青藏高原地表温度近年趋势外文翻译资料

 2022-11-28 14:25:57

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青藏高原地表温度近年趋势

摘要：

利用日本气象卫星5（GMS-5）每小时地表温度探测资料，本文对1996-2002年青藏高原地表温度的日变化、季节变化以及年际变化进行了分析研究。通过GMS-5探测所得的地表温度资料与独立的降水量资料的比对，发现两种资料之间具有一致性，并且相互补充。结果表明，在1996-2002年这一段时间内地表温度有所升高。日最低温度比日最高温度的升高速度更快，使得地表温度日变化幅度减小。该变化趋势与全球气温以及青藏高原近地面气温的变化趋势是一致的。由于近地面气温主要由地表温度控制，本文的研究结果进一步作证了近地面气温的长期增升高趋势。

介绍：

青藏高原通过地形和热强迫机制在全球气候和大气环流中发挥着重要作用(例如, Ye and Gao 1979; Ye 1981; Ye and Wu 1998)。青藏高原的地表高度高于海平面4000米，因此阻止了对流层环流，影响了欧亚大陆上空的气流。高原表面白天吸收太阳的能量大于周围区域，直接加热了高原上方的对流层中心。因此，研究高原地表和大气层之间的能量平衡至关重要。需要对热效应进行定量估算，以了解其对区域性和全球性气候的影响。

就感热和潜热通量而言，地表温度是监测地表与大气之间能量交换的重要参数。在讨论青藏高原的热效应对区域性与全球性的气候影响时，这些参数就尤为重要了。感热通量由陆地表面与其上方空气的温差所决定。在季节与年际尺度上，气温波动小于地表温度波动，空气和表面之间温差的变化主要取决于地表温度的变化。

因此，地表温度是用于分析从地表到大气热力过程合适的量或参数。地表温度也与热力强迫引起的气候变化有关。所以地表温度对青藏高原地表温度变化的研究具有气候学和气象学的意义。

政府间气候专门变化委员会指出，在全球变暖研究中迫切需要纳入长期遥感地表温度数据(Houghton et al. 2001)。卫星遥感提供了确定地表温度区域分布的可能性，但目前而言，长期表面温度数据仅适用于海洋。已被证实由于表面的不均匀性，陆地表面的温度传感是困难的。通过应用国家海洋和大气管理局（NOAA）/先进的超高分辨率辐射计（AVHRR）做出了早期的努力，将海面温度裂窗技术应用于同质陆地(例如, Sobrino 等人. 1996; Liand Becker 1993)。虽然极轨卫星NOAA提供高空间分辨率，但测量频率约为每天2次，这不足以进行昼夜周期反演。根据全球能源和水循环实验（GEWEX）计划在青藏高原表面上的观察，全球能源和水循环实验之亚洲季风实验/全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究显示，地表温度具有较大的日变化及年变化范围(图1)。这表明有必要以短于每日两次的时间间隔计量地表温度。地表温度的昼夜循环是气候系统的重要组成部分，可使用地球静止卫星获得。鉴于极轨卫星提供高空间分辨率数据，对地静止卫星能从赤道到中纬度地球的大部分地区提供优异的时间采样。对于青藏高原地区，日本气象卫星5（GMS-5）可用于记录地表温度分布。

算法和数据：

图1.由自动气象站在四个点D66 (33.5°N, 93.8°E, 4600 m)，沱沱河(34.2 °N, 92.4°E, 4535 m), D110 (32.7°N, 91.9°E, 5070 m)和MS3608 (31.2 °N, 91.8°E, 4610m)上获得的数据得到地表温度季节变化（横轴）和日变化（纵轴）。详情请参阅Oku和Ishikawa（2004）。

日本气象卫星5于1995年3月18日发布并提供了从夏威夷到印度的亚太地区的数据。至2003年5月22日操作终止时，已经约8年连续记录每小时信息。日本气象卫星5具有机载可见和红外自旋扫描辐射计(VISSR)，它感知三个红外通道：两个拆分窗口通道(IR1, 11 m; IR2,12m) 和一个水汽通道(6.7m)。为了获得青藏高原上地表温度的分布，将分裂窗技术应用于这三个红外通道的辐射(Oku and Ishikawa 2004)。该技术利用了辐射传输方程中大气对两个不同波长（11和12m）的吸收差异。

