李維邦，謝明輝，楊 倩，石曉光

吉林建筑大學(xué) 測繪與勘查工程學(xué)院,長春 130118

0 引言

湖泊表面溫度(縮寫LWST)是區(qū)域氣候變化的敏感指示器,是評(píng)價(jià)湖泊生態(tài)健康程度的重要參數(shù)之一,影響著湖泊內(nèi)部的生態(tài)活動(dòng)和水汽交換[1].湖表溫度對湖泊的水文過程的改變影響著周遭環(huán)境的氣候.研究冰封期湖泊表面溫度的變化[2],對剖析環(huán)境氣候變化具有重要意義,同時(shí)也可以研究湖表溫度變化與冰期的響應(yīng)關(guān)系.湖泊表面溫度的傳統(tǒng)調(diào)查方法是對水面進(jìn)行采樣測量,實(shí)地測量溫度并記錄,由已測數(shù)據(jù)對湖面進(jìn)行線性插值來獲取整個(gè)湖泊表面溫度.雖然對于樣點(diǎn)處可以精確測量溫度,但費(fèi)財(cái)費(fèi)力且在空間上無法覆蓋整個(gè)湖泊區(qū)域,插值的準(zhǔn)確性也難以保證[3].20世紀(jì)70年代,學(xué)者們開始使用遙感數(shù)據(jù)來觀測海洋表面溫度.至今五六十年,不同領(lǐng)域的專家學(xué)者為遙感定量反演湖表溫度做出了貢獻(xiàn),奠定了基于遙感數(shù)據(jù)湖表溫度反演的理論基礎(chǔ).2011年,項(xiàng)文華等[4]人針對基于熱紅外波段對湖表溫度的反演算法進(jìn)行了總結(jié),分析各算法的優(yōu)點(diǎn)與難點(diǎn).因?yàn)榇蟛糠炙惴◣缀醵际歉鶕?jù)對陸表或海面溫度反演理論改進(jìn)后應(yīng)用到湖表溫度上的.實(shí)際上不同區(qū)域湖泊的參數(shù)不同,算法并不能完全適用于各種情況.2013年，劉剛等[5]人基于MODIS數(shù)據(jù)反演了2012年太湖湖表溫度,通過與監(jiān)測站網(wǎng)數(shù)據(jù)和其他算法對比發(fā)現(xiàn)MODIS V5系列地表溫度產(chǎn)品反演的湖表溫度結(jié)果有著很高的精度,認(rèn)為可以使用MODIS V5系列地表溫度產(chǎn)品來獲取湖表面溫度.王敏等[6]人基于V5系列MOD11A2產(chǎn)品對夏季全球大型湖泊的LWST進(jìn)行調(diào)查分析,研究了全球2 446個(gè)湖泊晝夜湖表溫度的分布規(guī)律.Song等[7]人也基于MODIS數(shù)據(jù)研究了2000年至2015年青藏高原大型湖泊LWST的變化規(guī)律.MOD11A2數(shù)據(jù)憑借其反演精度與高時(shí)間分辨率已被國內(nèi)外學(xué)者廣泛應(yīng)用,并得到了有效驗(yàn)證.雖然,國內(nèi)外學(xué)者對全球不同尺度的各類湖泊都開展過湖表溫度研究,但結(jié)合冰封期分析湖表溫度變化的研究還相對較少.在全球變暖的大趨勢下,關(guān)注冰期變化與湖表溫度的響應(yīng)尤為重要.本文結(jié)合2001年至2020年MODIS LST數(shù)據(jù)反演查干湖湖表溫度,獲取查干湖冰封期LWST的時(shí)空變化規(guī)律.再結(jié)合站臺(tái)氣象數(shù)據(jù),分析冰封期查干湖LWST的影響因素，利用氣候觀測資料解釋冰封期查干湖LWST的變化.

1 研究區(qū)與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)

查干湖(124°03′～124°34′ E, 45°05′～45°30′ N)是吉林省內(nèi)最大的天然湖泊如圖1所示.

圖1 2019年4月15日查干湖遙感衛(wèi)星云圖Fig.1 Remote sensing satellite nephogram of the study area

湖區(qū)總面積345 km2,蓄水量達(dá)7億 m3,水深平均2.5 m.查干湖降水多集中在7月～9月,年平均降水量、蒸發(fā)量、氣溫和風(fēng)速分別為415.4 mm，964 mm，4.5 ℃和3.9 m/s.查干湖冰封期為4個(gè)月～5個(gè)月,在每年冬季11月開始結(jié)冰,至第二年3月末開始融化.1月份是全年氣溫最低、冰層最厚的月份,冰厚最大可超過1 m.在全球變暖的背景下,湖冰結(jié)冰日期推遲、融冰時(shí)間推后,導(dǎo)致湖冰冰期縮短.近年來,全年氣溫均呈上升趨勢,尤其以春季、冬季上升趨勢明顯,氣候變暖導(dǎo)致了冬季冰層變薄、冰期縮短[8].

