天山山區大氣可降水量的空間聚集特征分析

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學院新疆分院，烏魯木齊 830013)

天山山區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學院新疆分院，烏魯木齊 830013)

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

天山山區； 大氣可降水量； 空間自相關

0 引言

在單位面積大氣柱中，從地面垂直到大氣層頂的水汽總量稱為大氣可降水量(atmospheric precipitable water，APW)[1]。它是一個重要的氣象參數，對研究全球氣候變化、水循環、人工影響天氣、天氣預報、大氣輻射傳輸等具有非常重要的作用[1-2]。

天山是塔里木河、伊犁河等眾多重要河流的發源地，也是新疆人工增雨(雪)的重點作業區域。在天山山區空中水資源的合理開發利用方面更關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]和遙感數據[6]獲取大氣可降水量，但由于天山山區地形復雜，使得70%的氣象臺站設在天山南北坡的低山帶和山前平原區，且再分析資料的網格較粗以及在山區的適用性還需要驗證，不能很好地揭示天山山區大氣可降水量內在的空間特性，導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]。而遙感數據具有空間分辨率高、范圍廣的特點，在空間上強化了大氣可降水量的連續性與差異性，更有助于研究大氣可降水量的區域差異及其空間關聯性。

鑒于MODIS大氣可降水量2級產品(MOD05)具有分布面廣、時空分辨率較高、免費獲取等特點[12]，本文應用2003—2013年間MOD05資料和高程數據，利用空間統計學中的空間自相關方法，定量分析了中國天山山區大氣可降水量的空間聚集特征，科學劃定大氣可降水量的聚集區域，為開發天山山區空中水資源提供科學指導，以達到進一步提高人工增雨(雪)效果的目的。

1 研究區概況與數據源

1.1 研究區概況

天山是新疆南疆和北疆、中溫帶塔里木盆地和暖溫帶準噶爾盆地的天然地理分界線。由于天山山區大部分高峰都有現代冰川發育，冰川融水成了新疆重要的河川徑流補給來源之一。天山山區地形復雜，土壤類型多樣，氣候垂直差異明顯。根據文獻[11]，選擇天山山區內高程大于1 500 m的區域為研究區域，具體位置如圖1所示。

圖1 天山山區位置示意圖

1.2 數據源及其預處理

本文使用MODIS日大氣可降水量產品(MOD05)，數據來源于美國NASA的MODIS免費下載網站(http: //ladsweb.nascom.nasa.gov)，空間分辨率為1 km，研究數據為2003—2013年間的逐日降水量數據，覆蓋整個天山山區。采用 MODIS 重投影工具(MODIS reprojection tool swath，MRTSwath)把遙感數據統一轉換為Albers投影，再利用ENVI軟件進行圖像拼接、去除異常值和無效值、裁剪等預處理，得到研究區的近紅外逐日大氣可降水量數據集。根據日大氣可降水量累計值的平均獲得月均大氣可降水量集，由年內月均大氣可降水量累計值的平均獲得年均大氣可降水量集，再由多年時間內年均大氣可降水量累計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(spatial autocorrelation)是用于度量某位置上的數據與其他位置上的數據間的相互依賴程度，揭示數據在一定空間范圍內的分布規律，是空間范圍內聚集程度的一種度量。空間自相關分為全局空間自相關和局部空間自相關。

1)全局空間自相關。用來分析某種地理現象或屬性在整個研究范圍內的空間特征，進而判斷此現象或屬性在空間上是否存在聚集特征。Anselin全局Moran’s I的計算公式為

(1)

2)局部空間自相關。用來分析在特定的局部區域指定屬性的空間異質性，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指數計算公式為

(2)

式中Ii為要素i的局部空間自相關指數。

在統計學上的顯著性水平下，Anselin Local Moran’s I 指數分為2種： 一是指數為正，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)； 二是指數為負，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期的平均狀況。2003—2013年間天山山區多年年均大氣可降水量的空間分布情況見圖2。

圖2 天山山區多年年均大氣可降水量分布

近10 a該區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，呈現出兩邊小中間大的單峰分布，其中： [0，0.1)cm之間的區域占了總面積的37.86%，[0.1，0.2)cm之間的區域占了總面積的51.53%，0.2 cm及以上的區域僅占總面積的10.61%。而[0.06，0.22)cm之間的區域就占了總面積的87.13%，0.28 cm以上的區域只占總面積的0.04%。

從天山山區多年年均大氣可降水量的空間分布總體上看，天山山區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為自西向東遞減、從山區周邊向山頂逐漸遞減的趨勢。天山山區多年年均大氣可降水量的空間分布大致可以劃分為4個低值區域和3個高值區域。低值區域為： 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以及天山最東部的哈密市和伊吾縣。高值區域是天山南脈西部的阿克蘇地區、東天山西北部地區、西天山的昭蘇縣和特克斯縣北部。這與李霞等[3]的研究結果大致相同。

3.2 空間自相關分析

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

3.2.1 全局空間自相關分析

通過全局空間自相關指數的計算，分析了天山山區大氣可降水量的空間自相關性。2003—2013年間天山山區的多年年均大氣可降水量的全局空間自相關指數為0.899 8，說明天山山區大氣可降水量具有很強的空間正相關性，即大氣可降水量的空間分布不是隨機的，而是表現出顯著的空間聚集性。由于全局指標有時會掩蓋局部狀態的不穩定性，為了確定天山山區大氣可降水量高值聚集和低值聚集的區域，還需要分析其局部空間自相關特性。

