近60 a天山北坡冰川变化研究.pdf
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1、从流域尺度揭示天山北坡冰川变化状况,对下游绿洲地区水资源的合理开发利用具有重要意义。基于多源遥感影像提取天山北坡诸河流域近期冰川边界,结合前期发布的冰川编目及ASTER DEM数据,对该区域冰川面积和物质平衡变化特征进行了分析。结果表明:(1)2015年前后天山北坡共计分布冰川10061条,总面积约4855.85245.86 km2。1960s2015年天山北坡国内段冰川面积萎缩速率为0.52%a-10.06%a-1,且近年来呈加速萎缩趋势(0.96%a-10.88%a-1);19992015年天山北坡国外段冰川面积萎缩速率约为0.56%a-10.31%a-1。(2)20002020年天山北坡
2、冰川表面高程变化速率约为-0.570.01 ma-1,冰川物质呈持续亏损态,物质平衡为-0.390.04 m w.e.a-1。(3)天山北坡东、西段冰川面积和物质平衡变化均存在一定的空间差异性,近十几年间,东段各子流域冰川面积萎缩速率和物质亏损速率均相对较大。关 键 词:天山北坡;冰川变化;物质平衡;遥感文章编号:10006060(2023)07107311(10731083)冰川作为冰冻圈的重要组成部分,对气候变化的响应极为敏感1。IPCC(Intergovernmental Panelon Climate Change)第六次评估报告(AR6)指出,最近 10 a 间(20112020 年
3、)地球表层平均气温比18501900 年高出 1.09 (0.951.20),且过去50a(1970s以来)是近2000a来气温升幅最快的50a2。在气候变暖的背景下,全球山地冰川普遍呈退缩趋势,造成海平面上升、极端气候事件增多、灾害频发等一系列气候环境问题,引起了国际社会的广泛关注3-4。此外,全球约75%的淡水资源都来自于冰川,冰川变化会对区域水资源平衡和经济社会可持续发展带来重要影响5-6。因此,冰川变化研究不仅具有重要的科学意义,同时也对区域经济社会发展具有重大的现实意义。天山山脉地处中亚干旱区,是世界上山地冰川分布最广的山系之一。冰川融水是该区域重要的水资源补给,气候变暖导致的冰川加
4、速消融和退缩对区域水资源量及年内分配产生了重要影响7-8。因此,系统开展该区域冰川变化研究,对下游绿洲地区未来水资源的合理规划、利用与管理具有重要指导意义,还能为促进区域可持续发展提供重要科学依据。目前,国内外专家学者已经对天山地区的冰川变化进行了深入的研究。邢武成9基于Landsat TM/ETM+遥感影像提取2期中国天山冰川边界,分析冰川变化特征,研究发现19892017年中国天山冰川总体呈萎缩状态,冰川面积减少约879.73 km2,萎缩速率达到0.52%a-1,且东天山冰川面积萎缩速率最快。Chen等7对天山40个流域的冰川变化数据进行统计分析,发现1960s2010s天山约97.52
5、%的冰川呈退缩状态,其中天山北部和东部退缩趋势收稿日期:2022-10-09;修订日期:2022-12-06基金项目:国家自然科学基金项目(42130516);中国科学院战略性先导科技专项(A类)(XDA20060201,XDA19070302);第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK020102)资助作者简介:杨雪雯(1996-),女,博士研究生,主要从事冰川变化与水文水资源研究.E-mail:yxw_通讯作者:王宁练(1966-),博士,教授,主要从事冰冻圈与全球变化研究.E-mail:46卷尤为明显。Farinotti等10基于重力卫星数据、激光测高数据以及天山不同区域的冰
6、川面积数据,对整个天山的冰川物质亏损状况进行评估,研究发现19612012年天山冰川总面积减少约18%6%,物质亏损约27%15%。此外,还有众多学者对天山不同区域或子流域如东天山5、伊犁河流域11、Terskey-Alatoo区域12等的冰川变化进行研究,均发现研究区内冰川普遍呈退缩趋势。已有研究主要侧重于天山国内段不同子流域的冰川变化特征。本文依据河流走向,以流域尺度划分天山北坡范围,基于多源遥感资料获取天山北坡诸河流域近期的冰川边界,结合前期发布的冰川编目数据,揭示该区域近60 a来冰川面积时空变化特征,并基于ASTER DEM数据分析近20 a来该区域冰川物质平衡时空变化特征,以期对整
7、个天山北坡冰川变化状况有更全面的认识,从而为下游绿洲地区水资源的合理开发利用提供重要的理论支撑。1研究区概况天山山脉位于亚洲内陆腹地,是亚洲中部最大的山系之一,也是世界上山地冰川分布最多的山系之一。天山山脉西起图兰平原,向东穿越吉尔吉斯斯坦和哈萨克斯坦进入中国新疆境内,全长约2100km,南北最大宽度约300 km13,其中,天山国内段全长约1700 km,山体总面积约5.7105km2 14。天山地区地形高差悬殊,气温变化大且具有明显的空间差异,北坡平均气温低于南坡;降水主要受西风气流和北冰洋气团的影响,空间分布不均,北坡降水量多于南坡9。本文研究区为天山北坡(图1),主要包括哈尔里克山、巴
8、里坤山、博格达山、天格尔山、依连哈比尔尕山、那拉提山、科克铁克山、哈尔克他乌山、捷尔斯格伊阿拉套和塔拉斯阿拉套的北坡,以及博罗克努山、科古琴山、别珍套山、外伊犁阿拉套、吉尔吉斯山等山脉,主要的河流有玛纳斯河、伊犁河、楚河、塔拉斯河等。本文以河流出山口为划分依据提取流域边界,将天山北坡冰川区划分为19个子流域。博格达山北坡包括开垦河、中葛根河、白杨河等流域,这些流域范围均较小且冰川分布相对较少,故在此统一合并为博格达山北坡流域。天山山脉发育的冰川属于亚大陆型冰川或大陆型冰川,形态类型多样,且以山谷冰川较多15。据RGI(Randolph glacier inventory)6.0资料显示,天山北
