在全球气候变暖加速冰川消融的背景下，冰体中的氮释放对高寒河流生态系统的影响亟待阐明。本文以主要受冰川融水补给的珠峰北坡绒布河为研究对象，于2023年7月12日—10月15日冰川消融期，对绒布河水NO3 -浓度及其同位素变化进行观测研究。采用Mann-Kendall检验，分析了NO3 -浓度、δ 18O-NO3 -、Δ17O-NO3 -和δ 15N-NO3 -的时间变化特征。结合同位素质量平衡模型，定量计算了大气和陆地NO3 -来源对绒布河水的贡献比例。结果表明：在观测期内，绒布河水NO3 -浓度、δ 18O-NO3 -和Δ17O-NO3 -总体均呈下降趋势，而δ 15N-NO3 -总体呈升高趋势；NO3 -浓度、δ 18O-NO3 -和Δ17O-NO3 -均有由高到低的转折，突变时间分别为9月2日、7月25日和7月25日；δ 15N-NO3 -有高—低—高的转折，突变时间为10月5日。陆地来源和大气来源的NO3 -对绒布河水的贡献比例分别为（65.04±9.63）%和（34.96±9.63）%。其中，陆地来源的NO3 -主要为周围的土壤氮和降水中的NH4 +通过硝化作用转化生成。本研究测定的所有样品中均未发现化学肥料、粪便和生活污水等人为活动来源。绒布河水NO3 -浓度的下降是大气输入减少和硝化作用减弱共同作用的结果。δ 18O-NO3 -与Δ17O-NO3 -的下降与大气NO3 -贡献比例的下降密切相关。δ 15N-NO3 -的升高则反映了NO3 -来源从大气向土壤微生物转化主导的转变。研究成果可为青藏高原河流氮循环过程的研究提供新的科学基础。
无表碛覆盖型冰川因其表面覆盖极少的表碛，能够有效排除表碛对气候变化响应的干扰，使冰川变化更直接地反映气候信号。本文从冰川的地理位置、海拔和规模等方面进行综合考虑，选取了54条无表碛覆盖型冰川作为研究对象，利用Sentinel-2和Landsat（5/7/8）遥感数据分析2000—2021年冰川面积的时空变化特征，并结合区域气候要素、长时序典型冰川面积和冰川流速数据分析冰川变化原因。结果表明：近22年54条冰川均呈前进态势，冰川面积增幅介于（0.02±0.81）~（35.07±0.01） km2（变化率均<25%），海拔4 500 m以下的冰川末端流速增大；区域年气温升高（夏季升温不明显）、年降水量增加、云量增多导致辐射通量减弱，在此气候变化背景下，减缓区域冰川消融速度；冰川末端流速加快使得冰川处于前进状态。本成果可为喀喇昆仑冰川研究提供基础数据集，进一步加深对“喀喇昆仑异常”的认识，对高寒区冰川保护及水资源管理具有科学指导价值。
我国藏东南地区冰川泥石流形成机制多归结为其雨热同期的特点，忽略了泥石流发生必不可少的物源条件及其时间演化过程，缺少物源与雨热条件叠加形成泥石流的耦合效应物理机制。本研究以2020年7月10日达打隆巴沟泥石流为例，利用2015―2023年Landsat 8和PlanetScope影像，用冰川末端靶区面积减去“冰雪区+植被区”面积的差值，结合DEM进而得出不同坡度范围内物源的变化规律；利用逐日降水、气温站点和网格数据，分析了与触发该次泥石流的水热条件相似的年份。结果表明：2019年达打隆巴沟内因冰雪融化和冰川退缩导致冰碛物物源面积达到阶段性峰值，尤其是30°~50°坡段范围内的冰碛物构成了该次泥石流的主要物源。2020年高温背景下冰雪快速退缩，导致冰川末端冰碛物进一步暴露，构成了泥石流的物质基础。泥石流发生前10 d内区域气温持续偏高，叠加频繁且强度较大的降雨过程，构成典型的雨热同期输入条件，成为泥石流触发的关键气象背景。对比2015―2023年夏季气象数据，2017年和2021年亦出现多个与2020年相似的雨热同期背景，但唯有2020年在冰雪退缩与物源集中暴露叠加作用下诱发了泥石流灾害。因此，达打隆巴沟2020年冰川泥石流并非单纯雨热诱因触发，物源长期积累、突增且与短期极端天气事件的叠加是该次冰川泥石流形成的最主要原因。本研究结果有望加深对藏东南雨热同期气象背景下冰川泥石流形成的物理机制认识。
