他念他翁山中段冰川反照率与固液态降水临界气温研究

2020-03-23 06:21威,孙
关键词:降雪冰川消融

张 威,孙 波

(辽宁师范大学 地理科学学院,辽宁 大连 116029)

第四纪冰川是气候变化的产物,研究古冰川发育所需气候条件对了解过去气候与环境变化有重要意义.基于冰川地貌遗迹重建古冰川发育气候条件,通常是应用现代气候条件或现代冰川物理特征,通过设定温度和降水的变化,使模拟结果与冰川遗迹的相匹配,从而得到古冰川发育所需的气候特征.研究方法主要有:(1)基于冰川物质平衡线高度(ELA)变化的气候重建模型[1-2];(2)基于气候因子的古冰川物质平衡模型[3-6];(3)基于冰川质量守恒的冰川流动模型[7-9].

无论是古冰川物质平衡模型还是冰川流动模型,都涉及冰川表面物质平衡的模拟,模拟过程均与冰川表面积累与消融特征有关.影响冰川表面消融与积累的因素包括太阳辐射、降水、云量和风速等.其中,净辐射和感热通量是冰川表面消融的主要热量来源,在消融盛期(8月),净辐射的比重最高可达89.2%[10].而冰川反照率的变化将引起冰川吸收的太阳辐射量的改变,使消融量产生较大差异.因此,冰川反照率是冰川消融模拟中的一个重要参数.冰川补给以固态降雪为主,在冰川物质平衡模拟中一般采用临界气温法区分降水与降雪,其数值的大小直接影响冰川补给量.然而海拔、大气压、大气湿度等因素对临界气温取值都有一定影响,需要对不同研究区内固液态降水临界气温进行定量分析[11].

他念他翁山中段曾发育规模较大的山麓冰川,限制在山谷内的山谷冰川和冰斗冰川,保存有大量的冰川遗迹[12-13].定量描述古冰川物质平衡特征的变化,可以准确模拟山地冰川对气候变化的响应和反馈作用[14].而冰川表面反照率与降水临界气温是进行冰川物质平衡模拟的两个重要参数.本文尝试利用遥感反演的方法得出研究区冰川表面反照率,并参考周边气象站监测数据计算他念他翁山中段地区固液态降水临界气温值.

1 研究区概况

他念他翁山位于横断山西部山区,怒江与澜沧江之间.该地区气候属于大陆性气候的高寒气候,降水主要来自印度洋的西南季风.昌都气象站2005—2018年监测资料显示,研究区内年平均气温8.5 ℃,平均年降水量548 mm且集中在6—9月,干湿季明显.区域内以温性海洋型冰川为主,主要发育悬冰川和冰斗冰川.2017年发布的Randolph Glacier Inventory 6.0数据记录[15],该地区现有冰川共88条,总面积12.955 km2,平均面积0.15 km2,冰川面积普遍较小,冰川总储量约为1.350 km3.

觉曲谷位于玉曲上游西岸一侧,全长约35 km,主谷北侧发育两条8~10 km支谷.依据在觉曲槽谷仅主谷源头发育着面积约为2.01 km2的现代冰川.主冰川(RGI60-13.26160)面积约1.01 km2,是研究区内面积最大的现代冰川.最大长度1.4 km,最高海拔5 561 m,末端海拔5 179 m,平均坡度18.6°,冰川表面平缓.支冰川(RGI60-13.26159)位于西侧,面积约0.44 km2,最高海拔5 548 m,末端海拔为5 160 m,平均坡度19.5°.冰川表面以裸冰为主,无表碛,见表1.

表1 他念他翁山中段主要冰川数据

2 材料与方法

2.1 冰川反照率参数化

冰雪面的反照率大小取决于冰雪面的反射属性与大气状况[16].6—8月为冰川消融盛期,冰川表面反照率将发生剧烈变化.由于研究区内没有设立气象监测设备,相比利用山区稀少站点的内插值,利用较高分辨率的多波段遥感数据获取复杂地形条件下的地表反照率精度会有很大的提高[17].在本文中将利用Landsat TM/ETM+影像对冰川6—8月表面反照率进行反演.

