0 引言

青藏高原及其毗邻地区蕴藏着世界上两极之外最大的冰雪储量[1]， 以青藏高原为中心的冰川群是整个高亚洲冰川的核心， 是我国西北地区的主要水资源[2]。长江、 黄河和雅鲁藏布江等世界著名大河都发源于此， 是亚洲众多大江大河的发源地[3]。河流是陆地岩石风化产物到达海洋的主要输移载体， 按照物理化学性质的差异， 河流输移的物质可分为溶解性物质和非溶解性物质[4]。溶解性物质主要表现为水化学成分(离子)， 可以揭示流域内地表岩石化学风化速率， 对其所流经地区的环境具有指示意义[5]； 非溶解性物质主要表现为悬移质， 其定性、 定量研究可以评估大陆地壳剥蚀速率[6]。青藏高原的山系平均海拔高于4 000 m， 高海拔导致了区域相对低温和寒冷突出， 并且气温的日变化大[3]。在冰川作用区， 植被较差， 昼夜温差大， 受冰川运动、 融水高速冲刷等因素影响， 其物理、 化学风化速率高于大陆平均[7]； 并且冰川作用区位于高寒地带， 受人类活动影响有限， 水体中化学成分代表了自然界水文化学的本底值， 其悬移质更直接反应了河源区的机械剥蚀程度[8-9]。目前， 一些学者对唐古拉山相关研究多集中在水化学方面[10-11]， 因此， 有必要对高寒山区河源区的水化学和悬移质作进一步的研究， 这将有助于深入的了解该流域的物理化学性质和侵蚀特性。

本文基于冬克玛底冰川流域消融期(6-9月)气象、 径流资料， 并结合流域采集2013年消融期逐日定时径流样品， 对总溶解固体和悬移质变化特征进行了分析， 以期对高寒山区流域的地球化学和侵蚀有更详细、 更深入的认识， 为青藏高原高寒山区流域开展相关研究积累资料， 为今后相关研究提供科学的参考。

1 研究区概况

唐古拉山山脉横亘于青海省和西藏自治区之间， 是太平洋与印度洋流域的重要分水岭。山脉走向大致为北西西走向， 从西端的赤布张湖开始， 东延至西藏丁青附近的强拉日(布加岗日)， 长约500 km[12]。唐古拉山分布有冰川1 595条， 面积1 843 km2， 冰储量为140 km3[13]。冬克玛底冰川流域位于青藏高原腹地唐古拉山中段， 冬克玛底河是布曲河上游的一条支流， 而布曲河是长江南源当曲河的一条支流(图1)。研究区是冬克玛底河大本营水文断面(33°02′ N， 92°00′ E， 5 140 m a.s.l.)控制流域的一部分， 面积为38.33 km2， 流域海拔高度范围为5 140～6 104 m。在河流源头发育着冬克玛底冰川， 由大、 小冬克玛底冰川汇流而成的复合式山谷冰川， 是长江源区典型代表性的大陆型冰川， 大冬克玛底冰川朝向为朝南， 冰川面积约14.2 km2， 末端海拔5 360 m； 小冬克玛底冰川朝向为西南方向， 冰川面积约1.7 km2, 末端海拔5 420 m[14]。冬克玛底冰川流域的主要植被为高寒草甸， 草甸和基岩分别占流域的27%和24%[11]。

2 数据资料

本文统计了冬克玛底冰川流域大本营气象站(海拔5 140 m)2006-2013年的日气温和日降水资料， 分析其气温和降水变化。同时， 整理了冬克玛底冰川流域大本营水文断面(33°02′ N， 92°00′ E， 5 140 m a.s.l.)2007-2013年消融期(6-9月)的径流量。河水径流样品采集于水文断面(图1)， 直接用蒸馏水清洗过的干燥高密度聚乙烯塑料瓶采集径流水样。采样时间为2013-05-26-2013-09-26， 进行河水逐日定时(每天10:00和18:00， 北京时间， 下同)悬移质取样， 同时进行了逐日定时(每天10:00和18:00)TDS水样取样， 并收集降水样品测其TDS。悬移质水样取样后， 使用0.7 μm的Whatman玻璃纤维素膜过滤水样， 将附着悬移质的Whatman玻璃纤维素膜放入培养皿中保存， 于实验中常温晾干后， 称重， 得到悬移质浓度。径流中的TDS使用DDSJ-308A电导率仪进行测量。

