冰川和常年积雪常态化地理国情监测开展模式初探

贾涛涛,王清丽,马　泉,汤　豪,雷　蕾,曹子荣

(国家测绘地理信息局第一航测遥感院，陕西 西安 710054)



冰川和常年积雪常态化地理国情监测开展模式初探

贾涛涛,王清丽,马泉,汤豪,雷蕾,曹子荣

(国家测绘地理信息局第一航测遥感院，陕西 西安 710054)

应“十三五”开展常态化地理国情监测之需求，以冰川和常年积雪为监测对象，对冰雪常态化地理国情监测的开展模式进行了初步探索。主要内容有：冰雪监测内容、监测周期和监测方法，冰雪统计分析与评价。对于冰雪统计分析与评价，主要结合相关行业需求，重点在于指标构建。

冰川和常年积雪(冰雪)；常态化地理国情监测；统计分析；指标；冰雪旅游；冰雪灾害

第一次地理国情普查成果已于2015年年底完成汇交。该成果实现了全面查清目前我国陆地国土范围内地表自然和人文地理要素现状、空间分布情况的地理国情普查目标。然而，地理国情作为我国基本国情的重要组成部分[1]，应能实时反映我国自然、人文地理要素现状、空间分布；再者，对于普查成果进行数据挖掘是延伸该成果在各行各业应用广度、实现测绘地理信息服务性质必要的应用模式探索。综合这两方面，开展地理国情常态化监测势在必行。

冰雪常态化地理国情监测开展模式初探是确定监测内容、监测周期和监测方法，并就监测成果确定基本统计分析指标方法；对于综合统计分析与评价主要关注冰雪时空变化，以及迎合水利、旅游和灾害应用领域确定评价指标和方法；最后初步形成冰雪常态化地理国情监测的指导性文件。

一、常态化监测内容与方法

1. 监测内容

冰川由常年积雪经过一定物理作用形成，在地理上二者基本相伴而生，而且从遥感角度，冰川和积雪具有相似的光谱响应特征[2]，学科上一般将二者放在一起研究冰雪监测方法。但是根据地理国情地表覆盖立体覆盖优先和所见即所得表达原则[3]，将冰川和常年积雪作为两个三级类分开采集。三级类冰川和常年积雪隶属于二级类冰雪，隶属于一级类水域，采集指标为图面最小图斑对应实地面积10 000 m2。

2. 监测周期

研究表明[4-7]：①冰雪逐年退缩为大背景；②30年以上冰雪退缩面积大于10%，年退缩率可达13 m；③冰雪洪水、冰川泥石流灾害给人类生命和财产带来重大损失，发生时间随机。综合这几个方面，冰雪监测周期分为定期监测和动态监测两种：

1) 据冰川和常年积雪常态化地理国情监测需求及其退缩趋势，实行定期监测，监测周期为1年。

2) 据冰雪洪水、冰川泥石流灾害性质，实行实时动态监测。

3. 解译提取

冰雪信息解译提取可采用人工采集和人机交互半自动解译法。其中，人工解译采集精度高，但工作量相对大。因此，人工解译可结合一定计算机自动解译,同时辅以必要的专题数据，如第二次冰川编目数据，也可作必要的实地调查验证。计算机自动解译是基于冰雪在可见光波段(450～900 nm)高反射、在红外波段(1550～1750 nm)强吸收的光谱响应特征，常用的比较有效的方法有波段比值阈值法和雪盖指数(NDSI)阈值法[8-10]。人机交互半自动冰雪解译流程如图1所示。

二、统计分析

冰雪统计分析时首先划分统计单元，然后构建统计指标，最后对统计单元内地理国情普查成果进行统计、分析与预测等数据挖掘处理。定量与定性分析相结合揭示冰雪信息空间分布特征和变化趋势，以及结合生态、旅游和灾害监测3个领域探索冰雪信息应用方式，形成丰富的冰雪信息统计分析成果。

