1991 年和2015 年唐古拉山冰川边界/范围矢量数据集

2020-10-26 00:55段红玉姚晓军刘时银张聪
关键词:唐古拉山编目冰川

段红玉,姚晓军*,刘时银,张聪

1. 西北师范大学地理与环境科学学院,兰州 730070

2. 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室,兰州 730070

3. 云南大学国际河流与生态安全研究院,昆明 650091

数据库(集)基本信息简介

数据库(集)名称 1991 年和2015 年唐古拉山冰川矢量数据集 数据作者 段红玉、姚晓军、刘时银、张聪 数据通信作者 姚晓军(yaoxj_nwnu@163.com) 数据时间范围 1991 年、2015 年 地理区域 地理范围包括31°15′–34°45′N,90°23′–95°52′E 数据量 4.53 MB 数据格式 ESRI shapefile 文件(压缩为*.zip 格式) 数据服务系统网址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/895 基金项目 国家自然科学基金(41561016,41861013,41801052);西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-LKQN-14-4)。 数据库(集)组成 数据集共包括2 个数据文件:Glacier_outlines_1991.zip 是1991年唐古拉山冰川边界矢量数据;Glacier_outlines_2015.zip 是2015 年唐古拉山冰川边界矢量数据。

引 言

冰川是陆地上重要的淡水资源,对生态环境、经济建设以及区域可持续发展都有重要作用[1]。但随着气候变化,尤其是近几十年来全球气温上升,世界上大多数冰川都出现了一些重要变化[2]。青藏高原是中低纬度现代冰川最为发育的地区。20 世纪90 年代以来青藏高原冰川呈退缩状态,各地冰川变化呈现明显的空间特征[3]。诸多研究表明,冰川变化在本世纪末对全球气候变化的指示性作用愈加明显[4],并对水资源和自然灾害产生重要影响,因此冰川变化倍受关注。唐古拉山发育着数量众多的冰川,根据中国第二次冰川编目数据,该区共有1585 条冰川,总面积1840.8 km2。长江、怒江和澜沧江皆发源于唐古拉山,唐古拉山冰川变化对以上河流水资源存在一定影响。因此,明晰唐古拉山冰川现状和变化有着非常重要的现实意义。本文基于Landsat TM 遥感影像提取的唐古拉山1991年冰川矢量数据填补了两次冰川编目之间的空白,基于Landsat OLI 遥感影像提取的2015 年冰川矢量数据显示了唐古拉山最近的冰川状况。本数据集可作为唐古拉山冰川变化的基础数据,为研究该区域冰川资源和水资源的变化以及可能引发的自然灾害提供科学依据。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据源

唐古拉山1991 年冰川矢量数据所采用的数据源为7 景Landsat TM 遥感影像,2015 年冰川矢量数据的数据源为7 景Landsat OLI 遥感影像(表1),这些影像均从美国地质调查局(USGS)网站(http://glovis.usgs.gov/)下载获得。由于受云、雪影响,影像时间跨度较大(1989–1995 年和2013–2017 年)。其中行列号为138037 的影像上冰川面积超过唐古拉山冰川总面积二分之一,因此以其年份为代表年份(1991 年和2015 年)。冰川高程属性提取和冰川划分采用空间分辨率为30 m 的SRTM DEM 数据,从地理空间云(http://www.gscloud.cn)下载获得。冰川编码、名称、位置及流域等参考唐古拉山第一、二次冰川编目。

表1 1991 年和2015 年唐古拉山冰川解译所用遥感影像

1.2 数据处理过程

1.2.1 单条冰川提取

1991 年和2015 年唐古拉山冰川矢量边界的提取采用中国第二次冰川编目的提取方法[5]。首先基于Landsat TM/OLI 遥感影像,利用波段比值法并通过人工交互式方法确定阈值,得到裸冰川边界二值图像,其中Landsat TM 影像的波段比值为TM3/TM5 或TM4/TM5,Landsat OLI 影像的波段比值为OLI4/OLI6 或OLI5/OLI6,经过试验确定阈值为1.9。然后将其转化为矢量多边形,并参考第一、二次冰川编目数据和Google Earth 影像对矢量数据进行人工修订和检查,以提高冰川边界精度。最后根据郭万钦等[6]提出的山脊线自动提取方法,利用SRTM DEM 数据提取山脊线,并以此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(图1)。

