【类型】期刊

【作者】姚晓军，刘时银，朱钰，宫鹏，安丽娜，李晓锋（西北师范大学地理与环境科学学院；中国科学院寒区旱区环境与工程研究所；兰州交通大学测绘与地理信息学院）

【作者单位】西北师范大学地理与环境科学学院；中国科学院寒区旱区环境与工程研究所；兰州交通大学测绘与地理信息学院

【刊名】冰川冻土

【关键词】 冰川；长度；中流线；冰川编目；GIS

【资助项】国家自然科学基金(41261016)；科技部科技基础性工作专项(2013FY111400)；甘肃省高等学校科研项目

【ISSN号】1000-0240

【页码】P1563-1570

【年份】2019

【期号】第6期

【期刊卷】1;|7;|8;|2

【摘要】冰川长度是冰川编目的重要组成部分,在冰川变化研究中具有十分重要的作用.基于冰川轮廓矢量数据和数字高程模型数据,从冰川形态角度提出了针对单一盆地与单一出口、复式盆地与单一出口、冰帽三种类型冰川的中流线自动提取方案,并在GIS软件支持下实现了冰川海拔最高点与最低点、冰川中流线的自动提取.以乌鲁木齐河源1号冰川、喀纳斯冰川、古里雅冰帽和野牛沟冰帽为例,分别提取了各条冰川的中流线,结果表明SRTM和ASTER GDEM两类数字高程模型数据对冰川海拔最高点与最低点的位置判别影响较小;对单一盆地与单一出口类型冰川中流线实现了自动化提取,而对于复式盆地与单一出口冰川类型和冰帽类型,在冰川中流线提取中仍需专家知识支撑.与我国第一次冰川编目中的长度数据相比,本方法提取的冰川长度数据更加合理,对于补充与完善我国第二次冰川编目数据集具有一定的参考价值.

【全文】 文献传递

基于GIS的冰川中流线自动提取方法设计与实现

姚晓军1， 刘时银2*， 朱 钰1,3， 宫 鹏1， 安丽娜1， 李晓锋1

(1.西北师范大学 地理与环境科学学院，甘肃 兰州 730070； 2.中国科学院 寒区旱区环境与工程研究所，甘肃兰州 730000； 3.兰州交通大学 测绘与地理信息学院，甘肃 兰州 730070)

摘 要：冰川长度是冰川编目的重要组成部分，在冰川变化研究中具有十分重要的作用. 基于冰川轮廓矢量数据和数字高程模型数据，从冰川形态角度提出了针对单一盆地与单一出口、复式盆地与单一出口、冰帽三种类型冰川的中流线自动提取方案，并在GIS软件支持下实现了冰川海拔最高点与最低点、冰川中流线的自动提取. 以乌鲁木齐河源1号冰川、喀纳斯冰川、古里雅冰帽和野牛沟冰帽为例，分别提取了各条冰川的中流线，结果表明SRTM和ASTER GDEM两类数字高程模型数据对冰川海拔最高点与最低点的位置判别影响较小； 对单一盆地与单一出口类型冰川中流线实现了自动化提取，而对于复式盆地与单一出口冰川类型和冰帽类型，在冰川中流线提取中仍需专家知识支撑. 与我国第一次冰川编目中的长度数据相比，本方法提取的冰川长度数据更加合理，对于补充与完善我国第二次冰川编目数据集具有一定的参考价值.

关键词：冰川； 长度； 中流线； 冰川编目； GIS

0 引言

冰川是冰冻圈的重要组成部分，被誉为气候变化的“记录器”和“预警器”[1-2]. 中国是世界上中低纬度山岳冰川最发育的国家之一，共有冰川48 571 条，面积约5.18×104 km2[3]. 受全球气候变暖影响，除喀喇昆仑山地区冰川较稳定外[4]，中国其他区域冰川普遍呈退缩减薄状态[5]. 冰川长度信息不仅是冰川编目的基本参数之一[8-9]，而且是气候变化重构、冰川冰储量评估、冰川动力学模型构建和冰川未来变化预测的关键参数[10-13]，在冰川变化研究中具有十分重要的地位.

