呂明珠 宋雁 李喜佳 瞿瑛

1 東北師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，長(zhǎng)春 130024

2 吉林建筑大學(xué)測(cè)繪與勘查工程學(xué)院，長(zhǎng)春 130118

1 引言

地球行星反照率定義為大氣層頂反射與入射短波輻射（0.3～5 μm）的比值，反映了地球表面對(duì)太陽(yáng)短波下行輻射的反射能力，是影響地表輻射能量平衡和全球氣候變化的關(guān)鍵參量（Wielicki et al.,1995;Hall,2004;Donohoe and Battisti,2011）。衛(wèi)星觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)表明全球行星反照率均值約為0.3，意味著到達(dá)地球表面的太陽(yáng)輻射有30%會(huì)被反射回太空，而70%則會(huì)被地氣系統(tǒng)吸收（Liang et al.,2019）。當(dāng)平均太陽(yáng)入射輻射通量為340.25 W/m2時(shí)，行星反照率發(fā)生0.01的微小變化對(duì)應(yīng)著3.4 W/m2的輻射強(qiáng)迫變化，相當(dāng)于二氧化碳（CO2）倍增導(dǎo)致的輻射強(qiáng)迫效應(yīng)（Wielicki et al.,2005），因此明確全球行星反照率時(shí)空變化特征及其主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子具有重要的研究意義。

行星反照率的時(shí)空變化受到大氣和地表參量共同作用，因此需要通過(guò)對(duì)行星反照率的大氣和地表貢獻(xiàn)進(jìn)行分解，明確不同地表和大氣參量對(duì)行星反照率變化的影響和作用機(jī)制（Jian et al.,2018）。Qu and Hall（2005）研究發(fā)現(xiàn)在全球尺度上大氣對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)約為75%，地表反照率變化對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)被大氣嚴(yán)重削弱，而在極地區(qū)域海冰覆蓋變化對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)要顯著大于云量變化的貢獻(xiàn)。在此基礎(chǔ)上，Donohoe and Battisti（2011）對(duì)全球行星反照率的大氣（云與氣溶膠等）和地表貢獻(xiàn)進(jìn)行了分解，發(fā)現(xiàn)88%的全球行星反照率可以歸因于大氣貢獻(xiàn)，且地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)被大氣削弱為原來(lái)的1/3。Pistone et al.（2014）發(fā)現(xiàn)由于北極海冰覆蓋面積的縮減，1979～2011年北極地區(qū)行星反照率從0.52下降至0.48，產(chǎn)生了+6.4±0.9 W/m2的輻射強(qiáng)迫。Jian et al.（2018）分析了行星反照率的變化與云特性（如云覆蓋度、冰水路徑和液態(tài)水路徑）以及地表參數(shù)（如冰/雪覆蓋度和歸一化植被指數(shù)）的相關(guān)關(guān)系，結(jié)果表明云覆蓋度主導(dǎo)了中低緯度地區(qū)行星反照率的變化率，而冰雪覆蓋率（或地表反照率）主導(dǎo)了中高緯度地區(qū)的變化率，北極海冰與積雪覆蓋面積的減少導(dǎo)致地表反照率快速降低，改變了北極地區(qū)的地表能量平衡。為了研究北極地區(qū)地表反照率對(duì)行星反照率的影響及大氣在能量平衡中的調(diào)節(jié)作用，Sledd and L’Ecuyer（2019）對(duì)行星反照率的大氣和地表貢獻(xiàn)進(jìn)行了分解，發(fā)現(xiàn)北極地區(qū)地表反照率與積雪和海冰覆蓋度密切相關(guān)，而大氣的削弱作用使得只有一半左右的地表反照率變化反映到行星反照率的變化上。 Loeb et al.（2019）基于2000～2018年的云和地球輻射能量系統(tǒng)（Clouds and the Earth’s Radiant Energy System,CERES）能量平衡與填補(bǔ)（Energy Balanced and Filled,EBAF）4.0版數(shù)據(jù)進(jìn)行行星反照率貢獻(xiàn)分解，發(fā)現(xiàn)全球行星反照率變化的81%由大氣貢獻(xiàn)，6%由地表貢獻(xiàn)，剩余13%為大氣與地表的共同作用。

