古尔班通古特沙漠及周边区域冬季大气边界层高度对地表积雪的响应

张梦肖， 王 豫， 买买提艾力·买买提依明， 刘永强，高佳程， 肖婉秋， 温 聪， 宋美琪，艾力亚尔·艾海提， 王卫平， 孟湘尧

（1.新疆大学地理与遥感科学学院，新疆 乌鲁木齐 830017；2.新疆大学新疆绿洲生态自治区重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830017；3.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所，新疆 乌鲁木齐 830002；4.新疆塔克拉玛干沙漠气象国家野外科学观测研究站/新疆沙漠气象与沙尘暴重点实验室，新疆 乌鲁木齐 830002；5.中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地/中国气象局树木年轮理化重点实验，新疆 乌鲁木齐 830002）

0 引言

大气边界层是对流层的最低层，其变化直接影响地表和自由大气之间水汽、热量、动量以及污染物质等交换过程［1-4］，对天气和气候有重要影响［5］。边界层高度是大气边界层的一个重要物理参数［6-8］，在描述低层大气特征，评估各种大气过程、天气以及空气质量预报中，扮演重要角色［9-10］，并随时间和空间不断变化［11-12］。众多学者［13-15］研究发现，1958—2013年我国西北地区的边界层高度呈下降趋势，冬季以增加趋势为主。

积雪深度的变化对全球能量平衡以及水文循环具有显著影响［16］，是积雪气候效应、水资源管理、水文预报及监测、陆面过程、评估雪灾发生和等级划分的重要参数［17］。积雪深度变化存在明显的区域性差异，1980—2005年，纬度大于40°N的地区冬季最大积雪深度和平均积雪深度增加，而纬度小于40°N的地区积雪深度则呈现下降的趋势［18］。多位学者［19-22］发现，1957—2014年中国西北部地区积雪深度呈显著上升趋势，而Huang等［23］发现，2000—2014年中国西北部地区积雪深度呈下降趋势，但在新疆北部区域积雪深度呈上升趋势。

古尔班通古特沙漠是我国第一大固定/半固定沙漠，其大气边界层受地形和地表差异的影响，近地大气边界层的气象要素和下垫面类型呈现明显的季节性变化，进而影响边界层高度［24-26］。以往针对其大气边界层的研究多基于单点数据分析，对边界层高度的影响研究则多集中在太阳辐射、风速、湿度、地形因素上［27-28］。古尔班通古特沙漠是中国少有的冬季具有稳定积雪覆盖的沙漠，稳定积雪深度约为15 cm左右［29］。针对该沙漠积雪的研究多集中在雪深对季节性冻土［30-31］、沙尘天气［32］、植被生长［33-35］的影响及雪深的特征和影响因素上［36-38］，影响因素的研究多集中于气温、降水、高程、坡度和坡向等气候因子和地形因子［39-42］，特别是李杨等［32］研究发现，由于积雪反射率极高，使沙漠地表辐射冷却强烈，形成冷源性下垫面和近地层逆温层结，增加了大气稳定度。除此之外，鲜少有人讨论古尔班通古特沙漠及周边区域冬季边界层高度对积雪的响应。积雪下垫面影响沙漠的动力和热力，其作用又通过边界层高度传递到自由大气，边界层演变方面在此区域有着特殊的规律，并对区域气候产生着重要的影响。因此，研究古尔班通古特沙漠及周边区域边界层高度对积雪深度的响应尤为重要。

目前大气边界层的研究资料主要来自探空、星载遥感以及再分析数据等［43］，古尔班通古特沙漠腹地人迹罕至，获取长时间序列的边界层高度探空资料非常困难［44］，前期研究大多基于少数站点数据或短期探空资料数据的分析，对沙漠大气边界层长期变化特征的研究甚少，遥感各类资料丰富，在边界层领域具有广阔的应用前景，但星载遥感探测资料对于边界层研究来说其垂直分辨率仍不够高［45］，再分析数据的不断更新，从时空上弥补了观测数据的不足，对进一步开展这一区域边界层高度的研究，提供了更好的基础［46］。ERA5（the Fifth Generation ECMWF Reanalysis）是欧洲中期天气预报中心ECWMF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）的再分析产品，具有长时间序列、高时空分辨率的优点［47］，研究显示，ERA5资料在新疆有较好的适用性［48］，另外，评估5种再分析资料在东疆地区的适用性发现，ERA5的适用性最高［49］。因此，ERA5再分析数据更适用于开展古尔班通古特沙漠大气边界层高度变化研究。