作为衡量冰川几何形态参数之一，冰川长度的定义学术界仍存在争议. 目前主要有两种观点，一种观点认为冰川长度是指冰川最长主流线的长度[14-15]，另一种观点则将冰川最高角峰沿冰川中轴线到冰川末端的长度定义为冰川长度[16-18]. 在我国第一次冰川编目中，将冰川长度分为冰川最大长度、裸露冰面长度、消融区长度和平均长度四项，其中最大长度指冰川最长的轴线距离，平均长度指每条支冰川或各粒雪盆至冰川末端最大长度的平均值[9]. 传统的冰川长度信息提取主要采用人工方法，不仅费时费力效率低下，而且不具备可重现性和一致性[18]. 随着地理信息系统(GIS)技术的快速发展，近年来国外一些学者提出了冰川长度信息自动或半自动提取方法，如Schiefer等[19]基于水文模型提取冰面最长水流路径，并将其长度作为冰川长度，但该数值普遍偏大10%～15%； Le Bris和Paul[18]基于冰川轴线概念实现了冰川最高点至冰川末端中流线的自动提取，但对于部分冰川该结果并不一定代表冰川最大长度，且无法满足冰川冰储量计算模型要求； Machguth和Huss[17]基于冰面坡度和冰川宽度概念提出了一种新的冰川长度提取方法，并将其应用于东格陵兰地区冰川，但该方法亦存在着与Le Bris和Paul[18]方法类似的不足； Kienholz等[16]基于成本距离思想提出了提取冰川中流线的三个步骤，该方法的优点是可以同时获取冰川各支流的中流线，缺点是计算过程较复杂，且部分冰川中流线需要人为调整. 截至目前，我国尚无较为成熟的冰川长度自动化提取方法.

2006年，科技部启动了科技基础性工作专项“中国冰川资源分布及其变化调查”项目，旨在充分认识中国冰川资源分布以及变化状况[3]. 为便于与我国第一次冰川编目中的长度数据相比，亟需利用我国第二次冰川编目成果数据提取各冰川的最大长度和平均长度，本文基于GIS技术构建冰川中流线(即冰川中轴线)自动提取流程，为进一步完善我国第二次冰川编目信息和构建冰川冰储量计算模型提供借鉴与参考.

1 数据来源

在中国第一次冰川编目中，按照《国际冰川编目规范》列出了每条冰川形态类型，并用6位数字表示，其中第2位表示冰川形态，共分为不定或混杂的、复式流域、复式盆地、单一盆地、冰斗、雪凹、火山口、裙状冰、群和残余10类[9]. 从冰川积累区形态来看，主要包括单一盆地和复式盆地两种类型； 从冰川消融区末端形态来看，则可分为单一末端和多个末端两大类，其中后者主要对应冰原和冰帽类型冰川. 基于冰川形态考虑，本文分别选取乌鲁木齐河源1号冰川、喀纳斯冰川、野牛沟冰帽和古里雅冰帽作为冰川中流线自动提取测试对象，4条冰川矢量数据来源于中国第二次冰川编目数据集(V1.0)，由中国科学院寒区旱区环境与工程研究所提供[20]. 其中，乌鲁木齐河源1号冰川原为双冰斗-山谷冰川[21]，由于冰川末端退缩，于1993年分离为东、西两条独立的冰川[22]，即演变为两条单一盆地、单一出口的冰川，面积分别为1.03 km2和0.55 km2. 喀纳斯冰川位于阿尔泰山，面积31.25 km2，为复式山谷冰川，代表复式盆地、单一出口类型冰川[23]. 古里雅冰帽位于西昆仑山，是目前在中低纬度发现的最高、最大、最厚和最冷的冰帽[24]，冰川形态为裙状冰，面积111.37 km2. 野牛沟冰帽为典型的小冰帽[25]，面积7.62 km2，分布于昆仑山口西侧的博卡雷克塔格山山脊，这两条冰川代表复式盆地、多个末端的冰川形态类型.

本文所用的数字高程模型(DEM)数据为SRTM V4.1和ASTER GDEM V1.0，二者空间分辨率分别为90 m和30 m，数据均从中国科学院计算机网络信息中心国际科学数据镜像网站(http://www.gscloud.cn)下载获得.

2 单一盆地、单一出口冰川中流线提取

受地形发育条件限制，规模较小的山地冰川多属于单一盆地、单一出口类型，如按面积<2.0 km2的冰川计算，此类冰川约占我国冰川总数量的90%[3].