近幾十年來(lái)，在全球氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)的影響下，全球大氣（云和氣溶膠等）和地表參量（積雪覆蓋、植被覆蓋和土壤表面濕度等）正在發(fā)生著顯著變化，使得行星反照率及其大氣和地表貢獻(xiàn)也在發(fā)生著變化（Song et al.,2018）。本文在以往研究（Jian et al.,2018;Loeb et al.,2018,2019）的基礎(chǔ)上，基于長(zhǎng)時(shí)間序列衛(wèi)星遙感觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)對(duì)全球行星反照率進(jìn)行了貢獻(xiàn)分解及時(shí)空變化分析，并對(duì)典型區(qū)域行星反照率時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行探索性研究。在本研究中，首先基于長(zhǎng)時(shí)間序列的行星反照率數(shù)據(jù)集對(duì)大氣和地表的貢獻(xiàn)進(jìn)行了分解，然后使用Theil-Sen中值斜率算子和Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)相結(jié)合的方法，獲得了全球行星反照率及大氣和地表貢獻(xiàn)的年際變化趨勢(shì)，最后基于相關(guān)分析方法對(duì)典型區(qū)域的行星反照率變化趨勢(shì)進(jìn)行了初步解釋。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 CERES數(shù)據(jù)

CERES是 地 球 觀(guān) 測(cè) 系 統(tǒng)（Earth Observing System,EOS）的重要組成部分之一，提供了全球尺度大氣層頂輻亮度、地表反射率和輻射通量的瞬時(shí)觀(guān)測(cè)值，能夠?yàn)榈厍蜉椛浜驮品答佅到y(tǒng)變化監(jiān)測(cè)研究提供高時(shí)效和準(zhǔn)確性的觀(guān)測(cè)數(shù)據(jù)（Wielicki et al.,1996）。在本研究中，使用2001～2018年CERES EBAF 4.1版（Kato et al.,2015;Loeb et al.,2018）的大氣層頂與地表短波輻射通量數(shù)據(jù)對(duì)全球行星反照率貢獻(xiàn)及其時(shí)空變化進(jìn)行了分析。CERES EBAF數(shù)據(jù)集包含了全球太陽(yáng)短波輻射、大氣層頂短波上行輻射、地表短波下行輻射、地表短波上行輻射和云輻射效應(yīng)通量等月均值數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)的時(shí)間分辨率為1個(gè)月，空間分辨率為1°（緯度）×1°（經(jīng)度），可通過(guò)CERES數(shù)據(jù)服務(wù)中心網(wǎng)站（https://ceres.larc.nasa.gov.[2019-09-19]）獲取。該數(shù)據(jù)集的大氣層頂輻射通量數(shù)據(jù)是通過(guò)CERES傳感器觀(guān)測(cè)獲得（Loeb et al.,2018），而地表輻射通量數(shù)據(jù)是通過(guò)云/氣溶膠特性和大氣溫濕度廓線(xiàn)再分析資料計(jì)算獲得（Kato et al.,2015）。

2.2 驅(qū)動(dòng)因子分析數(shù)據(jù)

