火星一直以来都是最备受科学家关注的类地行星之一，而温度是行星探测过程中需要获取的一个重要参数。火星温度的变化范围和分布特征是判断火星上液态水和生命存在与否的重要条件(焦维新和邹鸿，2009)；作为一种重要的气候因子，温度影响着火星大气成分的变化、火星极地冰盖季节性的增长和消退过程(Kieffer和Titus，2001)、以及火星全球能量的平衡。同时，温度也是很多火星研究的重要输入量，如火星大气环流模型GCM(General Circulation Model)(Forget等，1999)的边界条件设置就受到表面温度的影响(Kieffer等，1977)。此外，由于火星与地球有诸多的相似点，所以研究火星温度的变化可以为地球与火星温度变化的比较研究提供基础数据。

早期对火星表面温度的探测主要是通过无线电测量的方式实现，Gifford(1956)使用罗威尔天文台(Lowell Observatory)获取的无线电测量数据，初步分析了火星表面温度的日、季节和年变化特征，并绘制了季节性的等温线图；指出火星日温度最大值的出现时间相对于当地正午时间有一定的滞后，而年内温度最大值也相应有一定的滞后；即使与地球的等温线相比，火星等温线也表现出非常多样的模式。Hanel等人(1972)使用搭载于水手9号(Mariner 9)的红外干涉光谱仪IRIS(Infrared Interferometer Spectrometer)数据，简单阐述了火星表面温度随纬度和地方时的变化规律，认为表面温度最大值出现在太阳直射点所在的纬度，时间大概在地方时1300左右(对于火星地方时的描述，一般采用0100、0200、…、2400的方式)。Miner和Palluconi等人(1977)分析了由火星海盗号轨道器(Viking Orbiter)搭载的热红外制图仪IRTM(Infrared Thermal Mapper)数据得到的火星表面亮温、热惯量、反照率等表面物理量和大气温度、云等大气物理量，以及这些量间的相互关系。Martin(1981)使用IRTM各个波段的数据建立了火星亮温和反照率的平均数据集MADS(Mars Average Data Set)。Smith(2004)使用火星全球勘探者号MGS(Mars Global Surveyor)搭载的热辐射光谱仪TES(Thermal Emission Spectrometer)获取的红外光谱数据反演得到火星大气温度、表面亮温、灰尘和水冰气溶胶光学厚度以及水蒸气的柱丰度，并分析了两个多火星年中日夜表面亮温随季节的变化，指出MY 25(Mars Year，MY；MY25表示火星25年，对应的地球时间范围是2000年5月31日至2001年11月11日)发生的一场全球性尘暴引起日表面亮温下降约23 K，而对应时期的夜表面亮温上升了约18 K。Gurwell等人(2005)使用亚毫米波天文卫星SWAS(Submillimeter Wave Astronomy Satellite)数据分析了由火星尘暴引起的大气温度和地表温度的变化特征。Bandfield等人(2013)通过对TES和火星侦查轨道器MRO(Mars Reconnaissance Orbiter)搭载的火星气候探测仪MCS(Mars Climate Sounder)数据的处理，对比分析了火星多年发射辐射量和反射辐射量的变化情况，认为任何可能的火星全球温度年际变化都会被标定和模型误差所掩盖。

综上所述，目前对火星表面亮温时间变化特征的研究，大多使用早期传感器获取的数据，数据量和数据精度都存在局限性，导致研究结果也是局部、不全面的，对表面亮温年际变化特征的分析仅使用了两个传感器的数据。尚没有文献系统地分析火星全球表面亮温的空间分布特征，对于表面亮温随地形和纬度变化特征的研究也尚未见报道。本文使用IRTM获取的热红外波段数据，通过光谱差异归一化处理和地方时差异归一化处理，将结果与TES和MCS的结果进行对比，分析了5个火星年表面亮温的年际变化特征；根据TES数据分析了表面亮温的季节性变化规律和空间上随地形和纬度的分布规律。

火星轨道器和着陆器携带的热红外传感器是目前获取火星温度的主要手段，着陆器数据适合小区域温度的精细研究，而全球尺度、多年的温度变化分析需依靠轨道器数据。本文主要涉及3个传感器的数据：热红外制图仪IRTM、热辐射光谱仪TES和火星气候探测器MCS，其中使用IRTM与TES和MCS全球平均表面亮温进行对比，分析了年际变化特征；通过TES数据分析了表面亮温的季节性变化特征和空间上随地形和纬度的变化特征。

