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    基于RS的新疆自治區(qū)高溫人口暴露研究

    2023-07-05 17:47:52高可攀
    科技風(fēng) 2023年18期
    關(guān)鍵詞:隨機(jī)森林

    摘?要:根據(jù)近年來新疆氣候公報(bào)可知,新疆的平均氣溫正在逐年升高,尤其是夏季的持續(xù)性高溫對(duì)新疆的人口健康和經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成了損害。本文以新疆為研究區(qū),在GEE平臺(tái)上利用MODIS產(chǎn)品和高程數(shù)據(jù)通過隨機(jī)森林算法進(jìn)行回歸預(yù)測(cè),得出2022年夏季新疆近地表氣溫。將格網(wǎng)尺度的近地表氣溫柵格數(shù)據(jù)和人口數(shù)量柵格數(shù)據(jù)相結(jié)合,分析新疆2022年高溫人口暴露的空間分布特征。結(jié)果表明:(1)利用隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)近地表氣溫,預(yù)測(cè)的結(jié)果精度較高,RMSE和R2分別達(dá)到了2.16℃和0.86;(2)高溫人口暴露空間分布與人口密度空間分布呈現(xiàn)高度的一致性,即人口密度高的區(qū)域,高溫人口暴露程度也相對(duì)較高;(3)新疆高溫人口暴露的中高暴露區(qū)大都集中在城市群,如烏魯木齊市、喀什市、和田市等。克孜勒蘇柯爾克孜自治州、伊犁哈薩克自治州等地區(qū)存在人口集中分布在高溫區(qū)的現(xiàn)象,高溫對(duì)人的實(shí)際危害較為嚴(yán)重。

    關(guān)鍵詞:隨機(jī)森林;近地表氣溫;高溫人口暴露;GEE平臺(tái)

    2022年夏季,全球大范圍再受高溫侵襲,包括中國(guó)在內(nèi)的多數(shù)北半球國(guó)家出現(xiàn)了40℃以上的極端高溫,中國(guó)多地最高氣溫突破歷史值。極端高溫給人類健康帶來了嚴(yán)重的負(fù)面影響。已有研究表明,全球范圍內(nèi)的高溫事件發(fā)生頻次、強(qiáng)度、持續(xù)時(shí)間、涉及范圍都在不斷地增加[1],這增加了人類受高溫迫害的風(fēng)險(xiǎn)。

    以往關(guān)于溫度的研究大多采用覆蓋度有限的觀測(cè)數(shù)據(jù)或時(shí)間序列較短的瞬時(shí)遙感數(shù)據(jù),無法解決新疆高寒和荒漠等人跡罕至區(qū)域地溫?cái)?shù)據(jù)缺失的問題。近年來,隨著遙感和地理信息系統(tǒng)(GIS)技術(shù)的迅速發(fā)展,采用遙感(RS)和GIS技術(shù)結(jié)合估算人口及社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)的空間化是目前最為重要的手段之一[2]。谷歌地球引擎(GEE)平臺(tái)通過專用云存儲(chǔ)提供大量的MODIS遙感影像,可以處理大范圍覆蓋的長(zhǎng)時(shí)間序列影像[3]。因此,本文將在GEE平臺(tái)上,結(jié)合新疆氣象站點(diǎn)提供的氣溫?cái)?shù)據(jù),開展新疆高溫人口暴露度的研究。

    1?數(shù)據(jù)和方法

    1.1?研究區(qū)概況

    新疆自治區(qū)地處歐亞大陸腹地,地理坐標(biāo)為73°20′E~96°25′E、34°15′N~49°10′N,該區(qū)域深居內(nèi)陸、距海遙遠(yuǎn),加之受高山阻攔的影響,來自海洋的水汽很難到達(dá),因此形成了以大陸性干旱氣候?yàn)橹鞯臍夂蝾愋停?]。新疆地域遼闊、地形復(fù)雜,氣象觀測(cè)站點(diǎn)稀少且分布不均。

    除此之外,地形地貌還對(duì)新疆自治區(qū)的人口分布格局造成了影響,其人口分布十分不均衡。根據(jù)研究表明,新疆人口主要分布在綠洲及綠洲邊緣地區(qū),綠洲面積占新疆總面積4.2%的大小,居住著全疆95%以上的人口[5]。

