X img

官方微信

img

群号:冰川冻土交流群

QQ群:218834310

  • 中国百强报刊
  • 中国精品科技期刊
  • 中国国际影响力优秀学术期刊
  • 中文核心期刊要目总览
  • 中国科技核心期刊
  • 中国科学引文数据库源刊
  • CN 62-1072/P 
  • ISSN 1000-0240 
  • 创刊于1979年
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院寒区旱区
  •                  环境与工程研究所
  •                  中国地理学会
高级检索
作者投稿 专家审稿 编辑办公 编委办公 主编办公

冰川冻土, 2021, 43(4): 976-986 doi: 10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0055

冰冻圈与全球变化

20082018年中国冰川变化分析

赵华秋,1, 王欣,1,2, 赵轩茹3, 郭万钦2, 刘时银4, 魏俊锋1, 张勇1

1.湖南科技大学 资源环境与安全工程学院,湖南 湘潭 411201

2.中国科学院 西北生态环境资源研究院 冰冻圈科学国家重点实验室,甘肃 兰州 730000

3.兰州大学 资源环境学院,甘肃 兰州 730000

4.云南大学 国际河流与生态安全研究院,云南 昆明 650091

Analysis of glacier changes in China from 2008 to 2018

ZHAO Huaqiu,1, WANG Xin,1,2, ZHAO Xuanru3, GUO Wanqin2, LIU Shiyin4, WEI Junfeng1, ZHANG Yong1

1.College of Resources,Environment and Safety Engineering,Hunan University of Science and Technology,Xiangtan 411201,Hunan,China

2.State Key Laboratory of Cryospheric Science,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,China

3.College of Earth and Environmental Sciences,Lanzhou University,Lanzhou 730000,China

4.Institute of International Rivers and Eco-security,Yunnan University,Kunming 650091,China

通讯作者: 王欣,教授,主要从事冰冻圈水文与灾害研究. E-mail:wangx@hnust.edu.cn

编委: 武俊杰

收稿日期: 2021-01-14   修回日期: 2021-06-21  

基金资助: 国家自然科学基金项目.  41771075.  41701061

Received: 2021-01-14   Revised: 2021-06-21  

作者简介 About authors

赵华秋,硕士研究生,主要从事冰冻圈遥感与灾害研究.E-mail:zhaohuaqiu1996@163.com , E-mail:zhaohuaqiu1996@163.com

摘要

调查冰川资源的分布与变化,对区域乃至全球的自然环境与经济社会发展都具有十分重要的意义。基于315景Landsat 8 OLI遥感影像,结合中国第二次冰川编目数据与Google Earth软件,通过人工目视解译等方法调查了2018年中国冰川的分布与变化。结果表明:中国现存冰川53 238条,总面积为(47 174.21±19.93) km2,72%的冰川面积<0.5 km2,规模在1~32 km2的冰川的面积占中国冰川总面积的60%。2008—2018年,中国冰川总面积减少1 393.97 km2,面积变化率为-0.43%⋅a-1。冰川面积变化率表现出明显的空间差异,面积退缩最快的是冈底斯山,达-1.07%⋅a-1;最慢的是羌塘高原,为-0.05%⋅a-1。坡度上,各山系之间的冰川面积变化率差异较为明显。超过70%的山系位于正东和东南方向的冰川面积退缩快,2008—2018年退缩率为-5.0%;正北方向的冰川面积退缩相对缓慢,同时期退缩率为-3.8%。气温和降水变化率差异以及海拔、坡度、坡向等地形差异,共同影响中国冰川的变化。

关键词: 冰川编目 ; Landsat影像 ; 冰川面积变化 ; 中国冰川

Abstract

For the regional and global natural environment and economic and social development,it is of great significance to investigate the distribution and changes of glacier. In this paper, the boundary of the existing glaciers in China was achieved by manually visual interpretation guided by the methodology of the Second Chinese Glacier Inventory based on 315 Landsat 8 OLI remote sensing images, global watershed data and Google Earth in 2018. The state and area changes of glacier were examined during 2008—2018 compared to glacier boundary from the Second Chinese Glacier Inventory. The results show that there are 53 238 glaciers with a total area of (47 174.21±19.93) km2 in China currently, 72% of the glaciers in China are less than 0.5 km2, and the area of glaciers with a scale of 1 to 32 km2 accounts for 60% of the total area of Chinese glaciers. From 2008 to 2018, the total area of glaciers in China has decreased by 1 393.97 km2, and the area change rate was -0.43%⋅a-1. The area change rate of glacier shows obvious spatial heterogeneity. The fastest rate of glacier area retreat is the Gangdisê Mountains, reaching -1.07%⋅a-1; the slowest is the Qiangtang Plateau, with -0.05%⋅a-1. In terms of slope, the difference in change rate of glacier area between various mountains is relatively obvious. During 2008—2018, more than 70% of the mountains are located in the east and southeast with a fast average retreat ratio, which is -5.0%, and the retreat of glaciers in the north direction is relatively slow, with a retreat ratio of -3.8% during the same period. Differences in temperature and precipitation change rates, as well as differences in altitude, slope and aspect, affect glacier changes in China together.

