黑河流域是我国西北地区第二大内陆河流域, 位于祁连山及河西走廊中段, 东起山丹县的大黄山, 西至嘉峪关的黑山, 南起祁连县境内的祁连山分水岭, 北至额济纳旗的居延海。东、西分别与石羊河及疏勒河流域相邻, 面积约12.87万km², 位于97° 24′ ~102° 10′ E, 37° 41′ ~42° 42′ N之间。全球独特的以水为纽带的“ 冰雪-冻土— 森林— 河流— 湖泊— 绿洲— 荒漠” 多元自然景观, 使黑河流域成为寒区和旱区生态、水文陆表过程研究的理想区域, 图1为黑河流域地表覆盖类型图。

图1

Fig. 1

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	图1 黑河流域地表覆盖类型图Fig. 1 Land cover map of Heihe River Basin

HJ卫星是我国用于生态环境与质量监测的卫星星座, 具有宽覆盖、高空间分辨率的特点。本文选择了2012年时间周期为月的全年晴空条件HJ卫星反照率产品分析黑河流域地表反照率的空间分布特征。

由于HJ卫星数据量积累少, 且容易受到云覆盖的干扰, 无法很好地反映黑河流域地表反照率长时间序列上的变化。因此, 本文采用了黑河流域2000— 2012年的全球陆表特征参量产品生成与应用研究GLASS(Global LAnd Surface Satellites)地表反照率产品来分析黑河流域地表反照率的时间变化趋势。GLASS反照率产品的空间分辨率是1 km, 时间分辨率为8天。

由于HJ卫星观测角度信息有限, 很难利用多角度观测信息来估算地表反照率。Liu 等^[34]提出单一观测角度的角度格网化（Angluar Bin, AB）算法, 解决了单一观测角度卫星传感器的地表反照率估算问题。AB算法充分考虑地表的二向反射特性, 基于POLDER-3/PARASOL BRDF数据集和6S分别模拟不同大气状况下大气层顶、地表方向反射率和地表宽波段反照率, 将太阳天顶角、观测天顶角和相对方位角空间划分为若干网格, 在不同网格上建立大气层顶、地表方向反射率和地表宽波段反照率之间的统计回归关系进行反演。根据输入数据的不同, AB算法可以分为AB1和AB2两个子算法^[34~36]。其中AB1算法由地表方向反射率直接估算地表宽波段反照率, AB2算法由大气层顶方向反射率直接估算地表宽波段反照率。为了减小大气校正、核驱动函数拟合和窄波段向宽波段转换三个过程产生的累计误差对地表反照率估算的影响, 本文采用AB2算法, 具体算法流程如图2左侧所示。

GLASS地表反照率同时采用AB1算法建立MODIS波段地表方向反射率与地表宽波段反照率的线性回归关系和AB2算法建立MODIS波段大气层顶方向反射率与地表宽波段反照率的线性回归关系, 在MODIS地表反照率先验知识背景场的基础上利用时空滤波方法^[35]填补缺失数据, 得到时空连续的全球地表反照率产品, 具体算法流程图如图2右侧所示。

图2

Fig. 2

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	图2 HJ卫星反照率反演算法(左)和GLASS反照率反演算法(右)流程图Fig. 2 Flow chart for HJ surface albedo (left) and GLASS surface albedo (right) retrieval algorithm

为了评价HJ卫星地表反照率的精度, 本文采用了2012年6~8月黑河流域气象观测站辐射通量数据集对HJ卫星反照率精度进行初步验证。总共19个自动气象观测站, 涵盖黑河中游5.5 km × 5.5 km矩阵, 地表覆盖以农田、果园、菜地、村庄、沙漠、湿地下垫面为主, 观测数据包括四分量辐射、地表辐射温度、土壤热通量、土壤水分、土壤温度^[37]。

图3显示了黑河流域HJ卫星地表反照率和气象观测站实测反照率散点图, 88.6%的点绝对误差在0.05以内, 均方根误差为0.025, 这表明HJ卫星地表反照率具有较高精度。但同时可以看出, HJ卫星估算的地表反照率相对于实测反照率偏高, 主要是因为观测数据以植被覆盖区域为主, 而AB算法具有对高反照率值低估, 低反照率值高估的特点。

图3

Fig. 3

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	图3 HJ卫星地表反照率和实测值对比Fig. 3 Comparison of HJ surface albedo and in situ measurement

