安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征

张宏群, 杨元建, 荀尚培, 何彬方, 张爱民, 吴文玉

张宏群, 杨元建, 荀尚培, 等. 安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征. 应用气象学报, 2011, 22(2): 232-240.
引用本文: 张宏群, 杨元建, 荀尚培, 等. 安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征. 应用气象学报, 2011, 22(2): 232-240.
Zhang Hongqun, Yang Yuanjian, Xun Shangpei, et al. Seasonal and spatial variability of vegetation and land surface temperature in Anhui Province. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(2): 232-240. .
Citation: Zhang Hongqun, Yang Yuanjian, Xun Shangpei, et al. Seasonal and spatial variability of vegetation and land surface temperature in Anhui Province. J Appl Meteor Sci, 2011, 22(2): 232-240. .

安徽省植被和地表温度季节变化及空间分布特征

资助项目: 

2010年安徽省气象局硕博科研启动基金 

安徽省外专局引智项目 G20093400002

安徽省国际科技合作计划项目 07080703005

安徽省气象局科研基金 KM0904

详细信息
    通信作者:

    杨元建, E-mail: yyj1985@mail.ustc.edu.cn

Seasonal and Spatial Variability of Vegetation and Land Surface Temperature in Anhui Province

  • 摘要: 卫星遥感广泛应用于宏观、大范围、动态连续的植被和地表温度监测研究。利用2001—2008年MODIS卫星遥感资料, 分析了安徽省归一化植被指数 (NDVI) 和地表温度 (LST) 的季节、月变化和空间分布特征,探讨了代表城市区域的NDVI和LST时空分布及其相关性。结果表明:安徽省NDVI和LST季节变化显著,具有典型地域特征;受当地气候影响,植被、农作物类型地域差异较大,导致LST季节变化以及空间分布不同;城市中心向郊区过渡时,植被覆盖度在不断增加,伴随着NDVI的增加,LST下降;城市LST明显高于郊区值,呈现热岛效应。研究表明,当地气候和植被分布共同决定了LST的分布状况,这将为安徽省合理进行农业区划、科学监测生态环境以及有效评估土地利用与热岛效应提供重要参考依据。
    Abstract: Anhui Province lies in the transitional area between temperate zone and subtropical zone, so the climate here is warm and moist, and the four seasons are distinct. The north of the Huaihe River possesses a half-moist monsoon climate of warm temperate zone while the south of the Huaihe River possesses a subtropical moist monsoon climate. As a result, the climate is very suitable for various kinds of crops and plants. On the other hand, many kinds of natural disasters, such as drought, flood, and cold happen frequently every year in Anhui Province, influencing agriculture, ecosystem and people living significantly.Land vegetation and surface temperature play important roles in climate change, resource and environment change, agricultural monitoring and so on, while their in-situ investigation is very limited. Fortunately, satellite remote sensing is used widely to monitor macroscopical, large-scale, dynamic continuous vegetation and surface temperature during recent years. Using MODIS data from 2001 to 2008, seasonal, monthly and spatial variability of normalized difference vegetation index (NDVI) and land surface temperature (LST) of Anhui Province are explored. Furthermore, the relationship between NDVI and LST is analyzed. Also, spatiotemporal variability of NDVI and LST in 4 cities of Anhui Province are analyzed. The results show that spatiotemporal variability of NDVI and LST in Anhui Province are obvious. Due to local climate, the differences of vegetation lead to different seasonal changes and spatial distribution characteristics of LST in Anhui. For instance, due to evergreen broadleaf forests in South Mountain area and Dabie Mountain area, both NDVI and LST seasonal variations are smaller and they are positive correlated. However, in the north and middle most areas, the deciduous broad-leaved vegetation and seasonal crops (rice, wheat, corn, soybean, rape, etc.) have greatly enlarged the seasonal variations of NDVI and LST, and their positive correlation is less obvious. Moreover, in cities and their surrounding areas, the correlation of NDVI and LST is negative, with urban LST significantly higher than rural values, which is notable characteristics of the urban heat island. The distribution feature of LST has been proved depending on local climate and spatiotemporal variability of NDVI in Anhui Province. These results offer an important reference for the reasonable zonation of farm belt, monitoring of ecological resource environment, the valid assessment of land use and characteristics of the urban heat island in Anhui Province.
  • 到达地球表面的太阳光中紫外辐射对人类的贡献主要有合成维生素D, K及杀灭细菌, 同时它对人类也有不良影响, 主要体现在损害皮肤、损害眼睛的不同部分, 并抑制免疫系统[1]。紫外辐射的问题越来越受到关注, 近年很多地方的气象部门陆续开展了紫外辐射监测和预报[2-4]

