【类型】期刊

【作者】韩海东，邵进荣，林凤，王建（中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室；甘肃省核工业地质局二一二大队；广西壮族自治区贺州市科学技术局）

【作者单位】中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室；甘肃省核工业地质局二一二大队；广西壮族自治区贺州市科学技术局

【刊名】气候变化研究进展

【关键词】 托木尔型冰川；冰川融水；敏感性；气温；降水；经流

【资助项】全球变化研究国家重大科学研究计划项目(2010CB951401)；中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-GJ04)

【ISSN号】1673-1719

【页码】P48-54

【年份】2019

【期号】第5期

【期刊卷】1;|7;|8

【摘要】以度日因子模型为基础,建立了一个简单的分布式模型,评估不同气候条件下托木尔型冰川融水径流的变化。模型分别考虑了冰雪、表碛、冰崖等复杂冰川下垫面的产流过程,并利用线性水库原理对冰川汇流进行参数化。结果显示,模型能够较好地对冰川融水径流进行模拟。敏感性分析表明,平均气温的变化对于融水径流有重要影响:当平均气温升高1℃时,融水径流将增加22.5%;而当气温升高2℃时,径流的增加幅度将达到45.0%。相反,当气温降低1℃和2℃时,融水径流分别减小20.6%和37.6%。比较而言,降水的变化对冰川融水径流的影响较小。

【全文】 文献传递

托木尔型冰川融水对气候变化敏感性的模型分析

韩海东1，邵进荣2，林 凤3，王 建1

1 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所冰冻圈科学国家重点实验室，兰州 730000；2 甘肃省核工业地质局二一二大队，武威 733000；3 广西壮族自治区贺州市科学技术局，贺州 542800

摘 要：以度日因子模型为基础，建立了一个简单的分布式模型，评估不同气候条件下托木尔型冰川融水径流的变化。模型分别考虑了冰雪、表碛、冰崖等复杂冰川下垫面的产流过程，并利用线性水库原理对冰川汇流进行参数化。结果显示，模型能够较好地对冰川融水径流进行模拟。敏感性分析表明，平均气温的变化对于融水径流有重要影响：当平均气温升高1℃时，融水径流将增加22.5%；而当气温升高2℃时，径流的增加幅度将达到45.0%。相反，当气温降低1℃和2℃时，融水径流分别减小20.6%和37.6%。比较而言，降水的变化对冰川融水径流的影响较小。

关键词：托木尔型冰川；冰川融水；敏感性；气温；降水；经流

韩海东, 邵进荣, 林凤, 等. 托木尔型冰川融水对气候变化敏感性的模型分析 [J]. 气候变化研究进展, 2012, 8 (5): 357-363

引 言

天山托木尔峰地区是我国现代冰川集中发育的地区之一，共有冰川629条，总面积3849.47 km2，是珠穆朗玛峰地区冰川总面积的2.4倍[1]。冰雪融水和山区径流每年产生的径流量平均约为6.34×109m3，是阿克苏和伊犁地区主要的水资源，也是塔里木盆地北侧汇入塔里木河的主要支流源头。该地区河川径流中冰川融水的补给比例较大，多在30%～70%，个别河流，如木扎尔特河达到81%[1]，因此，研究该地区气候变化的影响具有重要意义。

托木尔型冰川是分布于天山托木尔峰地区的大型山谷冰川，其特点是：(1) 冰川规模大，呈树枝状展布；(2) 冰舌区表碛覆盖异常发育；(3) 热融卡斯特地貌非常发育；(4) 冰川终碛不发育等[1]。在托木尔峰地区众多的冰川中，托木尔型冰川数量虽然仅占冰川总数的18%，但面积达到全区冰川面积的81%，平均面积超过28 km2。托木尔型冰川的储水量约420×109m3，占本区冰川储水总量的85%，系本区冰川水资源的主体[1]。一方面，托木尔型冰川消融区海拔较低（多分布于2900～4300 m）, 因而夏季冰川有可能发生强烈的消融；另一方面，厚的表碛覆盖抑制了可能发生的快速消融，从而使冰川融水能够缓慢而稳定地释放[2]。到目前为止，关于表碛对于冰面消融的影响研究已经开展了较为详细的工作，建立了能量平衡[3-5]或热传导[6-7]等模型来评估不同表碛厚度对于冰面消融速率的影响，但从冰川流域角度评估连续表碛覆盖对于冰川消融的影响，目前取得的进展还较少。大型表碛覆盖冰川的融水径流如何响应气候变化，是本文主要探讨的问题。