古尔班通古特沙漠气象站点少，获取大区域长时间序列的雪深资料非常困难，遥感是估算大尺度积雪时空变化的唯一有效的方法［50］。被动微波遥感可以透过云层，全天候地提供地表雪深信息并且具有高时间分辨率［51］，利用来自美国国家雪冰数据中心（NSIDC）处理的SMMR（1979—1987年），SSM/I（1987—2007年）和SSMI/S（2008—2019）逐日被动微波亮温数据（EASE-Grid）反演得到的长时间序列积雪数据集，精度较好［52］，目前已有研究者使用该数据集在不同区域进行了大尺度长时间序列的气候分析［53］、水文模拟［54-55］、雪灾风险区划［56］、积雪时空变化及影响因素［57］等研究并取得了相对满意的结果。

本文利用2014—2019年SMMR、SSM/I、SSMI/S雪深数据、欧洲中心ERA5再分析资料边界层高度数据和古尔班通古特沙漠陆气相互作用观测站点实测雪深数据，分析古尔班通古特沙漠及周边区域冬季积雪深度和边界层高度的时空分布特征以及边界层高度对积雪深度变化的响应，为理解该沙漠积雪对区域大气边界层影响提供参考。

1 研究区概况

研究区（图1）位于天山以北的古尔班通古特沙漠及周边地区，地理范围为42°10′～49°13′N，81°18′～91°53′E，面积3.10×105km2，海 拔180～5 252 m，整个地区被阿尔泰山山脉和天山山脉包围，内有盆地、河流、湖泊、戈壁、沙漠和平原绿洲，地貌轮廓非常明显［58］。古尔班通古特沙漠是中国第二大沙漠，地处新疆北部，位于准噶尔盆地中央，西接伊犁河谷，南邻天山山脉，北靠阿尔泰山［59］，地理范围为44°15′～46°50′N，84°50′～91°20′E，面积4.88×104km2，海拔300～600 m［60］。该沙漠以典型的大陆性温带荒漠气候为主，风向以东北风和西风为主，夏季干热少雨，冬季严寒多雪，是我国唯一冬季存在长期积雪的沙漠［61-62］。

2 数据资料与分析方法

2.1 数据来源与处理

2.1.1 雪深数据

雪深实测数据，来源于古尔班通古特沙漠陆-气相互作用观测试验站（简称克拉美丽站，45°14′N，87°35′E，海拔531 m，图1）。该观测试验站是中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所于2012年在古尔班通古特沙漠腹地克拉美丽地区所建。观测系统主要包括涡动相关系统、梯度探测系统和辐射观测系统［63］。本研究数据来自梯度观测系统中雪深实测数据（美国Campbell Scientific公司，型号SR50A-L，安装高度1.5 m，采集器型号CR1000），采集频率为1 Hz，并输出10 s、1 min、30 min、1 d数据。数据时间段为2013—2018年。

图1 研究区位置示意图Fig.1 Location of the study area

雪深产品数据中国雪深长时间序列数据集，来源于国家青藏高原科学数据中心（http：//data.tpdc.ac.cn/）。该 数 据 集 是 车 涛 等［64］、Dai等［65-66］利 用SMMR、SSM/I、SSMI/S被 动 微 波 遥 感 数 据，在Chang算法基础上，针对中国地区修正的算法，反演得到雪深数据。数据采用EASE-Grid和地理坐标投影2种投影方式，时间分辨率为1 d，空间分辨率为25 km，积雪深度单位为cm。本研究选取数据集时间范围为1980—2020年，每年选取冬季12月至次年2月的雪深数据代表本年冬季积雪雪深。

2.1.2 边界层高度数据

边界层高度数据，来源于哥白尼气候数据库（https：//cds.climate.copernicus.eu/），采用分辨率为0.25°×0.25°的ERA5再分析资料。数据采用常规经纬度网格投影方式，时间分辨率为1 h，空间分辨率为0.25°，数据单位为m。本研究选取数据的时间范围为1980—2020年，每年选取冬季12月至次年2月的边界层高度数据代表本年冬季边界层高度。