全球变暖背景下高山冰川消融加剧造成冰湖溃决洪水（GLOF）灾害事件频发，严重威胁下游地区生命财产、基础设施安全。2009年青藏高原东部错噶冰湖发生溃决，造成2人死亡，约27 km公路及多处基础设施损毁。现有研究对该事件的记录主要集中于此类灾情总结，但缺乏洪水演进细节及水动力参数等关键数据。为此，本文结合多源数据，分析其溃决特征与机制，并基于HEC-RAS模型对此次溃决洪水事件进行了数值模拟与重构。综合分析遥感影像等数据，确认了溃前冰湖面积扩张、冰川退缩加剧、气温上升，以及溃后湖面出现大型浮冰等特征，推测错噶冰湖溃决成因是：多年气温显著上升，诱发补给冰川加速消融与退缩，湖水量显著增加，同时不稳定冰体崩落致使水位急升，当超出终碛垄坝体稳定极限，终致冰湖发生漫顶溃决。模拟结果表明，溃决洪水总泄洪量为4.17×106 m3，溃决发生后约17 min出现瞬时峰值流量，值为3 432.11 m3⋅s-1，洪水历时12 h内淹没范围最远端约25.10 km，最大流深22.51 m，最大流速26.42 m⋅s-1。同时敏感性分析表明，模型在合理参数区间内结果稳定；空间一致性检验结果显示F1-score约为0.8，Kappa系数处于0.6~0.8之间，验证了模型对洪水演进过程及淹没范围的良好再现能力。本研究为错噶冰湖2009年溃决洪水过程提供了定量化的水动力参数，并通过模拟重构揭示了溃决演进的时空特征。
雪崩是冰冻圈频发的主要自然灾害之一，对寒区内植被环境、交通运输、基础设施和人民生命安全具有重要影响，因此亟待清晰认识雪崩形成的动力学过程和建立相应的预警系统。尤其是干雪板雪崩，常发生在积雪覆盖的高原山区，是最常见和最危险的雪崩类型。干雪板雪崩由埋藏在黏性雪板下面脆弱层的破坏引发。然而，目前的研究缺乏脆弱层失效后裂纹动态扩展过程及对积雪层参数和地形角度的响应，而且脆弱层和基底层接触界面应力变化尚不清晰。本文采用离散单元法建立了三维典型积雪层结构，从微观力学角度分析了干雪板雪崩形成的动力学机理。结果表明：脆弱层破坏导致上层雪板的沉降和坍塌，且具有明显不同的时空分布特征，沉降位移量随着脆弱层厚度、雪板密度和地形角度的增加而增大；临界裂纹长度服从指数衰减关系并随积雪层参数和角度的增大而减小；裂纹扩展速度分为初始扩展、动态扩展和稳定扩展三个阶段，稳定扩展后速度范围在10~40 m⋅s-1之间；脆弱层和基底层界面应力分析表明，法向应力随雪板密度增大而增加，随斜坡角度增大而减小且对脆弱层厚度变化不敏感。通过微观机制的数值模拟，我们对雪崩形成过程有了更深入的理解。
冰川对气候快速响应的同时，冰川流域径流过程也随之发生变化，准确模拟与预测冰川径流变化过程对于区域水资源调控、冰川洪水/泥石流灾害防控至关重要。本文基于贡嘎山东坡海螺沟冰川流域的观测资料及遥感产品数据，利用SWAT与冰川能量-物质平衡模型相结合的方法对流域冰川物质平衡与冰川径流进行模拟，分析冰川快速消融的驱动因素与径流变化的影响。结果表明，1990—2020年间海螺沟流域冰川整体呈现快速亏损的状态（-0.05 m w.e.·a-1）。其中，物质平衡线升高近400 m，物质平衡线以上物质积累量呈减少的状态（-0.22 m w.e.），物质平衡线以下消融区冰川物质平衡加速亏损，受表碛覆盖影响物质平衡由末端呈先增加后减少的趋势。气温升高、固态降水补给减少和反照率降低是冰川快速消融的主要驱动因素。冰川融水与径流量存在较为一致的趋势，其中夏季冰川融水占径流量的36.4%，与SWAT模型的耦合中，相比降雨、融水和基流，冰川融水占比达57.1%，基于SSP2-4.5与SSP5-8.5情景模式，冰川径流量将表现出持续减少的趋势，进而导致对水文过程的调控作用减弱。本研究能够为贡嘎山地区气候变化下的冰川水资源与相关灾害管理提供有效的科学参考依据。
