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青海三江源區(qū)高寒植被地表反照率變化及其輻射溫度效應(yīng)

2022-08-15 07:16朱躲萍王軍邦趙烜嵐蘆光新張法偉李英年
生態(tài)學(xué)報 2022年14期
關(guān)鍵詞:覆蓋度三江植被

朱躲萍,葉 輝,王軍邦,趙烜嵐,左 嬋,蘆光新,張法偉,李英年

1 九江學(xué)院旅游與地理學(xué)院,九江 332005 2 中國科學(xué)院地理科學(xué)與資源研究所 生態(tài)系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)觀測與模擬重點實驗室 生態(tài)系統(tǒng)大數(shù)據(jù)與模擬中心,北京 100101 3 長江大學(xué)園藝園林學(xué)院,荊州 434000 4 青海大學(xué)農(nóng)牧學(xué)院,西寧 810016 5 中國科學(xué)院西北高原生物研究所,西寧 810008

土地利用變化和溫室氣體排放被認(rèn)為是全球氣候變暖的主要因素,并分別從其生物地球物理過程及生物地球化學(xué)過程開展研究[1—3]。表征下墊面反射短波輻射通量與入射短波輻射通量比值的地表反照率,是影響地球能量平衡的關(guān)鍵變量[4—5],是生物地球物理過程中植被變化對氣候的反饋機(jī)制之一[1, 6—8]。

在植被變化對氣候的反饋機(jī)制研究中,對地表反照率的影響存在不同的解釋[3]。模型模擬研究表明,若全球尺度毀林,其凈氣候效應(yīng)是通過改變地表反照率與蒸散而抑制由于毀林產(chǎn)生的溫室氣體排放導(dǎo)致的氣候變暖[9],這也得到了觀測數(shù)據(jù)的支持[10]。過去30年全球植被綠度增加減緩了全球陸地氣候變暖增溫的12%,其中地表反照率降低貢獻(xiàn)了6%[2]。而在青藏高原的研究發(fā)現(xiàn),該地區(qū)植被綠度增加,盡管地表反照率降低使地表吸收的輻射增多,但同時也使地表蒸散增強(qiáng),最終導(dǎo)致了減緩氣候變暖的降溫效應(yīng)[11]。然而草地退化與恢復(fù)作為土地利用變化的一種漸變方式,所導(dǎo)致的地表反照率的變化及其影響機(jī)制,特別是其輻射效應(yīng),仍然缺乏研究[2, 12—15]。

作為長江源、黃河源和瀾滄江源發(fā)源地的青海三江源地區(qū),其分布最廣的草地生態(tài)系統(tǒng)不僅維持著多種生態(tài)功能,也為當(dāng)?shù)啬撩裥竽翗I(yè)發(fā)揮重要的生活和生產(chǎn)功能;其敏感而又脆弱的生態(tài)系統(tǒng),是我國重要的生態(tài)安全屏障之一[16],在全球氣候變化研究領(lǐng)域中占據(jù)著重要地位。本文基于2001—2018年中分辨率成像光譜儀(MODIS)地表反照率等數(shù)據(jù)[17],研究三江源區(qū)土地覆蓋與利用變化對地表反照率的時空變化的影響,及其地表輻射溫度效應(yīng),以深入理解區(qū)域土地利用與覆被變化的生物地球物理過程與機(jī)制,為適應(yīng)全球氣候變化、生態(tài)系統(tǒng)管理及科學(xué)決策提供支撐。

1 研究區(qū)概況

三江源地處青藏高原腹地(圖1),地理范圍約為31°39′—36°12′N,89°45′—102°23′E,海拔為3335—6564 m,總面積為36.3萬km2[16],是長江、黃河和瀾滄江的發(fā)源地,素有“中華水塔”之美稱。三江源具有冷熱兩季交替、干濕兩季分明、年溫差小、日溫差大、日照時間長、輻射強(qiáng)烈、無明顯四季區(qū)分的氣候特征,為典型的高原大陸性氣候[18]。

