张 凤, 范成彦, 牟翠翠,2,3, 孙 文, 彭小清, 张廷军,2
(1.兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室,甘肃兰州 730000; 2.中国高校极地联合研究中心,北京 100875;3.南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海),广东珠海 519000; 4.航天恒星科技有限公司,北京 100094; 5.西安航天天绘数据技术有限公司,陕西西安 710100)
在全球气候变暖的背景下,多年冻土已开始融化并将快速退化[1-3]。据实测资料,北半球整体多年冻土活动层厚度增加[4]。模拟结果也表明自1850年以来呈加深趋势,其中青藏高原地区最为显著[5]。青藏高原近40 年的增温速率比全球同期增温速率高约2 倍[6],自1960—2008 年的近50 年温度增加了1.8 ℃,多年冻土退化显著[7-8],活动层厚度以4.26 cm·a-1的速率增加[9]。有研究表明,青藏高原腹地活动层厚度的增加速率为3.6~7.5 cm·a-1[8,10]。青藏公路沿线的活动层温度以0.486 ℃·(10a)-1速率升温,活动层厚度以19.5 cm·(10a)-1的速率增加[6]。1996 年以来,沿线6.0 m 深度处的多年冻土温度增加了0.08~0.55 ℃[8,11]。
积雪对中高纬度地带和高海拔地区的生态系统变化具有显著影响[12-14]。积雪通过影响表面能量平衡改变天气和气候[15],影响土壤热状态[14,16-18]以及陆地和大气的碳交换等。一方面,积雪的高反照率有利于地表的降温和下伏土层的冷却[14];另一方面,积雪因其低导热率特性而具有良好的隔热作用,可以减少冬季陆地热量的损失。积雪的起止时间、持续时间、积雪厚度、密度、结构等,都会对积雪的隔热效应产生影响[19]。但由于植被等局地因素以及积雪密度、湿度等因素的不同,不同地区积雪保温效应的雪深阈值差异较大[14,20]。在青藏高原地区,观测资料表明,厚度低于20 cm 的积雪对土壤热状态基本无影响,而CoupModel 的模拟结果则显示其降低了土壤温度并会增加土壤冻结深度[21]。 在青藏高原不同地区,积雪的影响也不同[22]。
本研究选择了祁连山区黑河上游多年冻土区内两个典型监测场,基于布设的气象站获得了气温、地表热通量、不同深度的土壤温度、积雪厚度、长短波辐射等数据。通过定量分析积雪对地表能量平衡和地表热通量的影响,确定了积雪隔热保温效应的雪深阈值,并探讨了积雪对黑河上游地区土壤热状态的影响,为未来祁连山多年冻土变化研究和地球系统模型提供重要资料。
祁连山位于青藏高原东北部,属于高原亚寒带半干旱气候区。其降水主要集中在夏季,冬季降水极少[32]。1956—2006年的年平均气温为-0.8 ℃,年平均降水量为403 mm,且均呈增加趋势[36]。受高海拔影响,祁连山地区多年冻土和季节冻土发育。根据2012—2017年的有限钻孔观测结果,活动层厚度为约1 m[37]至5 m[23],同一钻孔的活动层厚度变化达到0.73 m[24]。16~18 m深度的年平均地温变化范围为-1.71~2.34 ℃,且呈不同程度的升温[23]。本研究选取祁连山区黑河上游俄博岭(EB,37.997° N,100.916° E,海拔3 691 m)和野牛沟热水达坂(PT1,98.745° N,38.782° E,海拔4 128 m)两个监测站进行气象和多年冻土热状态观测(图1)[23,38]。根据多年冻土概率分布(permafrost zonation index,PZI)[38]及野外观测,两监测站点有以下几点共性:位于多年冻土区,坡向北偏东,植被类型为高寒沼泽草甸,土壤有机质含量与含冰量较高,表层土壤为泥炭层[23,27](图2)。相较于PT1 监测场,EB 监测场位于阴坡,植被更加发育,泥炭层更厚[27]。
图1 研究区地理位置以及监测场所在位置Fig.1 Geographical location and observation sites of the study area
图2 PT1和EB监测场地表及钻孔土壤条件照片Fig.2 Field photographs of surface and soil conditions of PT1 and EB borehole sites
