 气温垂直递减率
气温垂直递减率TLR［单位： ℃·（100m）-1］， 是反映山地气象的重要指标之一， 主要表征气温随高度的变化， 气温随海拔升高而降低则气温垂直递减率为正， 反之为负。首先利用气温数据与经度、 纬度、 海拔进行共线性检验如式（1） （Kattel et al， 2013）， 如通过共线性检验则使用式（2） 计算TLR（Guo et al， 2016）， 降水梯度也使用式（2） 计算。如下：
式中： Y为因变量气温（单位： ℃）或降水（单位： mm）； H、 Lon、 Lat为自变量分别代表海拔（单位： m）、 经度［单位： （°）］、 纬度［单位： （°）］； d、 f 分别为多元回归项的常数和误差； c为截距； TLR、 a、 b 代表回归系数； Y为气温时， -TLR为气温直减率［单位： ℃·（100m）-1］， m、 n和o分别代表最高、 最低和平均气温； Y为降水时， TLR为降水梯度。
2.3.2 比湿
比湿q是一定体积空气中水汽含量所占的比值， 其不受体积变化的影响， 能更加准确表征一个地区湿度的变化特征。通过气温、 气压、 相对湿度计算比湿（付光祥等， 2024）， 公式如下：
，
式中： E为饱和水气压（单位： hPa）； T为大气温度（单位： ℃）； e为水汽分压（单位： hPa）； RH为相对湿度（单位： %）； p大气压（单位： hPa）； q为比湿（单位： g·kg-1）。
3 结果与分析
3.1 不同海拔风向和风速对比分析
3.1.1 风向和风速变化趋势
不同海拔风向和风速变化差异显著（图2 ）。海拔1256 m和1409 m的主导风向分别是ENE、 NE和SW、 NE， 分别占总风向的16.1%、 15.1%和10.1%、 9.9%， 且风速大小相近， 集中在0~10 m·s-1。在海拔1738~2830 m之间， 海拔1738 m的主导风向是S和W， 分别占总风向的14.3%和8.6%； 海拔2266 m的主导风向是S和NNE， 分别占总风向的36.9%和7.4%； 海拔2573 m的主导风向是S， 占总风向的12.9%； 海拔2830 m的主导风向是SSW， 占总风向的14.8%， 10.7 m·s-1以上风速分别占总风速的2.6%、 0.3%、 0.3%和0.4%， 其中海拔1738 m的风速较大， 9个台站中的最大风速也在该站。海拔3044 m和3933 m的主导风向均是ESE， 分别占总风向的23.2%和28.3%， 10.7 m·s-1以上风速分别占0.2%和2.5%， 海拔5262 m风向变化最为频繁， 主导风向是SSW和NNE， 分别占总风向10.8%和10.1%， 10.7 m·s-1以上风速占6.7%， 总体表现为随海拔升高风速增大。
9个站点的年均风速日变化差别较小， 结合标准差判断海拔5262 m的年均日风速变化最大， 1409 m的变化最小， 其中， 海拔5262 m的年均风速最大， 1738 m次之， 1409 m的风速最小。是由于5262 m的站点所在海拔位置较高， 地表植被覆盖度极低， 相较低海拔地区高原地区气压和气温常年较低， 故而风速较大； 1738 m的站点地处荒漠-绿洲过渡带， 地表多为一年生草本植物， 防风能力弱， 且位于山麓地区以北和民丰县城以南， 导致该地区存在狭管效应使得风速较大； 1409 m的站点海拔较低并位于绿洲内部地势平坦， 植被覆盖度高于其他站点， 周边主要受到防风林、 建筑物、 农作物影响， 具有“风屏效应”， 所以风速较小。
3.1.2 四季风速日内变化
