典型冰川区降水修正研究

绪论研究背景：高寒冰川区是对气候变化反应敏感、对区域水资源影响极大的区域，该区域降水量受全球变暖影响，呈增加趋势，以“西部大开发”为背景时，西北干旱地带呈现出“暖湿化”势头，新疆及周边地区降水普遍增加，作为内陆河流域水资源的重要来源，是冰川区和高山山区的降水与融水过程，对下游生态和经济有着决定性的意义。因为地势险峻、环境差劣，高海拔山区气象站点的数量稀少，传统观测手段不易及时、精准地获取冰川区降水量，尤其在海拔3000米及以上的高寒山区，长期在降水观测上存在缺失，导致冰川-水文研究方面降水资料成为薄弱点，降水观测不充分制约了对高寒山区水文循环及气候变化影响的认知。科学意义：改善高寒冰川区降水观测的精准度，对弄清楚气候变化背景下陆地水循环的演变、评定区域水资源有重要科学意义，两大来源——冰川消融和降水，构成了高山径流，而降水的时空分布特点直接对冰川物质平衡和径流过程造成影响，获取无误的高海拔降水数据，有利于改进冰川-水文模型，减少关于下游水资源预测的不确定性。此外，在气候变暖背景下，高寒地区降水相态（雨或雪）的变化是科研热点。REF_Ref26659\r\h[3]观测固态降水后加以校正，对阐明高寒地区“雪变雨”所带来的影响意义非凡。研究目的：结合以上背景内容，本研究以天山、祁连山、阿尔泰山典型冰川区为研究对象，搭建高寒冰川区降水监测网络，利用适合固态降水的T200B型称重式雨雪量计获取最初的降水数据，接着按照WMO推荐的方法对观测到的固态降水误差予以修正，得到更贴近真实情况的降水量。开展各冰川站点原始降水量和修正降水量的对比分析工作，评判高寒冰川区降水漏测程度及修正功效，解析不同地区降水的季节分布与空间分布差异，归总影响降水观测的主要问题和未知因素，提出改进办法，研究会为高寒山区降水观测技术的发展以及数据订正提供经验，为深度认识气候变化情形下高寒冰川区水文过程给予基础助力。2文献综述2.1高寒山区和冰川区降水观测研究进展国内外观测现状：高寒山区鉴于海拔高、环境恶劣，传统人工站不易布置，降水观测一直是个棘手点，过往我国在祁连山、天山等地带搭建了一些高山气象站，但大多坐落于3000米以下，无法代表更高冰川地带的降水情形，某些冰川研究站（如乌鲁木齐河源1号冰川站）有人员按周期测量降雪深度等，但数据连续性以及精准程度受限。国外的阿尔卑斯山、落基山等高山地区同样面临类似问题，伴随自动气象站技术的发展，科研人员开始往冰川区部署自动降水仪，美国与加拿大的研究人员在落基山脉冰川区用自动降水计监测高山降水，我国自2010年前后起，也开始了针对高寒冰川区自动降水监测的尝试。气候变化与降水趋势：多项研究留意气候变暖对高寒干旱区降水的效应，有研究表明新疆地区近几十年呈现“升温增湿”趋势，年降水量出现显著的增长，青藏高原这片地区的降水格局在变，西风跟季风的输送也许会引起高原中西部降水增加，在祁连山跟天山的冰川地段，观测表明近年夏季降水呈现增强迹象，冬季降雪的变化表现不一，由于存在这些趋势，深入监测高寒冰川区降水并对其变化进行分析尤为必要。固态降水误差问题：高寒地区降水多数时候以降雪形式出现，有风的条件里，传统雨量计对降雪的收集效率偏低，要是风速相对较大的话，雪的漏测甚至能高达50%以上，Goodison和Yang（1995）研究表明出，没有防风手段的降雪测量数值，或许会低估实际降雪量近一半。因此，WMO将风引起的降水低估称为降水观测中“最显著的系统误差”。为了量化这一误差，1986–1993年WMO组织了大规模的固态降水测量比对试验（WMO/CIMO1985计划），在全球13个国家开展为期7年的现场对比观测。