高海拔多年冻土对全球变化的响应模型

楼主^#

更多发布于：2005-01-29 00:22

李　新　程国栋
　　摘要　使用两个模型对青藏高原高海拔多年冻土分布现状进行模拟.　这两个模型是“高程模型”和“冻结指数模型”，前者是建立在高海拔多年冻土三向地带性分布规律基础上的，描述高海拔多年冻土纬向地带性规律的高斯分布函数；后者是一个表面融化指数和表面冻结指数的无量纲比值.　模拟结果表明，青藏高原多年冻土在未来20～50 a间不会发生本质性的变化.　但是，当2099年高原气温平均升高2.91℃后，青藏高原多年冻土将发生显著的变化，冻土消失比例高达58.18%.
　　关键词　高海拔多年冻土　全球变化　响应模型　地理信息系统
　　冰冻圈是古气候、古环境变化的重要信息库，也是气候变化的灵敏指示器.　作为冰冻圈的重要组成部分，冻土在全球变化中的中介和指示器的作用正在被冰冻圈监测所证实，在GCM模型中使用冻土数据，也被日益重视.　
　　影响冻土分布的气候因子是气温和地表温度. 此外，多年冻土也受到局部因子的影响，这些因子通常包括海拔、坡度、坡向、雪盖的厚度和持续期、植被类型、有机层和土壤的特性、地表和地下水的特征以及冻土演变历史等.　所有这些影响因素的相互作用是复杂的，这使得评价冻土的气候敏感性和对冻土响应作出预测变得十分困难.　然而，气候变暖通常引起冻土面积的减少. 对于高海拔多年冻土来说，气候变暖导致冻土下界的升高.　
　　近年来，许多模拟和预测多年冻土分布的模型已经建立起来，其中一些是基于地理信息系统（GIS）方法的.　Keller［1］在地理信息系统的辅助下，开发出模拟山地多年冻土发生的模型PERMAKART，此模型能通过GIS软件ARC/INFO进行山地多年冻土的自动制图.　Anisimov［2］使用高分辨率的全球生态数据库模拟北半球多年冻土的气候响应过程，在此模型中，地理信息系统被用于把GCM格网和高分辨率的空间数据库叠加起来.　利用数字高程模型（DEM），并结合遥感数据预测高海拔多年冻土分布趋势的模型也在开发之中［3］.　
　　我国高海拔多年冻土面积居世界首位，总面积约1 732 000 km2，其中，约80%分布在青藏高原，面积超过1 350 000 km2.　由于高海拔多年冻土地区往往坡度陡峭、地温较高，因此，它在某种程度上对全球变化更加敏感［3，4］.　已有一些资料证明了高海拔多年冻土的变化趋势.　观测表明青藏高原多年冻土在过去30 a间温度升高了约0.2℃；冻土下界的高度正以160 m/℃的趋势上升［5］；在喜马拉雅山的北坡，冻土下界的升高趋势是80 m/℃［6］.
　　因此，建立青藏高原高海拔多年冻土对全球变化的响应模型至关重要.　中国科学院兰州冰川冻土研究所已建立起中国冰冻圈资源与环境信息系统（CCREIS：Chinese Cryosphere Resource and Environment Information System）.　青藏高原是其中一个重要的子系统，它提供了诸如冻土分布现状、地表类型、海拔高度、气温等气候数据，使得对青藏高原冻土变化趋势作出预测成为可能.　使用GIS技术开发高海拔多年冻土对气候变化的响应模型至少具有以下优点：
　　(1) 地带性参数可以使用GIS中的格网或不规则三角网（TIN）等数据模型管理，以高效地对它们重采样和内插，也可以很方便地与非地带性因素，如河流融区等进行叠加分析；
　　(2) GIS常与遥感紧密集成，可以利用遥感技术获得冻土模型所需的重要物理参数；
　　(3) GIS中的空间分析方法可用于评价模型精度，以修正模型；
　　(4) 模拟结果依赖于地理信息系统进行可视化.　
　　在本文中，我们分别选择了“高程模型”和“冻结指数模型”，用于青藏高原多年冻土分布现状的模拟和多年冻土对气候变化的响应预测.　
1　数据
　　模型所需的基础数据主要是DEM、青藏高原多年冻土分布图、1961～1990年平均的月均气温以及GCM气候情景.　
1.1　青藏高原DEM和气温数据
　　高空间分辨率的青藏高原DEM被重新采样为0.5°×0.5°的较粗格网，使用的重采样方法为立方卷积法，因为它能保持原DEM的统计特征.　
　　青藏高原气温数据采用高原及其外围的173个气象台站（高原范围内90个站）1961～1990年30 a平均的月均气温资料，这是因为国际气象组织（WMO）定义的气候基线标准是1961～1990年.　
1.2　青藏高原多年冻土分布
　　李树德和程国栋［7］主编的青藏高原多年冻土分布图反映了最新的观测结果.　对它做矢量栅格化处理（图1），分辨率同样为0.5°×0.5°，作为与模拟结果比较的基础，并且直接根据经纬度坐标计算面积，以避免对格网数据进行投影变换和重采样带来的误差.　扣除DEM无值区后的多年冻土和季节冻土的面积分别为：
　　(1) 多年冻土　1 272 709 km2 （实际多年冻土面积为1 359 209 km2）；
　　(2) 季节冻土　1 146 399 km2 （实际季节冻土面积为1 218 898 km2）.　
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a53.gif">
<TABLE width="90%" border=0>

