青海湖流域地表温度时空变化特征研究.pdf
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1、第46卷第7期2023年7月ARIDLANDGEOGRAPHYVol.46No.7Jul.2023doi:10.12118/j.issn.10006060.2022.525青海湖流域地表温度时空变化特征研究康利刚1,2,曹生奎1,2,3,曹广超1,2,3,严莉1,2,陈链璇1,2,李文斌1,2,赵浩然1,2(1.青海师范大学地理科学学院青海省自然地理与环境过程重点实验室,青海 西宁810008;2.青海师范大学青藏高原地表过程与生态保育教育部重点实验室,青海 西宁810008;3.青海省人民政府-北京师范大学高原科学与可持续发展研究院,青海 西宁810008)摘要:地表温度是陆面过程研究的重要
2、参数之一。基于MOD11A2地表温度数据,结合数字高程模型(DEM)、土地利用类型、气象和归一化植被指数(NDVI)等数据,采用ArcGIS空间分析与数理统计方法,对20022021年青海湖流域的年度、季节、月份及昼夜等时间尺度,以及不同土地利用类型、不同海拔高度的地表温度变化特征进行了分析,并利用地理探测器模型对地表温度与环境因子之间的关系进行了研究。结果表明:(1)青海湖流域年均地表温度总体随年份增加呈现上升趋势,平均地表温度为2.20。空间分布呈现比较规律的由流域东南向西北逐渐下降的特征。青海湖北岸和东岸地表温度上升趋势最显著,呈上升趋势的区域占流域主体。(2)地表温度在不同季节表现为:
3、夏季春季秋季冬季。除春季随年份增加呈下降趋势外,夏季、秋季、冬季均呈逐年上升趋势。(3)月间地表温度表现为规律的先增加后减小,以7月为“对称轴”呈显著相似的变化趋势。(4)不同土地利用类型的地表温度从高到低排序为:耕地林地灌木草地荒地冰川。(5)年均地表温度与海拔为显著负相关关系(P0时,表示地表温度在研究时段内随时间呈上升趋势;当K春季秋季冬季。春季平均地表温度为 4.56,随年份增加呈逐年下降趋势,2018 年 出 现 逐 年 春 季 平 均 地 表 温 度 最 高 值(6.52),2020年出现最低值(2.82)。夏季平均地表温度为四季中最高(12.18),在时间序列上表现为显著逐年上升
4、趋势,最高值出现在 2013 年(13.59),最低值出现在2012年(10.64)。秋季平均地表温度为2.12,时间上呈现为逐年上升趋势,最高值年份(2021年)与最低值年份(2002年)差异较大,达4.44。冬季,平均地表温度为四季最低(-9.03),随年份增加,地表温度波动幅度增大,变化范围是-10.46-6.52。青海湖流域四季地表温度空间分布如图5所示。春季,地表温度自流域东南向西北递减,整体温度在-8.1412.55 范围内波动。0 以上的区域包含了流域东南部和中部的绝大部分区域,面积占比约为87.10%,并在湖区周围形成一条地温高值带。夏季,地表温度表现出显著的高温效应,流域内地
5、表温度介于1.1921.56 之间;与春季类似,地温高值区(15)位于青海湖湖区周围。秋季,地表温度介于-9.539.19 之间,其中约有66.20%的区域在0 之上,这与年均地表温度的分布特征类似。冬季,地表温度在空间上表现出显著低温效应,流域内地表温度均在0 以下,并在流域西北角图4 青海湖流域季均地表温度年际变化Fig.4 Inter annual changes of seasonal average land surface temperature in Qinghai Lake Basin10887期康利刚等:青海湖流域地表温度时空变化特征研究形成极低值区(地表温度小于-15)。3
6、.1.3青海湖流域地表温度年内各月时空变化特征青海湖流域月均地表温度年内变化如图 6 所示。各月地表温度以7月为“拐点”呈先增加后减小的变化趋势。1、2、11、12月为冰冻期,月均地表温度均低于0,其中全年最低温度(-10.51)出现在1月。随着春季到来,气温回升,积雪覆盖减小,地表裸露导致其吸热能力增强,故月均地表温度逐渐上升,至7月地表温度达到全年最高(13.28)。流域逐月平均地表温度的最高与最低之差为23.79。如图7所示,青海湖流域月均地表温度空间差异显著。1月,除青海湖湖面四周区域外,其他区域均低于-10;3月,存在59.45%的区域地表温度在0 以上,这些区域位于流域中部和东南部
