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藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化

熊俊麟 范宣梅 窦向阳 杨莹辉

熊俊麟, 范宣梅, 窦向阳, 杨莹辉. 藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1579-1588. doi: 10.13203/j.whugis20210104
引用本文: 熊俊麟, 范宣梅, 窦向阳, 杨莹辉. 藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1579-1588. doi: 10.13203/j.whugis20210104

藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化

doi: 10.13203/j.whugis20210104
基金项目: 

珠峰科学研究计划 2020ZF11403

国家创新研究群体科学基金 41521002

地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室团队重点课题 SKLGP2019Z002

详细信息
    作者简介:

    熊俊麟,硕士生,主要从事环境及地质灾害领域的遥感应用。xiongjunlin@qq.com

    通讯作者: 范宣梅,博士,研究员。fxm_cdut@qq.com
  • 中图分类号: P237

Funds: 

Everest Scientific Research 2020ZF11403

the National Innovation Research Group Science Fund 41521002

the State Key Laboratory of Geohazard Prevention and Geoenvironment Protection Independent Research Project SKLGP2019Z002

More Information
    Author Bio:

    XIONG Junlin, postgraduate, specializes in remote sensing applications in the field of environmental and geohazards. E-mail: xiongjunlin@qq.com

    Corresponding author: FAN Xuanmei, PhD, researcher. E-mail: fxm_cdut@qq.com
  • 摘要: 冰川流速是表征冰川运动的重要参数之一,对于冰川动力学、气候变化以及物质平衡等研究具有重要意义。冰川流速的影响因素多样,其中气象因子主要是通过改变冰川物质平衡、活动性以及水力特征来对冰川运动产生影响,所以冰川流速也可能与气象因子一样具有季节性差异。基于2017-11-06—2020-11-02期间31景哨兵1号(Sentinel-1)雷达影像,采用外部数字高程模型(digital elevation model,DEM)辅助的偏移量追踪法对中国西藏自治区昌都市八宿县境内然乌湖流域的雅弄冰川进行了冰川表面流速提取,并结合研究区冰舌面积变化以及气象因子(平均气温、降水量、降雪日数以及平均日照数)对雅弄冰川流速季节性变化进行了分析。结果表明:雅弄冰川流速分布呈现中上部流速高而下部流速低的特点,且冰川中部主流线流速明显高于两侧速度。30组冰川流速变化具有明显的季节性,夏季流速高而冬春季流速低。与流速变化相同,冰舌面积变化同样具有季节性差异,冬季面积明显大于夏季面积。与气象影响因子对比分析发现,气温、降水以及日照均对冰川表面流速具有正效应,促进冰川运动,而降雪抑制了部分热量及辐射传递,进而抑制了冰川融水过程,减缓了冰川运动。在气象因子影响力上,气温对冰川运动的效应最明显,降雨次之,日照影响最小。
  • 图  1  研究区地理位置(冰川数据来源于《中国冰川第二次编目数据》[24)

    Figure  1.  Location of Study Area (Glacier Outlines from The Second Glacier Inventory Dataset of China[24])

    图  2  雅弄冰川表面平均流速变化情况

    Figure  2.  Variation of Yalong Glacier's Average Surface Velocity

    图  3  雅弄冰川主流线流速

    Figure  3.  Main Line Velocity of Yalong Glacier

    图  4  雅弄冰川流速分布图

    Figure  4.  Distribution of Yalong Glacier's Velocity

    图  5  雅弄冰川及热多错冰湖1989—2020年面积变化

    Figure  5.  Area Change of Yalong Glacier and Reduocuo Lake from 1989 to 2020

    图  6  雅弄冰川前缘及热多错冰湖变化示意图

    Figure  6.  Glacial Tongue Change of Yalong Glacier and Expansion of Reduocuo Lake

