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Cai D, You Q, Fraedrich K, al et, 2017. Spatiotemporal temperature variability over the Tibetan Plateau: Altitudinal dependence associated with the global warming hiatus [J].Journal of Climate, 30(3): 969-984.[本文引用: 1] Chung E S, Soden B, Sohn B J, al et, 2014. Upper-tropospheric moistening in response to anthropogenic warming [J].Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(32): 11636-11641.[本文引用: 1] Dee D P, Källén E, Simmons A J, al et, 2011. Comments on “Reanalyses suitable for characterizing long-term trends” [J].Bulletin of the American Meteorological Society, 92(1): 65-70.[本文引用: 3] Dee D P, Uppala S M, Simmons A J, al et, 2011. The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system [J].Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 137(656): 553-597.
Duan J, Li L, Fang Y, 2015. Seasonal spatial heterogeneity of warming rates on the Tibetan Plateau over the past 30 years [J].Scientific Reports, 5: 11725.
Ebita A, Kobayashi S, Ota Y, al et, 2011. The Japanese 55-year Reanalysis “JRA-55”: An Interim Report [J].SOLA, 7: 149-152.[本文引用: 1] Gelaro R, Mccarty W S, Max J, al et, 2017. The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) [J].Journal of Climate, 30(14): 5419-5454.[本文引用: 1] Green J K, Seneviratne S I, Berg A M, al et, 2019. Large influence of soil moisture on long-term terrestrial carbon uptake [J].Nature, 565(7740): 476.[本文引用: 1] Guo D, Yu E, Wang H, 2016. Will the Tibetan Plateau warming depend on elevation in the future? [J].Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(8): 3969-3978.[本文引用: 2] Hu X, Cai M, Yang S, al et, 2018. Air temperature feedback and its contribution to global warming [J].Science China Earth Sciences, 61(10): 1491-1509.[本文引用: 1] Hua S, Liu Y, Jia R, al et, 2018. Role of clouds in accelerating cold‐season warming during 2000 -2015 over the Tibetan Plateau [J].International Journal of Climatology, 38(13): 4950-4966.[本文引用: 1] Huang J, Yu H, Dai A, al et, 2017. Drylands face potential threat under 2 C global warming target [J].Nature Climate Change, 7(6): 417.[本文引用: 1] Jia R, Liu Y, Hua S, al et, 2018. Estimation of the Aerosol Radiative Effect over the Tibetan Plateau Based on the Latest CALIPSO Product [J].Journal of Meteorological Research, 32(5): 707-722.[本文引用: 1] Kobayashi S, Ota Y, Harada Y, al et, 2015. The JRA-55 reanalysis: General specifications and basic characteristics [J].Journal of the Meteorological Society of Japan.Ser.II, 93(1): 5-48.[本文引用: 1] Kuang X, Jiao J J, 2016. Review on climate change on the Tibetan Plateau during the last half century [J].Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 121(8): 3979-4007.[本文引用: 1] Liu X D, Libin Y, 2017. Elevation dependent climate change in the Tibetan Plateau [J].Oxford Research Encyclopedia of Climate Science.DOI: 10.1093/acrefore/9780190228620. 013.593.DOI:10.1093/acrefore/9780190228620. 013.593 [本文引用: 1] Ma Y, Ma W, Zhong L, al et, 2017. Monitoring and Modeling the Tibetan Plateau’s climate system and its impact on East Asia [J].Scientific Reports, 7: 44574.