楊俊穎，溫夏偉，譚紅兵

1)河海大學(xué)地球科學(xué)與工程學(xué)院，南京，211100；2)中國三峽新能源(集團(tuán))股份有限公司華東分公司，南京，210000

內(nèi)容提要:為探明西藏尼木地區(qū)地?zé)豳Y源的空間分布及指導(dǎo)該區(qū)地?zé)豳Y源的勘探與開發(fā)，選取2010年1月21日與2月22日的Landsat 5TM數(shù)據(jù)，基于單波段的單窗算法進(jìn)行地表溫度反演，并利用ArcGIS軟件分析了地表溫度、已有地?zé)岙惓｜c(diǎn)、構(gòu)造及人類活動(dòng)之間的關(guān)系，對(duì)該區(qū)潛在的地?zé)岙惓＿M(jìn)行預(yù)測(cè)。結(jié)果表明，地表溫度分別為：-21.75～40.65 ℃，-18.95～46.45 ℃，二者進(jìn)行對(duì)比分析表明反演結(jié)果符合實(shí)際且結(jié)果可靠。依據(jù)遙感數(shù)據(jù)地溫反演結(jié)果，發(fā)現(xiàn)區(qū)內(nèi)溫度異常區(qū)比背景區(qū)高10 K以上，研究區(qū)存在未被發(fā)現(xiàn)的隱伏斷層及地?zé)峄顒?dòng)異常信息，由此劃分出21個(gè)潛在地?zé)岙惓^(qū)。結(jié)論認(rèn)為位于亞東—谷露與雅魯藏布江縫合帶交匯區(qū)的尼木地區(qū)地?zé)岙惓Ｌ卣髅黠@，勘探開發(fā)前景廣闊；在高寒缺資料區(qū)基于遙感單窗算法進(jìn)行溫度反演，可以有效提取地?zé)岙惓Ｐ畔?，幫助預(yù)測(cè)具有開發(fā)前景的地?zé)岙惓^(qū)，并進(jìn)一步識(shí)別圈定具有勘探意義的靶區(qū)。

地?zé)峒?、礦于一體，是蘊(yùn)藏在地球內(nèi)部的一種自然熱能，與煤、石油、天然氣及其它礦產(chǎn)一樣，也是一種寶貴的礦產(chǎn)資源(顧少白，1985)，更是獨(dú)特的水資源。地?zé)崮苁且环N可再生能源，以熱水或蒸汽的形式儲(chǔ)存在地下，更清潔、更安全(DiPippo，2005；Siahaan et al.，2011)。西藏地區(qū)具備天然的地?zé)岬刭|(zhì)條件，蘊(yùn)藏著豐富的地?zé)豳Y源，是地中海—喜馬拉雅環(huán)球地?zé)釒У囊徊糠??！段鞑販厝尽饭灿涗浟宋鞑?77個(gè)溫泉，居全國之首(佟偉，2000)?？傮w來看，溫泉沿雅魯藏布江及其南、北兩岸出露，呈東西向展布，嚴(yán)格受南北向斷裂或地塹控制(韓同林，1990)。高溫?zé)醿?chǔ)區(qū)集中于藏南，呈現(xiàn)南強(qiáng)北弱的特點(diǎn)(佟偉等，1981)，并沿SN向斷裂帶以“簇叢”狀分布(王鵬等，2016)；張朝鋒等(2018)指出青藏高原地?zé)峄顒?dòng)受控于地質(zhì)構(gòu)造演化，EW向區(qū)域性構(gòu)造縫合帶和SN向深大斷裂的交匯部位是地?zé)岬闹饕钴S區(qū)域，巖漿活動(dòng)為地?zé)崽峁嵩?。西藏地?zé)豳Y源不僅是寶貴的財(cái)富，如羊八井蘊(yùn)藏豐富的地?zé)豳Y源且已成功應(yīng)用于電力能源的開發(fā)(楊期隆等，1991；多吉等，2007)；也是眾多學(xué)者開展各種地質(zhì)理論研究的熱點(diǎn)。趙平等(2003)通過測(cè)定羊八井地?zé)崴墟J同位素組成，認(rèn)為上新世花崗巖應(yīng)當(dāng)是地?zé)崴母患瘞r層；侯增謙等(2001)通過青藏高原熱泉及其熱水沉積物的電子自旋共振(ESR)測(cè)年資料，推演了0.5 Ma以來的隆升歷史。研究地?zé)崴懈黝愊∮小⒎稚⑿栽馗患?guī)律也對(duì)揭示青藏高原鹽湖等豐富礦產(chǎn)資源成因機(jī)制有重要意義(多吉，2003；Zhang Wenjie et al.,2015)。本研究選擇的尼木地區(qū)剛好處于兩條地?zé)峄顒?dòng)帶的交匯區(qū)，區(qū)內(nèi)水熱活動(dòng)強(qiáng)烈，地?zé)犸@示類型豐富，地?zé)豳Y源儲(chǔ)量大，具有很大的開發(fā)利用潛力。2018年尼木縣續(xù)邁鄉(xiāng)地?zé)豳Y源綜合開發(fā)項(xiàng)目正式順利開鉆，為尼木縣地?zé)豳Y源進(jìn)一步勘探與開發(fā)遠(yuǎn)景規(guī)劃提供了重要依據(jù),對(duì)推動(dòng)該縣經(jīng)濟(jì)建設(shè)和生態(tài)建設(shè)有著十分重要的示范作用和實(shí)際意義。

