趙晉彪， 張 震，， 許楊楊， 王榮軍， 蔣宗立

（1.安徽理工大學(xué) 空間信息與測繪工程學(xué)院，安徽 淮南 232001；2.安徽理工大學(xué) 礦山采動(dòng)災(zāi)害空天地協(xié)同監(jiān)測與預(yù)警安徽普通高校重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 淮南 232001；3.安徽理工大學(xué) 礦區(qū)環(huán)境與災(zāi)害協(xié)同監(jiān)測煤炭行業(yè)工程研究中心，安徽 淮南 232001；4.中國科學(xué)院 西北生態(tài)環(huán)境資源研究院 冰凍圈科學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000；5.湖南科技大學(xué) 地球科學(xué)與空間信息工程學(xué)院，湖南 湘潭 411201）

0 引言

運(yùn)動(dòng)是冰川的固有屬性，是冰川區(qū)別于其他冰體的主要標(biāo)志［1］。冰川運(yùn)動(dòng)在其動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)的控制下，通過改變物質(zhì)的分布，影響冰川幾何形狀、物質(zhì)平衡、水熱及邊界的變化［1］。冰川運(yùn)動(dòng)速度作為冰川動(dòng)力學(xué)模型的重要參數(shù)，不僅能響應(yīng)物質(zhì)平衡變化，同時(shí)也能反應(yīng)冰川的動(dòng)態(tài)信息［2-3］。在全球變暖的背景下，研究冰川運(yùn)動(dòng)及其變化規(guī)律，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、資源合理利用和自然災(zāi)害預(yù)警有著重要意義。

冰川運(yùn)動(dòng)速度的提取方法主要包括實(shí)地測量和遙感監(jiān)測［4-5］。實(shí)地測量是在冰面上布設(shè)花桿，通過花桿的位置變化測量冰川運(yùn)動(dòng)速度。盡管實(shí)地測量能獲得精度高、連續(xù)性好的數(shù)據(jù)，但由于山地環(huán)境惡劣和成本的限制，無法進(jìn)行長周期、大范圍的觀測［6-7］。遙感監(jiān)測具有獲取速度快、監(jiān)測范圍廣的優(yōu)勢，可彌補(bǔ)實(shí)地測量的不足［8-9］?；谶b感影像的冰川運(yùn)動(dòng)速度提取方法主要有雷達(dá)差分干涉測量、SAR 偏移量跟蹤和光學(xué)影像互相關(guān)［10］。由于山地冰川地形復(fù)雜且消融較為強(qiáng)烈，獲取高相干影像較為困難，因此很少采用雷達(dá)差分干涉測量［11-12］?；赟AR 數(shù)據(jù)的偏移量跟蹤方法受天氣影響小，但長時(shí)間冰川消融導(dǎo)致較大表面差異，較適合短時(shí)間尺度的冰川運(yùn)動(dòng)速度提?。?，13］。而光學(xué)影像互相關(guān)方法雖受天氣影響，但歷史資料豐富，已被廣泛應(yīng)用于年尺度的冰川運(yùn)動(dòng)速度研究中［14-15］。

隨著遙感數(shù)據(jù)時(shí)空分辨率的不斷提高，基于遙感數(shù)據(jù)提取冰川運(yùn)動(dòng)速度已成為當(dāng)前研究的熱點(diǎn)［16-18］。部分學(xué)者利用遙感數(shù)據(jù)對(duì)大區(qū)域尺度的冰川運(yùn)動(dòng)特征進(jìn)行分析，比如Sam 等［19］基于GoLIVE數(shù)據(jù)分析了喜馬拉雅山冰川運(yùn)動(dòng)特征；Dehecq 等［20］基于Landsat 等數(shù)據(jù)分析了亞洲高山區(qū)冰川運(yùn)動(dòng)變化特征。也有部分研究者針對(duì)單條冰川進(jìn)行時(shí)空變化特征分析，比如Das 等［21］對(duì)米亞冰川1992—2019 年的運(yùn)動(dòng)速度時(shí)空分布特征及影響因素進(jìn)行分析；周中正等［22］基于Sentinel-1A 影像分析了2016年崗納樓冰川表面運(yùn)動(dòng)速度變化。