由图3 可知， 风速随着海拔升高普遍呈现增大趋势， 海拔5262 m的风速最大， 海拔1409 m的风速最小， 四季风速日变化呈现“单峰型”和“双峰型”。在海拔1256 m、 1409 m、 3933 m和5262 m的站点风速变化呈现“单峰型”， 夜间风速较小且变化平稳， 风速最大值多出现在午后。从08:00左右风速开始逐渐增大， 随海拔增高风速开始增大， 由于在14:00 -20:00近地面的空气温度达到最高， 空气中强烈的上下热对流， 导致各站点风速均达到最大值， 之后随有效太阳辐射的降低， 风速逐渐降低， 在夜间风速降至最低。在海拔1738~3044 m的风速变化呈现“双峰型”， 两个峰值分别在午后和夜间， 主要由于这几个站点位于高原北坡， 且海拔较高， 植被覆盖度低， 地面比热容较小， 白天较强的太阳辐射导致升温迅速， 夜间散热较快， 昼夜温差大， 风速日变化受山谷风环流影响较大。最大时刻风速在2022年10月20日09:00海拔1738 m处为20.2 m·s-1， 风向为WSW； 最大日风速在2023年5月15日海拔5262 m处为11.42 m·s-1。
3.1.3 不同海拔昼夜风向和风速变化特征
由不同海拔的昼夜风玫瑰图（图4 ）可知， 位于过渡带和高原地区的站点昼夜风向和风速变化差异较大， 受山谷风和湖陆风的影响较大。海拔1256 m和1409 m的昼夜风向变化不大， 前者的风向以东东北为主， 风速均小于15.3 m·s-1， 后者日间以西南风为主， 夜间以西风为主， 日间风速小于夜间。海拔1738 m日间以西风为主， 夜间以南风为主， 日夜最大风速均大于17.1 m·s-1。在海拔1738~5262 m的站点地处昆仑山北坡山麓及山腰地段， 白天山顶升温快， 山谷升温较慢， 主要受谷风影响； 夜间反之， 主要受山风影响。地处昆仑山北坡白天主要是偏北的上坡风， 夜间主要是偏南的下坡风， 昼夜风向变化差异较大。
3.2 不同海拔气温和比湿变化特征分析
3.2.1 不同海拔气温和比湿月变化
据中昆仑山北坡气温和比湿月变化特征可知（图5 ）， 气温随海拔升高呈下降趋势， 为明显的倒“U”型［图5 （a）］， 比湿呈现“单峰单谷”型［图5 （b）］。年平均气温从海拔1256 m的11.7 ℃下降到海拔5126 m 的-9.3 ℃， TLR mean为0.53 ℃·（100m）-1。月平均最高气温均出现在7月， 最低气温在1月。时刻最高气温在海拔1256 m为42.2 ℃（2023年7月18日）， 最低在海拔5262 m为-29.9 ℃（2023年2月13日）。
观测点地处塔克拉玛干沙漠南缘， 属于干旱区， 在海拔2573 m以下整体降水量偏少（表5）， 植被覆盖度较低。观测期内各站点年均比湿为2.27~4.21 g·kg-1， 月均比湿最大值变化区间为6.78~10.03 g·kg-1， 最低值变化区间为0.51~1.12 g·kg-1， 月均比湿最高值在海拔1409 m为10.03 g·kg-1； 最低值在海拔5262 m为0.51 g·kg-1。不同海拔高度比湿变化呈现明显的季节性， 平均比湿夏季>秋季>春季>冬季， 比湿波动强度与比湿大小变化相同， 呈现夏季最大， 冬季最小的特点。夏季比湿最大是由于降水均主要集中在夏季， 且夏季植物蒸腾和人工灌溉都会使比湿增大， 因此夏季比湿最高， 由于冬季气温较低， 部分水分被冻结且植物处于休眠状态蒸腾作用不强， 导致比湿最低。
3.2.2 气温直减率变化特征
利用中昆仑山北坡气象站点的观测数据， 对年均气温与经度、 纬度和海拔进行多重共线性分析， 其方差膨胀因子（VIF）值分别为2.631（p=0.532）、 7.381（p=0.059）和5.997（p<0.001）， 三者的VIF均小于10， 说明通过了共线性检验， 但纬度和经度表现不显著， 表明气温只与海拔呈现显著相关性， 此结果证明在中昆仑山北坡使用海拔来预测气温具有一定可行性， 故使用式（2） 确定TLR。［图6 （a）］是温度与海拔的月变化相关系数图， 反映了最低气温和海拔之间的相关性最差， 平均气温的相关系数从10月开始减小持续到1月达到最低值， 与温度最低月相对应； 从2月开始增加持续到6月达到最大值， 与温度较高月相对应。除12月的最低气温外， 平均气温、 最高气温和最低气温与海拔的相关性均通过了显著性检验（p<0.01或p<0.05）， 相关系数分别在-0.998~-0.791、 -0.999~-0.885和-0.994~-0.7之间， 月均气温与海拔均呈显著负相关， 因此TLR可以表征除12月最低气温以外的变化特征。年均气温统计模型为：
