近50年黑河流域的冰川变化遥感分析

黑河流域作为中国西北地区第二大内陆流域,其景观类型完整、流域规模适中、社会生态环境问题典型,已成为寒区、旱区水文与水资源研究的热点地区。本研究结合1：5 万地形图、Landsat TM/ETM+遥感影像及数字高程模型数据,运用面向对象的图像信息自动提取方法,建立冰川信息提取知识规则,对近50 年黑河流域的冰川变化进行遥感分析。结果表明：（1）20 世纪60 年代黑河流域内的967 条冰川到2010 年左右,减少为800 条冰川,减少数量明显;冰川面积由361.69 km²退缩为231.17 km²,共减少130.51 km²,退缩率为36.08%,平均每条冰川面积退缩0.14 km²。（2）黑河流域冰川分布及变化存在显著的区域差异性,黑河冰川退缩率比北大河大16%左右;冰川末端主要分布在4300~4400 m、4400~4500 m和4500~4600 m海拔区间内。（3）与西部其他山地冰川相比,黑河流域冰川退缩率较高。（4）根据流域内6 个气象站资料分析表明,降水增加对冰川的补给无法弥补气温上升导致的冰川消融所带来的物质损失,是黑河流域冰川普遍萎缩的关键因素。     

1973-2010年阿尔金山冰川变化

利用1973 年MSS、1999 年ETM+和2010 年TM遥感影像资料,通过遥感图像处理和GIS技术,提取了阿尔金山地区三个时期的冰川信息,同时结合周边气象资料进行分析。结果表明:① 1973-2010 年,研究区冰川面积从347.99 km² 减少到293.77 km²,退缩了54.22km²,占1973 年冰川总面积的15.58%,年均退缩速率为0.42%·a^-1。近10 年来冰川退缩尤为剧烈,年均退缩速率达到0.58%·a^-1;② 研究区东段冰川退缩速率快于中段和西段;③ 冰川规模越小,退缩越明显;④ 研究区东坡冰川的面积退缩率最大,北坡次之,东南坡最小;⑤ 气温升高和降水在波动中变化不大是造成研究区冰川退缩的主要原因;⑥ 通过分形理论对研究区冰川空间结构特征进行分析,预计研究区冰川今后的消融速率仍将处于较高状态。     

近40a阿尔金山冰川与气候变化关系研究

以Landsat MSS/TM/ETM⁺/OLI 遥感影像和数字高程模型为数据源,在遥感和地理信息技术支持下,分析了阿尔金山地区1973、1999、2010、2015 四期冰川变化特征。研究表明：（1）1973-2015 年,冰川总面积共退缩了58.78 km²,年均退缩率为0.40%·a^-1,东段退缩速率最快,其次是西段,中段最慢,且冰川退缩速率呈现出先变快后变慢的变化趋势。（2）各个坡向都出现不同程度的退缩,偏南坡比偏北坡冰川退缩严重。（3）冰川面积退缩速率与规模等级呈现反相关关系,小规模冰川退缩速率快。（4）冰川分布随海拔变化呈正态分布,海拔越低退缩速率越快。统计分析气象数据表明,气候变暖是冰川退缩的主要原因,同时地形与冰川规模也影响冰川变化。     

喜马拉雅地区叶如藏布流域冰川和冰湖变化遥感监测研究

叶如藏布流域冰川和冰湖众多,冰川融水是当地重要的淡水资源,是冰湖扩张的重要补给,冰湖溃决是当地潜在的自然灾害,因此分析该区域冰川和冰湖的现状与变化特征具有重要的现实意义。基于Landsat系列遥感影像,分析1990—2020年叶如藏布流域冰川和冰湖的分布与变化特征。结果表明：（1） 近30 a来叶如藏布流域冰川面积整体呈退缩趋势,由1990年167.80 km²退缩到2020年128.92 km²,共退缩38.88 km²,年均退缩率为0.77%·a^-1,且研究区冰川主要分布在海拔5800~6400 m之间,集中分布在5°~20°的坡度上。（2） 与冰川变化趋势相反,研究时段冰湖整体表现为扩张趋势,由1990年5.72 km²增加到2020年8.81 km²,30 a共增加3.09 km²,年均增长率为1.80%·a^-1。（3） 冰湖主要分布在海拔5000~5600 m范围内,坡度在0~10°分布面积较多,表碛覆盖型冰川与非表碛覆盖型冰川对冰湖有着不同程度的影响。（4） 1990—2017年叶如藏布流域温度与降水波动较大,温度整体呈上升趋势,降水量则波动下降,导致叶如藏布流域的冰川消融,冰湖扩张。通过上述研究以期为叶如藏布流域地区提供详细的冰川和冰湖面积分布与变化特征基础数据,为防灾减灾提供一定的支撑。     