科其喀爾巴西冰川表面分布有大量表磧，對(duì)其運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行研究，有助于了解表磧覆蓋型冰川對(duì)氣候變化的復(fù)雜響應(yīng)。以往的研究更側(cè)重于冰川運(yùn)動(dòng)速度的空間分布以及區(qū)域性變化［23-24］，對(duì)于冰川運(yùn)動(dòng)速度年內(nèi)特征及年際變化特征的認(rèn)識(shí)仍然不足。因此，本研究利用Landsat 8影像提取2014—2020 年科其喀爾巴西冰川的運(yùn)動(dòng)速度，分析其年內(nèi)波動(dòng)特征和年際變化特征，為冰川動(dòng)力學(xué)模型及物質(zhì)平衡變化提供基礎(chǔ)支撐。

1 研究區(qū)概況

科其喀爾巴西冰川（冰川編號(hào)：5Y674A0005），位于新疆溫宿縣，屬亞大陸型冰川。冰川表面高程范圍為3 020～6 342 m，冰川總長約25.1 km，面積83.56 km2，冰儲(chǔ)量15.79 km3，物質(zhì)平衡線海拔高度為4 350 m［25］。該冰川消融期較長［26］，從4 月中下旬開始消融，9 月中下旬消融結(jié)束。冰川區(qū)受潮濕氣流影響［27］，降水豐富，5—9 月降水量約占全年降水量的75%。據(jù)冰川編目資料顯示［25］，該冰川消融區(qū)分布有大量表磧，表磧面積為17.5 km2，占整個(gè)冰川面積的21%，其表磧厚度隨海拔降低逐漸增加，在冰川末端厚度達(dá)到200 cm［28］。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)

2.1.1 Landsat 8

本研究使用Landsat 8 L1T 影像數(shù)據(jù)，該級(jí)別影像是經(jīng)過輻射校正和幾何精校正處理的數(shù)據(jù)。根據(jù)影像質(zhì)量及數(shù)據(jù)可獲取性，結(jié)合表面積雪狀況及研究時(shí)段間隔，主要采用冰川表面積雪較少，冰川紋理清晰的數(shù)據(jù)用于獲取冰川運(yùn)動(dòng)速度。共選取2014—2021 年間的16景Landsat 影像（行列號(hào)：147，31），用于冰川運(yùn)動(dòng)速度提取。并按照影像成像時(shí)間間隔組成影像對(duì)（表1），時(shí)段1～7為年運(yùn)動(dòng)速度影像對(duì)，時(shí)段8～21為季節(jié)運(yùn)動(dòng)速度影像對(duì)。數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)站（https：//earthexplorer.usgs.gov/）。

圖1 科其喀爾巴西冰川位置示意圖Fig.1 Location of Koxkar Baxi Glacier

表1 用于提取科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度的Landsat 8影像對(duì)Table 1 The Landsat 8 image pairs for extracting Koxkar Baxi Glacier flow velocity

2.1.2 ASTER GDEM

ASTER GDEM（ASTER Globe Digital Elevational Model）由美國NASA 和日本METI 共同研制并面向全球免費(fèi)發(fā)布。該產(chǎn)品基于ASTER 近紅外影像數(shù)據(jù)生成，其水平空間分辨率為30 m［29］，數(shù)據(jù)覆蓋了全球99%的陸地表面（83° N～83° S）。本研究使用的是第三版數(shù)據(jù)（ASTER GDEM V3），主要用于獲取研究區(qū)高程信息。該產(chǎn)品的發(fā)布網(wǎng)站為NASA EARTH DATA（https：//search.earthdata.nasa.gov/search）。

2.1.3 冰川編目數(shù)據(jù)

