1、华南师范大学学报(自然科学版)Journal of South China Normal University(Natural Science Edition)2022，54(6):8694doi:106054/jjscnun2022089收稿日期:20210316华南师范大学学报(自然科学版)网址:http:journalnscnueducn基金项目:国家重点研发计划项目(2021YFB2600102)*通信作者:张良侠，Email:brightzlx 126com亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析刘显男，张良侠*，闫章美(南京信息工程大学应用气象学院，南京 210044)摘
2、要:为分析亚热带湿润区农业用地对区域气候的影响，以江西省为例，基于 20032019 年的 MODIS 地表温度数据，将天然林地作为参照，分析了亚热带湿润地区农业用地热环境效应的时空变化特征及其与主要生物物理因子的关系。结果表明:(1)与天然林地相比，农业用地在白天具有明显的增温效应，年均增温幅度达 19;夜间降温效应明显。(2)农业用地热环境效应随季节变化明显，特别是在夜晚，主要表现为农业用地在夏季的夜晚具有微弱的增温效应。(3)20032019 年，农业用地白天增温和夜晚降温效应均呈增加态势。(4)农业用地热环境效应在白天主要受蒸散的控制，在夜晚主要受蒸散和反照率的共同控制。关键词:土地利
3、用;农业;气候效应;MODIS中图分类号:P95文献标志码:A文章编号:10005463(2022)06008609Analysis on the Thermal Environment Effects and Their Biophysical Factors ofAgricultural Lands in Humid Subtropical egionsLIU Xiannan，ZHANG Liangxia*，YAN Zhangmei(School of Applied Meteorology，Nanjing University of Information Science Technol
4、ogy，Nanjing 210044，China)Abstract:To analyze the influence of agricultural land in subtropical humid zone on regional climate，the spatialand temporal variation characteristics of the thermal environmental effect of agricultural land in subtropical humidzone and its relationship with the main biophys
5、ical factors were analyzed in Jiangxi Province，based on MODIS sur-face temperature data from 2003 to 2019，with natural forest land as a reference esults show:(1)agriculturallands warm the land surface significantly relativity to natural forests during the day，with annual mean temperatureincrease of
6、19，whereas cool the temperature substantially at night;(2)the thermal environment effects of agri-cultural lands vary greatly by the season，especially at night，characterized by weak nighttime warming effects du-ring summer;(3)both the daytime warming and nighttime cooling effects of agricultural lan
7、ds show upward trendsfrom 2003 to 2019;(4)the thermal environment effects of agricultural lands are primarily controlled by evapotrans-piration during the day and by the joint control of evapotranspiration and surface albedo at nightKeywords:land use;agriculture;climate effects;MODIS土地利用对局地、区域甚至全球气候
8、有着重要影响，成为除化石燃料燃烧外，人类影响气候变化的最大因素15。农业作为最主要的人为土地利用活动之一，通过调节陆地大气间能量、水分和动量交换在气候系统中发挥着至关重要的作用，特别是在热带和亚热带湿润区6。一方面，自然植被转化为农业用地会改变地表粗糙度、反照率、叶片电导和其他特性，从而增加或降低温度;另一方面，农田管理(如施肥、灌溉、松土和种植等)能显著影响当地气候78。然而，目前关于农业用地热环境效应的认识大多基于模型模拟的方法910。由于模型的结构、参数化以及输入数据的差异，导致不同研究结果分歧较大，甚至完全相反912。同时，数值模型的分辨率通常较低(约 100 km)，不能清晰反映温度