1.2 數(shù)據(jù)

1.2.1 Landsat

本文利用2005年、2010年、2015年、2020年3月Landsat 8 OLI遙感影像提取水體邊界,空間分辨率為30 m.基于ENVI5.3軟件制作查干湖ROI文件,用于裁剪MODIS LST數(shù)據(jù).

1.2.2 MODIS LST

本文使用2001年至2020年966景MODIS L3級(jí)地表溫度產(chǎn)品MOD11A2獲取研究區(qū)湖表溫度,空間分辨率為1 km,時(shí)間分辨率為8 day,編碼為h26v04,數(shù)據(jù)格式為hdf.利用MRT (MODIS Reprojection Tool, MRT)工具實(shí)現(xiàn)影像拼接、重采樣、轉(zhuǎn)換投影、格式轉(zhuǎn)換等預(yù)處理,通過MRT預(yù)處理得到了4類信息:白天LST(LST_Day)及其質(zhì)量控制圖像(QC_Day)、夜晚LST(LST_Night)及其質(zhì)量控制圖像(QC_Night).

1.2.3 氣象數(shù)據(jù)

本文使用2000年至2020年查干湖周邊氣象站臺(tái)提供的氣象數(shù)據(jù),涉及大安(50945)、乾安(50948)、前郭(50949)3個(gè)站臺(tái).氣象數(shù)據(jù)有地溫、氣溫、風(fēng)速、降水、日照、蒸發(fā)量,用于數(shù)據(jù)質(zhì)量評(píng)價(jià)和影響分析.

2 研究方法

2.1 LWST 反演方法

根據(jù)查干湖邊界ROI裁剪QC文件,對照MODIS陸表溫度產(chǎn)品手冊,篩選優(yōu)質(zhì)QC文件來裁剪LST文件,得到有效的查干湖LWST數(shù)據(jù).通過Excel軟件整理得到查干湖每日白天LWST、夜晚LWST,進(jìn)一步計(jì)算日平均LWST、晝夜溫差的最小值、最大值與平均值[9].

2.2 湖冰物候信息提取

基于日均LWST時(shí)間序列,定義冬季日均LWST低于0 ℃對應(yīng)的儒略日為結(jié)冰日,翌年春季日均LWST高于0 ℃對應(yīng)的儒略日為融化日,結(jié)冰日和融化日之間的時(shí)間段為冰封期,用以統(tǒng)計(jì)查干湖冰封期湖表溫度變化,如圖2所示.

2.3 分析方法

2.3.1 線性回歸分析

線性回歸分析是確定變量之間相互影響的一種統(tǒng)計(jì)方法,本文建立線性模型來獲得LWST變化趨勢與驗(yàn)證LWST反演精度的精度.其中使用決定系數(shù)R2來評(píng)估反演值的可靠性,數(shù)值越高,可靠性越高[10].

2.3.2 相關(guān)與顯著性分析

相關(guān)分析是研究變量間關(guān)系的常用統(tǒng)計(jì)方法,本文計(jì)算變量間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)R,如式1所示.顯著性分析是要判斷樣本與假設(shè)之間的差異是否是隨機(jī)導(dǎo)致的,如果p<0.05,則說明原假設(shè)不成立,兩者存在顯著性差異.如果p<0.001則表示有極其顯著的差異性.

(1)

3 結(jié)果

3.1 MODIS LWST驗(yàn)證

圖3表示2001年至2020年查干湖氣溫、地溫與MODIS LWST反演結(jié)果的對比.首先,利用站臺(tái)氣象數(shù)據(jù)與LWST反演結(jié)果逐日匹配,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,共獲取284組數(shù)據(jù).從圖3中可以看到,MODIS反演得到的LWST和氣溫、地溫的決定系數(shù)R2分別為0.85和0.83,p值均小于0.001,說明置信水平為99 % MODIS LWST和氣溫、低溫的吻合度較高.

誤差主要來源于LWST獲取湖面溫度,而氣象站臺(tái)一般設(shè)立在陸地上,但是MODIS LWST可以解釋大部分湖面溫度變化,可用于反演查干湖長時(shí)間序列的湖表溫度.

圖3 2001年至2020年查干湖冰封期氣溫、地溫與MODIS LWST的比較Fig.3 The comparison between ground surface temperature, air temperature and lake water surface temperature(LWST) derivedfrom MODIS products in Chagan lake during freezeup period from 2001 to 2020

3.2 查干湖冰期年際變化趨勢

圖4(a)顯示2000年至2021年結(jié)冰日與融冰日的變化,結(jié)冰日平均在每年的第313天,最晚在第321天(2001年、2011年、2018年)才到達(dá)結(jié)冰日;融冰日平均在每年的第89天,最早在第73天(2019年)就到達(dá)融冰日.查干湖結(jié)冰日與融冰日變化特征并不明顯.

