政府间气候变化委员会(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第六次气候变化评估报告(AR6)指出, 相较于1850—1900年, 2011—2020年全球平均地表温度(Land Surface Temperature, LST)和海表温度(Sea Surface Temperature, SST)分别上升了约1.09 ℃和0.88 ℃^[1]。全球气候持续暖化, 但陆地增温幅度明显大于海洋增温幅度, 导致海陆增温出现差异, 进而对全球气候系统和环境变化产生显著影响^[2]。例如, 海陆温差(Land-Sea Temperature Difference, LSTD)改变引起气候极值的变化, 增加大气持水量, 导致极端气候的频次和强度增加, 继而引发气象灾害及其次生灾害^[3—4]。海陆温差变化也对海洋生态系统产生显著影响, 温差异常打破海洋生物生存的水环境平衡, 导致渔业资源受损, 最终影响水产品供给等^[5—6]。因此, 探究海陆温差变化可为全球升温背景下沿海地区气象灾害防治、气候变化风险评估以及可持续发展等提供科学参考。

海陆温差是指海洋和陆地之间的温度差异, 即地表温度和海表温度的差值, 是海-陆间热力对比的重要表征^[7]。研究海陆温差变化首先需要获悉地表温度和海表温度的变化特征。近20年来, 全球地表温度以0.26 ℃/10a的增幅持续攀升, 其中北极、俄罗斯和欧洲地区增温态势最突出, 增温速率分别达0.72 ℃/10a、0.65 ℃/10a和0.62 ℃/10a^[8]。我国地表温度也呈显著上升趋势, 2001—2020年的温度增幅为0.21 ℃/10a, 升温区约占国土面积的78%^[9]。在中小尺度区域上地表温度的增加态势也较明显, 例如, 基于MODIS遥感数据的研究发现, 我国粤港澳大湾区、天山北坡城市群以及江浙沪地区地表温度的增幅分别为0.46 ℃/10a、0.40 ℃/10a和0.41 ℃/10a^[10—12]。针对海表温度变化的研究发现, 1900—2019年全球海表温度平均增温速率为0.06 ℃/10a, 其中2010—2019年的增温速率达0.28 ℃/10a^[13], 远高于历史时期的平均水平。中小尺度区域上的海表温度也以增温为主, 例如, 1993—2019年地中海、黑海及波罗的海海表温度分别以0.37 ℃/10a、0.71 ℃/10a和0.28 ℃/10a的速率增加^[13]；1980—2019年中国沿海海表温度的上升速率为0.25 ℃/10a, 其中, 黄海和东海海表温度增幅较高, 分别为0.28 ℃/10a和0.27 ℃/10a, 渤海和南海海表温度上升速率均为0.22 ℃/10a^[14]。

就海陆温差而言, Sutton等^[15]基于20个CMIP5气候模式模拟发现1961—1990年全球海陆增温比介于1.36—1.84之间。Day等^[16]和He等^[17]通过对ERA及NCEP-NCAR再分析资料进行分析, 发现1979—2014年北极以及西伯利亚等高纬度地区海陆增温比呈显著增加趋势, 陆地温度增温速度明显快于海洋。黄海东等^[18]采用1951—2015年气象站点和HadISST再分析资料分别构建了中国西南地区与孟加拉湾、南海、东海三个海域的海陆温差序列, 发现与孟加拉湾和东海的海陆温差均呈先增大后减小的变化趋势, 与南海的海陆温差呈逐渐增大的趋势。中国东部地区是亚欧大陆和西太平洋之间的过渡地带, 海陆相互作用强烈, 自然环境复杂多变^[19], 是海陆温差变化最突出、最具代表性的区域之一。已有研究发现, 中国东部陆海同时增温, 增温比值一般在0—1之间, 地表增温速率高于海表增温速率, 海陆温差变化总体呈减小趋势, 变化幅度具有明显的季节和年代际特征^{[7, 20—23]}。

上述研究在全球、区域以及局地尺度地表温度、海表温度和海陆温差变化研究方面取得了重要进展, 提高了人们对全球变暖背景下海陆温度及其差异变化的认识。然而, 在海陆温差变化分析方面, 已有研究通常采用不同的陆、海温度数据源用以研究海陆温差及其变化, 如, 地面气象站观测数据和再分析资料等, 海陆温度数据源不统一^{[7, 22—23]}, 可能对海陆温差的研究结果带来一定的不确定性。再者, 针对中国东部, 离海岸线不同距离范围内全天、白天以及夜间的海陆温差及其变化特征的对比以及纬向的区域差异研究尚属空白。鉴于此, 本文采用兼具陆、海温度产品的MODIS遥感数据探究中国东部地区地表温度、海表温度以及海陆温差的时空变化及其区域差异特征, 以期为沿海地区应对气候变化和灾害风险管理提供科学参考。