基于线性校正后的ERA5-Land再分析数据，通过气候倾向率、累积距平、Mann-Kendall突变检验和Morlet小波分析等方法，探讨了明永冰川（海洋性冰川）与老虎沟12号冰川（大陆性复式山谷冰川）区域1960—2024年气温和降水量的变化趋势、突变特征及周期性变化。结果表明：两条冰川的变化均受气温、降水量的双重影响。明永冰川与老虎沟12号冰川的年均气温上升速率均为0.14 ℃·（10a）-1，四季气温均上升；明永冰川气温在1992年左右发生显著突变，老虎沟12号冰川气温在2015年左右发生突变。明永冰川年降水量呈显著下降趋势［-27.3 mm·（10a）-1］，在2003年发生突变，而老虎沟12号冰川年降水量呈不显著上升趋势［3.3 mm·（10a）-1］，无显著突变。两地气温分别存在36 a和35 a主周期，明永冰川及老虎沟12号冰川降水量分别存在60 a和36 a主周期。降水量方面，明永冰川相较于老虎沟12号冰川区表现出相反的变化趋势；气温方面，明永冰川表现出更早的突变时间。
青藏高原冰川作为“亚洲水塔”的重要组成部分，气候变暖导致的冰川消融直接影响周边数亿人口的用水安全。1960年代前，早期实地观测数据和遥感影像资源的稀缺，严重制约了对青藏高原（尤其是喜马拉雅山脉）冰川长期演变规律的深入探究。本文通过严格筛选冰川纹理清晰度高的夏季KH影像，结合多时相积雪覆盖结果的交集分析，在有效区分冰川与积雪的基础上，提取出1960年代喜马拉雅山脉中段冰川范围，同时联合Landsat系列影像提取1995年和2025年冰川范围，构建了横跨60多年完整的喜马拉雅山脉中段冰川时空演变序列。结果表明，喜马拉雅山脉中段冰川总面积从1960年代的5 749.12 km2退缩至2025年的4 519.84 km2，而且相比于1960年代—1995年监测时段，1995—2025年监测时段的冰川退缩速度呈现加快的特征。基于CRU TS再分析数据，受印度季风影响的喜马拉雅山脉南麓表现为“暖干化”，1960年代—2025年间夏季月均温上升2.3 ℃、降水量下降12%，同期冰川面积持续快速萎缩，两个监测时段减少幅度分别达12.61%与17.03%；而主要受西风环流影响的北麓则呈现“暖湿化”特征，同期升温1.7 ℃、降水增加8%，其冰川退缩相对缓和，相应时段面积减少比例为5.16%和8.92%。总之，KH影像作为早期唯一可获取的高分辨率卫星数据源，为厘清区域气候变化对冰川的长期驱动机制提供了额外的历史数据支撑。
积雪消融是高寒地区重要的水文过程，精确量化积雪消融过程是揭示积雪对区域水热效应与水文影响的关键。本文基于大兴安岭地区34个气象站1974—2020年逐日降水、气温和积雪深度等资料，利用统计方法对该地区积雪消融事件频数、强度、极端值时空分布及其影响因子进行了分析。结果表明，大兴安岭积雪初日随纬度的升高而提前，积雪终日随纬度的升高而推迟，积雪持续日数则随纬度的升高而增长。大兴安岭地区积雪消融频数、强度和消融累积量纬向梯度明显，南北差异大。北部地区积雪消融事件频数多且强度强，南部少且弱。北部地区积雪消融频数大于6次⋅a-1，而南部基本小于3次⋅a-1。北部地区积雪消融强度多在6 cm⋅d-1以上，南部则小于4 cm⋅d-1。北部地区年均积雪消融总量在16 cm以上，而南部大部分站点小于8 cm。大兴安岭地区积雪消融事件主要发生在3月和4月。北部地区积雪极端消融阈值大于6 cm，南部则小于5 cm。大兴安岭中部岭东地区雪面雨对极端积雪消融事件频数的贡献较大。大兴安岭地区积雪消融事件频数、强度与年降雪量、年均积雪深度呈显著的正相关，其中年降雪量、年均积雪深度与积雪消融频数的相关性更强。散点分布图表明，大兴安岭地区积雪消融事件主要发生在5~30 cm的年降雪量和0~5 cm的年均积雪深度区间。大兴安岭地区积雪消融事件出现在冷季日最高气温-4~10 ℃区间，日平均气温-12.5~5 ℃区间。频数和强度高值分布在气温高值区。本研究结果可为大兴安岭地区水资源管理和融雪型洪水预测提供科学依据。
