干旱區氣象站點分布不均勻流域高空間分辨率日均氣溫估算方法研究
2019-03-23 08:14:40王盛安王新新侯路瑤
科技創新與品牌 2019年1期
王盛安 王新新 侯路瑤
摘要：基于Landsat TM影像、氣象站觀測數據及土地利用/土地覆被數據，利用單通道法反演得到三工河流域地表溫度（LST），利用Zaksek算法估算衛星過境時刻瞬時氣溫，通過站點觀測數據分季節分下墊面類型建立衛星過境時刻瞬時氣溫與日均氣溫的回歸方程估算日均氣溫空間數據。結果顯示，估算LST數據平均RMSE為1.23℃，計算衛星過境時刻瞬時氣溫平均RMSE=1.06℃，瞬時氣溫與日均氣溫具有較好的相關性（p<0.01），且日均氣溫的計算值與站點觀測值具有較好的相關性，p<0.01，R2=0.96，RMSE=1.54℃，實現了干旱區站點分布不均勻流域高空間分辨率日均氣溫空間數據的估算研究。
關鍵詞：Landsat影像;地表溫度;衛星過境時刻瞬時氣溫;日均氣溫;三工河流域
在全球氣候變化的大背景下，全球變暖已成為不爭的事實，區域或流域尺度的氣候變化已成為研究的熱點。日均氣溫作為氣候變化的主要度量指標[1]，參與陸面大部分生物物理過程（如光合作用、呼吸作用、蒸散發等）[2-3]，是陸面過程模型、生態模型等的重要輸入數據[4-5]。因此有效、準確地獲取區域或流域尺度日均氣溫空間數據至關重要。
日均氣溫的獲取方式主要有氣象站觀測和遙感反演兩種。氣象站獲得的是站點附近近地表1.5m～2.0m的大氣溫度，時間序列長、數據精確卻無法體現日均氣溫的空間屬性。普通的空間捅值方法如反距離加權（IDW）、克里金（Kriging）、樣條函數捅值（ Spline）等，雖然可以得到氣溫空間數據，但需要數量足夠且分布均勻的氣象站作為捅值數據基礎。西北干旱區氣象站點數量較少且分布極不均勻，主要分布于綠洲內，荒漠及山區極少分布，因此傳統插值方法獲得的氣溫數據僅能滿足站點附近的精度，無法準確反映氣溫空間差異及變化規律。
相對于氣象站實測數據，遙感影像具有更好的空間化優勢。已有學者從地表能量平衡原理闡述了地表溫度（LST）與近地表氣溫之間存在相關關系。利用遙感方法推算近地表日均氣溫常用的步驟為：遙感反演地表溫度（LST），通過建立LST與日平均氣溫（Ta）的單因子與多因子回歸方程推算氣溫影像。該方法具有較好的精度，但均是以數量充足且分布均勻的觀測站作為數據基礎，建立LST與日均氣溫的回歸方程以推算日均氣溫。考慮到干旱區站點分布的特殊性，這些方法均無法精確地獲得干旱區流域尺度高空間分辨率的日均氣溫空間數據。
不同覆被類型具有不同的生物物理屬性，這種地表非均一性通過地一氣系統對近地表氣溫產生不同程度的影響，而同一覆被類型地表屬性均一，影響近地表水熱平衡（顯熱通量）能力相似，因此分下墊面類型、分季節建立衛星過境時刻瞬時氣溫（Th）與日均氣溫（Ta）的回歸方程，可以更好地實現站點分布不均勻流域由瞬時氣溫向日均氣溫的推算。本文基于Landsat TM影像、氣象站觀測數據及土地利用/土地覆被數據，估算日均氣溫空間數據，主要研究目標為：（1）利用單通道法反演地表溫度;（2）基于Zaksek等提出的算法估算衛星過境時刻瞬時氣溫;（3）分季節分下墊面類型建立衛星過境時刻瞬時氣溫與日均氣溫的回歸方程;（4）估算研究區日均氣溫空間數據;（5）以天山北坡三工河流域為例進行方法驗證。
1研究方法
為了精確的推算日平均氣溫數據，首先對獲得的影像進行地形校正、輻射定標及大氣校正等一系列預處理，并裁剪影像中的水體，技術路線圖如圖1。
1.1地表溫度的計算
陸地衛星（ Landsat） TM數據的熱紅外波段（TM6），波長范圍為10.45～12.5um，天頂視角下的像元分辨率為120m120m，表征地表熱輻射和地表溫度變化。本文采用Jimenez-Munoz and Sobrino提出的單通道法（Single-ChannelAlgorithm）反演LST：