    新疆作為溫度變化顯著、人口眾多的自治區(qū),研究分析該地的高溫人口暴露情況,對(duì)于該地區(qū)的高溫危害監(jiān)測(cè)與治理具有重要意義。

    1.2?數(shù)據(jù)

    1.2.1?遙感數(shù)據(jù)

    本文使用的遙感數(shù)據(jù)包括MODIS產(chǎn)品和ASTER?GDEM數(shù)據(jù),均來自GoogleEarthEngine云平臺(tái)(http://earthengine.google.com/)。MODIS產(chǎn)品的時(shí)間范圍選取2022年6~8月,具體包括:每日地表溫度數(shù)據(jù)(MOD11A1),空間分辨率為1km×1km;歸一化植被指數(shù)(MOD13A2),空間分辨率為1km×1km;地表反照率數(shù)據(jù)(MCD43A4),空間分辨率為500m×500m。ASTER?GDEM數(shù)據(jù)的時(shí)間范圍為2022年6~8月,數(shù)據(jù)的水平和垂直精度均為7~50m,水平分辨率為30m。

    1.2.2?其他數(shù)據(jù)

    人口數(shù)量數(shù)據(jù)和人口密度數(shù)據(jù)均來自Worldpop網(wǎng)站(https://hub.worldpop.org/),本文采用2020年格網(wǎng)化人口計(jì)數(shù)和密度數(shù)據(jù)集,分辨率為100m×100m。

    新疆自治區(qū)近地表氣溫?cái)?shù)據(jù)來自國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心(https://data.cma.cn/),本文選取2022年6~8月新疆近地表日最高氣溫。

    2?研究方法

    2.1?隨機(jī)森林反演近地表氣溫

    本文的自變量為地表溫度數(shù)據(jù)(LST)、歸一化植被指數(shù)(NDVI)、地表反照率數(shù)據(jù)(Albedo)、高程數(shù)據(jù)(Altitude),隨機(jī)森林算法過程總結(jié)為如下步驟:(1)將自變量作為數(shù)據(jù)集D輸入;(2)將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集;(3)從數(shù)據(jù)集D中隨機(jī)選取多組訓(xùn)練樣本D1,D2……Di作為根節(jié)點(diǎn),分裂訓(xùn)練多棵回歸樹;(4)依據(jù)均方誤差最小原則對(duì)回歸樹中的節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分裂至無法再進(jìn)一步分裂,重復(fù)該操作生成多棵回歸樹;(5)隨機(jī)森林預(yù)測(cè)氣溫的結(jié)果為每棵決策樹通過簡(jiǎn)單平均法得到的結(jié)果;(6)精度評(píng)價(jià)。

    2.2?高溫人口暴露評(píng)估

    2.2.1?基于人口暴露強(qiáng)度的高溫暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    根據(jù)Kousa等[6]提出的人口暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,本文認(rèn)為,人口暴露強(qiáng)度的大小來自人口密度和高溫風(fēng)險(xiǎn)在時(shí)空上的重疊,即通過格網(wǎng)尺度的人口密度與氣溫之積作為指標(biāo),來評(píng)價(jià)新疆自治區(qū)高溫人口暴露情況。計(jì)算公式如下:

    PEi=pdiTi(1)

    PEi代表第i個(gè)單元格內(nèi)高溫人口暴露度強(qiáng)度,Ti代表第i個(gè)單元格內(nèi)的平均溫度(此處溫度的選取為每月的月均氣溫),pdi代表i個(gè)單元格內(nèi)各時(shí)段的人口密度。

    2.2.2?不同溫度下的人口變化情況

    按照月份進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì),將一個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)在某像元上的最高溫度設(shè)為該像元的月最高溫,統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)在該溫度下的人口數(shù)量占總?cè)丝诘谋戎?,從而更好地反映高溫?duì)人的影響。具體計(jì)算方法如下:

    propj=∑ni=1popijpop(2)