為了分析行星反照率時(shí)空變化與大氣和地表參量之間的關(guān)系，本研究使用了MERRA-2（Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications,Version 2）（Gelaro et al.,2017）氣溶膠光學(xué)厚度（MERRA2_300.tavgM_2d_aer_Nx）和土壤表層濕度（MERRA2_300.tavgM_2d_lnd_Nx）數(shù)據(jù)，CERES云覆蓋度（CERES_EBAF 4.1）和冰雪覆蓋度（CERES_SSF1deg 4A）數(shù)據(jù)以及MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）歸一化植被指數(shù)（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）（MOD13C2）數(shù)據(jù)。其中MERRA-2、CERES與MODIS數(shù)據(jù)集的空間分辨率分別為0.625°（緯度）×0.5°（經(jīng)度）、1°（緯度）×1°（經(jīng)度）和0.05°（緯度）×0.05°（經(jīng)度），時(shí)間分辨率均為1個(gè)月，可以通過(guò)美國(guó)宇航局戈達(dá)德地球科學(xué)數(shù)據(jù)與信息服務(wù)中心網(wǎng)站（https://disc.gsfc.nasa.gov.[2019-12-06]）獲取。

2.3 行星反照率貢獻(xiàn)分解方法

為了理解地球行星反照率的時(shí)空變化特征及其主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子，本研究使用了Donohoe and Battisti（2011）的方法將行星反照率分解為地表和大氣貢獻(xiàn)兩部分。該方法基于一個(gè)單層大氣輻射傳輸輻射模型（如圖1所示），假定地表和大氣散射具有各向同性，則可以將大氣層頂短波上行輻射通量表達(dá)為大氣程反射與地氣之間多次散射之和的形式：

圖1 大氣輻射傳輸模型示意圖[引自Donohoe and Battisti（2011）]Fig. 1 Schematic illustration representing the atmospheric radiative transfer model [Adapted from Donohoe and Battisti (2011)]

其中,FuTOA為大氣層頂短波上行輻射，S代表太陽(yáng)短波下行輻射，R代表大氣程反射率（path reflectance，即假設(shè)地表反照率為0時(shí)，純粹由大氣貢獻(xiàn)的行星反照率），A代 表大氣吸收率，α代表地表反照率。同理可知地表短波下行輻射FdSURF和短波上行輻射FuSURF通量為

并可以進(jìn)一步將行星反照率分解為大氣貢獻(xiàn)（αP,ATMOS，純粹的大氣散射貢獻(xiàn)）與地表貢獻(xiàn)（αP,SURF，地表與大氣間多次反射貢獻(xiàn)）兩部分，

基于CERES EBAF數(shù)據(jù)集可以獲得FuSURF、FdSURF、S和FuTOA的月均值數(shù)據(jù)，基于公式（1）~（3）可以推導(dǎo)出α、R和A分別為

將公式（6）~（8）計(jì)算結(jié)果代入到公式（4）~（5），即可得到行星反照率的大氣和地表貢獻(xiàn)。在本研究中，基于2001～2018年CERES EBAF數(shù)據(jù)將全球行星反照率分解為地表和大氣貢獻(xiàn)兩部分，并進(jìn)一步分析了其時(shí)空分布規(guī)律及主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子。

2.4 趨勢(shì)分析方法

在本研究中，采用Theil-Sen（Theil,1992）中值斜率算子和Mann-Kendall（Mann,1945）統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)相結(jié)合的方法分析了全球行星反照率及地表和大氣貢獻(xiàn)的時(shí)空變化趨勢(shì)。Theil-Sen中值斜率算子是一種適用于長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)趨勢(shì)分析的方法，可以很好地避免噪聲的干擾；而非參數(shù)的Mann-Kendall檢驗(yàn)對(duì)序列分布無(wú)要求且對(duì)異常值不敏感，被廣泛應(yīng)用于檢測(cè)環(huán)境數(shù)據(jù)、氣候和水文數(shù)據(jù)的單調(diào)趨勢(shì)（Pohlert,2020）。其中Thiel-Sen 中值斜率算子的計(jì)算方法為

其中xi和xj分別代表時(shí)間序列i和j的觀(guān)測(cè)值，當(dāng)β>0時(shí)，表明數(shù)據(jù)呈上升趨勢(shì)；當(dāng)β<0時(shí)，數(shù)據(jù)呈下降趨勢(shì)；當(dāng) β=0時(shí)，數(shù)據(jù)無(wú)變化趨勢(shì)。