圖1 三江源區(qū)地理位置及主要土地覆蓋類型

根據(jù)2018年30 m空間分辨率土地利用數(shù)據(jù)一級分類(圖1)[19],三江源的植被以草地為主,占全區(qū)面積的71.2%,其中高、中、低覆蓋草地分別占全區(qū)的5.7%、24.9%、40.6%;未利用地占16.7%,森林僅占全區(qū)面積的4.3%(表1)。長江源園區(qū)、黃河源園區(qū)以及瀾滄江源園區(qū)的草地面積占比分別為85.3%、89.4%和50.8%,未利用地面積分別占40.4%、3.4%和3.6%,森林為0.01%、0.30%和0.90%。其中,長江源園區(qū)、黃河源園區(qū)以及瀾滄江源園區(qū)草地高、中、低覆蓋草地面積占比分別為1.1%、42.6%、41.6%,0.3%、23.6%、65.5%和2.5%、12.7%、35.6%。

表1 2018年三江源以及三個園區(qū)土地利用與土地覆被類型及面積/(×104 km2)

2 研究數(shù)據(jù)與方法

2.1 研究數(shù)據(jù)

2.1.1地表反照率

采用2001—2018年每16天0.05°(約5 km)空間分辨率MODIS的地表反照率產(chǎn)品(MCD43C3),是基于分別搭載在Terra和Aqua兩個衛(wèi)星上的傳感器數(shù)據(jù)合成的數(shù)據(jù)產(chǎn)品[20]。該產(chǎn)品包括太陽時中午的黑空短波反照率、白空反照率、可見光以及近紅外波段反照率,精度評估基于3個Ameriflux通量塔及53個FLUXNET塔點觀測的反照率數(shù)據(jù),均方根誤差小于0.013[21]。本研究選擇了黑空短波反照率數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析研究,數(shù)據(jù)下載自美國地質(zhì)調(diào)查局官網(wǎng)。

2.1.2歸一化植被指數(shù)

歸一化植被指數(shù)(Normalized Difference Vegetation Index,NDVI),是利用2001—2018年250 m空間分辨率的MODIS波段反射率數(shù)據(jù)產(chǎn)品(MOD09Q1)計算而得。在計算得到NDVI后,通過Timesat軟件進(jìn)行了SG濾波[22—23],以消除云等對NDVI數(shù)據(jù)的影響。

2.1.3氣象數(shù)據(jù)

以中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享網(wǎng)(http://date.cma.cn/)提供的研究區(qū)及周邊氣象臺站觀測的降水量、最高和最低氣溫日值數(shù)據(jù),采用氣象數(shù)據(jù)空間插值軟件ANUSPLIN,經(jīng)空間插值得到三江源8天時間分辨率250 m空間分辨率的柵格數(shù)據(jù),用于分析。ANUSPLIN軟件是基于普通薄膜和局部薄膜樣條函數(shù)多變量數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)插的工具,能同時進(jìn)行多表面空間插值[24],插值時以90 m空間分辨率SRTM數(shù)字高程模型(DEM),經(jīng)空間重采樣為250 m的DEM數(shù)據(jù)作為協(xié)變量。

2.1.4土地利用和覆蓋(LUCC)數(shù)據(jù)

本研究所用2018年三江源地區(qū)LUCC數(shù)據(jù),來源于中國科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心(http://www.resdc.cn)。該數(shù)據(jù)空間分辨率為30 m,是根據(jù)土地資源的利用屬性和自然屬性,以及地貌位置等信息通過人工目視解譯的方式進(jìn)行分類;其二級類型包括水田、旱田、有林地、疏林地、灌叢、高覆蓋草地、中覆蓋草地、低覆蓋草地、水域、建設(shè)用地、濕地、荒漠及未利用地等[19]。

2.1.5地表反照率地面觀測數(shù)據(jù)

