卫星遥感西藏高原积雪时空变化及影响因子分析_白淑英
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警探究摘要：青藏高原是世界上最大的高原，也是中国境内最大的高原，具有丰富的牧草资源。
然而，由于其特殊的地理环境和气候条件，青藏高原牧区屡屡受到大规模积雪和雪灾的恐吓。
为了准时监测牧区的积雪状况并进行雪灾预警，本探究提出一种基于遥感和GIS技术的方法，可实现青藏高原牧区积雪的动态监测和雪灾的预警。
1. 引言青藏高原位于中国西部，是世界上最大的高原，平均海拔4000多米，牧区面积宽广。
由于其地理环境和气候条件的特殊性，青藏高原牧区屡屡遭受大规模积雪和雪灾的影响，给牧区的畜牧业和农业带来了严峻的损失。
因此，准确监测和预警牧区的积雪状况对于保卫畜牧业和农业的进步至关重要。
2. 数据得到与处理本探究接受遥感技术得到青藏高原牧区的积雪信息。
通过卫星图像得到的数据可以提供高区分率、广泛遮盖且跨时空的数据，可以实现对积雪的动态监测。
利用地理信息系统（GIS）技术对得到的遥感数据进行处理和分析，可以实现对不同时间段的积雪状况的对比和分析。
3. 积雪动态监测方法依据遥感图像的特征，本探究接受阈值分割、光谱指数和纹理分析等方法对积雪进行动态监测。
通过设置适当的阈值，可以提取出积雪区域，并依据不同的阈值设置确定积雪的程度。
光谱指数是利用不同波段的信息来裁定积雪与地面遮盖类型的差异，接受光谱指数可以进一步准确裁定积雪的分布和变化状况。
纹理分析是对积雪图像进行纹理信息的提取和分析，可以得到不同区域的纹理特征，从而裁定积雪的厚度和质地。
4. 雪灾预警模型构建基于监测得到的积雪动态信息，本探究利用GIS技术构建了雪灾预警模型。
通过对青藏高原牧区历史上的雪灾案例进行分析，提取出导致雪灾发生的主要因素，如积雪厚度、积雪遮盖面积、气温等。
利用这些因素构建雪灾预警模型，并依据实时监测的积雪状况进行猜测和分析，准时提示相关部门和农夫防范雪灾的发生。
5. 试验结果与评估本探究在青藏高原某牧区进行了试验，实时监测了该区域的积雪状况，并进行了雪灾预警。
1980-2009水文年青藏高原积雪物候时空变化遥感分析
1980-2009水文年青藏高原积雪物候时空变化遥感分析乔德京;王念秦;李震;周建民;符喜优【摘要】以青藏高原积雪为研究对象,首先对长时间序列逐日雪深被动微波遥感数据进行预处理,获得青藏高原1980—2009水文年逐日雪深数据,然后逐像元计算出每个水文年平均积雪深度、开始日期(SCS)和结束日期(SCE),利用GIS空间分析和地学统计方法系统分析20世纪80年代、90年代和21世纪初青藏高原积雪物候变化特征和异常分布.结果表明:青藏高原积雪深度在20世纪80年代呈递减趋势,20世纪90年代后开始呈现递增趋势.20世纪80年代青藏高原除阿尔金山和昆仑山以外的高海拔山区SCS呈提前趋势,青藏高原高海拔地区SCE呈推迟趋势;20世纪90年代青藏高原高海拔地区的SCS提前趋势减弱,而高原中部腹地SCS出现显著的提前趋势,高原高海拔地区SCE呈提前趋势,高原中部腹地SCE呈推迟趋势;进入21世纪初后帕米尔高原、念青唐古拉山和横断山脉SCS呈推迟趋势,横断山、念青唐古拉、巴颜喀拉山SCE呈提前趋势.总体上,青藏高原积雪物候变化存在明显的空间差异和不同演变规律.%Taking the Qinghai-Tibetan Plateau as the object of study, based on the daily dataset of snow depth from 1980 to 2009, the mean snow depth, snow cover start (SCS) and snow cover end (SCE) dates were calculated for each hydrological year, and the spatial and temporal variations and distribution anomaly of them were analyzed by using the spatial and statistics analysis function of GIS. The results showed that, mean snow depth decreased during the period of 1980-1989, and started to increase from the 1990s. In the 1980s, the SCS showed a significantly advanced trend, which mainly occurred in the high altitude region of the Qinghai-Tibetan Plateau except the Altun Mountains andKunlun Mountains. The SCE showed a significantly delay, occurred in the high altitude region. In the 1990s, the advanced trend of SCS in the high altitude region showed a slightly delayed trend, but the SCS in the central plateau hinterland showed a significantly advanced trend. The SCE in the high altitude region became weak. And the SCE in the central plateau hinterland showed a delayed trend. In the beginning of the 21st century, the SCS in the Pamir Plateau, Nyainqentanglula Mountains and Transverse Mountains showed a significantly delay trend. The SCE in the Hengduan Mountain, Nianqing Tanggula and Bayan Hara Mountain showed a significantly advanced trend. Generally, the snow phenology showed different spatial patterns and evolution trends in different regions.【期刊名称】《气候变化研究进展》【年(卷),期】2018(014)002【总页数】7页(P137-143)【关键词】青藏高原;雪深;积雪物候变化;被动微波遥感【作者】乔德京;王念秦;李震;周建民;符喜优【作者单位】西安科技大学地质与环境学院,西安 710054;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094;西安科技大学地质与环境学院,西安 710054;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京 100094【正文语种】中文引言积雪作为地球表面覆盖物中的重要组成部分,是表征局地物候最活跃的要素之一［1-2]。
青藏高原积雪覆盖时空变化及其对气候的响应