3 结果和分析

3.1 气温和降水

冬克玛底冰川流域2006-2013年气温变化稳定， 年平均气温为-5 ℃， 全年只有6-9月(消融期)的平均气温在0 ℃以上(图2)， 平均气温为3.5 ℃， 2013年消融期的平均气温为3.7 ℃。流域2006-2013年年平均降水量为625 mm， 降水为增加趋势， 倾向率为11.8 mm·a-1， 消融期(6-9月)的年平均降水量为500 mm， 为增加趋势， 降水倾向率为14 mm·a-1(\%R\%2=0.501， \%P\%<0.05)， 消融期的降水量占总降水量的80%。2013年消融期的降水量为546 mm， 7月降水量最大为174.5 mm， 占消融期间降水量的32%， 其次是6月的降水量为164 mm。

雨滴溅蚀和由降雨产生的径流是土壤侵蚀的主要动力， 降雨侵蚀力是指降雨引起土壤侵蚀的潜在能力， Whichmerier首次提出以次降雨总动能\%E\%与30 min最大雨强的乘积作为次降雨侵蚀能力大小的指标[15]， 由于次降雨过程观测资料难以获取， 利用日雨量资料估算降雨侵蚀力时， 使用的降雨侵蚀力简易算法， 具体算法见文献[16]， 2013年降雨侵蚀力\%R\%值为1 103 MJ·mm·(hm2·h)-1， 降雨侵蚀力\%R\%值年内分配主要集中在消融期6-9月， 占全年\%R\%值的88%， 其中7、 8月这两个月的侵蚀力\%R\%值占全年的比率为52%， 6月侵蚀力占全年的比率为30%。2013年的降雨侵蚀力\%R\%值年内分配大致与降雨量类似。

3.2 径流

2007-2013年消融期(6-9月)冬克玛底冰川流域径流量的变化特征表现为7-8月径流量显著增大， 其中7月和8月两个月径流量占6-9月总径流量的69%； 7月径流量最大， 占6-9月总径流量的33%； 9月径流量最小， 只占6-9月总径流量的16%。2013年7月和8月两个月径流量占6-9月总径流量的63%。已有研究表明， 夏季气温会影响冰川的物质平衡与径流量， 而在气温升高的背景下， 流域径流的增加水量主要来源于冰川消融的加速[17-18]。通过分析冬克玛底冰川流域消融期径流量与气温、 降水量的关系可知， 径流与气温的相关性高于径流与降水的相关性， 2013年消融期日径流量与对应时期内的气温的相关系数为0.69(\%P\%<0.01)， 而与对应时期内的降水相关系数为0.17， 没有通过显著性检验。在2013年8月8日到2013年8月23日共计16天降水累计量为6 mm， 该期间最大降水量为1.4 mm， 降水量较小， 那么此阶段可看作气温对径流的影响， 该阶段的气温与径流量呈显著的正相关(\%R\%2=0.32， \%n\%=16， \%P\%<0.05)， 平均气温为6.5 ℃， 径流量变化波动也不大， 由于气温影响了冰川的消融强度， 进而影响了以融水补给为主的河流径流量， 当气温变化不大时(此时降水影响可忽略)， 河流的径流量变化也较稳定。

