1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集
1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集 作者:張震 劉時銀 魏俊鋒 2018年10月29日 |
|
摘要&關鍵詞
[編輯]摘要:在氣候變化的影響下,冰川變化將顯著影響區域水循環和水資源,而冰川高程變化是反映該過程的關鍵指標。慕士塔格–公格爾地區位於東帕米爾高原,是我國重要冰川作用區之一。該區域不僅是目前國際冰川研究熱點區域,而且是中巴經濟走廊穿越區,其研究重要性日益增長。本文基於地形圖、SRTM DEM和ASTER立體像對數據獲取1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集。本數據集大致空間範圍在38°N–39°N,74°40′E–75°40′E內,覆蓋434條冰川,冰川總面積為998.8 km2,存儲為GeoTIFF格式(32位浮點型),空間分辨率為30 m。為儘可能消除DEM空間匹配誤差和由不同空間分辨率引起的誤差,利用數據間的誤差與地形因子之間的關係進行校正,同時估算了SRTM C波段對冰雪的穿透深度,提高了結果的精度。非冰川區殘差統計分析表明,本數據集冰川高程變化誤差為0.02~0.07 m a-1。本數據集可以作為帕米爾高原山地冰川冰量變化的本底調查資料,為該區域山地冰川物質平衡研究提供基礎數據支撐。另外,本數據集與氣候、水文等數據進行綜合分析,可以揭示冰川–氣候–水文之間的定量聯繫,深化冰川對氣候變化響應機理及影響的科學認識,進一步了解該地區冰川變化的水資源效應。
關鍵詞:帕米爾;慕士塔格;公格爾;冰川高程變化;DEM
Abstract & Keywords
[編輯]Abstract: While climate-driven glacier change significantly impacts regional water resources, particularly the hydrological cycle, glacier elevation change is a key indicator of climate change. As a major glacier region in eastern Pamir, China, the Muztag Ata and Kongur Tagh region is not only a hot area for glacier studies, but also a part of the China-Pakistan Economic Corridor. It shows growing importance in glacier research. In this study, glacier elevation changes were derived from topographic maps, SRTM DEM and ASTER images from 1971 to 2014. Within its spatial extent (38°N–39°N, 74°40′E–75°40′E), the region covers 434 glaciers totaling an area of 998.8 km2. The resulted data, with a spatial resolution of 30 m, were stored in GeoTiff format in 32-bit floating point. To mitigate influences of the relative errors between DEMs from the generating procedures, we corrected these errors before estimating elevation change using the relation between error and terrain factor. We also evaluated the penetration depth of the C-band radar beam of SRTM into snow and ice. A statistical analysis of the residual error of elevation change in non-glacial areas indicates that the results have an overall accuracy of about 0.02~0.07 m a-1. The dataset can serve as the basis for investigating the region’s glacier volume change, providing statistical support for research on glacier mass balance. In addition, when used in combination with climatic and hydrological data, the dataset can help reveal the quantitative relationship between glaciers, climate and hydrology. It promotes a scientific understanding of the glaciers』 responding mechanism to climate changes, and the region’s water effects of glacial changes.
