沙漠化是西藏最突出的生态环境问题之一，不仅给西藏生态环境和人民生产生活造成严重损伤和危害，也对中国、东南亚乃至全球生态环境产生影响^［1］。沙尘天气（包括沙尘暴、扬沙和浮尘）是生态环境恶化的重要标志，沙尘污染大气环境，影响气象、气候和人体健康^［2-3］。雅鲁藏布江（简称雅江）中游作为西藏最重要的社会经济区，是遭受沙尘灾害影响最严重的区域^［4-5］。因此，对雅江中游沙尘天气的研究关系到西藏生态环境质量以及城乡人们的生产、生活质量的提高。而要解决沙尘污染问题，其基础和关键就是要对沙尘天气在区域内的传输和相互影响有一个明确的认识和理解，才能制定出科学的沙尘灾害联防联控治理方案。

目前开展大气污染的空间交互影响的研究方法主要包括基于空气质量模式的方法、基于后向轨迹的方法和基于信息流的方法。基于空气质量传输模式^［6］和后向轨迹^［7］的方法能够清晰地展现潜在污染源的分布和传输，但计算资源成本较高、样本量偏少及不能充分利用历史资料，无法直接将受体区域更高的污染可能性和潜在污染源的高排放联系起来。在信息流方法方面，利用Granger（格兰杰）因果检验^［8］和向量自回归VAR^［9］等统计模型方法能刻画出大气污染交互影响、识别变量之间因果关系。然而，Granger因果检验和VAR方法是基于人为构造的无向加权模型，未考虑城市间大气污染相互影响且为非线性的关系。在信息理论中转移熵是一种利用马尔可夫性质来检测信息传递，从而推导出因果关系的非线性方法。转移熵方法不仅能够量化时变系统之间信息传递的统计相关性，而且能够检测系统之间信息传递的动态性和相互作用的非对称性，弥补了上述研究方法的弊端。刘华军等^［10］采用转移熵方法构建大气污染（PM_2.5）区域传输模型，研究跨区域空间交互影响的网络结构特征，表明转移熵是分析多个时间序列因果关系的有效方法，对建立PM_2.5网络具有一定的科学性。

目前，雅鲁藏布江流域沙尘天气的研究主要在气候特征与变化趋势^［11-12］和沙尘天气个例分析^［13-14］。研究表明，沙尘天气集中出现在冬春季节，以雅江中游为高值中心，1981—2016年雅江流域沙尘天气日数明显减少，春季减幅最大，其次是冬季。以往利用浮尘、扬沙和沙尘暴的日数资料研究沙尘天气，受资料时间分辨率限制无法认识沙尘天气的日变化特征和持续性，而逐小时能见度数据可深入研究沙尘天气的日变化和区域传输影响。因此，本文利用逐小时能见度数据研究了2017—2020年冬春季（10月至翌年4月）沙尘天气的日变化特征，从信息理论视角将转移熵方法纳入研究框架，来构建雅江中游沙尘天气的空间传输矩阵，深入分析雅江中游流域沙尘天气的区域传输和交互影响，为雅江中部沙尘污染区域联防联控治理提供科学依据。

雅江中游位于喜马拉雅山脉与冈底斯山脉之间的东西向河谷地带，地势西高东低，东起山南市的桑日县，西抵日喀则市的拉孜县，包括拉萨河、年楚河两大支流，以及山南和日喀则两大宽谷沙源区（图1）。研究区属于高原温带季风半干旱气候区，降水季节分配极不均匀，冬春降水量不足10 mm，多风沙天气^［15］。分布在“一江两河”等河流沿岸的河漫滩、低阶地、冲积洪积扇等地貌多为沙地、稀疏草地、稀疏低矮灌木及旱作耕地，特别是冬春季河床和农田地表裸露为沙尘天气提供了沙源^［16］。研究区有11个气象站，加上北侧高海拔3个站和定日站，总共有15个气象站。