中昆仑山北坡的年平均气温与海拔呈显著负相关， 相关系数为-0.987。年TLRmean为-0.56 ℃·（100m）-1（R 2=0.971）； 年TLRmax为-0.60 ℃·（100m）-1（R 2=0.996）； 和年TLRmin为-0.47 ℃·（100m）-1（R 2=0.866）， TLRmean、 TLRmax和TLRmin均小于标准大气气温直减率， 年TLRmax最接近标准大气气温直减率， 年TLRmean和年TLRmin均明显低于标准大气气温直减率。据图6 （b）可知， 月TLRmean、 TLRmax和TLRmin的月变化分别在-0.8~-0.22 ℃·（100m）-1、 -0.86~-0.26 ℃·（100m）-1和-0.68~-0.19 ℃·（100m）-1之间。TLRmean在6月最大为-0.8 ℃·（100m）-1； 12月最小为-0.22 ℃·（100m）-1； 在最热月7月为-0.66 ℃·（100m）-1； 在最冷月1月为-0.23 ℃·（100m）-1。TLRmean在春季、 夏季、 秋季和冬季分别为-0.66 ℃·（100m）-1、 -0.69 ℃·（100m）-1、 -0.55 ℃·（100m）-1和-0.28 ℃·（100m）-1， 四季TLRmean在-0.69~-0.28 ℃·（100m）-1之间， 可见中昆仑山北坡夏季气温直减率较陡， 冬季气温直减率较浅。
3.2.3 四季气温和比湿日内变化特征
所有站点的四季气温日变化曲线表现出一致性（图7 ）， 四季均温日变化都呈现明显的“单峰型”， 但极值出现的时间有差异。四季气温日峰值集中在15:00 -17:00， 个别站点提前或延后1~2 h出现， 低海拔地区气温峰值出现的时刻比高海拔地区晚； 气温谷值集中在08:00 -09:00， 夜间各站点气温均降低主要是由下垫面辐射冷却导致， 直至日出后， 热量通过湍流交换进入近地层大气， 气温才得以回升。各站点气温日较差的季节变化见表3 ， 由于春、 秋季是气候过渡期， 大气环流、 气压系统、 太阳辐射角度和强度发生了较大变化， 导致气温的快速波动， 从而出现最大气温日较差。2266~5262 m冬季温差最大， 是由高海拔地区的冬季日照时间短， 夜晚长时间散热温度急剧下降而导致， 夏季温差最小是由气温普遍偏高所致。
图7 不同季节不同海拔条件下平均气温日变化（a）春季， （b）夏季， （c）秋季， （d）冬季 Fig.7 Daily variation of mean air temperature at different altitudes in different seasons（a） spring， （b） summer， （c） autumn， （d） winter |
表3 不同海拔条件下气温日较差的季节变化Table 3 Seasonal variations of daily differences in air temperature at different altitudes |
| 站点编号 | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅴ | Ⅵ | Ⅶ | Ⅷ | Ⅸ |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 春季气温日较差/℃ | 19.9 | 16.3 | 11.8 | 10.7 | 8.6 | 7.2 | 9.6 | 13.6 | 8.3 |
| 夏季气温日较差/℃ | 14.8 | 12.0 | 9.5 | 8.6 | 7.0 | 6.5 | 7.4 | 9.4 | 7.9 |
| 秋季气温日较差/℃ | 16.2 | 12.5 | 10.5 | 10.7 | 10.0 | 8.5 | 10.8 | 13.4 | 9.2 |
| 冬季气温日较差/℃ | 18.2 | 15.8 | 12.4 | 11.1 | 8.6 | 7.6 | 9.5 | 13.0 | 10.3 |
