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遥感技术与应用, 2022, 37(4): 888-896 doi: 10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0888

蒸散发遥感专栏

基于GLASS数据的青藏高原2001—2018年蒸散发时空变化分析

蔡俊飞,1,2, 赵伟,1, 杨梦娇1,2, 詹琪琪1,2, 付浩1,3, 何坤龙1,4

1.中国科学院水利部成都山地灾害与环境研究所,四川 成都 610041

2.中国科学院大学,北京 100049

3.成都理工大学地球科学学院,四川 成都 610059

4.西华大学能源与动力工程学院,四川 成都 610039

Spatiotemporal Changes of Evapotranspiration on the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018 based on GLASS Data

Cai Junfei,1,2, Zhao Wei,1, Yang Mengjiao1,2, Zhan Qiqi1,2, Fu Hao1,3, He Kunlong1,4

1.Institute of Mountain Hazards and Environment,Chinese Academy of Sciences,Chengdu 610041,China

2.University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China

3.College of Earth Sciences,Chengdu University of Technology,Chengdu 610059,China

4.School of energy and power,Xihua University,Chengdu 610039,China

通讯作者: 赵伟(1984-),男,江西上高人,研究员,主要从事山地地表水热过程遥感研究。E⁃mail: zhaow@imde.ac.cn

收稿日期: 2021-12-26   修回日期: 2022-07-22  

基金资助: 第二次青藏高原综合科学考察研究项目.  2019QZKK0404
国家自然科学基金项目.  42071349
中国科学院“西部之光”西部青年学者A类项目,四川省科技计划.  2020JDJQ0003┫项目

Received: 2021-12-26   Revised: 2022-07-22  

作者简介 About authors

蔡俊飞(1996-),男,重庆人,硕士研究生,主要从事山地地表水循环遥感研究E⁃mail:caijunfei20@mails.ucas.ac.cn , E-mail:caijunfei20@mails.ucas.ac.cn

摘要

准确认知青藏高原蒸散发时空变化特征,为当地可持续农业的水资源规划及理解高原气候变化具有重要现实意义。研究基于GLASS陆表潜热通量产品,采用Mann-Kendall趋势分析方法,结合青藏高原生态地理分区方案,分析了2001—2018年青藏高原蒸散发的时空变化特征及其与气温、降水和植被的关系。结果表明:①GLASS ET产品可以较好地表征青藏高原蒸散发的时空分布特征;②青藏高原多年平均蒸散发为296.52 mm,整体上呈现出东南高西北低的空间格局,其中东喜马拉雅南翼最高(690.94 mm),柴达木盆地最低(163.47 mm);③近18 a来,青藏高原蒸散发年际变化呈波动性上升,只有东喜马拉雅南翼在下降;④研究期间,青藏高原蒸散发以显著性增长趋势为主,占47.44%,主要位于高原东部边缘和中西部腹地,呈显著性减小趋势的地区占3.82%,主要集中于东喜马拉雅南翼;⑤蒸散发的空间分布在干旱区与气温呈负相关,在湿润区呈正相关,与降水空间格局总体呈正相关;⑥蒸散发与NDVI的空间分布呈较好的正相关,与NDVI的变化趋势相关性较为复杂,大部分呈正相关,小部分呈负相关。

