2023, Vol. 35 
(2: 中国科学院西北生态环境资源研究院，冰冻圈科学国家重点实验室, 兰州 730000)
(3: 云南大学国际河流与生态安全研究院, 昆明 650091)
(2: State Key Laboratory of Cryospheric Science, Northwest Institute of Eco-Environment and Resource, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, P.R.China)
(3: Institute of International Rivers and Eco-security, Yunnan University, Kunming 650091, P.R.China)
冰湖是由冰川作用或以冰川融水补给为主的湖泊，是区域气候与冰川变化的指示器[1-2]。过去几十年来在气候变暖、冰川普遍退缩、全球冰湖面积明显的扩张趋势背景下[3]，亚洲高海拔区及其子区域冰湖变化引起了研究者的广泛关注。在亚洲高海拔区，Wang等采用目视解译方法基于Landsat影像对1990与2018年亚洲高海拔地区冰湖边界进行提取，分析1990-2018年冰湖变化，结果表明28年间冰湖面积平均扩张率为15.2 % [4]。Chen等基于遥感影像自动化提取了2008与2017年亚洲高海拔地区冰湖边界，发现10年间冰湖面积扩张98.22 km2且冰川接触湖与小面积冰湖(≤0.04 km2)变化最为明显[5]。Zhang等基于卫星影像采用目视解译的方法对“第三极”(帕米尔兴都库什喜马拉雅和青藏高原)地区冰湖边界矢量化，其中1990-2010年该地区的冰湖面积平均每年扩张6.43 km2[6]。在阿尔泰、西昆仑山、天山、喜马拉雅山等区域不同时段的冰湖面积呈不同程度的扩张趋向，但不同区域冰湖变化的特征也存在显著差异[7-11]。
冰湖变化是由多种因素综合作用的结果，国内外学者多从气候变化、冰川变化和湖盆环境等因素及其耦合关系分析区域内冰湖变化的影响因素。在天山，气温升高、冰雪融水增多直接导致与冰川接触的冰湖面积扩张[11]；由于冰川退缩，喜马拉雅山中段地区冰川补给湖面积扩张122.1 %，而非冰川补给湖仅增加2.8 % [12]；受气温、降水共同作用，念青唐古拉山西段冰湖面积扩张1.185 km2，气温上升引起冰川消融是冰湖发育的直接因素，而降水为冰湖生长的重要补给源[10]；1990-2010年，青藏高原地区由于冰川融水增加，冰湖面积增加128.5 km2[6]。可见，不同区域、不同时段、不同类型冰湖变化的原因存在显著差异。
本文以中国西部冰冻圈区为研究区，基于Landsat影像对2000和2020年中国冰湖进行边界提取，结合已发布的1990年冰湖编目数据，从流域和山脉的角度，分析1990-2020年中国冰湖面积变化特征及影响因素，为中国冰冻圈水资源与灾害评价提供基础信息与支持。
1 数据与方法 1.1 数据本文选用的数据主要有冰川编目数据、冰湖编目数据、Landsat影像数据、SRTM(由美国太空总署和国防部国家测绘局以及德国和意大利航天机构共同完成的地球表面遥感测量结果)高程数据、HydroATLAS全球流域数据、RGI 6.0区域矢量数据[13]以及ERA 5气象数据等。冰川编目数据包括中国第二次冰川编目数据(由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所2014年发布)和2018年中国冰川编目数据[14]，用于冰湖编目缓冲区计算、冰湖类型识别与冰川变化计算；中国冰湖编目数据包括由本团队完成的1990年冰湖编目数据[4]以及本文完成的2000和2020年两期中国冰湖编目数据。SRTM数字高程模型数据用于获取冰湖的高程与坡度信息，数据来源于中国科学院计算机网络信息中心的国际科学数据镜像网站(http://datamirror.csdb.cn)且空间分辨率为30 m (1″)。ERA 5数据来源于第五代欧洲中期天气预报中心(ECMWF)大气再分析全球气候数据(https://cds.climate.copernicus.eu)，气温、降水量、蒸发量数据的时间分辨率均以月为单位、空间分辨率为0.25°，用于分析冰湖变化的气候背景。
从美国地质勘探局(USGS, https://earthexplorer.usgs.gov/)和地理空间数据云(http://www.gscloud.cn/)获取的505景Landsat影像(图 1)，主要用于提取2000和2020年冰湖边界。Landsat影像选用原则包括：(1) 云量覆盖较少(小于5 %)；(2) 以2000和2020年影像为主(由于影像缺失及影像质量问题，影像选取的时间范围放宽至(2000±1~3)年或(2020±1)年)；(3) 为减少积雪等因素对冰湖边界识别的影响，影像时间以夏季与秋季(6-11月)为主，占影像数量的70 %。
