中国西北春季沙尘高发区及沙尘源解析

张 晔,王海兵,左合君,闫 敏

中国西北春季沙尘高发区及沙尘源解析

张 晔,王海兵*,左合君,闫 敏

(内蒙古农业大学沙漠治理学院,内蒙古自治区风沙物理与防沙治沙工程重点实验室,内蒙古 呼和浩特 010018)

以波段亮温差算法(BTD)对中国西北2014~2018年春季460期 MODIS L1B数据进行沙尘信息逐日提取,统计分析沙尘频数的空间分布规律,结合地貌特征及地表沉积物细颗粒组分含量进行沙尘源解析.结果表明:(1)中国西北沙尘活动呈“两区三带”分布特征,沙尘频发区主要分布于塔里木盆地和蒙古高原南部沙漠戈壁区;区内存在塔克拉玛干沙漠东南缘荒漠绿洲高频带(270~287次)、库姆塔格沙漠北缘高频带(240~250次)及巴丹吉林沙漠东北边缘荒漠绿洲高频带(240~250次).(2)中重度沙尘高频区主要分布于塔克拉玛干西北部沙漠绿洲.沙尘源主要为富含粉尘的边缘沙漠与冲积洪积扇缘戈壁交错带,内含丰富的干河床、干涸湖泊和绿洲退化地,该区域细物质组分含量高,易释放粉尘微粒并通过局地循环过程向周边地表扩散沉积,为区域高频、高浓度沙尘发生提供丰富的物质基础.

波段亮温差(BTD)；沙尘频数；沙尘源；中国西北

风沙活动是干旱区主要的地表过程.频繁的沙尘天气会加剧地表风蚀、破坏土壤组分[1-2],恶化空气质量、危害人类健康;沙尘气溶胶不仅能参与云凝结核的形成影响降水模式[3-5],还可远距离为海洋提供Fe物质[6-9],通过“生物泵”作用降低CO2浓度,进而成为驱动全球气候变化的重要因素之一[6,9-10].

中国西北是亚洲主要的沙尘源区之一[11-15],该区域地貌复杂、地表景观多样,沙漠、退化绿洲、干涸水系等交错分布,沙尘过程也极其复杂,使得对于沙尘源地及主要释放地表的认识存在很大分歧.以多年气象数据为基础,并结合土壤数据等得到中国及其北方地区的沙源为沙漠、荒漠和戈壁[15-18],但干旱区气象站布设稀少,地面监测下沙尘活动空间分布规律的插值结果往往存在缺陷,在一定程度上会制约对沙尘源的认识.因此,大范围、多时相、高精度的遥感监测十分必要.如以Sea WiFS数据为基础,监测到东亚沙尘的主要源地为内蒙古中西部的沙漠、戈壁及蒙古的戈壁[14];通过收集MODIS多年的沙尘暴影像并对个别沙尘事件进行分析,得到中国西北沙尘源主要是冲积扇、干湖及河床[19];基于全球气溶胶模式(GOCART)对东亚沙尘分布及源汇的研究结果表明,中国境内主要沙源为塔克拉玛干沙漠、河西走廊及河套地区[5];通过野外观测不同类型景观的沙尘排放通量,表明干涸湖床沉积物、退化草地等是主要沙尘源[16];研究中国西北沙漠沙尘的地球化学元素空间分布特征后,确定了巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠及部分内蒙古戈壁沙漠等为沙源区[20];对长时间序列气象站数据的统计结果表明,南疆是中国沙尘暴最频繁的地区[21],而塔克拉玛干沙漠则是向外输送沙尘最多的区域[22].