2.1 冰川海拔最高点与最低点提取

作为提取冰川中流线的第一步，首先要基于DEM数据获取冰川轮廓上的海拔最高点和最低点. 在Machguth和Huss[17]提出的方法中，由于矢量数据与栅格数据之间的转换，在提取冰川最高点或最低点时有可能存在偏差. 为避免空间数据结构转换带来的误差，尽可能不修改冰川轮廓矢量数据，本文在提取冰川海拔最高点与最低点时不进行矢量栅格转换，技术路线如图1所示. 需要说明的是，利用本方法提取的高程点不仅包括冰川附近海拔最高点与最低点，而且可以自动提取出冰川轮廓附近局部的海拔最高点与最低点. 对于单一盆地、单一出口类型冰川，我们假设每条冰川海拔最高点和最低点各仅有1个，通过对自动提取的高程点按高程值排序即可获得冰川附近海拔最高点与最低点，继而通过邻近分析寻找到距其最近的冰川轮廓上的点，这两个点即为冰川海拔最高点与最低点.

图2为基于SRTM和ASTER GDEM两种DEM数据提取的乌鲁木齐河源1号冰川海拔最高点和最低点. 显然，由于两种DEM数据空间分辨率和高程值的差异，自动识别的冰川轮廓附近海拔最高点与最低点位置存在着不一致性，相比较而言，乌鲁木齐河源1号冰川东支海拔最高点与最低点偏移量大于西支. 若仅从冰川形态来看，基于SRTM数字高程模型数据提取的冰川最高点与最低点结果在乌鲁木齐河源1号冰川西支及东支末端优于ASTER GDEM提取结果，但后者在东支最高点的识别结果则更好一些. 参考Le Bris和Paul[18]的建议，如果冰川海拔最高点与最低点自动提取结果与真实的该点位置(主要依据冰川形态来判别)存在偏差，可采用人工方式进行微调.

2.2 冰川中流线提取

基于提取的冰川轮廓上海拔最高点与最低点数据，首先将冰川轮廓线数据进行分割，以乌鲁木齐河源1号冰川为例，东、西支分别被分割为两条独立且相连的线段. 以分割后的冰川轮廓线数据作为输入，采用欧氏距离将平面划分为两个区域，即每个区域为距各冰川轮廓线片段距离最近的点集，则两个区域的公共边即为中轴线，该线段可视作冰川中流线[18]. 图2给出了乌鲁木齐河源1号冰川东、西支中流线提取结果，由于基于两种DEM数据提取的冰川海拔最高点与最低点存在差异，因此冰川中流线亦在冰川积累区上部和消融区末端有所不同. 结果表明，基于SRTM数字高程模型数据提取的乌鲁木齐河源1号冰川东、西支长度分别为2 062.2 m和1 720.7 m，基于ASTER GDEM数据提取的长度分别为2 064.1 m和1 706.1 m，二者差异均<1.0%，这表明根据冰川轮廓来提取冰川中流线时，SRTM和ASTER GDEM两种数字高程模型数据采用其中之一即可.

3 复式盆地、单一出口冰川中流线提取

复式盆地、单一出口类型冰川多为规模较大的冰川，具体表现为冰川由多条支冰川组成，且各支冰川存在独立的海拔最高点，即每条冰川有一个海拔最低点和多个局部海拔最高点. 以喀纳斯冰川为例，按照单一盆地、单一出口冰川中流线提取方法，冰川中流线提取结果如图3(a)所示. 显然，对于较窄的支冰川而言，如喀纳斯冰川西南支(最高海拔为3 871 m)和北支(最高海拔为4 316 m)，冰川中流线提取结果与等高线走势基本一致. 但对于冰川积累区较宽或呈扇形的支冰川，自动提取的冰川中流线局部与冰川物质运动方向明显不一致，甚至出现由低海拔向高海拔延伸情况，如图3(a)喀纳斯冰川南侧的3条支冰川所示. 造成这种冰川中流线局部错误提取的原因是上述冰川中流线提取方法假设冰川积累区物质均向其中心部位运动，而较宽积累区的冰川通常并不满足这一条件.

为解决积累区较宽的支冰川中流线错误问题，我们在此引入“辅助参考线”概念，即首先按照冰面高程将冰川积累区划分为多个子流域，并参考冰川中值面积高度和等高线形态保留子流域部分公共边界线，技术路线如图4所示. 需要说明的是，“辅助参考线”类似于冰川内部的山脊线，除可采用水文分析方法提取外，郭万钦等[26]提出的山脊线方法亦适用. 由于“辅助参考线”主要用于冰川中流线提取错误的区域，对于该线段的选取和保留需要人工干预. 将提取的辅助参考线添加到根据局部最高点和最低点分割的冰川轮廓线，形成新的冰川轮廓线，并将此数据作为输入重新提取冰川中流线. 图3(b)为提取的喀纳斯冰川辅助参考线和修正后的冰川中流线，与单一盆地、单一出口冰川中流线提取方法结果相比，喀纳斯冰川南侧的3条支冰川的中流线明显得到改进，与冰川物质流动方向基本一致.

