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    內(nèi)蒙古積雪日數(shù)時空特征研究

    2021-03-28 05:06:40朱烏楊嘎
    河南科技 2021年29期
    關(guān)鍵詞:時空特征內(nèi)蒙古

    朱烏楊嘎

    摘 要:利用經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)、地統(tǒng)計和地理信息系統(tǒng)方法,研究了內(nèi)蒙古積雪的時空分布特征。結(jié)果表明:內(nèi)蒙古積雪分布極不均勻,整體呈現(xiàn)東北多西南少的趨勢;研究區(qū)北部積雪日數(shù)(80~170 d)明顯比南部(小于45 d)長,西北部地區(qū)多年平均積雪日數(shù)接近于0,東北部地區(qū)多年平均積雪日數(shù)大部分超過100 d。大多數(shù)年份不穩(wěn)定積雪區(qū)域與穩(wěn)定積雪區(qū)域面積占比相近,但在個別年份中,二者面積相差過大,多年無積雪覆蓋區(qū)域主要分布在西部地區(qū)。SLOPE高值區(qū)主要分布在東部大興安嶺東側(cè)、呼倫貝爾草原和錫林郭勒草原,其他地區(qū)還包括西北部巴彥淖爾、呼和浩特、包頭等中部。SLOPE低值區(qū)主要分布在東部呼倫貝爾高原西側(cè)及南部河套平原。2000—2017年,整個研究區(qū)98.37%的地區(qū)積雪日數(shù)發(fā)生變化,但變化并不顯著。

    關(guān)鍵詞:內(nèi)蒙古;積雪日數(shù);時空特征

    中圖分類號:P426.635 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1003-5168(2021)29-0139-04

    Study on Spatiotemporal Characteristics of Snow Cover Days in Inner Mongolia

    ZHU Wuyangga

    (College of Geographical and Sciences, Inner Mongolia Normal University, Hohhot Inner Mongolia 010022)

    Abstract: The temporal and spatial distribution characteristics of snow cover in Inner Mongolia are studied by using classical statistics, geostatistics and GIS. The results show that the distribution of snow cover in Inner Mongolia is very uneven, showing a trend of more in the northeast and less in the southwest; The snow days in the north of the study area (80 ~ 170 d) are significantly longer than those in the South (< 45 d). The multi-year average snow days in the northwest are close to 0, and most of the multi-year average snow days in the Northeast are more than 100 d. The area proportion of unstable snow area and stable snow area is similar in most years, but in some years, the area difference between them is too large. The areas without snow cover for many years are mainly distributed in the western region. Slope high value areas are mainly distributed in the east of Daxinganling, Hulunbuir grassland and Xilingol Grassland in the East, and other areas also include Bayannur, Hohhot, Baotou and other central areas in the northwest. Slope low value areas are mainly distributed in the west of Hulunbuir plateau in the East and Hetao Plain in the south. From 2000 to 2017, the number of snow days in 98.37% of the whole study area changed, but the change was not significant.

    Keywords: Inner Mongolia;snow cover days;spatiotemporal characteristics

    積雪是氣候系統(tǒng)中一個非常重要的組成部分,在年時間尺度上積雪對氣溫的變化是非常敏感的[1]。它不僅影響能量交換、地表輻射平衡及氣候變化,而且是一種重要的淡水資源[2]。積雪對水循環(huán)具有重要影響,積雪監(jiān)測可以幫助相關(guān)工作人員科學(xué)安排水資源的管理工作,特別是在水資源匱乏的西北地區(qū)[3]。我國有很多學(xué)者利用遙感技術(shù)對積雪進行監(jiān)測研究。延昊通過案例分析比較了中分辨率成像光譜儀(Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS)和AMSR-E積雪分布,發(fā)現(xiàn)云的遮蔽使MODIS積雪分布面積比實際小,但由于MODIS的空間分辨率高,得到的積雪邊界線輪廓清晰。而微波不受云的影響,得到的AMSR-E積雪分布比較符合實際,但積雪的邊界線較粗[4]。薩楚拉等利用MODIS數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD10A2)分析了內(nèi)蒙古2002—2012年10個積雪季節(jié)的積雪覆蓋面積時空變化[5]。楊倩等利用MODIS每日積雪產(chǎn)品(MOD10A1)提取吉林省積雪覆蓋指數(shù)、積雪日數(shù)、積雪初日等,并結(jié)合同期氣溫和降水資料,分析該區(qū)積雪的變化特征與氣溫、降水的關(guān)系[6]。王增艷等以干旱區(qū)為研究區(qū),利用MODIS和AMSR-E融合后的8個水文年份無云積雪產(chǎn)品,計算了利用遙感方法提取積雪日數(shù)[7]。KLEIN A G等利用地理信息系統(tǒng)(Geographic Information System,GIS)對MODIS積雪產(chǎn)品進行精度評估[8]。同時,對由中分辨率成像光譜儀(MODIS)數(shù)據(jù)制作的每日積雪圖與美國水文遙感中心(NOHRSC)制作的實際積雪圖以及2000—2001年雪季的現(xiàn)場積雪遙測(SNOTEL)測量結(jié)果進行了比較。CHE T等利用微波被動衛(wèi)星遙感資料(1978—1987年的SMMR和1987—2006年的SMM/I)研究了我國季節(jié)性積雪深度的時空分布。結(jié)果表明,近30年來我國積雪深度呈現(xiàn)出明顯的年際變化,且增長趨勢較弱[9]。

