基于多时相Landsat影像的中亚地区植被覆盖遥感监测

针对中亚地区的强生态脆弱性、高敏感性特征,有必要开展广域、长期的植被覆盖监测以匹配“绿色丝绸之路”的可持续发展目标。鉴于此,联合Landsat 5和Landsat 8卫星数据集,利用Google Earth Engine（GEE）地理空间数据云计算平台,估算了中亚地区1993—2018年间共12期的植被覆盖度。结果表明：（1）中亚地区植被覆盖总体水平较低,但也具有较为显著的空间异质性。（2）中亚地区1993—2018年间多数区域植被覆盖趋势较为稳定,哈萨克斯坦丘陵、费尔干纳盆地等区域植被覆盖度呈增加趋势,乌拉尔河流域和锡尔河流域等区域植被覆盖趋势为负。（3）植被覆盖度时序特征上,中亚地区1993—2018年间总体植被覆盖度累积增加3%,其中吉尔吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被覆盖分别增加3.96%和5.86%。（4）裸土区呈退缩趋势,面积总计减少25.9×10⁴ km²,低植被覆盖区、中植被覆盖区和高植被覆盖区范围在呈现出的振荡式增加。研究结合遥感大数据和地理云计算对中亚地区进行区域尺度的植被覆盖动态监测,能对中亚地区生态评估和演替分析提供技术支持和定量数据。     

滇中城市群不透水表面时空变化与反常气候现象研究

人类活动对全球气候变化的影响是学科前沿也是热点和难点,其中城市不透水表面（IS）的热岛、雨岛等气候现象是研究重点,但有关其他气候要素的研究尚有待开展。本文以全球30 m IS数据集(GAIA)和中国区0.1°地面气象要素数据集为数据源,通过Mann-Kendall（M-K）突变检验法和贝叶斯模型等方法,对滇中高原湖滨城市群在1985—2018年间IS的时空变化特征、气象要素变化与IS的关系,以及反常气候现象进行了刻画。结果表明,相较1985年滇中城市群的IS面积增加了227.56%,2007—2018年增长速度达到最快（89.85 km²/a）,主要在S、NE、SE、W 4个方向扩张;34 a滇中城市群气候整体经历冷湿（1985—1995年）、暖湿（1996—2006年）、暖干（2007—2018年）3个快速转化阶段;IS具有显著的“热岛现象（气温+0.63 ℃,长波+4.49 W m²）”“雨岛现象（降水+38.27 mm）”“湿岛现象（比湿+0.51 g/kg）”“风速低岛现象（风速-0.025 m/s）”和“气压高岛现象（气压+602.64 Pa）”;滇中城市群的长波辐射主要分布在313~329 W m²、比湿8.9~9.9 g/kg、气压76235~79946 Pa、短波186~194 W m²、降水840~876 mm和876~998 mm、风速2.08~2.38 m/s、气温13.85~15.85 ℃区间内,且显著受IS分布影响。IS对气压和湿度的影响具有“气压反温度现象”和“湿度反常现象”,这可能与副热带高压带控制、海拔和大型湖泊（湖陆风）影响有关。     

2015—2020年中国土地利用变化遥感制图及时空特征分析

持续地开展国家尺度土地利用/覆盖变化遥感监测对于新时代国土空间规划和“美丽中国”蓝图绘制具有重要的科学价值。本文采用Landsat 8 OLI、GF-2等卫星遥感数据,融合遥感大数据云计算和专家知识辅助人机交互解译方法,研发了中国土地利用变化（2015—2020年）和2020年土地利用现状矢量数据（CLUD 2020）,建立了完整的30 a（20世纪80年代末—2020年）每隔5 a的30 m分辨率中国土地利用动态数据库。基于CLUD 2020数据,从全国和区域两个尺度揭示了2015—2020年中国土地利用变化的总体规律、区域分异和主要特征。研究表明：将遥感大数据云计算生成的30 m分辨率植被覆盖变化和地表类型变化检测信息融入到人机交互遥感解译方法,可有效地提高大范围土地利用变化遥感制图的效率和变化图斑辨识的准确性;精度评价表明,CLUD 2020一级类型制图的综合精度达95%。总体上,全国范围内国土空间开发强度与2010—2015年比较进入相对稳定状态。期间全国耕地面积仍保持减少态势,空间分异特征为耕地南减北增,东北松嫩平原及其与三江平原交界区大规模的旱地向水田转移,西北新疆南部开垦和北部退耕/撂荒并存;全国城乡建设用地持续增加,空间分异特征表现为由以往的沿海地区和超大、大城市集聚转向中西部地区的大中小城镇周边蔓延为主。全国范围的林草自然生态用地面积持续减少,但强度与2010—2015年比较有所下降;受气候变化的持续影响,青藏高原地区的河流湖泊等水域面积显著增加。以上土地利用变化格局与“十三五”期间国家高质量发展、生态文明建设宏观战略和气候变化的影响密切相关。     

