2003—2020年新疆北部积雪因子时空变化分析

田丰， 张永宏*， 王剑庚， 朱灵龙， 宋凯达

(1.南京信息工程大学自动化学院， 南京 210044； 2.南京信息工程大学大气物理学院， 南京 210044；3.南京信息工程大学电子与信息工程学院， 南京 210044)

全球变暖对陆地积雪产生的深远影响,使得积雪对全球气候变化的响应研究成为热点[1]。中国的积雪主要分布于三大积雪区，分别位于新疆北部、青藏高原以及内蒙古和东北积雪区[2]。对于新疆而言，冰川与积雪融水是其重要的淡水来源，而气候变暖可能对积雪减少的潜在影响,使得对积雪因子的监测与研究以及气候变化、水源管理等有着重要意义[3-4]。

目前常用于积雪监测的方法主要有遥感、水文建模和现场监测等[5]。其中现场监测具有高可靠性，利于建模，但部分区域站点稀疏以及存在观测位置不佳等状况，通常无法反映区域的不均匀与复杂性。Huang等[6]对全中国气象站点1951—2018年的积雪数据分析表明，东北及新疆北部地区积雪覆盖日数有上升趋势，而整个中国大陆地区积雪持续日数有所减少，其中25.2%的气象站表明积雪持续日数明显减少；Ding等[7]利用新疆105个气象站1961—2013年的逐日积雪数据分析发现新疆每年的积雪开始日期延迟和结束日期提前，而持续积雪日数有增加趋势，积雪深度由北向南减少；王慧等[8]选取新疆89个气象站1961—2017年逐日积雪深度观测资料分析结果表明，近60年新疆区域积雪覆盖日数逐渐减少，其中新疆北部地区以及天山山区较明显，新疆南部略有增加；王宏伟等[9]利用新疆北部2000—2007年气象站点观测积雪数据分析发现对新疆北部积雪日数等参数的影响顺序为：中海拔>坡向>坡度>植被>纬度>经度。

而遥感产品具有多尺度、多时相、多谱段、多层次等特点，但存在相对较少的积雪参数以及误差、分辨率不足等问题。目前也有大量对新疆不同地区的积雪时空变化及其对气候因子响应的相关研究[10-11]。Chen等[12]结合MOD10A2和MYD10A2中2001—2015年数据研究发现新疆大部地区在10月—次年4月出现季节性积雪，新疆北部和伊犁河谷降雪量较高。除伊犁河流域外，新疆东、南、北部和伊犁河谷均呈无显著下降趋势；李培基[1]结合地面气象台站和多通道扫描微波辐射计(scanning multichannel microwave radiometer，SMMR)遥感数据对新疆积雪、冬季气温和降水量分析表明,积雪与冬季气温呈负相关,与冬季降水量呈正相关,在研究积雪对气候变化响应中二者缺一不可，并认为气候界普遍关注的自1987年以来的北半球积雪持续显著减少的现象在新疆并不存在；陈丽萍等[13]基于2001—2014年的MOD10A2积雪产品对新疆阿尔泰地区积雪分析表明，初雪开始于10月中旬左右，于次年1月积雪覆盖面积到最大值，7月积雪覆盖面积达到最小值，北部积雪多于南部，积雪面积呈减少趋势；何海迪等[14]基于2011—2015年MOD10A2积雪产品和气象数据,分析结果表明天山积雪覆盖面积整体呈减少趋势,积雪覆盖率与海拔呈正相关，而年均气温升高是面积减小的主因,且年积雪覆盖面积变化与年降水量变化保持一致，呈下降趋势；陈敏等[15]采用2001—2014年的中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectrometer，MODIS)积雪产品,对阿克苏河流域山区积雪时空变化特征进行分析,结果表明阿克苏河流域山区近14年积雪面积在年、季、月尺度上均有下降趋势,其中年最大值和夏季积雪面积下降趋势显著，库马拉克河山区东部为主的地区永久性积雪有所减少；黄晓东[16]结合MODIS和AMSR-E数据研究表明新疆北部地区积雪面积的增减与气温的变化存在强相关性，但当气温低于-15 ℃时，气温的降低对积雪覆盖面积的增加贡献较少。