关键词: 蒸散发 ; 青藏高原 ; 时空变化 ; 趋势分析 ; GLASS

Abstract

It is of great practical significance for the local sustainable agricultural water resources planning and to understand the plateau climate change to study the characteristics of the spatiotemporal changes of evapotranspiration in the Qinghai-Tibet Plateau. Based on the GLASS land surface latent heat flux product to analyze the characteristics of the spatiotemporal changes of evapotranspiration and its relationship with temperature, precipitation, and vegetation in the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018, with the Mann-Kendall trend analysis method, in consideration of China's ecogeographical divisions. The results showed that: ①GLASS ET can reasonably simulate the distribution characteristics of evapotranspiration over the Qinghai-Tibet Plateau. ②The multi-year annual average evapotranspiration in the Qinghai-Tibet Plateau is 296.52mm, with higher values in the southeast but lower values in the northwest, the southern wing of the Eastern Himalayas is the highest (690.94 mm) and the Qaidam Basin is the lowest (163.47 mm). ③The inter-annual variation of evapotranspiration in the Qinghai-Tibet Plateau has increased volatility, and only the southern flank of the Eastern Himalayas has been declining in the past 18 years. ④During the study period, the evapotranspiration of the Qinghai-Tibet Plateau with a substantial increase trend, accounting for 47.44%, mainly located at the eastern edge of the plateau and the Midwestern hinterland; with a significant decreasing trend accounted for 3.82%, mainly concentrated in the southern wing of the Eastern Himalayas. ⑤The spatial distribution of evapotranspiration is negatively correlated with temperature in arid areas, and positively correlated with humid areas; it is generally positively correlated with the spatial pattern of precipitation. ⑥Evapotranspiration has a good positive correlation with the spatial distribution of NDVI; The correlation with the change trend of NDVI is more complicated, mostly positively correlated, and a small part are negatively correlated.

Keywords: Evapotranspiration ; Qinghai-Tibet Plateau ; Spatiotemporal variation ; Trend analysis ; GLASS

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本文引用格式

蔡俊飞, 赵伟, 杨梦娇, 詹琪琪, 付浩, 何坤龙. 基于GLASS数据的青藏高原2001—2018年蒸散发时空变化分析. 遥感技术与应用[J], 2022, 37(4): 888-896 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0888

Cai Junfei, Zhao Wei, Yang Mengjiao, Zhan Qiqi, Fu Hao, He Kunlong. Spatiotemporal Changes of Evapotranspiration on the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018 based on GLASS Data. Remote Sensing Technology and Application[J], 2022, 37(4): 888-896 doi:10.11873/j.issn.1004-0323.2022.4.0888

1 引 言

蒸散发(Evapotranspiration,ET)是地表能量平衡和水量平衡的主要过程参量,包括土壤蒸发和植被蒸腾1。在全球范围,蒸散发过程是陆地上超过60%的降水返回大气中的形式,与此同时,该过程也会消耗大约3/5的地表净辐射,同时伴随的潜热具有降温的作用,因此ET可视为是联系水热循环的纽带2。ET作为陆表水热过程的主要参量之一,研究其分布规律与变化特征,对于探讨气候变化的影响具有重要意义,但由于气候、地形、地表覆被等自然要素的差异,ET便成为最难估算的参量。随着遥感技术的发展,因其具有探测范围广、实时动态监测、获取信息方便快捷等特点,成为获取区域大尺度的地表蒸散发时空分布的有效手段3。众多的研究实验表明,利用遥感技术估算区域大尺度的ET精度高,能够满足区域研究的需求。

青藏高原平均海拔在4000 m以上,是全球平均海拔最高的高原,被誉为“第三极”和“世界屋脊”4,在全球变化背景下,其水热能量交换对北半球乃至全球大气环流和气候极具影响5,青藏高原不仅是全球变化的敏感区,也是受气候变化影响最严重的地区之一。研究表明,青藏高原近几十年来持续增温的趋势比其它地区更加显著,表现更为敏感6-7,温度的升高会提高地表ET过程的速率,从而改变水资源的可利用性。降水作为对生态系统影响最大的水资源,是全球变化的重要组成,降水的变化会调节大气蒸发需求和水分的供给,最终对地表ET造成影响2。而青藏高原作为亚洲主要大河的发源地,素有“亚洲水塔”之称8,水资源的改变不仅对高原生态系统带来巨大的影响,诱发的水文变异同时也会影响到下游地区9。气温和降水格局的变化会对高原上植被的发展带来诸多不确定影响,而植被覆盖的变化通过影响太阳辐射量的吸收及其在植物冠层和土壤表面之间的分布,最终对植物蒸腾作用和土壤蒸发产生显著影响510。因此需要对气温、降水及植被变化对青藏高原地表ET的影响进行分析。

青藏高原地表ET的时空分布对当地及其周边地区的气候具有重要影响。全球陆表特征参数(GLASS)产品作为我国首套拥有独立知识产权的全球陆表遥感高级产品,该数据产品已发展为包括10余个涵盖能量、水和碳循环等全球变化过程的关键陆表特征参量的系列产品,可用于全球变化研究的气候数据集11。在中国黑河流域对比分析了5种主要卫星遥感ET产品,发现GLASS ET产品比单个模型计算更准确、产品精度更高12。因此利用GLASS陆表潜热通量产品能够满足分析青藏高原地表ET时空变化特征研究的需求,然而,目前基于GLASS ET产品开展的青藏高原地表蒸散发时空分布特征研究还相对较少。

