时间序列丨青藏高原地表冻融循环与植被返青期的变化趋势及其气候响应特征

Posted 2021-05-02 遥感学报

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了时间序列丨青藏高原地表冻融循环与植被返青期的变化趋势及其气候响应特征相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

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王欣,晋锐,杜培军,梁昊.2018. 青藏高原地表冻融循环与植被返青期的变化趋势及其气候响应特征.遥感学报, 22(3): 508-520

DOI：10.11834/jrs.20187153

第一作者E-mail：wangxrs@126.com

原文链接：

中国图库 cntuku.cn

导读

春季，地表温度回升，冻土融化，植被进入返青期，开始新的物候循环。青藏高原是全球气候变化的脆弱区和敏感区，其地表冻融状态和植被物候信息能够敏感地指示气候变化，影响青藏高原草地生态系统，并反作用于气候变化，所以，研究其地表冻融循环和植被返青期的时空动态对于回顾和预测青藏高原对全球气候变化的响应具有重要意义。

创新点

汇图网

采用SMMR、SSMI和SSMIS被动微波亮温数据和双指标算法获取青藏高原1982-2013年长时间序列的地表冻融状态。

利用GIMMS NDVI 3g数据集提取1982-2013年青藏高原的植被返青期。

分析了地表冻融状态和植被返青期的变化趋势、相互关系及对青藏高原气候变化的响应特征。

数据来源

美国国家冰雪数据中心(NSIDC)提供的长时间序列逐日被动微波亮温数据
1. Nimbus-7 SMMR Pathfinder Daily EASE-Grid Brightness Temperatures数据(http://nsidc.org/data/nsidc-0071.html/[2016-09-14])
2. DMSP SSMI-SSMIS Pathfinder Daily EASE-Grid Brightness Temperatures数据(http://nsidc.org/data/NSIDC-0032.html/[2016-09-14])

技术路线

关键步骤

(1)利用被动微波遥感数据和双指标算法，提取青藏高原长时间序列地表冻融状态。

(2)采用Savitzky-Golay滤波法对GIMMS NDVI 3g时序数据进行滤波重建，该方法已成为目前植被指数时序数据平滑降噪的主要方法之一。

(3)根据目前青藏高原返青期的研究结果，采用动态阈值法进行返青期的提取。

结果分析

1. 青藏高原1982年—2013年地表冻融状态

青藏高原2001年7月—2002年6月逐月地表冻融状态范围

青藏高原的地形和冻土分布复杂，所以融化首日的分布也很复杂：整体上，它受海拔和纬度的影响，东部地区的冻土融化早于西部，南部则早于北部。

青藏高原1982年—2013年地表冻土融化首日的空间分布

32年间，地表融化首日与青藏高原过去几十年内表现出的气候变暖、冻土退化等现象一致

2. 青藏高原1982年—2013年返青提取结果

青藏高原1982年—2013年植被返青期的空间分布

青藏高原1982年—2013年植被返青期的变化与地表融化首日的分段性变化趋势相似

3. 青藏高原1982年—2013年返青期与融化首日的相关性

青藏高原1982年—2013年植被返青期与地表融化首日的关系

整体上来看，在两者呈推迟趋势时相关性高于两者提前时，这说明返青期的推迟主要是由于地表冻土融化首日推迟导致，而返青期的提前除了融化首日提前外，降水等其他因素也产生了较大的影响。

结论

1. 青藏高原的地表融化首日和返青期具有相似的分段性变化趋势。
2. 不论是地表融化还是植被返青，不仅仅受温度的影响，还受降水等其他环境因素的控制；植被对于温度升高具有一定的自我调节机制，它可能通过提高返青的温度阈值和控制生长季的长度来对气候变暖带来的结果做出负反馈。

专家点评

本研究利用被动微波遥感数据获取了青藏高原长时间序列逐日地表冻融状态；通过全球植被指数产品GIMMS的NDVI数据获取了长时间序列的植被返青期数据；在此基础上分析了地表冻融状态和植被返青期的变化趋势及对青藏高原气候变化的响应特征。将地表冻融和植被返青期这两个因素综合，来分析青藏高原气候变化特征，这项工作有一定的新意和价值。

团队介绍

本研究团队由中国科学院西北生态环境资源研究院晋锐研究员（jinrui@lzb.ac.cn）带领，较早开展了微波遥感监测地表冻融状态的算法研究和理论建模；制备了长时间序列的中国地表冻融循环数据集；发展了适用于冻土物理特性和垂直分层结构的微波辐射传输模型和首个冻土活动层陆面数据同化系统；建立了黑河流域生态水文无线传感器网络，并负责撰写国标“土壤水分遥感产品真实性检验”和“地表冻融状态遥感产品真实性检验”。