盡管尼木地區(qū)具有很高的地?zé)釢摿Γ壳耙矁H續(xù)邁鄉(xiāng)進(jìn)行了開發(fā)利用。區(qū)內(nèi)地形復(fù)雜、環(huán)境惡劣，僅通過地面調(diào)查難以確定有潛力的地?zé)釁^(qū)，長期阻礙著尼木地區(qū)地?zé)豳Y源的開發(fā)。劉志龍等(2020)利用大地電磁測(cè)深數(shù)據(jù)進(jìn)行三維反演并結(jié)合地震測(cè)線及其他地質(zhì)資料進(jìn)行地質(zhì)解譯及地?zé)豳Y源遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)，可靠性高但前期工作量較大且技術(shù)要求較高。因此，借助遙感技術(shù)確定潛在地?zé)釁^(qū)是極為有利的方法。遙感調(diào)查可以提供有關(guān)一般地質(zhì)構(gòu)造、熱異常位置及其表現(xiàn)形式等信息，以指導(dǎo)后續(xù)的地面調(diào)查和地質(zhì)制圖(Hodder,1970;Van der Meer et al.,2014;Reeves and Rae,2016)。在地?zé)釁^(qū)域普查中，熱紅外遙感技術(shù)具有快速、經(jīng)濟(jì)、探測(cè)區(qū)域大等優(yōu)勢(shì)被廣泛應(yīng)用(曹凱等，2006)。國內(nèi)外已有不少學(xué)者結(jié)合遙感開展了地?zé)嵫芯?。周厚?2003)利用多源遙感數(shù)據(jù),通過反演研究區(qū)的地表溫度和數(shù)據(jù)融合,結(jié)合遙感地?zé)岬刭|(zhì)解譯結(jié)果，對(duì)拉薩地區(qū)的未知地?zé)狳c(diǎn)進(jìn)行了預(yù)測(cè)；張中言(2010)使用Landsat 5TM數(shù)據(jù)，通過單窗算法反演地表溫度和遙感解譯地質(zhì)構(gòu)造相結(jié)合，確定羊八井地區(qū)控制地?zé)岬闹饕獦?gòu)造和地?zé)岙惓＜袇^(qū)；Kiavarz 等(2017)基于地理信息系統(tǒng)的多準(zhǔn)則決策分析方法為開發(fā)地?zé)豳Y源提供了巨大的潛力；趙珍等(2019)利用ArcGIS和RS技術(shù)在福州地區(qū)提取出潛在地?zé)釁^(qū)；Dargea 等(2019)基于Landsat遙感數(shù)據(jù)和一些輔助數(shù)據(jù)，利用ArcGIS分析提取出埃塞俄比亞Tulu Moye的潛在地?zé)釁^(qū)。但對(duì)于高寒區(qū)的地?zé)岙惓ｎA(yù)測(cè)，如何結(jié)合區(qū)域特征去除偽異常是個(gè)重要問題。

