Mountain glacier fluctuations and climatic change during the last 100 years
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1992
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
近百年来山地冰川波动与气候变化
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1992
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
Historically unprecedented global glacier decline in the early 21st century
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2015
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
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2021
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
HIMALA: climate impacts on glaciers, snow, and hydrology in the Himalayan region
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2010
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
Encyclopedia of climate and weather
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1996
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
Glacier shrinkage driving global changes in downstream systems
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2017
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
Climate change, glacier retreat, and water availability in the Caucasus Region
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2009
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
Catastrophic detachment and high-velocity long-runout flow of Kolka Glacier, Caucasus Mountains, Russia in 2002
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2009
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
... 高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
Debris flows of 28 June 2014 near the Arshan village (Siberia, Republic of Buryatia, Russia)
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2016
... 冰川对气候变化极为敏感.随着气候加速变暖,近几十年来全球大多数地区的冰川均处于持续退缩状态,且21世纪以来的退缩幅度更加显著[1-2].当前的全球升温已打破了冰川与气候环境的平衡,因此即便升温停止,全球冰川也将进一步退缩[3].冰川作为全球各地的“水塔”[4-5],对于区域生态平衡、社会经济发展有着巨大影响[6].高加索山脉是全球山地冰川集中分布的地区之一,冰川融水是下游地区农业灌溉、工业发电的重要水源[7],也是诱发地缘冲突的潜在因素之一.此外,由于气候变暖导致冰川稳定性减弱,该地区冰川灾害发生频率显著增加[8-9],严重影响当地社会稳定发展. ...
... 高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
New data on current changes in the mountain glaciers of Russia
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2015
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... [10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
Glacier change over the last century, Caucasus Mountains, Georgia, observed from old topographical maps, Landsat and ASTER satellite imagery
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2016
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
Ledniki Kavkazskogo Khrebta (Glaciers of the Caucasus range): Zapiski Kavkazskogo otdela Russkogo Geograficheskogo Obshchestva
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1911
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
Some characteristics of Caucasus glacier system, methods and results of mapping
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1977
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... [13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
1
1995
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
The greater caucasus glacier inventory (Russia, Georgia and Azerbaijan)
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2018
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... [15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... Koromova等[41]的研究结果显示1910—1965年高加索山地冰川面积萎缩率为0.45%·a-1,Tielidze等[15]估算的1960—2014年高加索山地冰川面积萎缩速率为0.53%·a-1,本研究结果表明1960—2020年高加索冰川面积萎缩率达到(0.58±0.01)%·a-1.因此,近百年来高加索山地冰川发生了持续退缩,且退缩速率在不断增加. ...
Mountain area glaciers of Russia in the 20th and the beginning of the 21st centuries
1
2016
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
A more complete version of the World Glacier Inventory
2
2009
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... 通过表2可知,3种冰川编目在冰川数量和面积上都存在一定差异,这些差异的原因主要与数据来源、解译标准以及解译方法的不同有关.首先,RGI 6.0是基于Landsat影像采用自动提取加后期人工修正的方法获得,而Tielidze等的编目和本研究的冰川边界都是直接通目视解译获得;其次,RGI 6.0在高加索山东段和西段部分地区存在数据缺失[17],而Tielide等用于解译冰川边界的Landsat遥感影像质量不佳,存在大量积雪、云雾和山体阴影(图1),导致解译得到的冰川边界与实际不符;最后,编目之间的冰川数量和面积的差异在一定程度上也与最小冰川面积的阈值不同有关. ...
