孫 皓， 李傳華， 姚曉軍

（1.西北師范大學地理與環(huán)境科學學院，甘肅蘭州730070；2.青海省地質環(huán)境監(jiān)測總站，青海西寧810000）

0 引言

湖冰是氣候變化的敏感指示器之一，其凍融特征是該地區(qū)氣候季節(jié)變化與年內變化的體現，反映了湖冰形成與消失的周期性［1］。湖冰具有季節(jié)性，其凍結與消融等物候特征能反映全球和區(qū)域的氣候變化，是全球變化研究的重要組成部分。研究表明，湖冰凍融時間與氣候變化關系密切。目前，對于湖泊冰情研究主要集中在北美中部、東北部和北歐地區(qū)。例如，Wang等［2］發(fā)現1973—2010年北美五大湖的冰蓋減少71%；Benson等［3］對北美的75個湖泊冬季結冰情況研究發(fā)現近30年湖冰變化迅速，完全結冰平均滯后1.6 d·（10a）-1，完全消融平均提前1.9 d·（10a）-1，并認為湖泊封冰期和秋冬氣溫、春季氣溫存在關系。湖泊冰情演化與氣候變化存在密切聯系，已有證據表明湖冰觀測的長時間序列可作為代用氣候記錄，氣溫每升高0.08～0.20℃，湖冰封凍期和消融期減少0.2～2.0天［4］。

時間參數和屬性參數一直是湖冰研究的主要內容，前者包括湖泊開始凍結、完全凍結、開始消融、完全消融的時間，后者包括冰厚、冰體類型、凍結速率、不同時期絕對凍結面積等［5］，其中，時間參數最能反映湖冰對氣候變化的響應［6］。隨著遙感技術的發(fā)展，衛(wèi)星遙感影像獲取湖冰物候信息已成為重要的研究手段［7］。AVHRR、MODIS等高時間分辨率遙感影像得到了廣泛應用，陳賢章等［8］利用AVHRR數據1、2、4通道計算出1993—1994年青海湖不同日期湖水的凍結百分比和絕對凍結面積；Latifovic等［9］利用AVHRR數據對加拿大36個湖泊的湖冰進行測量與記錄；殷青軍等［10］利用MODIS 1、2通道研究了青海湖湖冰識別方法；車濤等［11］則根據被動微波遙感低頻亮溫數據監(jiān)測了1978—2006年青海湖封凍和解凍日期，結果表明凍結期推遲，解凍期提前；Dorofy等［12］利用GOES-13的1、2波段研究了北美五大湖區(qū)的冰情物候特征；勾鵬等［13］基于MODIS數據監(jiān)測了2000—2013年納木錯湖冰凍融日期；姚曉軍等［1］基于可可西里地區(qū)湖泊邊界矢量數據、MODIS和Landsat TM/ETM數據分析了該地區(qū)主要湖泊冰情變化特征及其影響因素。上述研究所使用的影像針對湖冰監(jiān)測存在一些缺陷，如AVHRR影像存在空間分辨率低的缺陷，只能使用該影像對一些大湖進行湖冰監(jiān)測；Landsat影像空間分辨率高但是時間分辨率低，不能進行逐日監(jiān)測；MODIS影像也存在著每天只有兩景的缺陷；其他的商用衛(wèi)星數據成本高需要付費使用。2011年11月21日NPP-VIIRS（NPOESS Preparatory Project-Visible infrared Imaging Radiometer）可見光紅外成像輻射儀傳來了首幅影像［14］，NPP-VIIRS衛(wèi)星數據具有掃描帶更寬、空間分辨率較高、波段數多、重訪周期短等優(yōu)點［15］。本文基于NPP-VIIRS衛(wèi)星數據進行湖冰提取，拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯和普莫雍錯較為均勻分布在喜馬拉雅山北坡，面積大形狀規(guī)則，湖泊凍結與解凍均受到南支西風急流的影響存在共性。同時這四個湖泊在鹽度、注入水流、周邊環(huán)境存在差異，以這四個湖泊作為研究對象一方面可以探究NPP-VIIRS數據在提取湖冰方面的適用性，另一方面對分析喜馬拉雅山北坡湖泊湖冰凍融特征具有典型性。

