冰川均衡调整(GIA)的研究

冰川均衡调整对固体地球物理学、大地测量学、地貌学、海洋学、冰川学、气候变化、水资源、天文学和考古学等学科具有重要的意义,通过其综述性介绍,以吸引我国地学界的注意和兴趣.本文结合作者和国内外研究成果,全方位地阐述了冰川均衡调整研究的完整内涵,首先给出了冰川均衡调整的完整概念,探讨了冰川均衡调整对冰后地壳运动、全球海平面变化、地球重力场、地球旋转运动和应力状态的影响,再分析了冰川均衡调整研究的科学目标和冰川均衡调整研究的历史与现状,最后指出了冰川均衡调整研究的未来发展方向.     

利用ICESat数据解算南极冰盖冰雪质量变化

南极冰盖冰雪质量变化反映了全球气候变化,并且直接影响着全球海平面变化.ICESat测高卫星的主要任务之一就是要确定南北两极冰盖的质量变化情况并评估其对全球海平面变化的影响.本文利用2003年10月至2008年12月的ICESat测高数据,针对南极DEM分辨率有限的特殊性,通过求解坡度改正值,解决重复轨道地面脚点不重合的问题,计算了南极大陆(86°S以北区域,后文所述南极冰盖均不包括86°S以南区域)在这5年里的冰雪质量变化情况,得到东南极冰盖的质量变化为-18±20 Gt/a,西南极-26±6 Gt/a,南极冰盖的冰雪质量变化为-44±21 Gt/a,对全球海平面上升的影响约为0.12 mm·a-1.解算结果表明,南极冰盖质量亏损主要集中在西南极阿蒙森海岸附近冰川以及东南极波因塞特角区域.     

基于GRACE RL06数据监测和分析南极冰盖27个流域质量变化

本文基于CSR最新公布的GRACE RL06版本数据,采用Slepian空域反演法估算了南极冰盖27个流域的质量变化.Slepian空域反演法结合了Slepian空间谱集中法和空域反演法的技术优势,能够有效降低GRACE在小区域反演时信号出现的严重泄漏和衰减,进而精确获得南极冰盖在每个流域的质量变化.相对于GRACE RL05版本数据,RL06在条带误差的控制上要更加优化,获得的南极冰盖质量变化时间序列也更加平滑,但在趋势估算上差别并不明显（小于10 Gt/a）.本文的估算结果显示：在2002年4月至2016年8月期间,整个南极冰盖质量变化速率为-118.6±16.3 Gt/a,其中西南极为-142.4±10.5 Gt/a,南极半岛为-29.2±2.1 Gt/a,东南极则为52.9±8.6 Gt/a.南极冰盖损失最大的区域集中在西南极Amundsen Sea Embayment（流域20-23）,该地区质量变化速率为-203.5±4.1 Gt/a,其次为南极半岛（流域24-27）以及东南极Victoria-Wilkes Land（流域13-15）,质量变化速率分别为-29.2±2.1 Gt/a和-19.0±4.7 Gt/a,其中Amundsen Sea Embayment和南极半岛南部两个地区的冰排放呈现加速状态.南极冰盖质量显著增加的区域主要有西南极的Ellsworth Land（流域1）和Siple Coast（流域18和19）以及东南极的Coats-Queen Maud-Enderby Land（流域3-8）,三个地区质量变化速率分别为17.2±2.4 Gt/a、43.9±1.9 Gt/a和62.7±3.8 Gt/a,质量增加大多来自降雪累积,比如：Coats-Queen Maud-Enderby Land在2009年和2011年发生的大规模降雪事件,但也有来自冰川的增厚,如：Siple Coast地区Kamb冰流的持续加厚.此外,对GRACE估算的南极冰盖质量变化年际信号进行初步分析发现,GRACE年际信号与气候模型估算的冰盖表面质量平衡年际信号存在显著的线性相关关系,但与主要影响南极气候年际变化的气候事件之间却不存在线性相关关系,这说明南极冰盖质量变化的年际信号主要受冰盖表面质量平衡的支配,而气候事件对冰盖表面质量平衡的影响可能是复杂的非线性耦合过程.

