程紅霞， 梁鳳超， 李帥， 林粵江

(1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，烏魯木齊 830002； 2.新疆氣候中心，烏魯木齊 830002；3.中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院新疆分院，烏魯木齊 830013)

天山山區(qū)大氣可降水量的空間聚集特征分析

程紅霞1,2， 梁鳳超2， 李帥2， 林粵江3

(1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，烏魯木齊 830002； 2.新疆氣候中心，烏魯木齊 830002；3.中國氣象局氣象干部培訓(xùn)學(xué)院新疆分院，烏魯木齊 830013)

利用MODIS大氣可降水量產(chǎn)品和高程數(shù)據(jù)，采用描述性統(tǒng)計(jì)和空間自相關(guān)分析方法，定量分析了2003—2013年間天山山區(qū)大氣可降水量的空間聚集特征。結(jié)果表明,近10 a天山山區(qū)平均大氣可降水量的空間分布格局呈現(xiàn)西多東少的變化，全局空間自相關(guān)系數(shù)為0.899 8，具有典型的空間聚集模式，即： 高值聚集區(qū)域占山區(qū)總面積的35.94%，集中在高程為2 000 m左右的天山山區(qū)周邊地區(qū)； 低值聚集區(qū)域占山區(qū)總面積的38.79%，主要分布在高程3 000 m以上的中天山和東天山地區(qū)； 沒有高低負(fù)相關(guān)，僅有較少的低高負(fù)相關(guān)的聚集方式，占山區(qū)總面積的0.05%，只在天山山區(qū)周邊零星分布。高程與天山山區(qū)大氣可降水量的空間相關(guān)系數(shù)為-0.831 3，是空間聚集格局分布與差異的主要原因。

天山山區(qū)； 大氣可降水量； 空間自相關(guān)

0 引言

在單位面積大氣柱中，從地面垂直到大氣層頂?shù)乃偭糠Q為大氣可降水量(atmospheric precipitable water，APW)[1]。它是一個(gè)重要的氣象參數(shù)，對研究全球氣候變化、水循環(huán)、人工影響天氣、天氣預(yù)報(bào)、大氣輻射傳輸?shù)染哂蟹浅Ｖ匾淖饔肹1-2]。

天山是塔里木河、伊犁河等眾多重要河流的發(fā)源地，也是新疆人工增雨(雪)的重點(diǎn)作業(yè)區(qū)域。在天山山區(qū)空中水資源的合理開發(fā)利用方面更關(guān)注于較高分辨率的大氣可降水量的空間聚集和空間差異程度。一些學(xué)者主要利用氣象臺站或探空站[3]、GPS[4]、NCEP/NCAR再分析資料[5]和遙感數(shù)據(jù)[6]獲取大氣可降水量，但由于天山山區(qū)地形復(fù)雜，使得70%的氣象臺站設(shè)在天山南北坡的低山帶和山前平原區(qū)，且再分析資料的網(wǎng)格較粗以及在山區(qū)的適用性還需要驗(yàn)證，不能很好地揭示天山山區(qū)大氣可降水量內(nèi)在的空間特性，導(dǎo)致對大氣可降水量的空間分布與變化研究不夠確切和全面[7-11]。而遙感數(shù)據(jù)具有空間分辨率高、范圍廣的特點(diǎn)，在空間上強(qiáng)化了大氣可降水量的連續(xù)性與差異性，更有助于研究大氣可降水量的區(qū)域差異及其空間關(guān)聯(lián)性。

鑒于MODIS大氣可降水量2級產(chǎn)品(MOD05)具有分布面廣、時(shí)空分辨率較高、免費(fèi)獲取等特點(diǎn)[12]，本文應(yīng)用2003—2013年間MOD05資料和高程數(shù)據(jù)，利用空間統(tǒng)計(jì)學(xué)中的空間自相關(guān)方法，定量分析了中國天山山區(qū)大氣可降水量的空間聚集特征，科學(xué)劃定大氣可降水量的聚集區(qū)域，為開發(fā)天山山區(qū)空中水資源提供科學(xué)指導(dǎo)，以達(dá)到進(jìn)一步提高人工增雨(雪)效果的目的。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)源