近40 a来天山台兰河流域冰川资源变化分析

台兰河流域作为阿克苏河的支流,是以冰川融水补给为主的河流,流域面积为1 324 km²。结合1：5万地形图、Landsat ETM+遥感影像及数字高程模型数据,通过综合计算机自动解译及目视解译的方法,将面向对象图像特征提取方法应用到该流域冰川信息提取中,并以影像叠加数字高程模型来提取表碛覆盖区的冰川末端边界,最后参照专家指导意见进行边界的再次修订,得到1972~2011年该流域的冰川变化数据,并分析了过去近40 a来冰川变化特征及其对气候变化的响应过程。结果表明：1972~2011年,台兰河流域冰川退缩明显,冰川总面积从435.44 km²退缩到385.38 km²,减少了50.06 km²,退缩率为11.50%,年均减少约1.25 km²,平均单条冰川面积减小0.31 km²;冰川总条数从113条减少到109条,消失冰川10条,有3条冰川分离成了9条,其余100条冰川都呈减小趋势。结合阿克苏和拜城气象站气象资料分析认为,台兰河流域冰川萎缩与该地区气温快速上升关系密切,气温上升导致的冰川消融在一定程度上抵消了降水增加对冰川的补给。     

基于第二次冰川编目的中国冰川现状

以2004年之后的Landsat TM/ETM+和ASTER遥感影像为基础,参考第一次中国冰川目录及其他文献资料,经过影像校正、自动解译、野外考察、人工修订、交互检查和成果审定等技术环节,完成占全国冰川总面积85.5%的现状冰川编目,确定中国目前共有冰川48571条,总面积约5.18×10⁴βkm²,约占全国国土面积的0.54%,冰川储量约4.3~4.7×10³βkm³。中国冰川数量和面积分别以面积<0.5βkm²的冰川和面积介于1.0~50.0βkm²的冰川为主,面积最大的冰川是音苏盖提冰川（359.05βkm²）。中国西部14座山系（高原）均有冰川分布,其中昆仑山冰川数量最多,其次是天山、念青唐古拉山、喜马拉雅山和喀喇昆仑山,这5座山系冰川数量占全国冰川总数量的72.3%;冰川面积和冰储量位列前3位的山系分别为昆仑山、念青唐古拉山和天山,尽管喀喇昆仑山冰川数量和面积均小于喜马拉雅山,但前者冰储量高于后者。从冰川海拔分布来看,海拔4500~6500βm之间是冰川集中发育区域,约占全国冰川总面积的4/5以上。冰川资源在各流域分布差异显著,东亚内流区（5Y）是中国冰川分布数量最多、面积最大的一级流域,约占全国冰川总量的2/5以上;黄河流域（5J）是冰川数量最少、规模最小的一级流域,仅有冰川164条,面积126.72βkm²。新疆和西藏的冰川面积和冰储量约占全国冰川总面积的9/10。     

1959年来中国天山冰川资源时空变化

基于两期冰川编目数据与气象数据,对天山1959年来冰川资源的时空变化特征进行研究。研究发现：① 天山地区现有冰川7934条,面积7179.77 km²,冰储量756.48 km³。冰川数量以面积< 1 km²的冰川居多,面积以1~10 km²和≥ 20 km²的冰川为主,冰川集中分布在海拔3800~4800 m之间。② 在四级流域中,阿克苏河流域冰川面积最大为1721.75 km²,面积最小的是伊吾河流域,为56.03 km²。在各市（州）中,阿克苏地区冰川资源量最多,其面积和储量分别占天山总量的43.28%和68.85%;冰川资源量最少的市（州）是吐鲁番地区,面积和储量仅占天山总量的0.23%和0.07%。③ 1959年来,天山地区冰川面积减少了1619.82 km²（-18.41%）,储量亏损了104.78 km³（-12.16%）,其中数量以< 1 km²的冰川减少最多,面积减少以< 5 km²的冰川最为严重。④ 冰川变化呈现明显的区域差异,变化速度最快的是天山东段博格达北坡流域,变化最慢的是中部的渭干河流域。初步分析认为夏季气温显著上升带来的消融大于年内降水带来的积累是天山冰川退缩的主要原因。     