积雪是冰冻圈中敏感的活跃因子，在全球变暖背景下的区域水资源循环、能量平衡以及气候系统中发挥重要作用。本文利用MODIS无云积雪面积数据和气象资料，分析了2000—2019年滇西北地区积雪时空变化特征及其影响因素。结果表明：（1）2000—2019年滇西北地区积雪日数波动变化，空间上“西北多、东南少”，集中在梅里雪山等高海拔山区，积雪期为10月—次年5月，平均积雪日数为20.3 d，减少速率为-0.3 d·（10a）-1，减少区域主要集中在玉龙雪山和香格里拉等地；积雪面积比例10月—次年2月增加，于2月达到最高值，随后积雪面积比例减少，至6月后几乎没有积雪覆盖，整体波动变化，变化率为-0.08%·（10a）-1。（2）积雪日数在海拔和坡向上表现出较为明显的差异，积雪日数变化对气温变化的响应具有明显的海拔依赖性，高海拔地区对气温上升更加敏感，积雪日数减少更剧烈，5 000~5 500 m减少速率最快，为-0.35 d·a-1；滇西北地区阴坡积雪日数大于阳坡，东坡积雪日数最多，为31 d。各坡向的积雪日数均呈现减少趋势，东坡减少速率最快，变化率为-0.052 d·a-1。（3）近20 a滇西北地区“暖干化”特征和北大西洋涛动指数（NAO）长时间处于负相位是影响积雪减少的重要原因，积雪期内积雪日数与降水量/气温的正/负相关性显著；10月—次年1月最大积雪面积比例与同期NAO呈显著正相关。本研究有助于了解滇西北地区积雪时空变化情况，对区域水文和气候变化有一定的参考价值。
近年来，在全球气候变暖背景下，亚洲高山区冰冻圈快速消融显著改变了冰川流域的地表稳定性，导致冰川多相流灾害（包括冰/岩/雪崩碎屑流、冰湖溃决―泥石流、降雨融水复合型冰川泥石流）频发，对山区可持续发展构成严重威胁。当前冰川多相流灾害研究仍面临数据不足和地面验证缺乏等挑战。本文综述了亚洲高山区冰川多相流灾害研究进展，重点探讨了亚洲高山区历史冰川多相流灾害事件的时空分布规律，分析了不同类型冰川多相流灾害特征，总结了针对冰川多相流灾害的未来研究展望。本文旨在为亚洲高山区冰川灾害的监测、预警与风险应对提供科学依据，也为全球冰冻圈灾害研究提供参考。
全球气候变暖导致冰川退缩，冰碛物大量裸露。冰川侵蚀、搬运并沉积后形成的冰碛物，在藏东南雅鲁藏布江流域组成了厚度大、含漂砾、胶结强的深厚覆盖层，但整体上其颗粒级配范围极广，渗透性复杂，易形成渗流通道，为雅鲁藏布江流域的水电建设带来了严峻考验。本文通过开展保持原状结构的渗透变形试验，对雅鲁藏布江支流易贡藏布上游流域冰碛物的渗透特性及渗透稳定性开展研究。结果表明：雅鲁藏布江支流易贡藏布上游冰碛物深厚覆盖层由于冰川静压力和长期的覆压作用，堆积过程中被压实，颗粒间孔隙减少，物理胶结较强，临界水力梯度J最大达到1.75。渗透变形试验过程中，随着水力梯度的增大，依据lgJ-lgv曲线划分渗透变形阶段，冰碛物先后经历稳定渗流阶段、内部失稳阶段和渗透破坏阶段，并在内部潜蚀阶段中观测到冰碛物表面出现明显的管涌破坏。此外，通过Spearman相关性分析发现，冰碛物渗流稳定性受到特征粒径d 30与C u的显著影响。本研究不仅揭示了冰碛土深厚覆盖层在渗流作用下的变形破坏机制，还为雅鲁藏布江流域重大水电工程的渗流控制提供了理论支撑。
热棒作为一种高效调控冻土路基温度的关键技术，在多年冻土区路基工程中广泛应用，其布设间距直接影响着降温效果和工程成本。间距过大则冷却不足，无法有效抑制冻土退化，间距过小则经济性差，因此，热棒布设间距的优化研究对提升寒区工程安全性、耐久性与经济性具有重大理论及应用价值。本文基于内蒙古根拉（根河—拉布大林）公路热棒工程，以该地典型地质特征及气象数据为参考资料，采用有限元分析法分别建立二维热棒路基横截面、纵截面数值模型。通过数值模拟，系统研究了不同热棒布设间距（3 m、4 m、5 m、6 m）下路基温度场、融化深度、热通量等的变化规律，揭示间距参数对冻土热稳定性的调控机制。