3.3 总溶解固体TDS

3.3.1 消融期TDS特征

总溶解固体(Total dissolved solids， TDS)指溶解于水中组分的总量， 是水化学成分的重要指标， 一般溶解物越多， TDS值越大， 受流域的岩石成分、 蒸发和降水等因素影响。冬克玛底冰川流域消融期降水中的TDS变化范围为0.4～19.4 mg·L-1， 平均值为5.8 mg·L-1， 远小于径流中的值。冬克玛底冰川流域消融期径流中TDS变化具有明显的时间规律， 呈现出由6月到8月逐渐降低， 8月降到最低， 9月上升到观测期的最大值， 即消融初期(6月)和末期(9月)， 径流中TDS值较高， 消融强烈期(7月和8月)， 径流中TDS值较低， 与径流量变化呈现出相反趋势。冬克玛底冰川流域消融期径流白天(08:00到当天17:00这一时段)TDS的平均值为64 mg·L-1， 其变化趋势大致为从6月(61 mg·L-1)到8月TDS逐渐降低， 8月的TDS量最小， 为46 mg·L-1， 9月份TDS上升到95 mg·L-1。消融期间河水晚上TDS的平均值为53 mg·L-1， 晚上TDS的时间变化规律和白天的变化趋势较为一致， 即由6月的60.5 mg·L-1， 下降到7月的44 mg·L-1， 最后降到8月的33.5 mg·L-1， 9月上升到87 mg·L-1(图3)。白天径流中的TDS量大于晚上的TDS， 相差10 mg·L-1。

冬克玛底冰川流域消融期径流逐日的TDS变化范围为31～140 mg·L-1， 平均值为60 mg·L-1， 为低矿化水(<200 mg·L-1)。变化规律由6月的62 mg·L-1， 降到7月的52 mg·L-1， 到8月降到最低为40 mg·L-1， 9月上升到观测期间最大值， 为91 mg·L-1(图3)。研究区域冰川覆盖率为41.5%， 冰川消融程度影响了河水径流TDS变化， 消融期径流受冰川消融影响强烈， 消融期的初期和末期， 流量较小， 较弱的水动力条件， 通过充分的水岩作用， 径流所携带物质有充足的居留时间， 使其溶解了大量的可溶性溶质， TDS浓度较高； 消融中期径流量增大， 对TDS的稀释作用增强， 并且河水与河床接触时间相对较短， 可溶性物质来不及充分溶解， TDS浓度较低。

3.3.2 TDS与气象因素

在此依据气象学的传统定义可知， 雨日指某日的降水量大于等于0.1 mm。通过分析可知， TDS和降水的线性关系很弱， 根据监测的降水事件表明， 在消融期只有4次连续3～4天无降水时段， 并且在无降水时段的前一天降水量小于1 mm， 前4天之内无中雨事件(日降水量大于等于10 mm并且小于25 mm是中雨)， 因此可以排除降水对TDS的影响， 假定河水径流中总溶解固体的多少取决于冰川消融的强度及冻土参与下的下垫面特征。同时选择与无降水时段的相邻降水时段， 作为典型的降水时段进行对比分析。

河源区河流中溶解的物质主要来源有岩石、 矿物风化和大气沉降， 本研究区内降水是大气沉降的主要方式之一， 对比消融期无降水和降水时段的典型时段， 可知在消融初期， NP1与P1、 NP2与P2的TDS值相近， 而在消融强烈期的降水时段中TDS略高于无降水时段的值(表1， 表2)， 推测是因为消融强烈期， 日平均气温高并且稳定， 一方面冰川运动加快， 冰体通过对基岩的拔蚀和磨蚀作用， 增大了矿物颗粒破碎和表面积， 加上大量的降水， 增强矿物水解能力[19]； 另一方面活动层厚度增加， 在降雨的作用下， 水流的流动路径增多， 使更多的矿物溶解在水中汇流到径流中， 所以TDS值略高于无降水时段。通过分析TDS和降水的线性关系很弱， TDS与日平均气温呈负相关， 相关系数为-0.72(\%P\%<0.01)， TDS与日径流量的线性相关系数为-0.3(\%P\%<0.05)， 但是流量与气温呈正线性相关， 相关系数为0.69(\%P\%<0.01)。这是因为气温影响了流量变化， 进而影响了TDS的变化。