该试验确定了用于校准的参考降水计——双层格栅防风的对比雨量计（DoubleFenceIntercomparisonReference,DFIR），并收集各国常用降水计在不同风速下相对于DFIR的捕获率数据。REF_Ref26725\r\h[4]试验结果推动制定了固态降水观测的标准调整方法。据WMO最终报告，采用适当的校正，可将降雪测量误差从50%降低到5–10%。2.2降水观测仪器及T200B雨雪量计应用传统雨量计及局限：普通的降水观测工具，如标准雨量桶、倾斜式雨量计之类，大多是针对雨水设计的，测量雪的时候存在着局限，固态降水容易遭到风的扰乱，难以全都落入雨量桶；积雪或许会堵住入口，或者因温度低不能及时融化读数，为优化雪的收集效率，人们研发出了各式各样的防风罩和加热装置。前苏联的Tretyakov雨量计配置了单层防风网，是WMO试验中好些国家采用的雪量计，但即便如此，依旧要对其风损失加以校正，DFIR装置借助双层同心圆网环绕在雨量计周围，大幅度削减风速，被认为是接近“真实”降雪量的参照样本，然而DFIR的结构体量庞大，不利于常规监测网络铺设的实施。称重式降水传感器：近几十年发展出的称重式雨雪量计，为固态降水观测提供了新手段。T200B型自动雨雪量计由挪威研发（Geonor公司制造），代表性地采用了振弦式称重传感器。REF_Ref26770\r\h[5]其工作原理是：降水（雨或雪）收集于容器中，容器通过钢弦与传感器相连。降水重量使钢弦拉伸改变其振动频率，频率信号被记录并转换为降水量。REF_Ref26822\r\h[6]T200B承雨口直径所对应的面积大小为200cm²，合乎WMO标准规格，跟雨量计一般采用的电加热融雪不同，T200B依靠防冻液保证雪花落入后迅速融化且不结冰，同时防止水分蒸发流失，鉴于没有机械翻斗等可活动的部件，称重式传感器在低温环境下的可靠性更强，校准后可连续不断自动记录降水，T200B输出的频率信号容易实现远程传输，也能接入Campbell之类的数据采集系统。其低功耗特点适合太阳能供电的野外无人站使用。T200B在冰川区的应用：T200B雨雪量计已在北美、欧洲的一些高纬度、高海拔观测网络中广泛应用，并在多项对比试验中表现出色。Smith等人在加拿大萨斯喀彻温省的冬季试验表明：在装有Alter防风圈的情况下，GeonorT200B对降雪的未校正捕获率仅约36%，但采用双层栅栏（DFIR）参照校正后，可提高到86%；应用经验校正公式时，累积降雪量可达到DFIR的95%以上。在我国，从2010年前后开始，中国科学院冰冻圈科学国家重点实验室在天山及周边山区率先引进T200B用于冰川区降水监测。例如乌鲁木齐河源1号冰川站于2012年安装了T200B，此后获取了宝贵的高山降水序列。近期陈普晨等利用该站资料对比了T200B与PWS100激光雨滴谱仪的降水监测，结果显示：试验场以降雪为主，T200B对固态降水的捕获更有效，平均相对捕获率达87%，接近DFIR参考值的67%（即T200B观测量占DFIR的67%，需修正提高约1/3）。这一研究也表明T200B低估了一部分降水量，但比起不防风的光学雨滴计，在复杂降水条件下更可靠。总的来说，称重式T200B雨雪量计为高寒地区降水观测提供了新的解决方案，其性能已被多项国内外研究所验证。2.3固态降水误差修正方法研究捕获率与风速关系：针对风对降水观测的影响，大量试验数据用于建立降水仪的捕获率与风速的经验关系。捕获率（CatchEfficiency,CE）定义为某雨量计观测量与真值（通常以DFIR为准）的百分比。WMO固态降水比对试验汇总了不同雨量计的CE–风速曲线。其中，加拿大环境部的Smith（2006）通过萨省Bratt’sLake试验场的数据拟合出了GeonorT200B在无防风网情况下的捕获率公式： CE(%)=100+1.89U+6.54×10−4U3+6.54×10−5U5 (2-1)其中U为雨量计口径高度处的日平均风速（m/s）。