中國西北春季沙塵高發區及沙塵源解析

張 曄,王海兵,左合君,閆 敏

中國西北春季沙塵高發區及沙塵源解析

張 曄,王海兵*,左合君,閆 敏

(內蒙古農業大學沙漠治理學院,內蒙古自治區風沙物理與防沙治沙工程重點實驗室,內蒙古 呼和浩特 010018)

以波段亮溫差算法(BTD)對中國西北2014~2018年春季460期 MODIS L1B數據進行沙塵信息逐日提取,統計分析沙塵頻數的空間分布規律,結合地貌特征及地表沉積物細顆粒組分含量進行沙塵源解析.結果表明:(1)中國西北沙塵活動呈“兩區三帶”分布特征,沙塵頻發區主要分布于塔里木盆地和蒙古高原南部沙漠戈壁區;區內存在塔克拉瑪干沙漠東南緣荒漠綠洲高頻帶(270~287次)、庫姆塔格沙漠北緣高頻帶(240~250次)及巴丹吉林沙漠東北邊緣荒漠綠洲高頻帶(240~250次).(2)中重度沙塵高頻區主要分布于塔克拉瑪干西北部沙漠綠洲.沙塵源主要為富含粉塵的邊緣沙漠與沖積洪積扇緣戈壁交錯帶,內含豐富的干河床、干涸湖泊和綠洲退化地,該區域細物質組分含量高,易釋放粉塵微粒并通過局地循環過程向周邊地表擴散沉積,為區域高頻、高濃度沙塵發生提供豐富的物質基礎.

波段亮溫差(BTD)；沙塵頻數；沙塵源；中國西北

風沙活動是干旱區主要的地表過程.頻繁的沙塵天氣會加劇地表風蝕、破壞土壤組分[1-2],惡化空氣質量、危害人類健康;沙塵氣溶膠不僅能參與云凝結核的形成影響降水模式[3-5],還可遠距離為海洋提供Fe物質[6-9],通過“生物泵”作用降低CO2濃度,進而成為驅動全球氣候變化的重要因素之一[6,9-10].

中國西北是亞洲主要的沙塵源區之一[11-15],該區域地貌復雜、地表景觀多樣,沙漠、退化綠洲、干涸水系等交錯分布,沙塵過程也極其復雜,使得對于沙塵源地及主要釋放地表的認識存在很大分歧.以多年氣象數據為基礎,并結合土壤數據等得到中國及其北方地區的沙源為沙漠、荒漠和戈壁[15-18],但干旱區氣象站布設稀少,地面監測下沙塵活動空間分布規律的插值結果往往存在缺陷,在一定程度上會制約對沙塵源的認識.因此,大范圍、多時相、高精度的遙感監測十分必要.如以Sea WiFS數據為基礎,監測到東亞沙塵的主要源地為內蒙古中西部的沙漠、戈壁及蒙古的戈壁[14];通過收集MODIS多年的沙塵暴影像并對個別沙塵事件進行分析,得到中國西北沙塵源主要是沖積扇、干湖及河床[19];基于全球氣溶膠模式(GOCART)對東亞沙塵分布及源匯的研究結果表明,中國境內主要沙源為塔克拉瑪干沙漠、河西走廊及河套地區[5];通過野外觀測不同類型景觀的沙塵排放通量,表明干涸湖床沉積物、退化草地等是主要沙塵源[16];研究中國西北沙漠沙塵的地球化學元素空間分布特征后,確定了巴丹吉林沙漠、騰格里沙漠及部分內蒙古戈壁沙漠等為沙源區[20];對長時間序列氣象站數據的統計結果表明,南疆是中國沙塵暴最頻繁的地區[21],而塔克拉瑪干沙漠則是向外輸送沙塵最多的區域[22].

沙塵活動的空間分布規律是揭示塵源的重要依據,其不確定性是導致目前對源地認識存在爭論的主要原因.正是由于中國西北地貌的復雜性,致使沙塵活動的空間變異非常大,僅憑有限的氣象站很難全面覆蓋沙塵的波及范圍,空間連續性較差.衛星遙感則可實現對沙塵天氣的宏觀監測,但目前相關研究均基于少數幾次過程的個例分析,其結果不足以準確體現大多數沙塵過程的源地,不具代表性.因此,本文從統計學角度出發,對長時間序列的MODIS數據采用波段亮溫差算法(BTD)進行逐日分析,將衛星遙感和頻數統計相結合展開沙塵源研究.其中,BTD算法已被廣泛應用于沙塵天氣的監測中[19,23],并且大量學者[24-25]已驗證其能夠彌補其他沙塵識別方法的不足,具有明顯優勢.