1 数据与方法 1.1 研究区概况

聚焦中国东部地区, 以海岸线为界, 向陆、向海分别建立100 km、200 km和300 km的缓冲区, 将所有缓冲区囊括在内的空间范围定义为研究区, 简称中国东部地区。以5°为纬度梯度值划分子区域, 从北至南依次包括北渤海区(Ⅰ区)、渤黄海区(Ⅱ区)、黄海区(Ⅲ区)、北东海区(Ⅳ区)、南东海区(Ⅴ区)和南海区(Ⅵ区)共6个子区域(图 1), 其中Ⅰ—Ⅲ区为北部海区；Ⅳ—Ⅵ区为南部海区。

中国东部地区纵跨29个纬度带, 区域内自然环境复杂、气候类型多样, 具有明显的海陆过渡性气候特征^[24]。研究区内分布有环渤海、长三角和珠三角三大城市群, 人口密度大、城市化水平高、经济发展迅猛, 是气候变化的敏感区和影响显著区。

1.2 数据来源与预处理

地表温度数据采用NASA(https://ladweb.modaps.eosdis.nasa.gov)提供的MODIS Terra地表温度产品MOD11A2, 时间分辨率为8 d, 空间分辨率为1 km, 包含2001—2021年的白天(LST_Day)和夜间(LST_Night)地表温度数据。海表温度数据采用NASA水色卫星网站(https://oceancolor.gsfc.nasa.gov)提供的MODIS Terra海表温度三级月尺度产品MODIS_L3, 空间分辨率为4 km, 包含2001—2021年的白天(SST_Day)和夜间(SST_Night)海表温度数据。

利用MODIS重投影工具MRT(MODIS Reprojection Tool)对原始遥感影像数据进行拼接和投影转换。利用ArcGIS 10.7完成地表温度数据的真实值计算, 采用均值法将其合成为月、季和年尺度数据。基于双线性插值方法对海表温度数据进行重采样, 将海表温度和地表温度数据的空间分辨率统一至1 km^[25], 采用均值法将月尺度海表温度数据合成为季和年尺度海表温度。最终得到2001—2021年中国东部地区地表和海表温度月、季和年尺度时序数据集。

1.3 研究方法 1.3.1 地表温度数据重建

受云、雨等大气因素的干扰, MODIS地表温度数据通常存在数据缺失现象。基于MRT提取数据质量控制文件对地表温度遥感数据进行质量分析, 发现中国东部白天和夜间地表温度缺失数据的占比分别介于13%—26%和11%—22%之间, 南方沿海地区的数据缺失尤为严重。采用Yao等^[26]提出的估算温差法(Estimation of the temperature difference, ETD)对地表温度数据进行重建。数据重建主要步骤包括：定义相关影像和目标影像并计算两者之间的差值以获得差值影像；定义恰当的空间窗口, 采用加权函数估算重建差值影像中的缺失值；将重建的差值影像加上相关影像, 得到重建后的目标影像。地表温度数据重建之后, 发现南方沿海地区仍有极少数区域存在数据空白现象, 采用2001—2021年同一日期的多年平均地表温度对空白区域进行数据填补。

为了检验地表温度数据的重建效果, 选取研究区内399个气象站点2001—2021年日平均气温的观测数据进行精度验证。气象观测数据来源于国家气象信息中心(http://data.cma.cn), 气象站点分布如图 1所示。采用均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)、平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)和Pearson相关系数r作为精度评价指标。总体而言, 基于ETD方法重建的中国东部地表温度数据精度较高(表 1), 其中, 全区尺度上重建数据与观测数据之间的RMSE为0.35 ℃, MAE为0.33 ℃, r为0.96(P < 0.01)；子区域尺度上重建数据与观测数据之间的RMSE和MAE均小于1.01 ℃, r大于0.84(P < 0.01), 北方沿海地区地表温度的重建效果优于南方沿海地区。

1.3.2 海陆温差计算

将海岸线视为海陆分界线, 海陆温差定义为陆地地表温度与海洋海表温度的差值, 计算公式如下所示：

(1)

