李 虹，李忠勤,2,，陈普晨，彭加加

（1.西北师范大学地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070；2.中国科学院西北生态环境资源研究院，冰冻圈科学国家重点实验室/天山冰川站，甘肃 兰州 730000；3.石河子大学理学院，新疆 石河子 832003）

积雪是冰冻圈的主要组成部分之一，也是地球表面较为活跃的要素之一，其对区域和全球尺度上的能源和水平衡具有重要意义［1-3］。积雪与气候之间存在相互反馈作用［4］，由于积雪反射率高、导热系数低、相变潜热小，因此，对地表能量、水文、大气环流等要素有着深刻影响［5-7］，而积雪又是气候的产物，区域积雪覆盖的长期起伏变化，无疑是该地区气候长期变动的结果［8］。近一个世纪以来，积雪变化监测一直是诊断区域气候、研究气候与积雪之间相互影响的一个重要途径［9］。此外，高寒山区作为冰雪融水补给的源头，积雪变化对上游出山径流有直接影响，积雪融水作为西北干旱半干旱区的重要淡水资源之一［10-11］，对区域生态地理环境起决定性作用。因此，积雪变化及归因研究对区域水资源管理以及社会经济发展至关重要［12-13］。

20 世纪70 年代以来，随着遥感技术的发展，遥感数据在不同尺度区域的冰雪研究中得到了广泛应用，同时也为获取长时间序列和大面积积雪时空动态变化特征及积雪监测提供了有效手段［14-15］。近年来，许多学者基于遥感技术对积雪进行了广泛研究。Chen 等［16］基于MODIS 数据分析了新疆地区2001—2015 年积雪和积雪日数在时间和空间上的变化规律，结果显示，新疆地区的季节性积雪主要出现在10月—次年4月，最大积雪量发生在1月，最小积雪量出现在7 月、8 月；新疆特殊地形对积雪和气候变化都有很大的影响。田丰等［17］基于谷歌地图引擎云平台对新疆北部地区积雪因子进行了去云处理，研究发现积雪产品相对于气象站点数据的总精度达到91.47%，适用于积雪因子的时空变化分析。新疆北部地区积雪覆盖日数空间分布差异较大，温度对积雪覆盖日数的影响大于降水量。萨楚拉等［18］利用2002—2012年的MODIS积雪产品，研究新疆积雪覆盖面积变化特征时发现积雪面积有减少趋势；近10 a来新疆的永久性积雪覆盖区域主要分布在阿尔泰山脉、天山北麓及沿昆仑山脉西南部。娄梦筠等［19］利用2002—2011 年的积雪遥感数据，对新疆积雪面积的时间变化特征及空间分布特征进行了探讨，发现新疆积雪面积总体上呈减少趋势，永久性积雪大多分布在海拔5000～6000 m 范围内。

以上研究表明，利用遥感手段对积雪的研究主要针对整个新疆地区，而忽略了小尺度积雪的时空变化，基于积雪遥感及气象格网数据对新疆阿尔泰山积雪时空分布特征及其影响因子的研究较少。阿尔泰山位于新疆北部，深处内陆，积雪融水是该区重要的淡水资源［20］；海拔高差大，受地形影响，积雪分布特征具有明显的空间异质性［21］。因此，分析阿尔泰山积雪变化及其影响因素可为该区域水资源和生态环境保护提供理论依据，对气候变化具有深远意义。新疆阿尔泰山气象站点十分有限，为了更好地研究气温、降水空间差异对积雪变化的影响，文中选取1901—2020 年中国1 km 分辨率月气候数据集，避免了站点数据代表空间范围受限造成的影响。故本文用MOD10A2积雪数据结合DEM及气象格网数据，对新疆阿尔泰山的积雪时空分布特征及其影响因子进行了探究。

1 研究区概况与方法

1.1 研究区概况

中国境内的阿尔泰山（图1）位于新疆最北部，与蒙古和俄罗斯接壤，长约500 km，越向东南山地海拔越低［22］。地理坐标为46°20′～49°10′ N、85°50′～91°00′E，总体地势北高南低，海拔3200 m以上为冰雪积累带，是我国主要的畜牧业基地，属大陆性寒温带气候，夏季干热少雨，冬季严寒多雪［23-24］。山区年平均气温约-8～4 ℃，年均降水量约300～500 mm，暖季盛行的西风把北大西洋的水汽输送到该区域，从而使得阿尔泰山的降水量表现出由西向东逐渐减少的趋势［25］。冷季受西伯利亚高压的控制，常在10 月—次年4 月发生雪灾天气且气温较低，导致积雪期较长，大部分区域被积雪覆盖［26］。积雪的变化规律对当地农牧业的发展有重要影响，牵动着当地的经济命脉。

