基于RS/GIS的冻土分布模拟研究现状

王 坤 ，陈凤臻 ，陈立春 ，魏 斌

（1.吉林交通职业技术学院，吉林 长春 130012；2.赤峰学院 资源与环境科学学院，内蒙古 赤峰 024000）

基于RS/GIS的冻土分布模拟研究现状

王 坤1，陈凤臻2，陈立春1，魏 斌1

（1.吉林交通职业技术学院，吉林 长春 130012；2.赤峰学院 资源与环境科学学院，内蒙古 赤峰 024000）

介绍了近年来国内外冻土分布模拟研究现状，根据它们各自的特点和联系，对其进行分类.通过对这些方法进行比较分析，总结出今后工作所要继续努力的方向：遥感信息在冻土制图和冻土长期监测中将会发挥着越来越重要的作用，利用高分辨率遥感数据进行冻土制图将是今后的一个重要努力方向.

RS/GIS；冻土分布；模拟；现状

从目前国内外冻土的研究现状来看，冻土空间分布制图经历了从上世纪的简单勾绘多年冻土范围，逐渐向以GIS技术支持为主的大尺度、多元化、多方面的建立复杂地球科学模型的这样一个过程[1].下面将对国内外的研究进展分开介绍.

1 国外研究进展

国外，最早关于多年冻土的科学报告开始出现是在18世纪30年代.1882年俄国出现了第一张简单的冻土区划图，而在北美，直到1913年才出现第一张类似的冻土分布图.到了80年代和90年代，航空相片开始在冻土制图中逐步发挥作用，出现了一些新的、内容也相对详尽的冻土分布图.上述这些冻土分布图的绘制方法主要以野外实测数据为基础，例如冻土钻孔数据、地球物理数据、气温数据等，根据航空相片识别冰缘现象和判读断裂构造，确定构造地热融区，在室内进行综合分析人工绘制成图.但是，冻土一般都分布在不适宜人类长期居住生活的地方，在这些高海拔或严寒凛冽的恶劣环境中获取野外实测数据非常困难，而且这些数据的获得又是一个长期累积的过程，导致冻土图的制作周期长，工作量大，需要消耗大量的人力、物力.传统的冻土分布制图方法就受到了限制，不能满足社会快速发展和工程建设的应用需要.

近年来，随着GIS技术的快速发展，GIS凭借其强大的数据存储、运算、空间分析等功能越来越多地被应用到冻土分布研究中.国内外在不同区域针对不同的空间尺度开发了许多冻土空间分布模型.而这些模型的一个共同点就是与GIS联系越来越紧密，利用GIS获得变量的空间分布，使模型具有空间性，而且模拟结果可以依赖于GIS进行可视化表达.同时，遥感信息也逐渐地被应用到近年来发展的这些冻土模型中，成为其重要的信息源.尽管卫星遥感图像没有航空相片的空间分变率高，但它的宏观、动态、快速等特性使其在间接获得与多年冻土分布有关的信息方面具有潜在的优势.通过对目前国外冻土空间模型所作的比较分析，根据其理论基础的不同，主要可以将其分为两类：面向过程的物理模型和经验统计模型[2].

物理模型是建立在地表能量平衡基础上的，主要描述冻土与大气系统的水热交换过程.它的最大优点是动态性，没有经验系数，适用范围广，模型可移植性强[2].但是在用于实际的冻土分布模拟和冻土变化预测时，需要大量精确的物理参数值和精细的土壤分层.而通常对冻土的观测，尤其是冻土热特性的观测是极为有限的，所以许多物理参数都难以获得，尤其对于大范围的研究，详尽的物理参数的获得更是非常困难，要完全确切地描述实际现象的一切方面是完全不可能的，天然条件下更是如此.这就要求对所研究的实际问题给出适当假设和理想化的条件，很难根据实际的数据进行计算，因此物理模型只能在某些有详细观测数据的点或小区域内进行研究，很难推广到面上.近年来国外建立的物理模型主要有Lunardini（1996）[3]根据消融时间和消融深度的理论公式建立的Lunardini模型.Smith and Riseborough（1996）[4]建立的多年冻土—气候关系函数模型.Hoelzle（2001）[5]根据地气能量平衡建立的地表能量通量和分配模型等.