青藏高原积雪覆盖时空变化及其对气候的响应杨维;王永前【摘要】针对青藏高原积雪覆盖的时空变化及其影响因子存在诸多不确定性的问题,基于MOD10A2积雪产品、DEM数据及相应的气象站点资料,综合利用积雪信息合成、积雪时间指数及相关性分析等方法,分析2003～ 2012年高原积雪覆盖的时空变化特征及其对气候因子的响应.结果表明:时间上,高原积雪面积年内变化显著,有明显的积雪和融雪季;年际变化波动不大,近10 a总体呈现小幅下降的倾向.空间上,高原积雪分布极不均匀,高积雪覆盖区主要集中在山区地带,而中部腹地,积雪分布较少;积雪覆盖率随海拔的增高而升高,且不同高程带上的积雪面积随季节更替的变化差异明显;积雪覆盖率随坡向变化差异较大,西北坡积雪覆盖率最高,南坡积雪覆盖率最低.气候响应上,高原积雪覆盖的变化与温度呈负相关,与降水呈正相关,但对温度因子更敏感,主要受到温度变化的影响.【期刊名称】《成都信息工程学院学报》【年(卷),期】2015(030)004【总页数】7页(P396-402)【关键词】遥感科学与技术;环境遥感;积雪面积;MOD10A2;时空变化;气候响应;青藏高原【作者】杨维;王永前【作者单位】成都信息工程大学资源环境学院,四川成都610225;成都信息工程大学资源环境学院,四川成都610225;中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094【正文语种】中文【中图分类】P426.63+50 引言积雪作为自然地表最重要、最活跃的组成成分之一，早已引起众多地理学、气象与气候学以及水文等学科科技工作者的重视和关注。
地球陆地上约有3/4的淡水资源以冰雪的形式存在，冬季的欧亚大陆和北美地区有超过80%的地区被积雪覆盖。
积雪覆盖的动态变化不仅深刻地影响着气候变化，而且积雪融水也是发展干旱和半干旱地区农牧业的重要因素［1-2］。
针对全球或区域性的积雪变化问题，国内外开展了很多相关研究，有学者采用地面气象站点资料对积雪进行长时间序列分析，以此来揭示不同地区积雪随时间的变化特征［3-4］。
近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系
近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系摘要：青藏高原作为全球居住人口最少的高原地带，对全球气候变化起着至关重要的作用。
本文通过对近50年来青藏高原积雪的时空变化进行研究，探讨了其与大气环流因子的关系。
研究表明，青藏高原积雪的时空变化呈现出明显的季节性和年际变化，同时与大气环流因子存在密切的关联。
这对于我们理解青藏高原积雪变化规律、预测未来气候变化以及采取应对措施具有重要的意义。
一、引言青藏高原位于亚洲大陆的中心位置，是世界上最大的高原地区之一，也是全球居住人口最少的地区之一。
青藏高原的积雪覆盖不仅对当地生态系统和人类活动起着重要的影响，而且对全球气候变化也有着重要的作用。
因此，研究青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系对于我们了解气候变化机制、预测未来气候变化以及采取有效的应对措施具有重要的意义。
二、方法本研究使用了近50年来青藏高原的积雪观测数据和大气环流数据。
首先，我们对积雪观测数据进行分析，得出青藏高原积雪的时空变化特征。
然后，我们将大气环流数据与积雪观测数据进行对比分析，探讨它们之间的关系。
最后，我们使用统计方法对结果进行验证，并进行灵敏度分析。
三、结果与讨论根据对近50年来青藏高原积雪的分析，我们发现其时空变化呈现出明显的季节性和年际变化的特征。
在季节性方面，冬季积雪最多，夏季积雪最少，春季和秋季积雪处于中等水平。
在年际变化方面，积雪的数量呈现出明显的波动，但总体呈下降趋势。
进一步的分析表明，这种时空变化与大气环流因子密切相关。
青藏高原的积雪主要受到青藏高原周边的大气环流系统的影响，如西风急流、喜马拉雅山脉的锋面系统等。
这些大气环流系统的强弱和位置变化会直接影响到青藏高原的降雪量和降雪分布。
而大气环流系统的变化则受到多个因素的影响，包括全球大气环流系统的变化、地形和地貌的影响以及人类活动的干扰等。
2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化
2003-2010年青藏高原积雪及雪水当量的时空变化孙燕华;黄晓东;王玮;冯琦胜;李红星;梁天刚【期刊名称】《冰川冻土》【年(卷),期】2014(36)6【摘要】利用MODIS逐日无云积雪产品与AMSR-E雪水当量产品进行融合,获取了青藏高原500 m分辨率的高精度雪水当量产品,通过研究青藏高原积雪时空动态变化特征,分析了积雪覆盖日数、雪水当量以及总雪量的季节及年际变化.结果表明:青藏高原地区降雪主要集中在高海拔山区,而高原腹地降雪较少,降雪在空间上分布极为不均;2003-2010年期间,平均积雪日数呈显著减少趋势,稳定积雪区面积在逐渐扩大,常年积雪区面积在不断缩小.与积雪日数时空变化相比,雪水当量增加的区域与积雪日数增加的区域基本一致,但喜马拉雅山脉在积雪日数减少的情况下雪水当量却在逐年增加,表明该地区温度升高虽然导致部分常年积雪向季节性积雪过渡,但降雪量却在增加.总的积雪面积年际变化呈波动下降的趋势,但趋势不显著,且减少的比例很少.最大积雪面积呈现波动上升后下降的趋势,平均累积积雪总量呈明显的波动下降趋势,年递减率为1.0×103m3·a-1.【总页数】8页(P1337-1344)【作者】孙燕华;黄晓东;王玮;冯琦胜;李红星;梁天刚【作者单位】兰州大学草地农业科技学院草地农业生态系统国家重点实验室;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所【正文语种】中文【中图分类】P343.6【相关文献】1.利用积雪衰减曲线分析山区雪水当量时空分布2.大兴安岭地区冰上积雪雪深和雪水当量参数时空变化规律3.大兴安岭地区冰上积雪雪深和雪水当量参数时空变化规律4.青藏高原积雪深度和雪水当量的被动微波遥感反演5.青藏高原积雪范围和雪深/雪水当量遥感反演研究进展及挑战因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于MODIS的青藏高原积雪面积时空变化特征分析
分会场：S4基于MODIS 的青藏高原积雪面积时空变化特征分析除多1，王鹏祥2，假拉3，王伟1(1. 西藏高原大气环境科学研究所；2.西藏自治区气象局；3.西藏自治区气象台，拉萨850000）摘要利用MODIS 积雪产品MOD10A2 分析了2000~2011 年青藏高原积雪面积的时空分布及动态变化特征以及与大气环流之间的关系。
得出的主要结论如下：(1) 虽然全球变暖使得北半球积雪面积呈下降趋势，但是青藏高原2000~2011 年最近的12 年间积雪面积除了其固有的季节性变化之外，总体变化不是很明显，基本保持在一个相对比较稳定的状态；从不同时段来看，2000~2005 年积雪面积略有增加的趋势，而2005~2011 年略有减少态势；冬春两季积雪面积最大，覆盖高原总面积的21%左右，其次为秋季(18%)，夏季积雪覆盖面积最小，仅为高原总面积的6%；冬春和夏秋积雪面积分别表现为不显著的减少和增加趋势。
(2) 青藏高原积雪的空间分布极不均匀，高原周围的高大山脉积雪丰富，覆盖时间长，而高原内部除了高大山脉积雪较多之外，广大的内陆地区积雪覆盖少。
青藏高原积雪覆盖时间最长两个的区域分别是高原西北部的帕米尔高原、喀喇昆仑山山脉、西昆仑山、西喜马拉雅山和西藏东南部的念青唐古拉山脉和伯舒拉岭山脉流域，而位于高原北部的柴达木盆地、南部的藏南谷地为青藏高原积雪覆盖最少的两个区域。
(3)积雪作为大气环流的产物，青藏高原积雪覆盖的时空分布与大气环流因子变化密不可分。
关键词：积雪面积；MODIS；大气环流; 青藏高原1 引言积雪是地球陆地表面重要的组成部分，由于其高反射率、低导热率，以及快速的季节性变化和融雪水文效应，不仅对地球表层和大气产生深刻的影响，对局地到全球的气候变化具有重要影响，成为冰冻圈中对气候变化最为敏感、变化速度最快的组成部分。
积雪，同时又是世界许多地方，特别是在北半球中高纬度地区是最重要的水资源，决定了区域和下游地区水源补给状况，与当地人们的生活和生存环境息息相关。
青藏高原地区积雪与雪线高度时空变化研究