沙尘活动的空间分布规律是揭示尘源的重要依据,其不确定性是导致目前对源地认识存在争论的主要原因.正是由于中国西北地貌的复杂性,致使沙尘活动的空间变异非常大,仅凭有限的气象站很难全面覆盖沙尘的波及范围,空间连续性较差.卫星遥感则可实现对沙尘天气的宏观监测,但目前相关研究均基于少数几次过程的个例分析,其结果不足以准确体现大多数沙尘过程的源地,不具代表性.因此,本文从统计学角度出发,对长时间序列的MODIS数据采用波段亮温差算法(BTD)进行逐日分析,将卫星遥感和频数统计相结合展开沙尘源研究.其中,BTD算法已被广泛应用于沙尘天气的监测中[19,23],并且大量学者[24-25]已验证其能够弥补其他沙尘识别方法的不足,具有明显优势.

基于以上,本文以BTD算法作为沙尘信息提取手段,以长时间序列、全时相、大范围的MODIS遥感数据为基础,逐日解译典型代表区域中国西北2014~2018年3~5月近460期影像,对监测到的全部沙尘事件进行逐一分析,得到该地区该时段每一天沙尘活动的具体情况,进而统计出近5年沙尘天气的爆发频数;通过地貌类型及地表组分特征来识别高频、高浓度沙尘源区及主要的释放地表,以期为其确定及治理与沙尘过程的监测提供数据支撑.

1 资料与方法

1.1 数据获取

MODIS是EOS系列卫星搭载的中分辨率成像光谱仪,其数据因具高地面分辨率、多波段和时效性良好且易获取等特点而被广泛应用,可满足沙尘的逐日监测.本文遥感数据来自美国航空航天宇航局戈达德航天中心,采用2014~2018年春季(3~5月)的MODIS L1B (1km×1km)数据,研究范围包括中国西北(内蒙古、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏)六省,涉及影像总计约4700景;采用的谷歌影像,通过LSV软件下载,分辨率为19.11m.

1.2 研究方法

1.2.1 沙尘信息提取 BTD算法始于20世纪80年代的分裂窗法,大气中硅酸盐颗粒和冰水物颗粒的区分可以通过11μm和12μm两通道的辐射亮温差实现,当其呈现负值时为硅酸盐颗粒,即为沙尘区,且负值越小沙尘浓度越大,强沙尘暴过程其绝对值较大;其余非负值则代表陆地、水域和云区[24-26].

利用卫星自带的地理信息进行几何校正,通过对比RGB为1、15、20,1、2、29,1、15、29以及1、4、3不同波段组合后的效果,选用1、4、3真彩色合成显示影像,以确定沙尘过程的基本信息;基于BTD模式选用热红外31、32波段相减作差来提取沙尘,进一步明确其覆盖范围(图1);以研究区(内蒙古、新疆、甘肃、宁夏、青海、西藏)为界对拼接镶嵌后的数据进行裁剪,得到研究区BTD影像.

图1 沙尘信息提取方法

1.2.2 BTD模式精度验证 通过研究区内典型气象站(马鬃山、额济纳旗、东胜、阿拉尔、若羌、民丰)2014~2017年春季能见度监测数据(来源于中国气象数据网http://data.cma.cn/)和气象站(城镇区域)及其附近植被稀疏的荒漠区近地表BTD沙尘提取数据结果,进行拟合以验证BTD方法的准确性;并按月统计沙尘日数,分析数据间的一致性程度,进一步验证本文BTD方法的精度(图2).

1.2.3 沙尘频数统计 通过统计全部BTD影像数据的波段阈值,得出沙尘的阈值范围在-9~-1之间,并且其日数分布呈正态分布(图3),基于此初步划分沙尘浓度,得到轻度(-2.5

图2 研究区地形

图3 BTD阈值分布

1.2.4 高频沙尘区及沙尘释放地表的确定 基于Gis10.3,结合谷歌影像进一步分析高频区沙尘的空间分布及地貌特征,引用高频区地表细颗粒组分含量数据,识别主要的沙尘释放地表.

2 结果分析

2.1 BTD模式沙尘提取精度

将BTD气象站(城镇区域)提取结果和站点附近(植被稀疏的荒漠区)坐标提取结果分别与气象站监测结果进行拟合(图4a),得到相关系数2值分别为0.671和0.8988,说明BTD模式在植被稀疏的荒漠地表精度更高,达89.88%;如图4b所示,以月沙尘日数对比气象站数据和站点附近同期BTD荒漠地表提取数据,结果显示二者变化趋势基本吻合.

