1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2冰湖數據集
| 1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2冰湖數據集 作者：張大弘 宮鵬 姚曉軍 劉娟 2019年11月28日 |
 張大弘, 宮鵬, 姚曉軍, 劉娟. 1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2冰湖數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2019-11-27). DOI: 10.11922/csdata.2019.0064.zh. |
摘要&關鍵詞[編輯]
摘要：科西河流域發育有眾多的冰川和冰湖，冰川覆蓋率達9.78%，冰湖數量221個，冰湖分布及變化不僅是預測該區域冰湖潰決洪水災害的基礎數據，而且可以在一定程度上反映高山寒區氣候及冰川水資源的變化。本數據集應用1960s–2010s多源遙感影像數據（Corona、Landsat MSS/TM/ETM+/OLI）及地形圖進行目視解譯獲得了科西河流域1960s、1970s、1980s、1990s、2000s和2010s六期冰湖數據。研究區空間範圍為26.86°–29.14°N，85.39°–88.95°E，覆蓋印德拉瓦迪、孫科西、絨轄曲、利庫科拉、牛奶河、阿潤和塔木爾等子流域。本數據集包括流域內面積≥0.05 km2的冰川湖，數據集時序較長且包含冰湖類別屬性信息，可作為科西河流域冰湖時空變化、冰湖水量變化評估的基礎數據，也可作為喜馬拉雅山地區冰湖潰決危險性評估、水資源變化、氣候變化及冰湖與冰川間變化響應關係等研究的重要依據。
關鍵詞：冰湖；科西河；目視解譯；青藏高原
Abstract & Keywords[編輯]
Abstract: There are many glaciers and glacial lakes in the Koshi River basin. The coverage rate of glaciers reaches 9.78% and the number of glacial lakes is 221. The distribution and change of glacial lakes in this area are the main factors for predicting the disaster of glacial lake outburst floods (GLOFs), and can also reflect the changes of climate and glacial water resources in Alpine frigid areas to a certain extent. The dataset includes the glacial lake data of six periods in the Koshi River basin, i.e., 1960s, 1970s, 1980s, 1990s, 2000s and 2010s, which was obtained by visual interpretation using multi-source remote sensing image (Corona, Landsat MSS/TM/ETM+/OLI) and topographic maps during 1960s to 2010s. Lying between 26.86°–29.14°N and 85.39°–88.95°E , the study area is composed of several sub basins including Indrawati, Sun Koshi, Tama Koshi, Likhu, Dudh Koshi, Arun and Tamor. The dataset includes the vector of glacial lakes with an area above 0.05 km2 in the Koshi River basin. The dataset has a long time series, which can be used as the basic data for the assessment of the temporal and spatial changes of glacial lakes and the changes of water volume of glacial lakes in the Koshi River basin. In addition, it can also be used as an important basis for the risk assessment of glacial lake outburst, the changes of water resources, climate change and the response relationship between glacial lakes and glaciers in this region.
Keywords: glacial lake; Koshi River; visual interpretation; Tibetan Plateau