Keywords: glacier inventory ; Landsat images ; glacial area changes ; glaciers in China

PDF (5778KB) 元数据 多维度评价 相关文章 导出 EndNote| Ris| Bibtex  收藏本文

本文引用格式

赵华秋, 王欣, 赵轩茹, 郭万钦, 刘时银, 魏俊锋, 张勇. 20082018年中国冰川变化分析[J]. 冰川冻土, 2021, 43(4): 976-986 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0055

ZHAO Huaqiu, WANG Xin, ZHAO Xuanru, GUO Wanqin, LIU Shiyin, WEI Junfeng, ZHANG Yong. Analysis of glacier changes in China from 2008 to 2018[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2021, 43(4): 976-986 doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0055

0 引言

冰川作为冰冻圈重要组成因素之一,由于对气候变化的强烈敏感性,其面积变化已经成为研究高海拔地区气候变化的指示器1。全球气温的升高导致冰川融化加剧,从而使冰川厚度普遍减薄2-4以及冰川面积普遍退缩5-6。由于气候条件的快速变化,冰川物质平衡也随之发生变化7。根据最新的全球表面温度观测数据集8-9估计,1900—2017年全球陆地平均表面温度升高趋势为(1.00±0.06) ℃⋅(100a)-1[10,2010—2019年高亚洲地区的冰川物质平衡平均损失达到(-27.9±2.4) Gt⋅a-1,对海平面上升的贡献率达到(0.048±0.004) mm⋅a-1[7

冰川编目是了解冰川变化及对区域水资源和气候变化的基础工作11-12。全球范围内最新的冰川编目数据,以Global Land Ice Measurements from Space initiative (GLIMS)项目的成果Randolph Glacier Inventory 6.0(简称RGI 6.0)数据集为主。对我国冰川变化的研究,多以冰川编目数据12为基础,对冰川典型区(如祁连山13-15、冈底斯山16、阿尔泰山17、喀喇昆仑山18-20、唐古拉山21、天山22、昆仑山23、羌塘高原24、喜马拉雅山25-27、东亚内流区28、黄河流域29、恒河流域30等)的冰川变化与物质平衡状态进行遥感监测与分析。西部地区冰川多处于退缩状态31-32,而在昆仑山和喀喇昆仑山地区的部分冰川处于质量平衡为零或微弱正平衡状态33-34,被称为“喀喇昆仑异常”35-37现象。总之,区域间的气候背景、冰川特性、地形地貌以及冰川对气候变化的响应差异很大,其冰川变化在空间上表现出了显著的差异438-39。但当前对我国冰川变化的研究,大多针对典型区域进行,缺乏对我国全面系统的冰川调查,第二次冰川编目也未完成对藏东南地区冰川的调查与编目12

中国西部由于地壳强烈隆升而形成诸多山地高原,其部分地区海拔高于雪线,从而发育出了众多的冰川40。作为地形主体的青藏高原,平均海拔高于4 000 m,冬季干冷漫长夏季温凉多雨的特殊气候均为现代冰川的发育提供了优质的自然条件,使得中国成为中低纬度山地冰川最广布的国家3340-41。根据RGI分区结合第二次冰川编目中的山脉属性以及国际冰川流域编目规范12,中国西部冰川区可分为14个山系、10个一级流域(图1表1)。本文基于2018年前后的Landsat系列影像,完成对中国西部地区的冰川最新编目,分析2008—2018年中国冰川面积变化特征。

图1

图1   中国西部主要山脉、流域及2018年冰川分布

注: 山脉序号、流域代码与表1相同

Fig.1   Distribution of mountains, watersheds and the glaciers in western China in 2018


表1   2018年中国西部主要山脉、流域代码及其冰川数量和面积

Table 1  Mountains, watersheds and their glaciers (number and area) in western China in 2018

山脉名称山脉序号冰川数量/条冰川面积/km2流域名称流域代码冰川数量/条冰川面积/km2
阿尔金山1466291.93鄂毕河5A275173.28
阿尔泰山2268165.87黄河5J161119.82
冈底斯山33 7581 202.62长江5K1 7301 579.49
横断山46 9083 989.89湄公河/澜沧江5L548229.78
喀喇昆仑山55 0415 908.89萨尔温江5N2 8201 271.36
昆仑山69 35411 660.92恒河5O16 80711 940.66
念青唐古拉山76 6743 816.96印度河5Q2 3221 058.07
帕米尔81 1761 909.48中亚内流区5X2 1091 494.72
祁连山92 6771 522.75东亚内流区5Y20 27222 217.58
羌塘高原101 4892 070.14青藏高原内流区5Z6 1947 089.45
唐古拉山111 6651 751.14内流区28 57530 801.75
天山127 9287 080.56外流区24 66316 372.46
喜马拉雅山135 8345 803.05总计53 23847 174.21

新窗口打开| 下载CSV


1 数据与方法

1.1 数据

本文所用的研究数据主要包括中国第二次冰川编目数据、Landsat影像数据、SRTM高程数据、HydroATLAS全球流域数据以及中国气象数据等。中国第二次冰川编目数据(http://westdc.westgis.ac.cn)由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所2014年发布,是对中国冰川分布现状的一次系统更新,该数据作为2018年冰川编目的基础数据,用于辅助判别冰川边界以及变化分析。藏东南地区由于受云量等影像质量问题影响,第二次编目未对该地区的冰川进行编目。本次编目结合最新的Landsat遥感影像,仅对藏东南地区的冰川分布现状进行了调查统计,没有将其用于冰川面积变化计算。据统计,藏东南地区(图1),共有冰川13 066条,总面积(7 611.25±4.64) km2