长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的空间效应及驱动机制研究

“文—旅”产业融合发展为产业结构高质量转型、空间统筹优化和区域经济韧性提升赋能。在由“宏观—中观—微观”三维尺度复合而成的城市群“文—旅”产业融合发展理论基础上,论文构建了城市群“文—旅”产业融合发展评价指标体系,以长江中游城市群为研究对象,借助耦合协调模型和极化指数模型对2010—2019年区域“文—旅”产业融合发展水平进行测算并分析其空间效应,并探究该区域“文—旅”产业融合发展的驱动机制。结果显示：① 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的各子系统间具有较强的互动关系,但多数城市暂未达到良性发展状态;② 研究期内,长江中游城市群“文—旅”产业融合发展的空间效应表现出“极化效应”显著、“回程效应”与“扩散效应”微弱的特征;③ 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展在空间上呈现以“武汉—长沙—南昌”为核心的“核心—边缘”结构;④ 长江中游城市群“文—旅”产业融合发展是在资源禀赋基础力、居民消费需求力、基础设施保障力、规模效益催动力、人力资源潜在力、经济发展拉动力“六力”共同驱动下形成的。最后,根据长江中游城市群“文—旅”产业融合发展现状,提出强化区域联动、瞄准核心驱动力等针对性建议,推动长江中游城市群区域一体化建设和地方经济高质量发展。     

热带海岛规模性土地整治项目区生态质量变化过程与特征分析

土地整治通过重塑国土空间格局,改变区域生态系统的结构与功能,进而对生态系统质量产生影响。本研究以热带海岛地区土地整治重大工程项目区为研究对象,引入遥感生态指数（RSEI）,在构建生态质量变化评估模型的基础上设置对照区,对比分析土地整治全生命周期内区域生态质量变化过程及空间特征。结果表明：① 土地整治在全生命周期不同阶段深刻影响着区域的土地利用格局和生态过程,遥感生态指数能够结合现象特征发现、变化过程解析,直观、动态地反映区域生态质量状况,对有效表征土地整治区生态环境质量状况、开展长期有效监测评估等具有适宜性;② 土地整治对区域生态质量具有较为明显的负面影响,但随整治周期推移,负向影响减弱逐步呈现正向影响。生态质量呈中期<初期<后期趋势。整治区生态质量呈“V”字型变化态势,而对照区生态质量呈“N”字型变化态势。③ 研究区内,整治区与对照区的生态质量短期内呈“两极分化”态势,整治区生态质量改善比例为51.23%略低于对照区的52.68%,降低比例28.31%略高于对照区的25.51%。④ 研究期内,生态质量热点斑块主要集中于北部地区,冷点斑块主要分布于南部及南渡江左岸地区。而生态质量变化的热点斑块主要分布于对照区和南渡江右岸的整治区,冷点斑块则主要分布于对照区和南渡江左岸的整治区。研究结果提升了土地整治生态影响机制认识,为区域尺度开展土地整治生态响应评价分析、生态化土地整治实施与管理对策研究提供借鉴参考。     

1995—2015年中国人口迁移的时空变化特征

本文利用人口普查数据,估算了1995—2015年中国地（市）间人口O-D迁移流和迁移率,结合GIS空间分析和社会网络分析方法,揭示了20年间中国人口迁移的时空变化特征。研究发现：① 中国人口迁移由相对不活跃、局部地区参与的“低活性时代”,逐步走向相对活跃、绝大多数地区参与的“高活性时代”。② 人口迁移地域类型的时空演化过程呈现出各活跃型地（市）不断扩散,而非活跃型地（市）大幅缩减的特点。③ 人口迁移网络以“胡焕庸线”为界,东、西两侧迁移流“东密西疏”且差异悬殊,这一空间格局具有很强的稳定性和顽健性。④ 在人口省内迁移持续增强,以及跨省迁移中沿海三大城市群吸引力的“此消彼长”和西南地区吸引力不断增强的背景下,东中西部地区的人口迁移流场结构表现为：沿海地区主要城市群内部分化和影响范围减弱,中部地区（除湖北省）未能演化出以省为单元的独立社区,西部地区则是西北相对稳定而西南持续变动。     

