楊亮彥，石 磊，孔 輝

（1.陜西省土地工程建設(shè)集團(tuán)有限責(zé)任公司，西安 710075；2.陜西地建土地工程技術(shù)研究院有限責(zé)任公司，西安 710021；3.自然資源部退化及未利用土地整治工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，西安 710021）

0 引 言

【研究意義】地表溫度（Land surface temperature，LST）是研究地表生態(tài)系統(tǒng)的重要參數(shù)，在地表與大氣能量交換的過(guò)程中扮演著重要的角色[1-2]。地表溫度的精確估算有助于評(píng)估區(qū)域水文與能量平衡、熱通量和土壤水分[3]以及了解全球氣候的長(zhǎng)期變化動(dòng)態(tài)，被廣泛應(yīng)用于城市熱島效應(yīng)[4-6]、生態(tài)環(huán)境評(píng)價(jià)[7-8]、氣候變化[9]、植被監(jiān)測(cè)[10]等諸多方向。近些年，受全球氣候變暖和多種人為活動(dòng)的影響，全球生物多樣性、生態(tài)系統(tǒng)及其服務(wù)發(fā)生重大改變[11]，干旱半干旱區(qū)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量也有所起伏[12]。地表溫度作為評(píng)價(jià)生態(tài)環(huán)境質(zhì)量的重要地表參數(shù)，成為國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究熱點(diǎn)。

【研究進(jìn)展】遙感技術(shù)快速發(fā)展和衛(wèi)星數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用，為獲取大范圍的地表溫度提供了豐富的數(shù)據(jù)源。目前針對(duì)不同的遙感熱紅外數(shù)據(jù)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出了單窗算法[13]、劈窗算法[14-15]等地表溫度遙感算法，在中小尺度水平獲取了高精度的研究成果。地表溫度數(shù)據(jù)產(chǎn)品的出現(xiàn)，使得基于遙感數(shù)據(jù)的地表溫度研究取得了進(jìn)一步發(fā)展，在天氣晴朗和已知發(fā)射率的條件下，地表溫度反演精度較高[12]，在分析城市熱島效應(yīng)和大尺度區(qū)域地表溫度時(shí)空變化上，有廣泛的應(yīng)用。陳彬輝等[16]基于中分辨率成像光譜儀（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer，MODIS）地表溫度產(chǎn)品討論了京津冀城區(qū)土地利用對(duì)城市熱島效應(yīng)的影響；賀麗琴等[17]利用MODIS影像和不透水面積分析了珠江三角洲的熱島效應(yīng)，得出熱島效應(yīng)的大小與植被指數(shù)成負(fù)相關(guān)，與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度成正相關(guān)；管延龍等[12]基于2001—2013年MODIS地表溫度產(chǎn)品分析了天山區(qū)域地表溫度時(shí)空特征，結(jié)果表明地表溫度呈逐年緩慢增加趨勢(shì)，增加率為0.147 ℃/a。李琴等[18]基于MODIS數(shù)據(jù)利用劈窗算法反演了干旱半干旱地區(qū)地表溫度，并結(jié)合氣象數(shù)據(jù)論證了MODIS地表溫度產(chǎn)品在地形復(fù)雜地區(qū)仍具有較好的應(yīng)用精度。屈創(chuàng)等[19]利用GIS空間分析方法對(duì)石羊河流域地表溫度空間分布進(jìn)行研究，印證了MODIS地表溫度產(chǎn)品與土地利用類(lèi)型和植被指數(shù)的相關(guān)性。Feng等[20]利用2005—2018年LST和歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index，NDVI）分析了我國(guó)的氣候舒適區(qū)，并得出云南是我國(guó)氣候最舒適的省份?！厩腥朦c(diǎn)】目前，地表溫度的研究進(jìn)展取得一些成果，但地表溫度時(shí)空變化研究的時(shí)間跨度較短，研究時(shí)間缺乏連貫性[21]；研究熱點(diǎn)內(nèi)容主要為北京[16,22]、珠江[17]等城市化進(jìn)程的熱島效應(yīng)和藏北高原[1]、天山[12]等受氣候變化影響較大區(qū)域的地表溫度時(shí)空變化分布，對(duì)我國(guó)實(shí)施生態(tài)工程的、受人類(lèi)活動(dòng)影響較大的西北干旱半干旱區(qū)研究較少，特別是生態(tài)環(huán)境脆弱的毛烏素沙地的地表溫度演變規(guī)律有待研究。

