肖樂天， 吳坤鵬， 劉時(shí)銀， 楊 威， 申怡園， 高永鵬，謝福明， 田漢強(qiáng)， 魏金月， 青鑫沂

（1. 云南大學(xué) 國際河流與生態(tài)安全研究院，云南 昆明 650091； 2. 中國科學(xué)院 西北生態(tài)環(huán)境資源研究院 玉龍雪山冰凍圈與可持續(xù)發(fā)展野外科學(xué)觀測研究站，甘肅 蘭州 730000； 3. 中國科學(xué)院 青藏高原研究所 青藏高原環(huán)境變化與地表過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100101）

0 引言

過去幾十年里，全球氣候變化對冰川的影響引起了學(xué)術(shù)界廣泛關(guān)注。根據(jù)IPCC（Intergovernmental Panel on Climate Change）AR6 最新報(bào)告，2011—2020 年全球地表溫度比1850—1900 年升高了1.1 ℃［1］。這導(dǎo)致了全球山地冰川在1971—2019 年間的物質(zhì)虧損速率為（170±80） Gt·a-1。進(jìn)入21 世紀(jì)后，全球山地冰川物質(zhì)虧損速率更為顯著，從2000—2009 年間的物質(zhì)虧損（240±9） Gt·a-1增加到2010—2019 年間的（290±10） Gt·a-1［1-2］。冰川是地球上重要的淡水資源，冰川對全球水循環(huán)、海平面上升及生態(tài)系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。在全球氣候變化背景下，青藏高原的氣溫快速升高導(dǎo)致冰川迅速退縮、冰湖明顯擴(kuò)張和冰川徑流增加等現(xiàn)象頻繁發(fā)生［3-6］。帕隆藏布流域位于青藏高原東南部，氣候變化顯著影響流域內(nèi)冰川變化。

藏東南是青藏高原冰川物質(zhì)虧損最為嚴(yán)重的區(qū)域［7-9］，冰川物質(zhì)平衡的研究方法主要有花桿觀測法、模型模擬法、大地測量法等。在區(qū)域尺度上，利用大地測量的方法觀測冰川物質(zhì)平衡較為常見，研究發(fā)現(xiàn)2000—2020 年藏東南海洋性冰川物質(zhì)平衡總體處于虧損的狀態(tài)，平均物質(zhì)平衡介于-0.66～-0.61 m w.e.·a-1之間［8-10］，且自2010 年以來，冰川的物質(zhì)虧損呈現(xiàn)加速態(tài)勢，2010—2020 年藏東南地區(qū)冰川平均物質(zhì)平衡達(dá)到了-0.75m w. e.·a-1［8］。藏東南的不同山區(qū)之間冰川物質(zhì)平衡差異非常明顯，根據(jù)多源遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測顯示，念青唐古拉地區(qū)是藏東南冰川虧損最強(qiáng)烈的區(qū)域，在2010—2019 年最高達(dá)-1.11 m w.e.·a-1［11-13］，橫斷山區(qū)在2003—2009年平均冰川物質(zhì)虧損為（-0.40±0.41） m w.e.·a-1［14］。在模型模擬方面，Zhang 等［15］使用考慮表磧覆蓋的能量平衡模型重建藏東南海螺溝流域7條海洋性冰川物質(zhì)平衡，1952—2009 年海螺溝流域平均物質(zhì)平衡為-0.42m w. e.·a-1；Yang 等［16］在藏東南24K 冰川，在考慮有表磧覆蓋和無表磧情況下使用度日模型對物質(zhì)平衡計(jì)算結(jié)果的精度進(jìn)行了評估，并使用能量平衡模型重建帕隆94 號冰川1980—2010 的物質(zhì)平衡，結(jié)果表明，冰川的物質(zhì)平衡呈現(xiàn)年際波動(dòng)，且與大尺度的大氣環(huán)流有關(guān)［17］。綜上分析，大地測量數(shù)據(jù)集只能計(jì)算近些年冰川物質(zhì)平衡變化，不能反映冰川物質(zhì)平衡的年際變化特征，且受限于影像的時(shí)期、自然條件，如藏東南云雨天氣較多，會(huì)對不同時(shí)間段的影像質(zhì)量造成一定的影響［18］。能量平衡模型考慮精細(xì)化的輸入?yún)?shù)，以提高重建和預(yù)測的精度，但僅限于單條冰川，且受限于輸入數(shù)據(jù)的稀缺，不能在區(qū)域尺度上進(jìn)行應(yīng)用［19-20］。相比而言，冰川溫度指數(shù)模型可以重建區(qū)域尺度冰川的歷史物質(zhì)平衡，也可以分析區(qū)域冰川的年際變化特征、時(shí)空變化特征，具有區(qū)域可推廣性［21-22］。