<TR>
<TD>
图1　青藏高原多年冻土分布图
1.3　GCM气候情景
　　气候情景采用英国Hadley气候预测与研究中心的GCM模型HADCM2［8］，这一海洋-大气耦合型的GCM模型具有目前连续性GCM模型的最高空间分辨率，其空间分辨率在纬度方向上为2.5°，在经度方向上为3.75°.　HADCM2采用国际气象组织推荐的30 a（1961～1990年）气候状况作为基线.　
　　HADCM2可以提供30个气候变量的预测结果，高海拔多年冻土响应模型仅使用了HADCM2GHS［9］（同时考虑温室气体和硫化物的效应）中的气温变量.　对于2009，2049，2099年的定态预测结果，为了保证原采样范围之内的气温预测值不变，使用最近距离内插法，将青藏高原子区内的数据重采样为0.5°×0.5°的格网，并与数字高程模型相配准.　气温变化图表明，相对于上述3个时期，青藏高原气温平均升温幅度分别为0.51，1.10和2.91℃，最大升温幅度分别为1.62，2.99和5.45℃，气温升高最大的地区是喜马拉雅山南麓、以狮泉河为中心的藏西地区、塔里木和柴达木盆地南部边缘等极高山区. 这些地区都位于青藏高原的外围. 青藏高原腹地相对升温幅度较小.　整个青藏高原又有西部升温大于东部、北部大于南部的趋势.
2　模型与模拟结果
2.1　高程模型
　　程国栋等人［10，11］指出高海拔多年冻土的分布具有明显的三向地带性，由热量南北差异引起的纬度地带性，由水分状况不同所产生的干燥度地带性，由热量和水分随高度变化造成的垂直带性.
　　综合多年冻土下界（反映垂直带性）的纬度地带性规律，对北半球多年冻土下界资料进行拟合，可得到以下高斯分布函数：
H=3 650exp［-0.003(φ-25.37)m2］+1 428,
(1)
式中，H为多年冻土下界高度（m），φ为地理纬度（°）.　
　　本文中将（1）式称为“高程模型”，它与线形模式有显著的不同.　多年冻土下界先是随着纬度增大而升高，在北纬25°22′达到它的极值5 078 m，随后，多年冻土下界转而随纬度增大而降低.　这一曲线的特征是与地球辐射收支的纬向分布相符合的.　
　　由于“高程模型”把高海拔多年冻土分布的主要指标确定为冻土下界，从而可以使用数字高程模型计算出每个格网的多年冻土下界，并与格网高程进行比较，以判别格网上是否有多年冻土分布，其判别公式如下：
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/110.gif">
(2)
式中，P为一个布尔变量，P=1表示有多年冻土分布，P=0表示无多年冻土分布；h为格网海拔高程（m）.　
　　图2是“高程模型”所模拟的青藏高原多年冻土分布，与图1中实际的青藏高原多年冻土分布图比较，二者十分相似.　取计算范围内1 800个空间样本进行回归分析，回归系数为0.92，置信度>85%. 模拟结果中青藏高原多年冻土面积为1 294 376 km2，与实际的矢量栅格化处理后多年冻土面积1 272 709 km2相比，误差只有1.70%.　模拟结果显示，“高程模型”很好地反映了青藏高原多年冻土的分布规律.</TD></TR></TABLE>
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a54.gif">
<TABLE width="90%" border=0>