IRTM(Chase等，1978)在Viking Orbiter 1和2上都有搭载，Viking Orbiter 1的运行时间是从1976年6月—1980年7月，Viking Orbiter 2是从1976年8月—1978年7月，两者共同获取的覆盖程度较好的数据达1.3个火星年(Liu等，2003)。两个轨道器都处于椭圆轨道且运行周期较长，其中近拱点和远拱点的高程分别是1500 km和32000 km，在垂直观测条件下，IRTM的空间分辨率在近拱点为8 km，而远拱点只有170 km。IRTM的28个通道、4个望远镜可以获取6个波段的辐射数据，在6—30 μm之间有4个表面热红外波段和一个大气热红外波段，此外还有一个宽波段来接受太阳的反射能量，其波段信息见表 1。IRTM的等效温度噪声取决于波长和观测目标的温度，如7 μm波段在200 K时精度为1.07 K，在320 K时只有0.07 K，但9 μm波段在同样温度条件下的精度为0.52 K和0.07 K。

本文使用的亮温数据产品(http://atmos.nmsu.edu/PDS/data/vo_3002/)是原始IRTM数据在空间上沿经纬度方向分别取2°×2°的间隔，时间上取10°太阳经度L_s(Solar Longitude)间隔，再对每个火星日(约24 h)内的数据按每4 h划分成6份，对空间上2°×2°、时间上L_s=10°内每4小时的数据取平均得到的。

TES(Christensen等，2001)搭载于MGS轨道器上，从1997年9月开始采集火星数据，1999年2月开始正式进入制图任务阶段，最终在2006年11月失去联系，共获取了约4个火星年的数据。TES由3个部分组成：一台波长范围在6—50 μm的迈克尔逊干涉仪，光谱分辨率为5 cm^-1(double scan)或10 cm^-1(single scan)，一台波长范围在5—100 μm的热红外辐射计以及一台波长在0.3—3 μm的可见光-近红外辐射计。其中光谱仪获取温度的绝对精度在280 K时为0.5 K，但该精度会随着温度的降低下降，而热红外辐射计的绝对精度为1—2 K。每个探测器的瞬时视场为8.3 mrad，积分时间为1.8 s(single scan)，在MGS 380 km的轨道高度下，对应的地面分辨率为3 km，其过境时间约为地方时2 am/pm。

TES提供3种温度相关产品(Christensen，2006)，分别是大气温度剖面(Atmospheric Temperature Profile)、目标温度(Target Temperature)以及热辐射温度(Bolometric Temperature)。大气温度剖面是使用干涉仪15 μm附近的辐射值计算得到的；目标温度也是利用干涉仪获得的数据，是在所有波段寻找一个亮温最大值，以此作为对地表动力学温度的最佳近似，所以目标温度本质上仍然属于亮温；而热辐射温度是通过热红外辐射计测量的宽波段辐射值计算得到的亮温。一般在进行不同传感器的结果比较时，可以通过TES每个波段的辐射值计算所需范围的亮温(Bandfield等，2013；Clancy等，2000)，而在单纯研究地表亮温时，本文选择的是热辐射温度数据产品(http://tes.asu.edu/data_tool/)。

MCS(McCleese等，2007)搭载于MRO轨道器上，从2006年9月开始进行较为连续的观测。MCS的设计目标是研究大气的热结构、气溶胶及水蒸气的垂直分布，也可以通过表面观测结果来研究极地的辐射平衡。MCS的焦平面上有两个对称的轴偏离望远镜，共包含9个线性阵列，每个阵列由21个热探测器构成，每个探测器的瞬时视场为3.3×6.2 mrad，积分时间为2.048 s，在垂直观测条件下空间分辨率为1.5 ×8 km，其过境时间大约为地方时3 am/pm。焦平面上的望远镜A有6个光谱波段，分别位于可见光-近红外波段和中红外波段，望远镜B包含3个波长更长的红外波段，具体的波段位置及名称见表 2。

MCS包含3种观测模式—临边凝视观测、垂直下视观测和极区“Buckshot”扫描观测，分别是为了获得大气温度和气压等参数的垂直剖面、表面发射和反射的能量以及研究极区辐射平衡。在研究地表亮温变化时，一般选择垂直下视获取的观测值。虽然MCS目前仍在继续采集数据，但在其制图任务开始后不久仪器开始出现故障，导致正常的天底观测值无法继续获取(Kass等，2014)，所以Bandfield等人(2013)选择的是2006年9月—2007年1月的数据，本文引用其对MCS的研究结果，分析了加入IRTM数据后更长时间序列的全球表面亮温年际变化规律。