帕隆藏布流域位于雅魯藏布江流域下游，隨著青藏高原氣溫快速升高，該區(qū)域冰川物質(zhì)平衡已發(fā)生顯著變化［23］。目前，該流域冰川實(shí)測數(shù)據(jù)匱乏，大地測量數(shù)據(jù)對長時(shí)間歷史序列重建存在局限性［9］，較為精細(xì)的能量平衡模型不具有區(qū)域推廣性，流域冰川年際變化特征以及對冰川的敏感性研究相對較少［24］。因此，本文將對1980—2019 年帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡進(jìn)行模擬研究，明晰帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡年際變化特征以及對氣候變暖的響應(yīng)機(jī)制，對于了解該區(qū)域冰川物質(zhì)平衡變化，評估區(qū)域水資源、防范水資源危機(jī)以及制定合理水資源管理策略具有重要的科學(xué)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)概況

帕隆藏布流域地處青藏高原東南部（圖1），位于喜馬拉雅山脈東段，念青唐古拉山北部、伯舒拉嶺東側(cè)，與南部的祁靈公山相鄰。帕隆藏布發(fā)源于八宿縣的然烏湖，向西南流經(jīng)，與易貢藏布匯合后匯入雅魯藏布江。流域地勢東南高、西北低，地理范圍為（95°07′～97°10′ E， 29°12′～30°67′ N）。流域?qū)儆诟咴瓬貛Ъ撅L(fēng)半濕潤氣候，位于印度洋夏季季風(fēng)進(jìn)入青藏高原的重要水汽通道上，平均氣溫適中，年均氣溫在10～12 ℃之間；降水豐富，年均降水量為884.5 mm，主要集中在6—10 月［25］。濕潤的水汽和較高的海拔使該區(qū)域成為海洋性冰川理想的發(fā)育場所，是我國除橫斷山以外海洋性冰川最重要和最集中的發(fā)育區(qū)［26］。帕隆藏布流域擁有豐富的冰川資源（圖2），根據(jù)RGI 6.0（Randolph Glacier Inventory），該流域分布有1 554 條冰川，冰川總面積達(dá)1 799.4 km2，流域內(nèi)最大的冰川是雅弄冰川（G096657E29334N），面積為179.58 km2，流域內(nèi)冰川面積的平均值為1.15 km2。

圖1 帕隆藏布流域地理位置及RGI 6.0冰川分布Fig. 1 Overview of Parlung Zangbo basin and RGI 6.0 glacier distribution

圖2 冰川面積統(tǒng)計(jì)Fig. 2 Glacier area statistics

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

本文使用的氣象數(shù)據(jù)集為GSWP3_W5E5，由ISIMIP3b（Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project 3b）生產(chǎn)，是OGGM v1.6 系統(tǒng)數(shù)據(jù)集。時(shí)間覆蓋的范圍是1979-2019 年，空間分辨率為0.5°，ISIMIP 項(xiàng)目的固定模型輸入分辨率為0.5°。W5E5 是由ERA5 數(shù)據(jù)經(jīng)過偏差矯正之后得到的數(shù)據(jù)集，W5E5 數(shù)據(jù)集通過應(yīng)用WATCH（WFD）強(qiáng)迫數(shù)據(jù)方法進(jìn)行偏差矯正，它通過應(yīng)用一系列高程和月度偏差校正方法來改善再分析數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確，W5E5 是由更高分辨率的ERA5 聚合而成W5E5 具有更高的時(shí)間分辨率（每小時(shí)）和更高的空間變異，對全球分布的13 個(gè)FLUXNET2015 站點(diǎn)評估表明，與使用原始的ERA5數(shù)據(jù)進(jìn)行模型驅(qū)動(dòng)相比，W5E5的偏差矯正后的月降水量在未校準(zhǔn)的水文模型（WaterGAP）中分析時(shí)模擬出更合理的全球水文水量平衡成分［27］。W5E5 數(shù)據(jù)集可以用來計(jì)算冰川特定海拔高度的氣溫和降水，對于單條冰川，月氣溫和降水的時(shí)間序列從距離冰川最近的W5E5氣象格點(diǎn)提取，然后根據(jù)特定的氣溫梯度［0.65 ℃·（100m）-1］轉(zhuǎn)換成相應(yīng)海拔梯度的氣溫和降水，由降水矯正參數(shù)（pf）用來校準(zhǔn)再分析降水?dāng)?shù)據(jù)，從而更精確獲取高海拔地區(qū)降水特征。