Mann-Kendall統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法對(duì)于序列Xt=(x1,x2,...,xn)，通過(guò)確定所有對(duì)偶值(xi,xj,j>i)中xi與xj的大小關(guān)系S來(lái)評(píng)價(jià)時(shí)間變化趨勢(shì)的顯著性，

其中，n是時(shí)間序列中數(shù)據(jù)量，在給定顯著性水平α下采用雙尾檢驗(yàn)，當(dāng)|Z|≤Z1?a/2時(shí)，表明變化趨勢(shì)不顯著；|Z|>Z1?a/2，表明變化趨勢(shì)顯著。在本研究中將落入95%置信區(qū)間（p<0.05）的趨勢(shì)作為顯著變化趨勢(shì)。

在本研究中，基于Thiel-Sen+Mann-Kendall方法對(duì)行星反照率、地表和大氣貢獻(xiàn)的年均值和變化趨勢(shì)的空間分布進(jìn)行了分析，其中全球行星反照率年均值通過(guò)短波下行輻射與面積權(quán)重聯(lián)合加權(quán)法計(jì)算（Zhang et al.,2019）：

2.5 相關(guān)分析方法

在行星反照率變化主導(dǎo)驅(qū)動(dòng)因子分析中，根據(jù)行星反照率變化趨勢(shì)顯著性和驅(qū)動(dòng)因素?cái)?shù)據(jù)的可獲得性選取了10個(gè)行星反照率變化顯著的區(qū)域（如圖2所示，分別標(biāo)注為A?J區(qū)域）：非洲南部西風(fēng)漂流帶洋面、墨西哥以西洋面、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原地區(qū)、美國(guó)佛利里達(dá)州以東洋面、印度、亞馬孫熱帶雨林、東西伯利亞泰加林區(qū)、哈薩克斯坦、中國(guó)東北地區(qū)熱點(diǎn)區(qū)域與華東地區(qū)熱點(diǎn)區(qū)域。本研究基于Pearson相關(guān)性，分析了這些典型區(qū)域行星反照率大氣貢獻(xiàn)與云覆蓋度和氣溶膠光學(xué)厚度的相關(guān)關(guān)系以及行星反照率地表貢獻(xiàn)與積雪覆蓋度、NDVI和土壤濕度的相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)r的計(jì)算公式為

圖2 行星反照率大氣貢獻(xiàn)與地表貢獻(xiàn)典型區(qū)域Fig. 2 Spatial distribution of typical regions for the analysis of the atmospheric and surface contributions of the planetary albedo

其中，n代表樣本數(shù)量，Xi與Yi代表變量X（積雪覆蓋度、NDVI、土壤濕度、云覆蓋度和氣溶膠光學(xué)厚度等）與Y（行星反照率地表貢獻(xiàn)或大氣貢獻(xiàn)）樣本觀(guān)測(cè)值，與代表變量X與Y的均值。

3 結(jié)果與分析

3.1 全球反照率及貢獻(xiàn)多年均值空間分布

2001～2018年全球行星反照率、地表反照率、大氣貢獻(xiàn)和地表貢獻(xiàn)的多年均值空間分布情況如圖3所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，由于極地冰雪具有較高的反照率（李喜佳，2019），行星與地表反照率在極地區(qū)域數(shù)值相對(duì)較高（0.8左右），而反照率的經(jīng)向差異要大于緯向變化（Donohoe and Battisti,2011），地表反照率存在顯著的海陸差異且與植被覆蓋度具有明顯的相關(guān)關(guān)系（如撒哈拉、沙特阿拉伯與澳大利亞中部等沙漠地區(qū)反照率高于同緯度地區(qū)）。

圖3 2001～2018年全球（a）行星反照率、（b）大氣對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)、（c）地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)、（d）地表反照率年均值空間分布Fig. 3 Spatial distributions of the annual mean global (a) planetary albedo,(b) atmospheric and (c) surface contributions,and (d) surface albedo from 2001 to 2018