多时相的Landsat系列数据用于获取冰川边界,选用的原则包括:①影像的云量覆盖应该小于10%;②影像的选取时间以2018年为主,由于某些地区的影像质量有问题或者影像缺失,可放宽时间选择区间为2015—2019年;③为了减少积雪等因素对冰川边界判读的影响,遥感影像的季节选择多为夏秋季(8—11月)。基于上述原则,本文从美国地质调查局官方网站(https://earthexplorer.usgs.gov/)下载了总计315景Landsat 8 OLI影像,其中,秋冬季的影像占总数的67%,夏季影像占总数的26%,获取时间集中在2017—2018年的影像占77%(图2)。

图2

图2   本次编目所用的Landsat影像

Fig.2   Landsat images used in this Chinese glacier inventory


数字高程模型数据主要用来获取冰川的海拔信息,本文所用的30 m空间分辨率(1″)的SRTM数据,来源于USGS网站(https://earthexplorer.usgs.gov/)。近地面气温和地面降水率数据主要用于分析近年来气候变化对冰川变化的影响,数据来源于国家青藏高原科学数据中心(http://www.tpdc.ac.cn/zh-hans/data)下载的时间分辨率为3 h、水平空间分辨率0.1°的中国区域地面气象要素数据集(China Meteorological Forcing Dataset, CMFD)。流域数据使用的是HydroSHEDS数据库中的HydroATLAS V1.0数据(https://figshare.com/articles/HydroATLAS_version_1_0/),分为BasinATATLAS和RiverATLAS两个数据集,分别代表了流域覆盖范围和河流网络。本文以BasinATATLAS数据集为参考,对第二次冰川编目中部分流域属性缺失的冰川进行属性赋值。

1.2 方法

本文采用人工目视解译方法对中国西部地区的冰川进行冰川边界矢量化,编目过程主要包括冰川编目规范的制定、遥感影像数据预处理、冰川边界目视解译、冰川的属性赋值和人工交叉检查等,具体流程如图3所示。目视解译的主要规范包括:①目视解译主要针对冰川消融区(冰川中值高度以下)部分进行,冰川积累区边界认为不变;②冰川边界解译依据主要是假彩色合成影像中冰川的颜色、纹理等特征信息;③充分利用Google Earth 三维地形等辅助信息判别冰川边界;④矢量化时,冰川边界线应穿过其相邻混合像元的对角线;⑤非表碛覆盖型冰川依据其在遥感影像中的颜色、纹理等特征进行修改;表碛覆盖型冰川主要依据表碛的颜色、纹理等特征同时结合地形信息进行判别。

图3

图3   2018年中国冰川编目流程

Fig.3   Flow chart of the Chinese glacier inventory in 2018


第二次冰川编目和本次编目的参考影像获取时间存在差异,为方便比较不同区域内两次编目的面积变化,本文采用冰川面积变化相对速率(变化率)来计算10年间冰川的面积变化14。方法为

R1,2=[(GA2GA1)1Y1,2-1]×100%

式中:R1,2为冰川面积变化相对速率(%⋅a-1);GA2GA1分别为本次冰川编目和中国第二次冰川编目时的冰川面积(km2);Y1,2为两次冰川编目所用数据源的采集时间间隔(a),可由下式计算得到。

Y1,2=i=1mAiYii=1mAi-j=1nAjYjj=1nAj

式中:AiYi 分别为本次冰川编目时某具体区域内第i条冰川的面积和数据源年份;AjYj 分别为中国第二次冰川编目时该区域内第j条冰川的面积和数据源年份;mn分别为本次和中国第二次冰川编目时该区域内的冰川总数量14

冰川编目的误差主要受影像质量(例如时空分辨率、云量、山体阴影)、解译者的经验判断以及操作主观性等的综合影响42-44。在影像质量的诸多影响因素中,空间分辨率最为主要。在冰川矢量化过程中,边界通过混合像元的对角线,并假设矢量化时产生的误差符合随机误差分布,由于空间分辨率影响造成的单条冰川误差以及整个研究区域内的总误差可以用下式表示45-46

μai=Pλσλ22=σ2×Pλ
μT=i=1nμai2

式中:μai 为第i条冰川的面积误差;P为冰川的周长(m);λ为遥感影像的空间分辨率(30 m);假设人工目视解译导致的冰川识别面积误差服从高斯分布,σ为高斯分布下的修正系数,σ0.6872μT为整个研究区域或子区域的面积误差。经计算,本次冰川编目的误差为±19.93 km2,占冰川总面积的 ±0.043%。

2 结果与分析

2.1 冰川分布

2018年,中国现存冰川53 238条,总面积为(47 174.21±19.93) km2。将冰川面积按2的指数次方划分等级并统计各等级内冰川的面积和数量分布[图4(a)],中国冰川区的冰川数量上以面积<0.5 km2的冰川为主,占冰川总数量的72.47%;冰川面积规模总体以1~32 km2为主,占冰川总面积的59.96%;随着冰川面积规模的增大,冰川数量和面积都呈现先增加后减少的分布规律。