基于以上,本文以BTD算法作為沙塵信息提取手段,以長時間序列、全時相、大范圍的MODIS遙感數據為基礎,逐日解譯典型代表區域中國西北2014~2018年3~5月近460期影像,對監測到的全部沙塵事件進行逐一分析,得到該地區該時段每一天沙塵活動的具體情況,進而統計出近5年沙塵天氣的爆發頻數;通過地貌類型及地表組分特征來識別高頻、高濃度沙塵源區及主要的釋放地表,以期為其確定及治理與沙塵過程的監測提供數據支撐.

1 資料與方法

1.1 數據獲取

MODIS是EOS系列衛星搭載的中分辨率成像光譜儀,其數據因具高地面分辨率、多波段和時效性良好且易獲取等特點而被廣泛應用,可滿足沙塵的逐日監測.本文遙感數據來自美國航空航天宇航局戈達德航天中心,采用2014~2018年春季(3~5月)的MODIS L1B (1km×1km)數據,研究范圍包括中國西北(內蒙古、新疆、甘肅、寧夏、青海、西藏)六省,涉及影像總計約4700景;采用的谷歌影像,通過LSV軟件下載,分辨率為19.11m.

1.2 研究方法

1.2.1 沙塵信息提取 BTD算法始于20世紀80年代的分裂窗法,大氣中硅酸鹽顆粒和冰水物顆粒的區分可以通過11μm和12μm兩通道的輻射亮溫差實現,當其呈現負值時為硅酸鹽顆粒,即為沙塵區,且負值越小沙塵濃度越大,強沙塵暴過程其絕對值較大;其余非負值則代表陸地、水域和云區[24-26].

利用衛星自帶的地理信息進行幾何校正,通過對比RGB為1、15、20,1、2、29,1、15、29以及1、4、3不同波段組合后的效果,選用1、4、3真彩色合成顯示影像,以確定沙塵過程的基本信息;基于BTD模式選用熱紅外31、32波段相減作差來提取沙塵,進一步明確其覆蓋范圍(圖1);以研究區(內蒙古、新疆、甘肅、寧夏、青海、西藏)為界對拼接鑲嵌后的數據進行裁剪,得到研究區BTD影像.

圖1 沙塵信息提取方法

1.2.2 BTD模式精度驗證 通過研究區內典型氣象站(馬鬃山、額濟納旗、東勝、阿拉爾、若羌、民豐)2014~2017年春季能見度監測數據(來源于中國氣象數據網http://data.cma.cn/)和氣象站(城鎮區域)及其附近植被稀疏的荒漠區近地表BTD沙塵提取數據結果,進行擬合以驗證BTD方法的準確性;并按月統計沙塵日數,分析數據間的一致性程度,進一步驗證本文BTD方法的精度(圖2).

1.2.3 沙塵頻數統計 通過統計全部BTD影像數據的波段閾值,得出沙塵的閾值范圍在-9~-1之間,并且其日數分布呈正態分布(圖3),基于此初步劃分沙塵濃度,得到輕度(-2.5

圖2 研究區地形

圖3 BTD閾值分布

1.2.4 高頻沙塵區及沙塵釋放地表的確定 基于Gis10.3,結合谷歌影像進一步分析高頻區沙塵的空間分布及地貌特征,引用高頻區地表細顆粒組分含量數據,識別主要的沙塵釋放地表.

2 結果分析

2.1 BTD模式沙塵提取精度

將BTD氣象站(城鎮區域)提取結果和站點附近(植被稀疏的荒漠區)坐標提取結果分別與氣象站監測結果進行擬合(圖4a),得到相關系數2值分別為0.671和0.8988,說明BTD模式在植被稀疏的荒漠地表精度更高,達89.88%;如圖4b所示,以月沙塵日數對比氣象站數據和站點附近同期BTD荒漠地表提取數據,結果顯示二者變化趨勢基本吻合.