本文以西藏尼木地區(qū)熱紅外遙感數(shù)據(jù)基于單窗算法進(jìn)行地表溫度反演，并利用ArcGIS分析地表溫度，然后結(jié)合研究區(qū)特征剔除偽異常，進(jìn)而對(duì)該區(qū)域潛在地?zé)岙惓＿M(jìn)行預(yù)測(cè)。研究結(jié)果對(duì)探明亞東—當(dāng)雄—谷露巨型地?zé)釒е卸文崮镜貐^(qū)地?zé)豳Y源的空間分布規(guī)律，指導(dǎo)進(jìn)一步勘探、地?zé)岙惓Ｔu(píng)價(jià)及開發(fā)具有重要指導(dǎo)意義。

1 尼木地區(qū)概況

研究區(qū)位于西藏自治區(qū)中部地區(qū)，包括尼木縣與仁布縣。地理坐標(biāo)：東經(jīng)89°37′～90°25′，北緯29°04′～29°38′(圖1)。區(qū)內(nèi)平均海拔在3800 m以上，總體地勢(shì)四周高中間低，地形起伏顯著，地表水系發(fā)育，雅魯藏布江干流東西向橫貫整個(gè)研究區(qū)，其支流則呈南北向分布于區(qū)內(nèi)，同時(shí)還有大小不同的湖泊分布。

圖1 西藏尼木地區(qū)地質(zhì)圖(依潘桂棠等，2004)Fig.1 Geological map of Nimu Area,Xizang(Tibet)(from Pan Guitang et al.,2004&)1—第四系全新統(tǒng)；2—第四系更新統(tǒng)；3—古近系古新—始新統(tǒng)；4—白堊系下—上統(tǒng)；5—白堊系上侏羅—下白堊統(tǒng)；6—三疊系上統(tǒng)；7—元古宇中—新元古界；8—古近紀(jì)花崗巖；9—白堊—侏羅紀(jì)閃長巖；10—蛇綠巖；11—斷層；12—河流；13—湖泊；14—溫泉；15—城鎮(zhèn)；16—研究區(qū)1—Quaternary Holocene;2—Quaternary Pleistocene;3—Paleogene Paleocene—Eocene;4—Lower —Upper Cretaceous;5—Upper Jurassic—Lower Cretaceous;6—Upper Triassic;7—Mesoproterozoic—Neoproterozoic;8—Paleogene granites;9—Cretaceous—Jurassic diorites;10—Ophiolite;11—fault;12—river;13—lake;14—hot spring;15—town;16—the study area

在構(gòu)造上，研究區(qū)為雅魯藏布江縫合帶與班公錯(cuò)—怒江縫合帶夾持的岡底斯—拉薩地塊大地構(gòu)造單元區(qū)(吳珍漢等，2005)，屬于亞東—當(dāng)雄—谷露南北向分布的地?zé)釒е卸巍Ｖ饕獢嗔褳槟媳毕蜓诱沟膩問|—谷露深大斷裂帶，與東西向展布的雅魯藏布江深大斷裂帶近似正交(呂文明，1992)。區(qū)內(nèi)活動(dòng)構(gòu)造主要為吉達(dá)果—尼木斷裂構(gòu)造帶和九子拉—桑雄斷裂構(gòu)造帶(劉昭等，2014)，吉達(dá)果—尼木斷裂構(gòu)造帶由一組南北向斷裂組成，地表顯示一長條狀的山間谷地，谷地兩側(cè)均可見斷層面與斷崖，及由于構(gòu)造作用所形成的山前臺(tái)地。同時(shí)沿主要斷裂發(fā)育有多組近東西向的次級(jí)斷裂。沿?cái)嗔褞r石破碎，節(jié)理、裂隙發(fā)育，為地?zé)崽峁┝肆己玫幕顒?dòng)場所。九子拉—桑雄斷裂構(gòu)造帶也由一組南北向斷裂組成，東西方向各發(fā)育一條主斷裂，均屬于張性斷裂，沿主斷裂發(fā)育有次級(jí)構(gòu)造。區(qū)內(nèi)出露地層主要有白堊系、三疊系、古近系、第四系等，出露巖石類型主要有巖漿巖、蛇綠巖，其中區(qū)內(nèi)出露的巖漿巖類主要為各類花崗巖，如二長花崗巖、正長花崗巖等(劉昭等，2014)。