    其中propj代表在溫度j下的人口占總?cè)丝诘谋壤琾opij代表在溫度j下格網(wǎng)i中的總?cè)丝跀?shù)目,n代表滿足溫度為j的格網(wǎng)總數(shù),pop代表新疆總

    人口數(shù)目。

    2.2.3?基于人口加權(quán)的高溫暴露風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

    通過人口加權(quán)的高溫人口暴露模型[7],能更好地反映高溫對(duì)人群的實(shí)際影響,具體計(jì)算方法如下:

    PTi=∑nj=1(TijPij)/POPi(2)

    其中PTi代表第i個(gè)地級(jí)市的人口加權(quán)氣溫,Tij代表第i個(gè)地級(jí)市的第j個(gè)單元格內(nèi)的平均氣溫,Pij代表第i個(gè)縣地級(jí)市的第j個(gè)單元格內(nèi)的人口數(shù)量,POPi代表第i個(gè)地級(jí)市的總?cè)丝跀?shù)量。人口加權(quán)氣溫與平均氣溫的差異度計(jì)算方法如下:

    δi=(PTi-Ti)/Ti×100%(3)

    其中δi為兩種氣溫算法的差異度,PTi為第i個(gè)縣的加權(quán)人口氣溫,Ti為第i個(gè)地級(jí)市的平均氣溫。

    3?結(jié)果分析

    3.1?氣溫估算精度評(píng)價(jià)

    選擇2022年6~8月氣象站點(diǎn)提供的新疆月平均氣溫進(jìn)行近地表氣溫預(yù)測(cè)精度驗(yàn)證,其中R2越大,RMSE越小,表明預(yù)測(cè)值與實(shí)測(cè)值的偏離程度小,模型模擬的效果就相對(duì)較好。根據(jù)隨機(jī)森林算法預(yù)測(cè)氣溫精度(圖1)可知,決定系數(shù)R2為0.86,均方根誤差RMSE為2.16℃,總體精度較高,該隨機(jī)森林模型可運(yùn)用于新疆自治區(qū)的近地表氣溫預(yù)測(cè)。

    3.2?基于人口暴露強(qiáng)度的高溫人口暴露評(píng)估

    將2022年夏季新疆高溫人口暴露風(fēng)險(xiǎn)空間分布按照暴露嚴(yán)重程度劃分為五級(jí),依次為無風(fēng)險(xiǎn)、低風(fēng)險(xiǎn)、中風(fēng)險(xiǎn)、高風(fēng)險(xiǎn),重度風(fēng)險(xiǎn)。根據(jù)高溫人口暴露風(fēng)險(xiǎn)空間分布可得出結(jié)論,新疆自治區(qū)夏季不同時(shí)段人口暴露空間分布大致相似,高溫暴露風(fēng)險(xiǎn)高的區(qū)域主要集中在幾個(gè)城市群,如喀什市、和田市;新疆天山附近的烏魯木齊市同樣具有高暴露風(fēng)險(xiǎn)。

    3.3?不同溫度下的人口變化情況分析

    根據(jù)2022年新疆夏季暴露于某一溫度的累計(jì)人口占比(圖2)可以看出,整個(gè)新疆6月份暴露在30℃以上的人口占總?cè)丝诒戎氐?2.49%,暴露在35℃以上的人口占總?cè)丝跀?shù)量的5.18%,超過一半的人口暴露在高溫下;7月份暴露在30℃以上的人口占總?cè)丝诒戎氐?0.44%,暴露在35℃以上的人口占總?cè)丝跀?shù)量的16.88%,絕大多數(shù)人口暴露在高溫下,高溫對(duì)人的影響非常大;8月份暴露在30℃以上的人口占總?cè)丝诒戎氐?2.38%,暴露在35℃以上的人口占總?cè)丝跀?shù)量的1.03%,將近一半的人口暴露在高溫下,但是暴露在極端高溫下的人口比重明顯下降。

