Scientia Geographica Sinica  2012 , 32 (12): 1513-1520

Orginal Article

基于分区和多元数据的青藏高原温泉区域多年冻土分布研究

张秀敏12, 盛煜1, 赵林3, 吴吉春1, 陈继1, 杜二计3, 游艳辉1

1.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,冻土工程国家重点实验室, 甘肃 兰州 730000
2.陕西省地方电力(集团)有限公司,陕西 西安 710000
3.中国科学院寒区旱区环境与工程研究所,甘肃 兰州 730000

Permafrost Distribution Using Sub-region Classification and Multivariate Data in the Wenquan Area over the Qinghai-Tibet Plateau

ZHANG Xiu-min12, SHENG Yu1, ZHAO Lin3, WU Ji-chun1, CHEN Ji1, DU Er-ji3, YOU Yan-hui1

1.State Key Laboratory of Frozen Soil Engineering, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou, Gansu 73000, China
2. Shaanxi Regional Electric Power Goup Company Limited, Xi′an, Shaanxi 710000, China
3. Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou, Gansu 73000, China

中图分类号:  P461.4

文献标识码:  A

文章编号:  1000-0690(2012)12-1513-08

通讯作者:  通讯作者:盛 煜(1964-),研究员。E-mail:sheng@lzb.ac.cn

收稿日期: 2011-09-7

修回日期:  2012-01-8

网络出版日期:  2012-12-20

版权声明:  2012 《地理科学》编辑部 本文是开放获取期刊文献,在以下情况下可以自由使用:学术研究、学术交流、科研教学等,但不允许用于商业目的.

基金资助:  科技部基础性工作专项(2008FY110200)和国家重点基础研究发展计划(973) 项目(2010CB951402)资助

作者简介:

作者简介:张秀敏(1982-),汉,山东菏泽市人,博士研究生,现主要从事普通冻土学的研究工作。E-mail:zhangxm@lzb.ac.cn

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摘要

以野外勘探、室内理论分析与建模为主要研究方法,以数字高程模型(GDEM)和实测数据为基础进行统计分析,发现坡向对多年冻土分布具有重要影响。针对青藏高原温泉区域地形的复杂性,基于分区的方法将研究区分为平原区和山区两个地形区。对于平原区来说,考虑到苦海湖泊对多年冻土的影响,将苦海滩地单独划出并采用专家知识完成冻土制图,其余平原区采用建立的地温模型进行冻土制图;对于山区来说,通过定量化研究坡向对冻土地温的影响建立了基于坡向调整作用下的地温模型,应用此模型完成了山区的冻土分布图。以地温作为冻土类型划分的依据,分析了研究区域冻土的空间分布与特征,结果表明:多年冻土的分布面积为1 681.4 km2,占整个区域的66.7%,其中,过渡型和亚稳定型多年冻土为主要多年冻土类型,两者占整个研究区域的50.8%,其次为不稳定型多年冻土(11.4%),稳定型和极稳定型多年冻土的面积比例相对较小(4.4%和0.2%)。从空间分布格局来看,冻土分布具有明显的垂直分带特征,随着海拔高度的升高,冻土地温逐渐降低,冻土类型依次经历季节冻土-不稳定型多年冻土-过渡型多年冻土-亚稳定型多年冻土-稳定型多年冻土-极稳定型多年冻土的变化。

关键词: 冻土分布 ; 分区 ; 多元数据 ; 温泉区域

Abstract

The Wenquan area is located in the southeastern part of the Qinghai-Tibet plateau. Administratively, it extends across four counties, Xinghai, Maduo, Maqin and Dulan of the Qinghai Province, western China. It is a transitional area from the seasonally frozen soil to permafrost. In order to understand distribution patterns of permafrost in the area, a comprehensive field exploration was carried out, from September to October, in 2009. Based on the methods of field exploration, as well as theoretic analysis and model building in doors and the data of digital elevation model and field, it was found that aspect has important influence on the distribution of permafrost. In this paper, sub-region classification method was proposed to deal with the distribution of permafrost because of the impact of complex terrain. For the plain area, the permafrost distribution map in Kuhai area was completed by the expert knowledge and other areas’ maps which completed by means of annual ground temperature model. For the mountain area, the effects of aspect on the distribution of permafrost were studied quantitatively and a permafrost distribution model was constructed. Taking ground temperatures of permafrost as classification principles, the distribution map of permafrost and the spatial distribution patterns analysis were carried out. The results showed that the area of permafrost was 1 681.4 km2, accounting for 66.7% of the whole area. The transitional and sub-stable permafrost were the major types of permafrost, accounting for 50.8% of the whole area; unstable permafrost was accounted for about 11.4% of the total area, yet the percentage of stable and extreme-stable were smaller relatively, the percentage was 4.4% and 0.2% respectively. From the distribution pattern of permafrost, vertical zoning characteristics were demonstrated in the distribution of permafrost, i.e., the type of frozen ground would be altered with the increase of altitude and the decrease of permafrost ground temperature. A change was that seasonal frozen ground changed into unstable permafrost, then transitional permafrost, then substable permafrost, then stable permafrost, and extremely stable permafrost eventually with the increase of elevation.