2.2 研究方法

2.2.1 趋势分析法

为研究古尔班通古特沙漠及周边区域雪深和边界层高度变化趋势，采用基于像元的一元线性回归分析法计算其变化特征，单个像元多年线性回归方程的趋势线斜率slope即为年际变化速率［67-68］。以时间为自变量，雪深、边界层高度为因变量。如果slope是正值，表示积雪深度或边界层高度呈增加趋势，如果slope是负值，则说明积雪深度或边界层高度呈下降趋势。

2.2.2 Pearson相关性分析

皮尔森相关系数（Pearson correlation coefficient，R）可以直观反映两个变量线性相关的密切程度［69］。R为正数，表示二者正相关；反之，则表明二者负相关，且R的绝对值越大表明二者相关性越强。

2.3 雪深产品数据和再分析资料的适用性评估

为了评估中国0.25°×0.25°长时间序列雪深数据集在古尔班通古特沙漠及周边区域的适用性，利用克拉美丽站2013—2018年每年12月至次年2月的实测雪深数据对遥感雪深产品进行检验，以此评估该产品数据在沙漠区域的适用性。当两种数据相关系数达到0.9以上时，认为基于遥感的积雪数据产品可用于区域积雪时空变化特征研究。由图2可知，克拉美丽站实测雪深数据和青藏高原科学数据中心的积雪产品相关性相当高，呈现显著的正相关，相关系数达0.93，并通过P＜0.05置信验证，由此断定该数据产品可用于古尔班通古特沙漠地区尺度的积雪时空分布规律以及大气边界层高度相关性研究。图2中显示被动微波遥感雪深较实测雪深偏大，原因可能与沙漠中站点稀少有关，仅克拉美丽一个站点，未选用多个站点进行适用性评估，实测数据代表性有误差；其次，因为被动微波遥感数据的空间分辨率较低，把一定区域内积雪粒径和密度看作是相同的值，造成被动微波遥感反演的雪深存在误差［70］；雪中的含水量太大、水体的影响、积雪粒径的变化或积雪表面融化等引起的散射特性改变也会造成SMMR、SSM/I、SSMI/S被动微波遥感数据反演的雪深与地面实测的存在误差；Chang的微波估计方法存在薄雪时估计过高的问题［71］；理论上讲，植被也会影响雪层的微波辐射特征［50］，克拉美丽站存在稀疏植被，影响遥感数据的准确性。

图2 雪深产品在研究区的适用性评估Fig.2 Applicability evaluation of snow depth products in the study area

由王豫等［72］研究结果可以看出，ERA5再分析资料与该沙漠腹地实测探空资料有很好的一致性，两者相关系数达0.98，认为ERA5再分析资料的边界层高度产品可用于该区域大气边界层时空演变规律研究。

3 结果与讨论

3.1 冬季雪深时空变化特征

对1980—2019年冬季雪深进行算数平均，得到年平均值，分析40年研究区冬季积雪深度整体变化趋势。从图3和图4可以看出，研究区冬季雪深随时间变化幅度较大，多年冬季平均雪深约为8.45 cm，最大与最小平均雪深分别出现在2016年和2007年，分别为12.84 cm和5.02 cm。研究区内部的古尔班通古特沙漠地区，冬季雪深变化幅度也较大，多年冬季平均雪深约为7.68 cm，最大与最小平均雪深分别出现在1993年和2014年，分别为16.84 cm和2.51 cm。总体上，研究区冬季雪深呈现不显著的微弱增加趋势，以0.02 cm·a-1（R2=0.012，P=0.507）的速率增加，沙漠地区冬季雪深同样呈不显著的增加趋势，以0.09 cm·a-1（R2=0.068，P=0.104）的速率增加。

图3 1980—2019年冬季平均雪深的空间分布特征及变化趋势空间分布Fig.3 Spatial distribution（a）and trend（b）of average snow depth in winter during 1980 to 2019

图4 1980—2019年冬季平均雪深的变化趋势Fig.4 Variation and trend of average winter snow depth during 1980 to 2019

