青藏高原和阿尔卑斯山山体效应的对比研究(3)

作者：地理人来源：未知时间：2022-04-23 阅读：次字体：大中小在线投稿

　　3.数据与方法
　　3.1 数据来源

　　（1）DEM数据。DEM数据来源于空间信息联盟（CGIAR-CSI）提供的SRTM 90m数字高程数据库。空间分辨率为90 m,所有数据均是通过无缝数据集生成的。
　　（2）林线数据。林线数据取自张百平建立的山地垂直带信息系统。张百平等从公开发表的文献中挖掘了全球544个完整的山地垂直带谱数据,594个林线数据,148个雪线数据,173个高山草甸数据,构建了山地垂直带谱信息系统。
　　（3）气温数据。气温数据是基于MODIS的地表温度数据、DEM数据、气象台站数据结合地理加权回归估算的气温数据集,空间分辨率为0.05°（估算的数据精度比普通线性回归方法的精度更高,调整的决定系数R2大于0.91且标准误差RMSE在1.13~1.53℃范围内）。
　　3.2 研究方法山体效应通过山体内外同海拔高度上气温差以及山体内外同类型垂直带界线高度差来定量化（图3）。图3中的a和e点是山体外侧的点,b和d点是山体内部的点,c点位于a点上方,与山内b点在同一高度上。由于太阳辐射的影响,a和b的太阳辐射相近、气温接近,但b点的气温要比c点的气温要高。根据山体效应的概念模型,山体效应的一种定量化方式就是两点之间的气温差,即MEET=Tb-Tc。由于山内气温较高,相应地同种山地植被带界限（例如林线）,在山内就要比在山外分布的高,因此山体效应定量化的另一种表达式就是垂直带界线（林线）的高度差：MEEH=Hd-He。同样地,比较两个山地的山体效应的大小,也可以通过比较两个山地内部同海拔高度上气温及相同类型垂直带界线高度来进行度量。因此,本文通过比较青藏高原和阿尔卑斯山同海拔高度上的气温差以及林线分布的高度差来分析两个山地的山体效应差异。

图3山体效应的概念模型

　　首先,在比较青藏高原与阿尔卑斯山同海拔高度上的气温差时,需要进行同海拔高度上的气温转换。本文利用公式（1）,将青藏高原和阿尔卑斯山的气温转换到4500 m高度上（青藏高原平均海拔）进行比较;同时,为了更清楚地对比两个山地的山体效应差异,在两个研究区的中部分别做纬向和经向的剖面分析,即对青藏高原沿纬度32.5°N和经度88°E、对阿尔卑斯山沿纬度46.5°N和经度11°E进行同海拔气温的剖面分析,并比较剖面上二者山体效应的大小。这些剖面分别位于两个研究区的中部,从而最大限度地保证剖面的代表性和完整性。

　　（1）

T_{adjusted} = T + (h - H) \times ?_{1}

　　公式（1）是根据气温在垂直方向上的递减规律建立的,即每增加单位高度,气温按垂直递减率降低一定的数值。式中：

?_{1}

为气温垂直递减率,本文中采用统一的全球平均气温垂直递减率0.6℃/100 m;T为海拔h上的气温;Tadjusted为换算到海拔高度H上的气温。根据公式（1）,已知某点的实际气温和实际高度,那么可以推算这点上空某个高度上（如4500 m）的气温。
　　其次,在比较两个山地林线分布高度时,为了进一步揭示山体效应对林线的影响,选择与林线高度比较密切的气温指标如最热月5℃、10℃和最冷月0℃、5℃等温线来对比分析青藏高原与阿尔卑斯山的山体效应对林线的影响。已有研究表明最热月平均10 ℃等温线被认为与林线的高度一致,5℃为大多数植物开始生长的温度;最冷月0℃等温线不仅影响生物生长同时也对划分气温带等具有重要的地理意义。分析时,根据ArcGIS空间分析方法,提取并分析两个山地最热月10℃等温线、最冷月0℃等温线以及这两个月5℃等温线的空间分布;在此基础上,根据公式（2）分别计算青藏高原沿纬度32.5°N、阿尔卑斯山沿纬度46.5°N剖面上各等温线可能达到的理想高度,从而进一步解释两个山地林线分布高度的差异性。

　　（2）