近40a阿尔金山冰川与气候变化关系研究北大核心CSCD

以Landsat MSS/TM/ETM+/OLI遥感影像和数字高程模型为数据源,在遥感和地理信息技术支持下,分析了阿尔金山地区1973、1999、2010、2015四期冰川变化特征。研究表明:(1)1973-2015年,冰川总面积共退缩了58.78 km^2,年均退缩率为0.40%·a^(-1),东段退缩速率最快,其次是西段,中段最慢,且冰川退缩速率呈现出先变快后变慢的变化趋势。(2)各个坡向都出现不同程度的退缩,偏南坡比偏北坡冰川退缩严重。(3)冰川面积退缩速率与规模等级呈现反相关关系,小规模冰川退缩速率快。(4)冰川分布随海拔变化呈正态分布,海拔越低退缩速率越快。统计分析气象数据表明,气候变暖是冰川退缩的主要原因,同时地形与冰川规模也影响冰川变化。     

近25 a布喀达坂峰冰川变化与气候的响应

利用面向对象分类方法,从Landsat影像中提取了1990年、2000年、2010年、2015年4期布喀达坂峰地区冰川空间分布数据,并利用GIS技术分析研究区最近25 a来冰川变化,探讨了冰川对气候变化的响应关系。结果表明：布喀达坂峰冰川总面积退缩了7.28 km²,退缩速率为0.29 km²·a^-1,占1990年的1.78%,且1990-2000年、2000-2010年、2010-2015年各个时段内冰川退缩速率呈较快-快-慢的状态,不同朝向的冰川退缩速率略有差异,南坡山谷冰川退缩速率最快,北坡坡面冰川次之,中段平顶冰川退缩速率最慢;冰川表面运动速度沿中流线向冰川侧脊和冰川末端递减,符合冰川运动一般规律,而不同类型的冰川其表面运动速度的时空变化具有差异性。研究发现,夏季均温的显著升高和年降水量的缓慢增加的共同作用是引起布喀达坂峰冰川退缩的主要原因。此外,地势条件和冰川自身结构等因素对冰川变化的作用也不容忽视。     

近46年松木希错流域冰川和湖泊变化及原因分析

采用1:5万地形图、Landsat MSS/TM/ETM+/OLI遥感影像及数字高程模型数据,利用遥感和地理信息系统技术,并结合狮泉河、和田和于田3个气象站点1968-2013年的气温、降水量数据对松木希错流域的冰川、湖泊面积变化及其原因进行分析。结果表明：① 1968-2013年流域冰川面积不断退缩,由139.25 km²减少至137.27±0.02 km²,共减少1.98±0.02 km²,减少百分比为1.42%,2001年以后冰川退缩速度加快;② 1968-2013年松木希错面积不断扩张,由25.05 km²增加至32.62±0.02 km²,共扩张7.57±0.02 km²,扩张百分比为30.22%,且2001年之后扩张速率加快,在年代际上与冰川的退缩具有较好的耦合性;③ 1968-2013年湖面潜在蒸散量减少和降水增加分别是导致湖泊扩张的第一和第二影响因素,而升温引起的冰川、冻土融水增加有一定贡献,但影响较小且在年际尺度上不显著。     

Glacial change in the vicinity of Mt. Qomolangma (Everest), central high Himalayas since 1976

Glaciers are one of the most important land covers in alpine regions and especially sensitive to global climate change. Remote sensing has proved to be the best method of investigating the extent of glacial variations in remote mountainous areas. Using Landsat thematic mapping (TM) and multi-spectral-scanner (MSS) images from Mt. Qomolangma (Everest) National Nature Preserve (QNNP), central high Himalayas for 1976, 1988 and 2006, we derived glacial extent for these three periods. A combination of object-oriented image interpretation methods, expert knowledge rules and field surveys were employed. Results showed that (1) the glacial area in 2006 was 2710.17 ± 0.011 km2 (about 7.41% of the whole study area), and located mainly to the south and between 4700 m to 6800 m above sea level; (2) from 1976 to 2006, glaciers reduced by 501.91 ± 0.035 km2 and glacial lakes expanded by 36.88 ± 0.035 km2; the rate of glacier retreat was higher in sub-basins on the southern slopes (16.79%) of the Himalayas than on the northern slopes (14.40%); most glaciers retreated, and mainly occurred at an elevation of 4700–6400 m, and the estimated upper limit of the retreat zone is between 6600 m and 6700 m; (3) increase in temperature and decrease in precipitation over the study period are the key factors driving retreat.     