冰川的邊界信息來自RGI（Randolph Glacier Inventory） 6.0［28］，由全球陸地冰測量空間（GLIMS）開發(fā)，2017 年發(fā)布，用于模型的初始地形處理。RGI V6.0 冰川邊界的生產(chǎn)年份集中在2000 年左右，在本文中，對模擬時(shí)間段內(nèi)的冰川動(dòng)力學(xué)過程進(jìn)行簡化，假設(shè)1980—1999年的冰川邊界及冰川面積不發(fā)生變化，2000—2019 年冰川邊界及冰川面積發(fā)生變化［29］。本文使用具有1弧秒分辨率的NASADEM，將根據(jù)冰川位置和輪廓下載并插值到本地網(wǎng)絡(luò)，NASADEM 是現(xiàn)代化和航天飛機(jī)雷達(dá)地形任務(wù)（SRTM）數(shù)據(jù)的相關(guān)產(chǎn)品，它依靠冰、云和陸地高程衛(wèi)星（ICE Sat）地球科學(xué)激光高度計(jì)系統(tǒng)（GLAS）的激光雷達(dá)地面控制點(diǎn)來改進(jìn)地表高程測量，從而提高了地理定位的準(zhǔn)確性［30］。OGGM 中冰川厚度的計(jì)算方法采用冰通量的方法［31］，冰川的厚度數(shù)據(jù)使用Farinotti 等［32］發(fā)布的全球冰川厚度數(shù)據(jù)集，當(dāng)在level3～level5 運(yùn)行OGGM 模型時(shí)，模擬區(qū)域的冰川厚度數(shù)據(jù)將進(jìn)行校準(zhǔn)，以匹配全球冰川厚度數(shù)據(jù)集在區(qū)域尺度上的值。

2.2 OGGM 模型原理及校準(zhǔn)

在本文研究中，OGGM（Open Global Glacier Model）是全球開放冰川模型，用于模擬冰川的物質(zhì)平衡［33］，OGGM 是可以模擬冰川物質(zhì)平衡、冰厚估算和動(dòng)力學(xué)模擬的開源數(shù)值模型框架，是可以模擬冰川動(dòng)力學(xué)的全球模型，該模型依靠淺冰近似來計(jì)算沿多條流線上冰川的深度積分通量［34］。OGGM的計(jì)算成本合理，計(jì)算性能優(yōu)越［35］，可以在個(gè)人計(jì)算機(jī)上模擬區(qū)域冰川尺度。利用OGGM 模型在全球冰川的模擬上，Zhao 等［36］利用模型重建高亞洲冰川物質(zhì)平衡及預(yù)測到21 世紀(jì)末高亞洲冰川徑流的變化趨勢，Afzal 等［34］在喀喇昆侖的Hunza 地區(qū)重建了該流域1960—2020年冰川歷史物質(zhì)平衡，并利用CMIP6 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型計(jì)算到本世紀(jì)末該流域冰川徑流的變化。Tang 等［37］利用模型量化青藏高原表面變暗對當(dāng)?shù)乇ǖ挠绊憽?/p>

在本研究中，使用更新的OGGM v1.6。OGGM 中的冰川物質(zhì)平衡模塊是Marzeion 等［38］開發(fā)的溫度指數(shù)模型的拓展版本，能模擬流線冰川網(wǎng)格點(diǎn)歷史物質(zhì)平衡，計(jì)算公式如下：

式中：Mi(z)為z海拔高度帶處的月度物質(zhì)平衡的值；pf為降水偏差矯正因子；μ*為溫度敏感性因子；(z)為在z海拔高度處月固態(tài)降水的值；Ti為月空氣溫度；Tmelt為冰川冰消融的溫度，一般將溫度設(shè)置成0 ℃，ε為殘差因子，降水的狀態(tài)是根據(jù)雨雪分離的閾值來確定的，融點(diǎn)是冰融化時(shí)的溫度，在本研究中，Tmelt設(shè)置為-1 ℃，我們假設(shè)固態(tài)降水量等于總降水的百分比，若Ti≤Tsolid（0 ℃），固態(tài)降水量為100%，若Ti≥Tliquid（2 ℃），固態(tài)降水量為0%，若Tsolid≥Ti≥Tliquid，線性插值得到固態(tài)降水的百分比［39］，高海拔地區(qū)的降水由于實(shí)測數(shù)據(jù)的匱乏難以量化，因此采用模型的默認(rèn)設(shè)置。