2.2 中国西北沙尘活动的空间分异特征

由图5可见,新疆南部塔里木盆地和蒙古高原南部沙漠戈壁区为中国西北两大高频源区,该区域2014~2018年春季沙尘频数最大达287次,其中范围在240~287次的主要分布区域为新疆南部塔克拉玛干沙漠南缘;200~240次的分布区域为新疆南部塔里木盆地及其东南部库姆塔格沙漠、内蒙古西部巴丹吉林沙漠以及青海省柴达木盆地边缘;160~200次主要分布在新疆塔里木盆地边缘及其东南部带状区域和内蒙古西部.

由图6(a)可知,轻度沙尘活动发生频次最大为237次,其高频区分布于新疆塔克拉玛干沙漠南部、库姆塔格沙漠、内蒙古巴丹吉林沙漠北部以及青海柴达木盆地边缘区域;图6(b)中度沙尘活动发生频次最大为83次,其高频区分布于新疆塔克拉玛干沙漠西北部,并且以该地为中心向南延伸,其频次呈减小趋势;图6(c)重度沙尘活动发生频次最大为7次,其高频区分布于新疆塔克拉玛干沙漠北部,并且以该地为中心其频次向四周呈减小趋势.

图4 BTD提取结果与气象站数据对比

图5 中国西北沙尘活动频数空间分布

2.3 中国西北沙尘高频区地貌特征

由图7可见,围绕边缘沙漠与山前冲洪积扇扇缘交汇处形成了三大沙尘高频带(³230次):塔克拉玛干沙漠东南边缘高频带(图7a)、库姆塔格沙漠北缘高频带(图7b)和巴丹吉林沙漠东北边缘高频带(图7c),并且在塔克拉玛干沙漠西北部存在中、重度沙尘高频区(图7d).图7a塔克拉玛干沙漠东南边缘高频带,沙尘频数最大处(270~280次)位于阿尔金山脉及昆仑山脉山前冲、洪积平原向塔克拉玛干边缘沙漠过渡区域,该区域多断流水系、干河床及绿洲退化地分布;图7b库姆塔格沙漠北缘高频带,以北山及小红山山前洪积扇与库姆塔格北部边缘沙漠交汇处沙尘频数最大(240~250次);图7c巴丹吉林沙漠东北边缘高频带,频数最大处(240~250次)在额济纳冲积洪积扇缘戈壁及东北边缘沙漠均有分布,且多干盐湖、干湖床分布.图7d为中度、重度高频区(即中高浓度沙尘高发区),二者均位于塔克拉玛干沙漠西北部.其中,中度高频区呈带状或点状分布于和田河下游退化绿洲下风向处的沙漠边缘,沙尘频数以天山山脉水系(托什干河等)冲洪积区、退化绿洲与塔克拉玛干北缘沙漠交错带最大(79~83次);重度高频区则位于沙漠北部克里雅河下游处干河床及绿洲退化地,呈点状分布.

图7 中国西北高频沙尘区地貌特征

2.4 典型地貌地表组分特征

如表1所示,四个区域(中国西北沙尘三大高频带及中重度高频区)整体而言,地表细颗粒(粒径<0.01mm及<0.05mm)组分平均含量大小均呈现边缘退化地>冲积、洪积扇扇缘戈壁>边缘沙漠、沙山,分别为:4.17%、3.71%>2.13%>0.84%(塔东南, <0.01mm)和13.18%、12.33%>7.94%>3.78%(塔东南, <0.05mm);8.78%>6.46%>0.97%(塔西北,<0.01mm)和24.06%>20.86%>3.98%(塔西北,<0.05mm); 60.34%>3.18%(库北,<0.063mm);1.40%>0.65%(巴东北,<0.01mm)和15.89%>5.15%>2.27%(巴东北, <0.05mm).其中,巴丹吉林沙漠东北部地表细组分平均含量虽以绿洲最大,但因其植被盖度良好而粉尘不易释放,故不作比较.

