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摘 要：湖泊不仅是陆地水圈的重要组成部分，更是揭示全球气候变化与区域响应的重要信息载体。青藏高原作为“世界屋脊”，是全球气候变化的重要组成部分，其生态环境的变化对世界有着重要影響。将两者结合起来，利用遥感卫星对湖表温度进行反演研究，不但有助于深入了解高原环境的变化以及这些变化对湖泊过程的影响，还为温度反演提供了更多新的研究思路。
关键词：湖泊;温度反演;青藏高原
地球表面温度是全球气候系统首要的、不可或缺的参数之一，是控制地球表面与大气之间热量、水分、气体交换的重要变量。在全球，根据不同地表领域将地球表面温度分为4类：陆地表面温度（LST）、冰表面温度（IST）、海洋表面温度（SST）和湖泊表面温度（LWST）[1]。20世纪60年代初期开始运用卫星遥感数据反演陆地表面温度，覃志豪、毛克彪、徐涵秋等众多研究学者，围绕反演的算法、数据的类型、参数的确定和反演的结果展开了大量的研究[2-4]。随着时代的发展，科技的进步，使得温度反演也开始不再局限于陆地表面，转而深入到海洋表面和湖泊表面。
对湖泊温度的反演是从海水温度的研究逐渐发展而来的。项文华[5]、阎福礼[1]对国内外湖泊水面温度遥感定量反演的整体研究做了全面的阐述，对湖泊水面温度反演的基本原理以及单窗、劈窗算法、多通道算法的原理和进展以及应用做了详尽的解释和说明。刘刚[6]以MODIS影像为数据源，对比不同分裂窗算法反演湖泊表面温度，用实测数据进行精度验证，表明可以直接利用MODIS地表温度产品获取湖泊表面水温。王敏[7]利用MOD11A2数据进行湖泊表面温度提取和分析，得到全球湖泊白天、夜晚及昼夜温差的表面温度格局，与实测数据进行对比，说明MODIS数据反演湖泊表面温度具有一定的可行性。杨英莲等[8]采用MODIS等遥感数据对青海湖进行了水体和冰川信息提取、水面和冰面温度反演。刘硕[9]选取Landsat为数据源，针对热红外遥感反演温度过程中的实际需求和图像可视化的相关特性，选择IDL作为系统开发反演湖泊水面温度。
青藏高原是全球气候变化最敏感的地区之一，湖泊表面温度是湖泊稳定性的重要指标，是湖泊流域气候的驱动力[10]，所以了解MODIS记录的湖泊表面温度随时间跨度的变化有助于深入了解区域气候条件的变化以及这些变化对湖泊过程的影响。因此许多学者对青藏高原湖泊表面温度变化进行了大量研究，Ke等[11]利用MODIS温度数据对色林错在2000-2013年的湖泊表面温度变化趋势和特征进行了分析，结果显示14年内，湖泊平均表面温度以每年0.26 ℃的幅度增长，夜间和冬季、春季增长幅度更大。Zhang 等[12]根据现有资料以及气候与环境之间的相关性，采用MODIS的8天夜间合成产品（MOD11A2）对青藏高原的水体表面温度进行了检测，经过分析发现青藏高原52个湖泊的平均变化速率为0.012±0.033°C/yr，表明水体温度变化与气候变暖和海拔高度存在关系。Wan[13]为了研究整个青藏高原湖泊温度变化的详细变化模式和潜在的驱动机制，利用的MODIS数据以及湖边界数据建立了青藏高原374个湖泊的LSWT数据集。这一系列的研究不仅为全球典型湖泊的温度反演提供了重要参考，也为我国国内学者研究青藏高原的湖表温度指明了研究方向。
与传统的采样和分析手段相比，应用遥感卫星进行湖泊表面温度反演，虽然节约了时间，提升了整体的效率，但青藏高原湖表温度的研究还有很多科学问题需要解决。因为遥感在湖泊领域的研究方法和内容虽然多样，但归根结底还是一个反演问题，都是依靠半经验的方法建立起各种模型对目标进行的反演，且在反演过程中，理论上要求遥感图像的获取时间和地面资料的实测时间一致，而青藏高原本身地势就比较复杂，想要执行存在一定的难度。因此想要得到非常准确的青藏高原湖表温度还需要继续深入探索。
参考文献
[1]阎福礼，吴亮，王世新，周艺，徐晨娜，王利双.水体表面温度反演研究综述[J].地球信息科学学报，2015，17（08）：969-978.