Keywords: Pamir; Muztag Ata; Kongur Tagh; glacier elevation change; DEM
數據庫(集)基本信息簡介
[編輯]數據庫(集)名稱 | 1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集 |
數據作者 | 張震、劉時銀、魏俊鋒 |
數據通信作者 | 劉時銀(shiyin.liu@ynu.edu.cn) |
數據時間範圍 | 1971–2014年 |
地理區域 | 北緯38°–39°,東經74°40′–75°40′ |
空間分辨率 | 30 m |
數據量 | 15.5 MB |
數據格式 | *.tif (GeoTIFF, 32 bit float) |
數據服務系統網址 | http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/573 |
基金項目 | 國家自然科學基金項目(41701087,41671066);科技部科技基礎性工作專項項目(2013FY111400);雲南大學引進人才項目(YJRC3201702);國際合作項目(131C11KYSB20160061-4)。 |
數據庫(集)組成 | 本數據集包括1個壓縮文件,文件名為MAKT.zip,包含3個文件,分別: 1. 1971T_1999S.tif是1971–1999年冰川高程變化; 2. 1999S_2014A.tif是1999–2014年冰川高程變化; 3. 1971T_2014A.tif是1971–2014年冰川高程變化。 |
Dataset Profile
[編輯]Title | A dataset of glacier elevation change in Muztag Ata and Kongur Tagh from 1971 to 2014 |
Data corresponding author | Liu Shiyin (shiyin.liu@ynu.edu.cn) |
Data authors | Zhang Zhen, Liu Shiyin, Wei Junfeng |
Time range | 1971 – 2014 |
Geographical scope | 38° – 39°N, 74°40′ – 75°40′E |
Spatial resolution | 30 m |
Data volume | 15.5 MB |
Data format | *.tif (GeoTIFF, 32 bit float) |
Data service system | http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/573 |
Sources of funding | National Natural Science Foundation of China (41701087, 41671066); Fundamental Work Program of the Ministry of Science and Technology of China (MOST) (2013FY111400); New Talents Research Program of Yunnan University (YJRC3201702); International Collaboration Project (131C11KYSB20160061-4). |
Dataset composition | The dataset consists of three data files: 1971T_1999S.tif is a file of glacier elevation change during 1971 – 1999; 1999S_2014A.tif is a file of glacier elevation change during 1999 – 2014; 1971T_2014A.tif is a file of glacier elevation change during 1971 – 2014. |
引 言
[編輯]在氣候變化的影響下,冰川變化顯著影響區域水循環和水資源。而傳統的冰川二維參數(面積、長度)的統計方法不能準確反映冰儲量的變化,物質平衡是反映這一過程的關鍵指標[1][2]。冰川物質平衡是引起冰川性質、規模和徑流變化的物質基礎,已成為全球氣候系統中一個重要的監測和模擬對象[3]。受野外觀測條件的限制,長時間大尺度的物質平衡實地監測較為困難。遙感技術的快速發展為冰川物質平衡監測提供了豐富的數據源,並且成為區域尺度範圍冰川物質平衡主要監測手段[4][5]。在冰川物質平衡遙感監測中,主要通過冰川高程變化數據進行估算[4][5]。冰川高程變化遙感監測主要通過多時相DEM對比進行探測,而DEM的獲取有多種手段,比如機載激光掃描(Light detection and ranging,LiDAR)、干涉合成孔徑雷達(Interferometric Synthetic Aperture Radar,InSAR)、光學立體像對等[6][7][8]。擁有15 m中等空間分辨率的ASTER立體像對數據具有較低的使用經濟成本、歷史資料豐富等優點,可以提取2000年以後的DEM,在冰川高程變化監測中取得了廣泛應用[5]。2000年獲取的全球尺度SRTM DEM具有大空間覆蓋尺度和高精度的優勢,在冰川高程變化或者物質平衡研究中也受到研究者的青睞[6][7][8]。不過2000年以前擁有立體測圖能力的衛星傳感器較少,最主要的數據源為各國採用航空攝影測量、近景攝影測量或其他測繪技術手段獲取並生成的歷史地形圖數據。歷史地形圖數據是評估2000年以前冰川高程變化的重要數據源[9][10]。
