2017, Vol. 36
2. 甘肃省气象服务中心, 兰州 730030;
3. 青海省气象科学研究所, 西宁 810001;
4. 北京师范大学地理学与遥感科学学院, 北京 100875;
5. 青海省雷电灾害防御中心, 西宁 810001
积雪作为广泛关注与重视的自然因素, 其自身特性及融雪过程对水文、气象及环境领域均具有重要作用。青藏高原平均海拔在4000 m以上, 特殊的地理位置和高海拔使其成为北半球中纬度重要的积雪区 (王芹芹等, 2012; 柯丹等, 2010; 雷俊和方之芳, 2008), 也是雪灾多发、重发地区 (周陆生等, 2000)。已有研究证实, 北半球积雪特别是青藏高原雪盖对中国降水、大气环流和气候变化均产生深刻的影响 (陈乾金等, 2000; 李培基, 1996; 郭其蕴等, 1986)。此外, 作为中国和亚洲众多大江大河的发源地, 青藏高原积雪不仅是当地及下游地区重要的水资源, 也深刻影响到高原生态环境与下游生产活动 (杨修群和张琳娜, 2001; 柯长青等, 1997; 冯学智等, 1997)。因此, 青藏高原积雪监测研究, 不仅具有重要的科学研究意义, 也有广泛的应用需求。针对积雪动态过程的高精度监测, 是深化认识高原积雪消融/增加过程, 进行水资源模型、全球气候模式、灾害防御等研究的基础。特别是在高原气候显著变暖背景下 (谭春萍等, 2010; 刘晓东和侯萍, 1998), 更成为诊断气候与积雪相互作用的基本手段。
国外积雪变化特征及其影响因子的研究已取得大量成果。例如, Dyer and Mote (2006)研究了北美地区雪深的空间和趋势变化, 发现北美地区积雪深度的减少从1月下旬开始到4月, 雪深不管从范围和深度都加速减少。Alexander and Gong et al (2011)利用区域气候模式REGCM3研究了北美地区地表温度与雪水当量扰动的关系, 得出季节平均温度变化量为1 ℃时, 雪水当量的变化相当于从浅层雪深 ( < 14 cm) 增加到深层雪深 (>31 cm)。国内对积雪动态的研究主要开始于20世纪80年代, 研究范围集中在东北、新疆、内蒙古和青藏高原。张佳华等 (2008)采用卫星遥感分析藏北积雪分布及其与影响因子关系, 指出SSM/I、NOAA/AVHRR和实际观测的积雪资料具有一致性, 积雪时空分布受温度、降水等因子影响明显。赵春雨等 (2010)对辽宁省积雪变化特征及其与温度、降水的关系进行了研究, 得出积雪对温度比对降水较为敏感, 且与平均地面温度和气温关系较为密切; 温度在积雪维持方面更为重要。王国强等 (2011)对满洲里市积雪动态变化及其与主要气候因子进行分析, 得出积雪深度与冷季气温呈负相关关系。
国内对积雪或融雪动态的研究区域都集中在新疆东北地区, 青藏高原虽然是高海拔寒冷地区, 但积雪消融快, 没有长时间的稳定积雪覆盖区。所以对青藏高原的融雪动态研究造成了很多困难。张廷军和钟歆玥 (2014)研究了欧亚大陆积雪及其类型分布, 指出青藏高原无稳定积雪区。随着全球气候变暖, 青藏高原增温明显, 海拔越高, 增温越明显 (刘晓东和侯萍, 1998), 2003-2010年期间, 平均积雪日数呈显著减少趋势 (孙燕华等, 2014)。不同积雪频率所分布的平均高度的基本趋势为积雪频率越大、分布高度越高, 就不同频率积雪而言, 频率越低所占比例越大, 频率越高所占比例越小 (王兴等, 2010)。
受自然地理条件及观测技术的限制, 青藏高原地区积雪过程的监测受到严重制约。高原区域气象站点稀少, 且积雪主要取人工观测方式, 高时间频度和观测精度的积雪动态监测研究开展明显不足。近年, 随着积雪自动观测仪器的更新与引进, 高原地区积雪形态、动态过程及水文气象交互影响的研究已逐步开展。在青藏高原东北部祁连山地区开展了一系列的野外观测试验, 取得了一大批瞩目成果 (李弘毅等, 2008, 2009; 郝晓华等, 2009), 例如, 祁连山区冰沟流域雪面蒸发在积雪期水文循环中占有重要的位置; 祁连山冰沟流域2008年积雪期, 冰沟流域融雪径流总量为3.98×106 m3; 融雪径流模型在以融雪水为主要补给的黑河流域上游有着较好的径流量模拟精度, 拟合优度确定系数R2=0.81。万欣等 (2013)在高原南部区域 (纳木错) 也进行了积雪观测试验研究, 指出纳木错流域积雪累积和消融存在空间差异, 积雪在流域南部的念青唐古拉山脉最先累积, 之后为流域东部, 最后为流域西部; 积雪消融的空间变化则相反, 纳木错流域各积雪要素的年内变化存在双峰值特征, 积雪在10-11月受降水和气温共同作用, 12月至次年3月主要受气温影响。已有的研究对认识高原地区积雪形态变化及其水文气象过程打下了坚实的基础。目前, 针对积雪相关的观测研究在向更深层次、更多领域渗透的同时, 也不断向更广泛的地区推进。