东西伯利亚苔原—泰加林过渡带植被遥感物候时空特征及其对气温变化的响应

物候变化是气候变化的重要指示器,通过对植被物候时空变化的研究可以为进一步分析全球气候变化提供依据。基于2000—2017年MODIS-NDVI时间序列数据,利用不对称高斯函数和动态阈值法,提取、分析了东西伯利亚苔原—泰加林过渡带植被生长季起始期（SOS）、结束期（EOS）、中期（MOS）和长度（LOS）4种植被遥感物候参数的时空变化格局。同时结合同期CRU（Climate Research Unit）气温观测数据,分析了4种物候参数对气温变化的响应关系。结果表明：遥感物候参数可以直接、有效地反映气温的变化：研究区64°N以南区域4—5月气温升高,对应区域SOS提前5~15 d;64°N~72°N之间5—6月气温升高,对应区域SOS提前10~25 d;最北端北冰洋沿岸6月气温升高幅度较小且7月气温降低,对应区域SOS推后15~25 d;西北部8月、西南部9月气温降低,对应地区EOS提前15~30 d;67°N以南区域9—10月气温升高,对应区域EOS推后5~30 d;EOS的变化对气温变化较SOS更为敏感,较小的气温波动即引起EOS较大的变动;研究区内植被生长季整体呈前移趋势,且西北部LOS缩短,中部、南部LOS延长。     

1966—2018年河西走廊春季寒潮频次及影响因子分析

基于甘肃河西走廊15个国家基准基本站点提供的1966年1月1日~2018年12月31日春季（3~5月）逐日最低气温值数据,利用线性回归分析方法、Spline空间插值法和Mann-Kendall趋势和突变检验法,探讨了河西走廊地区1966—2018年春季（3~5月）寒潮频次变化及其影响因子。研究表明：（1） 1966—2018年河西走廊地区春季（3~5月）单站寒潮频次总体呈现下降趋势〔–0.098次·（10 a）^–1〕,其中1980—2010年寒潮频次呈显著下降趋势,2010年之后下降趋势变缓,未通过显著性检验;区域寒潮53 a来频次总体呈缓慢下降趋势〔–0.015次·（10 a）^–1〕。（2） 近53 a河西走廊地区春季三个月中,单站寒潮总量4月>3月>5月,其中4月、5月寒潮频次下降不明显,3月频次下降显著。（3） 空间上,大致以北大河和黑河干流为界,两河中间区域春季寒潮频次低,而北大河以北和黑河干流以东区域则是寒潮高值区,走廊外围地区寒潮频次较高,且大多呈显著下降趋势,寒潮频次与气温距平存在明显负相关关系,内部地区变化趋势不明显。（4） 河西地区春季寒潮频次受气候变暖、地形和大气环流的影响,寒潮频次变化趋势存在地区差异。研究可提高对甘肃河西走廊寒潮演化过程的认知,为河西走廊气候变化的进一步研究奠定基础。     

关中平原城市群“交通-产业-环境”耦合协调发展的动态演化特征分析

关中平原城市群是丝绸之路经济带的重要城市群。运用耦合协调度模型定量分析了关中平原城市群2008—2019年交通、产业和环境三系统耦合协调发展关系的变化规律和时空分布特征。结果表明：（1） 城市群交通、产业和环境各子系统发展评价指数差异化提升,交通系统发展增长率远超过其他两系统,产业和环境发展与交通系统的矛盾较为突出。（2） 三系统综合发展指数空间分布单极态势明显,城间发展水平差异加剧,其中西安市和咸阳市作为极热点城市存在,其余城市为外围受辐射冷点区。（3） 城市群耦合协调发展水平整体上趋于优化提升态势,但仍处于濒临失调状态。其中,西安市一直处于高耦合协调的单极态势,但耦合协调度的城间差距逐渐缩小,耦合协调度等级为协调等级的城市逐渐增多,趋于集中连片式分布。研究结果可以明确关中平原城市群交通、产业和环境三系统耦合协调发展存在的问题,为高质量发展相关政策的制定提供一定的参考依据。     