     

冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性

本文研究了新的全球冰川均衡调整(GIA)模型对南极冰盖质量平衡监测的影响,考虑现有冰川负荷模型和地幔黏滞度模型的差异,完整评估了结果的不确定性,最后结合GRACE和卫星测高的结果进行了对比分析.结果表明,GIA对GRACE监测的等效水柱变化有重大影响,较大的GIA影响出现在西南极,沿罗斯冰架-卡姆布冰流-罗尼冰架-南极半岛分布,最大值在卡姆布冰流,达到29.8 mm/a;GIA对南极整体冰质量平衡的影响达到134±28 Gt/a.在不确定性的方差中,西南极和东南极分别以冰负荷模型差异和地幔黏滞度差异影响为主,对整个南极,冰模型差异影响占88.4%;在一些典型地区,GRACE监测的等效水柱在扣除GIA前后分别是,卡姆布冰流~32.8 mm/a和~6.3 mm/a,阿蒙森海湾~-95.3 mm/a和~-102.5 mm/a,Enderby Land~13.6 mm/a和~8.1 mm/a.整个南极冰盖总质量变化在扣除GIA贡献后为-82±29 Gt/a,该估计与卫星测高结果较吻合.此外,GIA对卫星测高监测的冰面高程变化的影响一般不超过8%.本研究为空间大地测量监测南极冰质量平衡提供了新的改正模型.     

基于GRACE/GRACE-FO和Swarm卫星研究2002—2020年南极和格陵兰岛冰盖质量时空变化

两极冰盖消融及其质量变化作为全球气候变化的重要指标之一,一直是联合国政府间专门气候委员会IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)报告的重点关注内容.GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment,2002年4月—2017年6月)和GRACE-FO(GRACE Follow-on,2018年5月至今)重力卫星,作为监测两极冰盖质量变化最直接和有效的手段,存在近一年的观测间断期.因此本文提出联合Swarm三颗低轨卫星观测资料(2015年1月—2019年6月)和ARIMA-MC(Autoregressive Integrated Moving Average Model-Monte Carlo)预测方法来填补两组重力卫星间断期两极冰盖消融质量变化观测的时间序列,从而基于完整时间序列来研究两极冰盖质量时空变化规律.研究结果表明：(1)利用Swarm卫星反演得到的时变重力场信号和ARIMA-MC预测方法可以有效填补间断期两极冰盖消融质量变化的时间序列,但两种方法得到的结果也存在一定的差异;(2)在2002年4月—2020年3月期间,GRACE/GRACE-FO探测到南极和格陵兰岛冰盖质量变化速率分别为-119±23 Gt·a^-1和-259±20 Gt·a^-1,等效于全球平均海平面每年约上升0.33 mm和0.72 mm;(3)南极威尔克斯地区在2010—2020年期间的冰盖融化速率较2002—2009年期间增加了10倍,Swarm结果也证实了该地区近年来的加速消融;(4)2019年夏季格陵兰岛冰盖明显的加速消融与夏季北大西洋涛动有关.

     

GRACE重力卫星探测南极冰盖质量平衡及其不确定性

2002年GRACE重力卫星的成功发射为南极冰盖质量平衡的研究提供了重力探测的新纪元. 本文利用美国德克萨斯大学CSR公布的2003年1月到2013年12月期间的RL05版本GRACE月重力场数据, 采用最优平均核函数法和组合滤波法两种GRACE后处理方法反演了南极冰盖质量的时空变化. 结果表明: 在2003—2013年期间南极冰盖物质平衡呈明显的负增长状态, 质量变化趋势为-163±50 Gt/a(GW13)、-129±41 Gt/a(IJ05)、-81±27 Gt/a(W12a), 加速度为-8±10 Gt/a2, 质量消融的主要区域分布在西南极阿蒙森海岸和南极半岛的北部. 另外本文还重点探讨了可能影响到估算结果的各项误差及不确定性,分析结果显示影响南极冰盖质量平衡估算结果的最大误差源为GIA改正. 通过假设检验和信息准则对时间序列分析中拟合参数的合理选取进行了探讨和分析, 在联合周年项、半年项和S2、K2、K1潮汐混频项进行拟合分析时发现K1项对拟合结果的加速度影响比其他周期项稍大, 尽管考虑该项的合理性因当前GRACE数据时间序列长度有限而无法确切证实, 但K1项的影响值得后续关注. 对比两种GRACE后处理方法的结果发现:当采用的数据时间跨度一致, 误差改正方法相同, 两种相异的后处理方法, 其估算结果也具有较好的一致性.     

