山地冰川表面分布式能量-物质平衡模型及其应用
12-冰川运动与补给

• 我国冰川多属暖季补给型:
• 冬季降水量少,冷季积累微弱,夏季降水量大; • 夏季既是主要的积累期,又是主要的消融期。
冰川区内积累和消融的空间分布:
• 海拔高度、冰川朝向、坡度等
• 年最大累积区:
粒雪盆后壁的中下部,海拔较高的背阳缓坡处也 较多,陡峭的山顶则很少积累;
• 消融强度最大区:
冰舌末端。
• 我国海洋型冰川,年降水量大,积累和消融量也大, 物质平衡水平高,冰川活动的能力也大; • 大陆型冰川降水量少,物质平衡水平较低,则冰川 活动能力也较差。
(二)冰川的运动
• 冰川是一种运动着的冰体; • 冰川冰不断地从冰川上、中部向冰川尾端运动, 把大量的冰体从积累区运送到消融区; • 冰川运动是塑造地表的重要动力。
(4)不同类型的冰川其融水径流年内变化 的特性也不同:
• 大陆型冰川径流年内变化很大,分配极不均匀,消融 期短,流量高度集中在夏季7、8、9三个月,基流小, 冬季甚至断流; • 海洋型冰川径流年内变化小,分配也较均匀,消融期 长,基流大,一般不断流。
(5)年际变化较小: • 冰川径流的年际变化一般较小,通常融 水径流年径流变差系数Cv值比降雨径流 的Cv值小; • 显然这与冰川地区气温的年际变化不大 有关。
(2)径流特征值相差悬殊: • 不同类型的冰川,由于自然环境、水热条件及 冰川性质各异,故冰川融水径流的特征值也相 差悬殊;
(3)具有日变化:
• 日出后,水位随气温升高而增高,午后降温,水 位随之降低,夜间气温降到0℃以下,消融停止, 则流量最小或断流;
• 大陆型冰川径流主要来自冰面融水,其产流排泄迅速,故冰 面消融停止后,融水迅速排空,径流滞后时间较短; 不同类型冰川,冰川径流日变化的过程和幅度也不同: • 大陆型冰川径流的峰形尖、低,水量小而稳定; 海洋型冰川,除冰面消融外,融水下渗及冰内消融增加了汇 海洋型冰川径流峰形浑圆,低水量大,峰谷比较对称。 流时间,故融水径流具有较长的滞后时间。
度日模型计算冰川物质平衡

度日模型计算冰川物质平衡
计算冰川物质平衡是一个复杂的过程,需要考虑多个因素。
度
日模型是一种常用的方法,用来估算冰川的物质平衡。
这种模型基
于冰川融化和蒸发的过程,通过对温度的变化进行建模来估算冰川
的质量变化。
首先,度日模型考虑了冰川表面的能量平衡,包括辐射能量的
吸收和反射、热量的传导和对流以及冰川表面的融化和蒸发。
这些
因素都会对冰川的物质平衡产生影响。
其次,度日模型还考虑了气温对冰川融化的影响。
随着气温的
升高,冰川融化速度会增加,导致冰川的物质平衡发生变化。
除了气温,降水也是影响冰川物质平衡的重要因素。
度日模型
通常会考虑降水对冰川的补给作用,以及降水引起的冰川融化等影响。
此外,地形和冰川自身的特性也会对物质平衡产生影响。
比如,冰川的坡度、海拔高度、覆盖物等都会对冰川的物质平衡产生影响。
综上所述,计算冰川物质平衡需要考虑气温、降水、地形和冰川自身特性等多个因素。
度日模型是一种常用的方法,但在实际应用中需要综合考虑多种因素,并结合实地观测数据进行验证,以获得准确的结果。
【国家自然科学基金】_径流演变_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730

科研热词 黄河 演变趋势 气候变化 挠力河 黑河中下游盆地 黑河 预测 零地表水资源尺度 趋势检验 趋势性 趋势分析 谱分析 航道整治 罗布泊 突变性 突变分析 磨刀门 研究空间扩展 演变特征 演化 湿地垦殖 湿地和耕地 混沌理论 流域 沼泽湿地 汉江上游 水文趋势分析 水文模型 水文 水动力模型 模糊聚类 模糊模式识别 模型耦合 时空演变 挠力河流域 拦门沙 径流量 径流规律 径流特性 径流特征 径流演变 径流溯源性 径流极值 径流序列 径流 影响因素 小渡变换 小波分析 孤立点 嫩江流域 天然径流演变 多时间尺度
推荐指数 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
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塔里木河 城市洪水 地貌 地下水资源 土地利用变化 回归分析 周期性 周期 变迁 兰州城区段 人类用水 人工神经网络 主成分分析 丹江口水库 丰枯分析 三门峡 三江平原 r/s分析法 mann-kendall mann-kenall 方法 gis