以通量觀測塔測定的上行和下行短波輻射,計算得到的反照率作為地表反照率地面觀測數(shù)據(jù),對地表反照率遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行了精度評價。通量塔測定數(shù)據(jù)來自中國通量觀測網(wǎng)絡(luò)(ChinaFLUX)海北高寒草地長期定位觀測站(37.6°N,101.3°E)。通量塔所提供的數(shù)據(jù)為2015—2017年每30分鐘的數(shù)值,在精度評價時,以每天11:00—15:00時范圍內(nèi)數(shù)值計算均值,作為每日地表反照率,然后計算月平均值,與對應(yīng)時段MCD43C3月平均數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。

2.2 研究方法

2.2.1地表反照率數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

對于16天和0.05°時空分辨率MCD43C3地表反照率數(shù)據(jù)產(chǎn)品,經(jīng)投影轉(zhuǎn)換、范圍裁剪、數(shù)據(jù)空間重采樣以及缺值插補,處理為8天250 m時空分辨率數(shù)據(jù),以與植被指數(shù)及氣象數(shù)據(jù)時空匹配。針對本研究所用的黑空短波輻射反照率數(shù)據(jù),根據(jù)其質(zhì)量標(biāo)識數(shù)據(jù)(QA)進(jìn)行了如下質(zhì)量控制:選擇QA小于等于3的值作為有效值,對QA大于等于4的像元值,作為缺值進(jìn)行插補。當(dāng)QA等于4,地表反照率值小于三倍有效值的標(biāo)準(zhǔn)差時,保留原值,否則以QA小于3的像元有效值的平均值進(jìn)行插補[25]。

2.2.2太陽短波輻射

到達(dá)地面的太陽總輻射的計算,一般需要考慮地形、云量、大氣透明度、太陽光線入射角以及太陽高度角等因素[26],這里根據(jù)文獻(xiàn)采用下式計算:

(1)

式中,Ra為地面晴空太陽總輻射(MJ m-2d-1),N為可照時數(shù),n為實照時數(shù),n/N為日照百分率,as和bs的值由地區(qū)確定[27]。

2.2.3歸一化差植被指數(shù)(NDVI)

歸一化差植被指數(shù)(NDVI),MODIS波段反射率數(shù)據(jù)計算得到[25],計算公式如下:

(2)

式中,NR為近紅外波段,RR為可見光波段,即近紅外波段和可見光波段之差除以近紅外與可見光波段和。

2.2.4隨機(jī)森林回歸算法

隨機(jī)森林算法最早是在2001年由Breiman提出,主要用于解決分類和回歸的問題,是通過集成學(xué)習(xí)思想將多棵決策樹集成的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法[28]。隨機(jī)森林算法能提高預(yù)測能力,具有抗擬合能力,模型的泛化能力強(qiáng),參數(shù)優(yōu)化簡單[29—30]。本研究基于地表反照率逐像元的年際變化影響因子分析,選擇NDVI、最高氣溫、最低氣溫以及降水4個變量,構(gòu)建了地表反照率年際變化的隨機(jī)森林回歸模型,對變量重要性進(jìn)行評估,來判斷像元尺度對地表反照率年際變化影響因子。本文通過Python中RandomForestRegressor庫實現(xiàn)了隨機(jī)森林回歸模型,變量重要性X按式(3)計算:

X=∑(E1-E2)/Ntree

(3)

式中,E1為每一棵樹對應(yīng)的袋外數(shù)據(jù)誤差,E2為對袋外數(shù)據(jù)的變量加入噪聲干擾,重新排序和再次計算的袋外數(shù)據(jù)誤差,Ntree隨機(jī)森林測試樣本。

2.2.5一元線性回歸分析

本研究采用最小二乘法擬合2001—2018年地表反照率的變化趨勢,并進(jìn)行像元尺度和分土地覆蓋類型的年際變化分析,計算給出統(tǒng)計顯著性水平P值。

2.2.6地表反照率變化的輻射溫度效應(yīng)計算

在陸面能量收支對氣候變化的貢獻(xiàn)計算中,不考慮各種反饋過程,僅考慮地表反照率對輻射平衡的影響,輻射平衡狀態(tài)時[31],計算公式如式(4):

(4)

