基于aqua卫星总云量资料分析山区云水资源

'第26卷
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报Vol
26No

12011年1月JOURNALOFNATURALRESOURCESJan.,201
1基于Aqua卫星总云量资料分析山区云水资源11*1231王洪强,陈勇航,彭宽军,崔彩霞,张国庆,刘
琼(1
东华大学环境科学与工程学院,上海201620;2
中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所,乌鲁木齐830002;3
青海省气象局,西宁810001)摘要:采用NASA地球观测系统(EOS)云与地球辐射能量系统(CERES)2002-12至2007-12的CERESSSFAquaMODISEdition1B/2B/2C云资料,选取新疆阿尔泰山、天山和昆仑山三大山区,通过分析总云量的多年平均空间分布、季节变化以及年变化特征,考察了新疆山区云水资源情况。结果表明,多年平均的阿尔泰山、天山和昆仑山总云量区域平均值为43
47%、44
91%和52
72%,其云水资源有较大开发潜力。其中昆仑山的云资源最丰富,但其自然转化为降水的效率较低,可以通过人工增水提高其转化率。三大山区总云量呈明显的季节变化和年变化,变化规律各有特点。关
键
词:云水资源;总云量;新疆山区中图分类号:P339


文献标志码:A


文章编号:1000-3037(2011)01-0089-08新疆位于我国西北干旱区,该地区虽然面积约占全国16
7%,但多年平均年降水量仅为[1]147mm,为全国平均年降水量(648mm)的23%,不但低于全国平均值,同地球上相同纬度其他地方相比也是最少的,水资源短缺给新疆地区经济和环境可持续发展带来严重的问题。[2]云水资源是可持续开发的内陆水资源,而高山又是地球上云水资源最丰富的区域。[3]新疆山区约占全疆总面积的40%,其三大山脉!!!阿尔泰山、天山和昆仑山最高海拔均在4000m以上,具有丰富的高山云水资源,通过人工增水作业增加云水资源的开发利用是缓解新疆水资源短缺的有效途径之一。而这一工作只有建立在摸清新疆山区云况的基础上才能减少其盲目性,从而科学高效地开发利用空中云水资源。但是,目前常规气象台站只能通过目测的方式对云量进行观测,达不到定量观测的要求,加之新疆山区地形复杂,多为无人区,云资料非常缺乏,使得定量研究新疆山区的云水资源有很大困难。在这种情况下,卫星观测成为获取云资料最现实可行的科学手段。[45]国际上Rossow、Minnis等科学家利用卫星资料已作了不少云参量方面的研究。我国这方面的工作主要集中在利用国际卫星云气候计划ISCCP(InternationalSatelliteCloud[6]ClimatologyProject)的月平均资料研究云量变化方面,如丁守国等对全球云量变化进行了[7][8][9]研究,刘洪利等、宜树华等、魏丽等利用ISCCPC2或D2资料对中国地区云的时空分[10]布特征进行了分析,陈勇航等利用ISCCPD2数据集,针对西北3个不同气候区研究了云量的时空分布特征,研究结果表明,西北地区云量变化具有高值区沿着山脉分布的特征,云收稿日期:2010-04-09;修订日期:2010-12-02。基金项目:新疆维吾尔自治区科技支疆项目(200891129);上海市科委国内合作项目(09395800900);中国气象局省所科技发展专项(CMATG2008S11);中国沙漠气象科学研究基金(Sqj20080010)。第一作者简介:王洪强(1986-),男,山东诸城人,硕士研究生,主要从事大气环境和遥感研究。Emai:lsjhjgc@163.com*通信作者,Emai:lyonghangchen@dhu.edu.cn
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报26卷的形成受复杂地形的影响,即使在同一气候区云量也有很大差异,而ISCCPC2和D2资料[4]的空间分辨率为2
5∀#2
5∀,要进一步研究新疆山区云量的地域性变化特征,这样的空间分辨率就无法满足要求。因此,本文将采用更高空间分辨率的美国宇航局NASA云与地球辐射能量系统CERES(CloudsandtheEarth∃sRadiantEnergySystem)最新发布的云资料,针对总云量的多年平均空间分布、季节变化以及年变化特征进行分析,以期对新疆三大山区云水资源的地域性特征有更深入的了解,为该地区可持续开发云水资源提供参考。1