數據庫（集）基本信息簡介[編輯]
| 數據庫（集）名稱 | 1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2冰湖數據集 |
| 數據作者 | 張大弘，宮鵬，姚曉軍，劉娟 |
| 數據通信作者 | 姚曉軍（yaoxj_nwnu@163.com） |
| 數據時間範圍 | 1967–2014年 |
| 地理區域 | 地理範圍包括26.86°–29.14°N，85.39°–88.95°E，北至雅魯藏布江南部，南到尼泊爾與印度交界處，西臨加德滿都，東達中、尼、印三國接壤地區。 |
| 空間分辨率 | 全色1.8 m / 15 m、多光譜78 m / 30 m、地形圖1:50000/1:100000 |
| 數據量 | 0.85 MB |
| 數據格式 | ESRI Shapefile文件（壓縮為.zip格式） |
| 數據服務系統網址 | http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/885 |
| 基金項目 | 國家自然科學基金（41561016、41861013、41801052）；西北師範大學青年教師科研能力提升計劃項目（NWNU-LKQN-14-4）。 |
| 數據庫（集）組成 | 數據集共包括2個數據文件：（1）Basin_Koshi.zip是科西河流域邊界數據，數據量0.1 MB；（2）Glacial_lake_Koshi.zip是1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2的冰湖數據，數據量0.75 MB。 |
Dataset Profile[編輯]
| Title | A dataset of glacial lakes in the Koshi River basin with an area above 0.05 km2 (1967 – 2014) |
| Data corresponding author | Yao Xiaojun (yaoxj_nwnu@163.com) |
| Data authors | Zhang Dahong, Gong Peng, Yao Xiaojun, Liu Juan |
| Time range | 1967 – 2014 |
| Geographical scope | Latitude & longitude (26.86°–29.14°N, 85.39°–88.95°E);located in the Central Himalayas; The specific areas: north to the south of the Yarlung Zangbo River, south to the border of Nepal and India, West to Kathmandu in India, East to the contiguous areas of China, Nepal and India. |
| Spatial resolution | Pan 1.8 m / 15 m 、Multispectral 78 m / 30m、Topographic maps 1:50000 / 1:100000 |
| Data volume | 0.85 MB |
| Data format | ESRI Shapefile file (compressed in *.zip) |
| Data service system | <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/885> |
| Source(s) of funding | National Natural Science Foundation of China (41561016, 41861013, 41801052); Earlier Career Research Promotion Program of Northwest Normal University (NWNU-LKQN-14-4). |
| Dataset composition | The dataset consists of 2 subsets in total: (1) Basin_Koshi.zip is made up of boundary data of regions in the Koshi River Basin, with a data volume of 0.1 MB; (2) Glacial_lake_Koshi.zip is made up of boundary data of glacial lakes in the Koshi River Basin with an area above 0.05 km2 from 1967 to 2014, with a data volume of 0.75 MB. |
引 言[編輯]