青藏高原地区积雪与雪线高度时空变化研究刘小妮;莫李娟;辛昱昊;陈松峰;赵雯颉;吴金雨;鞠琴【期刊名称】《华北水利水电大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2024(45)2【摘要】积雪对气候变化具有高度敏感性,研究积雪变化对区域水循环及生态环境演变具有重要意义。
基于遥感数据和河流水系分布情况,将青藏高原划分为12个子流域,分析了青藏高原及其子流域的积雪深度、积雪覆盖率、雪线高度的时空变化特征。
结果表明:①1979—2020年青藏高原积雪深度呈明显降低趋势,空间上积雪深度由中心区域向四周递增,阿姆河流域多年平均积雪深度最大,印度河流域的次之。
②2000-2015年青藏高原多年平均积雪覆盖率为29.66%,呈平缓的下降趋势,印度河流域的积雪覆盖率最大,高达39.83%,塔里木河的次之。
③青藏高原雪线高度的变化范围为[4700,5000]m,夏季的雪线高度整体偏高,在8月达到最大值;各子流域雪线高度由大到小的排序依次为雅鲁藏布江流域、印度河流域、河西流域、恒河流域、长江流域、怒江流域、阿姆河流域、塔里木河流域、柴达木河流域、内河流域、黄河流域、澜沧江流域。
研究结果对寒区水资源管理和生态环境可持续发展具有重要意义。
【总页数】11页(P48-58)【作者】刘小妮;莫李娟;辛昱昊;陈松峰;赵雯颉;吴金雨;鞠琴【作者单位】河海大学中国气象局水文气象重点开放实验室;河海大学水灾害防御全国重点实验室;太湖流域水文水资源监测中心;浙江省水利水电勘测设计院;江苏省水资源服务中心【正文语种】中文【中图分类】P426.63;TV11【相关文献】1.青藏高原地区积雪分布及变化特征分析2.青藏高原地区积雪及其变化的不确定性:3种积雪观测资料的对比分析3.祁连山区1997—2004年积雪面积和雪线高度变化分析4.青藏高原地区积雪年际变化异常中心的季节变化特征5.1980—2020年青藏高原积雪时空变化特征因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系
近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系青藏高原是世界上平均海拔最高的地区之一，也是全球重要的冰雪资源集中地。
由于青藏高原的地理特殊性和对全球气候的重要影响，研究青藏高原积雪的时空变化特征以及其与大气环流因子的关系具有重要的科学和实际意义。
近50年来，随着全球气候变暖和青藏高原周围地区气候变化的影响，青藏高原积雪的时空变化呈现出一些特征。
首先，近50年来青藏高原的积雪面积整体呈下降趋势。
据统计数据显示，青藏高原的积雪面积在过去几十年中呈现了逐渐减少的趋势。
这主要是由于全球气候变暖导致青藏高原地区的气温上升，夏季降雨增加，冬季降雪减少的结果。
同时，青藏高原周围的地区降雪量也减少，进一步导致了积雪面积的下降。
其次，青藏高原的积雪消融速度加快。
由于气温的上升，青藏高原的冰雪融化速度加快。
近50年来，青藏高原的冰川退缩速度加快，高山湖泊面积缩小，冰雪融化对水资源的补给减少。
这导致青藏高原周围地区的水资源供应紧张，对生态系统和人类的影响日益显现。
此外，青藏高原积雪的年际变化也受到大气环流因子的影响。
大气环流因子包括冬季风、青藏高原高压、喜马拉雅山系统等。
这些大气环流因子对青藏高原的降雪和积雪的形成和变化具有重要的影响。
例如，冬季风系统直接影响着青藏高原的降雪量，喜马拉雅山系统则影响着西南和东北季风的形成和强度。
这些大气环流因子的变化会直接影响到青藏高原积雪的时空变化特征。
综上所述，近50年来青藏高原的积雪呈现出下降的趋势，消融速度加快，并且受到大气环流因子的影响。
这些变化对青藏高原周围地区的水资源供应、生态系统和人类等方面都产生了重要的影响。
因此，更深入地研究青藏高原积雪的时空变化特征以及与大气环流因子之间的关系，对于我们更好地认识和应对全球变暖和气候变化具有重要意义。
未来的研究应该从多个角度，综合运用气象观测、遥感技术和数值模拟方法，进一步深化我们对青藏高原积雪时空分布、消融速度以及与大气环流因子之间的关系的认识综合以上讨论，近50年来青藏高原的冰雪融化速度加快，导致冰川退缩、高山湖泊面积缩小以及水资源供给紧张。
基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析
第43卷第1期冰川冻土V ol.43，No. 1 2021 年2 月JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY Feb. , 2021 D O I： 10. 7522/j. issn. 1000-0240. 2019. 0063X I A O Y a o,Z H A O Lin, Z O U D e f u.et al. A n a l y s e s o f the influence factors o f p e r m a f r o s t distribution o n the Q i n g h a i-T i b e t Plateau b a s e d o ng e o g r aphical detector[J]. Journal o f G l a c i o l o g y a n d G e o c r y o l o g y，2021,43( 1) :311-321.[肖瑶，赵林，部德富，等.基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析[J].冰川冻土，2021，43( 1):311-321.]基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析肖瑶\赵林、邹德富'，刘世博'马露I.2,应雪\刘艺阗h2(1.中国科学院两北生态环境资源研究院冰冻圈科学M家重点实验室藏北高原冰冻_特殊环境与灾害国家野外科学观测研究站，甘肃六州730000;2.中国科学院大学，北京100049)摘要：多年冻土的分布会受到局地地质、地形地貌和地表覆被等因素的影响为探究各因子对多年冻土分布的影响强弱，选择青藏高原五个典铟多年冻土IX:为研究K,基于M O D I S和S R T M D E M数据提取研究K内2003—2012年平均地表温度、N D V丨、地表反照率、积雪日数和坡度、坡向等因子，并采用地理探测器模型研究了各因子对研究区多年冻土分布的影响程度及差异：结果表明：在所有研究区内，地表温度是影响多年冻土分布最强的因子，其次为积雪日数。
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究一、引言青藏高原是中国重要的牧区之一，其特殊的地理环境和气候条件使得积雪动态监测与雪灾预警成为该地区牧民生产和生活的一个关键问题。
本文旨在利用遥感技术和地理信息系统（GIS）手段，对青藏高原牧区的积雪动态进行监测，并探讨如何进行雪灾预警研究。
二、青藏高原牧区积雪动态监测技术1. 遥感技术在积雪监测中的应用：借助卫星遥感数据，可以获取大范围、高时空分辨率的积雪信息。
通过对遥感影像的处理和分析，可以获取积雪覆盖度、雪深等相关参数，以及积雪变化的动态过程。
2. GIS技术在积雪监测中的应用：地理信息系统可以对积雪监测结果进行地理空间建模和空间分析。
通过将遥感数据与地理信息系统相结合，可以进行空间数据管理、可视化呈现、数据查询、分析和决策等工作，进一步提高积雪监测的效率和准确性。
三、青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究案例1. 积雪监测案例：我们选择了某年冬季的青藏高原牧区作为研究对象，利用遥感数据和GIS技术，获取了该地区的积雪覆盖度和雪深信息，并结合地理信息系统进行了空间分析。
利用所获取的数据，我们可以了解到积雪分布的状况、雪深变化的趋势等信息。
2. 雪灾预警研究案例：根据青藏高原牧区的积雪监测结果，可以建立一个雪灾预警系统。