资料和研究方法本文采用的资料是2002-12至2007-12美国宇航局NASA发布的CERESSSFAquaMODISEdition1B、2B和2C云资料。云与地球辐射能量系统(CERES)是地球观测系统EOS(EarthObservingSystem)的首要组成部分之一,其观测数据的分析处理方法是在以往的科学实验如国际卫星云气候计划(ISCCP)和地球辐射收支实验EarthRadiationBudgetExperiment(ERBE)奠定的基础之上经过改进而来的,因此,其准确性更高,可以用来研究具有[11]不同地形条件的小地域上空云的特性。本文采用的资料是由搭载在Aqua卫星上的中分辨率成像光谱仪MODIS(ModerateresolutionImagingSpectroradiometer)获取的辐射观测数据经过反演得来的。SSF(SingleScannerFootprint)的空间分辨率取决于其视场FOV(即FieldofView,与Footprint同义),其FOV的视角沿卫星飞行轨道为1
3∀,正交于轨道2
6∀,卫星高度705km,因此它在天顶时地面的视场为16km#32km的椭圆,其星下点空间分辨率为20km。为了改善扫描图像的分辨率,SSF引进了新的角分布模式,使得在复杂的CERES观测域内,可利用高光谱分辨率和高空间分辨率处理云的图像资料来确定云和地表特征,从而使CE[1112]RES云资料具有更高的精确度。在CERES中,单个像素内的辐射被用来分析反演影响辐射场的云的特性。对每个像素点,用最先进的方法来探测云特性参量。在白天,使用3[1112]种不同的方法以减少任何单一方法产生的偏差。本文在卫星资料读取处理过程中,首先对0
5∀#0
5∀网格点内的所有像素点(Pixel)上的数据求平均,然后再插值到每个格点上,结果分析将根据格点进行。对多年每3个月(如春季为3月、4月和5月)进行平均得出各季节多年平均值,其中,冬季的计算方法为前一年的12月与次年的1、2月。对多年各个月进行平均得出多年平均的年变化特征。2
结果分析与讨论2
1
总云量的多年平均空间分布特征CERESSSF资料给出了晴空占全天空的百分比。为了了解总云量的分布情况,由100%减去晴空占全天空的百分比求得总云量。图1是2003!2007年总云量多年平均空间分布图。从图1可以看出,阿尔泰山、天山、昆仑山三大山区的总云量值相对于中部沙漠区明显较高,山脉地形对云量的形成与分布有[2]很大的影响,这与丁贤荣得出的高山具有增水效应的结果相一致。从总体上看,阿尔泰山和天山山区的总云量呈现北高南低的趋势,这是由于其水汽主要来自北方,北坡成为主要的迎风坡。昆仑山山区的总云量分布则是南高北低,这是由于其水汽主要来自印度洋,南坡成为主要的迎风坡,这些都与山脉的迎风坡气流抬升容易成云有关。 1期王洪强等:基于Aqua卫星总云量资料分析山区云水资源
91图1
2003!2007年总云量多年平均空间分布Fig.1
Themultiyearaveragespatialdistributionofthetotalcloudcoveragefor2003-2007为了进一步了解新疆三大山脉各自特点,表1给出了各山脉总云量5a平均的区域平均值统计结果。可以看出,南部的昆仑山脉总云量平均值最高,其次是天山山脉,最小值在阿尔泰山。昆仑山的总云量资源是最丰富的,比阿尔泰山多9
25%,比天山多7
81%。说明昆仑山山脉的云水资源比其他两个山脉丰富,这与昆仑山山脉距离印度洋相对较近,水汽[13][2]要比天山和阿尔泰山更丰富,成云的机率更高有关。但是据林之光、丁贤荣等研究,昆[2]仑山的降水量却少于天山(表2)。从水资源的角度来看,昆仑山的总云量资源虽然明显较天山大,但其转化为降水的效率比天山低。这可能是由于其海拔更高,空气更稀薄,且与藏北高原的相对高差要比天山和阿尔泰山与周边盆地的高差小,地面温差也要小些,对流不如天山和阿尔泰山旺盛造成的。因此,从人工增水意义上说,其云水资源有更大的开发潜[14]力。低云是产生降水的主要指示性云类,据张学文的研究,低云的含水量较丰富,远高于[15]高云和中云的含水量。据彭宽军等的研究,阿尔泰山、天山和昆仑山低层云量多年年平均区域值分别为25
4%、24
4%和27
5%,分别约占其总云量的58
43%、54
33%和[16]52
16%。可见,三大山区均具有较为丰富的云水资源和增水潜力。另外,根据史玉光对新疆区域面雨量及空中水汽时空分布规律的研究,新疆1961至2000年40a平均降水转换[17]率为10
4%。而据李霞等对天山可降水量和降水转化率的研究,天山山区夏季的降水转[18]化率较高,一般为100%~200%,最大为355%,冬季降水转化率低于夏季;据李帅等对可降水量及降水转化率分析的研究,阿勒泰地区降水转化率在281
5%~940
3%之间变化。由于水汽只有先形成云之后才能产生降水,天山和阿尔泰地区比新疆平均降水转化率高,可以推测,其云水资源也比新疆平均值要高。表1
新疆三大山区总云量多年平均值Table1