现基于谷歌地图引擎(Google Earth Engine，GEE)云平台[17-18]对新疆北部地区积雪因子进行去云处理，并基于像元计算积雪覆盖比例(snow cover percentage，SCP)、积雪覆盖日数(snow cover days，SCD)、积雪开始时间(snow onset day，SOD)和积雪结束时间(snow end day，SED)，分析2003—2020年新疆北部积雪因子时空变化。

1 研究区域概况

研究区位于新疆以北大部分区域，主要包括乌鲁木齐、阿勒泰地区、克拉玛依、塔城地区、博尔塔拉、伊犁、阿克苏北部、克孜勒苏柯尔克孜北部、巴音郭楞北部、吐鲁番地区、哈密地区、昌吉、石河子、北屯等地区。区域介于38°57′～49°10′N和73°49′～96°22′E(图1)，平均海拔1 447.3 m，最低海拔-166 m，最高海拔6 824 m，是中亚典型的干旱半干旱地区，积雪融水资源丰富[19]。

图1 研究区域简图Fig.1 Sketch map of the study area

2 数据与方法

2.1 数据

2.1.1 积雪数据

采用的积雪数据为2003年6月—2021年6月的MOD10A1 V6(MOD)和MYD10A1 V6(MYD)逐日积雪数据，分别为Terra和Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪获取的500 m分辨率积雪数据，包含积雪反照率、部分积雪和质量评估数据等，具有良好的时间分辨率[20]。同时从对MODIS数据的精度验证上来看，Liu等[21]对中国三大积雪区的MOD10A1积雪产品的精度验证表明在晴空条件下相对于地面站点数据其精度为86.5%，相对陆地卫星数据而言其精度为90.3%，同时地形对精度影响最大，而新疆北部尤为明显；而刘畅等[22]对新疆西南部的MODIS积雪产品精度进行验证发现，相对于陆地卫星数据，平均总准确率为82%，而晴空条件下准确率高达98%，而影响精度评估的重要因素是地形与云量。因此在后续的分析工作之前，将对MODIS积雪产品进行去云处理，以期提高分析过程中的准确性。

2.1.2 气象数据

气象数据是由国家气象信息中心提供的2000年1月1日—2020年12月31日中国地面气候逐日数据集，包括降水、气温和积雪深度等；其中新疆北部地区共29个气象站点，主要分布于天山周围、阿勒泰以及塔城地区。将以此来验证同期处理过后的MODIS积雪产品精度。

2.1.3 气温以及降水数据

气温数据是具有1 km空间分辨率的MOD11A1每日地表温度产品，其记录了白日、夜间地表温度以及温度质量指标等[23]；降水数据为10 km空间分辨率的GPM V6卫星降水数据，其每0.5 h提供一次降水数据[24]。后期在GEE云平台上将对这两类产品进行重采样，使其空间分辨率与积雪数据相一致，便于数据之间的比对分析。

2.1.4 其他数据

此外，应用的数据还有250 m空间分辨率MOD44W V6陆地/水面掩膜产品，对MODIS积雪数据中的水体进行掩模，以减少水体与积雪之间的误判以及分析时的影响；高程数据为90 m空间分辨率的SRTM90_V4高程数据，此数据将被用于去云过程以及积雪日数的海拔分布分析，并在去云之前对此数据进行重采样，使其空间分辨率与积雪数据相一致。

2.2 方法

2.2.1 积雪参数的提取

积雪覆盖日数(snow cover days,SCD)表示一个水文年(当年6月—次年6月)中有积雪覆盖的总天数；初次积雪日期(snow onset day,SOD)定义为首次连续积雪三日的第一天，积雪结束日期(snow end day,SED)定义为最后出现连续积雪三日以上的最后一天[6]；积雪覆盖面积比例(snow cover percentage,SCP)表示研究区雪盖面积与研究区域总面积的比例，以此来观察去云过程中的雪盖面积占比的变化。

