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基于MODIS16的新疆干湿气候时空变化及影响因素

2019-09-05徐长春杨媛媛张喜成李晓菲

水土保持研究 2019年5期
关键词:全疆干旱区北疆

宋 佳, 徐长春, 杨媛媛, 张喜成, 李晓菲

(新疆大学 资源与环境科学学院, 乌鲁木齐 830046)

地表温度的升高会加强地表蒸散发,降低土壤保持水分的能力,根据水量平衡原理,地表蒸散发的增加将会带来降雨量的增加[1]。全球变暖加之地域差异性带来降水在时空上的非均匀变化,必然使水资源危机频发,进而对农业生产、作物分布和生态环境等造成重大影响。普宗朝等[2]认为在不同地区因地理位置、地形、海拔等差异,对干湿气候的分布有较大影响。新疆作为我国典型的干旱半干旱区,身居内陆、地形复杂,降水分布极度不均,因而研究新疆地区湿润指数的分布情况具有重要意义。

湿润指数是基于大气降水和潜在蒸散量两个参数来表示地表水分的物理量[3],反映了地表水汽输入与输出的动态盈亏状况[4-5]。大气降水数据可由气象站获得,而潜在蒸散量数据往往是基于传统方法获取的蒸发皿实测数据,往往受到自然与人为等条件的限制,较难获取大区域蒸散的观测与估算,而遥感技术因其可以大面积、动态、快速的获取地表状况,近年来得到快速发展,使得大尺度非均匀陆面的蒸散发研究得到重大进展[6-7]。如Jung 等[8]发布了基于全球的1982—2008年地表蒸散发数据集;EUMETSAT推出了包括欧洲、非洲和南美洲东部的LSA-SAF MSG ET 数据集[9];美国蒙大拿大学研发了从2000年开始的全球MODIS-ET数据集[10],MODIS-ET 数据集因其通过了通量观测塔的验证,并且时空分辨率较高,现已广泛应用于蒸散发的研究。Kim、贺添、Liu等[11-13]分别利用水文及气象数据验证了MODIS-ET产品在亚洲与中国的适用性,并取得了良好效果。

基于此,本文利用MOD16产品,结合全疆共52个气象站2000—2013年的地面观测资料,分析新疆地区蒸散发(ET)的时空变化特征,利用湿润指数对新疆地区干湿气候进行时空分析,并进一步筛选出影响干湿气候分区的主要气象因子,旨在为新疆地区“一带一路”战略中生态环境治理提供理论依据。

1 研究区概况

新疆位于中国西北边陲,地理位置介于34°15′—48°10′N与73°20′—96°25′E之间,总面积166万km2,是中国面积最大的省级行政区,也是主要的干旱半干旱区[2]。研究区以温带大陆性干旱气候为主,常年蒸降比大,且降水分布极为不均,日照充足、地表能量丰富。因其特殊的地理位置、地形、气候等因素,境内植被覆盖率低,荒漠、戈壁、裸地分布广阔,生态系统脆弱。

2 数据资料与方法

2.1 数据来源与处理

(1) 气象数据:本文采用的气象数据来自国家气象信息中心(http:∥data.cma.cn/),包括全疆境内共52个气象站点2000—2013年的降水量、气压、风速、气温、水汽压、相对湿度等日值气象要素。首先对数据进行严格筛选,其次针对个别缺测的气象值采用一元线性回归法计算得到,具体如下:y为某一气象要素值,x为对应的日序,n为样本数量,拟合得到一元线性回归方程,

y=ax+b(t=1,2,3,…,n)

(1)

式中:a为斜率;b为常数,利用等比关系求未知函数其他值的近似计算方法。

(2) 遥感数据:本文选用的遥感数据为地表蒸散发月合成产品集(MOD16A2),该数据集包括:地表蒸散发(ET)及潜在蒸散发(PET),数据基本信息见表1。首先借助MRT投影转换工具将原始的分级数据HDF格式转换为GeoTiff格式,将SIN投影转换为WGS-1984/Geographic经纬坐标系,对影像进行拼接;其次根据网站提供的数据说明,剔除无效值并还原真实值;最后对数据进行矢量裁剪并提取研究区各年、月实际蒸散发ET与潜在蒸散发PET。

