1979-2018年瀾滄江烏弄龍流域積雪時空變化及其影響因素

張春堂，李炳鋒，羅煜寧，王宇昊，申笑萱，吳南，張珂

（1.河海大學水災害防御全國重點實驗室，江蘇 南京 210024；2.河海大學長江保護與綠色發展研究院，江蘇 南京 210024；3.河海大學水文水資源學院，江蘇 南京 210024；4.中國氣象局水文氣象重點開放實驗室，江蘇 南京 210024；5.水利部水利大數據重點實驗室，江蘇 南京 210024；6.水利部水循環與水動力系統重點實驗室，江蘇 南京 210024）

0 前言

積雪是氣候系統五大圈層之一的冰凍圈中的重要組成部分。作為地球表面最活躍的生態要素之一[1-2]，積雪改變地表能量收支，影響陸氣相互作用，具有高反射率的特性。同時，通過改變相態，積雪還參與熱量傳輸和水文循環[3-5]。積雪的深度、雪蓋面積、空間分布及其開始和結束時間等特征對氣候變化、水文響應以及生態影響等都極為敏感。尤其對氣候變化影響最為顯著[6-8]。站點和衛星遙感資料均表明，中國的積雪主要分布在青藏高原、新疆北部、內蒙古和東北地區[9]。在全球氣候普遍變暖的背景下，青藏高原的積雪分布特征以高海拔為主[10]。這種變化對積雪面積和深度產生了明顯影響，易受到溫度和降水的疊加影響[11]。積雪的深度變化還會影響高原下墊面的屬性特征，從而影響高原與大氣之間的熱力相互作用[12-13]。最終，這些變化對流域下游的氣候變化具有重要的影響[14]。因此，對積雪時空變化的研究具有重要意義。

對于積雪的研究表明，早在20 世紀90 年代初之前，青藏高原的積雪普遍呈現增長的趨勢[15]，尤其在80 年代左右這種趨勢最為明顯[11]。但到了90 年代末，積雪開始顯著減少[16-17]，其中東部地區的積雪變化趨勢最為顯著[18]。在多項研究中發現，1981-2010 年間青藏高原的年平均積雪天數顯著減少，降幅達到了4.81d/10a[19]。白淑英[20]在分析了1979-2010 年高原積雪深度的年際變化后發現，雪深的增長率為0.26cm/10a。此外，相關研究還發現高原積雪天數和積雪深度的變化趨勢并不同步[21]。總的來說，青藏高原的年內積雪變化主要表現為積雪期長，積雪時間主要集中在10 月份至次年5 月份[15]。青藏高原上的積雪出現較快，但消退較慢[22]。多項研究表明，青藏高原積雪及其變化的空間分布不均勻，四周與腹地的積雪有明顯差異[22]，且敏感區在不同季節也存在空間差異[23]。雖然很多研究已經探討了高原積雪的分布情況和年際變化特征，但不同的研究方法、資料來源以及季節劃分等會導致結論有所差異[24-28]。多項研究也表明，積雪時空變化由氣候因素和地形因素共同作用造成[29-30]。例如，姜琪等人利用青藏高原1961-2014 年的110 個氣象站點資料分析積雪特征及其影響因素，發現積雪深度隨海拔增加而增加，且在不同季度降水、氣溫與積雪深度表現出不同的相關性[31]。沈鎏澄[32]等人的研究發現，在青藏高原中東部地區，不同季節的雪深受到不同因素的影響：冬季主要受降水影響，其他季節主要受氣溫影響。此外，還有研究表明，積雪變化還受不同土地類型的影響[33]。盡管過去的研究已經對積雪變化和分布規律進行了大量探索，并得出了諸多結論，但是仍然存在很多不確定性，特別是對于高原積雪深度長時間序列的時空動態變化，還有積雪與主要氣候因子（降水、氣溫）之間的相互關系，需要進一步展開研究。

瀾滄江上游研究區位于青藏高原東南邊緣，流域地勢從北向南呈階梯狀下降趨勢，水能資源豐富，水電容量十分可觀。積雪的空間分布和變化趨勢對流域內的徑流量變化產生直接影響，進而影響水力發電效率。由于瀾滄江上游氣候條件差、地形復雜，針對該流域積雪分布和變化趨勢的分析研究較少，本文選取其中的烏弄龍流域作為研究區，依據1979-2018 年間遙感反演的長系列逐日雪深數據及同期降水、氣溫柵格數據，分析積雪深度及其氣候影響因子的時空分布和年際變化。采用回歸分析法分析積雪深度及氣候因子隨時間的變化趨勢和幅度。利用相關分析法研究降水、氣溫對積雪深度的影響及其空間規律。研究旨在為深入理解瀾滄江上游區域的氣候變化及高原積雪演變過程提供重要依據。