    紫外辐射根据波长范围可分为UVA (315~400 nm)、UVB (280~315 nm) 和UVC (100~280 nm)[5]。其中UVC完全被平流层臭氧和氧分子所吸收, 因此显得不那么重要。UVB的绝大部分也会被平流层臭氧吸收, 只有少量到达地面, 但是随着大气臭氧层遭到损害, 会有更多的UVB到达地面, 进而成为环境问题。UVA辐射仅少许受大气臭氧水准的影响, 地面上UVA的辐照度是较大的。

    国内外的许多科研单位使用美国Eppley实验室的TUVR型全紫外辐射表, 进行紫外辐射观测研究[6-11], 很多紫外辐射研究专家认为其设计合理, 由带硒阻挡层、石英窗密封的光电池, 紫外滤光片和干净的聚四氟乙烯散射片组成, 光电管的终端与一个精密的电阻相连接, 信号的测定通过测量电阻的压降实现, 其测量范围为295~385 nm, 用于测量总的紫外辐射。在短波端由于臭氧的吸收作用, 影响并不大; 但是在385~400 nm段, 仪器不能检测到辐射。因此, TUVR测量的辐照度不能等同于UVA, UVB或紫外总辐照度。王炳忠等[12-13]用Lowtran7进行分光辐射的计算研究表明, 295~385 nm紫外辐射占小于400 nm紫外辐射的78%左右, 而使用TUVR仪器观测的值由于带通宽度问题比上述计算值还要小一些。目前, 我国尚无用于太阳紫外辐照度测量的标准。国外进口仪器使用到规定期限后, 只能返回原产国重新标定, 否则, 按照国家计量法规的要求, 不能继续使用。对于有一定光谱宽度的仪器, 不能以标准灯作为光源进行标定, 然后去测量自然环境下太阳紫外辐照度[14]。解决问题的方法是使用分光光度计法, 但一般的分光光度计体积大、价格昂贵, 只适于在实验室内使用, 不适用于日常业务工作。因此, 如果能通过用一台经标定后的宽谱紫外辐射表与工作用的紫外辐射表同步取得输出信号, 修改工作用表的整体灵敏度, 就能得到订正系数。本文利用多台Eppley实验室的TUVR紫外辐射表, 设计并进行比对观测试验, 目的是定量了解TUVR型辐射表测量误差来源及贡献, 了解该辐射表测量性能, 从而提出数据订正方法。

    中国气象局广州热带海洋气象研究所自1999年10月购入第1台Eppley实验室的TUVR辐射表 (记为A表), 因使用一段时间后发现辐射值有所衰减, 所以又于2003年11月 (记为B表)、2006年1月 (记为C表) 相继购入两台作为业务运行用表。2007年再购入两台新表 (记为N1, N2表), 这两台新辐射表出厂前经过标定, 标定地点在美国Eppley实验室楼顶, 方法为标准传递, 时间均是2006年10月。至本次试验前, 两表未在环境测量中使用, 且未到规定的校准期限。所以, 在本次试验中, N1和N2表 (使用新散射片时) 得到的紫外测量值作为TUVR型辐射表的标准测量值。

    使用一段时间后TUVR会产生一定测量误差, 为了检验不同器件引入的测量误差, 本试验将误差来源分为两部分:第一部分源自感应元件, 包括光电管的光谱灵敏度变化和紫外滤光片透过率衰减, 本文将此作为一个整体考虑; 第二部分源自散射片的表面和微小孔被气溶胶覆盖及堵塞, 散射片光学厚度增加而造成的辐射衰减。

    试验在广东省气象局业务大楼顶楼进行, 时间是2007年1月5日、7-9日、13-14日。所选时段天空以晴间少云为主, 没有降水。辐射表都以Campbell公司CR1000数据采集器进行数据采集, 每分钟测量5次, 每个样本是2 min (10次测量) 平均值, 每组试验包含350~500个样本不等。试验时, 每组作比较的辐射表水平放置在同一固定架上, 相距不超过20 cm, 仰角5°内无物体遮挡。将B表的散射片分别使用蒸馏水和盐酸浸泡, 以超声波震荡进行清洗, 然后将未在环境测量中使用过的散射片 (标为“新”) 和经过清洗的散射片与各个辐射表进行组合 (表 1), 开展试验。