表1列出了喀纳斯冰川5条中流线修正前后的长度信息，除编号为⑤的中流线所在支冰川因位于冰川下端且与其它支冰川不相交而导致其长度不变外，其它4条中流线长度均发生改变. 经修正后编号为②的中流线最长(10 725.9 m)，其次是编号为①的中流线(长度10 643.3 m)，从这两条中流线最高海拔来看，后者海拔(4 316 m)高于前者(3 963 m)，表明从冰川海拔最高点至冰川末端的中流线长度并非冰川最大长度. 由《中国冰川目录II阿尔泰山区》[27]可知，喀纳斯冰川(编码为5A255E021)最大长度为10.8 km，平均长度为8.6 km，显然经修正后的冰川长度较修正前与该冰川持续退缩态势更加吻合[23]，即2006年喀纳斯冰川最大长度为10.7 km，平均长度为8.4 km.

4 冰帽类冰川中流线提取

注： 中流线编号与图3(b)编号一致

冰帽是一种形态与冰盖类似但规模较小的冰川类型. 冰帽多发育在山顶夷平面上，顶部平缓，整体形态呈穹形，在压力不均匀情况下，冰体内的冰从中心向四周呈放射状漫流[1]. 我国冰帽类型冰川数量较少，主要分布在昆仑山和羌塘高原，如马兰山冰帽、古里雅冰帽、普若岗日冰帽、藏色岗日冰帽、野牛沟冰帽等[28].

在现有的冰川中流线自动或半自动提取方法中，一般假设冰川海拔最高点和最低点均位于冰川轮廓上[14,16-18]. 然而，冰帽或平顶冰川往往不满足这一条件，其海拔最高点通常出现在冰川轮廓内部，且冰川末端呈现为裙状，即存在多个冰川末端. 为正确提取冰帽类型冰川中流线，我们首先采用郭万钦等[26]提出山脊线自动提取方法获得冰帽表面山脊线，并用山脊线将冰帽分割为多条彼此相邻的独立冰川，然后根据冰川积累区形态选择单一盆地和单一出口、复式盆地和单一出口中流线提取方法获得各条中流线，最后将各中流线合并形成冰帽的中流线，技术路线如图5所示.

图6和图7为按照上述方法提取的古里雅冰帽和野牛沟冰帽中流线. 其中，古里雅冰帽被划分为8条独立的冰川，图6上编号为7的冰川中流线最长，为12 295.4 m； 编号为3的冰川中流线最短，为3 217.4 m； 冰川中流线平均长度为7 602.3 m，平均宽度为14 649.6 m. 在我国第一次冰川编目中，古里雅冰帽最大长度和平均长度均为12.4 km[29]. 如按冰川平均宽度=冰川面积/冰川平均长度计算，其结果(9.6 km)与编目中的冰川平均宽度(11.0 km)存在很大差异，这表明对于冰帽类型冰川而言，用其中流线最大长度代替平均长度存在着不足.

由图7可知，野牛沟冰帽主山脊线沿东西向分布在冰川中部，冰川末端形似毛毛虫腹足. 按提取的山脊线对野牛沟冰帽进行分割，共划分出13条独立冰川，除编号为2～5的冰川各有两条中流线外，其余冰川均只有1条中流线. 在野牛沟冰帽上，编号为3的冰川东支中流线最长，为2 176.3 m； 编号为10的冰川中流线最短，为648.3 m； 冰川中流线平均长度为1 463.0 m，冰川平均宽度为5 208.1 m. 与野牛沟冰帽第一次编目结果[25]相比，本文提取的冰川最大长度偏大，而平均长度和平均宽度偏小. 1969-2007年野牛沟冰帽面积减少0.92 km2，南坡退缩速率大于北坡，但主山脊线部位冰川变化较小. 经量算，野牛沟冰帽主山脊线长度(对应其最大宽度)为5 349.4 m，低于第一次冰川编目中的野牛沟冰帽平均宽度(5.8 km)，这表明第一次编目中野牛沟冰帽平均长度偏小，即如果采用本方法提取的冰川平均长度与第一次冰川编目结果直接相比时，可能会低估冰川长度变化.