[2]丁凤，徐涵秋.基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析[J].福建师范大学学报（自然科学版），2008（01）：91-96.
[3]覃志豪，Zhang Minghua，Arnon Karnieli，Pedro Berliner.用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J].地理学报，2001（04）：456-466.
[4]覃志豪，Arnon Karnieli.用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法[J].国土资源遥感，2001（02）：33-42.
[5]项文华，张玉超，林珊，钱新，陈兆丰.湖泊水面温度遥感定量反演研究综述[J].四川环境，2011，30（06）：116-122.
[6]刘刚，张运林，欧维新.基于MODIS数据的湖面温度反演算法精度对比研究——以太湖为例[J].遥感信息，2013，28（06）：87-91.
[7]王敏. 基于MODIS的全球典型湖泊温度格局遥感分析[D].吉林师范大学，2017.
[8]杨英莲，殷青军.青海省湖泊遥感监测研究[J].青海气象，2003（04）：37-41.
[9]刘硕. 湖泊水面温度遥感反演系统研究[D].华中科技大学，2013.
[10]Schneider P ， Hook S J . Space observations of inland water bodies show rapid surface warming since 1985[J]. Geophysical Research Letters， 2010， 37（22）.
[11]Ke L ， Song C . Remotely sensed surface temperature variation of an inland saline lake over the central Qinghai–Tibet Plateau[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing， 2014， 98：157-167.
[12]Zhang G ， Yao T ， Xie H ， et al. Estimating surface temperature changes of lakes in the Tibetan Plateau using MODIS LST data[J]. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2014， 119（14）：8552-8567.
[13]Wan W ， Li H ， Xie H ， et al. A comprehensive data set of lake surface water temperature over the Tibetan Plateau derived from MODIS LST products 2001–2015[J]. Scientific Data， 2017， 4：170095.
作者简介：范馨（1995.06-），汉，女，四川荣县人，在读研究生，成都理工大学地球科学学院，专业：测绘工程，研究方向：摄影测量与遥感
关键词：湖泊;温度反演;青藏高原
地球表面温度是全球气候系统首要的、不可或缺的参数之一，是控制地球表面与大气之间热量、水分、气体交换的重要变量。在全球，根据不同地表领域将地球表面温度分为4类：陆地表面温度（LST）、冰表面温度（IST）、海洋表面温度（SST）和湖泊表面温度（LWST）[1]。20世纪60年代初期开始运用卫星遥感数据反演陆地表面温度，覃志豪、毛克彪、徐涵秋等众多研究学者，围绕反演的算法、数据的类型、参数的确定和反演的结果展开了大量的研究[2-4]。随着时代的发展，科技的进步，使得温度反演也开始不再局限于陆地表面，转而深入到海洋表面和湖泊表面。
对湖泊温度的反演是从海水温度的研究逐渐发展而来的。项文华[5]、阎福礼[1]对国内外湖泊水面温度遥感定量反演的整体研究做了全面的阐述，对湖泊水面温度反演的基本原理以及单窗、劈窗算法、多通道算法的原理和进展以及应用做了详尽的解释和说明。刘刚[6]以MODIS影像为数据源，对比不同分裂窗算法反演湖泊表面温度，用实测数据进行精度验证，表明可以直接利用MODIS地表温度产品获取湖泊表面水温。王敏[7]利用MOD11A2数据进行湖泊表面温度提取和分析，得到全球湖泊白天、夜晚及昼夜温差的表面温度格局，与实测数据进行对比，说明MODIS数据反演湖泊表面温度具有一定的可行性。杨英莲等[8]采用MODIS等遥感数据对青海湖进行了水体和冰川信息提取、水面和冰面温度反演。刘硕[9]选取Landsat为数据源，针对热红外遥感反演温度过程中的实际需求和图像可视化的相关特性，选择IDL作为系统开发反演湖泊水面温度。
