0 引言

冰川波动是气候变化敏感的指示器［1－3］，表碛覆盖型冰川变化对气候变化指示作用不同于洁净冰川，例如表碛覆盖下冰川冰的消融方式不同于裸露冰川冰［4］.中国西部许多冰川的冰舌或消融区为表碛所覆盖，这使得研究这种类型的冰川变化十分必要，不仅有助于全面认识冰川与气候变化的关系，还有助于冰川水资源评估的准确评估.冰川变化的含义很广，本文讨论公格尔山区冰川动力特征的变化，因它是冰川变化直接的证据，是揭示冰川与气候变化关系的重要桥梁.公格尔山是帕米尔高原最大的现代冰川作用中心［5］，该区域冰川融水补给的盖孜河是下游绿洲生存与发展的基础.因此，选择研究该区域的冰川动力变化具有重要的理论与现实意义.

对冰川动力的研究可使用冰川动力学模型的模拟来实现，或者通过表面流速测量来实现.动力学模型方法需要相应的输入参数如物质平衡、冰川厚度、表面流速、冰川边界、表面高程等参数，这对于供给困难、人迹罕至的偏远山区来说，使用地面观测的手段获得这些参数非常困难［6－7］.遥感技术的应用使得人力难以企及的大范围冰川表面流速、表面高程等参数的获取成为可能，冰川运动速度变化及冰面高程变化可作为冰川动力状况的反映.为获取冰川表面运动速度，光学遥感图像的特征匹配方法是普遍使用的技术并得到了广泛的应用［8－13］，但光学遥感技术获得的图像质量因云遮而受到影响.近20 a发展起来的合成孔径雷达技术，其中干涉测量或图像的特征匹配技术是估计大范围的冰川表面流速的主要方式，在极地与山地冰川流速估计中得到成功应用［14－17］.光学遥感立体像对与合成孔径雷达干涉测量技术是大范围数字高程模型获取的主要手段，另外，根据合成孔径雷达干涉测量获得的相干可作为冰川边界判定、动力特征分析的依据［18－20］.

20世纪50－60年代中国冰川资源利用队曾对公格尔及慕士塔格山几条冰川末端进退与表面运动速度进行过实地观测，例如公格尔斯基冰川末端位置在考察期间后退17～23.7m;切尔干布拉克冰川的年运动速度在海拔4 900 m处为51 m，苏木卡尔冰川冰舌最大年运动速度为33 m［5］;上官冬辉等［21］采用遥感数据对该区进行冰川目录编制及冰川变化研究.

2008年5－7月，对该区域的布伦口冰川、姜满加尔冰川以及编号为5Y663D0009的冰川进行了实地流速花杆法测量，由于高山阻挡导致GPS信号不稳定的原因，获得的数据很不可靠.此外，该区域冰川冰裂隙发育，地面工作难以进行，后勤补给很困难，因此，探索利用遥感手段对本区冰川运动速度进行测量十分必要.

本文讨论运用合成孔径雷达图像(ALOS/PALSAR、ENVISAT/ASAR)的干涉测量及特征匹配方法获取公格尔山区冰川的干涉相干及表面流速，结合不同时期的数字高程模型对该区域的3条表碛覆盖冰川及1条无表碛覆盖冰川的动力特征进行深入分析.

1 研究区域

公格尔山位于东帕米尔高原的东南部，北临昆盖山和盖孜河，南接慕士塔格山，西边是盖孜河主要支流康西瓦河，平均海拔超过4 000 m，海拔7 000 m以上的山峰有21座，最高峰(公格尔九别峰)海拔7 719 m.该区是东帕米高原最大的现代冰川作用中心，发育冰川有327条，总面积为640.15 km2，其中，最著名的是树枝状的克拉牙依拉克冰川和其木干冰川，面积分别为128.15和103.71 km2［5，22］.该区属于极大陆性冰川区，气温较低，主要受高空西风环流和局地环流控制，降水主要来自中纬度高空西风环流［5，23］.

冰川边界来自第一次冰川编目，图1(a)标注了几条主要冰川的名称与边界;背景图像为ASTER影像.质量相对较高的ASTER影像仍有部分区域为云所遮盖;坡度图(b)由地形图DEM生成.