慕士塔格和公格爾地區(圖1)位於東帕米爾高原,是我國西部重要冰川作用區。研究區山脈海拔大多在5000 m以上,最高峰為公格爾峰,海拔7719 m,慕士塔格峰主峰海拔7546 m。研究區冰川呈輻射狀分布,根據我國第二次冰川編目[11],該地區共發育冰川434條,面積998.8 km2。最近的研究結果表明,該地區冰川變化空間差異性大,並且當前對「帕米爾–喀喇崑崙山(冰川)異常」認識還存在一定的爭議[12][13][14][15]。2015年5月公格爾九別峰克拉牙依拉克冰川發生躍動,給當地牧民的生產、生活帶來一定的損失[16],而且慕士塔格和公格爾地區為中巴經濟走廊穿越區,因此對該地區開展冰川變化的研究日益重要。本研究以ASTER立體像對數據、SRTM DEM、地形圖等數據提取了慕士塔格和公格爾地區近43年的冰川高程變化,有利於擴展對帕米爾冰川的認識,且有利於認識冰川對局部特殊氣候變化的響應,為該地區冰川保護和水資源利用提供科學依據。
圖1 研究區示意圖(子區域按照山系劃分)
1 數據採集和處理方法
[編輯]1.1 數據源及預處理
[編輯]研究採用1971年和1976年地形圖DEM、2000年SRTM 1弧秒的DEM、2013年和2014年ASTER立體像對數據(表1)。地形圖DEM是通過國家測繪局提供的數字化等高線生成的,國家測繪局將原北京1954坐標系轉換為西安80坐標系,本研究使用國家測繪局提供的三角點,利用七參數法再轉換為WGS1984坐標系,並將黃海高程基準轉為EGM96[9][10]。
表1 慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集所採用的數據
數據 | 時間 | 最優分辨率(m)/比例尺 | 目的 |
1971年地形圖(3幅) | 1971-10 | 1∶50 000 | 提取DEM和冰川邊界 |
1976年地形圖(11幅) | 1976-11 | 1∶50 000 | 提取DEM和冰川邊界 |
SRTM | 2000-02 | 30 | 提取DEM |
Terra ASTER | 2013-06-11 | 15 | 提取DEM |
Terra ASTER | 2014-07-23 | 15 | 提取DEM |
Landsat ETM+ | 2000-09-11 | 15 | 提取冰川邊界 |
Landsat OLI | 2014-10-03 | 15 | 提取冰川邊界 |
中國第一次冰川編目數據(修訂版) | 1963 | / | 提取冰川邊界 |
中國第二次冰川編目數據 | 2009 | / | 提取冰川邊界 |
SRTM DEM是由2000年2月獲取的覆蓋地球80%以上陸地表面的雷達數據生成的,數據有C波段和X波段兩種,其中C波段數據目前公開有1弧秒(SRTM 1)和3弧秒(SRTM 3)兩種。本研究主要使用SRTM 1代表1999年消融期末的高程。由於X波段數據只能覆蓋研究區的20%,本研究將此作為輔助數據估算C波段對冰雪的穿透深度。假設X波段對冰雪沒有穿透[9][10],利用1.2小節中DEM校正流程,以冰川中值海拔高度劃分積累區和消融區,得到C波段在積累區平均穿透為2.41 m,消融區平均穿透為0.79 m。通過對比與SRTM採集時間相近的Landsat ETM+影像(2000年2月7日),可知該時間段冰川表磧區基本沒有積雪覆蓋,因此可以認為表磧區不需要考慮冰雪穿透的問題。
ASTER傳感器搭載在Terra衛星上,該傳感器的可見光與近紅外(VNIR)系統具有立體成圖能力,其3N和3B波段影像構成基高比(B/H)為0.6的立體像對。本研究使用2013年和2014年兩景覆蓋慕士塔格–公格爾地區的ASTER立體像對數據(L1A)在ENVI軟件中提取DEM,平面控制來自Landsat OLI影像,高程控制來自地形圖,坐標系同樣設置為WGS1984/EGM96,空間分辨率設置為30 m[9]。
1.2 數據處理方法和流程
[編輯]不同DEM由於獲取和處理過程的不同,存在空間匹配誤差和空間分辨率引起的誤差,對兩者誤差的校正流程如圖2。採用灰值圖像顯示DEM數據高程差是一種簡單評估不同DEM間空間匹配誤差的可視化方法。如果高程差值圖與山體陰影圖相似,則表示DEM數據間存在空間匹配錯位,且冰川區與非冰川區空間匹配誤差保持一致。因此,空間匹配誤差可以通過非冰川區域的高程偏差進行校正。非冰川區穩定地形的高程偏差(dh)與坡度(α)、坡向(\(\phi \))存在三角函數關係[17]:
\(\frac{dh}{\mathit{tan}\left(\alpha \right)}=a*\mathit{cos}\left(b-\phi \right)+c\) (1)
\(c=\frac{\stackrel{-}{dh}}{tan\left(\stackrel{-}{\alpha }\right)}\) (2)
其中\(\stackrel{-}{dh}\)為不同DEM整體高程差異,代表垂直偏移量,\(\stackrel{-}{\alpha }\)為基準DEM提取的平均坡度。參數a、b、c可以通過回歸分析獲取。採用公式(3–5)獲取不同DEM數據間X、Y、Z方向上的偏移校正量:
\(X=a*sin\left(b\right)\) (3)
\(Y=a*cos\left(b\right)\) (4)
\(Z=c*tan\left(\stackrel{-}{\alpha }\right)\) (5)
為了儘可能減少空間匹配誤差,一般需要經過多次如上述過程進行迭代。本研究設定為當dh的標準差減小幅度小於2%或者偏移量小於0.5 m即可完成迭代。此外,本研究還根據高程偏差的5%和95%分位數剔除異常值的影響。
受不同空間分辨率差異的影響,不同DEM數據經過配准後仍存在一定高程差殘差。Gardelle的研究[18]表明該殘差與基準DEM的最大曲率之間存在相關關係,且非冰川區和冰川區呈現一致性,因此可通過非冰川區高程差殘差與最大曲率的線性關係,對冰川區的高程差殘差進行校正。