3.3.3 TDS与径流

为详细分析TDS与流量的关系， 本文分析了8次流量-TDS时序关系， 如图4所示， 3次顺时针滞后事件， 4次逆时针滞后事件， 1次“8”字型滞后事件。其中图4(a)、 4(d)和4(c)事件中， 流量-TDS为顺时针关系， 这3次事件发生前期的流域有充足的降水(中雨或大雨事件)， 图4(a)和图4(d)事件中TDS随着流量的增加而降低， 表明径流对TDS的稀释作用， 随后流量的下降过程中同一径流量时TDS降低， 表明TDS被径流快速带走得不到及时补充。逆时针的事件中， 总体看来TDS在事件中表现出了随着径流的回落过程， 同一径流量时TDS升高， 表明TDS随着径流的回落有了补充。这8次关系中， 只有图4(h)事件发生前5天， 仅有累积降水 0.8 mm， 且平均气温为6.6 ℃， 气候因素表现稳定， 事件发生期间气温稳定(7.3～7.9 ℃)， 期间累积降雨量为2.6 mm， 在08-15日事件发生的第1天有1.4 mm降水， 08-18日发生0.4 mm的降水， 详细呈现了TDS随着径流的变化情况。

通过研究逐日径流流量与TDS的线性关系， 相关系数为-0.3， 且通过了置信度为95%的显著性检验， 表明径流对TDS有稀释作用。已有研究表明， 河流径流量与径流中溶解元素的浓度成乘幂函数关系[20]：

C=a×Q-b(1)

式中： \%C\%为径流中溶解元素的浓度(mg·L-1)； Q为日平均流量(m3·s-1)； \%a\%和\%b\%是方程拟合参数， 参数\%b\%表示流量与物质浓度的变化关系。

如图5所示， 2013年冬克玛底冰川流域逐日流量与TDS的拟合参数\%b\%为0.253， 并且ln\%Q\%与lnTDS为显著的负线性关系(\%P\%<0.01)， 表明流量对河水中的TDS浓度有很明显的调节作用。

3.4 悬移质

3.4.1 悬移质特征

冬克玛底冰川流域消融期径流中悬移质浓度(Suspended Sediment Concentration， SSC)变化具有明显的时间规律： 消融初期和末期(5月和9月)径流中悬移质浓度较低， 消融强烈期(7、 8月)径流中悬移质浓度较高， 与径流量变化表现出同步趋势， 与TDS表现出相反变化趋势， 两者相关系数为-0.40(\%P\%<0.01)。径流形成的强度及其过程有差别， 就会对流域的地表有不同强度的侵蚀动力， 使河流输移的悬移质也会存在差异[21]。冬克玛底冰川流域白天径流中悬移质浓度平均为51 mg·L-1， 时间变化规律体现为6月到8月逐渐上升， 6月的悬移质浓度为11.4 mg·L-1， 7月上升到81 mg·L-1， 8月上升到最大值， 为95 mg·L-1， 9月的悬移质浓度为3.7 mg·L-1， 是消融期观测的最小值。晚上悬移质的平均浓度为190 mg·L-1， 变化规律与白天的较为一致， 6月到8月逐渐上升， 9月降到最低， 6-9月的悬移质浓度分别为53.6 mg·L-1、 277 mg·L-1、 394.5 mg·L-1和6.9 mg·L-1(图3)。

消融期悬移质浓度平均为122.8 mg·L-1， 6月到8月逐渐上升， 9月降到最低， 6-9月份的悬移质分别为32 mg·L-1、 179 mg·L-1、 240.9 mg·L-1和6.3 mg·L-1。消融中期(7、 8月气温是一年中气温最高的两个月)， 一方面冰雪消融和降水对径流的补给， 径流增大具有较大的水动力条件， 径流输移悬移质能力较强； 另一方面冰川磨蚀作用是产生悬移质的重要来源， 而地下冰融化对壤中流有一定的扰动作用， 这些扰动使土壤的潜在侵蚀率增加， 并且该时段大量的降水(降雨)， 降雨侵蚀力值较大进而冲刷和侵蚀作用增强， 从而导致径流中悬移质浓度高。