Keywords: permafrost ; distribution sub-region ; multivariate data ; Wenquan area

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张秀敏, 盛煜, 赵林, 吴吉春, 陈继, 杜二计, 游艳辉. 基于分区和多元数据的青藏高原温泉区域多年冻土分布研究[J]. , 2012, 32(12): 1513-1520 https://doi.org/

ZHANG Xiu-min, SHENG Yu, ZHAO Lin, WU Ji-chun, CHEN Ji, DU Er-ji, YOU Yan-hui. Permafrost Distribution Using Sub-region Classification and Multivariate Data in the Wenquan Area over the Qinghai-Tibet Plateau[J]. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(12): 1513-1520 https://doi.org/

多年冻土是指地下持续2 a以上保持冻结状态的一类特殊岩土,青藏高原多年冻土区是世界上中低纬度地带海拔最高、面积最大的冻土区,其面积约占中国国土面积的15.6%[1]。在生态环境方面,多年冻土作为高寒气候条件下的产物,是高原独特自然环境赖以生存及维持生态平衡的物质基础,因此多年冻土的发育、分布和变化极大地影响着各种寒区生态系统的稳定与演替[2,3]。在工程设施领域,多年冻土的空间分布状况影响到工程建筑物的稳定性[4]。尤其在全球气候变化的大背景下,多年冻土出现退化现象,具体表现在活动层加深、冻土下界上升、岛状冻土和不连续冻土区的多年冻土消失[5,6]。因此,精确的冻土制图对于冻土区的生态环境和工程建设具有重要的作用。由于多年冻土埋藏在地面以下,限制了人们对多年冻土的直观认识,目前采用的冻土勘探手段,主要有钻探、坑探和物探[7]。其中,钻探是了解多年冻土最直接、最有效的手段。由于采用的钻探工具主要为汽车钻和小百米钻,其到达钻位均靠车辆牵引或运输,高原特殊地形、地表条件及稀少的道路使得钻探工具的可到达性受到限制,因此在实际野外钻探工作中,钻孔数量有限,且钻孔主要分布于易于到达的岛状冻土和道路沿线,通过对钻孔测温可以实现冻土下界海拔的分析和判断。相对钻探来说,坑探工作简便快捷,可解决钻探工作中所不能解决的一些问题,如人为能动性,从而一定程度上弥补钻孔取样的不足,但由于坑探过程中受人的体力及高寒缺氧条件的制约,开展坑探工作仍存在一定的缺陷。近年来,随着物探技术的发展,雷达和电磁测深凭借其轻便、快速、精确的特点已成为青藏高原多年冻土区冻土探测的得力技术手段。20世纪90年代以后,随着遥感技术的发展及遥感数据的易得性,使数字高程模型遥感数据(DEM)在定量研究局地因素对高山多年冻土的影响中得到广泛应用[8,9]。尤其在地理信息系统技术(GIS)软件的支持下,使模拟高山冻土的空间分布也得到了较快发展[10~12]。国内学者对青藏高原的冻土分布进行研究并建立了多种经验-统计冻土分布模型,如高程模型[13,14]、等效高程[15]、地温模型[16~18]。目前这些冻土分布模型多是基于1种或者2种野外勘探数据而建立,数据来源较少,而且冻土分布模拟中没有考虑地形的分区问题,由于山区地形的复杂性,不同地形区的冻土分布具有不同的特点,因此采用分区的方法使冻土分类更具有针对性。2009年,科技部基础性专项“青藏高原多年冻土本底调查”项目正式启动,位于青藏高原东部由季节冻土区向大片连续多年冻土区过渡的温泉区域被选为典型区域调查的第一个野外工作区。本文依托本次调查的资料探讨在地形分区的基础上利用多元数据进行高山冻土分布研究的可行性。

1 区域概况

研究区以青藏高原东部的温泉镇为中心,四周伸展大约50 km,主要处于青海省玛多县、玛沁县、兴海县和都兰县的交界处(图1a),地理范围为99°6′E~99°42′E,35°6′N~35°42′N之间,总面积约2 520 km2,区内海拔高程介于3 430~5 300 m之间。区内主要有鄂拉山和姜路岭两山脉分布,呈北西—南东走向,和青康公路方向垂直,形成一系列相间排列的山地和断陷盆地,主要有温泉谷地和苦海滩地(图1b)。根据研究区附近的花石峡气象站的气象资料[19],该区年平均气温为-3.2℃,年极端最高气温和年极端最低气温分别为18.5℃和-32.5℃;年降水量达500~600 mm,属寒温带大陆性气候。研究区内河流纵横,植被发育良好,植被类型主要为高寒草甸、高寒草原、高寒沼泽草甸和高寒灌丛,其中以高寒草甸和高寒草原为主,两者的面积约占整个区域的80%。

