中國(guó)網(wǎng)/中國(guó)發(fā)展門(mén)戶(hù)網(wǎng)訊 青藏高原是全球海拔最高的巨型構(gòu)造地貌單元，被譽(yù)為“世界第三極”，具有獨(dú)特的自然和人文環(huán)境。其劇烈隆起改變了亞洲的大氣環(huán)流形勢(shì)，促成了地球上最強(qiáng)大的亞洲季風(fēng)系統(tǒng)，并對(duì)北半球的環(huán)流產(chǎn)生重要影響。高原特殊的下墊面和大氣過(guò)程使其成為全球氣候與環(huán)境變化的敏感區(qū)。在氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)影響下，高原的冰川、凍土、積雪等冰凍圈劇烈變化，生態(tài)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和功能以及重要物種的種群數(shù)量和結(jié)構(gòu)也發(fā)生了深刻的變化，對(duì)區(qū)域水循環(huán)、生態(tài)條件產(chǎn)生了巨大的影響，也給社會(huì)經(jīng)濟(jì)和防災(zāi)減災(zāi)帶來(lái)了新挑戰(zhàn)。

青藏高原南緣沿喜馬拉雅山南麓延伸，位于南亞次大陸與青藏高原的交接過(guò)渡地帶，是西風(fēng)帶、南亞季風(fēng)和東亞季風(fēng)的交匯地帶。該區(qū)域地形、氣候和生態(tài)環(huán)境十分復(fù)雜，海拔從?4?500?米以上的喜馬拉雅山脈迅速降低到?200?米左右的平原地帶，氣候也涵蓋了高山的高寒氣候和平原的熱帶季風(fēng)氣候，地表覆蓋具有森林、農(nóng)田、草地和冰雪等顯著的垂直地帶性。研究青藏高原南緣的地理環(huán)境和人文狀況及其變遷，有助于認(rèn)識(shí)高原及鄰近區(qū)域?qū)τ跉夂蜃兓貏e是西風(fēng)帶、亞洲季風(fēng)變化的響應(yīng)和適應(yīng)狀況。

該區(qū)域（特別是西部）的地面站點(diǎn)十分稀疏，衛(wèi)星遙感為這種難抵達(dá)區(qū)域的空間連續(xù)監(jiān)測(cè)提供了可能。本文綜合利用地面觀(guān)測(cè)和衛(wèi)星遙感等技術(shù)手段，分析近30年青藏高原南緣的土地利用/覆蓋、植被、溫度、降水、人口和夜間燈光等自然和人文狀況，刻畫(huà)該區(qū)域的地理環(huán)境狀況及其變遷。

數(shù)據(jù)和方法

數(shù)據(jù)

土地利用/覆蓋相關(guān)數(shù)據(jù)。采用?Landsat?衛(wèi)星觀(guān)測(cè)、Google Earth?高分辨率影像，結(jié)合全球?30?米土地覆蓋分類(lèi)產(chǎn)品?GlobeLand?30?分析該區(qū)域土地覆被、土地利用的狀況。其中，Landsat?采用1990?年和?2015?年附近的?TM和?ETM+晴空觀(guān)測(cè)，分辨率為?30?米。GlobeLand?30?是采用?Landsat及環(huán)境?_1?等衛(wèi)星影像，基于綜合了面向像元、面向?qū)ο蠛蛯?zhuān)家知識(shí)的?POK?分類(lèi)方法，獲得的全球?30?米分辨率土地覆被數(shù)據(jù)，總體分類(lèi)精度達(dá)到了80%?以上，本文采用?2010?年分類(lèi)結(jié)果。

植被葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)。采用?GLOBMAP?葉面積指數(shù)（leaf area index, LAI）產(chǎn)品分析區(qū)域植被狀況及變化。該產(chǎn)品是基于?AVHRR?和?MODIS?數(shù)據(jù)生成的全球1981年以來(lái)的高一致性葉面積指數(shù)數(shù)據(jù)，空間分辨率為?8?公里，時(shí)間分辨率?1981—1999?年為?15?天，2000—2016?年為?8天。產(chǎn)品首先采用改進(jìn)的?GLOBCARBON LAI?算法，基于?MODIS?數(shù)據(jù)反演葉面積指數(shù)，然后利用?AVHRR?與?MODIS?的重疊觀(guān)測(cè)，針對(duì)每個(gè)像元建立了AVHRR SR-MODIS LAI?關(guān)系，在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了歷史?AVHRR?數(shù)據(jù)的回溯反演。GLOBMAP?解決了兩種不同傳感器差異引起的反演結(jié)果不一致的問(wèn)題。

氣候數(shù)據(jù)。利用TRMM衛(wèi)星日降水產(chǎn)品3B42Daily、MODIS?地表溫度產(chǎn)品?MOD11A2?和研究區(qū)域氣象站點(diǎn)的降水與氣溫觀(guān)測(cè)，分析區(qū)域內(nèi)降水和溫度等氣候狀況及其變遷。其中，TRMM?日降水產(chǎn)品提供了每天的降水量，空間分辨率為?0.25?度，時(shí)間覆蓋?1989—2016?年。MODIS?地表溫度產(chǎn)品?MOD11A2?提供了每?8天白天和夜間衛(wèi)星過(guò)境時(shí)的地表溫度，空間分辨率為?1公里，時(shí)間覆蓋?2000—2016?年。地面觀(guān)測(cè)采用了中國(guó)氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)的中國(guó)地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集（V3.0）的?5?個(gè)站點(diǎn)和?NOAA NCDC?的?5?個(gè)印度及尼泊爾站點(diǎn)的?1980—2016?年逐日降水量和逐日最高、最低及平均氣溫資料。中國(guó)的?5?個(gè)站點(diǎn)包括：普蘭?556960、聶拉爾?557730、錯(cuò)那?556900、隆子?556550?和帕里?554370，位于研究區(qū)域北側(cè)，海拔均在?3?500?米以上；尼泊爾及印度站點(diǎn)包括：DEHRADUN421110、LILABARI423090、DIBRUGARH423140、TEZPUR424150?和?TRIBHUVAN444540，位于區(qū)域南側(cè)，海拔在?1?500?米以下。