1.1 研究區(qū)概況

天山是新疆南疆和北疆、中溫帶塔里木盆地和暖溫帶準(zhǔn)噶爾盆地的天然地理分界線。由于天山山區(qū)大部分高峰都有現(xiàn)代冰川發(fā)育，冰川融水成了新疆重要的河川徑流補(bǔ)給來源之一。天山山區(qū)地形復(fù)雜，土壤類型多樣，氣候垂直差異明顯。根據(jù)文獻(xiàn)[11]，選擇天山山區(qū)內(nèi)高程大于1 500 m的區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)域，具體位置如圖1所示。

圖1 天山山區(qū)位置示意圖

1.2 數(shù)據(jù)源及其預(yù)處理

本文使用MODIS日大氣可降水量產(chǎn)品(MOD05)，數(shù)據(jù)來源于美國NASA的MODIS免費(fèi)下載網(wǎng)站(http: //ladsweb.nascom.nasa.gov)，空間分辨率為1 km，研究數(shù)據(jù)為2003—2013年間的逐日降水量數(shù)據(jù)，覆蓋整個(gè)天山山區(qū)。采用 MODIS 重投影工具(MODIS reprojection tool swath，MRTSwath)把遙感數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換為Albers投影，再利用ENVI軟件進(jìn)行圖像拼接、去除異常值和無效值、裁剪等預(yù)處理，得到研究區(qū)的近紅外逐日大氣可降水量數(shù)據(jù)集。根據(jù)日大氣可降水量累計(jì)值的平均獲得月均大氣可降水量集，由年內(nèi)月均大氣可降水量累計(jì)值的平均獲得年均大氣可降水量集，再由多年時(shí)間內(nèi)年均大氣可降水量累計(jì)值的平均得到多年年均大氣可降水量。

2 研究方法

空間自相關(guān)(spatial autocorrelation)是用于度量某位置上的數(shù)據(jù)與其他位置上的數(shù)據(jù)間的相互依賴程度，揭示數(shù)據(jù)在一定空間范圍內(nèi)的分布規(guī)律，是空間范圍內(nèi)聚集程度的一種度量。空間自相關(guān)分為全局空間自相關(guān)和局部空間自相關(guān)。

1)全局空間自相關(guān)。用來分析某種地理現(xiàn)象或?qū)傩栽谡麄€(gè)研究范圍內(nèi)的空間特征，進(jìn)而判斷此現(xiàn)象或?qū)傩栽诳臻g上是否存在聚集特征。Anselin全局Moran’s I的計(jì)算公式為

(1)

2)局部空間自相關(guān)。用來分析在特定的局部區(qū)域指定屬性的空間異質(zhì)性，主要用于識別不同空間位置的要素是表面相似性(高值或低值的空間聚類)，還是表面相異性(空間異常值)，推算出聚集地的空間位置和范圍。Anselin Local Moran’s I指數(shù)計(jì)算公式為

(2)

式中Ii為要素i的局部空間自相關(guān)指數(shù)。

在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的顯著性水平下，Anselin Local Moran’s I 指數(shù)分為2種： 一是指數(shù)為正，表示該要素與周邊要素間空間差異顯著性小，是聚類的一部分，聚類和異常值類型包括高高聚集(high-high，HH型)和低低聚集(low-low，LL型)； 二是指數(shù)為負(fù)，表示該要素與周邊要素間的空間差異顯著性大，是異常值，聚類和異常值類型是高值要素主要由低值要素圍繞(high-low，HL型)，或低值要素主要由高值要素圍繞(low-high，LH型)[14]。

3 結(jié)果分析

3.1 多年年均大氣可降水量的空間分布

多年年均大氣可降水量反映大氣可降水量在一定時(shí)期的平均狀況。2003—2013年間天山山區(qū)多年年均大氣可降水量的空間分布情況見圖2。

圖2 天山山區(qū)多年年均大氣可降水量分布

近10 a該區(qū)年均大氣可降水量值在0.002 8～0.441 8 cm之間，平均值為0.126 9 cm，呈現(xiàn)出兩邊小中間大的單峰分布，其中： [0，0.1)cm之間的區(qū)域占了總面積的37.86%，[0.1，0.2)cm之間的區(qū)域占了總面積的51.53%，0.2 cm及以上的區(qū)域僅占總面積的10.61%。而[0.06，0.22)cm之間的區(qū)域就占了總面積的87.13%，0.28 cm以上的區(qū)域只占總面積的0.04%。