大尺度冰川模型模擬的最大挑戰(zhàn)之一是對于模型的校準(zhǔn)，主要原因在于降尺度后的氣象要素不能準(zhǔn)確描述冰川區(qū)的具體情況［40］，且冰川模型不能精確地解決大尺度范圍冰川的復(fù)雜過程，因此需要校準(zhǔn)。大多數(shù)冰川模型都是使用實(shí)測物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)用于模型的校準(zhǔn)［41］，在一些研究中，模型參數(shù)被進(jìn)一步微調(diào)以匹配由冰川觀測數(shù)據(jù)外推得到的區(qū)域冰川物質(zhì)平衡估計(jì)值［42］。

帕隆藏布流域內(nèi)，有長時(shí)間實(shí)測數(shù)據(jù)序列的冰川較少，考慮到實(shí)測數(shù)據(jù)的局限性，本文使用全球冰川物質(zhì)平衡變化數(shù)據(jù)集（Accelerated global glacier mass loss in the early twenty-first century）［10］用于OGGM 模型的校準(zhǔn)， 數(shù)據(jù)集包含2000—2020 年單條冰川的物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)，本文選取2000—2020年冰川平均物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)集作為校準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，對OGGM 模型模擬的流域進(jìn)行校準(zhǔn)。校準(zhǔn)的參數(shù)包括：溫度敏感性參數(shù)、降水校正參數(shù)、溫度偏差參數(shù)。校準(zhǔn)采用的方法Huss等［43］采用的三步校準(zhǔn)法，使用OGGM v1.6 的‘mb_calibration_from_scalar_mb’函數(shù)進(jìn)行校準(zhǔn)，每一個(gè)參數(shù)都會(huì)根據(jù)歷史模擬情況被設(shè)置在合理的范圍，如溫度敏感性因子被設(shè)置在的區(qū)間范圍在（1.5，17），降水矯正參數(shù)被設(shè)置在的范圍為（0.1，10），溫度偏差參數(shù)被設(shè)置在（-15，15）。通過設(shè)置模型的校準(zhǔn)順序，根據(jù)大地測量數(shù)據(jù)首先校準(zhǔn)溫度敏感性因子，若校準(zhǔn)后的溫度敏感性參數(shù)不足以匹配大地測量數(shù)據(jù)，則依次校準(zhǔn)降水參數(shù)，若校準(zhǔn)后的降水參數(shù)依舊不能匹配大地測量數(shù)據(jù)，最后校準(zhǔn)溫度偏差參數(shù)，使得校準(zhǔn)后的參數(shù)模擬的物質(zhì)平衡以匹配大地測量數(shù)據(jù)，若在三步校準(zhǔn)中出現(xiàn)提前匹配大地測量數(shù)據(jù)，校準(zhǔn)程序提前結(jié)束。為了最大程度上減少超參數(shù)化對模型校準(zhǔn)的影響，選擇優(yōu)先校準(zhǔn)溫度敏感性參數(shù)，從而使得校準(zhǔn)后的參數(shù)可以更大程度上匹配冰川區(qū)實(shí)際的氣象情況。

2.3 OGGM 模擬冰川物質(zhì)平衡的驗(yàn)證

用校準(zhǔn)后的參數(shù)去分別模擬2000—2010 年和2010—2020 年該流域1 554 條冰川的物質(zhì)平衡，再使用全球冰川物質(zhì)平衡變化數(shù)據(jù)集2000—2010 年及2010—2020 年單條冰川的大地測量物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)用于對校準(zhǔn)后的模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證（圖3）?？紤]到實(shí)測數(shù)據(jù)的局限性，驗(yàn)證數(shù)據(jù)包括：帕隆94 號冰川2006—2018年實(shí)測數(shù)據(jù)、全球冰川物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)集，驗(yàn)證的范圍包括：流域尺度、海拔帶尺度、單條冰川尺度。

圖3 帕隆藏布流域冰川模型模擬數(shù)據(jù)與大地測量數(shù)據(jù)對比Fig. 3 Comparison of glacier model simulation data and geodetic data in Parlung Zangbo basin，from 2000 to 2010 （a） and from 2010 to 2020 （b）