2.2 中國西北沙塵活動的空間分異特征

由圖5可見,新疆南部塔里木盆地和蒙古高原南部沙漠戈壁區為中國西北兩大高頻源區,該區域2014~2018年春季沙塵頻數最大達287次,其中范圍在240~287次的主要分布區域為新疆南部塔克拉瑪干沙漠南緣;200~240次的分布區域為新疆南部塔里木盆地及其東南部庫姆塔格沙漠、內蒙古西部巴丹吉林沙漠以及青海省柴達木盆地邊緣;160~200次主要分布在新疆塔里木盆地邊緣及其東南部帶狀區域和內蒙古西部.

由圖6(a)可知,輕度沙塵活動發生頻次最大為237次,其高頻區分布于新疆塔克拉瑪干沙漠南部、庫姆塔格沙漠、內蒙古巴丹吉林沙漠北部以及青海柴達木盆地邊緣區域;圖6(b)中度沙塵活動發生頻次最大為83次,其高頻區分布于新疆塔克拉瑪干沙漠西北部,并且以該地為中心向南延伸,其頻次呈減小趨勢;圖6(c)重度沙塵活動發生頻次最大為7次,其高頻區分布于新疆塔克拉瑪干沙漠北部,并且以該地為中心其頻次向四周呈減小趨勢.

圖4 BTD提取結果與氣象站數據對比

圖5 中國西北沙塵活動頻數空間分布

2.3 中國西北沙塵高頻區地貌特征

由圖7可見,圍繞邊緣沙漠與山前沖洪積扇扇緣交匯處形成了三大沙塵高頻帶(3230次):塔克拉瑪干沙漠東南邊緣高頻帶(圖7a)、庫姆塔格沙漠北緣高頻帶(圖7b)和巴丹吉林沙漠東北邊緣高頻帶(圖7c),并且在塔克拉瑪干沙漠西北部存在中、重度沙塵高頻區(圖7d).圖7a塔克拉瑪干沙漠東南邊緣高頻帶,沙塵頻數最大處(270~280次)位于阿爾金山脈及昆侖山脈山前沖、洪積平原向塔克拉瑪干邊緣沙漠過渡區域,該區域多斷流水系、干河床及綠洲退化地分布;圖7b庫姆塔格沙漠北緣高頻帶,以北山及小紅山山前洪積扇與庫姆塔格北部邊緣沙漠交匯處沙塵頻數最大(240~250次);圖7c巴丹吉林沙漠東北邊緣高頻帶,頻數最大處(240~250次)在額濟納沖積洪積扇緣戈壁及東北邊緣沙漠均有分布,且多干鹽湖、干湖床分布.圖7d為中度、重度高頻區(即中高濃度沙塵高發區),二者均位于塔克拉瑪干沙漠西北部.其中,中度高頻區呈帶狀或點狀分布于和田河下游退化綠洲下風向處的沙漠邊緣,沙塵頻數以天山山脈水系(托什干河等)沖洪積區、退化綠洲與塔克拉瑪干北緣沙漠交錯帶最大(79~83次);重度高頻區則位于沙漠北部克里雅河下游處干河床及綠洲退化地,呈點狀分布.

圖7 中國西北高頻沙塵區地貌特征

2.4 典型地貌地表組分特征

如表1所示,四個區域(中國西北沙塵三大高頻帶及中重度高頻區)整體而言,地表細顆粒(粒徑<0.01mm及<0.05mm)組分平均含量大小均呈現邊緣退化地>沖積、洪積扇扇緣戈壁>邊緣沙漠、沙山,分別為:4.17%、3.71%>2.13%>0.84%(塔東南, <0.01mm)和13.18%、12.33%>7.94%>3.78%(塔東南, <0.05mm);8.78%>6.46%>0.97%(塔西北,<0.01mm)和24.06%>20.86%>3.98%(塔西北,<0.05mm); 60.34%>3.18%(庫北,<0.063mm);1.40%>0.65%(巴東北,<0.01mm)和15.89%>5.15%>2.27%(巴東北, <0.05mm).其中,巴丹吉林沙漠東北部地表細組分平均含量雖以綠洲最大,但因其植被蓋度良好而粉塵不易釋放,故不作比較.