從天山山區(qū)多年年均大氣可降水量的空間分布總體上看，天山山區(qū)大氣可降水量的空間地域性和差異性明顯，空間分布特征整體表現(xiàn)為自西向東遞減、從山區(qū)周邊向山頂逐漸遞減的趨勢。天山山區(qū)多年年均大氣可降水量的空間分布大致可以劃分為4個(gè)低值區(qū)域和3個(gè)高值區(qū)域。低值區(qū)域?yàn)椋?阿克蘇北部、中天山的巴州北部和北疆西南部、東天山的吐魯番和吉木薩爾縣山區(qū)以及天山最東部的哈密市和伊吾縣。高值區(qū)域是天山南脈西部的阿克蘇地區(qū)、東天山西北部地區(qū)、西天山的昭蘇縣和特克斯縣北部。這與李霞等[3]的研究結(jié)果大致相同。

3.2 空間自相關(guān)分析

由于大氣可降水量受空間相互作用和空間擴(kuò)散的影響，彼此之間可能不再相互獨(dú)立，而是相關(guān)的。因此，本文利用空間自相關(guān)性分析天山山區(qū)大氣可降水量在不同空間位置上的相關(guān)性，得到其空間分布及其聚集特征。

3.2.1 全局空間自相關(guān)分析

通過全局空間自相關(guān)指數(shù)的計(jì)算，分析了天山山區(qū)大氣可降水量的空間自相關(guān)性。2003—2013年間天山山區(qū)的多年年均大氣可降水量的全局空間自相關(guān)指數(shù)為0.899 8，說明天山山區(qū)大氣可降水量具有很強(qiáng)的空間正相關(guān)性，即大氣可降水量的空間分布不是隨機(jī)的，而是表現(xiàn)出顯著的空間聚集性。由于全局指標(biāo)有時(shí)會掩蓋局部狀態(tài)的不穩(wěn)定性，為了確定天山山區(qū)大氣可降水量高值聚集和低值聚集的區(qū)域，還需要分析其局部空間自相關(guān)特性。

3.2.2 局部空間相關(guān)分析

局部空間相關(guān)分析是在不同區(qū)域的基礎(chǔ)上分析大氣可降水量的空間變化規(guī)律，能夠?qū)⒋髿饪山邓康目臻g特征比較直觀地表現(xiàn)出來。利用公式(2)計(jì)算出研究區(qū)多年年均大氣可降水量的局部空間自相關(guān)系數(shù)，生成具有統(tǒng)計(jì)顯著性(0.05的顯著水平)的局部空間自相關(guān)圖(圖3)。

圖3 天山山區(qū)大氣可降水量局部空間自相關(guān)

通過統(tǒng)計(jì)，顯著性水平下的天山山區(qū)聚類和異常值占總面積的74.78%，主要分為3個(gè)區(qū)域：

1)高值聚集區(qū)域(HH型)。大氣可降水量較高的高值聚集面積占總面積的35.94%，天山山區(qū)多年年均大氣可降水量在0.135 8～0.441 8 cm之間，高程值在1 500～3 220 m之間，主要聚集在天山山區(qū)周邊地區(qū)，包括天山山區(qū)的南部喀什和阿克蘇、哈密地區(qū)北部以及伊犁河谷南部地區(qū)，成為大氣可降水量較高的區(qū)域。

2)低值聚集區(qū)域(LL型)。大氣可降水量較低的聚集區(qū)域面積占總面積的38.79%，天山山區(qū)多年年均大氣可降水量在0.002 8～0.114 3 cm之間，高程值在1 558～6 950 m之間，廣泛分布在阿克蘇到大西溝一帶，以及東天山的東西兩端的高海拔地區(qū)，形成了大氣可降水量的低谷區(qū)。

