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青藏高原及周边石冰川识别、冰储量及动力学过程研究进展被引量：1: 2024年; 青藏高原及周边分布着数量众多的石冰川,因其独特的蓄水功能和气候响应特征,不仅影响区域潜在的固态水资源,还增加了相应灾害发生的风险,受到越来越多的关注。当前,对石冰川识别、冰储量估算及其动力学过程模拟的探讨还较为缺乏,导致无法准确评估广大无资料或缺资料地区的石冰川变化及其气候响应特征。在系统梳理青藏高原及周边石冰川分布特征的基础上,综合回顾和总结了石冰川识别方法、冰储量估算方法、动力学过程及其模拟的研究进展。受观测数据缺乏和方法不确定性等问题的限制,当前青藏高原及周边石冰川编目、识别和冰储量估算精度仍面临诸多挑战。展望未来,应深入认识气候—石冰川动力学过程的相互作用机制,强化天—空—地多层次、多角度和多手段的石冰川监测,集成人工智能和新观测技术的石冰川识别和冰储量估算方法,准确评估气候变化条件下青藏高原及周边石冰川变化、未来趋势及其影响,进而服务于青藏高原及周边区域社会经济可持续发展。; 刘锦波张勇刘时银王欣蒋宗立; 关键词：气候变化冰储量水资源青藏高原

羌塘高原极大陆型冰川厚度分布模拟与冰储量估算: 2024年; 冰川厚度与储量是未来冰川变化预测、可用淡水资源估计以及潜在海平面上升评估等冰川学研究的前提。基于我国西部31条冰川实测探地雷达厚度数据,对GlabTop2冰厚模型进行参数校正和优化,模拟羌塘高原冰川厚度分布并评估冰川水资源总量,结果表明:(1)GlabTop2模型模拟的冰川平均厚度与实测平均厚度较接近,二者相关性为0.87,均方根误差为18.2 m,模型对冰川厚度的高估和低估分别为9%和-17%,模型模拟冰川中流线基岩地形形状的能力优于剖面基岩形状;(2)2022年羌塘高原冰川储量为(177.6±26.6)km^(3),平均冰川厚度为(88.2±12.3)m,冰储量集中分布在5600~6200 m,为(148.28±22.24)km^(3),占整个羌塘高原冰川总储量的84.4%,其余高程带冰储量分布相对较少。; 梁鹏斌牟建新高永鹏田立德李林涛; 关键词：羌塘高原探地雷达

基于高精度DEM和GPR数据的冰川冰储量估算 ——以八一冰川为例: 杨康

基于冰川流速的喀喇昆仑地区典型冰川厚度反演与冰储量估算: 2023年; 文章以青藏高原喀喇昆仑地区却哥隆玛冰川、锡亚琴冰川和巴尔托洛冰川3条规模较大且具代表性的冰川作为研究对象,利用Sentinel-1A卫星雷达影像和像素跟踪算法获取冰川表面流速数据,并基于数字高程模型(digital elevation model,DEM)和冰川表面流速数据,运用层流理论对目标冰川进行厚度反演和冰储量估算;采用全球冰川厚度产品对反演结果进行准确度评价,同时探讨采用层流理论反演冰厚的内在机制及存在的不确定性。结果表明,采用层流理论反演冰川厚度具有较好的可行性。研究结果可为青藏高原冰冻圈动态变化研究提供参考。; 王纪硕张齐民孙一丹张豪磊张子彦闫世勇; 关键词：冰储量

基于星载雷达特征参数的黄河冰厚反演及冰储量估算被引量：2: 2022年; 冰厚是冰凌成因分析及预报的重要基础信息,可为防凌减灾提供重要依据。以黄河内蒙古段包头至头道拐水文站为例,利用Sentinel-1雷达影像结合Sentinel-2光学影像对研究区河冰厚度进行估算,首先对Sentinel-2光学影像进行处理,提取凌汛期前黄河主河道边界;然后对Sentinel-1雷达影像进行处理,提取2个强度信息和4个极化分解参数,分析6个雷达特征参数与河冰厚度的相关性;选择相关性最高的参数,采用统计回归方法建立冰厚反演线性回归模型,模型的调整R2为0.657,验证RMSE为9.82 cm,MRE为13.46%,MAE为8.26 cm;对凌汛期黄河冰厚进行反演,分析冰厚时空变化特征,并估算冰储量,同时讨论了河冰的散射机制。研究证明了主动微波遥感数据在黄河冰厚反演中的可行性,可为黄河内蒙古段防凌减灾提供科学参考。; 刘斌冀鸿兰翟涌光张宝森郜国明; 关键词：冰储量黄河内蒙古段

