高懋芳，劉三超，邱建軍，張虹鷗，周 霞

(1.中國農業(yè)科學院農業(yè)資源與農業(yè)區(qū)劃研究所，北京 100081;2.廣東省環(huán)境科學與技術公共實驗室，廣州 510650;3.民政部國家減災中心，北京 100053)

西藏是我國傳統(tǒng)的五大牧區(qū)之一，有天然草地8 200萬hm2，約占全國天然草地面積的21%，占西藏土地總面積的68.11%。根據中國首次統(tǒng)一草地資源調查，西藏擁有草地種類居全國各省、自治區(qū)之首，在全國18個草地類中，西藏就占有17個草地類。無論河谷、山地均有草地，海拔4 000～4 700m左右的高原則均為草地所占有。全區(qū)草場90%以上為高山草甸和高山草原，牧草營養(yǎng)價值高。畜牧業(yè)是西藏農業(yè)經濟的主體，生產歷史悠久，發(fā)展?jié)摿Υ?。但是，由于西藏地區(qū)地形復雜，氣候多變，冬春季節(jié)雪災頻繁。在正常情況下，每3年就有1次小型雪災，每5～6年有一次中型雪災，每8～10年就有一次嚴重的雪災。每當中、大型雪災降臨，往往造成大量牲畜死亡，交通阻塞，給牧民生活帶來極大困難，給西藏草業(yè)及畜牧業(yè)發(fā)展帶來極其嚴重的損失。因此，及時準確地了解積雪區(qū)域和積雪厚度的分布情況，是草地雪災監(jiān)測和雪災危害程度評價的關鍵，對于牧區(qū)抗災救災工作意義重大［1］。

雪災嚴重的地區(qū)通常交通不便，傳統(tǒng)的臺站式監(jiān)測難以滿足要求，遙感因其大面積、多波段、及時快速地獲取信息而得到廣泛地應用。早在20世紀50年代，人類就意識到雪蓋制圖的重要性，之后航空攝影為測定雪蓋面積提供了較有效而精確的方法。從60年代初TIROS衛(wèi)星提供覆蓋加拿大東部的遙感資料起，即開始了衛(wèi)星積雪觀測。70年代衛(wèi)星雪蓋制圖的潛力，由于系列衛(wèi)星的更新換代 (NOAA)、更高時間分辨率衛(wèi)星如GDES以及更高空間分辨率衛(wèi)星如LANDSAT等衛(wèi)星的出現而得以發(fā)展［2］。80年代以及90年代以來，隨著地球觀測系統(tǒng)的實施以及各種微波傳感器的相繼投入使用，積雪遙感監(jiān)測研究進入了一個新的階段［3-5］。

1 積雪覆蓋區(qū)遙感監(jiān)測

1.1 積雪的光譜特性

積雪在可見光波段有很強的反射特性，尤其是新雪，幾乎達到全反射。圖1顯示了新雪與干旱區(qū)土壤、草地的光譜曲線，從圖1可以看出，積雪在可見光波段與幾種典型地物的光譜有很大的差別。隨著波長的增加，雪的反射率迅速降低，到了近紅外波段，則顯示出強吸收的特性。衛(wèi)星遙感積雪覆蓋主要是依據雪在可見光近紅外波段的反射差異。由于積雪在可見光波段的高反射率，通道飽和度成為傳感器進行積雪監(jiān)測的重要參數，MODIS傳感器在通道設計上具備足夠大的動態(tài)范圍，用于檢測積雪時可見光通道一般不會飽和。

1.2 積雪的檢測方法

圖1 新雪與干旱區(qū)土壤以及草地的光譜特性

MODIS傳感器是美國對地觀測系統(tǒng)的一個重要組成部分，在已經發(fā)射的TERRA和AQUA兩顆衛(wèi)星上均攜帶有該傳感器。MODIS數據有 36個波段，分布在 0.415-14.235μm的波段范圍內，空間分辨率為 250m、500m、1 000m，每天可以獲得覆蓋同一地區(qū)白天和晚上一共2～4景圖像。NASA對MODIS數據采取對地直接廣播的方式傳輸，數據獲取方便快捷，數據成本低。MODIS傳感器在有星上定標系統(tǒng)，數據的精度大大提高。根據以上特點，選取MODIS數據作為西藏地區(qū)雪災遙感監(jiān)測與評估的主要數據。用遙感監(jiān)測雪災不但彌補了地面臺站空間間隔大，邊遠高寒山區(qū)地面觀測人員無法到達的缺陷，而且能夠更直觀準確地對積雪區(qū)域進行判識，比傳統(tǒng)方法有著很大的優(yōu)越性。