该高次多项式表明，当风速增大时，捕获率显著下降（呈负相关的曲线）。对于有防风圈的情况，另有不同的经验公式（例如日本气象厅等亦提供了Tretyakov雨量计+风挡的校正曲线）。总的来说，各国推荐的固态降水校正方法都是利用现场实测风速，通过经验公式计算捕获率CE，然后将观测量除以CE得到校正后的降水量。WMO建议在无DFIR参考的情况下采用这些经验关系进行降水修正，以提高数据可比性。误差来源与其他校正：除风引起的漏测外，降水观测还有湿润损失和蒸发损失等误差。REF_Ref26969\r\h[7]湿润损失是说降水后附着在仪器上，未进入容器的那部分，传统雨量计每次差不多是0.1–0.3mm；蒸发损失指降水收集起来之后，没及时记录就蒸发掉的那部分，T200B因一直密闭收集且采用防冻液，基本上把湿润和蒸发损失消除了，其误差主要是风以及传感器漂移带来的，针对传感器长期出现的漂移，可按一定周期校准砝码，需引起注意的是，经验校正公式本身存在不确切性，鉴于其系数是利用特定地点的数据拟合得出的，各区域风场和降水性质的区别，直接套用公式大概会产生偏差。因此有学者提出更复杂的分情形校正方法，如按降水强度、粒子类型分类调整等。总体而言，目前最通用的方法仍是基于WMO标准的风场校正模型，并在此基础上不断改进以适应各种观测情景。3研究区概况与监测网络研究区域：本研究涵盖祁连山、天山和阿尔泰山三大高山冰川分布区的典型站点（见图1示意）。祁连山七一冰川位于甘肃省祁连山冷龙岭地区，海拔4300m左右，属大陆性高寒气候，年均气温约−5℃，积雪期长达半年。乌鲁木齐河源1号冰川位于东天山乌鲁木齐河上游，海拔约3780m，地处中纬度干旱区，高山气候冬冷夏凉，年均气温约−7℃，为我国监测历史最长的冰川。REF_Ref27028\r\h[8]托木尔峰青冰滩72号冰川位于中天山西段（新疆和西邻国交界处），海拔3900m，受西风气流影响降水较丰沛，冬季寒冷漫长。REF_Ref27074\r\h[9]喀纳斯冰川站位于阿尔泰山南坡喀纳斯河源区，站点海拔1384m，相对较低，周围为森林和永久冻土过渡带，冬季受西伯利亚冷高压影响严寒少雪，夏季凉爽多雨。监测网络布设：中国科学院天山冰川观测试验站于2010年启动高寒山区降水观测网络建设。首选在具代表性的冰川与高山站点安装T200B型称重式雨雪量计，以及配套的自动气象站。REF_Ref27123\r\h[10]迄今为止，已在祁连山七一冰川（4309m，2010年10月启用）、托木尔峰72号冰川（3900m，2011年9月启用）、乌鲁木齐河源1号冰川（3780m，2012年6月启用）和喀纳斯冰川站（1384m，2012年12月启用）建立观测点。在哈密市南部的榆树沟冰川等区域也设置了T200B（数据未充分采集，现阶段未纳入本研究分析），这些站点覆盖着天山、祁连山、阿尔泰山不同高度海拔及气候区，初步构建起高寒冰川区降水观测网络，每个站点除开降水计不说，也配备有测风速、温度以及积雪深度的传感器，用来辅助分析降水的经过。气候与降水特征：研究区当中的各站点均属温带大陆性气候，冬季十分寒冷，降水大多集中于夏季。祁连山七一冰川站地处季风边缘，全年降水量相对较少且70%以上集中在5–8月。REF_Ref27165\r\h[11]乌鲁木齐河源跟托木尔峰冰川站坐落于天山不同位置，一年里降水量较多，其中夏季（6-8月）的降水占全年降水的比例可到80%，喀纳斯站鉴于海拔低，因受北疆冷湿气流的影响，冬季同样有一定的降雪，更兼夏季降雨丰沛，年降水量跟天山站点持平，东部祁连山冰川区相对干旱，天山中部和西部的冰川分布区降水较充沛，阿尔泰山喀纳斯地区介于两者情形之间，本研究会借助具体数据对比，进一步对各站降水差异进行量化。