基于冰川流速的喀喇昆仑地区典型冰川厚度反演与冰储量估算

文章以青藏高原喀喇昆仑地区却哥隆玛冰川、锡亚琴冰川和巴尔托洛冰川3条规模较大且具代表性的冰川作为研究对象,利用Sentinel-1A卫星雷达影像和像素跟踪算法获取冰川表面流速数据,并基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)和冰川表面流速数据,运用层流理论对目标冰川进行厚度反演和冰储量估算;采用全球冰川厚度产品对反演结果进行准确度评价,同时探讨采用层流理论反演冰厚的内在机制及存在的不确定性。结果表明,采用层流理论反演冰川厚度具有较好的可行性。研究结果可为青藏高原冰冻圈动态变化研究提供参考。

探地雷达在冰川厚度及冰下地形探测中的应用

探地雷达因其快速、准确、无损、高分辨率等优势而被广泛应用于冰川学领域。以天山托木尔峰青冰滩72号冰川为例,着重介绍了探地雷达在冰川厚度及冰下地形探测中的应用。通过对雷达图像的处理和解译,获取了高精度的冰川厚度数据,恢复了冰下地形,计算了冰储量,并分析了冰川厚度变化对气候变化的响应。结果表明:冰舌厚度为0～148 m;冰储量为0.055 860 km3,折合成水为0.050 274 km3。近50年来,该冰川呈现强烈消融,与冰川区气温快速上升有直接关系,雷达探测为研究此响应机制提供了定量化的科学依据。

青藏高原中部双湖羌塘1号冰川厚度特征及冰储量估算

冰川冰贮量的大小与变化对河流与湖泊水的影响是当前关注的热点科学问题之一.根据青藏高原中部双湖地区羌塘1号冰川2011、2013年探地雷达测量数据和差分GPS定位结果,分析探讨了羌塘1号冰川横、纵剖面厚度特征,并在GIS技术的支持下,绘制了冰川厚度等值线,对冰川储量进行了估算.结果表明:羌塘1号冰川作用强烈,横剖面呈典型的"U"形发育,底部宽阔平坦.纵剖面从下往上缓慢抬升,坡度较小,下伏地形平坦,无明显突兀变化,与冰川表面具有很好的一致性.经计算整条冰川平均厚度51.28 m,最厚处132.15 m,冰体储量0.1236 km3.

天山冰川厚度及其储量计算

天山是我国现代冰川主要分布区之一。天山冰川的融水对天山南北广大的农田灌溉,起着极为重要的作用,素有高山固体水库之称。为了估算这些固体水库的储量,必须了解冰川的厚度;选择不同类型的冰川,用雷达法和重力法进行冰川厚度的测定,并由此建立了推算天山冰川厚度的公式,对天山冰川的储水量进行计算,以便供大家参考使用。

机载冰川厚度探测雷达非线性CS成像算法研究

针对高分辨率成像冰川厚度探测雷达涉及的两层媒质成像问题,文中分析了冰川探测雷达的空间几何模型,研究了一种修正的非线性Chirp Scaling(CS)改进成像算法,该算法能对电磁波在不同媒质界面产生的折射效应和不同媒质中传播速度的变化进行自动校正,并能有效改善散射点的聚焦性能.基于回波信号形式,推导并给出了成像算法的各相位补偿因子表达式及算法实现步骤,并利用该算法对分布于场景中心及边缘的点目标进行了成像仿真,验证了算法的有效性.

一种机载冰川厚度探测雷达波数域成像算法

针对机载冰川厚度探测雷达传统成像方法计算量大的问题,提出了一种适用于两层传播媒质的正下视波数域(RM A)成像算法。该算法能自动补偿电磁波的折射效应,校正不同媒质中电磁波传播速度的变化。基于空间几何模型和回波信号形式,推导了雷达回波信号的二维频谱,并在此基础上给出了成像算法实现步骤及相位补偿因子,分析了运动误差的影响及其补偿方法。最后通过仿真分析验证了该算法的有效性。

西藏阿里地区嘎尼冰川厚度特征及冰储量估算

冰川厚度和冰下地形是冰川学研究中相当宝贵的数据。2018年5月,利用探地雷达(GPR)对西藏阿里地区喀喇昆仑山脉南部的嘎尼冰川进行了冰川厚度测量。基于ArcGIS中的地统计分析模块,运用Kriging插值方法对冰川非测厚区进行插值计算,结合差分GPS数据、遥感影像数据和地形数据,分析了嘎尼冰川横、纵剖面厚度特征,绘制了冰川冰下地形图和冰川厚度分布图,并估算了冰川冰储量。结果表明:嘎尼冰川冰下地形存在空间差异,东支冰下地形起伏较大,西支相对平缓,冰川作用以下蚀为主,冰川面积为4.31 km^2,平均厚度为51.2 m,最大厚度出现在东支海拔5 970 m处,约为136.6 m,冰储量为0.218 km^3。