ThemultiyearmeansofthetotalcloudcoverageforthethreemountainrangesinXinjiang区域总云量/%阿尔泰山43
47天山44
91昆仑山52
72
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报26卷表2
部分高山降水带Table2
Partofrainfallbeltofthemountains第一降水带第二降水带区域位置海拔/m水量/mm位置海拔/m水量/mm北坡2200540天山托木尔峰52501000北坡2300~2400450~500昆仑山北坡3200300北坡4700600~800

注:资料来源于文献[2]。2
2
总云量季节变化特征图2是2002-12至2007-12多年平均季节空间分布,可见,各季节总云量空间分布与多年平均空间分布格局基本相同,其中,夏季的云水资源最为充沛。图2
2002-12至2007-12多年平均总云量季节空间分布Fig.2
ThemultiyearaverageseasonaldistributionofthetotalcloudcoverageduringDecember2002-December2007表3是2002-12至2007-12阿尔泰山、天山和昆仑山各区5a平均的总云量季节平均值。从季节变化特征看,新疆北部的阿尔泰山总云量平均值夏季最高,为52
03%,其次是春季49
19%,秋季36
56%,最低是冬季35
44%;天山山脉春季最高,为52
85%,其次是夏季51
01%,冬季40
00%,秋季最低,为36
22%;昆仑山山脉的总云量夏季最高,为 1期王洪强等:基于Aqua卫星总云量资料分析山区云水资源
9360
42%,其次是春季58
71%,冬季50
44%,最低值出现在秋季,为41
51%。由此可以看出,各大山脉总云量季节变化有所不同。从总体来看,三大山脉总云量资源一年中春季和夏季最为丰富,秋冬季节总云量虽然相对较少,但也可达35%~50%,仍具有一定的增水潜力。表3
三大山区总云量5a季节平均Table3
Fiveyearaverageseasonalmeansofthetotalcloudcoverageforthethreemountainranges季节春季夏季秋季冬季阿尔泰山49
19%52
03%36
56%35
44%天山52
85%51
01%36
22%40
00%昆仑山58
71%60
42%41
51%50
44%2
3
总云量年变化特征为了对新疆山区总云量资源有一个总体印象,对5a平均阿尔泰山、天山和昆仑山的总云量进行三地平均计算,得到年变化规律(图3)。可以看出,三大山区平均年内总云量分布呈现出中间高两头低的规律,从1!7月,该三大山区总云量呈上升趋势,7月总云量值达到最大,可高达58
69%。8!12月总云量总体呈下降趋势,10月达到总云量的最低值,为37
64%,最高值与最低值相差21
05%。从总体看,2!8月总云量分布较高,其平均值为53
84%。4!7月总云量分布相当,最为充沛,其平均值可高达56
85%。图3
2003!2007多年平均三大山区平均年变化Fig.3
Themultiyearaverageannualdistributionofthethreemountainrangesduring2003-2007为了研究具体各山区总云量资源的年变化,分别对阿尔泰山、天山和昆仑山的总云量进行5a平均计算。从图4可以看出,阿尔泰山山脉年内总云量总体1!7月呈上升趋势,8!12月呈下降趋势,总云量7月最多,可高达57
51%,1月最少,其值为31
27%,最高值与最低值相差26
24%。从年内看,阿尔泰山4!8月云水资源较高,其平均值为53
06%。天山山脉年内总云量总体1!5月呈上升趋势,6!12月呈下降趋势,总云量5月份最多,高达56
97%,10月最少,其值为33
87%,最高值与最低值相差23
1%。从年内看,2![19]8月云水资源较多,其平均值为50
96%。这与陈勇航等的研究结果趋势基本一致。昆仑山山脉总云量最高值出现在6月,为60
95%,最低值出现在10月,为39
68%,其
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报26卷最高与最低的差值为21
27%。从总体看,年内2!8月总云量基本相当,最为充沛,其平均值可高达59
18%。图4
2003!2007年阿尔泰山、天山和昆仑山多年平均年变化Fig.4
