基于MODIS的长江源区雪冰遥感监测及其变化规律分析

骆腾飞 ，谭德宝 ，文雄飞 ，赵登忠

(1.河海大学 计算机与信息学院， 南京 210098；2.长江科学院 空间信息技术应用研究所，武汉 430010)

基于MODIS的长江源区雪冰遥感监测及其变化规律分析

骆腾飞1，谭德宝2，文雄飞2，赵登忠2

(1.河海大学 计算机与信息学院， 南京 210098；2.长江科学院 空间信息技术应用研究所，武汉 430010)

利用2005—2014年的MODIS积雪产品，提取长江源区积雪覆盖率，结合同期相关气象站点的逐月平均气温数据和逐月月降水量以及直门达水文站的径流数据，通过相关分析的方法，对长江源区冰雪覆盖变化规律及其变化原因进行了探讨。结果表明：2005—2014年间，长江源区冰雪覆盖率总体呈小幅度的减少趋势；每年的10月份和11月份长江源区冰雪覆盖面积达到最大值，7月份和8月份达到最小值。另外，2005—2014年的4月份，曲麻莱月均气温和月均降水量对长江源区月均冰雪覆盖度的影响为：气温呈低度负相关，降水呈高度正相关；曲麻莱月均气温和月均降水量对直门达月均径流的影响为：气温呈中度正相关，降水呈低度正相关。研究结果可为长江源区水资源管理与生态环境保护提供支撑。

长江源区；MODIS积雪产品；雪冰覆盖面积；气温；降水量；径流

1 研究背景

近几十年以来，全球气候变化问题引起了国内外众多科学家的关注，而长江源区作为全球气候变化的一个指示器和晴雨表，其冰雪覆盖面积对全球气候变化有着很好的指示和参考作用。长江源区是青藏高原上高原湿地主要分布地区之一，也是江河源区冰川分布最集中的地区，其冰川面积占整个三江源区的89%以上，冰川融水占长江源区径流的25%以上[1]。长江源区是中国海拔最高的天然湿地和生物多样性分布区以及生物物种形成、演化的区域之一，具有水源涵养与调节、生物多样性保护、长江流域生态安全保障等生态调节功能。然而，近几十年来，在过度放牧等人为因素和全球气候变化的共同影响下，长江源区气候暖干化趋势明显，造成了一系列生态环境问题，如冰川退缩、冻土退化、土地荒漠化、湿地与草场退化，以及水文系统发生了变化[2]。气候变化与人类活动对长江源区水资源和生态环境的影响已成为社会日益关注的焦点和研究的热点问题。

高寒地区的雪冰覆盖变化与当地气象要素相关，也会对径流的时空变化产生影响。国际上科学家[3-6]主要对里奥格兰德河、Mokelumne River、恒河、库班河的融雪径流进行了研究。 我国科学家[7-11]主要对黑河、长江源区、天山的融雪径流进行了研究。近几十年来，长江特别是长江源区径流时空变化成为了研究热点，而雪冰融化是长江源区的径流组成之一。因此对长江源区的雪冰覆盖进行遥感监测是很有必要的。

利用2005—2014年的MODIS积雪产品，提取长江源区逐月月均雪冰覆盖率，并结合长江源区相关气象站点(以曲麻莱站为例)的逐月平均气温数据、月降水量序列以及长江源区的出水口直门达水文站的逐月月均流量序列，分析曲麻莱站月均气温、月降水量与长江源区月均雪冰覆盖率的关系，挖掘长江源区雪冰覆盖率的变化规律与驱动因素以及长江源区雪冰覆盖率与直门达水文站的月均流量的相关关系，为长江源区水资源管理与生态环境保护提供支撑。

2 研究区域与数据

2.1 研究区域介绍

长江源区范围选择以直门达水文站为界，大致范围介于90°43′E—96°45′E，32°30′N—35°35′N之间，流域控制面积约13.78万km2(如图1所示)[10]。(图1中，站点1，2，3 分别是沱沱河、曲麻莱、玉树气象站；站点4 是直门达水文站。)地貌上以高原丘陵为主，河网水系发达，分布大小河流100余条，分属沱沱河、当曲和楚玛尔河为主的3个源区水系。本文选取长江源区2005—2014年的逐月雪冰覆盖率数据和曲麻莱气象站的逐月平均气温序列、月降水量序列进行长江源区雪冰覆盖率变化规律及其与气温、月降水量的关系分析。

