杨 维, 王永前,2
(1.成都信息工程大学资源环境学院,四川成都610225;2.中国科学院遥感与数字地球研究所,北京100094)
积雪作为自然地表最重要、最活跃的组成成分之一,早已引起众多地理学、气象与气候学以及水文等学科科技工作者的重视和关注。地球陆地上约有3/4的淡水资源以冰雪的形式存在,冬季的欧亚大陆和北美地区有超过80%的地区被积雪覆盖。积雪覆盖的动态变化不仅深刻地影响着气候变化,而且积雪融水也是发展干旱和半干旱地区农牧业的重要因素[1-2]。针对全球或区域性的积雪变化问题,国内外开展了很多相关研究,有学者采用地面气象站点资料对积雪进行长时间序列分析,以此来揭示不同地区积雪随时间的变化特征[3-4]。然而,由于观测台站大多位于地势平坦地区,空间连续性较差,在一些偏远及高寒地区无法对积雪进行直接观测记录,造成这一方法往往不能及时、准确、全面地反映积雪的分布情况。随着空间和信息技术的快速发展,特别是卫星遥感技术以其多尺度、多时相、多谱段、多层次等优势,在对包括积雪在内的综合观测发挥着越来越重要的作用。目前,已有不少学者利用(E)TM/LANDSAT、AVHRR/NOAA、VEGETATION/SPOT、MODIS/EOS等遥感传感器资料对积雪监测展开了研究[5-8]。其中,MODIS数据以其覆盖范围广,具有较高的时间、空间以及光谱分辨率,成为在积雪监测方面的最优数据源。
被誉为“世界屋脊”的青藏高原平均海拔在4000 m以上,东西长达2945 km,横跨31个经度,南北宽约1532 km,纵贯 13 个纬度,范围为 26°00'12″N ~39°46'50″N,73°18'52″E ~104°46'59″E,面积约为 277万km2,占中国陆地总面积的28.85%,其广泛分布的积雪资源不仅深刻地影响着中国的能量和水循环,而且也在很大程度上决定着全球范围内的大气环流[9-11]。近年来,虽然已有不少学者对青藏高原雪情变化做了研究:柯长青等[12]利用NOAA积雪资料对高原积雪分布与变化特征作了研究,表明该地区积雪主要集中在东西两侧,且积雪年际变化主要集中在东部;巴桑等[13]利用NOAA及MODIS积雪产品分析出近30 a来西藏地区积雪在不断减少,尤其以近些年较为明显;韦志刚等[14]也利用气象站点逐日观测的积雪深度资料分析了高原积雪的空间分布和年代际变化特征。然而,青藏高原幅员辽阔、地形复杂,加之全球气候变化日趋复杂化,造成该地区近期积雪时空变化特征,尤其是积雪变化的驱动因子仍存在诸多不确定性。文中以青藏高原为研究区,综合利用2003~2012年长时间序列MODIS积雪产品、DEM数据以及相应的气象站点资料,分析该地区近10 a来积雪的时空变化特征及其对气候变化的响应。
1.1.1 MOD10A2积雪产品
美国国家雪冰数据中心(National Snow and Ice Data Center,NSIDC)提供了多种MODIS的积雪产品,国内外许多学者对其精度进行了验证,证明其在晴空条件下对积雪的识别精度很高,整体精度能达到90%以上[15-17]。然而,MODIS逐日积雪产品(MOD10A1/MYD10A1)常常受到天气状况的影响,导致其积雪识别精度很难保证。MOD10A2/MYD10A2是由MOD10A1/MYD10A1每隔8 d合成的雪盖产品,从每年第一天开始计算,其合成目的是为了尽可能地减少云污染,最大程度地反映出积雪信息。该产品包含积雪、冰盖、水体、陆地、云层等信息(表1),空间分辨率为500m,正弦投影,数据格式为HDF。
MOD10A2与MYD10A2的主要区别仅在于卫星过境时间的不同。文中选用MOD10A2数据,研究区由图幅编号分别为 h23v05、h24v05、h25v05、h25v06、h26v05、h26v06、h27v06等 7幅图像拼接而成,包括2003~2012年近10 a 460个时相共3220幅图像。
