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user: 3. 结果与讨论 3.1. 积雪模型建立 影响积雪深度的主要因子有：降水量、平均温度、最低温度、最高温度、积雪深度、数值预报的次日降水量和平均温度(由于缺少数值预报资料，所以用第二天实际观测资料代替数值预报资料)。 建立用地面观测资料反演的积雪深度多元回归拟合方程： y ^ = b 0 + b 1 x 1 + b 2 x 2 + b 3 x 3 + b 4 x 4 + b 5 x 5 + b 6 x 6 + b 7 x 7 (6) 式中，y^为模拟值，x 1 为当日降水量、x 2 为平均温度、x 3 为最低温度、x 4 为最高温度、x 5 为积雪深度、x 6 为数值预报的次日降水量、x 7 为数值预报的次日平均温度。其中b 0 ，b 1 ，b 2 ，b 3 ，b 4 ，b 5 ，b 6 ，b 7 为回归方程系数，表2为建立的积雪模型系数表。 Table 2 Coefficient table of snow mode 站点 b 0 b 1 b 2 b 3 b 4 b 5 b 6 b 7 R SEE 聂拉木 1.175 0.144 −0.337 0.491 0.020 0.953 0.239 −0.368 0.978 ** 4.520 帕里 0.032 0.064 −0.365 0.323 0.157 0.958 0.237 −0.195 0.965 ** 3.066 普兰 0.771 0.088 −0.393 0.286 0.015 0.951 0.271 0.010 0.960 ** 2.487 错那 −0.674 0.105 −0.062 0.104 0.111 0.882 0.333 −0.254 0.934 ** 2.385 嘉黎 −0.432 −0.187 −0.280 0.144 0.128 0.684 0.482 −0.125 0.817 ** 2.219 察隅 0.037 0.009 −0.053 0.017 0.023 0.469 0.033 −0.007 0.597 ** 0.879 索县 −0.017 −0.052 −0.050 0.028 0.014 0.774 0.166 −0.038 0.849 ** 1.354 安多 −0.499 −0.105 −0.109 0.045 0.085 0.816 0.207 −0.051 0.876 ** 1.309 狮泉河 0.063 −0.121 −0.142 0.086 0.041 0.932 0.210 0.003 0.934 ** 0.872 改则 −0.655 −0.039 −0.127 0.047 0.110 0.561 0.285 −0.095 0.855 ** 1.172 琼结 0.178 0.001 −0.015 0.010 0.024 0.103 0.058 −0.054 0.384 ** 0.724 芒康 0.347 0.006 −0.169 0.107 0.048 0.338 0.081 −0.039 0.504 ** 1.336 拉孜 0.076 −0.002 −0.002 0.004 0.005 0.030 0.011 −0.015 0.200 ** 0.307 贡嘎 0.050 0.000 −0.002 0.001 0.000 0.007 0.001 −0.001 0.164 ** 0.104 波密 0.325 −0.001 −0.007 0.017 −0.024 0.485 0.024 −0.004 0.553 ** 0.938 类乌齐 0.017 −0.047 −0.188 0.081 0.071 0.523 0.135 −0.019 0.677 ** 1.284 那曲 −0.274 −0.027 −0.123 0.072 0.076 0.636 0.173 −0.078 0.768 ** 1.330 八宿 0.173 −0.028 −0.050 0.002 0.004 0.367 0.063 0.027 0.459 ** 0.809 丁青 0.065 −0.018 −0.235 0.114 0.083 0.445 0.166 −0.028 0.631 ** 1.353 洛隆 0.232 0.001 0.008 0.019 0.004 0.290 0.106 −0.074 0.512 ** 1.181 当雄 −0.262 −0.049 −0.055 0.006 0.060 0.549 0.143 −0.063 0.764 ** 1.070 墨竹贡卡 −0.661 −0.014 −0.025 −0.035 0.097 0.460 0.047 −0.072 0.698 ** 0.934 比如 0.113 −0.014 −0.062 0.023 0.018 0.577 