通过监测和分析积雪的覆盖状况、厚度等指标，结合气象数据和地形特征，可以预测可能发生的雪灾风险区，并及时发出预警信息，提醒相关部门和牧民采取相应措施。
四、结论与展望通过基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究，我们可以更好地了解积雪的时空分布情况，为牧民生产和生活提供科学依据。
未来，可以进一步完善雪灾预警模型，引入更多地理要素和气象数据，提高预警的准确性和及时性。
此外，也可以将遥感和GIS技术应用于其他相关领域，比如农业、环境保护等，为青藏高原牧区的可持续发展做出更大的贡献。
卫星遥感藏北积雪分布及影响因子分析
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第 ５ 卷 第 ４期 １
２０ ０ ８年 ７月
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学
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Ｖ ｏ ． １， Ｎｏ １５ ．４
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张佳 华 ， 杨 ， 凤 梅 ．卫星 遥感 藏 北 积 雪 分 布及 影 响 因 子 分析 ． 吴 姚 地球 物 理 学 报 ，０ ８ ５ （ ） １ １ ～ １ ２ ２ ０ ， １ ４ ：０ ３ ０ １
１ 国气 象 科 学 研 究院 遥 感 与气 候 信 息 开放 实 验 室 ，北京 １ ０ ８ 中 ００１ ２浙江 省 气 象信 息 中 心 ， 州 ３ ０ １ 杭 １０ ７ ３中 国科 学 院 研 究 生院 地 球科 学 学 院 ， 京 １ ０ ４ 北 ００９
1961-2014年青藏高原积雪时空特征及其影响因子
1961-2014年青藏高原积雪时空特征及其影响因子姜琪;罗斯琼;文小航;吕世华【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2020(39)1【摘要】利用青藏高原(下称高原)1961-2014年地面110个气象站积雪深度、积雪日数、气温和降水逐日资料,系统地分析了高原积雪深度和积雪日数时空特征,并进一步探究了高原积雪深度和积雪日数与气候因子和地理因子之间的关系。
研究发现:1961-2014年高原年平均积雪深度和积雪日数分别为0.26 cm和23.78 d,空间和季节尺度上分布不均匀,且积雪深度和积雪日数大值并不完全重合;在整体变化趋势上,积雪深度和积雪日数均呈缓慢下降趋势,分别为-0.0080±0.0086 cm·(10a)^-1(p=0.36)和-0.64±0.47 d·(10a)^-1(p=0.17),但在数理统计上不显著,且各站点差异性大;积雪深度和积雪日数在春季、冬季和年表现为“减-增-减”的年代际变化特征,而在秋季为“增-减”的变化特征;气温与积雪深度和积雪日数均有较好的相关性,冬季的降水与积雪深度和积雪日数高度相关;积雪深度和积雪日数随海拔呈增加趋势,积雪日数与纬度也高度相关,但积雪深度与纬度的相关性不明显。
【总页数】13页(P24-36)【作者】姜琪;罗斯琼;文小航;吕世华【作者单位】成都信息工程大学大气科学学院;中国科学院西北生态环境资源研究院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室【正文语种】中文【中图分类】P426.63【相关文献】1.1952—2016年滁州地区冰冻积雪时空特征及影响因子分析2.基于MODIS数据的青藏高原积雪时空分布特征分析3.1961-2014年中国内陆农业区异常初、终霜日时空变化及其与环流因子的关系4.近45年青藏高原及周边地区冬半年积雪时空演变特征5.青藏高原积雪时空变化特征及年际异常成因因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
中国典型区积雪遥感监测及其时空变化特征研究
中国典型区积雪遥感监测及其时空变化特征研究中国典型区积雪遥感监测及其时空变化特征研究近年来，随着遥感技术的快速发展，遥感监测成为了研究地表覆盖变化的有效手段之一。
积雪是中国北方地区冬季的常见现象，对气候、水资源和生态环境等方面都有重要影响。
因此，积雪的遥感监测和时空变化特征研究对于理解和应对气候变化具有重要意义。
中国的积雪区包括青藏高原、东北地区和内蒙古高原等地。
对于这些典型区域的积雪遥感监测，常用的手段是利用遥感影像进行自动或半自动化的分类和提取。
通过分析积雪的空间分布和覆盖率，可以获得区域范围内的积雪变化信息。
在中国青藏高原地区，积雪是该地区冬季气候变化的重要特征之一。
其遥感监测和时空变化研究主要集中在X波段的微波遥感技术上。
由于青藏高原地理环境的复杂性，传统的光学遥感无法满足监测需求。
而微波遥感在云雾、降水等区域特点下能够更准确地获取积雪信息。
通过这一技术手段，可以实现青藏高原地区积雪的准确监测和时空变化分析。
东北地区是中国积雪最为丰富的地区之一，也是冬季气温较低的地区。
通过利用遥感数据和模型方法，可以对东北地区的积雪进行定量和定性分析。
基于这些分析结果，可以更好地理解东北地区冬季气候变化的规律，并为农业生产、水资源管理和交通运输等方面提供决策支持。
内蒙古高原地区是我国北方地区重要的牧区，也是季风影响下的典型积雪区。
通过利用多源遥感数据，可以对内蒙古高原地区的积雪进行长时间序列的监测和分析。
研究发现，该地区的积雪覆盖和持续时间与气温、降水和风向等因素密切相关。
这种关联关系的研究，对于农牧业生产和生态环境保护具有重要意义。
总结起来，中国典型区积雪遥感监测及其时空变化特征研究是一个涉及多学科的综合性课题。
无论是青藏高原、东北地区还是内蒙古高原，每个地区都有其独特的地理环境和气候特点，需要针对性地选择合适的遥感技术和方法进行研究。
积雪的遥感监测和时空变化特征研究不仅可以为气候变化研究提供数据支持，还可以为相关行业提供决策支持和应对措施。
《2024年近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系》范文
《近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系》篇一一、引言青藏高原，作为世界之“第三极”，以其独特的地形、气候条件及对全球气候的重大影响，成为了众多气候学者研究的热点区域。
其中，积雪变化作为该区域重要的气候指标之一，不仅影响着区域性的生态环境，也与全球气候变化息息相关。
本文将重点探讨近50年来青藏高原积雪的时空变化特征，并深入分析其与大气环流因子的关系。
二、青藏高原积雪的时空变化特征1. 时间变化特征近50年来，青藏高原的积雪日数呈现出显著的年际变化和季节性变化。
整体上，随着全球气候变暖的趋势，青藏高原的积雪日数呈现减少的趋势。
尤其是在冬季，这种减少趋势更为明显。
同时，春季和夏季的积雪变化也受到气候变暖的影响，积雪消融速度加快，导致积雪量减少。
2. 空间变化特征在空间分布上，青藏高原的积雪呈现出明显的地域性差异。
高原的迎风坡和海拔较高的地区，如唐古拉山、昆仑山等地，积雪量较大。
而背风坡和低海拔地区，如藏南谷地等，积雪量相对较小。
此外，随着气候变化的持续影响，这种空间分布也在发生着微妙的变化。
三、与大气环流因子的关系青藏高原的积雪变化与大气环流因子密切相关。
以下是一些主要的大气环流因子及其与积雪变化的关系：1. 西风带：西风带是影响青藏高原的主要大气环流系统之一。
当西风带加强时，会带来更多的水汽和能量输入，从而增加青藏高原的降雪量。
相反，西风带减弱时，降雪量也会相应减少。
2. 印度季风：印度季风对青藏高原南部地区的积雪有重要影响。
季风强弱直接影响该地区的降水和气温，从而影响积雪的生成和消融。
3. 大气环流型态：不同的气候型态如厄尔尼诺和拉尼娜等也会对青藏高原的积雪产生影响。
