- ISBN:9787030712134
- 装帧:一般胶版纸
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:16开
- 页数:214
- 出版时间:2022-05-01
- 条形码:9787030712134 ; 978-7-03-071213-4
本书特色
本书全面系统地介绍了我国第二大积雪稳定区-东北地区近年来积雪调查和研究的主要成果和进展
内容简介
本书全面系统地介绍东北典型地区近年来积雪调查和研究的主要成果和进展,详细闸述了东北地区积雪特性分布、百年长序列东北地区积雪深度和面积的分布与变化特征,以及21世纪东北地区积雪参数的变化趋势,全面揭示了东北地区降雪参数以及降雪结构的变化规律,剖析了东北地区积雪黑碳、重金属等污染特性以及来源,重点分析了积雪对春季土壤湿度及植物生长的影响,对黑龙江省积雪灾害的风险进行了评估和区划,尤其是针对松嫩一三江平原两大农业区的积雪特性以及春季土壤湿度影响进行了研究并取得了突破性的研究成果。 本书主要为优选变化、自然资源、资源环境、灾害风险、自然地理、农业气象、气候学、冰冻圈科学、区域与可持续发展等领域的科学研究及相关行业技术和业务人员、高等院校的相关专业师生提供参考,也可为各级政府部门工作人员制定开发规划方案、应对气候变化方案及决策提供依据。
目录
序
前言
第1章 绪论 1
1.1 研究目的及意义 1
1.2 国内外研究进展 2
1.2.1 东北积雪分布特征和变化 2
1.2.2 东北地区降雪变化特征 5
1.2.3 积雪污染及其对消融的影响 6
1.2.4 积雪变化对土壤温湿度及植物生长的影响 7
1.3 研究区概况 9
1.3.1 东北地区 9
1.3.2 黑龙江省 10
1.3.3 松嫩平原和三江平原 11
1.4 研究方法 11
1.4.1 趋势分析 11
1.4.2 方差分析 12
1.4.3 变异系数 12
1.4.4 Mann-Kendall突变检验 12
1.4.5 滑动平均法 13
1.4.6 Kriging插值法 13
1.4.7 皮尔逊相关系数 13
1.4.8 层次分析法 14
1.4.9 信息扩散理论 15
1.4.10 一致性检验 16
1.4.11 聚类分析法 16
第2章 东北积雪特性空间分布和变化特征 17
2.1 基于野外调查数据的东北地区积雪特性空间分布和变化特征 19
2.1.1 雪深空间分布特征 19
2.1.2 雪压空间分布特征 20
2.1.3 雪密度空间分布特征 21
2.1.4 积雪反照率空间分布特征 22
2.1.5 积雪液态含水量空间分布特征 23
2.1.6 雪颗粒形态空间分布特征 24
2.2 基于野外调查数据的松嫩平原和三江平原积雪基本性质差异分布 26
2.2.1 雪深空间分布 26
2.2.2 雪压空间分布 28
2.2.3 雪密度空间分布 30
2.2.4 积雪反照率空间分布 31
2.2.5 积雪液态含水量空间分布 33
2.2.6 雪颗粒形态空间分布 35
2.3 1841~2015年东北地区积雪深度和面积时空分布及变化特征 35
2.3.1 东北地区积雪深度时空变化特征 35
2.3.2 东北地区积雪面积时空变化特征 49
2.4 东北未来积雪时空演变规律 57
2.4.1 模拟数据验证及修正 57
2.4.2 东北未来降雪初日时空演变规律 58
2.4.3 东北未来降雪终日时空演变规律 60
2.4.4 东北未来降雪量时空演变规律 62
2.4.5 东北未来降雪日数时空演变规律 64
2.4.6 东北未来降雪强度时空演变规律 66
2.4.7 东北未来不同等级降雪量时空演变规律 69
2.5 本章结论 75
第3章 黑龙江省降雪时空变化特征及机制 77
3.1 黑龙江省降雪时空变化特征 78
3.1.1 降雪初日时空变化特征分析 78
3.1.2 降雪终日时空变化特征分析 79
3.1.3 降雪期时空变化特征分析 81