由于受到河流和印度洋暖濕氣流的影響，區(qū)內(nèi)氣候類型以高原溫帶季風(fēng)濕潤氣候及高原溫帶季風(fēng)半濕潤氣候?yàn)橹?，表現(xiàn)為：空氣稀薄、氧氣少、氣壓低、日照時(shí)間長、太陽輻射強(qiáng)、氣溫偏低、雨季與旱季分明(戴家洗，1990)。區(qū)內(nèi)最高氣溫出現(xiàn)在6、7月，最低出現(xiàn)在1月。此外，區(qū)內(nèi)氣侯另一重要特征是晝夜溫差大，年平均氣溫較低。

研究區(qū)高溫地?zé)嵯到y(tǒng)的熱源主要是殼內(nèi)局部熔融層的貢獻(xiàn)(佟偉等，1978，1982)。縱橫交錯(cuò)的活動(dòng)構(gòu)造組成的構(gòu)造斷裂系統(tǒng),為地下流體提供了儲(chǔ)集空間和運(yùn)移通道，尤其是在南北向斷裂與其它方向斷裂的交匯處,這些部位既是水源的通道,又是地?zé)崃黧w運(yùn)移和儲(chǔ)集的空間,是水熱活動(dòng)的最佳部位(劉昭等，2014)。區(qū)內(nèi)地下熱水的補(bǔ)給主要來源于大氣降水和冰雪融水。冷水沿?cái)嗔巡粩嘞聺B，溫度不斷增加,當(dāng)溫度增加到一定程度，由于冷熱水密度差開始向上運(yùn)移并在低洼地帶排泄。區(qū)內(nèi)的續(xù)邁地?zé)崽飸?yīng)用地球化學(xué)溫標(biāo)得到的深部熱儲(chǔ)溫度約為145°C(孫紅麗等，2015)，而續(xù)邁鄉(xiāng)出露的溫泉泉口溫度最高約80 ℃左右，區(qū)內(nèi)出露的其他溫泉泉口溫度也都不超過50 ℃，說明地?zé)崃黧w在上升至地表過程中受到不同比例的冷水混合降低了水溫。區(qū)內(nèi)地?zé)岬呐判狗绞揭皇峭ㄟ^徑流方式補(bǔ)給河水或向低洼地帶排泄,二是以蒸發(fā)形式排泄。

2 地表溫度反演

2.1 反演方法

目前利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)反演地表溫度的方法主要有：大氣校正法、劈窗算法、單窗算法、多通道算法。其中劈窗算法和多通道算法不適用于傳感器只有一個(gè)熱紅外通道的情況，大氣校正法需要估計(jì)大氣熱輻射和大氣地表熱輻射傳導(dǎo)的影響，需要實(shí)時(shí)的大氣剖面等多方面數(shù)據(jù)，如不同高度的大氣溫度、氣壓、水份含量、氣溶膠含量等，而這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)常常缺乏，且計(jì)算過程復(fù)雜，誤差也較大(一般>3℃)，在實(shí)際中應(yīng)用非常困難。于是覃志豪等(2001)根據(jù)地表熱輻射傳導(dǎo)方程，充分考慮大氣與地表的多重影響，發(fā)現(xiàn)大氣平均作用溫度可替代大氣向下平均作用溫度，減少了方程中變量的個(gè)數(shù)，進(jìn)而推導(dǎo)出簡便易行并且精度較高的單窗算法，反演中僅需要地表輻射率、大氣透射率和大氣平均溫度3個(gè)參數(shù)，該方法適用于僅有一個(gè)熱波段的遙感數(shù)據(jù)，反演數(shù)據(jù)絕對(duì)誤差達(dá)到<1.1 ℃。適用于TM6數(shù)據(jù)的單窗算法公式為：