基于ICESat块域分析法探测2003～2008年南极冰盖质量变化

利用2003～2008年间的ICESat卫星激光测高数据,通过块域交叉点分析提取南极大陆冰盖表面高程变化信息,同时探讨了卫星激光测高不同任务间的系统偏差,结合冰盖地表粒雪密度模型探测南极大陆冰盖质量变化,并对其原因做了初步分析.结果显示南极大陆冰盖高度变化具有明显的年周期信号,平均周年振幅为2.21 cm.在南极大陆的...     

基于GRACE卫星RL05数据的南极冰盖质量变化分析

CSR(Centre for Space Research)最近发布了RL05数据,其空间分辨率、精度和周期变化特性等都优于RL04数据.本文采用300 km的扇形滤波及P5M11去相关滤波削弱南北条带等重力场模型误差,并采用Paulson2007模型进行冰川均衡模型改正,利用CSR RL05与RL04数据计算分析了南极2002年到2012年的质量变化序列及其变化趋势的空间分布特性,并选取8个特征点进一步分析了其质量变化序列.同时,对CSR、JPL(Jet Propulsion Laboratory)、GFZ (GeoForschungsZentrum)三个机构发布的RL05数据采用相同的滤波方法进行计算,得到整个南极的质量变化分别为-195.7±20.5 Gt/a、-203.8±23.1 Gt/a、-133.2±29.9 Gt/a,对全球海平面变化的影响分别为0.54±0.06 mm/a、0.56±0.06 mm/a、0.37±0.09 mm/a.     

利用ICESat数据确定格陵兰冰盖高程和体积变化

两极冰盖消融是造成海平面上升的重要原因,作为世界第二大冰盖,格陵兰冰盖消融速度在进入21世纪以后明显加快,引起了广泛关注.本文利用ICESat卫星激光测高数据,探讨了坡度改正的方法,通过改进平差模型解决了病态问题,并采用重复轨道方法计算了2003年9月至2009年10月间格陵兰冰盖的体积和高程变化趋势,对格陵兰冰盖各冰川流域系统的变化情况进行了详细分析.结果表明,格陵兰冰盖在这6年间平均高程变化趋势为-16.79±0.84 cm·a^-1,体积变化速率为-301.37±15.16 km³·a^-1,体积流失主要发生在冰盖边缘,其中DS1、DS8等流域的体积损失正在加剧,而高程在2000 m以上的冰盖内陆地区表现出高程积聚的状态,但增长速度明显减缓.与现有研究成果的对比表明,算法优化后的本文结果更具可靠性.

     

冰川均衡调整对东亚重力和海平面变化的影响

新的全球冰川均衡调整(GIA)模型RF3L20(β=0.4)+ICE-4G考虑了地幔黏滞度沿横向的变化,其黏滞度参数得到大地测量、历史相对海平面变化观测和地震剪切波层析模型的较好约束.本文利用该模型预测了东亚现今重力变化和海平面变化,根据当前末次冰川时空变化和黏滞度参考模型中下地幔下部黏滞度认识的差异,评估了预测的不确定性.结果表明,GIA对东亚地区重力场和海平面长期变化有显著的影响:例如,在哈尔滨、长春、泰安、蓟县、郑州、武汉等测站,GIA重力影响达几十纳伽,可用超导重力仪和未来原子重力仪观测出来;在东亚大陆GIA对GRACE监测的等效水柱长期变化的影响为3%~10%,其中青藏高原西部、华北和三峡地区的影响较大.在东海—太平洋区,GIA的相对影响高达20%~40%;GIA使东亚海域绝对海平面以0.27~0.37 mm/a的速率在长期下降,在黄海、东海卫星测高监测的绝对海平面长期变化中,GIA的相对影响分别达6.9%和7.5%;在58个验潮站,平均相对海平面长期上升速率为2.22 mm/a,GIA影响为-0.17 mm/a,其中14个测站GIA的影响达-0.3~-0.4 mm/a.本文GIA预测的结果,对在东亚地区发现弱的地球动力学过程信号、监测水质量长期变化、监测海平面长期变化和分析其机制,提供精密的改正模型.     