2.2.2 积雪产品的去云处理

去云方法主要依据Gafurov等[25]、Tran等[26]的方法，并进行了部分改动，共分为5步。

步骤1数据合并。将MODIS积雪产品Terra和Aqua同一天积雪图像的“NDSI Snow Cover”波段合并，并将阈值设为50，大于等于50为1(雪)，等于0为0(陆地)，其他为云，当其中一颗卫星将一个像素视为雪(或陆地)，该地面状态将被分配给组合图像中的像素。其公式为

(1)

式(1)中：x为列；y为行；t为像素S所处的时间点；A、T分别为Aqua和Terra卫星。

步骤2短期时间滤波。当云覆盖像素的前一天和后一天都为雪(或陆地)，则云覆盖像素为雪(或陆地)。其公式为

S(x,y,t)=1，S(x,y,t-1)=1且S(x,y,t+1)=1

(2)

步骤3空间滤波一。假设有3/4的云像素直接“侧边界”为雪(或陆地)。则云像素为雪(或陆地)。其公式为

S(x,y,t)=1，S(x+k,y+k,t)，k∈(-1,1)=1

(3)

步骤4空间滤波二。其后当云像素周围8个像素中有一个像素显示为雪并且高度低于中心云像素，则云像素为雪。其公式为

S(x,y,t)=1，H(x+k,y+k,t)，k∈(-1,1)

(4)

式(14)中：H为像素S所处的高度。

步骤5长期时间滤波。以一个水文年(当年6月—次年6月)作为一个时间序列，在前4个步骤的基础上，依据提出的参数提取方式计算出SOD、SED，使用该信息判断在SOD与SED之间的云像素为雪，SOD之前以及SED之后的云像素为陆地，从而得到完整的逐日无云积雪数据集。其公式为

(5)

式(5)中：tA为一个水文年内的初雪时间；tM为一个水文年内的终雪时间；依次遍历求出2003年6月—2021年6月每个水文年的初终雪阈值，最终计算得出完整的逐日无云积雪数据集。

去云方法去除了利用极值雪线法定义每日雪线，并将雪线以上的云像素归为雪，陆地线以下云像素归为陆地的步骤，这是由于新疆北部各区域雪线分布差异大且复杂[27]，并且在去云实验过程中对新疆北部区域利用这一方法去云时每日积雪覆盖比例以及云像素占比均未发生任何改变，效果不明显。

2.2.3 积雪精度验证方法

通过气象站点提供的积雪“真值”与提取出的和气象站经纬点相对应的MODIS遥感数据进行精度验证[28]。对2003年6月—2020年6月共计29个站点的雪深数据进行处理，有雪深记录的设置为1，无雪深记录或记录为0的设置为0，并以此来统计精度验证指标中的样本，其样本参数定义如表1所示。

表1 积雪样本参数定义

MODIS积雪产品精度验证指标公式如表2所示，分别为积雪分类总精度、准确度、召回率、多测漏测误差及F值。

2.2.4 趋势检验方法

利用Mann-Kendall非参数检验方法(MK检验)和Theil-Sen Median趋势分析(Sen斜率估计)对SCD、SOD以及SED进行趋势分析和估计[29-31]，MK检验公式为

(6)

表2 精度验证指标及公式

(7)

Sen斜率估计公式为

(8)

式中：Xj和Xi分别为同一像素点所对应的时间序列数据；n为同一像素点所对应的样本量；S为同一像素点对应时间序列上差值为正的数量减去差值为负的数量值；Z为MK检验统计变量。当对积雪因子的参数分析时，MK检验中Z的绝对值大于1.96及通过95%的显著性检验；而slope大于0时表示时间序列数据呈上升趋势，小于0时则呈下降趋势。

2.2.5 相关性分析

皮尔逊相关系数用于分析积雪天数与降水以及温度之间的关系，其可以很好地反映两者之间的线性关系，公式为

(9)

3 结果与分析

3.1 积雪产品的精度验证

以表2给出的验证方式对积雪产品去云过程中的各步骤精度进行验证，去云后的总精度为91.47%，总精度、精确度、F值有明显提升，漏测误差、多测误差分别下降、增加，召回率下降不明显，如表3所示。