Incorporating spectral data into logistic regression model to classify land cover: a case study in Mt. Qomolangma (Everest) National Nature Preserve

Only few models for land-cover classification incorporated spectral data into ordinary logistic regression (OL model) in the Mt. Qomolangma (Everest) National Nature Preserve (QNNP) in China. In this study, spectral variables were incorporated into OL model and autologistic regression (AL) model to classify six main land covers. Twelve environmental variables and seven spectral variables of 10,000 stratified random sites in the QNNP were quantified and analyzed; OL model, AL model, OL model with spectral data (OLM model), and AL model with spectral data (ALM model) were estimated. The OLM and ALM models produced better estimates of regression coefficients and significantly improved model performance and overall accuracy for the grassland, sparsely vegetated land, and bare land compared with OL and AL models.     

Glacial change in the vicinity of Mt. Qomolangma （Everest）, central high Himalayas since 1976

Glaciers are one of the most important land covers in alpine regions and especially sensitive to global climate change. Remote sensing has proved to be the best method of investigating the extent of glacial variations in remote mountainous areas. Using Landsat thematic mapping (TM) and multi-spectral-scanner (MSS) images from Mt. Qomolangma (Everest) National Nature Preserve (QNNP), central high Himalayas for 1976, 1988 and 2006, we derived glacial extent for these three periods. A combination of object-oriented image interpretation methods, expert knowledge rules and field surveys were employed. Results showed that (1) the glacial area in 2006 was 2710.17 ± 0.011 km² (about 7.41% of the whole study area), and located mainly to the south and between 4700 m to 6800 m above sea level; (2) from 1976 to 2006, glaciers reduced by 501.91 ± 0.035 km² and glacial lakes expanded by 36.88 ± 0.035 km²; the rate of glacier retreat was higher in sub-basins on the southern slopes (16.79%) of the Himalayas than on the northern slopes (14.40%); most glaciers retreated, and mainly occurred at an elevation of 4700–6400 m, and the estimated upper limit of the retreat zone is between 6600 m and 6700 m; (3) increase in temperature and decrease in precipitation over the study period are the key factors driving retreat.     

喜马拉雅山脉中段土地覆被的垂直分异特征

喜马拉雅山脉中段的珠穆朗玛峰等地,海拔高差巨大、生境复杂多变、土地覆被类型多样且植被垂直带谱完整,是全球范围内研究土地覆被垂直变化的理想场所。本文基于30 m空间分辨率的土地覆被数据（2010年）和DEM数据,在ArcGIS和Matlab平台的支持下,提出并运用脊线法、样带法和扇区法3种山地南北坡划分方法,研究了喜马拉雅山土地覆被垂直分布与结构差异。结果表明：① 山地土地覆被分布具有明确的垂直地带性结构特征,喜马拉雅中部土地覆被垂直带谱为南六北四式,土地覆被垂直带谱中具有人类活动的特点。② 南北坡之间的土地覆被垂直带谱差异明显,南坡土地覆被类型完整多样,北坡相对简单;对同类型土地覆被而言,南坡较北坡分布高程低、幅度宽。③ 依据各类型分布面积比随海拔变化情况,土地覆被类型在南北坡上的垂直分布可分为4种模式：冰川雪被、稀疏植被和草地为单峰分布型,裸地为南单峰北双峰分布型。④ 3种划分方法中,南坡的土地覆被垂直带结构具有相似性,而北坡的土地覆被垂直带结构存在差异,扇区法较好地反映了土地覆被自然分布格局。     

Vertical differentiation of land cover in the central Himalayas

Characterized by obvious altitudinal variation, habitat complexity, and diversity in land cover, the Mt. Qomolangma region within the central Himalayas is one of the most sensitive areas to climate change in the world. At the same time, because the Mt. Qomolangma region possesses the most complete natural vertical spectrum in the world, it is also an ideal place to study the vertical structure of alpine land cover. In this study, land cover data for 2010 along with digital elevation model data were used to define three methods for dividing the northern and southern slopes in the Mt. Qomolangma region, i.e., the ridgeline method, the sample transect method, and the sector method. The altitudinal distributions of different land cover types were then investigated for both the northern and southern slopes of the Mt. Qomolangma region by using the above three division methods along with Arc GIS and MATLAB tools. The results indicate that the land cover in the study region was characterized by obviously vertical zonation with the south-six and north-four pattern of vertical spectrum that reflected both the natural vertical structure of vegetation and the effects of human activities. From low to high elevation, the main land cover types were forests, grasslands, sparse vegetation, bare land, and glacier/snow cover. The compositions and distributions of land cover types differed significantly between the northern and southern slopes; the southern slope exhibited more complex land cover distributions with wider elevation ranges than the northern slope. The area proportion of each land cover type also varied with elevation. Accordingly, the vertical distribution patterns of different land cover types on the southern and northern slopes could be divided into four categories, with glaciers/snow cover, sparse vegetation, and grasslands conforming to unimodal distributions. The distribution of bare land followed a unimodal pattern on the southern slope but a bimodal pattern on the northern slope. Finally, the use of different slope division methods produced similar vertical belt structures on the southern slope but different ones on the northern slope. Among the three division methods, the sector method was better to reflect the natural distribution pattern of land cover.     