7、;4月,除流域东南部外,其他区域地表温度均到达0 以上;6月,流域全部区域均达到0 以上;7月,青海湖尕海以及附近区域地表温度介于20 以上,其中沙岛保护区由于地表裸露以及沙漠吸热导热迅速,导致该区域成为流域内地表温度最高的区域;7月以后地表温度逐渐回落;至10月,尽管有35.03%的区域介于0 以下,但此时青海湖环湖区域地表温度仍相对较高(5);11 月,流域全部区域均已降至0 以下;到翌年1月达到最低地温。3.1.4 青海湖流域不同土地利用类型的地表温度变化特征 土地利用类型的空间分布状况对地表冷、热环境的空间分配有重要影响。对青海湖流域土地利用类型数据进行处理与统计后可知,流域内土地利用
8、类型主要为草地,其次为荒地、冰川、灌木、林地、耕地等(由于建筑用地和湿地面积占比均小于0.001%,故不作讨论),其面积平均占比分别为91.40%、4.60%、1.30%、0.71%、0.36%和0.17%。考虑到土地覆被的改变使得不同年份的土地利用类型像元存在差别。为了减小土地利用类型变化带来的干扰,进而实现更加稳健和合理的结果,本文利用ArcGIS 10.8空间叠置分析统计了5期内覆被类型未变化像元的地表温度数据。青海湖流域不同土地利用类型的年均地表温度如表1所示,不同土地利用类型的年均、年均白天、年均夜晚地表温度差异均较为显著,三者地表温度从低到高排序依次均为冰川荒地草地灌木林地耕地。冰
9、川年均地表温度低至-7.63,耕地则高达5.19。6种土图5 青海湖流域季均地表温度空间分布Fig.5 Spatial distribution of seasonal average land surface temperature in Qinghai Lake Basin108946卷地利用类型的年均白天地表温度均在0 以上,年均夜晚地表温度都在0 以下。除耕地外,不同土地利用类型的平均地表温度随年份增加而呈现出的变化趋势大致相同,即以2012年为界限呈先降低后升高的变化特征。耕地的平均地表温度随年份的增加呈上升趋势(R2=0.49,P0.05)。3.1.5 青海湖流域不同海拔梯度的地表
10、温度变化特征 青海湖流域四周被高山环绕,海拔相对高差较大,海拔梯度的垂直变化对地表温度有着更为直接的影响34。为了探究不同海拔梯度的地表温度变化情况,利用ArcGIS 10.8重分类工具提取青海湖流域的海拔梯度,并按200 m高差,从低到高分为10图6 青海湖流域地表温度年内变化Fig.6 Annual variation of land surface temperature inQinghai Lake Basin图7 青海湖流域月均地表温度空间分布Fig.7 Spatial distribution of monthly average land surface temperature
11、in Qinghai Lake Basin10907期康利刚等:青海湖流域地表温度时空变化特征研究个海拔区间(图8)。经统计分析和相关性分析可知,年均、年均白天、年均夜晚地表温度与海拔均呈现显著负相关关系(P0.05),海拔每升高100 m,年均地表温度下降约0.80,年均白天地表温度下降约1.10,年均夜晚地表温度下降约0.50,并在49695268 m范围内均达到全流域最小值。年均、年均白天、年均夜晚地表温度均在47694969 m范围内出现大幅度波动下降,在此范围内地表温度垂直递减率均达到最大。3.2 青海湖流域地表温度与环境因子的关系3.2.1 青海湖流域年均气温、年均降水量、年均ND
12、VI时空变化特征20022021年青海湖流域年均气温、年均降水量、年均NDVI的年际变化如图9所示,年均气温介于-4.33-3.14 之间,平均气温为-3.58,总体随年份增加而上升。其中,2012年气温为研究时段内最低,2017年达到最高,总体气温较低且年际波动较大;年均降水量随年份增加呈不显著的增加,介于277.51430.14 mm之间,平均降图8 青海湖流域不同海拔的年均、年均白天、年均夜晚地表温度变化Fig.8 Changes of annual average,annual average daytime and annual average night land surface