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云量对祁连山老虎沟12号冰川表面能量平衡的影响

第43卷第2期 冰川冻土Vol. 43,N o. 2 2021 年 4 月_______________________JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY Apr. ,2021 D O I:10. 7522/j. issn. 1000-0240. 2021. 0040Z O U Xiaowei, S U N Weijun, Y A N G Diyi, et a l.Effect of cloud on surface energy balance of Laohugou Glacier No. 12, Qilian Mountains [j].Journal of Glaciology and Geocryology,2021,43(2):342-356•[邹小伟,孙维君,杨堤益,等.云量对祁连山老虎沟12号冰川表面能量平衡 的影响[J]•冰川冻土,2021,43(2) :342-356.]云量对祁连山老虎沟12号冰川表面能量平衡的影响邹小伟、孙维君\杨堤益2,王英珊\李延召3,晋子振3,杜文涛3,秦翔3(1.山东师范大学地理与环境学院,山东济南250014; 2.浙江省海宁市气象局,浙江海宁314400; 3.中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室祁连山冰川与生态环境综合观测研究站,甘肃兰州730000)摘要:为探讨云量对冰川表面能量平衡(S E B)的影响,利用架设在老虎沟丨2号冰川(简称12号冰川)消融区(4 550 m a. S. 1.)的自动气象站资料,结合能量平衡模型计算各能f l分量并分析其季节变化,通过云量参数化方案获取云量因子并S化其对冰川表面能量收支的影响。
结果表明:净短波辐射为冰川表面主要的能量来源(92%),净长波辐射为主要能量支出(61%),二者均受云量影响,但云的短波辐射效应更强(-37 W’m-2):云量通过影响辐射收支和湍流通量进而影响冰川表面能量收支,随云量的增加,冰川表面获得的能量减少,冰川消融速率降低与其他区域的冰川表面能M收支对比,除地理位置、反照率、气温等因素外,海拔和云量的影响也非常显著。
基于能量平衡的分布式融雪径流模型

基于能量平衡的分布式融雪径流模型乔鹏;秦艳;刘志辉【期刊名称】《水文》【年(卷),期】2011(31)3【摘要】采用MODIS影像数据提取的积雪特征及T639L60气象预报场数据在WRF模式中的运行结果作为驱动,构造了一个以能量平衡为基础的融雪径流模型,将该融雪模型应用在天山北坡军塘湖河流域,对2010年径流模拟预报结果和实际观测数据分析显示:模型对雪深、雪水当量及融雪径流的模拟具有较好的拟合度,对提高融雪水资源管理效率及对融雪洪水预警具有一定的参考价值.%A distributed snowmelt runoff model was constructed based on energy balance, using snow data extracted from the MODIS image and the meteorology data from T639L60 forecasting field running by the WRF as the drivers. This model is mainly used in the Juntanghu river basin at present. The analysis of the results between the model simulation and measured data show that the model could properly simulate the depth of the snow, the snow water equivalent and the snowmelt runoff. Therefore, the model may provide reference to management of the snowmelt runoff and forecasting the flood of snowmelt runoff.