基于NPP-VIIRS數(shù)據(jù)的喜馬拉雅山北坡典型湖泊湖冰提取分析

孫 皓， 李傳華， 姚曉軍

（1.西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，甘肅蘭州730070；2.青海省地質(zhì)環(huán)境監(jiān)測總站，青海西寧810000）

0 引言

湖冰是氣候變化的敏感指示器之一，其凍融特征是該地區(qū)氣候季節(jié)變化與年內(nèi)變化的體現(xiàn)，反映了湖冰形成與消失的周期性［1］。湖冰具有季節(jié)性，其凍結(jié)與消融等物候特征能反映全球和區(qū)域的氣候變化，是全球變化研究的重要組成部分。研究表明，湖冰凍融時間與氣候變化關系密切。目前，對于湖泊冰情研究主要集中在北美中部、東北部和北歐地區(qū)。例如，Wang等［2］發(fā)現(xiàn)1973—2010年北美五大湖的冰蓋減少71%；Benson等［3］對北美的75個湖泊冬季結(jié)冰情況研究發(fā)現(xiàn)近30年湖冰變化迅速，完全結(jié)冰平均滯后1.6 d·（10a）-1，完全消融平均提前1.9 d·（10a）-1，并認為湖泊封冰期和秋冬氣溫、春季氣溫存在關系。湖泊冰情演化與氣候變化存在密切聯(lián)系，已有證據(jù)表明湖冰觀測的長時間序列可作為代用氣候記錄，氣溫每升高0.08～0.20℃，湖冰封凍期和消融期減少0.2～2.0天［4］。

時間參數(shù)和屬性參數(shù)一直是湖冰研究的主要內(nèi)容，前者包括湖泊開始凍結(jié)、完全凍結(jié)、開始消融、完全消融的時間，后者包括冰厚、冰體類型、凍結(jié)速率、不同時期絕對凍結(jié)面積等［5］，其中，時間參數(shù)最能反映湖冰對氣候變化的響應［6］。隨著遙感技術的發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像獲取湖冰物候信息已成為重要的研究手段［7］。AVHRR、MODIS等高時間分辨率遙感影像得到了廣泛應用，陳賢章等［8］利用AVHRR數(shù)據(jù)1、2、4通道計算出1993—1994年青海湖不同日期湖水的凍結(jié)百分比和絕對凍結(jié)面積；Latifovic等［9］利用AVHRR數(shù)據(jù)對加拿大36個湖泊的湖冰進行測量與記錄；殷青軍等［10］利用MODIS 1、2通道研究了青海湖湖冰識別方法；車濤等［11］則根據(jù)被動微波遙感低頻亮溫數(shù)據(jù)監(jiān)測了1978—2006年青海湖封凍和解凍日期，結(jié)果表明凍結(jié)期推遲，解凍期提前；Dorofy等［12］利用GOES-13的1、2波段研究了北美五大湖區(qū)的冰情物候特征；勾鵬等［13］基于MODIS數(shù)據(jù)監(jiān)測了2000—2013年納木錯湖冰凍融日期；姚曉軍等［1］基于可可西里地區(qū)湖泊邊界矢量數(shù)據(jù)、MODIS和Landsat TM/ETM數(shù)據(jù)分析了該地區(qū)主要湖泊冰情變化特征及其影響因素。上述研究所使用的影像針對湖冰監(jiān)測存在一些缺陷，如AVHRR影像存在空間分辨率低的缺陷，只能使用該影像對一些大湖進行湖冰監(jiān)測；Landsat影像空間分辨率高但是時間分辨率低，不能進行逐日監(jiān)測；MODIS影像也存在著每天只有兩景的缺陷；其他的商用衛(wèi)星數(shù)據(jù)成本高需要付費使用。2011年11月21日NPP-VIIRS（NPOESS Preparatory Project-Visible infrared Imaging Radiometer）可見光紅外成像輻射儀傳來了首幅影像［14］，NPP-VIIRS衛(wèi)星數(shù)據(jù)具有掃描帶更寬、空間分辨率較高、波段數(shù)多、重訪周期短等優(yōu)點［15］。本文基于NPP-VIIRS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進行湖冰提取，拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯和普莫雍錯較為均勻分布在喜馬拉雅山北坡，面積大形狀規(guī)則，湖泊凍結(jié)與解凍均受到南支西風急流的影響存在共性。同時這四個湖泊在鹽度、注入水流、周邊環(huán)境存在差異，以這四個湖泊作為研究對象一方面可以探究NPP-VIIRS數(shù)據(jù)在提取湖冰方面的適用性，另一方面對分析喜馬拉雅山北坡湖泊湖冰凍融特征具有典型性。

