南极冰盖地形数据库BEDMAP 2述评

陈昀 孙波 刘春 崔祥斌 王甜甜

0 引言

南极冰盖是全球气候系统中的重要组成部分，对地球表面能量、物质交换和海平面变化都有着重要影响。冰厚和冰下地形作为冰盖模型基本的输入参数与边界条件，对于预测冰盖演化和冰流变化意义重大［1］，只有获取到准确的冰盖厚度与冰下地形，才能使冰盖研究更加定量化、全面化。然而获取整个南极大陆的冰盖信息并不容易，而且各种探测项目获得的数据之间也存在着不一致性。因此，获得准确的冰盖数据并对这些数据加以合适的处理成为了南极冰盖研究中的关键性问题。

对于南极冰盖研究，大面积甚至覆盖整个南极的冰盖数据集是十分重要的。经过长期对南极冰盖探测以及各类数据处理方面的积累，逐渐形成了系统的一些数据集，例如SPRI（英国的斯科特极地研究所）-NSF（美国科学基金会）-TUD（丹麦技术大学）数据库［2-3］以及21世纪初期发布的第一代南极冰下制图计划（BEDMAP 1）数据库［4］，这些数据库为极地冰盖物质平衡和全球气候变化的研究提供了大量的数据来源。随着对南极冰盖的继续探测以及探测技术的不断进步，鉴于2001年发布的BEDMAP 1在数据精度、数据覆盖等方面已显得落后，数据之间也存在一些无法解决的矛盾，因此英国南极局在BEDMAP 1的基础之上于2013年推出了BEDMAP 2（http：∥www.antarctica.ac.uk／bas＿research／our＿research／az／bedmap2／index.php）［5］。

BEDMAP 2包含了BEDMAP 1中大部分现场测量数据，增加了大量最新的冰雷达和重磁测量结果，特别是在第四次国际极地年（IPY）期间开展的大型国际南极冰盖调查计划，并且基于最新的卫星遥感数据和数据处理方法，BEDMAP 2改进了冰盖表面高程数据，在分辨率、数据覆盖和质量保证等诸多方面都有提升。BEDMAP 2的数据成果对于冰盖研究有着巨大促进作用，而且其总结的数据处理方式为科学研究提供了借鉴与帮助。本文主要总结了BEDMAP 2中各类数据来源、其处理的采用方式以及质量评价，并对BEDMAP 2的应用进行了分析。

1 BEDMAP 2数据

1.1 数据结构与组成

BEDMAP 2的数据来源相对于BEDMAP 1获得了大幅度扩展。自BEDMAP 1建立以来，各类针对冰厚的南极冰盖实地探测项目不断展开，南极甘伯采夫地区探测计划（AGAP）［6］使用冰雷达与地震测深对东南极Gamburtsev山以及Lambert冰川盆地地区进行了详细的冰厚探测，国际气候与环境变化评估项目（ICECAP）［7］也间接地对东南极进行了探测，冰桥项目（IceBridge）［8］利用机载遥感，获得了西南极以及南极半岛大部分区域的冰盖表面高程以及冰盖厚度。在国际横穿南极计划（ITASE）［9］中，中国南极科学考察队（CHINARE）对中山站至Dome A断面和Dome A区域进行了冰盖探测［10］；除此之外，在东南极 Coats Land［11］、Amundsen Sea［12-13］以 及Dronning Maud Land［14］等一些较小区域也进行了冰雷达探测。这些高精度冰厚测量数据是BEDMAP 2相对于BEDMAP 1质量提升的最主要数据来源，其数据量扩大了10倍。

BEDMAP 2不仅添加了冰盖现场探测数据，而且随着探测方式与技术的发展，南极大陆的航空与卫星遥感数据也获得大幅度增加。冰、云和陆地高程卫星（ICESat）［15］等激光测高卫星为南极大部分区域带来了新的冰盖表面高程信息，并同地球资源卫星（ERS）等测高卫星数据相互整合以产生完整的冰盖与冰架 DEM。重力反演与气候实验卫星（GRACE）、地球重力场和海洋环流探测卫星（GOCE）［16］等重力卫星的发射使得由重力转化得到的南极冰盖厚度更加精确。除了上述的冰盖探测，海洋测深工作也在继续进行，得到了大量测深数据，如新的大洋水深图（GEBCO）栅格数据［17］。