地表温度与关系确定如下：

（1）

在此和为日本气象卫星5中11与12的亮温，为两个通道的发射率的均值，是发射率的光谱变化。地表辐射率主要取决于植被. 因此预计日变化相对小于季节性变化。根据Sobrino和Raissouni说，和是根据国家海洋和大气管理局/先进的超高分辨率辐射计图像的可见分裂窗通道计算的标准化植被指数（NDVI）估算的。标准化植被指数按照如下计算：

（2）

分别由AVHRR通道1和通道2产生反射率值。标准化植被指数估计为1个月的平均值。在（1）中的系数A至D是由以下给出：

（3）

（4）

（5）

（6）

总大气路径透射率，为大气表面与顶部之间大气的平均温度。的下标1与2代表了11和12m的通道。天顶角的透射率；沿着光路取决于卫星天顶角和可降水量而变化。可降水量可直接从水汽通道的亮温估算。由于传感器的加权函数最大值接近400 hPa且无法反映较低级别的湿度，6.7的亮温通常不能作为可靠的可降水指标。尽管如此，青藏高原地区地表在500-600hPa层次，因此6.7m亮温预计与其可降水量信息有关。

云量减少在地表温度恢复过程中具有重要作用。为识别对流云活动，许多研究人员使用卫星红外测量和固定阈值技术。但是在这项研究中，有必要去除包括对流在内的各种云。为此，使用了Oku和Ish-ikawa（2004）提出的可变阈值技术，如下：

(DOY,UTC)：多云

,

其中阈值随在季节性[日期（DOY）]和昼夜（UTC）变化，且根据地表观测值确定。采用这种技术后，可以在夏季移除相对温暖的云层，并在冬季夜间探测较冷的地面。

从1996年到2002年，所有可用的GMS / VISSR和NOAA / AVHRR图像都准备用于估算青藏高原地表温度和分布。研究区域定为4000米以上的区域。数据分辨率为0.1°，以网格格式呈现经度和纬度，从原始图像数据插值并以行像素格式存档。

地表温度随地表条件而变化，如植被覆盖率和土壤湿度。植被覆盖指数最常用于检测植被变化，植被分类等。据Lambin和Ehrlich（1995）报道，地表温度和植被覆盖指数的组合提供了更好的土地覆盖分类，Lambin和Ehrlich（1996）已通过与生物物理分析土地覆盖变化进行比较验证了这种方法。

地表温度的可靠性应通过独立数据验证来证明。每月，气候预测中心（CPC）合并降水量分析（CMAP）数据（Xie and Arkin 1996,1997）和特殊传感器微波成像仪（SSM / I）月积雪产品（Basist等，1996,1998）并用于比较它们与地表温度的变化。

对于全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究与之后的全球协调加强观测计划亚澳季风之青藏高原实验研究的密集观察期和长期观察已在过去7年成功完成。从1997年到2003年，红外测温仪在位于D66，MS3608和Gaize的自动气象站（AWS）中测量的地表温度数据被用于与从卫星检索到的数据进行验证比较。红外测温仪（在盖泽的OPIZX Thermo-Hunter IK3，与在D66和MS3608的CHINO红外辐射温度计HR1-FL）安装在地面以上1米高的自动气象站。数据采集器每秒对地表温度数据进行采集，并记录每10分钟的平均值。将MS3608在4 cm深度处得到的土壤水分观测数据与地表温度数据进行比较。观察间隔为1小时，数据自动收集。时域反射仪（TDR）探头测量的土壤含水量是指土壤融化时的体积液态水含量和土壤冻结时的未冻结水含量。观测点和土地利用图（Dickinson et al。1986）在青藏高原上的位置如图2所示。

详细的模型评估已经完成并在Oku和Ishikawa（2004）展示。将来自日本气象卫星5的数据使用该算法估计的地表温度与通过自动气象站进行的原位表面测量数据相比较，呈现出高相关系数：相关系数接近0.9，均方根误差（rmse）约为10 K。

图二：青藏高原上自动气象站观测点和土地利用图的位置

结果：

根据每个网点的可用数据计算每日平均地表温度的月平均值，并通过1996年到2002年每个月的格点值对青藏高原的平均面积进行计算。大约处理了6万小时图像。值得注意的是，对于地表温度的估计只能在无云区域中进行。这7年中无云面积占总网格的比的51.5％。

图3. 按时间序列排序的地表温度（最高）每月每日最高，（上中）每日平均值，和（中下）每日最低地表温度异常（偏离平均年份），和（底部）从1996年到2002年日本气象卫星5得到的地表温度昼夜距平异常。所有的值都是青藏高原上的平均值。数据采集率受云雾遮盖的影响，O为遮盖率75%以上, 为遮盖率50%–75%, ●为遮盖率小于 50%。