1 研究區(qū)概況

本研究選取位于喜馬拉雅山北坡的拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯和普莫雍錯四個典型湖泊作為研究對象（圖1）。拉昂錯與瑪旁雍錯位于普蘭縣境內(nèi)，湖區(qū)年均溫2.0℃，年降水168.6 mm，拉昂錯水位4 572 m，平均寬9.26 km，面積268.5 km2，湖水主要依靠湖面降水和湖泊北部那曲補給，pH值8.6，屬中度碳酸鹽型微咸水湖。瑪旁雍錯水位4 586 m，平均寬15.84 km，面積412.0 km2，湖水主要依賴地表徑流和湖面降水補給，pH值8.0～8.4，屬中度碳酸鹽型淡水湖［16］。佩枯錯為吉隆、聶拉木的界湖，水位4 580 m，平均寬9.98 km，面積284.4 km2，湖區(qū)年均溫2.0℃，年降水300～400 mm，湖水主要依賴湖面降水和冰雪融水徑流補給，pH值9.5，屬硫酸鈉型微咸水湖［16］。普莫雍錯位于浪卡子縣境內(nèi)，水位5 010 m，平均寬8.93 km，面積290.0 km2，湖區(qū)年均溫2.0～4.0℃，年降水300 mm左右，湖水主要依賴湖面降水和冰雪融水徑流補給，湖泊西部有注入徑流佳曲，pH值8.7，屬重度碳酸鹽型內(nèi)陸淡水湖［16］。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Maps showing the study areas

通過風向數(shù)據(jù)與查閱相關湖泊文獻［17-19］，得到了四個湖泊冬季的主導風向（圖1），紅色箭頭表示風向。拉昂錯與瑪旁雍錯所處地形為谷地，受地形影響主導風向由西風偏轉(zhuǎn)為西南風；佩枯錯與普莫雍錯主要受到南支西風急流［20-21］的影響，主導風向為西風。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)源及預處理

NPP-VIIRS遙 感 影 像 來 自NOAA（https：//www.class.ncdc.noaa.gov），下載了上午衛(wèi)星過境時08：20—09：20（北京時）的306景數(shù)據(jù)，時間分辨率為1 d，空間分辨率為370 m。由于云的影響，以下午星的MODIS數(shù)據(jù)（MYD09GQ）作為補充。MODIS數(shù)據(jù)同樣來自NASA（https：//modis.gsfc.nasa.gov），時間分辨率為1 d，空間分辨率為250 m。NPP-VIIRS與MODIS數(shù)據(jù)都在2015年12月7日至2016年5月7日。因數(shù)據(jù)量龐大，本文使用Python腳本進行輻射校正，幾何校正，投影變化、批量裁切、面積計算等操作。因Landsat影像空間分辨率高，本文以目視解譯的Landsat影像獲取的湖泊邊界和湖冰邊界作為判別閾值的依據(jù)，數(shù)據(jù)來源于USGS（http：//glovis.usgs.gov）。GDEMDEM 30 m分辨率數(shù)字高程數(shù)據(jù)下載自地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/）。