但是如圖4(b)所示,冰封期逐年縮短,整體呈緩慢下降趨勢.平均每年冰封期有143天,2019年冰封期僅有125天.在全球變暖的大趨勢下,查干湖的冰封期正在慢慢縮短.

(a) 結(jié)冰日、融冰日年際變化 (b) 冰封期年際變化圖4 查干湖冰封期變化趨勢Fig.4 The variation trend of freezeup peiod in Chagan lake

3.3 查干湖LWST年際變化趨勢

圖5(a)表示MODIS反演得到的2001年至2020年查干湖冰封期白天LWST和夜晚LWST逐年變化趨勢.白天LWST和夜晚LWST變化趨勢相統(tǒng)一,2012年為變化轉(zhuǎn)折點(diǎn),從2001年到2012年為下降趨勢.從2012年到2020年為上升趨勢.整個(gè)時(shí)間序列晝夜LWST均低于-5 ℃,2012年晝夜LWST達(dá)到最低溫度白天LWST為-13.17 ℃,夜晚LWST為-22.14 ℃;在2018年晝夜LWST達(dá)到最高溫度,白天LWST為-5.52 ℃,夜晚LWST為-9.82 ℃.

圖5(b)表示計(jì)算得到的日均LWST和晝夜溫差DTD逐年變化趨勢.日均LWST變化趨勢和白天LWST和夜晚LWST相一致,在2012年達(dá)到最低溫度-17.65 ℃.但對于晝夜溫差DTD在2012年轉(zhuǎn)折不明顯,整體呈現(xiàn)下降趨勢,與圖4(b)中查干湖湖冰冰期縮短趨勢相一致,2020年晝夜溫差DTD已降至-10.27 ℃.

(a) 晝夜平均溫度 (b) 平均溫度與晝夜溫差圖5 2001年至2020年查干湖冰封期表面溫度Fig.5 Surface temperature of Chagan lake during the freezeup from 2001 to 2020

3.4 影響分析

表1顯示查干湖LWST與站臺(tái)的氣象數(shù)據(jù)相關(guān)性系數(shù).分析得出氣溫、地溫與查干湖LWST的相關(guān)性最強(qiáng).首先,相關(guān)性最強(qiáng)的是氣溫與地溫,然而大氣與陸地都與湖面直接接觸,大氣的接觸面積要大于岸邊陸地,所以氣溫對查干湖LWST的影響略大于地溫；其次，蒸發(fā)量、平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)對查干湖LWST的變化有一定影響;日照時(shí)數(shù)和蒸發(fā)量與太陽輻射量有關(guān),日照時(shí)數(shù)越長,湖表獲得的太陽輻射越多,蒸發(fā)速度加快導(dǎo)致查干湖LWST升高,蒸發(fā)量對LWST的相關(guān)性較高.在凍結(jié)過程中,風(fēng)速越大有利于加快凍結(jié)速度;而在進(jìn)入冰封期后,一定的風(fēng)速又會(huì)吹散浮冰,加快消融速度.因此，平均風(fēng)速在冰凍期與查干湖LWST呈正相關(guān).

表1 查干湖LWST與氣象因子的相關(guān)性Table 1 Correlation between LWST and meteorological factors in Chagan lake

4 結(jié)語

本文分析了查干湖冰封期湖面溫度動(dòng)態(tài)變化.得到以下結(jié)論:

(1) MODIS數(shù)據(jù)反演的查干湖LWST與站臺(tái)的氣溫地溫?cái)?shù)據(jù)的決定系數(shù)R2值均超過0.8,且顯著性P值均小于0.001,置信水平為99 %,MODIS LWST反演查干湖長時(shí)間序列的湖表溫度比較可靠.

(2) 查干湖結(jié)冰日與融冰日變化趨勢不明顯,變化幅度小.但冰封期正小幅度逐年縮短,2019年冰封期已降至125 d.

(3) 查干湖冰封期年均LWST呈先下降再上升趨勢,在2012年達(dá)到最低溫度-17.65 ℃. 查干湖年均DTD逐年下降,在2020年已降至-10.27 ℃,與冰封期縮短趨勢一致.在全球變暖大趨勢下,晝夜溫差逐漸減小.

(4) 氣溫、地溫對查干湖LWST的相關(guān)性最高,呈顯著正相關(guān).平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、蒸發(fā)量與查干湖LWST變化呈正相關(guān),平均風(fēng)速、日照時(shí)數(shù)、蒸發(fā)量的增加均會(huì)一定程度導(dǎo)致查干湖LWST上升.

本文分析了氣象因素對查干湖LWST的影響,尤其與氣溫、地溫的關(guān)系極其密切.但是實(shí)際上湖泊LWST的變化與湖泊自身屬性、周圍環(huán)境的變化也有著重大聯(lián)系.在以后的研究中要加入對LWST空間分布的分析,結(jié)合附近土地利用、植被覆蓋情況研究對查干湖LWST的影響;加入東北地區(qū)其他淡水湖聯(lián)合分析湖泊自身屬性對LWST的影響.