Glaciers in the Yarlung Zangbo River witness severe glacial retreat nowadays,which gives important influence on lake processes in the region.We have studied glacial distribution,glacial mass balance and found large de...Glaciers in the Yarlung Zangbo River witness severe glacial retreat nowadays,which gives important influence on lake processes in the region.We have studied glacial distribution,glacial mass balance and found large deficit in glacial mass and its impact in the region.Our study also integrated the variation in glacial-fed lakes of the Nam Co and Ranwu Lake,and presented an initial assessment of the impact of glacial mass balance on lakes.The study has shown a significant contribution of glacial melting to recent lake expansion and lake level rising.展开更多
本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据...本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明:4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。展开更多
随着全球气候的改变,由极端降水事件所引发的干旱、洪涝、泥石流等自然灾害,引起了社会各界的广泛关注。本文基于雅鲁藏布江流域19个气象站点1973—2016年的逐日降水数据,使用线性倾向估计法、MannKendall非参数统计检验法和皮尔森相关...随着全球气候的改变,由极端降水事件所引发的干旱、洪涝、泥石流等自然灾害,引起了社会各界的广泛关注。本文基于雅鲁藏布江流域19个气象站点1973—2016年的逐日降水数据,使用线性倾向估计法、MannKendall非参数统计检验法和皮尔森相关系数法,分析了雅鲁藏布江流域极端降水事件的时空变化特征及其与印度洋偶极子指数(DMI)的相关性。结果表明:(1) 1973—2016年间,雅鲁藏布江流域极端降水指标整体上呈现出上升趋势,与流域内年平均降水量变化趋势相一致,其中降水日数(RD)、降水总量(PRCPTOT)、极端降水量(R95p)、连续湿润日数(CWD)指标均在95%信度水平上显著上升。RD、CWD极端降水指标分别在1995年左右、2001年左右发生了突变;(2)雅鲁藏布江流域的极端降水指标在空间上存在明显的差异性,表现出从东部到西部逐渐递减的分布特征。极端降水指标在雅鲁藏布江流域的空间分布特征表明,近年来,东部湿润地区暴雨事件可能更加频繁,洪涝灾害更加严重,西部地区则从相对干旱逐渐变得相对湿润;(3)对极端降水指标进行主成分分析,PRCPTOT和CWD指标的载荷在主成分1和主成分2中分别占0.94、0.71,表明可以用它们分别代表极端降水事件的降水量级和降水持续性;(4) 1—3月份的极端降水事件更容易受到印度洋偶极子(IOD)的影响,在雅鲁藏布江流域中部地区,2月份的DMI与PRCPTOT、CWD呈现出正相关关系,相关系数分别达到0.412和0.356,是易受DMI影响的主要地区。雅鲁藏布江流域在250 h Pa和500 h Pa的位势高度差值均存在负值中心,有利于极端降水事件的发生。研究结果为雅鲁藏布江流域水资源管理和灾害防治提供科学基础。展开更多
基金supported by the Ministry of Science and Technology of the People's Republic of China(2005CB422004)the National Natural Science Foundation of China(40810019001)+1 种基金BRAHMATWINN (FP6-036952)the Program of Tibet Science and Technology Agency
文摘Glaciers in the Yarlung Zangbo River witness severe glacial retreat nowadays,which gives important influence on lake processes in the region.We have studied glacial distribution,glacial mass balance and found large deficit in glacial mass and its impact in the region.Our study also integrated the variation in glacial-fed lakes of the Nam Co and Ranwu Lake,and presented an initial assessment of the impact of glacial mass balance on lakes.The study has shown a significant contribution of glacial melting to recent lake expansion and lake level rising.
文摘本文以雅鲁藏布江流域为研究区,利用13个气象站点的实测降水量数据在年和月尺度上验证了中国地面降水网格数据、CRU(Climatic Research Unit)降水数据和GLDAS(Global Land Data Assimilation System)降水数据的精度,并分析了不同源数据降水量年际变化特征和概率分布特性之间的差异。结果表明:4种不同来源的降水数据均存在一定程度的差异。年尺度和月尺度上中国地面降水网格数据与实测降水量数值最接近;而CRU降水数据和GLDAS降水数据与实测降水量相差较大,在使用时需谨慎。从空间差异性看,年尺度上CRU降水数据在每个站点与实测降水数据的相关性均高于GLDAS降水数据,说明前者的空间一致性较好,但相对误差却比GLDAS降水数据大。从年内变化趋势看,中国地面降水网格数据能较好地反映流域降水月尺度的变化特征,CRU降水数据则在流域大部分地区的汛期时段都存在明显的高估,而GLDAS数据无法反映月降水变化趋势,年内坦化现象十分显著。从年际变化特征看,中国地面降水网格数据能较好地反映实际降水量的年际变化特征,而GLDAS降水数据和CRU降水数据反映的降水量年际变化特征偏小,其中GLDAS数据的坦化现象更严重,会高估低降水值,低估高降水值。从降水概率分布情况来看,3种来源的降水数据均不能反映站点实测的极端降水事件。
文摘随着全球气候的改变,由极端降水事件所引发的干旱、洪涝、泥石流等自然灾害,引起了社会各界的广泛关注。本文基于雅鲁藏布江流域19个气象站点1973—2016年的逐日降水数据,使用线性倾向估计法、MannKendall非参数统计检验法和皮尔森相关系数法,分析了雅鲁藏布江流域极端降水事件的时空变化特征及其与印度洋偶极子指数(DMI)的相关性。结果表明:(1) 1973—2016年间,雅鲁藏布江流域极端降水指标整体上呈现出上升趋势,与流域内年平均降水量变化趋势相一致,其中降水日数(RD)、降水总量(PRCPTOT)、极端降水量(R95p)、连续湿润日数(CWD)指标均在95%信度水平上显著上升。RD、CWD极端降水指标分别在1995年左右、2001年左右发生了突变;(2)雅鲁藏布江流域的极端降水指标在空间上存在明显的差异性,表现出从东部到西部逐渐递减的分布特征。极端降水指标在雅鲁藏布江流域的空间分布特征表明,近年来,东部湿润地区暴雨事件可能更加频繁,洪涝灾害更加严重,西部地区则从相对干旱逐渐变得相对湿润;(3)对极端降水指标进行主成分分析,PRCPTOT和CWD指标的载荷在主成分1和主成分2中分别占0.94、0.71,表明可以用它们分别代表极端降水事件的降水量级和降水持续性;(4) 1—3月份的极端降水事件更容易受到印度洋偶极子(IOD)的影响,在雅鲁藏布江流域中部地区,2月份的DMI与PRCPTOT、CWD呈现出正相关关系,相关系数分别达到0.412和0.356,是易受DMI影响的主要地区。雅鲁藏布江流域在250 h Pa和500 h Pa的位势高度差值均存在负值中心,有利于极端降水事件的发生。研究结果为雅鲁藏布江流域水资源管理和灾害防治提供科学基础。
