基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析

doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0084

冰川冻土 ›› 2021, Vol. 43 ›› Issue (1): 311-321.doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2019.0084

基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析

肖瑶¹^,²(), 赵林¹(), 邹德富¹, 刘世博¹^,², 马露¹^,², 应雪¹^,², 刘艺阗¹^,²

^1.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藏北高原冰冻圈特殊环境与灾害国家野外科学观测研究站，甘肃兰州 730000
^2.中国科学院大学，北京 100049

收稿日期:2019-04-24 修回日期:2019-09-15 出版日期:2021-02-28 发布日期:2019-05-18
通讯作者: 赵林 E-mail:xiaoyao17@mails.ucas.edu.cn;linzhao@lzb.ac.cn
作者简介:肖瑶，硕士研究生，主要从事冻土模拟和制图研究. E-mail： xiaoyao17@mails.ucas.edu.cn
基金资助:
南京信息工程大学人才启动经费项目(2018r075);国家自然科学基金项目(41701073)

Analyses of the influence factors of permafrost distribution on the Qinghai-Tibet Plateau based on geographical detector

Yao XIAO¹^,²(), Lin ZHAO¹(), Defu ZOU¹, Shibo LIU¹^,², Lu MA¹^,², Xue YING¹^,², Yitian LIU¹^,²

^1.Cryosphere Research Station on the Qinghai-Tibet Plateau，State Key Laboratory of Cryosphereic Science，Northwest Institute of Eco-Environment and Resources，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou 730000，China
^2.University of Chinese Academy of Sciences，Beijing 100049，China

Received:2019-04-24 Revised:2019-09-15 Online:2021-02-28 Published:2019-05-18
Contact: Lin ZHAO E-mail:xiaoyao17@mails.ucas.edu.cn;linzhao@lzb.ac.cn

摘要/Abstract

摘要：

多年冻土的分布会受到局地地质、地形地貌和地表覆被等因素的影响。为探究各因子对多年冻土分布的影响强弱，选择青藏高原五个典型多年冻土区为研究区，基于MODIS和SRTM DEM数据提取研究区内2003—2012年平均地表温度、NDVI、地表反照率、积雪日数和坡度、坡向等因子，并采用地理探测器模型研究了各因子对研究区多年冻土分布的影响程度及差异。结果表明：在所有研究区内，地表温度是影响多年冻土分布最强的因子，其次为积雪日数。随着空间尺度范围的增大，坡度和坡向对多年冻土分布的影响逐渐减弱，地表温度的影响则逐渐增强。交互探测结果显示两个因子交互作用对多年冻土分布的影响程度都要大于单因子作用下的影响程度。本研究明确了青藏高原多年冻土分布的区域差异规律，为不同尺度多年冻土分布制图提供理论基础。

关键词: 青藏高原, 多年冻土分布, 地理探测器, q值, 影响因子

Abstract:

The distribution of permafrost is affected by local geology， landform and surface cover. In order to explore various factors which have different strength of influence on the permafrost distribution， this paper chooses five typical permafrost regions of the Qinghai-Tibet Plateau as the research area. This study is based on MODIS and SRTM DEM data extraction research of 2003 to 2012， and then， factors in them like： the average land surface temperature， NDVI， surface albedo， number of snow days， slope and aspect of the research area are studied. The geo-detector model is used to study the degree of influence and the difference of each factor on the distribution of permafrost in the research area. The results show that：（1） In all the study areas， the land surface temperature is the strongest factor affecting the distribution of permafrost， followed by the number of snow days. （2） With the increase of spatial scale range， the influence of slope and aspect on the distribution of permafrost is gradually weakened， while that of surface temperature gradually strengthened. （3） The result of interactive detection shows that the interaction of the two factors has a greater impact on the distribution of permafrost than the single one. This study clarifies the law of regional difference of permafrost distribution on the Qinghai-Tibet Plateau and provides a theoretical basis for mapping permafrost distribution at different scales.

Key words: Qinghai-Tibet Plateau, distribution of permafrost, geographical detector, q value, influence factor

中图分类号:

P642.14

肖瑶, 赵林, 邹德富, 刘世博, 马露, 应雪, 刘艺阗. 基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析[J]. 冰川冻土, 2021, 43(1): 311-321.

Yao XIAO, Lin ZHAO, Defu ZOU, Shibo LIU, Lu MA, Xue YING, Yitian LIU. Analyses of the influence factors of permafrost distribution on the Qinghai-Tibet Plateau based on geographical detector[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021, 43(1): 311-321.