表3 新疆北部积雪精度验证结果

通过对2003—2020年月平均SCP(图2)进行统计发现每年的积雪大致从9月开始到次年4月结束，并且在1月达到顶峰，月平均SCP为56.07%；7—8月达到最小值，月平均SCP分别为2.1%和2.05%。而2008年最大SCP最低，仅为48.3%。在去云处理的工程中，MODIS积雪产品中每一步去云后产品精度以及SCP均有所提升(图3)，这说明每一个去云步骤是行之有效的。

3.2 积雪参数时空变化分析

由新疆北部地区2003—2020年近20年年平均SCD的空间分布(图4)可以看出，受地势和气候等因素影响，SCD大致随着海拔的升高而呈现明显线性增加趋势(R2=0.89)[32]，海拔4 500 m以上出现常年积雪，SCD超过300 d。

其中SCD最高的地区主要位于天山山脉以及阿尔泰山山脉一带[图5(a)]，SCD高于240 d，占研究区域的4.34%；而SCD小于60 d的地区主要位于天山以南和东北地区、塔尔巴哈台山以南和准噶尔盆地以西地区以及玛依力山南部和中天山以北地区，占研究区域的49.23%；且受北冰洋湿气流影响等因素影响，水汽主要集中于天山北部[33]，北部SCD整体高于南部。SOD[图5(b)]从6月开始，主要是由于高海拔地区常年积雪，并且SOD随海拔降低而逐步推迟，大部分地区在11月和12月出现首次积雪；准噶尔盆地以及伊犁河谷在12月出现首次积雪；而天山西部以及北部SOD早于天山东部，这可能是由于天山北坡为迎风坡抬升西部气流，南坡为下降气流，从而北坡降雨多于南坡[34]；其余地区主要由于没有连续3 d积雪，且年平均积雪天数较少，不计入讨论。SED[图5(c)]主要在1月开始出现，并且SED随海拔降低而逐步提前，大部分地区在2月和3月出现SED；其整体以向天山以北和阿尔泰山以南的中心区域逐步提前。

图2 2003—2020年新疆北部地区月平均SCP

图4 2003—2020年新疆北部地区各海拔高度带年平均SCD的变化Fig.4 Average yearly variations of SCD for different elevation zones in northern Xinjiang during 2003 and 2020

图3 去云过程中2003—2020年新疆北部地区SCP的年内变化Fig.3 The variations of SCP during the removal of the cloud in northern Xinjiang from 2003 to 2020

图5 2003—2020年新疆北部地区平均SCD、SOD、SED的空间分布、变化趋势及显著性Fig.5 Annual mean distribution, variation trend and its significance of SCD, SOD and SED in northern Xinjiang from 2003 to 2020

从变化趋势上看，SCD[图5(d)]中48.28%的区域呈现下降趋势，下降与上升区域基本持平，其中天山山脉整体呈下降趋势以及中部部分区域呈上升趋势，但变化趋势不明显；阿尔泰山北部呈上升趋势而南部下降；准噶尔盆地以西以及伊犁河谷呈现上升趋势，准噶尔盆地以东呈现下降趋势；其中有显著下降趋势的是天山中部以南地区[图5(g)]，这与Li等[34]对天山积雪的分析一致。SOD[图5(e)]整体西北部区域呈现提前趋势，东南部区域、伊犁河谷以及伊犁河谷以南天山区域呈现推迟趋势；天山区域有少部分地区呈显著推迟[图5(h)]。SED[图5(f)]在天山南部及阿尔泰山北部等区域呈现推迟趋势，准噶尔盆地及天山北部等地区呈现提前趋势，整体无明显变化[图5(i)]，仅天山中部以北少部地区有明显的提前趋势。

从图6可以发现，春季平均SCD[图6(a)]主要分布于天山、开都河流域、阿尔泰山及其以南地区，SCD小于15 d的区域占76.42%，而大于60 d的区域占6.04%；夏季平均SCD[图6(b)]主要分布于天山中部以及阿尔泰山北部区域，约占总研究区域面积的3.35%；秋季平均SCD[图6(c)]大部分区域小于春季平均SCD，且在阿尔泰山以南和准噶尔盆地东北区域SCD小于15 d，SCD小于15 d的区域占80.41%，而大于60 d的区域占3.58%；冬季平均SCD[图6(d)]最为明显，大于60 d的区域占46.3%，主要分布于天山以北区域，与天山南部差异明显，且南部大部分区域SCD小于15 d。