3.1.4 *大降雪量时空变化特征分析 82
3.1.5 年总降雪量时空变化特征分析 84
3.1.6 降雪日数时空变化特征分析 85
3.1.7 降雪强度时空变化特征分析 86
3.2 黑龙江省降雪结构变化特征分析 88
3.2.1 黑龙江省降雪量结构时空变化特征 88
3.2.2 黑龙江省降雪次数结构时空变化特征 92
3.3 气候变暖对黑龙江省降雪指标影响 95
3.3.1 1961~2015年黑龙江省气温变化特征 95
3.3.2 黑龙江省降雪指标与气温变化相关关系 98
3.3.3 黑龙江省降雪内部结构指标与气温的相关关系 101
3.4 黑龙江省冬季极端降水成因诊断 103
3.4.1 500hPa大尺度环流形势变化 103
3.4.2 地面大气环流形势的变化 106
3.4.3 冬季黑龙江省雨雪异常水汽通量特征分析 107
3.4.4 海温外强迫信号的影响 108
3.4.5 冬季极端降水机制分析 111
3.5 本章结论 112
第4章 东北积雪污染特性及其对融化的影响 115
4.1 东北积雪中黑碳含量时空分布及变化特征 115
4.1.1 ART模型模拟积雪中黑碳含量 115
4.1.2 模型验证 119
4.1.3 东北积雪中黑碳含量的时间变化特征 120
4.1.4 东北积雪中黑碳含量的空间分布特征 121
4.1.5 东北积雪黑碳含量变化空间分布特征 122
4.1.6 东北积雪黑碳含量月变化特征 123
4.1.7 东北各省份积雪黑碳含量变化分析 126
4.1.8 东北积雪黑碳含量分布及变化原因分析 128
4.2 东北地区积雪中重金属元素含量分布特征及来源分析 130
4.2.1 试验设计 130
4.2.2 东北积雪中重金属元素含量分布特征 131
4.2.3 东北各省份积雪中重金属元素含量分布特征 132
4.2.4 东北地区主要城市积雪中重金属元素分布特征 136
4.2.5 东北积雪中各重金属元素来源分析 137
4.3 东北地区积雪中汞元素的分布特征分析 140
4.3.1 东北积雪中汞的空间分布 140
4.3.2 东北积雪中汞的潜在来源分析 145
4.4 东北地区典型城市积雪污染及其对消融的影响 147
4.4.1 试验设计 147
4.4.2 哈尔滨市积雪中BC和MD的浓度分布及其影响 150
4.4.3 哈尔滨市不同功能区积雪中BC和MD的浓度分布及其影响 154
4.5 基于试验的吸光性颗粒物对积雪融化时间的影响 156
4.5.1 试验设计 156
4.5.2 不同吸光性颗粒物对积雪融化时间的影响 162
4.5.3 不同粒径的黑碳颗粒物对积雪融化时间的影响 166
4.5.4 黑碳与温度对积雪融化时间的影响 167
4.6 本章结论 168
第5章 积雪对黑龙江省土壤湿度及温度的影响 170
5.1 1983~2019年黑龙江省春季土壤湿度时序变化特征 170
5.1.1 各层土壤湿度时序变化特征 170
5.1.2 各月土壤湿度时序变化特征 171
5.2 1983~2019年黑龙江省春季土壤湿度空间分布及变化 172
5.2.1 各层土壤湿度空间分布及变化特征 172
5.2.2 各月土壤湿度空间分布及变化特征 174
5.3 黑龙江省春季土壤湿度变化机制分析 176
5.4 松嫩-三江平原春季土壤湿度时空变化特征 178
5.4.1 松嫩-三江平原两大农业区土壤湿度时序变化特征 178
5.4.2 松嫩-三江平原土壤湿度空间分布及变化特征 185
5.5 松嫩-三江平原春季土壤湿度影响因素分析 188
5.5.1 松嫩-三江平原春季土壤湿度与气象因素相关关系分析 188
5.5.2 松嫩-三江平原春季土壤湿度影响因素差异分析 191
5.6 积雪对土壤温度的影响分析 192
5.6.1 试验设计 192
5.6.2 不同深度积雪对地表温度的影响分析 194
5.6.3 不同深度积雪对深层土壤温度的影响分析 199
5.7 本章结论 204
参考文献 206