观测期间比湿日变化波动明显（图8 ）。海拔1256~1409 m之间的站点比湿日变化较大且均表现为夜间较高白天较低， 比湿最大值均出现在08:00左右， 冬季略有延迟在12:00前后， 最小值出现在18:00左右； 海拔1738~5262 m之间的站点四季比湿日变化不明显， 冬季海拔2266~3044 m之间的比湿变化较为明显， 均表现为夜间比湿较小， 比湿最大值出现在午后。四季日比湿最大值均出现在海拔1409 m， 该站点的比湿日变化明显且曲线呈“U”型， 夜间比湿显著高于其余站点。春季、 夏季和冬季的比湿最小值均在海拔5262 m， 秋季比湿最小值在海拔3933 m， 春季日比湿最大值范围在1.91~3.47 g·kg-1； 夏季日比湿最大值范围在6.35~9.81 g·kg-1； 秋季日比湿最大值范围在2.34~4.31 g·kg-1； 冬季日比湿最大值范围在0.83~1.76 g·kg-1， 各站点四季比湿日变化范围表现为按夏季、 秋季、 春季、 冬季的顺序减少。
3.2.4 四季逆温和逆湿日内变化特征
中昆仑山北坡四季逆温层主要在海拔1256~1409 m、 1409~1738 m、 2266~2830 m及2830~3044 m之间， 最大逆温层均出现在海拔1256~1409 m之间（图9 ）， 四季日气温廓线呈现冬季逆温明显且强度大［图9 （d）］， 夏季逆温强度小且集中在夜间［图9 （b）］。春季最大逆温强度在1256~1738 m之间的09:00为2.96 ℃； 夏季最大逆温强度在1256~1409 m之间的07:00为1.01 ℃； 秋季最大逆温强度在1256~1409 m之间的08:00为3.61 ℃； 冬季逆温现象普遍， 在海拔1256~3044 m之间存在多个逆温层， 最大逆温强度在1256~1409 m之间的09:00为4.89 ℃。海拔1256~1409 m之间逆温强度最大， 是由于海拔1256 m临近沙漠， 而海拔1409 m地处绿洲， 绿洲内部集聚人口较多， 植被覆盖度较高， 植物会吸收并反射一部分太阳辐射， 随着植物蒸腾作用和遮阴作用的加强外部气温逐渐降低， 绿洲内大气中的热量补充能力减弱， 加之受人类活动和动植物共同影响， 可能导致绿洲内部气温比沙漠和过渡带低， 此情况与前人研究绿洲在夏季存在“冷岛效应”， 冬季存在“热岛效应”相符合。
四季日比湿廓线差异明显（图10 ）， 春季、 夏季和秋季在海拔1256~5262 m之间存在多个逆湿层， 冬季在海拔1256~2830 m之间存在多个逆湿层， 海拔2830 m以上未发现逆湿， 四季最大逆湿层均出现在海拔1256~1409 m之间。春季逆湿强度在10:00达到最大为0.99 g·kg-1； 夏季在21:00达到最大为2.34 g·kg-1； 秋季逆湿强度在08:00达到最大为1.17 g·kg-1； 冬季逆湿强度在08:00达到最大为0.53 g·kg-1。比湿在海拔1409 m始终最大， 1256 m次之， 印证了绿洲的“湿岛效应”， 四季比湿日变化趋势显著不同， 主要与大气稳定度的升高、 水汽含量的增加以及夜间逆湿现象有关。
3.2.5 典型天气下逆温和逆湿日内变化特征
为分析中昆仑山北坡典型天气下气温的变化特征， 本文根据天气现象资料中的降水及能见度数据从2022年8月1日至2023年7月31日的数据中分别挑选了晴天（2023年6月11日和2023年7月16日）、 阴雨天（2023年7月11日和2022年7月30日）两种典型天气类型进行研究。
夏季不同天气情况下气温廓线的形状略有差异（图11 ）。2023年6月11日的最大逆温层在海拔1256~1409 m之间［图11 （a）］， 逆温强度为3.6 ℃； 2023年7月16日的最大逆温层在海拔1256~1738 m之间［图11 （b）］， 逆温强度为8.2 ℃； 阴雨天仅在海拔1256~1409 m存在逆温， 最大逆温强度为1.9 ℃［图11 （d）］。晴天的逆温强度大于阴雨天， 晴天逆温出现的时段较为规律， 主要在清晨及夜间， 阴雨天逆温现象较少且出现时段不规律。晴天由于站点之间的下垫面不同， 导致各站点之间的气温下降速度不均匀， 个别海拔较高的站点降温较慢， 导致逆温现象明显； 阴雨天由于热力不稳定湍流混合运动较强， 各高度层热量交换不断加强， 使得气温趋于相近， 因此逆温现象较少。