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图 1 中国冰湖编目使用遥感影像时相(黑色、橙色、蓝色分别表示1990、2000、2020年3期数据影像所选时间) Fig.1 The time phases of remote sensing images used in the inventory of glacial lakes in China (Black, orange and blue represent the selected time of data images in 1990, 2000 and 2020, respectively) |
本研究采用自动化冰湖边界提取与目视解译冰湖边界相结合的方法来确定冰湖边界[4]。基于归一化水体指数(NDWI)自动提取冰湖边界时，选取绿波段与近红外波段进行比率计算，并根据给定阈值(-0.10~0.20)区别遥感图像中水体与非水体。参照已有研究的做法，本文选取6个连续水体像元(约0.0054 km2)作为冰湖面积的最小值[4, 15]；并以冰川边界10 km缓冲区范围内的冰湖作为研究对象，进行边界识别与编目。
主要基于假彩色合成图像中识别冰湖的独特纹理、颜色和其他特征，借助NDWI、谷歌地球(Googel Earth)影像和SRTM数字高程模型数据提取的坡度等辅助数据，通过人工目视解译来提取冰湖边界。冰湖边界矢量化过程中，根据Google Earth的3D数字地形图、现代冰川与冰湖的水力关系和位置等，将冰湖分为冰川接触型冰川补给湖(与冰川末端或边缘接触的冰湖)、非冰川接触型冰川补给湖(不与冰川接触但冰川融水可直接补给的冰湖)、冰面湖(发育在冰川表面的冰湖)和非冰川补给湖(现代冰川融水不能直接补给的冰湖)4类，其中前3类统称为冰川补给湖[4]。最后利用GIS软件，计算冰湖的周长、面积、经纬度、误差等属性信息，并手工录入冰湖的影像数据源、时间、类型、所属子区域等属性信息(图 2)。
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图 2 冰湖编目流程 Fig.2 Flow chart of glacial lake inventory |
在进行冰湖边界提取时，受影像分辨率和质量、分类阈值的选取以及解译人员经验和主观判断等影响[16-17]，冰湖范围会存在一定的误差。假设目视解译造成的面积误差符合高斯分布，通过冰湖边界的像元数量，对冰湖范围进行误差评估[18]，其公式为：
| $ \varepsilon(1 \sigma)=\frac{P}{V} \cdot \frac{V^2}{2} \times 0.6872 $ | (1) |
| $ E=\frac{\varepsilon(1 \sigma)}{A} \times 100 \% $ | (2) |
式中，ε为冰湖最大面积误差(km2)；σ为标准差；P为冰湖周长(m)；V为影像空间分辨率(30 m)；0.6872为单位标准偏差下的修正系数；E为冰湖的相对误差；A为冰湖总面积(km2)。基于误差传递原理，区域内冰湖面积误差的计算公式为：
| $ E_i=\sqrt{\sum\limits_{j=1}^n a_j^2} $ | (3) |
式中，Ei为区域的冰湖面积误差；aj为i个区域内第j个冰湖的面积误差。
1.2.3 面积变化计算冰湖面积变化为两次冰湖编目中冰湖面积的差值，由于每一期冰湖编目所选取的影像数据源存在时间跨度，为便于分析冰湖面积变化特征，本文采用冰湖面积变化率与面积变化相对速率[19]两种方式，其计算公式为：
| $ R_{\mathrm{GLAC}}=\frac{A_n-A_m}{A_m} \times 100 \% $ | (4) |
| $ P V_{\mathrm{GLAC}}=\left[\left(\frac{G L A_1}{G L A_0}\right)^{1 / Y_{1-0}}-1\right] \times 100 \% $ | (5) |
式中，RGLAC为冰湖面积变化率(%)；PVGLAC为冰湖面积变化相对速率(% /a)。任意两期冰湖编目数据中，An(GLA1)、Am(GLA0)分别为下一期冰湖编目与上一期冰湖编目相应区域内的冰湖面积(km2)；Y1-0为该两期冰湖编目时所用影像数据源采集时间的间隔，单位为年，可由下式得到：