4监测方法与设备4.1T200B雨雪量计安装与运行设备安装：各冰川站的T200B雨雪量计安装在距地面约1.5米高的钢架上，保持水平稳固，并确保承雨口上方无遮挡（避免雨雪飘落受阻）。在多雪区域，仪器周围清除积雪以免没过雨量计。每台T200B连接到一台CR1000数据采集器，采集器由太阳能供电并带有储存模块。数据采集的时间步长一般设定为10分钟或者1小时，记录下振弦频率与转换后的累积降水量，因为T200B要用到防冻液，肯定要定期检查和补充（一般每年秋季添加足够多的防冻液，以覆盖整个冬季的降雪日子），容器的容量受限，应于融雪季及时替换或倒净，整个装置实施了防风加固处理，用以抵御高山上的狂风，在无人监控值守的情形下，各站点的数据借助无线或卫星方式传回研究站进行监测。数据记录与预处理：原始数据按照逐时累积降水的形式给出。本研究先对原始降水时间序列进行质控：剔除明显异常跳变（可能由于振弦松弛或野兽干扰引起的错误读数），根据气温判断降水相态。REF_Ref27218\r\h[12]若气温超出一定的阈值，降水多数呈现雨的样子，若不满足条件则为雪或雨雪混合，按照Chen等（2023）开展的研究，乌鲁木齐河源冰川站可采用+6.5℃作为区分雨雪的温度。不过本研究各站主要降水月份气温均偏低，大部分降水为固态或混合态，因此统一采用固态降水校正方法。对于少数暖季纯雨，因T200B对雨的捕获率已很高（平均可达90%以上），其修正相对简单，这里直接采用固态降水公式计算的结果（因风速低捕获率接近100%，修正幅度很小）。4.2降水量误差修正流程WMO修正原理：按照WMO建议，使用DFIR作为真值参考，基于现场风速计算雨量计的捕获率CE，然后反推真实降水量。具体流程如下：首先，利用站点气象站的风速计数据，计算雨量计口径高度处的平均风速U。考虑到降雪多在较低风速条件下进行，本研究采用降水发生时段内的平均风速（逐日或逐次降水事件平均）。然后，选取适用于T200B雨雪量计的捕获率公式（即上文提及的Smith经验公式）。代入风速U，得到该时段的捕获率CE（百分比)。接着，计算修正系数 (4-1)最后，将雨量计观测的降水量乘以K，得到校正后的降水量。REF_Ref27263\r\h[13]上述过程可对每一降水事件或每日数据进行，累加得到月降水量和年降水量的修正值。修正实施：在实际计算中，我们对逐小时累积降水进行了合并，按日求出每日总降水量以及该日的平均风速，并应用公式计算每日CE。对无降水日不作处理。有时强风日无降水，但前后两日有降水，也可能影响捕获，我们假设降水期间风速代表有效影响。在降雨情况下，由于CE接近100%，K接近1，修正影响可忽略（或限定K不低于某阈值以避免雨量被过度放大）。对于混合相态降水，如果已融化在雨量计中不区分，我们仍按照固态方法修正，可能略高估雨的部分，但由于雨本身漏测不大，此方法偏安全（宁多算一些，也比少算好）。值得一提的是，当风速非常大导致公式给出的CE异常低时（例如U>10m/s情形，超出经验公式适用范围），我们进行了适当限制，避免K过高。在我们的站点数据中，绝大多数情况下U<5m/s，公式适用良好。因此整体修正流程顺畅可靠。示例计算：以2012年11月祁连山七一冰川站为例：该月记录原始降水10.1mm，月平均气温约−11℃，观测到多次小雪过程。按观测同期风速，计算得到该月降水期间平均风速约3.5m/s。代入Smith公式，得到平均捕获率CE≈51%（即约一半降雪未被捕获）。因此修正系数K≈1.96，将原始10.1mm放大一倍得到约19.8mm。