这些气候型态会改变大气环流的模式，从而影响青藏高原的水汽输送和能量分布。
四、结论综上所述，近50年来青藏高原的积雪呈现出显著的时空变化特征。
这些变化与大气环流因子密切相关，尤其是西风带、印度季风和大气环流型态等。
《2024年近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系》范文
《近50年青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系》篇一一、引言青藏高原，作为地球上独特的“第三极”，其复杂的地形和气候系统对全球气候有着深远的影响。
积雪作为青藏高原上重要的气候要素之一，其时空变化特征与大气环流因子之间存在着密切的关系。
本文旨在分析近50年来青藏高原积雪的时空变化特征，并探讨其与大气环流因子的关系。
二、青藏高原积雪的时空变化特征1. 时间变化特征近50年来，青藏高原的积雪呈现出明显的年际和季节性变化。
冬季和春季，由于气温较低，降雪量较大，积雪覆盖范围较广。
然而，随着全球气候变暖，青藏高原的积雪期逐渐缩短，夏季积雪融化的时间提前，秋季积雪量逐渐减少。
2. 空间变化特征青藏高原的积雪在空间分布上呈现出显著的区域性差异。
高海拔地区如唐古拉山、昆仑山等地的积雪量较大，而低海拔地区如藏南、藏北等地的积雪量较小。
此外，由于地形、植被覆盖等因素的影响，同一地区的积雪量也存在明显的空间差异。
三、大气环流因子对青藏高原积雪的影响大气环流因子是影响青藏高原积雪的重要因素之一。
其中，西风带、印度季风和太平洋季风等对青藏高原的积雪有着重要的影响。
1. 西风带的影响西风带是影响青藏高原的主要气候系统之一，其强弱和移动方向直接影响着青藏高原的降雪量。
当西风带偏强时，青藏高原的降雪量较大，反之则较小。
此外，西风带的波动还会导致青藏高原积雪的空间分布发生变化。
2. 印度季风的影响印度季风是影响青藏高原南部地区的重要气候系统。
在印度季风活跃的年份，青藏高原南部的降雪量较大，反之则较小。
此外，印度季风的强度和路径还会影响青藏高原南部地区的积雪融化和蒸发过程。
3. 太平洋季风的影响太平洋季风对青藏高原东部地区的积雪有着重要影响。
太平洋季风的强弱和活动路径的变化会导致该地区降水的时空分布发生变化，从而影响积雪的量和分布。
四、结论通过对近50年来青藏高原积雪的时空变化特征及其与大气环流因子的关系进行分析，我们发现：1. 青藏高原的积雪呈现出明显的年际和季节性变化，且存在区域性差异。
积雪遥感分析实验报告
一、实验背景随着全球气候变化和极端天气事件的增多，积雪覆盖的时空变化对区域水文、生态和农业生产等方面具有重要影响。
遥感技术作为一种非接触式、大范围、快速获取地表信息的方法，在积雪监测和分析中发挥着重要作用。
本实验旨在利用遥感技术对积雪进行监测和分析，探讨积雪覆盖时空变化规律，为相关领域的研究和应用提供科学依据。
二、实验目的1. 学习和掌握遥感图像处理与分析的基本方法；2. 分析积雪覆盖的时空变化规律；3. 探讨积雪覆盖与气候、水文等因子的关系。
三、实验原理遥感技术是通过接收地球表面反射或辐射的电磁波信息，来获取地表特征和状态的一种手段。
本实验采用多时相遥感影像，通过积雪信息的提取和分析，揭示积雪覆盖的时空变化规律。
四、实验材料与方法1. 实验材料（1）遥感影像：选取不同时间段的积雪覆盖遥感影像，如Landsat 8、MODIS等。
（2）地理信息系统（GIS）软件：ArcGIS、ENVI等。
2. 实验方法（1）积雪信息提取采用遥感影像的波段组合、阈值分割等方法提取积雪信息。
具体操作如下：① 波段组合：选取合适的波段组合，如Landsat 8的B3、B4、B5波段，MODIS的B5、B6、B7波段等。
② 阈值分割：根据遥感影像的统计特征，确定合适的阈值，将积雪区域从背景中分离出来。
（2）积雪覆盖时空变化分析① 时空变化规律分析：分析不同时间段积雪覆盖的时空变化规律，如积雪覆盖范围、面积、厚度等。
② 影响因素分析：探讨积雪覆盖与气候、水文等因子的关系，如气温、降水、地形等。
五、实验结果与分析1. 积雪覆盖时空变化规律通过分析不同时间段的遥感影像，发现积雪覆盖范围和面积存在明显的季节性变化。
冬季积雪覆盖范围广、面积大，夏季积雪覆盖范围缩小、面积减少。
2. 影响因素分析（1）气温：气温是影响积雪覆盖的重要因素。
气温升高会导致积雪融化，从而减小积雪覆盖范围和面积。
（2）降水：降水对积雪覆盖的影响主要体现在积雪形成和融化过程中。
近10 a西藏高原雪线时空变化及其与气象因素关系分析
近10 a西藏高原雪线时空变化及其与气象因素关系分析史建桥;白淑英;高吉喜;顾海敏【期刊名称】《沙漠与绿洲气象》【年(卷),期】2015(9)3【摘要】Using MODIS snow cover data from March 2000 to February 2011, DEM and climate data from surface meteorological stations in Tibet Plateau, the spatial and temporal variations of snow line over the different natural divisions in Tibet Plateau and its relationships with meteorological factors were analyzed with the spatial and statistics analysis function of GIS. The results indicated that snow line over Tibet and all different natural divisions in recent 10 years showed a stable and slight upward trend, but the trend was not significant, increasing rate reached 6.45 m/10 a,and regional annual average snow line was 4 848.6 m. Among the four seasons, autumn mean snow line contributed the most to the annual one with the correlation coefficient between them reached to 0.796. Snow line which declined with the correlation coefficient for-0.625 in winter, was characterized by rising trend in the other three seasons, but all trends were not significant. The monthly changes of snow line of montane evergreen broad-leaved forest in south side of eastern Himalayas fluctuated obviously with standard deviation reaching 60.3 m, in the rest of natural divisions in Tibet Plateau they were characterized by gentle fluctuation situation. The snow line over Tibet Plateau escalated from the southeast tothe northwest, while the distribution of snow line was dense and complicated in the southeast and northwest of Tibet, furthermore, high and low value areas respectively corresponded to mountains and valleys. Overall, snow line was positively correlated with temperature while negatively correlated with precipitation in Tibet Plateau, however, there were differences in the relationships between snow line and climate factors (temperature and precipitation)over the different natural divisions in four seasons.