式中,RS是太陽短波輻射(MJ m-2d-1),a是地表反照率,ε是比輻射率(灰體系數(shù),取1.0),δ是斯蒂芬-玻耳茲曼常數(shù)(為5.67×10-8W m-2K-4)。根據(jù)式(4),草地覆蓋度變化引起的輻射溫度效應(yīng),采用下式計算[27]:

(5)

式中是草地覆蓋度變化引起的輻射溫度效應(yīng),Q為研究時段內(nèi)平均年太陽短波輻射,a1、a2分別為前后兩個研究時段不同覆蓋度草地的平均地表反照率。本文中分別以2001—2004年期間和2005—2018年期間為草地覆蓋度變化前后時段,分別組合計算高、中、低覆蓋度草地變化的輻射溫度效應(yīng)。

2.2.7植被覆蓋度

根據(jù)李苗苗等像元二分模型計算植被覆蓋度[32]:

(6)

式中,NDVIS生長季平均歸一化差植被指數(shù)NDVIveg和NDVIsoil分別為植被完全覆蓋時和無植被覆蓋時NDVIS值,以土地利用單元內(nèi)頻率為95%和5%的NDVIS值分別確定。

3 結(jié)果與分析

3.1 地表反照率空間分布

如圖2所示,衛(wèi)星遙感的地表反照率數(shù)據(jù)產(chǎn)品MCD43C3,在以海北站通量塔測定的下行和上行短波輻射計算的地表反射率進(jìn)行精度評價時,二者之間存在顯著的季節(jié)變化一致性,復(fù)相關(guān)系數(shù)R2為0.79,均方根誤差為0.022,顯著性水平P小于0.001,表明該數(shù)據(jù)產(chǎn)品在三江源區(qū)域具有較高的數(shù)據(jù)精度和可靠性。

圖2 基于2015—2017年海北通量塔觀測數(shù)據(jù)對MCD43C3產(chǎn)品的精度評價

如圖3所示,2001—2018年三江源區(qū)平均反照率空間分布具有較大的空間變化,總體上呈自東南向西北逐漸增大的變化格局。區(qū)域平均值為0.163±0.027,主要集中在0.12—0.18之間,占總面積的76.4%;部分地表反照率大于0.18的地區(qū),占總面積的21%,主要分布在三江源東北部和中西部;最高值達(dá)到0.56,分布于研究區(qū)西部地區(qū)戈壁、沙地以及裸土地等未利用地;研究區(qū)東南部地表反照率在0.12以下。長江源、黃河源和瀾滄江源三個園區(qū)的地表反照率差異較大,以長江源園區(qū)最高(0.177±0.036),瀾滄江源園區(qū)(0.156±0.002)略高于黃河源園區(qū)(0.153±0.037)。

在圖3中,三江源區(qū)各土地覆蓋類型的地表反照率,未利用地的最大,為(0.176±0.006),林地的最小(0.136±0.02);不同覆蓋草地間,低覆蓋草地的地表反照率高于高覆蓋草地,具體地高、中、低覆蓋草地地表反照率分別為(0.154±0.003)、(0.155±0.003)、(0.163±0.004)。值得注意的是長江源園區(qū)的未利用地的地表反照率,為(0.182±0.008),相比黃河源園區(qū)(0.162±0.006)和瀾滄江源園區(qū)(0.156±0.004)更高,因為未利用地主要集中在長江源園區(qū),而黃河源園區(qū)和瀾滄江源園區(qū)主要分布著低覆蓋草地(表1),在瀾滄江源園區(qū)的森林(0.9%)的地表反照率較長江源園區(qū)(0.01%)和黃河源園區(qū)(0.3%)更低,可能是因為林地的冠層會影響地表反照率,冠層可以吸收可見光波段,其面積的增加會使其對反照率的吸收增加,導(dǎo)致地表反照率下降。