南迦巴瓦峰与托木尔峰山地垂直自然带的比较

南迦巴瓦峰地处喜马拉雅山脉东端雅鲁藏布江大拐弯的内侧，托木尔峰地处天山山脉的西端，二者独特的自然地理特征及其高大的山体为山地垂直自然带谱的形成和发展提从了十分有利的自然环境，发育了相当完整的山地垂直系列。比较二者的垂直带谱，可以发现无论在垂直带谱的形成条件，基带，性质和结构类型，还是景观特征，垂直分异影响因素及南北坡差异程度等方面，都存在着较大的差异。南峰垂直带谱为以森林－草原－荒漠土壤系列为特征的季风性湿润，法湿润带谱系统，垂直分异的主导因素为温度；托峰垂直带谱为以荒漠－－草原－荒漠土壤系列为特征的大陆性干旱带谱系统，垂直分异的主导因素为湿度。不同的垂直自然带特征决定了不同的资源开发利用和保护措施。     

祁连山区季节性积雪资源的气候分析*

本文采用1986年10月至1988年9月NOAA—9、10两颗卫星的AVHRR资料标准化后反演的积雪参量,对照祈连山区26个气象站1951—1988年逐日雪深、雪密度和积雪日数的资科,修正卫星反演的平均值。得到高分辨率多年平均雪深和雪盖频率的空间分布。从而估算出各流域平均雪储量,并与降雪量和春季融雪径流作对此分析。     

NCEP/NCAR 再分析资料在喜马拉雅山-青藏高原气象研究中的可行性分析

Due to the difficult logistics in the extreme high elevation regions over the Himalayas and Tibetan Plateau, the observational meteorological data are very few. In 2003, an automatic weather station was deployed at the northeastern saddle of Mt. Nyainqentanglha (NQ) (30°24′44.3″ N, 90°34′13.1″ E, 5850 m a.s.l.), the southern Tibetan Plateau. In 2005, another station was operated at the East Rongbuk Glacier Col (28°01′0.95″ N, 86°57′48.4″ E, 6523 m a.s.l.) of Mt. Qomolangma. Observational data from the two sites have been compared with the reanalysis data from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR), reliability of NCEP/NCAR reanalysis data has been investigated in the Himalayas/Tibetan Plateau region. The reanalysis data can capture much of the synoptic-scale variability in temperature and pressure, although the reanalysis values are systematically lower than the observation. Furthermore, most of the variability magnitude is, to some degree, underestimated. In addition, the weather event extracted from the NCEP/NCAR reanalyzed pressure and temperature prominently appears one day ahead of the observational data on Mt. Qomolangma, while on Mt. NQ it occurs basically in the same day.     

大青山、蛮汗山外生菌根真菌资源调查

室外调查与室内观察鉴定结果表明：1．大青山、蛮汗山外生菌根真菌资源极为丰富。其中大青山已知存在78种外生菌根真菌，隶属于15科，3l属；蛮汗山已知存在79种外生菌根真菌，隶属于15科，32属。2．在高海拔阴坡和半阴坡，与青海云杉、落叶松共生的主要为牛肝菌属、乳菇属、红菇属、丝膜菌属；与阔叶树共生的以鹅膏科为最多。3．在中低海拔地区与松属共生频率最高的是乳牛肝菌属；与杨、桦共生最多的是杯伞属、桩菇属、蘑菇属。4．通过分离，在大青山、蛮汗山先后分别获得珍贵菌根菌10种、12种。5．在分离的菌根菌中乳牛肝菌属中的大部分种为油松、樟子松的优秀菌根真菌。     

湖南省山地旅游气候资源的深度开发利用——以衡山和雪峰山为例

利用衡山高山气象站(1952-1996年)和湖南雪峰山高山气象站(1973-1989年)的气象资料,以衡阳和吉首同期的气象资料作为参照,分析了衡山及雪峰山的山地气候特点,指出(1)湖南的山地(如衡山和雪峰山等)是盛夏休闲避暑的好去处,具有进一步综合开发利用的价值; (2)为了充分利用山地特殊的气象景观资源,应掌握好气象景观(如云雾、日出、雪和雾凇等)出现的最佳时机,加大宣传力度,适时开辟专门的气象景观旅游线路; (3)可以利用山地独特的气候条件如云雾等开发特色旅游产品.