高亚洲雪线高度遥感监测及多尺度时空建模研究

Snowline is a sensitive indicator for monitoring climate change. The cryosphere and environments of High Asia have been changing rapidly under the background of climate warming during the past decades. In order to research the regional characteristics, trends and mechanisms of cold-region environmental changes, the study of remote sensing monitoring and spatiotemporal distribution modeling of snowline altitude (SLA) should be carried out attentively. This project takes the SLA in High Asia as an object to study, and the main work is as follows. First, a synthesis remote sensing extraction method of SLA (including seasonal-SLA and glacier-SLA) is proposed. The SLA in High Asia during 2000 to 2020 will be extracted based on the MODIS fractional snow cover (FSC) products and other high spatial resolution remote sensing data. Then the spatiotemporal dependence of SLA will be examined using geostatistical methodology in four different spatial scales. The correlations between the SLA and meteorological factors ( temperature, precipitation, humidity and solar radiation) and terrain factors (mountain basal elevations, slope and aspect) will be determined. Thirdly, a spatiotemporal estimation model of SLA (fusing multiple characteristics of space-time data) will be established based on space-time CoKriging and Bayesian Maximum Entropy. And the space-time continuum SLA information maps in High Asia will be obtained. Finally, the changes of SLA in High Asia and their relationship with climate change will be analyzed using wavelet analysis and Mann-Kendall method. The results of this project will provide important methods and data support for spatiotemporal distribution simulation of SLA, snow mapping and the application of snow and glacier hydrological models, and the scientific basis for the study of responses of cryosphere in High Asia to climate warming.

雪线是气候变化的敏感指示器。气候变暖背景下，要深入探讨冰冻圈变化机制及趋势就需开展雪线高度的遥感监测及时空分布模拟研究。本研究以高亚洲为研究区开展以下研究工作：1）以MODIS及其它高分辨率遥感资料为主要数据源，发展系统的雪线高度遥感提取方法，建立高亚洲近20年多表达形式的雪线高度数据集；2）基于时空统计方法从大、中、小和微四级尺度研究雪线高度的时空依赖性，并结合气象、地形因子定量分析雪线高度的影响因素；3）构建融合时空数据多重特性的雪线高度时空模拟模型，建立时空连续的高亚洲雪线高度时空信息图谱；4）分析高亚洲雪线高度变化及其与气候变化的关系。研究结果可为雪线高度的时空分布模拟、积雪制图以及积雪与冰川水文模型的应用等提供方法与数据支持，并为揭示高亚洲冰冻圈对气候变化的响应机制提供科学依据。

雪线是气候变化的敏感指示器。气候变暖背景下，开展雪线高度的遥感监测及时空模拟研究有利于深入探讨冰冻圈变化机制及趋势。本研究以亚洲高山区为研究区开展了以下几个方面的研究工作：1）改进了MODIS积雪产品去云方法，重建了亚洲高山区时空连续的MODIS积雪产品；2）系统地发展了雪线高度遥感提取模型，建立了亚洲高山区近20年多表达形式的雪线高度数据集；3）查明了亚洲高山区雪线高度与积雪物候的时空分异特征、影响因素及其与气候变化的关系；4）初步探索了基于统计学习方法的雪线高度时空模拟，建立了融雪末期雪线高度的空间分布模型和融雪期雪线高度预测模型。得出了以下重要结论：1）相比三次样条函数去云法，结合高程因子的时空权重插值去云方法可有效提高云持续日数较长（≥9天）情况下的去云精度；2）发展的MODIS季节雪线高度、融雪末期雪线高度提取模型，以及GEE云平台高分辨率雪线高度提取模型，均具有良好的精度和应用潜力；3）亚洲高山区雪线高度具有极强的空间异质性，既体现出纬度地带性规律，又因地势起伏而呈现非地带性变化。近20年亚洲高山区雪线高度总体上表现为明显的上升趋势，积雪物候变化特征表现为积雪开始日期推迟、结束日期提前、持续日数缩短的趋势；融雪末期雪线高度显著上升的地区主要分布在天山、喜马拉雅中东部和念青唐古拉山等。气温是影响亚洲高山区融雪期雪线高度变化的主要因素，融雪末期雪线高度变化主要受夏季气温的影响；4）构建的基于随机森林回归算法的雪线高度预测模型泛化能力较强，具有良好的模拟精度。研究结果可为相关研究提供方法与数据支持，并为揭示亚洲高山区冰冻圈对气候变化的响应机制提供科学依据。