针对上述问题,首先评估了GLASS陆表潜热通量产品对青藏高原ET时空演变的估算能力;然后利用2001—2018年GLASS陆表潜热通量产品,对青藏高原不同生态地理区地表蒸散发的均值和整个高原蒸散发的趋势进行诊断,以揭示青藏高原地表蒸散发空间差异和变化规律,并分析ET如何随气温、降水以及植被变化的响应,以便在全球变化背景下,为当地可持续农业的水资源规划、理解高原气候变化和水循环过程提供科学依据。

2 数据与方法

2.1 研究数据

青藏高原生态地理分区数据来源于中国科学院资源环境科学与数据中心(http://www.resdc.cn/),该数据按照11类温度带和4类干湿地区的不同组合将中国划分成48个自然区13。其中,青藏高原地区主要包括11个自然区,详细信息可见表1,青藏高原大部分地区属于干旱、半干旱地区,其中北部以干旱地区为主,中部和南部以湿润和半湿润为主。

表1   青藏高原主要生态地理分区

Table 1  The main eco-geographic regionalization of the Qinghai-Tibetan Plateau

温度带干湿地区自然区
V中亚热带A 湿润地区VA6东喜马拉雅南翼
HI高原亚寒带B 半湿润地区HIB1果洛那曲丘状高原
C 半干旱地区HIC1青南高原宽谷
HIC2羌塘高原湖盆
D 干旱地区HID1昆仑高山高原
HII高原温带A/B 湿润/半湿润地区HIIA/B1川西藏东高山深谷
C 半干旱地区HIIC1青东祁连山地
HIIC2藏南山地
D 干旱地区HIID1柴达木盆地
HIID2昆仑山北翼
HIID3阿里地区

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GLASS陆表潜热通量产品来源于中国国家地球系统科学数据中心共享服务平台(http:∥www.geodata.cn/thematicView/GLASS.html)。GLASS ET产品基于数据融合的方法,针对不同的地表覆盖类型,使用贝叶斯平均方法集合5种潜热通量算法,MODIS ET(MOD16)算法14、改进的 Penman-Monteith ET(RRS-PM)算法15、基于 Priestley-Taylor 的 ET(PT-JPL)算法16、改进的基于卫星的 Priestley-Taylor ET(MS-PT)算法17以及半经验Penman ET(UMD-SEMI)算法18,结合AVHRR和MODIS再分析数据生产的覆盖全球陆表空间连续的潜热通量遥感产品,其精度较其他方法明显提高,总体而言,GLASS ET产品均方根误差为13.981 W/m2,决定性系数为0.84,偏差-2.44 W/m2,更接近地面真实值19-20。相比之下,MOD16 ET产品由于不计算无植被覆盖的裸土、沙漠等区域21,因而在青藏高原北部大范围的戈壁或沙漠等地区存在大面积的空缺值,影响了针对整个青藏高原的时空分布特征研究。对比之下,经直接验证和与现有产品对比表明GLASS ET产品的精度较好,产品质量高,并在算法先进性以及产品高质量等方面具有较好优势,且在无潜热通量观测数据的区域相对可靠,因此适合于研究青藏高原地区。目前,对外公开发布的GLASS ET产品的时间范围为1982—2018年,时间分辨率为8 d,空间分辨率有0.05°和1km两种,其中基于AVHRR的产品其最高空间分辨率为0.05°(1982—2018年);基于MODIS的产品其最高空间分辨率为1 km(2000—2018年)。在本研究中,选用了2001—2018年的GLASS11B01产品数据,空间分辨率为0.05°,该数据为8 d分辨率每天平均潜热通量(w/m2),须通过简单地转换,将每天平均潜热通量转换为每天平均蒸散发(mm/d),再集合得到各年的年蒸散发。