已有的研究表明除冰雪覆盖地表外, GLASS反照率产品的总体精度优于0.05^{[35, 38~40]}, 可以满足大多数应用的精度需求。由于HJ卫星反照率和GLASS反照率的时空分辨率存在差异, 为了分析两者的一致性, 对HJ卫星反照率进行空间采样, 得到空间分辨率为1 km, 时间相同的HJ卫星和GLASS反照率。利用基于高斯分布空间响应函数的统计方法^[41]评价影像几何配准造成的不确定性, 挑选出地表均匀点的HJ卫星反照率和GLASS反照率, 并利用反照率产品的QA云标识字段去除云的影响。由图4升尺度转换后的HJ卫星反照率与GLASS反照率对比散点图可以看出, 经过升尺度转换后的HJ卫星反照率和GLASS反照率一致性较好, 除2月和12月受到云和雪的干扰外, R²均大于0.7。GLASS反照率相对于HJ卫星反照率存在整体性偏低, 但差异较小, RMSE小于0.015。这表明基于AB2算法的HJ卫星反照率和GLASS反照率具有较高的一致性, 能够满足流域尺度不同时空尺度反照率研究精度需求。

自回归滑动平均模型、经验正交分解、多元线性回归、Mann-Kendall检验法等^[42]是生态水文参数时间序列分析的有效工具, 但过程往往过于复杂, 对输入参数要求较高。因此, 本文采用简单有效的一元线性回归方法分析黑河流域地表反照率的时间变化趋势。为了消除季节性的误差, 采用GLASS反照率距平作为时间趋势分析的数据。GLASS反照率距平是指每一年46个周期GLASS反照率与对应周期GLASS反照率13年均值的差值, 反映了反照率相对于多年平均值的波动情况, 其表达式为：

∆α(yy, dayi)=αyy, dayi-α̅(dayi) (1)

式中： ∆α(yy, dayi), α(yy, dayi), α̅(dayi)分别表示第i(i=1, 2, 3, …, 46)个周期的GLASS反照率距平、GLASS反照率和第i个周期2000— 2012年GLASS反照率平均值。对GLASS反照率距平时间序列 Δαt, t=1, 2, ⋯, 598, 利用线性函数 Δα=αt+b进行拟合, 按最小二乘法求得拟合系数a和b, 如公式（2）和公式（3）所示, 其中, t为GLASS反照率距平2000— 2012年的周期序列号, a为趋势项, b为常数项。a取正值表示地表反照率随时间呈上升趋势, 负值表示呈下降趋势, 绝对值的大小表示反照率趋势变化的快慢程度。

图4

Fig. 4

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	图4 升尺度后的HJ卫星反照率与GLASS反照率对比散点图Fig. 4 Comparison of Up-scaled HJ surface albedo and GLASS surface albedo

α=N∑t=1t=NtΔαi-(∑t=1t=Nt)(∑t=1t=NΔαi)N∑t=1t=Nt2-(∑t=1t=Nt)2 (2)

b=N∑t=1t=Nt2(∑t=1t=Nαi)-(∑t=1t=Nt)(∑t=1t=NtΔαi)N∑t=1t=Nt2-(∑t=1t=Nt)2 (3)

反照率随时间的波动是人类和自然活动作用的重要体现。反照率波动值大说明地表反射太阳辐射能力不稳定, 波动值小说明地表反射太阳辐射能力稳定。利用公式（4）和公式（5）计算的反照率标准差s来反映黑河流域2000— 2012年像元尺度地表反照率的波动情况, 标准差s值大反映地表反照率变化波动大, 反之变化波动小。

α̅=∑t=1t=NαiN (4)

s=∑t=1t=N(αi-α-)2N-1 (5)

反照率空间分布特征分析往往采用不同经纬度带不同地表覆盖类型反照率变化趋势^{[13, 43, 44]}、反照率平均值及标准差等基本参数统计^{[13, 14, 43, 45]}和像元变化趋势空间分布^{[44, 45]}3种方法。由于黑河流域地表反照率空间特征分析采用30 m分辨率的HJ卫星反照率, 在缺少这种高分辨率地表覆盖类型数据条件下, 本文采用后两者方法分析黑河流域地表反照率的空间分布特征。