本研究利用地形圖DEM為基準對SRTM DEM和ASTER DEM利用上述流程進行校正,對於SRTM DEM和ASTER DEM的差值則使用SRTM DEM為基準。
圖2 DEM校正主要流程示意圖[17-18]
2 數據樣本描述
[編輯]1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集分為三個文件存儲:一是2000年SRTM DEM與1971年、1976年的地形圖DEM的差值,代表1971–1999年冰川高程變化值(單位m a-1),命名為1971T_1999S.tif;二是2013年、2014年的ASTER DEM與2000年SRTM DEM的差值,代表1999–2014年冰川高程變化值(單位m a-1),命名為1999S_2014A.tif;三是2013年、2014年的ASTER DEM與1971–1976年地形圖DEM的差值,代表1971–2014年冰川高程變化值(單位m a-1),命名為1971T_2014A.tif。數據結果顯示如圖3。
圖片(a)
圖片(b)
圖片(c)
圖3 慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化(a)1971–1999年冰川高程變化;(b)1999–2014年冰川高程變化;(c)1971–2014年冰川高程變化
3 數據質量控制和評估
[編輯]根據前人的研究,地形圖在山區和高山區高程精度優於8~14 m[19],SRTM DEM數據平均高程精度優於16 m(90%置信區間),但隨地形波動[20][21]。ASTER立體像對生成的DEM平面精度優於±15 m,高程精度介於±15~25 m之間[22]。冰川高程變化的誤差(E)可以用非冰川區高程殘差的平均值(Em )和標準差(σ)計算[1]:
\(E=\sqrt{{{E}_{m}}^{2}+{\sigma }^{2}/N}\) (6)
式中N為空間去相關處理後的像元個數,本研究將所有DEM空間分辨率統一為30 m,取空間去相關距離為600 m[1]。由表2可知,兩期DEM的高程差誤差在0.65~1.08 m之間,年變化誤差在0.02~0.07 m a-1。
表2 校正前後DEM數據誤差特徵及冰川高程變化誤差
區域 | 類型 | 校正前(m) | 校正後(m) | N | E(m) | '年變化誤差'(m a'-1') | ||
'E'm | σ | 'E'm | σ | |||||
慕士塔格 | SRTM - TOPO | −11.13 | 18.79 | −0.91 | 17.32 | 6329 | 0.94 | 0.04 |
ASTER - SRTM | −12.41 | 38.09 | −0.76 | 27.38 | 1878 | 0.99 | 0.07 | |
ASTER - TOPO | −19.24 | 34.24 | −0.22 | 28.84 | 2213 | 0.65 | 0.02 | |
公格爾 | SRTM - TOPO | −9.13 | 21.50 | −0.99 | 19.27 | 6954 | 1.02 | 0.04 |
ASTER - SRTM | −9.62 | 54.37 | −0.82 | 31.08 | 1912 | 1.08 | 0.07 | |
ASTER - TOPO | −7.67 | 49.45 | 0.34 | 38.34 | 2389 | 0.85 | 0.02 |
SRTM 1數據是未經空洞填補的數據產品,在本研究區存在一定空洞,ASTER立體像對受雲、雪等影響存在匹配精度差的區域,因此本數據集具有一定數量的空洞,但空洞所占比例較少,對研究結果影響可以忽略不計。
4 數據價值
[編輯]基於ASTER立體相對數據、SRTM DEM、地形圖獲取了1971–2014年慕士塔格和公格爾地區的冰川高程變化數據集。本數據結果可以估算冰川物質平衡,冰川物質平衡與徑流時空變化特徵及其對氣候變化的響應過程,可以揭示冰川–氣候–水文之間的定量聯繫,深化冰川對氣候變化響應機理及影響的科學認識,進一步了解該地區冰川變化的水資源效應。
5 數據使用方法和建議
[編輯]1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據存儲格式為GeoTiff格式。ArcGIS、SuperMap、ENVI、ERDAS等常用的GIS與遙感軟件均可支持該數據的讀取和操作。冰川高程年變化值以影像的像元值表示,單位為m a-1,空間分辨率為30 m。受積雪覆蓋影響,圖像的飽和問題(尤其在積累區)給光學立體像對提取的 DEM 帶來一定的不確定性,因此在使用時可以針對積累區部分做進一步處理。
致 謝
[編輯]感謝USGS提供的Landsat、SRTM 1數據,感謝NASA EARTHDATA提供ASTER數據,感謝寒區旱區科學數據中心提供中國第二次冰川編目數據集。
參考文獻
[編輯]- ^ 1.0 1.1 1.2 BOLCH T, PIECZONKA T, BENN D I. Multi-decadal mass loss of glaciers in the Everest area (Nepal Himalaya) derived from stereo imagery[J]. The Cryosphere, 2011, 5: 349-358.
- ↑ KARIMI N, FAROKHNIA A, SHISHANGOSHT S, et al. Elevation changes of Alamkouh glacier in Iran since 1955, based on remote sensing data[J]. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2012, 19: 45-58.