Strong acceleration of glacier area loss in the Greater Caucasus between 2000 and 2020
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2022
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... -1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... [
18]解译冰川边界时使用的部分Landsat ETM+/TM影像(a)~(d)及其编目中存在的部分错误(e)~(f)
Some of the Landsat ETM+/TM images used in the interpretation of glacier boundaries by Tielidze et al[18] (a)~(d) and some inaccurate glacier boundaries (e)~(f)Fig. 1![]()
高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
... [
18] (a)~(d) and some inaccurate glacier boundaries (e)~(f)
Fig. 1![]()
高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
... Comparison with the different glacier inventory in the Caucasus
Table 2 | RGI 6.0 | Tielidze等[18](2000年) | 本研究(2000年) |
---|
数据来源 | Landsat | Landsat | Landsat |
解译方法 | 自动提取,人工修正 | 目视解译 | 目视解译 |
最小冰川面积/km2 | 0.01 | 0.007 | 0.01 |
冰川数量/条 | 1 637 | 2 186 | 2 038 |
冰川面积/km2 | 1 255.61 | 1 381.55 | 1 345.03 |
为减少季节性积雪、云雾、山地阴影等的影响,缩小冰川边界的获取时间跨度,本研究尽可能选取2000年和2020年消融季末期的影像.当特定年份影像质量无法满足解译需求时,采用相邻年份的影像进行补充(图3).此外,在冰川边界的解译过程中,还参考了高分辨率的Google Earth影像. ...
... 目前能够完全覆盖高加索山脉的冰川编目主要有Randolph Glacier Inventory(RGI)6.0、GLIMS以及Tielidze等[18]进行的编目.其中,RGI 6.0中高加索区域的冰川编目获取时间集中于2000年,GLIMS提供的最新的高加索冰川编目集中在2014年,Tielidze等公布的冰川编目则分别是2000年和2020年.考虑到不同编目之间的可对比性,本文对RGI 6.0、Tielidze等发布2000年冰川编目与本研究中解译得到的2000年冰川编目进行对比(表2). ...
Deglaciation of the Caucasus Mountains, Russia/Georgia, in the 21st century observed with ASTER satellite imagery and aerial photography
2
2014
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
... [19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
Variations of contemporary glaciation of the northern slope of the Greater Caucasus in the 20th century and the forecast of its degradation in the 21st century
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2014
... 18世纪至19世纪末,早期探险家就高加索地区冰川开展考察,留下了一些观察资料[10-11].20世纪初期,科学家们致力于冰川编目工作[12-13],例如Podozerskiy等[10]依据1881—1910年地形图完成了高加索地区的首套冰川编目(Glaciers of the Caucasus Mountain Range, PGI;1 329条,1 967.4 km2).此后,苏联科学家依据1950—1960年航空照片对高加索冰川编目进行了更新(Catalog of Glaciers of the USSR, UGI;2 080条,1 427.12 km2)[13];Gobejishvili等[14]和Tielidze等[15]则利用同样的数据源对UGI进行了校正,获取了格鲁吉亚高加索(786条,563.1 km2)和高加索整体(2 349条,1 674.9 km2)的冰川边界.21世纪初期,基于卫星遥感数据的冰川编目方法日渐成熟.Khromova等[16]利用1999—2004年的Landsat ETM+和ASTER影像解译了2000年时高加索山脉的1 706条,覆盖面积 1 174.52 km2,但其冰川编目并不完整[17];Tielidze等[18]基于1999—2002年的Landsat影像解译得到高加索2 186条冰川[(1 381.5±58.2) km2],但其用于解译的遥感影像存在大量的季节性积雪、山体阴影以及云雾(图1);Shahgedanova等[19]利用1999—2001年的ASTER和Landsat影像解译提取了2000年高加索山脉中部和西部共计407.3 km2的冰川面积.此外,Lur’e等[20]的研究表明1895—2011年北高加索山地冰川面积退缩速率为0.45%·a-1;Shahgedanova等[19]的研究结果表明1987—2010年包含高加索山中西段的冰川面积萎缩率为0.20%·a-1;Tielidze等[15]对高加索冰川面积变化的研究结果显示,1960—2014年该地区冰川面积的整体萎缩率为0.53%·a-1,2000—2020则增加为1.16%·a-1[18],但其使用的冰川边界却存在较多的错误与误差(图1).总体上,当前对于高加索冰川分布与变化的认识尚存在争议,冰川变化的时空格局也有待深入. ...
Ice thawing, mountains falling—are alpine rock slope failures increasing?