青藏高原是全球气候变化最敏感的地区之一，湖泊表面温度是湖泊稳定性的重要指标，是湖泊流域气候的驱动力[10]，所以了解MODIS记录的湖泊表面温度随时间跨度的变化有助于深入了解区域气候条件的变化以及这些变化对湖泊过程的影响。因此许多学者对青藏高原湖泊表面温度变化进行了大量研究，Ke等[11]利用MODIS温度数据对色林错在2000-2013年的湖泊表面温度变化趋势和特征进行了分析，结果显示14年内，湖泊平均表面温度以每年0.26 ℃的幅度增长，夜间和冬季、春季增长幅度更大。Zhang 等[12]根据现有资料以及气候与环境之间的相关性，采用MODIS的8天夜间合成产品（MOD11A2）对青藏高原的水体表面温度进行了检测，经过分析发现青藏高原52个湖泊的平均变化速率为0.012±0.033°C/yr，表明水体温度变化与气候变暖和海拔高度存在关系。Wan[13]为了研究整个青藏高原湖泊温度变化的详细变化模式和潜在的驱动机制，利用的MODIS数据以及湖边界数据建立了青藏高原374个湖泊的LSWT数据集。这一系列的研究不仅为全球典型湖泊的温度反演提供了重要参考，也为我国国内学者研究青藏高原的湖表温度指明了研究方向。
与传统的采样和分析手段相比，应用遥感卫星进行湖泊表面温度反演，虽然节约了时间，提升了整体的效率，但青藏高原湖表温度的研究还有很多科学问题需要解决。因为遥感在湖泊领域的研究方法和内容虽然多样，但归根结底还是一个反演问题，都是依靠半经验的方法建立起各种模型对目标进行的反演，且在反演过程中，理论上要求遥感图像的获取时间和地面资料的实测时间一致，而青藏高原本身地势就比较复杂，想要执行存在一定的难度。因此想要得到非常准确的青藏高原湖表温度还需要继续深入探索。
参考文献
[1]阎福礼，吴亮，王世新，周艺，徐晨娜，王利双.水体表面温度反演研究综述[J].地球信息科学学报，2015，17（08）：969-978.
[2]丁凤，徐涵秋.基于Landsat TM的3种地表温度反演算法比较分析[J].福建师范大学学报（自然科学版），2008（01）：91-96.
[3]覃志豪，Zhang Minghua，Arnon Karnieli，Pedro Berliner.用陆地卫星TM6数据演算地表温度的单窗算法[J].地理学报，2001（04）：456-466.
[4]覃志豪，Arnon Karnieli.用NOAA-AVHRR热通道数据演算地表温度的劈窗算法[J].国土资源遥感，2001（02）：33-42.
[5]项文华，张玉超，林珊，钱新，陈兆丰.湖泊水面温度遥感定量反演研究综述[J].四川环境，2011，30（06）：116-122.
[6]刘刚，张运林，欧维新.基于MODIS数据的湖面温度反演算法精度对比研究——以太湖为例[J].遥感信息，2013，28（06）：87-91.
[7]王敏. 基于MODIS的全球典型湖泊温度格局遥感分析[D].吉林师范大学，2017.
[8]杨英莲，殷青军.青海省湖泊遥感监测研究[J].青海气象，2003（04）：37-41.
[9]刘硕. 湖泊水面温度遥感反演系统研究[D].华中科技大学，2013.
[10]Schneider P ， Hook S J . Space observations of inland water bodies show rapid surface warming since 1985[J]. Geophysical Research Letters， 2010， 37（22）.
[11]Ke L ， Song C . Remotely sensed surface temperature variation of an inland saline lake over the central Qinghai–Tibet Plateau[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing， 2014， 98：157-167.
[12]Zhang G ， Yao T ， Xie H ， et al. Estimating surface temperature changes of lakes in the Tibetan Plateau using MODIS LST data[J]. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2014， 119（14）：8552-8567.
[13]Wan W ， Li H ， Xie H ， et al. A comprehensive data set of lake surface water temperature over the Tibetan Plateau derived from MODIS LST products 2001–2015[J]. Scientific Data， 2017， 4：170095.
作者简介：范馨（1995.06-），汉，女，四川荣县人，在读研究生，成都理工大学地球科学学院，专业：测绘工程，研究方向：摄影测量与遥感