3)低高關(guān)聯(lián)區(qū)域(LH型)。低-高關(guān)聯(lián)區(qū)域像元個(gè)數(shù)較少，僅占總面積的0.05%，天山山區(qū)多年年均大氣可降水量在0.053 7～0.116 8 cm之間，零星分布在烏魯木齊、吐魯番、哈密和阿圖什等地區(qū)的天山山區(qū)周圍，成為相對孤立的大氣可降水量低值區(qū)域。

3.3 空間聚集區(qū)域與高程的關(guān)系

高程是影響水汽分布的重要因素之一，它不僅決定了上空氣柱的厚度，也決定了氣柱的含濕能力[15]。為了解天山山區(qū)大氣可降水量與高程差異之間的定量關(guān)系，利用高程數(shù)據(jù)，提取出研究區(qū)不同高程情況下的大氣可降水量數(shù)據(jù)，選定大氣可降水量和高程作為空間相關(guān)分析的2個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)分析，其空間相關(guān)系數(shù)為-0.831 3，可以看出，天山山區(qū)大氣可降水量與高程的空間分布空間相關(guān)性很強(qiáng)，呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)的態(tài)勢。出現(xiàn)這種情況的原因主要是由于大氣可降水量受到天山山區(qū)高程的阻隔作用，天山山區(qū)周圍低海拔地區(qū)的平均大氣可降水量明顯高于高海拔地區(qū)。

為了研究天山山區(qū)大氣可降水量不同聚集類型的空間分布特征，分別計(jì)算了不同大氣可降水量區(qū)間的平均高程值和占總面積的百分比。取不同聚集類型大氣可降水量的最小值為下限，以0.01 cm作為間隔，分別計(jì)算了不同大氣可降水量區(qū)間的平均高程值和頻率，一直計(jì)算到此類型大氣可降水量的最大值，具體計(jì)算結(jié)果見圖4。

圖4 天山山區(qū)大氣可降水量聚集類型的平均高程和頻率分布

在天山山區(qū)大氣可降水量高值聚集區(qū)域，總體上是隨著大氣可降水量的增加其平均高程在降低，但不同區(qū)間大氣可降水量的頻率呈現(xiàn)單峰變化模式，即在0.18～0.19 cm區(qū)間內(nèi)的大氣可降水量值會出現(xiàn)一個(gè)峰值，其平均高程為1 831 m； 大氣可降水量主要集中在0.15～0.22 cm之間，平均高程為2 000 m左右； 大氣可降水量大于0.25的區(qū)域占總面積的0.53%，其高程基本穩(wěn)定在1 550 m左右。

在天山山區(qū)大氣可降水量低值聚集區(qū)域，大氣可降水量只出現(xiàn)隨高程增高而單調(diào)遞減的趨勢，曲線基本呈直線分布，即隨著大氣可降水量的增大，平均高程急劇下降，其頻率也發(fā)生了明顯的先迅速增加后急劇減小的變化。從圖4可以看出，大氣可降水量在0～0.01 cm區(qū)間平均高程為5 828 m，到0.11～0.12 cm區(qū)間平均高程急劇下降為2 731 m，且在0.06～0.07 cm間大氣可降水量值最多，平均高程為3 469 m，大部分大氣可降水量值處于0.05～0.10 cm之間，平均高程分布在3 400 m左右。

根據(jù)以上分析，天山山區(qū)大氣可降水量不僅與其空間分布位置有關(guān)，而且受高程變化的影響，具有隨高程增加而減小的規(guī)律。可以說明，天山山區(qū)高海拔地區(qū)對大氣可降水量具有一定的阻隔作用，這在一定程度上影響和制約了大氣可降水量的變化。

3.4 空間聚集區(qū)域內(nèi)差異分析

利用變異系數(shù)測算空間聚集區(qū)域內(nèi)大氣可降水量的變異程度，揭示聚集空間內(nèi)大氣可降水量和高程的差異規(guī)律。變異指數(shù)越小，表示評價(jià)區(qū)域內(nèi)各單元之間大氣可降水量和高程的差距越小，反之，其差距越大。利用變異系數(shù)公式測算天山山區(qū)大氣可降水量和高程差異以及各聚集區(qū)域內(nèi)部差異，結(jié)果見圖5。