结果表明，热棒布设间距对路基温度场分布影响显著，随着间距增大，路基中心温度逐渐升高，融化深度增加，热稳定性降低，热棒对周围土体的整体冷却效果逐渐减弱。针对根拉公路试验段中的地质气候条件和热棒类型，当热棒间距小于4 m时，能够有效降低路基温度，控制融化深度，保证路基热稳定性。布设间距为3~4 m的热棒对深层土体产生了更明显的降温作用，形成稳定型多年冻土，其有效冷却半径约为2 m，热棒之间合理间距在3.4~4 m之间。研究成果可为冻土保护设计提供理论依据，在保证热稳定性的同时降低一定的工程成本。
在青藏高原气候暖湿化趋势日益显著的背景下，由降水和冰雪融水共同驱动的长江源区融雪径流也可能呈现新的变化特征。本研究基于Variable Infiltration Capacity（VIC）水文模型和1980—2022年逐日径流与气象数据，计算了长江源区逐日融雪径流贡献量，并利用旋转经验正交函数分解（REOF）方法，揭示了4—6月融雪径流变化的时空特征，识别了主导影响因子。结果表明，近43年长江源区融雪径流的变化表现出显著的时空差异性，空间上可区分为4个典型区域。海拔高于4 800 m包括各拉丹冬冰川在内的西部高山地带，融雪径流出现了显著的持续增加趋势，并以每年1.02 m3⋅s-1的增率，由1980年的15.82 m3⋅s-1稳定增加至2022年的58.49 m3⋅s-1，增幅近3.7倍。中部相对平缓区域及其相邻的东南部边缘地带阶段性变化特征明显，2002年之前两区域均保持较一致的稳定少变特征，2002年后出现了截然相反的变化趋势，中部地区的显著下降趋势与东南缘的快速增多形成鲜明对比。虽然水热条件的匹配是长江源区融雪径流变化的根本原因，但除北部地区的其余大部地区，融雪径流的变化主要依赖于4—6月期间降水量的多少，近43年4—6月降水增多的地区融雪径流明显增加，反之下降趋势明显。
作为多年冻土退化的重要标志，热融湖对其热状态、水文过程、生态环境及冻土工程稳定性具有重要影响。然而，现有的热融湖识别研究受青藏高原复杂地形和下垫面、广泛存在的云雾与冰雪，以及识别方法和影像分辨率本身的制约，导致青藏高原小型热融湖存在严重漏提问题。本文基于Sentinel-2影像，提取细小水体边界区分度高的植被红边水体指数（vegetation red edge based water index，RWI），辅以人工目视剔除河流与积雪，实现了青藏高原热融湖的准确识别。在此基础上，应用频率比法评估了环境因子与热融湖发育的相关性。通过叠加各环境因子频率比值的权重积，建立了热融湖的易发性分区。结果表明，RWI在热融湖提取中总体精度为98.97%、制图精度为85.52%、用户精度为83.12%、Kappa系数为0.8118，体现出较高的识别精度。在青藏高原共识别出182 668个热融湖，总面积为2 456.13 km2，总体呈现出“小型热融湖数量多面积占比小，大型热融湖数量少面积占比大”的特征。各环境因子对热融湖影响程度依次排序为坡度>高程>活动层厚度>归一化植被指数>地下冰含量>降水量>年平均地温。热融湖易发性分区显示，低易发区面积占比最大（31.01%），但仅包含4.04%的热融湖，密度为2.01个⋅（100km2）-1；高与极高易发区面积占比之和仅为25.19%，却集中了84.30%的热融湖，极高易发区热融湖点密度达77.92个⋅（100km2）-1，是低易发区的38.76倍。
以新疆阿克苏河流域为研究区，基于Google Earth Engine（GEE）云计算平台，融合Sentinel-1合成孔径雷达（SAR）与Sentinel-2光学影像构建多源遥感特征集，利用随机森林（random forest， RF）分类器实现2024年地表水体提取。精度评价结果显示，本文提出的水体提取方法总体精度OA达到0.93，F1分数达到0.91，结果表现良好。在此基础上，结合多时相遥感影像，分析了阿克苏河流域水体面积动态变化，并对洪水淹没范围进行评估。研究发现，2024年阿克苏河流域洪水集中在6—9月，6月上旬水面面积开始增大，7月下旬到8月上旬期间，河流水域面积达到最大值，随后呈下降趋势。洪水主要淹没流域内的裸地和农田，淹没面积超过100 km2。本研究为多源遥感融合技术与云平台处理方法在洪水快速制图中的应用提供了新的方法与尝试，丰富了相关技术手段的应用价值，可为区域洪水监测与应急管理提供技术支撑。
