基于MODIS數(shù)據(jù)的黃淮海夏玉米高溫風(fēng)險空間分布

劉 哲，汪雪瀅，劉帝佑，昝糈莉，趙祖亮，李紹明，張曉東

（中國農(nóng)業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，北京 100083）

0 引 言

玉米是三大谷物之一，在中國分布廣泛[1]。玉米是喜溫作物，在生產(chǎn)過程中，溫度是重要的氣象因子。適宜的環(huán)境溫度是玉米高產(chǎn)所必需的先決條件之一，溫度過高會對玉米的生長發(fā)育造成嚴(yán)重影響[2-3]。中國近50 a來年平均地表變暖幅度為1.1 ℃[4]。隨著全球氣候變暖的加劇，近年來極端天氣與氣候事件發(fā)生的頻率增大[5-8]。在2013年罕見的夏季持續(xù)高溫嚴(yán)重影響了夏玉米的產(chǎn)量[9-10]。因此，玉米高溫?zé)岷z測與監(jiān)測已成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理的一項重要內(nèi)容。

在同一地區(qū)，每天的溫度都有一定的變化規(guī)律，日最高溫在一天內(nèi)出現(xiàn)的準(zhǔn)確時間也隨季節(jié)而變化，但變化不大[11]。當(dāng)前，學(xué)者們多是使用氣象站點的氣溫觀測數(shù)據(jù)進行高溫?zé)岷ρ芯?。劉哲等[12]使用氣象插值數(shù)據(jù)，結(jié)合日高溫時長概率分布函數(shù)計算黃淮海各縣區(qū)玉米花期出現(xiàn)高溫?zé)岷︼L(fēng)險的概率和空間分布規(guī)律。由于地形復(fù)雜等因素，氣象站點分布并不均勻，且氣象站點獲取的溫度數(shù)據(jù)為距離地面1.5 m、遮蔭的點源大氣溫度。為獲取各地非氣象站點的溫度信息數(shù)據(jù)，通常使用插值算法計算獲取，而插值精度難以保證。遙感測溫技術(shù)填補了氣象站測溫的不足[13]，其技術(shù)優(yōu)勢在于實時、大面積、全覆蓋地表，數(shù)據(jù)有相對較高的可信度。

遙感測溫技術(shù)以獲取地表溫度為主，如果有植物覆蓋地面，則獲取植物冠層溫度。以往試驗數(shù)據(jù)表明，氣象站點所測氣溫與 MODIS LST反演的溫度有密切的相關(guān)關(guān)系[14-17]。歐陽斌等[14]對青藏高原地區(qū)晝夜的MODIS LST數(shù)據(jù)進行分段擬合，使用Sin-linear算法進行擬合得到日平均地表溫度(Tf)，與氣象日均溫（Ta）比較，決定系數(shù) R2超過 0.9。袁敏等[15]利用 MOD11A1產(chǎn)品在新疆局部地區(qū)生長季建立遙感溫度與氣象日最高溫的線性回歸模型，R2為 0.92。Zhu等[16]的研究結(jié)果表明每日的最高和最低氣溫都可以通過植被指數(shù)法從 MODIS陸地表面產(chǎn)品中獲取。閔文彬等[17]發(fā)現(xiàn)遙感反演地表溫度與氣象站提供的氣溫（Ta）和地溫（Ts）比較，相關(guān)系數(shù)并不高，分別為0.834和0.854。而Ts-LST與Ts-Ta卻存在既顯著又穩(wěn)定的線性相關(guān)關(guān)系。

目前在涉農(nóng)領(lǐng)域遙感監(jiān)測中，遙感溫度數(shù)據(jù)主要有以下用途：利用MODIS不同波段反演的地表作物分布和地表溫度分布，建立干旱監(jiān)測模型從而判斷農(nóng)業(yè)旱情和災(zāi)情的動態(tài)變化[18-20]；利用熱紅外遙感數(shù)據(jù)反演的地表溫度，可用于計算農(nóng)作物生長期的累積溫度及天數(shù)、預(yù)測開花期和成熟期、監(jiān)測病蟲害，檢測和評估旱情等多個方面[21-23]；利用MODIS LST產(chǎn)品估算田間日平均溫度與地表溫度，可用于指導(dǎo)農(nóng)作物的適時播種[24]。

