本次研究基于地形地貌、地温分布和坡度坡向特征等综合信息, 完成了藏北地区的多年冻土范围调查。基于前人冻土边界模型得出的多年冻土下限结论, 采用DEM数据提取海拔高程, 结合遥感影像反演的地表温度, 先进行藏北等地区冻土边界的初步划定; 然后以地形地貌参数和地物高分遥感影像特征^[4]为依据, 开展多年冻土边界的解译圈定; 最终完成全区多年冻土范围的划分。

通过对前人工作成果的对比分析^[5]发现, 南卓铜等^{[6, 7]}的扩展冻结数学模型(E-FROSTNUM)在青藏高原西部地区的多年冻土进行模拟时具有较高的精度。因此, 基于前人多年冻土资料, 利用E-FROSTNUM模型, 输入MODIS LST日均温度, 进行参数优选, 得到了优化的热物理参数E(岩土冻融因子); 然后将实地调查结果应用于整个工作区, 初步划定多年冻土分布范围; 最终由冻土地貌专家采用人工交互遥感解译的方式确定了多年冻土界限。其中岩土冻融因子E可使用西昆仑野外实地调查区分布图进行参数率定, 从而优化模拟结果。将模型输出的冻结数F= 0.5 作为多年冻土和季节冻土界限, F< 0.5为季节冻土, F ≥ 0.5为多年冻土。即^{[6, 7]}

F= |DDF||DDF|+E|DDT|, (1)

式中: DDF和DDT 分别为冻结和融化指数, ℃· d; E 为无量纲量, 表征影响冻土形成、发展以及变化过程, 并取决于岩土冻融性质的因子。其中DDF和DDT 由3 a的MODIS LST 日均温度平均给定。

然而对照实际野外调查结果发现, 按照上述方法直接计算出的多年冻土面积被高估了, 调查区多处湖泊周围的非多年冻土区也被模拟为多年冻土区。由于多年冻土区与季节冻土区具有不同的分布高程、区域气候、岩土结构和含水量, 对外来电磁波有着不同的吸收和反射特性, 在遥感影像图中的纹理色调特征也就有所差别。因此, 对于以上自动提取的冻土边界, 最后需有冻土专家的介入, 依据野外调查结果以及高分影像特征, 采用人工解译方法进行多年冻土边界的修正和圈定。

藏北高原的气候一般只分为冷季和暖季, 多年冻土范围的遥感解译修正主要选用暖季(7— 9月)的高分遥感影像与冷季(12月— 次年3月)少雪的高分遥感影像进行对比分析解译。多年冻土和季节冻土的冷季影像特征基本相似, 而在暖季则表现出很大差异, 因为长期的冻融演化, 多年冻土形成了自己独特的地形地貌特征和植被分布规律, 而季节性冻土在冷季所产生的冻胀到暖季发生消融恢复, 因此暖季时与非冻土区几乎没有什么差别。多年冻土在地貌表现和植被覆盖上的主要解译标志为 盐渍化的冻胀丘、冻融泥流阶地、石环(多边形土)和石条、石河和岩屑流等。

以石河和石海为例, 主要分布在狮泉河河谷西侧的冲洪积扇上, 面积约为数百至数千平方公里不等, 由巨大块砾组成, 直径0.8~1.5 m, 稍有磨圆。图1(左)为狮泉河冲洪积平原上发育的石海, 河谷上游有冰川发育, 可以判定这些巨大块砾是强烈寒冻风化作用的产物; 图1(右)则是发育在斜坡上的石河(岩屑坡)。

图1

Fig.1

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图1 狮泉河公路附近发育的石海(左)和石河(岩屑坡)(右)Fig.1 Rock sea(left)and rock river (debris slope, right)near Shiquanhe River Road

查阅资料发现, 石海的分布下限一般比雪线低200~400 m, 因该地带气温长期处于0 ℃以下的负温条件下^[8], 物理风化作用强烈, 尤其是冰劈风化作用使岩石破裂变碎, 形成大面积分布的块石群, 往往在冲洪积扇的扇面上或者台地等开阔平坦地带形成石海。如果块石群分布在山坡上, 则会顺着地势缓慢向下移动, 形成石河(岩屑坡), 移动期间会略有磨圆。石海和石河(岩屑坡)主要发育在海拔5 000 m以上雪线附近的物理风化严重区域, 一般位于更新世形成的冰碛上, 由于后期冰川、流水和重力等作用, 会被搬运至海拔相对较低的平缓地段。

神仙湾地区遥感调查发现有大片冻融泥流阶地(图2), 野外调查证实在天神达坂一带有冻融泥流阶地(图3)。

图2

Fig.2

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图2 天神公路两侧冻融泥流阶地Fig.2 Freezing dissolving mud flow terrace on Tianshen Road