圖3 2001—2018三江源生長季年均地表反照率空間分布和三江源及三個園區(qū)各LUCC類型生長季平均地表反照率柱狀圖

3.2 地表反照率年際變化趨勢

如圖4所示,2001—2018年三江源區(qū)生長季地表反照率變化整體呈每年不顯著下降趨勢。全區(qū)平均下降速率為(0.152±0.763)%/10a(P=0.47),趨勢速率的空間變化范圍為-0.010—0.007之間。呈上升和下降趨勢的地區(qū)分別占全區(qū)總面積的41.42%和58.58%,其中,顯著下降區(qū)域占總面積的8.4%,主要分布在三江源區(qū)的東北部。呈顯著增加的面積僅占全區(qū)1.9%,零散分布在三江源東部。長江源園區(qū)、黃河源園區(qū)以及瀾滄江源園區(qū)平均地表反照率的年際變化為統(tǒng)計不顯著趨勢下降(P>0.05),每10年分別下降(0.078±0.900)%、(0.215±0.740)%、(0.152±0.450)%的速率下降。

如表2中,三江源不同土地覆蓋與利用類型生長季地表反照率均以不同趨勢下降。其中高、中、低覆蓋草地分別以-0.0003%/10a、-0.0013%、0.0001%/10a速率下降,而林地和未利用地的下降速率分別為每10年0.0003%和0.0014%,但下降趨勢均統(tǒng)計不顯著(P>0.05)。

表2 三江源植被類型年際變化趨勢、相關(guān)系數(shù)及其顯著性

3.3 地表反照率年際變化素

應(yīng)用隨機(jī)森林以2001—2018年三江源區(qū)域氣候因子(最高氣溫、最低氣溫、降水)和植被因子(NDVI)為自變量,以地表反照率為應(yīng)變量,自變量的權(quán)重如圖5所示,NDVI、降水、最高氣溫、最低氣溫為主導(dǎo)因子的區(qū)域,分別占全區(qū)面積的40.7%、16.4%、29.0%和13.8%,表明植被是影響地表反照率年際變化的主要因素,且各自變量的權(quán)重值分別為(0.31±0.149)、(0.22±0.106)、(0.21±0.098)、(0.26±0.131),如圖6所示,表明植被因子對地表反照率的年際變化具有最高的貢獻(xiàn)。NDVI的權(quán)重值,在三個園區(qū)間相比時,在黃河源園區(qū)貢獻(xiàn)最高(0.319±0.148)、其次是瀾滄江源園區(qū)(0.316±0.151),在長江源園區(qū)貢獻(xiàn)最低(0.283±0.131)。

圖5 2001—2018年三江源生長季地表反照率年際變化的貢獻(xiàn)因子權(quán)重:NDVI、降水、最低氣溫和最高氣溫

圖6 2001—2018年三江源區(qū)及長江源園區(qū)、黃河源園區(qū)、瀾滄江源園區(qū)(NDVI、降水、最低氣溫和最高氣溫)各因子對地表反照率年際變化的貢獻(xiàn)頻數(shù)分布

3.4 輻射溫度效應(yīng)

以2001—2004年期間為基準(zhǔn),采用2001—2018年生長季平均太陽短波輻射,以消除太陽輻射變化的影響,定量分析2005—2018年期間生長季地表反照率變化的輻射溫度效應(yīng),結(jié)果如圖7,期間植被覆蓋度的變化全區(qū)平均值為(0.01±0.08),即增加了1%[33],增加區(qū)域占全區(qū)面積的57.1%;地表反照率變化整體上呈輻射增溫效應(yīng),增溫(0.11±0.42)℃,輻射溫度變化值主要集中在-0.3—0.6℃之間,占全區(qū)面積的84.8%;空間上表現(xiàn)為中西部以及東北部為輻射增溫效應(yīng),東南和西北部為輻射降溫效應(yīng),分別占全區(qū)面積54.86%和45.14%。