    图  7  冰舌面积与对应时间段平均流速的变化情况

    Figure  7.  Variation of Glacial Tongue Area and Average Velocity

    图  8  雅弄冰川冰舌近年变化

    Figure  8.  Area Change of Yalong Glacier's Tongue

    图  9  平均流速与气象因子变化情况

    Figure  9.  Variation of Average Velocity and Meteorological Factors

    图  10  平均流速与气象因子相关性

    Figure  10.  Average Velocity Correlationship with Meteorological Factors

    表  1  本文使用的Sentinel-1A数据参数

    Table  1.   Parameters of Sentinel-1A SAR Data

    主影像时间 从影像时间 时间基线/d 主影像时间 从影像时间 时间基线/d
    2017-12-12 2017-11-06 36 2019-06-05 2019-04-30 36
    2018-01-17 2017-12-12 36 2019-07-11 2019-06-05 36
    2018-02-22 2018-01-17 36 2019-08-16 2019-07-11 36
    2018-03-30 2018-02-22 36 2019-09-21 2019-08-16 36
    2018-05-05 2018-03-30 36 2019-11-08 2019-09-21 48
    2018-06-10 2018-05-05 36 2019-12-14 2019-11-08 36
    2018-07-16 2018-06-10 36 2020-01-19 2019-12-14 36
    2018-08-21 2018-07-16 36 2020-02-24 2020-01-19 36
    2018-09-26 2018-08-21 36 2020-03-31 2020-02-24 36
    2018-11-01 2018-09-26 36 2020-05-06 2020-03-31 36
    2018-12-07 2018-11-01 36 2020-06-11 2020-05-06 36
    2019-01-12 2018-12-07 36 2020-07-17 2020-06-11 36
    2019-02-17 2019-01-12 36 2020-08-22 2020-07-17 36
    2019-03-25 2019-02-17 36 2020-09-27 2020-08-22 36
    2019-04-30 2019-03-25 36 2020-11-02 2020-09-27 36
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  • [1] Sun Y, Jiang L, Liu L, et al. Spatialtemporal Characteristics of Glacier Velocity in the Central Karakoram Revealed with 1999-2003 Landsat-7 ETM+ Pan Images[J]. Remote Sensing, 2017, 9 (10): 1064 doi:  10.3390/rs9101064
    [2] Shukla A, Garg P K. Spatiotemporal Trends in the Surface Ice Velocities of the Central Himalayan Glaciers, India[J]. Global and Planetary Change, 2020, 190: 103187 doi:  10.1016/j.gloplacha.2020.103187
    [3] Raup B, Kääb A, Kargel J S, et al. Remote Sensing and GIS Technology in the Global Land Ice Measurements from Space(GLIMS)Project[J]. Computers and Geosciences, 2007, 33 (1): 104-125 doi:  10.1016/j.cageo.2006.05.015
    [4] Paul F, Kb A, Rott H, et al. GlobGlacier: A New ESA Project to Map the World's Glaciers and Ice Caps from Space[J]. EARSeLe Proceedings, 2009 (8): 11-25 http://www.globglacier.ch/docs/paul_08_earsel.pdf
    [5] Li J, Li Z, Zhu J, et al. Deriving Surface Motion of Mountain Glaciers in the Tuomuer-Khan Tengri Mountain Ranges from PALSAR Images[J]. Global and Planetary Change, 2013, 101: 61-71 doi:  10.1016/j.gloplacha.2012.12.004
    [6] Wendleder A, Friedl P, Mayer C. Impacts of Climate and Supraglacial Lakes on the Surface Velocity of Baltoro Glacier from 1992 to 2017[J]. Remote Sensing, 2018, 10 (11): 1681 doi:  10.3390/rs10111681
    [7] 管伟瑾, 曹泊, 潘保田. 冰川运动速度研究: 方法、变化、问题与展望[J]. 冰川冻土, 2020, 42 (4): 1 101-1 114 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT202004001.htm

    Guan Weijin, Cao Bo, Pan Baotian. Research of Glacier Flow Velocity: Current Situation and Prospects[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2020, 42(4): 1 101-1 114 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT202004001.htm
    [8] Strozzi T, Luckman A, Murray T, et al. Glacier Motion Estimation Using SAR Offset-Tracking Procedures[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2002, 40 (11): 2 384-2 391 doi:  10.1109/TGRS.2002.805079
    [9] Luckman A, Quincey D, Bevan S. The Potential of Satellite Radar Interferometry and Feature Tracking for Monitoring Flow Rates of Himalayan Glaciers[J]. Remote Sensing of Environment, 2007, 111(2/3): 172-181 http://www.onacademic.com/detail/journal_1000034109563510_7c6d.html
    [10] 刘爽, 童小华. 基于多源遥感影像的南极Lambert流域冰川运动速度提取与精度验证[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2018, 46 (3): 394-400 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJDZ201803018.htm

    Liu Shuang, Tong Xiaohua. Estimation and Evaluation of Ice Surface Velocity of Lambert Drainage of East Antarctica by Using Multi-Source Remote Sensing Datasets[J]. Journal of Tongji University (Natural Science), 2018, 46(3): 394-400 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-TJDZ201803018.htm
    [11] Hu J, Li Z W, Ding X L, et al. Resolving Three-Dimensional Surface Displacements from InSAR Measurements: A Review[J]. Earth-Science Reviews, 2014, 133: 1-17 doi:  10.1016/j.earscirev.2014.02.005
    [12] 朱建军, 付海强, 汪长城. InSAR林下地形测绘方法与研究进展[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2018, 43 (12): 2 030-2 038 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH201812030.htm

    Zhu Jianjun, Fu Haiqiang, Wang Changcheng. Methods and Research Progress of Underlying Topography Estimation over Forest Areas by InSAR[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2018, 43(12): 2 030-2 038 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH201812030.htm
    [13] 黄磊, 李震. 光学遥感影像的山地冰川运动速度分析方法[J]. 冰川冻土, 2009, 31(5): 935-940 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT200905022.htm

    Huang Lei, Li Zhen. Mountain Glacier Flow Velocities Analyzed from Satellite Optical Images[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2009, 31(5): 935-940 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT200905022.htm
    [14] Zhou J, Zhou J, Li Z, et al. Estimation and Analysis of the Surface Velocity Field of Mountain Glaciers in Muztag Ata Using Satellite SAR Data[J]. Environmental Earth Sciences, 2014, 71(8): 3 5813 592 doi:  10.1007/s12665-013-2749-5
    [15] 王欣, 刘琼欢, 蒋亮虹, 等. 基于SAR影像的喜马拉雅山珠穆朗玛峰地区冰川运动速度特征及其影响因素分析[J]. 冰川冻土, 2015, 37 (3): 570-579 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201503002.htm

    Wang Xin, Liu Qianghuan, Jiang Lianghong, et al. Characteristics and Influence Factors of Glacier Surface Flow Velocity in the Everest Region, the Himalayas Derived from ALOS/PALSAR Images[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2015, 37 (3): 570-579 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201503002.htm
    [16] 李毅, 闫世勇, 李治国, 等. 基于Landsat-8 OLI影像的天山南伊内里切克冰川2016年冰川表面运动状态提取与分析[J]. 冰川冻土, 2017, 39(6): 1 281-1 288 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201706014.htm