2000—2018年西昆仑山冰川表面运动特征研究——基于ITS_LIVE数据

近年来,西昆仑山冰川物质平衡异常现象受到广泛关注,然而该地区冰川末端却同时存在前进(常态)、后退、稳定及跃动多种状态。冰川末端进退不仅与气候变化引起的物质平衡变化有关,还与冰川的运动速度变化密切相关。以往研究多集中在前者,而对后者研究较少。因此,本文基于ITS_LIVE v01速度产品,结合西昆仑山冰川表面高程变化及冰川厚度资料,分析西昆仑山地区具有不同变化状态的冰川在2000—2018年的表面运动速度变化特征。结果表明,西昆仑山冰川在研究时段内的多年平均运动速度为6.35 m·a^(-1),年均速度波动上升,这主要是由该区域冰川表面高程整体上呈增加趋势[(0.15±0.02)m·a^(-1)]即冰川物质增加所造成;末端前进冰川的多年平均运动速度为4.07 m·a^(-1),年平均运动速度在研究时段内呈增加趋势,这主要与该类冰川在研究时段内物质略微增加有关;末端后退冰川多年平均速度约为4.86 m·a^(-1),年平均运动速度在研究时段内呈减小趋势,这主要与该类冰川物质亏损、减薄有关;末端稳定冰川多年平均速度约为3.04 m·a^(-1),年平均运动速度在研究时段内保持稳定,该类冰川在研究时段物质平衡也基本处于零平衡状态。研究区内末端前进冰川的多年平均运动速度较末端后退冰川的偏小,主要是因为末端前进冰川的平均厚度较末端后退冰川的偏小。2000—2018年西昆仑山有7条冰川发生跃动,多年平均运动速度为13.21 m·a^(-1),物质积累[(0.35±0.02)m·a^(-1)]引起速度增加。长度规模较大的后退冰川在2000年之前发生过跃动,由于目前处于平静期,冰川上部积累的物质未能及时输送到下部导致冰舌厚度减薄并后退。

近50年来天山地区典型冰川厚度及储量变化

冰川储量变化与冰川水资源量变化以及冰川对河川径流的贡献量密切相关。在GPR-3S技术支持下,本研究基于雷达测厚数据、不同时期的高分辨率遥感影像、地形图及实测资料,分析了天山三个典型地区四条代表性冰川近期厚度及储量变化特征,并通过对比探讨了造成变化差异的可能原因。结果表明,1962-2006年乌鲁木齐河源1号冰川厚度平均减薄0.15ma-1,冰储量亏损26.2×106m3,冰川末端平均退缩3.8ma-1;博格达峰南坡的黑沟8号冰川在1986-2009年间,冰舌平均减薄0.57ma-1,冰储量损失了25.5×106m3,末端平均退缩11.0ma-1;位于博格达峰北坡的四工河4号冰川在1962-2009年间冰舌平均减薄0.32ma-1,冰储量亏损14.0×106m3,末端平均后退8.0ma-1;1964-2008年间,托木尔峰青冰滩72号冰川冰舌平均减薄0.22ma-1,由此至少造成冰储量亏损14.1×106m3,末端退缩达40.0ma-1。对比分析显示,青冰滩72号冰川消融退缩最为强烈,黑沟8号冰川次之,与乌鲁木齐河源1号冰川、科其喀尔冰川相差不大,稍大于四工河4号冰川和哈密庙尔沟冰川。这种差异可能与区域气候变化和冰川物理特征有直接关系。

GPR,GPS与GIS支持下的冰川厚度及冰储量分析:以天山博格达峰黑沟8号冰川为例

本研究以天山博格达峰黑沟8号冰川为例,基于2009年探地雷达(GPR)冰川厚度测量资料以及高精度RTK-GPS(全球定位系统)定位数据,在地理信息系统(GIS)技术的支持下,开展了冰川厚度分布、冰储量分析及其变化特征研究.结果表明,黑沟8号冰川冰舌平均厚度为58.7m,冰储量为115.1×106m3,相当于水量103.5×106m3;1986—2009年,冰舌平均减薄13±6m,年均减薄约0.57±0.26m,冰储量亏损达(25.5±11.8)×106m3((22.9±10.6)×106m3水当量),是该区气温显著升高的结果.相比反距离加权法和径向基函数法,普通克里格法插值精度较高(计算误差均值:-0.1665;误差均方根:2.822),更适合于黑沟8号此类山地冰川的厚度分布研究;该冰川减薄速率与中国西部典型监测冰川近几十年的变化基本保持一致.本项研究将GPR、GPS和GIS技术综合运用于冰川学领域,可以有效解决数据获取、精确定位、空间分析等一系列问题,具有广阔的应用前景.