【总页数】6页(P22-26,35)【作者】乔鹏;秦艳;刘志辉【作者单位】新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学教育部绿洲生态重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学教育部绿洲生态重点实验室,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学资源与环境科学学院,新疆乌鲁木齐830046;新疆大学教育部绿洲生态重点实验室,新疆乌鲁木齐830046【正文语种】中文【中图分类】P349【相关文献】1.基于能量平衡的无线传感器网络分布式成簇机制 [J], 冯冬青;邢凯丽2.基于可中断负荷和分布式发电机的配电公司多时段能量获取模型 [J], 李海英;宋建成;李渝曾3.基于M/M/1模型的多用户分布式系统负载平衡 [J], 陈国栋;陈永生4.基于不平衡扩展模型的火灾信息分布式压缩感知 [J], 庄哲民;吴力科;路小波5.基于分布式多媒体的最佳实时综合负载平衡算法及相关模型研究 [J], 周克江因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
度日模型与简化型能量平衡模型的时空推广性分析——以乌鲁木齐河源1号冰川为例

度日模型与简化型能量平衡模型的时空推广性分析——以乌鲁木齐河源1号冰川为例李汶峰;李忠勤;李慧林【摘要】以乌鲁木齐河源1号冰川为试验对象,对目前在区域尺度广为应用的2种物质平衡模型度日模型(DDM)与简化型能量平衡模型(sEBM)在时间与空间上的推广性进行分析.结果表明,在试验设定的条件下,sEBM唯有时间推广性较好,而DDM 的时空推广性皆较差.通过理论分析得到相同的结论,且发现冰川表面气温直减率与降水垂直梯度取值的准确性,对提升2种模型的空间推广性具有重要意义.【期刊名称】《安徽农业科学》【年(卷),期】2017(045)002【总页数】7页(P47-52,130)【关键词】度日模型;简化型能量平衡模型;模型推广性;乌鲁木齐河源1号冰川【作者】李汶峰;李忠勤;李慧林【作者单位】西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃兰州730070;西北师范大学地理与环境科学学院,甘肃兰州730070;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室/天山冰川观测试验站,甘肃兰州730000;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室/天山冰川观测试验站,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】X83冰川物质平衡是冰川表面积累与消融的净差,是冰川对气候变化最直接的响应,也是冰川前进与后退的主要影响因素之一。
获取区域尺度冰川物质平衡动态变化结果,对于了解水资源时空分布和水循环过程具有重要意义。
在区域尺度内,模型模拟是冰川物质平衡的主要获取手段之一。
目前,应用较多的冰川物质平衡模型有3种,从极简至极繁分别为DDM、sEBM与全分量能量平衡模型。
因全分量能量平衡模型具有输入参数众多、计算复杂、耗时长等特点,仅被用于单条冰川或冰川上单点的物质平衡模拟与能质变化分析[1-2]。
DDM与sEBM已在流/区域甚至更大空间尺度内有广泛的应用[3-5]。
模型的时空推广性是指模型于某一时段在某一对象上完成参数率定后,将该模型与率定所得参数直接运用于不同时段及(或)不同对象,并最终获取可靠模拟结果的几率。
天山南坡科契卡尔巴西冰川物质平衡初步研究

天山南坡科契卡尔巴西冰川物质平衡初步研究
张勇;刘时银;丁永建;李晶;上官冬辉
【期刊名称】《冰川冻土》
【年(卷),期】2006(28)4
【摘要】基于2003—2005年考察期间观测的气温与降水资料,运用度日物质平衡模型模拟了天山南坡科契卡尔巴西冰川近期的物质平衡变化状况.结果表明:度日物质平衡模型模拟的冰川物质平衡值与实测值的变化趋势基本一致,模型模拟结果较为理想;2003/2004年度和2004/2005年度两个物质平衡年的平均物质平衡值分别为-494和-384 mm,平衡线高度(ELA)比20世纪70年升高了300 m左右.由此可见,在由暖干向暖湿转型的气候背景下,尽管降水增加显著,但强烈的升温导致科契卡尔巴西冰川处于强烈的物质亏损状态.
