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玉龙雪山站在海洋型冰川动态变化监测方面取得系列成果

发表日期:2021-01-14来源:

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  玉龙雪山是欧亚大陆距赤道最近、规模最大的海洋型冰川区,对气候变化极为敏感,是全球变化研究最具代表性区域。显著的低纬垂直高差,孕育了多样的冰雪文化景观,其冰冻圈服务与人类活动关系极为密切,是开展人地关系研究的关键性典型区域。 

  1982年青藏高原综合科考横断山分队考察以来,中国科学院玉龙雪山冰冻圈与可持续发展野外观测研究站(简称玉龙雪山站)致力于中国海洋型冰川分布区的冰冻圈环境与经济社会可持续发展协同研究。历经10余年的建设与发展,已逐步建立起一站四区的冰冻圈与可持续发展空间观测网络体系(一站即玉龙雪山站;四区即岗日嘎布、梅里雪山、贡嘎雪山、达古雪山),空间范围涉及滇西北、藏东南和川西高原等青藏高原东南部大片区域 

  2020年,玉龙雪山站中国海洋型冰川动态变化精细化监测研究获系列进展。 

  玉龙雪山白水河1号(玉龙雪山定位监测冰川)冰川物质平衡观测资料和模型模拟发现:过去60年白水河1号冰川物质亏损严重,年物质平衡平均为-0.42 m w.e.1952-2017年,累计物质平衡达-27.45 m w.e.。同期,玉龙雪山冰川面积每年平均减少-1.07%/a白水河1号冰川加速消融趋势明显快于中国和全球参照冰川物质亏损的速率Wang et al., Reg. Environ. Change, 2020; Wang et al., Sci. Rep., 2021 

  白水河1号冰川表面运动的监测结果表明:年际变化上,2012-2019年白水河1号冰川持续退缩,冰流速度有所下降(下降率为1.73 m/a),其主要原因是冰川储量亏损,冰川变薄致重力加速削减,进而影响到冰川运动速度。季节变化上,白水河1号冰川在季风期(6-9月)的运动速度明显高于非季风期(约占总运动量的68~72%),该变化通常与冰面消融状况和冻结率控制的冰川底部滑动有关。在空间尺度上,白水河1号冰川运动速度从冰川末端向冰川上部逐渐递减,该变化则主要受制于冰川的几何形态(Yan et al., Sci Total Environ., 2021)。 

  冰川厚度数据是冰川储量评估、模型模拟以及冰下制图的关键,常采用探地雷达测量冰川厚度(ground-penetrating radar, GPR)。测量结果表明: 白水河1号冰川海拔4740-4890 m之间的平均冰厚52.48 m,最大厚度达92.83 mLiu et al., Remote Sensing, 2020)。近年,国外无人机飞行测量技术广泛应用于冰川动态变化测量,2018年玉龙雪山站在国内率先将其技术应用于白水河1号冰川,以揭示冰川表碛覆盖区冰面高程变化及其流速特征。结果显示:白水河1号冰川表碛覆盖区冰面高程2018年夏季平均降低6.58 m± 3.70m,夏季平均冰面流速为0.14 m/d ± 0.05m/d,与地面观测结果相符(Che et al., Remote Sensing, 2020)。 

  在上述站点精细化监测基础上,依托“一站四区”观测网络,玉龙雪山站系统揭示了玉龙雪山、梅里雪山、岗日嘎布、贡嘎雪山及达古冰川等典型海洋型冰川区近几十年来的冰川动态特征及其对气候变化的响应机制。海洋型冰川表碛覆盖大、冰裂隙密布、冰温高,表碛、裂隙的存在导致冰面吸收太阳辐射通量的增加,液态降水的增加则导致冰面融水淋溶作用呈加强趋势。相对大陆型冰川,海洋型冰川动态变化更为显著,物质亏损更为严重。针对海洋型冰川观测难度大的现实问题,玉龙雪山站持续加强了无人机、雷达和遥感等新技术的综合利用程度,通过协同对比,及时掌握海洋型冰川快速变化出现的新情况和潜在影响,为冰冻圈多灾种风险评估、灾害预警、防灾减灾提供了重要数据支撑,具有重大社会价值(Wang et al., Sci. Rep., 2021)。 

  十三五期间,玉龙雪山站深入揭示海洋型冰川快速变化过程、机理及其与其它圈层的相互作用机制,综合评估了区域冰冻圈变化的水文、生态效应及其影响程度,为“一站四区”区域水资源利用、生态保护、旅游可持续发展提供了科技支撑和试验示范。由于在运行管理、人才培养、科研成果、仪器设施建设、数据积累、交流共享等多个方面试验示范推广作用,202012月,玉龙雪山站入选国家野外科学观测研究站择优建设名单。 

  十四五时期,玉龙雪山站将立足中国海洋型冰川区,以冰冻圈与可持续发展长期定位监测为基础,围绕“冰天雪地也是金山银山”、长江经济带“生态优先、绿色发展”、川藏铁路防灾减灾、“三区三州”脱贫攻坚,以及联合国2030 SDGs可持续发展等国家重大战略需求,加大海洋型冰川区生态环境保护与高质量发展协同研究进程,以促进地方经济从“又快又好”发展向“又好又快”发展转变,为生态环境保护和决策管理提供重大科学依据,为国家生态文明建设提供科学数据支撑。  

                                             (责任编辑 陈治理)

部分成果: 

1.Wang S.J., Che Y.J.*, Pang H.X., et al. Accelerated changes of glaciers in the Yulong Snow Mountain, southeast Qinghai-Tibetan Plateau. Regional Environmental Change, 2020, 20, 38: doi.org/10.1007/s10113-020-01624-7. 

2.Che Y.J., Wang S.J.*, Yi S.H., et al. Summer mass balance and surface velocity derived by unmanned aerial vehicle on debris-covered region of Baishui River Glacier No.1, Yulong Snow Mountain. Remote Sensing, 2020, 12: 3280. 

3. Liu J., Wang S.J.*, He Y.Q., et al. Estimation of ice thickness and the features of subglacial media detected by ground penetrating radar at the Baishui River Glacier No.1 in Mt. Yulong, China. Remote Sensing, 2020, 12(24): 4105. doi.org/10.3390/rs12244105. 

4.Yan X.G., Ma J.Z., Ma X.Y., et al. Hydrothermal combination and geometry control the spatial and temporal rhythm of glacier flow. Science of the Total Environment, 2021, 760: 144315. doi.org/10.1016/j.scitotenv.2020.144315. 

5.Wang S.J., Che Y.J., Wei Y.Q. Spatiotemporal dynamic characteristics of typical temperate glaciers in China. Scientific Reports, 2021, 11:657. doi.org/10.1038/s41598-020-80418-7.  

玉龙雪山冰冻圈与可持续发展野外观测研究站“一站四区”观测网络

 

玉龙雪山冰川面积退缩与白水河1号冰川物质平衡变化

玉龙雪山白水河1号冰川2012-2019年冰面流速特征

玉龙雪山白水河1号冰川厚度与表碛覆盖区冰面高程、流速特征

典型海洋型冰川物质平衡时空特征及其与周边冰川之协同对比 

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