图1 新疆阿尔泰山地理位置及气象站点分布示意图Fig.1 Map of geographical location and meteorological station distribution in Altai Mountain of Xinjiang

1.2 数据来源

1.2.1 MOD10A2积雪数据 选取的MOD10A2是美国国家冰雪数据中心（National Snow and Ice Data Cente，NSIDC）提供的新一代“地球观测系统”Terra卫星监测的8 d合成的积雪产品数据，反映8 d内最大积雪覆盖范围，空间分辨率为500 m，数据格式为hdf，投影为正弦曲线投影［27］。MOD10A2 可以很好的避免“云污染”影响，能够满足长时间序列、高精度的积雪研究［28-29］。已有研究表明，MOD10A2在北疆区域的积雪识别精度为87.5%～94.0%［30-31］，可以较好地呈现新疆阿尔泰山积雪分布的实际状况。选用2001—2020 年的MOD10A2 积雪产品数据，覆盖研究区的影像有两幅，轨道号为h23v04 和h24v04。

利用MRT（MODIS Reprojection Tools）工具对覆盖研究区的影像数据进行批量拼接与投影变换，将地理坐标转换为WGS84，投影转换为Albers 投影，格式转换为GeoTIFF 格式，最后用研究区矢量边界裁剪后进行积雪数据统计。

1.2.2 气象数据 气象数据是源于国家地球系统科学数据中心（http://www.geodata.cn）的1901—2020年中国1 km 分辨率月气候数据集，选取2001—2020年的数据。该数据集是对CRU v 4.02气候数据集在中国地区进行降尺度生成的，并用独立气象观测点数据进行了验证，是目前我国时间序列最长、空间分辨率最高、覆盖面积最广的月气候数据集［32-33］。采用中国气象数据网（http://cdc.cma.gov.cn）2001—2020 年4 个气象站的月平均气温、降水资料验证该数据集在研究区的适用性，气象站信息详见表1。结果表明，气温数据之间的相关系数均高达0.99，降水数据的相关系数在0.64～0.70，说明该气温和降水数据集在研究区的精度较高，能满足研究需要。此外，将其分辨率重采样至500 m，与积雪数据相匹配。新疆阿尔泰山2001—2020 年平均气温（图2）、降水（图3）空间分布情况如下图所示。

表1 气象站点信息Tab.1 Information of meteorological stations

图2 新疆阿尔泰山2001—2020年平均气温Fig.2 Average temperature in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020

图3 新疆阿尔泰山2001—2020年平均降水量Fig.3 Average precipitation in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020

1.2.3 DEM 数据 数字高程（DEM）数据来自地理空间数据云（http://www.gscloud.cn/）SRTM V 4.1 版本，空间分辨率90 m。将DEM数据空间分辨率重采样至500 m，在文中用于高程带和坡向的划分与提取。

1.3 研究方法

1.3.1 积雪指标 积雪覆盖率（Snow Cover Percentage，SCP）用来表征相对积雪面积，是积雪覆盖面积占区域总面积的百分比［34］。计算公式如下：

式中：Ps为统计区域内积雪覆盖面积；P为区域总面积。

积雪覆盖频率（Snow Cover Frequency，SCF）为一个积雪年内每个像元中积雪像元的累积出现次数占总统计次数的比率，反映年内积雪覆盖持续时间的总体特征［29］。

式中：SCFi,j为第i年像元j的积雪覆盖频率；ifsnow(j)=1表示像元被积雪覆盖，ifsnow(j)=0表示像元未被积雪覆盖；jmax为统计时段内像元j总统计次数。

1.3.2 趋势分析 采用一元线性回归分析方法对2001—2020 年新疆阿尔泰山积雪覆盖频率的动态变化进行趋势分析，单个像元多年回归方程中的趋势线斜率即为年际变化率，计算公式为：

式中：Slope是回归方程的斜率；n为统计时段的累计年数；若Slope＞0，表示过去20 a 积雪覆盖频率呈上升趋势，Slope＜0 表示积雪覆盖频率有下降趋势，若Slope=0 则认为积雪覆盖频率无变化。采用F检验对积雪覆盖频率的变化趋势进行显著性检验。

1.3.3 相关分析 采用相关分析法研究积雪特征指标与温度、降水的响应关系。其计算公式为：

式中：n为统计时段的累计年数；xi、yi为相关分析的两个变量；xˉ、yˉ为两个变量n年的平均值。当Rxy＞0时表示正相关，Rxy＜0时则表示负相关。Rxy的绝对值越接近于1，表示两要素的相关性越高。样本相关系数并不能说明两变量之间是否具有显著线性关系，因此文章还利用T检验对相关系数进行显著性检验。