冰湖潰決洪水（Glacial Lake Outburst Flood，GLOF）是高山冰川作用區常見的自然災害之一[1][2]，主要類型是冰川阻塞湖和冰磧阻塞湖。就中國西藏自治區來說，20世紀以來發生的冰湖潰決洪水（泥石流）事件近30起[3]；歐洲的阿爾卑斯山、南美洲的安第斯山、中亞的天山以及青藏高原周邊高山地區也是冰川潰決洪水的主要分布區[4]。冰湖潰決有可能造成大量的人員傷亡、牲畜死亡、毀壞大面積的草場或作物以及橋梁建築等，儘可能預測並減少冰湖潰決的損失是當前重要任務，而冰湖分布及變化正是預測冰湖潰決洪水災害的基礎數據。冰湖擴張或萎縮可以靈敏地反映氣候變化[5]，其面積或水量的變化能從一定程度上反映區域水資源分布的變化。因此，冰湖數據集是研究冰湖分布與變化、預測冰湖潰決災害、區域水資源分布及氣候變化的基礎數據。
關於冰湖的概念，學者們給出的定義不盡相同[6][7][8][9][10][11][12]，但都強調冰湖是冰川作用所形成的，區別主要是冰川作用時期與湖泊物質來源。例如，百度百科（https://baike.baidu.com）将冰湖定义为由冰川挖蚀形成的洼地（冰斗）和冰碛物堵塞冰川槽谷积水而成的一类湖泊。姚治君等[6]認為冰湖是末次冰期以來冰川運動或退縮產生的融水在冰川表面、前部或側部匯集形成的湖泊，此定義強調冰湖與冰川間的地理位置關係。姚曉軍等[9]從冰湖編目和冰湖潰決洪水角度提出冰湖是以現代冰川融水為主要補給源或在冰磧壟窪地內積水形成的天然水體，並給出了冰湖類型及遙感判識指標。考慮冰湖識別的易識別性、可操作性及一致性，本文採用姚曉軍等[9]提出的定義及冰湖分類體系。喜馬拉雅山中段是冰湖潰決最頻繁的地區之一[13]，歷史上該地區曾發生過的冰湖堰塞湖潰決事件最為集中的區域是科西河流域上游地區[14][15]。作為恆河的一個重要支流，科西河流經中國、尼泊爾和印度3個國家，流域內具有世界上最大的高差，最為完整的氣候、土壤和植被帶譜。流域內分布有多座8000 m以上山峰，現代冰川發育，冰川覆蓋率達9.78%。據統計，科西河流域歷史上發生過17次較大規模的冰湖潰決事件，其中中國境內高達12次[16]。2015年尼泊爾博克拉地區發生8.1級地震，Kargel等[17]對震後災區分析時指出，未來當該區域發生更大震級的地震或震源靠近冰湖分布區時，發生嚴重冰湖潰決洪水災害的可能性依然存在。除地震外，雪（冰）崩、強降水、冰川強烈消融、冰磧壩內死冰消融等亦是引發冰湖潰決的誘因[18][14]。因此，建立長時間序列的冰湖數據集可為分析科西河流域內冰湖時空變化特徵、冰湖危險性評估及冰湖潰決洪水（泥石流）災害等研究提供基礎數據支撐和科學依據。
1 數據採集和處理方法[編輯]
1.1 數據來源與預處理[編輯]
為獲取科西河流域不同年代的冰湖數據，本研究選用的遙感影像數據源主要包括 USGS/NASA（http://earthexplore.usgs.gov）提供的14景Corona卫星影像和56景Landsat MSS/TM/ETM+/OLI遙感影像（表1）。其中，Corona衛星影像成像時間集中在1960s，是該時段可獲得的質量較好的遙感影像；Landsat MSS/TM/ETM+遙感影像時間為1970s、1980s、1990s、2000s，Landsat OLI遙感影像則反映了2013年以來該流域冰湖狀況。以Landsat MSS/TM/OLI數據作為主要數據源，可以免費獲取大量的數據，且回訪周期短，利用成像時間接近的影像通過交叉驗證解譯的方法可以避免雲和山體陰影等因素的干擾，提高湖泊解譯精度。為保證數據的準確性，本研究同時選用了該流域1966–1980年的83幅地形圖，其中包括4幅1∶50萬、22幅1∶10萬、48幅1∶5萬和7幅1∶2.5萬地形圖。受遙感影像空間分辨率限制，按Landsat MSS影像空間分辨率（78 m）計算，0.006 km2是像元解譯的理論閾值，因此本數據集僅考慮面積≥0.05 km2的冰湖。此外，研究區所用的冰川數據從科技部科技基礎性工作專項「中國冰川資源及其變化調查」項目組和國際山地中心（ICIMOD）獲取[19]。
表1 數據集所採用的遙感影像列表
| 影像編號/軌道號 | 衛星/傳感器 | 分辨率/m | 影像獲取時間 |
| DS1037-1039DA026 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1037-1039DA027 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1037-1039DA028 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1044-1070DA095 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1044-1070DA096 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1044-1070DA097 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1967-11-11 |
| DS1108-2217DA063 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1969-12-18 |
| DS1108-2217DA064 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1969-12-18 |
| DS1108-2217DA065 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1969-12-18 |