图5显示了黑河流域2012年HJ卫星地表反照率的空间分布, 虽然利用GLASS反照率产品也可以得到类似的地表反照率空间分布特征, 但由于HJ卫星具有更高空间分辨率, 可以很好反映地表反照率空间分布的细节特征, 如HJ卫星反照率可以清晰显示黑河支流和祁连山山脉阴坡与阳坡反照率的空间分布。因此本文采用HJ卫星反照率分析黑河流域地表反照率的空间分布特征。可以看出, 2012年黑河流域的地表反照率不同月份变化显著, 1月上游祁连山区森林, 中游嘉峪关西部和下游额济纳旗北部受冬季降雪的影响, 反照率值高于0.5。而上游森林和无雪覆盖中下游戈壁则表现为低反照率, 其值分别小于0.2和0.3。

图5

Fig. 5

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	图5 黑河流域2012年1-12月反照率Fig. 5 Monthly albedo of Heihe River Basin from January to December, 2012

2月祁连山山脊东北侧积雪开始融化, 反照率减小, 山脉西南侧以及下游的荒漠地区积雪却增加, 反照率增大。3月全流域降雪增加, 反照率上升, 下游额济纳旗东部区域反照率却减小。4月积雪再次融化, 尤其以上游区域最为明显。5~9月全流域地表反照率较低, 这与夏季植被覆盖度高以及积雪覆盖低有关。其中6和7月反照率低值区域的面积全年最大。10月进入冬季, 积雪开始逐渐增加, 流域地表反照率也逐渐上升。反照率的时空分布间接反映了积雪、地表植被覆盖的周期变化, 可以发现2012年黑河流域11月积雪覆盖度最高。由于HJ卫星地表反照率没有设置云标识, 因此4月流域下游和6月流域下游存在不同程度云的影响, 形成反照率异常高值区域。图6展示了黑河流域2000— 2012年GLASS地表反照率变化趋势和标准差空间分布, 图6左侧表明2000— 2012黑河下游流域反照率主要呈上升趋势, 上游呈下降趋势, 但也存在例外, 如上游西南和东南部分区域反照率呈上升趋势, 总体呈下降趋势。图6右侧表明黑河上游地表反照率相对于下游流域变动较大, 大部分区域反照率标准差高于0.1, 这主要是因为上游山区复杂地形下, 反照率容易受到地形坡度、坡向、遮阴、降雪等因子影响, 因此变动大。此外, 下游额尔纳旗东南部和嘉峪关西部反照率变异也比较大, 这与人类活动密切相关。上游的祁连山高密度植被覆盖区和中下游的裸岩砾石地表覆盖均一稳定, 反照率标准差仅在0.02左右。

图6

Fig. 6

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	图6 黑河流域2000-2012年像元地表反照率变异系数(left)和标准差(right)Fig. 6 The linear trend coefficient (left) and standard deviation(right) of pixel in the Heihe River Basin from 2000 to 2012

4.3.1 年际变化趋势分析

图7显示了黑河流域2000— 2012年GLASS地表反照率日平均曲线图, 地表黑空反照率和白空反照率的多年平均值分别为0.2196和0.2253, 这与Zhang等^[44]得到的全球地表反照率在0.22左右研究结论相一致。黑空反照率和白空反照率的标准差分别为0.0015和0.0011, 变化幅度值0.2941和0.2883, 其中2003年、2006年、2008年初的反照率值均高于0.4。此外由于夏季的散射辐射小于冬季, 因此黑河流域黑空反照率和白空反照率夏季的差异大于冬季。总体上, 白空反照率高于黑空反照率, 但是差别很小。由于实际反照率是黑空反照率和白空反照率以晴空散射比作为系数的线性加权和, 三者较为接近^[16], 因此, 下面为了叙述问题的简便, 本文采用黑空反照率替代实际反照率。

图7

Fig. 7

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	图7 黑河流域反照率日平均值Fig. 7 Daily mean albedo of Heihe River Basin

由图8黑河流域2000— 2012年反照率日平均变化过程及趋势性可知, 近13年来黑河流域地表反照率总体呈下降趋势, 拟合直线斜率为-8.725× 10^-6。从反照率的季节变化来看, 冬季反照率变化剧烈, 这主要与降雪天气有关, 冬季降雪使得地表反照率迅速升高, 融雪过程则降低地表反照率。春、夏、秋季的反照率变化波动较为平缓。2003年、2006年、2008年、2009年、2010年冬季的反照率变化峰值较高, 2000年和2001年冬季反照率变化峰值则较低。党素珍等^[46]利用MODIS积雪产品分析了黑河流域上游积雪2000— 2011年的时空分布特征, 2003年、2008年、2009年冬季的积雪覆盖面积比其余年份高, 2000年和2001年冬季积雪覆盖面积较低。韩兰英等^[47]也得出类似的结论。