| $ Y_{1-0}=\frac{\sum\limits_{i=1}^m A_i \cdot Y_i}{\sum\limits_{i=1}^m A_i}-\frac{\sum\limits_{j=1}^n A_j \cdot Y_j}{\sum\limits_{j=1}^n A_j} $ | (6) |
式中，Ai和Yi分别为下一期冰湖编目时某区域内第i个冰湖的面积和影像数据源年份；Aj和Yj分别为上一期冰湖编目时该区域内第j个冰湖的面积和影像数据源年份；而m和n分别为下一期与上一期冰湖编目时该区域的冰湖总数量。
1.2.4 逐步回归分析在普通多元回归分析中，自变量之间的共线性会导致模型无法准确估计，而逐步回归分析不仅能够解决共线性问题[20-21]，且可从诸多变量中选取变量建立“最优”方程。本文采用逐步回归分析不同流域各因素对冰湖变化的整体影响，以冰湖面积变化速率作为逐步回归中的因变量，而自变量选取主要考虑气候因素(降水量变化率、蒸发量变化率)。计算首先将自变量逐个与因变量进行回归分析，选取拟合优度显著的模型作为基础模型；再依次引入其余自变量，保留拟合模型显著的影响因子，直到不能够引入新变量为止。
2 结果 2.1 冰川补给湖面积扩张显著2020年中国共发育冰湖(1185.9±1.7)km2，1990-2020年冰湖面积增加(180.1±0.1)km2，增加了17.9 %，冰川补给湖和非冰川补给湖面积分别扩张22.9 % 和4.9 %。其中，冰面湖和冰川接触型冰湖面积扩张速率最快，分别达1.6 % /a和1.5 % /a，非冰川接触型冰湖为0.5 % /a，非冰川补给湖的面积扩张速率最慢，为0.2 % /a(表 1)。总体上，1990-2020年冰川补给湖呈现普遍快速扩张的态势，其平均扩张速率(1.2 % /a)是非冰川补给湖(0.2 % /a)的6倍。在年代际上，2000年前后冰湖面积扩张速率差异明显，1990-2000年冰川补给湖扩张速率(1.1 % /a)是非冰川补给湖扩张速率(0.7 % /a)的1.6倍；而2000-2020年冰川补给湖扩张速率为0.5 % /a，非冰川补给湖则以0.1 % /a的速率退缩。
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表 1 中国西部不同类型冰湖面积/数量变化 Tab. 1 Variation of area/quantity of different types of glacial lakes in western China |
空间上，不同类型冰湖面积变化差异明显(图 3)。1990-2020年冰湖面积扩张最显著的流域是东亚内流区域(37 %)与青藏高原内陆地区(36 %)，冰川补给湖扩张面积分别占各区域冰湖扩张总面积的94 % 与88 %，其扩张速率均为1.1 % /a，非冰川补给湖扩张速率分别为0.7 % /a与1.0 % /a。萨尔温河流域冰湖扩张(20 %)仅次于上述两区域，冰川补给湖扩张面积占该区域总扩张面积的91 %，扩张速率(0.8 % /a)是非冰川补给湖扩张速率(0.2 % /a)的4倍，其中冰面湖和冰川接触型冰湖扩张速率最快，分别达3.6 % /a和2.1 % /a，非冰川接触型冰湖扩张速率较慢，为0.4 % /a。相比恒河流域、中亚内流区与印度河流域(冰川补给湖扩张面积分别占各自区域冰湖扩张总面积的93 %、113 % 和87 %，扩张速率分别为0.6 % /a、0.6 % /a和0.5 % /a)，黄河流域内冰川补给湖面积扩张相对较慢(扩张面积占该区域冰湖扩张总面积的31 %)，扩张速率仅为0.1 % /a(冰川接触型冰湖扩张最快，达1.3 % /a；非冰川接触型冰湖扩张较慢，为0.1 % /a)，而非冰川补给湖扩张面积占69 %，且扩张速率(0.37 % /a)大于冰川补给湖扩张速率。
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图 3 中国西部1990-2020年不同流域冰湖面积变化(括号内为该流域冰湖面积平均扩张率；不同颜色代表不同类型冰湖扩张面积占该流域冰湖扩张总面积的百分比) Fig.3 Variation of glacial lake area in different basins in western China from 1990 to 2020 (the average expansion rate of glacial lake area is labeled in parentheses; different colors represent the percentage of expanded area of different types of glacial lakes in the total expanded area of the basin) |