实际计算逐日进行，结果与直接用月平均风速计算相差不大。经如此修正后，2012年全年七一冰川站总降水由382.9mm修正为464.5mm，增加21.3%。类似地，其它站点我们逐日修正并累计全年，总体效果将在下一节详细阐述。5各站点降水数据对比分析本节结合各站2011–2013年观测数据，对比原始降水与修正降水的差异，分析各月修正率及全年降水变化情况。为便于比较，我们选取数据完整的年度：七一冰川站2011年和2012年，72号冰川站2012年，乌鲁木齐河源1号冰川站2012年8月–2013年7月，喀纳斯站2012年12月–2013年9月。修正后的月降水量与原始值见图5-1–图5-4所示。图5-SEQ图\*ARABIC\s11祁连山七一冰川站2012年各月原始降水量与修正后降水量对比柱状图七一冰川站位于祁连山东段，年降水量相对较小但修正增幅明显。如图所示，2012年该站1–4月及9–12月降水量很低（月原始降水不足10mm)，修正后略有增加。5–8月是主要降水期，原始月降水量50.7mm（5月）、83.9mm（6月）、126.1mm（7月）和55.1mm（8月），修正后分别为57.1mm、93.2mm、139.9mm和61.1mm，增幅较小（修正率约10%以内）。相比之下，冬春季的相对修正幅度较大：例如3月原始6.9mm，修正后18.4mm，增加62.5%；10月7.6mm增至12.5mm，增加39.2%。全年方面，2012年七一冰川站原始降水382.9mm，修正后464.5mm，修正率21.3%。2011年该站降水偏多，原始404.8mm，修正后达532.2mm，修正率31.7%。两年平均修正率约26%，表明在祁连山冰川高地，由于风雪漏测，传统雨量计低估约1/4左右的降水。图5-SEQ图\*ARABIC\s12天山托木尔峰青冰滩72号冰川站2012年各月原始与修正降水量对比REF_Ref27482\r\h[14]72号冰川站2012年观测期为全年1月1日到12月31日，原始年降水量622.7mm，修正后778.9mm，增加了20.1%。从图中可见其月变化特征：4月和10月的修正幅度尤为显著。4月份原始降水38.5mm，修正后高达68.0mm，增加了43.4%；10月17.0mm增至32.1mm，增加47.0%，为全年最高修正率。另外3月、9月、11月、12月等春秋冬季月份的修正率也都在20%以上。相比之下，5–8月夏季几个月降水量较大但修正幅度很小（约10%以内），例如7月原始142.5mm，修正158.2mm，增幅不到10%。总体来看，72号冰川站年内降水主要集中在5–8月，原始值累计约476mm，约占全年原始降水的76%；经修正后5–8月累计约530mm，占全年修正总量的68%。降水集中度与七一冰川类似，但年总量明显更高。这与托木尔峰地区受西风气流影响，夏季湿润气流带来更多降水有关。此外，72号冰川站春秋季多大风降雪天气，造成当月降水漏测较严重，需较大修正。统计显示2012年该站4–9月降水（多为雨和湿雪）占全年82.4%，说明冬季纯雪在全年比重不到18%，这部分雪由于风大捕获率低，也是全年修正的主要来源。图5-SEQ图\*ARABIC\s13乌鲁木齐河源1号冰川站（东天山）2012年8月至2013年7月逐月原始与修正降水量对比图由于该站T200B自2012年6月安装，从2012年8月开始有完整降水记录，我们取2012.8–2013.7共12个月作为一个年周期。原始累计降水量569.2mm，修正后705.0mm，修正率19.2%。从图4可见降水的季节变化：最大月降水出现在2013年7月，原始138.5mm，修正后153.8mm；其次是2013年6月（原始84.4mm，修正93.7mm）和2013年5月（73.2增至101.4mm）。