最终这些研究工作获得的所有新数据都被BEDMAP 2收集并加以利用，并同BEDMAP 1中保存的一部分冰盖测量数据以及已有的一些记录资料相结合，构成了BEDMAP 2的原始数据。其最终成果同BEDMAP 1一样，含有冰盖表面高程、冰厚、基岩高程三类栅格数据，分辨率则从5 km提升到了1 km，并且覆盖范围扩展到了60°S。BEDMAP 2整体数据结构如图1所示。

图1 BEDMAP 2数据结构（灰色部分为成果）Fig.1.The structure of BEDMAP 2（the grey parts are achievements）

BEDMAP 2冰厚数据来源较多，陆地冰盖地区大部分由冰雷达、地震测深等直接测量数据组成，而在没有进行此类测量的区域使用卫星重力转化的冰厚替代，冰架部分则使用卫星雷达测高数据转化得到的厚度。除此之外，裸露基岩区直接使用零厚度来定义，而离裸露基岩区域较近且离测量区域较远时加入了人工合成的数据。最终集成了以上所有的冰厚数据处理并栅格化得到南极大陆的冰厚栅格。

冰盖表面高程的处理利用了许多已有的冰盖表面DEM。BEDMAP 2在内陆冰盖绝大部分的平坦地区统一使用Bamber等［18］利用卫星测高制作的DEM，而在山区使用表现更好的俄亥俄州州立大学DEM（OSU DEM）［19］来进行补充。冰架部分则使用了机载雷达测高或者ICESat数据获取的表面DEM。同冰厚数据一样，最终得到了整个南极大陆的冰盖表面高程栅格数据。

冰下基岩高程栅格数据是由冰盖表面数据和冰厚数据合成得到；除此之外，BEDMAP 2中还加入了大量的海洋测深和冰架之下的水深数据［20］，据此最终得到了60°S以南整个南极大陆与海洋无缝的地形栅格。

1.2 BEDMAP 2数据处理

BEDMAP 2包含多种来源的数据，而各种数据之间存在着不一致性，需要对每种数据进行特定处理。BEDMAP 2统一使用了GL04C大地水准面作为其高程基准，接地线则使用MODIS影像和SAR数据来定义，栅格化中使用基于WGS84坐标系的极正射投影，最终三类栅格数据的分辨率均为1 km。

1.2.1 冰厚数据

冰雷达、地震测深等测量方式可以直接得到冰厚，这类数据覆盖了陆地冰盖的大部分地区。大部分测量数据都经过了高精度GPS的校正，因此除了明显错误外并不作其他改正。考虑到低密度或大量的降雪，大部分的测量数据都用作了积雪校正计算，BEDMAP 2中保留的BEDMAP 1中的测量数据由于采集时间较早，因此都假设这些数据是理想区域内采集的，不作均值化处理。除了Pine Island冰川这些少数变化较快的区域外，BEDMAP 2并没有考虑冰盖变化的影响，所以这些测量数据的获得日期并不加以考虑。

当离最近的冰厚测量区域超过50 km时，内陆冰盖冰厚则由卫星重力场数据如GRACE［21］卫星数据转化来得到。卫星重力数据需要通过重力地形转化参数（GTCF）来估计冰厚，计算GTCF采用了一个涵盖到岩床距离、基岩形态、岩石密度等变量的函数［22］。将GTCF与卫星重力数据进行运算并加上测量误差得到了该区域的冰厚。

对于冰架部分，BEDMAP 2使用 Griggs等［23］利用卫星测高数据集通过静水力学原理获得的厚度，并对接地线一定区域内的数据进行排除以减少误差。对于这些排除区域，使用机载雷达数据来进行补充，并计算两种数据之间的差异来统一调整冰架厚度，使最终的冰架厚度与邻近的陆地冰盖厚度保持一致。在上述两种数据差异较大的一些区域，则直接使用了机载雷达数据转化的厚度来进行栅格化。

除了以上主要的数据之外，对于冰厚分布不均又缺少精确测量数据的小块区域，目前常用的办法是通过冰盖模型人工添加一些数据，如Garry等［24］提出的利用人工神经网络算法计算冰下地形和冰川体积。当远离冰厚测量区域并距离裸露基岩不超过10 km时BEDMAP 2使用了“薄冰模型”，这种模型在山区可以产生密集的冰厚数据以形成栅格。