节选
第1章绪论 1.1研究目的及意义 积雪是寒冷地区得天独厚的气候资源。2016年3月7日,习近平总书记参加十二届全国人大四次会议黑龙江代表团审议时指出“绿水青山是金山银山,黑龙江的冰天雪地也是金山银山”;2016年5月,习近平总书记在黑龙江考察时再次强调以推动绿色发展为抓手,推进生态文明建设;绿水青山是金山银山,黑龙江的冰天雪地也是金山银山。2018年9月25~28日,习近平总书记在东北三省考察并主持召开深入推进东北振兴座谈会时又一次强调,要贯彻绿水青山就是金山银山,冰天雪地也是金山银山的理念。“冰天雪地也是金山银山”的核心和关键词是冰雪资源,因此,科学规划和开发寒地冰雪资源,充分发挥东北地区冰雪资源优势,是落实习近平总书记讲话精神、助推东北地区冰雪经济发展、振兴东北老工业基地经济的重要举措。而掌握东北地区冰雪资源时空格局及变化特征,是实现这一重大目标的先决基础和前提。 积雪是冰冻圈中*为活跃的组成部分(李培基,1999;张廷军,2019),在高纬度环境中,积雪在几天内以融水形式释放,形成地表环境中*重要的独立水事件(Jones et al.,2003),是春季土壤水分的重要补充(车涛和李新,2005);积雪增大地表反照率,构成了特殊的地表覆被类型,且融雪使土壤成为“湿土壤”,这种“湿土壤”使得积雪信号长期保留,与大气进行长时间相互作用,从而影响区域乃至全球的气候变化(秦大河等,2014)。融雪时间和特性的变化也会影响生物圈系统(Jones et al.,2003),在一些区域成为生态系统变化的主要原因(史培军等,2006)。可见,融雪已成为一年中*重要的环境扰动因子或刺激源(Jones et al.,2003)。特别是在气候变暖的背景下,近30年全球年平均积雪面积已经减少了10%(符淙斌等,2010),北半球冬季雪水当量的总体变化呈下降趋势(Liu and Li,2013),北半球春季融雪时间每10a提前5~6d(Dye,2002)。因此,积雪储量的下降和积雪提前快速消失,以及它所导致的春季增温和土壤干旱化引起了广泛的注意,已经成为影响春季土壤干旱程度和持续时间的重要因素(李培基,1999;左志燕和张人禾,2008)。 东北地区是我国第二大稳定积雪区,且是稳定积雪区范围与平均积雪深度*大的地区,积雪期从南到北长达30~190d(施雅风,2001),年累积积雪深度*大可达498cm(陈光宇和李栋梁,2011),其以积雪年均储量大和年际变率*明显而区别于其他积雪区(车涛和李新,2005)。积雪为东北地区重要的淡水资源,在春季融雪期,为土壤蓄水和农业灌溉提供用水量(刘俊峰等,2012)。东北地区又是我国重要的粮食生产基地,耕地面积约占全国耕地面积的22.9%,商品粮占全国总量的1/5左右(吴海燕等,2014),东北地区在国家粮食安全体系中具有重要的战略地位(钱正英等,2007)。然而,土壤水分一直是东北地区农业生产的限制因子(钱正英等,2007),也是影响春季播种的关键指标(李雨鸿等,2015)。东北地区春旱发生频率平均为30%~50%。近年来,松嫩平原春旱发生频率加快,连旱不断发生,春旱已经进入严重干旱状态;春旱的范围不断扩大,从松嫩平原西部扩大至中东部,甚至以涝为主的东部三江平原在2000年、2001年、2003年、2009年、2011年春季频繁受到干旱的侵袭(王萍等,2006;王晨轶等,2012);而且春旱持续时间加长。东北主要农业区春季土壤呈现出干旱化的趋势,已成为影响松嫩平原和三江平原粮食产量的重要原因之一(李廷全等,2006;王晨轶等,2012)。以齐齐哈尔市为例,其春旱频率高达86.9%,春旱所造成的经济损失平均为5.1亿元/a(王晨轶等,2012)。2011年冬季降雪量为黑龙江省近50年来*低值,多数县市无积雪覆盖,2012年春季全省随之遭遇了近几十年来*严重的春旱。然而,截至目前,关于东北春季土壤干旱致因的研究成果还很少,已有研究集中在降水、大风等气象条件对东北春季土壤干旱的影响(魏凤英和张婷,2009;赵秀兰,2010;卢洪健等,2015;王萍等,2006),却忽视了积雪变化所起的作用。 