这些夏季月份虽降水量大，但修正率仅约10–30%。而冬季月份降水量很小但修正率极高：例如2012年12月原始8.9mm，修正15.2mm，增加了41.4%；2013年1月1.6mm增至2.4mm（+33.3%）；2013年2月1.7mm增至2.4mm（+29.2%）。这些高百分比增幅虽数值不大，但反映出冬季低温降雪在传统雨量计中漏测近三成至四成。2012年秋季的9–10月也有较高修正率（25%和30%）。综上，东天山乌鲁木齐河源冰川区降水以夏季为主（约7月最多），冬季降水稀少但因大风等原因漏测比例大。全年校正后总量约705mm，比祁连山七一冰川多出50%左右，说明东天山高山区较祁连山更湿润。这与东天山虽远离季风但近距离接受西风和北冰洋水汽有关。同属天山的72号冰川站比乌鲁木齐河源站降水更多，可能因为其地处西天山迎风坡。而乌鲁木齐河源站所在的东天山支脉相对处于背风位置，年降水略少，但两站修正后年降水仍在同一量级。图5-SEQ图\*ARABIC\s14阿尔泰山喀纳斯冰川站2012年12月–2013年9月原始与修正降水量对比图喀纳斯冰川站自2012年12月4日开始记录，我们统计至2013年9月的连续10个月数据。该阶段原始累计降水465.6mm，修正后525.2mm，增加了11.3%。由图5可见，喀纳斯站月降水分布与天山、祁连山有所不同：冬季（12月至翌年2月）降水并非微乎其微，原始值分别有24.8、19.9和12.2mm，经修正略增至27.8、21.7和13.0mm，修正率仅约6–11%。这表明该站冬季虽冷但并非完全干燥，可能受西伯利亚冷空气影响间有降雪，但由于风速很低（多数日低于0.5m/s），即使是降雪T200B也能捕获绝大部分（捕获率可达90%），因此冬季修正很小。春季3–4月该站降水量有所增加（原始32.5和12.1mm，修正后37.8和13.8mm）。主汛期在5–8月，原始月降水依次为54.9、100.1、87.7、72.8mm，修正后65.0、111.5、97.5、80.8mm，修正率为10–15%不等。其中6月原始降水最大（100.1mm），修正后111.5mm；7月次之（87.7增至97.5mm）。相较天山各站，这里的夏季降水高峰出现在6月而非7月，8月后降水迅速减少，显示出典型的山区内陆性降水模式：初夏在高山触发丰沛降水，入秋后降水骤减。整体，喀纳斯站观测期内5–8月降水约354.8mm（修正值，占总量67.6%）。这一夏季占比低于天山和祁连山各站（普遍>75%），说明喀纳斯地区降水季节分配更均匀，冬半年有一定降水贡献。这可能与其地理位置和纬度较高有关。另外，喀纳斯站修正率明显低于其他高海拔站点，仅11%左右，主要因为其风速较小、液态降水偏多（雨的捕获本身几乎无损失）。这一结果也印证了风对降水观测误差的决定性影响。5.1多站年际对比与空间分布利用上述修正后的年降水量数据，可对比不同冰川区的降水水平。2012年前后（2012年或2012/2013跨年）的结果显示：托木尔峰72号冰川站年降水最高，约779mm，其次是乌鲁木齐河源1号冰川站约705mm，再次是喀纳斯站约525mm，祁连山七一冰川站最低，约460mm。尽管各站点的数据期不完全一样，但总体显示出西天山＞东天山≈阿尔泰＞祁连山的空间分布格局，这跟区域水汽来源以及地形抬升的情况有关联：西天山处在中亚西风带影响下的迎风坡，获取更多来自大西洋跟地中海的水汽；东天山较为干燥，但依旧能获得一部分源自北冰洋和西风的水汽；阿尔泰山靠近西西伯利亚平原，夏季亦有一定降水输入；REF_Ref27554\r\h[15]而祁连山处在西北干旱区域边缘，受季风作用的影响有限，相对情况下水汽输送少，各站点夏季（5-8月）降水占全年的比重，范围从喀纳斯的67%到72号冰川的82%不等，但都比三分之二超出，呈现出高山内陆区降水显著的季节性集中态势。