在地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)获取云量低于20%的Landsat原始影像(表2).图像处理过程如图1所示.首先原始图像要经过辐射定标将原始影像的DN值转换为辐射亮度值(μW·cm-2·nm-1·sr-1),图像文件格式转为BIL格式.然后利用ENVI软件中FLAASH大气校正模块对图像进行校正.使用FLAASH Setting Guide辅助插件.输入校正影像基本参数,选取试用研究区的大气模型和气溶胶类型,计算后即可消除大气影响得到地表反射率[18-20].

表2 用于冰川反照率反演的 Landsat 8遥感影像

图1 TM/ETM影像反照率反演流程图Fig.1 The flowchart of retrieving broadband albedo based on TM/ETM+images

提取大气校正后的窄波段光谱反射率,然后利用Greuell W等针对Landsat TM/ETM+影像中冰雪类型建立的转换方程式(1),将以上所得各光谱反射率转化为宽带反照率[21].

α=0.539α2+0.166α4(1+α4)

(1)

其中,α2、α4分别表示绿波段和近红外波段.对于冰川边缘非冰雪地物的影响,将结果中冰川反照率数值小于0.15的像元剔除[22].

康尔泗[23]对天山乌鲁木齐河源冰川研究发现冰川反照率受气温影响显著,两者之间具有明显的负相关关系.Brock等[24]在对瑞士Haute山地冰川反照率影响因素对比分析中也表明气温能代表其他因素产生的影响.随气温变化,冰面反照率变化可表示为

αice=a0+a1T

(2)

其中,αice为冰面反照率,a0、a1为方程系数,T表示气温.气温数据来自高亚洲再分析数据(The High Asia Refined analysis,HAR),由柏林科技大学Prof. Dieter Scherer团队提供[25].HAR数据是基于数值天气预报WRF模式(Weather Research Forecast)的动力降尺度方法获得的数据集.HAR提供30 km(HAR30)和10 km(HAR10)两个不同尺度的WRF模型数据集,Mölg等[26]在模拟青藏高原南部扎当冰川表面能量平衡仅使用校正后的HAR模拟数据,结果达到与AWS观测数据相近的精度.薄盘光滑样条函数法通过引入协变量,可以综合考虑多种地形因素,是相较于传统插值方法误差最小的一种曲面插值方法[27-28].本研究中以经纬度为自变量,高程为第三变量,使用专用ANUSPLIN软件对10 km分辨率气温数据进行插值,得到研究区30 m×30 m分辨率的气温栅格数据.

2.2 临界气温

冰川物质平衡模型中常利用临界气温法区分固液态降水.在缺乏观测数据或者为在研究中方便计算情况下,常用一个固定的温度来划分雨和雪,通常是0 ℃或略高于0 ℃,由此导致降水输入和模型输出有诸多不确定性[29-30].常用的临界气温法包括,双临界气温分离法与单临界气温分离法.双临界气温只适用于我国的一些干旱地区,单临界气温法具有普遍适用性且具有较高精度[31-32].在本研究中采用单临界气温法:

(3)

其中,PL为固态降水量(mm),Ts为固液态临界气温值(℃).固液态降水分离的气温临界值可以通过统计气象站监测的降雨、降雪、雨夹雪及与之分别对应的气温值确定.但考虑到极端异常天气以及不同降水形态对应气温出现重叠的现象,采用概率保证的方法,取降雨和降雪95%,雨夹雪50%的保证率,即站点记录的95%的降雨事件发生在气温临界气温之上,降雪事件95%发生在气温临界气温之下,雨夹雪则被临界气温值均分[11,31].计算所得3个气温值相等则直接定为临界气温值,若3个气温值接近则取其平均值.在本研究使用昌都气象站(31°08′N,97°11′E,3251 m)监测数据,数据序列长度为2005年2月至2019年5月,监测间隔时长为3 h,数据在网站https://rp5.ru获取.

3 结果与讨论

3.1 反照率与气温

选择天气状况良好,影像上无积云覆盖2013年夏季成像的多光谱影像反演得到的觉曲现代冰川反照率,运用自然断点法对其冰川反照率行分为三级,并将冰川分布区以高程中值线(5 390 m)划分为上下两个部分(如表3).从时间上来看,对比6—8月冰川反照率有明显变化.6月份受西南季风及高原热力作用影响降水量开始增加,但此时气温较低,使冰川表面积累量增加,消融却不强烈.此时左右冰川平均反照率分别为0.54、0.6,但反照率大于0.6的高值区域主要分布在海拔中值线以上.7月气温与降水达到一年中的最大值,由于新雪的反射率比冰面大得多,冰川反照率高值区向低海拔延伸至靠近冰川末端.随气温升高,积雪开始消融,冰川表面转为以冰雪混合类型为主,冰川表面反照率逐渐降低.至消融最盛的8月,冰川反照率变化明显,冰川反照率平均降低0.22,反照率中值区及高值区全部分布冰川积累区.这是由于冰川整体消融强烈,降雪快速消融,冰内碎屑物质出露,致使冰面反射率继续减小[33].