    表  1  试验设计方案
    Table  1.  Experiment Scheme
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    随着使用时间的增加, 光电管的老化及紫外滤光片透过率的衰减会引起测量误差。试验1~4均使用新散射片。试验1(图 1a) 表明两台新的TUVR辐射表测量值非常一致, 只相差1%, 其相关系数接近1.0, 线性误差绝对值小于2%。试验2~4(图 1b, 1c, 1d) 显示在环境测量中, 使用不同时间后的感光元件灵敏度变化和滤光片呈现不同程度的衰减, 测量值分别为标准测量值的35.4%, 76.3%及94.3%, 相关系数同样接近1.0, 而测量值与准确值之间存在极好的线性关系, 线性误差绝对值均小于3.5%。根据图 1的结果, 可以拟合感应元件的衰减率随时间 (t) 的变化趋势, 如图 2所示。根据关系, 拟合得到

    图  1  N 2(a), A (b), B (c), C (d) 表测量的紫外辐射值与N 1表测量的紫外辐射值 (标准测量值) 的比较
    Figure  1.  The comparison of ultraviolet irradiance measured by N2(a), A (b), B (c), C (d) radiometer and by N1 radiometer
    图  2  衰减率随使用时间的变化
    Figure  2.  Time series of decreasing rate

    (1)

    式 (1) 中, t为使用月数。由式 (1) 可以推算出使用t个月后感应元件的衰减率。需要说明的是, 衰减率和时间t的关系式与感应元件的老化程度有关, 即与紫外辐射的强度和日照时数有关, 因此, 每个地方的情况不尽相同。式 (1) 只能表明广州地区在过去几年来TUVR使用状况符合这个统计规律。

    聚四氟乙烯散射片有两个作用:一是消弱光强, 这样可增加光电管长时间曝光的稳定性; 另一是改进仪器遵循Lambert余弦定律的能力。此散射片在295~385 nm范围内几乎有一致的散射作用, 以及保持仪器整个系统在几何光学上的协调性[2]。散射片应当定期检查, 保持清洁, 才能保证测量的准确性及稳定性。假如散射片表面被污染 (气溶胶表面沉积) 或深层被污染 (细粒子沉积), 就相当于增加了紫外波段的气溶胶光学厚度。根据Bouguer-Lambert-Beer定律[15], 通过大气到达地面的太阳辐射, 对于由散射和吸收引起的辐射衰减, 呈指数削弱规律, 可写为

    (2)

    (3)

    式 (2)~(3) 中, E为辐照度, λ为波长, l为传输路径长度, kex为消光系数。τ是光学厚度, 表示单位截面上所有吸收和散射物质产生的辐射总削弱。当散射片被气溶胶所污染, 就会导致光学厚度的增加。气溶胶的浓度越高, 累积时间越长, 污染越严重, 测量的辐射值衰减情况越严重。

    试验5和试验6的目的是检验由散射片被污染所产生的测量误差。试验5和试验6用到两个散射片, 一个是全新的, 其透过率维持在出厂时的初始水平; 另一个从2003年11月开始作为业务观测。旧散射片先经蒸馏水清洗, 装到N2表进行试验5, 再经盐酸清洗, 装到N2表进行试验6。清洗工具均使用超声波震荡清洗器。图 3的两幅散点图横坐标均为N1表加新散射片的测量值, 纵坐标分别为N2表换上旧散射片先后两次的测量值。从图 3a可以清晰看出, 即使经蒸馏水清洗后, 散射片的透过率仍然无法恢复到初始水平, 有28%的误差; 而经盐酸清洗后, 如图 3b所示, 散射片的透过率又比初始水平高, 有25%的增益。由此证明, 污染后的散射片较之初始状态, 透过率发生改变, 而衰减或是增益的程度与清洗用的溶液、时间、方式密切相关。需要注意的是, 图 3也显示了清洗后的状态与初始仍有极好的线性关系, 相关系数均接近1.0, 说明只是散射片的透过率改变, 而散射片的余弦订正能力并没有受到影响。因此, 只要在清洗后重新进行比对试验, 从而订正整体灵敏度系数, 辐射表仍然可以继续使用。