ThemultiyearaverageannualvariationofthetotalcloudcoverageforAltay,TianshanandKunlunmountainsduring2003-2007总的来看,5a平均的阿尔泰山、天山、昆仑山各自的年变化与三山平均的年变化相比各有特点。4!8月三山总云量资源均比较丰富,纬度越低,春季暖湿空气开始活跃越早,云量较早增加。秋冬季各大山脉均受大陆冷高压控制,以下沉气流为主,云量都明显减少,2!3月则只有天山和昆仑山总云量资源较为丰富,此时段也比较有利于人工增水作业。3
结论(1)多年平均的阿尔泰山、天山和昆仑山总云量区域平均值分别为43
47%、44
91%和52
72%,低层云量多年年平均区域值分别为25
4%、24
4%和27
5%,分别约占其总云量的58
43%、54
33%和52
16%。三大山区的云水资源有很大的开发潜力。(2)从多年平均的总云量区域平均值的季节变化来看,三大山区的变化规律不同,阿尔泰山和昆仑山的总云量夏季最高,分别为52
03%、60
42%,天山则是春季最高,为52
85%;天山和昆仑山的总云量在秋季最低,分别为36
22%、41
51%,而阿尔泰山则是冬季最低,为35
44%。(3)总云量年变化幅度较大,阿尔泰山、天山和昆仑山总云量最高最低差值分别为26
24%、23
1%和21
27%。阿尔泰山总云量最高时段为4!8月,其平均值为53
06%;天山总云量最高时段为2!8月,其平均值为50
96%;昆仑山总云量最高时段为2!8月,其平均值为59
18%。综上可见,从总体来看,三大山区总云量资源一年中春季和夏季最为丰富,秋冬季节总云量虽然相对较少,但也可达35%~50%,仍具有一定的增水潜力。新疆三大山区云水资源的时空分布存在各自特点,应根据具体情况科学规划和实施人工增水作业,并做好水资源的储备工作,适时缓解当地水资源短缺问题。参考文献(References):[1]
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CollegeofEnvironmentalScienceandEngineering,DonghuaUniversity,Shanghai201620,China;2
InstituteofDesertMeteorologyofChinaMeteorologicalAdministration,Urumqi830002,China;3
QinghaiMeteorologicalBureau,Xining810001,China)Abstract:CERESSSFAquaMODISEdition1B/2B/2CclouddatafromCloudsandtheEarth∃sRadiantEnergySystem(CERES)ofNASA∃sEOSfromDecember,2002toDecember,2007wereemployedandtheAltay,TianshanandKunlunmountainsinXinjiangwereselectedasresearchregionsinthisstudy.Thevariationfeaturesofcloudwaterresourcesweredemonstratedthroughtheanalysisofmultiyearaveragespatialdistribution,seasonalandannualvariationintotalcloudcoverage.TheresultsshowedthatmultiyearaverageofthetotalcloudcoverageoftheAltayMountains,TianshanMountainsandKunlunMountainswere43
47%,44
91%and52
72%,indicatingthecloudwaterresourceshadpotentialforartificialenhancingprecipitation;themeasurementofthetotalcloudcoverageoftheKunlunMountainswasthehighes,tbuttheprecipitationconversionefficiencywasrelativelylow,sothereshouldbesomepotentialforimprovingtheprecipitationefficiencybyartificialenhancingmethodsattheKunlunMountains;thetotalcloudcoverageofthethreemountainrangeshadobviousseasonalandannualvariationswithdifferentfeatures.Keywords:cloudwaterresource;totalcloudcoverage;mountainrangesinXinjiang'