(1)

式中，τ為大氣透射率，ε為地表比輻射率，皆為無量綱值，TS為地表溫度(K)，Ta為大氣平均作用溫度(K)，T6為TM6的像元亮度溫度(K)，a和b是常量，在一般情況下(地表溫度在0～70 ℃范圍內(nèi))取a=-67.35535及b=0.458606。

2.2 數(shù)據(jù)選取與處理

考慮到研究區(qū)獨(dú)特的地理氣候條件，經(jīng)反復(fù)比對(duì)最終選取了2010年1月21日和2月22日夜間的Landsat 5TM數(shù)據(jù)，一方面高溫區(qū)域更為突顯，另一方面，研究區(qū)域海拔高、日照時(shí)間長、日間太陽輻射對(duì)陸地表面的影響較大。選擇兩幅不同時(shí)間的遙感影像數(shù)據(jù)是為了對(duì)比驗(yàn)證反演結(jié)果的可靠性，并且單窗算法相關(guān)參數(shù)是基于Landsat 5TM數(shù)據(jù)推算得到的，因此選取此數(shù)據(jù)作為研究數(shù)據(jù)。遙感數(shù)據(jù)預(yù)處理與地表溫度反演均在ENVI中進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。反演中所用到的氣象數(shù)據(jù)來自中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)(http://data.cma.cn)。

獲得的數(shù)據(jù)首先需要進(jìn)行預(yù)處理，包括：輻射定標(biāo)、幾何校正、大氣校正、研究區(qū)裁剪。單窗算法重點(diǎn)針對(duì)TM6波段，還需要將TM6波段影像的灰度值轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的像元亮度溫度，計(jì)算公式為：

(2)

其中Qdn為影像的灰度值(0～255之間的無量綱值)，T6為TM6的像元亮度溫度(K)，K1和K2為發(fā)射前預(yù)設(shè)的常量，對(duì)于Landsat 5 TM數(shù)據(jù)，K1=60.776，K2=1260.56。

2.3 參數(shù)計(jì)算

大氣平均作用溫度主要取決于大氣剖面氣溫分布和大氣狀態(tài)。由于衛(wèi)星飛過研究區(qū)上空的時(shí)間很短，一般情況下很難實(shí)施實(shí)時(shí)大氣剖面數(shù)據(jù)和大氣狀態(tài)的直接觀測(cè)，故選擇 與研究區(qū)地理?xiàng)l件相似的中緯度冬季標(biāo)準(zhǔn)大氣數(shù)據(jù)代替，并采用覃志豪等(2003)提出的大氣平均作用溫度Ta的估計(jì)方程進(jìn)行估算：

(3)

式中，Ta和T0的單位均為K，T0為地面附近的氣溫。

大氣透射率對(duì)地表熱輻射在大氣中的傳導(dǎo)有非常重要的影響，因而是地表溫度遙感的基本參數(shù)。研究表明，大氣透射率的變化主要取決于大氣水分含量的動(dòng)態(tài)變化，其他因素因其動(dòng)態(tài)變化不大而對(duì)大氣透射率的變化沒有顯著影響，根據(jù)這一特征，覃志豪等(2003)提出了大氣透射率估計(jì)方程(表1)