3.4.2 悬移质与气象因素

已有研究表明， 在河源区或冰川覆盖区， 夏季气温与径流呈正相关关系， 径流受夏季气温变化的控制[17,22]， 两者之间具有密切的因果关系， 河道中的径流量与日输沙量也具有密切的因果关系， 在相同的自然条件下这两者累积曲线也表现为显著的直线关系。因此流域气温与径流(径流与悬移质)之间具有密切的因果关系， 基本满足建立双累积曲线为直线关系， 因此可以利用气温与径流(径流与悬移质)的双累积曲线分析径流(悬移质)趋势变化， 并剔除气温(径流)影响的径流量(悬移质)的趋势性变化规律[23]。

通过建立的双累积曲线， 从图6中可以看出， 大体上来说， 日正积温和日径流量双累积曲线相对比较平稳， 没有表现出明显的转折变化， 基本上呈线性关系(\%P\%<0.01)， 表明在冰川覆盖率较大和多年冻土的研究区域消融期的径流受气温的影响较大， 气温与径流变化是同步的。日径流和日悬移质双累积曲线偏离趋势线， 表明悬移质随着径流的变化有了明显的改变， 可能是降雨的侵蚀或者下垫面发生了改变。在分析悬移质与气候因素(气温和降水)得知， 悬移质与气温的相关系数为0.49(\%P\%<0.01)， 悬移质与降水的相关系数为0.11(没有通过显著性检验)。分析比较消融期无降水时段和相邻降水时段的悬移浓度(表1、 表2)可知， 气温对悬移质的影响较大。NP3与P3时段之间气温较接近， 虽然P3时段降水量有45.7 mm， 该时段的悬移质浓度仅比无降水时段浓度略高； 其他相邻时段(降水时段与相邻无降水时段)都体现了气温高则悬移质浓度高的现象。

3.4.3 悬移质与径流

分析流量-SSC时序关系， 可以有效了解径流和悬移质浓度动态变化关系， 本研究分析了冬克玛底冰川流域10次流量-SSC事件(图7)， 7次顺时针滞后事件， 1次逆时针滞后事件， 2次直线型事件。顺时针事件中， 一般表现出悬移质浓度比径流最大值先达到， 或者与涨水过程相比， 在回落过程中相同流量时悬移质浓度较低， 其中图7(a)、 7(c)、 7(f)和7(g)事件发生前或开始， 有充足的降雨(中雨或大雨事件发生)， 表明前期降水强度较大的降雨容易引起顺时针滞后事件发生， 并推测观测点的悬移质来源在河道沉积的物质附近， 供应不充足或悬移质供给受到限制， 消耗后得不到及时补充。统计中的仅有1次的逆时针事件图4(d)， 表明了该次事件中观测点上游侵蚀量较高， 悬移质来源较远， 事件中悬移质供应充足， 消耗后有及时的补充。2次直线型事件， 则表明悬移质随着流量的增加(减少)而增加(减少)。

悬移质与径流呈正相关关系， 相关系数为0.68(\%P\%<0.01)。已有研究显示表明， 河流径流量与悬移质的浓度成乘幂函数关系：

S=KQm (2)

式中： \%S\%代表悬移质浓度(mg·L-1)； Q代表流量(m3·s-1)； \%K\%表示来沙系数； \%m\%为大于1的指数。

通过 2013年的径流量和悬移质的变化趋势分析得知， 径流量与悬移质浓度的乘幂函数关系为\%S\%=1.4549\%Q\%2.8722， \%m\%为2.8722， 并且lnQ与lnSSC为显著的线性关系lnQ=2.8722lnSSC+0.3749(\%R\%2=0.5672， \%P\%<0.01)(图5)， 悬移质浓度随径流量的增加而增加， 表明径流量较大时， 河水的输移悬移质能力也较强。