2.3.1 流域尺度上的驗(yàn)證

使用2000—2020 年大地測量數(shù)據(jù)集校準(zhǔn)后的OGGM 物質(zhì)平衡模型，模擬帕隆藏布流域2000—2010 年與2010—2020 年帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡，將模擬的數(shù)據(jù)分別與大地測量物質(zhì)平衡（2000—2010 年每一條冰川10 年平均物質(zhì)平衡與2010—2020 年每一條冰川10 年平均物質(zhì)平衡）對比分析，在前10年，模擬結(jié)果與大地測量數(shù)據(jù)集的相關(guān)性達(dá)到了0.76，后10 年達(dá)到了0.79。證實(shí)了模型在流域尺度上模擬的可靠性。

2.3.2 海拔帶尺度上的驗(yàn)證

為了驗(yàn)證校準(zhǔn)后的冰川模型在海拔梯度上模擬的可靠性，選取帕隆藏布流域內(nèi)物質(zhì)平衡實(shí)測冰川——帕隆94號冰川，帕隆94號冰川實(shí)測物質(zhì)平衡的時(shí)間序列為2006—2018年，且帕隆94號冰川花桿的位置主要分布在海拔5 000～5 300 m，利用模型模擬2006—2018 年帕隆94 號冰川在5 000～5 300 m 海拔帶內(nèi)物質(zhì)平衡的平均值，與花桿數(shù)據(jù)對比，考慮到實(shí)測數(shù)據(jù)在每一年花桿的海拔高度和數(shù)量的差異性，將測桿數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)成4 個(gè)海拔帶：5 030～5 100 m、5 100～5 200 m、5 200～5 300 m、5 300 m 及以上，除5 300 m僅統(tǒng)計(jì)一個(gè)數(shù)據(jù)，每一個(gè)海拔帶統(tǒng)計(jì)兩個(gè)數(shù)據(jù)，利用校準(zhǔn)后的模型模擬帕隆94 號冰川2006—2018 年在5 000～5 300 m 海拔的物質(zhì)平衡。模擬結(jié)果與實(shí)測結(jié)果顯示出較高的一致性，證明校準(zhǔn)后的模型在海拔尺度上模擬結(jié)果的可靠性（圖4）。

圖4 2006—2018年不同海拔高度帶帕隆94號冰川實(shí)測與模擬對比Fig. 4 Comparison of measured and simulated Parlung Zangbo No. 94 Glacier at different altitudes from 2006 to 2018

2.3.3 單條冰川尺度上的驗(yàn)證

為了驗(yàn)證校準(zhǔn)后的物質(zhì)平衡模型在單條冰川上模擬的準(zhǔn)確性，選取帕隆94 號冰川2008—2018年的實(shí)測物質(zhì)用于模擬結(jié)果的驗(yàn)證。帕隆94 號冰川的中流線分布在5 000～5 500 m，但是花桿實(shí)測數(shù)據(jù)主要集中在海拔5 000～5 300 m，這里使用外插的方法將冰川的物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)源外插到整個(gè)冰川流線，模擬結(jié)果顯示，校準(zhǔn)后的模型在單條冰川上的模擬表現(xiàn)較好，在趨勢上，模擬數(shù)據(jù)與實(shí)測數(shù)據(jù)有較好的相關(guān)性（圖5）。

圖5 2008—2018年帕隆藏布94號冰川物質(zhì)平衡實(shí)測與模擬對比Fig. 5 Comparison of measured and simulated mass balance of Parlung Zangbo No. 94 Glacier from 2006 to 2018

2.4 流域冰川物質(zhì)平衡計(jì)算方法

考慮到不同冰川的規(guī)模和大小不同。在計(jì)算流域物質(zhì)平衡時(shí)，為了提高流域物質(zhì)平衡計(jì)算的準(zhǔn)確性，在單條冰川基礎(chǔ)上，計(jì)算流域冰川加權(quán)面積的物質(zhì)平衡［44］。

式中：M1代表第一條冰川的年均物質(zhì)平衡；S1代表冰川的面積；Mn代表的是第n條冰川的年均物質(zhì)平衡；Sn代表第n條冰川的面積。

3 結(jié)果與分析

3.1 帕隆藏布流域歷史物質(zhì)平衡模擬

通過上述公式，計(jì)算得到帕隆藏布流域在1980—2019 年物質(zhì)平衡為-0.41 m w. e.·a-1， 在1980—1999 年，1 554 條冰川加權(quán)面積后，物質(zhì)平衡為-0.25 m w. e.·a-1，在2000—2019 年物質(zhì)平衡虧損更為嚴(yán)重，達(dá)到-0.56 m w.e.·a-1，在2000—2010 年物質(zhì)虧損為-0.49 m w. e.·a-1，2010—2019 年物質(zhì)虧損為-0.63 m w. e.·a-1（圖6）。將模型模擬結(jié)果與相關(guān)研究進(jìn)行對比，表現(xiàn)出較好的一致性。