近年来随着气象观测自动化建设，2016年以来西藏39个有人气象站安装了能见度测量仪，能准确、实时地获得高分辨率能见度数据，这为研究沙尘天气日变化和空间动态关系提供了很好的机遇。本文利用2017—2020年冬春季（10月至翌年4月）雅江中游的15个气象站逐小时最低能见度和降水量数据，将降水引起的能见度低的数据用前一时刻无降水的能见度替换，重新建立各站点能见度数据时间序列。规定浮尘、扬沙和沙尘暴3个等级统称为沙尘天气，根据《地面气象观测规范》^［17］中能见度与沙尘天气3个等级关系，确定最低能见度<10 km作为一次沙尘天气，≥10 km为无沙尘天气。数据由西藏自治区气象局信息网络中心提供。

Schreiber^［18］以信息熵理论为基础提出了转移熵（ Transfer Entropy，TE）方法。转移熵方法不仅可以很好地描述子系统之间的非线性耦合关系，还可以反映子系统之间相互作用的方向性。

根据Shannon^［19］对熵的定义，一个离散的随机变量X的信息熵为：

式中：P（xi）为事件X发生的概率；H（X）为信息熵。H（X）越大，代表X的不确定性越大，反之越小。当表达式中对数的底数为2时，信息熵单位被称为比特。根据信息熵的定义，可以得到离散变量（X，Y）的联合熵及条件熵：

式中：H(X,Y)为联合熵；H(Y|X)为条件熵；P(xi,yj)为(X,Y)的联合概率；P(yj|xi)为条件概率。基于两个离散随机变量X和Y之间的互信息，Schreiber^［18］定义了转移熵的计算方法，衡量系统中子系统的非对称互信息：

TEY→X具有非负特性，表示序列Y转递给X的信息量，即时间序列y_t 到x_t 的转移熵。转移熵值越大，说明Y转递给X的信息量越大，进而得知序列y_t 对x_t 影响越大。u为从Y到X信息传递的交互延迟时间。同理，可以得到TEX→Y的计算公式：

在计算时间序列的熵时，通常与由符号动力学理论发展而来的符号时间序列分析方法与信息理论相结合。首先将能见度时间序列数据变换为“0，1”化符号序列即能见度<10 km时取值1，否则为0；再对符号化结果进行二进制编码，得到新的时间序列，计算编码后时间序列的概率和转移熵。该方法计算简单方便，不仅考虑了时间序列的全局特征，同时保留了局部的细节信息。

自相关系数是描述某一变量不同时刻之间相关的统计量，不同滞后长度的自相关系数表示前一时刻的信息与其后时刻变化间的联系。我们采用自相关系数分析沙尘天气持续时间：

式中：r是自相关系数；s为长度时间序列的标准差；x¯为平均值；m是变量样本长度；h是滞后长度。

雅江中游沙尘天气出现频率最多有3个区，分别是贡嘎站（10.3%）为中心的雅江与拉萨河汇合区，班戈站（9.7%）为中心的雅江北侧高海拔区和日喀则站（4.6%）为中心的日喀则东部（图1）。琼结站和拉孜站出现沙尘天气频率最低，只有1%。沙尘天气中心对应于山南和日喀则两个宽谷沙源区^［20］。结果与张核真等^［11］利用1981—2016年沙尘天气日数的分析结论基本一致。沙尘天气的空间分布说明，流域内河漫滩、山麓流沙、冬春季裸露农田以及北部高海拔沙质荒漠化土地为沙尘天气的形成提供了丰富的沙源。

由沙尘天气白天或夜间出现的次数占总次数的百分比可知，雅江南部的泽当、江孜、拉孜、定日等站和北侧高海拔区白天（08:00—20:00）沙尘天气频次比夜间偏多，其中泽当白天占总次数77%、贡嘎68%、江孜67%和定日61%，而雅江北部的拉萨河和日喀则、南木林等站夜间（21:00—07:00）易出现沙尘天气，如日喀则、拉萨、南木林分别占总次数73%、70%、62%。山南宽谷区白天沙尘天气次数偏多与陈定梅等^［21］利用贡嘎和泽当的沙尘暴出现或结束时间统计结果较一致。