图4

图4   2018年中国冰川统计

Fig.4   Statistics of glaciers in China in 2018: glaciers’ number and area in different area scales (a), and glaciers’ area at different altitudes (b)


中国西部冰川发育主要在海拔1 800~8 700 m之间,呈近似正态分布;低于3 000 m和高于7 200 m的冰川面积仅占总量的0.44%;在4 200~6 300 m分布的冰川面积占全国冰川总量的90.80%[图4(b)]。87.32%的冰川面积分布在坡度8°~30°之间;在<6°和>40°的坡度带内分布的冰川面积仅占全部冰川面积的1.06%。在坡向上,正东、东南和正南三个方向的冰川数量和面积分别占总量的45.71%与68.73%,正北方向的冰川数量和面积最少,数量和面积占比分别为3.64%和0.21%。

从冰川的山系分布看,西部冰川区的冰川集中分布在喀喇昆仑山、喜马拉雅山、念青唐古拉山、横断山、天山和昆仑山等6个地区,其中昆仑山地区的冰川数量和面积最多,分别占总量的17.57%和24.72%;占比最少的是阿尔泰山,面积和数量仅占总量的0.35%和0.50%(表1图5)。流域上,内流区的冰川数量和面积分别占冰川总量的53.67%和65.29%;其中,东亚内流区域(5Y)的冰川数量和面积最多,分别占整个内流区域总数量和面积的70.94%和72.13%。外流区中冰川数量和面积最多的流域是恒河流域(5O),占整个外流区域总数量和面积的68.15%和72.93%(表1图6)。

图5

图5   中国西部各山脉冰川面积分布及变化

Fig.5   Distribution and changes of glacier areas in different mountains in western China


图6

图6   中国西部各流域冰川面积分布及变化

Fig.6   Distribution and changes of glacier areas in different watersheds in western China


2.2 冰川变化

与第二次中国冰川编目数据相比,10年来中国西部冰川面积共减少了1 393.97 km2,占冰川总面积的3.74%,平均面积变化速率为-0.43%⋅a-1。其中,共有318条冰川消失,消失冰川的面积为18.98 km2,占冰川面积总量的0.05%;面积增加的冰川有372条,面积共增加48.72 km2,占冰川总面积的0.13%。不同面积等级的冰川其面积变化率差异显著,面积>32 km2的冰川面积变化率平均值为-0.3%;面积介于1 km2和32 km2之间冰川平均面积变化率为-7.7%;面积<1 km2的冰川面积平均变化率为-11.2%。

从各山系的冰川面积变化速率来看,2008—2018年,冈底斯山地区的冰川面积以-1.07%⋅a-1的速度退缩,其次是喜马拉雅山的面积变化退缩率为-0.79%⋅a-1;冰川面积退缩速度最慢的是羌塘高原,退缩率为-0.05%⋅a-1,其次为帕米尔高原,面积变化速率为-0.16%⋅a-1图5)。在流域尺度上,10年间面积变化速率最快的是湄公河(中国境内称为澜沧江)流域,达到-1.50%⋅a-1,面积变化率最慢是青藏高原内流区,平均为-0.30%⋅a-1图6)。

海拔上,中国西部冰川的面积变化随海拔升高逐渐趋于稳定,但是各区域内的变化差异显著(图7)。在各区域的低海拔区,除喀喇昆仑山海拔<5 000 m面积变化率多数为正值外,其余各山脉冰川变化均表现为剧烈波动退缩;高海拔地区,所有山系的冰川面积变化率基本趋于平稳,变化幅度在±2%之间。

图7

图7   不同山脉冰川面积及变化率随海拔变化(阿尔金山并入祁连山、穆斯套岭并入天山,图8、图9作同样处理)

Fig.7   The glacier area and area change rates with the altitude change in different mountains (Altun Mountains was merged into Qilian Mountains, and Mustau Ridge was merged into Tianshan Mountains, and same treatment is done in Fig.8 and Fig.9)


整个坡度带内各山系之间的冰川面积变化率差异较为明显。喀喇昆仑山、昆仑山、羌塘高原与帕米尔4个地区的冰川面积退缩速率变化稳定在±2%之间;天山、喜马拉雅山与祁连山的冰川面积退缩率随坡度增大而加快,变化范围在-5.2%~ -1.0%之间;唐古拉山、横断山和冈底斯山的冰川面积退缩率在坡度<30°时呈增大趋势,坡度>40°呈减小趋势;阿尔泰山的冰川面积变化率随坡度增大而增大,而念青唐古拉山的冰川面积变化率随坡度增加而减小(图8)。

图8

图8   不同山脉冰川面积变化率随坡度变化

Fig.8   The glacier area change rates with the slope change in different mountains


基于坡向统计面积变化率结果(图9)显示,大部分山系在正东和东南方向冰川的面积退缩速度较快,正北和西北方向冰川退缩相对缓慢。具体来看,昆仑山与喀喇昆仑山在各坡向面积变化率差异较小,变化稳定;祁连山与阿尔泰山地区冰川变化率在各坡向差异最为明显,西南和正南方向的面积变化率最大(>8%),是西北和正北方向变化率(<4%)的2倍;羌塘高原则在西南方向上面积变化率最大(-1.5%);冈底斯山地区在西北方向的面积变化率最大(-8.6%)。