圖6 1980—2019帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡Fig. 6 Mass balance of glaciers in Parlung Zangpo basin from 1980 to 2019

3.2 帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡空間分布特征

在空間上，分析了1980—1999 年帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡，圓圈的大小代表了不同的冰川規(guī)模，不同的顏色代表了冰川物質(zhì)平衡的不同區(qū)間，分析1980—1999 年流域冰川物質(zhì)平衡分布，流域在1980—1999 大體上呈現(xiàn)負(fù)平衡，其中流域中部和西北部呈現(xiàn)輕微的正平衡，流域的東南部是該時(shí)間段內(nèi)物質(zhì)虧損最為強(qiáng)烈的區(qū)域，最高達(dá)到-1.7 m w.e.·a-1。整體的物質(zhì)虧損特征是：中部、西北部虧損較低，出現(xiàn)輕微正平衡，東南部虧損最為嚴(yán)重，在1980—1999 年，流域冰川整體虧損為-0.25 m w.e.·a-1［圖7（a）］。

圖7 帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡空間分布Fig. 7 Spatial distribution of glacier mass balance in the Parlung Zangbo basin for the period 1980—1999 （a） and 2000—2019 （b）

2000—2019 年帕隆藏布流域全域冰川物質(zhì)平衡虧損較為強(qiáng)烈，其中帕隆藏布流域東南部和虧損較為強(qiáng)烈，最高可達(dá)-2.7 m w. e.·a-1，流域中西部冰川物質(zhì)虧損相較于流域的其他區(qū)域，稍顯平緩。相較于1980—1999年，流域西北部冰川的虧損速率有所加快，中部冰川依舊是全域虧損最為緩慢的區(qū)域。整體的物質(zhì)虧損特征是：東南部虧損最為強(qiáng)烈，西北部冰川虧損速率較快，中部區(qū)域虧損最為緩慢。在2000—2019年，流域冰川整體物質(zhì)平衡達(dá)到-0.56 m w.e.·a-1［圖7（b）］。

分析流域1980—2019 年全域冰川物質(zhì)平衡變化（圖8），發(fā)現(xiàn)物質(zhì)平衡虧損較為強(qiáng)烈的區(qū)域位于帕隆藏布流域東南部和西北部，流域中部和流域西部的冰川相較于其他區(qū)域而言，冰川物質(zhì)虧損較小。分析不同規(guī)模冰川的變化情況，1980—1999 年面積小于1 km2的冰川物質(zhì)平衡在-1 000～0 mm w.e.·a-1的占比為52%，在2000—2019 面積小于1 km2的冰川物質(zhì)平衡在-1 000～0 mm w.e.·a-1的占比為80%，而面積在1～10 km2的冰川1980—1999 年物質(zhì)平衡在-1 000～0 mm w. e.·a-1的占比為62%，在2000—2019 的占比則為86%。分析表明，小冰川在21世紀(jì)初的20年內(nèi)，退縮速率在持續(xù)加快。總體而言，1980—2019 年全域冰川呈現(xiàn)虧損的態(tài)勢，隨著全球氣候變暖和局部極端天氣事件，該流域冰川將會(huì)處于持續(xù)虧損的狀態(tài)中。

圖8 1980—2019帕隆藏布流域冰川物質(zhì)平衡空間分布Fig. 8 Spatial distribution of mass balance of glaciers in the Parlung Zangbo basin from 1980 to 2019

4 討論

4.1 冰川物質(zhì)平衡敏感性分析

受印度洋夏季季風(fēng)的影響，藏東南地區(qū)的海洋性冰川是對氣候變化最敏感的區(qū)域。為了厘清流域冰川對氣溫和降水的敏感性，在其他參數(shù)不變的情況下，選取帕隆藏布流域冰川物質(zhì)虧損最為強(qiáng)烈的時(shí)間段（2000—2019 年），通過調(diào)整溫度或者降水的單一參數(shù)實(shí)驗(yàn)，分析流域冰川物質(zhì)平衡的變化趨勢（圖9）。實(shí)驗(yàn)中，將溫度以0.5 ℃（K）為參數(shù)調(diào)整間隔，在其他參數(shù)不變的情況下，將溫度在-1.5～1.5 ℃區(qū)間進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。同樣，將降水以10%為參數(shù)調(diào)整間隔，將降水在-30%～30%區(qū)間進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析冰川的物質(zhì)平衡對氣溫和降水變化的響應(yīng)。