我们注意到,近百年东北增温1.43℃,远大于全球和全国的增温率,冬季变暖比其他季节更明显(丁一汇和戴晓苏,1994;张晶晶等,2006)。在气候变暖背景下,东北地区成为积雪面积减少*显著的区域(Qin et al.,2006;张海军,2010;孙秀忠等,2010a)。积雪减少,减少了对春季土壤的水资源供给量,增加了春旱概率;气温升高使积雪提前融化,融化的雪水提早流失,使作物播种期错失了雪水补给,不仅影响农作物正常播种,也影响作物出苗、生长,*终影响作物产量和品质差异(郭玲鹏等,2012),从而影响国家粮食安全战略。尽管较多学者对东北积雪及土壤湿度进行了深入研究(李栋梁等,2009;Ma and Qin,2012;赵春雨等,2010;刘俊峰等,2012),但很少从积雪作为春季土壤水资源的视角研究东北积雪变化对春季土壤干旱化的影响。而这意味着,对“瑞雪兆丰年”在我国年积雪储量*大的东北地区的机理还缺乏足够认识。 综上所述,冰冻圈变化对区域环境的影响是国际冰冻圈科学研究的前沿方向,其影响过程及效应是其关键科学问题。松嫩-三江平原是气候变暖的敏感区,也是生态脆弱区,同时又是国家重要的商品粮基地。在全球气候变化背景下,研究积雪变化对东北松嫩-三江平原春季土壤干旱化影响,将有助于认识积雪变化对区域生态环境影响的规律,推进对冰冻圈变化的影响及动力机制的认识,提升应对冰冻圈变化的能力,同时本书按照习近平总书记“黑龙江的冰天雪地也是金山银山”的指示,全面、系统地研究东北地区积雪资源的分布和变化,为振兴东北老工业基地经济提供科学定量的基础数据,从保障国家粮食生产安全角度,凸显其战略意义和现实意义。同时,本书为冰冻圈科学、气候变化研究、水资源评估、积雪灾害监测和预警提供基础数据和科学支撑。 1.2 国内外研究进展 1.2.1 东北积雪分布特征和变化 国际上积雪监测始于19世纪,俄罗斯、加拿大、美国及欧洲国家和地区利用测雪尺记录积雪厚度,目前已经积累了100多年的历史数据,观测点密度不断增大,观测参数也从开始的雪深扩展到雪水当量、密度、硬度、类型等其他物理参数(Cayan,1996;Lundberg and Koivusalo,2003)。中国积雪大范围观测研究始于20世纪50年代的气象观测系统,中国气象局在全国765个气象基准站实施了雪深观测(马丽娟和秦大河,2012;王澄海等,2009),部分站点也观测雪压(仅省级气象主管机构指定气象观测站开展测量),此后近2400个气象观测站陆续启动雪深雪压观测业务,至1979年形成统一的地面气象观测规范(中国气象局,2003)。此外,中国科学院建立多个野外台站,包括天山冰川研究站、玉龙雪山研究站、黑河遥感站、净月潭遥感站等,也开始了积雪特性的相关观测,这些持续观测的站点数据为长时间的气候变化和水文、水资源研究提供了宝贵的数据。但是,仅仅依靠人工观测和站点自动化定点观测获得的有限积雪参数不能满足水文、气候、生态的定量研究,而且站点观测范围有限,不能全面反映我国积雪的整体空间分布特征(Cline et al.,1998;Dozier and Painter,2004)。因此,国内外针对相关科研领域的积雪参数需求,开展了大量的积雪综合观测试验。其中,规模*大的为2002年美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)开展的寒区陆面过程试验(cold land processes experiment,CLPX),该试验根据不同的尺度观测了雪深、雪密度、雪粒径及形状、雪层结构、雪表面粗糙度,这是首次大规模的积雪遥感同步观测试验(Cline et al.,2002a,2002b)。我国分别于2007~2009年、2012~2015年开展了黑河综合遥感联合试验和黑河生态水文遥感试验,这是我国首次开展的地面-航空积雪参数遥感同步观测试验,通过该试验获取了黑河上游的积雪数据集,对理解积雪对流域生态和水文过程的影响研究提供了强有力的数据支持(李新等,2012;王建等,2009)。