| DS1108-2217DA066 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1969-12-18 |
| DS1049-2136DA148 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1968-12-21 |
| DS1108-2233DA055 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1968-12-21 |
| DS1014-2218DA192 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1968-12-21 |
| DS1014-2218DA068 | Corona KH-4 | 全色1.8 m | 1972-04-21 |
| 139/040 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-18 |
| Landsat TM | 30 | 1989-12-28; 1990-01-13; 2000-10-07; 2000-11-08; 2011-08-27 | |
| Landsat OLI | 30 | 2013-06-13; 2014-01-07 | |
| 139/041 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-18 |
| Landsat TM | 30 | 1989-10-25; 1989-11-10; 1999-09-19; 2000-12-26; 2011-08-27 | |
| Landsat OLI | 30 | 2013-06-13; 2013-11-20; 2013-12-06 | |
| 140/040 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-19 |
| Landsat TM | 30 | 1989-01-17; 1992-09-30; 1999-11-29; 2000-09-12;2000-09-28; 2010-10-26; 2010-11-11; 2010-04-09; 2010-04-25 | |
| Landsat OLI | 30 | 2013-11-11; 2014-05-22 | |
| 140/041 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-19; 1977-03-19 |
| Landsat TM | 30 | 1989-01-17; 1992-09-22; 1999-10-28; 2000-10-30; 2009-10-15 | |
| Landsat OLI | 30 | 2014-01-05; 2014-05-22 | |
| 141/040 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-02 |
| Landsat TM | 30 | 1991-11-30; 1993-03-08; 1999-12-06; 2000-10-05;2000-11-22; 2009-06-08; 2009-10-30; 2010-10-01 | |
| Landsat OLI | 30 | 2013-12-04 | |
| 141/041 | Landsat MSS | 78 | 1976-12-02 |
| Landsat TM | 30 | 1991-11-30; 2001-02-26; 2001-12-27; 2009-05-07; 2010-11-02 | |
| Landsat OLI | 30 | 2014-04-11; 2014-05-13 |
冰湖提取會受到雲、雪及山體陰影的影響，在選取遙感影像時遵循少雲多期原則，以達到多時段多角度的交叉解譯目的，從而儘量避免漏畫、錯畫問題。除Corona遙感影像需進行幾何校正和圖幅拼接外，獲取的Landsat衛星系列遙感影像在數據生產時已經過初步預處理（系統輻射校正、地面控制點幾何校正及基於DEM的地形校正），經檢查影像幾何位置匹配較好，目視解譯又屬於定性判別地類，故這些遙感影像未做其他預處理工作。
1.2 研究區概況[編輯]
科西河流域位於青藏高原南部、喜馬拉雅山中段（26.86°–29.14°N，85.39°–88.95°E），北抵雅魯藏布江，南至尼泊爾與印度交界處，西臨加德滿都附近，東達中、尼、印三國接壤地區。地勢北高南低，海拔落差極大，主河全長255 km，上游分Arun（中國境內稱為朋曲）、Sun Koshi（中國境內稱為波曲）和Tamor三個支流（圖1）。流域東西長340 km，南北寬230 km，總面積約5.5×104 km2，位於中國和尼泊爾境內的面積分別占流域總面積的51.96%和48.04%[20]。流域內分布有5座海拔8000 m 以上山峰，圍繞這些山峰發育了眾多的冰川及冰湖。受地形影響，研究區氣候類型差異明顯，自北向南依次分布着喜馬拉雅山過渡帶、高山帶、亞高山帶、溫帶、亞熱帶和熱帶等，後三種氣候類型分布在河流中下游，比較適宜農業發展，分布着大量人口。據統計，尼泊爾境內總人口434.59萬人，占流域總人口的96.57%[18]。
圖1 研究區概況圖
1.3 數據處理過程[編輯]