    Li Yi, Yan Shiyong, Li Zhiguo, et al. The Flow State of South Inylchek Glacier in the Tianshan Mountains in 2016: Extraction and Analysis Based on Landsat-8 OLI Image[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2017, 39(6): 1 281-1 288 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201706014.htm
    [17] Quincey D J, Luckman A, Benn D. Quantification of Everest Region Glacier Velocities Between 1992 and 2002, Using Satellite Radar Interferometry and Feature Tracking[J]. Journal of glaciology, 2009, 55 (192): 596-606 doi:  10.3189/002214309789470987
    [18] Usman M, Furuya M. Interannual Modulation of Seasonal Glacial Velocity Variations in the Eastern Karakoram Detected by ALOS-1/2 Data[J]. Journal of Glaciology, 2018, 64 (245): 465-476 doi:  10.1017/jog.2018.39
    [19] Schaffer N, Copland L, Zdanowicz C. Ice Velocity Changes on Penny Ice Cap, Baffin Island, Since the 1950s[J]. Journal of Glaciology, 2017, 63(240): 716-730 doi:  10.1017/jog.2017.40
    [20] Horgan H J, Anderson B, Alley R B, et al. Glacier Velocity Variability Due to Rain-Induced Sliding and Cavity Formation[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2015, 432: 273-282 doi:  10.1016/j.epsl.2015.10.016
    [21] Yafeng S, Shiyin L. Estimation on the Response of Glaciers in China to the Global Warming in the 21st Century[J]. Chinese Science Bulletin, 2000, 45 (7): 668-672 doi:  10.1007/BF02886048
    [22] 刘时银, 上官冬辉, 丁永建, 等. 20世纪初以来青藏高原东南部岗日嘎布山的冰川变化[J]. 冰川冻土, 2005, 27 (1): 55-63 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT20050100B.htm

    Liu Shiyin, Shangguan Donghui, Ding Yongjian, et al. Glacier Variations Since the Early 20th Century in the Gangrigabu Range, Southeast Tibetan Plateau[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2005, 27(1): 55-63 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT20050100B.htm
    [23] Torres R, Snoeij P, Geudtner D, et al. GMES Sentinel-1 Mission[J]. Remote Sensing of Environment, 2012, 120: 9-24 doi:  10.1016/j.rse.2011.05.028
    [24] 刘时银, 姚晓军, 郭万钦, 等. 基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 地理学报, 2015, 70 (1): 3-16 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201501002.htm

    Liu Shiyin, Yao Xiaojun, Guo Wanqin, et al. The Contemporary Glaciers in China Based on the Second Chinese Glacier Inventory[J]. Acta Geologica Sinica, 2015, 70(1): 3-16 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB201501002.htm
    [25] Michel R. Flow of Glaciar Moreno, Argentina, from Repeat-Pass Shuttle Imaging Radar Images: Comparison of the Phase Correlation Method with Radar Interferometry[J]. Journal of Glaciology, 1999, 45 (149): 93-100 doi:  10.3189/S0022143000003075
    [26] Strozzi T, Kouraev A, Wiesmann A, et al. Estimation of Arctic Glacier Motion with Satellite L-band SAR Data[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112 (3): 636-645 doi:  10.1016/j.rse.2007.06.007
    [27] 王群, 张蕴灵, 范景辉, 等. 利用高分三号影像监测依嘎冰川表面运动[J]. 武汉大学学报·信息科学版, 2020, 45 (3): 460-466 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH202003018.htm

    Wang Qun, Zhang Yunling, Fan Jinghui, et al. Monitoring the Motion of the Yiga Glacier Using GF-3 Images[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2020, 45(3): 460-466 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-WHCH202003018.htm
    [28] 王群, 范景辉, 周伟, 等. DEM辅助偏移量跟踪技术的山地冰川运动监测研究[J]. 国土资源遥感, 2018, 30 (3): 167-173 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GTYG201803023.htm

    Wang Qun, Fan Jinghui, Zhou Wei, et al. Research on the DEM-Assisted Offset Tracking Technique Applied to Glaciers Movement Monitoring[J]. Remote Sensing for Land and Resources, 2018, 30 (3): 167-173 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GTYG201803023.htm
    [29] Rabus B, Eineder M, Roth A, et al. The Shuttle Radar Topography Mission: A New Class of Digital Elevation Models Acquired by Spaceborne Radar[J]. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 2003, 57 (4): 241-262 doi:  10.1016/S0924-2716(02)00124-7
    [30] Quincey D J, Copland L, Mayer C, et al. Ice velocity and Climate Variations for Baltoro Glacier, Pakistan[J]. Journal of Glaciology, 2009, 55(194): 1 061-1 071 doi:  10.3189/002214309790794913
    [31] Neelmeijer J, Motagh M, Wetzel H. Estimating Spatial and Temporal Variability in Surface Kinematics of the Inylchek Glacier, Central Asia, Using TerraSAR-X Data[J]. Remote Sensing, 2014, 6 (10): 9 239-9 259 doi:  10.3390/rs6109239
    [32] 石英, 高学杰, 吴佳, 等. 全球变暖对中国区域积雪变化影响的数值模拟[J]. 冰川冻土, 2010, 32 (2): 215-222 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201002003.htm

    Shi Ying, Gao Xuejie, Wu Jia, et al. Simulation of the Changes in Snow Cover over China Under Global Warming by a High Resolution RCM[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2010, 32 (2) : 215-222 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BCDT201002003.htm
    [33] 刘晓东. 冰雪变化对大气环流和天气气候的影响[J]. 地球科学进展, 1989 (6): 53-58 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ198906006.htm

