1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集

1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集
作者：吴坤鹏　刘时银　郭万钦
2018年11月12日

本作品收录于《中国科学数据》

吴坤鹏, 刘时银, 郭万钦. 1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2018, 3(4). (2018-06-05). DOI: 10.11922/csdata.2018.0013.zh.

摘要&关键词

摘要：岗日嘎布地区位于青藏高原东南部，北西–南东走向，毗邻波密、墨脱、察隅、八宿，空间范围分布在29°00′N–29°30′N、96°20′E–97°00′E内。该地区冰川属海洋型冰川，其面积变化对当地及区域水资源有重要影响。本数据集在综合中国科学院寒区旱区环境与工程研究所的我国第一次冰川编目数据、1980年地形图、航空摄影相片和2001、2002及2015年Landsat遥感影像等相关数据的基础上，借助ArcGIS、ENVI等软件，对数据进行波段组合、研究区裁剪、人工目视解译与波段比值提取冰川边界等，并对解译的数据进行精度验证。数据集内包含两个文件：1）定义研究区范围的矢量文件；2）基于地形图、航空摄影相片和Landsat遥感影像获取的1980、2001、2015年冰川目录矢量文件。本数据集反映了1980–2015年岗日嘎布地区冰川边界变化情况，可作为藏东南地区冰川变化、气候变化等研究的基础数据。

关键词：冰川变化；岗日嘎布；1980–2015年；藏东南地区

Abstract & Keywords

Abstract: Located in southeastern Tibetan Plateau, the Kangri Karpo Mountains extents about 280 km from north-west to south-east, south of Bomê County and neighboring Motuo, Zayü and Basu counties. It has a geographic extent of 29°00′N – 29°30′N, 96°20′E – 97°00′E. The Kangri Karpo Mountains is one of the most important and concentrated regions of maritime (temperate) glacier development. Its glacier area changes have important impact on local and regional water resources. This Kangri Karpo glacier dataset (1980 – 2015) was developed by integrating several data sources: the Glacier Inventory Dataset produced in the 1980s by the Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute of Chinese Academy of Sciences, the topographic maps and aerial photographs in 1980 and Landsat images in 2001, 2002 and 2015. ArcGIS and ENVI softwares were used to combine bands, do data design and perform manual visual interpretation and band ratio segmentation. Two data subsets are presented here: ① geographic extent of the study region in shapefile format, and ② glacier outlines in shapefile format. The dataset reflects the glaciers’ changing boundaries during 1980 – 2015, and can be used for research on the glacier and climate changes over southeastern Tibetan Plateau.

Keywords: glacier change, Kangri Karpo, 1980 – 2015, southeastern Tibetan Plateau

数据库（集）基本信息简介

数据库（集）名称	1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集
数据作者	吴坤鹏，刘时银，郭万钦
数据通信作者	吴坤鹏（wukunpeng2008@lzb.ac.cn），刘时银（liusy@ lzb.ac.cn）
数据时间范围	1980–2015年
地理区域	地理范围包括北纬29°00′–29°30′，东经96°20′–97°00′
空间分辨率	30 m
数据量	~350 KB
数据格式	*.shp，*.shx，*.sbx，*.sbn，*.dbf，*.prj（压缩为.rar格式）
数据服务系统网址	http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/580
基金项目	国家自然科学基金项目（41801031，41471067），科技部科技基础性工作专项项目（2013FY111400），云南大学人才引进项目（YJRC3201702），国际合作项目（131C11KYSB20160061-4）。
数据库（集）组成	数据集由2部分数据组成：Kangri_Karpo_glacier_inventory_extent.rar是研究区范围边界数据；Kangri_Karpo_glacier_inventory.rar是1980、2001、2015年冰川边界矢量数据。

Dataset profile

Title	A dataset of glacier distribution and glacier changes in the Kangri Karpo Mountains during 1980 – 2015
Data authors	Wu Kunpeng, Liu Shiyin, Guo Wanqin
Data corresponding authors	Wu Kunpeng (wukunpeng2008@lzb.ac.cn), Liu Shiyin (liusy@ lzb.ac.cn)
Time range	1980–2015
Geographical scope	29°00′N–29°30′N, 96°20′E–97°00′E
Spatial resolution	30 m
Data volume	~350 KB
Data format	*.shp, *.shx, *.sbx, *.sbn, *.dbf, *.prj
Data service system	http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/580
Sources of funding	National Natural Science Foundation of China (Grant Nos. 41801031, 41471067), Fundamental Programme of the Ministry of Science and Technology of China (MOST) (Grant No. 2013FY111400), Talent Introduction Program of Yunnan University (YJRC3201702), and International Collaboration Project (131C11KYSB20160061-4).
Dataset composition	The dataset consists of two subsets of data during 1980 – 2015: geographic extent of the study region in shapefile format and glacier outlines in shapefile format.