圖9 冰川物質(zhì)平衡敏感性分析Fig. 9 Sensitivity analysis of glacier mass balance

通過分析發(fā)現(xiàn)，在提高1 ℃的溫度，流域全域冰川處于虧損之中，其中71.75%的冰川物質(zhì)平衡變化在-1 000～-500 mm w.e.·a-1，通過下降20%的降水，流域全域物質(zhì)發(fā)生虧損，其中62.81%的冰川物質(zhì)平衡變化在-450～-300 mm w.e.·a-1。整體而言，帕隆藏布流域冰川，對氣溫的敏感性會(huì)大于對降水的敏感性。近些年隨著局部氣溫上升，降水補(bǔ)給對冰川的影響小于氣溫變化帶來的影響，且冰川對氣溫的敏感性遠(yuǎn)大于對降水的敏感性，氣候變化下氣溫快速升高，降水對冰川的補(bǔ)給不足，造成冰川處于持續(xù)虧損之中。

4.2 冰川物質(zhì)平衡虧損原因分析

4.2.1 氣象站數(shù)據(jù)分析

帕隆藏布流域附近，分布有兩個(gè)距離最近的國家氣象站，分別是八宿和波密國家氣象站（圖10）。分析這兩座氣象站的歷史氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)在最近40年內(nèi)，八宿站和波密站氣溫呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，降水呈現(xiàn)輕微下降的趨勢，其中八宿氣象站從1980—2014 年的年平均氣溫上升了超過1.5 ℃，波密氣象站從1980—2019 年的40 年間，氣溫上升也超過了1.5 ℃。分析流域冰川物質(zhì)平衡時(shí)間序列，1997年與2009年分別是全域冰川物質(zhì)平衡虧損最小與最大的年份，通過對比八宿站和波密站的氣溫?cái)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)1997 年與2009 年均為兩站氣溫最低與最高的年份，說明氣溫的加速上升是造成帕隆藏布流域冰川快速虧損的主要原因。

圖10 流域國家氣象站氣象數(shù)據(jù)Fig. 10 Meteorological data of national meteorological stations in the basin： Basu Station （a）， Bomi Station （b）

分析兩個(gè)國家氣象站的降水?dāng)?shù)據(jù)，波密站1980—1999 年這20 年間的總降水量達(dá)18 554 mm，2000—2019 年總降水量為16 669 mm，相比于前20年，波密氣象站后20 年的降水減少了1 885 mm，總量下降了10%。八宿氣象站在1985—1999 年總降水為4 115 mm，在2000—2014 年為3 789 mm，后15年的總降水相較于前15年的總降水有輕微的減少?？傮w而言，在帕隆藏布流域的兩個(gè)國家氣象站的氣溫和降水長時(shí)間序列的數(shù)據(jù)表明，在1980—2019年，帕隆藏布流域氣溫呈現(xiàn)不斷上升的趨勢，相比于1980年，兩個(gè)國家氣象站的氣象上升幅度都超過了1.5 ℃，兩個(gè)國家氣象站的降水都呈現(xiàn)出減少的趨勢，其中波密站降水減少更為明顯。

4.2.2 再分析數(shù)據(jù)分析

提取1980—2019年模型驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集在研究區(qū)域的變化情況，分析氣溫和降水的空間變化率，全域氣溫呈現(xiàn)上升趨勢，其中氣溫上升最為明顯的區(qū)域在流域的西北部，最高可達(dá)0.19℃·（10a）-1，流域中部是氣溫上升相對較小的區(qū)域，這與我們物質(zhì)平衡的模擬結(jié)果變化情況一致。受印度洋夏季季風(fēng)的影響，流域南部氣溫上升速率最小，北部氣溫上升速率最大。降水在研究區(qū)域的總體變化趨勢為不斷減少，但在帕隆藏布流域的減少幅度較小，平均為-40～-20 mm·（10a）-1，這與在氣象站觀測到的結(jié)果接近，說明W5E5數(shù)據(jù)在帕隆藏布流域的數(shù)據(jù)表現(xiàn)與在兩個(gè)氣象站點(diǎn)觀測到的結(jié)果具有較好的相關(guān)性（圖11）。