    Liu Xiaodong. The Effect of Snow and Ice Changes on Atmos-Pheric Circulation and Climate[J]. Advance in Earth Sciences, 1989(6): 53-58 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DXJZ198906006.htm
    [34] Ageta Y, Higuchi K. Estimation of Mass Balance Components of a Summer: Accumulation Type Glacier in the Nepal Himalaya[J]. Geografiska Annaler: Series A, Physical Geography, 1984, 66 (3): 249-255 doi:  10.1080/04353676.1984.11880113
    [35] 康尔泗, Atsumu Ohmura. 天山冰川消融参数化能量平衡模型[J]. 地理学报, 1994, 49 (5): 467-476 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB405.008.htm

    Kang Ersi, Ohmura A. A Parameterized Energy Balance Model of Glacier Melting on the Tianshan Mountain[J]. Acta Geographica Sinica, 1994, 49 (5): 467-476 https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-DLXB405.008.htm
  • [1] 张艺潇, 赵忠国, 郑江华.  利用MARS估算不同气象要素组合下的参考作物蒸散量 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(5): 789-798. doi: 10.13203/j.whugis20190337
    [2] 黄亚朋, 胡敏章, 郝洪涛.  水文气象因素对中国北疆流动重力变化的影响 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(1): 85-92. doi: 10.13203/j.whugis20190284
    [3] 冯腾飞, 沈云中, 王奉伟, 陈秋杰.  华北地区季节性垂直位移信号提取及物理机制分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(6): 866-874. doi: 10.13203/j.whugis20220097
    [4] 汪浩, 岳建平, 向云飞.  利用GPS和GRACE研究澳大利亚地壳垂向季节性变化 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(2): 197-207. doi: 10.13203/j.whugis20190282
    [5] 周中正, 许才军, 刘洋, 熊露雲.  岗纳楼冰川表面流速时空变化特征提取及分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2022, 47(2): 226-233. doi: 10.13203/j.whugis20200133
    [6] 柳林, 宋豪峰, 杜亚男, 冯光财, 刘清瑶, 孙敏.  联合哨兵2号和Landsat 8估计白格滑坡时序偏移量 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1461-1470. doi: 10.13203/j.whugis20200596
    [7] 杨腊梅, 贾永红.  利用多源数据确定季节性咸水湖湿地自然边界的方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(3): 419-425. doi: 10.13203/j.whugis20180207
    [8] 郭稳, 王国权, 鲍艳, 张明聚, 孙晓涵, 赵瑞斌, 甘卫军.  顾及季节性变形的GNSS高层建筑倾斜和沉降观测方法 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2020, 45(7): 1043-1051. doi: 10.13203/j.whugis20190015
    [9] 王泽民, 张保军, 姜卫平, 车国伟.  联合卫星测高、GRACE、海洋和气象资料研究南海海水质量变化 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(4): 571-577, 636. doi: 10.13203/j.whugis20150691
    [10] 陈超, 邹蓉, 刘任莉.  联合GPS和GRACE研究青藏高原南部地区垂直形变的季节性波动 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2018, 43(5): 669-675. doi: 10.13203/j.whugis20150684
    [11] 于男, 程鹏飞, 成英燕.  基于地表负载一阶变化反演季节性地球形变 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(4): 540-546. doi: 10.13203/j.whugis20130367
    [12] 邓方慧, 周春霞, 王泽民, 鄂栋臣, 张辛.  利用偏移量跟踪测定Amery冰架冰流汇合区的冰流速 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2015, 40(7): 901-906. doi: 10.13203/j.whugis20130653
    [13] 周春霞, 邓方慧, 艾松涛, 王泽民, 鄂栋臣.  利用DInSAR的东南极极记录和达尔克冰川冰流速提取与分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2014, 39(8): 940-944. doi: 10.13203/j.whugis20130116
    [14] 陈江平, 韩青, 胡晶, 张鹏林.  顾及小波变换的土地利用变化与经济因子的多尺度相关性分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2013, 38(9): 1118-1121.
    [15] 董晓燕, 丁晓利, 李志伟, 王永哲.  一种新的SAR像素偏移量估计流程及其在同震形变监测中的应用 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2011, 36(7): 789-792.
    [16] 肖金群, 汪长城, 李志伟, 杨亚夫.  基于配准偏移量的InSAR基线估计 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2010, 35(10): 1236-1239.
    [17] 蔡昌盛, 高井祥, 李征航.  利用GPS监测电离层总电子含量的季节性变化 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(5): 451-453.
    [18] 王正兴, 刘闯, 陈文波, 林昕.  MODIS增强型植被指数EVI与NDVI初步比较 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2006, 31(5): 407-410.
    [19] 赵庆志, 杨鹏飞, 李祖锋, 姚顽强, 姚宜斌.  COVID-19期间中国区域AOD与气象因子时空特征分析 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20210209
    [20] 梁龙, 宫阿都, 孙延忠, 陈云浩.  不可移动文物季节性暴雨洪涝灾害风险评估方法研究——以福建省国保古遗址为例 . 武汉大学学报 ( 信息科学版), 0, 0(0): 0-0. doi: 10.13203/j.whugis20200600
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-05-28
  • 刊出日期:  2021-10-05

藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化

doi: 10.13203/j.whugis20210104
    基金项目:

    珠峰科学研究计划 2020ZF11403

    国家创新研究群体科学基金 41521002

    地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室团队重点课题 SKLGP2019Z002

    作者简介:

    熊俊麟,硕士生,主要从事环境及地质灾害领域的遥感应用。xiongjunlin@qq.com

    通讯作者: 范宣梅,博士,研究员。fxm_cdut@qq.com
  • 中图分类号: P237

摘要: 冰川流速是表征冰川运动的重要参数之一,对于冰川动力学、气候变化以及物质平衡等研究具有重要意义。冰川流速的影响因素多样,其中气象因子主要是通过改变冰川物质平衡、活动性以及水力特征来对冰川运动产生影响,所以冰川流速也可能与气象因子一样具有季节性差异。基于2017-11-06—2020-11-02期间31景哨兵1号(Sentinel-1)雷达影像,采用外部数字高程模型(digital elevation model,DEM)辅助的偏移量追踪法对中国西藏自治区昌都市八宿县境内然乌湖流域的雅弄冰川进行了冰川表面流速提取,并结合研究区冰舌面积变化以及气象因子(平均气温、降水量、降雪日数以及平均日照数)对雅弄冰川流速季节性变化进行了分析。结果表明:雅弄冰川流速分布呈现中上部流速高而下部流速低的特点,且冰川中部主流线流速明显高于两侧速度。30组冰川流速变化具有明显的季节性,夏季流速高而冬春季流速低。与流速变化相同,冰舌面积变化同样具有季节性差异,冬季面积明显大于夏季面积。与气象影响因子对比分析发现,气温、降水以及日照均对冰川表面流速具有正效应,促进冰川运动,而降雪抑制了部分热量及辐射传递,进而抑制了冰川融水过程,减缓了冰川运动。在气象因子影响力上,气温对冰川运动的效应最明显,降雨次之,日照影响最小。

English Abstract

熊俊麟, 范宣梅, 窦向阳, 杨莹辉. 藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1579-1588. doi: 10.13203/j.whugis20210104
引用本文: 熊俊麟, 范宣梅, 窦向阳, 杨莹辉. 藏东南然乌湖流域雅弄冰川流速季节性变化[J]. 武汉大学学报 ( 信息科学版), 2021, 46(10): 1579-1588. doi: 10.13203/j.whugis20210104
  • 冰川流速是冰川动力学和物质平衡的重要参数之一[1],对冰川学的许多方面具有重要作用,某一时间段内的流速变化携带着冰川稳定性的信息[2]。山地冰川流速的变化可以揭示其质量平衡变化,有助于早期识别冰川危害[3-5]。对冰川动态的长期监测提供了有关气候变化中冰川演变的关键信息,这对区域水资源和自然灾害管理至关重要[6]。因此,对冰川流速的监测具有必要性。

    利用遥感手段获取冰川表面流速主要有特征追踪法和雷达差分干涉测量(differential interferometric synthetic aperture radar,DInSAR),其中特征追踪法又分为光学影像互相关法及合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像偏移量追踪法,偏移量追踪法还可进一步划分为相干性追踪法和强度追踪法[7-8]。DInSAR技术和相干性追踪法受冰川区域失相干影响较大,一般只能使用时间基线较短的影像对获取流速[8-9],且DInSAR技术仅能监测到卫星视线向的冰川流速,虽可以联合多孔径InSAR(multiaperture InSAR,MAI)获取方位向的冰川流速,但MAI技术本身对相干性要求更高[10-12]。光学影像互相关法具有覆盖范围大、数据源广泛等优势,但对数据源质量要求较高[213]。强度追踪法对相干性要求较低,同时具备了SAR影像全天候、全天时、穿云透雾的特点,是提取冰川表面流速的有效方法之一[14]

    在冰川运动研究方面,主要有两大方向:(1)结合冰川本身特征(冰川类型、面积、长度和物质平衡等)、地形及气候等环境因素综合分析冰川流速特点[515-17];(2)研究特定因素(如降雨、气温等)影响冰川运动的具体机理[18-20],但少有对冰川流速季节性变化进行分析的研究。为了进一步认识雅弄冰川季节性流速的特征和影响,本文基于偏移量追踪法中的强度追踪法对雅弄冰川地区合计30组哨兵1号(Sentinel-1)影像对进行冰川表面流速提取,并结合冰舌面积、气温、降水、降雪以及日照等因素对雅弄冰川流速季节性变化作出合理分析。

    • 雅弄冰川位于中国西藏自治区昌都市八宿县境内然乌湖流域,是流域内面积最大的海洋型冰川,其具体位置见图 1。研究区地处印度洋季风亚热带山地气候区,冰川平衡线高度上年降水量为1 000~3 000 mm,冰川大部分冰体处于压力融点状态,冰川表面消融强烈,运动速度快,对气候波动的响应敏感[21-22],易引发冰川跃动、冰湖溃决等灾害。雅弄冰川末端发育有一冰前湖热多错,存在发生冰湖溃决的风险,故研究其冰川运动具有重要意义。

      图  1  研究区地理位置(冰川数据来源于《中国冰川第二次编目数据》[24)

      Figure 1.  Location of Study Area (Glacier Outlines from The Second Glacier Inventory Dataset of China[24])

    • 欧洲航天局哥白尼计划(global monitoring for environment and security,GMES)中的Sentinel-1卫星是由A、B两颗卫星组成地球观测卫星,载有C波段的传感器,被设计成在预先编程的无冲突操作模式下工作,以高分辨率成像全球陆地、海岸带、海冰、极地和航运路线,并用图像覆盖全球海洋,可获取全天时、多时相的连续雷达图像数据。Sentinel卫星有4种成像模式:条带模式、干涉宽幅模式、超宽幅模式和波束模式[23]。本文使用31景干涉宽幅模式下的1级地距探测产品(ground range detected,GRD)来提取雅弄冰川2017-11-06—2020-11-02的冰川表面流速,数据参数见表 1

