雪线时空分布及与地形因子相关性分析

陈晓宁，蒋好忱，田怀启

（1.国家测绘地理信息局第一地形测量队，陕西 西安 710054）

全国地理国情监测是综合利用3S技术及现代测绘方法对地表覆盖、国情要素等进行动态定量化监测，从而为建设“数字中国”服务于社会各界奠定基础［1］。对我国冰雪范围变化的动态监测是其中一项重要内容。雪线是现代冰川的一个重要指标，同时也是全球气候系统现状的客观表征。从概念上来讲即常年积雪的下线（积雪季节性变化的上线），也可以说是全年降雪量与消融量相等的平衡线，雪线以上为冰川累积区，以下为消融区［2］。对影响雪线的因素进行分析,可为监测冰雪的空间分布、范围的动态变化提供理论支持，同时也为人地关系、资源利用及社会生态可持续发展提供依据。目前的研究大多注重雪线位置与气温、降水之间的关系，而对地形因子的考虑很少涉及［3-8］。本文以青海玉珠峰排除气温、降水条件的影响，对各地形因子与雪线的关系进行探索。

1 数据及资料

玉珠峰位于青海省中西部，是昆仑山东段的最高 峰， 94°04'～94°56'E、35°34'～35°44'N， 最 高 海 拔 约6 170 m。山峰顶部常年被冰雪覆盖，无岩石表露。冰雪坡较平缓，是我国典型的冰川与常年积雪地区。

研究所采用的数据包括：1998年航摄影像，2010、2013、2015年 7月 玉 珠 峰 地 区 SPOT5（R/G/NIR）、QuickBird（R/G/B/NIR）及全色波段遥感影像，经融合后重采样，空间分辨率分别为2.5 m、0.6 m（图1）；青海地区2013年地面气象资料月值数据，来源于中国气象科学数据共享服务网（http://cdc.nmic.cn/home.do），分别对气温、降水空间插值形成气温和降水数据层；玉珠峰地区空间分辨率30 m的 SRTM-DEM数据，采用CGCS2000大地坐标系，高斯克吕格投影3°分带第31带，中央经线为93°E。

图1 青海玉珠峰Quick Bird影像（3/2/1真彩色合成、局部）

2 研究方法

2.1 冰雪范围的获取

对玉珠峰高分辨率影像通过真彩色合成后进行目视解译，构建雪线场。冰雪覆盖区域在真彩色影像中为白色，解译结果如图2a所示，图中红色为冰雪范围线。将冰雪范围线叠加DEM，以30 m×30 m范围作为最小分析单元提取雪线高程，获取的雪线高程栅格数据如图2b所示。由图中可知，该时期雪线高度大约位于海拔4 558.31 ～5 845.82 m之间。

2.2 气温、降水空间分布

玉珠峰地处昆仑山脉东部，属于山区，气温具有明显的垂直地带性。对青海地区气象站7月平均气温数据进行预处理，除去站点本身高程的影响之后进行Spline插值，将结果重采样为30 m。考虑到地形对气温的影响，结合DEM按照海拔每上升100 m气温下降0.61℃对山地气温分布进行模拟。利用雪线对气温进行提取，得到雪线气温分布数据。

图2 玉珠峰雪线高程空间分布

根据鲁振宇等人的研究［9］，本文采用Kriging法对降水数据进行空间插值，并提取雪线降水数据。

2.3 地形因子的提取

地形因子包括坡度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率。坡度是坡面单元的垂直距离和水平距离的比值，是地表单元陡缓程度的表达。本文基于30 m分辨率的SRTM采用3×3格网提取地表坡度（图3a）；地形起伏度是描述宏观地形变化状况的地形因子［10］，是指地表一定范围内的高差。根据朗玲玲等［11］的研究及地貌特征，本文采用7×7的分析窗口在ArcInfo中的GRID模块下利用Focalstd函数来计算起伏度［12］，能够达到较好的效果，如图3b所示；剖面曲率是地表垂直方向角度的变化率，可以理解为坡度的变化率；平面曲率是地表水平方向的变化率，可以认为是坡向的变化率。采用Curvature函数分别计算剖面和平面曲率，结果如图3c、d所示。按照雪线范围分别提取4个地形因子的数据值。

图3 玉珠峰地形因子提取

3 结果分析

3.1 冰雪时空动态变化

对四期解译出的冰雪范围进行面积统计（表1），得出1998～2015年冰雪总体呈现消减趋势。1998～2010年消减量为12.52 km2；2010～2013年消减量为17.31 km2，2013～2015年由于影像时相原因消减量接近零。

表1 冰雪面积年际统计

将冰雪覆盖数据叠加DEM，按海拔高度分为5个统计区域，统计在不同时期、不同海拔高度上的冰川覆盖比例（表2），发现小于4 500 m海拔高度区域无冰雪覆盖，大于6 000 m海拔高度的冰雪面积与山体面积比例一直为100%，说明该区域雪线高度均在海拔4 500 m以上，海拔6 000 m以上冰川与常年积雪覆盖面积无变化。同时，消融比例随着海拔的升高而减小。