冰川邊界數(shù)據(jù)來源于中國第二次冰川編目數(shù)據(jù)集（http：//www.ncdc.ac.cn），該數(shù)據(jù)是以Landsat TM/ETM+和SRTM V4 為數(shù)據(jù)源，采用高效波段比值閾值分割方法，并結(jié)合人工修訂所獲得。

2.1.4 其他數(shù)據(jù)

氣候數(shù)據(jù)是來自歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）的第五代大氣再分析產(chǎn)品（ERA5），是一種綜合性的再分析數(shù)據(jù)，本文中利用大氣再分析產(chǎn)品獲取氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)（數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)站為https：//cds.climate.copernicus.eu/#！/home）。

ITS_LIVE（The inter-mission Time Series of Land Ice Velocity and Elevation）數(shù)據(jù)集［30］提取自Landsat 4、5、7、8 衛(wèi)星影像，涵蓋了所有面積大于5 km2的陸地冰區(qū)，時(shí)間跨度為1985—2020年。該數(shù)據(jù)有120 m和240 m 兩種分辨率，本文使用由光學(xué)衛(wèi)星圖像對(duì)生成的120 m 分辨率的速度數(shù)據(jù)（該數(shù)據(jù)獲取網(wǎng)站為https：//its-live.jpl.nasa.gov/）。

GoLIVE（Global Land Ice Velocity Extraction from Landsat 8）數(shù)據(jù)集［31］是將Landsat 8影像在空間域中進(jìn)行歸一化互相關(guān)，進(jìn)而提取的冰川運(yùn)動(dòng)速度，經(jīng)過誤差調(diào)整后的數(shù)據(jù)精度可達(dá)到亞像素級(jí)別。該數(shù)據(jù)集覆蓋了82° N～82° S 之間的所有陸地冰川，空間分辨率為300 m，并提供多種時(shí)間跨度的數(shù)據(jù)（16 d、32 d、48 d、64 d、80 d和96 d）。本文利用多個(gè)時(shí)間跨度為32 d 的數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，獲取年尺度冰川運(yùn)動(dòng)速度（該數(shù)據(jù)集獲取網(wǎng)站為https：//nsidc.org/data/）。

Sentinel-1 冰川運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)集［32］是通過強(qiáng)度偏移跟蹤技術(shù)，從Sentinel-1 SAR 影像中提取的冰川運(yùn)動(dòng)速度，該數(shù)據(jù)集涵蓋了極地冰蓋以外的12個(gè)主要冰川區(qū)域，并提供分辨率為200 m 的月度和年度速度數(shù)據(jù)。該數(shù)據(jù)集可從埃爾朗根-紐倫堡大學(xué)冰川入口網(wǎng)站獲?。╤ttp：//retreat.geographie.uni-erlangen.de.）。

實(shí)測數(shù)據(jù)是通過觀測冰面上布設(shè)的花桿所獲得，2015 年5 月至7 月在冰川表面海拔3 100～3 900 m區(qū)域布設(shè)了40根花桿（共布設(shè)40根花桿，其中10、12、39號(hào)桿丟失），2015年7月3日、9月28日、9月29日、9月30日分別對(duì)每根花桿采用2臺(tái)水平精度和垂直精度分別為5 mm+1 ppm 和10 mm+2 ppm的X20單頻靜態(tài)接收機(jī)進(jìn)行GPS測量。實(shí)測中將一臺(tái)GPS 接收機(jī)作為基準(zhǔn)站（位于科其喀爾巴西冰川大本營內(nèi)），而另一臺(tái)GPS接收機(jī)作為流動(dòng)站在冰川表面進(jìn)行流動(dòng)觀測。將觀測數(shù)據(jù)導(dǎo)入華測GPS數(shù)據(jù)后處理軟件中，進(jìn)行求差解算坐標(biāo)，從而獲取每根花桿的位置信息，即經(jīng)緯度坐標(biāo)，最后利用花桿坐標(biāo)位移量以及測量時(shí)間間隔即可計(jì)算得到速度信息。