空間疊加分析表明,植被覆蓋度增加區(qū)域既存在輻射增溫效應(yīng),也存在輻射降溫效應(yīng),分別占全區(qū)32.6%和24.5%。輻射增溫效應(yīng)主要分布在東北部和黃河源園區(qū),植被覆蓋度增加,地表反照率降低,地表吸收太陽凈輻射增多,進(jìn)而對氣候產(chǎn)生了變暖的正反饋[34—35];植被覆蓋度增加伴隨著的輻射降溫效應(yīng)主要分布在東南部,主要土地覆被類型為森林,說明這些地方森林綠度增加導(dǎo)致了地表反照率上升,從而導(dǎo)致凈輻射吸收減少表現(xiàn)出輻射降溫效應(yīng),已有研究也發(fā)現(xiàn)森林變綠會導(dǎo)致地表反照率增加[25]。

三江源42.9%的區(qū)域植被覆蓋度下降,也是存在輻射增溫和輻射降溫效應(yīng),分別占全區(qū)面積的21.7%和21.2%,主要分布于三江源中西部和西部地區(qū)。植被覆蓋度下降導(dǎo)致的地表反照率下降表現(xiàn)出的輻射增溫效應(yīng),可能是生長季土壤冰層融化、土壤水分增多,而土壤水分增多會引起地表反照率下降[36—37],從而凈輻射吸收增多表現(xiàn)為輻射增溫效應(yīng),西北部植被覆蓋度下降導(dǎo)致地表反照率上升,而地面吸收凈輻射減少表現(xiàn)為輻射降溫效應(yīng)。在黃河源園區(qū)植被覆蓋度的增加導(dǎo)致了輻射增溫效應(yīng),值為(0.24±0.37)℃,而長江源園區(qū)和瀾滄江源園區(qū)植被變化引起的輻射溫度效應(yīng)不顯著。

圖7 2005—2018年相比于2001—2004年基準(zhǔn)期三江源生長季植被覆蓋度變化及地表反照率變化的輻射溫度效應(yīng)

三江源生長季2015—2018年與2001—2004年高覆蓋草地漸變到低覆蓋草地NDVI值之差以及低覆蓋草地過渡到高覆蓋草地NDVI值之差與相應(yīng)時段地表反照率變化之差引起的輻射溫度效應(yīng)關(guān)系均呈正相關(guān),如圖8所示,上升趨勢分別為0.060(R=0.34,P<0.001)和0.058(R=0.30,P<0.001),其中低覆蓋草地漸變到高覆蓋草地引起的草地覆蓋度增加(草地覆蓋度變化大于0)導(dǎo)致的輻射增溫效應(yīng)(大于0℃),占選取隨機(jī)點總數(shù)的57.3%,高覆蓋草地過渡到低覆蓋草地引起的草地覆蓋度降低(草地覆蓋度變化小于0)導(dǎo)致輻射降溫效應(yīng)(小于0℃),占選取隨機(jī)點總數(shù)的56.3%,從而得出生長季草地覆蓋度增加主要導(dǎo)致的地表反照率減少的輻射溫增效應(yīng),而植被覆蓋度變低主要導(dǎo)致的地表反照率增加的輻射降溫效應(yīng),這與地表反照率上升和下降引起的地面吸收的凈輻射下降和上升導(dǎo)致的輻射溫度效應(yīng)相一致。

圖8 2005—2018年與2001—2004年三江源生長季高低覆蓋草地對應(yīng)的NDVI值之差與輻射溫度效應(yīng)散點回歸圖

4 討論

土地覆被變化導(dǎo)致地表輻射特性參數(shù)改變進(jìn)而影響地表輻射收支,其中作為關(guān)鍵物理參數(shù)的地表反照率的較小改變,將影響地氣系統(tǒng)的能量收支,進(jìn)而影響到區(qū)域氣候[38]。三江源區(qū)域地表反照率在空間上呈現(xiàn)從東南到西北上升的分布特征,空間上差異性明顯,這與趙之重等人得出的三江源地表反照率空間分布規(guī)律具有較好的一致性[39];其中,地表反照率較低的東南部,分布著森林[40],而森林較其他覆蓋類型具有較低的地表反照率[41—44]。三江源區(qū)生長季地表反照率變化整體呈現(xiàn)不顯著下降趨勢,且相對較為穩(wěn)定,這與2001—2010年期間整體不顯著增加趨勢的研究結(jié)論基本一致[39];對整個青藏高原的研究表明,約占77.5%的區(qū)域地表反照率變化趨勢統(tǒng)計顯著,僅有20.1%(2.4%)的區(qū)域呈顯著降低(增加)趨勢[39]。三江源區(qū)域地表反照率年際變化的主導(dǎo)因子是植被因子,其中NDVI對地表反照率權(quán)重值最大占全區(qū)比接近全區(qū)面積的一半,且NDVI對地表反照率影響最大的區(qū)域與地表反照率高于0.15的區(qū)域(東北部和中西部)相重合,這些區(qū)域主要是沙地等低植被覆蓋度的未利用地,即與三江源區(qū)域地表反照率與NDVI負(fù)相關(guān)的結(jié)論一致[39],而降水、最高氣溫和最低氣溫對地表反照率的影響區(qū)域分布相對較零散。

