2000~2019年东北地区积雪物候时空变化

Spatiotemporal Changes of Snow Phenology in Northeast China from 2000 to 2020

摘要: 使用MODIS积雪产品数据探究了2000~2019年东北地区积雪日数、积雪初日和积雪终日的时空特征(分布和变化)。研究得出：东北地区积雪物候在空间上具有明显的纬度分异和垂直分异规律，积雪日数减少，积雪初日和积雪终日提前。

Abstract: The spatial and temporal characteristics (distribution and variation) of snow cover days, snow cover start and snow cover end and their responses to climate in Northeast China from 2000 to 2020 were explored using the MODIS snow product dataset and ERA5 climate dataset. The results show that the phenology of snow cover in Northeast China has obvious latitude and vertical differentiation in space, the number of snow cover days decreases, and the first day of snow cover and the end of snow cover are advanced.

1. 引言

积雪是冰冻圈的重要组成部分之一 [1] ，在北半球分布范围广泛，陆地积雪覆盖面积比例高达40% [2] ，由于积雪在地表辐射平衡过程中高反照率和低导热率及其在应对环境变化时的敏感性和快速显著的特性，被认为是气候变化的指示器，在全球气候系统中扮演着重要角色 [3] [4] 。积雪对天气和气候的变化极为敏感，不论全球变暖，或是极端天气情况增加，都会与分布范围极广的积雪形成互动 [5] 。IPCC第六次报告指出，随着全球升温，积雪的变化将进一步加剧 [6] 。对积雪及积雪物候的变化进行研究，能准确快速地了解积雪变化的动态信息，也对全球生态系统、气候变化和水文循环研究具有重大意义。

目前，对积雪的研究空间上主要集中在北半球，时间尺度也逐渐延长。上世纪70年代至今，北半球多年平均积雪面积减少了约7% [7] ，并呈显著下降的趋势 [8] [9] ；亚欧大陆从上世纪60年代起积雪初日有所推迟，积雪终日提前 [10] [11] ，积雪深度、积雪日数和雪水当量等指标也均有所下降 [12] [13] 。我国对积雪变化的研究主要集中在北疆地区、东北地区和青藏高原三大稳定积雪区，研究认为北疆地区积雪具有明显的周期性，积雪日数降低，积雪终日显著提前 [14] [15] ，青藏地区1980年以来积雪面积下降较为显著，积雪日数也有所下降 [16] [17] ；东北地区是中国第二大稳定积雪区，是欧亚大陆的五大稳定积雪区之一 [18] ，以其积雪年均储量最大而区别于其他积雪区 [19] ，其季节性积雪对区域水循环、物质能量平衡等具有深远的影响。20世纪60年代以来，东北地区成为中国积雪空间变异最大的区域 [20] 。其积雪时空变化研究结果则各有不同，部分学者认为东北地区积雪日数增加 [21] ，积雪终日推迟 [22] 。但另一部分学者认为东北地区积雪日数缩短，积雪初日推迟，积雪终日提前 [23] [24] 。可见，针对东北地区积雪时空变化特征虽然已经进行了一些研究，但由于使用数据源和研究时间跨度的不同，结论并不一致，甚至结果相左。因此本文选用“中国MODIS (Moderate - Resolution Imaging Spectroradiometer)逐日无云500 m积雪面积产品数据集”和“ERA5气候数据集”对东北地区积雪物候及其影响因素进行全面而详尽的研究，加深对东北地区气候变化、水文循环和生态环境演变等的理解，并可为融雪水资源的合理利用、区域水资源可持续发展、雪灾预防与监测等研究提供参考。

2. 数据来源与方法

2.1. 研究区概况

Figure 1. Research area overview

图1. 研究区概况

中国东北地区位于115˚05'~135˚02'E、38˚40'~53˚34'N，平均海拔约443 m，地形起伏较大，地貌类型复杂多样，行政区划包括黑龙江省、吉林省和辽宁省全境以及内蒙古自治区东部地区(呼伦贝尔市、赤峰市、通辽市、兴安盟)，面积约为124.19 × 10⁴ km²。东北地区自南向北横跨暖温带、中温带与寒温带，属于温带季风气候，年均气温为−5℃~11℃，年降水量为300~1000 mm，冬季以降雪为主，降雪较多且分布均匀，是我国稳定积雪区之一。本文使用的东北地区地理地图审图号为GS(2019)1822 (图1)。