地表温度“源—汇”景观贡献度的影响因素分析

在中国快速城市化进程中,城市热岛是严重的环境问题之一。探究城市热岛的影响因素,建立与自然因子、社会经济因子、景观形态因子的关联,对解决中国“城市病”,实现可持续发展具有重要的意义。本文首先在全国尺度上基于地表温度“源—汇”景观指数识别地表温度的“源”景观/“汇”景观,在此基础上计算“源—汇”景观贡献度及其效应,分析其时空演变规律;其次,基于空间杜宾模型分析自然因子、社会经济因子和景观形态因子对“源—汇”景观贡献度的影响,结果发现：① 2005—2015年间,可缓解热岛效应的省份冬季较夏季多,冬季“强”和“较弱”景观贡献度比值区域集中分布在中国北部和南部;夏季“强”的“汇”与“源”景观贡献度比值区域集中分布在中国北部地区。② 对于本地因子,景观形态对“源”或“汇”景观贡献度的影响较大,缓解热岛效应将附近小“汇”斑块结合来降低地表温度“汇”景观的离散度;其次,夏季适当在“源”景观里增加相对湿度、并增加其植被覆盖率,严格控制“源”景观和“汇”景观的建筑密度及建筑高度,可达到最佳降温效果。③ 邻域因子中相对湿度和建筑密度的影响更大,景观形态中增加“源”景观的离散度及其边缘密度,或增加“汇”景观集聚度,简化其形状均有利于缓解邻域的热岛效应。     

2001—2020年黄河流域植被覆盖变化及其影响因素

基于MODIS NDVI植被指数和气象数据集,以集合经验模态分解、趋势分析和随机森林回归分析等方法,分析了黄河流域2001—2020年植被覆盖时空变化特征,并对其气候驱动因素进行探讨。结果表明：（1）2001—2020年黄河流域植被覆盖整体呈显著增长趋势,增速为0.055/10a （P<0.05）,2010年之前增速（0.067/10a）大于2010年之后的增速（0.051/10a）。（2）空间上,植被覆盖增加区域主要分布在陕北黄土高原、甘肃省东南部、内蒙古自治区河套平原等退耕还林还草生态工程实施区域,而植被覆盖显著下降区域则集中在关中平原城市群、黄淮海平原以及青藏高原等区域。（3）气温、降水和CO₂浓度等对黄河流域植被生长起到正向促进作用,且绝对敏感性依次降低,而大气饱和水汽压差、太阳辐射等对植被生长起到抑制作用。本研究结果可为评估气候变化对黄河流域植被覆盖变化的综合影响提供参考依据。     

基于气象干旱综合监测指数(MCI)的陕西省干旱灾害风险评估与区划北大核心CSCD

利用陕西省94个国家气象站1961—2018年逐日气象资料,根据干旱灾害气候背景和社会经济环境,结合灾害风险评估相关理论方法,选取致灾因子危险性、孕灾环境脆弱性、承灾体暴露度、防灾减灾能力4个方面指标,建立干旱灾害风险评估指数,基于GIS平台,对陕西省不同季节进行干旱灾害风险区划。结果表明:(1)陕西各区域干旱致灾因子危险性季节差异明显,陕北北部除夏季外各季节干旱危险性较高,关中地区易发生伏旱。陕南的汉中各季节干旱危险性均较大,安康东部和商洛各季节干旱危险性则较小。(2)春季、夏季和秋季,陕南的汉中平原及安康的汉江河谷地带,关中的西安和渭南地区,陕北北部榆林地区为干旱孕灾环境高脆弱性区或较高区;冬季陕南大部、秦岭地区的高脆弱性区较其他三季范围有所减小;海拔较高的秦岭山地,关中平原和陕北北部各季节皆为低脆弱性或较低脆弱性地区。(3)承灾体暴露度的高风险区主要分布于关中地区。(4)全省抵御干旱风险能力最高地区为陕北黄河沿线、关中各地的城镇地区。(5)干旱灾害综合风险的高风险区主要在陕南巴山地区、秦岭南北两侧、陕北南部,陕南汉江平原、关中平原及陕北延安、榆林等地为干旱较低、低风险区。     

2001-2015年间我国陆地植被覆盖度时空变化及驱动力分析

本文基于MODIS-NDVI遥感数据反演计算了我国陆地2001—2015年地表植被覆盖度的空间分布，讨论了植被覆盖度的时空变化规律，分析了影响植被覆盖度近十几年来动态变化的主要驱动因素。研究结果表明：我国陆地植被覆盖度从2001—2015年，植被覆盖度总体上呈增加趋势，其中淮河流域、华北平原地区、以及黄土高原地区增加趋势显著。根据植被覆盖度在时间序列上的变化特征，可将其变化类型分为持续增长型、先减小后增长等六种类型，其中农业种植区基本为一直增长型，而主要森林覆盖区，特别是西南地区的植被覆盖度在研究时段内表现出波动性的变化特征。降水是驱动华北平原北部，内蒙古，以及西北大部分区域植被覆盖度动态变化的重要因素，东北、青藏高原等地区植被覆盖度受温度的影响较大，而在中国东南沿海地区，光照条件是影响该区域植被覆盖度的主要因素。     