表1 大氣透射率估計(jì)方程Table 1 Atmospheric transmittance estimation equation

國內(nèi)的氣象資料一般沒有水分含量值，需要根據(jù)溫度和相對(duì)濕度進(jìn)行計(jì)算。地表比輻射率是地表溫度反演中一個(gè)關(guān)鍵參數(shù)，地表比輻射率主要取決于地表的物質(zhì)結(jié)構(gòu)和遙感器的波段區(qū)間。TM6波段區(qū)間為10.45～12.6 μm。地球表面不同區(qū)域的地表結(jié)構(gòu)從衛(wèi)星像元的尺度來看，可以大體視作由3種類型構(gòu)成：水面、城鎮(zhèn)和自然表面(覃志豪等，2004)。本次利用混合像元分離法結(jié)合經(jīng)驗(yàn)公式法來進(jìn)行地表比輻射率的計(jì)算。首先根據(jù)TM4、TM3波段的灰度值B4、B3計(jì)算NDVI：

(4)

式中NDVI為歸一化植被指數(shù)(-1～1之間的無量綱值)，然后通過NDVI計(jì)算植被覆蓋度，計(jì)算植被覆蓋度采用的是混合像元分離法，將影像大致分為水體、植被和建筑，計(jì)算公式如下：

(5)

其中FV為植被覆蓋度，NDVIV和NDVIS分別是植被(vegetation)和裸土(soil)的NDVI值，在本次研究中，NDVIV和NDVIS分別取0.6和0.05。

根據(jù)前人的研究，將遙感影像分為水體、城鎮(zhèn)和自然表面3種類型。且將水體像元的比輻射率賦值為0.995，自然表面和城鎮(zhèn)像元比輻射率估算根據(jù)：

(6)

式中，εsurface和εbuilding分別代表自然表面像元和城鎮(zhèn)像元的比輻射率。

3 討論

3.1 地表溫度反演結(jié)果分析

兩幅遙感影像分別為1月21日和2月22日夜間的數(shù)據(jù)，反演地表溫度范圍分別為：-21.75～40.65 ℃(251.4～313.8K)和-18.95～46.45 ℃(254.2～319.6K)(圖2)。相較而言，圖b的反演結(jié)果不論是平均溫度還是最高、最低溫度都有顯著提升，這與當(dāng)日氣象數(shù)據(jù)是吻合的。并且藍(lán)色部分是研究區(qū)內(nèi)的積雪區(qū)，圖b西北和東北角的積雪區(qū)減少，這也是2月22日氣溫相對(duì)1月21日有所上升的表現(xiàn)，最重要的是圖2a與圖2b的高溫區(qū)域并沒有明顯的變化。以上特征表明反演結(jié)果符合實(shí)際情況且可靠。

圖2 西藏尼木地區(qū)2010年1月21日(a)與2月22日(b)地表溫度反演結(jié)果Fig.2 Inversion results of land surface temperature on January 21 (a)and February 22 (b),2010,in Nimu area,Xizang(Tibet)

結(jié)合圖2a和圖2b可以看出，區(qū)內(nèi)西北部有大面積低溫區(qū)，因?yàn)楹０屋^高，有積雪留存，故溫度較低；區(qū)內(nèi)西南部、東南部和中部都有較大面積的高溫區(qū)域。地表溫度異常與地?zé)岙惓Ｓ凶钪苯拥年P(guān)聯(lián)，但地表溫度異常也受多種因素影響，存在地?zé)岙惓Ｇ以诒砻嬗袩岙惓Ｖ皇瞧渲幸环N。地?zé)岙惓Ｌ崛?yīng)結(jié)合地表溫度、已有溫泉出露點(diǎn)、構(gòu)造及人為熱影響等進(jìn)行綜合分析，進(jìn)一步提取潛在地?zé)岙惓^(qū)。因1月21日的夜間氣溫較之更低，更易于之后剔除偽地?zé)岙惓^(qū)，故后續(xù)的研究選用1月21日的反演結(jié)果。

3.2 潛在地?zé)岙惓^(qū)預(yù)測(cè)