積雪表面在MODIS數據的第4波段 (0.545～0.565μm)有高反射，在第6波段 (1.628～1.652μm)的反射率相對較低。因此歸一化雪蓋指數 (Normalized Difference Snow Index，NDSI)被廣泛的用于積雪覆蓋區(qū)的檢測，計算NDSI的公式如下［6］:

式中Band4、Band6分別是MODIS數據第4波段、第6波段的反射率，可以根據MODIS數據的灰度值和頭文件用下面的公式來計算。

式中Bandi是MODIS數據第4、6波段的反射率，DN是MODIS 1B數據相應波段的灰度值，Offsets和Scales可以從HDF數據的頭文件中讀取。

MODIS數據的第二波段用來去除云的影響，圖2顯示了用于西藏地區(qū)積雪覆蓋區(qū)檢測的流程圖。計算得到NDSI后，再根據NDSI的大小以及MODIS數據第2、4波段的反射率大小關系來判斷每一個像元是否是積雪。如果NDSI≥0.4，第2波段的反射率＞11%，并且第4波段的反射率＞10%，則判定該像元為積雪［6］。

2 雪災評估方法

2.1 云覆蓋區(qū)的積雪估算

MODIS積雪覆蓋算法使用可見光和近紅外波段數據檢測積雪覆蓋面積，然而，雪災發(fā)生過程中，經常會有大面積的云覆蓋區(qū)，可見光近紅外波段無法獲取厚云覆蓋區(qū)的地表信息。因此，只利用MODIS云檢測算法往往無法獲取足夠的信息進行雪災監(jiān)測，為了更精確地進行雪災評估，該研究估算云區(qū)積雪覆蓋的可能性。MODIS大氣組開發(fā)了云產品，把所有像元分成了4類:確定有云、可能有云、可能晴空、確定晴空。對于確定晴空和可能晴空的兩類像元，直接利用MODIS積雪檢測算法，對于確定有云和可能有云的兩類像元，估算積雪覆蓋的可能性。

云是降雪的主要前提條件。因此，利用云信息來估算積雪覆蓋的可能性是比較合理的，有厚云的地區(qū)降雪的可能性比晴空的地區(qū)明顯要大很多。對于雪災評估，該研究假定在確定有云的地區(qū)降雪的可能性是50%，而在可能有云的地區(qū)降雪的可能性是25%。雖然這種假設對于積雪覆蓋的估算需要進一步的驗證，但對于雪災評估是有很重要意義的。

圖2 積雪檢測流程

2.2 數字地形模型

數字地形模型對于積雪覆蓋區(qū)的檢測以及雪災評估都有很重要的意義［7］。西藏位于青藏高原腹地，被稱為“世界屋脊”或“地球的第三極”，平均海拔4 700m，世界最高峰珠穆朗瑪峰就位于西藏的南緣，海拔8 844m。西藏只有大約10%的國土海拔低于4 000m，主要分布在雅魯藏布江河谷以及東南部分地區(qū)。海拔在4 000～5 000m的區(qū)域面積約為60萬km2，占總面積的一半，另外約39%的地區(qū)海拔在5 000～6 000m。坡度和坡向可以直接由DEM計算得出，約有20%區(qū)域坡度大于10度，主要分布在高山地區(qū)，另外有約4 000km2的區(qū)域坡度大于30度。

地形和氣候是地表覆蓋類型的主要驅動因素，西藏90%以上的農田、林地和灌叢都分布在海拔3 000～5 000m的地區(qū)，這些區(qū)域的降水與溫度比海拔更高的地區(qū)更適合作物以及樹木的生長。所有的湖泊水庫都位于4 000～6 000m海拔的地區(qū)，其中96%的湖泊分布在海拔4 000～5 000m的區(qū)域。幾乎所有的沙漠和裸地都分布在4 000～6 000m的高山上，高于5 000m的山峰大多被永久性冰川和積雪覆蓋。草地在高原上的分布最廣，低于3 000m的地區(qū)有95%的面積是草地，3 000～6 000m的區(qū)域有77%是草地。

2.3 雪災評估過程

雪災評估基于研究區(qū)概況、積雪覆蓋面積、土地利用類型、數字地形模型等數據，該研究所采用的方法結合了遙感與地理信息系統(tǒng)技術。圖3給出了整個雪災評估的過程，MODIS數據用于檢測積雪覆蓋區(qū)域并進行云檢測，然后利用云檢測數據來估算云區(qū)積雪覆蓋的可能性。結合積雪覆蓋監(jiān)測以及云區(qū)估算的結果，得到每一景MODIS數據上的積雪覆蓋圖，該研究利用TERRA和AQUA雙星的數據，可以得到一個地區(qū)每天2～4景數據。有時只利用一景數據無法覆蓋整個西藏自治區(qū)，多景圖像的合成技術對雪災評估的精度提高也有比較重要的作用。