為了分析湖冰物候?qū)夂蜃兓捻憫?，本研究參照方楠等?2］的研究，使用了ECMWF中的ERAInterim每日數(shù)據(jù)集（https：//apps.ecmwf.int/datasets/），選取了地表2 m氣溫進行響應分析，數(shù)據(jù)時間分辨率為8 h，空間分辨率為0.125°，許多學者通過研究證實ECMWF的再分析資料在全球或區(qū)域有很高的精度和適用性［23］。此外，在本研究還采用了《中國湖泊志》中的湖泊數(shù)據(jù)，包括水深湖泊海拔高度注入徑流等。

2.2 研究方法

2.2.1 閾值法

為了提取方便，先將NPP-VIIRS數(shù)據(jù)進行5-8-5波段合成得到RGB彩色影像［15］；這時湖冰為天藍色或藍紫色湖冰較易識別。MODIS數(shù)據(jù)也進行類似操作，進行1-2-1合成得到RGB彩色影像。再使用閾值法［7］，即紅光波段和近紅外波段之差大于閾值a和近紅波段大于閾值b兩個條件（式1）。通過與湖冰邊界疊加限定閾值進行波段運算得到的影像與合成的RGB影像比較，反復調(diào)整閾值使兩者達到最佳吻合，確定最佳閾值監(jiān)測湖冰凍融情況。

式中：Band 1表示NPP-VIIRS數(shù)據(jù)第5波段的反射率；Band 2表示NPP-VIIRS數(shù)據(jù)第8波段的反射率；a，b分別為閾值。首先通過勾鵬等［13］所計算的納木錯的a、b閾值確定大致范圍，然后每次遞增0.0001不斷試錯，通過套合湖冰邊界得出了拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯的閾值（表1）。

表1 拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯湖冰提取采用的閾值Table 1 Thresholds a，b for lake ice area extraction of La’ang Co，Mapamyum Co，Paiku Co and Pumayum Co

2.2.2 湖冰物候時間節(jié)點確定

根據(jù)閾值批量處理NPP-VIIRS數(shù)據(jù)，剔除湖面上有云和存在壞帶的數(shù)據(jù)，然后經(jīng)由裁切與面積計算得到湖冰百分比，確定湖冰物候時間節(jié)點。湖冰物候包括湖冰開始凍結(jié)、完全凍結(jié)、開始消融和完全消融等四個時間節(jié)點［24］。本文將湖泊開始凍結(jié)的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積1/10時的日期，且湖冰處于發(fā)展狀態(tài)；湖泊完全凍結(jié)的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積9/10時的日期；湖泊開始消融的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積9/10時的日期，且湖冰處于衰退狀態(tài)，湖泊完全消融的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積1/10時的日期［25］。計算方法如下：

式中：FUS（freeze-up start）、FUE（freeze-up end）、BUS（break-up start）和BUE（break-up end）分別表示開始凍結(jié)、完全凍結(jié)、開始消融和完全消融，LA（lake area）和IA（ice area）分別表示湖泊面積和湖冰面積。

3 結(jié)果與討論

3.1 NPP-VIIRS數(shù)據(jù)優(yōu)勢對比與適用性分析

相比MODIS與AVHRR數(shù)據(jù)，NPP-VIIRS在掃描地面寬度、空間分辨率、波段數(shù)以及訪問周期等方面數(shù)據(jù)具有一定優(yōu)勢（表2）。NPP每4小時經(jīng)過赤道一次，一天有6景影像，2景在深夜可見光波段無數(shù)據(jù)，4景在清晨、上午、下午和黃昏可見光波段可以使用。NPP可以用于監(jiān)測一日內(nèi)因日氣溫變化形成的一些薄冰和每一天的湖面冰情，如應氣溫變化出現(xiàn)的早上凍結(jié)，中午融化夜間再次凍結(jié)的每日冰清，或是因為風等外應力作用改變了湖冰的分布特征也可以使用NPP-VIIRS數(shù)據(jù)進行監(jiān)測。同時一天內(nèi)多景數(shù)據(jù)也可以提高NPP-VIIRS對于湖冰提取的可靠性。