然而, 在青藏高原腹地, 由于基础观测工作的缺乏, 针对积雪消融及其动态过程的研究少有开展, 特别是高时间频度积雪连续动态观测基础上, 积雪消融及其与气候条件的研究鲜见报道。本文利用青藏高原腹地沱沱河地区所建野外雪深自动观测站观测数据, 通过对年度积雪消融过程的高时间分辨率连续动态监测, 探讨动态融雪过程及其与气象因子对应关系, 为全面认识青藏高原地区积雪动态过程提供支持。
2 资料与方法 2.1 研究区概况沱沱河气象站 (92.43°E, 34.22°N) 位于青藏高原中部唐古拉山脉北麓, 海拔为4533 m, 年平均气温为-4.2 ℃, 年降水量为275.6 mm。这里全年≥0 ℃的积温仅为683.7 ℃, 极端最低温度达到-45.2 ℃, 极端最高温度也仅达到24.7 ℃, 年大风日数平均达到146天。海拔高、气候寒冷恶劣, 属典型高寒气候区。该地区全年有10个月有降雪与积雪现象, 年累积积雪深度为150~200 cm。气象站驻地常住人口仅1000余人, 观测场地势平坦且与人类建筑相距较远, 具有较好的区域代表性, 是研究积雪及其变化过程的理想区域。
沱沱河是长江正源, 区域平均海拔4000 m以上, 积雪融水是河流重要的补给源之一; 同时雪灾也是该地区最重要的灾害。因此, 这一区域积雪及其消融过程的研究不仅在青藏高原具有重要的代表意义, 也对当地水资源动态过程的认识及灾害防御具有重要价值。
2.2 资料选取 2.2.1 积雪雪深雪深数据来自Campbell公司SR50A自动雪深测量仪, SR50A是利用超声波进行测距, 通过测量超声波脉冲发射和返回的时间差测的积雪表面与探头之间的距离, 从而确定积雪深度。该设备除了具有雪深探测准确度高 (识别精度为0.25 mm)、时间分辨率高 (分钟级)、适合野外布设等优点外, 在寒冷地区具有较高的稳定性, 阿拉斯加等地区的积雪观测中已得到大量应用。
SR50A架设于沱沱河气象站观测场南缘, 雪深数据自动观测时间间隔设为30 min一次, 每日可获得48个雪深数据。研究时段选取一个完整积雪年度即自2013年9月1日至2014年6月4日, 研究时段内每30 min雪深观测数据如图 1所示。
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图 1 2013年9月1日至2014年6月4日沱沱河每30 min雪深观测数据序列 Figure 1 The sequence of the observed snow depth every 30 minutes in Tuotuohe area from 1 September 2013 to 4 June 2014 |
气温数据取自与SR50A标配的109温度传感器。该传感器探头安装于临近雪深传感器的同一高度, 以最大程度保证两个传感器处于同一外界环境。气温数据提取时间间隔也设为30 min一次, 与雪深数据保持同步。气温数据序列取2013年9月1日至2014年6月4日每30 min气温观测值。
2.2.3 日照时数日照时数取自与沱沱河气象站。该气象站在雪深探测仪器的北缘, 以保证两仪器处于同一外界环境。日照时数也取2013年9月1日至2014年6月4日逐日日照时数观测值。
2.3 方法简介 2.3.1 数据质量控制由于野外自动观测仪器存在仪器稳定性与人为干扰等风险。数据序列需要检验与质量控制。对比检验发现, 原始观察测数据在无雪与薄雪情况下, 受太阳辐射、地表反射率与温度等因素的变化影响, 其值存在明显的波动与异常跳跃值。从图 1可看出, 无雪期原始数据序列大致围绕1 cm上下波动。为保证积雪过程提取及计算的准确性, 研究中剔除2 cm以下雪深数据, 并将连续24个时次观测数据>2 cm以上的为一个降雪过程。
从提取到的积雪过程30 min连续动态时间数据序列中发现, 原始数据序列中仍存在明显异常波动值。为保证序列的连续性, 在分析过程中数据序列采用五点平滑法进行降噪处理。
