青藏高原冬春积雪小波研究

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1、青藏高原冬春积雪小波研究摘要米用EOF、小波分析方法对国家气候中心提供的青藏高原39个台站1960—2003年的雪深资料进行分析，研究了近44年青藏高原冬春积雪的时间变化和空间分布特征。青海境内、唐古拉山及川西髙原一带，是青藏高原冬春积雪最主要的空间分布型；小波分析揭示出青藏高原冬春积雪具有16.0年和5.14年的显著周期变化尺度。关键词青藏高原积雪；时间分布；EOF分析；小波分析中图分类号P426.63+4文献标识码A文章编号1007-5739(2012)23-0242-03青藏高原是世界上海拔最高、地形最复杂的高原，被称之为世界上的“第三极”。多年来的研

2、究表明，青藏高原热状况的变化对东亚乃至全球的大气环流和天气气候有重要的影响，因此探索高原积雪具有重要的意义。高原积雪的变化历来受到国内外科学家的关注。高荣等［1］研究了冬春积雪日数和冻结日数的变化及其气候变化的关系，表明冬春积雪日数的变化与冬春气温的变化呈负相关，与冬春降水的变化呈正相关；冻结日数的变化与冬春气温和冬春降水的变化均呈负相关;柯长青等⑵对青藏高原SMMR候积雪深度、NOAA周积雪面积、地面台站积雪深度进行了分析；韦志刚等［3］通过对1983年7月至1990年6月青藏高原主体58个格点积雪资料进行EOF分析发现，青藏高原主体积雪分布以西部兴都库什

3、山脉、天山山脉以及南部喜马拉雅山脉为主。但是由于青藏高原上的测站较少，分布不均，所处的位置多位于河谷一带，测站观测资料的代表性受到一定影响［4］。卫星资料也有一定的误差，而且由于不同年代的处理方法的变化经常带来资料精度的不同，因而从各种资料得出的结果存在显著差异。有必要对积雪本身的空间分布和时间变化进一步研究，只有搞清楚其自身的变化特征，才能对其所起的影响作出准确的评判。本文根据国家气候中心提供的青藏高原上39个台站1960—2003年的雪深资料，进一步用EOF分析方法、小波分析方法，探讨高原积雪分布与变化特征。1数据来源与研究方法研究所用积雪数据是由国家气

4、候中心提供的青藏高原上39个台站1960—2003年的雪深资料（冬春积雪值）。采用EOF分析方法与小波分析方法对青藏高原上冬春积雪的时空变化进行研究，分析其分布与变化特征。代表站的选取站点地理分布如图1所示。由于青藏高原上的测站较少，分布不均，所处的位置多位于河谷一带，测站观测资料的代表性受到一定影响。因此,对站点的选取是在消除台站迁移、经均一检查和严格质量控制，按照研究区域多站点、长时段的原则选取的。由图1可以看出，测站主要分布在高原东北部地区。由于高原39个测站的确测记录较多，本文选取记录数较多年份的测站进行分析。所选取的站点是：茫崖、冷湖、托勒、野牛沟

5、、祁连、大柴旦、德令哈、刚察、门源、格尔木、诺木洪、都兰、恰卜恰、西宁、贵德、民和、伍道梁、兴海、那曲、日喀则、江孜、隆子、帕里、杂多、玉树、玛多、清水河、达日、河南、若尔盖、索县、昌都、德格、甘孜、马尔康、小金、松潘、新龙、康定，共计39个测站。2青藏高原冬春积雪的时空变化分析2.1青藏高原冬春积雪的空间模态研究青藏高原地区冬春积雪的时空分布特征，在一定程度上能够反映出青藏高原冬春积雪量的空间区域分布和年际分布规律。本文研究选取青藏高原地区39个站1960—2003年44年冬春积雪量进行EOF分析，得到方差贡献率较大的前3个模态的空间分布和相应的时间系数，

6、如图2所示。由图2、图3可知，青藏高原冬春积雪量EOF分解前3个模态累计方差贡献率为64%。且EOF分解特征值收敛很快,利用Northetal[5]的经验方法对其取样误差进行评估，结果满足能量按自由度均分，表明是稳定可分的，因此用前3个特征向量场能反映出青藏高原冬春积雪场的几种主要的大范围空间分布特征，具有实际的物理意义。其中第1模态（图2a）占总方差的50.1%,描绘出青藏高原冬春积雪的整体特征，表现为全区一致的分布。其振幅高值区位于青海境内，唐古拉山及川西高原一带。是青藏高原冬春积雪最主要的分布型。第2模态（图2b）占总方差的8.2%,由图2可知，高原的

7、北部柴达木附近为负值区，南部为正值区，正值区的范围大。高原南、北的积雪呈反位相变化，反映了青藏高原冬春积雪南、北部之间的空间差异。第3模态（图2c）占总方差的5.7%。由图2可知，高原的北部柴达木盆地附近、高原东部川西高原、松潘高原附近都出现了负值区，其他地区是正值区。反映了青藏高原冬春积雪在高原北部及东部变化是相同的。从图2中3个模态时间系数得出：第1时间系数的变化等同与各站平均积雪量变化，第1时间系数越大，该年的平均积雪量越大；第1时间系数越小，该年的平均积雪量越小。第1模态时间系数（图3a）可以看出：2002年为青藏高原异常严重多雪年，而1972年为异

8、常严重少雪年。从第2模态时间系数（图3b）可以看出：