圖5 天山山區(qū)大氣可降水量和高程的差異分析

變異系數(shù)值越大說明其值在相關(guān)范圍內(nèi)的差異程度越大。由圖5可知，不同區(qū)域大氣可降水量和高程的變異系數(shù)大小順序?yàn)椋?天山山區(qū)>低值聚集區(qū)>高值聚集區(qū)。從變異程度分析，利用空間自相關(guān)分析生成的高值聚集區(qū)和低值聚集區(qū)的大氣可降水量變異系數(shù)僅是整個(gè)天山山區(qū)大氣可降水量變異系數(shù)的1/3，其高程變異系數(shù)也較低，說明高值聚集區(qū)和低值聚集區(qū)內(nèi)部的差異程度小，聚集程度高。這更具體地表明，利用空間自相分析方法生成的天山山區(qū)大氣可降水量高值聚集區(qū)和低值聚集區(qū)得到了進(jìn)一步聚集。

4 結(jié)論

本文利用空間分辨率為1 km×1 km 的MODIS日大氣可降水量產(chǎn)品，結(jié)合高程數(shù)據(jù)，計(jì)算并分析了2003—2013年間中國天山山區(qū)大氣可降水量的空間聚集特征，得出的初步結(jié)論如下：

1)2003—2013年間，天山山區(qū)多年年均大氣可降水量在0.002 8～0.441 8 cm之間，其中在0.25 cm以上的高值區(qū)域占總面積的0.13%，主要分布在東天山哈密南部、天山山區(qū)西部和南部的山區(qū)周邊地區(qū)，而多年年均大氣可降水量在0.05 cm以下的區(qū)域占總面積的5.83%，主要分布在天山山區(qū)中部區(qū)域的山頂。

2)通過多年天山山區(qū)大氣可降水量的空間自相關(guān)分析，天山山區(qū)大氣可降水量具有明顯的空間聚集特征，即高值聚集區(qū)域(HH)和低值聚集區(qū)域(LL)面積占總面積的74.78%； 而空間異常值區(qū)域只有低高關(guān)聯(lián)區(qū)域(LH)，且僅有零星分布。

3)天山山區(qū)大氣可降水量與高程的空間相關(guān)系數(shù)為-0.831 3，呈顯著的負(fù)相關(guān)。天山山區(qū)大氣可降水量從山區(qū)周圍到高海拔山頂逐漸遞減，其中天山山區(qū)大氣可降水量的高值聚集區(qū)域主要分布在高程為2 000 m左右的天山山區(qū)周邊地區(qū)； 低值聚集區(qū)域主要集中在高程為3 300 m左右的區(qū)域，且高海拔區(qū)域是其大氣可降水量最匱乏的區(qū)域。高程是天山山區(qū)大氣可降水量空間聚集格局分布差異的主要原因。

4)天山山區(qū)大氣可降水量高值聚集區(qū)域和低值聚集區(qū)域內(nèi)部的差異性小，空間聚集特征明顯，可以為天山山區(qū)大氣可降水量的功能區(qū)劃提供參考。

根據(jù)以上對天山山區(qū)大氣可降水量的高空間分辨率研究，認(rèn)為天山山區(qū)大氣可降水量在空間上呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，天山山區(qū)大氣可降水量整體上呈中間低兩邊高、南北差異的聚集式分布格局，且大氣可降水量隨著高程的增高而遞減的趨勢。大氣可降水量的多少、分布及其變化不僅直接關(guān)系到云雨的形成，而且還對整個(gè)地氣系統(tǒng)的能量平衡產(chǎn)生影響。因此，對于處于干旱-半干旱地區(qū)的新疆來說，在天山山區(qū)大氣可降水量的高值聚集區(qū)域進(jìn)一步開發(fā)氣候資源和水資源，可以最大限度地保證社會、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)環(huán)境和可持續(xù)發(fā)展。

[1] 劉三超,柳欽火,高懋芳.地基多波段遙感大氣可降水量研究[J].國土資源遙感,2006,18(4):6-9.doi:10.6046/gtzyyg.2006.04.02. Liu S C,Liu Q H,Gao M F.Multi-spectral optical remote sensing of precipitable water[J].Remote Sensing for Land and Resources,2006,18(4):6-9.doi:10.6046/gtzyyg.2006.04.02.