研究區(qū)內(nèi)目前已知有9處溫泉出露，為了研究地表溫度和溫泉點(diǎn)之間的關(guān)系，利用ArcGIS軟件進(jìn)行溫泉點(diǎn)的地表溫度提取(表2)，其中因恰布內(nèi)溫泉出露于河漫灘，河水混入比例高，泉水溫度與周圍地表溫度都較低，故此次研究予以排除。其余的8處溫泉的地表溫度范圍為：16.25～27.65 ℃，研究區(qū)的地表溫度范圍為：-21.75～40.65 ℃。Qin Qiming等(2011)發(fā)現(xiàn)云南騰沖地區(qū)的地?zé)岙惓^(qū)域的溫度比背景區(qū)域高出約4～10 K；Yosef Mengistu Darge等(2019)發(fā)現(xiàn)埃塞俄比亞主裂谷的高溫異常區(qū)地表溫度比背景區(qū)高約3～9 K。由于季節(jié)與區(qū)域地理?xiàng)l件不同，研究區(qū)的高溫異常區(qū)比背景區(qū)高10 K以上。綜上，對(duì)研究區(qū)的反演結(jié)果進(jìn)行分類，方便進(jìn)一步提取地?zé)岙惓^(qū)。

表2 研究區(qū)內(nèi)出露溫泉點(diǎn)的地表溫度Table 2 Surface temperature of outcropping hot springs in the study area

地表溫度被分為四類(圖3)，前兩類(深藍(lán)色和淺藍(lán)色)區(qū)域地表溫度不高于16.25 ℃(289.4K)，在本次研究中認(rèn)為不存在地?zé)岙惓＃粓D中黃色部分為16.25～26.25 ℃ (289.4～299.4K)，研究區(qū)已有溫泉出露點(diǎn)的地表溫度基本在此區(qū)間內(nèi)，但本次研究選擇更高的地表溫度作為地?zé)岙惓^(qū)域，溫度范圍為：299.4～313.8(26.25～40.65 ℃)，對(duì)應(yīng)紅色的部分。找到地?zé)岙惓^(qū)還需進(jìn)一步排除非地?zé)嵊绊憛^(qū)域。

圖3 西藏尼木地區(qū)2010年1月21日地表溫度反演結(jié)果分類Fig.3 Classification of land surface temperature inversion results on January 21,2010,in Nimu area,Xizang(Tibet)

本研究將圖3中紅色區(qū)域視為可能的潛在地?zé)釁^(qū)，而實(shí)際地?zé)釁^(qū)的識(shí)別還需了解地質(zhì)構(gòu)造及人為熱活動(dòng)的影響。在ArcMap中，利用疊加分析可以得到地表溫度與構(gòu)造的關(guān)系，利用緩沖區(qū)分析可以消除人類活動(dòng)所產(chǎn)生的熱異常?？紤]到本次研究在冬季夜間，有人類居住的地方可能會(huì)引起熱異常，因此需將村鎮(zhèn)地區(qū)的人為熱影響排除為偽地?zé)岙惓?。除村?zhèn)外，當(dāng)?shù)鼐用駭?shù)量很少且分散故不作考慮，人為熱影響隨著到村鎮(zhèn)區(qū)域的距離增加而逐漸減小，2000 m的經(jīng)驗(yàn)距離被認(rèn)為是排除村鎮(zhèn)區(qū)域熱效應(yīng)的最小必要距離。研究區(qū)內(nèi)最大的村鎮(zhèn)是尼木縣城，但規(guī)模不大，影響直徑也在2000 m左右。因此，本次研究的緩沖區(qū)分析以村鎮(zhèn)為圓心，2000 m為緩沖半徑建立緩沖區(qū)，來消除偽地?zé)釁^(qū)(圖4)。

圖4 西藏尼木地區(qū)地表溫度與構(gòu)造、村鎮(zhèn)綜合分析結(jié)果Fig.4 Comprehensive analysis results of LST,structure,villages and towns,in Nimu area,Xizang(Tibet)