行星反照率、地表反照率、大氣貢獻(xiàn)與地表貢獻(xiàn)的緯向變化趨勢(shì)如圖4所示。在中低緯度（<60°）地區(qū)，大氣貢獻(xiàn)占主導(dǎo)地位（89.3%±5%），大氣將地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)作用削減為原來(lái)的約1/3（Donohoe and Battisti,2011）；而在高緯度（60°～90°）地區(qū)，地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)顯著提升（29%±12%），但大氣貢獻(xiàn)仍然略高于地表貢獻(xiàn)，其中云是大氣貢獻(xiàn)的主要影響因素，并且能夠有效地削減了約50%的地表貢獻(xiàn)（Stephens et al.,2015）。在全球尺度上，云覆蓋會(huì)削弱地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)，使得只有約1/3～1/2的地表反照率變化反映到行星反照率的變化上（Sledd and L’Ecuyer,2019）。

圖4 2001～2018年（a）行星反照率、（b）地表反照率及地表和大氣對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)隨緯度變化規(guī)律Fig. 4 Zonal mean of (a) planetary albedo,(b) surface albedo,and surface and atmospheric contributions to the planetary albedo from 2001 to 2018

3.2 全球反照率及大氣和地表貢獻(xiàn)時(shí)空變化趨勢(shì)

2001～2018年全球行星反照率及大氣和地表貢獻(xiàn)的時(shí)間變化趨勢(shì)如圖5所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)2001～2018年行星反照率呈現(xiàn)?0.00020/a（p<0.05）的顯著降低趨勢(shì)，而大氣與地表貢獻(xiàn)分別呈現(xiàn)–0.00015/a（p<0.05）與?0.00004/a（p<0.05）的降低趨勢(shì)，其中大氣貢獻(xiàn)的變化占主導(dǎo)地位，而地表反照率變化的貢獻(xiàn)在一定程度上被大氣衰減作用削弱。云量是行星反照率與大氣貢獻(xiàn)主要影響因素，Karlsson and Devasthale（2018）的研究表明多種長(zhǎng)期氣候數(shù)據(jù)（包含ISCCP-HGM、ESA Cloud CCI V3、CLARA-A2 與 PATMOS-x）記錄均顯示全球總云量呈現(xiàn)降低趨勢(shì)，其中基于ISCCP-HGM數(shù)據(jù)集的分析結(jié)果表明全球云量每十年下降1.9%，基于CLARA-A2數(shù)據(jù)集的分析結(jié)果表明全球總云量每十年下降0.5%，能夠有效地解釋全球行星反照率的降低趨勢(shì)。

圖5 2001～2018年全球（a）行星反照率及其（b）大氣對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)和（c）地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)均值的時(shí)間變化趨勢(shì)Fig. 5 Temporal trends of global mean (a) planetary albedo and its (b) atmospheric contribution and (c) surface contribution to the planetary albedo from 2001 to 2018

2001～2018年全球行星反照率變化趨勢(shì)的空間分布如圖6所示。其中火地島西南洋面、馬達(dá)加斯加島以南洋面、冰島以南洋面、沙特阿拉伯希賈拉/內(nèi)夫得沙漠和中國(guó)東北地區(qū)北部等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，南非以南西風(fēng)漂流帶洋面、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面、墨西哥以西洋面、喀拉海、鄂霍茨克海北部、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原、烏克蘭和南極洲等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)。

圖 6 2001～2018年全球行星反照率變化趨勢(shì)空間分布（p<0.05）Fig. 6 Spatial distribution of global planetary albedo trends from 2001 to 2018 (p<0.05)