<TR>
<TD>
图2　高程模型模拟结果
2.2　冻结指数模型
　　“冻结数”（frost number）是由Nelson和Outcalt［12］定义的一个无量纲比值.　它被定义为表面消融指数的度日总和与表面冻结指数的度日总和之比，或是冻结深度与消融深度之比.　“冻结数”定义了冻土空间分布特征，并且能与多年冻土存在与否以及冻土的连续性联系起来.　这一模型可表示为
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/111.gif">
(3)
式中，DDF和DDT分别是以度日总和为单位的表面冻结指数和表面消融指数，下标（+）表示考虑雪盖的热传导效应.　F+<0.5表示无多年冻土；0.5≤F+<0.67表示不连续多年冻土；F+≥0.67表示连续多年冻土.　
　　由于青藏高原大多数地区的雪盖厚度较小，雪盖的影响可以忽略不计［13］.　而其它变量，主要是30 a（1961～1990年）的月平均气温资料，已被内插为30（行）×60（列）的规则格网，格网尺寸为0.5°×0.5°；冰川、沙漠、湖泊等地表类型经矢量栅格化处理后，与相应的气候数据相配准，在计算中被作为无值格网处理.　
　　虽然“冻结数”模型在高纬度地区取得了很好的效果［14］，但青藏高原地区的模拟结果却不很理想，而且模拟结果根据输入的气温分布图的不同而偏差很大.　如果使用趋势面内插估计青藏高原气温分布，其结果作为模型输入则模拟精度很差.　对取样区之内的741个空间样本进行回归分析，回归系数仅为0.44，置信度<20%.　如果使用气温直减率和空间统计方法综合估计青藏高原气温分布，并将内插结果作为模型输入，则模拟结果中连续多年冻土与非连续多年冻土之和（F=0.50）远大于实际的多年冻土分布.　
　　导致“冻结数”模型难以正确反映青藏高原多年冻土分布的原因是(ⅰ) 海拔高度的升高是影响高海拔多年冻土分布的最主要因素，“冻结数”模型中没有任何与海拔高度有关的变量；(ⅱ) 青藏高原地区地形起伏大，坡度、坡向、局部气候条件等影响多年冻土分布的“高频”分量空间变化复杂，“冻结数”模型难以给予一一考虑，而模型的空间分辨率也显然难以反映出这些高频特征；(ⅲ) 气温空间内插结果对模拟结果影响很大，模型的精度在很大程度上依赖于空间内插的精度，而藏西北地区气象观测台站稀少，空间样本的缺乏导致模型输入参数的精度难以满足.
3　青藏高原多年冻土对气候变化的响应
　　由于“高程模型”能够很好地反映青藏高原实际的多年冻土分布，它被用于对青藏高原高海拔多年冻土对全球变化的响应作出预测.　但是，高程模型中没有使用气候变量，在利用此模型进行多年冻土变化预测时，必须首先作出以下假设：
　　(1) 气候变化后，描述高海拔多年冻土分布的高斯曲线不发生变化.　由于地球辐射收支纬向分布的相对稳定性，作出这一假设是合理的.　
　　(2) 温度升高1℃，垂直地带性按气温直减率上升相应的高度，高海拔多年冻土下界也上升同样的高度.　因此，可以在气候情景——气温升高值ΔT和多年冻土下界升高值ΔH之间建立起如下关系：
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/112.gif">
(4)
式中，γ是气温直减率.　它在青藏高原不同纬度、不同高度带的取值采用谢应钦和曾群柱的计算结果［15］.　根据这一假设，就可以根据每个格网的气温升高值计算出升高后的多年冻土下界，并依据公式(2)判定气候变暖后，相应的格网有无多年冻土存在.　
　　(3) 湖泊、冰川、沙漠等地表类型不发生变化.　尽管气温升高后地表类型会发生相应的变化，但这些处于多年冻土与非多年冻土之间的中间地带所占面积较小，作出这一假设不失一般性.　
　　在以上假设的基础上，如果仅考虑气温升高这一气候情景，就可以对未来20～100 a间青藏高原多年冻土的可能变化作出预测.　
　　图3的预测结果表明，对于2009，2049和2099年3个时期，如果以青藏高原多年冻土分布的现状模拟作为基准（面积为1 294 376 km2），则3个时期相应的冻土变化和多年冻土消失的区域如表1所示.</TD></TR></TABLE>
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a55.gif">　<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a56.gif">
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a57.gif"><IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a58.gif">
<IMG src="http://www.analysis.org.cn/kjqk/zgkx-cd/zgkx99/zgkx9902/image2/a59.gif">
<TABLE width="90%" border=0>