图11 典型天气气温廓线随海拔的日变化（a）2023年6月11日晴天， （b）2023年7月16日晴天， （c）2023年7月11日阴雨天， （d）2022年7月30日阴雨天 Fig.11 Daily variation of vertical profiles of typical weather temperatures with elevation.（a） sunny on June 11， 2023， （b） sunny on July 16， 2023， （c） rainy on July 11， 2023， and （d） rainy on July 30， 2022 |
中昆仑山北坡典型天气下比湿分布差异明显（图12 ）， 2023年6月11日的比湿最大值在5.21~11.46 g·kg-1［图12 （a）］； 晴天比湿最大值在5.34~13.12 g·kg-1［图12 （b）］； 2023年7月11日的比湿最大值在8.50~14.08 g·kg-1］［图12 （c）］； 2022年7月30日的比湿最大值在7.87~13.68 g·kg-1［图12 （d）］， 晴天最大逆湿层在海拔1256~1409 m， 逆湿强度为5.29 g·kg-1； 阴雨天最大逆湿层在海拔1256~1409 m， 逆湿强度为2.26 g·kg-1； 晴天比湿变化范围及逆湿强度均大于阴雨天， 阴雨天比湿增大幅度受降水量影响较大， 比湿变化范围较小是由于降水出现在全天内的不同时段。
图12 典型天气比湿廓线随海拔的日变化（a）2023年6月11日晴天， （b）2023年7月16日晴天， （c）2023年7月11日阴雨天， （d）2022年7月30日阴雨天 Fig.12 Daily variation of the vertical profile of typical weather specific humidity with elevation.（a） sunny on June 11， 2023， （b） sunny on July 16， 2023， （c） rainy on July 11， 2023， （d） rainy on July 30， 2022 |
3.3 不同海拔降水月变化特征
表4 观测站点4 -9月降水量总和Table 4 Total precipitation at observation sites from April to September |
| 站点编号 | Ⅰ | Ⅱ | Ⅲ | Ⅳ | Ⅵ | Ⅶ |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 4月降水量总和/mm | 0.1 | 1.8 | 8.2 | 12.4 | 8.7 | 14.1 |
| 5月降水量总和/mm | 12.9 | 18.9 | 32.6 | 55.9 | 1 | 71.9 |
| 6月降水量总和/mm | 0 | 0 | 0.9 | 2.7 | 0.5 | 19.1 |
| 7月降水量总和/mm | 4.9 | 12.1 | 19.2 | 30.1 | 61.8 | 92 |
| 8月降水量总和/mm | 1.6 | 0.3 | 5.1 | 17.1 | 39.2 | 37.9 |
| 9月降水量总和/mm | 0 | 0 | 0 | 0.6 | 2.6 | 0.1 |
| 总计/mm | 19.5 | 33.1 | 66 | 118.8 | 113.8 | 235.1 |
中昆仑山北坡各站点4 -9月的降水量占全年总降水量的86%以上， 降水随海拔升高呈现“增多-减少-增多”的趋势。海拔1256~3044 m之间的最大降水量在海拔3044 m， 降水梯度为9.6 mm·（100m）-1， 同一海拔不同月份之间降水量存在明显差异， 9月降水量极少， 降水和海拔的相关性为91.29%， 总降水梯度模型见式（7） ：