式中：LST為地表溫度（K），ε為地表比輻射率，Lsensor為傳感器輻射強度（mW·cm-2·sr-1·μm-1），Lsensor為亮度溫度（K），λ為TM6中心波長（um），c1與c2為大氣參數，分別為1.19104×108 um4·m-2·sr-1與14387.7 um·K，ψ1、ψ2、ψ3為大氣功能參數。
（1）輻射強度Lsensor的計算
參照覃志豪等[17]提出的Lsensor與影像灰度值之間的關系計算Lsensor：
Lsensor=0.1238+0.005632156Qdn
（4）
式中，Qdn為TM6影像的灰度值。
（2）亮度溫度Lsensor的計算
式中，K1、K2為TM5影像的定標參數，分別為60.776mW· cm-2· sr-1· μm-1和1260.56K。
（3）大氣功能參數計算
ψ1= 0.14714ω2 -0.15583ω+1.1234
（6）
ψ2= -1.1836ω2 - 0.37607ω - 0.52894
（7）
ψ3= -0.045546ω2 +1.8719ω- 0.39071
（8）
式中，ω為空氣水汽含量，從MODIS05-L2水汽產品數據獲取。
1.2推算衛星過境時刻瞬時氣溫
Zaksek等基于地表溫度（LST），同時考慮了季節、NDVI、反照率、海拔及地形等因子，推算出衛星過境時刻的氣溫。
T2m=LST +1.82 -10.66 cos z（1- NDVI）+ 0.566α-
3.72（1-Albedo）[cosis/cos z+（π-slope）]R↓s-3.41△h （9）
式中，T2m（K）為衛星過境時刻近地表2m處氣溫，LST （K）為地表溫度，Z（rad）為太陽天頂角，α（rad）為太陽方位角，Albedo為地表反射率， is（rad）為太陽入射角，slope（rad）為坡度，R↓s為下行短波輻射，單位為kw·m-2;△h為研究區高程與20km2范圍內平均高程的差值，單位為km。
下行短波輻射R↓s的計算方法如下：
R↓s=GSCτSW cosz/R2
（10）
式中，GSC為太陽常數，取值1367 w·m-2，τSW為大氣單項透過率， z （rad）為太陽天頂角，
為日地距離修訂因子，無量綱。大氣單向透過率τSW的計算方法如下：
τSW=0.75+2×10-5×H
（11）
式中，H為地表高程（m）。
計算公式如下：
=1.000109 +0.033494 cos（dr） + 0.001472 × 0.000768 sin（dr）
（12 ）cos（2×dr）+0000079sin（2×dr）
dr =2π（DOY -1）1365
（13）
式中：dr是日地距離單位（天文單位），DOY是從公歷1月1日起算該天所在的天數。
1.3日平均氣溫的計算
將土地利用/土地覆被類型數據進行相似類型合并，通過架設于各覆被類型的氣象站觀測數據分季節分下墊面類型建立衛星過境時刻瞬時氣溫與日均氣溫的相關統計模型。基于該模型和利用公式9獲得的瞬時氣溫影像估算日均氣溫，公式如下：
Tai=a+bThi
（14）
式中：Tai為覆被類型i的日均氣溫，Thi為覆被類型i的衛星過境時刻瞬時氣溫，a為裁距，b為斜率。
2三工河流域應用實例
三工河流域位于新疆阜康市轄區，由三工河、四工河和水磨河組成，北部為古爾班通古特沙漠，南部是東天山，海拔在360～1100m之間，年均溫為6.6℃，年平均降水量為164mm，年均潛在蒸發為1780～ 2453mm。在區域景觀分布上具有明顯的典型性：南部為低山丘陵區、中部為綠洲區、北部為由沙質荒漠與土質荒漠共同組成的荒漠區，景觀分界明顯，具有完整的山地一綠洲一荒漠復合生態系統結構。
流域內氣象站點分布極不均勻，北部荒漠區僅有一個觀測站，即中國科學院阜康北沙窩荒漠觀測站;綠洲內有兩個氣象站即阜康市氣象站以及中科院阜康生態站;南部低山丘陵區有一個已經停用的觀測站（1000m），此外本課題組在農田中架設有波文比觀測儀。如圖2所示。