除植被和氣候因子外,短波反照率的變化還受云覆蓋和積雪覆蓋及其變化的影響[44]。本研究對反照率數(shù)據(jù)質(zhì)量(QA)做了控制處理,把填充值在25%以上的(QA=4、5)像元用臨近像元數(shù)值平均值代替,進(jìn)而達(dá)到去云處理作用[25];對于地表積雪對地表反照率的影響[45],本研究選擇了6—8月作為生長季,以減弱積雪對地表反照率的影響。已往研究指出三江源部分區(qū)域存在多年凍土[46],而對此還需要進(jìn)一步開展觀測和機(jī)理模擬研究和分析。

本研究進(jìn)一步分析了三江源區(qū)域植被覆蓋度和地表反照率變化的地表輻射溫度效應(yīng),表明植被恢復(fù)可能會導(dǎo)致輻射增溫效應(yīng),從而對區(qū)域氣候變暖產(chǎn)生正反饋。但值得注意的是,本研究是基于衛(wèi)星遙感觀測數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,在未考慮短波輻射本身年際變化前提下,僅僅計算了由地表反照率變化導(dǎo)致的輻射溫度效應(yīng),所得到的結(jié)論值得參考和進(jìn)一步思考。當(dāng)然,今后研究需進(jìn)一步考慮由地表凈輻射增加后,地表輻射在潛熱和顯熱間的分配,這就需要基于陸表過程模式的模擬和多源數(shù)據(jù)整合的方法從機(jī)制過程方面開展研究,進(jìn)而更準(zhǔn)確地確定其輻射溫度效應(yīng)。

5 結(jié)論

三江源生長季地表反照率在空間上呈現(xiàn)從東南到西北上升的分布特征,空間上差異性明顯,全區(qū)平均地表反照率為0.163±0.027,其中76.4%區(qū)域的值集中在0.12—0.18。2001—2018年生長季三江源地表反照率年際變化趨勢范圍為-0.010—0.007,顯著下降區(qū)域占總面積的8.4%,顯著上升區(qū)域占總面積1.9%;總體上三江源地表反照率以每10年(0.152±0.763)%速率不顯著下降,而植被是這種變化的主導(dǎo)因素。三江源生長季植被覆蓋度增加整體上導(dǎo)致輻射增溫效應(yīng),升溫(0.11±0.42)℃。由植被覆蓋度的增大導(dǎo)致的輻射增溫占總面積的32.6%,導(dǎo)致的輻射降溫占總面積的24.5%,同時覆蓋度下降導(dǎo)致的輻射增溫效應(yīng)占總面積的21.7%,導(dǎo)致的輻射降溫效應(yīng)占總面積的21.2%。且草地覆蓋度增加,引起地表反照率下降,導(dǎo)致輻射增溫效應(yīng);而草地覆蓋度降低,引起地表反照率上升,導(dǎo)致輻射降溫效應(yīng)。今后需基于陸表過程模式模擬和多源數(shù)據(jù)整合方法從機(jī)制和過程方面開展研究,并考慮積雪覆蓋、永久凍土等對地表輻射收支的影響;本研究基于衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,有助于對草地退化與恢復(fù)過程中的生物地球物理效應(yīng)的理解和進(jìn)一步思考。

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