0.074 −0.019 0.710 ** 1.061 定日 0.135 0.015 −0.046 0.043 0.048 0.168 0.017 −0.086 0.582 ** 0.688 浪卡子 −0.006 −0.025 0.100 −0.029 0.010 0.510 0.056 −0.115 0.689 ** 0.897 左贡 0.524 0.004 −0.041 0.061 −0.022 0.319 0.066 −0.027 0.492 ** 0.991 班戈 −0.420 −0.037 0.003 0.004 0.076 0.500 0.197 −0.124 0.671 ** 1.161 申扎 −0.293 −0.021 −0.008 0.013 0.069 0.454 0.093 −0.106 0.651 ** 0.962 昌都 0.063 −0.009 −0.020 0.005 0.014 0.440 0.034 −0.019 0.573 ** 0.729 表2. 积雪模型系数表 Continued 注： * 表示通过90%的显著性检验， ** 表示通过99%的显著性检验。 3.2. 积雪模型检验 选取日平均积雪深度最大的五个台站(聂拉木、帕里、普兰、错那、嘉黎)进行做散点图2并求相关系数(R)和标准偏差(SEE)进行检验： 五个积雪大站积雪深度模型系数如表3。 Table 3 Coefficient table of snow model at five stations in which daily average amount of snow is larges 站点 b 0 b 1 b 2 b 3 b 4 b 5 b 6 b 7 R SEE 聂拉木 1.175 0.144 −0.337 0.491 0.020 0.953 0.239 −0.368 0.978 ** 4.520 帕里 0.032 0.064 −0.365 0.323 0.157 0.958 0.237 −0.195 0.965 ** 3.066 普兰 0.771 0.088 −0.393 0.286 0.015 0.951 0.271 0.010 0.960 ** 2.487 错那 −0.674 0.105 −0.062 0.104 0.111 0.882 0.333 −0.254 0.934 ** 2.385 嘉黎 −0.432 −0.187 −0.280 0.144 0.128 0.684 0.482 −0.125 0.817 ** 2.219 表3. 五个积雪大站积雪模型系数表 注： * 表示通过90%的显著性检验， ** 表示通过99%的显著性检验。 五个积雪大站检验散点图如图2，依次是日平均积雪深度从大到小排列的聂拉木、帕里、普兰、错那和嘉黎站，横坐标为观测值，纵坐标为拟合值。从图2中可以看出，五个积雪大站的散点图都为正线性相关关系，日平均积雪深度最大的聂拉木站的散点图模拟值更接近于观测值，即拟合效果最好，而日平均积雪最小的嘉黎站的拟合效果最差。 对五个积雪大站求相关系数(R)和标准偏差(SEE)如表4，虽然相关系数大，但从散点图中仍然可以看出模拟和观测存在误差，需要对模型进行改进。 由于降水、温度等气象要素在不同季节对积雪的形成作用并不一致，所以我们继续分季节对日平均积雪深度最大的五个站点的模型做散点图并求相关系数(R)和标准偏差(SEE)进行检验： 五个积雪大站分季节检验散点图如图3，可以看出每一个站点冬季的拟合效果最好，拟合值最接近观测值，而春秋季的拟合效果则不理想。 表5是五个积雪大站分季节检验相关系数(R)，可以看出各站冬季的相关系数明显大于春季的相关系数，说明由于降水和温度对积雪的形成和维持在不同季节作用是不一致的，所以使用一个方程对各站进行拟合并不适合，所以需要对各站分别季节拟合，改进模型模拟结果。 图2. 五个积雪大站检验散点图 图3. 五个积雪大站分季节检验散点图((a) 聂拉木；(b) 帕里；(c) 普兰；(d) 错那；(e) 嘉黎) Table 4 Basic test parameters at five stations in which daily average amount of snow is larges 站点 海拔高度/m 日平均积雪量/cm R SEE 聂拉木 2737.00 20.56 0.978 ** 4.520 帕里 3861.00 10.61 0.965 ** 3.066 普兰 3307.10 9.57 0.960 ** 2.487 错那 4433.00 6.84 0.934 ** 2.385 嘉黎 3837.00 4.13 0.817 ** 2.219 表4. 