2.2. 数据来源

本研究采用的“中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集”来源于国家冰川冻土沙漠科学数据中心(http://data.casnw.net/)，该数据基于MODIS反射率产品MOD/MYD09GA，利用隐马尔科夫算法、多源数据融合方法实现了产品的完全去云，空间分辨率为500 m，在林区和山区积雪的识别上具有较高精度。本文定义水文年为7月1日到次年6月30日，将积雪面积数据集转换格式后进行预处理，将有雪栅格统一赋值为1，无雪栅格赋值为0，经过裁剪后得到东北地区逐日积雪面积数据。

2.3. 研究方法

2.3.1. 积雪日数定义

积雪日数定义为一个水文年上各个像元观测到积雪的次数之和，积雪初日定义为一个水文年中第一次出现连续5天是雪的首日对应日期，积雪终日定义为一个水文年中最后出现连续5天是雪的最后一天对应日期。

2.3.2. Sen’s斜率估计

Theil-Sen Median方法，又被称为Sen’s斜率估计，是一种非常稳健的非参数统计时间序列变化趋势的方法。该方法对于测量误差和离群数据不敏感，常被用于长时序数据的趋势分析，可有效减少异常值的影响。Sen’s斜率的计算公式如下 [25] ：

$\beta =\text{median}\left(\frac{x_k-x_i}{k-i}\right),k>i$ (1)

式中， $\beta$ 为变化趋势， $x_k$ 和 $x_i$ 分别为时间 $k$ 和 $i$ 时的值。大于或小于0分别表示变化速率呈上升或下降趋势，计算结果为0则表明该时间序列不存在趋势。

2.3.3. Mann-Kendall法

Mann-Kendall法是一种非参数检验方法，样本不必遵从某一特定分布，同时也不受个别异常值干扰能够客观地表样本序列的整体变化趋势，主要用于突变检验 [26] 。运用Mann-Kendall (M-K)法进行突变分析时，先绘制UF、UB曲线，再给定置信度水平，若UF或UB的值大于0，则表明序列呈上升进势，小于0则表明呈下降趋势，当他们超过临界直线时，表明上升或下降趋势显著。如超过临界线的范围确定为出现突变的时间区域，如果UF和UB这条曲线出现交点，且交点在临界线之间，那么交点对应的时刻便是突变开始的时间。

3. 结果与分析

积雪物候空间分布及变化特征

2000~2019年东北地区积雪日数空间分布情况如图2(a)所示，可以看出，积雪日数存在明显的空间差异，表现为东北北部积雪日数多于南部、高山多于平原，具有明显的纬度分异和垂直分异规律。大兴安岭北部地区，吉林省白山市一带长白山地区积雪日数较多，可达180 d以上。南部辽河平原以及辽东半岛积雪日数较少，普遍不到30 d。

(a)(b) (c)

Figure 2. Snow covered days in Northeast China (a) snow cover start (b) snow cover end (c) space distribution

图2. 东北地区积雪日数(a)积雪初日(b)积雪终日(c)空间分布

2000~2019年东北地区的平均积雪初日空间分布如图2(b)所示，可以看出，东北地区积雪初日存在明显的空间差异，主要表现为北部降雪初日早，南部降雪初日晚，同样具有明显的纬度分异和垂直分异规律。其中，大小兴安岭、长白山、三江平原以及内蒙古高原部分地区降雪初日最较早，主要集中在120~150 d之间，即每年的11月，其中大兴安岭部分地区积雪初日时间可达到90~120 d之间，说明大兴安岭部分地区10月份就有积雪出现。辽河平原南部以及辽东半岛南部积雪初日出现较晚，普遍在180 d，即1月以后才有积雪出现。