研究亮温年际变化需要使用不同时期、不同传感器获取的热红外数据，这些传感器在波段宽度、波段中心位置、波谱响应以及获取数据的地方时等方面存在差异，所以需要对数据进行光谱差异归一化处理和地方时差异归一化处理，使数据之间具有可比性。Bandfield等人(2013)对TES三个火星年和MCS一个火星年的数据进行归一化处理，结果表明处理后的MCS-A4波段亮温比TES对应的合成波段低约1.3 K(日亮温)和3.1 K(夜亮温)。本文对IRTM数据相对于MCS进行光谱和时间差异归一化处理，将得到的结果与Bandfield等人(2013)的结果进行对比，分析了5个火星年表面亮温的年际变化。由于IRTM数据在时空上分布不均以及数据量有限，本文将其获取的数据作为整体看待，不对年份进行细分，选择IRTM南北纬60°、L_s的范围为105°—145°，日亮温选择0600、1000、1400的数据，夜亮温选择1800、2200、0200的数据。

由表 1和表 2可以看出IRTM-B波段与MCS-A4波段的波段范围和中心波长位置最为接近(波谱响应函数如图 1)，因此本文对IRTM-B波段数据进行归一化处理，并与MCS-A4波段结果进行对比。

轨道器热红外传感器接收到的是地面—大气系统的总热辐射，地气系统在某一波长位置到达传感器入瞳处的辐射值按式(1)计算(田国良等，2014)。

$ {L_\lambda } = {\varepsilon _\lambda }{B_\lambda }({T_\text s}){t_{0\lambda }} + L_{{\rm{a}}\lambda }^ \uparrow+(1 - {\varepsilon _\lambda })L_{{\rm{a}}\lambda }^ \downarrow {t_{0\lambda }} $

(1)

式中，$\lambda $表示波长，$T_{\rm{s}}$表示表面动力学温度，${\varepsilon _\lambda }$表示地表发射率，${B_\lambda }(T)$表示由普朗克函数(如式(2))计算的黑体辐射亮度，${t_{0\lambda }}$是大气透过率，$L_{{\rm{a}}\lambda }^ \uparrow $和$L_{{\rm{a}}\lambda }^ \downarrow $分别表示大气的上行和下行辐亮度。第一项表示地表辐射经大气作用后被传感器接收的辐亮度，第二项表示大气上行辐亮度，第三项表示大气下行辐射被地表反射后的辐亮度。

$ {B_\lambda }(T)= \frac{{2\pi {\text c^2}\text h}}{{{\lambda ^5}}}{({\text e^{\frac{{\text ch}}{{\text k\lambda T}}}} - 1)^{ - 1}} $

(2)

式中，c=3×10⁸ m/s为光速，h=6.626×10^-34 J ·s为普朗克常数，k=1.38×10^-23 J/K为玻尔兹曼常数。

当不考虑火星大气(${t_{0\lambda }}$=1，$L_{\text a\lambda }^ \uparrow $=0，$L_{\text a\lambda }^ \downarrow $=0)和发射率的影响(${\varepsilon _\lambda }$=1)且取垂直下视观测值时，式(1)可以简化成普朗克函数。一般传感器的波段都有一定的波谱宽度，则某一波段的辐射值可以通过每个波长的辐射值与光谱响应函数的卷积得到，具体计算公式为

$ {L_{{\lambda ^ * }}} = \frac{{\int_{{\lambda _1}}^{{\lambda _2}} {{L_\lambda }f(\lambda){\rm{d}}\lambda } }}{{\int_{{\lambda _1}}^{{\lambda _2}} {f(\lambda){\rm{d}}\lambda } }} $

(3)

式中，$\lambda $₁和$\lambda $₂是波段范围，$\lambda $*为波段的中心波长，f($\lambda $)为该波段的光谱响应函数。

根据式(2)和式(3)，对于仪器光谱响应函数比较接近的两个热红外波段，可以设定一组表面温度值，根据普朗克函数和各自的光谱响应函数模拟计算得到类似于传感器接收到的辐射值${L_{1{\lambda ^ * }}}$和${L_{2{\lambda ^ * }}}$，建立两者的关系式，据此可将两个传感器相近波段获得的辐射值进行相互转换。