冰雪数据进行处理后需要进行插值并栅格化。对于BEDMAP 2而言，数据量的大量增长需要选择更合适的内插算法。不同于BEDMAP 1中使用的反距离加权算法，BEDMAP 2使用的是ArcGIS的Topogrid程序，以专业化数字高程模型插值（ANUDEM）［25］算法为核心。栅格化后平坦地区冰厚实际分辨率为5 km的栅格，复杂地形地区则为1 km，最终全部用1 km分辨率进行渲染。

1.2.2 冰盖表面高程数据

BEDMAP 2中的表面高程数据处理，不仅使用了最近的遥感数据制作的冰盖表面DEM，而且也利用一些以前的DEM，尽管它们在质量、精确度和一致性方面参差不齐。

Bamber等［18］使用卫星测高制作的DEM覆盖了大部分区域，BEDMAP 2直接加以使用，但是它在复杂地形（如基岩裸露多的区域）则表现不佳，对于这类多山的地区，BEDMAP 2使用了OSU DEM来补充，这个DEM为这些山区提供了更加详细的高程数据。在一些海岸山区，BEDMAP 2主要利用采样良好的ICESAT数据［26］制作的DEM，同时使用了其他一些遥感手段获得的DEM来增强这些区域的表现。

在冰架上，卫星雷达测高得出的DEM继续被使用，但同时加入了一些ICESAT的数据修正。在这类数据无法和MODIS影像相匹配的某些区域，BEDMAP 2则完全使用ICESAT数据进行栅格化。

为了保证冰盖表面地形的平稳过渡，栅格化前相邻数据集之间设置了10 km的无数据缓冲区，而缓冲区内存在的原始数据都被删除。经过这样处理后最终得到了整个南极大陆无缝的、分辨率为1 km的冰面高程栅格数据。

1.2.3 冰下基岩高程

冰下基岩高程最终由表面高程和冰厚两种数据相减来得到。由于地形复杂度的不同，冰盖厚度存在两种分辨率的栅格数据，与表面高程栅格分辨率并不一定相同，因此在处理前冰盖厚度都转化为了点数据集。在远离裸露基岩的平坦区域，表面高程栅格分辨率为1 km、而冰厚栅格分辨率为5 km，通过表面高程减去该地区冰厚数据点，进而生成分辨率为1 km的基岩高程栅格。在离裸露基岩10 km以内的地形复杂区域，薄冰模型产生的合成冰厚分辨率提升到了1 km，基岩高程同样由冰盖表面高程减去这些冰厚点来得到。在大面积的裸露基岩区域，由于冰厚被定义为零，所以其冰厚被直接移除而基岩高程则被冰盖表面高程代替。这三类不同地形的基岩高程数据最终组成了整个南极大陆的冰下地形栅格。

得到的冰下基岩栅格同测深栅格数据合并，最终组成了一个无缝的冰下基岩与海底岩床分辨率为1 km的栅格，其范围扩展到了60°S，图2为ArcGIS制作的完整地形图。

图2 BEDMAP 2冰下基岩与海床高程图Fig.2.BEDMAP 2 ice bed and sea bed elevation grid

2 质量评价

各种途径获取的冰盖信息其数据精度并不一致，而且在栅格化、插值方面都有着不确定性，这些因素导致的误差最终都会在结果中积累。主要的误差包括两大类：数据中的误差与插值栅格化导致的误差。

2.1 数据中的误差

BEDMAP 2冰盖表面栅格主要引用已有的DEM，其误差大小由原始DEM决定，一般平坦地区的误差估计在30 m左右，而山区则高达130 m。

对于冰厚的直接测量数据误差分析，Rippin等人［27］的交叉验证法被广泛应用，主要通过统计不同测线相交位置上冰厚的绝对差值或者均方根差实现［28］。BEDMAP 2所有的雷达测线交叉点分析得到的标准差是±51.2 m。但实际上交叉分析的值明显并不符合正态分布，少数值数倍于标准差而大部分值在标准差之内，实际上误差中值仅为－1 m。