图1 唐古拉山冰川矢量数据提取技术路线

1.2.2 冰川体积估算

本数据集采用与第二次冰川编目相同的计算方法估算1991 年和2015 年唐古拉山冰川体积,公式(1)由Radić and Hock[7]提出,公式(2)由Grinsted[8]提出。公式为:

式中:V 为冰川体积(km3);A 为冰川面积(km2)。

2 数据样本描述

2.1 数据属性表

1991 年和2015 年唐古拉山冰川矢量数据集属性表共包含18 个字段(表2),反映了各冰川的名称、位置、海拔、面积、周长及体积等信息。ID 为属性表的唯一值字段;Name 为冰川名称,参考地形图和第二次冰川编目确定;GLIMS_ID 为冰川编码,采用与第二次冰川编目相同的编码方式;Province 为冰川所在省份;Mountain 为冰川所属山系;City 为冰川所在市(地区);Image 为冰川提取所用遥感影像;Longitude 和Latitude 为冰川质心所在经纬度,反映冰川位置信息;Basin_1、Basin_2和Basin_3 表示冰川所在一级、二级和三级流域;Max_Elev 和Min_Elev 为冰川最高点与最低点高程值;Area 为冰川面积;Perimeter 为冰川周长;Aspect 为冰川朝向;Volume_A 为采用Radić and Hock提出的公式计算的冰川体积;Volume_B 为采用Grinsted 提出的公式计算的冰川体积。

表2 1991 和2015 年唐古拉山冰川矢量数据集属性表说明

2.2 数据样本概述

1991 年唐古拉山共有冰川1608 条,总面积为1996.1±55.6 km2,冰川体积约为152.9 km3。2015年唐古拉山共有冰川1465 条,总面积为1660.75±48.3km2,冰川体积约为128.16 km3。由于冰川退缩而导致的冰川变化不足以造成冰川分布的整体特点产生巨大差异,因此我们仅对2015 年唐古拉山冰川的整体分布特点加以描述。冰川分布最基本的特征是数量庞大的小冰川占总面积比例很小,而数量较少的大冰川面积占比较大,唐古拉山2015 年冰川分布符合此特点。面积小于0.5 km2的冰川数量占唐古拉山冰川总数量的68.6%,其面积仅占冰川总面积的10.4%。而面积大于5 km2的冰川数量仅占唐古拉山冰川总数量的4.4%,但其面积占冰川总面积的55.1%(图2)。冰川面积为近似正态分布,分布区间为4200–6600 m。其中,5500–5800 m 是冰川的集中分布区间,此海拔区间内冰川面积占冰川总面积的55.8%(图3)。从三级流域来看,金沙江流域冰川资源最丰富,冰川数量、面积和体积分别占总量的41.4%、54.7%和54.6%。从四级流域来看,当曲流域冰川数量、面积和冰储量占比最大,分别为34.7%、34.4%和29.2%(表3)。从三级流域来看,金沙江流域冰川资源最丰富,冰川数量、面积和体积分别占总量的41.37%、54.70%和54.6%。从四级流域来看,当曲流域冰川数量、面积和冰储量占比最大,分别为34.74%、34.41%和29.29%(表3)。