火星表面温度的变化范围约为120—293 K，模拟选择的温度范围为100—300 K，考虑到普朗克函数的非线性特征，在该范围内采用非等间隔采样的方式得到一组温度值。按上述方法建立IRTM-B波段与MCS-A4波段辐射值的转换关系，结果如图 2所示，转换关系式为：y=0.9581x+0.4983(x表示IRTM辐亮度，y表示MCS辐亮度)，据此可以实现IRTM与MCS之间的光谱差异归一化。

不同传感器过境的地方时差异，是造成传感器数据不一致的主要原因。MRO的过境时间约为3 am/pm，TES的过境时间约为 2 am/pm，而本文使用的IRTM数据是将每4小时亮温取平均的结果。本文对地方时差异的归一化处理是通过KRC 热模型(Kieffer，2013)模拟温度随纬度和时间的变化来实现的，该热模型得到的绝对温度值可能存在比较大的误差，但是不同时刻间的差值与火星表面真实温度差值很接近(Bandfield等，2013)，所以可以利用其相对温度值来处理卫星不同过境时间带来的亮温差异。

采用KRC模型默认的输入参数，模拟得到19个纬度、24个小时、40个代表日期的温度结果，其中满足所选数据太阳经度(L_s)范围的日期有4个，分别对应L_s=111°，L_s=120°，L_s=129°和L_s=138°，本文分别利用其结果对经过光谱差异归一化处理后的IRTM数据进行校正，最后取四者的平均值作为最终处理结果。

表 3列出了IRTM-B波段南北纬60°之间未经归一化处理的平均值和分别归一化处理到MCS时刻(3 am/pm)和TES时刻(2 am/pm)的结果。表 4为Bandfield等人(2013)对TES和MCS的年际变化比较的结果，其中第五列为未经地方时差异归一化处理的MCS平均值，而第六列为归一化处理到TES时刻的结果。

由表 3可以看出，对IRTM-B波段数据进行光谱差异归一化处理和地方时差异归一化处理后，与MCS-A4波段相差1.3 K(日亮温)和1.0 K(夜亮温)；IRTM-B波段归一化处理到TES时刻的结果与TES MY 24—26差异的平均值为3.1 K(日亮温)和2.1 K(夜亮温)。由表 4可知MCS和TES的亮温年际差异平均值为1.4 K(日亮温)和3.1 K(夜亮温)，所以本文的亮温年际变化结果与Bandfield等人(2013)结果基本相当。

由于IRTM产品已经对每L_s=10°进行了的平均，在实际使用过程中只能选择L_s=100°—150°之间的数据，这与MCS取L_s=105°—145°的结果会有一定的差异。并且Bandfield等人(2013)的研究将发射角限制在0°—30°，而IRTM产品的发射角是在0°—65°。综合数据本身的精度(约2 K)和归一化处理的精度(由热惯量、反照率等误差造成的KRC模型误差约1 K(Bandfield等，2013))，可以看出即使有微弱的全球亮温变化趋势，也会被误差所掩盖，该结论与Bandfield等人(2013)是一致的。

一般使用太阳经度(L_s)来描述火星的季节，其中L_s=0°表示北半球春分日，L_s=90°、180°、270°依次表示北半球夏至日、秋分日和冬至日。火星的近日点为L_s≈251°，广义上可以认为是L_s=180°—360°(南半球春夏季)；远日点为L_s≈71°，广义上为L_s=0°—180°(北半球春夏季)。研究表明火星的近日点相对温暖、几乎无水冰云、容易发生大规模的尘暴，并且大气温度和灰尘光学厚度的年际差异较大；远日点则相对较冷、多云、几乎无灰尘，且大气温度和灰尘光学厚度的年际差异也较小(Liu等，2003；Smith，2004)。

本文利用TES近4个火星年的热红外辐射计观测值(MY 24 L_s=103°-MY 27 L_s=180°)，在每个火星年内分别取0°—60°N和0°—60°S之间所有夜亮温数据，按照每L_s=5°的间隔取平均值，得到4个火星年的南北半球表面亮温随季节的变化结果，如图 3所示。