此情形在祁连山和天山显得尤为明显，鉴于冬季十分寒冷，少雪现象明显，夏季频繁出现雷暴，造成降水在夏季高度集结，七一冰川站两年观测的数据显示，约70–75%的降水集中在5–8月，2012年，4-9月降下了72号冰川站82.4%的降水，较长的湿润期或许跟它位置更靠西、更靠近湿润气流有关。喀纳斯站鉴于位置偏北，冬季降雪占有一定份额，所以夏季占比相对低一点，各个冰川区的年降水总量差异明显，不过降水的季节分布模式近似，都在夏季出现峰值，高寒冰川区降水量的空间分布依旧受海拔的影响：一般情形下，海拔高的地方局地地形抬升作用比较强，降水量稍大。然而喀纳斯站海拔虽最低，但年降水并不最少，说明大尺度气候条件起主导作用。需要说明的是，以上比较基于短期数据，各站年际波动和系列代表性需更多年份验证。例如2011年七一冰川站降水较2012年高出约50mm（修正后532mmvs464mm），显示年际变化可能不小。如果几年后再同步比较，排名和差异可能变化。但总体格局（天山>祁连山）预计较为稳定，这也与历年地面经验和雪线高低等证据相符。6存在的问题与不确定性分析尽管本研究通过先进仪器和方法提高了高寒冰川区降水观测精度，但仍存在一些问题和不确定因素需要讨论：(1)修正模型的不确定性：我们采用的捕获率风速关系来源于加拿大平原地区的试验。高寒山区的实际情况可能与之有所不同。例如降雪粒径、风的紊流特征等差异都会影响捕获率。由于缺乏现场DFIR对比，我们默认这些经验公式适用。如果实际捕获率和模型有所偏离，修正后的降水量仍会有系统误差。此外，我们将大部分降水按固态处理，可能对混合态或液态降水产生轻微过修正（但鉴于液态降水本身捕获率高，影响很小）。未来如果能在高山站点部署参考雨量计（如小型DFIR或双套雨量计交替屏蔽对比），将更直接评估T200B的捕获性能，从而改进模型参数。(2)风速测量代表性：我们借助站点处平均风速计算捕获率，然而在复杂地形这样的环境中，降水出现之际，雨量计口径处的有效风场或许跟平均风有差别，好比强风来临之际可能伴有湍流，造成部分降雪被吹出量器出口；峭壁、凹地等地形可对局部风场产生改变，我们的风传感器安装高度跟雨量计口径高度基本一致，测出的风速近似可代表雨量计所在位置的风速，但还是存在一定的不确定性，若风速测量存在系统误差，则修正量同样会相应减小，为降低这类影响，能在关键阶段（暴风雪）添加风场观测，也可借助高频数据评估湍流影响。(3)仪器运行及数据连续性：高寒无人区的自动站运行难免出现故障。REF_Ref27649\r\h[16]好比T200B振弦传感器也许受极端温度影响出现漂移，要按期进行比对校准，要是长期一直未校准，累计降水量也许有偏差，处理数据的过程中，我们假定仪器校准效果良好，再如冬季积雪把雨量计掩埋、野生动物撞击设备等，或许会造成数据缺失或者异常，本研究期间，我们进行了必需的数据质量把控，但也许还是会遗漏细小的误差，未来可考虑在关键站点增设备用测量方式，就如并行安装翻斗式加热雨量计当作参考，也能采用人工定期测量降雪（雪深、雪水当量）的方式验证自动仪资料。(4)固态降水观测的其他误差：除由风引起的漏测情形外，固态降水仍有潜在的测量盲点，就例如极细微的飘雪（降水强度极微弱时）可能无法拉动振弦传感器去记录，引起微量降水记录缺失。但这部分对累积影响很小。另外，暴风雪时即使DFIR也难免有部分降雪颗粒逃逸，因此所谓“真值”本身也有误差，大约在5–10%。故而我们修正后的降水量能认为接近“真实”，但并非百分百真实，降水类型判断出现偏差也会引入误差，要是把混合雨雪当成纯雪去处理，大概会稍微高估降水的量，不过鉴于T200B漏测雨的数量不多，这方面所产生的影响相对次要。