2001～2018年全球行星反照率的大氣和地表貢獻(xiàn)變化趨勢(shì)空間分布如圖7所示。從圖中可以發(fā)現(xiàn)大氣對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)在撒哈拉沙漠、沙特阿拉伯、火地島西南洋面、巴倫支海和印度西部等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)，而在南極洲東部、南非以南西風(fēng)漂流帶洋面、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面、墨西哥以西洋面、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原、亞馬孫熱帶雨林西部和烏克蘭等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的降低趨勢(shì)。地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)在北冰洋、波弗特海、格陵蘭島海岸帶、中西伯利亞高原、中國(guó)西北地區(qū)、印度與巴基斯坦的接壤地區(qū)、撒哈拉沙漠和沙特阿拉伯等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的降低趨勢(shì)，而在南極洲東部、哈薩克斯坦北部和巴西東部等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的升高趨勢(shì)。

圖7 2001～2018年全球（a）大氣和（b）地表對(duì)行星反照率貢獻(xiàn)變化趨勢(shì)（單位：a–1）空間分布（p<0.05）Fig. 7 Spatial distributions of the global (a) atmospheric contribution and (b) surface contribution to planetary albedo trends (a–1) from 2001 to 2018(p<0.05)

3.3 典型區(qū)大氣和地表貢獻(xiàn)時(shí)空變化驅(qū)動(dòng)因子分析

表1展示了典型區(qū)域大氣（地表)貢獻(xiàn)與大氣（地表）參量之間的相關(guān)關(guān)系，包括行星反照率大氣貢獻(xiàn)與云覆蓋度和氣溶膠光學(xué)厚度的相關(guān)關(guān)系以及行星反照率地表貢獻(xiàn)與積雪覆蓋度、NDVI和土壤濕度的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表明云覆蓋度變化能夠解釋大多數(shù)區(qū)域的大氣貢獻(xiàn)的變化，如南非以南風(fēng)漂流帶洋面（0.849）、墨西哥以西洋面（0.841）、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原（0.869）、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面（0.693）、印度（0.800）、亞馬孫熱帶雨林地區(qū)（0.891）和中國(guó)華東熱點(diǎn)區(qū)域（0.890）。而氣溶膠光學(xué)厚度變化也能夠解釋部分區(qū)域的大氣貢獻(xiàn)變化，如墨西哥以西洋面（0.531）、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原地區(qū)（0.638）、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面（0.538）與亞馬孫熱帶雨林（?0.621）等地區(qū)。

表1 典型區(qū)域的大氣（地表）貢獻(xiàn)與大氣（地表）參量的相關(guān)系數(shù)Table 1 Correlation coefficients between atmospheric/surface contributions and parameters in the typical regions

4 討論

基于上述分析，可以發(fā)現(xiàn)行星反照率的大氣貢獻(xiàn)很大程度上取決于云量變化（Qu and Hall,2005;Donohoe and Battisti,2011;Sledd and L’Ecuyer,2019），云覆蓋度的增加能夠有效減少到達(dá)地表的短波輻射，同時(shí)增加長(zhǎng)波下行輻射（Sledd and L’Ecuyer,2019），在提高行星反照率的同時(shí)會(huì)削弱地表貢獻(xiàn)的比例，與大氣貢獻(xiàn)變化呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系。冰雪覆蓋度變化與中西伯利亞高原（0.662**）、哈薩克斯坦（0.843**）和中國(guó)東北地區(qū)熱點(diǎn)區(qū)域（0.536*）的地表貢獻(xiàn)變化存在顯著的相關(guān)關(guān)系，而NDVI的變化可以很好地解釋印度（?0.884**）、中西伯利亞高原（?0.704**）和哈薩克斯坦（?0.668**）等地區(qū)的地表貢獻(xiàn)變化。地表貢獻(xiàn)與積雪覆蓋度呈現(xiàn)顯著的正相關(guān)關(guān)系，而與NDVI呈現(xiàn)顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這主要是由于冰雪反照率遠(yuǎn)高于其他地表覆蓋類(lèi)型的反照率，因此積雪覆蓋度增加會(huì)導(dǎo)致地表貢獻(xiàn)的顯著升高（Li et al.,2018）；而植被在光合有效輻射波段具有較強(qiáng)的吸收能力，因此在植被生長(zhǎng)季節(jié)地表反照率會(huì)隨著NDVI的升高而下降（Bounoua et al.,2000）。