13、temperature atdifferent elevations in the Qinghai Lake Basin注:NDVI为归一化植被指数。下同。图9 青海湖流域年均气温、年均降水量、年均NDVI年际变化Fig.9 Inter annual changes of annual mean temperature,annual mean precipitation and annual mean NDVI in Qinghai Lake Basin表1 青海湖流域不同土地利用类型的地表温度变化Tab.1 Land surface temperature changes of differ
14、ent land use types in Qinghai Lake Basin/地表温度耕地林地灌木草地冰川荒地2002年4.523.433.212.48-6.72-1.242007年4.973.383.162.65-7.43-0.992012年4.52.132.011.44-8.05-2.052017年5.053.473.282.61-7.12-0.812020年5.223.962.892.21-7.17-1.25年均5.193.633.312.89-7.63-0.11年均白天17.4313.214.2715.260.2311.58年均夜晚-7.02-7.17-7.29-9.68-15.5
15、9-12.03109146卷水量为352.89 mm,年均降水量在2020年最低,在2018年最高;年均NDVI总体上随着年份增加而显著增加。年均NDVI年际波动范围在0.470.65之间,平均NDVI为0.54,NDVI最低年份为2004年,最高为2017年。由此可见,近20 a青海湖流域气候在逐渐变湿、变暖,进而引起植被的增加。近20 a青海湖流域年均气温、年均降水量、年均NDVI的空间分布如图10所示,年均气温空间分布与地表温度空间分布状况高度重合,均呈现出由东南向西北逐渐降低的分布特征,并在青海湖周围形成一个高值带。年均降水量呈现出东部高,中部和西部低的分布特征。在青海湖北岸和南岸年均
16、NDVI形成高值区,流域西部NDVI较小。3.2.2 青海湖流域年均气温、年均降水量、年均NDVI空间自相关分析通过对青海湖流域年均地表温度、年均气温、年均降水量、年均NDVI分别进行全局空间自相关分析,得出其全局Moran s I指数分别为0.70、0.80、0.89和0.57,表明年均地表温度、年均气温、年均降水量、年均NDVI均呈现出空间正相关性,即相似地表温度、相似气温、相似降水量、相似NDVI的区域分布并非随机,而是存在一定的聚类现象,可以进行局部空间自相关分析(表2)。为具体分析年均地表温度、年均气温、年均降水量、年均NDVI的空间差异性,对其分别进行局部空间自相关分析,将流域内各
17、个区域分为不显著、高-高型聚类、高-低型聚类、低-高型聚类、低-低型聚类5个区域。由图11可知,20022021年年均地表温度和年均气温的空间聚集状况存在高度相似性,两者均在青海湖流域东南区域的青海湖周围表现为高-高型聚类,面积占比分别为32.40%和31.90%,代表着分别有32.40%和31.90%的区域存在该区域的地表温度和气温高而影响周边区域的地表温度和气温同样高;在流域西北区域表现为低-低型聚类,面积占比分别为26.10%和32.40%,代表着分别有26.10%和32.40%的区域存在该区域的地表温度和气温低而影响周边区域的地表温度和气温同样低;在流域中部的“带状”区域表现为不显著聚
18、集,面积占比分别为41.50%和35.70%。年均降水量在流域东部和北部区域为高-高型聚类,面积占比为26.90%;在流域西南区域表现为低-低型聚类,面积占比为31.60%。年均NDVI的空间聚集性较弱,不显著聚集的区域占据流域主体,面积占比为 59.40%,有23.60%的区域为高-高型聚类,分布在青海湖北岸和南岸部分区域;流域西北区域和青海湖东北岸部分区域为低-低型聚类,面积占比为17.00%。3.2.3地理探测器模型利用地理探测器,对青海湖流域海拔高度、土地利用类型、气温、降水量和NDVI 5个环境因子与地表温度分别进行单因子探测和交互探测。首先借助地理探测器进行因子探测,5个变量均通过
19、了0.01水平的显著性检验,表明海拔高度、图10 青海湖流域年均气温、年均降水量、年均NDVI空间分布Fig.10 Spatial distributions of annual mean temperature,annual mean precipitation and annual mean NDVI in Qinghai Lake Basin表2 青海湖流域年均地表温度、年均气温、年均降水量、年均NDVI全局空间自相关性统计Tab.2 Statistics of global spatial autocorrelation ofannual mean land surface tempe