冰湖作為一類自然水體，目前已有一些比較成熟的基於遙感影像的自動提取算法，如水體指數法、波段比值法、監督分類法及面向對象分割法等。由於本數據集採用的本底數據存在全色影像、地形圖等多源數據，加之自動提取算法對影像質量要求較高，為保證數據採集精度，本數據集統一採用目視解譯方法，具體步驟如下：
（1）獲取解譯底圖：下載、收集並整理科西河流域的遙感影像、地形圖等可提供解譯對象信息的資料，按時間、類型、位置等歸類，確保每個時段每個位置至少有一期影像覆蓋。
（2）確定解譯方式：因冰湖具有季節性變化特徵，一年之內最穩的時段為9–12月，且少量影像（如Landsat ETM+）局部存在壞帶，故以其他相鄰時相的影像作為補充，通過交叉檢驗解譯方式獲取精度較高的湖泊信息。
（3）湖泊邊界目視解譯：以交叉檢驗解譯的方式逐時期進行，顯示比例尺控制在1:2000左右，沿水陸、冰陸或者冰雪界線像元中心數字化冰湖邊界，精度控制在一個像元以內。
（4）確定冰湖與非冰湖：採用姚曉軍等[4]提出的冰湖定義、冰湖與非冰湖的界定方法，逐一對不同時期提取到的研究區湖泊數據進行判定，剔除由大氣降水、地下水等形式補給的非冰湖，包括研究區內大量存在的古冰蝕湖，最終得到研究區不同時期的冰湖數據集。
（5）湖泊數據質量檢查：逐一檢查各湖泊邊界圖形數據、對應的影像數據及屬性數據等，確保無漏畫錯畫、各數據項無遺漏和錄入正確等。
（6）冰湖類型識別：將最終獲得的冰湖數據導入Google Earth軟件，根據冰湖分類體系[4]，逐一識別出所有冰湖的類型並寫入屬性表。
2 數據樣本描述[編輯]
圖2展示了科西河流域冰湖整體分布情況。冰湖多邊形矢量數據以gl_XXXX形式命名，其中XXXX表示年份；冰湖點矢量數據gl_LocationCode給出了流域內所有的冰湖位置、編碼、類型等信息。至2014年，流域內共發育冰川湖221個，其中冰川侵蝕湖83個（冰斗湖10個，其他冰川侵蝕湖73個），冰磧阻塞湖128個（終磧阻塞湖115個，側磧阻塞湖13個），冰面湖4個，其他冰川湖6個。以面積持續擴張的冰湖GL085838E28322N為樣本，圖3展現了該湖泊在研究時序內的邊界、周長及面積等的變化情況。圖4給出了數據集中面積先減小後持續擴張的龍巴薩巴湖各時序內的邊界分布情況。
圖2 冰湖分布數據集示意圖
圖3 冰湖GL085838E28322N
圖4 龍巴薩巴湖
在本數據集中，每個冰湖對象由圖形數據和屬性數據兩部分組成，其中屬性數據包括FID、形狀類型（Shape）、冰湖編碼（Code）、冰湖名稱（Name_gl）、冰湖周長（Perimeter_gl）、冰湖面積（Area_gl）以及冰湖類型（Type_gl）等。冰湖編碼結構為：GLnnnnnnEmmmmmN，其中，GL表示冰湖，n表示冰湖質心經度，m表示冰湖質心緯度，E、N分別代表東經和北緯，n的前三位和m的前兩位分別表示經度、緯度的整數部分，後三位表示經緯度小數前三位。為保證冰川編碼的一致性，以2010s時期冰湖質心為準。如冰湖在2010s時期不存在，則以第一次出現年代對應的冰湖質心進行編碼。
3 數據質量控制和評估[編輯]
解譯時依據姚曉軍[4]提出的冰湖定義、冰湖與非冰湖的界定方法，遵循馬榮華[21]、宮鵬[20]等所使用的湖泊邊界遙感判譯原則，精度控制在一個像元以內。參與數據集解譯的長時序多源遙感數據精度存在差異，就空間分辨率而言，Corona KH-4數據1.8 m分辨率（全色，1.8 m），Landsat MSS數據（多光譜，78 m）、Landsat TM數據（多光譜，30 m）、Landsat ETM+（多光譜30 m，全色15 m，部分數據存在壞帶）、Landsat OLI（多光譜30 m，全色15 m）以及參考的地形圖（1:50000、1:100000）。因此本數據集的精度雖不及其他高分辨率、單一數據源生產的數據，整體精度僅能保證在最低分辨率78 m左右，但從數據時序長度來看，本數據集可以滿足大多數相關領域的研究。
4 數據價值[編輯]
研究區分布有大量湖泊，面積小而數量多，故通過區分冰湖與非冰湖以及識別各個冰湖的類型[4]所得到的冰湖數據及湖泊類別屬性是本數據集的價值所在，可以為當地相關部門以及從事冰湖潰決危險性評價工作的學者們提供寶貴的參考。
本數據集是依據不同時期多源遙感影像數據（1967–2014）生產的6期冰湖邊界矢量數據，特點在於較長時間序列，可作為科西河流域冰湖時空變化、冰湖水量變化評估的基礎數據，也可作為該區域冰湖潰決危險性評估、水資源變化、氣候變化及冰湖與冰川間變化響應關係等研究的重要依據。
5 數據使用方法和建議[編輯]
本數據集解壓後為ESRI Shapefile文件格式，可使用支持SHP格式的GIS與遙感軟件讀取與操作。數據集直接反映了1967–2014年科西河流域的冰湖分布特徵，進一步分析處理可獲得流域內冰湖的時空變化特徵等信息，結合相關資料，亦可用作冰湖危險性評估及冰湖潰決洪水（泥石流）災害的基礎數據。另外，如果還有其他來源的數據，可對本數據做更新修改，也可用最新的數據更新2010s數據，以延長數據時序。
參考文獻[編輯]
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數據引用格式[編輯]
張大弘, 宮鵬, 姚曉軍, 劉娟. 1967–2014年科西河流域面積≥0.05 km2冰湖數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-09-05). DOI: 10.11922/sciencedb.885.