    為了掌握內(nèi)蒙古的積雪日數(shù)動態(tài)變化特征,可以通過遙感監(jiān)測為進一步改善內(nèi)蒙古積雪及雪災(zāi)評價提供科學(xué)依據(jù)。

    1 研究區(qū)概況

    內(nèi)蒙古自治區(qū)位于中華人民共和國的北部邊疆,由東北向西南斜伸,呈狹長形。地處97°12′E—126°04′E,37°24′N—53°23′N。全區(qū)總面積118.3萬km,轄12個地級行政區(qū),占全國土地面積的12.3%,國境線長4 221 km。內(nèi)蒙古自治區(qū)地勢較高,平均海拔在1 000 m左右,氣候以溫帶大陸性季風(fēng)氣候為主。降水量少而不均勻,風(fēng)大,寒暑變化劇烈。

    2 遙感數(shù)據(jù)與預(yù)處理

    MODIS數(shù)據(jù)因其時間和空間分辨率高,因此選用Terra/MODIS每日積雪產(chǎn)品MOD10A1數(shù)據(jù)作為積雪數(shù)據(jù)源,版本V6,空間分辨率500 m,時間范圍為2000—2017年每個積雪季節(jié),數(shù)據(jù)格式為HDF-EOS。MODIS數(shù)據(jù)來自美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心(National Snow and Ice Data Center, NSIDC,NSIDC)[10]。MODIS是搭載在Terra和Aqua衛(wèi)星上的一個重要傳感器,是衛(wèi)星上唯一將實時觀測數(shù)據(jù)通過X波段向全世界直接廣播,并可以免費接收數(shù)據(jù)和無償使用的星載儀器,全球許多國家和地區(qū)都在接收和使用MODIS數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理利用MRT軟件對MOD10A1數(shù)據(jù)進行批處理,將地理坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為WGS84,投影轉(zhuǎn)換為Albers投影,格式轉(zhuǎn)換為Geo-Tiff格式,再將影像拼接,最后使用內(nèi)蒙古矢量文件在Python中裁剪影像。

    3 研究方法

    將積雪季節(jié)定義為每個自然年的10月1日至翌年3月31日。積雪日數(shù)(Snow Cover Days, SCD)表示在一個積雪季節(jié)中積雪出現(xiàn)的總天數(shù)[11]。

    式中:n代表一個積雪季節(jié)的天數(shù)(182 d或183 d);Xi表示第i天的積雪覆蓋率(Snow Cover Fraction,SCF)[12]。

    4 結(jié)果分析

    4.1 積雪日數(shù)特征分析

    4.1.1 積雪日數(shù)時空分布特征分析。2000—2017年研究區(qū)積雪季節(jié)平均積雪日數(shù)空間分布如圖1所示。將研究區(qū)分為4個部分,東部110°E以東,西部110°E以西,北部42.5°N以北,南部42.5°N以南,按方向?qū)Ρ确治觥>蜄|西方向而言,積雪天數(shù)為0 d的地區(qū),西部多于東部,且西部大部分地區(qū)如阿拉善盟、烏海、巴彥淖爾、鄂爾多斯等均有積雪天數(shù)為0 d的區(qū)域,僅在鄂爾多斯到包頭、呼和浩特、烏蘭察布有積雪天數(shù)超過0 d的區(qū)域,但是這些地方的積雪天數(shù)超過0 d的時間相對比較短;而東部僅有赤峰、通遼等地有少部分面積是積雪天數(shù)為0 d,呼倫貝爾及興安盟大部分地區(qū)積雪天數(shù)較多,甚至有些區(qū)域積雪天數(shù)達(dá)到185 d。