[本文引用: 1] Naud C M, Chen Y, Rangwala I, al et, 2013. Sensitivity of downward longwave surface radiation to moisture and cloud changes in a high‐elevation region [J].Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 118(17): 10072-10081.[本文引用: 1] Palazzi E, Filippi L, von Hardenberg J, 2017. Insights into elevation-dependent warming in the Tibetan Plateau-Himalayas from CMIP5 model simulations [J].Climate Dynamics, 48(11/12): 3991-4008.[本文引用: 1] Pepin N, Bradley R S, Diaz H F, al et, 2015. Elevation-dependent warming in mountain regions of the world [J].Nature Climate Change, 5(5): 424-430.[本文引用: 1] Ran Y, Li X, Cheng G, 2018. Climate warming over the past half century has led to thermal degradation of permafrost on the Qinghai-Tibet Plateau [J].Cryosphere, 12(2): 595-608.[本文引用: 1] Rangwala I, Miller J R, Xu M, 2009. Warming in the Tibetan Plateau: possible influences of the changes in surface water vapor [J].Geophysical Research Letters, 36(6): 295-311.[本文引用: 1] Rangwala I, Sinsky E, Miller J R, 2013. Amplified warming projections for high altitude regions of the northern hemisphere mid-latitudes from CMIP5 models [J].Environmental Research Letters, 8(2): 024040.[本文引用: 1] Rienecker M M, Suarez M J, Gelaro R, al et, 2011. MERRA: NASA’s modern-era retrospective analysis for research and applications [J].Journal of Climate, 24(14): 3624-3648.[本文引用: 1] Schneider T, Teixeira J, Bretherton C S, al et, 2017. Climate goals and computing the future of clouds [J].Nature Climate Change, 7(1): 3-5.[本文引用: 1] Stevens B, Feingold G, 2009. Untangling aerosol effects on clouds and precipitation in a buffered system [J].Nature, 461(7264): 607-613.[本文引用: 1] Su J, Duan A, Xu H, 2017. Quantitative analysis of surface warming amplification over the Tibetan Plateau after the late 1990s using surface energy balance equation [J].Atmospheric Science Letters, 18(3): 112-117.[本文引用: 1] Thackeray C W, Fletcher C G, 2016. Snow albedo feedback: Current knowledge, importance, outstanding issues and future directions [J].Progress in Physical Geography, 40(3): 392-408.[本文引用: 1] Thorne P W, Vose R S, 2010. Reanalyses suitable for characterizing long-term trends [J].Bulletin of the American Meteorological Society, 91(3): 353-362.[本文引用: 1] Xu Y, Knudby A, Ho H C, al et, 2017. Warming over the Tibetan Plateau in the last 55 years based on area-weighted average temperature [J].Regional Environmental Change, 17(8): 2339-2347.[本文引用: 1] Yao T, Thompson L G, Mosbrugger V, al et, 2012. Third pole environment (TPE) [J].Environmental Development, 3: 52-64.[本文引用: 1] You Q, Fraedrich K, Ren G, al et, 2013. Variability of temperature in the Tibetan Plateau based on homogenized surface stations and reanalysis data [J].International Journal of Climatology, 33(6): 1337-1347.[本文引用: 1] You Q, Min J, Kang S, 2016. Rapid warming in the Tibetan Plateau from observations and CMIP5 models in recent decades [J].International Journal of Climatology, 36(6): 2660-2670.[本文引用: 1] Zhou C, Wang K, Ma Q, 2017. Evaluation of eight current reanalyses in simulating land surface temperature from 1979 to 2003 in China [J].Journal of Climate, 30(18): 7379-7398.