【总页数】8页(P477-484)
【关键词】科契卡尔巴西冰川;度日物质平衡模型;物质平衡;暖湿
【作者】张勇;刘时银;丁永建;李晶;上官冬辉
【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈与环境联合重点实验室【正文语种】中文
【中图分类】P343.6
【相关文献】
1.天山南坡科其喀尔巴西冰川消融估算 [J], 卿文武;陈仁升
2.新疆天山南坡表土花粉的初步研究 [J], 杨振京;张芸;毕志伟;杨庆华;孔昭宸;阎顺;
严明疆
3.天山南坡科契卡尔巴西冰川消融期雪面能量平衡研究 [J], 李晶;刘时银;张勇
4.天山南坡科其卡尔巴契冰川度日因子变化特征研究 [J], 张勇;刘时银;上官冬辉;谢昌卫;韩海东;王建
5.天山南坡科其卡尔巴契冰川消融期气候特征分析 [J], 张勇;刘时银;韩海东;王建;谢昌卫;上官东辉
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冰川物质平衡的一种简单数学表述法

冰川物质平衡的一种简单数学表述法
丁永建;谢自楚
【期刊名称】《冰川冻土》
【年(卷),期】1991(13)3
【摘要】通过数学证明,当冰川处于零平衡状态时,冰川的平均总积累(或总消融)量等于此时平衡线处的总积累(或总消融)量。
根据这一结果,探讨了利用气候因子计算冰川物质平衡的途径,提出了相对物质平衡的概念。
相对物质平衡与物质平衡在判断冰川物质补给盈亏状况上具有同等的意义。
【总页数】6页(P213-218)
【关键词】冰川;物质平衡;零平衡线;夏季;气温
【作者】丁永建;谢自楚
【作者单位】中国科学院兰州冰川冻土研究所
【正文语种】中文
【中图分类】P343.6
【相关文献】
1.几何设计中圆锥曲线法的一种表述法 [J], 王乃信;张公顺
2.对一些正项级数判别法的一种统一表述 [J], 赵治平
3.《成都市产品质量监督条例》获通过造假造多少罚多少/药品说明书必须实事求是表述应准确不得出现不适当文字、标识/二十一种家电实行地方『三包』/新修订的《商标法》自12月1日起施行/新修订的《煤矿安全规程》自11月1日起施行
/13种行为被列为价格欺诈 [J],
4.关于探索解题捷径的一种思考方法——全特征表述解题法的说明 [J], 李伟;
5.关于探索解题捷径的一种思考方法\r——全特征表述解题法的说明 [J], 李伟因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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2010 年 6 月 第 55 卷 第 18 期
川表面分布式能量-物质平衡模型及其相关模拟的研 究工作. 本文将在综合观测的基础上, 在祁连山“七 一”冰川建立冰川表面分布式能量-物质平衡模型, 从 物理机理的角度, 探讨冰川物质平衡对气候变化的 响应, 了解冰川物质平衡高度结构的特点及其影响 因素, 从方法上探索研究冰川变化及其对水资源影 响的新途径.
日因子也存在较大的变异性. 为了更好地描述物质 平衡的时空变化特征, 度日因子模型也尝试加入 其他物理变量(如太阳直接辐射等)[10,24], 并对冰川 不同表面状况(如冰面或雪面等)或海拔高度(或坡 度、坡向等)使用不同的度日因子[21,22,24]. 因此气温 指标模型(或度日因子模型)有向分布式模型发展的 趋势[19].
Sin I TOA
,
(3)
冰面:
αi = b0 + b1Ta ,
(4)
式中Ta 为每小时平均气温;
nd 为降雪后日数;
S in ITOA
为入射短波辐射和大气层顶太阳辐射的比值, 表征
当 时 的 天 空 状 况 ; 系 数 a1 =–0.019, a2 =0.814, a3 = –0.042, a4 =–0.186, b0 =0.324, b1 =–0.018. 所有系数 均利用 AWS 处冰川反照率的观测值, 由最小二乘方
回归分析法得到.
大气长波辐射由下式[8]计算:
2007 年 7 月 1 日~10 月 10 日, 在祁连山“七一” 冰川消融区海拔 4473 m 处(39°14.7′N, 97°45.2′E, 见 图 1 中 AWS 处)安装了一套自动气象观测站(AWS), 观测要素包括气压、降水、5 层冰温、冰川红外表面 温度、太阳短波入射辐射、反射辐射、向下长波辐射、 向上长波辐射以及两层风向、风速、湿度、温度等(各 要素的记录均为每 10 min 的平均值). 考察期间, 人 工观测天气现象(同时记录云量、云状等信息, 北京 时间 8:00~20:00 每小时一次), 并对 AWS 附近冰温进
1 研究区概况
“七一”冰川位于青藏高原北部边缘的祁连山中 段, 按形态分类, 属于冰斗-山谷冰川; 按冰川物理 特性分类, 属于亚大陆型冰川. 该冰川朝北, 冰川规 模较小. 根据 1975 年地形图测算[28], 该冰川的面积 为 2.87 km2, 长 3.8 km, 末端海拔 4304 m, 冰川最高 峰 5158.8 m. “七一”冰川零平衡线高度在 20 世纪 70 年代和 80 年代分别为 4600 和 4670 m, 随着气候变暖, 2002 年度零平衡线高度已高达 5012 m, 为开始观测 以来的最大高度[28].