2 结果与分析

2.1 积雪时间变化

2.1.1 积雪覆盖率年内变化特征 将20 a内每个月最大积雪覆盖率（SCP）作为当月的SCP得到12个月的积雪资料，再对新疆阿尔泰山SCP 年内变化特征进行分析（图4）。1月SCP最大，为92.76%，7月SCP最小，仅1.89%。冬季的三个月（11 月—次年1 月）是年内SCP最大的月份，其覆盖率均超过90%，其次是3 月和11 月，SCP 分别为55.73%和81.85%，其他月份SCP 都低于45%。分析图4 可知，阿尔泰山积雪从10月开始累积，到翌年1月达到最大值，2月开始积雪逐渐消融，SCP 急剧减小，于7 月达到最小值。

图4 新疆阿尔泰山月平均积雪覆盖率Fig.4 Average monthly SCF in Altai Mountain of Xinjiang

2.1.2 积雪覆盖率年际变化特征 通过对新疆阿尔泰山2001—2020 年SCP 的计算可得出积雪年际变化特征（图5），结果显示，阿尔泰山SCP总体呈不显著减少趋势，变化率为-0.88%·(10a)-1，这与全球气候变暖有紧密联系，气温升高导致研究区SCP 不断减小［35］。研究区积雪的年际变化呈现阶段性增加或减小的变化趋势。其中，2001—2006 年的平均SCP 呈波动下降趋势，变化率为-1.93%·(10a)-1。2007 年达到了近20 a 最低值，为41.55%。2008—2010 年的平均SCP 呈明显上升趋势，变化率为6.04%·(10a)-1，2010 年的平均SCP 值最大，为48.84%。2011—2020 年的平均SCP 表现为波动中下降趋势，变化率为-3.60%·(10a)-1。

图5 2001—2020年新疆阿尔泰山平均积雪覆盖率年际变化Fig.5 Interannual variation of SCF in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020

SCP变化具有明显的季节性（图6），除秋季呈增加趋势以外，其余三个季节都呈减少趋势。SCP 冬季减小速率最快，变化率为-3.23%·(10a)-1；秋季SCP 年际波动较大，但总体呈增加趋势，变化率为-2.21%·(10a)-1。由于秋季温度开始降低，气候变化情况复杂，导致积雪覆盖率年际变化差异显著［36］；夏季SCP 整体上表现为微弱减少趋势，波动相对平缓。新疆阿尔泰山冬季SCP 最大，是由冬季较低的气温及频繁的暴风雪导致。覆盖率最小的季节为夏季，夏季主要是高海拔的永久性积雪。

图6 2001—2020年新疆阿尔泰山春季（a）、夏季（b）、秋季（c）、冬季（d）积雪覆盖率年际变化Fig.6 Interannual variations of SCF in spring(a),summer(b),autumn(c)and winter(d)in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020

年内气温、降水等气候条件的不均衡分布，使得年际间SCP 最值出现的时间波动不定，对新疆阿尔泰山20 a间每8 d合成影像的最大、最小SCP进行统计（图7），发现阿尔泰山年SCP最大值在96.45%～99.92%，主要在1月和12月；最小覆盖范围为0.84%～2.27%，出现时间为7—8月。近20 a来，该地区最小SCP呈增大趋势，最大SCP呈减小趋势。

图7 2001—2020年新疆阿尔泰山最大、最小积雪覆盖率Fig.7 Maximum and minimum snow cover fraction from 2001 to 2020 in Altai Mountain of Xinjiang

2.2 积雪空间变化

2.2.1 不同海拔带积雪变化特征 地形是影响新疆阿尔泰山积雪时空分布变化的重要因素之一。不同海拔上的气温和降水量不同，从而导致各海拔带内的积雪分布差异显著。为深入了解阿尔泰山积雪覆盖与地形因子之间的关系，将研究区按不同海拔划分为5个高程带（表2），分别计算阿尔泰山20 a来各高程带年际平均SCP（图8）。总体上，该区域SCP与海拔成正相关，在海拔低于500 m时SCP达到最小值，年均值约为8.11%；海拔500～1000 m 的区域年均SCP 较低，约为16.81%，是不稳定积雪分布的主要区域；海拔为1500～2000 m 的区域年均SCP显著增大，最高值可达90.31%；海拔高于2000 m 的区域年均SCP 最高，可达99.08%，为常年稳定积雪区，这些区域受西风和西伯利亚高压的影响，降雪较多。此外，随海拔的升高气温逐渐降低，这也为积雪的持续发育和保持创造了条件［37］。

