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        基于過程的雪蓋模型研發(fā)II
        ——應(yīng)用

        2018-08-17 06:59:54
        水力發(fā)電 2018年5期
        關(guān)鍵詞:潛熱短波通量

        高 潔

        (水電水利規(guī)劃設(shè)計總院,北京100120)

        積雪是冰凍圈對氣候變化最敏感的因素之一[1];同時,積雪對氣候變化的響應(yīng)又進(jìn)一步影響整個水文循環(huán)過程。因此,模擬和預(yù)測雪蓋厚度、密度等變化是了解水文循環(huán)過程對氣候變化響應(yīng)的重要環(huán)節(jié)。

        各種基于溫度指標(biāo)或能量平衡的融雪模型被廣泛應(yīng)用于雪蓋對氣候變化的響應(yīng)分析。Lazar和Williams首先通過RCM MM5和GCM降尺度方法預(yù)測Colorado,Pitkin,Aspen山區(qū)(海拔2 422~3 418 m)2030年和2100年氣溫、降水等變化趨勢。在中度溫室氣體排放的情景下,相對于1990年的氣溫水平,2030年升溫幅度1.8~2.5℃,平均升溫2℃;2100年升溫幅度4~6℃,平均升溫4.8℃;基于溫度指標(biāo)的Snowmelt Runoff Model(SRM)[2- 3]被用于預(yù)測融雪洪水發(fā)生時間,基于過程的一維能量平衡模型SNTHERM[4]被用于預(yù)測積雪密度變化。結(jié)果顯示,中度溫室氣體排放條件下,2030年山頂積雪融化提前25~27 d,2100年山頂積雪融化提前31~37 d,2030年表層雪蓋密度增加近20%[5]。Rasmus等[6]采用考慮雪層微觀結(jié)構(gòu)的一維能量平衡積雪模型SNOWPACK[7]結(jié)合RCM RCAO設(shè)置情景,對比分析芬蘭1980年~1989年和2080年~2089年積雪特征的變化。發(fā)現(xiàn)3月15日同期,芬蘭的5個觀測點中Santala積雪密度降低23 kg/m3,其余4個觀測點均出現(xiàn)密度增大的現(xiàn)象,平均增大33 kg/m3。雪溫普遍升高,融雪期提前13~19 d,最大雪水當(dāng)量(SWE)降低至1980年~1989年均值80%。Ma和Cheng[8]將SRM應(yīng)用于西天山Gongnaisi River流域,在氣溫增加4°C的情景設(shè)置下,4、5、6月融雪徑流分別增加68.1%、44.2%和9.1%;7、8、9月融雪徑流平均減少27.7%、49.4%和56.7%。

        本研究采用基于過程的能量平衡雪蓋模型Snow Column Model[9],模型驅(qū)動數(shù)據(jù)來源于美國Niwot Ridge Long-Term Ecological Research Site項目(http://culter.colorado.edu/NWT/)。以洛基山脈東側(cè)的Niwot Ridge實驗場為研究對象,通過1997年~1999年4月~6月006號雪坑詳細(xì)觀測資料進(jìn)行驗證。在1996年~1999年實測數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上設(shè)置氣候變化情景,分析雪深、密度、雪水當(dāng)量對不同情景的響應(yīng)。

        1 研究區(qū)域概況

        研究區(qū)域Niwot Ridge位于美國科羅拉多山脈東側(cè)(40°03’N,105°35’W)海拔3 517 m。該區(qū)域內(nèi)樹線海拔約3 350 m(http://culter.colorado.edu/Subnivean/Subniv_site_desc.html)。平均每年冬季積雪深度在2 m以上,最深時超過8 m;平均年溫差21℃,日溫差達(dá)6~8℃[10]。