根据图3（a）可知，研究区冬季雪深空间分布具有明显的地区差异，研究区东北部和南部积雪较深，其他区域积雪较浅并呈现出由沙漠中心区域向四周逐渐减少的特点。沙漠地区的冬季雪深空间分布表现为沙漠中心及南北部的竖直区域积雪较深而东西部沙漠边缘地区积雪较浅。从研究区雪深空间分布可以看出，研究区29.74%的区域雪深小于6 cm；研究区51.63%的区域雪深在6～12 cm，主要分布于古尔班通古特沙漠、天山北坡和塔城地区西部；研究区18.90%的区域雪深大于12 cm，主要分布在古尔班通古特沙漠南缘、阿尔泰山山脉及研究区西部地区。在古尔班通古特沙漠地区，79.21%的区域雪深在6～12 cm，20.79%的区域雪深小于6 cm，零星分布在沙漠东西缘。雪深空间分布特征与地形地貌、温度变化和降水来源有很大关联，水分主要来源于北冰洋，造成北部地区降水偏多而南部地区降水偏少，同时东北部雪深高值区位于高海拔的阿尔泰山山脉地区，海拔高积雪不易融化，每年积雪期积累导致雪深较高；南部雪深高值区分布于植被农田多的区域，雪深大的现象可能与当地近年来植被覆盖度的增加减缓了积雪融化有关。

根据研究区冬季年均雪深变化趋势空间分布［图3（b）］可知，研究区64.77%的区域雪深呈现增加趋势，主要分布在研究区中心偏南方向的古尔班通古特沙漠及其东北部、南部的临近区域；而研究区35.23%的区域雪深呈现下降趋势，分布于研究区北部的阿尔泰山山脉、南部的天山山脉和西部区域。在古尔班通古特沙漠地区，99.86%的区域雪深呈现增加趋势，分布于沙漠大部分区域；仅0.14%的区域雪深呈现下降趋势，零星分布于沙漠的西北部。研究区10.12%的区域积雪深度呈显著性变化，主要分布于研究区北部的阿尔泰山山脉、南部天山山脉边缘地区、古尔班通古特沙漠东南区域及沙漠西南方向临近区域。

3.2 冬季边界层高度时空变化特征

对1980—2019年冬季边界层高度进行算数平均，得到年平均值，分析40年研究区冬季边界层高度整体变化趋势。从图5和图6可以看出，整个研究区冬季边界层高度随时间变化幅度较大，多年冬季平均边界层高度约为105.54 m，最大与最小平均高度分别出现在2014年和1986年，分别为126.38 m和82.44 m。沙漠地区冬季边界层高度变化幅度也较大，多年冬季平均高度约为102.88 m，最大与最小平均高度分别出现在1994年和1986年，分别为120.68 m和72.56 m。总体上，研究区冬季边界层高度呈极显著增长趋势，以0.44 m·a-1（R2=0.232，P＜0.01）的速率升高，沙漠地区冬季边界层高度呈不显著的微弱增长趋势，以0.06 m·a-1（R2=0.005，P=0.667）的速率升高。

图5 1980—2019年冬季边界层高度的空间分布特征及变化趋势空间分布Fig.5 Spatial distribution（a）and trend（b）of boundary layer height in winter during 1980 to 2019

图6 1980—2019年冬季边界层高度的变化趋势Fig.6 Variation and trend of winter boundary layer height during 1980 to 2019

根据图5（a）可知，研究区边界层高度空间分布具有明显的地区差异，研究区的东南部和西北部高度较大，中心沙漠区域、东北部、西南部高度较浅。沙漠地区冬季边界层高度空间分布呈现出西部较低、东部沙漠边缘地区较高的特点。从边界层高度空间分布可以看出，研究区47.32%的区域边界层高度小于100 m；研究区40.97%的区域高度在100～150 m，研究区11.71%的区域高度大于150 m。而在沙漠地区，40.56%的区域边界层高度小于100 m，57.09%的区域高度在100～150 m，仅2.35%的区域高度大于150 m，零星分布在沙漠东缘。边界层高度空间分布特征与温度、风速和湿度关联密切，边界层高度较高值分布在研究区的西北、东南部地区，极有可能是因为当地常年风速较大，湍流活动剧烈，使得边界层高度较高，沙漠地区南缘区域同样是这个原因，风速大、积雪少、边界层高度高，图5（a）底部中间的绿色区域为乌鲁木齐市南部，其边界层高度较高可能是因为热岛效应［73］。