表1 中国西北沙尘源区地表组分特征

注:-表示无数据.

3 讨论

3.1 BTD模式及其精度

卫星遥感虽是沙尘天气监测及预警的有效手段,但也存在一些影响结果准确性的因素,如:厚云层的覆盖会影响沙尘区的判别、地面沙化等在目视解译时易与沙尘区混淆[30],这就要求用遥感影像提取沙尘信息方法的专一性与精确性.本文采用波段亮温差 (BTD31-32)来提取沙尘信息,能够显著突出沙尘区范围,使其明显区别于云区、沙化地、水域等,并且许多研究已比较论证了该方法的可靠性及优选性[19,24-25],例如:利用几种主要的沙尘识别及羽流识别方法(灰尘增强算法、Ackerman模型、深蓝算法、亮温差等),基于同样的沙尘事件比较和评价了各自的识别效果,并通过AI指数及HYSPLIT后向轨迹模型加以检验,结果表明,MODIS L1B数据是高空间分辨率下识别尘源的理想选择,而亮度-温度差,即BTD算法则是最稳定可靠的沙尘识别技术[24-25]. BTD沙尘提取模式在站点附近植被稀疏的荒漠地表精度更高(2=0.8988),在城镇区域气象站提取精度较低(R=0.671).分析原因认为,随着城市化进程,气象站逐渐被包围覆盖,以站点坐标提取BTD阈值,会因城市热岛效应等而相对偏小,导致精度较差;以站点附近植被稀疏的荒漠地表为基准,其结果不受其他因素干扰而精度较高,故BTD模式相比而言更适用于空旷裸露地表区域.

3.2 “两区三带”及中重度高频区

地面气象站点监测结果显示中国北方的沙尘暴源区主要分布在阿拉善高原、南疆盆地南缘以及内蒙古中部三地区[18];并通过个例分析进一步得出影响我国的主要沙源为塔克拉玛干沙漠、柴达木盆地、内蒙古东西部的沙地和黄土高原[15];确定了巴丹吉林沙漠、腾格里沙漠、毛乌素沙地及周边地区和塔克拉玛干沙漠及周边地区是十分显著的沙尘暴高发区[31].野外观测结果表明,沙漠边缘的干涸湖床、绿洲退化地及其毗邻的沙漠戈壁地表为PM10的强释放区,干湖床沉积物、退化草地等沙尘排放通量最大,是主要沙尘源区[16,32].本文基于逐日遥感数据的频数统计,结合高分辨率谷歌影像,得出我国西北沙尘活动的“两区” (即新疆塔里木盆地区、蒙古高原南部沙漠戈壁区)和“三带”(塔克拉玛干沙漠东南缘荒漠绿洲高频带、库姆塔格沙漠北缘高频带和巴丹吉林沙漠东北边缘荒漠绿洲高频带),以干涸水系周边、绿洲退化地及山前洪积扇与沙漠边缘交汇处分布最为集中,且沙尘发生频数最大.

究其原因:发育于山地的内陆河随着流速渐缓及搬运能力的减弱,大量细组分物质在洪积扇外缘堆积;且河流多消匿于沙漠边缘,干旱的气候使之更易形成干湖盆、干河床,这就为局地粉尘提供了重要物源[33];沙漠向外扩张往往发生于其细颗粒组分富集的边缘区域[34],加之干旱区频繁的风蚀作用,故也成为沙尘释放的高频区;另外,干河附近受外界影响较大,地面扰动强烈,细颗粒物质在风蚀过程中更易释放,后大量沉积于沙漠戈壁地表,在风沙流活动中发生局地粉尘循环,因此频数较大.中重度沙尘高频区分布于塔克拉玛干西北部内陆河下游退化绿洲下风向处的边缘沙漠,结合周边地貌等特征,认为该区域上风向处以绿洲退化地、山前戈壁等居多,存在丰富的粉尘物质,风力作用下被瞬时释放,在边缘沙漠形成浓度较大的局地沙尘过程[35-36],故呈中高浓度且频数较大.本文与站点监测和野外观测的研究结果均达成一致,得出中国西北沙尘源的“两区三带”,并论证了结果的科学性和可靠性,更加体现了BTD模式下频数统计方法的可行性及准确性.同时本文在沙尘数据更详实的基础上弥补了气象数据因站点布设等因素导致的结果误差,确定的源地更准确明了.