人口數(shù)據(jù)。采用哥倫比亞大學(xué)國(guó)際地球科學(xué)信息網(wǎng)絡(luò)中心（Center for International Earth Science Information Network, Columbia University）提供的全球人口格網(wǎng)數(shù)據(jù)第?4?版（Gridded Population of the World, Version4, GPWv4）來(lái)表征區(qū)域人口密度分布。該數(shù)據(jù)集基于人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，結(jié)合人口分布模型，生成了全球空間連續(xù)的人口分布。空間分辨率在赤道約為?1?公里，2000—2020年每?5?年發(fā)布?1?次，本文采用?2005?年和?2015?年的數(shù)據(jù)。

夜間燈光數(shù)據(jù)。采用?DMSP-OLS?夜間燈光數(shù)據(jù)（V4?版本）來(lái)描述區(qū)域人類(lèi)活動(dòng)的擴(kuò)張。該數(shù)據(jù)包含無(wú)云觀(guān)測(cè)頻數(shù)（number of cloud-free observations）、平均燈光（average of the visible bands digital number values）和穩(wěn)定燈光（stable light images）3?個(gè)產(chǎn)品。本文采用的是穩(wěn)定燈光產(chǎn)品，該產(chǎn)品經(jīng)過(guò)了去云處理，并且消除了背景噪聲及短時(shí)燈光數(shù)據(jù)（火山氣體、森林火災(zāi)、極光等）。像元灰度值介于?0—63?之間，數(shù)據(jù)可獲取時(shí)間跨度為?1992—2013?年（年度合成數(shù)據(jù)），空間分辨率?1?公里。

方法

本文采用地理信息系統(tǒng)（geographic information system，GIS）空間分析、變化檢測(cè)、線(xiàn)性趨勢(shì)分析等方法，研究區(qū)域自然地理和人文要素的分布狀況及時(shí)間變化，具體方法如下。

土地利用/覆蓋。利用?2010?年?GlobeLand30?土地覆被數(shù)據(jù)，獲取研究區(qū)域?30?米的土地利用/覆蓋分類(lèi)圖，分國(guó)別分析不同覆被類(lèi)型的空間分布特征。針對(duì)變化的典型區(qū)域藏南地區(qū)，基于?Landsat TM/ETM+衛(wèi)星影像和Google Earth?高分辨率影像，采用人工目視解譯方法，獲得?1990?年和?2015?年區(qū)域的居民地、機(jī)場(chǎng)等典型土地利用要素分布，分析其變化狀況。

植被狀況。采用?1981—2016?年的?GLOBMAP LAI?數(shù)據(jù)，計(jì)算各像元每年葉面積指數(shù)序列中的最大值，獲得各個(gè)年份的最大葉面積指數(shù)分布圖。由于?1981?年數(shù)據(jù)不全，在時(shí)間序列分析中予以排除。對(duì)獲得的?1982—2016?年共?35?年的最大葉面積指數(shù)進(jìn)行線(xiàn)性擬合，分析各像元植被的狀況和生長(zhǎng)趨勢(shì)變化。

氣候要素。利用?TRMM1998—2016?年的數(shù)據(jù)，計(jì)算19?年間的年降水量平均值，并對(duì)每年的年降水量進(jìn)行線(xiàn)性擬合，計(jì)算斜率分析其年際變化。利用2000—2016?年?MODIS?地表溫度數(shù)據(jù)，分日夜計(jì)算每年的地表溫度平均值以及平均日夜溫差，分別進(jìn)行每年結(jié)果的線(xiàn)性擬合，分析地表溫度的變化。另外，基于?1980?年以來(lái)逐日氣象站點(diǎn)觀(guān)測(cè)，計(jì)算年降水量、月降水量、年平均氣溫、年最高氣溫、年最低氣溫、月平均氣溫、月最高氣溫和月最低氣溫，并分析降水量和氣溫的年際變化。在站點(diǎn)分析中，分海拔高于?3?500?米和低于?1?500?米分別分析。另外，尼泊爾及印度站點(diǎn)的缺測(cè)較多，特別是?1995?年以前，嚴(yán)重影響年際變化的可靠性，因此在年際分析中僅保留?DEHRADUN421110?站點(diǎn)。

人類(lèi)活動(dòng)。對(duì)比?2005?年和?2015?年人口密度分布圖，分析區(qū)域人口變化。并利用?1992—2013?年?DMSP-OLS?夜間燈光數(shù)據(jù)，采用線(xiàn)性趨勢(shì)擬合獲得燈光數(shù)據(jù)灰度值的線(xiàn)性斜率，來(lái)表征區(qū)域人工建筑的變化模式。斜率大于?0?表示夜間燈光越來(lái)越亮，人工建筑呈現(xiàn)擴(kuò)張趨勢(shì)；小于?0?表示夜間燈光越來(lái)越暗，人工建筑呈現(xiàn)縮小趨勢(shì)。

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