3.5 消融期TDS和悬移质输移计算

根据消融期每天悬移质浓度与同期径流流量， 可得知水文断面每天悬移质输移量。2013年6月和9月水文断面输移悬移质量较小， 6月平均每天输移悬移质为9.1 t·d-1， 9月平均每天输移悬移质为1.2 t·d-1， 7月和8月输移悬移质量较大， 分别为76.5 t·d-1和91.5 t·d-1。2013年消融期冬克玛底冰川流域水文断面输移悬移质的总量为6.722×103 t。悬移质与径流变化的关系大致为， 随着径流量增大， 相对应的输移悬移质量也较大。水文断面的悬移质输移与该流域的地貌、 地形坡度和气候等过程紧密相关， 反映了该流域机械侵蚀强度。根据相似的原理计算TDS输移量， 6-9月平均每天输移TDS分别为17.7 t·d-1、 22.1 t·d-1、 14.8 t·d-1和17.9 t·d-1， 消融期断面输移TDS的总量为2.214×103 t。

假定水文断面输移的悬移质为径流输移的物理侵蚀量， TDS为径流输移的化学侵蚀量， 流域的物理、 化学风化速率可以通过下式获得：

R物理=SSC×Q×T/A(3)

R化学=TDS×Q×T/A(4)

式中： \%R\%为流域侵蚀速率(t·km-2)； \%R\%物理为物理侵蚀速率； \%R\%化学为化学侵蚀速率； \%T\%为计算的时间段； Q为流量(m3·s-1)； \%A\%为流域面积(km2)。

将冬克玛底冰川流域水文断面实测径流量、 TDS浓度和悬移质浓度带入公式进行计算， 得出2013年断面消融期(6-9月)物理侵蚀速率为175 t·km-2， 高于世界主要流域机械剥蚀率年平均值150 t·(km2 a)-1， 消融期化学侵蚀速率为58 t·km-2， 高于世界主要流域盆地化学风化率年平均值36 t·(km2·a)-1[24]， 冬克玛底冰川流域水文断面控制以上的区域物理化学侵蚀速率较高， 消融期流域的化学与物理侵蚀率比值为0.33， 与喜马拉雅山的比值接近[25]， 高于天山乌鲁木齐河源1号冰川水文点观测到的比值， 低于天山乌鲁木齐河源空冰斗水文点观测到的比值[26]。

4 结论

本文基于2013年冬克玛底冰川流域气象水文资料和消融期的TDS、 悬移质观测数据， 对消融期河水的TDS和悬移质变化特征进行了研究， 得到以下主要结论：

(1) 2013年消融期的平均气温为3.7 ℃， 消融期的降水量为546 mm。2013年降雨侵蚀力\%R\%值年内分配主要集中在消融期6-9月， 占全年\%R\%值的88%， 其中7、 8月这两个月的侵蚀力\%R\%值占全年的比率为52%。2013年的降雨侵蚀力\%R\%值年内分配大致与降雨量类似。2013年7月和8月两个月径流量占6-9月总径流量的63%。

(2) 冬克玛底冰川流域消融期TDS变化范围为31～140 mg·L-1， 平均值为60 mg·L-1， TDS变化具有明显的时间规律： 呈现出由6月到8月逐渐降低， 8月降到最低， 9月上升到观测期的最大值， TDS与日平均气温呈负相关， 相关系数为-0.72(\%P\%<0.01)， TDS与日径流量的线性相关系数为-0.3(\%P\%<0.05)。

(3) 消融期悬移质浓度平均为122.8 mg·L-1， 消融初期和末期悬移质浓度较低， 消融强烈期悬移质浓度较高， 悬移质与径流呈正相关， 相关系数为0.68(\%P\%<0.01)， 流量与悬移质时序变化事件中， 主要以顺时针滞后事件为主。

(4) 2013年冬克玛底冰川流域消融期的化学侵蚀总量和物理侵蚀总量分别为2.214×103 t 和6.722×103 t， 化学侵蚀与物理侵蚀率的比值为0.33。

参考文献:

[1] Qiu J. China: the third pole[J]. Nature News, 2008, 454(7203): 393-396.