1 研究區(qū)概況

本研究選取位于喜馬拉雅山北坡的拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯和普莫雍錯四個典型湖泊作為研究對象（圖1）。拉昂錯與瑪旁雍錯位于普蘭縣境內，湖區(qū)年均溫2.0℃，年降水168.6 mm，拉昂錯水位4 572 m，平均寬9.26 km，面積268.5 km2，湖水主要依靠湖面降水和湖泊北部那曲補給，pH值8.6，屬中度碳酸鹽型微咸水湖?，斉杂哄e水位4 586 m，平均寬15.84 km，面積412.0 km2，湖水主要依賴地表徑流和湖面降水補給，pH值8.0～8.4，屬中度碳酸鹽型淡水湖［16］。佩枯錯為吉隆、聶拉木的界湖，水位4 580 m，平均寬9.98 km，面積284.4 km2，湖區(qū)年均溫2.0℃，年降水300～400 mm，湖水主要依賴湖面降水和冰雪融水徑流補給，pH值9.5，屬硫酸鈉型微咸水湖［16］。普莫雍錯位于浪卡子縣境內，水位5 010 m，平均寬8.93 km，面積290.0 km2，湖區(qū)年均溫2.0～4.0℃，年降水300 mm左右，湖水主要依賴湖面降水和冰雪融水徑流補給，湖泊西部有注入徑流佳曲，pH值8.7，屬重度碳酸鹽型內陸淡水湖［16］。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Maps showing the study areas

通過風向數據與查閱相關湖泊文獻［17-19］，得到了四個湖泊冬季的主導風向（圖1），紅色箭頭表示風向。拉昂錯與瑪旁雍錯所處地形為谷地，受地形影響主導風向由西風偏轉為西南風；佩枯錯與普莫雍錯主要受到南支西風急流［20-21］的影響，主導風向為西風。

2 數據與方法

2.1 數據源及預處理

NPP-VIIRS遙 感 影 像 來 自NOAA（https：//www.class.ncdc.noaa.gov），下載了上午衛(wèi)星過境時08：20—09：20（北京時）的306景數據，時間分辨率為1 d，空間分辨率為370 m。由于云的影響，以下午星的MODIS數據（MYD09GQ）作為補充。MODIS數據同樣來自NASA（https：//modis.gsfc.nasa.gov），時間分辨率為1 d，空間分辨率為250 m。NPP-VIIRS與MODIS數據都在2015年12月7日至2016年5月7日。因數據量龐大，本文使用Python腳本進行輻射校正，幾何校正，投影變化、批量裁切、面積計算等操作。因Landsat影像空間分辨率高，本文以目視解譯的Landsat影像獲取的湖泊邊界和湖冰邊界作為判別閾值的依據，數據來源于USGS（http：//glovis.usgs.gov）。GDEMDEM 30 m分辨率數字高程數據下載自地理空間數據云（http：//www.gscloud.cn/）。

為了分析湖冰物候對氣候變化的響應，本研究參照方楠等［22］的研究，使用了ECMWF中的ERAInterim每日數據集（https：//apps.ecmwf.int/datasets/），選取了地表2 m氣溫進行響應分析，數據時間分辨率為8 h，空間分辨率為0.125°，許多學者通過研究證實ECMWF的再分析資料在全球或區(qū)域有很高的精度和適用性［23］。此外，在本研究還采用了《中國湖泊志》中的湖泊數據，包括水深湖泊海拔高度注入徑流等。

2.2 研究方法

2.2.1 閾值法

為了提取方便，先將NPP-VIIRS數據進行5-8-5波段合成得到RGB彩色影像［15］；這時湖冰為天藍色或藍紫色湖冰較易識別。MODIS數據也進行類似操作，進行1-2-1合成得到RGB彩色影像。再使用閾值法［7］，即紅光波段和近紅外波段之差大于閾值a和近紅波段大于閾值b兩個條件（式1）。通過與湖冰邊界疊加限定閾值進行波段運算得到的影像與合成的RGB影像比較，反復調整閾值使兩者達到最佳吻合，確定最佳閾值監(jiān)測湖冰凍融情況。