2.2 研究方法

提取冰川運(yùn)動(dòng)速度的流程主要包括兩部分，獲取冰川的位移量以及運(yùn)動(dòng)速度的計(jì)算。本研究使用COSI-Corr（Co-registration of Optically Sensed Images and Correlation）軟件包來獲取位移信息，該軟件包是加州理工學(xué)院基于IDL（Interactive Data Language）語言開發(fā)的，最初被應(yīng)用于檢測同震形變［30］，后被廣泛用于處理Landsat、ASTER、SPOT 和Quickbird衛(wèi)星影像。通過COSI-Corr軟件對(duì)影像進(jìn)行配準(zhǔn)和互相關(guān)，其結(jié)果精度可達(dá)到亞像元級(jí)別。在積雪區(qū)域，該方法仍能獲取精度較高的位移信息，已被證實(shí)是基于光學(xué)影像監(jiān)測冰川運(yùn)動(dòng)速度的可靠方法［21，33-34］。

本研究使用的Landsat 8 L1T 產(chǎn)品是經(jīng)過幾何精校正的數(shù)據(jù)，各景數(shù)據(jù)間的匹配精度較高，無需再次配準(zhǔn)，可直接用于位移信息的提取。將參考影像和搜索影像進(jìn)行傅里葉變換后，通過設(shè)置合適大小的窗口和步長，滑動(dòng)計(jì)算兩景影像上的最大相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而獲得整個(gè)區(qū)域在影像成像期間的相對(duì)位移［10］。該方法相關(guān)參數(shù)設(shè)置如下，參考窗口設(shè)為128，搜索窗口設(shè)為32，步長設(shè)為8。此過程生成3個(gè)圖層：東西向位移（EW）、南北向位移（NS）、信噪比（SNR）。信噪比為從0到1的數(shù)值，值越大表示計(jì)算出的位移量越可信［2，35］。為保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，選擇SNR≥0.9的部分。受云和陰影的影響，部分值不能準(zhǔn)確反映冰川表面的位移信息，對(duì)其進(jìn)行剔除后，即可得到冰川表面位移量。

利用冰川表面位移量計(jì)算運(yùn)動(dòng)速度Vi：

式中：Di為每對(duì)影像之間測量的位移；Ti是兩景影像間的時(shí)間間隔。

2.3 精度評(píng)估

假設(shè)無冰區(qū)沒有運(yùn)動(dòng)，那么可將基于遙感圖像提取的無冰區(qū)運(yùn)動(dòng)速度看作誤差值［36］。誤差評(píng)估公式為：

式中：E為冰川運(yùn)動(dòng)速度誤差；MED為無冰區(qū)運(yùn)動(dòng)速度的平均值；SE為無冰區(qū)運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)準(zhǔn)誤差，其具體計(jì)算公式為：

式中：STDV為無冰區(qū)運(yùn)動(dòng)速度的標(biāo)準(zhǔn)差；Neff為去除空間自相關(guān)影響的有效像元個(gè)數(shù)，其計(jì)算公式為：

式中：Ntotal為無冰區(qū)像元的總數(shù)；R為像元分辨率；D為去除空間自相關(guān)距離，本研究使用Bolch 等［37］采用的保守估計(jì)，取空間去相關(guān)距離為像元分辨率的20倍。由此可得冰川運(yùn)動(dòng)速度誤差為0.007 m·d-1，遠(yuǎn)小于冰川的實(shí)際運(yùn)動(dòng)速率。無冰區(qū)的誤差分布直方圖如圖2所示。

圖2 無冰區(qū)殘余運(yùn)動(dòng)頻率分布Fig.2 The frequency distribution of residual velocity in non-glacierized regions