图1   温泉区域的位置,高程及采样点分布

Fig .1   Topographic map and locations of sampling plots in the Wenquan area

2 多元数据获取

本文多元数据主要为实测数据和遥感数据。实测数据来源于2009年9~10月对温泉区域开展的多年冻土调查数据(钻探地温、坑探和物探数据)。钻探目的是掌握多年冻土层基本特征、实施多年冻土地温观测。通过钻探及测温结果可以判断不同地貌条件下多年冻土分布下界、分析不同坡度和坡向条件以及地表覆盖类型等对多年冻土分布的影响。本次调查共布设钻孔21眼,钻孔深度介于6~15 m。坑探作为钻孔的补充,是判断多年冻土上限的重要手段,调查中布设土壤探坑74个。物探的主要任务是确定多年冻土分布界限,结合钻探和坑探的结果,确定多年冻土分布下界,本次调查采用探地雷达共采集了130条剖面。利用手持式GPS记录每个样点数据的经纬度、海拔等信息。根据探测结果及结合该区已有知识,在室内判读了上述测点的冻土类型及调查剖面沿线大致的多年冻土下界海拔。遥感数据为国际科学数据镜像提供的30 m ASTER-GDEM数据并利用ArcGIS软件的空间分析模块计算了样点的高程、坡度和坡向等地形因子数据。

本文的研究目的是建立基于地面实测和遥感数据相结合的多年冻土分布模型,研究思路为:① 分析3种勘探方法得到的冻土下界数据,发现坡向对冻土分布具有重要的影响,因此采用分区的方法将区域分为平原区和山区,考虑到苦海湖泊对多年冻土的影响,将苦海滩地单独划出进行冻土分布制图;② 针对山区,建立了基于坡向调整作用下的冻土地温模型来完成山区的冻土制图;③ 以地温作为冻土类型划分的依据,分析整个区域冻土的空间分布特征。

3 模型建立与有效性验证

3.1 多年冻土下界的初步分析

根据坑探过程中上限深度附近是否出现冰层作为判断坑探点是否存在多年冻土的基本依据,对74个探坑的海拔资料进行了统计分析(图2a)。其中25个多年冻土点的海拔均高于4 090 m,49个季节冻土点均低于4 325 m,可能为2种冻土类型之一的海拔区域为4 090~4 325 m,由此可以判断低于4 090 m的区域为季节冻土区,介于4 090~4 325 m的区域为过渡型多年冻土区,可能在山的阴坡处有多年冻土存在,高于4 325 m的区域均有多年冻土存在,即多年冻土的下界介于4 090~4 325 m之间。

图2   基于坑探点海拔划分的冻土类型(a)、基于物探的不同坡向的下界海拔(b)和年均地温与海拔的线性关系(c)

Fig .2   Permafrost classification predicted by digging pitselevation, lower boundary elevations of the different slope by the geophysical prospecting and linear relationship between average annual ground temperatures of permafrost and elevation of the mountain area

根据探地雷达的探测结果,在室内判定了调查的130条剖面的冻土下界海拔,并以方位角为依据对研究区的坡向值进行了分区[20],将坡向分为平缓坡(-1°);北坡(0~22.5°,337.5°~360°);东北坡(22.5°~67.5°);东坡(67.5°~112.5°);东南坡(112.5°~157.5°);南坡(157.5°~202.5°);西南坡(202.5°~247.5°);西坡(247.5°~292.5°);西北坡(292.5°~337.5°);然后统计和计算得到不同坡向多年冻土平均下界海拔(图2b)。如图2b所示,不同坡向的多年冻土的下界海拔介于4 138~4 365 m之间,其中西北坡向的下界海拔最低为4 138 m,其次北坡向为4 225 m,最高下界海拔出现在东南坡向为4 365 m,由此可以得出下界海拔随坡向的变化趋势为:阳坡的下界海拔明显高于阴坡的下界海拔。

年平均地温是指多年冻土年较差为零时的深度处的地温[1],是表征多年冻土常态的一个关键参数,对比所布设的地温监测孔中的地温-深度曲线,可以判断该地地温年变化深度在8~10 m,本研究过程中,取10 m附近地温作为年均地温。多年冻土钻孔点多分布于地势平坦的部位,利用钻孔实测年均地温数据,进行线性回归统计,获得年均地温与海拔的关系式,如图2c所示的一条年平均地温随海拔升高而递减的线性关系。年平均地温变化的基本规律为:随着海拔升高,年平均地温降低。以年平均地温为0℃作为判断冻土界限的依据,根据线性统计规律可以得到平原区多年冻土下界海拔高程约在4 217 m。

通过分析坑探、物探、钻探的资料可以得到高程小于4 090 m的区域为季节冻土区,高于4 365 m的区域为多年冻土区,介于4 090~4 365m的区域既有多年冻土存在也有季节冻土存在。坡向是影响多年冻土分布的主要局地因素,基于以上分析并考虑到温泉区域特殊的地形条件,采用分区的方法来完成冻土分布图。

3.2 苦海滩地的冻土分布

参照王红等对国家基本地理单元数据集的研究[21],研究区的坡度划分为6级:0~2°为平坦;2°~7°为倾斜或起伏;7°~15°为平缓;15°~25°为缓坡;25°~35°为陡坡;高于35°为极陡坡(图3a)。以400 m作为高程分带的间隔值,将研究区分为5个高度带,其中3 800 m以下的区域占整个区域面积的1.8%,主要位于温泉河谷区;3 800~4 200 m高度带占整个区域面积的24.3%,主要分布于苦海滩地、东南部的低山及东北部的冲沟区;4 200~4 600 m是整个研究区域的主要海拔高度带,占整个研究区域面积的61.1%,分布于玛日塘盆地、鄂拉山和姜路岭的山前缘区及两山的中低山区;4 600~5 000 m高度带占整个研究区域的12.6%,分布于鄂拉山和姜路岭的高山区;高于5 000 m的区域是研究区的极高山区,仅占区域总面积的0.2%(图3b)。