根据研究区冬季年均边界层高度变化趋势空间分布［图5（b）］可知，研究区86.80%的区域边界层高度呈现增长趋势，分布于古尔班通古特沙漠及周边区域；而研究区13.20%的区域边界层高度呈现下降趋势，主要分布在研究区北部的阿尔泰山山脉、南部地区和古尔班通古特沙漠的西部区域。在沙漠地区，63.95%的区域边界层高度呈现增长趋势，分布于沙漠东部；而36.05%的区域边界层高度呈现下降趋势，主要分布于沙漠的西部和南部区域。研究区31.64%的区域边界层高度呈显著性变化，主要分布于研究区北部阿尔泰山山脉、南部天山山脉和东部区域；不显著变化的区域主要分布在沙漠中心区域及其西部和东南部。

3.3 冬季雪深和边界层高度的相关性

在栅格尺度上计算1980—2019年古尔班通古特沙漠地区多年冬季平均雪深和边界层高度的相关系数，分析比较其相关性及空间分布规律（图7）。沙漠93.17%的区域冬季雪深与边界层高度呈负相关，仅6.83%的区域呈正相关，平均相关系数为-0.32，最高达-0.58，即积雪深度增加，边界层高度会降低，冬季边界层高度受雪深变化的影响显著。从相关系数的空间分布可以看出，沙漠地区61.76%的区域相关系数在-0.6～-0.3，主要分布于沙漠的北部和西部区域；沙漠地区31.41%的区域相关系数在-0.3～0，分布于沙漠的南部和东南部区域；沙漠区域仅6.83%的区域相关系数在0～0.11，分布于沙漠东南角。沙漠地区67.96%的区域冬季雪深和边界层高度的相关性通过0.05置信验证，主要分布在克拉美丽站东侧及古尔班通古特沙漠东南部。

从图8可以看出，1980—2019年每年沙漠区域平均的冬季雪深和边界层高度相关系数为-0.42（P＜0.05），呈现明显的负相关变化趋势。冬季大气层结较为稳定，大气边界层高度较低，积雪下垫面通过影响空气温度来影响高空自由大气变化，从而引起大气边界层高度的变化。从图3（a）和图5（a）可以看出，当积雪深度在0.3～21.5 cm时，研究区的冬季大气边界层高度保持在29～235 m，雪深高值区亦是边界层高度低值区。图8显示，1980—2019年随着雪深增加时，边界层高度呈现降低趋势，雪深降低时边界层高度呈现增长趋势。

为进一步探讨雪深与边界层高度的关系，根据图8中1980—2019年冬季雪深变化趋势选取近40年中具有代表性的大雪年2012年和小雪年2017年，来讨论古尔班通古特沙漠冬季逐日雪深和边界层高度的变化趋势（图9），当年冬季时间为每年12月至次年2月。结果表明边界层高度对雪深的响应具有滞后性，且沙漠冬季日尺度积雪深度和边界层高度呈明显负相关性，在2013年1月20—31日、2018年1月1—23日和1月27—31日，当雪深呈增加趋势时，边界层高度呈下降趋势，反之亦然。

图8 古尔班通古特沙漠冬季雪深与边界层高度年际变化趋势Fig.8 Interannual variation and trend of winter snow depth and boundary layer height over the Gurbantunggut Desert

图9 古尔班通古特沙漠冬季雪深与边界层高度逐日变化趋势Fig.9 Daily variation and trend of winter snow depth and boundary layer height over the Gurbantunggut Desert

3.4 讨论

古尔班通古特沙漠冬季积雪深度呈现微弱的增加趋势，这与诸多研究结果比较相似。Che等［19］利用被动微波遥感数据发现，从1978—2006年中国积雪深度呈现微弱的上升趋势；Zhang等［20］发现1980—2014年，西北地区雪深变化呈增加趋势，积雪深度变化在2000年以后更为显著；马丽娟等［21］发现1957—2009年，中国年均雪深呈波动增加趋势，新疆西北部呈显著上升趋势；Huang等［23］发现从2000—2014年，新疆北部天山和阿尔泰山地区积雪深度呈增加趋势；刘畅宇［74］研究发现，北疆积雪区积雪深度呈上升趋势，年均积雪深度为8.6 cm，积雪深度变量平均增加0.2 cm·（10a）-1，与本文结果高度一致。