2 数据与方法

2.1 数据

合成孔径雷达数据主要采用日本空间局2006年发射的高级陆地观测卫星(ALOS)携带的相控阵型合成孔径雷达(PALSAR)，以及欧洲空间局(ESA)提供的ENVISAT/ASAR数据(I6模式的入射角为40°，即使波长短于ALOS PALSAR数据，但在抑制山区叠掩现象方面的能力与PALSAR相当).对这些数据进行干涉测量及特征匹配处理获得不同季节、不同时间基线的冰川表面相干图及表面流速，合成孔径雷达数据及匹配误差见表1.

数字高程模型来自20世纪60－70年代航空摄影测量获取的地形图数据数字化生成和通过美国宇航局网站下载的Shuttle Radar Topographic M ission(SRTM)DEM数据，用于地形分析.将 SRTM DEM与航空摄影测量获取的地形图DEM，转换到相同的投影－UTM及相同的参考椭球－EGM 96，并对地形图DEM进行重采样到与SRTM DEM同样的分辨率(64 m×64 m，SRTM DEM名义分辨率90 m×90 m，实际上不同区域有差别).

根据全国1∶5万DEM 建库标准，地形图DEM在坡度6°～25°范围内的误差是±11 m.采用未填补的SRTM DEM与20世纪70年代的地形图DEM进行对比，主要是基于以下考虑:SRTM DEM获取方式是合成孔径雷达干涉测量，通常地形坡度超过20°时干涉测量获取的DEM就很不可靠，图2(b)中空洞区域分布在公格尔山顶峰附近以及叠掩和阴影区域，也就是坡度很大的区域;因SRTM DEM垂直误差在高亚洲山区统计误差约±16 m，但当地形坡度小于10°，高度偏差会明显减少［24－25］.本文选择研究区坡度小于15°的非冰川区域进行误差统计，与表面高程及表面流速计算限制的坡度范围一致，统计(104 407个点)发现SRTM DEM 与地形图DEM的差为(－3.58±11.9)m，也即SRTM DEM的高程平均低于地形图DEM的高程3.58 m左右，用于冰面高程变化研究即高估了冰川损失的量.

2.2 方法

合成孔径雷达图像特征匹配方法是普遍使用的估计极地、山地冰川表面运动速度方法［15，17，26－27］，本文使用成熟的合成孔径雷达数据处理商业软件GAMMA进行数据处理，包括干涉测量获取干涉相干(interferom tric coherence)、特征匹配(offsettracking)获取冰川表面流速.蒋宗立等［28］曾对这种类型的合成孔径雷达数据在天山科其卡尔巴西冰川进行分析与实测验证，因此获得结果是可靠的.关于精度问题，本文只在数据表里列出特征匹配方法的误差;因积累区配准误差比较大或具有很大的不确定性，选取坡度小于15°的区域进行分析.由图1可知，坡度小的区域基本上被表碛所覆盖(除了姜满加尔冰川是冰塔林比较发育)，具有明显的纹理特征，估计的偏移值比较可靠.

相干度是描述SAR图像中地物维持相关性的能力的度量，它被成功应用于冰川边界判断［19－20，29－30］及动力分析［18］.本文使用 GAMMA 软件的干涉测量与地理编码模块进行数据处理获得不同季节、不同时间基线的干涉相干图，通过对相干性进行定性分析，与冰川编目的边界进行对比，讨论表碛覆区域的边界变化与动力特征.

应用地形分析方法对冰川动力状况进行讨论是常用的手段，通常采用差分数字高程模型来进行，本文在ArcGIS软件环境下对地形图生成的数字高程模型(DEM)进行重采样，并转换到与航天飞机地形测绘任务(SRTM)获取的DEM相同的空间分辨率及参考起算面，运用栅格数据的差运算来实现冰面高程变化计算.

3 结果与分析

3.1 表面流速及分析

使用ALOS/PALSAR及ENVISAT/ASAR数据的特征匹配方法获得的4条冰川不同时间基线、不同季节的表面运动速度分布如图3.典型冰川的中流线与横断面线标注在图2(a)中，图3(a)、(b)和(d)分别是ALOS/PALSAR特征匹配方法获取的夏季、冬季及时间基线为368 d的日平均表面流速;图2(c)为 ENVISAT/ASAR I6模式(时间基线30 d)获取日平均表面流速(夏季).