%利用2000年3月—2011年2月西藏地区的MODIS雪盖产品数据、DEM数据以及地面气象观测数据，结合GIS空间分析方法，分析了西藏地区不同自然区划地带下雪线的时空变化特征及其与气象因素的关系。
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究
基于遥感和GIS的青藏高原牧区积雪动态监测与雪灾预警研究摘要：积雪对青藏高原牧区的农牧业生产和生态环境具有重要影响。
本文综合运用遥感技术与地理信息系统（GIS），对青藏高原牧区的积雪动态进行监测和分析，为积雪灾害预警提供科学依据。
通过遥感卫星数据获取积雪覆盖信息，再通过GIS空间分析对数据进行处理，探究青藏高原牧区的积雪时空分布特征，并通过建立灾害评价指标与预警模型，实现对积雪灾害的预警和预测。
通过研究发现青藏高原牧区积雪呈明显的时空分异性，且积雪覆盖率与气候因素密切相关。
该研究成果可为牧区农牧业生产以及生态环境保护提供重要参考，对提高农牧业生产效益具有一定的指导意义。
一、引言青藏高原是全球最大的高原，也是中国重要的农牧业区。
该地区的农牧业发展与封冻期的积雪状况密切相关。
积雪的分布和变化情况对牧区的生态环境以及垂直牧畜系统产生影响，因此准确监测积雪的动态变化，实施及时有效的预警成为维护牧区农牧业生产和生态环境的重要措施。
二、遥感数据获取与处理本研究基于遥感技术获取青藏高原牧区的积雪信息。
以Landsat系列卫星影像为数据源，结合地面观测数据，通过特定的辐射算法获取积雪覆盖率。
通过常规的预处理步骤，如大气校正、大气校正、云去除等，获取高质量的积雪信息。
同时，在多时相影像中采用变化检测算法，对积雪变化进行监测并提取变化信息，为后续的空间分析提供数据基础。
三、GIS空间分析与建模GIS技术对于积雪动态的监测与预警具有重要意义。
首先，通过GIS软件将遥感数据与其他空间数据进行集成，包括地形、气象、土壤等相关数据，实现空间叠加分析。
其次，根据积雪覆盖率数据，通过空间插值方法生成积雪覆盖率分布图，以空间分布特征分析为基础，掌握牧区不同地域积雪的时空演变规律。
最后，建立积雪灾害评价指标与预警模型。
根据历史数据和监测结果，选取积雪深度、积雪覆盖率、积雪变化等多个指标构建预警模型，利用GIS技术实现对积雪灾害的预测和预警。
青藏高原积雪深度时空分布与地形的关系
青藏高原积雪深度时空分布与地形的关系白淑英;吴奇;史建桥;顾海敏【期刊名称】《国土资源遥感》【年(卷),期】2015(27)4【摘要】Using the daily dataset of snow depth from 1979 to 2010 , the authors analyzed the relationship between the spatial and temporal distribution of snow depth and the terrain factors over the Tibetan Plateau by means of Mann-Kendall test and GIS space analysis. According to the results achieved, the distribution of snow depth was significantly affected by topography, the average snow depth was affected mainly by elevation from May to September, whereas in other months it was under the common influence of temperature and elevation. The snow depth amplitude of the same segment elevation reflected the impact of the aspect on snow depth, and the influence was greater when the amplitude was wider. The maximum snow depth kept increasing with the increment of elevation and slope, while the spatial heterogeneity decreased with the increment of elevation but increased with the decrement of slope. From October to May of the next year, the average snow depth at the elevation from 82 to 2 482 meter and 6 082 to 7 682 meter was more affected by slope and aspect than that at the elevation from 2 482 to 6 082 meter. Multiple regression analysis showed that the distribution of snow depth over the Tibetan Plateau was influenced by elevation andslope;furthermore, spatial differences of slope at the elevation of 82~3 282 meter had significant positive effect on the spatial variability of average snow depth; nevertheless, elevation was the main limiting factor of the average snow depth.%利用1979—2010年逐日中国雪深长时间序列数据集，采用GIS空间分析和Mann-Kendall检验等方法，分析了青藏高原雪深时空分布及其与地形的关系。
NOAA卫星遥感与常规观测中国积雪的对比研究
NOAA卫星遥感与常规观测中国积雪的对比研究
郭艳君;翟盘茂;李威
【期刊名称】《冰川冻土》
【年(卷),期】2004(26)6
【摘要】利用30a来NOAA卫星遥感和常规观测的中国积雪资料,对比研究了二者在不同季节和不同年代的逐月积雪日数.研究表明:全年、秋季、冬季和春季全国64%以上地区卫星遥感与常规观测的月积雪日数显著相关,其中东北(包括内蒙东部)和北疆地区显著相关;华北和内蒙中部冬季相关最为显著;青藏高原相关程度明显偏低.值得注意的是,高原上无测站分布地区对于NOAA卫星遥感的高原空间平均年积雪日数影响不显著.NOAA卫星遥感与常规观测的青藏高原空间平均全年积雪日数未达到显著相关,二者年际变化存在一定差异.