在边界层高度方面，研究区与沙漠多年冬季平均边界层高度都是呈现增长趋势，这个结果与Zhang等［13］给出的1958—2001年冬季边界层高度总体是增加趋势，年际波段呈现出先增加后降低的趋势一致；万云霞等［75］研究发现，1979—2009年新疆西北部分地区边界层高度增高而东部地区降低，暂未发现相同研究区范围边界层高度变化趋势不同的研究结论，李岩瑛等［15］发现2006—2012年中国西北干旱区边界层高度变化呈减小趋势，由于研究时间段和空间区域不同，造成了研究结果不一致。

1980—2019年冬季古尔班通古特沙漠平均雪深和边界层高度的相关性空间分布，呈不显著负相关的东南部区域及其邻近区域常年风速较大，湍流活动剧烈，使得边界层高度较高，造成此区域边界层高度与雪深不显著负相关，也可能是因为其中几年冬季沙漠东南部区域受风速影响较小，边界层高度较低，其雪深也低于正常水平，从而导致1980—2019年沙漠东南部及邻近区域相关性降低。

积雪下垫面作为冬季特殊的下垫面类型，通过地表能量重新分配影响大气边界层高度的发展，积雪通过影响气温间接影响大气边界层高度的变化，李杨等［32］研究也指出，由于积雪的高反射率，使沙漠地表辐射冷却强烈，形成冷源性下垫面和近地层逆温层结，导致大气稳定度增强，边界层高度降低；李媛［76］研究表明，边界层高度具有明确的季节性，春夏季较高，秋冬季较低，边界层高度变低与秋冬季节地面温度较低有关。古尔班通古特沙漠也属于同一类型。

4 结论

本文利用SMMR、SSM/I、SSMIS被动微波遥感雪深数据、实测雪深数据和ERA5再分析资料边界层高度数据，分析古尔班通古特沙漠及周边区域1980—2019年冬季雪深和边界层高度的时空分布及演变规律，并结合冬季雪深、边界层高度数据探讨沙漠冬季边界层高度对雪深变化的响应关系，得出以下结论：

（1）研究区1980—2019年冬季雪深年际变化整体呈现不显著上升趋势，多年冬季平均雪深约为8.45 cm，以0.02 cm·a-1（R2=0.012，P=0.507）的速率缓慢增加，古尔班通古特沙漠地区冬季雪深同样呈现不显著增加趋势，多年冬季平均雪深约为7.68 cm，以0.09 cm·a-1（R2=0.068，P=0.104）的速率增加。沙漠地区的冬季雪深空间分布沙漠中心及南北部的竖直区域积雪较深、东西部沙漠边缘地区积雪较浅；而沙漠地区冬季雪深的变化趋势则是在沙漠大部分区域呈增加趋势，在沙漠西北部零星区域呈减少趋势。

（2）研究区1980—2019年冬季边界层高度年际变化整体呈现极显著上升趋势，多年冬季平均边界层高度约为105.54 m，以0.44 m·a-1（R2=0.232，P＜0.01）的速率升高，古尔班通古特沙漠地区冬季边界层高度同样呈现不显著增长趋势，多年冬季平均边界层高度约为102.88 m，以0.06 m·a-1（R2=0.005，P=0.667）的速率升高。沙漠地区冬季边界层高度空间分布呈现出西部较低、东部沙漠边缘地区较高的特点；而沙漠地区冬季边界层高度的变化趋势表现为沙漠东部区域呈增长趋势，在沙漠西部、西北部和南部区域呈下降趋势。

（3）古尔班通古特沙漠地区1980—2019年冬季雪深和边界层高度在时空上整体呈现出负相关性。沙漠93.17%的区域多年冬季雪深和边界层高度呈负相关变化，相关系数绝对值最高可达0.58，平均值为-0.32，1980—2019年沙漠冬季多年平均雪深与边界层高度的相关系数为-0.42（P＜0.05）。当积雪深度为0.3～21.5 cm时，研究区的冬季大气边界层高度保持在29～235 m，雪深高值区亦是边界层高度低值区，1980—2019年随着雪深增加时，边界层高度呈现降低趋势，呈明显负相关性。