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2012
... 高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
Recent glacier retreat in the Caucasus Mountains, Russia, and associated increase in supraglacial debris cover and supra-/proglacial lake development
2007
Outburst of a glacial lake on the north-eastern slope of the Elbrus on 11 August 2006
2007
Introduction, chapter in Glaciers of Georgia
1
2017
... 高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
2018-2019)
3
4
... 高加索是“一带一路”沿线山地水塔的重要组成部分,探究区域气候对于冰川变化时空格局的影响对预测冰川未来演化趋势至关重要[8-9,21-24].高加索山脉的Djankuat和Garabashi冰川均是全球42条参照冰川之一,物质平衡监测时长均超过30年[25],为该地区冰川变化研究提供了难以取代的观测资料.本文基于美国Landsat系列影像以及欧空局Sentinel-1影像生成的干涉图,采用目视解译的方法获取高加索山脉2000年和2020年冰川边界,并结合全球陆地冰空间测量计划(Global Land Ice Measurements from Space, GLIMS)中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目,分析了近60年来高加索地区冰川变化的时空格局.在此基础上,结合世界冰川监测服务处(World Glacier Monitoring Service, WGMS)提供的Djankuat和Garabashi两条冰川的物质平衡监测资料及英国CRU(Climate Research Unit)气温和降水资料,探究了近60年来高加索地区气候变化对冰川变化的影响. ...
... Djankuat和Garabashi冰川拥有长时期的物质平衡观测资料[25],是全球42条参照冰川之一,能够有效代表高加索地区的冰川物质平衡变化.监测冰川物质平衡资料来源于WGMS冰川物质平衡通报(https://wgms.ch/products_ref_glaciers/),其中Djankuat冰川观测时段为1967—2020年,Garabashi冰川为1983—2020年[25]. ...
... [25]. ...
The physical geography of northern Eurasia
1
2003
... 高加索山位于欧亚大陆交界,黑海与里海之间(40°~44° N,40°~49° E).山脉海拔由西向东先升高后降低,降水量则表现为由东向西逐渐增加,最西端地区的降水量(3 200 mm)是东部地区(1 000 mm)的三到四倍[26].受气候和地形影响,在高山区降水形式以降雪为主,尤其是受来自黑海潮湿气团影响的高加索西部迎风坡[27],山脉北坡相较于南坡更加干燥寒冷,年降水量减少500~1 000 mm、夏季气温低1~2 ℃[28],山脉内的冰川集中分布在山脉中段,且北坡的冰川规模远大于南坡[29]. ...
Sections: Caucasus Mountains pp
1
808
... 高加索山位于欧亚大陆交界,黑海与里海之间(40°~44° N,40°~49° E).山脉海拔由西向东先升高后降低,降水量则表现为由东向西逐渐增加,最西端地区的降水量(3 200 mm)是东部地区(1 000 mm)的三到四倍[26].受气候和地形影响,在高山区降水形式以降雪为主,尤其是受来自黑海潮湿气团影响的高加索西部迎风坡[27],山脉北坡相较于南坡更加干燥寒冷,年降水量减少500~1 000 mm、夏季气温低1~2 ℃[28],山脉内的冰川集中分布在山脉中段,且北坡的冰川规模远大于南坡[29]. ...
Glacier variations in the Northern Caucasus compared to climatic reconstructions over the past millennium
1
2016
... 高加索山位于欧亚大陆交界,黑海与里海之间(40°~44° N,40°~49° E).山脉海拔由西向东先升高后降低,降水量则表现为由东向西逐渐增加,最西端地区的降水量(3 200 mm)是东部地区(1 000 mm)的三到四倍[26].受气候和地形影响,在高山区降水形式以降雪为主,尤其是受来自黑海潮湿气团影响的高加索西部迎风坡[27],山脉北坡相较于南坡更加干燥寒冷,年降水量减少500~1 000 mm、夏季气温低1~2 ℃[28],山脉内的冰川集中分布在山脉中段,且北坡的冰川规模远大于南坡[29]. ...