图1 长江源区边界示意图Fig.1 Sketch map of the boundary of the source region of Changjiang River

2.2 气象和水文数据

从中国气象科学数据共享服务网上下载了曲麻莱站2005—2014年逐月月平均气温和逐月月降水量数据。从青海省水文局获取直门达水文站2005—2014年逐月月均流量数据。

2.3 积雪遥感数据处理和积雪覆盖率序列的求取

在美国国家冰雪数据中心(NSIDC)下载了2005—2014年长江源区Modis积雪产品MOD10A2，行列号为h25v05和h26v05。积雪产品MOD10A2为8 d一个周期，处理后得到逐月雪冰覆盖率。

Modis积雪产品MOD10A2是应用积雪指数NDSI来对原始遥感影像进行处理得到的分类产品MOD10A1，经过8 d合成消除了云的影响，得到MOD10A2积雪产品，影像中数据为200的即为雪冰[12]。

实际使用过程中，需要对遥感积雪产品进行一些处理。遥感数据处理主要包括遥感数据(2005—2014年长江源区的Modis积雪产品MOD10A2)的拼接、等面积投影变换和裁剪等步骤。

利用ArcGIS的统计功能，得到雪冰的像元个数，乘以像元代表的实际面积，即为长江源区雪冰覆盖面积，除以长江源区总面积即得到长江源区雪冰覆盖率。再将8 d一周期的冰雪覆盖率数据进行逐日插值(即这8 d的雪冰覆盖率数据相同)和月平均运算(即总和除以天数)，即得到逐月的长江源区冰雪覆盖率序列。把一年12个月的月均雪冰覆盖率做平均运算，就得到了年均雪冰覆盖率。

3 实验结果与讨论分析

3.1 积雪覆盖率变化趋势分析

利用2005—2014年Modis积雪产品MOD10A2提取了长江源区的逐月平均积雪覆盖率。将2005—2014年的120个月的雪冰覆盖率序列做一个折线图，见图2(a)，其变化趋势是负的，说明2005—2014年期间，雪冰覆盖率每月减少0.004 4%，120个月一共减小了0.528%。总体来说，雪冰覆盖率减少比较微弱，不到1个百分点，说明近10 a长江源区的雪冰覆盖率是稳定的，但呈微弱的减少趋势。将2005—2014年的10 a的年均雪冰覆盖率序列做一个折线图，见图2(b)，其变化趋势是负的，说明2005—2014年期间，雪冰覆盖率每年减少0.13%，10 a一共减小了1.3%。

图2 2005—2014年长江源区逐月和逐年的 平均雪冰覆盖率变化趋势Fig.2 Variation tendency of monthly and annual average ratios of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River in 2005-2014

对比不同年份的长江源区逐月月均雪冰覆盖率，发现10月份、11月份的雪冰覆盖率一般为一年中的较大值(2005—2014年间，10月份平均值为40.19%，11月份的平均值为34.06%)，而7月份和8月份的雪冰覆盖率一般为一年中的较小值(7月份平均值为2.3%，8月份的平均值为2.93%)。

3.2 各个月份的雪冰覆盖率与其他气象水文要素的相关关系考察

3.2.1 气温与雪冰覆盖率的关系

规定R的绝对值<0.05为不相关；0.05～0.4为低度相关；0.4～0.7为中度相关；>0.7为高度相关。

分析2005—2014年长江源区的2月份冰雪覆盖率与曲麻莱站的2月份月均气温(2005—2014年2月份曲麻莱站的月均气温在-8 ℃左右)的相关性，R值达到-0.731 3(见表1)，说明长江源区的雪冰覆盖率与曲麻莱站的月均气温在2月份呈高度负相关。分析其原因为2月份气温越低，越利于降雪，降雪量及降雪范围越大，而且积雪在低温天气不容易融化。此时的主导因素是降雪事件。

表1 2005—2014年曲麻莱站月均气温与长江源区 月均雪冰覆盖率的相关系数Table 1 Coefficients of the correlation between monthly average temperature of Qumalai station and monthly average ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River in 2005-2014