[2] 劉丹,邱新法,史嵐,等.基于NCEP資料的我國大氣可降水量的計(jì)算及其時(shí)空分布[J].南京信息工程大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2013,5(2):113-119. Liu D,Qiu X F,Shi L,et al.Estimation of atmospheric precipitable water in China with NCEP data and its spatio-temporal distribution[J].Journal of Nanjing University of Information Science and Technology:Natural Science Edition,2013,5(2):113-119.

[3] 李霞,張廣興.天山可降水量和降水轉(zhuǎn)化率的研究[J].中國沙漠,2003,23(5):509-513. Li X,Zhang G X.Research on precipitable water and precipitation conversion efficiency around Tianshan Mountain area[J].Journal of Desert Research,2003,23(5):509-513.

[4] 魏浩翰,何秀鳳.利用區(qū)域GPS觀測網(wǎng)探測夏季降雨中大氣可降水量[J].河海大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2011,39(4):454-457. Wei H H,He X F.Detection of precipitable water vapor during summer rainfall using regional GPS network[J].Journal of Hohai University:Natural Sciences,2011,39(4):454-457.

[5] 史玉光,孫照渤.新疆大氣可降水量的氣候特征及其變化[J].中國沙漠,2008,28(3):519-525. Shi Y G,Sun Z B.Climate characteristics of atmospheric precipitable water over Xinjiang and its variation[J].Journal of Desert Research,2008,28(3):519-525.

[6] Sobrino J A,Kharraz J E,Li Z L.Surface temperature and water vapour retrieval from MODIS data[J].International Journal of Remote Sensing,2003,24(24):5161-5182.

[7] 趙傳成,丁永建,葉柏生,等.天山山區(qū)降水量的空間分布及其估算方法[J].水科學(xué)進(jìn)展,2011,22(3):315-322. Zhao C C,Ding Y J,Ye B S,et al.Spatial distribution of precipitation in Tianshan Mountains and its estimation[J].Advances in Water Science,2011,22(3):315-322.

[8] 李成才,毛節(jié)泰.GPS地基遙感大氣水汽總量分析[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),1998,9(4):470-477. Li C C,Mao J T.Analysis for remote sensing of atmospheric precipitable water using ground-based GPS receiver[J].Quarterly Journal of Applied Meteorology,1998,9(4):470-477.

[9] 許民,葉柏生,趙求東,等.利用GRACE重力衛(wèi)星監(jiān)測新疆天山山區(qū)水儲量時(shí)空變化[J].干旱區(qū)研究,2013,30(3):404-411. Xu M,Ye B S,Zhao Q D,et al.Spatiotemporal change of water reserves in the Tianshan Mountains, Xinjiang based on GRACE[J].Arid Zone Research,2013,30(3):404-411.

[10]張正勇,劉琳,唐湘玲.1960—2010年中國天山山區(qū)氣候變化區(qū)域差異及突變特征[J].地理科學(xué)進(jìn)展,2012,31(11):1475-1484. Zhang Z Y,Liu L,Tang X L.The regional difference and abrupt events of climatic change in Tianshan Mountains during 1960—2010[J].Progress in Geography,2012,31(11):1475-1484.

[11]楊青,史玉光,袁玉江,等.基于DEM的天山山區(qū)氣溫和降水序列推算方法研究[J].冰川凍土,2006,28(3):337-342. Yang Q,Shi Y G,Yuan Y J,et al.Temperature and precipitation series in the Tianshan Mountains calculated based on DEM[J].Journal of Glaciology and Geocryology,2006,28(3):337-342.

[12]孟憲紅,呂世華,張?zhí)锰?MODIS近紅外水汽產(chǎn)品的檢驗(yàn)、改進(jìn)及初步應(yīng)用——以黑河流域金塔綠洲為例[J].紅外與毫米波學(xué)報(bào),2007,26(2):107-111. Meng X H,Lyu S H,Zhang T T.Testing, improvement and application of MODIS near infrared water vapor products：Taking Jinta oasis in Heihe river basin as a case study[J].Journal of Infrared and Millimeter Waves,2007,26(2):107-111.