The GLIMS geospatial glacier database: a new tool for studying glacier change
3
2007
... 高加索山位于欧亚大陆交界,黑海与里海之间(40°~44° N,40°~49° E).山脉海拔由西向东先升高后降低,降水量则表现为由东向西逐渐增加,最西端地区的降水量(3 200 mm)是东部地区(1 000 mm)的三到四倍[26].受气候和地形影响,在高山区降水形式以降雪为主,尤其是受来自黑海潮湿气团影响的高加索西部迎风坡[27],山脉北坡相较于南坡更加干燥寒冷,年降水量减少500~1 000 mm、夏季气温低1~2 ℃[28],山脉内的冰川集中分布在山脉中段,且北坡的冰川规模远大于南坡[29]. ...
... GLIMS是一个全球性的冰川编目数据库,本研究选用了其中高加索山脉1960年和1986年的冰川编目(http://www.glims.org/).其中1960年冰川编目是根据1950—1960年1∶50 000航测地形图解译而成,1986年冰川编目则是基于1985—1987年Landsat TM影像解译完成[29]. ...
... 鉴于以上原因,本研究结合Paul等[39]提出的对冰川多次数字化及Guo等[35]提出的以Google Earth高分辨率影像得出的冰川边界为真值的两种方法,分别计算裸冰区和表碛区冰川边界与“真值”之间的平均距离,并将结果作为冰川边界解译误差,从而计算得到冰川面积变化误差(图5).本研究使用的1960年和1986年冰川编目的误差则沿用了数据提供者的计算结果[29].在对冰川面积变化误差的计算上,本文综合考虑前后两期冰川边界的面积误差,基于误差传递公式来进行计算[40]. ...
1
2016
... 本研究选用美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration, NASA)于2020年2月发布的NASADEM提取冰川属性信息,该数据可通过IPDACC平台下载(https://lpdaac.usgs.gov/products/nasadem_hgtv001/).NASADEM是基于SRTM DEM,通过高程控制、空洞填充等手段处理改进而生成的全球DEM数据,空间分辨率为30 m.相比于原始的SRTM DEM,NASADEM的精度更高,数据空洞也获得了有效填充[30]. ...
Spatial characteristics of glacier mass balance variations in Shigar basin of the central Karakoram Mountains, 1993—2016
1
2021
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
1993—2016年喀喇昆仑山中部Shigar流域冰川物质平衡变化空间特征研究
1
2021
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
Fusion algorithm for hyperspectral remote sensing image conbined with harmonic analysis and Gram-Schmidt transform
1
2015
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
结合Gram-Schmidt变换的高光谱影像谐波分析融合算法
1
2015
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
Compilation of a glacier inventory for the western Himalayas from satellite data: methods, challenges, and results
1
2012
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
A consistent glacier inventory for Karakoram and Pamir derived from Landsat data: distribution of debris cover and mapping challenges
1
2018
... 本研究利用ENVI软件中的Gram-Schmidt光谱锐化方法[31-32],对Landsat OLI/ETM+影像进行全色波段融合,将其空间分辨率由30 m提升为15 m,并基于Landsat假彩色影像中冰川区与非冰川区色彩、纹理差异解译冰川边界[图4(a)].对于高加索山大量存在的表碛覆盖型冰川,本文借助S-1的相干系数图辅助判识冰川边界[图4(b)].S-1干涉可以捕捉到地表微小的形变,其核心是估算复相关系数的振幅,即相干性.相干性值的范围在1到0之间,地物形变越快,相干性越弱.由于冰川具有运动和消融特性,冰川区相较于周边的稳定基岩存在明显的变化特征,因此该方法已被广泛地应用于冰川边界解译中[33-34].最后,本研究使用高分辨率的Google Earth影像对冰川边界进行检验[图4(c)],并将冰川面积的最小阈值设置为0.01 km2. ...
The Second Chinese Glacier Inventory: data, methods and results
4
2015
... 目视解译虽然耗时较长,但却是当前精度较高的冰川边界解译方法之一,可在很大程度上避免计算机提取时阴影、云、积雪等造成的错误,且适用于各类冰川边界的提取.本研究参照中国第二次编目中采用的方法,对冰川分冰岭、冰川平均朝向、中值高度等进行提取[35].此外,通过冰川边界叠加DEM,统计不同海拔高度带内的冰川面积及其变化;通过冰川的平均朝向统计不同坡向范围内的冰川面积及其变化. ...