大陆冰川表面流速通常不超过0.5m·d－1，跃动冰川例外［31］.研究区域位于极大陆性冰川区，运动速度相对比较缓慢，但考虑夏季降水和融化导致冰川可能产生底部滑动［32］，因此，对夏季ALOS/PALSAR数据的特征匹配的结果的上限设为1 m·d－1.可以看出，该时间段也只有很少区域的值为超过0.6 m·d－1，应该为局部流速突然增大或者为特征匹配错误造成.因此，对于夏季时段的ENVISAT/ASAR I6模式数据获得的表面流速上限仍设为0.5 m·d－1.

图4(a)～(d)分别为2007年夏季、2008年冬季、2011年夏季及2007－2008年长时间基线的克拉牙依拉克冰川、其木干冰川、编号为5Y663D0009冰川及姜满加尔冰川的沿中流线冰川流速分布及变化.克拉牙依拉克冰川自2007年至2011年冰川表面流速几乎无变化，除了长时间基线的数据对在距离末端8 km以上区域的值突然变得很小，这应该是因冰川表面特征丢失(无表碛覆盖)，特征匹配失败导致的;其木干冰川2007年与2011年夏季表面流速相比，明显下降了，长时间基线剖面流速变化很大，也应该是误差很大所致;编号为5Y663D0009的小冰川冰舌表碛覆盖区域流速变化很小，流速也很缓慢，可能已经演化为非活动区.获得的姜满加尔冰川表面流速不符合冰川流动规律，因其表面无表碛覆盖，虽然冰裂隙、冰塔林发育，可能是运动速度很快、表面形态变化大导致表面特征容易丧失，匹配误差很大，具体原因需要在后续工作中进一步分析.

对比分析克拉牙依拉克冰川、其木干冰川及5Y663D0009冰川2007年夏季的横剖面流速曲线发现(图5 a，b，c)，克拉牙依拉克冰川断面符合快速流动冰川特征，即中部平缓，边沿部分急速下降;其木干冰川断面流速分布仍符合冰川正常流动规律，即中部流速大，向边缘逐渐变小;而5Y663D0009冰川的剖面流速不符合正常冰川流动特征，表明该深厚表碛覆盖区可能不再活动.

3.2 相干性分析

干涉相干对于SAR图像而言是反映地物维持稳定性的能力，基岩、建筑物通常具有较高的相干度，水体、冰川植被等地物因流动或生长而不能保持高相干［29］.对于表碛覆盖型冰川，具有活动能力的表碛或存在积累、消融裸露冰川区域呈现低相干，而表碛覆盖的死冰区则呈现高相干性.因此，相干性可以用来分析冰川的动力状况.图6是不同季节及时间基线 ALOS/PALSAR数据及 ENVISAT/ASAR数据的干涉相干图.从典型的4条冰川表面相干性可以知道，其木干冰川末端区域无论何种时间基线，其高低相干区域都保持不变，表明其末端部分区域已经演化为非冰川区域;对于5Y663D0009冰川，其表碛覆盖区域也已经演化为非活动区域，笔者曾经对该冰川进行过讨论［20］;姜满加尔冰川无表碛覆盖，但表面裂隙、冰塔林发育，末端低相干区比第一次冰川编目边界有所扩大，可能该冰川有过向前推进(跃动)或由于冰川融水导致相干性降低;克拉牙依拉克冰川也是典型表碛覆盖型冰川，在不同时间基线干涉相干图上，均呈现低相干性，表明仍在运动.

3.3 高程变化分析

将坡度小于15°的地形图DEM与SRTM DEM进行减运算，典型冰川高程变化如图7.图7显示的是30 a典型冰川表面高程的整体变化，对单条冰川选择坡度小于15°的区域进行统计:克拉牙依拉克冰川表面高程平均降低15.0 m，标准偏差±12.1 m;其木干冰川平均降低2.8 m，标准偏差±12.1 m;编号为5Y663D0009的冰川平均降低8.6 m，标准偏差±12.0 m;姜满加尔冰川表面高程平均降低8.8 m，准偏差±12.7 m.