图2 2015 年唐古拉山不同面积等级冰川数量和面积分布

图3 2015 年唐古拉山不同海拔高度冰川面积分布

表3 2015 年唐古拉山冰川各流域冰川分布

3 数据质量控制和评估

基于遥感影像的冰川面积精度评估是一项困难但极其重要的工作[9]。冰川矢量化的误差源主要有三类[10-11]:技术误差、解译误差和方法误差。大多数情况下,如果遥感影像已经过精确的正射校正,技术误差可以忽略不计。解译误差主要依赖于冰川定义和冰川判读,难以评判。方法误差主要取决于遥感影像的质量以及工作人员的经验和技术,因此也难以准确评估。本数据集采用Landsat TM/OLI 影像,其30 m 的分辨率足以满足冰川解译的需求。为尽可能求取最真实的冰川面积,遥感影像最好在消融季末期获取,因为一般情况下冰川及其周围地区在消融季末期受积雪影响最小。本数据集所选影像皆处于冰川消融季末期,且无明显积雪覆盖。同时影像的选取应保证无云或少云,至少应保证冰川不被云遮挡。本数据集所选取的影像绝大多数云覆盖率低于5%,仅有两幅分别为11.7%和11.1%,但冰川无云遮盖。本数据集冰川解译人员由参与第二次冰川编目经验丰富的人员严格培训,经过反复训练以保证对冰川的准确识别。对于有表碛覆盖的冰川,参照Google Earth 高清影像和三维效果进行识别,尽管误差不可避免,但已将其降到最低。最终,冰川面积的解译精度仍然需用科学的方法适当进行评估,这里我们仅计算由遥感影像的分辨率造成的误差,计算公式如下:

式中,ɛ 是由遥感影像分辨率引起的面积误差(km2);N 是冰川轮廓经过的像元个数;A 是单个像元的面积(Landsat TM/OLI 遥感影像单个像元面积为900 km2)。

4 数据价值

本数据集为基于中国第二次冰川编目方法提取的1991 年和2015 年唐古拉山冰川矢量边界数据。唐古拉山第一次冰川编目年份为1969 年,第二次冰川编目年份为2007 年,两次编目之间时间跨度达38 年之久。本数据集1991 年冰川矢量数据能够反映两次冰川编目之间唐古拉山冰川状态,2015年冰川矢量数据则在影像质量保证下能反映最近唐古拉山冰川状况的数据。两期冰川数据与两次冰川编目数据结合使用,能反映近50 年来唐古拉山冰川的动态变化,为区域冰川变化、冰川变化对气候变化的响应等研究提供基础数据,亦为区域水资源合理利用提供数据支持。

5 数据使用方法和建议

受影像质量影响,本数据集中1991 年冰川矢量边界解译所用影像时间跨度较长,从1989–1995年,各条冰川的解译影像年份可通过矢量数据属性表查看。唐古拉山1969 年冰川编目数据出自《中国第一次冰川编目数据集》数据,唐古拉山2007 冰川编目数据出自《中国第二次冰川编目数据集》。本数据集采用Shapefile 矢量数据格式存储,地理坐标系为WGS-1984,投影坐标系为Albers 等面积投影,可在ArcMap 等GIS 软件或ENVI 等软件打开并进行查询、编辑及统计等操作。

数据作者分工职责

段红玉(1993—),女,甘肃定西人,硕士研究生,主要研究方向为环境遥感。主要承担工作:基础数据收集、处理及论文撰写。

姚晓军(1980—),男,山西夏县人,博士,教授,主要研究方向为地理信息技术与冰冻圈变化。主要承担工作:总体方案设计和过程指导。

刘时银(1963—),男,河南信阳人,研究员,博士生导师,主要从事冰川变化及其研究影响。主要承担工作:过程指导。

张聪(1995—),男,甘肃天水人,硕士研究生,主要研究方向为环境遥感。主要承担工作:基础数据处理。

致 谢

感谢美国地质调查局(USGS)网站提供的Landsat TM/OLI 遥感影像数据,感谢地理空间数据云网站提供的SRTM DEM 数据,感谢科技部基础性工作专项“中国冰川资源及其变化调查”项目组提供的冰川编目数据。

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