1 研究區概況與數據來源

1.1 研究區概況

瀾滄江是東南亞最大的跨國河流之一，發源于青海省的唐古拉山脈，全長約2161 km，經過青、藏、滇等地。經過云南省勐臘縣出境后，會通過老撾、緬甸、泰國和柬埔寨，最終注入南海的西貢口岸。瀾滄江的上游除了雪峰以外，山勢相對平緩。上游氣候屬于高寒氣候，降水量很少，氣溫低。中游則是山高谷深，流域狹長，區內氣候為寒帶至亞熱帶過渡性氣候，垂直方向的氣候變化非常顯著。下游地勢平緩，屬于亞熱帶氣候區，常年高溫潮濕，自然景觀非常豐富。目前瀾滄江上游已規劃了15 個電站，總裝機容量為1541.3 萬千瓦，其中已有6 個水電站建成并投入使用，裝機容量為703 萬千瓦。計劃興建兩個水電站——如美（裝機容量為210萬千瓦）和古水（裝機容量為190 萬千瓦），另外還有7 個水電站處于前期工作狀態。這些水電站的總裝機容量達到了438.3 萬千瓦。研究區烏弄龍流域（圖1）位于瀾滄江水系上游，控制面積約為7.6 萬平方千米。作為云南典型流域，該流域從北向南的分布呈條帶狀，海拔高度在1889～6372 m 之間，地形呈現出西北高、東南低的特點。流域整體受到高原山地氣候的影響，雨季一般為5 月至10 月，旱季則為11 月至次年4 月。該流域擁有豐富的水能資源，對于我國以及下游國家的水資源調配和利用都有著積極的促進作用。

1.2 數據來源與處理

研究采用的高程數據來自地理空間數據云(http://www.gscloud.cn/) 提供的DEM 數字高程數據，空間分辨率為1km。降水、氣溫以及積雪數據資料來源于國家青藏高原科學數據中心(http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/)，其中降水、氣溫數據來自中國區域地面氣象要素驅動數據集(1979-2018)[34]，時間分辨率為1h，空間分辨率為0.1°。該數據集原始資料包括氣象局的觀測數據、再分析資料以及衛星遙感數據，剔除非物理意義值后再利用ANU-Spline 插值得到。本研究所使用的積雪數據來源于中國雪深長時間序列數據集(1979-2018)[35]，時間分辨率為1d，空間分辨率為25 km。該數據集是通過原始數據進行處理和反演所得，原始數據包括美國國家雪冰數據中心處理的SMMR(1979-1987 年)、SSM/I(1987-2007 年)和SSMI/S(2008-2018 年)逐日被動微波亮溫數據(EASE-Grid)。為了與降水和氣溫數據的空間分辨率保持一致，我們使用雙線性內插法將積雪數據處理成空間分辨率為0.1°的數據集，并用于后續計算。

2 研究方法

2.1 回歸分析法

一元線性回歸分析法是一種基于構建線性模型來描述兩個變量之間關系的統計方法。該方法可以通過求解線性方程的位置和傾斜程度的參數a和b來預測因變量y的值。通常我們使用最小二乘法來計算a和b的值，這種方法可以通過最小化殘差平方和(SSE) 來擬合數據并選擇最適合的a和b，使得觀測值和模型預測值的誤差盡可能小。

研究中采用回歸分析的方法分別建立了年降水量、年均氣溫及年均雪深與時間的線性回歸方程。回歸方程的斜率即氣候傾向率S，表征各要素隨時間的變化過程。其中S值的正負可體現出各要素的上升和下降趨勢，S值的大小可用來判斷各要素變化幅度的大小。通過對研究區域各要素逐像元計算氣候傾向率，從而在流域空間尺度上體現出各要素變化的差異性。一元線性回歸法的具體公式如下：