表1 MOD16A2遥感数据属性表

2.2 研究方法

2.2.1 折算系数法 折算系数是用来统一E601型与E20型蒸发器实测数据的一种计算方法[14],能够将部分缺测的蒸散发数据根据二者之间的系数估算出来。E601型与ET20型蒸发皿的ET的转换公式为:

a=E601/E20

(2)

式中:a为蒸发折算系数;E601为E—601型蒸发器的蒸发量(mm);E20为20 cm口径蒸发皿的蒸发量(mm)。

2.2.2 年际ET倾斜率计算 根据一元线性回归分析,在IDL语言环境中以栅格为单元,计算出2000—2013年ET的年际变化趋势(S)[15]。

(3)

式中:n为年数;yj为第j年的ET;S为多年ET线性拟合概率;S为正表明多年ET呈增加趋势,反之减少。本文以S=0为中心,将计算结果区间等比分为5类,分别为:严重减少、轻微减少、基本不变、轻微增加和明显增加。

2.2.3 变异系数法 变异系数是说明一组数据离散程度的统计量,可用于分析蒸散发的空间变异情况及分异规律[16]。

(4)

2.2.4 Hurst指数 Hurst指数是基于重标极差分析方法基础,用来判断某组时间序列数据是随机变化还是有方向变化的一种指标,能够揭示时间序列的分形特征,广泛应用于地理、经济等领域[17]。考虑ET 时间序列{ET(t)}(t=1,2,3,4,…,n),其时间序列均值为:

(5)

计算累积离差为:

(6)

极差序列为:

(7)

标准差序列为:

(8)

计算Hurst指数:

(9)

式中:c为常数,当Rτ/Sτ∝τH时,说明时间序列存在Hurst现象;Hurst指数(H)能够揭示时间序列的分形特征。0.5

2.2.5 湿润指数(K) 本文采用表征自然条件下的大气水汽输入的降水量(R)和潜在蒸散量(PET)来计算湿润指数[18]:

K=R/PET

(10)

式中:R和PET分别为月降水量和月潜在蒸散量(mm/d)。结合文献[19-20],对新疆湿润指数进行分析,其中湿润指数划分标准为:K≤0.03为极干旱区;0.03

3 结果与分析

3.1 MOD16A2数据适用性检验

为了验证MOD16A2产品在新疆的适用性,利用2000—2013年的E20型蒸发器实测数据与MOD16A2产品反演的PET数据进行相关性分析。由于潜在蒸散发PET表示水分不受限制条件下的最大蒸散量,而实测蒸发器数据也是基于此条件测得,因此可以通过二者的相关性来验证MOD-16的适用性[21]。

首先基于气象站提取2000—2013年MOD16A2气象站点潜在蒸散发,筛选剔除无效站点,利用有效站点MOD16A2-PET与对应气象站点蒸发器实测值作相关性,通过对数据进行拟合,发现二者相关系数(R2)达到0.865 4,说明MOD16 产品在新疆地区是适用的,蒸发器实测蒸发量与MOD16-PET之间相关性较大,且与阿迪莱[21]、邓兴耀[22]等人验证结果一致。

3.2 蒸散发空间特征分析

MOD16产品能够反演4个指标包括:蒸散发(ET)、潜在蒸散发(PET)、潜热通量(LE)及潜在潜热通量(PLE)[12],由于蒸发器实测ET与MOD16A2反演的PET相关性较大,说明MOD16A2产品反演的数据与实际值较为接近。因此,为了解新疆2000—2013年蒸散发空间分布,选取MOD16A2产品反演的ET数据进行分析,由附图1A可知:近14 a新疆年均蒸散量介于40~830 mm之间,蒸散发高值区大多分布在伊犁河谷及额尔齐斯河谷附近,此区域河流众多,降水量大,植被丰富,因此蒸散量大;低值区主要位于塔里木盆地边缘,此区域分布着新疆两大沙漠—古尔班通古特沙漠和塔克拉玛干沙漠,降水贫乏、植被盖度低,因此蒸散发值也小。总体来看,全疆蒸散发量在空间上呈现出北疆大于南疆、西部大于东部、山脉大于盆地的特征。