雪災評估中還要用到GIS空間分析，積雪覆蓋監(jiān)測中得到的區(qū)域通常會含有一些并不感興趣的地區(qū)，比如裸地和永久性冰川等。首先要用邊界線矢量裁剪得到西藏范圍內的積雪覆蓋圖，圖4顯示的是所有土地利用類型上的積雪覆蓋狀況，如果統(tǒng)計所有積雪區(qū)的面積來進行雪災評估則勢必會帶來一定的誤差，因為雪災不會在裸地或者永久性冰川上發(fā)生，盡管這里的積雪厚度可能會很大。最嚴重的雪災經常發(fā)生在牧民生活的草地上，這里有很多牧民所賴以生存的牲畜，他們沒有堅固的房子用以躲避風雪，只有一頂簡陋的帳篷，幾乎所有的牲畜都沒有圈棚，直接在草地上生活。一旦積雪覆蓋了草地，牲畜吃不到草，也沒有足夠的飼料，經常會有大量的牲畜因凍餓交加而死。雪災一般很少會在農區(qū)、林地以及灌叢地發(fā)生，因此，該研究僅考慮草地上的雪災。

為了得到草地上的積雪覆蓋區(qū)，把土地利用類型圖由矢量轉成與遙感數據相同分辨率的柵格數據，在新的柵格數據上，所有的草地都賦值為1，非草地賦值為0，最后把得到的柵格數據同積雪覆蓋區(qū)數據相乘，得到草地上的積雪覆蓋圖。積雪覆蓋區(qū)統(tǒng)計圖將展示雪災發(fā)生過程中積雪覆蓋的變化序列，同時將將積雪覆蓋圖與數字地形模型結合進行綜合分析。DEM數據像元被分成7類，分別是＜1 000m、1 000～2 000m、2 000～3 000m、3 000～4 000m、4 000～5 000m、5 000～6 000m、＞6000m。積雪覆蓋區(qū)統(tǒng)計將分別針對不同高度范圍進行計算，得出積雪分布同高度的關系，以更好地完成雪災評估。

圖3 雪災評估流程

3 結果分析

3.1 研究區(qū)彩色合成圖

由于地勢高，地形起伏大，氣候類型復雜，西藏在每年10月中旬至次年4月中旬經常受到暴風雪的襲擊，其中2007年3月10～14日就遭受了一次嚴重的雪災。從一系列的MODIS衛(wèi)星遙感圖上，可以檢測積雪覆蓋區(qū)的變化情況，進而評估雪災影響。利用MODIS數據的多波段合成圖可以很好的顯示研究區(qū)的地表狀況，圖4顯示了2007年3月8日雪災發(fā)生前的地表狀況。從這個圖4可以看出，3月8日西藏全境幾乎都是晴朗無云的，主要的土地利用類型非常容易分辨，暗色的點表示的是高原上的湖泊，南部邊緣部分是少量的云。在隨后的幾天里，大雪降臨青藏高原，厚厚的云層擋住了視線，從多波段合成圖上就很難分辨出地表狀況了。

3.2 積雪覆蓋區(qū)變化及雪災評估

根據該文第二部分中提到的方法，檢測出了西藏2007年3月8～15日草地上的積雪覆蓋狀況，如圖5所示。由于3月9日也是一個晴天，但數據質量沒有3月8日的好，因此這一天的數據沒有包括。圖5淺色顯示的是晴空并且沒有被積雪覆蓋的區(qū)域，由于雪災評估中只考慮草地，因此非草地的區(qū)域單獨標出，另外標出了覆蓋區(qū)，確定有云區(qū)，可能有云區(qū)，以及永久積雪區(qū)。

積雪覆蓋的時空變化可以非常清楚地從以上的一系列圖上看出，總的來說，從3月8～15日，監(jiān)測到的積雪覆蓋面積是不斷增大的，表1給出了積雪覆蓋區(qū)的統(tǒng)計數據。從圖5和表1中可以分析雪災的發(fā)生發(fā)展過程，并評估此次雪災的強度。圖5-A顯示的是雪災發(fā)生前的地表狀況，大于70%草地沒有被積雪覆蓋，確定有云和可能有云的像元比例分別是15%和7%，有云的區(qū)域主要分布在東南角，只有6.23%的像元被積雪覆蓋，這對于牧民生活來說是可以接受的。

從3月10日起，云層開始在西部邊緣以及東部地區(qū)累積，到了3月11日，小范圍的雪災開始在東南部分發(fā)生，與此同時，厚云繼續(xù)在西部以及北部大部分地區(qū)累積。在3月10～12日期間，超過55%的草地被云覆蓋，一場大的暴風雪正在醞釀。