... 为了确保观测到的冰川变化为实际变化,而不是由解译误差引起,必须准确评估冰川边界解译的不确定性.目前,对于冰川解译不确定性的评估主要通过缓冲区的方法进行[36-38],但这一方法更适用于自动提取的冰川边界[35].在目视解译的过程中,即使是由同一人对同一区域的冰川进行多次解译的结果都会有所不同,且表碛区冰川边界和裸冰区冰川边界误差往往存在差异,因此采用目视解译的冰川边界误差很大程度上取决于解译者的经验和影像分辨率. ...
... 鉴于以上原因,本研究结合Paul等[39]提出的对冰川多次数字化及Guo等[35]提出的以Google Earth高分辨率影像得出的冰川边界为真值的两种方法,分别计算裸冰区和表碛区冰川边界与“真值”之间的平均距离,并将结果作为冰川边界解译误差,从而计算得到冰川面积变化误差(图5).本研究使用的1960年和1986年冰川编目的误差则沿用了数据提供者的计算结果[29].在对冰川面积变化误差的计算上,本文综合考虑前后两期冰川边界的面积误差,基于误差传递公式来进行计算[40]. ...
... 经测算,Landsat TM和OLI影像中冰川裸冰区和表碛区边界的解译误差分别为20 m、21 m和11 m、9 m.由于冰川内部分冰岭不会导致区域冰川面积的误差,因此忽略了分冰岭的影响.本研究采用公式(1)对冰川边界解译误差进行计算[35],采用公式(2)对不同阶段冰川面积变化误差进行计算,在计算时仅考虑冰川边界发生变化的部分[40]: ...
Slight change of glaciers in the Pamir over the period 2000—2017
3
2022
... 为了确保观测到的冰川变化为实际变化,而不是由解译误差引起,必须准确评估冰川边界解译的不确定性.目前,对于冰川解译不确定性的评估主要通过缓冲区的方法进行[36-38],但这一方法更适用于自动提取的冰川边界[35].在目视解译的过程中,即使是由同一人对同一区域的冰川进行多次解译的结果都会有所不同,且表碛区冰川边界和裸冰区冰川边界误差往往存在差异,因此采用目视解译的冰川边界误差很大程度上取决于解译者的经验和影像分辨率. ...
... 与其他山系的对比表明(表3),近几十年以来高加索山冰川面积萎缩率明显低于欧洲阿尔卑斯山和亚洲阿尔泰山,与加拿大西部的海岸山脉基本持平,但明显高于亚洲的天山、祁连山、帕米尔高原、喀喇昆仑、西昆仑和喜马拉雅山等地区.冰川退缩主要受气候影响,阿尔卑斯山气温较高、阿尔泰山冰川发育规模则普遍偏小,因此冰川面积萎缩率偏高;天山、祁连山、喜马拉雅、念青唐古拉山的平均海拔超过4 000 m,气候高寒,因此冰川退缩相对缓慢[42];特别是帕米尔高原、喀喇昆仑山和西昆仑山冰川发育规模巨大,近几十年来总体保持稳定[36].因此高加索山冰川面积萎缩速率低于阿尔卑斯山和阿尔泰山,但普遍高于亚洲高山区. ...
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Glacier shrinkage across high mountain Asia
2016
Consideration of the errors inherent in mapping historical glacier positions in Austria from the ground and space (1893—2001)
1
2003
... 为了确保观测到的冰川变化为实际变化,而不是由解译误差引起,必须准确评估冰川边界解译的不确定性.目前,对于冰川解译不确定性的评估主要通过缓冲区的方法进行[36-38],但这一方法更适用于自动提取的冰川边界[35].在目视解译的过程中,即使是由同一人对同一区域的冰川进行多次解译的结果都会有所不同,且表碛区冰川边界和裸冰区冰川边界误差往往存在差异,因此采用目视解译的冰川边界误差很大程度上取决于解译者的经验和影像分辨率. ...