表3 冰川积累区、消融区、冰川区平均反照率

从空间上看,6—8月中线以下低海拔区相对变化更为剧烈(见图2).相比7月,8月份冰川物质平衡线下消融区反照率平均减小值为0.33,而冰川积累区平均变化值为0.21.冰川在低海拔带冰川面积萎缩,从野外观察发现原冰雪面变为污化冰面或冰川退缩后露出的基岩,导致低海拔带冰川反照率较低.随着海拔升高,气温降低,消融并不强烈,反照率值相对增大.在海拔5.3 km以上较高区域冰川反照率有所降低,这是由于此处坡度较陡,不利于冰雪积累,有裸露岩石存在导致反照率偏低.

图2 冰川反照率随海拔的变化(2013-06-10)Fig.2 Albedo changing with altitude(2013-06-10)

8月份冰川处在强消融期,冰川表面无积雪或积雪覆盖量小,使用反演的8月份冰川表面反照率来代表冰面反照率.在冰川覆盖范围内使用ArcGIS随机选点工具随机选取300个样点,通过最小二乘法回归分析拟合得到冰面反照率与气温关系如式(4).

αice=-0.029T+0.624.

(4)

由于冰面反照率相对稳定,且仅有气温一个参数,模拟的结果相对较差[34-35].但它是在一定物理基础上统计回归得到的,仍具有一定的适用性,可供研究区内冰川物质平衡模拟的研究和应用做参考见图3.

图3 气温与冰面反照率统计关系Fig.3 Relation of ice albedo to air temperature

3.2 临界气温的确定

在2005年2月至2019年5月期间昌都气象站共获取30 380条气象记录,降水形态记录3 202条,其中,包括雷暴天气105次,在统计时剔除由其产生的冻雨、暖雪等极端天气事件的数据见表4.最后记录有降水形态的共3 097条,依据监测时天气状况划分为降水、降雪与雨夹雪,其中冰雹按降雪处理.

表4 降水事件分类统计

从图4统计结果来看,研究区内以降雨为主,这与研究区降水在年内分布的不均衡有关.研究区降水主要集中在6—9月,占全年降水的77.15%,且6—9月平均气温约为16 ℃,远远高于降雪温度范围,降雨成为主要降水形态.单临界气温分离法最终是将降水分离为固态与液态降水,高海拔地势使雨夹雪发生的概率增加,但相对于降雨和降雪其发生概率仍较小.

图4 昌都气象站月均气温与降水量Fig.4 Monthly average temperature and precipitation of Changdu Meteorological Station

对比降雨、降雪与雨夹雪事件发生的温度范围,在-2.8~9.7 ℃范围内三者同时存在.对于气温重叠部分,取降雨和降雪95%的保证率,雨夹雪50%的保证率情况下,计算得到图5气温依次为4、5.1、3.1 ℃,取其平均值得到固液态降水临界气温为4.07 ℃.95%降雨事件气温在4 ℃以上,接近临界气温值,在确定降水形态时可以准确分离液态降水.以临界气温值分离降雪事件保证率降低至92%,但仍有较高的保证率.

图5 临界气温计算Fig.5 Threshold temperature calculation

4 结 论

(1)在时间上,6—8月冰川平均反照率具有先增大后减小的趋势.在空间上,随气温、降水变化,冰川下部低海拔区消融剧烈,冰川反照率变化更为明显.同时冰雪积累的地形条件也影响反照率的变化,在地坡度较陡区域反照率偏小.

(2)HAR气温数据与反演的冰川反照率回归分析得到反照率与气温的线性关系,在研究区内有一定适用性.但在研究中没有考虑降水的影响,在部分时段反照率值会偏小,量化方案仍需要提高.

(3)利用昌都气象站2005—2019年监测数据得到研究区固液态降水分离的单临界气温值为4.07 ℃,在分离降雨与降雪时均能保持较高的保证率.

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