经验统计模型不必需要考虑详细的地气能量交换过程，大多只使用有限的变量与冻土的发生直接建立关联，没有考虑具体的冻土运作机理.而且模型中需要的这些变量通常容易得到，特别是结合GIS、RS等相关技术手段，可以快速获得变量的空间分布以及与冻土分布有关的地表信息，达到快速成图的效果.它们的缺点是只能预测冻土存在与否，而难以模拟冻土在深度廓线上的变化[2].通过归纳总结近年来国外建立的冻土经验统计模型，可以看出模型大致可以分为以下五类：（1）基于冻土与地形因子（高程、坡度、坡向等）或由地形因子计算得到的一些变量的统计关系，建立经验统计模型.这方面的一个典型代表是山地多年冻土分布模型PERMAKART[6].（2）冻结数模型.Nelson（1983）[7]最早根据气温数据，计算冻结度日指数与融化度日指数的比值来模拟高纬度地区的冻土分布，提出了气温冻结数模型.冻结数模型在高纬度地区得到了广泛的应用，并取得了很好的应用效果[8,9]；（3）多年冻土顶板温度（TTOP）模型.TTOP模型是近年来被迅速应用的一个模型，通过去除植被、雪盖的影响，建立多年冻土顶板温度与气温之间的关系[10-15]；（4） 雪底温度模型（BTS）.在这些模型中，雪底温度（BTS）模型是应用比较广泛，且具代表性的一个.这个模型的理论基础是，认为受积雪覆盖的影响，地表热传导能力低，此时的地表处于一种能量平衡状态.（5）利用遥感获得与冻土分布有关的环境信息，间接指示冻土的发生.随着各种地表变量的遥感定量反演理论的日臻成熟，遥感信息将会越来越多地被应用于各种冻土空间分布模型，特别是结合GIS技术，可以达到简便精确的成图效果，在冻土制图和冻土长期监测中必定会发挥越来越重要的作用[15,16].

表1 青藏高原冻土空间模型比较分析

2 国内研究进展

我国多年冻土主要分布在青藏高原、东北大兴安岭、帕米尔高原以及东部地区的一些高山顶部.寒区的经济建设推动了冻土水文地质和工程地质的研究工作，同时也带动了区域冻土的研究.1981年，郭东信等绘制了中国东北冻土分布图[17].1975年，童伯良等[18]编制了第一张中国冻土分布图.此后，1982年，徐斅祖、郭东信等[19]编制了《1:400万中国冻土分布图》.周幼吾等（2000）以1:600万中国地形素图为底图，编制了《中国冻土区划及类型图》（1:1000万）[20].上述冻土图的制作大部分属于传统冻土图制作范畴，而2006年由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所编制的《1:400万中国冰川冻土沙漠图》[21]则是利用南卓铜等提出的年平均地温（MAGT）模型模拟出来的，属于冻土经验统计模型.

由于物理模型输入参数要求特别详细，比较适合工程计算，使得应用往往局限于那些具备详细冻土区域调查资料的小区域.青藏高原有广阔的面积和相对缺乏的冻土资料，导致国内学者在模拟和预测青藏高原冻土分布和变化时很少采用物理模型[22].到目前为止，只有李述训等[23]通过天然条件下多年冻土温度场的微分方程在青藏高原进行过冻土研究，建立了冻土温度场模型，但是由于它是一维的，不适合在较大面积上进行分布模拟，而且许多参数难以获得，影响了结果的精度.

相比之下，经验统计模型的应用则比较广泛.表1是对目前国内应用于青藏高原的几种冻土空间模型的分析比较.

3 发展趋势

（1）冻土空间分布制图经历了从上世纪的简单勾绘多年冻土范围，到以GIS技术支持为主的大尺度、多元化、多方面的建立复杂地球科学模型的这样一个过程.