5 结论

基于冰川多边形矢量数据和数字高程模型数据，本文从冰川形态角度给出了三种自动提取冰川中流线策略，并在GIS软件支持下实现了各自的提取方法. 对于占我国冰川数量绝大多数的单一盆地、单一出口冰川而言，本文提出的方法简单易行且实现了完全自动化，有利于在短期内实现我国冰川编目中冰川长度信息的补充与完善. 对于复式盆地、单一出口冰川，基于“辅助参考线”的中流线提取方法弥补了Machguth和Huss、Le Bris和Paul方法中一条冰川仅有单条中流线的缺陷. 针对冰川形态较为特殊的冰帽类型冰川，因其难以满足现有冰川中流线提取方法的假设条件，通常无法得到与实际相符的冰川中流线，继而可能会导致得出错误的冰川长度信息，本文通过将冰帽类型冰川按山脊线重新划分来提取中流线，结果则更为合理.

本文提出的冰川中流线提取方法主要依赖于冰川轮廓形状，SRTM和ASTER GDEM两类数字高程模型数据仅对冰川海拔最高点与最低点选取有所影响，但误差较小. 与Kienholz等、Machguth和Huss提出的方法相比，我们的方法并没有考虑冰川内部坡度的变化，这将是下一步重点改进之处. 需要指出的是，当冰川形态发生较大变化时，目前所有的冰川中流线提取方法得到的结果亦随之发生变化. 由于冰川退缩多发生于冰川末端，对于冰川长度变化信息的获取可基于冰川中流线矢量数据和新的冰川轮廓数据来获取，因此基于我国第二次冰川编目数据集，开展冰川中流线空间数据库建设十分必要，该结果将可作为评估冰川长度动态变化的基础数据.

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Design and implementation of an automatic method for deriving glacier centerlines based on GIS

YAO Xiaojun1, LIU Shiyin2, ZHU Yu1,3, GONG Peng1, AN Lina1, LI Xiaofeng1

(1.College of Geography and Environment Sciences, Northwest Normal University, Lanzhou 730070, China; 2.Cold and Arid RegionEnvironmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China; 3.Faculty of Geomatics, Lanzhou Jiaotong University, Lanzhou 730070, China)

Abstract：Glacier length is a key parameter in glacier inventory and plays an important role for studying glacier change. Its vector representation (glacier centerlines) is a most important input for modeling glacier evolution and calculating glacier ice volume, but is unavailable in the Second Chinese Glacier Inventory datasets. Hence, there is an urgent need to generate glacier centerlines with automated methods. In this paper, a new strategy is presented, which is based on glacier axis concept derived from glacier morphology and requires only glacier outlines and a DEM as input. Using GIS modeling techniques, an automatic method is applied to derive the heads, termini and centerlines of glaciers of the following three types: single accumulation region and single terminus, multiple branches and single terminus, ice cap (e.g. multiple heads and multiple termini). The method have been applied to the Ürümqi Glacier No.1, the Kanasi Glacier, the Guliya Ice Cap and the Yeniugou Ice Cap, of which the vector data are derived from the recent datasets of the Second Chinese Glacier Inventory. Compared with the corresponding length records in the First Chinese Glacier Inventory, the glacier centerlines of the four glaciers and their maximum lengths and average lengths derived by the new developed method can not only avoid the disadvantages in the existing methods, such as only one centerline per glacier that does not necessarily correspond to the longest one, but also achieve more reasonable glacier length information and effective more than artificial measurement in the former glacier inventory. So the new developed method will be used to enrich and improve the Second Chinese Glacier Inventory datasets.

Key words：glacier; length; centerline; glacier inventory; GIS

doi：10.7522/j.issn.1000-0240.2015.0173

收稿日期：2015-09-18;

修订日期：2015-11-12

基金项目：国家自然科学基金(41261016)； 科技部科技基础性工作专项(2013FY111400)； 甘肃省高等学校科研项目(2014A-001; 2013A-018)资助

作者简介：姚晓军(1980-)，男，山西夏县人，副教授，2014年于中国科学院寒区旱区环境与工程研究所获得博士学位，现主要从事地理信息技术与冰冻圈变化方向研究. E-mail: yaoxj_nwnu@163.com

*通讯作者： 刘时银，E-mail: liusy@lzb.ac.cn.

中图分类号：P343.6

文献标志码：A

文章编号：1000-0240(2015)06-1563-08

Yao Xiaojun, Liu Shiyin, Zhu Yu, et al. Design and implementation of an automatic method for deriving glacier centerlines based on GIS[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2015, 37(6): 1563-1570. [姚晓军, 刘时银, 朱钰, 等. 基于GIS的冰川中流线自动提取方法设计与实现[J]. 冰川冻土, 2015, 37(6): 1563-1570.]