2.3.2 方法通过计算Pearson线性相关系数, 进行融雪与气温相关关系分析。最大程度上考虑热量条件与融雪过程在时间上可能存在滞后性, 相关系数的计算设置6 h的滞后。
3 结果分析 3.1 降雪过程从图 1可看出, 2013/2014年冬半年共出现4次降雪过程, 第一次发生在2013年10月上旬, 积雪持续时间很短, 在2天之内消融。第二次自2013年10月26日开始出现降雪, 并在近10天时间内持续出现降雪天气, 直至11月13日全部消融, 整个降雪过程持续19天。第三次发生在2014年1月16-29日, 降雪及融雪过程持续14天。第四次发生在2014年5月39日, 1天消融。由于第二次积雪持续时间达到19天, 适于融雪动态连续过程的分析, 因此, 本研究以第二次降雪融雪过程的分析为主。
从第二次降雪过程中经五点滑动处理的每日00:00(北京时, 下同) 雪深曲线 (图 2) 可看出, 自10月26日出现降雪天气过程后, 直至11月6日, 该地陆续出现明显降雪天气过程, 积雪雪深持续增加, 雪深一直处于累积积雪阶段, 达到过程最大雪深 (7.53 cm)。11月6日之后, 雪深逐日下降, 进入融雪阶段, 直至13日积雪全部消融。对比气象站观测记录, 该时段内无降雪天气发生, 本时段可视为单纯融雪阶段。从图 2还可看出, 整个融雪阶段呈现“先缓后急”的变化, 11月6-10日每日融雪量小、雪深变化平缓, 11日后融雪量每日开始迅速增多, 雪深曲线急剧下降, 并在13日迅速完全消融, 平缓期融雪速率约为0.20 cm·d-1, 而快速消融期融雪速率达到1.15 cm·d-1。
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图 2 2013年10月26日至11月13沱沱河每日00:00雪深五点平滑数据序列 Figure 2 The sequence of daily snow depth after five point smoothing at 00:00 from 26 October to 13 November 2013 |
以第二次降雪天气过程作为沱沱河地区典型积雪/消融过程, 对2013年11月6-13日持续融雪期每30 min雪深数据进行五点滑动平均计算, 得到融雪期每30 min去噪后雪深平均时间序列。
从多日平均雪深日变化动态可知 (图 3a), 该地区雪深下降主要发生在12:00-18:00, 每日积雪消融持续时间约为6 h。雪深有两个快速下降阶段, 分别出现在12:00-13:30与16:30-18:00, 而与现有常识性认识不同的是, 雪深在一日热量条件最好的14:00-16:00期间下降较为平缓。从逐日动态变化过程上可看出 (图 3b), 融雪期开始后, 每日雪深减少的幅度存在明显差异, 融雪过程表现为先缓后急的特征, 迅速的融雪过程发生在融雪后期 (11日和12日), 特别是12日一天的融雪量接近5 cm, 而融雪开始前期的5天, 雪深共下降仅约1 cm。从图 3还可看出, 虽然大多数日期每日积雪消融时间为12:00-18:00, 但受各日天气条件影响, 各日融雪起始时间也略有推后, 积雪的消融受多个气象因子的影响。
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图 3 沱沱河地区典型融雪期日平均每30 min雪深与气温 (a) 及逐日30 min雪深 (b) 变化 Figure 3 Averaged snow depth and air temperature every 30 minutes in 7 days (a), and daily snow depth every 30 minutes (b) during typical snow melting period in Tuotuohe area |
从同步气温与雪深曲线 (图 3a) 还可以发现, 虽然该时段沱沱河地区日最高气温仍低于0 ℃(融雪期最高平均气温为-2.97 ℃), 但雪深变化曲线与气温曲线在消融期与非消融期存在一定的一致性特征。在11:00以前和19:00之后的非消融期或弱消融期内, 雪深与气温的变化幅度较小, 而在气温上升时段及气温处于相对较高的状态下, 雪深出现了快速下降的变化。12:00-18:00融雪期同步气温可以看出, 当气温达到-7 ℃以上时, 对应时段雪深就会出现下降过程, 即是说, 在这个气温条件下, 沱沱河地区就有可能出现积雪消融过程。值得注意的是, 虽然雪深约自12:00以后开始消融, 但该区域日气温约自08:00就出现上升。因此, 也不能排除前期升温导致的热量积累对12:00以后积雪消融的贡献, 需要进一步分析积雪消融与气温间可能存在的超前滞后关系。