[本文引用: 1] Zou H, Zhu J, Zhou L, al et, 2014. Validation and application of reanalysis temperature data over the Tibetan Plateau [J].Journal of Meteorological Research, 28(1): 139-149.[本文引用: 1] 保云涛, 游庆龙, 谢欣汝, 2018. 青藏高原积雪时空变化特征及年际异常成因 [J].高原气象, 37(4): 899-910.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00099.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00099 [本文引用: 1] 陈涛, 智海, 边多, 2019. 青藏高原观测地表温度与ERA-Interim再分析资料的差异及归因分析 [J].山地学报, 37(1): 1-8.[本文引用: 1] 除多, 杨勇, 罗布坚参, 等, 2016. MERRA再分析地面气温产品在青藏高原的适用性分析 [J].高原气象, 35(2): 337-350.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00018.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00018 [本文引用: 1] 杜鹃, 文莉娟, 苏东生, 2019. 三套再分析资料在青藏高原湖泊模拟研究中的适用性分析 [J].高原气象, 38(1): 101-113.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00110.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00110 [本文引用: 1] 樊威伟, 马伟强, 郑艳, 等, 2018. 青藏高原地面加热场年际变化特征及其与西风急流关系研究 [J].高原气象, 37 (3): 591-601.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00062.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00062 [本文引用: 1] 高星星, 陈艳, 张武, 等, 2017. 青藏高原云的气候特征及其对地气系统的影响 [J].兰州大学学报(自然科学版), 53(4): 459-466, 480.[本文引用: 1] 李瑞青, 吕世华, 韩博, 等, 2012. 青藏高原东部三种再分析资料与地面气温观测资料的对比分析 [J].高原气象, 31(6): 1488-1502.[本文引用: 1] 刘舸, 赵平, 南素兰, 等, 2018. 夏季青藏高原上空热力异常与其上下游大气环流联系的研究进展 [J].气象学报, 76(6): 861-869[本文引用: 1] 孙玉婷, 高庆九, 闵锦忠, 2013. 再分析温度资料与西藏地区冬、 夏季观测气温的比较 [J].高原气象, 32(4): 909-920.DOI: 1000-0534 (2013) 04-0909-12.DOI:1000-0534 (2013) 04-0909-12 [本文引用: 1] 王田野, 吴通华, 李韧, 等, 2016. 两种再分析月平均气温资料在蒙古国的适用性评估 [J].高原气象, 35(3): 651-661.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00033..DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00033 [本文引用: 1] 徐柏青, 2015. 青藏高原气候变化: 变暖变湿 [N].人民日报, (016).[本文引用: 1] 徐丽娇, 胡泽勇, 赵亚楠, 等, 2019. 1961 -2010年青藏高原气候变化特征分析 [J].高原气象, 38(5): 911-919.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00137.DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00137 [本文引用: 1] 张琪, 李跃清, 任景轩, 2018. 青藏高原东侧不同云类对气温变化影响的初步分析 [J].高原气象, 37(3): 734-746.DOI: 10. 7522/j.issn.1000-0534.2017.00085.DOI:10. 7522/j.issn.1000-0534.2017.00085 [本文引用: 1] 朱智, 师春香, 张涛, 等, 2015. 多种再分析地表温度资料在中国区域的适用性分析 [J].冰川冻土, 37(3): 614-624.[本文引用: 1] Spatiotemporal temperature variability over the Tibetan Plateau: Altitudinal dependence associated with the global warming hiatus 1 2017 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Upper-tropospheric moistening in response to anthropogenic warming 1 2014 ... 表3为1980 -2016年夏（上）/冬（下）季气温以及各参数变化趋势之间的空间相关系数.从表3中可以看出, 夏季, 降水同气温变化趋势的空间相关性最高（0.44）, 潜热次之（0.40）, 其次是低云（0.39）和土壤湿度（0.37）.这些要素都与水分变化密切相关, 降水增多, 意味着云量增加.云量增加一方面减少向下短波辐射, 另一方面又增加向下长波辐射, 其净辐射取决与云的特性.但降水会增加大气水汽含量（0.53）, 即增加大气逆辐射从而使地表变暖（Chung et al, 2014）.此外降水会导致土壤湿度增大（0.62）, 土壤湿度又导致潜热增加（0.76）加热大气.综合而言, 导致高原夏季北部升温趋势北快南缓的一个可能机理是夏季高原北部降水增加, 使得北部水分循环加快, 潜热增大, 最终反映在气温空间变化趋势的差异上. ... Comments on “Reanalyses suitable for characterizing long-term trends” 3 2011 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... ... ）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... ... 所用数据包括: 中国地面站点气温月值数据集（http: //data.cma.cn）、 JRA-55（Kobayashi et al, 2015）、 ERA-Interim（Dee et al, 2011）和MERRA（Rienecker et al, 2011）再分析月平均气温数据, 时间跨度为1980 -2016年.