3 結(jié)果分析

3.1 冰川運(yùn)動(dòng)速度空間分布特征

科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度的空間分布如圖3所示，2014—2020 年科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度的空間分布較為相似?？破淇柊臀鞅ㄟ\(yùn)動(dòng)速度沿中流線分布特征為中上游快、下游慢。冰川末端及下游（0～10 km）冰川運(yùn)動(dòng)較為緩慢（0.01 m·d-1）；冰川中上游（10～18 km）運(yùn)動(dòng)速度隨著海拔升高逐漸加快并達(dá)到最大值，最大速度為0.17～0.20 m·d-1；之后冰川運(yùn)動(dòng)速度隨著海拔升高逐漸減小至0.01 m·d-1。以上符合冰川運(yùn)動(dòng)速度的分布規(guī)律，即從積累區(qū)上游至物質(zhì)平衡線附近冰川運(yùn)動(dòng)逐漸加快，物質(zhì)平衡線附近冰川運(yùn)動(dòng)最快，從物質(zhì)平衡線附近至末端逐漸減小。

圖3 2014—2020年科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度空間分布Fig.3 Spatial distribution of flow velocity on the Koxkar Baxi Glacier from 2014 to 2020

科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度沿橫向剖面線的分布情況如圖4（b）所示。冰川橫剖面X1 運(yùn)動(dòng)速度明顯呈現(xiàn)“中間快兩邊慢”的特點(diǎn)，中間最大運(yùn)動(dòng)速度為0.10～0.15 m·d-1。冰川橫剖面X2 和X3 特征雖不及X1 顯著，但也是中間快，中間最大運(yùn)動(dòng)速度分別為0.06～0.08 m·d-1和0.02～0.03 m·d-1，邊緣最小運(yùn)動(dòng)速度小于0.01 m·d-1。

圖4 冰川運(yùn)動(dòng)速度剖面圖Fig.4 Glacial velocity profile：the velocity along the centreline（a）；transects of surface velocity（b）

3.2 冰川運(yùn)動(dòng)速度季節(jié)性變化特征

為了探討冰川運(yùn)動(dòng)速度的季節(jié)性變化，本研究根據(jù)氣溫、降水的變化定義了暖季和冷季，將每年5—9 月作為暖季、9 月—次年5 月作為冷季。并提取該冰川沿中流線的運(yùn)動(dòng)速度對(duì)季節(jié)性變化特征進(jìn)行分析，結(jié)果顯示（圖5），該冰川運(yùn)動(dòng)速度具有季節(jié)性波動(dòng)特征，暖季運(yùn)動(dòng)速度均值為0.07 m·d-1左右，冷季運(yùn)動(dòng)速度均值為0.06 m·d-1左右，暖季比冷季快16.67%。

圖5 沿中流線季節(jié)運(yùn)動(dòng)速度箱線圖Fig.5 Box diagram of seasonal velocity along the center line

3.3 冰川運(yùn)動(dòng)速度年際變化特征

2014—2020 年科其喀爾巴西冰川年平均運(yùn)動(dòng)速度為0.04～0.05 m·d-1左右，運(yùn)動(dòng)速度的峰值均出現(xiàn)在距離冰川末端約18 km處（圖6），最大運(yùn)動(dòng)速度在0.17～0.20 m·d-1之間。對(duì)科其喀爾巴西冰川中流線上年均運(yùn)動(dòng)速度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，結(jié)果顯示（圖7），線性回歸模型R2為0.284，顯著性P值為0.218，2014—2020 年該冰川年際運(yùn)動(dòng)速度變化特征不顯著，但整體呈微弱減小趨勢，平均運(yùn)動(dòng)速度減小約0.01 m·d-1。其中2014—2016 年冰川運(yùn)動(dòng)速度呈微弱減慢趨勢（減小約21.3%），2016—2018 年冰川運(yùn)動(dòng)速度呈加快趨勢（加快約25.6%），2018—2020 年冰川運(yùn)動(dòng)速度呈減小趨勢（減小約27.6%）。

圖6 沿中流線冰川年運(yùn)動(dòng)速度Fig.6 Annual glacier velocity along the center line

圖7 2014—2020年均運(yùn)動(dòng)速度變化趨勢Fig.7 The variation trend of flow velocity from 2014 to 2020