图3   研究区坡度分级(a)和高程分带(m)(b)

Fig .3   Slope classifications and altitude zones of the study area

由上面的分析可以看出,有两种冻土类型存在的平原区主要位于较为平坦的苦海滩地和海拔3 800~4 200 m的低山、冲沟区域。根据坡度和海拔的特点,考虑到苦海湖泊对多年冻土的影响,将苦海滩地单独划出进行多年冻土分布制图(图4)。20世纪90年代和2004年对青康公路改、扩建期间,在该区域已经开展过多年冻土调查工作,对区内多年冻土分布及特征有一定的认识,根据以往积累的冻土知识,勘探专家人为划出了苦海滩地多年冻土和季节冻土的边界,如图4b所示,即在受河流湖泊热侵蚀作用的苦海及其周围发育季节冻土,而在海拔相对较高的西北部低山丘陵区发育多年冻土。为了验证专家知识,在该区域布设了3个钻孔点和6个坑探点,根据9个点的冻土信息得到冻土分布总体分类精度为78%,验证了此方法在苦海滩地的适用性。

图4   苦海滩地的冻土类型

Fig .4   Boundary of Kuhai beach and types of permafrost

图2c中心地温为钻孔恢复3个月后得到的,可以说钻探扰动对大部分钻孔地温的影响基本恢复,此时测得冻土地温值为真实值,根据平地处钻孔的冻土地温和海拔数据得到了冻土地温模型,即冻土地温(GT′)和高程(H)的线性回归统计式(公式1)。

GT′=-0.0066H+27.8343 (1)

假设多年冻土下界处的冻土地温值为0℃,根据地温模型得到平地处冻土下界海拔约为4 217 m。为了说明坡向对冻土年均地温的影响,把通过物探方法得到的各个坡向的平均下界值带入到公式1中得到各个坡向冻土下界处的年平均地温值,通过比较得到的地温值偏离于0℃值的范围来验证此模型在该区域的可适性。坑探过程考虑到局地因素对多年冻土分布的影响,人为有目的地进行样点的选择,如海拔为4 090 m的多年冻土点位于西北坡向的沼泽草甸中,而物探开展的是面上的工作,没有坑探开展的工作细,因此结合坑探的结果,西北坡向的多年冻土分布下界确定为4 090 m,取代物探得到的4 138 m进行地温值的计算。通过计算得到的不同坡向的多年冻土年平均地温值介于-0.97~0.84℃之间,假设各个坡向的冻土下界处的冻土年平均地温值均为0℃,因而存在由于坡向所引起的地温温度差,进而得到地温温度差与坡向的回归模型如公式2所示。综上所述,最终建立了坡向调整作用下的多年冻土分布模型(公式3)。

ΔT=-5×10-5ϕ2+0.0134ϕ-0.0956(2)

GT=GT′+ΔT (3)

式中: GT 为多年冻土地温(℃);GT′为高程作用下的地温(℃);ΔT为坡向因素作用下的地温变化(℃),H为高程(m); ϕ为坡向(°)。

根据坡度分级方法[21],0~2°的区域为平坦地区,采用公式1来计算冻土年均地温值。对于海拔高于4 090 m并且坡度高于2°区域,采用公式3来计算冻土年均地温值。通过上面3种勘探方法得到的冻土下界数据,海拔低于4 090 m的区域为季节冻土区(GT≥0℃),而根据公式1计算得到的下界值为4 217 m,因此对于海拔低于4 090 m的区域,根据公式1计算冻土年均地温值且得到的值均大于0,仍为季节冻土。结合程国栋和吴紫汪提出的青藏高原多年冻土分带方案[7,13],冻土类型分为极稳定型多年冻土(GT<-5℃);稳定型多年冻土(-5℃≤GT<-3℃);亚稳定型多年冻土(-3℃≤GT<-1.5℃);过渡型多年冻土(-1.5℃≤GT<-0.5℃);不稳定型多年冻土(-0.5℃≤GT<0℃)和季节冻土(GT≥0℃),得到山区冻土地温分带图(图5a)。

图5   温泉区域山区的多年冻土地温分带(a)和验证(b)

Fig .5   Permafrost distribution map and verification of the mountain area in Wenquan area

通过建立10个钻孔点实测值和模型得到预测值的关系,得到两者的复相关系数r2=0.88(图5b)。并结合其它4个季节冻土钻孔点的编录资料,把这14个钻孔点划入相应的冻土类型中,通过建立误差矩阵的方法进行了精度评价,得到其总体分类精度为86%,验证了此模型在山区的适用性。