本文主要是探索使用 MYD11A1產(chǎn)品數(shù)據(jù)替代通過插值得到的面狀氣象日最高氣溫數(shù)據(jù)的可行性。氣象學(xué)研究表明，日最高溫出現(xiàn)的時間大致在14：00時左右，溫度高峰時間前后0.5 h內(nèi)溫度會有0.5 ℃左右的下降[11]。因此遙感數(shù)據(jù)選擇與日氣象最高溫時間相近的MYD11A1（白天 13:30過境）數(shù)據(jù)。 在此基礎(chǔ)上，對MYD11A1數(shù)據(jù)使用移動窗口算法獲取黃淮海夏玉米種植區(qū)的高溫風(fēng)險空間分布，并結(jié)合高程及水體分布等地理環(huán)境因素分析該種風(fēng)險形成的原因。研究中使用2011?2014年7、8月的數(shù)據(jù)，該時間段正處于夏玉米的花期階段[25]。本文對氣象站點日最高溫數(shù)據(jù)與其所在像元的 MYD11A1遙感溫度產(chǎn)品數(shù)據(jù)建立線性回歸模型進行相關(guān)性研究，通過決定系數(shù)和均方根誤差[26-27]分析2種數(shù)據(jù)之間的相關(guān)程度。在沒有其他數(shù)據(jù)依托的情況下，使用遙感溫度數(shù)據(jù)對黃淮海夏玉米區(qū)的高溫風(fēng)險空間分布進行提取。

1 研究區(qū)概況

本文以黃淮海夏播玉米種植區(qū)為研究區(qū)域，包括山東、河南 2省全部區(qū)域，北京、天津大部分區(qū)域以及江蘇、安徽2省的北部區(qū)域。該區(qū)域四季分明、雨熱同期，屬半濕潤暖溫帶灌溉集約農(nóng)作區(qū)。全年≥10 ℃的積溫約3 600～4 900 ℃，年降水量約500～950 mm[10,12,28]，無霜期 170～220 d，降雨量相對豐富。研究區(qū)大部分為平原地區(qū)，但該區(qū)域夏季降雨量占全年的 70%以上，降雨過分集中，氣溫高、蒸發(fā)量大。

2 材料與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源與數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.1.1 數(shù)據(jù)來源

1）溫度數(shù)據(jù)：氣象站點溫度數(shù)據(jù)來源于中國氣象局與中國氣象科學(xué)數(shù)據(jù)共享服務(wù)網(wǎng)提供的國家級氣象站點地面氣候資料日值數(shù)據(jù)集[29]，本文中選用的氣象溫度均為該數(shù)據(jù)集中2011?2014年7?8月的日最高氣象溫度（以下簡稱為氣象日最高溫）。

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MODIS LST產(chǎn)品數(shù)據(jù)下載自 Land Processes Distributed Active Archive Center（LP DAAC）網(wǎng)站[30]，本文中使用 2011?2014年 7?8月搭載在 Aqua衛(wèi)星上的L3級地表溫度產(chǎn)品 MYD11A1，該數(shù)據(jù)使用熱紅外波段31（10.78～11.28 μm）與熱紅外波段 32（11.77～12.27 μm）通過分裂窗算法計算得到[31]。其時間分辨率為1 d，空間分辨率為1 km。本文選用該數(shù)據(jù)集中白天13:30過境的遙感反演地表溫度數(shù)據(jù)（以下簡稱為遙感溫度）。

根據(jù)MODIS中國區(qū)域行列號的分布標(biāo)示圖（圖1），選取行列號h26v04、h26v05、h27v05、h28v05的遙感影像，可以覆蓋全部黃淮海夏播玉米區(qū)。

2）高程數(shù)據(jù)和水體分布數(shù)據(jù)等：來源于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)網(wǎng)[32]。

2.1.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

將每日的4幅（h26v04、h26v05、h27v05和h28v05）遙感影像進行拼接處理[33]。然后使用ArcMap軟件的投影工具將影像數(shù)據(jù)坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為 WGS-84坐標(biāo)系[34]。由于遙感測溫數(shù)據(jù)以像元亮溫指數(shù)作為顯示數(shù)據(jù)。因此需將像元亮溫指數(shù)轉(zhuǎn)換為對應(yīng)地表的攝氏溫度數(shù)據(jù)[31]