4 討論

4.1 不確定性分析

由于實(shí)測數(shù)據(jù)有限，基于遙感方法的冰川運(yùn)動(dòng)速度誤差很難評(píng)估［10，38-39］。一般假設(shè)無冰區(qū)在研究時(shí)間內(nèi)保持穩(wěn)定且未發(fā)生運(yùn)動(dòng)，那么無冰川區(qū)域的測量值可以代表冰川運(yùn)動(dòng)速度的誤差。結(jié)果表明，冰川運(yùn)動(dòng)速度誤差值為0.007 m·d-1，誤差結(jié)果整體呈正態(tài)分布（圖2）。

為了進(jìn)一步評(píng)估本研究的數(shù)據(jù)質(zhì)量，以2015年冰川運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)為例，將其與有限的花桿實(shí)測數(shù)據(jù)、ITS_LIVE、GoLIVE 以及Sentinel-1 冰川運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較（數(shù)據(jù)獲取日期見表2）。結(jié)果表明（圖8），本研究利用COSI-corr 提取的冰川運(yùn)動(dòng)速度在總體空間分布上與其他數(shù)據(jù)產(chǎn)品具有較好的一致性。但由于數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)時(shí)間間隔以及提取方法的不同，導(dǎo)致各結(jié)果之間存在差異。在冰川中上游（6～18 km）本研究結(jié)果與ITS_LIVE 數(shù)據(jù)最為接近，平均運(yùn)動(dòng)速度比ITS_LIVE 數(shù)據(jù)高1.07%，但在靠近冰川末端處（0～3 km）兩者結(jié)果相差較大，可能是因?yàn)镮TS_LIVE 運(yùn)動(dòng)速度是一年內(nèi)多期數(shù)據(jù)融合的結(jié)果；Sentinel-1 冰川運(yùn)動(dòng)速度數(shù)據(jù)雖然整體較低，但其不確定性為±0.08 m·d-1，在誤差允許范圍內(nèi)，與本研究結(jié)果一致。GoLIVE 數(shù)據(jù)在冰川末段區(qū)域（0～8 km）與本研究的提取結(jié)果較為接近，但在冰川消融區(qū)中上游的差異較大，可能是由于選用間隔32天的GoLIVE 數(shù)據(jù)取平均，導(dǎo)致數(shù)據(jù)誤差疊加，使最終結(jié)果產(chǎn)生較大差異。花桿實(shí)測數(shù)據(jù)在冰川末端區(qū)域（0～8 km）與本研究結(jié)果較為接近，但由于實(shí)測數(shù)據(jù)的獲取時(shí)間為夏季，較高的溫度和冰川融水導(dǎo)致冰的變形和滑動(dòng)增大，從而使得末端的一些實(shí)測數(shù)據(jù)高于本研究結(jié)果。

圖8 不同方法的冰川運(yùn)動(dòng)速度比較Fig.8 Comparison of glacier flow velocity by different methods

表2 研究所使用的主要數(shù)據(jù)Table 2 List of the data used in this study

4.2 冰川運(yùn)動(dòng)速度季節(jié)變化特征影響因素

科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度呈現(xiàn)顯著的季節(jié)變化，該變化趨勢與氣溫和降水變化趨勢一致（圖9）。冰川運(yùn)動(dòng)是冰的變形、底部滑動(dòng)和底部巖屑層運(yùn)動(dòng)等共同作用的結(jié)果，與冰川物質(zhì)平衡、冰溫、冰川的水力特征等密切相關(guān)［40-41］。冰川運(yùn)動(dòng)速度的季節(jié)性變化通常與表面融化引起的底部潤滑有關(guān)［42］，冰川在暖季雖會(huì)因消融變薄，但暖季（5—9 月）冰溫高，冰川表面消融強(qiáng)烈，大量冰川融水通過冰川裂隙流入冰川底部，減少冰川底部摩擦力，進(jìn)而冰川運(yùn)動(dòng)速度增大［43-44］。降雨和融雪產(chǎn)生的水也可能與地表融水疊加，導(dǎo)致更大的融水輸入，促使冰川底部滑動(dòng)，從而影響冰川速度［45-46］。此外，在底部滑動(dòng)開始時(shí)，冰川與底部基巖之間的摩擦產(chǎn)生了大量的熱量，為冰川底部潤滑提供了額外的融水［47］，進(jìn)一步削弱了冰川的抗滑力，導(dǎo)致冰川速度增加。