毛烏素沙地氣候干旱，生態(tài)環(huán)境脆弱，受?chē)?guó)家政策和人為活動(dòng)的影響，毛烏素沙地土地覆蓋發(fā)生巨大變化。地表溫度的持續(xù)監(jiān)測(cè)，可為毛烏素沙地水資源的合理利用和生態(tài)環(huán)境的恢復(fù)提供理論支持。【擬解決的問(wèn)題】基于2000—2019年MODIS地表溫度和NDVI產(chǎn)品及中國(guó)土地利用類(lèi)型遙感監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，采用線性回歸斜率法和相關(guān)分析等方法，對(duì)毛烏素沙地區(qū)域地表溫度的時(shí)空分布特征進(jìn)行分析，并探究地表溫度與氣溫變化、土地利用類(lèi)型、歸一化植被指數(shù)之間的聯(lián)系，以期為毛烏素沙地的環(huán)境監(jiān)測(cè)、生態(tài)規(guī)劃等提供科學(xué)參考。

1 材料與方法

1.1 研究區(qū)概況

毛烏素沙地地處黃土高原腹部，橫亙榆林市北部、鄂爾多斯市南部及鹽池縣東北部（37.45°—39.37°N，107.67°—110.67°E）（圖1），占地面積約為4.22萬(wàn)km2，平均海拔為1 300 m，由東到西逐漸遞增，南部最高達(dá)1 900 m。毛烏素沙地處于干旱與半干旱過(guò)渡區(qū)，是我國(guó)典型的農(nóng)牧交錯(cuò)帶，也是我國(guó)荒漠草原－草原－森林草原的過(guò)渡地帶，生態(tài)環(huán)境十分脆弱[23]。研究區(qū)以溫度大陸性氣候?yàn)橹?，干旱少雨且分布不均，降雨多集中?—8月，年降水量分布在250～440 mm之間，由西向東南方向遞增。毛烏素沙地水體空間分布有差異性，西北部干旱缺水，東南部地表水與地下水都較為充足，河流眾多，其中無(wú)定河、禿尾河、窟野河等河流貫穿沙地的東南部，為毛烏素沙地東南的生態(tài)環(huán)境恢復(fù)和農(nóng)業(yè)發(fā)展提供了重要保障。

圖1 毛烏素沙地土地利用類(lèi)型分布Fig.1 Distribution map of land use types in Mu Us Sandy Land

1.2 數(shù)據(jù)源及預(yù)處理

本研究采用數(shù)據(jù)為MODIS地表溫度產(chǎn)品，其來(lái)源分為2個(gè)部分，第一部分由地理空間數(shù)據(jù)云（http://www.gscloud.cn/）提供的 2000—2015年MOSLT1M中國(guó)1 km地表溫度月合成產(chǎn)品；第二部分為在NASA(https://search.earthdata.nasa.gov/)下載的2016—2019年MODIS/TERRA衛(wèi)星的MOD11A2地表溫度8 d合成產(chǎn)品，空間分辨率為1 km。覆蓋研究區(qū)的影像行列號(hào)為H26V04和H26V05，共計(jì)368幅影像。對(duì)第一部分?jǐn)?shù)據(jù)通過(guò)拼接、裁剪獲取毛烏素沙地2000—2015年月尺度和年尺度地表溫度數(shù)據(jù)。針對(duì)第二部分地表溫度8 d合成產(chǎn)品，通過(guò)格式轉(zhuǎn)換、投影變換、拼接、裁剪獲取研究區(qū)8 d合成地表溫度數(shù)據(jù)，再利用加權(quán)平均法，獲取2016－2019年毛烏素沙地月尺度和年尺度地表溫度數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)計(jì)算均在ENVI軟件下完成。

氣象數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)（https://data.cma.cn/），研究區(qū)內(nèi)共有7個(gè)國(guó)家氣象站點(diǎn)，分別為橫山站（53740）、靖邊站（53735）、定邊站（53725）、鹽池站（53723）、神木站（53651）、榆林站（53646）和鄂托克旗站（53529）。氣象數(shù)據(jù)包含地表溫度、氣溫、降水量等8種日值數(shù)據(jù)，通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析獲取每個(gè)站點(diǎn)的月平均和年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，并計(jì)算毛烏素沙地7個(gè)氣象站點(diǎn)的平均氣溫作為研究區(qū)的氣溫。土地利用/覆被柵格數(shù)據(jù)由中國(guó)科學(xué)院資源環(huán)境科學(xué)數(shù)據(jù)中心提供（http://www.resdc.cn/）。數(shù)據(jù)生產(chǎn)制作以Landsat系列衛(wèi)星數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)源，經(jīng)過(guò)圖像分類(lèi)、人工目視解譯完成[24]。本研究使用2000、2005、2010、2015年和2019年5期土地利用/覆被數(shù)據(jù)，空間分辨率為1 km，土地利用類(lèi)型包括耕地、林地、草地、水域、建設(shè)用地和未利用土地6個(gè)一級(jí)類(lèi)型。