式中LSTAD為像元覆蓋地表單元的攝氏溫度，℃；T為像元亮溫指數(shù)，K；“0.02”為像元亮溫指數(shù)轉(zhuǎn)換為絕對溫度的比例系數(shù)[31]。

圖1 MODIS中國區(qū)域行列號設(shè)置標(biāo)示Fig.1 MODIS sinusoidal tile grid of China

最后使用ArcMap軟件空間分析中的提取工具，將氣象站點所在像元的遙感溫度數(shù)值提取出來，并記錄到輸出要素類的屬性表中，用于后續(xù)計算。

2.2 氣象日最高溫與遙感溫度的建模方法

式中Tmax為氣象日最高溫，℃；LSTAD為遙感溫度，℃；a和b分別為回歸系數(shù)。本文以黃淮海區(qū)的遙感溫度數(shù)據(jù)為基準(zhǔn)，逐個獲取對應(yīng)的氣象日最高溫。將 2011?2014年共4 a 7?8月的遙感溫度數(shù)據(jù)升序進行排列，每間隔4組數(shù)據(jù)選出一組數(shù)據(jù)作為預(yù)測集，其余數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。訓(xùn)練集數(shù)據(jù)為2 364組，預(yù)測集數(shù)據(jù)為591組。然后利用訓(xùn)練集中遙感溫度數(shù)據(jù)與對應(yīng)氣象日最高溫數(shù)據(jù)采用線性回歸的方法構(gòu)建氣象日最高溫的遙感反演模型。對構(gòu)建的模型利用 591組預(yù)測集數(shù)據(jù)進行檢驗，建模精度采用預(yù)測值和氣象日最高溫實際值的決定系數(shù)R2和均方根誤差（root mean squares error, RMSE）[36-37]來評價。同時對氣象日最高溫數(shù)據(jù)和遙感溫度數(shù)據(jù)通過 SPSS軟件進行顯著性檢驗，進一步探索2種溫度數(shù)據(jù)間的相關(guān)性。

式中Tmobs,i是氣象站點在日期i的氣象日最高溫，℃；Tmpre,i是通過回歸方程計算得到的日期i的預(yù)測溫度，℃；n是數(shù)據(jù)個數(shù)。

2.3 高溫風(fēng)險空間分布的獲取方法

遙感圖像處理的移動窗口算法[38]可以實現(xiàn)影像數(shù)據(jù)中心像元與周圍像元差值的計算。在遙感數(shù)字影像像元陣列中，從陣列的左上角開始，提取一個q×m個（q，m均為奇數(shù)）像元的矩形區(qū)域數(shù)據(jù)，該矩陣的中心即為移動窗口的中心像元。統(tǒng)計中心像元與周圍像元的差值，將差值記錄在新生成的數(shù)據(jù)陣列相應(yīng)位置上。然后將移動窗口右移一個像元，繼續(xù)重復(fù)以上操作，直到整個影像數(shù)據(jù)處理完成為止。

用中心像元與周圍像元平均值的差作為數(shù)據(jù)評價標(biāo)準(zhǔn)（LSTAD-LSTADave），這種統(tǒng)計計算方法可以反映中心像元相對周圍像元平均環(huán)境的差異。本文使用遙感溫度數(shù)據(jù)進行計算，如圖 2所示，先計算不同尺度范圍內(nèi)除中心像元值外均值（LSTADave），再用中心像元值（LSTAD）與該均值相減，得到評價中心像元與周圍像元差異的指標(biāo)（LSTAD-LSTADave）；為反映村、鄉(xiāng)、縣尺度下提取結(jié)果，本文分別設(shè)置 3×3、11×11、51×51共 3個尺度的遙感影像窗口進行分析。

