1990–2018 年干城章嘉流域冰川物质平衡序列模拟数据集

张法刚，魏俊锋*，刘时银，张勇，王欣,3，蒋宗立

1.湖南科技大学，地球科学与空间信息工程学院，湖南湘潭 411201

2.云南大学，国际河流与生态安全研究院，昆明 650500

3.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，兰州 730000

引 言

山地冰川是亚洲高山地区主要河流和干旱区的重要补给源[1-2]，冰川物质变化对当地及区域水资源安全及生态环境具有重要影响[3-4]，冰川快速退缩和变化导致的冰崩、冰湖溃决及次生泥石流等灾害[5]，也进一步危害到下游居民点的基础设施和生命财产安全[6-8]。而表碛覆盖和冰湖接触等不同属性冰川的物质平衡，对气候变化也呈现出差异性响应特征[9-15]。基于不同时期多源遥感数据的大地测量法在冰川物质平衡研究中得到了广泛应用[16-18]，但数据源的时间尺度限制了日尺度冰川物质平衡的获取[13]。考虑表碛覆盖的冰川表面能量平衡模型[19]，能反映出精细时间尺度下冰川物质积累和消融分量，对高时空分辨率的冰川物质平衡进行刻画，是重建长时间序列冰川物质平衡的常用方法[10,20-21]。

干城章嘉流域位于喜马拉雅山中段，发育冰川种类丰富，2015 年流域内共有108 条冰川，跨越5250–7450 m 高程范围[22]，其中表碛覆盖冰川5 条，入湖冰川10 条，大规模冰川（>5 km2）11 条，流域内朝南和朝北的冰川分别占冰川总数的20%和61%（图1）。最近40a 来流域内冰川面积以-0.2%a-1的年平均变化速率减小，年冰川物质平衡为-0.315 m w.e.a-1[22]。目前涉及该区域的冰川物质平衡数据集主要反映大时空尺度的冰川变化特征，例如，Zhao 等[22]、King 等[16]和Brun 等[18]的研究成果均只给出年时间尺度的冰川物质平衡数据，Gardelle 等[23]仅估算了研究流域所在的喜马拉雅山脉地区2000–2010 年的冰川物质变化特征。而精确的冰川历史变化特征分析和未来状态预测，以及冰川崩解和冰湖溃决等冰川灾害机理研究，需要更为精细化的单条冰川日尺度的物质平衡序列作为基础数据。本数据集采用冰川表面能量平衡模型，对干城章嘉流域1990–2018 年的冰川尺度日物质平衡状态进行估算，并给出不同高程带的冰川物质积累和消融特征。本数据集将为喜马拉雅山地区气候变化影响下的冰川动态响应特征研究、冰川灾害机理及预测研究，提供丰富和重要的数据支撑。

图1 研究区示意图Figure 1 Schematic map of the study area

1 数据源与处理方法

1.1 数据源及预处理

本数据集采用冰川表面能量平衡模型，对干城章嘉流域1990–2018 年的冰川物质平衡序列进行重建。其中，模型气象驱动数据包括日均气温、日降水、日均相对湿度、日均风速等参数。1990–2018年的日均气温和日降水获取自中国气象驱动数据集（China Meteorological Forcing Dataset, CMFD）[24]，日均相对湿度基于CMFD 数据的气压和比湿，采用Bolton[25]提出的方法计算。气象校正参数包括龙巴萨巴气象站（27°57′17″N, 88°04′55″E, 5500 m a.s.l.）获取的日均气温、相对湿度和风速（2013–2018 年），以及中国地面国际交换站气候资料日值数据集（V3.0）中定日国家气象站（28°38′N, 87°05′E,4300 m a.s.l.）数据中的月降水量。冰川及表碛范围基于1990–2018 年的Landsat TM/ETM+/OLI 影像提取，其中表碛厚度基于2002 年的ASTER （Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer）多光谱影像提取的热阻系数予以表征[26]。流域冰川高程带基于30 m 空间分辨率的SRTM DEM （Shuttle Radar Topography Mission Digital Elevation Model）数据进行划分，冰川物质平衡模拟结果采用高山亚洲地区冰川厚度变化格网数据集（HMA_Glacier_dH）进行检校[10,27]。另外，反映冰川表面运动特征的年均流速提取自ITS_LIVE （Inter-mission time series of land ice velocity and elevation）数据集。本数据集获取过程中所用到主要数据源的相关信息见表1。