4 研究区的冻土分布及地温分带特征分析

基于上面的分析可知,2个区域的冻土分布模型均具有可适性,根据苦海滩地的地形特点,将苦海滩地的多年冻土和地温分带中的不稳定型冻土相对应,在ArcGIS软件的支持下,通过空间叠加得到整个研究区的多年冻土地温分带图,如图6所示,并借助于软件的分类统计功能进行各类型多年冻土的分布面积及空间分布特征等方面的分析。各类型冻土分布面积及比例统计结果见表1所示,从表中可以看出,以季节冻土和多年冻土为标准划分温泉区域的冻土类型:季节冻土分布面积为838.7 km2,在整个区域中的面积比例为33.3%;多年冻土分布面积为1 681.4 km2,面积比例为66.7%。其中,多年冻土以过渡型和亚稳定型多年冻土为主要类型,其分布面积比例分别为26.1%和24.7%,其次为不稳定型多年冻土,面积和比例分别为287.7 km2和11.4%,稳定型和极稳定型多年冻土的分布面积和所占比例相对较小,分别为110.4 km2 和4.4%,3.9 km2 和0.2%。

表1   温泉区域多年冻土地温分带特征

Table 1   Distribution patterns of each kind of permafrost in Wenquan area

冻土类型面积(km2)比例(%)
极稳定型多年冻土3.890.15
稳定型多年冻土110.404.38
亚稳定型多年冻土622.1024.69
过渡型多年冻土657.2926.08
不稳定型多年冻土287.6611.42
季节冻土838.6533.28

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图6   温泉区域多年冻土地温分带

Fig .6   Permafrost ground temperature zonation of wenquan area

利用ArcGIS软件的空间分析模块,统计了同一高度带内不同冻土类型的面积比例(图7)。可以看出,在3 430~3 800 m和3 800~4 200 m高度带内以季节冻土为主,季节冻土在两高度带的面积比例分别为100%和94.9%;在4 200~4 600 m高度带内以过渡型多年冻土为主(42.6%),季节冻土、不稳定型多年冻土、亚稳定型多年冻土、稳定型多年冻土均有分布,各个冻土类型所占的面积比例分别为13.7%、16.8%、26.4%和0.5%;在4 600~5 000 m高度带内以亚稳定型多年冻土为主(68.0%),其次为稳定型多年冻土(31.6%)及少量极稳定型多年冻土(0.4%);在高于5 000 m的高度带内只有稳定型和极稳定型多年冻土分布,两者所占的面积比例分别为34.2%和65.8%。根据冻土空间分布格局可以得出,在高程下降、湖泊和河流热融作用的共同影响下,位于3 430~3 800 m和3 800~4 200 m高度带的温泉谷地、苦海滩地及东北部的冲沟及东南部的低山区主要发育季节冻土,其余各地发育多年冻土。并且冻土分布表现出明显的垂直分带特征,即随着海拔的升高,冻土地温逐渐降低,冻土类型依次经历季节冻土-不稳定型多年冻土-过渡型多年冻土-亚稳定型多年冻土-稳定型多年冻土-极稳定型多年冻土的变化。

图7   不同高程带多年冻土分布

Fig. 7   Distribution of permafrost on different altitude zones predicted by the model

5 讨论和结论

山区地形的复杂性决定了冻土分布的复杂性,首先根据坡度和高程对研究区域进行平原区和山区的划分,从而使冻土分类规则的设计更具有针对性,两个区域的分类精度分别为78%和86%,说明了分区方法具有适用性。在建立山区多年冻土分布模型的过程中,高程是控制区域多年冻土分布的主导因素,直接决定了区域冻土分布的宏观格局;但坡度、坡向、植被、地表水分等局地因子的作用也不可忽视,本文以区域冻土分布状况的实地坑探、物探和钻孔数据为基础,定量分析了坡向对多年冻土地温的影响,并建立了坡向调整下的冻土地温分布模型,通过实地勘察结果的验证说明模型的模拟效果较好且拟合度较高。受区域分布特征和数据条件的制约,植被、地表水分等其它局地因素在模型中没有体现出来。因此在下一步的研究中,将重点研究其它因素对多年冻土分布的影响。由于受道路可达性的限制,在玛日塘盆地区,野外样点没有布设,一定程度上影响到模型的准确性,因此在以后的研究中,需要考虑在此区域增设采样点的工作。

本文以野外勘探数据为基础,结合区域GDEM数据,采用目视解译与数理统计相结合的方法,以ArcGIS为技术平台,完成了区域冻土分布图,并基于地温指标对区域的冻土进行分带并进行了定量化研究。多年冻土的分布面积为1 681.4 km2,占整个区域总面积的66.7%。其中,过渡型和亚稳定型多年冻土 (-3℃≤GT≤-0.5℃)为主要多年冻土类型,占整个研究区域的50.8%,主要分布于4 200~5 000 m高度带;其次是不稳定型多年冻土,占区域的11.4%,主要分布于3 800~4 200 m和4 200~4 600 m高度带;稳定型和极稳定型多年冻土的分布面积和所占比例相对较小,分别为4.4%和0.2%,集中分布于海拔高于4 600 m的高山和极高山区。

The authors have declared that no competing interests exist.