3.2.2 局部空間相關分析

局部空間相關分析是在不同區域的基礎上分析大氣可降水量的空間變化規律，能夠將大氣可降水量的空間特征比較直觀地表現出來。利用公式(2)計算出研究區多年年均大氣可降水量的局部空間自相關系數，生成具有統計顯著性(0.05的顯著水平)的局部空間自相關圖(圖3)。

圖3 天山山區大氣可降水量局部空間自相關

通過統計，顯著性水平下的天山山區聚類和異常值占總面積的74.78%，主要分為3個區域：

1)高值聚集區域(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周邊地區，包括天山山區的南部喀什和阿克蘇、哈密地區北部以及伊犁河谷南部地區，成為大氣可降水量較高的區域。

2)低值聚集區域(LL型)。大氣可降水量較低的聚集區域面積占總面積的38.79%，天山山區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，形成了大氣可降水量的低谷區。

3)低高關聯區域(LH型)。低-高關聯區域像元個數較少，僅占總面積的0.05%，天山山區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的天山山區周圍，成為相對孤立的大氣可降水量低值區域。

3.3 空間聚集區域與高程的關系

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]。為了解天山山區大氣可降水量與高程差異之間的定量關系，利用高程數據，提取出研究區不同高程情況下的大氣可降水量數據，選定大氣可降水量和高程作為空間相關分析的2個變量進行相關分析，其空間相關系數為-0.831 3，可以看出，天山山區大氣可降水量與高程的空間分布空間相關性很強，呈現負相關的態勢。出現這種情況的原因主要是由于大氣可降水量受到天山山區高程的阻隔作用，天山山區周圍低海拔地區的平均大氣可降水量明顯高于高海拔地區。

為了研究天山山區大氣可降水量不同聚集類型的空間分布特征，分別計算了不同大氣可降水量區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，分別計算了不同大氣可降水量區間的平均高程值和頻率，一直計算到此類型大氣可降水量的最大值，具體計算結果見圖4。

圖4 天山山區大氣可降水量聚集類型的平均高程和頻率分布

在天山山區大氣可降水量高值聚集區域，總體上是隨著大氣可降水量的增加其平均高程在降低，但不同區間大氣可降水量的頻率呈現單峰變化模式，即在0.18～0.19 cm區間內的大氣可降水量值會出現一個峰值，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的區域占總面積的0.53%，其高程基本穩定在1 550 m左右。

在天山山區大氣可降水量低值聚集區域，大氣可降水量只出現隨高程增高而單調遞減的趨勢，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區間平均高程為5 828 m，到0.11～0.12 cm區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。

根據以上分析，天山山區大氣可降水量不僅與其空間分布位置有關，而且受高程變化的影響，具有隨高程增加而減小的規律。可以說明，天山山區高海拔地區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 空間聚集區域內差異分析

利用變異系數測算空間聚集區域內大氣可降水量的變異程度，揭示聚集空間內大氣可降水量和高程的差異規律。變異指數越小，表示評價區域內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。利用變異系數公式測算天山山區大氣可降水量和高程差異以及各聚集區域內部差異，結果見圖5。

圖5 天山山區大氣可降水量和高程的差異分析

變異系數值越大說明其值在相關范圍內的差異程度越大。由圖5可知，不同區域大氣可降水量和高程的變異系數大小順序為： 天山山區>低值聚集區>高值聚集區。從變異程度分析，利用空間自相關分析生成的高值聚集區和低值聚集區的大氣可降水量變異系數僅是整個天山山區大氣可降水量變異系數的1/3，其高程變異系數也較低，說明高值聚集區和低值聚集區內部的差異程度小，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大氣可降水量高值聚集區和低值聚集區得到了進一步聚集。

4 結論

本文利用空間分辨率為1 km×1 km 的MODIS日大氣可降水量產品，結合高程數據，計算并分析了2003—2013年間中國天山山區大氣可降水量的空間聚集特征，得出的初步結論如下：

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

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

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

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

根據以上對天山山區大氣可降水量的高空間分辨率研究，認為天山山區大氣可降水量在空間上呈現一定的規律性，天山山區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系到云雨的形成，而且還對整個地氣系統的能量平衡產生影響。因此，對于處于干旱-半干旱地區的新疆來說，在天山山區大氣可降水量的高值聚集區域進一步開發氣候資源和水資源，可以最大限度地保證社會、經濟、生態環境和可持續發展。

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(責任編輯： 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目“利用衛星遙感數據研究天山山區大氣可降水量時空分布特征”(編號： Sqj2012005)、科技支撐項目“新疆吐魯番哈密地區空中云水資源開發利用”(編號： TUHA201523)、中國氣象局關鍵技術集成與應用項目“新疆積雪遙感數據集建設與應用”(編號： CMAGJ2014M62)和國家自然科學基金項目“多源遙感數據支持的無資料地區積雪模型參數化研究”(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應用方面的研究。Email： chx69@163.com。

TP 79

A

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