On the accuracy of glacier outlines derived from remote-sensing data
1
2013
... 鉴于以上原因,本研究结合Paul等[39]提出的对冰川多次数字化及Guo等[35]提出的以Google Earth高分辨率影像得出的冰川边界为真值的两种方法,分别计算裸冰区和表碛区冰川边界与“真值”之间的平均距离,并将结果作为冰川边界解译误差,从而计算得到冰川面积变化误差(图5).本研究使用的1960年和1986年冰川编目的误差则沿用了数据提供者的计算结果[29].在对冰川面积变化误差的计算上,本文综合考虑前后两期冰川边界的面积误差,基于误差传递公式来进行计算[40]. ...
Glacier variations at Aru Co in western Tibet from 1971 to 2016 derived from remote-sensing data
2
2018
... 鉴于以上原因,本研究结合Paul等[39]提出的对冰川多次数字化及Guo等[35]提出的以Google Earth高分辨率影像得出的冰川边界为真值的两种方法,分别计算裸冰区和表碛区冰川边界与“真值”之间的平均距离,并将结果作为冰川边界解译误差,从而计算得到冰川面积变化误差(图5).本研究使用的1960年和1986年冰川编目的误差则沿用了数据提供者的计算结果[29].在对冰川面积变化误差的计算上,本文综合考虑前后两期冰川边界的面积误差,基于误差传递公式来进行计算[40]. ...
... 经测算,Landsat TM和OLI影像中冰川裸冰区和表碛区边界的解译误差分别为20 m、21 m和11 m、9 m.由于冰川内部分冰岭不会导致区域冰川面积的误差,因此忽略了分冰岭的影响.本研究采用公式(1)对冰川边界解译误差进行计算[35],采用公式(2)对不同阶段冰川面积变化误差进行计算,在计算时仅考虑冰川边界发生变化的部分[40]: ...
Glacier area changes in Northern Eurasia
1
2014
... Koromova等[41]的研究结果显示1910—1965年高加索山地冰川面积萎缩率为0.45%·a-1,Tielidze等[15]估算的1960—2014年高加索山地冰川面积萎缩速率为0.53%·a-1,本研究结果表明1960—2020年高加索冰川面积萎缩率达到(0.58±0.01)%·a-1.因此,近百年来高加索山地冰川发生了持续退缩,且退缩速率在不断增加. ...
Regional differences in global glacier retreat from 1980 to 2015
1
2019
... 与其他山系的对比表明(表3),近几十年以来高加索山冰川面积萎缩率明显低于欧洲阿尔卑斯山和亚洲阿尔泰山,与加拿大西部的海岸山脉基本持平,但明显高于亚洲的天山、祁连山、帕米尔高原、喀喇昆仑、西昆仑和喜马拉雅山等地区.冰川退缩主要受气候影响,阿尔卑斯山气温较高、阿尔泰山冰川发育规模则普遍偏小,因此冰川面积萎缩率偏高;天山、祁连山、喜马拉雅、念青唐古拉山的平均海拔超过4 000 m,气候高寒,因此冰川退缩相对缓慢[42];特别是帕米尔高原、喀喇昆仑山和西昆仑山冰川发育规模巨大,近几十年来总体保持稳定[36].因此高加索山冰川面积萎缩速率低于阿尔卑斯山和阿尔泰山,但普遍高于亚洲高山区. ...