为了方便表示, 用TO、 TJ、 TE和TM分别表示站点、 JRA-55、 ERA-Interim和MERRA四种数据.文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1609号地图制作, 底图无修改. ... The ERA-Interim reanalysis: Configuration and performance of the data assimilation system 2011 Seasonal spatial heterogeneity of warming rates on the Tibetan Plateau over the past 30 years 2015 The Japanese 55-year Reanalysis “JRA-55”: An Interim Report 1 2011 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... The Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications, Version 2 (MERRA-2) 1 2017 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... Large influence of soil moisture on long-term terrestrial carbon uptake 1 2019 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Will the Tibetan Plateau warming depend on elevation in the future? 2 2016 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... ... ）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Air temperature feedback and its contribution to global warming 1 2018 ... 上述研究从不同角度解释了高原的变暖机制, 然而气候系统是一个巨系统, 其各要素相互作用复杂, 使得高原变暖的机制研究难以量化.例如CO2的温室效应反馈放大了初始地表的变暖, 加速积雪融化和水汽增加的同时增加了由云层出射的长波辐射, 进一步放大地表变暖程度（Hu et al, 2018）.相比较, 与高原温度时空变化联系最为密切的因素还不甚明确.基于此, 本文利用1980 -2016年地面站点气温月值数据集, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析气温资料, 根据其在高原所表现的模拟能力优劣, 选取最优资料的相关参数分析其与高原气温时空变化的关系, 以期进一步明确高原气温变化的影响机制. ... Role of clouds in accelerating cold‐season warming during 2000 -2015 over the Tibetan Plateau 1 2018 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Drylands face potential threat under 2 C global warming target 1 2017 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Estimation of the Aerosol Radiative Effect over the Tibetan Plateau Based on the Latest CALIPSO Product 1 2018 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... The JRA-55 reanalysis: General specifications and basic characteristics 1 2015 ... 所用数据包括: 中国地面站点气温月值数据集（http: //data.cma.cn）、 JRA-55（Kobayashi et al, 2015）、 ERA-Interim（Dee et al, 2011）和MERRA（Rienecker et al, 2011）再分析月平均气温数据, 时间跨度为1980 -2016年.为了方便表示, 用TO、 TJ、 TE和TM分别表示站点、 JRA-55、 ERA-Interim和MERRA四种数据.文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1609号地图制作, 底图无修改. ... Review on climate change on the Tibetan Plateau during the last half century 1 2016 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Elevation dependent climate change in the Tibetan Plateau 1 2017 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Monitoring and Modeling the Tibetan Plateau’s climate system and its impact on East Asia 1 2017 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Sensitivity of downward longwave surface radiation to moisture and cloud changes in a high‐elevation region 1 2013 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Insights into elevation-dependent warming in the Tibetan Plateau-Himalayas from CMIP5 model simulations 1 2017 ... 值得注意的是, 高原变暖的空间差异性不是单一而是多种参数综合影响的结果, 参数之间关系复杂并且存在相互关联性, 需要通过量化研究确定影响变暖的主导因素.