圖9 2014—2021年研究區(qū)月均氣溫及降水Fig.9 Monthly mean air temperature and precipitation in the study area from 2014 to 2021

4.3 冰川運(yùn)動(dòng)速度年際變化特征影響因素

科其喀爾巴西冰川年際運(yùn)動(dòng)速度呈現(xiàn)微弱下降趨勢（圖7），該現(xiàn)象可歸因于冰川厚度減薄。近幾十年來全球氣候變暖導(dǎo)致冰川呈現(xiàn)負(fù)物質(zhì)平衡狀態(tài)，進(jìn)而造成冰川運(yùn)動(dòng)呈現(xiàn)減速趨勢。聯(lián)合國政府間氣候變化專門委員會(huì)（IPCC）第六次評(píng)估報(bào)告顯示，近幾十年全球平均升溫速度為（0.2±0.1）℃·（10a）-1，山地冰川區(qū)域升溫速率達(dá)到（0.3±0.2）℃·（10a）-1［48］，而氣溫是控制冰川物質(zhì)損失的主要因素。Brun 等［49］對(duì)亞洲高山區(qū)冰川物質(zhì)平衡的研究結(jié)果表明，2000—2016 年間天山山區(qū)年平均物質(zhì)平衡為（-0.28±0.20）m w.e·a-1，累計(jì)物質(zhì)平衡始終為負(fù)，這與本研究中冰川年際運(yùn)動(dòng)特征呈減小趨勢的結(jié)論相一致。此外，液態(tài)降水也是加速冰川融化的重要驅(qū)動(dòng)因素，當(dāng)攜帶熱量的雨滴落在冰體時(shí)，雨滴可能會(huì)侵蝕冰體［42，50］，導(dǎo)致冰川進(jìn)一步消融。氣溫和液態(tài)降水是導(dǎo)致冰川物質(zhì)平衡改變的重要因素，當(dāng)它們共同促進(jìn)冰川物質(zhì)虧損時(shí)，就會(huì)使得冰川運(yùn)動(dòng)速度減慢。

5 結(jié)論

本文利用2014—2021 年間多期Landsat 8 遙感影像，采用頻率域互相關(guān)方法提取了科其喀爾巴西冰川表面運(yùn)動(dòng)速度，并對(duì)冰川運(yùn)動(dòng)速度的空間分布、年際變化特征、季節(jié)性變化特征以及影響因素進(jìn)行了分析，結(jié)果如下：

（1）科其喀爾巴西冰川運(yùn)動(dòng)速度由中流線向邊緣逐漸減小，在消融區(qū)隨著海拔的升高而加快，在積累區(qū)隨著海拔的升高而降低，物質(zhì)平衡線附近運(yùn)動(dòng)最快（0.17～0.20 m·d-1）。

（2）科其喀爾巴西冰川具有季節(jié)性變化特征，較暖季節(jié)的冰川運(yùn)動(dòng)速度高于較冷季節(jié)，暖季運(yùn)動(dòng)速度比冷季快16.67%。

（3）2014—2020 年科其喀爾巴西冰川年平均運(yùn)動(dòng)速度顯示，該冰川年際變化特征并不顯著，但整體呈現(xiàn)微弱減小趨勢，平均運(yùn)動(dòng)速度減少約0.01 m·d-1。

（4）氣溫、降水對(duì)冰川運(yùn)動(dòng)速度的季節(jié)波動(dòng)及年際變化具有一定的影響。