图9

图9   不同山脉各坡向冰川面积变化率(面积变化率取绝对值)

Fig.9   The glacier area change rates at different aspects in different mountains (The area change rate takes the absolute value)


3 讨论

3.1 气候与冰川变化

气候变化对冰川变化的影响主要体现在气温和降水量两个因素上,气温主要影响冰川消融,降水量则一定程度上决定冰川的补给量。对1979—2018年的CMFD数据的分析显示,中国西部冰川区的气温和降水变化速率差异明显(图5~6)。中国西部气温总体呈升温趋势,平均升温率为0.014 ℃⋅a-1,气温上升较快的区域集中在帕米尔高原、祁连山、冈底斯山和喜马拉雅山西段等地区,气温下降的区域主要分布在喀喇昆仑山和昆仑山大部分地区、天山的西部地区等47。中国西部降水量变化则略微增加,平均为0.0005 mm⋅a-1,但降水量变化率在各个区域内也相差较大,其中减少较快区域是天山东部、祁连山以及唐古拉山北部,而西昆仑山、喀喇昆仑山和喜马拉雅山西段与东段则降水增加相对较快47。10年间,昆仑山和喀喇昆仑山地区的气温持续降低而降水有所增加,冰川面积退缩速率较慢,分别为-0.28%⋅a-1、-0.38%⋅a-1;祁连山和喜马拉雅山地区冰川面积变化速率相对较快(分别为 -0.56%⋅a-1、-0.79%⋅a-1),与该区域降水量减少而且平均气温变化率升高有关。

我国西部的冰川变化差异与印度季风、西风环流以及青藏高原的垂直环流等密切相关33。近年来,西风环流的加强,使得喀喇昆仑山、昆仑山和帕米尔高原等区域冬季降水增多,气温降低或上升速度减缓,为区域内的冰川变化提供了补给3347。结果表明,帕米尔(-0.16%⋅a-1)、喀喇昆仑山(-0.38%⋅a-1)和昆仑山(-0.28%⋅a-1)等区域的冰川面积退缩速度较之其他区域(如喜马拉雅山-0.79%⋅a-1)相对较慢(图5)。念青唐古拉山(-0.75%⋅a-1)和横断山(-0.62%⋅a-1)区域内的冰川面积退缩较快,与近年来印度季风的减弱、区域内的降水较少密切相关。青藏高原区域近年来的降水呈现出自边缘山地向内陆山区递减的规律,因此,印度季风的减弱对内部区域的影响更为显著40。尤其在冈底斯山地区,降水补给增加减少的同时气温上升较快,其冰川面积退缩速度最快,约为整个中国冰川平均速度 (-0.43%⋅a-1)的2.5倍47

3.2 地形与冰川变化

地形对冰川的影响主要表现在不同海拔、坡度和坡向等对冰川分布与变化的影响。由于青藏高原区域气候要素(如气温、降水)的垂直梯度差异较为明显,加之各山系内冰川分布的海拔不同,使得区域的热量和冰川补给量都存在一定差异,所以同一山系内不同海拔带内的气候变化对冰川变化的影响程度也不相同4047。以不同海拔面积变化差异较大的念青唐古拉山和帕米尔为例(图7),念青唐古拉山冰川分布的海拔范围为3 650~7 150 m,海拔<5 550 m时,平均面积退缩速率为-21.4%,>6 200 m时,面积变化率稳定在±2%;帕米尔高原冰川面积分布的海拔区间为2 850~7 600 m,海拔<3 600 m时,面积变化速率的平均值为-12.0%,>5 400 m时,平均面积变化速率仅为+0.02%。

坡度对冰川面积变化的影响与冰川的海拔以及自身属性密切相关。在海拔较低的消融区,高亚洲冰川消融区表碛覆盖的比例平均达30%,对冰川退缩起到了显著的抑制作用48,这些末端被表碛覆盖的冰川,一般地形平缓,冰川退缩程度很小甚至有所增加,如喀喇昆仑山冰川消融区表碛覆盖率达40%48,在<5 000 m时,2008—2018年的面积变化率平均值为+1.0%;随着坡度增加(多伴随着海拔升高),面积变化趋于稳定或者略有增加。以大型冰川分布较多的喀喇昆仑山为例(图8),由于冰川末端表碛发育,冰面相对平缓,在<10°时,冰川面积变化率在-1.9%以内;在20°~50°坡度范围面积退缩最快可能与相对表碛覆盖率低有关;后随海拔和坡度增大,多为冰川积累区的面积变化趋于稳定。

冰川的朝向通过影响降水量和热量来影响冰川的面积变化。冰川坡向一定程度上决定了冰川接收的太阳辐射量,当冰川接收到较多的太阳短波辐射时,冰川内部温度上升较快,从而加速冰川退缩;反之,处于背阴坡或山体阴影区域内的冰川退缩速度缓慢49。中国西部各山脉内基于坡向统计冰川面积变化的结果显示(图9),位于正东、正南、西南和东南方向冰川的面积退缩速度较快,尤其在纬度位置较高的阿尔泰山,由于南向较北向接受较多的太阳辐射,其正南方向上面积退缩率最快为-10.9%,而正北方向冰川面积退缩率只有-4.4%。