9、坡诸河流域共计发育冰川7977条,总面积约5059.67 km2 16。天山是国际冰川监测的重点区域,乌鲁木齐河源 1 号冰川、Kara-Batkak 冰川、Ts.Tuyuksuyskiy冰川、Igli Tuyuksu冰川和Golubin冰川(图1)是天山北坡的重点监测冰川,自20世纪50、注:图中数字代表流域编码。1:伊吾河流域;2:幻彩湖流域;3:巴里坤湖流域;4:博格达山北坡流域;5:乌鲁木齐河流域;6:头屯河流域;7:三屯河流域;8:呼图壁河流域;9:塔西河流域;10:玛纳斯河流域;11:宁家河流域;12:金沟河流域;13:安集海河流域;14:伊犁河-巴尔喀什湖流域;15:艾比湖流域;
10、16:阿拉湖流域;17:伊塞克湖流域;18:楚河流域;19:塔拉斯河流域。图1 天山北坡诸河流域冰川分布Fig.1 Distribution of glaciers in the sub-basins on the north slope of Tianshan Mountains10747期杨雪雯等:近60 a天山北坡冰川变化研究60 年代就开始有物质平衡观测记录。Ts.Tuyuksuyskiy冰川和乌鲁木齐河源1号冰川观测序列最长,是国际上公认的全球重点监测冰川,其中乌鲁木齐河源1号冰川是我国监测时间最长、观测资料连续性最好的一条冰川。2数据与方法2.1 数据来源与处理2.1.1Lands
11、at OLI 遥感影像本文选用 LandsatOLI 遥感影像(下载于 http:/glovis.usgs.gov)来提取近期天山北坡冰川边界,数据产品为Level 1T级,空间分辨率为30 m。选取影像时,对天山北坡冰川区2016年消融季末期的所有影像进行综合对比,选取了受云、积雪和山体阴影等因素干扰最小的影像,对于无法获取消融季末期适用影像的区域,通过选取相邻年份的影像予以补充。最终选用70景Landsat OLI 影像(表 1),影像时段主要集中在 20142017年,且以2015年为主,故将本文资料时期统称为2015年。此外,在冰川边界解译之前,通过全色波段融合将影像分辨率提高至15
12、m,以更好地满足冰川边界提取的精度要求。2.1.2DEM数据本文选用美国国家航空航天局发布的ASTER DEM V003(AST14DEM)数据(获取于https:/search.earthdata.nasa.gov)用于分析天山北坡冰川表面高程变化。该数据是使用可见光和近红外传感器获取的ASTER Level 1A数据的立体像对生成的数据产品,空间分辨率为30 m,时间覆盖范围为 20002022 年。本文主要选用 2000 年和2020年消融季末期、受云覆盖影响较小的数据,对于无法获取适用数据的区域,选取邻近年份的数据予以补充。2.1.3冰川编目数据本文选用中国第一次、第二次冰川编目数据,
13、以及RGI 6.0冰川编目数据作为天山北坡冰川边界提取时的参考数据,并在分析冰川变化时使用了该数据。中国第一次冰川编目以20世纪5080年代的航摄地形图和航空相片为主要数据源15,其中天山北坡航片的主要时段为1960s。中国第二次冰川编目(来源于http:/)以20062011年Landsat TM/ETM+遥感影像为主要数据源17,天山北坡所用影像以2007年为主。RGI 6.0冰川编目(来源于http:/www.glims.org/RGI)以1999年及之后的Landsat TM/ETM+影像为主要数据源16,中国部分均为第二次冰川编目数据,该数据集中天山北坡国外段的影像时段以1999年为
14、主。在分析各子流域冰川变化时,以其所用影像的主要时段来代表编目的资料时期。2.1.4Google Earth 影像和 SAR 影像本文使用Google Earth影像和SAR影像作为冰川边界提取的参考影像。Google Earth可查看多时相、高分辨率的遥感影像,且以3D形式显示了高原、山地等地形,因而能够清楚识别表碛覆盖冰川的末端、侧碛等准确位置,有效提高解译精度。SAR因具有穿透云层、全天候、部分穿透性及高分辨率的特征,对难以通过光学影像识别的表碛覆盖冰川,参考SAR影像干涉失相干特性进行识别。2.1.5 冰川物质平衡观测数据 本文在分析乌鲁木齐河源1号冰川、Kara-Batkak冰川、T
15、s.Tuyuksuyskiy冰川、Igli Tuyuksu冰川和Golubin冰川长期物质平衡变化,以及评估采用大地测量学方法所得天山北坡冰川物质平衡估算结果的准确性时使用了物质平衡观测数据。冰川物质平衡观测数据来源于世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service,WGMS)(https:/wgms.ch/ggcb)和相关研究18。2.2 研究方法2.2.1 冰川边界提取方法 利用遥感手段提取冰川边界的方法主要分为目视解译和计算机自动分类2种。考虑到天山地区存在大量的表碛覆盖冰川,难以通过自动分类方法准确识别冰川边界,因此,本文采用目视解译的方法提取冰川边
16、界。对LandsatOLI影像进行假彩色合成,合成后的影像中裸冰区与非冰川区的色彩、纹理等要素的差异十分显著(图2),因此,对于裸冰区而言,可直接根据冰川区与非冰川区显著的色彩差异来提取冰川边界。而对于冰川的表碛覆盖区,结合Google Earth影像根据表碛覆盖区与非冰川区的色彩和纹理差异,以及表碛覆盖区的地形与水文特征(如冰川末端的拱形地形特征、冰面湖的分布等)进行识别。对于难以通过光学影像识别的表碛冰川,采用 C 波段Sentinel-1 Level 1 SLC数据和AST14DEM数据进行差分干涉处理,经过精配准生成干涉条纹、滤波消除平地相位、利用DEM模拟相位消除地形相位的过程,得到