式中, ΔT_j为海陆温差, j=1、2、3, 分别代表100 km、200 km和300 km缓冲区；T_landj为地表温度多年均值, m为区域内地表温度像元个数, T_seaj为海表温度多年均值, n为区域内海表温度像元个数。

1.3.3 趋势分析

基于一元线性回归方程计算中国东部地区海陆温差的变化趋势及变化幅度, 公式如下：

(2)

式中, y为海陆温差；t为时间；a为年际变化率。需要特别说明的是, 当海陆温差为负值时, 其年际变化率为正(负)表明海陆温差在减小(增大)；当海陆温差为正值时, 其年际倾向率为正(负)表明海陆温差在增大(减小)。

基于线性回归法在空间像元尺度上计算2001—2021年中国东部地表温度和海表温度的多年变化趋势, 公式如下：

(3)

式中, Slope为年际变化率；n为总年数(n=21)；i为时间序列值；T_i为第i年的平均温度；当Slope>0时, 表明温度呈上升趋势；当Slope < 0时, 表明温度呈下降趋势。采用F检验对温度变化的趋势进行显著性检验, P < 0.05表明变化趋势显著。

2 结果与分析 2.1 地表温度时空变化特征 2.1.1 地表温度时间变化趋势

2001—2021年中国东部地区及各子区域地表温度年际及各季节多年均值和年际倾向率如表 2所示。研究时段内, 中国东部地区年际全天地表温度呈显著上升趋势, 增幅为0.34 ℃/10a；各子区域中Ⅱ区和Ⅲ区的地表温度显著增加, 增幅分别为0.62 ℃/10a和0.61 ℃/10a。年际白天地表温度仅在Ⅱ区和Ⅲ区呈显著上升趋势, 年际倾向率分别为0.69 ℃/10a和0.71 ℃/10a。中国东部地区全区及其各子区域年际夜间地表温度均呈显著上升趋势, 其中Ⅱ区和Ⅲ区的增温幅度最大, 均超过了0.50 ℃/10a。

就各季节而言, 春季全天地表温度总体呈上升趋势, 仅全区和Ⅲ区的变化趋势通过了显著性检验, 增幅分别为0.43 ℃/10a和0.77 ℃/10a；除Ⅴ区和Ⅵ区以外, 中国东部及其子区域白天地表温度均呈上升趋势, 仅Ⅲ区的增温趋势显著；夜间地表温度整体呈增加趋势, 北部沿岸的增温趋势更显著。夏季, 除Ⅰ区白天地表温度呈下降趋势以外, 全区及各子区域全天、白天和夜间地表温度均呈上升趋势, 且Ⅱ区和Ⅲ区的升温态势更突出。秋季, 各子区域地表温度变化趋势的显著性整体上不明显, 仅Ⅱ区、Ⅲ区和Ⅵ区夜间地表温度呈显著上升趋势。冬季, 除Ⅵ区以外, 全区及各子区域地表温度均呈增加态势, 其中, Ⅱ区和Ⅲ区白天地表温度的上升幅度最突出, 年际倾向率分别达0.99 ℃/10a和0.98 ℃/10a。相对来说, 2001—2021年中国东部地区冬季地表温度的增幅最大, 各子区域中Ⅱ区和Ⅲ区的升温态势更突出, 夜间地表温度的增温幅度更大。

2.1.2 地表温度空间格局特征

2001—2021年中国东部地区地表温度多年均值的空间分布如图 2所示。中国东部地区地表温度总体呈南高北低的空间格局特征。年际全天、白天及夜间地表温度的多年均值分别介于0.41—28.66 ℃、4.63—35.60 ℃和-5.10—24.48 ℃之间。地表温度最高值通常位于台湾西部地区(Ⅴ区)和海南(Ⅵ区), 最低值多位于北渤海东北部地区(Ⅰ区)。

2001—2021年中国东部地区地表温度年际倾向率的空间分布特征如图 3所示。约38.88%的区域年际全天地表温度呈显著上升趋势, 主要分布在渤黄海沿岸(Ⅱ区)、黄海沿岸(Ⅲ区)以及珠江三角洲地区(Ⅴ区)；仅1.67%的区域地表温度呈显著下降趋势, 基本位于Ⅴ区。就年际白天地表温度而言, 温度显著增加区域(约27.67%)主要位于Ⅱ区和Ⅲ区, 温度显著下降区域(约6.86%)多分布在Ⅰ区和Ⅴ区。约53.27%的区域夜间地表温度呈显著上升趋势, 仅1.41%的区域夜间地表温度呈显著下降趋势, 零星分布于广西西北部(Ⅴ区)。