3.3 雪深与气温关系 3.3.1 雪深对气温响应的敏感时段由上述分析可知, 沱沱河地区积雪消融对气温可能存在滞后响应关系。为了尽可能全面的分析可能存在的超前滞后关系, 将滞后时长设为6 h, 并建立了11月6-12日融雪时段 (12:00-18:00) 内每30 min雪深数据序列, 共计91个雪深样本。计算该雪深数据序列与同步气温序列间Pearson相关系数, 并以每30 min为步长逐一前推6 h, 分别计算各超前时次气温与该雪深数据序列间的相关系数, 共得到13个气温同步和超前相关系数 (图 4)。
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图 4 2013年11月6-12日融雪时段 (12:00-18:00) 逐30 min雪深数据序列与同步及超前6 h气温的相关系数变化 Figure 4 Correlation coefficient of every 30 minutes snow depth data sequence with synchronized and advanced 6 hours temperature during snow melting period (12:00 18:00) of 6-12 November 2013 |
由图 4可见, 不同时次气温与雪深均呈负相关关系, 表明热量条件与积雪雪深存在直接联系, 融雪期内气温升高则雪深下降, 气温上升消融现象明显。从相关系数曲线可看出, 超前270 min的气温与雪深相关关系通过了0.05显著性水平检验, 表明明显融雪期之前4.5 h气温均可能影响到雪深的变化, 即07:30以后的气温将可能影响到雪深的变化或是积雪消融。沱沱河地区气温在07:30-08:30处于每日最低时段 (图 3a), 说明此时段热量条件对雪深下降的贡献量较小。然而, 11月上旬沱沱河地区太阳升起时间约为07:30。可以推断, 虽然雪深下降主要发生在12:00以后, 但日出后的气象条件即可影响到当日雪深变化或积雪消融状况。
从通过0.01显著性水平检验的相关系数可以发现, 融雪期雪深变化与前期180 min的气温均具有显著相关关系, 即是说, 融雪期之前3 h之内的气温都将显著影响到积雪雪深的变化。而气温也于09:00出现在日最低气温后的转折上升, 这说明每日气温开始上升后, 其温度条件就会对积雪消融产生明显的正影响作用。雪深与同步及超前30 min的气温相关最为显著, 相关系数分别达到-0.03589和-0.3600, 且均通过了0.01显著性水平检验, 表明雪深变化幅度主要决定于超前30 min和当时的温度条件。
3.3.2 雪温关系模式以上分析得出, 超前30 min的气温对雪深具有最显著的相关关系。为进一步探讨雪深与气温的关系, 图 5给出了融雪期雪深及其超前30 min气温散点分布。从图 5中看出, 雪深与气温总体上呈线性关系。然而, 也容易发现, 雪深与气温间的线性关系与雪的厚度存在密切联系。当积雪>5 cm时, 气温与雪深的线性关系显著 (相关系数为-0.6584, 0.001显著性水平), 完整的雪深序列时, 雪深与气温的线性关系急剧降低 (相关系数值为-0.3600, 通过0.01显著性水平检验)。从图 2和图 3b可看出, 当积雪厚度变薄, 积雪处于融雪后期时, 积雪消融迅速加快, 这一时期气温可能已不是主要影响因素, 积雪的消融可能是由雪的形态、干净程度、下垫面状况、风速、太阳辐射等综合因子的共同作用。
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图 5 2013年11月6-12日沱沱河地区融雪期雪深及其超前30 min气温散点分布 Figure 5 The scatter chart of snow depth and its advanced 30 minutes temperature in Tuotuohe area from 6-12 November 2013 |