首先目視解譯Landsat數(shù)據(jù)確定湖冰范圍，計算的湖冰凍結(jié)百分比作為真值，將其與NPP-VIIRS提取的結(jié)果進行對比，驗證NPP-VIIRS數(shù)據(jù)湖冰提取的可行性，見表3。平均相對誤差波動范圍在0.08%～10.62%，這是影像分辨率不同造成的［26-28］。表明NPP-VIIRS衛(wèi)星數(shù)據(jù)通過閾值法提取湖冰后能夠較好的反映湖冰凍融情況。湖冰凍結(jié)面積大于100 km2時，提取誤差小于0.68%，湖冰面積小于100 km2時，提取誤差有所提高，平均為6.816%。

表2 NPP-VIIRS與AVHRR、MODIS數(shù)據(jù)屬性對比表Table 2 Properties of NPP-VIIRS and AVHRR and MODIS data

表3 Landsat與閾值法湖冰提取結(jié)果對比Table 3 Lake ice areas of the four lakes extracted by Landsat TM and NPP-VIIRS data

3.2 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融特征空間分析

四個湖泊中，存在兩種凍結(jié)與消融模式。第一種是風向蔓延式，為拉昂錯、瑪旁雍錯和佩枯錯，拉昂錯和瑪旁雍錯位于西南開口大東部小的山谷中，加上冬季盛行風向為西南向，湖面主導風是西南向地形風，因此湖面從東北角首先發(fā)生凍結(jié)，然后逐步向西南方向蔓延；消融與凍結(jié)過程大致相反，從西南角或南部消融，然后逐步向東北部蔓延。佩枯錯在凍結(jié)年份也是在湖面東側(cè)出現(xiàn)凍結(jié)。第二種是水流向加風向蔓延式，為普莫雍錯，該湖泊的補給河流在西方，同時湖面主導風是西風，兩種因素疊加導致湖面凍結(jié)首先從普莫雍錯的最遠端開始，然后逐步向注入河流處蔓延，消融與凍結(jié)過程大致相反。

拉昂錯從2015年12月13日起在東北角最先出現(xiàn)凍結(jié)，之后逐步向南蔓延面積增大。最先在東北角的湖冰是受到當?shù)匚黠L的影響，湖面上初步出現(xiàn)了部分小面積的薄冰，受到風的影響薄冰在東北角發(fā)生堆積，隨著溫度降低湖冰逐步向南蔓延。當湖冰蔓延至湖面最狹窄的地段，時間約為2015年12月25日，湖泊東西側(cè)邊緣出現(xiàn)湖冰。隨后至2015年12月31日起，湖面東西兩側(cè)出現(xiàn)大面積湖冰，但兩側(cè)湖冰尚未連接。2016年1月14日后，東西兩側(cè)湖冰連為一體，湖面完全封凍。自次以后拉昂錯經(jīng)歷了長達69天的封凍期。在3月16日湖心島處最先消融，接著從湖心島成紡錘形向東北角開化，同時在湖面最窄處也出現(xiàn)了湖冰消融現(xiàn)象。3月31日左右出現(xiàn)了與湖冰凍結(jié)相反的過程，首先是湖心島處大面積消融，接著在湖面最窄處發(fā)生斷裂湖，冰分成三塊，與凍結(jié)過程相反，向東西兩側(cè)退縮，東北角也逐漸向北退縮。最后在4月11日左右湖冰完全消融（圖2）。

圖2 2015—2016年拉昂錯凍結(jié)與融化過程圖（黑色為湖面，紫色為湖冰，白色為積雪，灰綠色和綠色為陸地）Fig.2 Images showing the freezing and melting processes in the La’ang Co from 13 Nov.，2015 to 7 Apr.，2016（Black is lake，purple is lake ice，white is snow，gray green and green is land）