利用CV指数分析新疆ET的空间变异性(附图1B)。对CV指数进行分级,可以看出,全疆不同变异程度中,变异系数≤0.05的地区主要是额尔齐斯河谷和天山附近,表明该区域近十四年ET 值分布较为集中,在全疆范围内时序最稳定;变异系数在0.05~0.10的地区主要集中在北疆,分布广泛,表明北疆大部分地区ET值各年份之间分布较为集中,时序较稳定;变异系数在0.10~0.15的地区分布广泛,主要分布在南疆大部分区域及天山山脉地区;变异系数在0.15~0.2的地区主要分布在塔克拉玛干沙漠的南部及伊犁河谷,表明南疆大部分地区ET值时间序列波动较大;变异系数>0.2的地区主要分布在昆仑山北坡,表明该区域ET值各年份之间分布最不稳定,时序波动最大;北疆大部分区域、伊犁河谷,南疆的塔里木河流域、喀什噶尔河流域均有高波动变化区域,可能因为这些区域降水量变化较大、人口逐渐增多带来NDVI的波动[23],故而导致这些区域蒸散发出现波动较高的波动。

由Hurst指数法判断近十四年全疆ET在时间序列上的可持续性(附图1C),可以看出Hurst指数≤0.5的区域主要分布在北疆额尔齐斯河河谷,表明北疆额尔齐斯河河谷周边区域未来的蒸散发量变化情况将与过去相反,将会出现增加趋势;Hurst指数>0.5的区域分布广泛,除额尔齐斯河河谷外,全疆绝大部分区域蒸散发量在未来的变化情况将与过去14 a的变化趋势一样,且天山山脉附近持续性最强,说明天山山脉附近未来ET均呈减少趋势,昆仑山附近ET将继续呈增加趋势。

3.3 蒸散发时间特征分析

提取全疆各站点ET与PET年均值(表2)可知:2000—2013年全疆各站点ET主要在197.49 mm附近波动,其中2010年ET波动最大,2000年波动最小;2000—2013年全疆各站点PET主要在1 374.39 mm附近波动,其中2004年波动最大,2008年波动最小。整体来看,全疆ET年均变化不大,PET呈波动上升变化。与附图1A比较可知,基于遥感影像的蒸散发空间分析,更加直观和清晰,基于站点的蒸散发存在一定的局限性。

表2 2000-2013年蒸散发变化特征分析

3.4 年际ET时空倾斜率分析

为了解近14 a新疆蒸散发空间变化情况,作年际ET倾斜率分布图(附图2)。从图中可以看出全疆ET严重减少区域主要分布在天山中部及伊犁河谷附近;轻微减少区域主要分布在北疆的准噶尔盆地及其周边地区;ET轻微增加区域主要分布在南疆;明显增加区域主要位于天山北麓的乌鲁木齐、昌吉、石河子一带,除此之外,博乐、塔城等地也明显增加。通过统计蒸散发变化面积(表3),并计算各倾斜率面积与所有倾斜率面积之比可知:近14 a的ET倾斜率分布面积中,轻微减少趋势占比最多,达到54.01%;明显增加趋势占比最小,为1.53%。综合分析可以看出,全疆从2000—2013年整体蒸散发处于轻微减少趋势。