地?zé)峄顒?dòng)受控于地質(zhì)構(gòu)造，具體來說，實(shí)際地?zé)釁^(qū)通常分布在斷裂周圍，并且排列方向與活動(dòng)斷裂的延伸方向一致，或者分布在斷裂交叉復(fù)合部位的周圍，這兩點(diǎn)是區(qū)分真?zhèn)蔚責(zé)釁^(qū)的重要判別依據(jù)。同時(shí)還需排除人類活動(dòng)的影響，圖4中黑色圓圈代表緩沖區(qū)，即人為熱活動(dòng)的影響范圍。綜上，可以提取出潛在地?zé)岙惓^(qū)。首先剔除與活動(dòng)斷裂延伸方向不一致，及不分布在斷裂交叉復(fù)合部位附近的地?zé)岙惓^(qū)。其次對(duì)處于人類熱影響范圍內(nèi)的地?zé)岙惓^(qū)也進(jìn)行剔除。

通過對(duì)偽異常地?zé)釁^(qū)的剔除，在研究區(qū)內(nèi)找出了21處規(guī)模不一的潛在地?zé)岙惓^(qū)(圖5)，地?zé)釁^(qū)在研究區(qū)的西南角比較密集且規(guī)模較大，其中續(xù)邁鄉(xiāng)周圍提取出了南北向的大規(guī)模地?zé)釁^(qū)，這正好是2018年尼木縣續(xù)邁鄉(xiāng)地?zé)豳Y源綜合開發(fā)項(xiàng)目的位置。研究區(qū)內(nèi)還出現(xiàn)了兩處高溫異常區(qū)，1號(hào)區(qū)域中僅有一村鎮(zhèn)，無法造成如此大規(guī)模的地表熱異常，且高溫區(qū)域的排列大致呈南北向規(guī)律分布。2號(hào)區(qū)域中也僅有一村鎮(zhèn)，但如此大面積的高溫區(qū)域也顯然不可能因人類活動(dòng)而存在，且高溫區(qū)域排列分布也有明顯規(guī)律，大致呈北東向。這兩個(gè)區(qū)域根據(jù)資料及實(shí)地調(diào)研，并沒有發(fā)現(xiàn)能夠引起如此大面積溫度異常的人類活動(dòng)，考慮研究區(qū)處于兩大深大斷裂帶交匯處，次級(jí)構(gòu)造發(fā)育，故推測(cè)該區(qū)域內(nèi)可能存在水熱活動(dòng)較強(qiáng)的隱伏斷裂構(gòu)造，從而引起大面積的地表溫度異常。

圖5 西藏尼木地區(qū)潛在地?zé)岙惓^(qū)Fig.5 Potential geothermal anomaly areas in Nimu area,Xizang(Tibet)

4 結(jié)論

亞東—谷露南北向斷裂帶與雅魯藏布江縫合帶交匯區(qū)域地?zé)豳Y源豐富，研究區(qū)分布眾多規(guī)模不一的潛在地?zé)釁^(qū)。熱紅外遙感數(shù)據(jù)解譯分析表明，區(qū)內(nèi)還存在兩大顯著高溫異常區(qū)，排除人類活動(dòng)影響及其他因素，推斷可能存在隱伏斷裂，屬于地?zé)峄顒?dòng)異常區(qū)。

熱紅外遙感提取地?zé)岙惓Ｐ畔?，重點(diǎn)需對(duì)真?zhèn)蔚責(zé)釁^(qū)進(jìn)行判別，因研究區(qū)不同，判別依據(jù)不盡相同，但本質(zhì)上都是提取高溫異常遠(yuǎn)景區(qū)后，再進(jìn)一步結(jié)合地質(zhì)構(gòu)造與其他的一些判別依據(jù)，如人類活動(dòng)，或者是日間向陽面與背陰面導(dǎo)致的溫度異常等。具體熱紅外遙感解譯過程中，通過基于單窗算法進(jìn)行溫度反演來提取地?zé)釁^(qū)，是一種有效、準(zhǔn)確、經(jīng)濟(jì)的地?zé)峥碧椒椒āＤ軌驅(qū)^(qū)域內(nèi)具有開發(fā)前景的地?zé)岙惓^(qū)作出很好的遠(yuǎn)景區(qū)預(yù)測(cè)，甚至靶區(qū)篩選。

致謝：感謝柳子豪博士在西藏野外考察中的照顧和幫助，同時(shí)對(duì)兩位審稿專家提出的寶貴修改意見和建議深表謝意。