图1　人机交互半自动冰雪解译流程

冰雪不同于地理国情地表覆盖其他类型，分布具有地域性，在我国，主要分布在新疆、西藏、青海、甘肃、四川和云南6个省区。冰雪统计单元按照监测区的行政级别，行政区划单元主要包括：省级行政单元，地、市、州、盟行政单元(简称地区)，县级行政单元。

1. 基本统计分析

冰雪基础性地理国情监测数据基本统计包括冰雪监测数据基本统计分析和冰雪变化监测数据基本统计分析两种，对象为冰雪二级类及冰川和常年积雪三级类。基本统计分析结果以各种图表为主。

(1) 冰雪年度监测数据基本统计分析

冰雪基础性地理国情统计对象为冰雪二级类、冰川和常年积雪三级类，指标有数量、面积、占比、构成比、变化量、变化率[11]。

(2) 冰雪变化监测数据基本统计

冰雪变化监测数据基本统计分析关注二级类冰雪和其他地类之间相互转化关系，统计指标有转入量、转入率、转入构成比、转出量、转出率、转出构成比。

2. 综合统计分析

冰雪综合统计是在其二级类基本统计分析的基础上，对冰雪分布时间变化、冰雪分布海拔时空变化和冰雪坡向时空变化特性3方面进行综合分析。

(1) 冰雪分布时间变化监测

冰雪进退与区域气象条件息息相关[12-13]，通过监测区域冰雪分布随时间的变化趋势，为气象研究提供依据。监测成果为冰雪时间变化图表。

(2) 冰雪分布海拔时空变化监测

海拔不同，气象条件也有差异[14]。通过监测区域冰雪随不同海拔分布情况及同一海拔范围内冰雪分布随时间变化规律，有助于反推各海拔的气象特征及气象条件随时间变化趋势。监测成果为冰雪海拔时空变化图表。

(3) 冰雪分布坡向时空变化监测

坡向不同，日照、风向和温度也不同[14]。冰雪分布坡向时空变化监测是通过监测冰雪不同坡向面积差异及每个坡向冰雪分布面积随时间变化特征，从而反映坡向对冰川常年积雪物质平衡的影响。

冰雪坡向时空变化监测指标包括：北、东北、东、东南、南、西南、西、西北8个坡向冰雪坡向面积、坡向分布变化速率。坡向由DEM求得，冰雪在不同方向面积变化速率通过数据拟合求得。

监测成果为冰雪坡向时空变化图表。

3. 专题分析评价

冰雪专题分析评价是在其二级类基本统计分析的基础上，探索冰雪在生态、旅游和灾害监测方面的应用方式。

(1) 冰雪生态功能服务价值评价

《国务院关于加快推进生态文明建设的意见》提出要全面促进资源节约利用[15]，我国山岳冰川发育良好，是很重要的固体水资源，主要江河均有冰川融水补给，特别是西北干旱区水资源很大程度上依赖于冰川融水[4]。因此，对冰雪水资源调节方面的生态服务功能价值探索意义重大。

冰雪对水资源调节价值采用替代工程法，根据水库库容，以水库造价成本进行价值量评估[16]。评价指标包括：监测区域冰雪面积S、冰雪储量V、冰雪对水资源调节价值R。V的计算采用体积-面积经验公式[8]，如下

V=cSλ

(1)

式中，V为冰雪储量，单位km3；S为冰雪面积，单位km2；c和λ为经验系数。

冰雪对水资源调节价值R的计算式如下

R=Vr

(2)

式中，V为冰雪储量；r为监测期水库按库容造价成本。

(2)冰雪旅游潜力挖掘

国家旅游局贯彻“丝绸之路经济带”建设构想，提出打造丝绸之路旅游黄金带理念。学者们也积极参与丝绸之路旅游带构建的研究[18-19]。中国冰雪资源丰富，旅游开发潜力大[20-22]，是丝绸之路旅游带构建的重要方向。