        Subnivean觀測場位于樹線以上大約150 m相對平坦的鞍狀山脊,輻射資料經(jīng)由儀器直接觀測,湍流通量采用空氣動力學(xué)法(aerodynamic profile method)計算獲取[11]。數(shù)據(jù)分為4個等級:level 0是儀器直接記錄的以10分鐘為間隔的原始數(shù)據(jù);level1是經(jīng)過插補(bǔ)和過濾后的數(shù)據(jù);level2是在level1的基礎(chǔ)上進(jìn)行平滑和平均的小時/日數(shù)據(jù);level3是經(jīng)過嚴(yán)密分析和糾錯后的數(shù)據(jù),當(dāng)時僅處理了1994和1995兩年。其他可下載的level1和level2數(shù)據(jù)長度為1996年~2008年。相應(yīng)儀器說明:①短波輻射和反射,采用Kipp & Zonen CM14輻射計和反照率測量儀;②大氣輻射和地面發(fā)射長波輻射,采用Kipp & Zonen CG2長波輻射計;③氣溫和相對濕度,采用Vaisala HMP35C溫度/相對濕度探頭;④風(fēng)速和風(fēng)向,采用R.M.Young風(fēng)速風(fēng)向儀傳感器05103,位于雪面高度0.5 m、1.0 m和2.0 m,level2僅使用2.0 m相應(yīng)數(shù)據(jù);⑤雪深,采用Campbell Scientific UDG01超聲深度探測器,置于地面高度6.0 m。Niwot Ridge/Green Lakes Valley snow cover profiles數(shù)據(jù)集是雪蓋剖面每隔10 cm取樣1000 mL觀測密度。其中,006測點在subnivean氣象觀測站北側(cè)30 m。

        本文使用數(shù)據(jù):①Subnivean level2小時觀測數(shù)據(jù)(1996年~1999年);②006號雪坑的雪蓋剖面數(shù)據(jù)(1996年~1999年)。

        在1996年4月25日~6月21日模型率定[9]的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步以1997年5月7日~5月30日,1998年4月28日~6月22日,1999年5月18日~6月22日驗證模型,采用計算步長1 h。

        經(jīng)驗證,模擬結(jié)果與實測數(shù)據(jù)基本一致(見圖1)。其中,1997年5月30日的雪深結(jié)果表明,計算值比實測值明顯偏小,但是密度、雪溫計算成果與實測數(shù)據(jù)一致。鑒于1997年計算時段略短,只包含4個雪坑觀測記錄,誤差較大測次的代表性不足以保證。1999年6月22日雪深計算值比實測偏厚,密度計算值比實測值偏大,這極可能與實際發(fā)生了風(fēng)吹雪現(xiàn)象有關(guān)。1998年實測積雪密度波動較大,存在觀測有誤的可能性,但計算結(jié)果可基本保持在實測波動范圍內(nèi)。

        2 模型應(yīng)用

        2.1 情景設(shè)置

        根據(jù)1996年至1999年觀測數(shù)據(jù)的起訖時間,選取4年中觀測資料全程覆蓋的時段:5月18日至5月30日,共312 h。計算每小時4組(每年為一組)數(shù)據(jù)在短波輻射、長波輻射、氣溫、感熱和潛熱通量上的均值E和標(biāo)準(zhǔn)差σ,以E,E+σ,E-σ作為不同的邊界條件,計算雪蓋變量對不同情景的響應(yīng)。本文對較為敏感的入射短波輻射、反射短波輻射和潛熱通量進(jìn)行E±σ變動,長波輻射和感熱通量采用4年相應(yīng)時段的均值E作為輸入條件。

        在模擬期312 h內(nèi),氣溫E的均值2.3℃,氣溫變化標(biāo)準(zhǔn)差σ的均值3.1℃。本研究設(shè)置情景是在氣溫平均變化2σ(6.2℃)的變幅內(nèi),分析雪層厚度、密度和雪水當(dāng)量的響應(yīng)情況(見表1)。