中国冰湖面积在海拔2100~6300 m范围内呈近似正态分布，2020年冰湖分布的平均海拔(4829 m)比1990年冰湖分布的平均海拔(4808 m)高21 m，而2020年冰湖分布的最高海拔(6254 m)较1990年冰湖最高海拔(6078 m)高出176 m。1990-2020年冰湖不仅分布海拔在升高，且较高海拔带的冰湖面积呈相对快速增长的趋势，在海拔5500 m以上冰湖面积扩张最大(30.5 %)，以200 m高差对冰湖进行分带，海拔5700~5900 m范围内冰湖面积平均扩张速率最快(1.4 % /a)(图 4)。
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图 4 中国西部不同海拔区间冰湖的分布与变化 Fig.4 Distribution and variation of glacial lakes at different elevations in western China |
1990-2020年不同山脉冰湖分布的平均海拔呈上升趋势，冰湖分布的平均海拔升高最显著的区域是阿莱山西天山地区(冰湖分布的平均海拔由3477 m升高到3523 m)与祁连山东昆仑山地区(冰湖分布的平均海拔由4771 m升高到4817 m)。其中，在阿莱山西天山地区，冰湖分布的平均海拔以上冰湖扩张速率(1.2 % /a)明显比平均海拔以下的冰湖扩张速率(0.1 % /a)快；在祁连山东昆仑山地区，冰湖分布的平均海拔以上冰湖扩张速率(2.3 % /a)是平均海拔以下冰湖扩张速率(0.8 % /a)的2.9倍。相比其他山脉区域，在阿尔泰山地区冰湖分布的平均海拔变化较低(由1990年的2694 m升高到2020年的2698 m)，冰湖分布的平均海拔以上冰湖扩张速率(0.2 % /a)是平均海拔以下冰湖扩张速率(0.1 % /a)的2倍，且冰湖分布的最高海拔升高147 m(由1990年冰湖分布的最高海拔3196 m升高到2020年3343 m)。在青藏高原内陆地区冰湖分布的最高海拔升高最大(由1990年冰湖分布的最高海拔6078 m升高到2020年的6254 m)，相比冰湖分布的平均海拔以下冰湖扩张速率(0.7 % /a)，冰湖分布的平均海拔以上冰湖扩张速率(0.6 % /a)增长并不明显。总的来说，不同山脉分布在平均海拔以上的冰湖较平均海拔以下的冰湖增长更为快速(图 5)。
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图 5 中国西部1990-2020年不同山脉不同海拔带(以200 m高差分带) 冰湖面积变化速率(黑色虚线为冰湖分布的平均海拔) Fig.5 Change rates of glacial lake area in different mountain ranges and altitude zones (200 m high difference zone) in western China from 1990 to 2020 (black dotted line shows the average distribution elevation of glacial lakes) |
冰川是气候的产物，气候的变化必然会引起冰川变化，已有研究表明冰川变化对气温更敏感[9]。统计分析显示，1990-2020年中国冰川作用区气温总体呈持续上升趋势(升温率为0.04℃/a)。冰川消融是冰湖的主要补给水源[22]，而且冰川普遍退缩，为冰湖发育提供了发育空间[23]。近年来，随着气温升高中国西部冰川面积普遍退缩(平均退缩速率为0.6 % /a)，与冰川补给湖的面积普遍扩张(图 6)对应，指示当前我国冰川补给湖面积的普遍扩张与气温升高引起的冰川退缩密切关联。如喜马拉雅地区冰川平均退缩速率(0.7 % /a)大于中国西部冰川平均退缩速率(0.6 % /a)，且冰川末端向高海拔退缩[24-26]，与之相应，该地区冰川补给湖的面积扩张速率为0.8 % /a，冰湖分布的平均海拔由1990年的5081 m升高到2020年的5097 m。
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图 6 中国西部冰川作用区气温变化、冰川面积变化(基于第二次冰川编目与2018年冰川编目数据)与冰川补给湖面积变化 Fig.6 Temperature change, glacier area change (based on the second glacier inventory and 2018 glacier inventory data) and glacier-fed lake area change in the glaciation region of western China |