（2）随着各种地表变量的遥感定量反演理论的日臻成熟，遥感信息在冻土领域的应用正在引起前所未有的重视，在冻土制图和冻土长期监测中发挥着越来越重要的作用.虽然已有一些成功的研究案例，但未形成系统的理论和方法，需要进一步加强研究.

（3）高分辨率遥感影像在小范围地区开展多年冻土制图中极具潜力，是监测多年冻土形态格局和冰缘过程的重要数据，但是到目前为止，这方面的工作研究的还比较少[16].因此，利用高分辨率遥感数据进行冻土制图将是今后的一个重要努力方向.

〔1〕Heginbottom J A.Permafrost mapping:a review[J].Progress in Physical Geography.2002,26(4):623-642.

〔2〕李新,程国栋.冻土-气候关系模型评述[J].冰川冻土，2002,24(3):315-321.

〔3〕Lunardini V J.Climatic warm ing and the degradation of warm permafrost[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):311-320.

〔4〕Smith M W,Riseborough D W.Permafrost monitoring and detection of climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):301-309.

〔5〕Hoelzle M,M ittaz C,Etzelmüller B.Surface energy fluxes and distribution models of permafrost in European mountain areas:an overview of current developments[J].Permafrost and Periglacial Process.2001,12:53-68.

〔6〕Keller F.Automated mapping of mountain permafrost using the program PERMAKART within the geographic information system ARC/INFO[J].Permafrost and Periglacial Process.1992,3(2):139-142.

〔7〕Nelson F E,Outcalt S I.A frost index number for spatial prediction of ground-frost zones[C].Permafrost-Fourth International Conference Proceedings,vol 1.Washington,DC:National Academy Press,1983:907-911.

〔8〕Nelson F E,Anisimov O A.Permafrost zonation in Russia under anthropogenic climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1993,4(2):137-148.

〔9〕Anisimov O A,Nelson F E.Permafrost distribution in the Northern Hemisphere under scenarios of climate change [J].Global and Planetary Change.1996,14:59-72.

〔10〕Smith M W,Riseborough D W.Permafrost monitoring and detection of climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):301-309.

〔11〕Smith M W,Riseborough D W.Climate and the limits of permafrost:a zonal analysis[J].Permafrost and Periglacial Process.2002,7:301-309.

〔12〕Henry K A,Smith M W.A model-based map of ground temperatures for the permafrost regions of Canada[J].Permafrost and Periglacial Process.2001,12:389-398.

〔13〕Riseborough D W.The mean annual temperature at the top of permafrost,the TTOP model,and the effect of unfrozen water[J].Permafrost and Periglacial Process.2002,13:137-143.

〔14〕Juliussen H,Humlum O.Towards a TTOP ground temperature model for mountain terrain in Central-Eastern Norway[J].Permafrost and Periglacial Process.2007,18:161-184.

〔15〕Riseborough D,Shiklomanov N,Etzelmüller B,et al.Recent advances in permafrost modelling[J].Permafrost and Periglacial Process.2008,19:137-156.

〔16〕曹梅盛,李新,陈贤章，等.冰冻圈遥感[M].北京:科学出版社,2006.1-10.

〔17〕郭东信.东北大小兴安岭多年冻土区[J].冰川冻土，1981,3(3):1-9.

〔18〕中国科学院兰州冰川冻土沙漠研究所.冻土[M].北京:科学出版社,1975.19-23.

〔19〕徐斅祖,郭东信.1:400万中国冻土分布图的编制[J].冰川冻土，1982,4(2):18-25.

〔20〕周幼吾,郭东信,邱国庆,等.中国冻土[M].北京:科学出版社,2000.1-2.

〔21〕中国科学院寒区旱区环境与工程研究所.1:400万中国冰川冻土沙漠图[Z].北京:中国地图出版社,2006.

〔22〕李述训,程国栋,郭东信.气候持续变暖条件下青藏高原多年冻土变化趋势数值模拟[J].中国科学(D辑).1996,26(4):342-347.

P642.14

A

1673-260X（2012）10-0122-03

中国地质调查局“青藏高原生态地质环境遥感调查与监测”（1212010510218）