图3 2005—2014年8月份长江源区雪冰覆盖率 与曲麻莱月均气温散点图Fig.3 Scatter plot of the relation between ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River and monthly average temperature of Qumalai station in August of 2005-2014

利用曲麻莱站2005—2014年的8月份平均气温和长江源区逐月平均冰雪覆盖率建立相关关系，R的值为-0.814 4(见表1)，呈高度负相关(见图3)。原因分析：8月份气温越高，冰川覆盖面积越小，此时主导因素是随着气温的升高而导致的冰川的融化。

利用曲麻莱站2005—2014年的4月份平均气温和长江源区逐月平均冰雪覆盖率建立相关关系，R的值为-0.051 8，呈低度负相关。

3.2.2 降水量与冰雪覆盖率的关系

选取了2005—2014年4月份的雪冰覆盖率和月降水量建立相关关系，R值达到0.701 5(见表2)，高度正相关(见图4)。选取了2005—2014年10月份的雪冰覆盖率和月降水量建立相关关系，R值达到0.596 8(见表2)，中度正相关。

分析2005—2014年长江源区的9月份雪冰覆盖率与曲麻莱站的9月份月降水量的相关性，R值达到0.578 7(见表2)，说明长江源区的雪冰覆盖率与曲麻莱站的月降水量在9月份呈中度正相关。

表2 2005—2014年各月曲麻莱站月降水量与 长江源区月均雪冰覆盖率的相关系数Table 2 Coefficients of the correlation between monthly precipitation of Qumalai station and monthly average ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River in 2005-2014

图4 2005—2014年4月份长江源区月均雪冰 覆盖率与曲麻莱月降水量散点图Fig.4 Scatter plot of the relation between monthly average ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River and monthly precipitation of Qumalai station in April of 2005-2014

分析2005—2014年长江源区的1月份雪冰覆盖率与曲麻莱站的1月份月降水量的相关性，R值达到0.452 9(见表2)，说明长江源区的雪冰覆盖面积与曲麻莱站的月降水量在1月份呈中度正相关，这是由于1月份的气温在-10 ℃左右，降水基本为降雪形式。但为何不是高度相关了，这是由于1月份气温在-10 ℃左右，地上尚有相当多的存雪，即时下的雪在总雪冰盖率里所占比重显得不突出。

3.2.3 雪冰覆盖率与径流的关系

分析2005—2014年长江源区的5月份雪冰覆盖率与直门达水文站的5月份月均径流量的相关性，R值达到0.561 5(见表3)，说明长江源区的雪冰覆盖面积与直门达水文站的月均径流量在5月份(注：5月份曲麻莱月均气温为3 ℃左右)呈中度正相关。

分析2005—2014年长江源区的4月份雪冰覆盖率与直门达水文站的4月份月均径流量的相关性，R值达到0.224 9(见表3)，说明长江源区的雪冰覆盖面积与直门达水文站的月均径流量在4月份(注：4月份曲麻莱月均气温为0 ℃左右)呈低度正相关。

表3 2005—2014年直门达月均流量与长江源区 月均雪冰覆盖率的相关系数Table 3 Coefficients of the correlation between monthly flow of Zhimenda Station and monthly average ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River in 2005-2014

分析2005—2014年长江源区的2月份雪冰覆盖面积与直门达水文站的2月份月均径流量的相关性，R值达到-0.549 6(见表3)，说明长江源区的雪冰覆盖面积与直门达水文站的月均径流量在2月份呈负相关。

3.3 单个月份的雪冰覆盖率与其他气象水文要素的相关关系考察

4月份的雪冰覆盖率与其他气象水文要素的相关关系比较显著，所以单独对其分析。

利用曲麻莱站2005—2014年的4月份平均气温和长江源区2005—2014年逐月平均雪冰覆盖率建立相关关系，R的值为-0.051 8，呈低度负相关。分析2005—2014年长江源区的4月份雪冰覆盖率与曲麻莱站的4月份月降水量的相关性，R值达到0.701 5，说明长江源区的雪冰覆盖面积与曲麻莱站的月降水量在4月份呈高度正相关，这是由于4月份的气温在零下，降水基本为降雪形式。而且由于4月份气温在0 ℃左右，地上存雪因为随时融化的缘故而比较少，所以即时下的雪在雪冰覆盖率中所占的比重很突出。