1.2 气象数据校正

基于2013–2018 年龙巴萨巴气象站和CMFD 数据对应格网处的日均温，建立线性拟合公式，进而对1990–2018 年CMFD 数据的日均温进行校正。由于龙巴萨巴气象站无日尺度降水观测数据，因此采用定日国家气象站的降水观测数据（1990–2018 年），基于月降水线性相关关系，对CMFD 数据的月降水进行校正，并在保证校正后月降水量一定且日降水量不小于零的情况，将校正值依据日降水规模分配到日降水量中。通过对比分析2013–2018 年日均相对湿度计算值与龙巴萨巴自动气象站观测值，建立线性拟合公式并对1990–2018 年的日均相对湿度计算值进行校正。由于冰川表面风速与物质平衡相关性较弱[10]，因此本研究基于2013–2018 年龙巴萨巴气象站数据中的日均风速，计算日多年平均值，并作为1990–2018 年的模型日均风速输入参数。

1.3 冰川物质平衡估算

定义前一年的10 月1 日至当年的9 月30 日为一个物质平衡年，在校正后的气象要素驱动下，采用冰川表面能量平衡模型[19]，计算单条冰川和整个流域的冰川物质平衡量，并在CMFD 格网内采用冰川表面高程变化率对模型参数进行率定，最后计算所有冰川及整个流域的物质平衡量（图2）。

图2 数据处理流程图Figure 2 Flow chart of data processing

根据SRTM DEM 数据将流域内冰川分割为间隔100 m 的高程带，分别计算不同高程带内裸冰区（公式1）和表碛覆盖区（公式2 和公式3）的冰川表面物质变化：

高程带内表面物质平衡为物质消融分量和积累分量的矢量和，所有高程带的面积加权平均值即为冰川物质平衡。CMFD 数据格网和整个流域的平均冰川物质平衡，为对应区域内所有冰川表面物质平衡的面积加权平均值。基于HMA_Glacier_dH 数据集[27]，计算流域内21 条典型冰川1975–2000年和2000–2016 年的表面平均高程变化（图1），并结合冰-水转换参数（850±60 kg m-3）[28]，估算CMFD 格网内冰川平均物质平衡，通过其与对应时段模型估算的平均冰川物质平衡结果对比，率定适用于该CMFD 格网范围的模型参数化方案，最后采用率定参数对日尺度的冰川物质平衡结果进行估算。干城章嘉流域内有2 个CMFD 格网无HMA_Glacier_dH 数据分布，则估算模型采用邻近CMFD格网的率定参数。

为了反映干城章嘉流域冰川物质迁移与再分配特征，本研究基于ITS_LIVE 数据集和SRTM DEM 获取的100 m 间隔高程带，提取1989–2018 年冰川年均流速及其在不同海拔的分布特征。

2 数据样本描述

2.1 数据图形样本

干城章嘉流域1990–2018 年冰川平均物质平衡为-0.37 m w.e.a-1，且呈加速消融的趋势（图3），其中2000 年之前和之后的冰川平均物质平衡分别为-0.25 m w.e.a-1和-0.43 m w.e.a-1。研究表明，在夏季流域相同高程带内冰川表碛覆盖区比裸冰区消融更强烈，且消融期普遍更早出现；然而该流域最大的表碛覆盖型冰川——龙巴萨巴冰川（G088108E27905N）在高海拔地区是否存在表碛覆盖对物质消融速率的影响较小。

图3 干城章嘉流域1990–2018 年冰川物质平衡与表面流速Figure 3 Glacier mass balance and surface velocity in the Kanchenjunga Basin from 1990 to 2018