Landsat-based inventory of glaciers in western Canada, 1985—2005
1
2010
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Monitoring of glacier area changes in the Alps observed by satellite from 1984 to 2013
1
2016
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
1984—2013年阿尔卑斯山地区冰川面积变化遥感监测研究
1
2016
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Response of glacier area variation to climate change in Chinese Tianshan Mountains in the past 50 years
1
2011
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
近50年来中国天山冰川面积变化对气候的响应
1
2011
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
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Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Glacier changes in the qilian mountains, northwest China, between the 1960s and 2015
1
2019
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Glacier change of Altay Mountain in China from 1960 to 2009: based on the Second Glacier Inventory of China
1
2012
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
近50a来中国阿尔泰山冰川变化——基于中国第二次冰川编目成果
1
2012
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Satellite monitoring of glaciers in the Karakoram from 1977 to 2013: an overall almost stable population of dynamic glaciers
1
2015
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Area and mass changes of glaciers in the West Kunlun Mountains based on the analysis of multi-temporal remote sensing images and DEMs from 1970 to 2018
1
2020
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Glacier variations in response to climate change in the Himalaya during 1990—2015
1
2018
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
1990—2015年喜马拉雅山冰川变化及其对气候波动的响应
1
2018
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Glacier change in the Nianqing Tanggula Mountains in 36 years and its response to climate change
1
2019
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
念青唐古拉山脉36年来冰川变化及其对气候变化的响应
1
2019
... Comparison of glacier area change with other mountains
Table 3研究者 | 研究区域 | 研究时段 | 冰川面积*/km2 | 年均萎缩率/(%·a-1) |
---|
Bolch等[43] | 加拿大西部 | 1985—2005年 | 30 063 | 0.55±0.19 |
王凯[44] | 阿尔卑斯 | 1984—2013年 | 3 236.28 | 0.91 |
王圣杰等[45] | 天山 | 1960—2009年 | — | 0.31 |
He等[46] | 祁连山 | 1960s—2015年 | 1 936.17 | 0.47 |
姚晓军等[47] | 阿尔泰 | 1960—2009年 | 283.39 | 0.75 |
Li等[36] | 帕米尔高原 | 2000—2017年 | 10 520 | 0.07±0.05 |
Brahmbhatt[48] | 喀喇昆仑 | 1977—2013年 | 7 895 | 0.00 |
Cao[49] | 西昆仑 | 1972—2018年 | 2 965.4 | 0.01 |
冀琴[50] | 喜马拉雅 | 1990—2015年 | 23 229.27 | 0.44 |
邱宝刚[51] | 念青唐古拉 | 1980—2016年 | 9 237.78 | 0.30 |
本研究 | 高加索 | 1960—2020年 | 1 674.72±70.11 | 0.58±0.10 |
注:*研究时段内起始时期的冰川面积. ...
Extracting a climate signal from 169 glacier records
1
2005
... 气温和降水变化直接影响冰川物质的消融和积累[52],但山地冰川的长期变化主要受气温控制[53],因此本文重点分析了高加索地区气温的长期变化对冰川变化的影响.1961—2020年,高加索地区气温变化存在显著的空间差异(图12),总体上升温速率由西向东逐渐增加,其中在厄尔布鲁士山附近的升温速率最低[0.21 ℃·(10a)-1],在山脉东段升温速率最高,可达到0.27 ℃·(10a)-1.近几十年来,高加索山冰川变化的空间格局与气温变化的空间格局高度一致(图12),主要表现为在升温速率较低的中段地区,冰川面积萎缩率最小,而升温率最为显著的东段地区冰川面积萎缩率最大. ...
Variation of glaciers studied on the basis of RS and GIS: a reassessment of the changes of the Xinqinfeng and Malan Ice Caps in the Northern Tibetan Plateau
1
2004
... 气温和降水变化直接影响冰川物质的消融和积累[52],但山地冰川的长期变化主要受气温控制[53],因此本文重点分析了高加索地区气温的长期变化对冰川变化的影响.1961—2020年,高加索地区气温变化存在显著的空间差异(图12),总体上升温速率由西向东逐渐增加,其中在厄尔布鲁士山附近的升温速率最低[0.21 ℃·(10a)-1],在山脉东段升温速率最高,可达到0.27 ℃·(10a)-1.近几十年来,高加索山冰川变化的空间格局与气温变化的空间格局高度一致(图12),主要表现为在升温速率较低的中段地区,冰川面积萎缩率最小,而升温率最为显著的东段地区冰川面积萎缩率最大. ...