1 研究区与数据来源

科其喀尔冰川（见图1）位于托木尔峰山汇南部，属于托木尔型冰川。冰川海拔上限6342 m，下限3020 m，雪线分布在海拔约4300 m处。冰川总长25.1 km，面积83.56 km2，冰储量15.79 km3[8]；冰川消融区分布大量表碛，其覆盖面积约占消融区总面积的83%。冰川区降水主要受来自大西洋和北冰洋的西风气流控制，雪线附近年降水量为750～850 mm[9]。

冰川区分布了6台自动气象站，观测冰川近地层气温、降水、辐射等要素。气象观测设备的配置已有文献[10]进行了详细说明。通过对分布于冰川区的55根花杆定期观测冰面消融。在距冰川出水口约800 m处设置水文断面，通过压力式水位计对水位进行连续记录，并通过不定期的流量测量，建立水位-流量曲线，获取连续的流量变化数据。

上述冰川监测始于2003年。本研究选取2009年5月1日至10月1日及2010年1月1日至12月31日的冰川区气温、降水及末端径流、表碛厚度、冰川物质平衡观测资料用于模型校验，其中2009年夏季为率定期，2010年为验证期。此外，地形数据采用ASTER GDEM Version2，水平分辨率为30 m。

2 分布式冰川融水径流模型

托木尔型冰川具有较为复杂的下垫面特征，从水文模拟的角度，将其归结为积雪、裸冰、表碛、冰崖4种下垫面类型，分别进行参数化，建立分布式冰川融水模型。不同的下垫面类型产流模式不同，冰川末端的径流总量Qs（m3/d）则可表示为

其中，Qsnow，Qice，Qdebris，Qcliff分别表示积雪、裸冰、表碛及冰崖所贡献的径流量，Qbase为基流量。模型以日为计算步长。

2.1 积雪及裸冰产流

依据水量平衡原理，冰雪表面产流可描述为

其中：∆Q为单元格内的融水径流量（m3/d）；λ为径流系数或出流系数，表示冰雪融水和液态降水经地表截留后剩余的比例，积雪下垫面按经验取0.87[11]，冰面为1.0；Asi为冰雪消融量（mm/d, w.e.①w.e., water equivalent的缩写，指水当量，即冰雪消融量折合成水的深度，下同。）；P为液态降水（mm/d）；E为液态水蒸发量（mm/d）；S为单元格面积（m2）。由于冰川表面气温较低，为简化计算，模型忽略蒸发造成的水量损失。

冰雪消融量Asi由度日因子计算得到,

其中， Ddf为度日因子（mm/(℃·d）)，Ta为单元格2 m高度处的日平均气温。根据长序列观测资料分析，科其喀尔冰川裸冰区的度日因子利用下式计算：积雪的度日因子取固定值4.0 mm/ (℃·d)。

2.2 表碛区产流

表碛下冰面（埋藏冰）的产流量可通过下式计算：

其中，Ad为表碛下的冰面消融量（mm/d, w.e.），Id为表碛层对液态降水的截留量（mm/d）。为简化模型作两点假设：(1) 冰面的融水全部沿表碛底层流出而未进入表碛层；(2) 当表碛厚度大于某临界厚度时，降水全部为表碛所截留，并消耗于蒸发，而当表碛厚度小于此厚度时，表碛的截留量为零，降水同融水一道汇至出口断面。根据野外表碛物的属性分析并结合科其喀尔冰川的降水量，取这一临界厚度为10 cm。