2.2 海表温度时空变化特征 2.2.1 海表温度时间变化趋势

2001—2021年中国东部及各子区域海表温度年际及各季节多年均值和年际倾向率如表 3所示。研究时段内, 中国东部年际全天海表温度呈显著上升趋势, 增幅为0.32 ℃/10a；各子区域年际全天海表温度均呈上升趋势, 仅Ⅰ区和Ⅲ区的趋势不显著。全区及各子区域年际白天和夜间海表温度均呈显著上升趋势(Ⅰ区和Ⅲ区除外), 其中, Ⅱ区海表温度的上升幅度最大, 年际白天和夜间海表温度倾向率分别为0.38 ℃/10a和0.49 ℃/10a。

就各季节而言, 春季全区及各子区域全天、白天以及夜间海表温度总体呈上升趋势, 但变化趋势均未通过显著性检验。夏季, 除Ⅲ区以外, 全区及其他子区域全天、白天和夜间海表温度均呈显著上升趋势, 其中, Ⅰ区和Ⅱ区的升温态势最突出, 海表温度增幅均超过了0.70 ℃/10a。秋季, 全区及各子区域全天、白天和夜间海表温度均呈上升趋势, 仅Ⅰ区和Ⅲ区的变化趋势未通过显著性检验。冬季, 除Ⅰ区海表温度呈下降趋势以外, 其他区域全天、白天和夜间海表温度均呈上升趋势, 但变化趋势基本不显著。比较发现, 2001—2021年中国东部夏季海表温度增幅最大, 各子区域中Ⅱ区及Ⅳ—Ⅵ区海表温度的增温趋势更明显, 夜间海表温度上升态势更突出。

2.2.2 海表温度空间格局特征

2001—2021年中国东部海表温度多年均值的空间分布如图 4所示。中国东部海表温度整体呈从东北向西南递增, 近岸海域海表温度低于远岸海域的特征。年际全天、白天及夜间海表温度多年均值分别介于11.41—28.40 ℃、11.21—30.70 ℃和11.11—28.18 ℃之间。年际全天、白天和夜间海表温度空间分布特征较一致, 最高值通常位于南海海区(Ⅵ区), 最低值多位于北渤海海区(Ⅰ区)。

2001—2021年中国东部海表温度年际倾向率的空间分布特征如图 5所示。约69.42%的区域海表温度呈上升趋势, 渤黄海海区(Ⅱ区)的增幅相对较高；约1.16%的区域海表温度呈显著下降趋势, 零星分布于渤黄海(Ⅱ区)和黄海海区(Ⅲ区)的近岸海域。就白天海表温度而言, 约55.38%和1.31%的区域海表温度分别呈显著上升和下降趋势, 其空间分布特征与全天海表温度的分布较为一致。夜间海表温度呈显著增加的区域较为广泛, 比例达75.56%, 其主要位于渤黄海海区(Ⅱ区)和东海以南海区(Ⅴ和Ⅵ区)；仅0.83%的区域夜间海表温度呈显著下降趋势。

2.3 海陆温差时空变化特征

基于地表温度和海表温度数据序列计算得到2001—2021年中国东部及其子区域年际和各季节全天海陆温差的多年均值和年际倾向率, 如表 4所示。2001—2021年中国东部年际全天海陆温差均为负值, 100 km、200 km和300 km缓冲区全区年际海陆温差多年均值分别为-3.50 ℃、-5.24 ℃、-6.43 ℃, 表明离海岸线越近海陆温差越小。从变化趋势看, 北部和南部海区海陆温差分别呈减小和增大趋势, 仅Ⅲ区各缓冲区范围内的海陆温差减小趋势显著。就各季节海陆温差均值而言, 除Ⅰ—Ⅲ区春季和夏季海陆温差为正值外, 其他区域各季节的基本为负值, 也呈现离海岸线越近海陆温差越小的特征。从各季节海陆温差的变化率来看, 仅夏季Ⅰ区海陆温差的减小趋势显著, 其他各季节全区及各子区域年际全天海陆温差变化趋势均不显著。综合分析发现, 2001—2021年中国东部年际全天海陆温差变化率总体呈减小趋势, 其中, 100 km缓冲区范围内的降幅最大；春季和冬季的全天海陆温差呈减小趋势, 夏季和秋季的呈增大趋势。