4 结论

本文基于315景Landsat 8 OLI遥感影像,利用人工目视解译等方法调查了中国西部冰川分布与变化特征。2018年,中国现存冰川53 238条,总面积为(47 174.21±19.93) km2;冰川在海拔上近似呈正态分布,占冰川面积总量的90.80%冰川分布在海拔4 200~6 300 m之间;占总面积87.32%的冰川分布在坡度8°~30°之间;在坡向上,正东、东南和正南三个方向的冰川数量和面积分别占总量的45.71%与68.73%;从冰川的山系分布来看,在喀喇昆仑山、喜马拉雅山、念青唐古拉山、横断山、天山和昆仑山等6个地区,其冰川数量占总冰川数量的78.38%,面积占总冰川面积的81.09%。流域上,内流区的冰川数量和面积分别占冰川总量的53.37%和65.29%。

2008—2018年,中国冰川面积共减少了

1 393.97 km2,平均面积变化速率为-0.43%⋅a-1。从海拔来看,在低海拔区,除喀喇昆仑山冰川面积变化率出现正值外,其他山脉冰川变化表现为剧烈波动退缩;海拔高于6 000 m时,面积变化率基本稳定在±2%之间。从各山系的冰川面积变化速率来看,处于青藏高原腹地的冈底斯山受印度季风减弱的影响,气温上升速率加快而降水量减少,冰川面积退缩速率平均达到-1.07%⋅a-1。从冰川的坡度变化看,<40°时,各区域的冰川面积退缩率较快,平均值为-3.3%;坡度>50°时,冰川的面积变化率稳定在±1%之间。中国西部冰川区南向接收的太阳辐射多于北向,总体上位于正东和东南方向的冰川面积平均退缩率快,平均为-5.0%;正北方向的冰川退缩相对缓慢,平均为-3.8%。

参考文献

Vaughan D GComiso JAllison Iet al. Observations: cryosphere[M]. Cambridge, UKCambridge University Press2013.

[本文引用: 1]

Lee HyongShum C KKuo-Hsin Tsenget al.

Elevation changes of Bering Glacier System, Alaska, from 1992 to 2010, observed by satellite radar altimetry

[J]. Remote Sensing of Environment, 201313240-48.

[本文引用: 1]

Racoviteanu AArnaud YWilliams Met al.

Spatial patterns in glacier area and elevation changes from 1962 to 2006 in the monsoon-influenced eastern Himalaya

[J]. The Cryosphere, 201484): 3949-3998.

Brun FBerthier EWagnon Pet al.

A spatially resolved estimate of High Mountain Asia glacier mass balances from 2000 to 2016

[J]. Nature Geoscience, 201710668-673.

[本文引用: 2]

Bown FRivera AAcuña C.

Recent glacier variations at the Aconcagua basin, central Chilean Andes

[J]. Annals of Glaciology, 20084843-48.

[本文引用: 1]

Mehta MDobhal D PPratap Bet al.

Glacier changes in Upper Tons River basin, Garhwal Himalaya, Uttarakhand, India

[J]. Ztschrift Für Geomorphologie, 2013572): 225-244.

[本文引用: 1]

Jakob LGourmelen NEwart Met al.

Ice loss in High Mountain Asia and the Gulf of Alaska observed by CryoSat-2 swath altimetry between 2010 and 2019

[J]. The Cryosphere, 2020151845-1862.

[本文引用: 2]

Xu WenhuiLi QingxiangJones Pet al.

A new integrated and homogenized global monthly land surface air temperature dataset for the period since 1900

[J]. Climate Dynamics, 2018507): 2513-2536.

[本文引用: 1]

Yun XiangHuang BoyinCheng Jiayiet al.

A new merge of global surface temperature datasets since the start of the 20th century

[J]. Earth System Science Data, 2019114): 1629-1643.

[本文引用: 1]

Yan ZhongweiDing YihuiZhai Panmaoet al.

Re-assessing climatic warming in China since the last century

[J]. Acta Meteorologica Sinica, 2020783): 370-378.

[本文引用: 1]

严中伟丁一汇翟盘茂.

近百年中国气候变暖趋势之再评估

[J]. 气象学报, 2020783): 370-378.

[本文引用: 1]

Guo WanqinLiu ShiyinXu Liet al.

The second Chinese glacier inventory: data, methods and results

[J]. Journal of Glaciology, 201561226): 357-372.

[本文引用: 1]

Liu ShiyinYao XiaojunGuo Wanqinet al.

The contemporary glaciers in China based on the second Chinese glacier inventory

[J]. Acta Geographica Sinica, 2015701): 3-16.

[本文引用: 4]

刘时银姚晓军郭万钦.

基于第二次冰川编目的中国冰川现状

[J]. 地理学报, 2015701): 3-16.

[本文引用: 4]

He JingWang NinglianChen An’anet al.

Glacier changes in the Qilian Mountains, ChinaNorthwest, thebetween 1960s and 2015

[J/OL]. Water, 2019113) [2021-06-28]. .