由此分析可得：对比4月份曲麻莱月均气温和月均降水量对直门达月均雪冰覆盖率的影响，气温呈低度负相关，降水呈高度正相关，可见4月份影响雪冰覆盖率的主导因素是降水量，而不是气温。

分析2005—2014年长江源区的4月份雪冰覆盖率与直门达水文站的4月份月均径流量的相关性，R值达到0.224 9，说明长江源区的雪冰覆盖面积与直门达水文站的月均流量在4月份呈低度正相关(注：4月份曲麻莱月均气温为0 ℃左右)。分析2005—2014年长江源区的曲麻莱4月份月均气温与直门达水文站的4月份月均流量的相关性，R值达到0.40，说明曲麻莱4月份月均气温与直门达水文站的月均流量在4月份呈中度正相关。

由此分析可得：对比4月份曲麻莱月均气温和月均降水量对直门达月均径流的影响，气温呈中度正相关，降水呈低度正相关，可见气温导致的融雪占径流组成比降水占径流组成大得多。

4 结论与展望

分析结果主要有2个结论：一是2005—2014年长江源区的雪冰覆盖率呈微弱的减少趋势；二是2005—2014年的12个月份中，长江源区的雪冰覆盖率与其他气象水文因子相关度最突出的是4月份，并且2005—2014年的4月份，曲麻莱月均气温和月均降水量对直门达月均雪冰覆盖率的影响为：气温呈低度负相关，降水呈高度正相关，可见4月份影响雪冰覆盖率的主导因素是降水量，而不是气温。曲麻莱月均气温和月均降水量对直门达月均径流的影响为：气温呈中度正相关，降水呈低度正相关，可见气温导致的融雪占径流组成比降水占径流组成大得多。

本文的研究工作部分地揭示了长江源区的雪冰覆盖率在2005—2014年之间的变化规律及其与气温、降水、径流的相关关系，可以为全球气候变化问题提供参考，同时也为长江源区的水资源管理和生态环境保护提供数据基础和决策支撑。长江源区的冰雪覆盖率与气温、降水、径流的具体物理机理，还待深入的研究，这将会涉及到更多的数学统计方法或者水文模型的使用。

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(编辑：姜小兰)

Remotely-sensed Monitoring of Snow-ice in the Source Region ofChangjiang River Based on MODIS and Analysis of Its Change Rule

LUO Teng-fei1, TAN De-bao2,WEN Xiong-fei2, ZHAO Deng-zhong2

(1.College of Computer and Information, Hohai University, Nanjing 210098，China;2.Spatial Information Technology Application Department, Yangtze River Scientific Research Institute, Wuhan 430010, China)

The ratio of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River was extracted by using MODIS snow product. On this basis,the change rule and causes of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River were investigated by means of correlation analysis based on monthly average temperature and monthly precipitation series data of relevant meteorological stations in the same period as well as runoff flow data of Zhimenda hydrological station. Results showed that the coverage ratios of snow-ice in the source region of Changjiang River presented a trend of slight decrease overall. The area of snow-ice coverage in the source region of Changjiang River always reached its maximum value in every October and November, and always reached its minimum value in every July and August. In addition, in April of 2005-2014, the monthly average coverage ratio of snow-ice in the source region of Changjiang River was slightly negatively related to monthly temperature of Qumalai station and highly positively related to monthly precipitation of Qumalai station; monthly runoff flow of Zhimenda had moderately positive correlation with monthly temperature of Qumalai station and low positive correlation with monthly precipitation of Qumalai station. The results can provide support for water resources management and ecological environment protection in the source region of Changjiang River.

the source region of Changjiang River; MODIS snow product; area of snow-ice coverage; air temperature; precipitation; runoff

2016-05-20；

2016-06-30

科技部软科学研究计划项目(2012GXS2B008)；水利部中央级公益性科研院所基本科研业务费项目(CKSF2015018/KJ，CKSF2016263/KJ)；中国清洁发展机制基金赠款项目(2013015)

骆腾飞(1987-)，男，湖北蕲春人，博士研究生，主要从事空间信息技术应用、雪冰遥感研究工作，(电话)027-82926959(电子信箱)tfluo@foxmail.com。

10.11988/ckyyb.20160497

2017,34(3):143-147

TV211.13

A

1001-5485(2017)03-0143-05