本研究观测了气温、土壤温度、土壤的体积未冻水含量[31]、积雪深度,以及地表5 cm 处的土壤热通量,出入射长短波辐射。观测所采用的仪器型号、量程及分辨率如表1 所示。除HOBO 为美国Onset公司生产的之外,其余均采用美国Campbell 公司的仪器,且两监测场使用的仪器一致。气温、地温、土壤体积未冻水含量等数据的观测开始于2012 年10月份,辐射和热通量等观测始于2014 年6 月,雪深观测则始于2014 年10 月。金属杆法和探坑法获取的活动层厚度[24],分别布设数量不等的传感器。EB气象站共布设温度传感器6 个,埋深5、10、20、40、60 cm 和77 cm;含水量传感器3 个,埋深20、40 cm和60 cm。PT1 气象站共布设温度传感器9 个,埋深5、10、20、40、80、100、120、140、160 cm;含水量传感器4 个,埋深40、80、120 cm 和160 cm。测量过程中由于电池蓄电等问题导致有数据缺失,利用黑河上游临近站点对气温缺失数据进行线性插补(R2≥0.80,置信度为95%)。
表1 监测场的观测量及所用传感器型号、参数和测量高度/深度Table 1 Observation parameters and their sensors
活动层厚度定义为0 ℃等温线的最大深度[39],本文使用观测的日平均土壤温度,从三个最深的年最高温度中插值得到[23,40]。黑河上游最大活动层厚度一般出现在9—10 月,该时间段数据缺测导致某些年份活动层厚度数据缺失。根据本研究中监测场的土壤温度特征,定义融化期开始时间为每年首次连续5 天地表温度高于0 ℃的首日,冻结期开始时间为每年秋冬季节首次连续5 天地表温度低于0 ℃的首日[41]。融化期开始时间至冻结期开始时间段内为融化期,冻结期开始时间至融化期开始时间段内为冻结期。
冻融指数(freezing-thawing index,FTI)是重要的气候变化指示参数,对冻土研究具有重要意义[42]。积雪指数(snow cover height index,SCHI)是衡量冬季积雪持续时间和厚度的综合指标[43]。冻融指数是气温或者地温在一定时间段内的温度累加值。年冻结(融化)指数是指一年内负温(正温)的日平均温度的累计[44-46]。冻结指数和积雪指数的计算时间为每年7 月1 日到翌年6 月30 日,融化指数计算时间为每年1 月1 日至12 月31 日[14,43,47]。本文使用日平均气温和地表温度(5 cm 土壤温度)计算空气和地表冻融指数。冻融指数的表达式为:
式中:FI为冻结指数;NF为温度低于0 ℃的天数;TI为融化指数;NT为温度大于0 ℃的天数;Ti为某一天的温度。冻融指数又分为空气冻融指数(FIa,TIa)和地表冻融指数(FIs,TIs)。
积雪指数的表达式为:
式中:N为总的观测数;Δti为一天内观测的时间间隔;Hi为每次测量的雪深;SCHI单位为cm·d。在本研究中,积雪厚度使用的是日平均雪深。数据缺测导致某些年份的冻融指数和积雪指数数据缺失。
EB 和PT1监测场的积雪观测时间不同,分别为2014 年9 月26 日—2016 年6月23 日及2014 年10 月5 日—2019 年4 月10 日。降雪主要集中在春季的4—5 月及秋季10—11 月。2014 年秋季持续至2015年春的降雪事件,为EB和PT1监测场有观测年份的最大积雪厚度,分别为38 cm 和33 cm(图3)。根据观测数据,祁连山地区一场新雪维持的天数最多为9 天[图4(a)],表明本地区积雪易受气温等的影响而消融[33]。尽管积雪消融速度较快,积雪对地表反照率和表面净辐射具有显著影响[图4(c)]。受山地地形的影响,新雪的反照率最大可以达到0.98;积雪的融化、密实化以及污化物的增多,陈雪的表面反照率较低,两站点的平均反照率为0.28[图4(c)]。雪表的高反照率和较强的反射辐射,降低了表面辐射平衡值,加剧了地表热量损失[14]。因为积雪对太阳辐射的吸收和反射,积雪粒径越大,太阳辐射穿透的越深[48]。积雪厚度与净辐射呈幂函数关系,随着积雪厚度增加,净辐射逐渐减小,变化速率也逐渐减小[图4(b)],说明积雪对辐射的影响并不只是积雪表面。且有研究表明,青藏高原的积雪反馈强度达到9.35 W·m-2·℃-1[49]。因此,在能量平衡模型中仅仅考虑积雪表面反照率对表面能量平衡的影响是不够的[50]。
图3 PT1和EB站点的日平均积雪厚度变化Fig.3 Variation of daily snow depth at PT1 and EB sites