17、冰川区干涉相干系数图,结合光学影像与SAR影像干涉失相干特性来进行识别(图3)。冰川107546卷边界提取后,对结果进行了进一步的检查修正,计算了相关属性信息,并且剔除了其中面积0.01 km2的对象。2.2.2 冰川面积变化计算方法 考虑到不同冰川编目获取时间存在差异,为确保面积变化的可对比性,本文采用冰川面积变化率作为衡量面积变化的表1 Landsat遥感影像列表Tab.1 List of Landsat remote sensing images影像编号LC81380302015243LGN00LC81380302016214LGN00LC81390302015202LGN00LC813
18、90302019229LGN00LC81410302016267LGN00LC81410302017269LGN00LC81420302016210LGN00LC81420302016242LGN00LC81420302017244LGN00LC81420302017260LGN00LC81420302017276LGN00LC81430302014243LGN00LC81430302016217LGN00LC81430302017203LGN00LC81440302014202LGN00LC81440302014234LGN00LC81440302015285LGN00LC814403020
19、17210LGN00LC81450292014241LGN00LC81450292015196LGN00LC81450292015212LGN00LC81450292016231LGN00LC81450292016263LGN00LC81450302014241LGN00LC81450302015196LGN00LC81450302015212LGN00LC81450302016263LGN00LC81450312015196LGN00LC81460292015203LGN00LC81460292019246LGN00LC81460302014200LGN00LC81460302016222L
20、GN00LC81460302018227LGN00LC81460312015203LGN00LC81460312016222LGN00获取日期(年-月-日)2015-08-312016-08-012015-07-212019-08-172016-09-232017-09-262016-07-282016-08-292017-09-012017-09-172017-10-032014-08-312016-08-042017-07-222014-07-212014-08-222015-10-122017-07-292014-08-292015-07-152015-07-312016-08-1820
21、16-09-192014-08-292015-07-152015-07-312016-09-192015-07-152015-07-222019-09-032014-07-192016-08-092018-08-152015-07-222016-08-09云量/%4.496.211.056.220.290.030.634.203.800.482.510.990.751.2615.001.468.0819.590.581.347.329.5911.355.940.5019.063.430.456.105.811.031.666.7411.562.50影像编号LC81470282016245LGN
22、00LC81470292014239LGN00LC81470292016245LGN00LC81470292017263LGN00LC81470302014207LGN00LC81470302016245LGN00LC81470302017247LGN00LC81470312014207LGN00LC81470312015226LGN00LC81470312016245LGN00LC81480292015217LGN00LC81480292015233LGN00LC81480292016268LGN00LC81480312014214LGN00LC81480312015233LGN00LC81
23、480312016252LGN00LC81480312017190LGN00LC81490302015208LGN00LC81490302015224LGN00LC81490302017261LGN00LC81490312015224LGN00LC81490312016259LGN00LC81490312017245LGN00LC81500312015231LGN00LC81500312016266LGN00LC81510302014219LGN00LC81510302015254LGN00LC81510302017243LGN00LC81510312016241LGN00LC81520302
24、017218LGN00LC81520312014242LGN00LC81530312014233LGN00LC81530312016239LGN00LC81530312018260LGN00LC81530312020234LGN00获取日期(年-月-日)2016-09-012014-08-272016-09-012017-09-202014-07-262016-09-012017-09-042014-07-262015-08-142016-09-012015-08-052015-08-212016-09-242014-08-022015-08-212016-09-082017-07-09201
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