沙尘天气小时频次日变化的差异明显（图2）。山南宽谷区的贡嘎、泽当和江孜以白天单峰型为主，峰值贡嘎出现在08:00—11:00，累计次数为466次，占总数的44%，泽当和江孜在16:00—20:00，出现149~291次，占44%~58%；双峰型主要出现在日喀则至南木林的宽谷区、拉萨河下游和北部高海拔地区，日喀则宽谷区和拉萨河下游的第一峰值时间22:00—24:00，达211~284次，占总数49%~55%，次峰值时段在08:00—11:00，出现次数为70次，占15%~18%。北部高海拔第一峰值08:00—11:00，班戈达364次，占总数37%，次峰值在21:00—23:00，次数244次，占25%，两个峰值时段与日喀则和拉萨相一致；其他站点日变化不明显，沙尘天气主要集中出现在午后至上半夜，即14:00—24:00时段。

为了解沙尘天气持续时间，分别计算了滞后1~12 h的自相关系数。所有站滞后1~3 h自相关系数均通过α=0.001显著性检验，滞后4 h自相关系数除定日、拉孜、班戈和南木林外，其他站通过α=0.05显著水平以上（图3），其中日喀则、泽当、墨竹工卡、琼结和浪卡子等6站达α=0.001显著水平，滞后5 h后没有站点通过α=0.1显著性检验，表明沙尘天气持续时间在3~4 h。由于雅江流域独特地形和复杂下垫面，地面加热不均匀，产生局地热环流，在有利的高空环流形势下使大气不稳定能量释放，易出现持续时间较短的局部沙尘天气。结合沙尘天气观测经验和新疆南疆地区沙尘天气一般持续3 h的结论^［22］，我们推论雅鲁藏布江流域或整个西藏高原的沙尘天气持续时间一般只有3~4 h。

转移熵强度小于0.001比特具有连接强度很弱或是虚假的连接，因此将小于0.001比特转移熵不予考虑。由不同延迟时间气象站之间转移熵分析发现，延迟时间6 h后站点之间转移熵都小于0.001比特，因此，佐证了沙尘天气具有持续时间短的特征。统计分析了延迟在1~6 h转移熵累计值及其传输贡献率。在分析累计值和贡献率时，按照行政区划分为3个市级区和申扎、班戈和当雄3个站组成的北部高海拔区，自身贡献是区内所有站的平均贡献，区内传输贡献是指除本站外区内其他站的传输贡献平均值，其他区的站对本区传输贡献为区外传输贡献。

区域尺度上，日喀则市是4个区中自身贡献率和区内传输贡献率最大的地区，分别是40%、29%，其次是北部高海拔区的自身和区内贡献，分别为34%、25%（图4）。而拉萨河谷西宽东窄、雅鲁藏布江与念青唐古拉山夹缝的特殊位置，受区外传输贡献最强；山南、日喀则和北部高海拔3个区的合计传输贡献率达70%，其中山南和日喀则的传输贡献分别是27%、26%，自身和区内合计贡献最小，只有30%。山南区的自身和区内的合计贡献率与区外贡献率相当，分别是47%和53%，其中自身贡献和日喀则市传输贡献较大，分别达到25%、23%。

沙尘传输贡献率矩阵是非对称的（图5），表明了沙尘传输具有方向性。除琼结外，大部分站的自身贡献率最大，最显著的站是拉孜、定日和日喀则达54%、41%、40%，其次是高海拔班戈、申扎、当雄3个站和江孜、贡嘎、泽当，自身贡献在29%~37%；沿拉萨河的拉萨、墨竹工卡和尼木的自身和区内的贡献最小，主要受上游和南部的沙尘传输的影响，如拉萨本站以日喀则、泽当、贡嘎和申扎的传输贡献最强，分别为10%、9%、8%、8%；对其他站沙尘传输贡献率大于7%、影响站数5个以上的站是申扎、日喀则、贡嘎和泽当，申扎影响站数达10站。日喀则、贡嘎和泽当正好位于两大沙源宽谷区。除自身贡献外，山南宽谷区的西部贡嘎站受北部高海拔的申扎、当雄和东部邻近站泽当、琼结和南部浪卡子站影响大，传输贡献率分别是9%、8%、7%、6%、6%。东部泽当主要受上游的贡嘎、日喀则、江孜、墨竹工卡和南木林等站传输贡献，分别为9%、7%、7%、7%、6%。日喀则对南木林沙尘传输贡献达16%，而南木林对日喀则传输贡献为15%，同样贡嘎对泽当或泽当对贡嘎沙尘传输贡献分别为9%、7%，说明在宽谷区存在局部的沙尘传输交互区。