图4 新雪降落后维持天数与反照率的关系(a)、雪深与净辐射的关系(b),表面反照率(三角形标记的红色虚线)和雪深(星号标记的绿色虚线)的时间序列变化(c)Fig.4 Relationship between maintenance days and albedo after new snow falling(a),snow depth and net radiation(b),and time series of surface albedo(red dashed curve with triangle)and snow depth(green dashed curve with asterisk)(c)
EB 和PT1 监测场在观测期内的多年(2012—2019 年)平均气温分别为-2.17 ℃和-5.30 ℃,多年平均地表(地下5 cm)温度分别为-2.40 ℃和-0.06 ℃。根据表2,PT1 监测场近年来地表热量增加,而EB 监测场地表热量则以损失为主。EB 和PT1 监测场的气温与地表温度的线性相关关系较强,前者R2为0.691,而后者为0.821(图5)。PT1 监测场的气温与地表温度的线性相关性大于EB 监测场,且前者的多年平均气温低于后者,但多年平均地表温度高于后者。主要因为:(1)EB 监测场的泥炭层更厚,阻碍了热量的传输;(2)EB监测场植被更加发育,植被高度更高,减少了地表对辐射的吸收;(3)EB 监测场土壤体积含水量高于PT1 监测场,土壤热容更大[30];(4)PT1监测场海拔较高,积雪更深,持续时间更久。
图5 祁连山PT1与EB站点的气温(Ta)和5 cm地表温度(Tg)的线性相关关系Fig.5 Linear correlation between air temperature(Ta)and ground surface temperature at 5 cm(Tg)at EB and PT1 sites in Qilian Mountains
表2 5 cm地表热通量(G5)和净辐射(Rn)的最大、最小以及多年平均值Table 2 The minimum,maximum,and annual average of ground surface heat flux(G5)at surface of 5 cm depth,and net radiation(Rn)
青藏高原地区冬季地表长波辐射冷却大于其接收的太阳短波辐射,地表以热量损失为主;具有一定厚度或持续时间较长的积雪,则因其低导热率和陈雪的低表面反照率,以及地表长波辐射冷却的减少,使积雪对地表具有隔热保温效应,减少地表热量损失[22]。2014 年,PT1 监测场的年平均气温为-5.16 ℃。10 月至次年3 月末的平均积雪厚度达21 cm,地表土壤温度比其他年份相同时间段高约2.05 ℃。如图6 所示,随着积雪厚度从21 cm 增加至30 cm,土壤热通量值逐渐从-7.02 W·m-2增加至0 W·m-2左右。由此表明,秋冬季21 cm 及以上积雪厚度对土壤具有保温作用,防止土壤热量的进一步损失。但由于气温的持续降低,地表热量持续散失,因此一段时间后的土壤温度降低至0 ℃以下。
2017 年PT1 监测场的平均气温为-5.86 ℃。2017 年春季过渡期(5 月末至6 月初,文中为5 月28日—6 月18 日)最大积雪厚度为18 cm,并在3 天内迅速消融(图7)。积雪的融化潜热引起地表热量损失,地气平均温差从降雪前的1.03 ℃增加为积雪覆盖期间的1.85 ℃,积雪消融后的地气温差增大为2.30 ℃。积雪覆盖期间,平均净辐射和地表热通量分别为64.04 W·m-2和2.64 W·m-2,明显小于降雪前和融雪后,且表层土壤温度略有降低,在积雪消融之后又逐渐增加(图7 和表3)。以上观测结果表明,春季过渡期低于18 cm 的积雪阻碍了土壤的升温。秋末冬初典型积雪深度约13 cm,降雪前后的平均净辐射值和地表热通量变化显著。积雪覆盖期间,地气平均温差为7.20 ℃,大于降雪前和积雪消融后的4.16 ℃和5.32 ℃。平均净辐射值从降雪前的62.46 W·m-2降到了积雪覆盖期间的-4.12 W·m-2,平均地表热通量从-1.32 W·m-2降到了-2.71 W·m-2(图7,表3)。 这表明,秋末冬初13 cm 的积雪加速了土壤的热量释放。由图6 和图7 可知,相较于瞬时积雪,积累时间较长的积雪对深层土壤温度的影响更加显著。
表3 PT1监测场2017年秋末冬初和春季过渡期积雪前后净辐射等参数的变化Table 3 Variation of net radiation and so on before and after a snowfall during spring transitional period and from autumn to winter and in 2017 at PT1 site