[本文引用: 1]

Sun MeipingLiu ShiyinYao Xiaojunet al.

Glacier changes in the Qilian Mountains in the past half-century: based on the revised first and second Chinese glacier inventory

[J]. Journal of Geographical Sciences, 2018282): 206-220.

[本文引用: 2]

Wang YingzhengLi JiaWu Lixinet al.

Using remote sensing images to monitor the glacier changes in Qilian Mountains during 1987-2018 and analyzing the impact factors

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020422): 344-356.

[本文引用: 1]

汪赢政李佳吴立新.

1987-2018年祁连山冰川变化遥感监测及影响因子分析

[J]. 冰川冻土, 2020422): 344-356.

[本文引用: 1]

Liu JuanYao XiaojunLiu Shiyinet al.

Glacial changes in the Gangdisê Mountains from 1970 to 2016

[J]. Journal of Geographical Sciences, 2020301): 131-144.

[本文引用: 1]

Yao XiaojunLiu ShiyinGuo Wanqinet al.

Glacier change of Altay Mountain in China from 1960 to 2009: based on the second glacier inventory of China

[J]. Journal of Natural Resources, 20122710): 1734-1745.

[本文引用: 1]

姚晓军刘时银郭万钦.

近50 a来中国阿尔泰山冰川变化: 基于中国第二次冰川编目成果

[J]. 自然资源学报, 20122710): 1734-1745.

[本文引用: 1]

Liu KaiWang NinglianBai Xiaohua.

Variation of glaciers in the Nubra basin, Karakoram Mountains, revealed by remote sensing images during

1993-2015[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2017394): 710-719.

[本文引用: 1]

刘凯王宁练白晓华.

1993-2015年喀喇昆仑山努布拉流域冰川变化遥感监测

[J]. 冰川冻土, 2017394): 710-719.

[本文引用: 1]

Zhang WeiWang NinglianLi Xianget al.

Glacier changes and its response to climate change in the Gilgit River basin, western Karakorum Mountains over the past 20 years

[J]. Mountain Research, 2019373): 347-358.

张威王宁练李想.

近20 a西喀喇昆仑地区吉尔吉特河流域冰川面积变化及其对气候变化的响应

[J]. 山地学报, 2019373): 347-358.

Li ZhijieWang NinglianChen An’anet al.

Remote sensing monitoring of glacier changes in Shyok basin of the Karakoram Mountains, 1993-2016

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2019414): 770-782.

[本文引用: 1]

李志杰王宁练陈安安.

1993-2016年喀喇昆仑山什约克流域冰川变化遥感监测

[J]. 冰川冻土, 2019414): 770-782.

[本文引用: 1]

Duan HongyuYao XiaojunLiu Shiyinet al.

Glacier change in the Tanggula Mountains, Tibetan Plateau, in 1969-2015

[J]. Journal of Mountain Science, 20191611): 2663-2678.

[本文引用: 1]

Zhang QifeiChen YaningZhi Liet al.

Glacier changes from 1975 to 2016 in the Aksu River basin, central Tianshan Mountains

[J]. Journal of Geographical Sciences, 2019296): 984-1000.

[本文引用: 1]

Gao YongpengYao XiaojunLiu Shiyinet al.

Remote sensing monitoring of advancing glaciers in the Bukatage Mountains from 1973 to 2018

[J]. Journal of Natural Resources, 2019348): 1666-1681.

[本文引用: 1]

高永鹏姚晓军刘时银.

1973-2018年布喀达坂峰地区前进冰川遥感监测

[J]. 自然资源学报, 2019348): 1666-1681.

[本文引用: 1]

Jia BowenHou ShuguiWang Yetang.

Variation of glaciers at Zangser Kangri on the Qiangtang Plateau during

1971-2015[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020422): 307-317.

[本文引用: 1]

贾博文侯书贵王叶堂.

1971-2015年羌塘高原藏色岗日冰川变化

[J]. 冰川冻土, 2020422): 307-317.

[本文引用: 1]

Wang JingYang TaibaoJi Qinet al.

Change of the modern glaciers in the eastern Himalaya near China and Bhutan border area from 1990 to 2015

[J]. Arid Land Geography, 2019423): 542-550.

[本文引用: 1]

王晶杨太保冀琴.

1990-2015年喜马拉雅山东段中国和不丹边境地区冰川变化研究

[J]. 干旱区地理, 2019423): 542-550.

[本文引用: 1]

Ji QinDong JunLiu Ruiet al.

Glacier changes in response to climate change in the Himalayas in 1990-2015

[J]. Scientia Geographica Sinica, 2020403): 486-496.

冀琴董军刘睿.

1990-2015年喜马拉雅山冰川变化的遥感监测及动因分析

[J]. 地理科学, 2020403): 486-496.

Zhao XuanruWang XinWei Junfenget al.

Spatiotemporal variability of glacier changes and their controlling factors in the Kanchenjunga region, Himalaya based on multi-source remote sensing data from 1975 to 2015

[J/OL]. Science of the Total Environment, 20207452021-06-10]. .

[本文引用: 1]

Gao YongpengYao XiaojunLiu Shiyinet al.

Spatial-temporal variation of glacier resources in the Hexi interior from 1956 to 2017

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2019416): 1313-1325.