式中：Band 1表示NPP-VIIRS數據第5波段的反射率；Band 2表示NPP-VIIRS數據第8波段的反射率；a，b分別為閾值。首先通過勾鵬等［13］所計算的納木錯的a、b閾值確定大致范圍，然后每次遞增0.0001不斷試錯，通過套合湖冰邊界得出了拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯的閾值（表1）。

表1 拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯湖冰提取采用的閾值Table 1 Thresholds a，b for lake ice area extraction of La’ang Co，Mapamyum Co，Paiku Co and Pumayum Co

2.2.2 湖冰物候時間節(jié)點確定

根據閾值批量處理NPP-VIIRS數據，剔除湖面上有云和存在壞帶的數據，然后經由裁切與面積計算得到湖冰百分比，確定湖冰物候時間節(jié)點。湖冰物候包括湖冰開始凍結、完全凍結、開始消融和完全消融等四個時間節(jié)點［24］。本文將湖泊開始凍結的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積1/10時的日期，且湖冰處于發(fā)展狀態(tài)；湖泊完全凍結的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積9/10時的日期；湖泊開始消融的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積9/10時的日期，且湖冰處于衰退狀態(tài)，湖泊完全消融的時間定義為湖冰面積約為湖泊面積1/10時的日期［25］。計算方法如下：

式中：FUS（freeze-up start）、FUE（freeze-up end）、BUS（break-up start）和BUE（break-up end）分別表示開始凍結、完全凍結、開始消融和完全消融，LA（lake area）和IA（ice area）分別表示湖泊面積和湖冰面積。

3 結果與討論

3.1 NPP-VIIRS數據優(yōu)勢對比與適用性分析

相比MODIS與AVHRR數據，NPP-VIIRS在掃描地面寬度、空間分辨率、波段數以及訪問周期等方面數據具有一定優(yōu)勢（表2）。NPP每4小時經過赤道一次，一天有6景影像，2景在深夜可見光波段無數據，4景在清晨、上午、下午和黃昏可見光波段可以使用。NPP可以用于監(jiān)測一日內因日氣溫變化形成的一些薄冰和每一天的湖面冰情，如應氣溫變化出現的早上凍結，中午融化夜間再次凍結的每日冰清，或是因為風等外應力作用改變了湖冰的分布特征也可以使用NPP-VIIRS數據進行監(jiān)測。同時一天內多景數據也可以提高NPP-VIIRS對于湖冰提取的可靠性。

首先目視解譯Landsat數據確定湖冰范圍，計算的湖冰凍結百分比作為真值，將其與NPP-VIIRS提取的結果進行對比，驗證NPP-VIIRS數據湖冰提取的可行性，見表3。平均相對誤差波動范圍在0.08%～10.62%，這是影像分辨率不同造成的［26-28］。表明NPP-VIIRS衛(wèi)星數據通過閾值法提取湖冰后能夠較好的反映湖冰凍融情況。湖冰凍結面積大于100 km2時，提取誤差小于0.68%，湖冰面積小于100 km2時，提取誤差有所提高，平均為6.816%。

表2 NPP-VIIRS與AVHRR、MODIS數據屬性對比表Table 2 Properties of NPP-VIIRS and AVHRR and MODIS data

表3 Landsat與閾值法湖冰提取結果對比Table 3 Lake ice areas of the four lakes extracted by Landsat TM and NPP-VIIRS data

3.2 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融特征空間分析

四個湖泊中，存在兩種凍結與消融模式。第一種是風向蔓延式，為拉昂錯、瑪旁雍錯和佩枯錯，拉昂錯和瑪旁雍錯位于西南開口大東部小的山谷中，加上冬季盛行風向為西南向，湖面主導風是西南向地形風，因此湖面從東北角首先發(fā)生凍結，然后逐步向西南方向蔓延；消融與凍結過程大致相反，從西南角或南部消融，然后逐步向東北部蔓延。佩枯錯在凍結年份也是在湖面東側出現凍結。第二種是水流向加風向蔓延式，為普莫雍錯，該湖泊的補給河流在西方，同時湖面主導風是西風，兩種因素疊加導致湖面凍結首先從普莫雍錯的最遠端開始，然后逐步向注入河流處蔓延，消融與凍結過程大致相反。