1.3 研究方法

1.3.1 地表溫度時(shí)空分布分析方法

線性回歸斜率法是一種基于像元尺度的變化趨勢(shì)分析方法，在大尺度地表參數(shù)時(shí)空變化分析中應(yīng)用廣泛。本文利用線性回歸斜率法對(duì)研究區(qū)像元尺度的地表溫度變化趨勢(shì)模擬，分析毛烏素沙地不同時(shí)期地表溫度的空間變化規(guī)律，并獲取每個(gè)像元在研究時(shí)間段內(nèi)的變化斜率，利用斜率大小判斷該像元年際變化趨勢(shì)。其計(jì)算式參考文獻(xiàn)[25]。

1.3.2 地表溫度影響因素分析方法

1）氣溫與地表溫度的關(guān)系

年均氣溫和地表溫度變化較大，二者無(wú)明顯的線性關(guān)系。本研究利用定性分析的方法，分析氣溫與地表溫度的變化規(guī)律。

2）不同土地利用類(lèi)型的地表溫度

土地利用類(lèi)型是影響地表溫度的重要參數(shù)，本研究利用ArcGIS軟件對(duì)不同土地利用類(lèi)型的地表溫度進(jìn)行提取和統(tǒng)計(jì)，其提取步驟為Spatial Analyst tools→zonal→zonal statistics as Table。具體參數(shù)設(shè)置和說(shuō)明見(jiàn)表1。

表1 不同土地利用類(lèi)型提取地表溫度參數(shù)設(shè)置及說(shuō)明Table 1 Setting and description of surface temperature parameters for extraction of different land use types

3）植被指數(shù)與地表溫度的關(guān)系

本研究利用ArcGIS軟件基于點(diǎn)要素，提取同一時(shí)間的植被指數(shù)與地表溫度進(jìn)行相關(guān)性分析，相關(guān)系數(shù)計(jì)算式參考文獻(xiàn)[26]。

2 結(jié)果與分析

2.1 地表溫度時(shí)空分布特征

圖2、表2分別為毛烏素沙地2000、2005、2010、2015年和2019年地表溫度空間分布圖和不同地表溫度的占比。由圖2和表2可知，在空間分布規(guī)律上2000—2019年毛烏素沙地地表溫度無(wú)明顯變化，均呈西部高于東部的規(guī)律。在時(shí)間分布上毛烏素沙地地表溫度分布規(guī)律有所不同，其中2000年和2005年地表溫度主要集中在32～36 ℃，占比分別為76.01%和62.61%；2010年和2015年地表溫度集中分布在30～34 ℃，占比分別為67.37%和58.22%；2019年地表溫度在28～36 ℃之間分布相對(duì)均勻。2000—2019年低溫區(qū)持續(xù)增多，2000年低于28 ℃的區(qū)域在研究區(qū)內(nèi)分布較為散落，之后面積不斷擴(kuò)張，2015、2019年，低溫區(qū)遍布在研究區(qū)東部和南部。地表溫度高值分布在西部的主要原因是該區(qū)域人類(lèi)密度較小，土地利用類(lèi)型為未利用地，受自然條件的影響，地表溫度無(wú)明顯下降。低值分布在東部和南部，該區(qū)域水資源相對(duì)豐富，人類(lèi)活動(dòng)較多，農(nóng)業(yè)、林業(yè)發(fā)展相對(duì)較好，主要的土地利用類(lèi)型是草地、耕地和林地，地表溫度呈不斷下降趨勢(shì)。

圖2 2000—2019年毛烏素沙地年均LST空間分布Fig.2 Spatial distribution map of annual LST in Mu Us Sandy Land from 2000 to 2019

表2 2000—2019年毛烏素沙地不同LST占比Table 2 Proportion of different LST in Mu Us Sandy Land from 2000 to 2019 %

為了進(jìn)一步分析2000—2019年毛烏素沙地地表溫度的變化規(guī)律，本研究根據(jù)趨勢(shì)分析法將毛烏素沙地2000－2019年地表溫度變化趨勢(shì)分為5個(gè)等級(jí)（圖3）：明顯下降區(qū)（Slope<-0.2）占研究區(qū)5.14%，下降區(qū)（-0.20.2）占研究區(qū)1.84%。地表溫度明顯上升區(qū)與上升區(qū)域集中分布在研究區(qū)的西部，占比較小。地表溫度穩(wěn)定區(qū)域分布在研究區(qū)的西部和散落在中部。下降區(qū)占研究區(qū)的比例高于50%，主要分布在研究區(qū)的中部和東部，面積分布較廣，明顯下降區(qū)主要集中在東部，分布在榆陽(yáng)市和神木市境內(nèi)。毛烏素沙地地表溫度的整體變化趨勢(shì)與研究區(qū)內(nèi)的高低溫分布規(guī)律較為相似，其主要原因是人類(lèi)活動(dòng)對(duì)中東部土地利用類(lèi)型的影響。