9、变化的空间异质性。快速发展的卫星遥感技术，为评估农业用地热环境效应提供了最直接有效的观测证据。然而，已有研究大多基于代表性网格内不同土地利用类型的温度差异来量化毁林或造林的气候效应10，1314，不能全面反映农业用地对区域温度的影响，特别是大面积农业用地集中分布区域。在我国，农业用地面积占比超过 50%，其通过各种因素对气候造成的增温影响不可忽视，但目前尚缺乏单独对农业热环境效应长期变化趋势的遥感监测研究。因此，急需发展新的遥感评估方法，全面评估农业用地对区域温度的影响。本文以江西省为例，基于 MODIS 地表温度数据，以天然林地为参照，采用空间代替时间的方法，从像元尺度定量评估近 20 年农
10、业用地的热环境效应及其时空演变规律，并结合地表蒸散、反照率和气象数据，探讨农业用地热环境效应的可能驱动因子。旨在揭示我国亚热带湿润地区农业土地利用对温度的影响特征及其控制因子，为制定缓解区域气候变化的土地利用策略提供参考。1数据与方法11研究区域江西省位于中国东南部(图 1)，长江中下游南岸，属亚热带温暖湿润季风气候，年降雨量为 1 3411 943 mm，年平均气温为 163175。江西省是一个农业人口多、农村地域大、农业比重相对较高的省份，全省耕地面积约 3 万 km2;粮、猪、油、菜、水产等主要农产品产量在全国占有重要地位，是长三角、珠三角和港澳等地重要的农产品供应基地，其中稻谷产量居全
11、国第 2 位，始终保持全国农业主产省的地位。图 1江西省地形图Figure 1Topographic map in Jiangxi Province注:此图基于国家测绘地理信息局标准地图(审图号:GS(2020)4619 号)绘制，底图无修改。78第 6 期刘显男等:亚热带湿润区农业用地热环境效应及其生物物理因子分析12数据来源与预处理121数据来源本文利用中分辨率成像光谱仪(Moderate esolution Imaging Spectroradiometer，MO-DIS)合成的地表温度数据(Land Surface Tempera-ture，LST)来反映研究区的热环境条件。该遥感数据
12、误差在 1 之内，已被广泛用于评估人类土地利用活动的热环境效应1518。文中选取了覆盖研究区范围内的 20032019 年最新版本的 MODIS/Aqua 8 天合成的 LST 数据产品(MYD16A2，V6)，空间分辨率为 1 km，通过 Earthdata 数据共享平台(https:search earthdata nasa gov/)免 费 获 取。Aqua 卫星过境时间为地方太阳时 13:30 和01:30，此时地表温度分别接近日最高值和日最低值，分别用来代表白天、夜晚温度。其中蒸散数据来源于 MODIS 8 天合成产品(MYD16A2，V6)，空间分辨率为 500 m。反照率数据来源
13、于 MODIS 逐日数据产品(MCD43A1，V6)，空间分辨率为 1 km。土地利用数据来源于清华大学宫鹏教授领衔研发的第二代 FOMGLC 土地覆盖产品，该数据参考IGBP(InternationaI Geosphere Biosphere Programme)分类体系，空间分辨率为 30 m15。气象数据来自江西省气象局的 26 个气象站(图 1)20032019 年的气温和降雨量资料，海拔数据来源于 ASTE GDEM。122数据预处理利用 MT(MODIS eprojectionTool)软件对遥感数据进行批量拼接和投影处理。为了减少误差，本文仅提取平均发射率误差002(质量控制(Q
14、C)标志为“01”)、平均 LST 误差1 K(QC 标志为“00”)和天顶角65的 LST 像元;通过ANUSPLIN 软件对气象数据进行插值。13方法131土地利用分类本文获取 2015 年的土地利用类型数据，经拼接、投影、裁剪后得到江西土地利用类型图(图 2)，主要包括农田、林地、草地、灌丛、湿地、水体、不透水面和裸地 8 种土地利用类型。其中林地和农田是土地利用的两大主要类型，分别占研究区总面积的 63%和 24%。由于水体白天的冷却效应和夜间增暖效应会影响周围温度，本文首先剔除了湿地、水体及大型水体周围 1 km 的缓冲区域内的土地利用数据。为了使土地利用数据与 MODIS LST
15、数据的空间分辨率一致，本文分别计算了空间分辨率为 1 km 的农田和林地的面积占比，并把农田占比超过 50%的像元定义为农业用地。图 2江西省土地利用图Figure 2Land use map in Jiangxi province132农业用地热环境效应估算方法本文将农业用地的热环境效应(T)定义为:T=TagrTfor，(1)其中，Tagr为农业用地像元的实际地表温度，可通过MODIS 地表温度数据直接提取;Tfor为天然林地的地表温度。T0 表示农业用地对区域环境为增温效应，T0 表示农业用地对区域环境为降温效应。由于缺乏对应每个农业用地像元位置的 Tfor观测数据，本文基于农田周围天然
16、林地的 LST 数据，以海拔为协变量，利用协同克里金插值方法获取 Tfor。为了准确估算 Tfor，降低混合用地对 Tfor的影响，本文仅筛选林地面积百分比为 100%的纯天然林地像元为参照。为了增加参考林地像元分布范围，同时选取了研究区周围 50 km 范围内的天然林地像元。133农业用地热环境效应时空变化及其驱动因子分析本文首先计算 20032019 年的多年平均 T，88华 南 师 范 大 学 学 报(自 然 科 学 版)第 54 卷分析农业用地热环境效应空间分布及其昼夜与季节变化特征。进而基于 20032019 年的逐年 T 数据，分析农业用地热环境效应的年际变化趋势。为了探究 T 变化与主要地表生物物理因子、气候因子的关系，本文首先采用与估算 T 相同的方法，分析了农业用地对蒸散(evapotranspiration，ET)和反照率的影响。反照率数据包括白空反照率(White Sky Albedo，WSA)和黑空反照率(Black Sky Albedo，BSA)，由于二者的空间分布高度类似，本文采用 WSA 表征反照率的大小。然后，分析了 T 的时空变化与 ET、WSA、气候