雅江中部流域沙尘传输贡献率空间上的差异分布主要受站点地理、沙尘源分布和风向、风速的影响。雅江中游日喀则和山南宽谷沙源区显著影响着本区的沙尘天气，同时在西风带作用下两个宽谷区和北侧高海拔区的沙尘明显输送到其他区域。林志强等^［14］发现贡嘎沙尘天气在西风槽、干南支槽和西北气流3种高空环流形势下占83%，说明在高空西风或西北气流下两大宽谷区和北部高海拔区对区内自身站和区外站的沙尘传输贡献最大。马鹏飞等^［23］指出山南宽谷区日最大风速的风向以西风、东风和南风为主。倪雪^［24］利用贡嘎机场1999—2001年冬春季资料将风沙天气分为东风型和西风型，东风型风沙最多并和浮尘出现在上午时段。这表明在东、西风作用下贡嘎与泽当间形成了相互较强的传输贡献，同样日喀则与南木林之间局部的强传输贡献也是在主导风引导下产生局部空间交互，同时证明了贡嘎沙尘天气在上午出现峰值的结果。可以认为贡嘎和日喀则沙尘天气的上午峰值除自身贡献外主要受北部高海拔区沙尘传输（贡献率8%~15%），同时在日喀则、贡嘎和高海拔区的沙尘传输（8%~10%）作用下拉萨河上午出现了次峰值。

雅江中游的沙尘天气主要出现在山南和日喀则两大宽谷沙源区，频率分别达10.3%、4.6%。沙尘天气持续3~4 h，自相关系数均通过0.05显著水平。

雅江南部的沙尘天气以白天占优势（60%以上）为主的单峰型，峰值贡嘎出现在08:00—11:00，泽当和江孜在16:00—20:00。雅江北部以上半夜为峰值（夜间占61%以上）的双峰型结构，峰值时间分别在22:00—24:00、08:00—11:00。

沙尘传输贡献的空间差异显著。在区域尺度上日喀则的自身和区内贡献率最大，分别为40%和29%，总和达69%。拉萨市受区外传输贡献达70%，其中山南和日喀则合计贡献率为52%。山南自身和区内合计贡献与区外贡献相当，分别是47%和53%，其中上游的日喀则区传输贡献率达23%。

除琼结外其他站的自身贡献率最大，超过40%站有拉孜、定日和日喀则。申扎、日喀则、贡嘎和泽当4个站在沙尘传输空间结构中处于重要节点，它们对其他站传输贡献最强，贡献率超过7%，影响站数申扎达10站，其他5站。在主导风作用下，两大宽谷区内形成站点间相互传输较强的局部空间交互区。

雅江中部流域沙尘传输在空间上既有跨行政区传输，又有区内相互作用，形成复杂的空间交互影响。所以，沙尘治理必须要摆脱单个区的孤立观点，转向整体协同理念，从整体视角形成跨区的联防联控机制。雅江中部两大宽谷区的自身贡献和区内沙尘传输贡献最大，且对其他区域传输也最强，是沙尘治理关键区，在巩固现有成果的基础上进一步加强两大宽谷沙源区的防沙治沙工程建设。本研究表明邻近雅江的北部高海拔申扎站对雅江中部沙尘影响大，也是沙尘传输空间网中重要节点，是进一步保护牧草、治理沙化重点区。