另一方面，冰川退缩不仅造成冰川补给湖的面积扩张，同时冰川融水被冰湖滞留而在湖中聚集，湖的潜能与潜在溃决洪水体积都将增加，从而导致潜在危险性冰湖数量和危险程度增大[27]。已有研究表明，喜马拉雅地区气温升高导致该地区冰川快速退缩，冰川湖泊不断增多[28]，同时喜马拉雅山东段地区冰湖溃决灾害发生次数也最多[29-30]。因此为减少冰湖溃决造成的影响，对中国西部冰湖灾害风险的评估还需进一步加强。
3.2 降水蒸发与冰湖变化非冰川补给湖的变化主要受降水、融雪和蒸发等因素控制[31]。降水是非补给湖的主要水源，从中国西部地区逐年降水量与年蒸发量数据来看(图 7a)，1990-2000年降水量(平均降水量799 mm)呈增加趋势，增率为1.86 mm/a，而2000-2020年降水量(平均降水量728 mm)则呈减少趋势，减率为0.41 mm/a，这总体上与2000年后较2000年以前冰湖面积变化明显放缓对应，虽然蒸发量表现出微弱、不显著的下降趋势(图 7b)。在流域的角度上，以降水量变化率与蒸发量变化率作为自变量、流域内非冰川补给湖面积变化率(图 3)作为因变量进行逐步回归分析。结果表明：降水与蒸发对非冰川补给湖面积变化的解释度达75 %，其中，蒸发量对非冰川补给湖区域面积变化的影响显著(P=0.003)，而降水量对区域非冰川补给湖的影响不显著(P=0.24)(表 2)。可见，流域蒸发量的变化显著影响非冰川补给湖的面积变化[32]。
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图 7 中国冰川作用区1990-2020年冰湖分布区域降水与蒸发量的变化 Fig.7 Changes of precipitation and evaporation in glaciation region of China from 1990 to 2020 |
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表 2 降水、蒸发与非冰川补给湖面积变化 Tab. 2 Changes of precipitation, evaporation and non-glacier-fed lake area |
不同区域非冰川补给湖的面积变化与降水和蒸发量变化密切相关，如中亚内流区域非冰川补给湖退缩最显著(0.3 % /a)，与该区域净降水量(降水量蒸发量)以2.7 mm/a速度减少对应；在鄂毕河流域非冰川补给湖面积扩张不明显(0.1 % /a)，净降水量变化率呈减少趋势(1.6 mm/a)，可见蒸发量变化对中亚内流区域与鄂毕河流域非冰川补给湖变化的影响显著。在青藏高原内流区，净降水量平均增加率达1.3 mm/a，1990-2020年青藏高原内流区域非冰川补给湖面积扩张速率达0.7 % /a，这与Liu等[22]研究表明青藏高原地区湖泊扩张的驱动因素是降水量增加一致。除气候变化外，非冰川补给湖的变化还受集水区面积、出湖径流以及积雪冻土融化等因素共同作用，水量平衡过程复杂，且ERA 5再分析数据存在一定的不确定性[33-34]，降水与蒸发对非冰川补给湖的定量影响还需进一步的研究。
4 结论基于Landsat卫星影像调查了2000和2020年中国境内冰湖分布，并结合1990年冰湖编目数据，分析了1990-2020年中国冰湖变化特征及影响因素，得出以下结论：
1) 2020年发育冰湖18325个(1185.9±1.7) km2，1990-2020年冰湖面积扩张(180.1±0.1) km2，平均扩张速率为0.6 % /a。年代际上，2000-2020年间冰湖面积扩张速率(0.3 % /a)较1990-2000年的面积扩张速率(1.0 % /a)明显放缓。1990-2020年冰川补给湖面积扩张速率(1.2 % /a)是非冰川补给湖面积扩张速率(0.2 % /a)的6倍。冰湖变化与区域气温、降水、蒸发与冰川变化等因素密切相关，冰川补给湖面积的快速扩张主要受气温升高(冰川退缩)的影响，而非冰川补给湖则主要受降水与蒸发的影响，其中蒸发量对非冰川补给湖面积变化影响更为显著。
2) 冰湖面积分布呈近似正态分布，1990-2020年较高海拔带的冰湖面积比较低海拔的冰湖面积增长快速。2020年冰湖平均海拔分布在4829 m，相比1990年冰湖分布海拔(平均海拔4808 m)升高21 m；冰湖分布的最高海拔由1990年的6078 m升高到2020年的6254 m。其中，阿莱山西天山区域与祁连山东昆仑山区域冰湖分布的平均海拔升高最大(升高46 m)，与我国冰湖分布向高海拔地区增长和区域气温快速升高密切相关。
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