2.1影像數據
由于三工河流域Landsat影像冬季受云、霧、雪的影響較大，2000年以來的影像質量均大于10%，因此本研究選擇研究區春、夏、秋三季各兩幅共六幅影像，行列號均為142 -029，具體信息如表1。
2.2觀測數據
通過架設于不同下墊面類型中的氣象站及波文比觀測儀，獲得逐小時、逐日地表溫度及近地表氣溫數據（表2）。
2.3土地利用/土地覆被數據
本課題組已完成三工河流域2004、2010兩期土地利用/土地覆被數據，選擇2004年的土地利用/土地覆被數據為2004、2005年下墊面參考數據，選擇2010年的土地利用/土地覆被數據作為2008—2011下墊面參考數據，并將各類型合并為5種大類：沙質荒漠、土質荒漠、農田、建設用地及低山丘陵。
2.4 LST反演及驗證
由于所有的觀測站點中僅有阜康生態站有逐小時的LST數據，且衛星飛過研究區的時間大多介于北京時間12：30～13：00之間（表1），因此選擇13時站點觀測瞬時LST來驗證本研究的LST反演結果（圖3）。平均RMSE=1.23℃，平均絕對誤差為1.19℃，其中秋季>春季>夏季，最大的秋季絕對誤差為1.42℃，最小的絕對誤差為0.85℃。
2.5衛星過境時刻瞬時氣溫估算及驗證
利用阜康荒漠站、阜康生態站與阜康氣象站驗證瞬時氣溫（表3），平均RMSE=1.06℃，平均絕對誤差為1.00℃，荒漠站的絕對誤差為1.33℃，生態站的絕對誤差為0.82℃，氣象站為0.86℃，夏季（1.06℃）>春季（ 0.98℃）>秋季（0.97℃）。
2.6瞬時氣溫與日均氣溫的關系模型
選擇站點觀測得到的13時瞬時氣溫與日均氣溫建立單因子回歸方程（圖4）。結果表明：春季相關性（ R2=0.96，p<0 01）=秋季（ R2=0.96，p<0.01），夏季（R2= 0.78，p<0.01）。夏季植被蓋度差異性較大，覆被類型復雜，可能導致夏季擬合效果較差。本研究的相關性（P<0 01）明顯高于直接利用LST數據與日均氣溫建立的回歸模型。因此研究結果表明：通過分季節分下墊面類型建立衛星過境時刻瞬時氣溫與日均氣溫的統計關系實現瞬時氣溫向日均氣溫轉換的方法是可行的。
2.7日均氣溫估算與驗證
由于低山丘陵站位于研究區南部邊緣，且觀測記錄只有四年，而波文比數據只有近一年的觀測記錄，因此本研究選擇阜康荒漠站、阜康生態站及阜康氣象站三個站點的日均氣溫觀測數據來驗證結果（圖5）。結果表明，本方法的計算值與站點觀測值具有較好的相關性，p<0.01，R2=0.96，RMSE=1.54℃。荒漠站平均RMSE最高，為1.96℃;其次是氣象站，RMSE= 1.34℃;最小的是生態站，RMSE= 1.22℃。
3結論
干旱區站點分布極不均勻，大多分布于綠洲內，荒漠與山區極少分布，因此傳統獲取日均氣溫的方法在干旱區流域尺度適用性較差。本文基于Landsat TM影像、氣象站觀測數據和土地利用/土地覆被數據，首先反演LST數據，繼而推算衛星過境時刻瞬時氣溫，通過建立瞬時氣溫與日均氣溫的回歸方程估算三工河流域日均氣溫空問數據，結論如下：
（1）利用單通道法反演三工河流域LST數據，平均RMSE為1.23℃，秋季絕對誤差>春季>夏季;估算衛星過境時刻瞬時氣溫，平均RMSE=1.06℃，平均絕對誤差夏季>春季>秋季。
（2）通過氣象站觀測數據分季節分下墊面類型建立衛星過境時刻（13時）瞬時氣溫與日均氣溫的回歸方程，相關性（P<0 01）明顯優于直接利用LST與日均氣溫建立回歸方程的相關性。
（3）本方法估算日均氣溫的RMSE為1.54℃，絕對誤差介于0.50℃～ 2.87℃，其中夏季>春季>秋季，沙質荒漠>土質荒漠>建設用地。
（4）本方法實現了干旱區氣象站點分布不均勻流域高空問分辨率日均氣溫空間數據的獲取，同時也為獲取日最高、最低氣溫空問數據提供了方法參考。
參考文獻
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