在海拔1256~2266 m之间降水和海拔的相关性为99.99%， 降水梯度为9.9 mm·（100m）-1； 海拔2266~2830 m之间的降水随海拔升高而减少， 降水梯度为-0.9 mm·（100m）-1； 海拔2830 ~3044 m之间的降水随海拔升高而增多， 降水梯度为56.7 mm·（100m）-1。可见在中昆仑山北坡海拔1256~3044 m之间存在一个降水峰值， 根据已有降水数据分析可知在中昆仑山北坡海拔2800~3100 m之间存在一个明显降水带， 由于4000 m以上的站点获取的降水数据有限， 因此在4000 m以上是否还存在降水带， 需在后续研究中加以跟进。
4 讨论
4.1 气温和比湿的变化特征
本文研究发现夏季平均气温与海拔的相关系数大于冬季和最低气温与海拔相关性较小的结果与Du et al（2018）和Kattel et al （2013）的研究结果一致， 这可能与夏季湍流和对流作用较强导致空气充分混合， 以及冬季平原和盆地的逆温现象有关。中昆仑山北坡逆温和逆湿现象的季节性变化与新疆策勒和塔中地区的研究相似（毛东雷等， 2017； 金莉莉等， 2017）， 均表现为夏季逆湿强度较大， 冬季逆温强度较大， 冬季逆温较强可能与冬季地面有效辐射大于夏季有关， 夏季逆湿较弱可能与夏季太阳辐射量大， 整体温差小有关； 中昆仑山北坡比湿随高度升高而趋于减小， 夏季比湿对年均比湿影响较大与西北干旱区的研究一致（Zhang et al， 2021）， 可能是由夏季降水和植物蒸腾作用强导致。
中昆仑山北坡的TLRmean为-0.56 ℃·（100m）-1， 在新疆平均气温直减率-0.8~-0.4 ℃·（100m）-1之间（Du et al， 2018）， 且与Tang and Fang （2006）对中国太白山北坡和Krstic et al （2014）对科帕奥尼克山年均气温直减率-0.5 ℃·（100m）-1和-0.56 ℃·（100m）-1相近。中昆仑山北坡TLR的月变化与Marshall and Miller （2020）对洛基山脉的研究结果一致， 但变化范围有差异， 洛基山脉冬季TLRmax在-0.54~-0.43 ℃·（100m）-1之间， 夏季TLRmax在-0.7~-0.68 ℃·（100m）-1之间， 而本研究区冬季TLRmax在-0.51 ~-0.23 ℃·（100m）-1之间， 夏季TLRmax在-0.87 ~-0.59 ℃·（100m）-1之间， TLRmax无论在冬季还是夏季始终小于洛基山脉， 可能与站点受到高原和沙漠两种不同气候影响有关。本文发现最高气温的直减率始终大于最低气温的直减率可能是由绝热作用所导致［图5 （b）］， 与喜马拉雅南坡（Kattel et al， 2018）研究相似。气温直减率的季节性差异， 表现为夏季较陡， 冬季较浅， 与天山（Du et al， 2018）、 祁连山（Lin and Chang， 2018）等大多山区的研究相似； 与青藏高原东部（Li et al， 2013）冬季最陡， 夏季最浅的季节变化模式相反， 可能是因为青藏高原在夏季作为热源又受到大地形的影响， 导致其与周围地区温度相差变小， 冬季作为冷源比周围温度还低而导致TLR的相反变化特征。与Sun et al （2022）对昆仑山西北部TLR的研究不同， 可能是由于昆仑山西北部的研究站点海拔均在1500 m以上， 且距离沙漠有一定距离， 受沙漠的影响较小， 而本研究中最低海拔的站点临近沙漠， 受沙漠干旱气候的影响相对较大， 高海拔地区受山体和冰雪影响较大有关而共同导致。TLR具有明显的季节性变化且呈现“单峰型”， 与阿尔卑斯山（Gruber et al， 2004）、 落基山脉（Marshall and Miller， 2020）和中国部分学者对山地地区近地表气温直减率的研究一致（方精云， 1992）， 与喜马拉雅山脉中部南坡（Kattel et al， 2013）TLR的年循环不同， 可能是因为喜马拉雅地区受季风影响较大， 故而在季风期间出现两个TLR的峰值， 而本研究区较少受季风的直接影响。