式中：x、y為不同的變量值；分別為線性回歸方程的斜率和截距；n為變量個數；、分別為x、y的平均值。

2.2 相關分析法

Person 相關分析法是一種用于衡量兩個變量之間線性關系的方法。它可以評估兩個變量之間的相關程度以及相關性質的正負。在進行Person 相關分析時，需先收集兩個變量的數據，然后通過計算它們之間的協方差，再歸一化（除以它們各自的標準差）得到相關系數。相關系數的取值范圍在-1～1 之間，當相關系數大于0 時表示兩個變量呈正相關關系，小于0 時，則呈負相關關系，等于0 時，表示兩個變量沒有線性相關性，等于1 或-1 時則表明兩個變量完全線性相關。

本研究采用Person 相關分析法分析年降水量、年均氣溫與積雪深度之間的相關性，探究降水量和氣溫對積雪深度的影響，并用Person相關系數表征。通過逐像元計算得到整個研究區空間尺度上的相關系數變化情況，從而可以更加具體地分析流域不同區域氣象因子對積雪深度影響程度的大小和方向。r的計算公式如下：

式中：x、y為不同的變量值；Cov(x,y)為x、y的協方差；Var[x]、Var[y]分別為x、y的方差；n為變量個數；、分別為x、y的平均值。

3 結果與分析

3.1 積雪深度及其影響因子的空間分布

如圖2 所示，展示了研究區內1979-2018年多年平均降水量、氣溫和積雪深度的空間分布情況。從圖中可以看出，降水主要集中在流域下游小部分地區，最大降水量達到了1456.14 mm，而其他大部分地區的降水相對較少，整體上呈現出從東南向西北逐漸遞減的趨勢。這主要是因為烏弄龍流域位于瀾滄江上游，屬于青藏高原高寒氣候，造成了區內低溫少雨的狀況，但由于下游地區降水相對較多，為云南地區提供了豐富的水資源。受地勢和海拔的影響，氣溫總體上呈現出西北低東南高的特征，流域內部分地區氣溫分布不均，整體氣溫較低。與氣溫的分布規律相反，積雪深度的分布則表現為西北大、東南小以及兩邊大、中間小的特征，因為受到高寒氣候的影響，流域基本被積雪覆蓋，積雪深度最小也達1.95 cm。整體而言，盡管流域東南地區降水量相對較多，但由于海拔低，溫度高，積雪融化快，導致積雪深度小，而西北地區則相反，其積雪深度大于東南地區。

圖2 多年平均雪深及其氣候因子空間分布

3.2 積雪深度與氣候因子的時間變化

圖3 顯示了從1979-2018 年40 年間流域平均降水量、氣溫和積雪深度的變化情況，并采用了線性回歸方程擬合了三個變量的時間序列。從圖中可以看出，年降水量隨時間變化的波動幅度較大，但整體上表現為上升趨勢，從1979年的497.29 mm/a 增加到2018 年的603.43 mm/a，年降水量平均每10a 增加16.53 mm。與降水變化趨勢相近，1979-2018 年流域內氣溫整體上升高，年均氣溫在40 年間增長了1.51 ℃，平均每10a 升高0.55 ℃。受氣候變暖的影響，積雪深度則呈現為整體下降趨勢，積雪深度平均每10a減小0.96 cm，多年平均雪深為7.63 cm。整體上，氣溫與降水量的變化趨勢相同，氣溫與積雪深度的變化趨勢相反，進一步說明氣溫對積雪深度的影響整體上大于降水量的影響，且為明顯的負相關關系。降水量僅在某些年份對積雪深度的影響大于氣溫，如2015-2016 年，年均氣溫升高0.61 ℃，年降水量增加81.20 mm，年均雪深增加0.44 cm。

圖3 年均雪深及其氣候因子年際變化

3.3 積雪深度和氣候因子的回歸分析

如圖4 所示，展示了流域內年降水量、年均氣溫和年均雪深傾向率的空間變化。其中年降水量空間分布不均，傾向率從-5.19 到7.00不等，流域內大部分格點降水量逐年增加，而另一些格點的降水量則逐年減少，整個流域年降水量增加的幅度大于減小的幅度，這也進一步映證了圖3 中降水量隨時間的變化規律。流域內各格點的年均氣溫傾向率均為正值，表明整個流域的氣溫呈逐年上升趨勢。同時，流域西北地區和東南部分地區的傾向率較大，表明這些區域的年均氣溫增長較快，而其他區域的年均氣溫增長較為緩慢，這可能是受地勢和其他氣象因素的影響所致。