表1 中國西北沙塵源區地表組分特征

注:-表示無數據.

3 討論

3.1 BTD模式及其精度

衛星遙感雖是沙塵天氣監測及預警的有效手段,但也存在一些影響結果準確性的因素,如:厚云層的覆蓋會影響沙塵區的判別、地面沙化等在目視解譯時易與沙塵區混淆[30],這就要求用遙感影像提取沙塵信息方法的專一性與精確性.本文采用波段亮溫差 (BTD31-32)來提取沙塵信息,能夠顯著突出沙塵區范圍,使其明顯區別于云區、沙化地、水域等,并且許多研究已比較論證了該方法的可靠性及優選性[19,24-25],例如:利用幾種主要的沙塵識別及羽流識別方法(灰塵增強算法、Ackerman模型、深藍算法、亮溫差等),基于同樣的沙塵事件比較和評價了各自的識別效果,并通過AI指數及HYSPLIT后向軌跡模型加以檢驗,結果表明,MODIS L1B數據是高空間分辨率下識別塵源的理想選擇,而亮度-溫度差,即BTD算法則是最穩定可靠的沙塵識別技術[24-25]. BTD沙塵提取模式在站點附近植被稀疏的荒漠地表精度更高(2=0.8988),在城鎮區域氣象站提取精度較低(R=0.671).分析原因認為,隨著城市化進程,氣象站逐漸被包圍覆蓋,以站點坐標提取BTD閾值,會因城市熱島效應等而相對偏小,導致精度較差;以站點附近植被稀疏的荒漠地表為基準,其結果不受其他因素干擾而精度較高,故BTD模式相比而言更適用于空曠裸露地表區域.

3.2 “兩區三帶”及中重度高頻區

地面氣象站點監測結果顯示中國北方的沙塵暴源區主要分布在阿拉善高原、南疆盆地南緣以及內蒙古中部三地區[18];并通過個例分析進一步得出影響我國的主要沙源為塔克拉瑪干沙漠、柴達木盆地、內蒙古東西部的沙地和黃土高原[15];確定了巴丹吉林沙漠、騰格里沙漠、毛烏素沙地及周邊地區和塔克拉瑪干沙漠及周邊地區是十分顯著的沙塵暴高發區[31].野外觀測結果表明,沙漠邊緣的干涸湖床、綠洲退化地及其毗鄰的沙漠戈壁地表為PM10的強釋放區,干湖床沉積物、退化草地等沙塵排放通量最大,是主要沙塵源區[16,32].本文基于逐日遙感數據的頻數統計,結合高分辨率谷歌影像,得出我國西北沙塵活動的“兩區” (即新疆塔里木盆地區、蒙古高原南部沙漠戈壁區)和“三帶”(塔克拉瑪干沙漠東南緣荒漠綠洲高頻帶、庫姆塔格沙漠北緣高頻帶和巴丹吉林沙漠東北邊緣荒漠綠洲高頻帶),以干涸水系周邊、綠洲退化地及山前洪積扇與沙漠邊緣交匯處分布最為集中,且沙塵發生頻數最大.

究其原因:發育于山地的內陸河隨著流速漸緩及搬運能力的減弱,大量細組分物質在洪積扇外緣堆積;且河流多消匿于沙漠邊緣,干旱的氣候使之更易形成干湖盆、干河床,這就為局地粉塵提供了重要物源[33];沙漠向外擴張往往發生于其細顆粒組分富集的邊緣區域[34],加之干旱區頻繁的風蝕作用,故也成為沙塵釋放的高頻區;另外,干河附近受外界影響較大,地面擾動強烈,細顆粒物質在風蝕過程中更易釋放,后大量沉積于沙漠戈壁地表,在風沙流活動中發生局地粉塵循環,因此頻數較大.中重度沙塵高頻區分布于塔克拉瑪干西北部內陸河下游退化綠洲下風向處的邊緣沙漠,結合周邊地貌等特征,認為該區域上風向處以綠洲退化地、山前戈壁等居多,存在豐富的粉塵物質,風力作用下被瞬時釋放,在邊緣沙漠形成濃度較大的局地沙塵過程[35-36],故呈中高濃度且頻數較大.本文與站點監測和野外觀測的研究結果均達成一致,得出中國西北沙塵源的“兩區三帶”,并論證了結果的科學性和可靠性,更加體現了BTD模式下頻數統計方法的可行性及準確性.同時本文在沙塵數據更詳實的基礎上彌補了氣象數據因站點布設等因素導致的結果誤差,確定的源地更準確明了.