瑪旁雍錯的凍結(jié)過程類似于拉昂錯（圖3），在2016年1月9日出現(xiàn)凍結(jié)現(xiàn)象，最先出現(xiàn)湖冰的地點是湖泊的東北角，因為受到風向［17］的影響，湖冰在東北角發(fā)生堆積，形成了冰層。隨著溫度的下降，湖冰自2016年1月20日起迅速向北蔓延，到2016年1月22日左右湖面完全凍結(jié)，但是最北端的湖冰在2016年1月29日開始消融，湖冰向南退縮，直至退縮到東北角厚冰范圍。2016年2月6日氣溫突降，7日發(fā)生降雪，湖冰完全凍結(jié)，雪覆蓋了整個湖面，2月16日湖冰西南角又發(fā)生消融，17日因湖冰薄厚不一發(fā)生了大面積的湖冰開裂，隨后湖冰又開始發(fā)生消融。3月21日至22日氣溫降低，湖冰又開始擴展，但是湖冰面積未達到90%以上。3月26日氣溫突降，湖冰又發(fā)展到95%以上。3月29日湖冰凍結(jié)百分比達97%左右。最后湖冰開始逐步消減直至4月22日湖冰完全消融。

佩枯錯在2015年12月7日至2016年5月7日內(nèi)未發(fā)生完全凍結(jié)，最大凍結(jié)面積比例為5.85%。通過對佩枯錯2006年12月至2016年4月近10年的Landsat TM遙感影像數(shù)據(jù)的整理，發(fā)現(xiàn)開始凍結(jié)的時間大致在每年2月中旬，在2月末3月初出現(xiàn)最大凍結(jié)面積，在3月10日左右開始消融，3月底則會完全消融。近10年內(nèi)，只有2012年，2013年，2014年這3年佩枯錯完全凍結(jié)。資料顯示［29］該地區(qū)存在一處溫泉，湖泊受到地熱資源影響較少出現(xiàn)凍結(jié)［18］。在近2012年，2013年，2014年中表現(xiàn)的湖泊凍結(jié)過程為：首先在湖泊東北側(cè)與東南側(cè)出現(xiàn)薄冰，然后東北角的冰不再發(fā)展，東南角的湖冰在溫度條件許可下逐步向西發(fā)展蔓延，但不會超過佩枯錯湖面最窄處，當南側(cè)湖面完全形成后湖冰后，會越過湖面最窄的地方自東南向西北發(fā)展，直至湖面完全凍結(jié)。

圖3 瑪旁雍錯2015—2016年凍結(jié)與解凍過程圖Fig.3 Images showing the freezing and melting processes in the Mapamyum Co from 9 Jan.to 17 Apr.，2016

普莫雍錯受注入河流與風兩者的影響，凍結(jié)首先從湖泊最遠端開始，然后逐步向注入河流處蔓延，但是湖泊不會完全凍結(jié)，河流注入湖泊處受水流的影響不會發(fā)生凍結(jié)，最高凍結(jié)比例在98%左右。湖泊在解凍時首先從湖泊西南側(cè)邊緣開始向東北蔓延。2016年1月2日起，普莫雍錯西南岸最先出現(xiàn)薄冰，同時在湖泊東側(cè)受到西風與西側(cè)河流注入的影響，將西南岸出現(xiàn)的湖冰堆積在湖泊東側(cè)，湖泊開始凍結(jié)。湖泊東側(cè)湖冰在水流和風［19］的影響下逐漸向西蔓延發(fā)展，在2016年1月4日左右湖泊凍結(jié)面積達到43.25%，6日左右湖泊凍結(jié)面積達到63.78%。1月12日完全凍結(jié)，自此以后，普莫雍錯經(jīng)歷了79天的封凍期。3月31日至4月1日期間，湖泊西側(cè)的湖冰開始消融，消融過程與凍結(jié)過程大致相反，湖冰自西南向東北逐步退縮。2016年5月1到5月3日，湖冰幾乎完全消失，消融過程基本結(jié)束（圖4）。