表2 海拔分带及面积统计Tab.2 Elevation zoning and area statistics

图8 2001—2020年新疆阿尔泰山不同海拔积雪覆盖率Fig.8 Snow cover at different elevations in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020

2.2.2 不同坡向积雪变化特征 积雪消融受太阳辐射影响较大，而太阳辐射随太阳高度和地形起伏的变化而变化，导致不同区域积雪消融差异明显［38］。山体阳坡太阳辐射较强，温度较高，而阴坡太阳辐射较弱，温度较低［39］，故阳坡SCP比阴坡小。为了更好的研究不同区域积雪的分布与消融规律，如表3所示，将研究区按照方位角重分类为8个坡向，然后借助ArcGIS 提取各坡向的SCP 值（图9）。结果表明，新疆阿尔泰山各坡向SCP存在显著差异，最高值出现在西北坡，为28.45%，这是因为在西北冷空气的影响下，西北坡水汽较多，有利于积雪形成。由于受到的太阳辐射较少，导致北坡、西坡、东北坡和东坡的SCP值较高，为23%左右；而西南坡和东南坡SCP 值相对较低，为21%左右；SCP 最低值是在南坡，仅为18.36%，因南坡为阳坡，积雪消融较迅速，不利于积雪积累。

表3 坡向方位角范围及面积统计Tab.3 Azimuth range and area statistics of slope aspect

图9 新疆阿尔泰山不同坡向积雪覆盖率Fig.9 Snow cover rate of different slopes in Altai Mountain of Xinjiang

2.2.3 积雪覆盖频率分布特征 新疆阿尔泰山多年平均积雪覆盖频率（SCF）空间分布差异明显，由图10a 可以看出，年均SCF＞70%的高值区主要位于高海拔山区，大多为常年积雪和冰川覆盖区，约占研究区总面积的8.57%。SCF 为30%＜SCF≤70%的次高值区分布在永久积雪区的周边区域，占总面积的61.25%，是面积分布最广的区域，该区域季节性积雪较丰富，是河川径流的冰雪融水补给区。SCF≤30%的额尔齐斯河平原区，占总面积的21.18%，该区域积雪持续时间较短，对春季融雪径流贡献较大。

图10 2001—2020年新疆阿尔泰山SCF空间分布（a）和SCF年际趋势变化（b）Fig.10 Spatial distribution of SCF in Altai Mountain of Xinjiang from 2001 to 2020(a)and the trend of annual SCF(b)

为分析研究区SCF 的年际变化特征，采用一元线性回归分析方法对2001—2020 年新疆阿尔泰山SCF 的动态变化进行趋势分析，并对趋势变化状况进行显著性检验。由图10b 可知，SCF 变化空间差异性较大。总体上，高山区SCF呈上升趋势，平原与河流区SCF 呈下降趋势。如表4 所示，有67.65%的区域SCF 呈减少趋势，其中有6.64%区域的SCF 呈极显著降低趋势；呈显著降低趋势的区域主要分布于平原区。SCF 呈极显著升高，显著升高趋势的区域面积占比为0.60%，主要分布于阿尔泰高山区。

表4 新疆阿尔泰山SCF变化趋势的显著统计结果Tab.4 Statistical results of SCF change trend in Altai Mountain of Xinjiang

2.3 积雪覆盖频率与气温、降水的关系

气温与降水是描述积雪变化的两个主要气象因子，故本文对新疆阿尔泰山2001—2020年的平均气温、降水量空间分布进行了研究，并逐像元计算20 a平均SCF与平均气温、降水的相关系数，以便对其相关性空间分布进行分析。低海拔区域的平均气温在0 ℃以上，如额尔齐斯河平原区，气温与SCF的相关系数大多在-0.4以下，表现出较强的负相关性。因此，气温是影响该区域积雪变化的主要因素。随海拔的升高气温逐渐下降，气温对积雪的影响逐渐减弱。阿尔泰山高山区年均气温在-3 ℃以下，部分地区甚至低于-6 ℃（图2），气温变化对这些地区SCF的影响相对较小，相关系数大多在-0.2～0，呈弱负相关性。整体上，阿尔泰山气温与SCF 呈显著负相关的面积约为9.08×103km2，占研究区总面积的80.52%左右，此外，有21.06%的区域两者间相关系数在-0.4 以下，尤其是阿尔泰山东南部（图11）。阿尔泰山西北部、东北部及其他的部分地区气温与SCF成负相关，但是整体相关系数偏小，主要是因为气温变化对积雪覆盖的影响随海拔的增加而明显减弱［40］，导致部分高海拔区域SCF 和气温相关性较差。