在印度地區(qū)，地表貢獻(xiàn)呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)（–0.00032/a，p<0.05），這主要是受到該區(qū)域農(nóng)業(yè)灌溉和施肥等土地利用管理措施導(dǎo)致農(nóng)作物產(chǎn)量增加的影響（Chen et al.,2019）（在2001～2018年NDVI變化趨勢(shì)為+0.00300/a，p<0.05）；中西伯利亞高原的氣候類(lèi)型為極端大陸性氣候，具有同緯度最大的氣溫年較差，擁有極豐富的泰加林資源。在全球氣候變化的影響下，中西伯利亞高原植被的增加趨勢(shì)是該區(qū)域地表反照率變化的重要因素（Atlaskina et al.,2015）。2001～2018年中西伯利亞泰加林的NDVI以+0.0014/a（p<0.05）趨勢(shì)增長(zhǎng)，在植被的積雪掩膜作用下（Abe et al.,2017），使得中東西伯利亞高原地區(qū)地表貢獻(xiàn)呈現(xiàn)顯著的下降趨勢(shì)（?0.00047/a，p<0.05）。Jiang et al.（2017）的研究表明中亞大部分地區(qū)氣溫升高，降水減少，但是哈薩克丘陵地區(qū)冬季氣溫存在顯著的下降趨勢(shì)。蘇聯(lián)解體后，牧場(chǎng)廢棄導(dǎo)致東哈薩克斯坦、吉爾吉斯斯坦和塔吉克斯坦植被增加，而農(nóng)田撂荒恢復(fù)為草原則導(dǎo)致了哈薩克斯坦北部地區(qū)植被綠度的降低（李秋蘋(píng),2019）。因此在冰雪覆蓋度增加與植被覆蓋度降低的兩個(gè)主要因素的共同作用下，哈薩克斯坦地區(qū)的地表貢獻(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)（+0.00081/a，p<0.05）。在中國(guó)的東北熱點(diǎn)地區(qū)，近20年來(lái)行星反照率的地表貢獻(xiàn)呈現(xiàn)上升趨勢(shì)（+0.0012/a，p<0.05），這是中國(guó)東北地區(qū)積雪覆蓋變化和草原退耕還草、森林采伐、森林火災(zāi)等引起的土地覆蓋/利用變化的共同作用的結(jié)果，且與東北地區(qū)部分區(qū)域的積雪覆蓋增加趨勢(shì)存在較高的相關(guān)性（李喜佳,2019;Li et al.,2020）。

行星反照率時(shí)空變化是全球氣候變化和人類(lèi)活動(dòng)影響的一種重要表征形式，其變化與大氣和地表關(guān)鍵參量的變化密切相關(guān)。通過(guò)大氣和地表貢獻(xiàn)分解，可以有效地明確不同區(qū)域大氣和地表參量以何種程度在影響行星反照率的變化?，F(xiàn)有研究結(jié)果表明云量變化是影響大氣貢獻(xiàn)的主導(dǎo)因素，而積雪和植被覆蓋變化對(duì)于地表貢獻(xiàn)來(lái)說(shuō)是相對(duì)更為重要的影響因子。氣溶膠和土壤表層濕度與大氣和地表貢獻(xiàn)存在一定的相關(guān)性，但是在大多數(shù)區(qū)域不是影響行星反照率時(shí)空變化的主導(dǎo)因子。除了本研究使用的大氣和地表參量外，云類(lèi)型、氣溶膠類(lèi)型、冰雪類(lèi)型/厚度/粒徑和黒碳沉降等因素，也會(huì)對(duì)行星反照率產(chǎn)生一定程度的影響，有待進(jìn)一步的探索和分析。