圖2 移動窗口均值算法示意圖Fig.2 Mobile window mean algorithm diagram

玉米在花期階段對溫度的敏感程度高[2]，一般認為當(dāng)溫度高于32～35 ℃時[12]，玉米將遭受高溫?zé)岷γ{迫，出現(xiàn)授粉困難，甚至高溫殺雄等現(xiàn)象。以年為單位計算每年 7?8月 LSTAD-LSTADave的均值，同時使用遙感溫度計算每個像元 7?8月的遙感溫度均值，將遙感溫度均值≥34 ℃且 LSTAD-LSTADave均值≥3 ℃的像元視為存在高溫風(fēng)險。最后疊加高程數(shù)據(jù)和水體的空間分布，分析高溫風(fēng)險空間分布的主要成因，并比較4 a間高溫風(fēng)險的空間分布變化情況。

3 結(jié)果與分析

3.1 遙感溫度與氣象日最高溫度模型及驗證

圖3為使用線性回歸對2011?2014年7?8月遙感溫度與氣象日最高溫建模與驗證的散點圖，訓(xùn)練集中R2為0.51，RMSE為2.5 ℃，P＜0.001。預(yù)測集中的觀測值與預(yù)測值整體呈現(xiàn)較好的線性關(guān)系，R2為 0.49，RMSE為2.49 ℃，P＜0.001。說明黃淮海地區(qū)7?8月遙感溫度和氣象日高溫之間存在顯著的正相關(guān)性。

3.2 高溫風(fēng)險的空間分布

圖4為2014年7?8月的LSTAD- LSTADave在不同窗口尺度下的空間分布，結(jié)果顯示移動窗口尺度越大 LSTADLSTADave統(tǒng)計值變化范圍越大，差異越明顯，但其差異的空間分布基本相同。因此本文選取 51×51窗口下的LSTAD-LSTADave值進行高溫風(fēng)險空間分布研究，結(jié)果如圖5所示。

圖3 2011?2014年7?8月遙感溫度和氣象日最高溫建模與驗證Fig.3 Modeling and verification between LST data and meteorological highest temperature data from July to August during 2011-2014

圖 4 2014年7?8月LSTAD-LSTAdave在3種尺度下的空間分布Fig.4 Spatial distribution of difference between central point temperature (LSTAD) and average temperature of surrounding points (LSTADave) based on three scales window function from July to August in 2014

從圖5中可看出高溫風(fēng)險主要分布在北京中部、天津中東部、河南西部、山東中部以及陜西中西部地區(qū)，并且出現(xiàn)頻率較大。

圖5 2011?2014年黃淮海地區(qū)7?8月高溫風(fēng)險空間分布Fig.5 Spatial distribution of high temperature risk in Huang-Huai-Hai Plain from July to August during 2011-2014

經(jīng)過數(shù)據(jù)整理計算，7?8月份黃淮海夏玉米種植區(qū)2011年遙感溫度均值為 30.98 ℃，高溫風(fēng)險主要分布在北京中部、天津中東部、山東中部、河南西北部和陜西中西部[39]；2012年遙感溫度均值為 30.89 ℃，高溫風(fēng)險主要分布在北京中部、天津中東部、山東中部、河南西北部、陜西中西部[40]；2013年遙感溫度均值為 32.17 ℃，高溫風(fēng)險主要分布在北京中部、天津中東部、山東中部、河南西部陜西中西部[41]；2014年遙感溫度均值為 32.64 ℃，高溫風(fēng)險主要分布在北京中部、天津中東部、河北西部、山東中部、河南中西部以及陜西中西部[42]。結(jié)合高程與水體分布分析高溫風(fēng)險的分布特點，發(fā)現(xiàn)陜西中西部地區(qū)出現(xiàn)高溫風(fēng)險頻率較高且范圍較大，該地區(qū)正處于秦嶺山脈地區(qū)，由于海拔升高造成溫度降低，因此山谷地區(qū)易出現(xiàn)異常高溫；其次，北京中部和天津中東部地區(qū)的出現(xiàn)頻率也較大，該地區(qū)主要位于北京和天津城區(qū)，城市建筑用地以及汽車尾氣排放等原因都會形成異常高溫，因此城市周邊易出現(xiàn)高溫風(fēng)險；在山東省南部的微山湖附近高溫風(fēng)險出現(xiàn)的頻率較低。