      表 1  本文使用的Sentinel-1A数据参数

      Table 1.  Parameters of Sentinel-1A SAR Data

      主影像时间 从影像时间 时间基线/d 主影像时间 从影像时间 时间基线/d
      2017-12-12 2017-11-06 36 2019-06-05 2019-04-30 36
      2018-01-17 2017-12-12 36 2019-07-11 2019-06-05 36
      2018-02-22 2018-01-17 36 2019-08-16 2019-07-11 36
      2018-03-30 2018-02-22 36 2019-09-21 2019-08-16 36
      2018-05-05 2018-03-30 36 2019-11-08 2019-09-21 48
      2018-06-10 2018-05-05 36 2019-12-14 2019-11-08 36
      2018-07-16 2018-06-10 36 2020-01-19 2019-12-14 36
      2018-08-21 2018-07-16 36 2020-02-24 2020-01-19 36
      2018-09-26 2018-08-21 36 2020-03-31 2020-02-24 36
      2018-11-01 2018-09-26 36 2020-05-06 2020-03-31 36
      2018-12-07 2018-11-01 36 2020-06-11 2020-05-06 36
      2019-01-12 2018-12-07 36 2020-07-17 2020-06-11 36
      2019-02-17 2019-01-12 36 2020-08-22 2020-07-17 36
      2019-03-25 2019-02-17 36 2020-09-27 2020-08-22 36
      2019-04-30 2019-03-25 36 2020-11-02 2020-09-27 36
    • 偏移量追踪技术中的强度跟踪法是利用归一化互相关算法计算配准后的两幅SAR影像斜距向和方位向偏移场的方法[25],由得到的偏移场进一步可获得冰川流速。

      通过归一化互相关算法得到的两幅SAR强度图像计算的偏移量包含了卫星轨道误差、冰川运动、地形和电离层效应的影响[26]。其中,卫星轨道误差可通过在数据处理过程中使用Sentinel-1卫星精密轨道抵消;电离层变化的空间尺度相比冰川面积很小,电离层影响可以忽略[27];传统偏移量跟踪技术忽略了地形因素,但数字高程模型(digital elevation model,DEM)辅助的偏移量跟踪技术将由地形产生的偏移量也考虑在内[28]。故本文采用航天飞机雷达地形测绘使命(shuttle radar topography mission,SRTM)所测量生成的DEM[29]辅助偏移跟踪技术对研究区的冰川流速进行提取。主要步骤如下:

      1)应用精密轨道。精密轨道文件可提供准确的卫星位置和速度信息,根据Sentinel-1卫星精密轨道可更新SAR影像元数据中的轨道状态向量,降低卫星轨道误差。

      2)热噪音校正。Sentinel-1影像为每个测量数据集提供了一个噪声查找表,以线性功率提供的去噪查找表中的值可用于得出与校准的GRD数据匹配的校准噪声曲线。

      3)校准。SAR影像校准是为了获取像素值可与影像的雷达后向散射直接相关的图像。

      4)配准。SAR影像的亚像素配准可精确地将一个或多个从影像与主影像进行联合配准,是干涉处理过程中关键的组成部分以及确定相位差的关键步骤。本文引入SRTM DEM对主从影像进行配准操作。

      5)偏移量追踪。本文采用欧洲航天局开发的哨兵数据应用平台(sentinel application platform,SNAP)的offset tracking模块来提取冰川流速。为了获取最佳效果,将搜索窗口大小设置为128×128像素,窗口移动步长为5×5像素。

      6)地理编码。为了获取地理坐标系下的冰川流速图,需要将数据地理编码由斜距坐标系转换到地理坐标系。

      7)后处理。后处理的主要目的是去除结果中的异常值以及噪声影响,涉及的操作包括焦点统计、滤波以及重采样等。

    • 用偏移量追踪法对雅弄冰川2017-11-06—2020-11-02总计30组Sentinel-1影像对进行了冰川表面流速提取,为对冰川流速进行定量化分析,沿雅弄冰川主流线统计了平均流速。由图 2可知,雅弄冰川表面流速变化呈现了较为明显的季节性,夏季流速高而冬季流速低。其中每年7月—9月流速较高,大于0.7 m/d,主影像时间为2018-06-10—2020-11-02的影像对的平均流速也高于0.7 m/d,其余影像对的结果在0.55~0.7 m/d动态变化。

      图  2  雅弄冰川表面平均流速变化情况

      Figure 2.  Variation of Yalong Glacier's Average Surface Velocity

    • 为获取雅弄冰川表面流速分布特征,本文统计了5个时间段的冰川主流线流速变化(见图 3),并结合主影像时间2020-09-27的冰川流速分布图进行分析(见图 4)。由结果可知,雅弄冰川较高流速值主要分布在高程4 700~5 200 m之间的区域,而该区域也明显比低海拔区域陡峭,这说明雅弄冰川上部运动受地形影响较为显著。对比2018—2020年3个监测时间段内的冰川流速值变化发现,除冰川末端区域存在较为明显的流速值年际差异以外,雅弄冰川整体流速变化趋势相似,主流线流速分布呈现先动态渐增至最高流速后动态渐减的趋势。除冰川末端流速出现较为明显的波动以外,冰川中下部流速变化相对稳定,在0.3~0.65 m/d范围内平稳变化。在冰川上部区域,流速由距离冰川顶部0.07 km处开始大幅度增加至最高流速后动态渐减。在雅弄冰川主流线垂直方向上,两侧冰川流速接近于0 m/d,由两侧到中部,冰川流速呈现渐增的趋势,流速分布符合典型山地冰川运动特点。