在实验中,为了进一步评估GLASS ET产品对青藏高原ET的表征能力,选用Niu等22发布的1981—2015年中国蒸腾、蒸散发等数据集。该产品空间分辨率为0.05°,时间分辨率有8 d与年两种。该数据集基于模型—数据融合方法将PT-JPL模型与多变量观测数据集相结合而生成,其ET产品经与观测数据进行对比验证发现,所有站点、森林站点和非森林站点的R2值分别为0.71、0.68和0.64,其精度和其它遥感数据驱动的模型实现的性能相当23

与此同时,还采用青藏高原气温和降水数据来分析其与ET时空变化的耦合关系,相关数据来自于国家青藏高原科学数据中心(https:∥www.tpdc.ac.cn/zh-hans/)。该产品基于地面站点观测数据,通过空间插值并聚合得到整个高原的年气温和年降水数据。而植被数据则选用美国国家航天局的MOD13A2产品的归一化植被指数(Normalized difference vegetation index,NDVI)(http:∥files.ntsg.umt.edu)。该数据空间分辨率为1km,时间分辨率为16 d,时间范围为2001—2018年。本研究定义5—9月为青藏高原生长季,因此选择了113—237 d的NDVI数据,通过时间聚合得到每年生长季的平均NDVI数据,用以分析ET变化与植被变化的之间的联系。

2.2 研究方法

为准确认知该区域的ET、植被等参数的变化趋势,本研究采用Mann-Kendall(MK)趋势分析进行变化趋势探测。MK检验是一种常用的非参数趋势检验方法,它可以检测出气候时序变化趋势的显著性24,该方法具有异常值干扰小,计算过程方便等优点,且所用的时间序列不需要遵循指定的线性或非线性变化趋势。MK检验中标准化统计量Z如公式(1)25所示,采用显著性水平为α= 0.05,如果|Z|>Zα/2,则统计量在α显著水平上显著。根据Z值的大小来衡量地表ET是否存在显著变化,Z为正表示显著增加,Z为负表示显著减少。

Z=S-1Var(S),if  S>00                   ,if  S=0S+1Var(S),if  S<0

其中:S为检验统计量;Var为方差;计算公式分别为式(2)与式(3):

S=k=1n-1j=k+1nsgn(Xj-Xk)
Var(S)=n(n-1)(2n+5)-k=1ntkk(k-1)(2k+5)18

其中:n表示时间序列的长度;XkXj 是时间kjj>k)的值。检验函数sgn(Xj -Xk )为如式(4)所示:

sgn(Xj-Xk)=+1  (Xj-Xk)>00     (Xj-Xk)=0-1    (Xj-Xk)<0

此外,针对显著变化的像素,其ET的变化趋势大小由Theil-Sen斜率决定,数值为正表示地表ET显著增长,为负表示显著降低。

Slopei=median(Xj-Xkj-k)

其中:1≤k<j≤nXkXj 是时间序列kjj>k);Slope i (1≤i≤n(n-1)/2)的中值是Sen的斜率估计量。如果n(n-1)/2是奇数,则使用中值i=(n(n-1)/2+1)/2作为斜率值。如果n(n-1)/2是偶数,则计算斜率值为i=(n(n-1)/2)/2和i=(n(n-1)/2+2)/2的平均值。

3 结果与分析

3.1 GLASS ET适用性分析

为保证研究所选GLASS ET产品适用于青藏高原地区,首先进行精度评价。由于该地区缺乏陆面ET的实测数据,利用2001—2015年中国蒸腾与蒸散比的时空连续数据集年尺度的ET数据(以下简称Annual ET)的多年均值与GLASS ET数据进行对比验证,结果如图1所示。总体上,GLASS ET产品与Annual ET的匹配程度较好,相关系数为0.90(R2=0.80)。结果表明,虽然GLASS ET与Annual ET数据存在略微差异,但在整个青藏高原上表现出较好的一致性,结果也表明GLASS ET可用于分析青藏高原ET的时空变化特征。