2017年科技部启动了国家科技基础资源调查专项“中国积雪特性及分布调查”。“中国积雪特性及分布调查”的总体目标是制定中国积雪野外测量规范,开展积雪特性地面与遥感调查,获取1980年以来中国区域积雪空间分布及其变化数据集,编制新的中国积雪类型图和系列专题图集,建立积雪特性综合数据库并实现共享,满足气候变化研究、水资源评估和防灾减灾的基础数据需求。“中国积雪特性及分布调查”项目在东北共有三条调查路线,分别为锡林郭勒—大兴安岭—漠河环线、环长白山线路和环小兴安岭线路(车涛,2020)。 卫星遥感技术可以提供大范围的积雪信息面上监测。自1966年以来,美国国家海洋和大气管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)持续提供基于NOAA/AVHRR(地球观测系统高级微波扫描辐射计,advanced very high resolution radiometer)的北半球每周积雪覆盖产品,其空间分辨率较低,约为190km(Ramsay,2000)。1995年至今,美国国家雪冰数据中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)向全球发布每日近实时雪冰范围产品。该产品主要采用被动微波数据(special sensor microwave imager,SSM/I)生成,空间分辨率为25km×25km。2000年以来,利用积雪制图算法(SNOWMAP)等生成的中分辨率成像光谱仪(moderate-resolution imaging spectroradiometer,MODIS)积雪产品因具有较高的时空分辨率而得到广泛应用。近年来,我国的卫星数据在积雪面积制图中也得到广泛应用。例如,中国气象局制作了1996~2010年中国FY-1/MVISR (多通道可见光红外扫描辐射仪)积雪面积逐旬产品,空间分辨率为5km×5km。2008年至今,采用FY-3MERSI (中分辨率光谱成像仪)和VIRR(可见光红外扫描辐射计)积雪产品融合生成全球MULSS日/旬/月积雪面积业务化产品,空间分辨率为1km×1km。雪水当量遥感产品*早可追溯至1978年,NSIDC利用扫描多通道微波辐射计(scanning multichannel microwave radiometer,SMMR)微波亮温数据生产了全球0.5°×0.5°空间分辨率的逐月雪深产品。1987年8月起,性能更好的SSM/I和之后的SSMI/S替代了SMMR,用于生产半球和全球尺度的雪深产品。Aqua卫星上搭载的微波扫描辐射计(advanced microwave scanning radiometer-EOS,AMSR-E)于2002年开始使用,2011年停止运行,并由全球变化观测任务卫星(GCOM)搭载的AMSR-E传感器代替。NSIDC和日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)分别利用AMSR-E和AMSR-2的微波亮温数据生产制作了全球范围不同时间分辨率的雪水当量产品,空间分辨率为10~25km,较早期SMMR雪深产品精度有所提高。欧洲空间局(European Space Agency,ESA)利用SMMR、SSM/I和SSMI/S生产了全球1979年以来25km×25km分辨率的雪水当量产品。我国雪水当量/雪深产品主要包括利用FY-3生产的逐日雪水当量产品(Jiang et al.,2014)以及利用SMMR、SSM/I和SSMI/S生产的长序列逐日雪深产品(Che et al.,2008;Schaaf et al.,20
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