参考文献

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应用江河源区五站1980-1998年0 cm、5 cm、10 cm、15 cm、20 cm、40cm浅层地温资料、钻孔深层地温资料以及勘探资料,详细分析了两大源区的冻土变化,结果表明:近20年来,受气候变暖影响,江河源区多年冻土总 体上保存条件不利,区域上呈退化趋势.岛状多年冻土和季节冻土区年均地温升高约0.3~0.7℃,大片连续多年冻土区升幅较小,为0.1~0.4℃.多年 冻土上限以2~10 cm/a的速度加深.在黄河源多年冻土的边缘地带,垂向上形成不衔接冻土和融化夹层,多年冻土分布下界上升50~70 m.冻土退化已对江河源寒区经济和生态环境产生了一系列重要影响.但是,冻土退缩及其对环境的影响还存在很大的不确定性.
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[J].中国科学D辑, 2006,36(8):743~754.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1006-9267.2006.08.007      URL      [本文引用: 1]      摘要

选择高寒生态系统植被覆盖度、生物生产力和土壤养分与组成结构等要素和冻土环境的冻土上限深 度、冻土厚度和冻土地温等指标,分析了冻土环境与高寒生态系统之间的相互关系,并基于气温与冻土温度间的统计模型,建立了高寒生态系统对冻土环境变化的响 应分析模型.通过对青藏高原昆仑山-唐古拉山区域冻土环境要素在人类工程活动与气候变化双重作用下的变化及其对高寒生态系统的影响研究,表明青藏高原冻土 环境变化对高寒草甸和高寒沼泽草甸生态系统影响强烈,随冻土上限深度增加,高寒草甸植被覆盖度和生物生产量均呈现较为显著递减趋势,并导致高寒草甸草地土 壤有机质含量呈指数形式下降,土壤表层砂砾石含量增加而显著粗砺化;高寒草原生态系统与冻土环境的关系相对微弱;全球气候变化及其作用下的冻土环境变化导 致该区域近15年间高寒沼泽草甸生态系统分布面积锐减28.11%,高寒草甸生态分布面积减少了7.98%.在不同气温升高的情景下,未来50年,不同地 貌单元的高寒草甸生态系统对冻土环境变化的响应程度不同,其中位于低山和平原区的高寒草甸生态系统将产生较显著的退化,从植被覆盖度和生物生产量两方面, 定量给出了不同气候变化情境下不同典型地区和地貌单元的高寒生态系统变化特征.未来在工程活动中采取有效的冻土环境保护措施,对高原冻土工程稳定性和维护 高寒生态系统都具有重要意义.
[4] 李静,盛煜,陈继,.

青海省柴达尔-木里地区道路沿线多年冻土分布模拟

[J].地理科学进展,2010,29(9):1100~1106.

https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2010.09.012      Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<p>以青海省柴达尔一木里铁路、热水一江仓公路沿线两侧约10 km缓冲区为研究区域,以冻土钻孔实测数据为基础,定量分析和评价了经度、纬度、高程、太阳辐射、坡度、坡向、地面曲率等地形一候因子对沿线区域多年冻土分布的影响,建立了以经度、高程、坡度为自变量、多年冻土发生概率为因变量的Logisti。模型。借助于GIS软件和DEM数据,完成了道路沿线区域多年冻土分布概率图的绘制和多年冻土分布概率的特征分析。结果表明,极可能多年冻土(概率值为0.75~1)的分布面积为1983 km<sup>2</sup>,占整个研究区域面积的65 %;可能多年冻土(概率值为0.5-0.75;的分布区面积为192 km<sup>2</sup>,占研究区域面积的6%;季节冻土(概率值&lt;0.5)的分布区面积为894 km<sup>2</sup>,占沿线区域面积的29%。</p>
[5] 张国胜,李林,汪青春,.

青海高原冻土退化驱动因素的定量辨识

[J].地理科学, 2007,37(3):337~341.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2007.03.008      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用GIS技术、主成分分析和关联度等定量方法,分析了1981~2000年青海高原冻土退化的空间特征。研究表明1981年以来青海高原冻土呈现出多年冻土减少、季节冻土增加的总体退化趋势,其中季节冻土由1981~1985年占全省总面积的37.5%增加到了1996~2000年的41.7%;在人为活动和气候变化对季节冻土退化的驱动作用当中以人类活动的作用更为显著,气候变暖是造成季节冻土退化的主导气候因素。
[6] 金会军,王绍令,吕兰芝,.

兴安岭多年冻土退化特征

[J].地理科学, 2007,37(3):337~341.

https://doi.org/10.3969/j.issn.1000-0690.2007.03.008      URL      [本文引用: 1]      摘要

利用GIS技术、主成分分析和关联度等定量方法,分析了1981~2000年青海高原冻土退化的空间特征。研究表明1981年以来青海高原冻土呈现出多年冻土减少、季节冻土增加的总体退化趋势,其中季节冻土由1981~1985年占全省总面积的37.5%增加到了1996~2000年的41.7%;在人为活动和气候变化对季节冻土退化的驱动作用当中以人类活动的作用更为显著,气候变暖是造成季节冻土退化的主导气候因素。
[7] 吴紫汪,刘永智.冻土地基与工程建筑[M]. 北京:海洋出版社, 2005:136~138.

[本文引用: 2]     

[8] 王绍令,丁永建,赵林,.