图/表 12

图1

表1

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表7

参考文献 41

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数据	指标	描述
地表温度	全天地表温度	采用基于物理的白天/黑夜地表温度反演的MOD11系列遥感数据集，用其包含的白天地表温度和晚上地表温度来计算全天地表温度^{［10，30］}
积雪	冬半年积雪日数	来源于中国科学院西北生态环境资源研究院Hao等^［31］制作的MODIS 005版本和IMS数据集的青藏高原融合逐日无云积雪产品数据集
植被	7—9月NDVI	MOD13A2 16d植被指数合成产品
反照率	地表短波反照率	MCD43A4数据集，利用其1~7波段的反照率计算短波地表反照率^［32］
DEM	坡度、坡向	在ArcGIS中使用surface analysis工具，基于30 m分辨率的DEM数字高程模型数据，提取坡度和坡向

关系描述	交互作用
q（X1∩X2）<Min［q（X1）， q（X2）］	非线性减弱
Min［q（X1）， q（X2）］<q（X1∩X2）<Max ［q（X1）， q（X2）］	单因子非线性减弱
q（X1∩X2）>Max［q（X1）， q（X2）］	双因子增强
q（X1∩X2）=q（X1）+q（X2）	独立
q（X1∩X2）>q（X1）+q（X2）	非线性增强

区域	LST	ASW	NDVI	Albedo	Slope	Aspect
温泉	0.723	0.719	0.352	0.408	0.053	0.023
西昆仑	0.549	0.453	0.405	0.302	0.054	0.008
改则	0.430	0.332	0.093	0.104	0.007	0.006
阿尔金	0.453	0.084	0.008	0.012	0.025	0.015
不冻泉	0.542	0.300	0.007	0.075	0.003	0.007

区域	LST	ASW	NDVI	Albedo	Slope	Aspect
温泉	-0.806	0.736	-0.650	0.567	-0.220	0.102
西昆仑	-0.697	0.557	-0.594	0.508	-0.104	0.023
改则	-0.631	0.417	0.297	0.319	0.030	0.023
阿尔金	-0.630	0.341	0.266	0.106	0.183	0.067
不冻泉	-0.643	0.438	0.034	0.265	-0.037	-0.018

尺度大小	范围（参看图4）	半径/km
A	4	20
B	3+4	40
C	2+3+4	60
D	1+2+3+4	80

基于地理探测器的青藏高原多年冻土分布影响因子分析

Analyses of the influence factors of permafrost distribution on the Qinghai-Tibet Plateau based on geographical detector

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区域	C=A∩B	A	B	A+B	关系	交互类型
温泉WQ	Slope∩LST	0.053	0.723	0.729	C<A+B， C>A，B	E
	Aspect∩ASW	0.023	0.719	0.738	C<A+B， C>A，B	E
西昆仑XKL	Slope∩LST	0.054	0.549	0.590	C<A+B， C>A，B	E
	Aspect∩LST	0.008	0.549	0.561	C>A+B	NE
改则GZ	Slope∩LST	0.007	0.430	0.445	C>A+B	NE
	Aspect∩LST	0.006	0.430	0.444	C>A+B	NE
阿尔金AEJ	NDVI∩LST	0.008	0.453	0.454	C<A+B， C>A，B	E
	Slope∩LST	0.015	0.453	0.454	C<A+B， C>A，B	E
不冻泉BDQ	Aspect∩LST	0.007	0.542	0.545	C<A+B， C>A，B	E
	Slope∩ASW	0.003	0.300	0.327	C>A+B	NE

区域	C=A∩B	A	B	A+B	关系	交互类型
温泉WQ	LST∩ASW	0.723	0.719	0.779	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Albedo	0.723	0.408	0.761	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩NDVI	0.723	0.352	0.753	C<A+B， C>A，B	E
西昆仑XKL	LST∩NDVI	0.549	0.405	0.691	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Albedo	0.549	0.302	0.592	C<A+B， C>A，B	E
	ASW∩NDVI	0.453	0.405	0.590	C<A+B， C>A，B	E
改则GZ	LST∩NDVI	0.430	0.093	0.467	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Albedo	0.430	0.104	0.457	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩ASW	0.430	0.332	0.455	C<A+B， C>A，B	E
阿尔金AEJ	LST∩ASW	0.453	0.084	0.480	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Albedo	0.453	0.012	0.457	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Aspect	0.453	0.015	0.456	C<A+B， C>A，B	E
不冻泉BDQ	LST∩NDVI	0.542	0.007	0.553	C>A+B	NE
	LST∩Albedo	0.542	0.075	0.551	C<A+B， C>A，B	E
	LST∩Slope	0.542	0.003	0.549	C>A+B	NE
	LST∩ASW	0.542	0.300	0.549	C<A+B， C>A，B	E

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