2003—2020年新疆北部积雪因子时空变化分析

积雪作为冰冻圈的活跃因子之一,对气候环境的敏感性使其能够快速反映出与气温、降水等气候因素的关系变化,并影响着全球水文变化。本文基于Google Earth Engine（GEE）云平台,对北疆地区2003年6月-2021年6月的MODIS逐日积雪数据进行去云处理,并基于像元计算了积雪覆盖比例（SCP）、积雪覆盖日数（SCD）、积雪开始时间（SOD）和积雪结束时间（SED）。实验结果如下：（1）基于GEE的去云处理方法使得积雪产品相对于气象站点数据的总精度达到91.47%,有利于提高对积雪因子的时空变化分析。（2）北疆地区SCD空间分布差异较大,SCD随海拔的升高而增加,SOD随海拔升高而提前,主要在11-12月出现;SED随海拔升高而推迟,主要在2-3月出现;夏季平均SCD最少,主要分布于天山中部以及阿尔泰山北部区域,约占3.35%,冬季平均SCD最为明显,大于60天的区域占46.3%;而SCP在1月达到最大,7、8月最小。（3）趋势变化上,SCD、SOD以及SED均无明显变化趋势,SCD整体西部呈弱上升趋势,占51.72%,东部呈弱下降趋势,占48.28%;北疆西部SOD呈提前趋势,东部SOD呈推迟趋势,SED整体呈提前趋势。（4）温度对SCD的影响大于降水量;春夏季,SCD与温度、降水量无明显相关性,仅准葛尔盆地东部春季平均SCD与温度呈强正相关;秋冬季,SCD与降水量、温度分别呈现较强的正负相关性。     

基于卫星遥感和气象数据的2015年徐州市PM2.5时空特征

在2015年徐州市7个地面观测站PM2.5质量浓度监测数据的基础上,结合MOD04_3K AOD产品和地面气象数据,构建了基于物理机理修正的近地面PM2.5多元回归反演模型。利用实测和遥感反演数据共同分析了徐州市PM2.5质量浓度时空变化特征。分析结果表明,在徐州中心城区PM2.5质量浓度的日变化特征表现为PM2.5浓度白天降低,夜间升高的趋势。春秋两季的峰值出现在8:00—9:00,夏季峰值出现在6:00—7:00之间,冬季峰值出现在10:00—11:00之间。PM2.5浓度的季节变化特征为冬季>春季>秋季>夏季。PM2.5浓度的空间分布格局为：徐州市区及铜山中心区、新沂市及新沂与邳州边界为PM2.5高浓度的主要区域,与徐州的城镇会格局相似。     

2000—2020年北疆地区积雪时空变化趋势及影响要素

基于北疆地区29个气象站点2000—2020年积雪数据集,分析了北疆地区20个水文年的积雪天数、年最大雪深、年均雪深、降雪次数、雪物候和气象要素变化,并对其影响要素进行了分析。结果表明,北疆地区近20年来冬季的积雪天数呈显著上升趋势,超过58%的气象站点降雪次数下降趋势显著,这与最低气温和降水量的显著增加密切相关。有72%的站点表现出了温度升高的趋势,近20年北疆地区降水量出现显著增加。雪物候方面,积雪持续天数呈现弱下降趋势,初雪日的出现时间明显推迟,增幅为0.17 d/a。终雪日的推迟并不显著。地理和气象因素与积雪密切相关,尤其是气温和降水量的变化会导致积雪深度发生显著变化,海拔对雪物候的影响程度比气象因素更加明显。