表1 MOD10A2产品编码及意义
1.1.2 数字高程模型
收集美国航天飞机雷达地形测绘任务(shuttle radar topography mission,SRTM)提供的青藏高原地区空间分辨率为90 m的数字高程模型(digital elevation model,DEM)数据集。
1.1.3 气象站点数据
收集了国家气象局提供的青藏高原地区68个气象站点2003~2012年近10 a的日气温和日降水资料。为了在不同季节条件下对积雪与气象因子进行相关性分析,先将气象数据进行每月1次的合成,然后再对其进行四季划分(春季:3~5月;夏季:6~8月;秋季:9~11月;冬季:12~2月)。
1.2.1 数据预处理
利用GIS及MRT等软件对MOD10A2积雪产品进行镶嵌和坐标变换处理,将正弦投影转成地理坐标,椭球体选用1984年世界大地坐标系(WGS84),重采样选择最邻近方法,然后再利用青藏高原矢量边界将其裁剪,最后将数据以GEOTIFF格式输出。
1.2.2 积雪信息提取
为能基本消除云对MOD10A2产品积雪分类的影响,根据该产品的编码及其意义,文中采用王玮等[18]提出的图像合成规则(表2),将研究区每月4景图像进行月最大积雪面积合成。
1.2.3 数据统计和分析
根据积雪信息的提取结果,统计研究区2003~2012年近10 a的月最大积雪面积,结合DEM和气象站点数据,分析研究区积雪覆盖的时空变化特征以及对积雪覆盖变化进行相关驱动因子分析。
表2 MOD10A2积雪产品合成规则
2.1.1 年内变化
从年内变化来看(图1),青藏高原积雪面积随季节的变化十分显著,有明显的积雪和融雪时期,年内呈现出两个波峰和一个波谷。第一个波峰出现在2月,平均积雪面积达150.37万km2。2月之后,进入春季,天气回暖,积雪开始融化,积雪面积逐渐降低,5月之后,随着夏季来临,积雪面积出现骤然降低,直到7月降至最低,到达波谷,平均积雪面积仅为28.16万km2。此后,随着天气转凉,积雪开始缓慢回升,8月之后积雪面积陡然提升,直到10月达到年内的另一个波峰,平均积雪面积达139.63万km2,10月之后积雪面积呈现小幅度下滑。这是因为研究区10月的气温已经足够低,加上秋季相对丰富的降水,对积雪的发育十分有利,但10月之后逐渐进入冬季,降水大幅减少,这在一定程度上限制了积雪的发展。这与王叶堂等[19]提出的青藏高原积雪面积年内最大值分别出现在11月和3月有所不同,主要是因为对积雪信息合成的时间尺度不同。
图1 青藏高原积雪面积特征值年内变化
2.1.2 年际变化
从年际变化来看(图2),青藏高原积雪面积呈现双峰波动的特征,但波动幅度不大,10 a内平均积雪面积在105.72万km2左右,约占整个研究区面积的38.16%。其中,两个峰值分别出现在2005和2008年,尤其是2008年,年均积雪面积达到了115.63万km2,这与2008年冬中国出现罕见大范围冰雪灾害天气的事实相符。两个波谷分别出现在2007年和2010年,平均积雪面积分别仅为101.04万km2和91.62万km2。此外,近10 a青藏高原年均积雪面积整体表现为小幅下降的倾向,这与政府间气候变化专门委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change,IPCC)第四次评估报告《气候变化2007》所指出的随着全球气候变暖,大范围的冰雪在不断融化减少的结论相一致。
图2 青藏高原积雪面积特征值年际变化
为分析青藏高原积雪的空间分布特征,利用积雪覆盖时间指数[20]对研究区近10 a各像元的平均积雪指数进行了提取。式中:i和j分别代表月份和年份(i=1,2,…,12;j=2003,2004,…,2012),SNCTij表示月合成积雪分布图像各像元积雪覆盖的时间值,有雪赋值为1,无雪赋值为0。将平均积雪覆盖时间指数按照时间值从0到1重分为5类,得到近10 a青藏高原平均积雪覆盖时间指数图(图3),图中时间指数越接近于1,表示积雪覆盖时间越长。