Dating a 109.9 m ice core from Dome A(East Antarctica) with volcanic records and a firn densification model

A 109.9 m ice core was extracted at a location about 300 m away from the Dome A summit(80°00′S,77°21″E) by the Chinese team of the International Trans-Antarctic Science Expedition(ITASE) during the 21st Chinese National Antarctica Research Expedition(CHINARE) in January 2005.Two independent methods were used for dating the ice core,volcanic event markers shown by prominent non-sea-salt sulfate(nss-SO42) and the Herron and Langway(H-L) firn densification model.Six promi-nent volcanic events(Agung 1963 AD,Tambora 1815 AD,Kuwae 1453 AD,Unknown 1259 AD,Taupo 186 AD and Pinatubo 1050 BC) were identified by comparison with other Antarctic ice cores.Based on the mean accumulation rates be-tween adjacent events,we estimate the age at the firn pore close-off depth(102 m) was 3516±100 a BP.This is the oldest close-off age ever reported from the Antarctic and the Greenland ice sheets.Calculations using the H-L model show that the age at the same depth is 3581±100 a BP.The two dating techniques differ by 65 years,or～1.8% of the record.We calculated the bottom age of the ice core as 4009±150 a BP using the volcanic dating method and 4115±150 a BP using the H-L model method.     

Contributions of terrestrial and GRACE data to the study of the secular geoid changes in North America

This paper tests and discusses different statistical methods for modelling secular rates of change of the geoid in North America. In particular, we use the method of principal component/empirical orthogonal functions (PC/EOF) analysis to model the geoid rates from Gravity Recovery and Climate Experiment (GRACE) satellite data. As demonstrated, the PC/EOF analysis is useful for studying the contributions from different signals (mainly residual hydrology signals and leakage effects) to the GRACE-derived geoid rates. The PC/EOF analysis leads to smaller geoid rates compared to the conventional least-squares fitting of a trend and annual and semi-annual cycles to the time series of the spherical harmonic coefficients. This is because we filter out particular spatiotemporal modes of the regional geoid changes.We apply the method of least-squares collocation with parameters to combine terrestrial data (GPS vertical velocities from the Canadian Base Network and terrestrial gravity rates from the Canadian Gravity Standardization Net) with the GRACE-derived vertical motion to obtain again the geoid rates. The combined model has a peak geoid rate of 1.4 mm/year in the southeastern area of Hudson Bay contrary to the GRACE-derived geoid rates that show a large peak of 1.6–1.7 mm/year west of Hudson Bay. We demonstrate that the terrestrial data, which have a longer time span than the GRACE data, are important for constraining the GRACE-derived secular signal in the areas that are well sampled by the data.     

Assessing the impact of land use change on hydrology by ensemble modelling (LUCHEM) IV: Model sensitivity to data aggregation and spatial (re-)distribution

This paper analyses the effect of spatial resolution and distribution of model input data on the results of regional-scale land use scenarios using three different hydrological catchment models. A 25 m resolution data set of a mesoscale catchment and three land use scenarios are used. Data are systematically aggregated to resolutions up to 2 km. Land use scenarios are spatially redistributed, both randomly and topography based. Using these data, water fluxes are calculated on a daily time step for a 16 year time period without further calibration. Simulation results are used to identify grid size, distribution and model dependent scenario effects. In the case of data aggregation, all applied models react sensitively to grid size. WASIM and TOPLATS simulate constant water balances for grid sizes from 50 m to 300–500 m, SWAT is more sensitive to input data aggregation, simulating constant water balances between 50 m and 200 m grid size. The calculation of scenario effects is less robust to data aggregation. The maximum acceptable grid size reduces to 200–300 m for TOPLATS and WASIM. In case of spatial distribution, SWAT and TOPLATS are slightly sensitive to a redistribution of land use (below 1.5% for water balance terms), whereas WASIM shows almost no reaction. Because the aggregation effects were stronger than the redistribution effects, it is concluded that spatial discretisation is more important than spatial distribution. As the aggregation effect was mainly associated with a change in land use fraction, it is concluded that accuracy of data sets is much more important than a high spatial resolution.