通過分析再分析數(shù)據(jù)氣溫和降水變化率的空間分布情況，發(fā)現(xiàn)氣溫變化的空間分布情況相比降水更為復(fù)雜，存在明顯的空間異質(zhì)性?，F(xiàn)提取流域格點(diǎn)數(shù)據(jù)，分析流域氣溫和降水的季節(jié)性變化特征。分別提取1980—2019年流域夏季（7—10月）與冬季（11月—次年2月）氣溫和降水?dāng)?shù)據(jù)。分析發(fā)現(xiàn)夏季氣溫存在明顯的波動(dòng)，且自21 世紀(jì)以來，氣溫呈現(xiàn)明顯的加速上升趨勢，夏季降水的總量較大，但總量總體呈現(xiàn)下降趨勢。冬季氣溫上升平緩，但自21 世紀(jì)以來，呈現(xiàn)加速上升的趨勢，冬季降水總量較夏季降水而言偏小，趨勢變化不是特別明顯，但總體而言，呈現(xiàn)略微下降的趨勢（圖12）。

5 不確定性分析

利用OGGM 模型模擬冰川的物質(zhì)平衡，存在諸多的不確定性因素。首先，冰川對氣候變化的響應(yīng)劇烈，冰面裂隙、冰內(nèi)冰下過程、冰崩等過程，都在冰川物質(zhì)平衡變化中起到了一定的作用，但由于缺乏詳細(xì)的野外監(jiān)測數(shù)據(jù)和氣象、地形等驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)，這些物理過程OGGM 模型考慮較少，且對冰川邊界的理想化考慮，使得模型模擬結(jié)果存在一定的不確定性。其次，模型在固液態(tài)降水的劃分上采取了相對簡單的雙閾值法，冰川位于高海拔地區(qū)，實(shí)測資料匱乏，固液態(tài)降水閾值的選擇是一個(gè)復(fù)雜的問題，模型采取雙閾值法對固液態(tài)降水進(jìn)行分離，可能會(huì)造成最高海拔地區(qū)降水量的誤判，從而對物質(zhì)平衡模擬的準(zhǔn)確性造成一定的影響。最后，冰川表磧對冰川物質(zhì)平衡有顯著影響，藏東南地區(qū)冰川存在表磧覆蓋的情況，表磧覆蓋會(huì)對冰川的消融產(chǎn)生影響，然而目前大部分的冰川模型都沒有考慮表磧覆蓋對冰川物質(zhì)平衡模擬的影響，可以將表磧參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ团c冰川模型相結(jié)合，以量化表磧對冰川物質(zhì)平衡的影響。

6 結(jié)論

本文使用OGGM 模型對藏東南地區(qū)帕隆藏布流域近些年冰川物質(zhì)平衡進(jìn)行模擬及對其物質(zhì)虧損進(jìn)行了歸因分析，主要結(jié)論如下：

（1）1980—2019 年帕隆藏布流域全域冰川物質(zhì)平衡呈現(xiàn)不斷虧損的狀態(tài)，為-0.41m w. e.·a-1，在2000—2019年物質(zhì)平衡虧損更為嚴(yán)重，達(dá)到-0.56 m w. e.·a-1，2000—2010 年物質(zhì)虧損為-0.49 m w. e.·a-1，2010—2019年物質(zhì)虧損為-0.63 m w.e.·a-1。

（2）流域東南部和流域西北部是冰川虧損最為嚴(yán)重的區(qū)域，流域中部和西部冰川虧損相對更小。流域內(nèi)小冰川的虧損速率在不斷加快，面積小于1 km2的小冰川在1980—1999 年冰川物質(zhì)平衡在-1 000～0 mm w. e.·a-1的比重為62%，在2000—2019 年比重上升到80%。而面積在1～10 km2的冰川1980—1999年物質(zhì)平衡在-1 000～0 mm w.e.·a-1的占比為62%，在2000—2019的占比則為86%。

（3）通過對帕隆藏布流域冰川進(jìn)行敏感性分析，冰川對氣溫變化的敏感性會(huì)大于對降水變化的敏感性。溫度上升1 ℃，71.75%的冰川物質(zhì)平衡變化在-1 000～-500 mm w. e.·a-1，降水減少20%，62.81%的冰川物質(zhì)平衡變化在-450～-300 mm w.e.·a-1。

（4）通過分析流域內(nèi)國家氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)及再分析數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)1980—2019 年氣象站氣溫上升超過1.5 ℃，波密站2000—2019 年總降水相較于前20年，減少了10%，流域降水整體呈現(xiàn)減少的趨勢，再分析數(shù)據(jù)在冬季與夏季呈現(xiàn)與站點(diǎn)一致的趨勢，氣溫的持續(xù)升高和降水的輕微減少導(dǎo)致帕隆藏布流域冰川處于持續(xù)虧損之中。