图6 PT1监测场2014—2015年秋冬季节积雪前后气温(Ta)、地温(Tg)、净辐射以及5 cm地表热通量的变化Fig.6 Variation of air temperature(Ta),soil temperature(Tg),net radiation and heat flux of 5 cm from autumn to winter from 2014—2015 at PT1 site
图7 PT1监测场2017年春季过渡期瞬时积雪和秋末冬初连续积雪前后气温(Ta)、地温(Tg)、净辐射以及5 cm地表热通量的变化Fig.7 Variation of air temperature(Ta),soil temperature(Tg),net radiation and heat flux of 5 cm during spring transitional period and from autumn to winter period in 2017 at PT1 site
根据以上分析,祁连山区黑河上游积雪隔热保温效应深度阈值约为21 cm,不同于新疆天山地区冬季的10 cm[20],这与不同研究区域的积雪密度、结构等特征以及积雪的起止时间、持续时间[14]有关。
2013—2018 年,EB 监测场的气温冻结指数(FIa)和地表冻结指数(FIs)的范围分别为1 120~1 928 ℃·d 和822~945 ℃·d。气温融化指数(TIa)和地表融化指数(TIs)的范围分别为842~1 404 ℃·d和848~884 ℃·d。PT1 监测场的FIa和FIs的范围分别为2 168~2 363 ℃·d 与1 249~1 467 ℃·d。TIa和TIs的范围分别为708~865 ℃·d 与759~902 ℃·d。PT1监测场的海拔高于EB 监测场,其冻结指数更高,融化指数更低。相较于整个黑河流域的冻融指数及其变化范围[44-45],本研究区两个监测场的均偏小,但冻结指数差别较小。表明相对于整个黑河流域,本研究区中两个监测场的暖季温度相对偏低,且年变化较小。EB和PT1监测场的积雪指数值域较广,分别为690~4 730 cm·d和743~4 095 cm·d。两监测场的高积雪指数年份一致,2014 年积雪指数较大,FIa和FIs相差较大(图8)。本研究区中两个监测场的积雪指数普遍较小,但不同年份的积雪指数相差较大,最大积雪指数甚至接近俄罗斯地区[43]。
2013—2018年,EB和PT1两个监测场的活动层厚度没有明显变化趋势[23],平均活动层厚度分别为74.2 cm 和162.1 cm。EB 和PT1 监测场的活动层厚度变化范围为分别为61~86 cm 和159~164 cm。根据表4,EB 和PT1 监测场的活动层最大和最小的年份不一致。PT1 监测场,2014 年的活动层厚度最大,2015 年的活动层厚度最小。EB 监测场,2015 年的活动层厚度最大,2017 年的活动层厚度最小,相隔两年的活动层厚度变化达25 cm。相较于青藏高原北麓河地区活动层厚度以4.26 cm·a-1的速率增加[9],青藏高原平均活动层厚度呈增加趋势[51],祁连山黑河流域PT1 和EB 监测场,2013—2018 年的活动层厚度没有明显的变化趋势。
积雪是影响活动层厚度的一个重要因素[14,52],当积雪厚度相对较小或无积雪存在时,活动层厚度主要与气温有关[53],积雪厚度较大时,积雪对活动层厚度的影响甚至会超过气温[54]。在PT1 监测场,2014年的FIa较高,TIa较低。2014年比2013年的FIa高87 ℃·d,TIa低157 ℃·d,但在4 095 cm·d 的最大观测积雪指数影响下,2014 年的活动层厚度相比2013 年增加1.5 cm,且2014 年的活动层厚度最大。在EB 监测场,2015 年观测的积雪指数最大,为4 730 cm·d,导致FIa和FIs相差达1 106 ℃·d,TIa最低,FIa值偏大。2015 年的活动层厚度最大,较FIa最低和TIa最高的2014 年的活动层厚度增加了9 cm。相 较于2015 年,2017 年的TIa低133 ℃·d,FIa低51 ℃·d,活动层厚度却小25 cm(图8 和表4)。以上说明上一个冬季厚度较大且积累时间较长的积雪,对土壤具有显著的隔热保温作用,加深活动层厚度[14,53]。
图8 PT1、EB监测场冻融指数(FI/TI)、积雪指数(SCHI)和活动层厚度(ALT)的时序变化Fig.8 Time series of freezing-thawing index(FI/TI),snow cover height index(SCHI)and active layer thickness(ALT)at PT1 and EB sites