[2] Yao Tandong, Liu Shiyin, Pu Jianchen, et al. Recent glacier retreat in High Asia in China and its impact on water resource in Northwest China[J]. Science in China: Series D Earth Sciences, 2004, 47(12): 1065-1075. [姚檀栋, 刘时银, 蒲健辰, 等. 高亚洲冰川的近期退缩及其对西北水资源的影响[J]. 中国科学: D辑 地球科学, 2004, 34(6): 535-543.]

[3] Zheng Du, Zhao Dongsheng. Characteristics of natural environment of the Tibetan Plateau[J]. Science and Technology Review, 2017, 35(6): 13-22. [郑度, 赵东升. 青藏高原的自然环境特征[J]. 科技导报, 2017, 35(6): 13-22.]

[4] Wang Jiasheng, Chen Li, Fan Beilin,et al. Relationship between ion transport and sediment discharge in river[J]. Advances in Water Science, 2009, 20(5): 658-662. [王家生, 陈立, 范北林, 等. 河流水化学特性与流域泥沙输移的相关性研究[J]. 水科学进展, 2009, 20(5): 658-662.]

[5] Li Jingying, Zhang Jing. Natural controls of fluvial denudation rates in major drainage basins of China[J]. Scientia Geographica Sinica, 2003, 23(4): 434-440. [李晶莹, 张经. 中国主要流域盆地风化剥蚀率的控制因素[J]. 地理科学, 2003, 23(4): 434-440.]

[6] Srivastava D, Kumar A, Verma A, et al. Characterization of suspended sediment in meltwater from glaciers of Garhwal Himalaya[J]. Hydrological Processes, 2014, 28(3): 969-979.

[7] Hodson A, Porter P, Lowe A, et al. Chemical denudation and silicate weathering in Himalayan glacier basins: Batura Glacier, Pakistan[J]. Journal of Hydrology, 2002, 262(1): 193-208.

[8] Singh A K, Hasnain S I. Aspects of weathering and solute acquisition processes controlling chemistry of sub-Alpine proglacial streams of Garhwal Himalaya, India[J]. Hydrological Processes, 2002, 16(16): 835-849.

[9] Chen C N, Tsai C H, Tsai C T. Simulation of runoff and suspended sediment transport rate in a basin with multiple watersheds[J]. Water Resources Management, 2011, 25(3): 793-816.

[10] Sheng Wenkun, Wang Ninglian, Pu Jianchen. The hydrochemical characteristics in the Dongkemadi Glacier area, Tanggula range[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 1996, 18(3): 235-243. [盛文坤, 王宁练, 蒲健辰. 唐古拉山冬克玛底冰川作用区的水化学特征[J]. 冰川冻土, 1996, 18(3): 235-243.]

[11] Wang Jian, Aihemaiti Aximu, Ding Yongjian, et al. Variations of pH value and electrical conductivity in the Dongkemadi basin, Tanggula range[J]. Environmental Science, 2007, 28(10): 2301-2306. [王建, 艾合麦提·阿西木, 丁永建, 等. 唐古拉冬克玛底冰川流域pH值和电导率分析[J]. 环境科学, 2007, 28(10): 2301-2306.]

[12] Jiao Keqin, Shen Yongping. The Quaternary glaciations and glacier properties in the Tanggula range[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2003, 25(1): 34-42. [焦克勤, 沈永平. 唐古拉山地区第四纪冰川作用与冰川特征[J]. 冰川冻土, 2003, 25(1): 34-42.]

[13] Liu Shiying, Yao Xiaojun, Guo Wangqin, et al. The contemporary glacier in China based on the Second Chinese Glacier Inventory[J]. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(1): 3-16. [刘时银, 姚晓军, 郭万钦, 等. 基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 地理学报, 2015, 70(1): 3-16.]

[14] Zhang Jian, He Xiaobo, Ye Baisheng, et al. Recent variation of mass balance of the Xiao Dongkemadi glacier in the Tanggula range and its influencing factors[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2013, 35(2): 263-271. [张健, 何晓波, 叶柏生, 等. 近期小冬克玛底冰川物质平衡变化及其影响因素分析[J]. 冰川冻土, 2013, 35(2): 263-271.]