图3 近10 a青藏高原平均积雪覆盖时间指数图
可以看出,青藏高原积雪的空间分布极不均匀。高积雪区(积雪时间指数≥0.6)主要分布于西北部的喀喇昆仑山和阿尔金山脉、西南部的喜马拉雅山脉、东南部的念唐古拉山和巴彦克拉山脉以及东北部的祁连山脉等地,而广阔的高原中部腹地,尤其是乌兰、共和等地区,由于受到高山地形阻隔等影响,水汽输送较少,加之海拔较低,温度相对较高,不利于积雪的发育和累积,故属于积雪覆盖时间指数的低值区域。
2.2.1 随海拔变化分布特征
地形地貌是影响积雪分布的重要因素,海拔的差异会导致气温和降水的不同,从而导致积雪在垂直空间上的不均匀分布。文中采用1000 m为步长,将研究区地形数据分为6个不同的高程带(表3),探究青藏高原地区在不同高程带下积雪覆盖的变化特征。
表3 青藏高原各高程带面积统计
从不同高程带年际积雪覆盖率统计来看(图4),总体上青藏高原积雪覆盖率在不同高程带上的年际变化波动较小,但随空间垂直高度的增加而增大。具体来讲,当海拔在3000 m以内时,年均积雪覆盖率约为10.9%;当海拔在3000~4000 m时,年均积雪覆盖率约为27%;当海拔在4000~5000 m时,年均积雪覆盖率约为37.8%;当海拔在5000~6000 m时,年均积雪覆盖率出现明显的提升,达到55.3%;而当海拔在6000 m以上时,积雪覆盖率高达86.5%,说明此区域的积雪几乎终年不化。这与贾翔等[21]提出的海拔在6000 m以上的积雪覆盖率为78%左右存在一定差异,主要是因为研究区域的不同。
图4 不同高程带年际积雪覆盖率统计
从不同高程带积雪面积年内变化来看(图5),各高程带上的积雪面积随季节更替的变化差异明显。当海拔在3000 m以内时,积雪面积年内变化图像大体呈“U”字形,两个最大值分别出现在1月和12月,随着海拔的提升,“U”字形底部有所收窄,说明融雪和积雪期都在加长。当海拔在3000~6000 m时,积雪面积年内变化图像逐渐过渡为倒“W”字形,且随着海拔的升高,倒“W”字形的两个波峰逐渐收窄。其中,海拔为3000~4000 m时,积雪面积的最大值分别出现在2月和11月;海拔为4000~5000 m时,积雪面积的最大值分别出现在2月和10月;海拔为5000~6000 m时,积雪面积的最大值分别出现在5月和10月。当海拔在6000 m以上时,积雪面积年内变化图像几乎成一条直线,说明此区域的积雪覆盖受季节影响不大。由此可知,在低海拔区域(≤4000 m),积雪面积在隆冬时节达到最大,而在高海拔区域(海拔>4000 m),积雪面积却在天气适当回暖时才达到最大。这与马勇刚等[22]的研究结果相吻合。其原因可能是:(1)当海拔达到一定高度时,气温已经足够低,完全满足积雪的温度条件,而在深冬时节降水较少,反而使得积雪面积降低。(2)冬季强风的搬运作用有利于积雪的再分配。(3)随着海拔的增加,气温降低,水气压下降,太阳辐射增强,加剧了积雪的升华[23]。
图5 不同高程带积雪面积年内变化
2.2.2 随坡向变化分布特征
水汽和辐射条件是影响积雪发育的重要因素[24]。迎风坡受暖湿气流影响严重,水汽来源丰富,降水量大,而背风坡由于的地形影响而不能接受暖湿水汽作用,蒸发量较大,故迎风坡的积雪面积应高于背风坡。另外,阳坡接受的太阳辐射量较阴坡多,容易导致融雪,故阴坡的积雪应比阳坡要多。将青藏高原地形数据的方位角信息按45°等间隔划分为北坡(0°~22.5°和337.5°~360°)、东北坡(22.5°~67.5°)、东坡(67.5°~112.5°)、东南坡(112.5°~157.5°)、南坡(157.5°~202.5°)、西南坡(202.5°~247.5°)、西坡(247.5°~292.5°)及西北坡(292.5°~337.5°)共8 个坡向,结合提取的积雪信息,得到研究区在不同坡向的积雪覆盖率(图6)。