从图 3可以看出，南半球表面亮温的四季变化特征非常明显：远日点年际差异较小，亮温随太阳经度的变化规律比较一致，在L_s=185°以前除了个别时间点，其他时间的年际差异都小于3 K，即南半球秋冬季表面亮温的变化基本符合正弦规律；而近日点年际差异较大，表面亮温随太阳经度的变化多处明显偏离正弦规律，尤其是在MY 25 L_s≈210°时发生的全球性尘暴，使得南北半球的夜表面亮温都明显上升，南半球表面亮温最大增幅相对于MY 24达17 K，直至L_s为330°—360°，表面亮温的年际差异又恢复至小于3 K的水平。对南半球MY 24—26、L_s为0°—360°的结果分年进行正弦曲线拟合，再对3年拟合结果按拟合精度取加权平均，得到的拟合关系如式(4)，结果如图 3中黑色实线所示；由此可见在L_s=185°以前，南半球表面亮温随太阳经度的变化与拟合的正弦曲线非常贴近，此后围绕正弦曲线有明显的波动。

$ T\_fit = {\text{2}}0.{\text{5963}} \times {\text{sin}}(- 0.0{\text{178}} \times L_s - 0.0{\text{227}})+ {\text{183}}.{\text{5442}} $

(4)

北半球表面亮温的四季变化没有明显的正弦规律，且变化幅度远小于南半球。这主要是由北半球两种升温方式的时期不重合导致的：北半球在其接受太阳直射光最强的春夏季，火星处于远日点，所以增温相对于南半球春夏季来说不明显；在北半球秋冬季，其表面亮温应该降低的时期，火星又接近其近日点，全球接受的太阳辐射能量明显增加，且这一时期易发生尘暴，导致夜表面亮温上升，从而使得秋冬季的降温也受到影响，这3个因素综合导致了北半球四季表面亮温变化趋势不明显的结果。在MY 25 L_s≈210°，北半球表面亮温也明显受到全球性尘暴的影响，表面亮温最大增幅相对于MY 24可达17 K，此时是在北半球的秋季，由此可见尘暴造成的夜间升温要明显大于由太阳辐射能量增强引起的夏季升温。

火星南北半球在地形和气候条件等方面都存在比较大的差异，导致表面亮温在空间上的分布也存在很大的差异。影响火星表面亮温空间分布的因素很多，如地表的反照率、热惯量、地形、纬度、大气环流等。本文仅选择地形和纬度两个主要影响因素进行讨论。

由于日亮温会受到光照、热惯量、反照率等更多因素的影响，空间上的分布与地形的相关性较弱，亮温变化主要受控于太阳辐射能量的分布，而夜亮温的空间分布则与地形有明显的相关关系，所以以下主要研究夜亮温与地形的关系。火星全球地形图可参见美国地质调查局网站(http://pubs.usgs.gov/imap/i2782/)。

图 4和图 5分别是使用TES第一年数据(MY 24)L_s为115°—125°和L_s为295°—315°得到的全球夜亮温图，两个时间段分别对应北半球和南半球夏季，其中72°S以南和63°N以北由于缺少数据导致插值后变形大。选择MY 24数据是因为该时期TES运行正常、数据精度稳定，而所选太阳经度范围的亮温几乎不受尘暴影响，且夏季时期受到季节性冰盖的影响也较小(Smith等，2001)。

由图 4可以看出，北半球夏季夜表面亮温的分布明显受到地形的影响，而对应时期的南半球冬季等温线在中高纬度(＞30°S)基本与纬线相平行。图 4中Acidalia Planitia表面亮温最高、Chryse Planitia、Isidis Planitia和Utopia Planitia次之；而Arsia Mons(Tharsis Montes)、Alba Patera、Elysium Mons、Terra Sabaea和Olympus Mons是除极地外表面亮温最低的区域。可见平原地区的表面亮温要高于山区和台地。

由图 5可以看出，南半球夏季等温线破碎，这与南半球遍布撞击坑的地形特征相对应。南半球的Argyre Planitia、Hellas Planitia、Valles Marineris和北半球的Chryse Planitia、Isidis Planitia是与地形相关的高温区域，Alba Patera、Olympus Mons、Tharsis Region是除了极区外的明显冷区。与南半球不同，北半球冬季只有到高纬度位置(＞50°N)等温线才明显与纬度呈平行规律，原因可能是宏观上南半球中高纬度的地形条件比较接近，而北半球中低纬度存在明显的高地、平原交错起伏地形，直至高纬度地区地形才比较均匀。