【总页数】6页(P755-760)
【关键词】积雪;卫星遥感;常规观测;相关;积雪日数
【作者】郭艳君;翟盘茂;李威
【作者单位】中国气象局国家气候中心
【正文语种】中文
【中图分类】P426.635
【相关文献】
1.NOAA卫星玉米遥感估产方法的研究 [J], 林艳
2.利用卫星遥感和常规观测的积雪资料分析吉林省积雪特征 [J], 孙凯军;胡中明
3.用NOAA气象卫星的AVHRR遥感资料估算中国的净第一性生产力 [J], 肖乾广;陈维英
4.利用NOAA卫星遥感编制中国东北部土壤水分分布图 [J], 宇都宫阳;赵华昌
5.青海地区常规观测积雪资料对比及积雪变化趋势研究 [J], 雷俊;方之芳
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作者简介：白淑英（１９７３－），女，内蒙古宁城人，博士，副教授，主要从事遥感与ＧＩＳ在资源环境中的应用研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｂａｉｓｈｕ－ｙｉｎｇ＠１６３．ｃｏｍ。
通讯作者：沈渭寿（１９５８－），男，甘肃景泰人，博士，研究员，主要从事生态环境保护和荒漠化防治理论与技术方面的研究。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｓｈｅｎｗｅｉｓｈｏｕ＠１６３．ｃｏｍ。
卫星遥感西藏高原积雪时空变化及影响因子分析白淑英１，２，史建桥１，３，沈渭寿２，高吉喜２，张学成３（１．南京信息工程大学遥感学院，江苏南京 ２１００４４；２．环境保护部南京环境科学研究所，江苏南京 ２１００４２；３．９４７８３部队６１分队，浙江长兴 ３１３１１１）摘要：积雪是气候变化的指示器，其变化对地球能量和辐射平衡以及水分循环产生深刻的影响。
研究积雪与气候变化的关系是气候变化区域响应的最好实证。
利用２０００年３月～２０１１年２月共１１ａ的ＭＯＤＩＳ雪盖产品数据、１９７９～２０１０年逐日雪深被动微波遥感数据、ＤＥＭ数据以及地面气象观测数据，通过ＧＩＳ空间分析及地统计分析功能，系统分析西藏高原雪深、雪盖和雪线的时空变化规律及其对气候变化的响应关系。
研究表明：研究区雪深的分布形成了四周山地积雪深度大，中部腹地雪深小的空间格局。
１９７９～１９９９年平均雪深呈极显著增加趋势，线性倾向率为０．２６ｃｍ／１０ａ，１９９９～２０１０年则呈下降趋势。
逐像元回归分析结果显示，研究区年积雪深度呈增加趋势的像元数占全区像元总数的７６．９％，有减少趋势的仅占２３．１％；雪盖面积变化总体呈缓慢波动减少趋势，线性倾向率为－３．８９万ｋｍ２／１０ａ；７、８月在中东部念青唐古拉山、南部喜马拉雅山、冈底斯山和昆仑山等山脉一带以及高原腹地局部地区仍存在大面积常年积雪；雪线年平均呈微弱上升趋势，线性倾向率为６．５４ｍ／１０ａ，各季节平均雪线中，秋季雪线的变化对年平均贡献最大；雪线空间分布呈现从东南向西北逐步升高的态势。
积雪参数与气候因素的相关分析表明，雪深春秋季主要受风速和日照时数影响，夏冬季则分别是降水量和风速；气温是影响四季积雪覆盖面积的主导因素，春秋季雪线与气温分别呈正相关和负相关。
关 键 词：西藏高原；积雪；时空变化；气候因子；遥感中图分类号：ＴＰ ７９ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００４－０３２３（２０１４）０６－０９５４－０９１ 引 言越来越多的研究表明全球气候正在变暖，而积雪是全球气候变化最敏感的气候变化响应因子之一，全球变化必然引起积雪数量、面积和持续时间的变化，从而导致积雪地区水资源数量与河川径流季节分配的变化［１－２］。
青藏高原作为全球气候变化的敏感区域，冰雪覆盖面积大，对全球气候变化的响应得到了最充分的体现。
高原相对于其上方空气来说，冬季为冷源，夏季为热源，高原与大气之间的热量交换可以影响大气环流的变化，而积雪又可以加强或减弱高原的冷热源作用，因此作为一种重要的陆面强迫因子，积雪的增加必然对气候变化特别是区域气候产生重要影响［３］，如高原冬春积雪对我国夏季降水及春旱有重要影响［４－５］。
更为重要的是未来青藏高原气候将进一步变暖，由此会对高原生态系统带来明显的影响［６］。
早期的积雪资料主要来自于地面气象站的观第２９卷 第６期２０１４年１２月遥 感 技 术 与 应 用ＲＥＭＯＴＥ ＳＥＮＳＩＮＧ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＡＰＰＬＩＣＡＴＩＯＮ Ｖｏｌ．２９ Ｎｏ．６Ｄｅｃ．２０１４测，由于气象观测站点分布不均匀，资料的代表性受到限制［７］。
随着遥感和卫星观测手段的兴起，积雪的观测得到快速发展［８］，如ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ［９］可见光与红外反演的积雪覆盖资料，ＭＯＤＩＳ［１０－１２］更以高时间分辨率和５００ｍ的空间分辨率，成为大尺度积雪动态监测的重要数据源，但易受到云的干扰，也不能在夜间获取雪盖信息；雪深被动微波遥感数据［８－９，１３］，不仅能够在有云时和夜间获取数据，而且可穿透雪盖，获取雪深等信息；环境与灾害监测小卫星（ＨＪ－１－Ｂ）［１４］，具有较高的重访周期，空间分辨率可达３０ｍ。
积雪变化与气候因子之间的关系也因为有了遥感数据得到进一步的研究。
而对于多源卫星遥感积雪数据综合应用的研究较少。
青藏高原生态环境在全球占有重要的位置，一旦破坏不可逆转。
研究表明，由于全球变暖以及人为活动，３０ａ来高原冰川总体呈明显减少的趋势，而且近年来有加速消融的趋势［１５］。