表4 PT1和EB监测场的活动层厚度(ALT)Table 4 Active layer thickness(ALT)at PT1 and EB sites
积雪影响土壤温度、土壤含水量以及土壤冻结和融化的开始时间,从而影响多年冻土活动层厚度[55]。土壤融化开始时间提前和冻结开始时间延后均有可能使活动层厚度增加[17,56]。在2014 年秋季至2015 年春季的积累时间较长且厚度较大的积雪影响下,2014 年末至2015 年初PT1 和EB 监测场的土壤温度明显高于其他年份同期。另外,PT1 监测场在2017 年冬末至春季的积雪影响下的土壤温度也明显较高(图3和图9)。
在PT1 监测场,2014 年的活动层厚度最大。2014 年的土壤融化开始时间较其他年份平均约提前12 天,土壤冻结开始时间较平均推迟了6 天。2013年的土壤融化期开始时间虽然提前约24天,土壤融化期比2014 年长5 天,但在积雪的隔热保温作用下,2013年融化期的平均土壤温度较2014年的约低0.23 ℃。2018 年融化期的平均温度高于其他年份约1 ℃,但融化期时间长度比其他年份缩短20~25 天。在EB监测场,2015年的活动层厚度最大,土壤冻结开始时间相较平均冻结开始时间推迟了12天。2014 年9月末—2015年3月末的厚度较厚且逐渐增加的积雪对土壤的保温作用,使得2015年开始至4 月10 日的平均土壤温度较其他年份相同时间段高约2.61 ℃。2017年的活动层厚度最小,这主要由于2017年的土壤融化期开始时间最迟,且融化期内活动层的平均温度低于其他年份(表5,图9)。由此可见,积雪对活动层厚度的影响主要体现在土壤冻结和融化开始时间以及土壤温度两个方面。若未来积雪厚度增加,则有可能导致土壤升温,活动层厚度加深[9]。
图9 2012—2018年PT1和EB监测场地5~160 cm温度剖面变化Fig.9 Variation of temperature profile from 2012—2018 of depth 5~160 cm of PT1 site
表5 PT1和EB监测场融化期与冻结期划分及对应融化期与冻结期内平均温度Table 5 Freezing/thawing periods and soil temperature during these periods at PT1 and EB sites
本研究通过野外监测场的监测数据,分析了2012—2019 年祁连山区黑河上游积雪对地表热量的影响,从反照率、净辐射、地表热通量、冻融指数等多个方面探讨了不同的积雪厚度、积雪时间以及积雪持续状态对土壤温度和活动层的影响。主要结论如下:
(1)祁连山地区的降雪主要发生在10—11 月及4—5 月,受山地地形的影响,新雪的反照率最大达到0.98。积雪厚度与雪面净辐射呈幂函数关系,表面积雪降低了地表能量平衡值,且对辐射平衡的影响并不只是积雪表面。
(2)不同深度的积雪对土壤温度的影响不同。在春季过渡期,18 cm 厚度的积雪有效阻碍了地表的升温;秋季至冬春季节,21 cm 及以上积雪厚度对土壤具有保温作用,防止土壤热量的损失,而厚度13 cm的积雪则加速了土壤的热量释放。
(3)2013—2018 年,EB 和PT1 监测场的活动层厚度变化范围分别为61~86 cm和159~164 cm,平均活动层厚度分别为74.2 cm 和162.1 cm。活动层厚度受积雪影响显著,没有呈现变化趋势。
(4)积雪对活动层厚度的影响主要体现在土壤冻结和融化开始时间以及土壤温度两个方面。积雪的隔热保温作用对活动层厚度具有显著影响,即使在气温融化指数较小且气温冻结指数较大的年份,最大的积雪指数会导致当年或翌年的活动层厚度偏深。在积雪保温、降温效应的影响下,相隔两年(2015—2017年)的活动层厚度相差可达25 cm。
积雪是影响活动层厚度的一个重要因素[14],具有一定厚度或持续时间较长的积雪,对地表具有隔热保温效应,减少地表热量损失。积雪对土壤的隔热效应影响土壤冻结和融化的开始时间及土壤温度,并进一步影响多年冻土活动层厚度的变化[55]。根据本研究发现,若未来积雪厚度增加,则可能导致多年冻土退化,加速土壤有机碳分解释放[28,57],影响碳循环过程。但由于本研究中两个监测场的野外观测时间有限,无法对积雪对气候反馈的长期效应做更系统的分析。在今后的研究中应重视未来祁连山区黑河上游积雪厚度的变化趋势研究[32,35,58],加强积雪对多年冻土及其活动层热状态影响的研究,增加气象监测台站并进行持续观测。