当表面的能量通量为正且表面温度达到融点时, 消 融才发生. 具体计算时, 本文假设只有当冰川上的粒 雪层完全消融后(即雪深 Ds = 0), 才开始消融下伏冰 层; 同时, 由于融水再冻结主要发生在粒雪覆盖区域, 考虑到考察时期内“七一”冰川冰面接近 0℃并且冰川 表层温度梯度较小, 以及冰面粒雪主要分布在冰川 上部而且粒雪层厚度较小, 所以取 f 为 0, 即冰川融 水全部产生径流. 2.2 模型驱动及校验的相关数据
英文版见: Jiang X, Wang N L, He J Q, et al. A distributed surface energy and mass balance model and its application to a mountain glacier in China. Chinese Sci Bull, 2010, 55, doi: 10.1007/s11434-010-3068-9
关键词
“七一”冰川 分布式能量-物质平衡模型 冰川反照率 物质平衡高度结构 融水径流 敏感性试验
冰川物质平衡是反映冰川物质收入和支出之间 的关系, 是冰川发育水热条件的综合反映, 对冰川一 系列物理性质及冰川的变化有着深刻的影响[1]. 冰川 表面能量平衡研究是认识和预测冰川对气候变化响 应的重要手段和途径[2~4], 也是联系冰川物质平衡和 冰川融水径流的物理纽带[5~9]. 目前物质平衡模型主 要包括两种类型, 一种是建立物质平衡关于气温指 标的经验公式[10,11](temperature-index models)(如度日 因子法[12,13]); 另一种就是详细描述冰川表面物理过 程的能量平衡模型(energy-balance models)[3,5,14~18]. 由于气温资料较容易获取, 度日因子模型在物质平 衡研究中得到了广泛的应用[19~23]. 对于山地冰川, 其物质平衡在时间和空间上都存在较大的变化, 度
① 南京信息工程大学大气科学学院, 气象灾害省部共建教育部重点实验室, 南京 210044; ② 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所, 冰冻圈科学国家重点实验室, 兰州 730000 * 联系人, E-mail: nlwang@
2009-05-08 收稿, 2009-08-21 接受 中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-310)、国家重点基础研究发展计划(2005CB422003)、国家杰出青年科学基金(40525001)、 国家自然科学基金(40901041, 40930526, 40871038)、科技基础性工作专项(2006FY1102007)和中国科学院“西部之光”人才培养计划(290928601) 资助
2 冰川表面分布式能量-物质平衡模型
2.1 模型描述 冰川表面能量-物质平衡模型可用下面的公式描
述[3,9]:
∫ M =
⎛ ⎜ ⎝
Qm Lm
(1 −
f
)
+
Ps
+QE L Nhomakorabea⎞ ⎟ ⎠
dt,
(1)
其中 M ( kg ⋅ m−2 )为冰川的比物质平衡, 如果水的密 度 ρw = 1000 kg ⋅ m−3 , 则 M / ρw 的单位为 m w.e., 即常 用的物质平衡; Qm 为冰川表面消融耗热; f 为冰川融 水滞留在冰川上的量值百分比, 即融水再冻结量; Ps 为降雪量, 换算成雪深(水当量); QE 为升华或蒸发耗热; Lm 为冰的融化潜热( 3.34 ×105 J ⋅ kg−1 ); L 为升华或蒸发 潜热 (Ls = 2.834 ×106 J ⋅ kg−1或Lv = 2.5×106 J ⋅ kg−1) . Qm 由冰川表面的能量平衡方程得到, 即
2.3 模型计算方案