圖4 年降水量、年均氣溫與年均雪深傾向率

對于年均雪深，傾向率的變化范圍是-0.2～0.13。傾向率為負的區域主要集中在流域的西北部和中部區域，證明這些區域的雪深是逐年減小的，這主要是受到溫度升高的影響，加速了積雪的融化。還有小部分區域的傾向率為正，表明流域的部分地區存在雪深增加的現象。從圖中也可以看出這些區域氣溫增加不明顯，對雪深的影響較小，而同時降水量增加，成為影響積雪深度的主要因素，為積雪的形成、維持和增加提高了良好條件，從而出現年均雪深增加現象。

3.4 積雪深度與氣候因子的相關分析

在柵格尺度上計算1979-2018 年期間年均雪深與年降水量、年均氣溫的相關系數，分析比較年均雪深與2 個氣候因子的相關性以及空間分布規律，結果如圖5 所示。從圖中可以看到，積雪深度與年降水量的相關性在流域西北大部分地區和東南部分地區較強，最高可達0.50，并且多為正相關，表明在這些區域積雪深度隨年降水量的增加而增加，在流域其他部分的相關性較弱，且多為負相關，即雪深隨降水量的增加而減小。出現這種現象的原因主要是流域西北區域海拔較高，溫度較低，積雪融化速率慢，隨著降水增加，積雪深度逐漸增大。而在流域中部，由于地勢逐漸下降，溫度升高，就會存在即使降水增加，但積雪深度仍然減小的情況。

圖5 年均雪深與年降水量、年均氣溫的相關系數

積雪與氣溫的負相關性較強，即在流域的大部分地區，相關系數r值為負，表明隨著氣溫升高雪深減小，符合上文結論。而同時也存在少部分區域相關系數為正，但相關性較弱，最大僅為0.06。由于這些區域的溫度隨時間升高不明顯，對積雪的影響較小，且降水量相對較大，再加上其他地形因素的影響，就會導致積雪深度增加。由此可以看出，降水增加，氣溫降低，有利于積雪形成和增長。整體上，研究區上游和下游區域積雪深度與降水量和氣溫的相關系數絕對值較高，說明這些區域積雪深度與2 個氣候因子的相關性較強。

4 結束語

本文利用1979-2018 年積雪深度衛星數據及同期的格點型降水和氣溫觀測資料，通過回歸分析法和相關分析法系統分析了瀾滄江上游烏弄龍流域積雪的時空變化特征及其與氣溫和降水的關系，得到如下結論：

1）流域內降水量、氣溫和雪深空間分布不均。降水主要集中在流域下游部分地區，總體表現出西北低東南高的特征。氣溫整體上呈現出從東南向西北逐漸遞減的趨勢，流域內部分地區氣溫分布不均，整體氣溫較低。受氣溫、降水及海拔等因素的影響，積雪深度的分布表現為西北大、東南小以及兩邊大、中間小的特征。

2）年降水量呈逐年上升趨勢，平均每10a增加16.53 mm，傾向率從-5.19 到7.00 不等，流域各部分降水量增大速度存在明顯差異。年均氣溫與年降水量的變化趨勢相近，平均每10a升高0.55 ℃，流域內各格點的年均氣溫傾向率均為正值，其中西北地區和東南部分地區氣溫增長較快。年均雪深表現為整體下降趨勢，且主要集中在流域西北部和中部區域，平均每10a減小0.96 cm，多年平均雪深為7.63 cm。部分區域的雪深傾向率為正，即存在雪深增加的現象。通過分析，該區域氣溫增加較小，對雪深的影響小，降水量增加，成為影響雪深的主要因素，從而促進積雪的形成和增長。

3）積雪深度與降水量的相關系數多為正值，表明積雪深度隨年降水量的增加而增加。積雪深度與氣溫的負相關性較強，在流域的大部分地區，相關系數值為負值，最高為-0.50，表明隨氣溫升高雪深減小。整體上，研究區上游和下游區域積雪深度與降水量和氣溫的相關系數絕對值較高，說明該區域積雪深度與2 個氣候因子的相關性較強。

隨著全球氣候變化的加劇，研究積雪時空變化對預測和預警氣候變化具有重要的科學意義和應用價值。未來應繼續加強相關監測數據的采集和研究，完善對該地區氣候變化和水文過程的理解；進一步擴大研究區域，增加更多的氣候和地理環境因素的考慮，更全面地探討積雪變化的時空特征及其影響機理；將氣候變化的研究與生態環境、經濟社會發展有機結合起來，深入分析氣候變化對于區域社會經濟、生態系統等方面的影響，并提出應對氣候變化的可持續發展策略。