圖4 普莫雍錯2015—2016年凍結(jié)與解凍過程圖Fig.4 Images showing the freezing and melting process in the Pumayum Co from 26 Dec.，2015 to 30 Apr.，2016

3.3 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融特征時間分析

2015年12月至2016年5月拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯的冰情物候（表4）顯示，湖泊開始凍結(jié)時間差距較大，分布在12月中旬至1月中旬，拉昂錯開始凍結(jié)的時間為2015年12月14日，瑪旁雍錯開始凍結(jié)的時間為2016年1月16日，佩枯錯在整個研究期間都未發(fā)生凍結(jié)現(xiàn)象，最大凍結(jié)面積比例為5.85%，普莫雍錯的湖冰開始凍結(jié)的時間為2016年1月2日。拉昂錯的開始凍結(jié)時間最早，瑪旁雍錯開始凍結(jié)時間最遲，時間差距為30天。

表4 拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯冰情物候特征統(tǒng)計表Table 4 Ice condition of the La’ang Co，Mapamyum Co，Paiku Co and Pumayum Co from Nov.2015 to May 2016

湖泊完全凍結(jié)時間相對集中，在1月中旬左右。拉昂錯完全凍結(jié)的時間為2016年1月14日；瑪旁雍錯首次出現(xiàn)完全凍結(jié)在2016年1月22日，受到當?shù)貧鉁赜绊?，瑪旁雍錯有三個時間段出現(xiàn)完全凍結(jié)，分 別是2016年1月16日至2016年1月29日，2016年2月7日 至2016年2月15日 和2016年3月26日至2016年4月5日；佩枯錯在研究期間未出現(xiàn)凍結(jié)，故沒有完全凍結(jié)時間；普莫雍錯完全凍結(jié)的時間為2016年1月12日。普莫雍錯的完全凍結(jié)時間最早，瑪旁雍錯完全凍結(jié)時間最遲，時間差距為10天。

湖泊開始消融的時間也相對集中，多在3月下旬左右。拉昂錯開始消融的時間為2016年3月22日；瑪旁雍錯最后一次開始消融在2016年4月4日；佩枯錯在研究期間未出現(xiàn)凍結(jié)，故沒有開始消融時間；普莫雍錯開始消融的時間為2016年4月1日。拉昂錯的開始消融時間最早，瑪旁雍錯開始消融時間最遲，時間差距為13天。

湖泊完全消融的時間波動較大，分布在4月上旬至5月上旬之間。拉昂錯完全消融的時間為2016年4月11日；瑪旁雍錯完全消融的時間為2016年4月22日；佩枯錯在研究期間未出現(xiàn)凍結(jié)，故沒有完全消融時間；普莫雍錯完全消融的時間為2016年5月2日。拉昂錯的完全消融時間最早，普莫雍錯完全消融時間最遲，時間差距為21天。拉昂錯的封凍期為69天，瑪旁雍錯的封凍期為29天左右，普莫雍錯的封凍期為79天。

3.4 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融過程的影響因素

湖泊冰情物候特征不僅受氣候因素影響，如氣溫、風向、太陽輻射和積雪覆蓋等，而且與湖泊自身因素相關，如湖深、礦化度、海拔、湖岸線形態(tài)和湖泊面積等，其中氣溫被認為是影響湖冰凍融特征的最主要因素。