表碛下的冰面消融量由下式计算得到：

其中：Ai为同等气象条件下裸冰的消融量（mm/d, w.e.）；a为同等条件下有表碛和无表碛冰面消融量的比例，其大小同表碛的厚度、组成、热状况及平均气温等相关。通过在科其喀尔冰川表碛区进行的实验研究，结合前人的研究成果[12-14]，提出如下经验公式：

其中，D为表碛厚度（m）。

2.3 冰崖产流

冰崖是分布于表碛区内具有一定坡度和坡向的裸露冰面。由于没有上覆表碛的隔热作用，冰崖的消融非常强烈。喜马拉雅山的Lirung冰川，冰崖面积仅占表碛区总面积的约1.8%，而其融水量占表碛区总消融量的69%以上[12]。托木尔型冰川中，冰崖的分布非常广泛，因此在模型参数化过程中必须加以考虑。

冰崖消融可应用如下经验公式进行估算[15]：

其中：Sch为冰崖在水平方向上的投影面积；β为冰崖的平均坡度，取46.4°[15]；ρi为冰的密度（900 kg/ m3）；ρw为水的密度（1000 kg/m3）。

2.4 冰川基流

科其喀尔冰川的基流部分由地下水、冰内及冰下融水等稳定来源组成，因缺少相关观测，取冰川水文断面最小流量的多年平均值（5.9×104m3/d）为基流量。

2.5 汇流模型

托木尔型冰川的裂隙、冰内通道、冰面湖等非常发育，在冰川融水向出口汇聚的过程中，有大量的融水被临时存储在这些储水构造中，而后逐渐释放[16]。模型利用线性水库原理来模拟这一过程。

其中，Qn为时段末单元格中剩余的水量（m3），Qin为本时段由上游单元格汇入的水量（m3），Q为本时段单元格的产流量（m3），Qn-1为上一时段末单元格中剩余的水量（m3），Qout为本时段由单元格输出的水量（m3）。模型假设某一时段单元格输出的水量同该时段单元格的总水量成正比，并有

其中，k为比例系数，通过参数率定得到。

冰川汇流格网利用600 m× 600 m的DEM网格作为基础单元格，沿冰川对积雪、裸冰及表碛等不同下垫面进行裁切，共得到555个不规则单元格，每个单元格独立进行产流计算，并根据单元格与毗邻单元格最大高差的原则进行逐级汇流计算。模拟的质量由Nash-Sutcliffe 效率系数 (INS) 来评价。

其中，Qi为某时段实测流量，Q′i为同时段模拟流量，为日平均实测流量。INS越接近1，模拟效果越好。

3 径流模拟及讨论

图2(a)为科其喀尔冰川2010年末端融水的观测值与模拟值的对比，可以看到，模拟的日均流量过程与观测值变化趋势基本一致，INS系数达到0.91，说明该模型可以较好地模拟此类复杂冰川的融水径流。同时，图2(a)也显示，模型未能准确地捕捉到实际流量过程中的大多数细微峰谷变化，其原因主要有以下几个方面。

(1) 本模型基于度日模型，其基本假设是冰雪的消融量与同期气温正相关，模拟准确率很大程度上取决于度日因子的选取，而度日因子本身同气象要素或（和）地形要素之间仅存在统计意义上的联系，本模型中利用气温与度日因子之间的统计关系来计算度日因子，其模拟结果必然存在系统性误差。

(2) 模拟表明，大型复杂冰川内部水量的储存与释放对于末端的径流过程会产生较大影响。图2(b)是未考虑冰川储水变化（即汇流模型中k = 1）时径流模拟值与观测值的对比，可以看到，受气温剧烈变化影响，径流也同步发生急剧的变化，与观测的径流过程差别较大，INS系数仅为0.60。尽管模型本身由于固有的局限忽略了一些过程，但这一结果足以说明大型复杂冰川的积雪、裂隙、内部通道、冰面湖及表碛等能够临时存储大量的融水，而对冰川末端的径流在月及季节尺度上产生显著的调节作用。冰川中这些水量的积累和释放是个非常复杂的过程，绝非线性地施加一个调节因子就能够准确描述，因此模拟的结果与观测径流过程并不能准确拟合，这是造成模拟误差的重要因素。