祁连山七一冰川雷达测厚及冰储量估算: 2022年; 冰厚分布和冰储量是冰川水资源、冰川变化和冰川动力学模拟研究的基础数据。本文基于七一冰川冰厚度雷达测量结果,结合GPS位置数据、遥感数据和冰川地形数据,运用协同克里金空间插值算法,绘制了冰厚分布图和冰床地形图,并运用厚度积分法估算了冰川冰储量。2015年七一冰川的面积为2.517km^(2),平均冰厚和冰储量分别为44.9m和0.1129km^(3),实测最大冰厚为115m。海拔4 480~4 600m和海拔4 640~4 800m是七一冰川两个冰厚值较大的区域,平均冰厚分别为88m和97m。; 魏文霞李真李亚楠; 关键词：七一冰川探地雷达冰储量

祁连山托来南山6号冰川雷达测厚与冰储量分析: 2022年; 冰川厚度测量是冰储量估算的关键。基于2019年7月利用探地雷达在托来南山6号冰川主冰川的测厚结果,通过普通克里格法绘制了主冰川的冰厚分布图,计算出主冰川的平均厚度为(39.61±5.32)m,冰厚空间分布呈自边缘向中间逐渐增厚的特征,最大冰厚[(100.78±1.78)m]位于纵剖面海拔4770 m附近的凹陷盆地,结合半物理公式估算出整条冰川的冰储量为(0.0504±0.0082)km^(3)。冰床为典型槽谷地形,谷槽横剖面呈U形,且随海拔的升高谷槽宽度逐渐变小。现有的面积-体积公式并不适用于单条冰川的冰储量估算,但分类型拟合公式具有降低估算结果误差的潜力。; 车正王宁练王宁练陈安安

西藏阿里地区嘎尼冰川厚度特征及冰储量估算被引量：7: 2019年; 冰川厚度和冰下地形是冰川学研究中相当宝贵的数据。2018年5月,利用探地雷达(GPR)对西藏阿里地区喀喇昆仑山脉南部的嘎尼冰川进行了冰川厚度测量。基于ArcGIS中的地统计分析模块,运用Kriging插值方法对冰川非测厚区进行插值计算,结合差分GPS数据、遥感影像数据和地形数据,分析了嘎尼冰川横、纵剖面厚度特征,绘制了冰川冰下地形图和冰川厚度分布图,并估算了冰川冰储量。结果表明:嘎尼冰川冰下地形存在空间差异,东支冰下地形起伏较大,西支相对平缓,冰川作用以下蚀为主,冰川面积为4.31 km^2,平均厚度为51.2 m,最大厚度出现在东支海拔5 970 m处,约为136.6 m,冰储量为0.218 km^3。; 靳胜强田立德; 关键词：青藏高原探地雷达冰储量

基于多种方法的冰川冰储量结果对比研究——以老虎沟流域为例: 冰川作为冰冻圈的重要组成部分,是反映气候变化的天然“记录器”和“预警器”,也是重要的淡水资源。全球气候变暖背景下,中国西部冰川普遍处于萎缩减薄状态。特别对于西北干旱区,冰川及其融水作为最重要的水资源。监测流域尺度的冰川变...; 高永鹏; 关键词：冰川冰储量; 文献传递

冰川冰储量计算方法及发展趋势被引量：8: 2018年; 冰川冰储量不仅是冰川的重要属性,而且是核算冰川水资源及预测冰川变化的基础数据,因此准确计算冰川冰储量及其变化具有重要的理论与现实意义。目前冰川储量估算的主要方法有经验公式法、冰厚模型估算法、探地雷达法;冰川储量相对变化计算方法有实地测量法和遥感监测法。通过系统分析和讨论各计算方法的原理、现状及存在的问题,以期为冰川储量估算提供方法参考。研究表明:对于冰川冰储量计算而言,经验公式法适用于区域性或全球性的冰川储量估算;模型估算法适用于个体或小范围冰川储量估算;探地雷达法适用于人类易到达区域冰川储量的估算。对于冰川冰储量相对变化计算,实地测量法适用于对精度要求高且满足实地测量条件的单条或中小型冰川,遥感监测法适用于全球性冰储量变化估算,但需改进算法和提高数据空间分辨率。目前,随着无人机技术的逐步应用,以及冰川流速等理论模型的提出,为冰川冰储量估算方法的发展提供了新契机。; 高永鹏姚晓军刘时银祁苗苗宫鹏安丽娜李晓锋段红玉; 关键词：冰川计算方法

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