萨吾尔山木斯岛冰川厚度特征及冰储量估算

冰下地形与冰川体积的估算对冰川水资源研究具有重要意义.以萨吾尔山木斯岛冰川为研究对象,利用Landsat影像数据、探地雷达(ground penetrating radar,简称GPR)冰川厚度数据以及差分GPS数据,分析模拟了萨吾尔山木斯岛冰川横纵剖面的厚度分布特征,采用多种插值方法比较分析,得到木斯岛冰川冰舌区的厚度分布图,初步估算了该冰川的冰储量.结合数字高程模型数据及冰川厚度分布图,绘制了木斯岛冰川冰舌区冰床地形图.研究表明,两个横剖面的冰川槽谷形态存在较大的差异.横剖面B1-B2有典型的"U"型地形发育,冰川厚度可达116.4m;C1-C2横剖面底部地形比较平缓,冰川厚度分布较均匀,平均在70~90m.纵测线A1-A2冰下地形成阶梯状分布,纵剖面冰体平均厚度约为80.89m,最大冰体厚度为122.67m.木斯岛冰川的冰床地形图与该冰川的冰厚度等值线图形成明显对比.在海拔3 240m和3 280m处存在明显的冰斗地形地貌.初步估算木斯岛冰川冰舌区的平均厚度和冰储量分别为60.5m和0.195km^3.与传统计算冰储量的方法相比,利用GPR测量得到的冰川厚度数据来插值计算冰储量的方法,具有更高的准确性.

极端生态环境水循环关键参量监测技术研究现状与进展

针对高寒和干旱极端生态环境水循环变化对国家生态安全的重要性,需要开展水循环关键参量监测设备与技术研究。本文重点围绕水循环关键参量野外原位/移动/非接触式、自动、稳定监测等技术难点,开展了一系列监测生态系统水-土-气-冰-雪的关键参量的新技术设备研究。通过构建基于物联网的天地一体化生态系统监测体系,打破行业技术壁垒,促进工程技术、地质学、计算机科学等不同领域的跨学科合作,共同开展极端生态环境水循环关键参量监测技术研究与创新,并将实现对重要生态功能区的大范围、全天候、立体化监测,对推进我国生态文明建设具有重要支撑作用,促进并实现我国生态监测技术的综合应用和发展。

青藏高原南部羊八井古仁河口冰川GPR测厚及冰川体积估算

2007年春季对青藏高原南部的羊八井古仁河口冰川进行了探地雷达(GPR)的冰川测厚工作,获取了该冰川中轴线的厚度数据.基于羊八井古仁河口冰川的测量结果,对古仁河口冰川的体积进行了初步估算.结果表明:冰川的体积为0.0447 km3,并结合雷达图像分析了冰下地形和冰川槽谷形态;冰川槽谷呈V字形状,纵剖面由末端向上出现阶梯状起伏.

天山博格达峰地区四工河4号冰川雷达测厚与冰储量估算

2009年7月对天山博格达峰地区的四工河4号冰川进行了雷达测厚工作,获取了该冰川的厚度分布状况.基于该冰川的厚度数据,在GIS技术的支持下,采用Co-Kriging插值方法结合理想塑性体理论对冰川非测厚区域的厚度进行了重建,绘制出了冰川厚度等值线图并对冰川冰储量进行了计算.结果表明:冰体最大厚度出现于海拔3 775m趋于主流线位置,冰川平均厚度为27.6m;四工河4号冰川的冰储量为0.076 km3.将2009年四工河4号冰川表面地形图与冰川厚度分布图相结合,绘制出了该冰川的冰床地形图.结果显示,在冰体厚度最大的区域,冰床地形呈现凹陷状,这与其相对平缓的冰面地形形成明显对比.

念青唐古拉山扎当冰川冰储量估算及冰下地形特征分析

冰川体积估算对水资源以及冰川变化研究具有重要的意义.但是实测的冰川厚度数据十分稀少,限制了冰川体积的估算.2011年5月对念青唐古拉山北坡扎当冰川进行了雷达测厚工作,获取了该冰川的厚度分布状况.基于该冰川的厚度数据,测量点的GPS数据,1970年的地形图和2010年Landsat TM影像,在ArcGIS技术的支持下,采用简单Kriging插值方法对冰川非测厚区域的厚度进行了插值计算,绘制出了冰川厚度等值线图并估算了冰川的冰储量.结果表明:冰川最大厚度出现于海拔约5 748 m靠近主流线的位置,最大冰厚度为108 m,冰川平均厚度为38.1 m,2010年冰川面积为1.73 km2,扎当冰川的冰储量为0.066 km3.将扎当冰川表面DEM与冰川厚度分布图相结合,绘制出了该冰川的冰床地形图.结果显示,在冰川厚度大的区域,冰床地形呈现近V字形分布,这与其相对平缓的冰面地形形成明显对比;同时,在冰表地形较陡区域,冰川厚度不大,冰床地形呈现U形分布.