3.3 沙塵源釋放地表

Zhang等[19]通過多年MODIS數據對個別沙塵事件的源地分析,得到沖積扇、干湖及河床是中國西北的塵源;延昊等[13]利用SeaWiFS數據得到的沙塵源地為內蒙古中西部的沙漠、戈壁及蒙古的戈壁.而本文將MODIS數據作為信息源,對高頻沙塵釋放的位置及地表做出精準定位和識別,結果表明圍繞干涸水系、退化綠洲分布的,富粉砂黏土組分的邊緣沙漠和沖洪積扇緣交錯帶為主要沙塵釋放源.出現該分歧的原因在于上述通過遙感手段解析沙塵源的研究,均是以一次或少數幾次沙塵天氣為背景進行的個例分析,其結果會存在偶然性,不能夠表征大多數沙塵過程的源地情況;本文將逐日解譯得到的所有沙塵事件均視為同類沙塵天氣,通過460期逐日遙感數據的空間疊置,進而統計頻數,得到高頻區具體定位,從統計學角度出發確定沙塵源,則能夠較大程度的避免由于數據量小或其他因素導致的誤差,從而研究結果更加客觀科學.

4 結論

4.1 我國西北干旱區存在三大沙塵高頻活動帶:塔克拉瑪干沙漠東南邊緣高頻帶、庫姆塔格沙漠北緣高頻帶和巴丹吉林沙漠東北邊緣高頻帶,是我國西北春季沙塵天氣爆發的“熱點”區域;中重度沙塵高頻區主要分布于塔克拉瑪干沙漠西北部.

4.2 沙塵源位于富粉砂黏土組分的邊緣沙漠與沖洪積扇緣戈壁交錯區,區域內干河床、干湖及退化綠洲廣布,且存在頻繁的粉塵物質內循環,為區域高頻沙塵過程提供了物質基礎.

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Identify high frequent dust areas and their sources in spring in the Northwest of China.

ZHANG Ye, WANG Hai-bing*, ZUO He-jun, YAN Min

(Key Laboratory of Aeolian Sand Physics and Sand Control Engineering in Inner Mongolia, Desert Science and Engineering College, Inner Mongolia Agricultural University, Hohhot 010018, China)., 2019,39(10)：4065~4073

The spatial distribution of dust frequency was extracted from MODIS L1B data of 460 days in spring from 2014~2018 in the Northwest of China by using brightness temperature difference (BTD) algorithm and dust source was identified by combining with the geomorphological type and the content of fine particles in surface sediments. The results showed that dust activity in the region is characterized as two regions and three belts in which the two regions are Tarim Basin in Xinjiang Autonomous Region and Gobi Desert of southern Mongolian plateau and the three belts are desert oasis in southeastern margin of Taklimakan Desert (270~287 times), northern margin of Kumutag Desert (240~250 times), and desert oasis in the northwestern margin of Badain Jaran Desert (240~250 times). The region with high frequency of moderate and severe dust activities is mainly located in desert oasis of the northwest margin of Taklimakan. The dust source is mainly located in the transit zones from Alluvial fan, via Gobi, to the edge of Desert filled with dry riverbed, dry lake, and degraded oasis. The surface in the region covers fine sand particles and provide rich sand material for the high-frequent and high-concentrated sand and dust. The fine particles are easy to release to atmosphere and diffuse to the surrounding region through the local dust circulation process.

brightness temperature difference (BTD)；dust frequency；dust source；Northwest of China

X513

A

1000-6923(2019)10-4065-09

張 曄(1993-),女,內蒙古呼和浩特人,內蒙古農業大學碩士研究生,主要從事荒漠化防治與遙感應用方面研究.

2019-03-10

國家自然科學基金項目(41861001)

*責任作者, 副教授,hbwang@imau.edu.cn