(3) 出于观测数据可用性及冰面水量平衡计算的复杂性，模型并未计算蒸发及表层积雪、表碛储水量变化对于产汇流的影响，但从模拟结果来看，其并未对出口流量计算产生较大影响。此外，模型也未能考虑冰川流域中基岩、草地及裸露坡面等非冰川下垫面的产汇流过程，但这部分区域的面积及产流量均较小，不会对模拟结果产生大的影响。

根据模拟结果，2010年1月1日至12月31日，科其喀尔冰川的融水总量为1.47 ×108m3（观测值为1.49 ×108m3），其中冰雪融水65.2%，表碛区来水20.2%，基流14.6%，而在表碛区的水量构成中表碛下的冰面融水66.9%，其余33.1%则来自冰崖消融。此前利用SPOT影像提取的冰崖面积占表碛面积的1.1%，估算的融水贡献率仅为7.3%[15]。由于SPOT影像空间分辨率（5 m）较低，大量较小的冰崖在影像上无法分辨，经过新一期IKONOS影像（1 m分辨率）分析，将冰崖所占表碛区的面积校正为5.3%，其融水占表碛区融水的比例也提高到33.1%。

4 冰川融水对气候变化的敏感性

为揭示气候变化，特别是气温和降水变化对科其喀尔冰川融水径流的影响，以2010年为参考年，以当年科其喀尔冰川大本营的气温与降水数据为基准，设置了几种可能或极端的气温与降水变化条件（表1），并对不同条件下冰川融水径流的变化进行初步评估。

为准确比较不同气候变化条件下冰川融水径流相对于参考年的变化，需要对参考年科其喀尔冰川的融水径流进行重新计算（即生成T0和P0）。计算中，使用冰川大本营的日气温序列与日降水序列，并通过不同海拔高度间的气温梯度和降水梯度，对各网格的气温与降水进行差值，获得各网格的气温和降水序列，同时采用前述模型设置进行模拟运算。对不同气候变化条件的计算与此类似，将大本营的日气温或日降水分别增减相应的幅度，以便考察冰川融水径流对于气温和降水变化的敏感性及相应的变化幅度。此外，模型假定基流为恒定，不随气候而变化。

4.1 气温变化

模拟显示（图3），托木尔型冰川的融水径流对气温的变化非常敏感。当升温或降温1℃时，融水径流分别有22.5%和-20.6%的变幅，这相当于增加或减少了一个7月份的径流量，而当升温或降温2℃时，径流的变化分别达到45.0%和-37.6%。分析表明，冰川末端出口径流的变化幅度同气温变化之间呈显著的二次相关（0.01统计显著性水平）。

气温的变化对径流的季节分配也有较大影响。随气温的升高，冰川春季及冬季的径流比例明显降低，这主要是因为在这一阶段，冰川径流由地下水、冰川储水释放、冰内及冰下融水、厚层表碛下的冰面融水等组成，年际变化不大，而当总径流量大幅升高时，其所占比例相应变小。消融期内8月径流所占的比例显著减小，其他月份则增大，这主要是因为夏季开始和结束时，气温虽高于0℃，但整体水平较低，冰面消融对于气温的变化非常敏感[17]，而随气温的继续升高，消融量的增幅反而减小。因此，年内变化曲线变得略微扁平，径流变差系数（Cv）逐渐减小（图4）。

在不同升温条件下，冰川融水径流组成也有所变化。如图5所示，随着气温升高，冰雪消融量大幅增加，气温上升1℃时，裸冰及积雪融水较之前增加32.9%；升温2℃时，增加65.3%，其所占冰川融水总量的比例也达到68.5%。相比之下，表碛区的埋藏冰和冰崖的融水虽然也在增加，但其所占融水比例逐步减小，其中埋藏冰融水所占总径流量比例减少较明显，而冰崖融水比例略微降低，这也意味着冰崖融水占表碛区融水总量的比例在不断增加，但增幅较小。