青藏高原局地因素对近地表层地温的影响

[J].高原气象,2002,2(1):85~89.

https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0534.2002.01.014      URL      [本文引用: 1]      摘要

青藏高原近地表层地温既受区域性因素(高度、经度、纬度)控制, 同时又受局地因素的影响.观测结果表明, 高原稀疏植被地段比裸地地温高, 短时期薄层雪盖起降低地温的作用, 南坡比北坡地温高2~7℃, 黑色沥青路面年平均温度比碎石土天然的年平均地表温度高4.5℃, 亦高于其它材料的路面地温.
[9] Gruber S, Hoelzle M.

Statistical modelling of mountain permafrost distribution: Local calibration and incorporation of remotely sensed data

[J]. Permafrost and Periglacial Processes, 2001,12(1):69-77.

https://doi.org/10.1002/ppp.374      URL      [本文引用: 1]      摘要

Field mapping of mountain permafrost is laborious and is generally based on interpolation between point information. A spatial model that is based on elevation and a parameterization of solar radiation during summer is presented here. It allows estimation of permafrost distribution and can be calibrated locally, based on bottom temperature of snow (BTS) measurements or other indicators such as mapped features of permafrost creep. Local calibration makes this approach flexible and allows application in various mountain ranges. Model output consists of a continuous field of simulated BTS values that are subsequently divided into the classes 'permafrost likely','permafrost possible' and 'no permafrost' following the rules of thumb established for BTS field measurements in the Alps. Additionally, the simulated BTS values can be interpreted as a crude proxy for ground temperature regime and sensitivity to permafrost degradation. A map of vegetation abundance derived from atmospherically and topographically corrected satellite imagery was incorporated into this model to enhance the accuracy of the prediction. Based on the same corrected satellite image, a map of albedo was derived and used to calculate net short-wave radiation, in an attempt to increase model accuracy. However, the statistical relationship with BTS did not improve. This is probably due to the correlation of short-wave solar radiation with snow-melt patterns or other factors of permafrost distribution which are being influenced differently by the introduction of albedo. Copyright (C) 2001 John Wiley & Sons, Ltd.
[10] Rune S,Hoelzle M,Johansen K V, et al.

Permafrost mapping and prospecting in southern Norway

[J].Norwegian Journal of Geography,1996,50(1):41-54.

https://doi.org/10.1080/00291959608552351      URL      [本文引用: 1]      摘要

ABSTRACT Permafrost is formed in soils and rocks where mean annual ground surface temperature is maintained below O'C. For most practical purposes permafrost can be considered as impermeable, and the existence of permafrost will therefore influence runoff and near surface moisture content, which is critical to geomorphological processes such as frost sorting, frost heave, solifluction, debris flows and mass transport by fluvial processes. If permafrost is ice-rich, creep might occur in the permafrost. Rock glaciers are defined as the morphological expression of creep in perennially frozen, supersaturated sediments under the influence of gravity alone (Barsch 1978, Fisch et al. 1978, Haeberii 1978). The existence of permafrost also influences the thermal characteristics of the snow cover (Keller & Gubler 1993). This is important to snow meta- morphism and refreezing of meltwater in an ini- tially cold snowpack will delay the first runoff in early spring. Later in spring when the snow is mostly isothermal at 0掳C, low infiltration characterizes permafrost areas and large spring floods occur if the discharge is not buffered by glaciers or large lakes
[11] Etzelmüller B, Hoelzle M, Heggem E S F, et al.

Mapping and modeling the occurrence and distribution of mountain permafrost

[J].Norwegian Journal of Geography, 2001, 55(1):186-194.

[12] Stocker-Mittaz C, Hoelzle M, Haeberli W.

Modeling alpine permafrost distribution based on energy-balance data: A first step

[J]. Permafrost and Periglacial Processes, 2002, 13(4):271-282.

[本文引用: 1]     

[13] 程国栋,王绍令.

试论中国高海拔多年冻土带的划分

[J].冰川冻土, 1982, 4(2): 12~16.

URL      [本文引用: 2]      摘要

多年冻土南界以南,受海拔高度制约而形成的多年冻土,称为高海拔多年冻土,而南界以北的多年冻土则叫做高纬度多年冻土。我国是一个多高山高原的国家,高海拔多年冻土分布面积达173.2万平方公里,居世界之最,占全国多年冻土面积的80.6%,为北半球高海拔多年冻土面积的74.5%。因此,对我国高海拔多年冻土的研究有着十分重要的意义。
[14] 程国栋.

我国高海拔多年冻土地带性规律之探讨

[J].地理学报, 1984,39(2): 185~193.

https://doi.org/10.11821/xb198402006      URL      [本文引用: 1]      摘要

正多年冻土南界以南一定的海拔高度以上出现的多年冻土称为高海拔多年冻土,而南界以北的多年冻土则叫作高纬度多年冻土。我国是一个多高山、高原的国家,高海拔多年冻土分布面积达173.2万平方公里,为全国多年冻土面积的80.6%,占北半球高海拔多年
[15] 盛煜,李静,吴吉春,.基于

GIS 的疏勒河流域上游多年冻土分布特征

[J].中国矿业大学学报,2010,1:32~39.