基于地貌分区的陕西省区域生态风险时空演变

论文采用“概率—损失”二维风险模型解构陕西省区域生态风险,基于地貌分区视角识别多源风险类型的同时以景观格局与生态系统服务价值为关联要素合成潜在生态损失,在此基础上分析了陕西省2000—2015年单一风险要素及区域生态风险的时空分异,并基于地貌分区视角结合重心模型探讨了生态风险的时空迁移。结果如下：① 2000、2015年陕西省多源危险度分别为0.3837、0.4558,上升18.79%,大致呈现南北高、中间低的空间格局,沿南北轴线呈现“W型”展布;潜在生态损失分别为0.5537、0.6270,上升13.24%,除高原南部与秦岭东部山区外,生态损失均呈现高值;区域生态风险分别为0.2429、0.2865,上升17.95%,空间上呈现“三高夹两低”的分布格局。② 从时序变化来看,秦巴山地保持较低风险且风险变化率较小;黄土高原与风沙过渡区变化率处于中等,后者面临较高风险;汉江盆地风险最高,该区域与关中平原分别为风险变化率的首位与次位。从生态风险重心变化趋势看,黄土高原与风沙过渡区重心均向西南移动,关中平原与秦岭山地重心东移趋势明显,汉江盆地与大巴山地重心跃向东南。     

2000—2019年中国西北地区植被覆盖变化及其影响因子

中国西北地区土地荒漠化问题严重,生态环境脆弱。厘清该地区植被覆盖时空变化特征及影响因子,对生态环境保护具有重要意义。基于MOD13A3数据,通过最大值合成法处理获得2000—2019年归一化差值植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）时序数据,采用趋势分析、Hurst指数法及地理探测器对研究区植被覆盖的时空变化特征及影响因子进行分析。结果表明：（1）2000—2019年,研究区植被覆盖整体呈增长趋势,NDVI年增长速率为0.0027（P<0.05）,均值为0.252。空间分区年增长速率有差异,黄河流域片区（0.0062）>半干旱草原片区（0.0026）>内陆干旱片区（0.0018）。（2）研究区植被覆盖呈增长趋势的面积占55.77%,退化区域占3.76%,增长的土地利用类型以耕、林、草地为主。植被覆盖变化趋势具有持续性的区域面积占总面积的31.87%,其中持续性改善面积（17.04%）大于持续性退化面积（1.27%）,黄河流域片区增长情况及持续性增长情况最优。（3）影响植被覆盖空间分布的主要因子按影响力依次为降水、气温、日照、相对湿度,但对各分区的影响程度略有差异。黄河流域片区、内陆干旱片区空间分布受降水影响最大,半干旱草原区受日照影响最大。（4）研究区植被覆盖变化以自然因子与人类活动共同驱动为主,自然因子对植被生长的促进作用大于人类活动,且自然因子对植被覆盖变化的贡献率更高。本研究结果可为评估气候变化背景下西北地区生态环境变化提供参考。     

陕西黄土高原人工林土壤干层及形成原因

1 Introduction Abroad, a lot of research on soil water removal, seeping and evaporation has been done (Ole, 1998; Rapp, 2000). A seeping model of soil water was suggested (Yuin, 1998) and it was known that water removal is very slow in the unsaturated zon…     

黄土高原社会-生态系统恢复力时空变化特征与影响因素分析

社会-生态系统恢复力理论为可持续发展研究提供了新视角。从社会、经济、生态三大子系统,脆弱性和适应能力两大要素着手,建立社会-生态系统恢复力评价指标体系,采用集对分析法测度黄土高原2000—2018年各子系统及社会-生态系统恢复力,利用探索性空间数据分析法进行时空演变格局分析,并甄别社会-生态系统恢复力的主要影响因素。结果表明：（1） 2000—2018年社会-生态系统恢复力由0.522增强至0.721。社会恢复力由0.548增强至0.629后减弱至0.525;经济恢复力由0.401持续增强至0.850;生态恢复力由0.725减弱至0.607后增强至0.734,子系统恢复力演化趋势均不协同,经济系统与社会-生态系统恢复力演化趋势协同。经济系统恢复力的增强对于社会-生态系统恢复力增强具有显著促进作用。（2） 社会-生态系统恢复力出现显著空间集聚趋势,较高地区除省会城市和包头等能源富集区外,关中平原地区始终呈现高-高（H-H）集聚格局,其余地区恢复力普遍相对偏低。（3） 2000年以来黄土高原地区社会-生态系统恢复力生态维度障碍度始终高于社会和经济维度,不同地区指标层首要影响因素为人均GDP。     