      图  3  雅弄冰川主流线流速

      Figure 3.  Main Line Velocity of Yalong Glacier

      图  4  雅弄冰川流速分布图

      Figure 4.  Distribution of Yalong Glacier's Velocity

      以主影像时间2020-01-19及2020-09-27的影像对为例(见图 3(b)),雅弄冰川主流线流速变化存在较为明显的季节性差异,从总体来看,夏季流速高于冬季流速,但不同部位的流速存在不同情况。冰川末端为夏冬季差异最显著的部位,而冰川中部夏季流速与冬季流速变化趋势基本一致,但夏季流速平均高出冬季流速约0.1 m/d。在峰值流速处,冬季流速明显高于夏季流速,可能的原因之一为该部位夏季冰川消融量过大以至于冰储量减少而导致流速降低。

    • 基于Landsat 5及哨兵2号(Sentinel-2)遥感影像对雅弄冰川进行解译,结果见图 5图 6(1989—2011年底图为Landsat 5影像,2020年底图为Sentinel-2影像)。近30 a间,雅弄冰川呈现面积逐渐减小的趋势,而冰川末端发育的冰前湖热多错则在不断扩张。该冰前湖由雅弄冰川融水直接补给,而雅弄冰川逐年消退形成的大量冰川融水汇入该冰湖使其扩张。在冰川消退方式上,由研究区冰舌前端影像(图 6)及高程变化(图 5)可知雅弄冰川在2011年前后的消退方式有所不同:在1989—2011年期间,冰川呈整体向后退缩的趋势,但在2011年后,冰川两侧向后消退比较明显,而冰川主流线方向有向前跃动的趋势,不排除其仍具有向前跃动引发冰湖溃决的风险。

      图  5  雅弄冰川及热多错冰湖1989—2020年面积变化

      Figure 5.  Area Change of Yalong Glacier and Reduocuo Lake from 1989 to 2020

      图  6  雅弄冰川前缘及热多错冰湖变化示意图

      Figure 6.  Glacial Tongue Change of Yalong Glacier and Expansion of Reduocuo Lake

      鉴于雅弄冰川主流线末端流速的显著差异及冰川消退方式的转变,本文采用2017—2020年配准并地理编码后的Sentinel-1影像分析雅弄冰川冰舌部位的变化。以2017—2020年雅弄冰川冰舌与冰湖接触边界线的最后端作为冰舌后缘,冰舌变化情况如图 7图 8所示。由图 7图 8可知,雅弄冰川主流线方向确实存在向前跃动的趋势(见图 8(a)),且夏季冰舌面积显著大于冬季面积(见图8(b)~8(d)),而冰舌前端的不规则变化也是入湖冰川的明显特征之一。为了解冰舌变化与冰川流速之间的关系,统计了30组冰川主流线平均流速及对应的冰舌面积(见图 7)。与冰川流速变化相比,冰舌面积变化同样具有显著季节性。冰舌是冰川作用最为活跃的部位,为冰川的主要消融区之一,而夏季冰川消融量大,且流速也较高,故冰舌会有大量物质以消融或者冰川运动的方式进入冰湖,从而导致面积减小。

      图  7  冰舌面积与对应时间段平均流速的变化情况

      Figure 7.  Variation of Glacial Tongue Area and Average Velocity

      图  8  雅弄冰川冰舌近年变化

      Figure 8.  Area Change of Yalong Glacier's Tongue

    • 对于单个冰川系统来说,冰川运动速度变化较为复杂,受多种因素影响[7]。诸如气温、降水以及日照等气象因子与冰川物质平衡变化密切相关,可在一定程度上改变冰下水文过程,进而影响冰川运动。气象因子对冰川运动的影响主要体现在升温促使冰床解冻或冰温升高而增大冰川流动性,进而加快冰川运动;当冰川退缩或表碛厚度增大时冰川消融过程受到抑制,冰川运动减缓[15]。由于缺乏对应时间段冰下水文过程相关野外监测数据,本文结合八宿气象站平均气温、降水量、雪天日数以及平均日照时长4项数据对雅弄冰川2017-11-06—2020-11-02期间主流线多期平均流速变化规律以及气象影响因素进行分析。

      1)全球变暖对冰川流速存在正、负效应,即可能使其增大也可使其减小,具体体现在:由于气温升高,冬季积雪的快速融化给冰床带来了大量融水,从而增加了冰面下通道的水压,这将促进冰底滑动,进而加快冰川运动[30]。亦或是升温促进冰川消融,进而增大冰床底部消融水比重并减弱冰下冰岩界面摩擦系数,促使冰体滑动而加快冰川运动,但若冰川消融量过大而导致冰储量减少,使得冰川出现厚度上的减薄,造成其重力应力降低,则会使冰川运动速度降低[16]。反映到具体实例上来,升温对于冰速的影响需根据相关气象数据的分析才能得出结论,可能同时存在正、负效应,但两效应带来的影响可能不同,从而使冰川表面流速偏向某一效应而呈现增大或减小的趋势。研究区30组平均流速变化及其对应时间段的平均气温变化情况见图 9(a)。从整体上来看,平均流速的变化基本契合研究区平均气温的变化,呈现夏季流速高、冬季流速低的趋势。由变化趋势可知,升温对冰川流速带来的正效应显著大于负效应,即研究区夏季冰川消融量在一定合理范围内。另一方面,对于雅弄冰川这类海洋型冰川来说,夏季滑动情况是常见的,可能在年均冰流贡献中超过60%。夏季大量冰川融水进入冰下冰岩界面,是促使冰川滑动并流速加快的主要原因。虽然平均气温与平均流速两者变化基本吻合,但并非呈严密的相关关系,这也符合冰川流速影响因素的复杂性和综合性。每年冬春季的平均流速变化存在明显的滞后现象,当期的气温变化带来的效应并未及时反馈到流速变化上来,而是对随后的冰川流速值产生了影响。这种现象的出现是由于冬春季温度相对较低,冰川处于能量积累阶段,而冰川消融并非是突发的过程,故当期的冰川消融对之后时间段的冰川运动易产生影响。