冰川冰储量计算方法及发展趋势

冰川冰储量不仅是冰川的重要属性,而且是核算冰川水资源及预测冰川变化的基础数据,因此准确计算冰川冰储量及其变化具有重要的理论与现实意义。目前冰川储量估算的主要方法有经验公式法、冰厚模型估算法、探地雷达法;冰川储量相对变化计算方法有实地测量法和遥感监测法。通过系统分析和讨论各计算方法的原理、现状及存在的问题,以期为冰川储量估算提供方法参考。研究表明:对于冰川冰储量计算而言,经验公式法适用于区域性或全球性的冰川储量估算;模型估算法适用于个体或小范围冰川储量估算;探地雷达法适用于人类易到达区域冰川储量的估算。对于冰川冰储量相对变化计算,实地测量法适用于对精度要求高且满足实地测量条件的单条或中小型冰川,遥感监测法适用于全球性冰储量变化估算,但需改进算法和提高数据空间分辨率。目前,随着无人机技术的逐步应用,以及冰川流速等理论模型的提出,为冰川冰储量估算方法的发展提供了新契机。

基于频域分割的机载冰川雷达宽波束运动补偿算法

对于方位向宽波束的机载高分辨率冰川厚度探测雷达进行运动补偿在实际应用中具有重要意义。该文提出了一种对宽波束正下视机载冰川厚度探测雷达系统进行运动补偿的方法。使用频域分割方法把宽波束运动误差转换为窄波束误差,在对各块数据完成窄波束补偿后相干叠加得到运动补偿后的数据。该算法直接在时域对误差进行补偿,不受误差形式的限制。文中对机载冰川雷达运动误差的空变性进行了详细分析,给出了补偿算法的原理和处理流程。针对本实验室研制的VHF波段的冰川雷达系统,分别对低频和高频运动误差进行了点目标仿真,验证了该方法的有效性。

东昆仑山煤矿冰川雷达测厚及冰储量估算

基于2015年5月东昆仑山煤矿冰川冰厚测量资料,结合2015年Landsat8 OLI影像,利用Ordinary Kriging插值方法对冰川非测厚区进行插值计算,绘制了该冰川厚度等值线并对该冰川冰储量进行了估算。2015年煤矿冰川最大厚度为87 m,位于海拔4 952 m主流线附近,平均厚度为25.77 m,冰储量为0.0242 km^3。利用煤矿冰川冰面地形图与冰厚度分布图,获得该冰川冰床地形图。结果显示,冰川上宽下窄沿山谷分布,冰床地形复杂,在冰厚较大区域,地形呈近"V"字分布,显示了冰斗冰川的形貌特征。

基于SIA理论的冰川储量计算

本文以抗物热冰川、古仁河口冰川、乌鲁木齐河源1号冰川和东绒布冰川为例,基于SIA理论和数字高程模型(DEM)数据及冰川矢量数据,计算各条冰川主流线的平均厚度值,并利用内插方法得到各条冰川的冰储量。结果表明:①抗物热冰川、古仁河口冰川、乌鲁木齐河源1号冰川和东绒布冰川的储量分别为0.022、0.026、0.024和1.450 km^(3)。②经与传统冰储量计算经验公式、探地雷达(GPR)实测数据计算的冰储量结果相比,基于SIA模型得到的冰储量结果均较小,这与数字高程模型数据精度及断面划分有一定相关性。

祁连山托来南山6号冰川雷达测厚与冰储量分析

冰川厚度测量是冰储量估算的关键。基于2019年7月利用探地雷达在托来南山6号冰川主冰川的测厚结果,通过普通克里格法绘制了主冰川的冰厚分布图,计算出主冰川的平均厚度为(39.61±5.32)m,冰厚空间分布呈自边缘向中间逐渐增厚的特征,最大冰厚[(100.78±1.78)m]位于纵剖面海拔4770 m附近的凹陷盆地,结合半物理公式估算出整条冰川的冰储量为(0.0504±0.0082)km^(3)。冰床为典型槽谷地形,谷槽横剖面呈U形,且随海拔的升高谷槽宽度逐渐变小。现有的面积-体积公式并不适用于单条冰川的冰储量估算,但分类型拟合公式具有降低估算结果误差的潜力。