引 言

作为冰冻圈系统的重要组成部分^[1]，冰川对气候变化具有强烈的指示作用^[2]。在当今全球气候变暖的背景下，冰川普遍退缩^[3][4]，对区域水资源有重要影响^[5][6]，加速了青藏高原湖泊扩张^[7][8]，并引起不同程度的冰川灾害^[9][10]。藏东南地区因其特殊的地理位置，受印度洋季风影响，海洋型冰川集中发育，对全球变化有明显响应。作为海洋型冰川最重要最集中的发育区，藏东南地区的冰川融水是当地及区域性水资源重要补给源。诸多研究表明^{[11][12][13][9][3]}，藏东南地区冰川总体呈退缩趋势。

位于藏东南地区的岗日嘎布山，全长280 km，北西–南东走向，位于波密县南部，毗邻墨脱、察隅和八宿。该山系北边是雅鲁藏布江支流帕隆藏布，南边是察隅曲，海拔较低，成为西南季风暖湿气流进入高原的重要通道。因此，岗日嘎布地区的冰川变化不仅对研究区域气候变化具有重要意义，同时对下游地区的水资源应用和管理具有重要意义。有研究表明，岗日嘎布地区冰川在1980–2015年呈现不同程度的退缩^[14]。本文在以往研究基础上^[14]，增加了不同年份的冰川编目数据集，能够表征过去35年岗日嘎布地区冰川边界的变化特征，为区域气候变化、冰冻圈研究等提供基础数据支持。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据源

本文采用的数据为1∶5万地形图和Landsat光学影像（表1）。其中地形图数据为1980年10月航空摄影绘制而成，主要用于对中国第一次冰川编目的边界进行检查与修订。Landsat光学影像为2001年12月和2002年1月的Landsat TM影像、2001年10月的Landsat ETM+影像和2015年10月的Landsat OLI影像，所有Landsat影像均从美国地质勘探局（United States Geological Survey，USGS）获取，并且是景观标准化几何校正的L1T级别产品。由于高原5–9月多云天气较多，光学遥感影像质量较差，难以获取冰川边界信息，因此选取的遥感数据主要在秋冬季。

表1 数据集用到的地形图和Landsat影像列表

时间	数据源	ID	分辨率（m）
1980/10	地形图	H47e016002/H47e016003/ H47e016004H47e017002/H47e017003/ H47e017004H47e017005/H47e018003/ H47e018004H47e018005	12
2001/12/18	Landsat TM	LT51340402001352BJC00	30
2002/01/03	Landsat TM	LT51340402002003BJC00	30
2001/10/23	Landsat ETM+	LE71340402001296SGS00	30
2015/10/06	Landsat OLI	LC81340402015279LGN00	30

图片

图1 研究区位置示意图

1.2 数据处理步骤

基于地形图的冰川边界提取，首先是将原始地形图按照300 dpi在大幅面扫描仪上扫描，然后将扫描的地形图进行几何纠正，坐标系为北京1954（BJ54）地理坐标系。为使数据集具有统一的WGS84坐标系，利用七参数法，将地形图校正为WGS84坐标系。然后利用人工目视解译法，在ArcGIS软件中勾绘出冰川边界，参考航空摄影相片，对中国第一次冰川编目的边界进行检查与修订。

基于Landsat遥感影像提取冰川边界，其方法与中国第二次冰川编目采用的方法一致（图2）。通过比较国内外学者提出的冰川边界自动化提取方法，以0.01 km2为可识别最小冰川面积。利用波段比值法并通过人工交互式方法确定阈值得到裸冰边界的二值图像，转换为矢量多边形。经过大量反复实验，确定阈值为2.0±0.2。其中2015年的Landsat OLI影像质量较高，分割阈值2.0提取的裸冰边界精度较高，而2001年的Landsat TM/ETM+影像有小范围云雪覆盖，为最小化计算机判别错误，Landsat TM的分割阈值为2.1，Landsat ETM+的分割阈值为2.2。然后参考地形图、Google Earth等其他数据资料，对冰川矢量边界人工修订和数据质量检验，以保证冰川边界的准确性^[15]。最后根据郭万钦等提出的山脊线自动提取方法，对修订后的冰川边界进行分割，从而得到各单条冰川的矢量数据^[16]。

图片

图2 岗日嘎布地区冰川编目主要流程示意图

2 数据样本描述

本数据集中岗日嘎布地区冰川范围矢量文件，命名为Kangri Karpo glacier inventory extent，冰川目录矢量文件按时间命名，分别为Kangri Karpo glacier inventory 1980、Kangri Karpo glacier inventory 2001和Kangri Karpo glacier inventory 2015。样本展示如图3。

图片（a）

图片（b）

图片（c）

图片（d）

图3 岗日嘎布地区冰川目录的空间范围和不同时期冰川分布图（a）研究区空间范围与三期冰川分布图；（b）1980年与2001年冰川边界分布图；（c）2001年与2015年冰川边界分布图；（d）1980年与2015年冰川边界分布图

3 数据质量控制和评估

本研究中的所有数据源，包括地形图和Landsat TM/ETM+/OLI遥感影像，均通过几何校正。对1980年冰川编目采用人工目视解译方法进行手动数字化，2001年与2015年冰川编目采用波段比值法与目视检查相结合，误差控制在一个像元以内。