和冰雷达等测量方式相比，重力数据转化得到的冰厚则误差大得多，其只能得到相对平坦的冰厚而无法表现复杂地形。与雷达测量数据相比，BED-MAP 2中重力得到的冰厚数据误差最高达到了1 000 m。冰架部分厚度误差由卫星测高误差与模型转化两个因素决定，大部分地区估计大概在100 m左右，一些区域达到了150m。除此之外，而对于裸露基岩附近人工添加的合成数据，误差一般相当于邻近冰川内插数据的误差，这个值大概在300 m左右。

2.2 插值栅格化导致的误差

插值栅格化带来的误差主要体现在冰厚方面，南极大陆冰厚测量数据覆盖稀少而且分布不均匀，BEDMAP 2栅格化后，仅有34%的单元格拥有直接测量数据，栅格化误差由两个因素组成，分别是：（1）单元格匹配数据时产生的误差；（2）数据外推带来的误差。

BEDMAP 2每个单元格为1 km2。因此在一些地形起伏剧烈的区域为每个单元格匹配数据就会造成较大的误差，一般绝对误差值在28—140 m，在Gamburtsev山等坡度较陡的地方有着最大的栅格化误差，一些情况下冰厚误差甚至超过了1 000 m。经过统计，34%的栅格匹配数据误差为140 m左右，而大多数在50 m左右。

进行数据外推时，离最近数据点在20 km以内误差会随着距离增大而增长，该范围内最终误差中位值在100—260 m，超过20 km，误差变得与距离关系不大，最终误差中位值为130—300 m，地形起伏大的区域仍会出现较大误差，在一些没有调查数据的山谷，最大误差为1 800 m。

总的来说，BEDMAP 2栅格化后，其中66%的单元格估计会有300 m的误差，而其余的大多数在200 m左右。最终栅格化后所有误差都会在冰下地形栅格中积累，由于数据的覆盖与精度不同，不同地区的冰下地形误差相差很大，估计的误差分布如图3所示。

图3 不同地区冰下地形误差分布［5］Fig.3.The geographical distribution of uncertainty in bed elevation grid［5］

3 数据特点与应用

3.1 BEDMAP 2的特点

相对于BEDMAP 1，BEDMAP 2添加了许多最新的冰盖信息数据，同时对接地线进行了修改。它的数据覆盖面积得到了量的提升，而且其地形表现的准确性同样有着很大提高，与其他已有数据之间的矛盾也得到基本解决。以前许多推测的冰下地形现在已经可以清楚地识别出来，譬如，可以分辨出东南极一条宽且深的槽谷，兰伯特东部裂谷也清晰可见。经过重新处理与绘制，东南极Coats Land和Gamburtsev山等区域相对于BEDMAP 1其变化最大甚至超过了500 m。

与BEDMAP 1相比，BEDMAP 2中计算的整体冰雪体积增加了3.2%，但是冰下基岩平均高程也下降了72.4 m，处于海平面以下的冰盖其面积和体积分别增长了10%与23%，这主要体现在东南极。南极冰盖对海平面上升的潜在影响也在略微增加，在BEDMAP 1中这个值是57 m，而BEDMAP 2则是58 m。除此之外，BEDMAP 2还揭示了一些海拔极低的岩床，BEDMAP 1中发现的基岩高程最低点距离海平面2 496 m，而在BEDMAP 2中，这个值超过了2 500 m。

尽管BEDMAP 2的数据覆盖获得提升，但是在陆地冰盖方面，仍有两个大的没有冰厚直接测量数据与冰下地形详细信息的区域，一个位于Recovery冰川和Support Force冰川之间，另一个则位于Princess Elizabeth Land，这些地区使用卫星重力数据得到的冰厚并不可靠。在地形起伏剧烈的区域，一些地形特点（如凹槽）并没有得到很好的表现，与真实情况可能相差数百米，同时在冰厚较大的区域，由于雷达波衰减，获得的冰厚容易被低估。因此在使用这些不够准确数据的时候需要尽量谨慎。

3.2 BEDMAP 2应用

BEDMAP 1是首个完整展示南极冰厚与冰下地形的数据库，促进了地质学、冰川模型、地球物理等一些科学领域的研究，而BEDMAP 2在它的基础上又有了巨大的提升。作为覆盖了整个南极大陆的数据集，BEDMAP 2使得我们对整个南极冰盖及冰下地形的理解有着很大提升，甚至揭示了一些未被发现的冰川与岩床资料。这对此后进行的南极冰盖探测具有重要的指导意义，后续开展的南极探测也必将更多地围绕一些BEDMAP 2中调查资料稀少的地区进行。