拉昂錯從2015年12月13日起在東北角最先出現凍結，之后逐步向南蔓延面積增大。最先在東北角的湖冰是受到當地西風的影響，湖面上初步出現了部分小面積的薄冰，受到風的影響薄冰在東北角發(fā)生堆積，隨著溫度降低湖冰逐步向南蔓延。當湖冰蔓延至湖面最狹窄的地段，時間約為2015年12月25日，湖泊東西側邊緣出現湖冰。隨后至2015年12月31日起，湖面東西兩側出現大面積湖冰，但兩側湖冰尚未連接。2016年1月14日后，東西兩側湖冰連為一體，湖面完全封凍。自次以后拉昂錯經歷了長達69天的封凍期。在3月16日湖心島處最先消融，接著從湖心島成紡錘形向東北角開化，同時在湖面最窄處也出現了湖冰消融現象。3月31日左右出現了與湖冰凍結相反的過程，首先是湖心島處大面積消融，接著在湖面最窄處發(fā)生斷裂湖，冰分成三塊，與凍結過程相反，向東西兩側退縮，東北角也逐漸向北退縮。最后在4月11日左右湖冰完全消融（圖2）。

圖2 2015—2016年拉昂錯凍結與融化過程圖（黑色為湖面，紫色為湖冰，白色為積雪，灰綠色和綠色為陸地）Fig.2 Images showing the freezing and melting processes in the La’ang Co from 13 Nov.，2015 to 7 Apr.，2016（Black is lake，purple is lake ice，white is snow，gray green and green is land）

瑪旁雍錯的凍結過程類似于拉昂錯（圖3），在2016年1月9日出現凍結現象，最先出現湖冰的地點是湖泊的東北角，因為受到風向［17］的影響，湖冰在東北角發(fā)生堆積，形成了冰層。隨著溫度的下降，湖冰自2016年1月20日起迅速向北蔓延，到2016年1月22日左右湖面完全凍結，但是最北端的湖冰在2016年1月29日開始消融，湖冰向南退縮，直至退縮到東北角厚冰范圍。2016年2月6日氣溫突降，7日發(fā)生降雪，湖冰完全凍結，雪覆蓋了整個湖面，2月16日湖冰西南角又發(fā)生消融，17日因湖冰薄厚不一發(fā)生了大面積的湖冰開裂，隨后湖冰又開始發(fā)生消融。3月21日至22日氣溫降低，湖冰又開始擴展，但是湖冰面積未達到90%以上。3月26日氣溫突降，湖冰又發(fā)展到95%以上。3月29日湖冰凍結百分比達97%左右。最后湖冰開始逐步消減直至4月22日湖冰完全消融。

佩枯錯在2015年12月7日至2016年5月7日內未發(fā)生完全凍結，最大凍結面積比例為5.85%。通過對佩枯錯2006年12月至2016年4月近10年的Landsat TM遙感影像數據的整理，發(fā)現開始凍結的時間大致在每年2月中旬，在2月末3月初出現最大凍結面積，在3月10日左右開始消融，3月底則會完全消融。近10年內，只有2012年，2013年，2014年這3年佩枯錯完全凍結。資料顯示［29］該地區(qū)存在一處溫泉，湖泊受到地熱資源影響較少出現凍結［18］。在近2012年，2013年，2014年中表現的湖泊凍結過程為：首先在湖泊東北側與東南側出現薄冰，然后東北角的冰不再發(fā)展，東南角的湖冰在溫度條件許可下逐步向西發(fā)展蔓延，但不會超過佩枯錯湖面最窄處，當南側湖面完全形成后湖冰后，會越過湖面最窄的地方自東南向西北發(fā)展，直至湖面完全凍結。