进一步对中流线剖面高程变化进行统计如图8，其中，图8(a)为克拉牙依拉克冰川，图8(b)为其木干冰川，图8(c)为5Y663D0009冰川，图8(d)为姜满加尔冰川.通过对比图8中流线冰川表面高程的变化，发现克拉牙依拉克冰川中流线上的高程变化基本上是负值，除了2个异常点为正值，表明该冰面30 a来消融强烈，物质亏损严重;其木干冰川中流线表面高程变化在0值附近波动，末端区域有增厚的现象，有可能是表碛物质堆积所致;5 Y663D0009冰川中流线表面高程也以下沉为主;姜满加尔冰川冰舌下部以下沉为主，而冰舌上部有增厚现象，这种变化暗示该冰川可能发生过跃动［33］.

4 讨论

冰川波动是气候变化敏感的指示器，同时气候变化影响冰川的演化，在全球气候变暖的背景下，中国西部绝大部分冰川处于退缩状态，帕米尔山区的冰川也呈现加速退缩的趋势［34］.通过对帕米尔公格尔山区的几条典型冰川的表面流速、干涉相干、表面高程变化进行分析，与先前的根据冰川边界变化研究的结果具有一致性［35］.

20世纪60－70年代冰川研究人员对帕米尔公格尔山区的冰川表面流速变化研究得出该区冰川流速较缓慢，年际变化不大，稍有减缓的趋势［5］.但在气候变暖的条件下，冰川消融加剧，物质亏损严重，最终将导致冰川流速减缓.但单从夏季流速进行比较具有不确定性，因冰川融水的存在，导致冰川底部产生滑动，相反会使流速加快［36］.由于单从表面流速对冰川动力进行评估具有片面性，即使冰川厚度减薄，由于底部滑动的原因，表面流速仍可能很快，因此，结合表面高程变化对冰川动力进行分析将有助于正确认识冰川的动力状况.我们同时还使用合成孔径雷达干涉相干对冰川动力进行分析，通过不同时间基线的ALOS/PALSAR和ENVISAT/ASAR数据的干涉相干对几条典型冰川的动力进行了初步分析，发现其木干冰川的冰舌下部部分区域表现出高相干，高相干区的末端形状与上官冬辉［37］通过ASTER数据与DEM 结合的方法判断的边界相似.此外，其木干冰川夏季表面流速变小而表面高程变化不大的原因需要进一步分析，是否由于表碛增厚而使得表面高程无变化.克拉牙依拉克冰川流速变化不大，但表面高程下降了近12 m，可能是夏季消融、冰川底部滑动导致的;而5Y663D0009冰川从相干性、表面高程及表面流速分析，都说明其表碛区域的动力已经减弱，可能演化为非冰川区.

对公格尔山区几条典型冰川2007－2011年的表面流速使用SAR特征匹配方法进行估计，因该技术主要获得是水平方向的偏移值，假设冰川流速与表面平行，除以冰面坡度的余弦得到三维方向的矢量，因冰川消融区冰流存在上升流，因此这种假设存在误差［16］.表面高程变化采用20世纪60－70年代数字化地形图DEM与航天飞机测绘任务(SRTM)获取的DEM进行对比，获得了典型冰川的表面高程变化.在数据源对两种DEM在固定区域的高程进行了比较，发现SRTM DEM比地形图DEM平均高程要低3.58 m，这可能是SRTM本身的偏差、地形图DEM的误差所致，而且分析发现该区域任何地形条件下两种DEM的差的标准偏差都在±12.0 m左右，即表明与地形图或SRTM DEM的误差一致.