BEDMAP 2清晰展示了南极大陆绝大部分区域的冰下地貌，冰下地貌本身反映了其早期的演化过程，结合冰盖动力、冰芯及积累率等因素，能够反演整个冰盖在各个时期的演变。Siegert等［29］曾经通过不同地区的冰下地形分析了南极各自区域的冰盖演化，并总结了这些冰下地形在演变中的影响，现在这些区域如Gamburtsev冰下山脉，在BEDMAP 2中增加了大量新的冰下地貌信息，作为南极冰盖演化的发源地之一［30］，其冰盖发展及演化过程会继续研究并最终得到数据验证。

除了冰盖演化，BEDMAP 2还能够促进冰盖不稳定性与冰流研究，冰下地形同冰盖不稳定性之间的关系主要由冰床粗糙度表现出来，而冰床粗糙度主要是通过冰下基岩高程进行快速傅里叶变换得来［31］。冰流发育的地方冰床粗糙度较小，而冰脊、冰穹下的冰床粗糙度较大［32］。对于研究整个南极不同地区的冰流与冰下地形、冰厚的关系，BEDMAP 2提供的冰下地形资料是不可或缺的。

南极冰盖体积是对计算冰盖与海洋之间物质平衡的重要参数，BEDMAP 2重新计算了整个南极冰盖的体积，相对于以往的统计，冰盖体积有了明显的增长，同时也揭示出在海平面以下存在着更多的冰，这些冰在未来一段时间里其容量增加将会很容易受到海洋流动的影响。这些发现使得南极冰盖和海洋物质平衡的关系可以得到准确的计算。

总而言之，对于南极冰盖的研究需要更多的数据分析来进行量化，而BEDMAP 2的出现则为这些研究提供了一个关键的数据来源。

4 结论与展望

南极冰盖对全球气候与海平面上升的潜在贡献巨大，加强对南极冰厚与冰下地形的探测与影响作用研究则具有重要意义。BEDMAP 2数据库的出现，将为南极冰下地形、地貌以及冰盖的动力和物质平衡研究提供重要的数据支持。

虽然中国南极科学考察中，基于不同的科学目标，先后沿中山站—昆仑站断面以及在昆仑站区域进行了三次冰雷达探测，但多为二维的断面观测［33］；且雷达测线覆盖范围非常有限，导致区域性的冰盖模式无法获取所需的参数和边界条件。这极大地限制了冰盖动力机制及其过程的研究。“十二五”期间，中国将基于中山站和昆仑站进一步开展大范围、深入的极地专项考察项目，包括冰盖表面遥感、冰流运动监测、冰盖物质平衡观测和冰芯分析等，将在中山站至昆仑站区域取得大量的冰盖观测资料和结果，获得东南极冰盖-冰架系统运动的诸多特征参量。这样，结合BEDMAP 2数据库和冰盖模式，可以更好、更深入地揭示研究区域的冰面、冰层和冰底的多种过程，为研究和评估东南极Lambert冰川流域的动力过程及其对海平面和气候的影响作出贡献。

此外，值得注意的是，尽管BEDMAP 2冰厚与冰下地形数据覆盖了南极大陆的大部分地区，但同时也表现出了一些大的数据盲区，特别是毗邻Lambert冰川的Princess Elizabeth Land，缺少的数据使得该地区对于Lambert冰川甚至整个南极大陆物质平衡的作用尚不明确。在以后的中国南极科学考察中，很有可能针对此区域进行机载冰雷达探测。

由于BEDMAP 2冰下地形分辨率的限制，对于凹槽与凸起等地形变化复杂的区域仍然无法很好地表现。随着冰盖研究的推进，百米级甚至十米级的高分辨率数据是迫切需要的，因此对于Lambert冰川流域进行更多小尺度区域的观测也是中国南极内陆科学考察未来发展重点之一。同时，一些新技术比如合成孔径雷达（SAR）［34］的发展并更多地运用在冰下地形探测中，必将提升Lambert冰川局部地区的冰下地形分辨率。

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