地理国情普查数据综合表达了交通、水系、构筑物、地理单元的位置及属性信息。挖掘冰雪旅游价值，主要立足于地理国情普查数据，辅以必要的民政统计数据、旅游部门数据和政府政策资料，构建评价指标，并确定各指标在冰雪旅游潜力中的权重，最后通过加权算法得出监测区域旅游开发潜力指数。将已经开发的冰雪旅游区域旅游开发潜力指数值作为参考，评价监测区域旅游开发适宜性。

冰雪旅游潜力评价指标体系构建见表1。

表1　冰雪旅游潜力指标评价体系

冰雪区域旅游开发潜力指数P的计算采用多目标线性加权函数法，公式为

(3)

权重Q的确定一般采用层次分析法，结合必要的专家打分。层次分析法AHP关键在于构建判断矩阵X及其一致性检验。

判断矩阵X为

(4)

通过两两比较Ci的重要性，得到Cij，构建判断矩阵X。求出判断矩阵X的最大特征值λmax和对应的特征向量Q，其中Q即为指标层相对于总目标层的权重向量。

一次性检验指标为

CI=(λmax-n)/(n-1)

(5)

一次性检验率为

CR=CI/RI

(6)

式中，RI为平均随机一致性指标。一般认为当CR<0.1时，判断矩阵X满足一致性要求，这时特征向量Q可以作为权重；若CR≥0.1，需要重新调整判断矩阵，直至CR<0.1时，所得的特征向量Q方可作为权重。

(7)

式中，Cimax为参与评价的所有检测区域监测周期最大统计值；Cimin为监测周期最小统计值。

(3) 冰雪灾害性监测

大量研究表明，我国冰雪逐年缩减，随着退缩加剧，融水量增大，最直接的灾害效应是诱发更多冰雪洪水、冰湖洪水和冰川泥石流灾害[7]。冰川和常年积雪灾害性监测包括灾害性预测和灾害性评价。

冰雪灾害预测是根据各种诱发因子来推断其发生的可能性。冰雪洪水、冰川泥石流灾害的诱发因子有冰雪总面积坡度大于25°的冰雪面积、坡向、日最高温度、泥石流历史最大冲出量、流域最大高差、流域面积、最大24 h雨强、松散物源总量等[24-26]。对于诱发冰川洪水、泥石流主要影响因子的确定可采用主成分分析法，对于主要影响因子权重的确定应在专家参与下采用层次分析法。最后得出评价冰雪洪水、冰川泥石流灾害指数值，将该指标值和已发生过冰雪灾害的区域指数比较，得出监测区域冰雪发生可能性。具体操作参照冰雪旅游价值挖掘方法。

灾害性评价是冰雪洪水、冰川泥石流发生后，以地理国情普查数据为基础数据之一，通过GIS空间分析，并建立一系列灾害统计表[27]，估算一定范围内居民地(可细化为非城区和城区居民地房屋)、农业、畜牧业、工矿企业、重要交通干线等基础设施的灾害影响。

三、结束语

通过大量学术研究及行业应用调研，形成了本文关于冰雪常态化地理国情开展模式的阐述。为了提高冰雪信息提取效率，本文详细阐述了半自动解译方法。综合统计和专题评价以基本统计为基础，是冰雪常态化地理国情监测内容的重点，而相关指标的构建更是重中之重。专题评价方面，主要对冰雪生态服务功能价值评估、冰雪旅游价值挖掘和冰雪灾害监测方面作了尝试。鉴于个人认识和其他条件的局限性，除了本文提到的冰雪旅游价值指标层外可追加，冰雪灾害影响因子因监测区地质条件的不同也应有所增减，因此在综合统计指标和专题评价指标构建时建议深化与行业相关部门的合作。

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On the Preliminary Operation Model of Glacier and Snow Normalized Geographic Conditions Monitoring

JIA Taotao,WANG Qingli,MA Quan,TANG Hao,LEI Lei,CAO Zirong

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2016-01-11

2015年重要地理国情监测基础性地理国情监测项目

贾涛涛(1987—)，女，硕士，助理工程师，主要从事地理信息数据处理工作。E-mail：jtaotao.2008@163.com

P208

B

0494-0911(2016)10-0125-04