3.3 沙尘源释放地表

Zhang等[19]通过多年MODIS数据对个别沙尘事件的源地分析,得到冲积扇、干湖及河床是中国西北的尘源;延昊等[13]利用SeaWiFS数据得到的沙尘源地为内蒙古中西部的沙漠、戈壁及蒙古的戈壁.而本文将MODIS数据作为信息源,对高频沙尘释放的位置及地表做出精准定位和识别,结果表明围绕干涸水系、退化绿洲分布的,富粉砂黏土组分的边缘沙漠和冲洪积扇缘交错带为主要沙尘释放源.出现该分歧的原因在于上述通过遥感手段解析沙尘源的研究,均是以一次或少数几次沙尘天气为背景进行的个例分析,其结果会存在偶然性,不能够表征大多数沙尘过程的源地情况;本文将逐日解译得到的所有沙尘事件均视为同类沙尘天气,通过460期逐日遥感数据的空间叠置,进而统计频数,得到高频区具体定位,从统计学角度出发确定沙尘源,则能够较大程度的避免由于数据量小或其他因素导致的误差,从而研究结果更加客观科学.

4 结论

4.1 我国西北干旱区存在三大沙尘高频活动带:塔克拉玛干沙漠东南边缘高频带、库姆塔格沙漠北缘高频带和巴丹吉林沙漠东北边缘高频带,是我国西北春季沙尘天气爆发的“热点”区域;中重度沙尘高频区主要分布于塔克拉玛干沙漠西北部.

4.2 沙尘源位于富粉砂黏土组分的边缘沙漠与冲洪积扇缘戈壁交错区,区域内干河床、干湖及退化绿洲广布,且存在频繁的粉尘物质内循环,为区域高频沙尘过程提供了物质基础.

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Identify high frequent dust areas and their sources in spring in the Northwest of China.

ZHANG Ye, WANG Hai-bing*, ZUO He-jun, YAN Min

(Key Laboratory of Aeolian Sand Physics and Sand Control Engineering in Inner Mongolia, Desert Science and Engineering College, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China)., 2019,39(10)：4065~4073

The spatial distribution of dust frequency was extracted from MODIS L1B data of 460 days in spring from 2014~2018 in the Northwest of China by using brightness temperature difference (BTD) algorithm and dust source was identified by combining with the geomorphological type and the content of fine particles in surface sediments. The results showed that dust activity in the region is characterized as two regions and three belts in which the two regions are Tarim Basin in Xinjiang Autonomous Region and Gobi Desert of southern Mongolian plateau and the three belts are desert oasis in southeastern margin of Taklimakan Desert (270~287 times), northern margin of Kumutag Desert (240~250 times), and desert oasis in the northwestern margin of Badain Jaran Desert (240~250 times). The region with high frequency of moderate and severe dust activities is mainly located in desert oasis of the northwest margin of Taklimakan. The dust source is mainly located in the transit zones from Alluvial fan, via Gobi, to the edge of Desert filled with dry riverbed, dry lake, and degraded oasis. The surface in the region covers fine sand particles and provide rich sand material for the high-frequent and high-concentrated sand and dust. The fine particles are easy to release to atmosphere and diffuse to the surrounding region through the local dust circulation process.

brightness temperature difference (BTD)；dust frequency；dust source；Northwest of China

X513

A

1000-6923(2019)10-4065-09

张 晔(1993-),女,内蒙古呼和浩特人,内蒙古农业大学硕士研究生,主要从事荒漠化防治与遥感应用方面研究.

2019-03-10

国家自然科学基金项目(41861001)

*责任作者, 副教授,hbwang@imau.edu.cn