圖3 毛烏素沙地地表溫度年際變化趨勢(shì)Fig.3 Interannual variation trend of LST in Mu Us Sandy Land

毛烏素沙地LST的年際變化趨勢(shì)和相對(duì)變化率的波動(dòng)情況見(jiàn)圖4。2000—2019年毛烏素沙地的地表溫度在30.94～34.23 ℃之間波動(dòng)，平均地表溫度為32.38 ℃，總體呈下降趨勢(shì)，下降速率為0.59 ℃/(10 a)。地表溫度的變化規(guī)律與全球氣候變化逐漸變暖的趨勢(shì)不同，其主要原因是毛烏素沙地是我國(guó)植樹(shù)造林工程和退耕還林還草工程的主要區(qū)域，人類(lèi)活動(dòng)改變了研究區(qū)的土地利用類(lèi)型，減少了未利用地面積，增加了空氣濕度和地表蒸散發(fā)，從而降低了地表接收的太陽(yáng)短波輻射，使地表溫度保持下降趨勢(shì)。研究區(qū)地表溫度的相對(duì)變化率波動(dòng)較大，但無(wú)明顯的增加或降低的趨勢(shì)，且與氣溫的波動(dòng)變化規(guī)律基本一致（圖5），二者在2000—2005、2005—2009、2009—2013年時(shí)間段間均出現(xiàn)先降低后升高的規(guī)律，并在2003、2012年同為極小值點(diǎn)。以上結(jié)果說(shuō)明地表溫度的時(shí)空變化是人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化共同影響的結(jié)果，且在2000—2019年人類(lèi)活動(dòng)占主導(dǎo)地位。

圖4 毛烏素沙地地表溫度年際變化及相對(duì)變化率Fig.4 Interannual variation and relative change rate of surface temperature in Mu Us Sandy Land

圖5 2000—2019年毛烏素沙地年均地表溫度與氣溫的變化趨勢(shì)Fig.5 Variation trend of annual surface temperature and air temperature in Mu Us Sandy Land from 2000 to 2019

2.2 不同土地利用類(lèi)型的年均LST變化特征

利用疊置分析統(tǒng)計(jì)毛烏素沙地2000—2019年不同土地利用類(lèi)型的年均地表溫度（表3）。由表3可知，不同土地利用類(lèi)型的年均地表溫度差異性明顯，建設(shè)用地和未利用地是研究區(qū)地表溫度最高的2種地類(lèi)，分別為33.25 ℃和33.20 ℃，其次是林地和草地，其地表溫度分別為32.53 ℃和31.31 ℃，地表溫度最低的為耕地和水域，分別為30.99 ℃和29.76 ℃。在耕地和水體區(qū)域，水資源較為豐富，較高的蒸散發(fā)量吸收了部分太陽(yáng)輻射能量，因此地表溫度較低。建設(shè)用地和未利用地表面無(wú)植被覆蓋，在太陽(yáng)輻射的作用下地表溫度上升較快。各土地利用類(lèi)型的平均地表溫度均呈先降低后增加的趨勢(shì)，2000—2015年均保持逐年降低，與國(guó)家政策有關(guān)，1999—2010年，國(guó)家實(shí)施退耕還林還草工程，該工程有效地阻止了土地沙化的進(jìn)程，增加了研究區(qū)的植被覆蓋度，使毛烏素沙地生態(tài)環(huán)境質(zhì)量得到顯著提升；2015—2019年地表溫度又有所回升，與全球氣候不斷升溫有關(guān)。

表3 2000—2019年毛烏素沙地不同土地利用類(lèi)型平均地表溫度Table 3 Average LST of different land use types in Mu Us Sandy Land from 2000 to 2019

2.3 地表溫度與植被指數(shù)的關(guān)系

圖6反映了研究區(qū)年均地表溫度和NDVI之間的關(guān)系。2000—2019年，毛烏素沙地植被指數(shù)持續(xù)增加，波動(dòng)范圍為0.25～0.43，而地表溫度呈下降趨勢(shì)，且二者在2000—2002、2011—2013、2017—2019年具有明顯相反的變化趨勢(shì)，表明植被指數(shù)與地表溫度之間關(guān)系密切。圖7為2019年7月地表溫度與NDVI的關(guān)系圖。由圖7可知，地表溫度與NDVI之間擬合的決定系數(shù)為0.513 1，說(shuō)明人類(lèi)活動(dòng)對(duì)地表溫度產(chǎn)生了一定的影響，也反映了綠色植被對(duì)調(diào)節(jié)區(qū)域氣候地表溫度的重要性。