图6 2003—2020年新疆北部地区各季节平均SCD空间分布Fig.6 The spatial distribution of SCD for each season in northern Xinjiang from 2003 to 2020

3.3 积雪天数与温度、降水的相关性分析

在春夏季节，春季与夏季的平均SCD[图7(a)、图7(c)]与季度总降水量主要以天山、阿尔泰山、玛依力山以及塔尔巴哈台山呈现相关性关系，因为SCD主要集中在此区域；春季和夏季的降水量相关性系数在-0.4～0.4的区域占比分别为92.31%、90.12%，整体相关性不明显；而春季平均温度与春季平均SCD[图7(b)]呈现较大区域的强负相关，主要位于准噶尔盆地以东区域、以西少部分区域以及开都河流域西部，相关系数在-1～-0.8，占相关性区域的14.47%，而春季平均气温与平均SCD的大区域负相关性也说明在春季温度对SCD的影响大于降水量[35]；夏季平均温度与平均SCD[图7(d)]在天山中段以及阿尔泰山北部呈现微弱负相关，负相关区域占相关性区域的58.04%。

对于秋季而言，秋季总降水量与平均SCD[图7(e)]呈正相关的区域占80.86%，其中准噶尔盆地以东的区域正相关最明显，相关性系数在0.7～0.8；而呈负相关的位于天山以南地区且相关性不大，在-0.2～0。而秋季平均温度与平均SCD[图7(f)]呈负相关的区域占74.32%，相关性系数在-1～-0.6的区域主要分布于准噶尔盆地四周少部分区域以及开都河流域的天山一带，约占13.89%。此外，冬季总降水量与平均SCD[图7(g)]呈正相关的区域占77.65%，天山西部地区呈现较强正相关，相关性系数在0.7以上；冬季平均温度与平均SCD[图7(h)]呈负相关的区域占89.05%，天山南部区域如吐鲁番盆地、哈密盆地部分区域以及吐鲁番盆地东部呈现强负相关性，相关系数在-1～-0.8。

图7 2003—2020年新疆北部地区SCD与降水量、温度的相关性空间分布Fig.7 The spatial distribution of the correlation between SCD and precipitation and temperature in northern Xinjiang from 2003 to 2020

但是伊犁盆地周围的天山一带与阿尔泰山北部区域平均SCD与冬季总降水量呈弱正相关，与冬季平均温度呈弱正相关，当气温低于-15 ℃时(图8)，气温变化对积雪贡献较少可能是造成这一现象的原因之一[16]。

从图8可以看出天山中部以及阿尔泰山一带，冬季平均温度低于-15 ℃；天山以南地区平均温度高于0 ℃，且在0 ℃以上与SCD呈强负相关性[图7(h)]。

4 结论

利用MODIS积雪产品2003—2020年数据研究分析了新疆北部地区积雪因子时空变化，结论如下。

图8 2003—2020年新疆北部地区冬季平均温度空间分布Fig.8 The spatial distribution of winter temperature in northern Xinjiang from 2003 to 2020

(1)新疆北部地区SCD分布差异较大，主要以天山为界，北部SCD高于南部；SCD、SOD以及SED与海拔大致呈相关变化，SCD随海拔的升高而增加，4 500 m以上伴有常年积雪，主要分布于天山中部和阿尔泰山北部区域；SOD随海拔升高而提前，主要在11月和12月出现；SED随海拔升高而推迟，主要在2月和3月出现。而SCP在1月达到最大，7月和8月最小。

(2)趋势变化上，SCD、SOD以及SED无明显变化趋势，SCD整体西部呈弱上升趋势，东部呈弱下降趋势；新疆北部西部SOD呈提前趋势，东部SOD呈推迟趋势，SED整体呈提前趋势。

(3)春夏季，温度对SCD的影响明显大于降水量，且SCD与降水量相关性不大；而天山以北地区春季平均SCD与温度呈较强负相关，准噶尔盆地东部呈强负相关。秋冬季节，气温、降水量与SCD有较强的相关性，海拔相对较低区域的气温、降水量与SCD之间的相关性要强于天山、阿尔泰山地区。