暴風雪在3月12日下午襲擊了西藏的西部和南部，連接新疆和西藏的公路上積雪厚度超過50cm，在進入普蘭縣的公路上，最深的積雪達到150cm，交通被完全阻斷，電力和通訊設施也無法運行，普蘭縣成為了一個孤島。大量的牲畜因凍餓交加而死，有的甚至被厚厚的積雪所掩埋。大雪也給這里的牧民生活帶來了嚴重困難，溫度驟然降至零下30℃以下，很多牧民的帳篷被毀，沒有足夠的干糧，患感冒和凍傷的牧民增多，卻沒有足夠的醫(yī)生和藥品來對他們進行及時的救治。

雪災在接下去的3天里繼續(xù)惡化，圖5E-G中深色區(qū)顯示了雪災中心的分布情況。表1給出了西藏此次雪災過程中積雪覆蓋面積和雪災發(fā)生面積的統(tǒng)計，雪災發(fā)生過程中，西藏超過70%面積被厚云覆蓋，在3月13～15日期間，雪災發(fā)生面積約為40萬km2。

圖4 2007年3月8日雪災前西藏地區(qū)多波段合成

圖5 西藏自治區(qū)2007年3月中旬積雪覆蓋區(qū)及雪災評估(圖A－G顯示了3月8、9～15日雪災影響范圍變化過程)

表1 積雪覆蓋面積和雪災評估統(tǒng)計 萬hm2

3.3 不同高程的積雪覆蓋區(qū)

數字地形模型對于雪災評估有著非常重要的意義，可以計算地形參數，校正太陽高度角，計算積雪厚度，能夠在很大程度上提高雪災評估的精度。在前一步雪災評估的基礎上，統(tǒng)計出不同高度上雪災發(fā)生的面積，如表2所示。雪災發(fā)生的面積有95%以上集中在4 000～6 000m的高度范圍內，其中在4 000～5 000m的高度范圍內，有22.5萬km2，約占雪災總面積的一半。

表2 不同高度范圍上雪災發(fā)生面積統(tǒng)計

4 結論

該研究基于遙感數據，土地利用數據，數字地形模型，以及基礎地理信息系統(tǒng)數據，探討了西藏地區(qū)雪災評估的方法。積雪以及云檢測是確定雪災嚴重程度的關鍵因素，針對雪災發(fā)生過程中可見光近紅外波段無法獲取厚云覆蓋區(qū)數據的問題，該研究提出了估算厚云區(qū)積雪覆蓋可能性的方法。積雪以及云區(qū)的發(fā)展變化過程分析是雪災評估的前提，土地利用數據用于研究西藏地表覆蓋狀況并找到草地分布范圍，DEM用來校正積雪覆蓋區(qū)范圍并統(tǒng)計不同高度范圍內的積雪覆蓋面積。結合遙感以及基礎地理信息系統(tǒng)數據分析，可以給雪災救援等提供寶貴的資料。

該研究深入分析了發(fā)生于2007年3月中旬的雪災過程，大面積的草地被積雪覆蓋，給當地的牧民帶來了嚴重的經濟損失。結果表明，該研究提出的方法可以有效地監(jiān)測西藏雪災發(fā)生過程，評估雪災損失。經過一定的修正之后，該方法同樣適用于其他地區(qū)的雪災監(jiān)測及雪災損失評估。2008年春，50年一遇的大雪襲擊了我國南方7省份，給電力供應、交通以及通訊等基礎設施帶來了非常嚴重的破壞，這次嚴重的雪災引起了全國廣泛的關注，雪災監(jiān)測以及雪災損失評估也將成為今后研究的一個熱點問題。

1 史培軍，陳晉.RS與GIS支持下的草地雪災監(jiān)測試驗研究.地理學報，1996，51(4):296～305

2 陳賢章，李新，魯安新，等.積雪定量化遙感研究進展，遙感技術與應用，1996，11(4):46～52

3 馮學智，陳賢章.雪冰遙感20年的進展與成果.冰川凍土，1998，20(3):245～248

4 毛克彪，唐華俊，周清波，等.利用被動微波數據AMSR-E對2008年中國南方雪災監(jiān)測分析.中國農業(yè)資源與區(qū)劃，2009，30(1):46～50

5 周清波.國內外農情遙感現狀與發(fā)展趨勢.中國農業(yè)資源與區(qū)劃，2004，25(5):9～14

6 Dorothy K.Hall，George A.Riggs，Vincent V.Salomonson，et al.，“MODIS snow-cover products”，Remote Sensing of Environment，2002，83:181～194

7 Richard Essery，Aggregated and distributed modelling of snow cover for a high-latitude basin，Global and Planetary Change，2003，38(1-2):115～120