太阳辐射的地形遮蔽效应采用光线追踪算法计
算[14,31]. 考虑地形遮蔽效应后, 各栅格处的入射短波 辐射值具体计算公式参见文献[14]. 冰川反照率的参 数化将是本模型运行质量的关键之一. 本模型中冰 川表面反照率由下式表示:
积雪:
αs
= a1Ta + a2e(a3
nd ) + a4
Sin (1− α ) + Lin − Lout + QH + QE + QP = QM + QG , (2)
式中, QG 为冰川表面以下的热传输项; S in 为入射短 波辐射; α 为反照率; Lin 为向下长波辐射; Lout 为 向上长波辐射; QH 和 QE 分别是冰雪面-大气间的感 热和潜热交换; QP 是降雨供热. 上述各项均以表面 获得热量为正, 失去热量为负, 单位为 W/m2. 只有
2010 年 第 55 卷 第 18 期:1757 ~ 1765 专题: 青藏高原冰川退缩和对湖泊的影响 论文
《中国科学》杂志社
SCIENCE CHINA PRESS
山地冰川表面分布式能量-物质平衡模型及其应用
蒋熹①②, 王宁练②*, 贺建桥②, 武小波②, 宋高举②
图 1 2007 年夏季“七一”冰川水文气象及物质平衡观测位置 示意图
等高线单位为 m
1758
论文
行测量. 从大本营沿河谷向上到冰川上部, 每隔一定 海拔高度还布置了空气温、湿度传感器和雨量筒, 观 测空气温、湿度及降水量随海拔高度的变化特征. 下 面详细介绍模型中需要的数据[14]: (1) 冰川及冰川周 围地区详细的数字高程(DEM)和相应的坡度、坡向数 据. 该数据基于 1975 年“七一”冰川地面立体摄影测 量地形图(1:12000)生成的栅格数据(去除顶部边缘区 域), 栅格大小为 15 m×15 m. (2) 太阳高度角和方位 角的计算, 以便结合 DEM 数据计算地形遮蔽影响的 太阳辐射. (3) 冰川上积雪深度的初始分布. 利用 2007 年 7 月 5 日花杆观测点处(图 1)的雪深数据, 拟 合一关于雪深-海拔高度的线性回归方程, 然后根据 DEM 数据, 线性插值到整个冰川区域的不同栅格点 上. 由于模型计算开始时间为 2007 年 7 月 1 日, 所以 将模型计算出的这段时间的消融量叠加到 7 月 5 日的 雪深上, 重新得到一个雪深分布, 模型在此估算的雪 深基础上重新从 7 月 1 日开始运行. 根据天气观测记 录, 降雪后日数初始化为 1 天. (4) 驱动模型的气象 数据为架设在消融区冰面的 AWS 观测资料. 模型中 太阳辐射遮蔽效应的处理模块处理每 10 min 的平均 入射短波辐射, 然后生成小时平均值. 气温、相对湿 度、风速也生成小时平均值, 降水为小时累计降水量. 这些生成的每小时数据用于驱动模型运行. 因此, 模 型的时间分辨率为 1 h. 根据考察期间的观测资料, 在 AWS 以 上 冰 川 区 域 , 气 温 垂 直 递 减 率 γ T 为 0.563℃/(100 m), 消融区 AWS 以下区域γ T 为 0.88℃/ (100 m); 相对湿度按高度递增率γ RH=1.5%/(100 m) 线性插值; AWS 观测的降水量按 30%的修正率修 正[29,30], 整个冰川的降水梯度γP 平均取为 6.8 mm/ (100 m); 对冰川每一栅格点, 降水的固/液态划分根 据该栅格处计算的湿球温度 0℃为临界值, 大于 0℃为 液态降水, 小于 0℃则为固态降水. 若为固态降水, 则该栅格的雪深按降水量相应增加; 气压按等温压 高公式指数规律插值. 相关研究认为, 冰川区风速 和海拔高度没有表现出很好的相关性, 具有较大的 离散性[17]. 因此, 本文计算用到的风速以 AWS 风速 资料为基础. 模型检验的数据主要为每 5 d 一次利 用花杆观测的物质平衡资料和冰川末端下游方向水 文断面处的水文观测资料.