    图  3  试验5(a) 和试验6(b) 紫外辐射测量值比较
    Figure  3.  The comparison of ultraviolet irradiance measurements in experiment 5 (a) and experiment 6 (b)

    前面已述感应元件和散射片的误差来源及试验比对结果。由此可以得到紫外辐射测量的订正公式:

    (4)

    式 (4) 中, E C为订正后的紫外辐射值, E O为观测的紫外辐射值, FA, F B分别为感应元件和散射片测量误差的订正因子。试验7的目的在于检验订正后的结果与准确测量值之间的差异 (图 4)。由试验3, 6的结果可知, FA取1/0.76, FB取1/1.25, 将其代入式 (4) 可得到EC

    图  4  订正后的结果与标准测量值的比较
    Figure  4.  The comparison between the corrected ultraviolet irradiance and standard observation

    根据对一系列比对试验数据的比较分析, 得到以下结论:

    1) Eppley实验室的TUVR型紫外辐射表在使用一段时间后, 会产生不同程度的测量误差。误差主要来源于两部分:第一部分是感应元件, 包括光电管的光谱灵敏度变化和紫外滤光片透过率衰减; 第二部分是散射片的表面和微小孔被气溶胶覆盖及堵塞, 造成的散射片光学厚度增加。

    2) 感应元件的衰减与紫外辐射的强度和日照时数有关, 广州地区的衰减率与时间t的拟合关系式为y=0.66 t。而散射片的测量误差与一个地区的污染状况有关, 经清洗后散射片的透过率与原始水平的透过率仍保持线性关系, 不影响其余弦订正能力。将经标定后的TUVR与被检测的TUVR进行同步观测, 就可订正被检测辐射表的整体宽谱灵敏度, 即用标准测量值来订正被检测辐射表的观测值。

    3) 订正后的结果与标准测量值的线性回归斜率达0.98, 表明感应元件和散射片订正的结果可靠。

    4) 虽然可以通过调整整体灵敏度的方法得到准确测量值, 但是随着灵敏度的不断降低, 仪器的测量精度 (分辨率) 亦会随之降低。建议感应元件的衰减率达到30%以上时, 应更换紫外辐射表。

    5) 散射片的日常维护非常重要, 尤其在污染严重地区, 需要经常使用镜头纸擦拭, 才可使散射片的透过率保持在一个稳定水平。

    致谢: 感谢中国科学技术大学地球和空间科学学院孙亮博士对本文提出的宝贵意见。本文所采用的NDVI数据MOD13A3, LST数据MOD11A2及土地利用/覆盖变化数据MOD12Q1均来源于美国Land Process DAAC数据。
  • 图  1   安徽省行政区划图

    Figure  1.   Sketch map of Anhui Province

    图  2   2001—2008年安徽省NDVI (a) 和LST (b) 的季节平均分布

    Figure  2.   Seasonal average variations of NDVI (a) and LST (b) in Anhui Province during 2001—2008

    图  3   2001—2008年安徽省NDVI (a) 和LST (b) 的月平均分布特征

    Figure  3.   Monthly average variations of NDVI (a) and LST (b) in Anhui Province during 2001—2008

    图  4   2001—2008年安徽省NDVI的变异系数分布 (a), LST的变异系数分布 (b), NDVI和LST相关系数分布 (相关系数在-0.2~0.2范围内未通过95%的置信度检验)(c) 和安徽省土地利用/覆盖类型 (d)

    Figure  4.   Distributions of NDVI variance coefficient (a) and LST variance coefficient (b), correlation coefficient of LST to NDVI (value from-0.2 to 0.2 doesn't pass the test of 95% level) (c) and land use/cover of Anhui Province (d) during 2001—2008

    图  5   2001—2008年合肥市中心40 km范围内NDVI (a) 和LST (b) 的季节平均分布

    Figure  5.   Seasonal average variations of NDVI (a) and LST (b) apart 40 km from the center of Hefei city during 2001—2008

    图  6   合肥 (a)、阜阳 (b)、安庆 (c)、黄山 (d)4个城市中心东西各40 km的NDVI和LST季节变化分布图

    Figure  6.   Seasonal average NDVI and LST apart 40 km from the center of Hefei (a), Fuyang (b), Anqing (c) and Huangshan (d) cities

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图(6)
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出版历程
  • 收稿日期:  2010-03-28
  • 修回日期:  2010-11-24
  • 纸刊出版:  2011-04-29

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