      图  9  平均流速与气象因子变化情况

      Figure 9.  Variation of Average Velocity and Meteorological Factors

      2)降水影响冰川运动的方式与气温效应有一定相似性,其主要是通过增加融水以及改变冰下排水系统来间接影响研究区冰川流速变化。冰川运动最大加速度是由冰川滑动引起的[20],降水如果进入冰川底部则可能降低冰体与冰床之间的摩擦,导致基底滑移增加,从而促进冰川速度加快[31]

      研究区30组平均流速变化及其对应时间段的累计降水量变化情况如图 9(a)所示。研究区降水量较大值集中在夏季时间段,基本与夏季流速高、冬季流速低的冰川运动变化趋势符合。同时也存在不符合变化规律的情况,最明显的时段就是主影像时间为2020-07-17的冰川主流线平均流速达到了期间最高值,而对应时段降水量处于较低水平,但该时段平均气温较高,可能对冰川运动产生的影响更为显著。其余时间段的流速值也并非与降水量处于“降水量增加,流速增加”这一单一变化关系。结合图 10(a)可知降水量与冰川流速呈正相关(相关系数为0.78),但气温因子与流速相关性更强(相关系数为0.52)。同时,作用于冰川流速的因素并非是单一的,气温和降水可同时影响冰川运动。

      图  10  平均流速与气象因子相关性

      Figure 10.  Average Velocity Correlationship with Meteorological Factors

      3)全球变暖背景下,中国大部分地区积雪日数和积雪量将减少[32],间接导致了冰雪融水量的减少,进而对冰川运动带来影响。冰雪具有高反射率及导热性差的特点,故冰雪覆盖会减少下垫面接受的太阳短波辐射,同时阻碍下垫面与大气之间的热量交换[33]。在冰川区域,积雪会减少下伏的冰面所能接受的辐射及热量[34],进而抑制冰川消融,减缓冰川流动。研究区30组平均流速变化及其对应时间段的降雪日数变化如图 9(b)所示。研究区降雪集中于冬春季,而对应时间段的冰川表面流速较低,符合冰雪覆盖冰川带来的负效应规律(相关系数为-0.46)(见图 10(b))。另一方面,冬春季气温整体较低,增加的积雪为夏季冰川活动提供了丰富的融水来源,这也是研究区夏季冰川运动活跃的原因之一。

      4)日照主要是以传递辐射至冰面的方式来加强冰川活动性,进而影响冰川运动。研究区30组平均流速变化及其对应时间段的平均日照数变化情况见图 9(b)。从平均日照时长上来看,2020年的数据明显大于前两年的。着眼于研究区每年7月和11月的数据变化,可见2020年的平均流速值与平均日照数明显高于前两年的数据。但除7月与11月以外的对应时段的平均流速并未出现相应的变化规律,从整体上来看两者也并未呈现出明显的季节性规律。从图 10(b)来看,日照是本文所研究的气象因子中与流速相关性最差的(相关系数为0.03)。究其原因,这可能是由于长波辐射和感热通量主要受制于气温[35],虽与日照因素有关,但气温带来的影响更明显。

      雅弄冰川的流速变化与气温、降水、降雪以及日照都具有一定关系,其中气温、降水及日照在不同程度上给冰川运动带来了正效应,而降雪抑制了冰面接收热量的过程,进而减缓了冰川运动。冰川流速变化与气象因素变化的非完全相关性显示出冰川运动并非只受单一因素控制,而是多因素共同作用产生效应。从相关性来看,气温效应最为显著,降水次之,而日照影响最小。

    • 本文利用2017-11-06—2020-11-02期间获取的31景Sentinel-1雷达影像,采用偏移量追踪法中的强度追踪法提取了雅弄冰川30期冰川表面流速,并结合冰舌面积及气象因子分析了雅弄冰川流速特征以及季节性差异。研究表明:

      1)基于SAR影像的偏移量追踪法可有效提取冰川表面流速。

      2)雅弄冰川流速分布呈现中上部流速高、下部流速低的特点,其中主流线流速明显大于冰川两侧流速,符合一般山地冰川流速的分布特征。而夏冬季主流线流速变化存在明显差异,总体上夏季流速高于冬季流速。同时,30组平均流速变化表明雅弄冰川流速变化具有明显的季节性,夏季流速高而冬春季流速低。

      3)雅弄冰川消退方式有所转变,2011年后冰川倾向于中部向前跃进,而两侧向后消退。冰舌面积变化与流速变化呈现相反的季节性趋势,夏季冰舌面积显著小于冬季冰舌面积,这也是夏季冰舌消融量大及冰川流速高带来的结果。

      4)气象因子影响冰川运动主要通过改变冰川物质平衡、活动性以及水力平衡的方式来产生效应。其中气温对冰川运动的影响具有正、负效应,在一定冰川消融量内,气温升高可增加冰雪融水并促进冰川运动,而冰川消融量过大时,冰川流速会减小。另一方面,雅弄冰川冬春季的气温效应具有滞后性,气温对于冰川流速产生的效应并未得到及时的反馈。降水主要是通过增加融水以及改变冰下排水系统的方式来影响冰川流速,而日照以传递辐射至雪及冰面来加强冰川活动性的方式来影响冰川运动,两者均能促进冰川运动。降雪抑制了辐射与热量传递带给冰川表面的影响,从而减缓冰川运动,同时增加融水源。

      5)冰川运动是多因素共同作用的结果。不同气象因子给冰川运动带来的效应不同,其中气温影响最为显著,其次是降水,日照影响最小。

参考文献 (35)

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