基于modis数据的青藏高原气温与增温效应估算-地理学报.pdfVIP

第68 卷第1期 地 理 学 报 Vol.68, No.1 2013 年1 月 ACTA GEOGRAPHICA SINICA Jan., 2013 基于MODIS数据的青藏高原气温与增温效应估算 姚永慧, 张百平 (中国科学院地理科学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室, 北京 100101) 摘要：利用2001-2007 年MODIS 地表温度数据、137个气象观测台站数据和ASTERGDEM 数 据，采用普通线性回归分析方法 (OLS)及地理加权回归分析方法 (GWR) ，研究了高原月均地 表温度与气温的相关关系，最终选择精度较高的GWR 分析方法，建立了高原气温与地表温 2 度、海拔高度的回归模型。各月气温GWR 回归模型的决定系数(Adjusted R ) 都达到了0.91 以 上 (0.91~0.95) ，标准误差 (RMSE) 介于1.16~ 1.58 oC ；约70% 以上的台站各月残差介于-1.5~ 1.5 oC 之间，80%以上的台站的残差介于-2~2 oC 之间。根据该模型，估算了青藏高原气温，并 在此基础上，将高原及周边地区7 月份月均气温转换到4500 m 和5000 m 海拔高度上，对比分 析高原内部相对于外围地区的增温效应。研究结果表明：(1) 利用GWR 方法，结合地面台站 的观测数据和MODIS Ts 、DEM 等，对高原气温估算的精度高于以往普通回归分析模型估算的 精度 (RMSE = 2~3 oC) ，精度可以提高到1.58 oC ；(2) 高原夏半年海拔5000 m 左右的高山区气 温能达到0 oC 以上，尤其是7 月份，海拔4000~5500 m 的高山区的气温仍能达到10 oC 左右， 为山地森林的发育提供了温度条件，使高原成为北半球林线分布最高的地方；(3) 高原的增温 效应非常突出，初步估算，在相同的海拔高度上高原内部气温要比外围地区高6~ 10 oC。 关键词：青藏高原；气温估算；MODIS 地表温度；GWR 方法；增温效应 [1-3] 早在一个多世纪前，人们就注意到了山体内部的增温及其效应 ，特别是青藏高原作 [4-6] 为巨大的热源对亚洲气候乃至全球气候具有重大影响 。巨大山体究竟产生了多大的增温 效应？由于山区气象观测台站非常稀少、气温资料极度匮乏，对其增温效应难以进行深入 和定量研究。关于青藏高原的气温主要是利用离散的气象台站观测数据通过一系列统计分 析和空间内插获得的。例如，蔡英等根据青藏高原64 个台站观测数据利用统计分析方法 [7] 研究了青藏高原近50 年来的年代际变化，揭示了青藏高原各区域气温逐渐上升的过程 ； 李生辰等利用1971-2004 年82 个台站数据对青藏高原的年气温变化进行了统计分析，研究 [8] 了青藏高原气温与地理位置和地形的关系，并指出了青藏高原气温升高的趋势 ；李宗省 等选择横断山区实测资料序列最长的27 个气象站，对该区域 1960-2008 年年均气温和降 水的变化特征及区域差异等做了详细探讨，提出近50 年来横断山区气温呈现统计意义上 [9] 的变暖趋势 ；任雨等利用面积加权法建立了青藏高原1951-2006 年1°×1°的逐