由日本气象卫星5记录的月平均地表温度的年变化如图3所示，为与平均年份的异常。为了显示图的相对重要性，无云像素与总数的比由不同的标记表示。1997/1998年和1999/2000年冬季的日平均地表温度在这7年中相对较低。在这些年份，来自特殊传感器微波成像仪的青藏高原月平均积雪分数的平均值大于其他冬季（图4），

Sato（2001）报道，1997至1998年冬季积雪时长从是1993年至1998年那曲气象站[世界气象组织(WMO) 编号55299, 31.5° N, 92.0° E, 4508 m)最长的日子，Sogxian (I编号56106,31.9 °N, 93.8°E, 4024 m)和昌都(编号56137, 31.2°N,97.2 °E, 3307 m)。另外，沱沱河气象站(编号56004, 34.2 °N, 92.4°E, 4535 m)1990 - 2000年常规测量的月平均气温表明1997/98和1999 /2000年冬季相比其他年份更冷(Zhang et al. 2003)。很容易想象，在冬季降雪较多或气温和往年比较低时，每月平均日地表温度下降到较低值。

图4.根据特殊传感器微波成像仪数据，从1996年到2002年青藏高原月平均积雪分数的平均值

青藏高原地表在四月至五月亚洲季风爆发前非常干燥。这一时期的太阳辐射比冬季更强，而云量则低于夏季。因此，地面在白天容易升温，在夜间易冷却。所以地表温度的日变化范围是一年中最大的。季风爆发后，由于降水，表层土壤水分逐渐增加。因此，地表温度日变化范围减小。地表温度的日变化范围在季风中期出现全年最小值。

图5. 降水量合并分析数据显示的1996-2002年青藏高原月平均降水的平均值。

戴等人（1997）认为，降水量是解释近地面气温日变化的一个很好的候选方案。同样，地表温度日变化幅度的增长可以通过分析降水量变化来解释。图5显示了高原平均月降水量的年际变化。1998年，2000年，2001年和2002年的夏季降水量大于其他年份。地表温度的异常在这些夏季表现出负高值。降水量增加使白天地表蒸发降温增强，夜间辐射降温减弱，从而导致地表温度日变化减小。预计地表温度的日变化范围与降水量之间呈负相关。将标准化的月降水量异常与相应标准化月平均地表温度日变化范围异常进行比较，并显示在图6的左侧中。两个异常之间的相关系数是—0.435。

图6.（左）降水量与高原上平均地表温度日变化和（右）在MS3608站观测的土壤湿度与地表温度日变化的散点图。所有值都是年平均的标准化异常值。

降水量增加可能会导致土壤湿度的增加, 土壤湿度可以通过蒸发冷却减小地表温度的日变化范围。这在行星边界层不稳定和潜热蒸发量高的时候尤其明显。利用拥有最长最稳定纪录的MS3608测量的地面观测数据，将土壤水分年际变化与地表温度日变化范围进行比较。图6右侧显示了土壤湿度与地表温度日变化的关系。相关系数是—0.470。尽管负相关性不强，但这些结果支持了月降水量与地表温度的一致性和互补关系。

图7.与图3相同，但从1997年到2003年，是由自动气象站在MS3608（31.2°N，91.8°E，4610 m）测量的地表温度。

从1996年到2002年，地表温度的日平均（图3中的上中图）略有上升。线性回归得到的趋势是每十年增长0.1216 K。每日最低地表温度（中下图）以每十年0.2865 K的速度上升，而最大地表温度（上图）是每十年增长0.0049 K。由于地表温度日最高值几乎没有变化趋势，日变化以0.0745k每十年的速度逐渐下降（下图）。如图7和表1所示，从1997年到2003年，在AWS3608测量的地面观测数据中也可以发现类似的趋势。

通过线性回归分析1996 - 2002年（1997 - 2003年由MS3608）的数据获得的地表温度趋势。 数值以每十年变化表示。

调查水平分布，计算每个网点的地表温度趋势，然后绘制在图8中。日平均地表温度几乎在高原所有部分都有增加。相比之下，每日最大地表温度的趋势表现出相当大的地域差异。在高原的东部和西南部分，日最大地表温度升高，但在高原西北部和南部地区降低。反映最大地表温度的趋势模式显示，高原西北部和南部地区的地表温度日变化范围正在减小。在高原的一半以上的区域发现了地表温度日变化减少的趋势。这种日变化趋势模式与在标准化植被指数

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