沱沱河地区气温对雪深的影响主要发生在0~-6 ℃之间, -4~-2 ℃是主要的积雪消融温度区域, 然而, 当气温处于-10 ℃时也会对雪深变化起到明显影响作用。忽略5 cm以下积雪时, 其线性关系得到增强 (图 5), 拟合方程R2=0.16, 表明沱沱河地区融雪期雪深变化量与温度变化量的比值为0.07 cm, 即日气温1 ℃的增量可导致积雪深度下降0.07 cm。
4 讨论 4.1 积雪消融临界温度的区域差异性利用水分模型进行研究计算过程中, 一般情况下将积雪消融临界温度设为0 ℃(李弘毅等, 2009; 郝晓华等, 2009; 万欣等, 2013; 贾仰文等, 2006)。然而本文结果表明, 沱沱河地区积雪消融在-13 ℃就已发生, -4~-2 ℃是主要的积雪消融温度区间, 甚至明显的雪深减小也可出现在-10~-8 ℃之间。事实上, 沱沱河地区冬季日最高气温低于0 ℃, 这与其他积雪区气候与融雪临界温度有明显差异。张伟等 (2014)观测结果表明, 阿尔泰山库威地区3月积雪强消融期草地之积雪上层温度处于-3 ℃时有积雪消融过程发生, 而此时日平均气温处于0 ℃左右, 最高气温处于5 ℃左右; 而天山北坡军塘湖流域3月雪面温度高于-4 ℃时开始有积雪融化现象。沱沱河地区积雪雪深出现明显下降时期, 其日平均气温仅为-4 ℃, 日最高气温也不超过-2 ℃, 雪深下降与积雪消融均可发生在0 ℃以下, 且积雪消融临界温度明显低于其他地区。
4.2 正变温对雪深有更积极影响前面分析表明沱沱河地区融雪期雪深日变化存在不同下降速率, 且气温响应也具有不同敏感时段, 而这一变化特征也清楚的反映在图 6中。将前一时次雪深减去后一时次雪深得到逐时次雪深变化量, 再以后一时次气温减去前一时次气温, 得到逐时次气温变化量, 求得融雪期各日逐时次变温与雪深变化量并完成多日平均, 即可得到变温与雪深变化量的日变化特征。从图 6可看出, 08:00后气温出现了正变化量且变温首次接近并突破0 ℃, 此后, 气温迅速增加, 08:30-09:30成为增量最大的时段, 之后, 气温增幅变缓。这一增温过程与前述融雪的敏感气温始于09:00相符合。自08:00-14:30, 共有约6 h气温增量均>0 ℃, 而总融雪时段也共计约6 h。因此, 推断在最高气温都远低于0 ℃的沱沱河地区。融雪过程的发生与>0 ℃变温过程关系密切, 增温的过程相对于实际的增温值, 更紧密的联系到积雪的消融, 升温的变化过程可能更有利于促进积雪消融。
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图 6 沱沱河地区融雪期30 min变温 (△T) 与雪深变化量 (△S) 的平均日变化 Figure 6 The average diurnal variation of every 30 minutes temperature (△T) and snow depth (△S) during snow melting stage in Tuotuohe area |
图 3b中每日09:30-11:00雪深数据均出现了一段略微上升过程, 且在11月6-12日之间, 7日、9日和12日这种上升特征表现明显。经与沱沱河气象站降水与云量观测对比, 证实该时段内未出现降雪天气过程, 与仪器维持售后技术人员沟通后, 排出了仪器故障可能性。因此, 可以判断这一波动与仪器的不稳定或辐射等环境条件的干扰有关, 该仪器在09:30-11:00时段的观测值不可信。仔细对比原始数据序列, 在排除本时段观测数据后, 其他数据序列均无异常发现, 因此, 本研究中剔除了各日该波动时段内的雪深数据, 以保证研究结果的可靠性。同时, 因为本研究重点集中于融雪的动态过程, 其雪深数据的波动对研究结果的影响被最大程度削减, 研究结果是可信的。
4.4 雪深变化与多个因素有关沱沱河地区积雪消融过程与气温变化并不完全一致, 特别是在融雪期后期。当积雪>5 cm时, 气温与雪深的线性关系显著, 相关系数为-0.6584, 当完整雪深序列时, 雪深与气温的线性关系急剧降低, 相关系数为-0.3600。此外, 积雪的消融发生在0 ℃以下 (张伟等, 2014; 张芹等, 2015), 这有可能是其他因子和气温共同作用引起的雪深下降。日照作为太阳活动最重要的表现形式, 是气候变化的主要影响因素, 沱沱河年平均日照时数为7.75 h, 2013年11月平均气温为7.70 h。图 3中沱沱河每天融雪时间为6 h, 所以本研究用日照时数讨论其与气温、雪深之间的关系。