图8

Fig.8

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	图8 黑河流域地表反照率去异常Fig.8 Land surface albedo anomalies of Heihe River Basin

4.3.2 不同季节变化趋势分析

图9显示了2000— 2011年冬季反照率变化和2000— 2012年春季、夏季和秋季反照率变化图。从图9可知, 黑河流域地表反照率具有明显季节差异, 春季、夏季、秋季、冬季、全年反照率分别在0.2068~0.2215, 0.1892~0.1978, 0.2018~0.2164, 0.2305~0.3100, 0.2073~0.2327之间变化。冬季反照率最高, 春季和秋季次之且相近, 夏季最低。从表1季节线性变化趋势看, 近13年来黑河流域各季节地表反照率均呈下降的趋势, 夏季下降速度最快, 春季次之, 秋季、冬季和全年最慢。这主要是因为秋季作物收割后地表粗糙度、冬季降雪强度和频度时空变异大, 造成反照率呈震荡状态, 变化趋势不明显。

4.3.3 月份趋势分析

为了探究不同地表覆盖类型地表反照率月变化趋势, 利用2001-2012年GLASS反照率产品和MODIS土地覆盖数据集MCD12Q1统计黑河流域无雪覆盖情况下不同地表类型反照率月平均值的年变化。由图10可以看出, 裸地与稀疏植被、草地、农业与自然植被镶嵌体、城市和建筑用地、农田这5种地表类型反照率月平均值的年变化呈“ U” 字型变化趋势, 这与刘辉志等^[48]对干旱半干旱区域农田和退化草地下垫面地表反照率研究结果一致。裸地与稀疏植被、草地、城市和建筑用地1-8月地表反照率呈明显的下降趋势, 其中夏季6~9月反照率最低, 这是因为夏天植被生长旺盛, 降水量相对充足, 土壤表层湿度较大。9月后作物收割, 地表植被覆盖低, 反照率开始上升。农田、农业与自然植被镶嵌体都包含小麦和玉米作物, 因此两者的反照率月变化趋势相似, 但由于农业与自然植被镶嵌体包括乔木, 灌木和草地等自然植被成分, 植被生长越高, 树冠越大, 反照率越低, 因此, 前者反照率要比后者高。此外, 两者在4月存在上升过程, 这是因为黑河流域的农作物主要以连年翻耕土地的传统耕作法为主, 农民在播种小麦和玉米作物前会对上个耕作季的秸秆进行焚烧, 导致土壤裸露, 含水量降低, 反照率上升, 这一结论与孙俊等^[49]对黑河流域盈科绿洲玉米的反照率月份变化趋势研究结论一致。

由此可见, 复杂多变的地表下垫面使得黑河流域地表反照率具有明显季节性差异, 春季土壤覆盖为主, 反照率高。夏季植被生长、降水量增加降低地表反照率, 冬季地表裸露, 反照率增加, 降雪和融雪过程改变地表反照率的时空分布^{[49, 50]}。这与已有的研究结论：不同的地表覆盖类型, 地理位置, 季节变化是影响地表反照率变异的主要因素^{[16, 43, 44, 51]}相一致。

图9

Fig. 9

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	图9 黑河流域不同季节反照率年际变化(a) 春季和夏季; (b) 秋季、冬季和全年Fig. 9 Annual cycles of albedo of Heihe River Basin(a) Spring and summer; (b) Autumn, winter and full year

表1

Table 1

表1(Table 1)

表1 黑河流域2000— 2012年反照率不同季节线性变化趋势系数和相关系数 Table 1 The linear trend coefficient and correlation coefficient of the Heihe River Basin from 2000 to 2012 季节 春季 夏季 秋季 冬季 全年 变化趋势系数 -0.00045 -0.00058 -0.00036 -0.00037 -0.00040 决定系数 0.2031 0.8299 0.0753 0.0027 0.0410

表1 黑河流域2000— 2012年反照率不同季节线性变化趋势系数和相关系数 Table 1 The linear trend coefficient and correlation coefficient of the Heihe River Basin from 2000 to 2012

图10

Fig10.

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	图10 不同地表覆盖月平均反照率年变化Fig10. Comparison of albedo monthly average seasonal variations of different land cover