公格尔山区降水主要来自地形对高空西风环流带来水汽的阻挡，因此，高山地带降水比山麓要丰富.公格尔山主峰西侧分布许多小冰川，大多数冰川末端以上很小部分区域为表碛所覆盖，北部和东部的冰川很长大，整个冰舌几乎为表碛所覆盖，例如克拉牙依拉克和其木干冰川;姜满加尔冰川位于公格尔山峰的西侧，积累区面积比比较大、积累区比较宽广，且与主峰相连，补给比较充足，冰川作用差也大，因此流速比较快，冰面无表碛覆盖;而5Y663D0009的冰川面积比较小，积累区也比较小，冰川作用差不大，因消融加剧，导致此狭长的冰舌为表碛所覆盖，已经演化为非活动区域.克拉牙依拉克和其木干冰川也都是与主峰相连的长大冰川，积累区宽广，虽消融加剧但克拉牙依拉克冰川表碛覆盖的冰舌仍处于活动之中，其木干冰川末端附近区域出现死冰区或非活动区，可能是位于西风带背风坡的缘故.由此可见，冰川本身的特征如冰川规模以及冰川所处的位置、地形对冰川的演化具有很大影响.

5 结论与展望

我们讨论使用两种类型合成孔径雷达数据的特征匹配方法获得典型冰川坡度小于15°区域的不同时间基线、不同季节表面流速、干涉相干图，在分析该区域典型冰川的表面流速的变化基础上，结合表面相干及表面高程变化，对该区域几条典型冰川的动力特征进行了探讨.因缺乏地面验证，使用理论及文献方法进行论证.重点对表碛覆盖冰川消融区的表面流速、干涉相干、表面高程进行对比分析以探讨该区域冰川的动力特征，虽具有一定的局限性，但为认识该区域冰川动力特征及变化提供了一种综合研究方法.

分析结果发现4条典型冰川的变化与地形、气候关系十分密切，姜满加尔冰川具有宽广的粒雪盆且有位于西风带的迎风坡，因而补给相对较多，冰川运动速度比较快，目前仍无表碛覆盖;其木干冰川位于西风带背风坡，降水相对较少，因而在气温上升的背景下，冰川消融加剧，冰舌大部分已经为表碛覆盖;克拉牙依拉克冰川冰舌部分已经为表碛覆盖，但无论长、短时间基线数据的干涉相干都比较低，表明仍在运动之中.

对相干性进行半定量分析，认为低相干区域是活动的冰川区域，并把低相干区域与冰川编目边界进行对比，发现其木干冰川冰舌至末端区域出现高相干区域，短时间基线及长时间基线均表现出高相干性，表明该高相干区域可能已经演化为非冰川区.今后将结合高精度的表面流速或高精度数字高程模型探讨该冰川的动力特征，定量的分析将是今后进一步的研究方向.由于获取表面流速时期与冰川表面高程变化的时期不一致，因此，没有对表面流速与高程变化做相关分析.在数据更丰富的条件下，获得同时期的表面流速及高程变化，可对冰川动力变化进行更深入的分析.

冰川积累是冰川生存的重要基础，由于数据质量的限制，本文主要讨论表碛覆盖区域(消融区)的流速、干涉相干与高程变化，在后续研究中将讨论使用高精度的DEM，例如Tandem－X DEM，或者使用地基三维激光扫描仪等先进测量工具，对包括积累区域在内的整个冰川表面高程形态运用动力学模型进行分析，以便获得更全面的冰川动力特征及变化信息.

参考文献(References):

［1］Oerlemans J.Extracting a climate signal from 169 glacier records［J］.Science，2005，38(29):674－677.

［2］Shen Yongping，Wang Guoya.Key findings and assessment results of IPCCWGIFifth Assessment Report［J］.Journalof Glaciology and Geocryology，2013，35(5):1068－1076.［沈永平，王国亚.IPCC第一工作组第五次评估报告对全球气候变化认知的最新科学要点［J］.冰川冻土，2013，35(5):1068－1076.］

［3］Ren Jiawen.Updating assessment results of global cryospheric ch－ange from SPM of IPCC WGI Fifth Assessment Report［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2013，35(5):1065－1067.［任贾文.全球冰冻圈现状和未来变化的最新评估:IPCCWGIAR5 SPM 发布［J］.冰川冻土，2013，35(5):1065－1067.］

［4］Östrem G.Icemelting under a thin layer ofmoraine，and the existence of ice cores in moraine ridges［J］.Geografiska Annaler，1959，41(4):228－230.