新疆荒漠稀疏植被覆盖度信息遥感提取方法比较

植被覆盖度信息是荒漠生态环境表征的重要指标之一。荒漠区地表植被稀疏,在遥感光谱信息中表现较弱,通用的植被覆盖度遥感提取方法应用于干旱荒漠区存在一定的局限性,为了探寻一种满足大尺度荒漠地区的植被覆盖度信息的提取方法,必须对比和分析现有的遥感方法在干旱荒漠区的应用效果。以新疆荒漠区为例,利用MODIS遥感影像和野外植被覆盖度实测数据,对常用的6种遥感植被覆盖度提取方法（改进的三波段梯度差法、像元二分法、线型混合像元分解法、归一化植被指数法、增强型植被指数法和修正型土壤调整植被指数法）的结果进行精度验证和对比分析。结果表明：MODIS影像上较难提取纯荒漠植被像元,用农作物的像元值代替会降低像元二分法和线性混合像元分解模型的模拟精度;植被指数法对地面实测数据依赖性较大,模拟的精度差异很大,仅考虑红光和近红外的归一化植被指数法模拟精度最低,而综合考虑土壤和大气因素的增强型植被指数法的模拟结果精度最高;改进的三波段最大梯度差法虽然模拟精度稍次之（R²=0.74;RMSE=13.46）,但依据光谱的物理特性,能显著地反映南、北疆荒漠植被覆盖度的差异,是目前大尺度的荒漠区覆盖植被信息提取较为适宜的方法之一。     

黄土高原植被覆盖度变化的地形分异及土地利用/覆被变化的影响

基于16 d合成MODIS NDVI数据提取的时间序列植被覆盖度数据,采用一元线性回归趋势分析,对黄土高原2000-2008年植被覆盖度的时空变化及其地形分异、土地利用/覆被变化的影响进行了定量分析。结果表明：（1）研究时段黄土高原植被覆盖度整体呈快速上升趋势,局部下降;（2）黄土高原植被覆盖度变化存在明显的地形分异,陡坡等植被恢复、重建和保育的主要区域植被覆盖度增速显著;（3）土地利用/覆被变化对植被覆盖度的增加影响突出,土地利用/覆被类型变更区植被覆盖度增速显著高于未变化区域,退耕还林还草区增速尤其突出;（4）土地利用/覆被类型未变化区域植被覆盖度总体上也呈增加趋势,但因植被覆盖度水平相对较高,增速明显低于土地利用/覆被类型变化区。上述结果表明,黄土高原植被保育、植被恢复和重建在植被覆盖度提升方面取得了明显成效。     

1970—2018年秦岭南北冷季降雪量时空变化及其影响因素

基于72个气象站点逐日观测数据,对1970/1971—2018/2019年秦岭南北冷季（11月~次年5月）降水类型（降雪、降雨和雨夹雪）进行识别;重点关注降雪时空变化特征,探讨降雪与气温、湿球温度的响应关系;依据“夏季-秋季-冬季”Niño 3.4区海温异常状态,细化4种不同发展过程的厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件,分析降雪异常与不同ENSO事件的对应关系。结果表明：① 相比气候平均态（1970—2000年）,1990—2018年,秦岭南坡（山地暖温带）降雪量下降了3.1 mm,基本与关中平原降雪量（17.1 mm）持平;② 空间趋势上,低海拔河谷地带降雪量以年代波动为主,山地高海拔地区为降雪下降区;③ 秦岭高山地区气温或湿球温度每升高1.0℃,降雪量分别下降23.1 mm和24.3 mm;从地带性角度分析,由北向南气温或湿球温度每升高1.0℃,秦岭南北降雪量分别下降3.0 mm和2.8 mm;④ 当厄尔尼诺/拉尼娜持续型发生时,关中平原降雪异常偏多;当拉尼娜发展型发生时,秦岭山地和大巴山区降雪异常偏少。当厄尔尼诺发展型发生时,秦岭南北降雪异常呈现“东西分异”,秦岭山地东部和关中平原为降雪异常偏少区。