2001—2021年中国东部年际和各季节白天海陆温差平均值和年际倾向率如表 5所示。除Ⅳ区、Ⅴ区和全区外, 其他区域各缓冲区范围内年际白天海陆温差多年均值以正值为主；Ⅲ区和Ⅴ区呈显著增大趋势, Ⅵ区呈显著减小趋势。从各季节来看, 全区及各子区域春季和夏季白天海陆温差均为正值, 秋季和冬季多为负值, 且表现出离海岸线越近的缓冲区范围内海陆温差越小的特征；Ⅲ区春季和夏季及Ⅰ区和Ⅴ区秋季白天海陆温差呈显著增大趋势, Ⅰ区夏季及Ⅲ区和Ⅵ区冬季白天海陆温差呈显著减小趋势, 其余区域各季节白天海陆温差变化均不显著。比较而言, 2001—2021年中国东部100 km缓冲区范围内白天海陆温差呈增大趋势, 200 km和300 km缓冲区范围内白天海陆温差呈减小趋势；各季节中, 春季和秋季的白天海陆温差呈增大趋势, 夏季和冬季的呈减小趋势；各子区域中, Ⅲ区白天海陆温差的变化趋势更显著。

2001—2021年中国东部各子区域年际和各季节夜间海陆温差平均值和年际倾向率如表 6所示。研究区夜间海陆温差多年均值为负值, 离海岸线越近的缓冲区范围内海陆温差越小。就变化率而言, 仅夏季Ⅰ区和Ⅵ区的海陆温差分别呈显著增大和减小趋势, 其他季节各区域夜间海陆温差以减小趋势为主, 但变化趋势均不显著。整体来看, 2001—2021年中国东部各缓冲区夜间海陆温差的变化趋势与全天的相一致, 变化率总体呈减小趋势, 100 km缓冲区范围内的降幅最大；各季节中, 春季和冬季的夜间海陆温差呈减小趋势, 夏季和秋季的呈增大趋势。

3 讨论

2001—2021年中国东部地区地表温度总体呈上升趋势, 年际变化率为0.34 ℃/10a(P < 0.05), 其中冬季上升幅度最大, 变化率为0.45 ℃/10a(P < 0.05)；与白天相比, 夜间地表温度的上升幅度更大。通过比较发现, 中国东部地区地表温度的上升幅度明显大于全球(0.26 ℃/10a)和全国同时段地表温度的变化率(0.21 ℃/10a)^[8—9]。中国东部地区经济发展速度快, 人类活动频繁且强烈, 经济发展和生产生活均会产生大量的热量, 进而对地表温度变化(以温度上升为主要变化特征)产生显著影响^[27]。从地表温度的季节变化特征来看, 中国东部冬季地表温度的增加幅度高于全国冬季地表温度的变化率(0.40 ℃/10a)^[27], 主要归因于冬季大气中温室气体浓度相对更高, 大气吸收地面辐射增多, 加剧温室效应, 导致冬季地表温度上升速率加快^[28]。此外, 中国北方地区冬季降雪量减少, 导致地表反射率降低^[29], 更多的太阳辐射被吸收, 从而使中国东部北方沿岸地区冬季地表温度的增加幅度高于南方沿岸地区。夜间地表温度上升幅度可能与云量变化有关, 夜间云量较大, 大气逆辐射增强, 云层的保温作用使得夜间地表温度的上升趋势更突出^[30]。从空间分布来看, 中国东部地区地表温度多年均值总体呈南高北低的格局特征, 显著上升区主要位于黄海以北和珠三角地区, 下降区主要分布在北渤海和南海沿岸地区, 与赵冰等^[31]的研究结果相一致。中国东部地表温度的空间分布特征主要受太阳高度角的影响, 因此表现出明显的纬度地带性特征^[32]。

2001—2021年中国东部海表温度呈显著上升趋势, 年际变化率为0.32 ℃/10a(P < 0.05), 夏季海表温度上升幅度明显高于其他季节, 变化率为0.43 ℃/10a(P < 0.05)；夜间海表温度表现出更为显著的上升趋势。比较以往研究结果, 发现中国东部海表温度高于1900—2019年全球海表温度的上升速率(0.06 ℃/10a)^[13]及1980—2019年中国沿海海表温度的增暖速率(0.25 ℃/10a)^[14]。海表温度上升除受到人类活动和由气候系统内部变率主导的自然振荡(例如, 太平洋年代际涛动、厄尔尼诺和南方涛动等)等影响外, 东亚季风年代际的减弱导致黑潮暖水入侵海陆架增强也是重要原因之一^[33—34]；此外, 受热带季风影响, 暖流和暖湿气流从南海向东北方向输送热量, 导致中国东部夏季海表温度的上升幅度更为突出^[35]。与夜间地表温度相同, 夜间海洋上空的高云量使得云层的保温效应进一步凸显, 导致夜间海表温度的增幅更大^[30]。中国东部海表温度多年均值呈从东北向西南递增, 近岸海域海表温度低于远岸海域的空间特征, 增温区主要位于渤黄海和东海以南海区, 进一步证实了齐庆华等^[36]的研究结果, 海表温度变化的空间分布特征可能与纬度和沿岸上升流等有关^[36]。