图11 新疆阿尔泰山2001—2020年SCF与气温的相关系数空间分布Fig.11 Spatial distribution of correlation coefficient between SCF and temperature in Altai Mountain of Xinjiang from 2000 to 2020

2001—2020 年新疆阿尔泰山年均降水量呈现西北部向东南部逐渐降低的空间分布特征。其中降水量较多的区域主要集中在克兰河西北侧，降水量大多在220 mm以上，尤其是哈巴河与布尔津河西北部，年均降水量高达300 mm以上（图3）。与气温不同，新疆阿尔泰山87.14%的区域SCF与降水量呈正相关，其中相关系数在0.4以上的区域主要分布在额尔齐斯河平原区，占总面积的8.56%。阿尔泰山SCF与降水的相关系数主要集中在0.2～0.4（图12）。此外，相关系数较低的区域主要位于高海拔山区。山区气温相对较低，降水多以雪的形式出现，常年被雪覆盖，使得降水量对SCF 的影响减弱。低海拔区域没有稳定积雪，其积雪主要来源于降水，因此，SCF与降水量的相关性更为显著。

3 讨论

新疆阿尔泰山的积雪覆盖率受地形、气象因素影响，空间异质性特征明显［41］。阿尔泰山SCP 随海拔的升高而增大，高海拔山区积雪常年累积，形成稳定性积雪，而内陆平原区积雪较少，这与郑淑文等［42］的研究具有一致性。这是因为海拔升高气温降低，降雪增多，有利于积雪的发育和保持，故高海拔地区多被深雪覆盖，不易消融，而低海拔区域的积雪覆盖多为浅雪，积雪融化速度较快［43］。此外，由于各坡向太阳辐射差异较大，影响了雪盖能量收支状况及积雪消融速度［44］，导致积雪坡向分布差异显著。

已有研究发现相对于降水，气温是影响积雪变化的主要因素［45-47］。本文研究结果显示，新疆阿尔泰山气温空间分布受高程影响较明显且气温与SCF整体呈负相关关系。在低海拔地区，温度的升高加速了积雪消融，因此，温度是决定积雪变化的主要因素，这与前人研究结果一致。但随着海拔的升高，温度对积雪的影响逐渐减弱，这是由于在高海拔地区，气温常年在0 ℃以下，积雪很难消融，此时影响积雪融化的主要因素是低压条件下的积雪升华［48］。

本文只对新疆阿尔泰山积雪覆盖在不同时间及地形上的变化特征进行了研究，但积雪消融同时也受到辐射、风力和地温等的共同作用。由于阿尔泰山气象站点较少且分布不均匀，使得该区实测气象数据较为匮乏。气象数据集连续性较好，但是与实测数据相比精度较低，后续应加强实地观测与遥感手段相结合。

4 结论

利用MOD10A2 积雪产品提取了新疆阿尔泰山2001—2020年的积雪覆盖率及积雪覆盖频率，并结合DEM 及气象数据对阿尔泰山积雪时空分布特征进行了分析，结果表明：

（1）20 a 间新疆阿尔泰山SCP 整体呈不显著减少趋势，最小值出现在2007 年，最大值出现在2010年；年内积雪从10 月开始积累，1 月SCP 值达到最大。积雪变化具有明显的季节性，SCP 除秋季呈增加趋势以外，其余三个季节都呈减小趋势。

（2）新疆阿尔泰山的SCP 与海拔呈正相关关系。海拔低于500 m 的区域SCP 值最低，均值约为8.11%；海拔2000 m 以上区域SCP 值最大，平均达99.08%，为常年稳定积雪区。不同坡向上的SCP 值也不同，其中西北坡SCP值最高，为28.45%，南坡最低，仅为18.36%。

（3）SCF 总体呈现出东北高、西南低的分布格局，与海拔呈显著正相关。阿尔泰山SCF 空间差异性较大，其中有67.65%的地区呈减少趋势。整体上看，高山区SCF呈上升趋势，平原与河流区SCF呈下降趋势。

（4）新疆阿尔泰山气温与SCF整体呈显著负相关，因此，气温是影响该区域积雪变化的主要因素。新疆阿尔泰山年均降水量呈现西北部向东南部逐渐降低的空间分布特征，有87.14%的区域SCF与降水量呈正相关。SCF与降水和气温的相关性均随海拔升高而降低。