图 2中2013年11月6-13日为融雪期, 该期间日照时数与雪深的相关系数为-0.845, 通过了0.01显著性水平检验, 表明融雪期日照时数与雪深存在负相关关系, 日照时数增加, 雪深下降; 反之亦然。为了权重融雪期气温和日照时数对雪深的影响, 本研究用日照时数和气温为自变量, 雪深为因变量, 建立了逐步回归方程:
| $ y = 10.49 - 1.41{x_1} - 0.21{x_2}\;\;, $ | (1) |
其中: y为融雪期雪深; x1为融雪期日照时数; x2为融雪期气温。拟合方程R2=0.64, P=0.03 < 0.05, 表明其结果是显著的。从逐步回归方程可看出, 融雪期逐日雪深变化中, 日照时数1 h的增量可导致雪深下降1.41 cm, 日气温1 ℃的增量可导致雪深下降0.21 cm, 日照时数对雪深影响大于气温对雪深的影响。图 2中整个融雪阶段呈现“先缓后急”的变化, 平缓期融雪速率约为0.20 cm·d-1, 而快速消融期融雪速率达到1.15 cm·d-1, 结合上述研究结果可以推断, 融雪前期气温对雪深影响大于日照时数对雪深的影响, 融雪后期日照时数对雪深影响大于气温对雪深的影响。
结合已有研究表明, 沱沱河地区积雪消融过程不仅与热量条件密切相关, 其雪深变化也与升华过程及日照时数、风速等因素存在重要联系。本研究仅分析了雪深变化与气温和日照时数的关系, 积雪消融过程中多因子综合影响关系的分析还需要进一步探讨。
5 结论(1) 高原中部地区融雪过程表现为先缓后急的总体特征, 平缓期融雪速率约为0.20 cm·d-1, 而快速消融期融雪速率达到1.15 cm·d-1。融雪在雪深较小的后期迅速加快。融雪期每天主要融雪时段为12:00-18:00, 且存在两个快速下降阶段, 分别出现在12:00-13:30和16:30-18:00, 而雪深在一日热量条件最好的14:00-16:00期间下降较为平缓。
(2) 沱沱河地区雪深变化与气温存在紧密联系, 融雪期之前6 h之内的气温都与雪深有负的相关关系, 融雪期之前4.5 h (07:30以后) 气温均影响到雪深的变化, 表明日出后的气象条件即可影响到当日雪深变化或积雪消融状况; 融雪过程发生之前3 h之内 (09:00以后) 的气温都显著影响到雪深变化, 表明每日气温开始上升后, 其温度条件就会对积雪消融产生明显的正影响作用。在超前6 h内, 雪深变化与超前30 min及同步气温相关最为显著, 线性相关系数分别达到-0.3600和-0.3589, 通过0.01显著性水平检验。考虑温度的滞后效应, 沱沱河地区雪深下降在温度>-13 ℃时就可发生, -4~-2 ℃是主要消融温度区间。
(3) 高原中部地区雪深与气温间的线性关系与雪的厚度存在密切联系。当积雪>5 cm时, 气温与雪深的线性关系显著, 相关系数为-0.6584, 通过0.001显著性水平检验, 当包含 < 5 cm雪深时, 雪深与气温的线性关系急剧降低, 相关系数值为-0.3600, 通过0.01显著性水平检验。融雪期日照时数与雪深的相关系数为-0.845, 通过了0.01显著性水平检验, 融雪前期气温对雪深影响大于日照时数对雪深的影响, 融雪后期日照时数对雪深影响大于气温对雪深的影响。融雪过程与热量条件及日照时数间的复杂关系表明, 青藏高原腹地积雪的消融与太阳辐射、雪的形态、消融程度、升华过程等均有一定联系, 而非只与温度有关。
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2. The Gansu Province Meteorological Service Center, Lanzhou 730030, China;
3. Meteorological Institute of Qinghai province, Xining 810001, China;
4. School of geography, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;
5. Lightning Disaster Defense Center of Qinghai Province, Xining 810001, China