图1

图1   Annual ET均值与GLASS ET均值比较

Fig.1   Comparison of the GLASS ET and annual ET


3.2 ET的空间分布特征

为了减小青藏高原某一年ET因为极端气候出现值出现异常波动,本研究以2001—2018年多年年均ET值分析青藏高原ET的空间分布。如图2所示,青藏高原年均ET的多年均值为296.52 mm,其变化范围89.00—1 184.23 mm之间,表明该地区ET具有很强的空间异质性。尽管如此,但是总体上高原多年年均ET具有很明显的空间分异规律,呈现出东高西低、南高北低、由东南湿润及半湿润地区向西北干旱及半干旱地区递减的空间格局。

图2

图2   2001—2018年青藏高原多年年均ET

审图号:GS(2020)4618

Fig.2   Average annual ET on the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018


结合青藏高原主要的11个生态地理区的多年年均ET(表2),位于青藏高原北部干旱地区的HIID1分区均值最低仅为163.47 mm;处于青藏高原西北干旱及半干旱地区的HIID2、HID1、HIC2、HIID3和HIC1等地理分区的年均蒸散量均不超过300 mm;而位于青藏高原东南部湿润地区的HIIC2、HIIC1、HIB1、HIIA/B1等地理分区的多年年均蒸散发较高介于342.85—427.29 mm。对比之下,地处青藏高原最南部VA6分区全年温度较高,平均海拔较低,靠近海洋的地理位置使得季风的作用带来了更多湿润的空气,降水充足26,以热带雨林季雨林湿润区为主,植被种类丰富,水热条件好,因此在该区域ET以高值分布,其多年年均蒸散发也最高为690.94 mm。根据各生态地理区的干湿状况与气候条件,青藏高原的多年年均ET的空间分布与相对湿度高度相关,在干旱程度越严重的地方,蒸散发越低;反之越湿润的地方其蒸散发越高。此外,从图2中可以注意到,在多年年均ET较低的羌塘高原湖盆和青东祁连山地的湖泊周围出现了该地理区高值,其原因可能是该地区地处湖泊水域附近,相对湿度较周围地区大。

表2   2001—2018年青藏高原各生态地理区多年年均ET最小值、最大值及平均值

Table 2  The minimum, maximum and average annual average ET of each eco-geographic area of the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018

生态地理区ET最小值/mmET最大值/mmET平均值/mm
HIID189.00430.24163.47
HIID2109.02336.47191.72
HID1154.15355.15194.69
HIC2111.20520.25240.72
HIID3175.62457.26254.30
HIC1173.12436.57261.35
HIIC2250.42569. 00342.85
HIIC1179.94546.86345.63
HIB1273.12491.38359.81
HIIA/B1329.40612.76427.28
VA6427. 001 184.23690.94

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3.3 ET的时间变化特征

3.3.1 高原尺度

2001—2018年青藏高原年ET呈波动上升趋势,增速为1.32 mm/a(R2=0.58,P=0.76),ET值在277.90—313.75 mm之间波动,均值为296.52 mm(图3(a))。2001年青藏高原的年ET为277.90 mm,是年ET最低值,而后年ET呈多峰增长,5个峰值分别出现在2003、2005、2010、2012和2017年,其中2017年为近18 a来ET最大值(313.75 mm)。

图3

图3   2001—2018年青藏高原及各生态地理区ET年际变化

Fig.3   Annual variation of ET in the Qinghai-Tibet Plateau and various eco-geographic regions from 2001 to 2018


3.3.2 生态地理区尺度

图3显示了近18 a来青藏高原各生态地理区年ET的变化趋势,除VA6之外,各地理区与青藏高原整体变化趋势较为一致,都呈波动上升,其中HIB1、HID1、HIIA/B1及HIID1的增速小于高原整体的增速,分别为0.98 mm/a、1.09 mm/a、0.83 mm/a、1.26 mm/a;其余各地理区增速均大于高原整体增速,HIC2增速最高为2.38 mm/a(R2=0.74,P=0.86);在呈增长的各生态地理区中,ET的年际波动范围大小与干湿状况密切相关,越干旱其波动越大,如地处干旱地区的HIIC1的ET年际波动最大为61.49 mm,相对湿润的地区波动较小,如地处湿润地区的HIIA/B1的波动最小仅为27.15 mm。由图3可知,VA6呈波动性下降趋势,且下降速率极快为 -5.93 mm/a(R2=0.61,P=0.78),其波动范围大小与呈增长趋势的地理区不同,VA6虽地处湿润地区,但是ET年际波动为整个高原最大,值为133.68 mm,ET最高值出现在2006年为755.17 mm,随后于2015年降到最低值621.49 mm。