冰湖溃决洪水（glacial lake outburst flood， GLOF）是最具破坏性的冰川灾害之一。受全球气候变暖影响，冰川消融加剧、冰湖数量与规模增加、高山斜坡稳定性下降，同时人类活动向山区扩展，GLOF致灾风险增加。文献计量法具有客观性、全面性和高效性，本文基于CNKI和WOS数据库，系统梳理了GLOF研究的发展趋势、主要研究机构与作者群体以及核心研究主题，并进一步回顾和总结了全球GLOF的编目数据源和方法、时空分布特征、溃决冰湖类型及其影响因素、过程链模拟、灾害评估、预警与减灾策略等方面的研究进展。结果表明，GLOF研究自2010年起受到学术界的广泛关注，发文量增加迅速。GLOF记录已从对单一或局部冰湖的考察和定性描述转变为对全球范围事件的系统化编目，编目属性逐渐丰富。安第斯山脉和亚洲高山区溃决冰湖数量最多，北美洲西北部GLOF事件最多，全球GLOF事件以37次·（10a）-1的速率持续增长，7、8月为高发时段。GLOF模拟由定性描述和依靠经验模型转为基于物理模型的定量化全过程链模拟，提升了对灾害演变机制的理解与预测能力。但模型关键参数的获取、验证与校准仍是当前研究的重点和难点，也是未来需要着力突破的方向。政府和管理部门主要通过风险和灾害制图、早期预警以及工程和非工程措施等预防和减缓GLOF灾害。
青藏高原作为全球气候变化的关键敏感区，多年冻土广泛分布，地下冰储量巨大，其形成、分布和变化对区域生态水文、工程稳定性以及冻土演化意义重大。然而由于地下冰分布具有显著的空间异质性，目前对于地下冰空间分布规律、深度分布特征的探索及其补给来源和形成过程的研究还有待深入。本研究基于野外钻孔、稳定同位素（δ 18O、δD）技术，在位于青藏高原腹地的北麓河开展了地下冰的分布、含冰量、同位素组成及其形成过程的系统研究，揭示了地下冰在垂直方向上的含冰量变化规律。北麓河地区地下冰在垂直方向上呈现浅层含冰量高、深层逐渐降低的规律，其中2.4~3.2 m深度范围内地下冰大量富集，且高含冰量冰层均赋存于细颗粒的粉质黏土层中，并确定地下冰主要受大气降水补给，湖水和泉水也有一定贡献。此外，还区分了深层地下冰和分凝冰的不同形成过程，即以孔隙冰和胶结冰为主的深层地下冰多形成于寒冷气候下的快速冻结，而分凝冰则以慢速冻结为主。这些发现为评估冻土退化的水文效应和追踪冻土演变过程提供了新的视角和关键数据，对于深入理解多年冻土区地下冰的形成与演化具有重要意义。本文初步揭示了青藏高原北麓河地下冰的补给来源和形成过程，为评估冻土退化的水文效应及冻土演化过程追踪提供了重要数据支撑和理论依据。
冰川旅游是冰川提供给人类的生态服务之一，是全球山地地区社会经济发展的重要支撑，深受冰川变化的影响。本文以冰川为联结纽带，以冰川变化—冰川旅游—冰川旅游研究为主线，基于全球与中国冰川变化的最新事实与当前国内外冰川旅游研究成果，阐述了冰川变化与冰川旅游的逻辑联系，剖析了冰川旅游研究的阶段性，梳理了当下冰川旅游研究领域出现的新变化，以期为我国冰川旅游的可持续发展提供有益启示。冰川变化的最新事实表明，全球与中国冰川变化趋势一致，物质损失大、消融速度加快。冰川变化与冰川旅游之间的逻辑联系较复杂，冰川变化既导致冰川“丑化”与相关灾害风险增加，也塑造了新生冰川地貌景观，其对冰川旅游的影响有利有弊，冰川变化直接影响冰川旅游目的地的属性特征与旅行线路，间接影响游客的冰川旅游需求、行为意图等，进而影响冰川旅游业。冰川旅游研究是一门新的研究领域，具有鲜明的阶段性特征。