- ↑ ZEMP M, HOELZLE M, HAEBERLI W. Six decades of glacier mass balance observations: a review of the worldwide monitoring network[J]. Annals of Glaciology, 2009, 50: 101-111.
- ^ 4.0 4.1 PAUL F, BOLCH T, KÄÄB A, et al. The glaciers climate change initiative: Methods for creating glacier area, elevation change and velocity products[J]. Remote Sensing of Environment, 2015, 162: 408-426.
- ^ 5.0 5.1 5.2 BRUN F, BERTHIER E, WAGNON P, et al. A spatially resolved estimate of High Mountain Asia glacier mass balances from 2000 to 2016[J]. Nature Geoscience, 2018, 10: 668–673.
- ^ 6.0 6.1 GARDELLE J, BERTHIER E, ARNAUD Y. Slight mass gain of Karakoram glaciers in the early twenty-first century [J]. Nature Geoscience, 2012, 5: 322-325.
- ^ 7.0 7.1 LI G, LIN H, YE Q H. Heterogeneous decadal glacier downwasting at the Mt. Everest (Qomolangma) from 2000 to ~2012 based on multi-baseline bistatic SARinterferometry[J]. Remote Sensing of Environment, 2018, 206: 36–349.
- ^ 8.0 8.1 徐春海, 李忠勤, 王飛騰, 等. 基於LiDAR、SRTM DEM的祁連山黑河流域十一冰川2000–2012年物質平衡估算[J]. 自然資源學報, 2017, 32(1): 88-100.
- ^ 9.0 9.1 9.2 9.3 ZHANG Z, LIU S Y, WEI J F, et al. Mass change of glaciers in Muztag Ata-Kongur Tagh, eastern Pamir, China from 1971/76 to 2013/14 as derived from remote sensing data[J]. PLOS ONE, 2016, 11: e0147327.
- ^ 10.0 10.1 10.2 WU K P, LIU S Y, JIANG Z L, et al. Recent glacier mass balance and area changes in the Kangri Karpo Mountains from DEMs and glacier inventories [J]. The Cryosphere, 2018, 12: 103-121.
- ↑ 劉時銀, 姚曉軍, 郭萬欽, 等. 基於第二次冰川編目的中國冰川現狀[J]. 地理學報, 2015, 70(1): 3-16.
- ↑ HOLZER N, VIJAY S, YAO T, et al. Four decades of glacier variations at Muztagh Ata (eastern Pamir): a multi-sensor study including Hexagon KH-9 and Pléiades data[J]. The Cryosphere, 2015, 9: 2071–2088.
- ↑ 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: 557-564.
- ↑ 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: 852-857.
- ↑ GARDELLE J, BERTHIER E, ARNAUD Y, et al. Region-wide glacier mass balances over the Pamir-Karakoram-Himalaya during 1999-2011[J]. The Cryosphere, 2013, 7: 1263-1286.
- ↑ 張震, 劉時銀, 魏俊鋒, 等. 新疆帕米爾躍動冰川遙感監測研究[J]. 冰川凍土, 2016, 38(1): 11-20.
- ↑ NUTH C, KÄÄB A. Co-registration and bias corrections of satellite elevation datasets for quantifying glacier thickness change [J]. The Cryosphere, 2011, 5: 271-290.
- ↑ GARDELLE J, BERTHIER E, ARNAUD Y. Impact of resolution and radar penetration on glacier elevation changes computed from DEM differencing[J]. Journal of Glaciology, 2012, 58(208): 419-422.
- ↑ 國家質量監督檢驗檢疫總局, 國家標準化管理委員會. GB/T 1234.1-2008 國家基本比例尺地圖編繪規範 第一部分:1:25 000 1:50000 1:100 000 地形圖編繪規範[S]. 北京: 中國標準出版社, 2008.
- ↑ KOLECKA N, KOZAK J. Assessment of the Accuracy of SRTM C- and X-Band High Mountain Elevation Data: a Case Study of the Polish Tatra Mountains[J]. Pure and Applied Geophysics, 2013, 171(6): 897-912.
- ↑ RODR GUEZ E, MORRIS C S, BELZ J E. A Global Assessment of the SRTM Performance[J]. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, 2006, 72(3): 249-260.
- ↑ TOUTIN T. ASTER DEMs for geomatic and geoscientific applications: a review[J]. International Journal of Remote Sensing, 2008, 29(7): 1855-1875.
數據引用格式
[編輯]張震, 劉時銀, 魏俊鋒. 1971–2014年慕士塔格–公格爾地區冰川高程變化數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2018. (2018-05-26). DOI: 10.11922/sciencedb.573.