(5)代表性与推广：本研究只是选取了有限的几个冰川站点，是否可代表整个高寒山区的降水情况，仍需小心判断，山区降水体现出极大的空间变异，我们的监测网络虽然把三大山区覆盖了，但站点在海拔和环境方面差异明显，各山谷和坡向的降水量也许差别十分显著。在把这些结果拿去进行流域水资源评估时，要考虑空间插值与偏差校正，T200B仪器售价偏高，维护得要专业人员，大范围推广应用时存在成本和技术的相关门槛，怎样兼顾观测精度与成本，在重要区域布置充足的站点，也是未来需要权衡的事儿。尽管我们采用校正显著提升了冰川区降水数据质量，但仍需全面认识上述不确定性，在往后工作开展进程里，可采用改进观测与模型方法，进一步缓和这些不确定因素对结果形成的影响。7结论与展望主要结论：本研究针对高寒冰川区降水观测误差问题，利用T200B称重式雨雪量计建立了祁连山、天山和阿尔泰山的降水监测网络，并采用WMO推荐方法对固态降水漏测进行修正，取得以下认识：高寒冰川区传统降水观测低估明显。由于风引起的固态降水损失，各高山站点未经修正的降水量普遍偏低。祁连山七一冰川站2011–2012年原始降水较修正值低20–30%；天山乌鲁木齐河源1号冰川站和托木尔峰72号冰川站低估约20%；阿尔泰山喀纳斯站低估约10%。REF_Ref26329\r\h[1]这说明在无防风措施情况下，高寒山区雨量计对降雪的捕获率仅约70–90%，需要校正提高。降水的季节分布高度集中于夏季。各典型冰川站修正后的降水序列显示出一致的季节变化特征：5–8月为主要降水期，贡献全年降水的2/3以上。冬季（12–2月）降水量极少，即使考虑漏测也难改变这一格局。这意味着高寒内陆地区的水资源补给主要发生在夏季，对应冰川消融和径流高峰时期。空间上西部湿润、东部相对干旱。在我们分析的时段内，西天山托木尔峰冰川区年降水接近800mm，为各站之最；东天山乌鲁木齐河源区约600–700mm，阿尔泰山喀纳斯区约500–600mm，祁连山东段约450–500mm。总体为自西向东递减趋势，反映大尺度水汽输送格局。REF_Ref27760\r\h[17]海拔可影响降水的绝对量，但并非为唯一的要素，好比喀纳斯站海拔最低，不过降水并非最低值，体现出区域气候背景的重要性更显著。T200B雨雪量计可稳定获取高寒地区的降水量，配合恰当修正可趋向真实数值，T200B在寒冷至极的环境中运行稳定，可记录连贯不间断的降水过程，经与WMO标准对比完成关系校正后，各站降水数据在合理空间内实现增长，与周边气象、水文资料相契合，好比修正后的七一冰川站，其年降水约460mm，跟历史进行的推算值相符；乌鲁木齐河源1号冰川站降水量约700mm，跟同期该区域雪积累观测一致，这说明我们的修正手段是有效的。展望与建议：本研究为高寒冰川区的降水观测提供了有用资料与改良思路，但依然有继续工作的空间：拓展长期监测和站点覆盖：提议持续让网络运作并拓展高寒山区降水观测规模，积累时间上更长久、区域上更多元的数据，好比在青藏高原腹地、帕米尔高原等目前仍旧缺少可靠降水数据的高海拔区域，不妨试着部署类似装置，长期监测有利于探究气候变化条件下降水的趋势与变率。加强观测设备改进：不妨为关键站点配置两套降水计，依靠相互比对实时校正捕获率。从技术上，也可尝试引入新型传感器，如激光雪粒子探测仪、微波辐射计等，与称重式雨量计融合，综合估计降水相态和强度，提高测量准确度。REF_Ref27812\r\h[18]深入研究降水相态影响：气候变暖有概率使高寒地区降水由雪转成雨的比例加大，这对水资源和冰川积累影响重大，未来要把温度、降水粒子谱等数据结合起来，优化不同相