图3

Fig.3

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图3 冻融泥流阶地野外实地照片Fig.3 Field photos of freezing dissolving mud flow terrace

该地段断裂构造发育, 在其西南数千米即是乔尔天山— 岔路口断裂带, 另外还分布有次级断裂以及NE向隐伏断裂。从岩性成分来看, 本地的基岩主要由铁隆滩群砂砾岩 (K₂t^ss)、龙山组砂岩 (J₂l^ss)以及落石沟组灰岩 (D₂l) 组成。沟谷两侧高山基岩因受区域构造环境的复杂地质内营力作用, 外加强烈的寒冻风化剥蚀和冰劈作用, 碎屑岩经过漫长的历史演变, 逐渐变成了厚层的第四纪松散残积坡, 覆盖在了沟谷两侧的坡地上, 在高寒高海拔的气候条件形成了高原永久冻土^[9]。高原暖季永久冻土就会以冻融泥流的形式, 在冰雪融水和洪水综合作用下, 随坡面向下蠕滑流动, 遇上陡坎低地即堆积形成冻融泥流阶地。冻融泥流阶地的山坡上层以黏土、砂土或含砾砂土等细粒物质为主, 山坡的坡度一般比较缓, 5° ~ 20° 最为常见。

利用2013年1月— 2014年12月Landsat ETM和OLI中等分辨率卫星遥感数据, 对藏北阿里西部地区近10 000 km²的雪被覆盖情况进行了连续19个期次的遥感动态监测。

通过统计计算, 总结了2013— 2014年监测区内雪被覆盖面积的变化特点; 结合气温数据, 详细分析了雪被覆盖面积变化与气温升降间的对应关系, 得出下述结论。

(1)每年雪被覆盖范围最大时间段为1— 2月; 而雪被覆盖范围最小的时间段为8月。其中, 2013年雪被覆盖率最大时间发生于2月, 达到了80.82%; 雪被覆盖率最小时间发生于8月, 只有0.77%。而2014年, 雪被覆盖率最大时间发生于1月, 达到了64.69%; 雪被覆盖率最小时间也发生于8月, 只有1.14%。2013年雪被最大覆盖率的监测时间为2月14日, 而2014年雪被最大覆盖率的监测时间为1月24日, 从监测数据来看, 2014年的雪被最大覆盖发生时间比2013年早21 d。2013年雪被最小覆盖率的监测时间为8月1日, 而2014年雪被最小覆盖率的监测时间为8月20日, 从监测数据来看, 2014年的雪被最小覆盖发生时间比2013年晚19 d。图4为2013— 2014年阿里西部地区雪被覆盖范围变化统计图。

图4

Fig.4

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图4 2013— 2014年阿里西部地区雪被覆盖范围变化统计图Fig.4 Dynamic change chart of snow covered area during 2013— 2014 in the west of Ngari Region

(2)雪被覆盖面积变化基本按年周期呈波状起伏, 面积减少的持续时间较长, 是一个相对渐变的过程; 而面积增加的持续时间较短, 是个相对骤变的过程。2 a周期内, 雪被覆盖范围的减小是个相对缓慢的渐变过程。2013和2014年1、2月份的雪被覆盖最大范围(2013年2月份的80.82%和2014年1月份的64.69%)都一直到6月份才缩减到20%以下; 而雪被覆盖范围的增加是一个相对骤变的过程, 从2013年的12月15日4.61%的雪被覆盖率增加到2014年1月24日的64.69%只用了40 d的时间, 而2014年11月24日的3.08%增加到12月26日的32.06%, 也只用了32 d的时间。

(3)雪被覆盖范围的大小变化与气温的升降变化基本呈负相关。雪被覆盖范围虽然未与气温高低严格对应(即雪盖没有随温度的变高/低而严格地相应变小/大), 但从总体趋势上可以看出2者的升降趋势有比较好的负相关性(即地表雪盖面积的变化和气温变化基本呈负相关)。

(4)雪被覆盖范围的大小变化与农历节气具有一定的对应关系。最大雪被覆盖范围分布时间基本位于立春前后; 而最小雪被覆盖范围分布时间基本位于立秋前后。

湖冰与积雪类似, 不但是一种固态地表水资源, 对交通状况也有着重要的影响。班公湖及斯潘古尔湖是著名的大湖, 暖季湖的存在使交通必须沿湖绕行; 但冷季湖的存在又给当地交通带来了便利, 人畜和车辆可直接在湖冰上通行。因此, 对边境通道地区湖冰覆盖情况展开遥感动态监测具有实用意义。依托1999— 2013年的Landsat ETM遥感影像, 时相选择从当年11月份到次年5月份, 平均每个月份获取2期数据, 时间间隔在15 d左右, 开展了冷季6个月份的湖冰覆盖情况遥感监测, 结果详见图5。