圖3 瑪旁雍錯2015—2016年凍結與解凍過程圖Fig.3 Images showing the freezing and melting processes in the Mapamyum Co from 9 Jan.to 17 Apr.，2016

普莫雍錯受注入河流與風兩者的影響，凍結首先從湖泊最遠端開始，然后逐步向注入河流處蔓延，但是湖泊不會完全凍結，河流注入湖泊處受水流的影響不會發(fā)生凍結，最高凍結比例在98%左右。湖泊在解凍時首先從湖泊西南側邊緣開始向東北蔓延。2016年1月2日起，普莫雍錯西南岸最先出現薄冰，同時在湖泊東側受到西風與西側河流注入的影響，將西南岸出現的湖冰堆積在湖泊東側，湖泊開始凍結。湖泊東側湖冰在水流和風［19］的影響下逐漸向西蔓延發(fā)展，在2016年1月4日左右湖泊凍結面積達到43.25%，6日左右湖泊凍結面積達到63.78%。1月12日完全凍結，自此以后，普莫雍錯經歷了79天的封凍期。3月31日至4月1日期間，湖泊西側的湖冰開始消融，消融過程與凍結過程大致相反，湖冰自西南向東北逐步退縮。2016年5月1到5月3日，湖冰幾乎完全消失，消融過程基本結束（圖4）。

圖4 普莫雍錯2015—2016年凍結與解凍過程圖Fig.4 Images showing the freezing and melting process in the Pumayum Co from 26 Dec.，2015 to 30 Apr.，2016

3.3 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融特征時間分析

2015年12月至2016年5月拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯的冰情物候（表4）顯示，湖泊開始凍結時間差距較大，分布在12月中旬至1月中旬，拉昂錯開始凍結的時間為2015年12月14日，瑪旁雍錯開始凍結的時間為2016年1月16日，佩枯錯在整個研究期間都未發(fā)生凍結現象，最大凍結面積比例為5.85%，普莫雍錯的湖冰開始凍結的時間為2016年1月2日。拉昂錯的開始凍結時間最早，瑪旁雍錯開始凍結時間最遲，時間差距為30天。

表4 拉昂錯、瑪旁雍錯、佩枯錯、普莫雍錯冰情物候特征統(tǒng)計表Table 4 Ice condition of the La’ang Co，Mapamyum Co，Paiku Co and Pumayum Co from Nov.2015 to May 2016

湖泊完全凍結時間相對集中，在1月中旬左右。拉昂錯完全凍結的時間為2016年1月14日；瑪旁雍錯首次出現完全凍結在2016年1月22日，受到當地氣溫影響，瑪旁雍錯有三個時間段出現完全凍結，分 別是2016年1月16日至2016年1月29日，2016年2月7日 至2016年2月15日 和2016年3月26日至2016年4月5日；佩枯錯在研究期間未出現凍結，故沒有完全凍結時間；普莫雍錯完全凍結的時間為2016年1月12日。普莫雍錯的完全凍結時間最早，瑪旁雍錯完全凍結時間最遲，時間差距為10天。

湖泊開始消融的時間也相對集中，多在3月下旬左右。拉昂錯開始消融的時間為2016年3月22日；瑪旁雍錯最后一次開始消融在2016年4月4日；佩枯錯在研究期間未出現凍結，故沒有開始消融時間；普莫雍錯開始消融的時間為2016年4月1日。拉昂錯的開始消融時間最早，瑪旁雍錯開始消融時間最遲，時間差距為13天。

湖泊完全消融的時間波動較大，分布在4月上旬至5月上旬之間。拉昂錯完全消融的時間為2016年4月11日；瑪旁雍錯完全消融的時間為2016年4月22日；佩枯錯在研究期間未出現凍結，故沒有完全消融時間；普莫雍錯完全消融的時間為2016年5月2日。拉昂錯的完全消融時間最早，普莫雍錯完全消融時間最遲，時間差距為21天。拉昂錯的封凍期為69天，瑪旁雍錯的封凍期為29天左右，普莫雍錯的封凍期為79天。