    3.4?基于人口加權(quán)的高溫人口暴露評(píng)估

    下表給出了2022年新疆夏季典型區(qū)域人口加權(quán)溫度與隨機(jī)森林模擬出的氣溫差異度超過10%的區(qū)域,偏差較大說明存在人口集中分布在高溫地區(qū)或者低溫地區(qū)的現(xiàn)象。新疆6~8月差異度分別為1.4%、2.23%、4.54%。由此可以看出,整個(gè)夏季新疆的人口加權(quán)溫度都高于實(shí)際近地表氣溫,說明新疆自治區(qū)人口集中分布在高溫地區(qū),新疆的高溫對(duì)人的實(shí)際危害情況較為嚴(yán)重。

    4?結(jié)論與討論

    本文通過隨機(jī)森林算法計(jì)算了新疆近地表氣溫,并通過遙感的手段將氣溫進(jìn)行空間化。根據(jù)人口暴露強(qiáng)度、不同溫度下的人口變化指標(biāo)、人口加權(quán)的高溫暴露程度這三個(gè)指標(biāo),分析新疆高溫人口暴露風(fēng)險(xiǎn),結(jié)論如下:

    (1)采用隨機(jī)森林模型反演近地表氣溫的方法可以彌補(bǔ)部分地面氣象站氣溫?cái)?shù)據(jù)缺少的不足,同時(shí)證明了隨機(jī)森林在遙感數(shù)據(jù)處理研究中的可利用性和優(yōu)越性。新疆夏季三個(gè)月氣溫≥35℃的地區(qū)面積共計(jì)約140.77萬平方千米,占新疆總面積的84.8%,說明新疆受高溫侵襲十分嚴(yán)重。

    (2)新疆高溫人口暴露的中高風(fēng)險(xiǎn)區(qū)域主要集中幾個(gè)城市群,如喀什市、和田市、烏魯木齊市等,這幾個(gè)城市群也是人口集中分布的區(qū)域,高溫人口暴露風(fēng)險(xiǎn)與人口密度分布存在高度的正相關(guān)性,即人口越密集,高溫人口暴露風(fēng)險(xiǎn)程度越高。

    (3)采用人口加權(quán)高溫監(jiān)測(cè)指標(biāo)能夠更合理地評(píng)估人口暴露于高溫的程度。2022年6~8月,新疆分別有11、16和15個(gè)地區(qū)存在人口集中分布在高溫地區(qū)的現(xiàn)象。尤其是克孜勒蘇柯爾克孜自治州、伊犁哈薩克自治州、喀什地區(qū)和博爾塔拉蒙古自治州這四個(gè)區(qū)域存在極為嚴(yán)重的人口處于高溫區(qū)的現(xiàn)象。

    參考文獻(xiàn):

    [1]CowanT,PurichA,PerkinsS,et?al.More?Frequent,Longer,and?Hotter?Heat?Waves?for?Australia?in?the?TwentyFirst?Century[J].Journal?of?Climate,2014,27(15):58515871.

    [2]楊眉,王世新,周藝,等.DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)應(yīng)用研究綜述[J].遙感技術(shù)與應(yīng)用,2011,26(1):4551.

    [3]鄒業(yè)斌,柴明堂,楊娟,等.基于GEE的干旱區(qū)流域濕地水體時(shí)空動(dòng)態(tài)變化特征分析——以寧夏平原為例[J].測(cè)繪通報(bào),2023,551(02):914.

    [4]楊振,雷軍,段祖亮,等.新疆人口的空間分布特征[J].地理研究,2016,35(12):23332346.

    [5]李宗英.1990—2017年新疆人口的時(shí)空動(dòng)態(tài)及影響因素研究[D].新疆學(xué),2021.

    [6]Kousa?A,Kukkonen?J,Karppinen?A,et?al.A?model?for?evaluating?the?population?exposure?to?ambient?air?pollution?in?an?urban?area.Atmospheric?Environment,2002,36(13):21092119.

    [7]伏晴艷,闞海東.城市大氣污染健康危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)的方法,第四講:大氣污染的暴露評(píng)價(jià),第二節(jié):大氣擴(kuò)散模型及人口加權(quán)的大氣污染暴露評(píng)價(jià)(續(xù)四).環(huán)境與健康雜志,2004,21(6):414416.

    作者簡(jiǎn)介:高可攀(2002—?),女,江蘇靖江人,本科在讀,研究方向:遙感科學(xué)與技術(shù)。

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