五个积雪大站检验基本参数 Table 5 Seasonal test of correlation coefficient (R) at five stations in which daily average amount of snow is larges 站点 R 春季R 秋季R 冬季R 聂拉木 0.978 ** 0.958 0.708 0.983 帕里 0.965 ** 0.932 0.944 0.980 普兰 0.960 ** 0.958 0.797 0.969 错那 0.934 ** 0.812 0.949 0.948 嘉黎 0.817 ** 0.759 0.745 0.932 表5. 五个积雪大站分季节检验相关系数R 3.3. 积雪模型改进 考虑到不同的季节降水和温度对积雪深度的作用结果也有不同，所以对每一个站点分季节求拟合方程进行改进： 分季节重新建模后五个积雪大站积雪深度模型系数如表6。 Table 6 Seasonal coefficient table of snow depth model at five stations in which daily average amount of snow is larges 站点 b 0 b 1 b 2 b 3 b 4 b 5 b 6 b 7 R SEE 聂拉木——春 0.933 0.162 −0.191 0.394 −0.014 0.890 0.336 −0.333 0.959 ** 3.831 聂拉木——秋 0.307 0.017 −0.673 0.337 0.198 0.826 0.053 0.071 0.831 ** 2.415 聂拉木——冬 0.507 0.277 −0.169 0.272 −0.080 0.957 0.401 −0.143 0.986 ** 4.736 帕里——春 −0.237 −0.046 −0.327 0.391 0.317 0.910 0.133 −0.435 0.939 ** 2.725 帕里——秋 −1.074 0.223 −0.138 −0.117 0.014 0.879 0.257 0.169 0.954 ** 2.396 帕里——冬 −1.034 0.455 −0.344 0.213 0.033 0.980 0.879 −0.039 0.986 ** 3.178 表6. 五个积雪大站分季节建模后积雪深度模型系数表 Continued 注： * 表示通过90%的显著性检验， ** 表示通过99%的显著性检验。 改进后五个积雪大站分季节散点图如图4，可以看出拟合效果比图3未改进方法分季节散点图的拟合效果更好，拟合值更加接近观测值。 图4. 五个积雪大站分季节改进后散点图((a) 聂拉木；(b) 帕里；(c) 普兰；(d) 错那；(e) 嘉黎) 分别计算五个积雪大站改进前和改进后的相关系数R并做折线图进行对比，如表7和图5所示，可以看出改进后相关系数相比改进前相关系数有所增加，说明改进后拟合值更加接近观测值，拟合效果变好。 图5. 改进前(改进后)相关系数R对比 Table 7 Comparison of correlation coefficients (R) before/after improvemen 站点 春季R 改进前(改进后) 秋季R 改进前(改进后) 冬季R 改进前(改进后) 聂拉木 0.958 (0.959) 0.708 (0.831) 0.983 (0.986) 帕里 0.932 (0.939) 0.944 (0.954) 0.980 (0.986) 普兰 0.958 (0.959) 0.797 (0.834) 0.969 (0.978) 错那 0.812 (0.833) 0.949 (0.958) 0.948 (0.962) 嘉黎 0.759 (0.810) 0.745 (0.768) 0.932 (0.949) 表7. 改进前(改进后)相关系数R对比 再分别计算五个积雪大站改进前和改进后的标准偏差SEE并做折线图进行对比，如表8和图6所示，可以看出改进后标准偏差相比改进前标准偏差有所减小，这也说明改进后拟合值更加接近观测值，拟合效果变好。 Table 8 Comparison of standard deviation (SEE) before/after improvemen 站点 春季SEE 改进前(改进后) 秋季SEE 改进前(改进后) 冬季SEE 改进前(改进后) 聂拉木 3.964 (3.831) 4.148 (2.415) 5.255 (4.736) 帕里 2.934 (2.725) 2.658 (2.396) 3.866 (3.178) 普兰 2.311 (2.282) 3.759 (2.949) 2.340 (1.977) 错那 2.294 (2.062) 2.232 (2.037) 2.640 (2.213) 嘉黎 2.291 (2.060) 2.589 (2.440) 1.637 (1.199) 表8. 改进前(改进后)标准偏差SEE对比 图6. 改进前(改进后)标准偏差SEE对比