青藏高原地表温度
垂直递减率四季分布特征
热红外遥感监测研究

Seasonal Distribution of Land Surface Temperature Lapse Rate on Qinghai-Tibet Plateau

研究背景与意义

青藏高原的重要性

  • 世界屋脊:中国最大、世界海拔最高的高原
  • 亚洲水塔:东亚、东南亚和南亚诸多大江大河发源地
  • 气候敏感区:全球变化最为敏感的地区之一

研究挑战

  • 气象站点稀疏且数据缺失较大
  • 现有研究无法准确表达复杂地形条件下的精细特征
  • 缺少高时空分辨率的LTLR研究

地表温度垂直递减率(LTLR)

Land Surface Temperature Lapse Rate (LTLR) 指的是沿着地球表面,在一定区域范围内,地表温度在单位海拔高度差上所表现出的差异值。LTLR的时空分布特征对气候变化、生态系统以及水文过程研究具有重要意义。

LTLR vs ATLR

LTLR:地表温度垂直递减率

ATLR:气温直减率(距地面约2m)

关系:两者具有较为相似的时空分布特征

应用价值

  • 为大气稳定度研究提供判断依据
  • 推测无实测数据区域的温度空间分布
  • 气候变化研究的重要参数
  • 水文模拟的关键输入

研究方法与技术路线

Research Methodology & Technical Route

1

数据准备

Data Preparation

  • TRIMS逐日1km地表温度
  • SRTM数字高程模型
  • NDVI植被指数数据
2

DTC模型估算

DTC Model Estimation

  • 地表温度日变化模型
  • 逐小时地表温度估算
  • S-G滤波去噪处理
3

LTLR计算

LTLR Calculation

  • 归一化地表温度
  • 滑动窗口法计算
  • 季节特征分析

四大研究区域

横断山脉区

地形复杂,垂直气候带明显,冬季平均LTLR较夏季高出约0.57 ℃/km

羌塘高原区

高海拔、干旱晴朗天气,不同季节最大LTLR差异显著,四季最小LTLR最小

喜马拉雅—冈底斯山区

世界最高山脉,气候垂直分异明显,温度梯度变化显著

柴达木—祁连山区

盆地与山地结合,气候干旱,温度垂直变化特征独特

地表温度日变化模型(DTC)

本研究采用3参数地表温度日变化模型,基于热传导方程建立,利用MODIS每天4个时刻的地表温度数据进行拟合,估算青藏高原逐小时地表温度,为高时空分辨率LTLR计算提供基础数据。

物理模型

能量平衡原理和辐射传输理论

统计模型

历史观测数据分析建立关系

半经验模型 ✓

综合物理过程与统计分析优势

研究结果与发现

Research Results & Key Findings

春季

平均LTLR

-6.12

℃/km

最大: -14.45 ℃/km

最小: -1.16 ℃/km

夏季

平均LTLR

-7.63

℃/km

最大: -13.92 ℃/km

最小LTLR最大

秋季

平均LTLR

-5.89

℃/km

最大: -13.60 ℃/km

最小: 0.03 ℃/km

冬季

平均LTLR

-3.23

℃/km

最大: -11.61 ℃/km

羌塘高原最小

日变化特征

春秋冬季

  • • 最大LTLR出现在 11:00—14:00
  • • 春季最小LTLR: 20:00—23:00
  • • 秋季最小LTLR较春季提前约1小时

夏季

  • • 出现2次最大LTLR
  • • 第一次: 4:00—7:00
  • • 第二次: 15:00—18:00
  • • 最小LTLR: 21:00—23:00