    就南部和北部而言,研究區(qū)北部,即興安盟和呼倫貝爾,積雪面積大,天數(shù)多在72 ~ 185 d,持續(xù)時間均比較長,多為一個月以上,有的地區(qū)甚至長達(dá)半年,這樣的積雪日數(shù)和面積明顯比南部大。南部積雪天數(shù)多小于36 d,大部分區(qū)域的積雪天數(shù)為0 d。

    4.1.2 積雪日數(shù)空間變化特征分析。為更直觀地描述不同積雪日數(shù)地區(qū)面積占研究區(qū)總面積的占比情況,以每30 d為一個范圍,對積雪日數(shù)劃分得到8個范圍,分別是0 d(無積雪覆蓋)、1~30 d、31~60 d、61~90 d、91~120 d、121~150 d、151~180 d、180 d以上。

    從整體來看,2000—2017年研究區(qū)積雪日數(shù)在1~30 d的范圍最廣,所有年份占比均在20%以上;最大值出現(xiàn)在2005年,為45.92%;最小值出現(xiàn)在2012年,為21.58%。無積雪覆蓋地區(qū)面積占比在40%以上的有4年,分別是2005年(45.92%)、2007年(44.21%)、2008年(41.52%)、2014年(40.23%),其中2014年有60%以上地區(qū)積雪日數(shù)不足31 d,為歷年最高,與2014年積雪覆蓋率最低相對應(yīng)。除無積雪覆蓋地區(qū)和積雪日數(shù)在1~30 d的地區(qū)外,整個研究區(qū)積雪日數(shù)在61~90 d的地區(qū)所占面積比例最大,積雪日數(shù)在180 d以上的地區(qū)所占面積比例不足2.5%。

    研究區(qū)有91.9%的地區(qū)多年平均積雪日數(shù)集中在1~120 d,其中無積雪覆蓋地區(qū)面積為0,說明雖然某年某地可能未出現(xiàn)積雪,但在連續(xù)多年中至少有一年該地區(qū)出現(xiàn)過積雪,研究區(qū)沒有永久無積雪區(qū);平均積雪日數(shù)在180 d以上的地區(qū)面積占比不足0.5%,表明研究區(qū)基本沒有長日數(shù)積雪。

    就東(110°E以東)西(110°E以西)對比而言,東部的積雪天數(shù)明顯高于西部,西部積雪天數(shù)大多為0 d,而東部積雪不僅面積大,而且時間長,積雪天數(shù)為0 d的區(qū)域面積相當(dāng)小,仍然有一大部分區(qū)域積雪天數(shù)超過184 d。

    就南(42.5°N以南)北(42.5°N以北)部差異而言,北部尤其是大興安嶺附近積雪面積大,而且積雪天數(shù)多。

    4.2 積雪日數(shù)趨勢特征分析

    4.2.1 積雪穩(wěn)定性空間分析。為描述研究區(qū)積雪穩(wěn)定情況,按積雪日數(shù)長短將研究區(qū)分為無積雪區(qū)域、穩(wěn)定積雪區(qū)域和不穩(wěn)定積雪區(qū)域。圖2是2000—2017年無積雪區(qū)域、穩(wěn)定積雪區(qū)域、不穩(wěn)定積雪區(qū)域空間分布圖。從空間上來看,穩(wěn)定積雪區(qū)主要分布在研究區(qū)西北部、北部、東部;不穩(wěn)定積雪區(qū)則隨著年份變化分布在不同地區(qū),研究區(qū)中部不穩(wěn)定積雪區(qū)域的年份多于穩(wěn)定積雪區(qū)域的年份;無積雪覆蓋區(qū)域主要分布在研究區(qū)西南部。

    4.2.2 積雪日數(shù)變化趨勢分析。利用一元線性回歸分析法分析2000—2017研究區(qū)積雪日數(shù)空間變化趨勢,結(jié)果如圖3所示。SLOPE高值區(qū)主要分布在東部大興安嶺東側(cè)、呼倫貝爾草原和錫林郭勒草原地區(qū),以及中部的少數(shù)地區(qū);SLOPE低值區(qū)主要分布在東部呼倫貝爾高原西側(cè)及南部河套平原。