流域内冰川的多年平均流速为2.88 m a-1，并呈现流动减缓趋势（图3），且所有冰川在1996 年都出现较大的表面流速，且其中96%的冰川表面流速超过5 m a-1，导致1996 年流域冰川平均表面流速高达5.33 m a-1，较流域多年平均流速大85%。

2.2 物质平衡序列数据

干城章嘉流域冰川物质平衡数据集，包括1990–2018 年不同高程带内的冰川面积、表面物质平衡、 物质消融分量和物质积累分量等信息。 数据以 txt 格式存储、 命名为GXXXXXXEYYYYYN_HHHH_Debris 或 GXXXXXXEYYYYYN_HHHH_DebrisFree 。 其 中GXXXXXXEYYYYYN 为中国第二次冰川编目数据集（v1.0）﹝The second glacial catalogue data set of China (v1.0)﹞[29]的冰川编号（ID），HHHH 为基于SRTM DEM 划分的高程带，Debris/DebrisFree表示该高程带内表碛覆盖区/裸冰区的冰川物质平衡结果。例如G087887E27925N_5250_Debris.txt 代表G087887E27925N 冰川5250 米高程带表碛覆盖区的物质平衡估算结果。文件中属性及单位信息如表2 所示。

表2 干城章嘉流域冰川物质变化序列属性表Table 2 Attributes of glacier mass change sequences in the Kanchenjunga Basin

本数据集的冰川命名（ID）对应于中国第二次冰川编目数据集[29]，该数据集影像主要拍摄于20 00–2005 年，其中有部分冰川是由本数据集早期单条冰川分裂而成。为了冰川名称的统一，将一组分裂冰川中面积相对较大冰川的ID 作为分裂前本数据集的冰川名称。数据集中涉及的分裂冰川包括6组共计12 条，分别为 “G088116E28009N/G088124E28015N”“G088132E27989N/G088146E27980 N”“G088047E27929N/G088043E27926N”“G088046E27918N/G088041E27923N”“G088077E279 23N/G088074E27926N”和“G088081E27914N/G088076E27918N”，其中“/”之前为分裂后面积较大的冰川。例如，1990 年冰川G088046E27918N，在2006 年分裂成G088046E27918N 和G088041E 27923N 两条冰川，其中前者的面积（0.07 km2）大于后者（0.04 km2）。干城章嘉流域物质平衡数据展示如图3。

2.3 冰川高程带流速数据

干城章嘉流域冰川高程带流速数据集，即1989–2018 年ITS_LIVE 冰川表面流速数据。流速数据中的冰川名称与物质平衡数据集中的冰川 ID 一致，数据文件以.csv 格式存储，命名为GXXXXXXEYYYYYN.csv。其中GXXXXXXEYYYYYN 为冰川ID。文件属性表中Elev 为冰川高程带信息（单位：m），其后数值为对应高程带的冰川年均表面流速（单位：m a-1），Average 后为整条冰川的年平均表面流速（单位：m a-1）。

3 数据质量控制和评估

本研究利用龙巴萨巴气象站获取的气温、风速、相对湿度数据以及定日气象站获取的降水数据，分别对CMFD 气象要素及其相对应的实测气象数据之间进行线性回归校正（表3）。其中CMFD 气温与实测气温的拟合性非常好，相关系数r=0.93，校正后RMSE 为2.13 ℃。龙巴萨巴气象站实测的相对湿度与利用CMFD 计算的相对湿度也表现出了较好的一致性，相关系数r=0.83，校正后RMSE为12.28%。定日气象站的降水数据在月尺度上对CMFD 降水数据进行线性回归校正，二者相关系数达到0.98，校正后RMSE 为10.20 mm。经过上述分析，本研究CMFD 数据经校正后，可作为冰川表面能量平衡模型的气象驱动数据。

表3 观测气象数据与CMFD 数据之间的相关性和线性回归方程Table 3 Correlation and linear regression equations between in-situ and CMFD data