[13]林錦耀,黎夏.基于空間自相關(guān)的東莞市主體功能區(qū)劃分[J].地理研究,2014,33(2):349-357. Lin J Y,Li X.MFOZ planning of Dongguan based on spatial autocorrelation by using genetic algorithms[J].Geographical Research,2014,33(2):349-357.

[14]朱瑜馨,張錦宗,聶芹.山東省人口密度分布模式的GIS空間分析[J].國土資源遙感,2011,23(4):147-150.doi:10.6046/gtzyyg.2011.04.27. Zhu Y X,Zhang J Z,Nie Q.A study of the population spatial distribution model based on spatial statistics in Shandong Province[J].Remote Sensing for Land and Resources,2011,23(4):147-150.doi:10.6046/gtzyyg.2011.04.27.

[15]梁宏,劉晶淼,李世奎.青藏高原及周邊地區(qū)大氣水汽資源分布和季節(jié)變化特征分析[J].自然資源學(xué)報(bào),2006,21(4):526-534. Liang H,Liu J M,Li S K.Analysis of precipitable water vapor source distribution and its seasonal variation characteristics over Tibetan plateau and its surroundings[J].Journal of Natural Resources,2006,21(4):526-534.

(責(zé)任編輯： 李瑜)

Spatial clustering analysis of atmospheric precipitable water in the Tianshan Mountains

CHENG Hongxia1,2, LIANG Fengchao2, LI Shuai2, LIN Yuejiang3

(1.InstituteofDesertMeteorology,CMA,Urumqi830002,China; 2.XinjiangClimateCenter,Urumqi830002,China;3.XinjiangBranchofCMATrainingCentre,Urumqi830013,China)

Based on the MODIS near infrared atmospheric precipitable water products with the resolution of 1km×1km and elevation data, using GIS spatial analyst and mathematical statistics method, this paper analyzed the spatial distribution and spatial correlation of atmospheric precipitable water in the Tianshan mountains during the period from 2003 to 2013.The results show that the atmospheric precipitable water in western mountain area is higher than the eastern mountain area. The atmospheric precipitable water in the Tianshan mountains has significantly positively correlated and its global spatial autocorrelation index is 0.899 8. The atmospheric precipitable water in the Tianshan mountains tends to be spatially clustered. The cluster of high values (HH) accounts for 35.94% of the total and are mostly distributed in elevation 2 000 m in surrounding area of Tianshan mountains. The cluster of low values (LL) accounts for 38.79% of the total and concentrated in the central and eastern region of the Tianshan mountains with elevation 3 000 m. The spatial outliers in which a low value is surrounded primarily by high values (LH) are scattered in the Tianshan Mountain. The spatial correlation coefficient between atmospheric precipitable water and elevation is -0.831 3. Elevation is the main reason for the distribution and difference of spatial clustering pattern.

Tianshan Mountains; atmospheric precipitable water; spatial autocorrelation

10.6046/gtzyyg.2017.01.18

程紅霞，梁鳳超，李帥,等.天山山區(qū)大氣可降水量的空間聚集特征分析[J].國土資源遙感,2017,29(1):116-121.(Cheng H X,Liang F C,Li S,et al.Spatial clustering analysis of atmospheric precipitable water in the Tianshan Mountains[J].Remote Sensing for Land and Resources,2017,29(1):116-121.)

2015-07-13；

2015-08-27

中國氣象局沙漠氣象基金項(xiàng)目“利用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)研究天山山區(qū)大氣可降水量時(shí)空分布特征”(編號： Sqj2012005)、科技支撐項(xiàng)目“新疆吐魯番哈密地區(qū)空中云水資源開發(fā)利用”(編號： TUHA201523)、中國氣象局關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項(xiàng)目“新疆積雪遙感數(shù)據(jù)集建設(shè)與應(yīng)用”(編號： CMAGJ2014M62)和國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“多源遙感數(shù)據(jù)支持的無資料地區(qū)積雪模型參數(shù)化研究”(編號： 41471358)共同資助。

程紅霞(1977-)，女，博士，高級工程師，主要從事遙感和地理信息系統(tǒng)應(yīng)用方面的研究。Email： chx69@163.com。

TP 79

A

1001-070X(2017)01-0116-06