圖6 2000—2019年毛烏素沙地年均地表溫度與NDVI的變化趨勢(shì)Fig.6 Variation trend of annual LST and NDVI in Mu Us Sandy Land from 2000 to 2019

圖7 LST與NDVI的相關(guān)關(guān)系Fig.7 Correlation between LST and NDVI

3 討 論

地表溫度是研究水循環(huán)和能量循環(huán)的重要輸入?yún)?shù)，明晰毛烏素沙地地表溫度的演變規(guī)律，有助于研究區(qū)水資源的合理配置和生態(tài)環(huán)境的可持續(xù)發(fā)展。毛烏素沙地地表溫度與氣溫的變化曲線具有相似的波動(dòng)性，表明二者具有較為明顯的正相關(guān)響應(yīng)關(guān)系，與扎西歐珠的研究結(jié)果相似[1]。但是在全球氣溫升高的過(guò)程中，研究區(qū)地表溫度出現(xiàn)下降趨勢(shì)，與大興安嶺、廣西等地變化規(guī)律有所差異[21,26]，其原因是退耕還林還草和植樹(shù)造林等生態(tài)政策的實(shí)施，改變了毛烏素沙地的土地利用類(lèi)型，增加了研究區(qū)植被覆蓋度，從而降低了地表溫度。

地表溫度的變化是地理因子、氣候因子和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等因素綜合影響的結(jié)果，本研究?jī)H分析了氣溫、土地利用類(lèi)型和植被指數(shù)3種因素對(duì)地表溫度的影響，研究局限性較大。且毛烏素沙地面積較大，橫跨多個(gè)行政區(qū)域，不同行政區(qū)域的土地利用政策有明顯差異，導(dǎo)致毛烏素沙地南北區(qū)域土地利用類(lèi)型變化的方向有所不同，這也是毛烏素沙地地表溫度變化趨勢(shì)呈現(xiàn)西部升高、東部下降的主要原因。土地政策影響機(jī)制的量化一直以來(lái)是土地科學(xué)和生態(tài)科學(xué)的研究熱點(diǎn)和難點(diǎn)，也是日后重點(diǎn)研究的方向，因此對(duì)政策的解讀仍需加深。在研究數(shù)據(jù)方面，缺乏詳細(xì)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，是本研究的不足之處。此外，本研究所采用的地表溫度數(shù)據(jù)分辨率為1 km，空間分辨率較粗，且數(shù)據(jù)來(lái)自不同的數(shù)據(jù)源，對(duì)本研究造成了一定的局限性。

4 結(jié) 論

1）毛烏素沙地地表溫度在空間分布上存在明顯差異性，呈從西北到東南逐漸降低、西部高于東部的總體變化趨勢(shì)。在時(shí)間序列上，總體呈下降趨勢(shì)，下降速率為0.59 ℃/(10 a)。

2）毛烏素沙地年均地表溫度與氣溫波動(dòng)趨勢(shì)較為一致，二者在2000—2005、2005—2009、2009—2013年時(shí)間段間均出現(xiàn)先降低后升高的規(guī)律，并在2003、2012年同為極小值點(diǎn)；地表溫度受土地利用類(lèi)型變化影響較大，不同土地利用類(lèi)型的地表溫度差異性明顯，建設(shè)用地和未利用地地表溫度最高，其次是草地和林地，最后是耕地和水域；地表溫度與NDVI的變化趨勢(shì)負(fù)相關(guān)，決定系數(shù)為0.513 1。

3）毛烏素沙地地表溫度的時(shí)空變化趨勢(shì)與全球氣候變化逐漸變暖的趨勢(shì)不同，其主要原因是人類(lèi)活動(dòng)改變了土地利用類(lèi)型，增加了當(dāng)?shù)氐闹脖桓采w度。人類(lèi)活動(dòng)對(duì)地表溫度產(chǎn)生了明顯的影響，也反映了綠色植被對(duì)調(diào)節(jié)區(qū)域地表溫度的重要性，因此毛烏素沙地地表溫度時(shí)空變化是人類(lèi)活動(dòng)和氣候變化共同影響的結(jié)果，且在2000—2019年人類(lèi)活動(dòng)占主導(dǎo)地位。