图5

Fig.5

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图5 班公湖及斯潘古尔湖冬季湖冰覆盖率动态变化示意图Fig.5 Dynamic change chart of lake-ice cover area of Bangonghu Lake and Sipanguerhu Lake

通过对多期遥感影像分析, 发现冷季湖区结冰时间较长, 从当年11月中旬开始结冰起, 一直到次年5月份, 湖面一直有结冰区域存在, 但全湖完全结冰的时间并不长(仅水域面积较小的斯潘古尔湖结冰封湖的时间比较长)。详细的变化过程为: 湖区在11月中旬开始结冰, 次年2— 3月间结冰面积达到最大(与积雪覆盖成正相关), 4月初结冰开始融化, 4月底融化速度急剧增长, 5月全部融化。从影像的动态分析可以得出, 结冰位置变化的总体规律是从湖边浅水区开始, 逐渐向湖心扩展, 最终到全湖冻结。更具体地说, 湖区拐弯部位冰层存在的时间最长且相对稳定, 从影像中蓝色调的深浅变化也可以认定该部位应该是全湖冰层厚度最大的位置(图6(a)); 湖面结冰时间短的部位则冰层厚度相对较小(图6(b))。

图6

Fig.6

	Figure Option ViewDownloadNew Window
	图6 ETM遥感影像显示的湖冰分布 (B7(R)B4(G)B3(B)假彩色合成影像)Fig.6 ETM image of lake-ice one

分析2个湖面结冰规律的可能原因是: 虽然班公湖及斯潘古尔湖冷季气温整体较低, 但都没有同时开始结冰和融化, 除局地气温的差异外^[11], 另外一个主要原因可能是2个湖不同区段河流补给水源的丰贫程度不同, 造成湖区不同部位湖水的盐度有较大差别, 从而导致湖水的冰点出现差异。

(1)在地形地貌、地温分布和坡度坡向特征等综合信息支持下, 完成了藏北等地区的多年冻土范围调查。基于前人冻土边界模型得出的多年冻土下限结论, 采用DEM数据提取的海拔高程, 结合遥感影像反演的地表温度, 先进行全区冻土边界的初步划定; 然后以地形地貌参数和地物高分遥感影像特征为依据, 开展多年冻土边界的解译圈定; 最终完成了全区多年冻土范围的划分。

(2)开展了阿里西部地区2 a时长的雪被覆盖遥感监测。在当地气温资料支持下, 分析了气温变化与雪被覆盖面积变化之间的对应关系, 总结了雪被覆盖面积的逐月变化规律, 为高原西部地区国防建设和交通运输等相关行业提供了基础数据支撑和专业信息服务。

(3)选择班公湖及斯潘古尔湖地区开展了湖冰动态遥感调查, 总结了冷季不同月份湖冰的分布范围以及变化规律, 为冷季湖冰的通行能力评价提供了基础资料。

(1)开展以遥感为主要手段、兼顾多种技术方法的永久冻土综合调查。基于冰缘地貌解译开展永久冻土边界划定时, 应根据所用遥感影像空间分辨率的高低, 确定最合适的永久冻土分布的调查比例尺。采用高分遥感影像(空间分辨率优于2.5 m)提取的永久冻土分布范围可以满足1:5万比例尺的应用需求, 而10~15 m中等分辨率遥感影像则适合于1:25万比例尺的永久冻土调查。由于高原上地形地貌的多样性和地质背景的复杂性, 不同地区地热参数均不相同, 因此会造成永久冻土的冻融指数有较大差异; 虽然尽可能通过采用高空间分辨率的遥感数据进行冰缘地貌精细解译, 但遥感解译所依据的永久冻土地貌也只是永久冻土存在的间接标志之一, 并不能全面、准确地反映永久冻土的详细分布情况。因此, 未来可适当引入其他永久冻土参数进行综合反演, 包括电法勘探和探地雷达技术。另外, 为了提高永久冻土分布范围的调查精度, 需要在调查过程中开展定标和验证, 布设一定规模的野外钻孔和坑探工作。

(2)继续加强面向道路通行能力调查的雪被和湖冰覆盖遥感监测。青藏高原上冷季的道路通行能力会受到雪灾的严重影响, 尤其对于藏北这个“ 高原之上的高原” , 漫长的冷季降雪会对主要道路带来致命的灾害, 例如藏北高原生命线219国道冷季经常处于通行受阻状态(尤其在柏油路建成之前, 目前还有部分路段因受地质灾害影响仍为土石公路)。未来将会按照国家重点战略需求, 结合地方交通运输业以及经济社会发展需要, 主要依托国产高分影像和免费的中等分辨率遥感影像, 分期分批部署重点地区和关键路段的雪被及湖冰监测, 开展国防专题应用和地区交通运输行业相关应用。

致谢: 非常感谢穆真明总工程师在项目开展过程中给予的指导, 感谢武平生工程师在野外工作中提供的帮助。