4 討 論

本文計算氣象日最高溫與遙感溫度 2種數(shù)據(jù)的決定系數(shù)R2和均方根誤差RMSE低于其他研究[14-15]的測試結(jié)果，但Huang等[43]在基于季節(jié)性對LST數(shù)據(jù)與氣象日均溫進行線性回歸分析時，也同樣發(fā)現(xiàn)夏季 LSTAD與氣象日均溫的R2和RMSE并不高，R2為0.25，RMSE為2.6 ℃。決定系數(shù)較低原因可能主要有3點：1）每年7?8月是黃淮海的雨季，極端天氣較多。即使MODIS LST產(chǎn)品采取了“去云”技術(shù)措施，但是誤差仍然存在。2）氣象站點多數(shù)設(shè)置在城鎮(zhèn)附近，周邊鄰近用地情況復(fù)雜，1 km分辨率像元中混合像元較多，特別是城鎮(zhèn)熱島效應(yīng)的影響不容忽視。這些原因加大了遙感溫度和氣象日最高溫之間的偏差。3）本文的研究區(qū)域范圍較大，包含了多種地形地貌，以及不同的氣候帶，因此也對R2和RMSE的計算造成了較大的影響。后期在研究中，可進一步結(jié)合耕地調(diào)查數(shù)據(jù)進行分析研究，避免城市與海拔等復(fù)雜因素的影響，提高數(shù)據(jù)精度。

本文使用遙感溫度獲取黃淮海夏玉米種植區(qū)花期的高溫風(fēng)險空間分布，并不是要重點研究高溫實際所帶來的熱害影響，而是通過遙感數(shù)據(jù)與氣象日最高溫度間正相關(guān)的變化趨勢獲取可能存在高溫風(fēng)險的區(qū)域分布，從而避免熱害的發(fā)生。因此本文提出使用線性回歸的方式去研究遙感溫度與氣象日最高溫間是否存在線性相關(guān)性，同時通過顯著性檢驗的方式論證 2種數(shù)據(jù)是否顯著相關(guān)。在結(jié)合多種相關(guān)性分析方法的前提下，本文認為即使兩種數(shù)據(jù)的決定系數(shù)R2不高，但也足以說明兩種數(shù)據(jù)間存在密切的相關(guān)性，因此使用遙感溫度數(shù)據(jù)代替氣象日最高溫插值數(shù)據(jù)[13]來獲取高溫風(fēng)險的空間分布是可行的。

本文使用移動窗口算法所獲取的高溫風(fēng)險的空間分布在年際間變化不明顯，趨于穩(wěn)定。且高溫風(fēng)險主要集中分布在北京、天津、河南西部和陜西中西部等地區(qū)。這些地區(qū)形成這種現(xiàn)象的原因都和其特殊的地理位置密切相關(guān)。其中，山脈和居民聚居區(qū)對其影響明顯，是形成高溫風(fēng)險的主要原因。水體所在像元溫度普遍低于周圍地區(qū)，但在水體周邊沒有發(fā)現(xiàn)高溫風(fēng)險，說明水體對于周邊環(huán)境起到了高溫調(diào)節(jié)作用。

5 結(jié) 論

1）氣象日最高溫與遙感溫度間模型的決定系數(shù) R2為0.51（P＜0.001），表示兩種數(shù)據(jù)存在顯著的正相關(guān)性。結(jié)果表明可以使用MYD11A1溫度產(chǎn)品中13:30過境的遙感溫度獲取黃淮海地區(qū)夏玉米花期的高溫風(fēng)險空間分布。

2）通過使用滑動窗口的方法，發(fā)現(xiàn)黃淮海夏玉米區(qū)的高溫風(fēng)險主要分布在秦嶺山區(qū)北部以及各大城鎮(zhèn)、村莊的周邊地區(qū)。但在水體周圍未發(fā)現(xiàn)高溫風(fēng)險，說明水體對高溫風(fēng)險有調(diào)節(jié)作用。

3）由于高溫天氣一般出現(xiàn)在晴天，因此使用MYD11A1溫度產(chǎn)品可以發(fā)現(xiàn)歷史和近實時的高溫風(fēng)險分布，為相關(guān)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)管理提供數(shù)據(jù)支撐和方法參考。

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