由于中国东部地区年际地表温度平均值一般小于海表温度平均值, 因此海陆温差基本为负值。各缓冲区海陆温差总体上表现为离海岸线越近, 海陆温差越小的特点。通常, 海水的比热容大于陆地的, 离海岸线越近, 气温更易受海洋调节, 温度变化幅度会越小, 最终导致海陆温差相对较小。中国北部沿海地区地表温度增温快于海表温度, 南部沿海地区与之相反, 导致北部海区海陆温差一般呈减小趋势, 南部海区的总体呈增大趋势。中国东部冬季地表温度的增温快于海表温度, 夏季与之相反, 因此, 冬季海陆温差呈减小趋势, 夏季呈增大趋势, 这与Yao等^[7]的研究结果相一致。

结合中国东部海陆温差的季节变化特征, 进一步分析了2001—2021年年际、夏季和冬季全天海陆温差多年均值随纬度变化的趋势特征(图 6)。结果发现, 随着纬度降低, 年际海陆温差表现为先减小再增大, 至26°N再减小的趋势特征；夏季海陆温差表现为先增大再减小, 至31°N再增大的变化趋势；冬季海陆温差在26°N以北和以南分别逐渐增大和减小。对比京津冀、长三角和珠三角三大城市群所在纬度带的海陆温差, 发现京津冀城市群海陆温差明显突出于邻近地区, 长三角和珠三角城市群海陆温差与邻近地区的差异不明显。有研究指出, 城市化进程加快导致热岛效应不断增强, 引起区域地表增温加剧^[37], 进而影响海陆温差的变化。结合京津冀、长三角和珠三角城市群海陆温差的变化特征来看, 京津冀地区城市化对该区域海陆温差的影响更为显著, 详细影响机制有待进一步深入探究。

MODIS数据具有较高的时空分辨率, 但受云、雨等天气影响较大。本研究利用ETD方法重建了中国东部地区的地表温度数据, 但仍不能完全消除不利天气的影响, 尤其是在多云雨的南方沿海地区。下一步, 将深入探究地表温度遥感数据的重建方法以提高其精度。再者, 将结合地形、土地利用类型、人口以及大尺度大气-海洋环流因子等因素深入研究中国东部海陆温差变化的原因, 并结合降水及其极值等变化探究海陆温差对区域气候变化的影响。

4 结论

本文基于2001—2021年MODIS遥感影像探究了中国东部地区全天、白天和夜间地表温度、海表温度以及海陆温差的时空变化及其区域差异特征, 主要结论如下：

(1) 中国东部地区地表温度显著上升, 年际倾向率为0.34 ℃/10a, 夜间地表温度的增幅更大(0.43 ℃/10a)。各季节中, 冬季地表温度的增幅最大(0.45 ℃/10a)。空间上, 地表温度的变化总体呈南高北低的格局特征, 黄海以北和珠江三角洲地区地表温度的增温趋势尤为明显。

(2) 中国东部海表温度以0.32 ℃/10a的速率显著上升, 夜间海表温度的上升幅度更大(0.36 ℃/10a)。各季节中, 夏季海表温度的增幅最大(0.43 ℃/10a)。空间上, 海表温度表现出从东北向西南递增、近岸海域低于远岸海域的特征, 显著增温区主要位于渤黄海和东海以南海区。

(3) 中国东部年际海陆温差通常为负, 离海岸线越近的缓冲区范围内海陆温差越小。100—300 km缓冲区范围内年际海陆温差变化率总体呈减小趋势, 其中100 km缓冲区内海陆温差变化的降幅最大。春季和冬季海陆温差呈减小趋势, 夏季和秋季的呈增大趋势。空间上, 北部和南部海区的海陆温差分别呈减小和增大趋势。

致谢: 感谢武汉大学遥感信息工程学院姚瑞博士对地表温度重建工作给予的帮助。