<TR>
<TD>
图3　气候变暖条件下青藏高原多年冻土的变化
(a) 现状模拟结果，(b) 气温升高0.51℃时的预测结果，
(c) 气温升高1.10℃时的预测结果，(d) 气温升高2.91℃时的预测结果
表1　气候变暖条件下青藏高原高海拔多年冻土的变化</TD></TR></TABLE>
<DIV align=center>
<CENTER>
<TABLE width=757 border=1>

<TR>
<TD align=middle width=105>气温平均
升高/℃</TD>
<TD align=middle width=126>多年冻土
面积/km2</TD>
<TD align=middle width=110>多年冻土减少
比例/%</TD>
<TD align=middle width=392>多年冻土消失的地区</TD></TR>
<TR>
<TD align=middle width=105>0.00</TD>
<TD align=middle width=126>1 294 376</TD>
<TD align=middle width=110>　</TD>
<TD align=left width=392>　</TD></TR>
<TR>
<TD align=middle width=105>0.51</TD>
<TD align=middle width=126>1 190 394</TD>
<TD align=middle width=110>8.03</TD>
<TD align=left width=392>青海湖周围地区、昌都周围较为零星的小片多年冻土、色林错与纳木错之间的地区</TD></TR>
<TR>
<TD align=middle width=105>1.10</TD>
<TD align=middle width=126>1 055 613</TD>
<TD align=middle width=110>18.45</TD>
<TD align=left width=392>玉树周围的小片多年冻土、高原南部山系中海拔相对较低的地区，尤其是30°N两侧的地区</TD></TR>
<TR>
<TD align=middle width=105>2.91</TD>
<TD align=middle width=126>　541 329</TD>
<TD align=middle width=110>58.18</TD>
<TD align=left width=392>高原东北部（疏勒南山除外）、93°E以东地区、高原南部大部分地区</TD></TR></TABLE></CENTER></DIV>
<TABLE width="90%" border=0>