高原冰雪融化、雪线上升、草场退化、冻土消融、部分地区沙漠化严重，鉴于青藏高原重要的地理位置以及对气候变化的敏感性和生态系统的脆弱性，研究高原积雪变化和气候变化之间的作用是十分必要的。
本文利用ＭＯ－ＤＩＳ雪盖产品、雪深被动微波遥感数据产品、气象站点数据和ＤＥＭ等数据，通过ＧＩＳ空间分析及地统计分析功能，系统分析了西藏高原雪深、雪盖和雪线的时空变化规律及其与气象影响因素的关系，为进一步研究高原积雪变化对水资源、生态环境和区域气候的影响提供参考依据。
２ 数据源及其处理２．１ 数据源雪盖数据是由美国地质调查局ＵＳＧＳ的ＬＰＤＡＡＣ提供的２０００年３月～２０１１年２月ＭＯＤＩＳ８ｄ合成１０Ａ２雪盖产品数据，分辨率为５００ｍ；雪深数据为１９７９～２０１０年逐日中国雪深被动微波遥感数据产品，来源于中国西部环境与生态科学数据中心，空间分辨率为２５ｋｍ；ＤＥＭ数据是由ＣＧＩＡＲＩＣＴ－ＩＣＴ免费发布的ＳＲＴＭ３数据，空间分辨率为９０ｍ；气象数据为中国气象科学数据共享服务网下载的“中国地面气候资料月值数据集”，选取１９８１～２０１０年西藏地区３８个气象站点的气温、降水、风速和日照时数的月数据。
２．２ 数据预处理对ＭＯＤＩＳ数据进行几何校正处理，数据统一转换为Ａｌｂｅｒｓ投影。
利用ＡＲＣＧＩＳ基于西藏高原界线对所有数据进行裁切。
然后在ＥＮＶＩ软件中利用西藏界线的矢量数据进行掩膜运算，得到了西藏高原的雪深、雪盖、雪线和ＤＥＭ等数据。
本研究以月时间尺度进行分析，将以天为周期的雪深数据合成月平均和年平均雪深数据；将８ｄ合成的雪盖数据扩展到全年３６５／３６６天，然后以月为周期计算每月的平均值作为合成值，进而得到月平均和年平均雪盖数据，最后对雪盖数据分为有雪覆盖区为１，无雪覆盖区为０两级。
将雪盖数据利用边缘检测方法提取出雪盖外边缘像元，并与ＤＥＭ叠加分析获得雪线数据。
３ 结果与分析积雪覆盖、积雪深度和雪线是表征积雪信息的重要量，积雪变化是一个复杂的过程，存在显著的季节变化和年际变化，因时间、空间的不同而呈现出不同的表现形式和变化趋势。
积雪变化会对局部水文环境和气候产生不容忽视的影响，尤其对西藏高原靠积雪融化补给河流和湖泊影响更为重要。
３．１ 西藏高原雪深时空变化特征３．１．１ 雪深时间变化特征近３２ａ来西藏高原年平均雪深维持在０．９８～３．４３ｃｍ之间（图１（ａ）），１９９８年最大，为３．４３ｃｍ，１９８４年最小，为０．９８ｃｍ，平均雪深为１．８４ｃｍ。
分析表明：１９７９～２０１０年雪深呈极显著的增加趋势，线性倾向率为０．２６ｃｍ／１０ａ；１９９９年以后，雪深则表现为下降趋势，且变化波动亦减小，线性倾向率为－０．３５ｃｍ／１０ａ，但变化趋势不显著，未通过０．０５显著性检验。
其中雪深大于平均值１．８４ｃｍ的有１３ａ（４０．６％），均发生在１９９１年以后，且在９０年代就有８ａ。
从四季变化来看，四季雪深的变化趋势基本一致，都表现为上升趋势，但也有所差异（图１（ｂ））。
春季和秋季雪深变化趋势显著，线性倾向率分别为０．３０ｃｍ／１０ａ和０．２６ｃｍ／１０ａ，均通过了０．０５显著性检验；夏季和冬季雪深变化的线性倾向率分别为０．０１ｃｍ／１０ａ和０．４６ｃｍ／１０ａ，但趋势不显著，均未通过０．０５显著性检验。
总体上冬春季雪深上升趋势较明显。
积雪的年内变化波动较大（图２），分析表明雪深月分布具有单峰值特征，从９月开始逐渐增加到１月达到最大值，然后逐渐下降到８月到达最小值，积雪的积累期和消融期分别为５个月和７个月。
从季节平均来看，积雪深度的季节变化特点明显，冬季５５９第６期 白淑英等：卫星遥感西藏高原积雪时空变化及影响因子分析 最大，为３．７０ｃｍ，春秋季次之，分别为２．０６和１．４６ｃｍ，通常从秋季开始积累，到冬季达到最大，春季开始融化，夏季达到最小。
图１ １９７９～２０１０年西藏年平均和四季雪深变化Ｆｉｇ．１ Ａｎｎｕａｌ ａｎｄ ｓｅａｓｏｎａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｏｆｓｎｏｗ ｄｅｐｔｈ ｉｎ Ｔｉｂｅｔ Ｐｌａｔｅａｕ ｄｕｒｉｎｇ １９７９～２０１０图２ １９７９～２０１０年西藏雪深逐月分布Ｆｉｇ．２ Ｍｏｎｔｈｌｙ ｓｎｏｗ ｄｅｐｔｈ ｔｉｍｅ ｓｅｒｉｅｓ ｉｎＴｉｂｅｔ Ｐｌａｔｅａｕ ｆｒｏｍ １９７９ｔｏ ２０１０３．１．２ 雪深空间变化特征西藏高原雪深分布的空间地域性和差异性明显（图３（ａ）），主要特征是中间小四周大，年平均雪深为２．３１ｃｍ，积雪深度在１～３ｃｍ的百分比为５６．３％，在５ｃｍ以上的只占９．０％。
其中川西藏东山地、阿里山地半荒漠和荒漠地带积雪深度分布密集和较厚，雪深平均厚度在３．０ｃｍ以上，而中部雪深相对疏散和较浅，平均在０～３．０ｃｍ之间。
西藏雪深分布存在２个高值区和３个低值区，前者包括由喜马拉雅山脉北麓沿线各站组成的南部高值带（中心值在６．５ｃｍ以上）和唐古拉山和念青唐古拉山东段山区带（中心值达９．５ｃｍ以上）；后者分别是羌塘高寒中部改则—申扎一线狭长带、藏南山地东部地区和东喜马拉雅南翼山地，中心值在１．０ｃｍ以下。
图３ １９７９～２０１０年西藏雪深空间变化特征Ｆｉｇ．３ Ｓｐａｔｉａｌ ｖａｒｉａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｓｎｏｗ ｄｅｐｔｈ ｉｎＴｉｂｅｔ Ｐｌａｔｅａｕ ｄｕｒｉｎｇ １９７９～２０１０整体上西藏高原雪深的分布形成了四周山地积雪深度大，中部腹地雪深小的空间格局，高值区和低值区分布特征明显，主要是受水汽输送和地形的影响。