为辨别参数与高原变暖空间差异密切程度, 参考Palazzi et al（2017）研究海拔依赖性变暖因素的限定条件, 确定了本文影响高原气温空间差异的参数需满足的三个条件: ... Elevation-dependent warming in mountain regions of the world 1 2015 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Climate warming over the past half century has led to thermal degradation of permafrost on the Qinghai-Tibet Plateau 1 2018 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Warming in the Tibetan Plateau: possible influences of the changes in surface water vapor 1 2009 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Amplified warming projections for high altitude regions of the northern hemisphere mid-latitudes from CMIP5 models 1 2013 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... MERRA: NASA’s modern-era retrospective analysis for research and applications 1 2011 ... 所用数据包括: 中国地面站点气温月值数据集（http: //data.cma.cn）、 JRA-55（Kobayashi et al, 2015）、 ERA-Interim（Dee et al, 2011）和MERRA（Rienecker et al, 2011）再分析月平均气温数据, 时间跨度为1980 -2016年.为了方便表示, 用TO、 TJ、 TE和TM分别表示站点、 JRA-55、 ERA-Interim和MERRA四种数据.文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)1609号地图制作, 底图无修改. ... Climate goals and computing the future of clouds 1 2017 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Untangling aerosol effects on clouds and precipitation in a buffered system 1 2009 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Quantitative analysis of surface warming amplification over the Tibetan Plateau after the late 1990s using surface energy balance equation 1 2017 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Snow albedo feedback: Current knowledge, importance, outstanding issues and future directions 1 2016 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... Reanalyses suitable for characterizing long-term trends 1 2010 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... Warming over the Tibetan Plateau in the last 55 years based on area-weighted average temperature 1 2017 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Third pole environment (TPE) 1 2012 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Variability of temperature in the Tibetan Plateau based on homogenized surface stations and reanalysis data 1 2013 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... Rapid warming in the Tibetan Plateau from observations and CMIP5 models in recent decades 1 2016 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... Evaluation of eight current reanalyses in simulating land surface temperature from 1979 to 2003 in China 1 2017 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... Validation and application of reanalysis temperature data over the Tibetan Plateau 1 2014 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... 青藏高原积雪时空变化特征及年际异常成因 1 2018 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... 青藏高原观测地表温度与ERA-Interim再分析资料的差异及归因分析 1 2019 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... MERRA再分析地面气温产品在青藏高原的适用性分析 1 2016 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... 三套再分析资料在青藏高原湖泊模拟研究中的适用性分析 1 2019 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... 青藏高原地面加热场年际变化特征及其与西风急流关系研究 1 2018 ... 冬季, 仅比湿、 积雪、 净辐射和感热呈现出同升温趋势较为相似的空间分布（图4, 图5）.高原中部比湿整体减少的同时, 雪深减少率增加0.02 m·(10a)-1, 净辐射增加较为显著, 其最大增加率可达8 W·m-2·(10a)-1, 感热增加显著（樊威伟等, 2018）, 与冬季高原中东部升温趋势较快相对应. ... 