表2 不同海拔高度上的冰川覆盖比例/%

将坡向分为8个方向，分别统计不同方向上的冰雪变化情况。由表3可见，在西北、北、东北、东4个方向上冰川的消融量最大，分别达到了6.04 km2、5.10 km2、6.92 km2、4.43 km2，而东南、南、西南、西方向上的消融量明显较小，只有1.65 km2、1.28 km2、1.64 km2、2.81 km2。

表3 不同方向冰雪变化情况

3.2 相关性分析

以30 m×30 m的雪线格网为分析单元，假设每一个格网内的属性是均一的。每一个格网点中的属性都包含了高程、气温、降水、坡度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率。本文主要针对雪线高度与地形因子的相关性进行研究，在选择采样点时尽量选择气温、降水条件相同的区域，以避免气温降水对雪线分布的影响。

按照气温值将数据划分为4个研究区域，选取月均温分别为-1.1℃、-2.7℃、-4.1℃、-4.8℃的4个采样数据集，每一个数据集的月降水量浮动范围均不超过1.5 mm。在各区域中随机选取采样格网点，4个区域采样点属性范围见表4～ 7。分别将高程与各个地形因子绘制散点图，依次进行回归分析，结果如图4～7所示。可以看出，当采样点海拔较低时，雪线高度与地形因子的相关性很低，随着海拔的升高，相关性逐渐增强，坡度、地形起伏度与雪线高程的正相关关系逐渐显著。当海拔位于5 300 m左右时，坡度、地形起伏度与雪线高程的相关系数分别为0.428、0.488；海拔达到5 500 m时，相关系数分别为0.509、0.517，属中度相关；剖面曲率和平面曲率与雪线高程的相关系数接近于0，不具有相关性。

由以上数据可以看出，除气象条件外，地形条件也是影响雪线分布的因素之一。尤其是在小尺度范围内，地形因子的作用更为显著，其主要表现在坡度及地形起伏度两个方面。坡度、地形起伏度越大，雪线高度越高。

表4 区域一采样点属性信息

图4 区域一雪线高程与地形因子的相关性

表5 区域二采样点属性信息

图5 区域二雪线高程与地形因子的相关性

表6 区域三采样点属性信息

图6 区域三雪线高程与地形因子的相关性

表7 区域四采样点属性信息

图7 区域四雪线高程与地形因子的相关性

4 结 语

以青海玉珠峰为研究样区，采用4期影像获取冰雪范围，对动态变化情况进行分析。利用30 m分辨率的SRTM数据获取雪线高程、坡度、地形起伏度、剖面曲率、平面曲率，结合气象资料对雪线高程与各地形因子的相关关系进行研究，得到以下结论：①区域内冰雪面积正在逐渐减少，且不同海拔高度、不同方向上的衰减比例不尽相同；②坡度、地形起伏度是影响雪线高程较为明显的地形因子，二者都与之有一定程度的正相关关系；③在一定范围内，随着海拔的升高，地形因子与雪线高程的相关性有逐渐增加的趋势。

[1] 阮于洲．对地理国情监测工作的若干思考[J]．测绘通报,2014(3):131-134

[2] 施雅风,白重瑗．中国西部高山冰川形成的地貌气候条件和分布[M]．北京:科学出版社,1988

[3] Rabatel A, Dedieu J P, Thibert E, et al． 25 years of Equilibriumline Altitude and Mass-balance Reconstruction on Glacier Blanc,French Alps, Using Remote Sensing Methods and Meteorological Data [J]． Journal of Glaciology, 2008,54(185):307-317

[4] Rabatel A, Bermejo A, Loarte E, et al． Can the Snowline be Used as an Indicator of the Equilibrium Line and Mass Balance for Glaciers in the Outer Tropics [J]． Journal of Glaciology,2012,58(212):1 327-1 336

[5] 韩芳,张百平,谭靖,等．山体基面高度对青藏高原及其周边地区雪线空间分布的影响[J]．地理研究,2014,33(1):23-30

[6] 张连成,胡列群,李帅,等．基于GIS的天山南北坡雪线分布特征及其影响因素分析[J]．水土保持研究,2015,22(3):259-263

[7] 王艺霖．青藏高原现代雪线及其影响因素分析[D]． 兰州:兰州大学,2010

[8] 史建桥,白淑英,高吉喜,等．近10a西藏高原雪线时空变化及其与气象因素关系分析[J]．沙漠与绿洲气象,2015,9(3):7-13

[9] 鲁振宇,杨太保,郭万钦．降水空间插值方法应用研究[J]．兰州大学学报:自然科学版,2006,42(4):11-14

[10] 涂汉明,刘振东．中国地势起伏度研究[J]．测绘学报,1991,20(4):311-319

[11] 朗玲玲,程维明,朱启疆,等．多尺度DEM提取地势起伏度的对比分析[J]．地球信息科学,2007,9(6):1-6

[12] 蒋好忱,杨勤科．基于DEM的地形起伏度算法的比较研究[J]．水土保持通报,2014,34(6):162-166