本研究的冰川物质平衡估算结果，与其他学者的研究成果进行对比了验证（图4）。2000 年之前本研究估算的冰川平均物质平衡为-0.25 m w.e.a-1（1990–2000），与King 等[16]和Zhou 等[30]的研究结果相当（分别为-0.29 m w.e.a-1和-0.30 m w.e.a-1，1974/1975–2000），但较Zhao 等[22]的研究成果（-0.38 m w.e.a-1，1975–2000）存在超过50%的差异。2000 年之后该流域不同研究估算的冰川物质平衡差异较大，其中2000–2015/2016 年本研究获得了最为快速的冰川物质损失速率结果（-0.46 m w.e.a-1），而Zhao 等[22]认为该流域的冰川处于轻微负物质平衡状态（-0.13 m w.e.a-1），物质损失速率仅为King 等[16]（-0.37 m w.e.a-1）估算结果的～1/3。Gardelle 等[23]和Brun 等[18]获取的冰川物质平衡结果较为一致，其中前者为-0.26 m w.e.a-1（1999–2011），后者年代加权平均后为-0.27 m w.e.a-1（2000–2016）。Lamsal 等[31]基于流域部分冰川的研究结果认为，研究区内冰川以较小速率进行物质损失（-0.18 m w.e.a-1，1975–2010），该结果仅为本研究相应时期（1990–2010）物质平衡估算值的40%。

图4 干城章嘉流域冰川物质平衡不同研究结果对比Figure 4 Comparison of different research results of glacier mass balance in the Kanchenjunga Basin

基于短时间内非冰川区地形保持稳定的假设，可利用非冰川区的表面流动特征评估冰川表面流速估算结果的精度[32-33]。在干城章嘉流域北部非冰川区选定一定范围的相对平坦区域以排除特征追踪算法中噪声的影响，通过计算相对位移量，得到ITS_LIVE 数据估算冰川表面流速的误差为1.34 m a-1。

4 数据价值

冰川/气候关系的物理基础可以通过研究冰川物质平衡来理解。在青藏高原地区，只有少数日尺度冰川表面物质平衡数据可用，干城章嘉流域冰川动力学的探索也较少。本冰川物质平衡数据集反映了流域内高程、表碛覆盖等因素对冰川日尺度物质积累与消融分量的影响，揭示了喜马拉雅山中部地区不同类型冰川对气候变化的响应特征；冰川表面流速数据及其在高程带上的分布特征，反映了冰川运动过程及变化，通过结合气候和水文等信息，可进一步揭示区域气候变化对冰川动力学的影响以及冰川物质迁移与再分配和物质损失之间的关系，为评估青藏高原地区冰川变化的水资源效应和气候效应等研究奠定了数据基础。

5 数据使用方法和建议

1990–2018 年干城章嘉流域冰川物质平衡数据集存储格式为txt，冰川表面流速数据集存储格式为csv，均可在常用的办公软件（MS Office 和WPS 等）中进行数据的读取、编辑、查看、统计等操作。本数据集反映了干城章嘉流域冰川在气候变化背景下的变化特征，可为独特的冰川物质变化及其对气候变化的响应等研究，提供参考数据以及模拟结果验证数据。

数据作者分工职责

张法刚（1997—），男，山东省青岛市人，硕士研究生，研究方向为冰川物质平衡。主要承担工作：流域物质平衡数据处理与冰川表面流速数据整理，文章撰写。

魏俊锋（1985—），男，湖北省天门市人，博士，讲师，研究方向为冰冻圈遥感和冰川灾害。主要承担工作：数据处理流程的设计，流域物质平衡数据获取与整理，以及文章撰写。

刘时银（1963—），男，河南省信阳市人，博士，研究员，研究方向为冰川变化。主要承担工作：处理流程的设计。

张勇（1979—），男，山东省滕州市人，博士，教授，研究方向为全球变化与地理环境遥感。主要承担工作：冰川物质平衡模型设计与指导。

王欣（1973—），男，湖南省耒阳市人，博士，教授，研究方向为冰冻圈遥感、寒区水文与灾害。主要承担工作：数据分析指导。

蒋宗立（1975—），男，湖南省泸溪县人，博士,教授，研究方向为冰川遥感。主要承担工作：数据质量分析。