        表1 情景設(shè)置的變化范圍

        2.2 影響分析

        (1)隨著入射短波輻射增加、反射輻射減少、潛熱通量(從大氣到雪層)增加,雪蓋消融,雪水當(dāng)量減少。

        (2)在本例中,雪水當(dāng)量采用雪深(m)×密度(kg/m3)的方式來表示。模擬中,雪水當(dāng)量的減少體現(xiàn)為雪蓋變薄,密度增加,但兩者乘積減少。

        (3)隨著雪蓋輸入能量的增加,雪水當(dāng)量減幅增大、雪深降幅增大,但是雪蓋密度的變幅較為復(fù)雜。

        圖1 雪深、密度、雪溫實測數(shù)據(jù)與計算值對比

        圖2 短波輻射變化的影響分析

        (4)隨短波輻射增加,在模擬期前期(05/18~05/25),密度增幅較??;在模擬期后期(05/25~05/30),變化幅度變大。反射短波輻射與入射短波輻射的效果類似,但方向相反(見圖2和圖3)。

        (5)雪蓋吸收能量后,一方面體現(xiàn)為雪層整體消融、厚度變薄、融雪出流;另一方面是雪層部分消融、上負(fù)雪層荷載壓實、本層密度增加。消融初期,入射能量較大的情況下,整層消融作用主導(dǎo),雪蓋厚度減小效果顯著;入射能量略小,則雪蓋以部分消融壓實、密度增加效果顯著;到了消融后期,隨著輻射增加,雪厚加速減小且密度加速增大。

        (6)潛熱通量的效應(yīng)(圖4)與短波輻射原理相同。從雪層傳輸?shù)酱髿獾臐摕嵬可?,則雪層內(nèi)的能量(E-σ)多。反之,E+σ對應(yīng)于進(jìn)入雪層中的能量較少。因此,消融前期,潛熱通量E-σ情景時,雪蓋內(nèi)能量多,雪層整體消融,對應(yīng)于厚度變薄的效果顯著;E+σ時雪蓋內(nèi)能量略少,雪層部分消融,密度增加的效果顯著。在消融后期,雪蓋中累積能量足夠大,厚度減小和密度增加的效果并存。但是鑒于潛熱計算的情景中σ=39.0 W/m2,小于短波入射和反射的情景變幅σ(92.9 W/m2和58.8 W/m2)。因此,從消融前期到后期的轉(zhuǎn)折較晚,在5月28日~5月29日之間。

        圖3 短波輻射反射變化的影響分析

        圖4 潛熱通量變化的影響分析

        Snow Column Model運行結(jié)果顯示,隨著進(jìn)入雪層的能量增多,存在雪層消融、積雪密度增加的現(xiàn)象,與前人的研究成果一致[6]。亦發(fā)現(xiàn),隨著能量輸入,雪蓋密度增幅不是單調(diào)變化。

        3 結(jié) 論

        本文采用基于過程的一維能量平衡雪蓋模型Snow Column Model,通過氣候變化情景設(shè)置,研究Niwot Ridge, Colorado,F(xiàn)ront Range of Rocky Mountains 006號雪坑的雪蓋變化?;?997年~1999年結(jié)果驗證,通過1996年~1999年消融期內(nèi)實測短波輻射、長波輻射、氣溫、感熱和潛熱通量數(shù)據(jù),分析這4年消融期內(nèi)312 h數(shù)據(jù)在相應(yīng)時刻的均值和標(biāo)準(zhǔn)差,作為情景設(shè)置的基礎(chǔ)??紤]氣溫變幅6.2℃的條件下,不同的入射短波輻射、反射短波輻射和潛熱通量邊界條件,分析雪蓋密度、厚度和雪水當(dāng)量的響應(yīng)情況。隨著消融過程的發(fā)展,雪蓋厚度減小、密度變大、雪水當(dāng)量減少;在改變輻射通量的情景下,隨著入射能量的增大,密度增幅存在先減小后增大的過程。

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