通過計算湖面日平均氣溫和湖面凍結(jié)百分比相關關系（圖5），得出拉昂錯、瑪旁雍錯和普莫雍錯湖面日平均氣溫和湖面凍結(jié)百分比的相關系數(shù)分別為-0.472、-0.285和-0.340，均通過了0.01的顯著性檢驗。佩枯錯湖面日平均氣溫和湖面凍結(jié)百分比的相關系數(shù)為0.005，并不顯著。該結(jié)果說明拉昂錯、瑪旁雍錯、普莫雍錯湖面氣溫對湖冰凍結(jié)百分比的影響十分顯著，且成負相關關系。佩枯錯湖面日平均氣溫對湖冰凍結(jié)百分比影響不大，佩枯錯因受地熱影響，而研究期間未出現(xiàn)凍結(jié)［29］。

通過溫度節(jié)點觀察湖面凍結(jié)半分比與平均氣溫的關系可以看出較為明顯的負相關關系。拉昂錯在2015年12月24日前平均氣溫與湖冰凍結(jié)百分比之間呈現(xiàn)明顯的負相關關系。在經(jīng)歷12月24日的大幅度降溫之后湖冰凍結(jié)百分比急劇上升。在12月28日到1月21日之間也可以看出明顯的負相關關系。在3月22日之后平均氣溫的上升趨勢也對應了湖冰凍結(jié)百分比的下降，在圖5（a）中用紅圈表示出來?，斉杂哄e也有對應的負相關關系?，斉杂哄e的三次完全凍結(jié)期分別對應了三個溫度驟降點，在圖5（b）中用紅圈表示出來。在2016年1月21日之前可以看出氣溫呈下降趨勢，湖冰凍結(jié)百分比呈現(xiàn)上升趨勢。4月3日后溫度上升湖冰凍結(jié)百分比也隨之下降。普莫雍錯的時間節(jié)點分別在1月21日和3月14日。在圖5（d）中用紅圈表示出來。1月21日前氣溫呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，湖冰凍結(jié)半分比呈上升趨勢、3月14日后氣溫下降和湖冰凍結(jié)百分比上升都表現(xiàn)出明顯的負相關關系。

負積溫與湖泊的凍融關系密切［30-31］，負積溫與湖冰凍結(jié)百分比的關系見（圖6）。拉昂錯、瑪旁雍錯、普莫雍錯的負積溫與湖面凍結(jié)百分比的相關系數(shù)為-0.854、-0.664、-0.898均表現(xiàn)出較高的負相關關系。從折線圖中也可以看出負積溫回升的日期與湖冰凍結(jié)半分比開始減少的日期大致相同。佩枯錯負積溫和湖面凍結(jié)百分比的相關系數(shù)為0.007，并不顯著。可以看出，負積溫與湖冰凍結(jié)百分比相關性更強。

圖5 2015—2016年湖泊凍結(jié)百分比與平均氣溫Fig.5 Variations of area percentage of lake ice and mean temperature of the La’ang Co（a），Mapamyum Co（b），Paiku Co（d）and Pumayum Co（d）in the winter of 2015-2016

圖6 2015—2016年湖泊凍結(jié)百分比與負積溫Fig.6 Variations of accumulated negative temperature and area percentage of lake ice in the La’ang Co（a），Mapamyum Co（b），Paiku Co（c）and Pumayum Co（d）from 7 Nov.，2015 to 7 May 2016

4 結(jié)論

基于NPP-VIIRS數(shù)據(jù)，提取了喜馬拉雅山北坡典型湖泊湖冰面積，分析了四個湖泊的凍融特征，并探討了其影響因素，主要結(jié)論如下：

（1）以NPP-VIIRS數(shù)據(jù)的湖冰提取結(jié)果比較理想，可使用閾值法進行湖冰提取研究。

（2）四個湖冰物候可分為風向蔓延式和水流向蔓延式兩種，從時段上看，湖泊開始凍結(jié)、完全消融的時間相對分散且時間跨度大，湖泊完全凍結(jié)、開始消融的時間相對集中且時間跨度小。

（3）湖冰的凍結(jié)與解凍過程不僅受到氣溫的影響，還受到風向、補給流向影響，地熱資源也是影響因素之一。