基于RS与GIS的冰川变化研究——青藏高原北侧新青峰与马兰冰帽变化的再评估
1
2004
... 气温和降水变化直接影响冰川物质的消融和积累[52],但山地冰川的长期变化主要受气温控制[53],因此本文重点分析了高加索地区气温的长期变化对冰川变化的影响.1961—2020年,高加索地区气温变化存在显著的空间差异(图12),总体上升温速率由西向东逐渐增加,其中在厄尔布鲁士山附近的升温速率最低[0.21 ℃·(10a)-1],在山脉东段升温速率最高,可达到0.27 ℃·(10a)-1.近几十年来,高加索山冰川变化的空间格局与气温变化的空间格局高度一致(图12),主要表现为在升温速率较低的中段地区,冰川面积萎缩率最小,而升温率最为显著的东段地区冰川面积萎缩率最大. ...
Change processes and characteristics of mass balance of the Urumqi Glacier No. 1 at the headwater of the Urumqi River, Tianshan Mountains, during 1959—2009
1
2013
... 冰川物质平衡受到区域水热条件的影响,对气候变化的响应迅速[54-55].Djankuat与Garabashi冰川所在地区气温均呈上升趋势,在2000年以前气温缓慢上升,两条冰川的正负物质平衡年份交替出现,冰川总体呈微弱的物质亏损状态;2000年之后,气温上升速率显著加快,两条监测冰川的物质负平衡不断增强,表明冰川消融在不断加速(图13).气温的持续快速上升已打破了监测冰川与气候环境的平衡,因此即使高加索地区升温停止,冰川也会持续处于物质亏损状态[56]. ...
天山乌鲁木齐河源1号冰川1959—2009 年物质平衡变化过程及特征研究
1
2013
... 冰川物质平衡受到区域水热条件的影响,对气候变化的响应迅速[54-55].Djankuat与Garabashi冰川所在地区气温均呈上升趋势,在2000年以前气温缓慢上升,两条冰川的正负物质平衡年份交替出现,冰川总体呈微弱的物质亏损状态;2000年之后,气温上升速率显著加快,两条监测冰川的物质负平衡不断增强,表明冰川消融在不断加速(图13).气温的持续快速上升已打破了监测冰川与气候环境的平衡,因此即使高加索地区升温停止,冰川也会持续处于物质亏损状态[56]. ...
Climate sensitivity of Glacier No.1 at the source of Urumqi River in the Tianshan Mountains
1
1998
... 冰川物质平衡受到区域水热条件的影响,对气候变化的响应迅速[54-55].Djankuat与Garabashi冰川所在地区气温均呈上升趋势,在2000年以前气温缓慢上升,两条冰川的正负物质平衡年份交替出现,冰川总体呈微弱的物质亏损状态;2000年之后,气温上升速率显著加快,两条监测冰川的物质负平衡不断增强,表明冰川消融在不断加速(图13).气温的持续快速上升已打破了监测冰川与气候环境的平衡,因此即使高加索地区升温停止,冰川也会持续处于物质亏损状态[56]. ...
天山乌鲁木齐河源1号冰川的气候敏感性研究
1
1998
... 冰川物质平衡受到区域水热条件的影响,对气候变化的响应迅速[54-55].Djankuat与Garabashi冰川所在地区气温均呈上升趋势,在2000年以前气温缓慢上升,两条冰川的正负物质平衡年份交替出现,冰川总体呈微弱的物质亏损状态;2000年之后,气温上升速率显著加快,两条监测冰川的物质负平衡不断增强,表明冰川消融在不断加速(图13).气温的持续快速上升已打破了监测冰川与气候环境的平衡,因此即使高加索地区升温停止,冰川也会持续处于物质亏损状态[56]. ...
Global glacier changes: a revised assessment of committed mass losses and sampling uncertainties
1
2013
... 冰川物质平衡受到区域水热条件的影响,对气候变化的响应迅速[54-55].Djankuat与Garabashi冰川所在地区气温均呈上升趋势,在2000年以前气温缓慢上升,两条冰川的正负物质平衡年份交替出现,冰川总体呈微弱的物质亏损状态;2000年之后,气温上升速率显著加快,两条监测冰川的物质负平衡不断增强,表明冰川消融在不断加速(图13).气温的持续快速上升已打破了监测冰川与气候环境的平衡,因此即使高加索地区升温停止,冰川也会持续处于物质亏损状态[56]. ...