我国与国际上对冰川旅游研究的关注点各有不同，游客层面、冰川旅游适应与冰川旅游未来发展等方面我国需加强研究。近年来冰川旅游研究领域出现了四个新变化：冰川旅游服务已成为冰川旅游研究的一个新视角，最后机会旅游跃升为冰川旅游游客动机研究的新热点，保护冰川的国际倡议与政府行动将会是冰川旅游适应研究的新助力，从最后机会旅游转向黑色旅游是冰川旅游未来发展的新方向。冰川快速消融深刻影响全球冰川旅游业，无论是当下的最后机会旅游，还是后冰川时代的黑色旅游，其目的均在于唤醒大众的环保意识，推动保护冰川及其策略的有效实施。
冰川侵蚀是塑造高海拔/高纬度地形的关键过程，其精确量化对理解气候-构造-地表系统耦合机制至关重要。数值模型是研究这一复杂过程、反演其时空动态的核心手段，但因冰下过程难以直接观测，模型依赖大量经验参数与简化假设，导致预测结果存在显著不确定性。因此，模型的可靠性需要通过独立、精确的观测数据进行约束与验证。侵蚀速率是表征冰川侵蚀能力的关键量化指标，直接反映侵蚀过程强度，同时也是校验与优化数值模型的重要基准。本文系统梳理了从机理模型到流域尺度数值模型的研究进展，重点剖析其不确定性及对验证数据的迫切需求；全面评估了当前年际至百万年时间尺度上多种侵蚀速率估算方法的原理、适用尺度与局限，发现冰川与非冰川侵蚀信号混合是各类方法面临的共同挑战。为突破模型缺乏验证与侵蚀信号混合的双重瓶颈，本文探讨了宇成核素深度剖面法的新进展，指出该方法能重建高分辨率侵蚀历史并有效分离冰川与非冰川信号，有望同步提升对侵蚀速率的直接认知与对模型的约束能力。通过构建以高质量观测数据驱动模型优化、以可靠模型深化数据解读的研究框架，本文为冰川侵蚀过程研究实现更高精度的量化与预测提供了关键路径。
堵江事件是塑造山区地貌演化的驱动力，可以更好地揭示现代河流地貌的成因。帕隆藏布江位于雅鲁藏布江大拐弯北部，末次冰期时，该流域冰川十分活跃。本文选取帕隆藏布江流域9处典型冰川沟谷作为研究对象，综合运用V指数分析和PalaeoIce模型模拟等方法分析冰川的规模变化和沟谷形态特征，并探讨冰川活动与堵江之间的关系。研究表明：（1）冰川模拟结果显示，在末次冰期时，帕隆藏布江流域的9处冰川具有较大的规模。古冰川总面积为722.66 km2，是现代冰川的2.6倍。古冰川总体积为（92.23±12.9） km3，是现代冰川的5.9倍。相比末次冰期，现代冰川的物质平衡线高度（ELA）平均上升了318 m。（2）沟谷地形极大地制约了冰川的形态分异与运动模式。V指数分析证实在帕隆藏布江流域，沟谷形态是冰川侵蚀与后期流水改造共同作用的结果。地形坡度差异也导致了冰川发育的多种模式：陡峭短谷型、复合汇流型和平缓长谷型。（3）结合模拟结果与谷口冰碛地貌分析，冰川扩张为堵江提供了地貌条件和物质基础，具备广泛的堵江地貌潜力，但古堰塞湖的形成受多重因素的影响。本研究为理解青藏高原东南部河流地貌演化中的冰川作用提供了新证据。
表碛覆盖型冰川是山地冰川中一种较为特殊的类型。表碛覆盖通过影响冰川消融速率对冰川物质平衡以及冰川流域水文过程产生影响，同时冰碛物的搬运与堆积为冰缘区生态和冰川灾害发育提供物源。表碛范围与厚度分布随冰川变化而变化，现有公开发布的表碛分布数据产品在准确性和时效性方面有待更新，有必要基于最新的一致性遥感数据开展新一轮调查，获取表碛覆盖型冰川及其表碛分布现状。本文基于2023年前后的Landsat 8/9遥感影像与多源高分辨率合成影像，利用目视解译与阈值法解译中国西部表碛覆盖型冰川的表碛覆盖范围，对表碛覆盖型冰川的空间分布特征与区域差异进行分析，并对数据精度与不确定性进行整体评价，分析表碛物补给来源，讨论表碛覆盖对冰川流域生态、水文、灾害等方面的影响。结果表明，中国西部共有1 571条冰川具有表碛覆盖，表碛覆盖面积约为2 263.02 km2，冰川规模在0.14~359.98 km2之间，主要分布在环喜马拉雅与西天山地区。其中，规模小于10 km2的冰川数量最多，而规模在10~100 km2的冰川表碛覆盖面积占比最大，约占总面积的45.5%。从面积-海拔的分布特征来看，具有表碛覆盖的冰川主要分布在海拔2 375~8 731 m之间，而表碛层主要分布在海拔2 375~6 532 m之间。冰川的规模、物理性质、局地地形条件与表碛层的物质补给特征是导致各区表碛覆盖的规模与分布特征产生明显空间差异的原因，这将直接影响区域内冰川的消融过程及其对气候变化的响应，并对流域的生态、水文与山地灾害的孕灾环境带来直接影响。