［5］Su Zhen，Liu Shiyin，Wang Zhichao.Modern glaciers of M t.Muztag Ata and M t.Kongur［J］.Journal of Natural Resources，1989，4(3):241－246.［苏珍，刘时银，王志超.慕士塔格山和公格尔山的现代冰川［J］.自然资源学报，1989，4(3):241－246.］

［6］Liu Chunguang，Abudurashit Abuduwaili，Liu Shiyin.Study of the ice flow models for alpine glaciers［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2012，34(4):821－827.［刘春光，阿布都热西提，刘时银.山地冰川流动模型探讨［J］.冰川冻土，2012，34(4):821－827.］

［7］Xie Zunyi，Zhang Shiqiang，Zhang Xiaowen，et al.GIS－based study of automatic extraction of glacier dynam icsmodel parameters［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2011，33(3):519－523.［谢遵义，张世强，张小文，等.基于GIS的冰川动力学模型部分参数自动提取研究［J］.冰川冻土，2011，33(3):519－523.］

［8］Scambos T A，Dutkiewicz M J，Wilson JC，et al.Application of image cross－correlation to themeasurement of glacier velocity using satellite image data［J］.Remote Sensing of Environment，1992，42(3):177－186.

［9］Evans A N.Glacier surfacemotion computation from digital image sequences［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2000，38(2):1064－1072.

［10］Berthier E，Vadon H，Baratoux D，et al.Surface motion of mountain glaciers derived from satellite optical imagery［J］.Remote Sensing of Environment，2005，95(1):14－28.

［11］Copland L，Pope S，Bishop M P，et al.Glacier velocities across the central Karakoram［J］.Annals of Glaciology，2009，50(52):41－49.

［12］Scherler D，Leprince S，Strecker M R.Glacier－surface velocities in alpine terrain from optical satellite imagery－Accuracy improvement and quality assessment［J］.Remote Sensing of Environment，2008，112(10):3806－3819.

［13］Racoviteanu A E，W illiams M W，Barry R G.Optical remote sensing of glacier characteristics:A review with focus on the Himalaya［J］.Sensors，2008，8(5):3355－3383.

［14］Goldstein R M，Engelhardt H，Kamb B，etal.Satellite radar interferometry for monitoring ice－sheet motion:Application to an Antarctic ice stream［J］.Science，1993，262(5193):1525－1530.

［15］Strozzi T，Luckman A，Murray T，et al.Glaciermotion estimation using SAR offset－tracking procedures［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2002，40(11):2384－2391.

［16］Reeh N，Mohr JJ，Nørvang Madsen S，etal.Three－dimensional surface velocities of Storstr mmen glacier，Greenland，derived from radar interferometry and ice－sounding radar measurements［J］.Journal of Glaciology，2003，49(165):201－209.

［17］Quincey D J，Luckman A，Benn D.Quantification of Everest region glacier velocities between 1992 and 2002，using satellite radar interferometry and feature tracking ［J］.Journal of Glaciology，2009，55(192):596－606.

［18］Weydahl D J.Analysis of ERS Tandem SAR coherence from glaciers，valleys，and fjord ice on Svalbard［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，2001，39(9):2029－2039.

［19］Atwood D K，Meyer F，Arendt A.Using L－band SAR coherence to delineate glacier extent［J］.Canadian Journal of Remote Sensing，2010，36(S1):186－195.

［20］Jiang Zongli，Ding Yongjian，Liu Shiyin，et al.A study of the debris－covered glacier lim it based on SAR［J］.Advances in Earth Science，2012，27(11):1245－1251.［蒋宗立，丁永建，刘时银，等.基于SAR的表碛覆盖型冰川边界定位研究［J］.地球科学进展，2012，27(11):1245－1251.］

［21］Shangguan Donghui，Liu Shiyin，Ding Yongjian，et al.Monitoring glacier changesand inventory of glaciers in Muztag Ata Kongur Tagh，East Pamir，China using ASTER data［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2005，27(3):344－351.［上官冬辉，刘时银，丁永建，等.利用ASTER影像对慕士塔格－公格尔山冰川解译与目录编制［J］.冰川冻土，2005，27(3):344－351.］

［22］Wang Jie，Zhou Shangzhe，Zhao Jingdong，et al.Quaternary glacial geomorphology and glaciations of Kongur Mountain，eastern Pam ir，China［J］.Science China:Earth Sciences，2011，54(4):591－602.