[15] Wischmeier W H. A rainfall erosion index for a universal soil-loss equation[J]. Soil Science Society of America Journal, 1959, 23(3): 246-249.

[16] Zhang Wenbo, Xie Yun, Liu Baoyuan. Spatial distribution of rainfall erosivity in China[J]. Journal of Mountain Science, 2003, 21(1): 33-40. [章文波, 谢云, 刘宝元. 中国降雨侵蚀力空间变化特征[J]. 山地学报, 2003, 21(1): 33-40.]

[17] Jiao Keqin, Ye Baisheng, Han Tianding, et al. Response of runoff to climate change in the Glacier No.1 at the headwater of Ürümqi River, Tianshan Mountains during 1980-2006[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2011, 33(3): 606-611. [焦克勤, 叶柏生, 韩添丁, 等. 天山乌鲁木齐河源1号冰川径流对气候变化的响应分析[J]. 冰川冻土, 2011, 33(3): 606-611.]

[18] Sun Meiping, Li Zhongqin, Yao Xiaojun, et al. Analysis on runoff variation of Glacier No.1 at the headwaters of the Ürümqi River from 1959-2008[J]. Journal of Natural Resources, 2012, 27(4): 650-660. [孙美平, 李忠勤, 姚晓军, 等. 1959-2008年乌鲁木齐河源1号冰川融水径流变化及其原因[J]. 自然资源学报, 2012, 27(4): 650-660.]

[19] Han Tianding, Ye Baisheng, Li Xiangying, et al. Variations of conductivity and TDS of the runoff at the headwaters of the Ürümqi River, Tianshan Mountains[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2009, 31(4): 759-765. [韩添丁, 叶柏生, 李向应, 等. 乌鲁木齐河源径流电导率和TDS的变化特征[J]. 冰川冻土, 2009, 31(4): 759-765.]

[20] Qin J, Huh Y, Edmond J M, et al. Chemical and physical weathering in the Min Jiang, a headwater tributary of the Yangtze River[J]. Chemical Geology, 2006, 227(1): 53-69.

[21] Tao Zhen, Gao Quanzhou, Yao Guanrong, et al. The sources, seasonal variation and transported fluxes of the riverine particulate organic carbon of the Zengjiang River, Southern China[J]. Acta Scientiae Circumstantiae, 2004, 24(5): 789-795. [陶贞, 高全洲, 姚冠荣, 等. 增江流域河流颗粒有机碳的来源、含量变化及输出通量[J]. 环境科学学报, 2004, 24(5): 789-795.]

[22] Ye Baisheng, Yang Daqing, Jiao Keqin, et al. The Ürümqi River source Glacier No.1, Tianshan, China: changes over the past 45 years[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(21): 154-164.

[23] Mu Xingmin, Zhang Xiuqin, Gao Peng, et al. Theory of double mass curves and its applications in hydrology and meteorology[J]. Journal of China Hydrology, 2010, 30(4): 47-51. [穆兴民, 张秀勤, 高鹏, 等. 双累积曲线方法理论及在水文气象领域应用中应注意的问题[J]. 水文, 2010, 30(4): 47-51.]

[24] Gaillardet J, Dupré B, Allègre C J. A global geochemical mass budget applied to the Congo basin rivers: erosion rates and continental crust composition[J]. Geochimica Et Cosmochimica Acta, 1995, 59(17): 3469-3485.

[25] Singh O, Sharma M C, Sarangi A, et al. Spatial and temporal variability of sediment and dissolved loads from two alpine watersheds of the Lesser Himalayas[J]. Catena, 2009, 76(1): 27-35.

[26] Gao Wenhua, Gao Shu, Li Zhongqin, et al. Suspended sediment and total dissolved solid yield patterns at the headwaters of Ürümqi River, northwestern China: a comparison between glacial and non-glacial catchments[J]. Hydrological Processes, 2015, 28(19): 5034-5047.