表3 年际ET倾斜率变化面积

3.5 湿润指数表征的干湿气候空间变化特征

根据2000年与2013年新疆湿润指数的分布,分别提取各气候区所占面积(表4),结合附图3—4可以看出:2000年极干旱区主要分布在莎车县,和田与哈密也零星分布着极干旱区,2013年新疆极干旱区仅分布于哈密附近,极干旱区面积减少约196 km2;2000年干旱区主要分布在温泉县及南疆地区,2013年干旱区均主要分布在塔克拉玛干沙漠外缘,较2000年干旱区面积明显减少,减少约1 037 km2;2000年与2013年半干旱区均主要分布在天山南北麓及北疆地区,2013年半干旱区面积比2000年增加约938 km2;2000年半湿润区主要分布在额尔齐斯河河谷与巴音布鲁克附近且相对较为集中,而2013年新疆半湿润地区分布较为零散,呈零星状分布,其中南疆部分地区出现半湿润气候,整体半湿润面积增加257 km2。全疆干旱、半干旱地区分界线主要是天山山脉,北疆主要为半湿润、半干旱区,南疆主要为干旱区,湿润指数为极干旱的区域主要位于东疆附近,以哈密为典型代表,主要原因是东天山横贯哈密中部,哈密气候干燥、降雨极少、热量丰富、光照充足、温差大,因此湿润指数极低[24]。

从全疆范围来看,近14 a新疆整体极干旱区域呈降低趋势,其中南疆部分地区在2000年存在部分极干旱区,而2013年南疆均为干旱区与半干旱区,且从湿润指数年均值来看,南疆大部分地区为干旱区,可以看出此区域极干旱程度呈下降趋势,从面积变化情况来看,全疆极干旱区与干旱区面积均在减少,而半干旱区与半湿润区面积在增加,进一步说明全疆气候趋于湿润的变化趋势。

3.6 气象因子与湿润指数(K)的相关性分析

为了更加明确不同气象因子对K的作用,本文探讨了各类气象因子与K的相关性。由表5可知,气温在0.05水平与K呈显著性相关(p<0.01),相关系数为-0.433,气温增高会加速水分的蒸发,进而导致气候变得干旱,温度升高导致蒸发量增大致使气候干燥。降水、相对湿度均与K在p<0.05水平呈显著正相关,然而,风速、水汽压与K呈反向相关,且相关性不显著。普遍观点认为风速越大,会加快地表蒸散发量,气候就会越干旱,则湿润指数越小,张喆[25]等人研究表明新疆气溶胶呈增长趋势,而南疆主要是沙尘气溶胶,气溶胶的增加影响了风速,这些都进一步说明新疆地区风速与湿润指数成负相关很可能是因为空气中污染物的增加而引起的。

表4 2000-2013年各气候区面积变化 km2

表5 湿润指数与气象因子相关性分析

注:*在0.05 水平(双侧)上显著相关,**在0.01 水平(双侧)上显著相关(n=52)。

4 结 论

(1) 2000—2013年新疆蒸散发年均值空间分布大多处于40~830 mm,蒸散发量高值区大多分布在伊犁河谷及额尔齐斯河谷附近;时序波动由弱到强可大致分布为:阿尔泰山<北疆<天山山脉<南疆<昆仑山脉;Hurst指数说明额尔齐斯河谷附近将呈增加趋势,除此之外全疆绝大部分区域蒸散发量在未来的变化情况将与以往趋势一样,天山山脉持续减少,昆仑山山脉将持续增加。2000—2013年全疆ET均值变化范围为178.29~214.87 mm,年均ET为196.49 mm,PET均值变化范围为1 297.12~1 447.48 mm,年均PET为1 374.39 mm。

(2) 2000—2013年,全疆ET在空间上主要呈轻微减少趋势,且轻微减少区域面积占比为54.01%,严重减少区域占比19.42%,基本不变区域占比19.41%,轻微增加区域占比10.13%,明显增加区域占比1.53%。

(3) 从湿润指数来看,全疆干旱、半干旱地区分界线主要是天山山脉,北疆主要为半湿润、半干旱区,南疆主要为干旱区,14 a全疆极干旱区面积减少198 km2,干旱区面积减少1 037 km2,半干旱区增加938 km2,半湿润区增加257 km2,新疆气候趋于湿润的变化趋势;其次各气象要素中,降水、相对湿度与湿润指数为显著正相关,气温与湿润指数为显著负相关。

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