为了定量化研究表面亮温随地形的变化规律，本文选择Olympus Mons作为研究区域。OlympusMons是火星乃至太阳系最大的火山，直径约为550 km，高度达25 km，它的中心位于(18.4°N，226.0°E)，本文选择的数据范围为222°—231°E和14° —24°N。

研究所用的高程和亮温数据，分别来源于火星激光高度计MOLA(Mars orbiter Laser Altimeter)(http://ode.rsl.wustl.edu/mars/indexProductSearch.aspx)和TES(MY 24，L_s=115°—125°，夜亮温)。对实验区内的TES和MOLA数据分别建立间隔为0.1°的格网，最终得到纬度方向101个格网点，经度方向91个格网点。图 6是由这9191个格网点的数据绘制的表面亮温随高程的变化结果，由此计算得到的相关系数为-0.9072，表示该区域的表面亮温与高程呈现很强的负相关关系。对两组数据进行线性拟合得到的关系式为：y=-0.0014x+173.0663(x表示表面亮温(K)，y表示高程(m))，表明该区域总体来说海拔每上升1 km，表面亮温下降约1.4 K，远低于地球下降6 K的规律。

与地球上存在纬度地带性分异的规律类似(伍永秋等，2012)，火星的形状、日火距离、大的轨道偏心率以及火星自转轴和公转轴之间存在夹角等因素引起太阳辐射在火星表面不同纬度区域的分布不均匀，最终导致表面亮温从低纬度到高纬度有逐渐降低的趋势。但受到其他因素如地形、季节性冰盖等的影响，使得表面亮温的递减过程并不是单调、一致的。

由于影响夜间亮温的因素比白天少，所以为了便于分析且与前文保持一致，对表面亮温随纬度的变化特征仍然选择夜间亮温数据。图 7是使用(TES MY 24 L_s=180°，MY 25 L_s=180°)之间一个火星年的夜亮温数据，分别按经度每10°和纬度每10°的间隔取平均，再对同一纬度的结果统计其极值、较差(最大值与最小值之差)、平均值和标准差，下文将根据这些量来分析火星表面亮温随纬度的变化特征。

从图 7中表面亮温最大值随纬度的变化曲线可以看出，在所研究的火星年内，其变化规律总体上满足从赤道到两极递减的规律，异常之处在于表面亮温最大值出现在35°S(30°S—40°S范围内亮温平均值)而非赤道，位置正好处于Hellas Planitia的北部，向南45°S和55°S两个纬度的最大值也位于盆地内部，可以看出这3个位置的表面亮温基本呈直线上升关系，大约纬度每减小10°，表面亮温上升约7.3 K。25°S、15°S、5°S、5°N等4个纬度的表面亮温最大值基本相近，位置分别在Hellas Planitia最北部、Valles Marineris以及Isidis Planitia的南部，都是地势相对较低的区域。15°—45°N的最大值出现在Chryse Planitia和Acidalia Planitia，其中15°N的最大值由于处于高地和低地的过渡位置，经纬度方向10°×10°的平均值受到高地和低地的共同影响，导致最大值小于25°N的结果；平原内部表面亮温随纬度的变化仍基本服从线性规律，变化率约为纬度每减小10°，表面亮温上升约7.2 K。55°—75°S的最大表面亮温虽然出现在不同的经度位置，但仍呈现出随纬度直线变化规律，变化率约为纬度每减小10°，表面亮温上升19.1 K。该纬度位置处于季节性冰盖的影响范围内，冰盖的增长和消退以及由此造成的地表物质物理性质的变化可能是引起该位置表面亮温随纬度剧烈变化的原因之一。

表面亮温最小值和平均值随纬度的变化规律，在南半球中高纬度、北半球高纬度与最大值的变化规律相似，但最小值在低纬度(15°S—45°N)有独特的变化特征。具体来说，85°—55°S和55°—85°N的表面亮温最小值随纬度的变化规律基本与最大值相同，而35°S的最小值属于所有纬度最小值中的最大值；15°— 35°N由于受到山脉、高地等高海拔地形的影响，表面亮温最小值要小于临近的高纬度地区。不同纬度表面亮温最大值所处的经度位置差异较大，但最小值从-35°S—45°N基本是处在相近的经度位置(225°E— 265°E)，大致位于Thaumasia Highlands、Daedalia Planum、Tharsis Montes、Olympus Mons、Alba Patera等区域。最低值出现在5°S和35°N，前者所处的位置包含了Tharsis Montes中的Arsia Mons和Pavonis Mons，后者则位于Alba Patera地区。由此可见，不同纬度表面亮温最小值一方面受到白天太阳辐射能量的影响，更重要的是还受到地形、海拔等因素的强烈影响。