青藏高原云的气候特征及其对地气系统的影响 1 2017 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... 青藏高原东部三种再分析资料与地面气温观测资料的对比分析 1 2012 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... 夏季青藏高原上空热力异常与其上下游大气环流联系的研究进展 1 2018 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... 再分析温度资料与西藏地区冬、 夏季观测气温的比较 1 2013 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... 两种再分析月平均气温资料在蒙古国的适用性评估 1 2016 ... 图3进一步给出了1980 -2016年期间TO和与之相应的三种再分析气温变化趋势点对点的比较.从图3中可以看出, 三种再分析数据集对于高原气温变化的评估能力存在较大差异, 其相关系数在0.08~0.67之间.整体上, 当空间点上升温趋势越大时, 再分析资料表现越差.当TO的升温趋势越大时, TE的升温趋势越小, 这就造成TE对高原升温趋势的严重低估（表2）; TM次之.与其相比, 图3中TJ与TO的相关性最好, 即在TO的升温趋势越大的空间点上, TJ的升温趋势也越大.其中, TJ在冬季（0.32）表现弱于夏季（0.67）, 冬季与观测值的差异大于夏季, 这可能与TJ再分析资料同化模式对于冬季逆温效应考虑不足有关（王田野等, 2016）. ... 青藏高原气候变化: 变暖变湿 1 2015 ... 青藏高原（下称高原）分布着广泛的冰川、 积雪和冻土, 其特殊的下垫面对全球变暖响应更加敏感（Yao et al, 2012; Cai et al, 2017）, 且变暖过程比周围非山地地区更加强烈（Kuang et al, 2016; You et al, 2016）.自1998年全球变暖停滞以来, 高原仍以0.16~0.50 ℃·(10a)-1的速率持续加速变暖（Duan et al, 2017; Xu et al, 2017; Rangwala et al, 2013; Liu et al, 2017）.变暖结果已经引起一系列的生态环境问题, 如水患风险加剧（徐柏青等, 2015）, 冰川冻土融化（Ran et al, 2018）以及北半球温度和降水的异常（刘舸等, 2018）.因而, 充分认识、 量化高原气温变暖趋势和规律对评估其对生态环境的潜在影响具有重要意义. ... 1961 -2010年青藏高原气候变化特征分析 1 2019 ... 首先检查各参数变化趋势的空间分布特征（图5）, 每个独立参数的空间和季节差异十分显著.依据条件（1）, 对比图4和图5发现, 夏季低云、 中云、 降水、 比湿、 土壤湿度、 潜热和感热存在同升温较为相似的南北差异.高原北部中低云增加率在2%·(10a)-1以上, 降水增加最高为4 mm·(10a)-1, 比湿和土壤湿度较南部增加显著, 潜热感热则存在相反趋势.综合发现, 高原北部正在变暖变湿, 徐丽娇等（2019）也证实了这一点. ... 青藏高原东侧不同云类对气温变化影响的初步分析 1 2018 ... 高原变暖机制的研究受到广泛关注, 积雪反照率、 云、 水汽-辐射、 土壤湿度、 气溶胶等成为重点研究对象（Pepin et al, 2015）.积雪-气温正反馈机制加速了高原地表变暖已经达成共识（Thackeray et al, 2016; Guo et al, 2016）, 且高海拔会放大积雪年际变率（保云涛等, 2018）.云的复杂性和不确定性增加了主导云为高云或低云的争议（Guo et al, 2016; Duan et al, 2016; Schneider et al, 2017; 高星星等, 2017; 张琪等, 2018; Hua et al, 2018）.同时未饱和水汽会释放出更多的长波辐射增加高原变暖幅度（Rangwala et al, 2009; Naud et al, 2013）.变暖使土地从碳汇向碳源转化, 其“二氧化碳施肥效应”的反馈作用大大加快变暖速度（Green et al, 2019）, 且旱地变暖幅度比湿地高出20%~40%（Huang et al, 2017）, 使得变暖存在空间差异性.此外, 气溶胶粒子在影响到达高原地表的太阳辐射的同时, 还能作为云的凝结核改变云的光学属性和云量进一步影响高原降水, 并且富集在表雪层降低积雪反照率促进冰川融化, 综合影响地气辐射热量平衡（Stevens et al, 2009; Jia et al, 2018）.Su et al（2017）利用站点和JRA-55、 MERRA两种再分析数据, 从动力和热力学角度分析其机制, 发现云辐射、 潜热、 感热等具有较弱冷却效应, 晴天条件下的向下长波辐射和积雪正反馈加剧高原变暖, 尤其是在冬季.“水-冰冻圈-大气-生物圈”多系统互动网络监测平台揭示了高原变暖过程, 高原不对称变暖产生的高空气压梯度力下移使得地面风速降低, 导致地表向高空传递的热量减少, 引起臭氧消耗和CO2效应的同时加速永久冻土层退化, 释放土壤碳库增加大气碳来源从而加速高原变暖（Ma et al, 2017）. ... 多种再分析地表温度资料在中国区域的适用性分析 1 2015 ... 采用不同的数据获得的高原变暖趋势存在较大差异, 原因之一是高原西部以及高海拔地区气温的观测不足, 为弥补这一缺点, 再分析资料被大量使用（Thorne et al, 2010; Dee et al, 2011; You et al, 2013; 杜鹃等, 2019）.当前最新的第三代再分析资料有JMA的JRA-55（Ebita et al, 2011）、 ECMWF的ERA-Interim（Dee et al, 2011）和NASA的MERRA（Gelaro et al, 2017）.其中ERA-Interim能较好地描述高原年季和空间变化特征, 在高原的适用性优于ERA-40和NCEP等再分析资料, 且对夏季模拟的一致性好于冬季（李瑞青等, 2012; 孙玉婷等, 2013; Zou et al, 2014; 陈涛等, 2019）.MERRA在高原存在系统性偏低, 但与实测地面气温的长期变化具有较好的一致性, 年升温率为0.18 ℃·(10a)-1（除多等, 2016）.相比于ERA-Interim和MERRA, JRA-55在高原的验证和应用研究存在空白.JRA-55在中国整体区域的适用性已有研究, 朱智等（2015）分析5种再分析资料发现, JRA-55优于ERA-Interim和NCEP系列温度资料, 但Zhou et al（2017）对比JRA-55、 ERA-Interim和MERRA在内的8种再分析资料发现ERA-Interim的模拟能力最优.因而, 对比分析JRA-55、 ERA-Interim和MERRA三种再分析资料在不同区域的优劣, 是精确分析高原温度变化的前提. ... |
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