2000~2019年东北地区的平均积雪初日空间分布如图2(c)所示，可以看出，积雪终日具有和积雪日数相似的分布特征，随着纬度的增加和地形的升高，积雪终日也有所推迟，大小兴安岭以及长白山部分地区积雪终日较晚，主要出现在270 d以后，即每年的4月以后积雪开始消失。辽河平原及辽东半岛积雪终日则集中在150~180 d之间，部分地区甚至没有积雪终日，说明这些地区积雪1月份积雪基本消融完毕。

(a)(b) (c)

Figure 3. Snow covered days in Northeast China (a) snow cover start (b) snow cover end (c) spatial change trend chart

图3. 东北地区积雪日数(a)积雪初日(b)积雪终日(c)空间变化趋势图

Table 1. Statistical table of spatial trend of snow cover phenology

表1. 积雪物候空间变化趋势统计表

本文将Sen’s斜率估计结果与M-K检验结果相叠加，得到东北地区逐像元的积雪日数，积雪初日以及积雪终日空间变化趋势图(图3)和积雪物候空间变化趋势统计表(表1)。可以看出东北地区积雪日数减少的区域要多于增加的区域，其中积雪日数显著减少的区域主要集中在大兴安岭以及辽河平原南部辽河入海口一带，略微减少的区域主要集中在大兴安岭北部及其与内蒙古高原交界处、小兴安岭东南部、长白山东南部以及辽东丘陵北部地区；积雪日数显著增加的区域占比较少，仅分布于大兴安岭与小兴安岭交界地带，略微增加的区域则主要分布于松嫩平原北部、长白山部分地区以及辽河平原北部部分地区。

在积雪初日方面，积雪初日提前的区域要多于推迟的区域，其中积雪初日提前的区域主要分布在小兴安岭南部、大兴安岭与内蒙古高原交界处、三江平原及长白山部分地区，显著提前的区域分布较为零散，主要分布在小兴安岭南部以及长白山部分地区；积雪初日推迟的区域主要分布在大兴安岭北部以及松嫩平原东部，显著推迟的区域零散分布在大兴安岭北部部分地区。

在积雪终日方面，积雪终日提前的区域也远高于推迟的区域，其中积雪终日提前的区域分布在大小兴安岭、三江平原以及长白山南部，显著提前的区域主要集中在大兴安岭中部山区；积雪终日推迟的区域则主要集中在松嫩平原及其与山区的过渡区域，显著推迟的区域仅在松嫩平原东部小部分区域存在。

4. 讨论

本文发现，2000~2020水文年东北地区积雪物候呈现出积雪日数减少，积雪初日和积雪终日提前。在积雪日数方面，本文与严晓瑜 [27] 使用1961~2008年逐日积雪深度资料研究所得出的积雪日数减少区域占比较大的结论具有较高的一致性。在积雪终日方面，本文与周晓宇和Huang等 [17] [23] 的研究结果较为相似。但是在积雪初日方面，许多学者认为东北地区积雪初日呈推迟趋势 [17] [27] [28] [29] ，这些矛盾可能是由于时间跨度以及数据源的不一致所导致，本文的研究时间尺度为2000~2020年，所用数据为基于MODIS反射率产品MOD/MYD09GA制作的“中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集”，研究结果认为积雪初日有所提前，但大部分区域并不显著。

5. 结论

本文使用“中国MODIS逐日无云500 m积雪面积产品数据集”研究了2000~2020水文年东北地区积雪物候时空变化特征，主要结论如下：

1) 2000~2020水文年东北地区平均积雪日数为100天，平均积雪初日约出现在第145天(11月)，平均积雪终日约出现在253天(3月)。

2) 积雪物候在空间上具有明显的纬度分异和垂直分异规律，积雪日数和积雪终日表现为北部多于南部，山地高于平原的特点，积雪初日表现出南部多于北部，平原多于山地的特点。

3) 通过空间变化趋势分析，积雪日数、积雪终日和积雪初日呈减少、提前和推迟的区域占比较大，分别为47.58%、45.48%和45%，说明东北地区2000~2020水文年积雪物候呈现出积雪日数减少，积雪初日和积雪终日提前的特点，可以认为积雪终日提前是积雪日数减少的主要因素。