3.4 喜馬拉雅山北坡典型湖泊凍融過程的影響因素

湖泊冰情物候特征不僅受氣候因素影響，如氣溫、風向、太陽輻射和積雪覆蓋等，而且與湖泊自身因素相關，如湖深、礦化度、海拔、湖岸線形態(tài)和湖泊面積等，其中氣溫被認為是影響湖冰凍融特征的最主要因素。

通過計算湖面日平均氣溫和湖面凍結百分比相關關系（圖5），得出拉昂錯、瑪旁雍錯和普莫雍錯湖面日平均氣溫和湖面凍結百分比的相關系數分別為-0.472、-0.285和-0.340，均通過了0.01的顯著性檢驗。佩枯錯湖面日平均氣溫和湖面凍結百分比的相關系數為0.005，并不顯著。該結果說明拉昂錯、瑪旁雍錯、普莫雍錯湖面氣溫對湖冰凍結百分比的影響十分顯著，且成負相關關系。佩枯錯湖面日平均氣溫對湖冰凍結百分比影響不大，佩枯錯因受地熱影響，而研究期間未出現凍結［29］。

通過溫度節(jié)點觀察湖面凍結半分比與平均氣溫的關系可以看出較為明顯的負相關關系。拉昂錯在2015年12月24日前平均氣溫與湖冰凍結百分比之間呈現明顯的負相關關系。在經歷12月24日的大幅度降溫之后湖冰凍結百分比急劇上升。在12月28日到1月21日之間也可以看出明顯的負相關關系。在3月22日之后平均氣溫的上升趨勢也對應了湖冰凍結百分比的下降，在圖5（a）中用紅圈表示出來。瑪旁雍錯也有對應的負相關關系?，斉杂哄e的三次完全凍結期分別對應了三個溫度驟降點，在圖5（b）中用紅圈表示出來。在2016年1月21日之前可以看出氣溫呈下降趨勢，湖冰凍結百分比呈現上升趨勢。4月3日后溫度上升湖冰凍結百分比也隨之下降。普莫雍錯的時間節(jié)點分別在1月21日和3月14日。在圖5（d）中用紅圈表示出來。1月21日前氣溫呈現明顯的下降趨勢，湖冰凍結半分比呈上升趨勢、3月14日后氣溫下降和湖冰凍結百分比上升都表現出明顯的負相關關系。

負積溫與湖泊的凍融關系密切［30-31］，負積溫與湖冰凍結百分比的關系見（圖6）。拉昂錯、瑪旁雍錯、普莫雍錯的負積溫與湖面凍結百分比的相關系數為-0.854、-0.664、-0.898均表現出較高的負相關關系。從折線圖中也可以看出負積溫回升的日期與湖冰凍結半分比開始減少的日期大致相同。佩枯錯負積溫和湖面凍結百分比的相關系數為0.007，并不顯著。可以看出，負積溫與湖冰凍結百分比相關性更強。

圖5 2015—2016年湖泊凍結百分比與平均氣溫Fig.5 Variations of area percentage of lake ice and mean temperature of the La’ang Co（a），Mapamyum Co（b），Paiku Co（d）and Pumayum Co（d）in the winter of 2015-2016

圖6 2015—2016年湖泊凍結百分比與負積溫Fig.6 Variations of accumulated negative temperature and area percentage of lake ice in the La’ang Co（a），Mapamyum Co（b），Paiku Co（c）and Pumayum Co（d）from 7 Nov.，2015 to 7 May 2016

4 結論

基于NPP-VIIRS數據，提取了喜馬拉雅山北坡典型湖泊湖冰面積，分析了四個湖泊的凍融特征，并探討了其影響因素，主要結論如下：

（1）以NPP-VIIRS數據的湖冰提取結果比較理想，可使用閾值法進行湖冰提取研究。

（2）四個湖冰物候可分為風向蔓延式和水流向蔓延式兩種，從時段上看，湖泊開始凍結、完全消融的時間相對分散且時間跨度大，湖泊完全凍結、開始消融的時間相對集中且時間跨度小。

（3）湖冰的凍結與解凍過程不僅受到氣溫的影響，還受到風向、補給流向影響，地熱資源也是影響因素之一。