[本文引用: 1]

高永鹏姚晓军刘时银.

1956-2017年河西内流区冰川资源时空变化特征

[J]. 冰川冻土, 2019416): 1313-1325.

[本文引用: 1]

Huai BaojuanLi ZhongqinSun Meipinget al.

RS analysis of glaciers change in the Heihe River basin in the last 50 years

[J]. Acta Geographica Sinica, 2014693): 365-377.

[本文引用: 1]

怀保娟李忠勤孙美平.

近50年黑河流域的冰川变化遥感分析

[J]. 地理学报, 2014693): 365-377.

[本文引用: 1]

Zhang ZhijieZhang WanchangDeng Caiet al.

Analysis of the characteristics of the glacier system and typical glacier change based on remote sensing in the Yarlung Zangbo River basin during the past 30 years

[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2013353): 541-552.

[本文引用: 1]

张智杰张万昌邓财.

近30 a来雅鲁藏布江流域冰川系统特征遥感研究及典型冰川变化分析

[J]. 冰川冻土, 2013353): 541-552.

[本文引用: 1]

Bolch TKulkarni AKääb Aet al.

The state and fate of Himalayan glaciers

[J]. Science, 20123366079): 310-314.

[本文引用: 1]

Kääb ABerthier ENuth Cet al.

Contrasting patterns of early twenty-first-century glacier mass change in the Himalayas

[J]. Nature, 20124887412): 495-498.

[本文引用: 1]

Yao TandongThompson LYang Weiet al.

Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings

[J]. Nature Climate Change, 20122663-667.

[本文引用: 4]

Kääb ATreichler DNuth Cet al.

Brief communication: contending estimates of 2003-2008 glacier mass balance over the Pamir-Karakoram-Himalaya

[J]. The Cryosphere, 201592): 557-564.

[本文引用: 1]

Hewitt K.

The Karakoram anomaly? Glacier expansion and the ‘elevation effect’, Karakoram Himalaya

[J]. Mountain Research and Development, 2005254): 332-340.

[本文引用: 1]

Quincey D JBraun MGlasser N Fet al.

Karakoram glacier surge dynamics

[J/OL]. Geophysical Research Letters, 2011382021-06-28]. .

Gardelle JBerthier EArnaud Yet al.

Region-wide glacier mass balances over the Pamir-Karakoram-Himalaya during 1999-2011

[J]. The Cryosphere, 201374): 1263-1286.

[本文引用: 1]

Fujita KNuimura T.

Spatially heterogeneous wastage of Himalayan glaciers

[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences, 201110834): 14011-14014.

[本文引用: 1]

Sakai AFujita K.

Contrasting glacier responses to recent climate change in High-Mountain Asia

[J/OL]. Scientific Reports, 20172021-06-28]. .

[本文引用: 1]

Shi Yafeng. Glaciers and their environments in China: the present, past and future[M]. BeijingScience Press2000.

[本文引用: 4]

施雅风. 中国冰川与环境: 现在、过去和未来[M]. 北京科学出版社2000.

[本文引用: 4]

Shi Yafeng. Concise glacier inventory of China[M]. ShanghaiShanghai Popular Science Press2005.

[本文引用: 1]

施雅风. 简明中国冰川目录[M]. 上海上海科学普及出版社2005.

[本文引用: 1]

Salerno FThakuri SD’Agata Cet al.

Glacial lake distribution in the Mount Everest region: uncertainty of measurement and conditions of formation

[J]. Global & Planetary Change, 20129230-39.

[本文引用: 1]

Gardelle JArnaud YBerthier E.

Contrasted evolution of glacial lakes along the Hindu Kush Himalaya mountain range between 1990 and 2009

[J]. Global and Planetary Change, 20117547-55.

Paul FHuggel CKääb A.

Combining satellite multispectral image data and a digital elevation model for mapping debris-covered glaciers

[J]. Remote Sensing of Environment, 2004894): 510-518.

[本文引用: 1]

Hanshaw M NBookhagen B.

Glacial areas, lake areas, and snow lines from 1975 to 2012: status of the Cordillera Vilcanota, including the Quelccaya Ice Cap, northern central Andes, Peru

[J]. The Cryosphere, 201482): 359-376.

[本文引用: 1]

Wang XinGuo XiaoyuYang Chengdeet al.

Glacial lake inventory of High-Mountain Asia in 1990 and 2018 derived from Landsat images

[J]. Earth System Science Data, 2020123): 2169-2182.

[本文引用: 1]

Zhao Xuanru.

Analysis of China’s glacier changes and driving factors during the last decade

[D]. Xiangtan, HunanHunan University of Science and Technology2020.

[本文引用: 5]

赵轩茹.

近十年内中国冰川变化及驱动因素分析

[D]. 湖南湘潭湖南科技大学2020.

[本文引用: 5]

Kraaijenbrink PBierkens MLutz Aet al.

Impact of a global temperature rise of 1.5 degrees Celsius on Asia’s glaciers

[J]. Nature, 20175497671): 257-260.

[本文引用: 2]

Zhang YanlinLi XinCheng Guodonget al.

Influences of topographic shadows on the thermal and hydrological processes in a cold region mountainous watershed in Northwest China

[J]. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2018107): 1439-1457.

[本文引用: 1]

/