20、rature,annual meantemperature,annual mean precipitation and annual meanNDVI in Qinghai Lake Basin环境因子年均地表温度年均气温年均降水量年均NDVIMoran s I指数0.700.800.890.57Z得分67.8377.4686.2654.79P值0.0000.0000.0000.000注:NDVI为归一化植被指数。10927期康利刚等:青海湖流域地表温度时空变化特征研究土地利用类型、气温、降水量以及NDVI对青海湖流域地温的空间分布存在显著的影响。图12给出了单因子探测的结果(用q值表示),q
21、值越大表明环境因子对地表温度的解释力越强。可以看出,海拔高度、土地利用类型、气温、降水量和NDVI的q值分别为 0.86、0.07、0.87、0.09 和 0.20。在所有环境因子中,海拔高度和气温是青海湖流域地表温度主导影响因子,两者解释力远远高于其他因子。NDVI的解释力达到0.20,是地表温度的次要影响因子。土地利用类型和降水量在一定程度上会影响到地表温度的空间分布,但其单因子解释力较小(q气温NDVI(0.89)土地利用类型气温(0.88)=气温降水量(0.88)=海拔高度NDVI(0.88)海拔高度降水量(0.87)土地利用类型海拔高度(0.86)NDVI降水量(0.38)土地利用类
22、型NDVI(0.23)土地利用类型降水量(0.17)。在所有因子的交互作用中,气温和海拔高度交互,q值的解释力最大,表明青海湖注:q为自变量解释力的度量。图12 影响因子交互作用探测结果Fig.12 Interaction detection results of influencing factors图11 青海湖流域年均地表温度、年均气温、年均降水量、年均NDVI空间聚集情况Fig.11 Spatial aggregation of annual mean land surface temperature,annual mean temperature,annual meanprecipi
23、tation and annual mean NDVI in Qinghai Lake Basin109346卷流域气温和海拔高度的耦合与地表温度关系密切。除此之外,气温(或海拔高度)与其他环境因子之间的交互作用也十分明显,交互q值范围在0.860.89(或0.860.88)之间。降水量NDVI、土地利用类型NDVI和降水量土地利用类型的交互q值分别为0.38、0.23和0.17,是地表温度的次要影响因子。4讨 论4.1 青海湖流域地表温度与青藏高原地表温度间的关系青海湖流域作为青藏高原重要的地理组成部分,对气候变化的响应也同样敏感,而青海湖流域与青藏高原整体的地表温度时空变化有何异同?是否存
24、在空间区域差异?为此,本文搜集了对青藏高原地表温度研究的相关文献,虽然各文献所采用的数据来源和研究方法有所不同,但仍可作为两者之间关联性的参考。分析可知,20022021年青藏高原由于其特殊的地质地貌条件,温度场对比十分明显,地表温度差别较大。青藏高原因其地貌单元相对独立、海拔高等原因的影响,年均地表温度显著低于同纬度带的东部区域35,大部分地区的年均地表温度都在-1010 之间36,整体略低于青海湖流域地表温度的空间波动,而青海湖流域作为我国西北干旱区、西南高寒区和东部季风区的交汇区,是青藏高原气温和地表温度较高的区域之一。青藏高原和青海湖流域地表温度空间分布均显著受到海拔高度的影响,随着海
25、拔上升,其地表温度也相应下降。而近些年来青藏高原的年平均地表温度呈逐年上升的趋势37,与青海湖流域地表温度年际变化总体趋势大致相同。而青藏高原整体的地表温度升温速率略高于青海湖流域地表温度升温速率。胡盼盼36的研究当中,青海湖流域年均夜晚地表温度变化趋势与青藏高原整体相一致,均呈现显著增温的趋势,而白天地表温度的变化则相对不明显。4.2 青海湖流域地表温度的主导环境因素丁一汇等8研究指出,在全球气候变暖的背景下,地表温度相比起气温,对气候变暖的响应存在一定的滞后性和平缓性。通过对20022021年青海湖流域地表温度和气温进行统计和分析,发现气温和地表温度的年际变化虽然都呈不同程度的上升趋势,但
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