表碛是青藏高原及周边冰川区广泛发育的地表覆被类型，通过调控冰川消融速率及其空间格局，深刻影响表碛覆盖型冰川物质平衡响应模式、流域水文过程及相关灾害演化规律。在青藏高原气候变暖和冰川剧烈退缩的背景下，表碛覆盖关键参数的空间分布及其日益凸显的影响已引起了学界高度关注。本文以表碛热阻系数估算的理论框架、模型假设及其不确定性为主线，系统梳理了以遥感反演表碛热阻系数为核心定量化获取表碛关键参数的发展历程、方法演变与应用进展，并深入剖析了当前算法面临的关键问题与挑战。在此基础上，从多源数据融合、反演算法优化及表碛关键参数综合数据库构建三个维度，展望了表碛热阻系数精细化反演的未来研究方向，旨在为精确评估气候变化背景下表碛覆盖型冰川变化及其级联效应提供重要的数据支撑与科学参考。
人工智能驱动的科学研究（AI for science）正在重塑地球系统科学的范式。然而，面对呈指数级增长的多源异构数据（如遥感影像、历史档案与物理模型输出），冰冻圈科学在知识整合、复杂过程推理及跨模态信息交互方面仍面临巨大挑战。大语言模型（LLMs）凭借卓越的语义理解与推理能力，为突破上述瓶颈提供了新的技术契机。本文系统综述了LLMs在冰冻圈科学中的应用潜力，构建了从数据挖掘到知识传播的智能化框架。分析表明，LLMs不仅能显著提升文献综述与历史观测资料数字化的效率，更在辅助冰冻圈数值模型开发（代码智能体）、复杂耦合过程的归因分析以及风险沟通中展现出独特的认知价值。尽管前景广阔，但通用模型在科学领域的应用仍受限于事实幻觉、物理一致性缺失及数据语义鸿沟。针对这些核心挑战，本文提出了面向冰冻圈的专用大模型（CryoLLMs）研发路径——通过构建多模态对齐的领域知识图谱解决数据异构性问题，引入物理约束机制与检索增强生成以确保推理的可信度，并基于多智能体协同架构实现从单一任务向自动化科研工作流的跨越。本综述旨在厘清LLMs在冰冻圈科学中的技术边界与伦理框架，为构建下一代具备物理感知与逻辑推理能力的冰冻圈智能研究系统奠定理论基础。
在高寒山区，由于强风以及复杂降水形态的影响，传统雨量计难以测得准确的降水量，Parsivel2激光降水粒子谱仪在此环境下虽具优势，但其观测同样受强风干扰，致使粒子谱失真，从而出现降水量计算偏差。本研究基于青海省祁连县大冬树山垭口站2024年1月—2025年7月的连续观测数据，筛选出Parsivel2降水量明显高于双栅栏参考系统（DFIR）内的Geonor T200B称重式雨雪量计的时段，通过设定动态阈值窗口剔除异常粒子，并采用速度偏移方法，将各粒径区间内粒子的平均速度调整至理论值，从而削弱风速的影响，获得了更加符合降水粒子微物理规律的粒子谱。在此基础上，为确定校准对降水估算的影响，以DFIR参考系统的30 min降水量为参考，对比了Parsivel2的原始输出与基于五种密度模型以及校准后粒子谱的重计算结果。结果表明，尽管Parsivel2的原始输出与DFIR系统的降水量有良好的相关性，但利用校准后的粒子谱结合合理的密度模型得到的降水量计算值分布更集中，离散度低。进一步分析发现，重新计算后的中雪和大雪时段的降水量仍然高于DFIR系统，而强软雹时段降水量估值普遍较低。这些差异可能同时源于DFIR的低估以及模型的不确定性，因此仍需结合更多独立的观测手段进行综合分析，改进Parsivel2降水量计算方法。
甘公网安备 62010202000676号