对于2001年与2015年冰川边界，通过与高分辨率遥感数据或野外实地GPS测量获取的冰川边界对比发现，在裸冰区冰川边界误差为±10 m，在表碛覆盖区冰川边界误差为±30 m。

基于地形图数据的冰川编目（1980年），选取了一幅空间分辨率为4 m的Corona遥感影像，利用ASTER GDEM V2和全色波段融合的Landsat OLI遥感影像对Corona影像进行正射校正，剔除云层、季节性积雪的影响，配准精度控制在半个像元。在基于地形图数据获取的冰川边界上每间隔10 m取一点，通过计算所有点与对应的Corona影像冰川边界的平均距离，发现地形图冰川边界与Corona影像冰川边界有±7 m的误差。

由于岗日嘎布地区夏季云雾天气较多，因此本文数据源选取均秋冬季为主，而积雪与冰川的异物同谱特点，使得积雪对冰川边界的解译存在一定干扰，因此本数据仅供参考。

4 数据使用方法和建议

岗日嘎布地区1980–2015年冰川分布数据集通过SDB（Science Data Bank）提供全部数据下载服务。本数据集提供了ArcGIS软件平台下生产的shp矢量数据，可以在ArcGIS、ArcView等GIS平台软件对本数据进行查询、编辑。本数据集可靠性高，代表性强，可作为藏东南地区冰川变化研究的参考数据，为区域气候变化、冰冻圈研究等提供基础数据支持。

致 谢

感谢美国地质调查局（USGS）和地理空间数据云等网站提供的Landsat数据、Corona数据，感谢中国科学院寒区旱区研究所科学数据中心提供的冰川编目数据集，感谢谷歌地球提供的高分辨率影像数据。

参考文献

1. LI X, CHENG G, JIN H, et al. Cryospheric change in China[J]. Global and Planetary Change, 2008, 62(3): 210-218.
2. OERLEMANS J. Quantifying global warming from the retreat of glaciers[J]. Science, 1994, 264(5156): 243-244.
3. ^ ^{3.0 3.1} YAO T, THOMPSON L, YANG W, et al. Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings[J]. Nature Climate Change, 2012, 2(9): 663-667.
4. BOLCH T, KULKARNI A, KÄÄB A, et al. The state and fate of Himalayan glaciers[J]. Science, 2012, 336(6079): 310-314.
5. KASER G, BARRY R G. Contribution potential of glaciers to water availability in different climate regimes[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2010, 107(47): 20223-20227.
6. HUSS M, HOCK R. Global-scale hydrological response to future glacier mass loss[J]. Nature Climate Change, 2018, 8: 135–140.
7. Zhang, G., T. Yao, H. Xie, W. Wang, and W. Yang. An inventory of glacial lakes in the Third Pole region and their changes in response to global warming[J]. Global and Planetary Change, 2015, 131: 148−157.
8. Zhang, G., T. Yao, H. Xie, K. Zhang, and F. Zhu. Lakes' state and abundance across the Tibetan Plateau[J]. Chinese Science Bulletin, 2014, 59(24): 3010−3021.
9. ^ ^{9.0 9.1} KÄÄB A, LEINSS S, GILBERT A, et al. Massive collapse of two glaciers in western Tibet in 2016 after surge-like instability[J]. Nature Geoscience, 2018, 11(2): 1.
10. BENN D I, BOLCH T, HANDS K, et al. Response of debris-covered glaciers in the Mount Everest region to recent warming, and implications for outburst flood hazards[J]. Earth-Science Reviews, 2012, 114(1): 156-174.
11. KÄÄB A, TREICHLER D, NUTH C, et al. Brief Communication: Contending estimates of 2003–2008 glacier mass balance over the Pamir–Karakoram–Himalaya[J]. The Cryosphere, 2015, 9(2): 557-564.
12. GARDNER A S, MOHOLDT G, COGLEY J G, et al. A reconciled estimate of glacier contributions to sea level rise: 2003 to 2009[J]. Science, 2013, 340(6134): 852-857.
13. GARDELLE J, BERTHIER E, ARNAUD Y, et al. Region-wide glacier mass balances over the Pamir-Karakoram-Himalaya during 1999-2011[J]. Cryosphere, 2013, 7(6): 1885-1886.
14. ^ ^{14.0 14.1} 吴坤鹏, 刘时银, 鲍伟佳, 等. 1980―2015年青藏高原东南部岗日嘎布山冰川变化的遥感监测[J]. 冰川冻土, 2017, 39(1): 24-34.
15. 刘时银, 姚晓军, 郭万钦, 等. 基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 地理学报, 2015, 70(01): 3-16.
16. 郭万钦, 刘时银, 余蓬春, 等. 利用流域边界和坡向差自动提取山脊线[J]. 测绘科学, 2011, 36(06): 210-212, 191.

数据引用格式

吴坤鹏, 刘时银, 郭万钦. 1980–2015年岗日嘎布地区冰川分布数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2018. (2018-06-05). DOI: 10.11922/sciencedb.580.