3.4 ET的变化趋势特征

基于MK趋势检验方法,在像元尺度上分析了2001—2018年青藏高原ET变化趋势,并分为显著增长、非显著增长、非显著减小和显著减小4个变化等级(图4)。青藏高原整体上呈增长趋势,呈增长趋势的面积占比超过92%,远大于呈减小趋势的面积。具体而言,显著性增长趋势的地区面积最大,占比为47.44%,主要分布在高原的西部和东部,其中高原西部主要集中于HIID2和HID1分区的西北部、HIID3、HIC2、HIIC2和HIC1分区西部,高原东部主要集中于HIIC1分区,呈现显著增长的地区大多为干旱或半干旱区,因此可能是持续的干旱导致了该地区的ET逐年增长,其中以HIC2分区增长速率最高,个别地区增长速率高达15.02 mm/a;呈非显著增长趋势的地区占比为45.15%,主要分布在高原的北部和中南部地区;呈非显著减小趋势的地区占比为4.11%,主要集中于高原南部地区;呈显著减小趋势的地区占比最少,仅为3.82%,主要位于高原东南部VA6分区,小部分散落在HIIA/B1分区南部,该地带河流众多、降水充足,因此可能是湿度导致蒸散发逐年减小,其中VA6分区减小速率最快,个别地区为-22.44 mm/a,此外在干旱的HIID1分区和半干旱的HIC2分区的湖泊周围也呈显著减小趋势,进一步说明干湿状况是影响ET的变化趋势的重要原因。其中,以VA6分区为主的藏东南地区ET的变化趋势与Han等27在此区域的研究结论相一致,均以显著减小趋势为主,证明该检测结果的一致性。这一现象与在此期间该区域的降水呈减少趋势有很大的关联28。HIIA/B1分区是整个高原上变化最复杂的自然区,在该自然区的南部和西南部为显著性增长,随着纬度向北移动,逐渐变为以增长趋势为主,但也存在一小部分地区呈减小趋势。

图4

图4   2001—2018年青藏高原ET变化趋势及变化速率

审图号:GS(2020)4618

Fig.4   Trend of change and change rate of ET on the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018


4 影响因素分析

4.1 ET与气温和降水的相关分析

青藏高原近18 a的年均气温总体上呈现出东部较暖、西部较冷、南部偏暖和北部偏冷的东高西低、南高北低的空间分布格局(图5(a))。高温中心主要位于高原南部湿润的VA6分区,该地区同时也是高原ET 的高值区域,此时气温和ET呈正相关。而在干旱的HIID1分区为高原北部的高温中心,但是该地区为ET的低值区,此时气温与ET呈负相关。

图5

图5   近18年青藏高原多年年均气温和年均降水

审图号:GS(2020)4618

Fig.5   Average annual temperature and annual average precipitation on the Qinghai-Tibet Plateau from 2001 to 2018


同期,青藏高原降水的空间分布极不均匀,高原降水整体呈现出东南高—西北低分布格局(图5(b)),年降水量高值集中分布于VA6分区,因此该地区常年湿润,年均ET值最高;随着区域由东南向西北方向推进,年降水总量逐渐减少,位于HIID1分区的年总降水量最少,该地也是也是高原上最干旱的地区之一,年均ET值最低。

由此可见,在青藏高原南部及东南部降水充足和气温较高的湿润区域,如VA6分区以及HIIA/B1分区,气温和降水量的分布都会影响到水热条件,并且均与ET呈正相关;而在高原北部降水严重不足和气温相对较高的干旱区域,如HIID1分区,气温会抑制ET的进程,呈负相关,降水量与ET呈正相关。

4.2 ET与NDVI的相关分析

2001—2018年青藏高原生长季的多年年均NDVI的间分布与ET较为一致,整体呈现出东南高西北低的格局(图6(a))。NDVI的一个高值中心主要集中分布在高原南部的VA6分区,该地区日照时间长促使较多的辐射到达地面,海波相对较低,年平均气温高,常年降水充足,生态条件的共同作用使得该地年均ET最高;另一个高值中心位于高原的东部边缘,该区域气温相对较高,降水较多,该地年均ET相对于高原其他区域(除VA6外)较高。而在高原北部的 HIID1分区植被覆盖极低,尽管该地区为高原北部的高温区域,但是年降水量极低,水资源的匮乏与干旱的裸土使得该区域为高原ET的低值中心。