［23］Seong Y B，Owen L A，YiChaolu，et al.Geomorphology of anomalously high glaciated mountains at the northwestern end of Tibet:Muztag Ata and Kongur Shan［J］.Geomorphology，2009，103(2):227－250.

［24］Berthier E，Arnaud Y，Vincent C，et al.Biases of SRTM in high－mountain areas:Implications for the monitoring of glacier volume changes［J］.Geophysical Research Letters，2006，33(8):1－5.

［25］Gorokhovich Y，Voustianiouk A.Accuracy assessment of the processed SRTM－based elevation data by CGIAR using field data from USA and Thailand and its relation to the terrain characteristics［J］.Remote Sensing of Environment，2006，104(4):409－415.

［26］Luckman A，Quincey D，Bevan S.The potential of satellite radar interferometry and feature tracking for monitoring flow rates of Himalayan glaciers［J］.Remote Sensing of Environment，2007，111(2):172－181.

［27］Strozzi T，Kouraev A，Wiesmann A，et al.Estimation of Arctic glaciermotion with satellite L－band SAR data［J］.Remote Sensing of Environment，2008，112(3):636－645.

［28］Jiang Zongli，Liu Shiyin，Han Haidong，et al.Analyzingmountain glacier surface velocities using SAR data［J］.Remote Sensing Technology and Application，2011，26(5):640－646.［蒋宗立，刘时银，韩海东，等.基于SAR数据的山地冰川表面运动速度分析［J］.遥感技术与应用，2011，26(5):640－646.］

［29］Zebker H A，Villasenor J.Decorrelation in interferometric radar echoes［J］.IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing，1992，30(5):950－959.

［30］Zhou Jianmin，Li Zhen，Xing Qiang.Deriving glacier border information based on analysis of decorrelation in SAR interferometry［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2010，32(1):133－138.［周建民，李震，邢强.基于雷达干涉失相干特性提取冰川边界方法研究［J］.冰川冻土，2010，32(1):133－138.］

［31］Pritchard H，Murray T，Luckman A，etal.Glacier surge dynamics of Sortebræ，east Greenland，from synthetic aperture radar feature tracking［J］.Journal of Geophysical Research:Earth Surface，2005，110(F3)，doi:10.1029/2004JF000233.

［32］Mair D，Nienow P，Sharp M，et al.Influence of subglacial drainage system evolution on glacier surfacemotion:Haut Glacier d'Arolla，Switzerland［J］.Journal of Geophysical Research:Solid Earth，2002，107(B8)，doi:10.1029/2001JB00051421 75.

［33］Guo Wanqin，Liu Shiyin，Xu Junli，etal.Monitoring recent surging of the Yulinchuan Glacier on north slopes of Muztag Range by remote sensing［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2012，34(4):765－774.［郭万钦，刘时银，许君利，等.木孜塔格西北坡鱼鳞川冰川跃动遥感监测［J］.冰川冻土，2012，34(4):765－774.］

［34］Khromova T E，Osipova G B，Tsvetkov D G，et al.Changes in glacier extent in the eastern Pamir，Central Asia，determined from historical data and ASTER imagery［J］.Remote Sensing of Environment，2006，102(1):24－32.

［35］Shangguan Donghui，Liu Shiyin，Ding Yongjian，et al.Monitoring results of glacier changes in China Karakorum and Muztag Ata－Konggur Mountains by remote sensing［J］.Journal of Glaciology and Geocryology，2004，26(3):374－375.［上官冬辉，刘时银，丁永建，等.中国喀喇昆仑山、慕士塔格－公格尔山典型冰川变化监测结果［J］.冰川冻土，2004，26(3):374－375.］

［36］van deWal R SW，BootW，van den Broeke M R，et al.Large and rapid melt－induced velocity changes in the ablation zone of the Greenland Ice Sheet［J］.Science，2008，321(5885):111－113.

［37］Shangguan Donghui.Glacier Changes in Tarim Interior River Basin Using 3S［D］.PhD Thesis，Lanzhou:Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute，Chinese Academy of Sciences，2007.［上官冬辉.基于3S的塔里木河流域冰川变化应用研究［D］.博士论文，兰州:中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，2007.］