4.2 降水变化

同非冰川流域径流的形成与变化不同，冰川流域的径流主要受气温控制，而对降水变化不敏感，对于不同降水变化条件的模拟结果也说明了这一点。如图6所示，降水增加20%，对应的径流增加量仅为1.3%；降水增加50%，径流量仅增加3.2%。一方面说明冰川区径流中降水产流的比例远小于冰雪消融的比例；另一方面，由于冰川区气温整体较低，降水大部分为固态，由此产生的径流量则更小。需要注意的是，降水本身虽然不能对径流的变化产生较大的影响，但由于降水增加可能增大冰川表面的反照率，进而抑制了冰川的消融。此外，降水增加可能使平均气温降低，冰川消融减弱，反之亦然。因此，综合评估降水变化对冰川径流的影响必须考虑下垫面及同期平均气温的变化。

5 结论与讨论

初步分析表明，度日因子模型能够较好地模拟冰川径流的年内变化，并能准确估算融水径流总量，但未能较好地模拟径流的短期波动，一方面因为度日因子模型本身的限制，另一方面，托木尔型冰川复杂的储排水机制增加了短期径流预测的不确定性。

模型分析表明，对于托木尔型冰川，平均气温的变化对于融水径流具有较大影响：当升温1℃时，融水径流将增加22.5%；而当气温增加2℃时，径流的增加幅度将达到45.0%。同样，气温降低时，融水径流的减小幅度亦非常可观。相对于气温的影响，降水的变化对冰川融水径流的影响则较小。

本文以模型为手段，通过固定其他气候因子，来评估某因子对融水径流变化幅度所产生的影响。但如前文所述，气温、降水及其他气候及地形因子都不是孤立存在的，他们之间的变化密切相关，并共同对融水径流变化产生影响，再加上大型冰川表面及内部复杂的储排水体系，使得预估结果与实际径流之间可能存在一些差距。但这样的尝试无疑是有益的，一方面可以从定量的角度认识不同气候因子对复杂冰川融水径流的影响；另一方面，通过模型的研究也对此类冰川产汇流的机制有了更深入的认识。

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Modeling the Sensitivity of Meltwater Runoff of Tuomuer-Type Glacier to Climate Changes

Han Haidong1, Shao Jinrong2, Lin Feng3, Wang Jian1
1 State Key Laboratory of Cryospheric Sciences, Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou 730000, China; 2 Group212, Geological Bureau of Gansu Nuclear Industry, Wuwei 733000, China; 3 Hezhou Bureau of Science and Technology, Guangxi Zhuang Autonomous Region, Hezhou 542800, China

Abstract:Based on the degree-day method, this paper established a simple distributed model to estimate the glacial runoff of a Tuomuer-type glacier. Considering the meltwater generations from snow, ice, debris-cover and ice-cliff of complex glacial underlying surface, the model demonstrates a robust capability to capture the glacial runoff variability. We set up a series of climatic conditions with changing surface air temperatures and precipitation to test the sensitivity of meltwater runoff to climate change. The results show that the changes in temperature yield great variations in meltwater runoff. A rising of 1℃ in temperature will lead to a runoff rising by 22.5%, while an increase of 2℃ will cause a meltwater discharge increase by 45.0%. On the contrary, a decline of temperatures by 1℃ and 2℃ will result in a runoff discharge dropping by 20.6% and 37.6%, respectively. Comparatively, changes in precipitation have weak influences on the glacial runoff.

Key words: Tuomuer-type glacier; glacial meltwater; sensitivity; temperature; precipitation; runoff

book=5,ebook=141

doi:10.3969/j.issn.1673-1719.2012.05.007

收稿日期：2012-02-08;

修回日期：2012-03-19

资助项目：全球变化研究国家重大科学研究计划项目（2010CB951401）；中国科学院知识创新工程重要方向项目（KZCX2-YW- GJ04）

作者简介：韩海东，男，副研究员，从事寒旱区水文与水资源研究，hhd@ lzb.ac.cn