<TR>
<TD>
　　总的变化趋势是，高原东部地区、高原南部地区以及高原周围极高山区朝向高原腹地的山麓地带冻土退化速度较快，有从外围向高原西北部腹地逐步退缩的趋势.　这种变化趋势是与青藏高原海拔西高东低，气温东高西低、南高北低，以及高原南部多年冻土下界高度大的格局相适应的.
4　结论和讨论
　　(1) “高程模型”被证明能反映青藏高原地区实际的多年冻土分布情况.　在作出必要的假设后，使用这一模型可以对高海拔多年冻土对气候变化的响应进行预测.　但是，也应该看到，气候变暖对高海拔多年冻土下界的影响是一个复杂的过程，尤其是变暖趋势也将影响降水模式和大陆度，这使得气候变暖与高海拔多年冻土之间的关系更加复杂.　
　　(2) “冻结指数”模型需要最小的数据输入，GCM模型的输出可以直接在模型中使用.　但是，模拟结果表明，将“冻结指数”模型应用于高海拔多年冻土地区需要对模型参数和指标进行调整.　这是因为影响高海拔多年冻土地区冻土发生的首要因素是海拔高度. 此外，坡度、坡向、局部气候等“高频”成分也影响着多年冻土的发生，而这些因素在“冻结指数”模型中都很难得到体现. 另一方面，青藏高原地区观测台站稀少，空间样本的缺乏也使得模型难以取得好的模拟效果.　
　　(3) 模拟结果表明，青藏高原多年冻土在未来20～50 a间不会发生本质性的变化.　高原气温平均升高1.10℃，多年冻土总的消失比例不会超过19%.　但是，当2099年高原气温平均升高2.91℃后，青藏高原多年冻土将发生显著的变化，消失比例高达58.18%，高原东部、南部的多年冻土大部分消失，主要的多年冻土区仅存高原西北部范围内的区域(77～93°E，32～37°N).　
　　(4) 多年冻土分布面积的缩小并不是反映冻土退化的唯一指标. 可以肯定的是，气温变暖后，高海拔多年冻土的工程特性和稳定性都将有大的变化.　研制模型对多年冻土的稳定性和工程特性作出评价将是一个重要的工作.　程国栋提出的高海拔多年冻土分带方案，从冻土发生学的角度将高海拔多年冻土划分为上带、中带和下带，每一带内又划分出稳定型、亚稳定型和不稳定型.　这一分带方案是依据一个直接的指标——年平均地温.　而使用遥感方法开展对青藏高原的长期监测，发展适合于青藏高原地区的地温反演模型，按这一分带方案编制更为细致的青藏高原多年冻土分布图，并结合高海拔多年冻土模型，展开全方位的高海拔多年冻土气候响应研究，将具有重要的科学意义和工程价值.　
　　致谢　感谢康兴成副研究员提供青藏高原地区30 a（1961～1990年）平均气温资料，感谢英国East Anglia大学气候研究组David Viner博士，他作为HADCM2模型的主要设计者，计算并提供了1990～2099年逐月的全球气温、地表温度、降水和积雪量等气候情景数据.　
*　中国科学院资助项目(批准号：Kj-6-2-102)
作者单位：中国科学院兰州冰川冻土研究所冻土工程国家重点实验室，兰州 730000
参考文献
　[1]　Keller F. Automated mapping of mountain permafrost using the program PERMAKART within the geographic information system ARC/INFO. Permafrost and Periglacial Process, 1992, 3(2): 139～142
　[2]　Anisimov O A, Nelson F E. Permafrost distribution in the Northern Hemisphere under scenarios of climate change. Global and Planetary Change, 1996, 14: 59～72
　[3]　Haeberli W, Cheng G, Gorbunov A P, et al. Mountain permafrost and climate change. Permafrost and Periglacial Process, 1993, 4(2): 165～174
　[4]　Wang B, French H M. Climate controls and high-altitude permafrost, Qinghai-Xizang (Tibet) Plateau, China. Permafrost and Periglacial Process, 1994, 5(2): 87～100
　[5]　Cui Zhijiu. Periglacial phenomena and environmental reconstruction in the Qinghai-Tibet Plateau. In: Collection of Geological Research Papers for the International Exchange. Beijing: Geological Publishing House, 1980. 109～115
　[6]　Xie Youyu. Effects of Climate Change on Permafrost in China. In Global Change Study No. 2, Series publication. Institute of Geography, Chinese Academy of Sciences, 1996
　[7]　李树德，程国栋．青藏高原冻土图．兰州：甘肃文化出版社，1996
　[8]　Viner D. The climate impacts LINK projects: data sets available for climate change research. http://www.nerc.ac.uk/ukgeroff/globe24.htm. 1996
　[9]　Hadley C. Variables archived from HADCM2 integrations. http://www.cru.uea.ac.uk/link. 1996
　[10]　程国栋．我国高海拔多年冻土地带性规律之探讨．地理学报，1984，39(2):185～193
　[11]　Cheng Guodong, Dramis F. Distribution of mountain permafrost and climate. Permafrost and Periglacial Process, 1992, 3(2): 83～91
　[12]　Nelson F E, Outcalt S I. A computational method for prediction and regionalization of permafrost. Arctic and Alpine Research, 1987, 19(3): 279～288
　[13]　Harris S A. Climatic relationships of permafrost zones in areas of low winter snow-cover. Arctic, 1983, 34: 64～70
　[14]　Nelson F E, Anisimov O A. Permafrost zonation in Russia under anthropogenic climate change. Permafrost and Periglacial Process, 1993, 4(2): 137～148
　[15]　谢应钦，曾群柱．青藏高原多年冻土发育的气候条件．见：第二届全国冻土学术会议论文选集. 中国科学院兰州冰川冻土研究所. 兰州: 1983. 13～20
1998-06-26收稿</TD></TR></TABLE>

喜欢0 评分0

GIS麦田守望者，期待与您交流。

举报回复

发帖回复

« 返回列表

您需要登录后才可以回帖，登录或者注册

返回顶部

高海拔多年冻土对全球变化的响应模型

最新喜欢：