    4.3 積雪日數(shù)變化顯著性趨勢分析

    圖4為關(guān)于積雪日數(shù)變化顯著性的示意圖,在這里將積雪顯著變化性分為三個層次:增加顯著、增加不顯著、減少不顯著。

    由圖4可知,減少不顯著區(qū)域分布面積最廣,尤其是110°E以西,積雪天數(shù)變化幾乎均為減少不顯著區(qū)域。而且在研究區(qū)的西部及呼倫貝爾地區(qū)也均有分布。增加不顯著區(qū)域面積次廣,西部巴彥淖爾市有部分區(qū)域為增加顯著區(qū)域,而在110°E以東,幾乎絕大部分都為增加不顯著區(qū)域。增加顯著區(qū)域面積最小,主要分布在東部地區(qū),呼倫貝爾市東部及興安盟的西部有小面積分布。由此可見,積雪天數(shù)減少的區(qū)域面積較大。

    在該研究區(qū)內(nèi),自西向東積雪日數(shù)變化為由減少到增加不顯著到顯著增加。

    積雪日數(shù)變化由南向北由減少不顯著到增加不顯著再到減少不顯著,南部也有部分地區(qū)積雪日數(shù)變化為增加不顯著,中間有一部分區(qū)域是減少不顯著,在東北部有一定范圍的顯著增加區(qū)域,但是繼續(xù)往北到呼倫貝爾北端,積雪天數(shù)的變化又為減少不顯著。

    5 結(jié)論

    ①研究區(qū)北部積雪日數(shù)(80~170 d)明顯比南部(少于45 d)長,西北部地區(qū)多年平均積雪日數(shù)接近于0 d,東北部地區(qū)多年平均積雪日數(shù)大部分大于100 d。

    ②大多數(shù)年份不穩(wěn)定積雪區(qū)域與穩(wěn)定積雪區(qū)域面積占比相近,但在個別年份中,二者面積相差過大,多年無積雪覆蓋區(qū)域主要分布在西部地區(qū)。

    ③SLOPE高值區(qū)主要分布在東部大興安嶺東側(cè)、呼倫貝爾草原和錫林郭勒草原地區(qū),其他零星分布在西北部巴彥淖爾、呼和浩特、包頭等中部地區(qū)。SLOPE低值區(qū)主要分布在東部呼倫貝爾高原西側(cè)及南部河套平原

    ④2000—2017年,整個研究區(qū)98.37%的地區(qū)積雪日數(shù)發(fā)生變化,但變化并不顯著。

    參考文獻(xiàn):

    [1]王澄海,王芝蘭,崔洋.40余年來中國地區(qū)季節(jié)性積雪的空間分布及年際變化特征[J].冰川凍土,2009(2):301-310.

    [2]普布次仁,除多,卓嘎,等.2001—2010年喜馬拉雅山珠穆朗瑪峰自然保護區(qū)積雪面積的時空分布特征[J].冰川凍土,2013(5):1103-1111.

    [3]姜逢清,魏文壽,劉明哲,等.天山鞏乃斯河流域季節(jié)性積雪化學(xué)成分特征與時空變化分析[J].冰川凍土,1998(1):75-79.

    [4]延昊.利用MODIS和AMSR-E進行積雪制圖的比較分析[J].冰川凍土,2005(4):515-519.

    [5]薩楚拉,劉桂香,包剛,等.內(nèi)蒙古積雪面積時空變化及其對氣候響應(yīng)[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2013(2):137-142.

    [6]楊倩,陳圣波,路鵬,等.2000—2010年吉林省積雪時空變化特征及其與氣候的關(guān)系[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2012(3):413-419.

    [7]王增艷,車濤.2002—2009年中國干旱區(qū)積雪時空分布特征[J].干旱區(qū)研究,2012(3):464-471.

    [8]KLEIN A G,BARNETT A C .Validation of daily MODIS snow cover maps of the Upper Rio Grande River Basin for the 2000-2001 snow year[J]. Remote Sensing of? Environment, 2003(2):162-176.

    [9]CHE T,XIN L,JIN R, et al. Snow depth derived from passive microwave remote-sensing data in China[J].Annals of Glaciology,2008(1):145-154.

    [10]SACL,MENG F H,LUO M,et al. Spatiotemporal variation in snow cover and its effects on grassland phenology on the Mongolian Plateau[J].Journal of Arid Land,2021(4):332-349.

    [11]李晨昊,薩楚拉,劉桂香,等.2000—2017年蒙古高原積雪時空變化及其對氣候響應(yīng)研究[J].中國草地學(xué)報,2020(2):98-107.

    [12]LI C,SA C,LIU G, et al. The Spatial and Temporal Change of Snow Days in Inner Mongolia in Recent 35 Years[C]// 8th Annual Meeting of Risk Analysis Council of China Association for Disaster Prevention (RAC 2018).2018.

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