平均值反映了每个纬度表面亮温的综合水平，平均值随纬度的变化曲线要比极值更加平滑，除15°S、5°S和5°N受Olympus Mons和Tharsis Montes影响外，其他位置基本服从平均表面亮温在低纬度高于高纬度、南半球同纬度高于北半球的规律，这是太阳辐射能量分布、地形和轨道偏心率三者共同作用的结果。

将同一纬度的表面亮温最大值和最小值相减即可得到该纬度表面亮温的较差；而某一纬度表面亮温的标准差通过式(5)计算。这两个量都表征了同一纬度表面亮温变化的剧烈程度。

$ {T_ \text {std}} = {(\frac{1}{{N - 1}} \sum\limits_{i = 1}^N {({T_i}}- \bar T)^2}{)^{\frac{1}{2}}} $

(5)

式中，T_std 表示某一纬度表面亮温的标准差，N表示该纬度带内表面亮温值的个数(36个经度位置)，T_i表示同纬度不同经度位置的表面亮温值$\bar T$表示该纬度表面亮温的平均值。

从图 7可以看到，由于较差是两个极值的差值，而标准差则综合考虑了某一纬度所有经度位置的表面亮温，所以标准差随纬度的变化曲线要比较差更光滑；但是两者都反映出了相同的规律，即越靠近赤道，较差和标准差都越大，其中在45°S— 45°N之间的较差都大于10 K，在赤道南北约30°范围内甚至可以达到30 K。造成上述现象的一个主要原因是低纬度地区地形起伏剧烈，使得相同纬度不同经度位置的表面亮温差异大；而高纬度同纬度地形差异程度较小，所以反映总体变化程度的标准差基本相近。

本文通过对IRTM数据的处理，将其结果与TES和MCS进行对比，分析了5个火星年火星表面亮温的年际变化规律，认为火星表面亮温的年际变化值小于数据本身和处理过程引入的误差值，所以目前还无法从轨道器热红外传感器获取的亮温数据来精确分析火星气候的年际变化。

使用TES约4个火星年的夜亮温数据，通过南北半球分别按L_s=5°取平均的方式，分析了表面亮温的季节性变化规律。结果表明南半球季节性变化有明显的正弦规律，且在L_s=0°-180°的远日点时期，年际差异小，与拟合的正弦曲线符合的很好，而L_s=180°-360°的近日点时期，年际差异大且多处偏离了正弦曲线，主要是因为该时期容易发生全球性和区域性的尘暴；而北半球四季表面亮温起伏远小于南半球，没有明显的季节性特征，也没有表现出正弦规律，表面亮温的变化也受到尘暴的严重影响，MY 25全球性尘暴引起南北半球表面亮温增温的最大值都高达17 K，并且北半球的升温要大于太阳辐射量增加引起的夏季升温。

火星表面亮温的空间分布受到地形和纬度等多种因素的影响。在同一时段，盆地、峡谷等地势较低的区域一般表现出高温特征，而山峰、高原、台地等高于周围区域的地形则表现出较低的表面亮温特征。以Olympus Mons为例，定量研究了火星表面亮温随高程的变化关系，结果表明在该地区表面亮温与高程有很强的负相关性，相关系数为-0.9072，拟合结果表明该地区高程每上升1 km，表面亮温下降约1.4 K，远低于地球下降6 K的规律。

由于太阳辐射能从低纬度到高纬度逐渐减少，所以表面亮温也基本服从低纬度到高纬度递减的规律；而火星的大轨道偏心率和赤道附近存在的几处明显高海拔区域，导致表面亮温平均值、最小值、最大值的最高值都出现在南半球中纬度而非赤道区域；表面亮温最小值受高海拔地形的影响最大，导致南北半球低纬度表面亮温的最小值要低于邻近稍高纬度的最小值。北半球中低纬度区域受到高地和平原交错地形的影响，导致冬季等温线在＞50°N的位置才与纬线基本平行；而南半球属于遍布撞击坑的粗糙地形，导致其夏季等温线要比北半球夏季等温线更加破碎。赤道附近的表面亮温较差和标准差要明显大于高纬度区域，表明越靠近赤道同一纬度内表面亮温的变化更加剧烈。