4.2 降水的变化特征
从陆-气相互作用的角度出发， 在气候变暖的背景下， 全球极易出现极端干旱和极端湿润（Polson and Hegerl， 2017）， 近些年暖湿化空间差异显示西北地区西部有明显变暖趋势（Wang et al， 2021）， 本文发现中昆仑山北坡的低山地区和平原地带的降水量相对较少， 而该地区的中高山地带降水较多， 降水特征符合南疆降水的大背景， 也符合现今关于西北地区暖湿化和昆仑山地区是新疆气候暖湿化最明显区域之一的讨论。中昆仑山北坡海拔1256~3044 m之间的年降水梯度为9.6 mm·（100m）-1， 与科帕奥尼克山北坡的降水梯度9 mm·（100m）-1相近（Krstic et al， 2014）。降水带的特点是相对于其他站点而言， 降水量明显增多， 中昆仑山北坡海拔2800~3100 m范围内的降水带与玉龙雪山（辛惠娟等， 2012）和色季拉山东坡（罗伦等， 2021）降水带的海拔高度相近。来自印度样的西南季风对昆仑山南坡降水影响较大， 而北坡降水带的出现可能与大气从绿洲吹向山地形成了地形降雨和部分西南季风带来的水汽运移在北坡形成的云雨区有关。
5 结论
本研究利用中昆仑山北坡9个不同海拔（1256~5262 m）的自动气象站1年（2022年8月1日至2023年7月31日）的观测数据对山坡1.5 m高度近地面气压、 气温、 夏季降水、 比湿、 风向和风速随海拔梯度的变化特征进行了分析， 得到以下主要结论：
（1） 不同海拔高度的风向和风速变化显著， 高原北坡上站点的主导风向多为两个及以上， 风速随海拔升高而增大， 风速四季日变化主要表现为“单峰型”和“双峰型”； 在海拔1256 m和1409 m的昼夜风向变化不大， 风速较小均在10 m·s-1以下， 海拔1738 m以上的昼夜风向存在明显差异； 在海拔1738~3044 m之间的站点， 受山谷风或湖陆风的影响， 一天之内存在两个主导风向， 昼夜风向风速变化较大， 风速呈现“双峰型”， 海拔1256 m、 1409 m、 3933 m和5262 m的风速呈现“单峰型”； 最大时刻风速出现在海拔1738 m， 由狭管效应导致存在风口， 使得该地区风速常年较大。
（2） 中昆仑山北坡年平均气温随海拔变化的拟合方程为： Y=-0.0056H+20.04（R 2=0.974）， 年TLRmean、 年TLRmax和年TLRmin分别为-0.56 ℃·（100m）-1、 -0.60 ℃·（100m）-1和-0.47 ℃·（100m）-1， 均明显低于标准大气气温垂直递减率0.65 ℃·（100m）-1； TLR的月变化表现为月TLRmax始终大于月TLRmin， 平均、 最高和最低气温直减率均呈现明显的季节型， 表现为夏季陡、 冬季浅、 春季和秋季相差不大。
（3） 中昆仑山北坡存在多个逆温层和逆湿层， 逆温层主要在海拔1256~1409 m、 1409~2573 m和2573~2830 m之间， 逆湿层主要在海拔1256~1409 m之间； 最大逆温层和逆湿层均在海拔1256~1409 m之间， 逆温和逆湿强度的季节性差异大， 表现为夏季逆温现象最少， 逆温程度最小， 逆湿强度较大， 冬季逆温现象最多， 逆温程度最大， 逆湿强度小但频繁的特点； 冬季最大逆温强度是夏季最大逆温强度的4.8倍， 夏季最大逆湿强度是冬季最大逆湿强度的4.4倍。
（4） 夏季典型天气下晴天的逆温逆湿强度均大于阴雨天， 晴天的比湿变化范围也大于阴雨天； 晴天的逆温主要出现在清晨和夜间， 表现出明显的规律性， 逆湿层与夏季出现逆湿的高度相似； 阴雨天较少出现逆温情况， 比湿较大但逆湿强度较小； 晴天最大逆温强度是阴雨天的4.32倍， 逆湿强度是阴雨天的1.11倍。
（5） 中昆仑山北坡4 -9月降水涵盖全年总降水的86%以上， 降水随海拔变化的拟合方程为： Y=0.0964H-1103.71（R 2=0.833）， 随着海拔的变化降水梯度变化明显， 呈现“增多-减少-增多”的趋势， 在海拔2800~3100 m之间存在一个降水带。