图6

图6   近18 a青藏高原多年年均NDVI及变化趋势

审图号:GS(2020)4618

Fig.6   The average annual NDVI and trend of change in the past 18 years


近18 a来青藏高原NDVI的变化趋势如图6(b)所示,整体上呈现增长的趋势,呈增长趋势的面积占比为92.62%,远大于减小趋势。其中呈显著增长的地区占比为29.09%,主要分布在高原的北部区域;显著减小的区域占比不到1%,几乎可以忽略;非显著减小的区域占比为6.09%,一部分集中分布于高原南部的VA6分区及HIIA/B1分区的南部,其它散布在高原的中西部区域。NDVI在藏东南地区(即高温高湿地区)的变化趋势与Chen等29的研究结果相符合,随着气温变暖,水逐渐成为影响植被生长的主要因素,相对湿度和降水在该区域的减少导致NDVI的下降。

在高原尺度上,ET与植被的分布主要呈正相关,尤其高原ET的高值中心VA6分区和低值中心HIID1分区,体现了植被对ET进程的促进作用。同时,ET变化趋势的空间格局与NDVI的变化趋势的空间格局具有较高的相似性,表明植被动态变化对ET具有明显影响,均以增长趋势为主,且呈减小趋势的地区主要分布在高原南部的VA6分区。但是在藏东南地区,由于受降水减少的影响,ET与NDVI对降水变化的响应程度不一,因此两者变化趋势的显著水平不一致,NDVI变化趋势的显著水平受到来自气温、降水以及人类活动等多方面的影响,因此变化比较复杂。总体来讲,NDVI的变化趋势与ET的变化趋势既存在正相关,也存在负相关关系。

5 结 论

GLASS ET产品为全球变化研究提供了长时序、高分辨率、高精度的蒸散发产品。本文基于GLASS ET产品,辅以MK趋势分析方法,结合研究区主要的生态地理区,分析了2001—2018年青藏高原ET的时空分布特征及变化趋势,进一步分析了同期气温、降水及NDVI的时空特征及对高原地表ET的影响,得出以下结论:

(1)GLASS ET产品与Annual ET的相关系数为0.90(R2=0.80),对青藏高原ET有较好的模拟能力,适用于分析青藏高原地区ET时空变化特征。

(2)2001—2018年青藏高原多年平均ET为296.52 mm,具有明显的区域差异,整体上呈现出东南高西北低的空间格局,年均ET介于89.00—1 184.23 mm,空间异质性较强;位于青藏高原北部干旱地区的柴达木盆地ET最低仅为163.47 mm,位于东南部湿润地区的东喜马拉雅南翼ET最高为690.94 mm。

(3)2001—2018年青藏高原ET年际变化较小,呈波动性上升趋势;高原大部分生态地理区ET都呈上升趋势,只有东喜马拉雅南翼(VA6)分区在下降,下降速率为-5.93 mm/a,波动最强,值为133.68 mm。

(4)2001—2018年青藏高原ET变化趋势以增长趋势为主,其中呈显著性增长趋势的地区占比47.44%,主要位于青藏高原西部的昆仑山北翼和昆仑高山高原的西北、阿里山地、羌塘高原湖盆、藏南山地和青南高原宽谷西部,及高原东部的青东祁连山地等区域;而呈显著性减小趋势的地区最少,占比仅为3.82%,集中于高原南部的东喜马拉雅南翼。

(5)通过对近18 a来青藏高原气温和降水的相关分析,气温空间分布在干旱区与ET呈负相关,在湿润区域呈正相关;降水空间格局总体与ET呈正相关。

(6)近18 a来青藏高原NDVI呈现出东南高西北低的空间分布,变化趋势以增长为主;ET与NDVI空间分布呈正相关,与NDVI的变化趋势大部分地区为正相关,受气温、降水等影响,小部分地区也存在负相关。

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