行星反照率的變化能夠影響局地和全球尺度的氣候，同時(shí)在一些區(qū)域可以通過(guò)反照率反饋?zhàn)饔?，進(jìn)一步增強(qiáng)和放大全球氣候變化的影響。如在干旱/半干旱區(qū)域，降水量減少導(dǎo)致土壤表層濕度降低，使得地表反照率升高，進(jìn)而影響局地水汽輸入和云的形成（Zeng and Yoon,2009）；在冰雪覆蓋的極地區(qū)域，氣候變暖導(dǎo)致冰雪融化和反照率降低，地表吸收的太陽(yáng)輻射能量會(huì)形成正向反饋加速冰雪融化，從而放大氣候變化對(duì)極地區(qū)域的影響（Curry et al.,1995;Déry and Brown,2007）。

5 結(jié)論

本研究基于CERES數(shù)據(jù)對(duì)行星反照率的大氣和地表貢獻(xiàn)進(jìn)行了分解，分析了2001～2018年大氣和地表對(duì)行星反照率貢獻(xiàn)的時(shí)空變化趨勢(shì)，并探討了典型區(qū)域大氣和地表貢獻(xiàn)與大氣和地表參量的相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果表明：

（1）在中低緯區(qū)域（<60?），行星反照率的大氣貢獻(xiàn)占主導(dǎo)地位（89.3%±5%），而在高緯區(qū)域（>60?），地表對(duì)行星反照率的貢獻(xiàn)增加（29%±12%），呈現(xiàn)緯向差異大于經(jīng)向變化的分布模式。

（2）全球行星反照率呈現(xiàn)–0.00020/a（p<0.05）的變化趨勢(shì)，而地表貢獻(xiàn)和大氣貢獻(xiàn)分別呈現(xiàn)–0.00015/a（p<0.05）與–0.00004/a（p<0.05）的變化趨勢(shì)。其中大氣貢獻(xiàn)的變化占主導(dǎo)地位，而地表反照率變化的貢獻(xiàn)在一定程度上為大氣衰減作用所削弱，全球云量的降低趨勢(shì)能夠很好地解釋全球行星反照率的降低趨勢(shì)。

（3）大氣貢獻(xiàn)在撒哈拉沙漠、沙特阿拉伯、火地島西南洋面、巴倫支海和印度西部等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的增長(zhǎng)趨勢(shì)，而在南極洲東部、南非以南西風(fēng)漂流帶洋面、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面、墨西哥以西洋面、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原、亞馬孫熱帶雨林西部和烏克蘭等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的降低趨勢(shì)。地表貢獻(xiàn)在北冰洋、波弗特海、格陵蘭島海岸帶、中西伯利亞高原、中國(guó)西北地區(qū)、印度與巴基斯坦的接壤地區(qū)、撒哈拉沙漠和沙特阿拉伯等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的降低趨勢(shì)，而在南極洲東部、哈薩克斯坦北部和巴西東部等地區(qū)呈現(xiàn)顯著的升高趨勢(shì)。

（4）典型區(qū)域行星反照率大氣和地表貢獻(xiàn)的主導(dǎo)變化因子的結(jié)果表明，云量變化是影響大氣貢獻(xiàn)的主導(dǎo)因素（如南非以南西風(fēng)漂流帶洋面、墨西哥以西洋面、中國(guó)阿拉善高原東部和鄂爾多斯高原、美國(guó)佛羅里達(dá)州以東洋面、印度和亞馬孫熱帶雨林等區(qū)域），而積雪和植被覆蓋變化是影響地表貢獻(xiàn)的主導(dǎo)因素（如印度、中西伯利亞高原和哈薩克斯坦等區(qū)域）。

致 謝感謝美國(guó)宇航局Langley研究中心、全球建模與數(shù)據(jù)同化辦公室和MODIS團(tuán)隊(duì)提供CERES EBAF、MERRA-2和MODIS等高質(zhì)量分析數(shù)據(jù)集。