图6 不同坡向积雪覆盖率统计
可以看出,积雪覆盖率随坡向的不同而存在较大的差异。西北坡、西坡、北坡和东北坡的积雪覆盖率较高,年均积雪覆盖率超过40%,其中,又以西北坡的积雪覆盖率最高,达41.54%。而南坡的积雪覆盖率最低,仅为34.68%。这是由于青藏高原地区常受到西北冷空气的影响,导致西北坡接受到相对丰富的水汽,有利于积雪的发育,而南坡处于阳坡,太阳辐射较强,不利于积雪的累积。
积雪的形成在很大程度上受到气温和降水的影响[25],为了更好地揭示气象因子对积雪覆盖的驱动作用,分别对研究区4个季节的积雪面积及其对应的气象资料做了相关性分析(表4)。
表4 积雪覆盖与气象因子变化相关性分析结果统计
总体而言,研究区四季的积雪与温度均表现出不同程度的负相关,而与降水则均表现出不同程度的正相关。具体来讲,春季积雪与温度的相关系数较高,为-0.402,这说明春季气温的升高会显著导致融雪的加剧;夏季积雪与温度的相关性进一步提升,相关系数达到-0.432,而与降水的相关系数仅为0.102,说明夏季积雪主要受温度的影响,这是因为夏季的积雪主要分布在高海拔常年积雪区,其变化与温度有直接关系;秋季积雪与温度的相关系数为-0.313,与降水的相关系数为0.274,这说明温度和降水均能在一定程度上影响秋季的积雪。冬季积雪与温度的相关系数仅为-0.132,而与降水的相关系数却达0.343,这说明冬季的积雪主要受降水的影响,而与温度的关系不大,这是因为冬季的气温已经完全满足了积雪的条件,而降雨的增多会带来更多水汽,这对积雪的发育十分有利。考虑全年,可得积雪与温度的平均相关系数为-0.320,与降水的平均相关系数为0.235,说明温度和降水均能在一定程度上影响积雪覆盖,但积雪对温度因子更加敏感,主要受到温度变化的影响。这与杨倩等[26]的研究结果相吻合。
利用MOD10A2积雪产品提取了青藏高原2003~2012年近10 a的积雪覆盖信息,并结合DEM及相应气象站点数据对监测结果做了进一步分析,结果表明:
时间上,高原积雪面积随季节的变化十分显著,有明显的积雪和融雪时期,年内呈现出两个波峰和一个波谷,最大积雪面积出现在2月和10月,最小积雪面积出现在7月;积雪面积年际变化呈现双峰波动的特征,但波动幅度不大,10 a内的平均积雪面积呈现小幅下降的倾向。
空间上,高原积雪分布极不均匀,高积雪覆盖区主要集中于山区地带,而广阔的中部腹地,积雪分布较少;积雪覆盖率随海拔的增高而升高,不同高程带的积雪面积随季节更替的变化差异明显,在低海拔区域,积雪面积在隆冬时节达到最大,而在高海拔区域,积雪面积却在天气适当回暖才时达到最大;积雪覆盖率随坡向的变化差异较大,西北坡积雪覆盖率最高,南坡积雪覆盖率最低。
气候响应上,高原四季的积雪与温度均表现出不同程度的负相关,而与降水则均表现出不同程度的正相关,但对温度因子更加敏感,主要受到温度变化的影响。
[1] Yang T,Lu G H,Li H H,et al.Advances in the study of projection of climate change impacts on hydrological extremes[J].Advances in Water Science,2011,22(2):279-286.
[2] Dong L H,Xiong L H,Yu K X,et al.Research advances in effects of climate change and human activities on hydrology[J].Advances in Water Science,2012,23(2):278-285.
[3] 李培基.新疆积雪对气候变暖的响应[J].气象学报,2001,59(4):491-500.