[本文引用: 1]     

[16] 吴青柏,李新,李文君.

全球气候变化下青藏公路沿线冻土变化响应模型的研究

[J].冰川冻土,2001,23(1):1~6.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

利用英国Hadley气候预测与研究中心GCM模型HADCM2预测的气温变化背景,分别提取青藏公路沿线地区在2009年、2049年和2099年的气温参数,考虑年平均气温和年平均地温的关系及年平均地温与海拔、纬度的关系模型、多年冻土下界分布模型和地温带分带,建立青藏公路沿线多年冻土下界分布的响应模型和多年冻土地温带的响应模型.研究结果表明,2009年青藏公路沿线的冻土变化较小,多年冻土极稳定带、稳定带和基本稳定带仅发生微弱的变化,基本稳定过渡带和不稳定带变化较大,多年冻土逐渐退化;2049年青藏公路沿线多年冻土各地温带变化较大,但仍以基本稳定过渡带和不稳定带变化最大,多年冻土发生较大范围的退化;2099年后青藏公路沿线冻土发生了很大的变化,多年冻土发生大面积的退化,融区面积逐渐增大,多年冻土地温带也发生了较大的变化,其中多年冻土上带仅保留了稳定带,极稳定带全部消失,稳定带和基本稳定带全部转化为不稳定带.
[17] 吴青柏,李新,李文君.

青藏公路沿线冻土区域分布计算机模拟与制图

[J].冰川冻土,2000,22(4): 323~325.

Magsci      摘要

通过对青藏公路沿线实测年平均地温多元回归统计,建立了年平均地温与海拔、纬度的关系模型.利用多年冻土分布下界的统计方程和关系模型及基于格网的地理信息分析系统,对青藏公路沿线多年冻土下界分布和多年冻土地温带分布进行计算机模拟.结果表明,所建立的模拟模型能够反映青藏公路沿线多年冻土的区域分布特征,模拟结果基本上反映多年冻土分布状况.
[18] 南卓铜,李述训,刘永智.

基于年平均地温的青藏高原冻土分布制图及应用

[J].冰川冻土, 2002,24(2): 142~148.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

年平均地温是指多年冻土年较差为零的深度处的地温,是冻土分带划分的主要指标之一.利用青藏公路沿线钻孔实测年平均地温数据,进行回归统计分析,获取年平均地温与纬度、高程的关系,并基于该结果,结合TOPO30高程数据模拟得到整个青藏高原范围上的年平均地温分布.以年平均地温0.5℃作为多年冻土与季节冻土的界限,对比分析模拟图与青藏高原冻土图,除个别区域有较明显的差异,模拟结果图较好地体现了青藏高原冻土的分布情况.利用模拟结果,根据青藏高原多年冻土分带指标及寒区工程多年冻土区划指标,对青藏高原多年冻土分布进行了分带划分,并统计各分带面积;根据简化的冻土厚度计算公式,计算了青藏高原多年冻土的厚度分布.最后,利用数值预测方法的结果,在气候年增温0.04℃的背景下,对高原未来冻土分布进行了预测.
[19] 丑亚玲,盛煜,韦振明.

多年冻土区公路路基阴阳坡温度及变形差异分析

[J].岩石力学与工程学报, 2009.28(9):1896~1903.

Magsci      [本文引用: 1]      摘要

<FONT face=Verdana>基于青康公路阴阳坡效应显著路段——K369路段路基的地温、变形监测资料,研究路堤内阴阳坡温度场差异及其对冻土路堤变形以及路堤稳定性的影响,分析路基地温、变形特征及其相互关系。研究结果表明:(1) 冻土路基在横断面上的差异沉降变形和其下地温场分布的不对称状况密切相关,地温场状况及其变化控制和决定着冻土路基变形场的状况;(2) 坡向不同而引起的太阳辐射差异是造成阴阳坡热交换不对称的根本原因,也是造成路基横向差异沉降的根本原因;(3) 路基变形的发展较地温的发展有一个相对滞后的响应,这决定了路基最大沉降并不是发生在最大融化深度的时间。对有差异沉降的路基来说,阴阳坡两侧路基发生最大沉降的时间也不一致,阳坡一侧达到最大沉降的时间要滞后于阴坡。这种差异变形会随着时间加剧,最终导致路基纵向裂缝的发育进而严重影响路基的稳定性。</FONT>
[20] [美] Kang-tsung Chang.地理信息系统导论[M].陈健飞译.北京:科学出版社, 2003:228~244.

[本文引用: 1]     

[21] 王红,王均.

国家基本地理单元数据集的初步研究

[J].测绘科学, 2004,29(3):22~25.

https://doi.org/10.3771/j.issn.1009-2307.2004.03.008      URL      [本文引用: 2]      摘要

基本地理单元是地理环境条件基本一致的空间单元,其内部要素分布的一致性显著,与相邻单元地理特征存在明显的差异.基本地理单元数据是建立在地理信息系统数据和技术基础上的专题数据.本论文就基本地理单元中的地形单元格网统计、地形类型的分类分级指标等问题进行了一系列的探讨和实验,提出了国家级中小比例尺基本地形单元数据集编制的主要技术方法和指标.

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