[4] Martin L,Martin S.Long-term snow climate trends of the Swiss Alps[J].International Journal of Climatology,2005,23(7):733-750.
[5] 张飞,关红军,许春华.利用TM图像提取玛纳斯河流域上游积雪信息的方法研究[J].高原山地气象研究,2011,31(1):69-73.
[6] Hall D,Riggs Ga,Salomon son V V.Development of methods for mapping global snow cover using moderate resolution imaging spectroradiometer data[J].Remote Sensing of Environment,1995,54(2):127-140.
[7] 麻旭辉,刘志辉,肖继东.NOAA/AVHRR与EOS/MODIS的积雪监测模式对比[J].水土保持研究,2008,15(3):220-225.
[8] Xiao X M,Shen Z X,Qin X G.Assessing the potential of VEGETATION sensor data for mapping snow and ice cover:a Normalized Diference Snow and Ice Index[J].International Journal of Remote Sensing,2001,22(13):2479-2487.
[9] 唐光志,王建,李弘毅,等.青藏高原MODIS积雪面积比例产品的精度验证和去云研究[J].遥感技术与应用,2013,28(3):423-430.
[10] 王玮,黄晓东,吕志邦,等.基于MODIS和AMSR-E资料的青藏高原牧区雪被制图的研究[J].草业学报,2013,22(4):227-238.
[11] Xu X K.Spatiotemporal variation and regional distribution characteristics of snowfall in China from 1970 to 2000[J].Journal of Glaciology and Geocryology,2011,33(3):497-503.
[12] 柯常青,李培基.青藏高原积雪分布与变化特征[J].地理学报,1998,53(3):209-215.
[13] 巴桑,杨秀海,拉珍,等.基于多源数据的西藏地区积雪变化趋势分析[J].冰川冻土,2012,34(5):1023-1030.
[14] 韦志刚,黄荣辉,陈文,等.青藏高原地面站积雪的空间分布和年代际变化特征[J].大气科学,2002,26(4):496-506.
[15] Hall D,Riggs G A.Accuracy assessment of the MODIS snow products[J].Hydrological Processes,2007,21:1534-1547.
[16] Wang X W,Xie H J,Liang T G.Evaluation of MODIS snow cover and cloud mask and its application in Northern Xinjiang,China[J].Remote Sensing of Environment,2008,112:1497-1513.
[17] 黄晓东,张学通,李霞,等.北疆牧区MODIS积雪产品MODIS10A1和MODIS10A2的精度分析与评价[J].冰川冻土,2007,29(5):722-729.
[18] 王玮,冯绮胜,张学通,等.基于MODIS和AMSR-E资料的青海省旬合成雪被图像精度评价[J].冰川冻土,2011,33(1):88-100.
[19] 王玉堂,何勇,侯书贵.2000-2005年青藏高原积雪时空变化分析[J].冰川冻土,2007,29(6):855-861.
[20] 萨楚拉,刘桂香,包刚,等.内蒙古积雪面积时空变化及其对气候响应[J].干旱区资源与环境,2013,27(2):137-141.
[21] 贾翔,陈蜀江,黄铁成,等.基于MODIS数据的新疆叶尔羌河流域山区积雪特征分析[J].冰川冻土,2014,36(2):296-303.
[22] 马勇刚,黄粤,陈曦,等.新疆积雪覆盖时空变异分析[J].水科学进展,2013,24(4):191-198.
[23] Pu Z X,Li X,Salomonson V V.MODIS/Terra observed seasonal variations of snow cover over the Tibetan Plateau [J].GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS,2007,34(6):1-6.
[24] 张文博,肖鹏峰,冯学智.基于MODIS数据的我国天山典型区积雪特征研究[J].遥感技术与应用,2012,27(5),746-752.
[25] 白淑英,史建桥,沈渭寿,等.近30年西藏雪深时空变化及其对气候变化的响应[J].国土资源遥感,2014,26(1):144-151.
[26] 杨倩,陈圣波,路鹏,等.2000-2010年吉林省积雪时空变化特征及其与气候的关系[J].遥感技术与应用,2012,27(3):413-419.