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摘要：祁连冰川积雪为甘肃河西走廊的生命源泉。雪线作为积雪覆盖区与无雪覆盖区的边界线是冰冻圈各要素中对气候变化最为敏感的指示器，其高度变化是冰川、积雪水资源变化的直观反映。根据祁连山气候特征，结合现有卫星遥感影像数据，对祁连山武威市境内多年的积雪面积进行了连续的监测，分析祁连山区雪线高度变化及积雪面积变化，对做好祁连山生态保护与综合治理有很重要的意义。

关键词：祁连山；雪线；遥感；人机交互；监测

0引言

积雪对地表辐射、能量循环和水循环有着非常重要的影响，是影响区域和全球气候的一个重要因素。近年来，其时空分布与变化引起了地理学家的广泛关注。雪线是陆地上终年积雪（ 积累区） 与夏季无雪区（ 消融区） 之间的零平衡线，是地理学上的一个重要概念，能综合反映缺乏地面气象台站的高山、高原及极地地区气候环境的基本状态。雪线是气候的产物，雪线高程受纬度地带性（ 温度） 、垂直地带性（ 温度和降水） 和地方性气候（ 主要是降水） 的多重性控制。

雪线作为冰冻圈内对气候最为敏感的要素之一，其变化波动直接反映着气候的变迁，长时间序列的雪线也反映着冰川的消融和累积。雪线作为积雪覆盖区和无雪区的交界线，也同时反映着积雪面积的变化，积雪的储备直接影响下游流域的经济可持续发展。近些年由于人类活动影响，气候变化剧烈，随着社会经济的发展，水资源的合理开发利用等一系列问题逐步受到重视，尤其是内陆河流域的径流、山区积雪、冰川变化等问题更受到关注。国家实施人工增雨、雪工程，以期开发空中云水，增加山区的积雪量，弥补淡水资源不足对农业生态业发展的影响。特别在武威市这个气候干燥，年内温差较大，降雨少、蒸发强烈的地区，雪线的研究对社会经济发展和祁连山保护区自然环境保护有着更为重要的意义。

随着全球气候变暖，西北地区近几十年来出现了气候向暖湿化转型的信号，祁连山积雪信息对气候变暖的响应也引起了许多学者的关注。陈乾等利用AVHRR资料反演了祁连山区积雪参量，得到祁连山区多年平均雪深和积雪频率的空间分布，同时对祁连山积雪资源进行气候分析。蔡迪花等利用MODIS （ Moderate-resolutionImaging  Spectroradiometer） 卫星反演积雪资料和数字高程模型，研究分析了祁连山区整体的积雪空间分布状况及其年内变化特征，以及地形对积雪分布和季节变化的影响。传统的雪线分布数据主要依据地形图，结合实地考察来确定。因数据量少、信息不完整，常用单个点来代表整个山体或区域雪线分布高度，难以系统反映雪线空间分布规律。随着遥感数据时间、空间与光谱分辨率不断提高以及相应图像处理技术的不断发展，雪盖范围提取技术已较为成熟。目前，利用遥感监测雪盖产品并自动提取雪线方面的研究也较广泛，延昊等用像元分解法提取积雪边界、肖飞等提出基于水流路径分析提取雪线的方法，都取得了很好的效果。这两种方法都是利用高分辨率遥感数据（ TM/ETM + ） ，但对于中低分辨率的遥感数据（ 如MODIS） 不能达到预期的效果，并且算法复杂，针对较大区域效率不高。因此，基于简单的边缘提取算法，采用人机交互的方法绘制雪线位置矢量，利用 DEM 数据提取雪线。

1研究区概况与数据源

1.1研究区概况

武威市天祝县地处河西走廊东端，属青藏高原东北边缘。地理位置在东经102度07分-103度46分、北纬36度31分-37度55分之间。南接永登县，东靠景泰县，北邻武威市和古浪县，西北与肃南县接壤，西与青海省的门源、互助、乐都县毗邻。东西宽142.6公里，南北长158.4公里。总面积7149平方公里。地处青藏高原、黄土高原和内蒙古高原的交汇地带，境内地势西北高，东南低，海拔在2040-4874米之间。地貌以山地为主，位于县境中部的乌鞘岭横亘东西。气候以乌鞘岭为界，岭南属大陆性高原季风气候，岭北属温带大陆性半干旱气候。年均气温-8-4℃，气温垂直分布明显，小区域气候复杂多变，常有干旱、冰雹、洪涝、霜冻、风雪等自然灾害发生。河流分为石羊河水系（内陆）和黄河水系（外流）两大水系。黄河水系的主要河流有大通河、金强河、石门河等，石羊河水系的主要河流有毛藏河、哈溪河、南岔河、响水河、西大滩河等17条河流。

祁连山分布有丰富的冰川、雪山、森林、湿地和草地资源，现有大小冰川2859条，冰储量811.2亿立方米。冰川好比是一座天然的“固体水库”，它具有长期调节河川径流的作用。养育着山脚下480多万人民，被誉为河西走廊的“生命线”和“母亲山”。然而，半个世纪以来，随着人们大规模乱垦滥伐，生态环境不断恶化，全球气温又逐渐升高，祁连山冰川慢慢退缩，融水逐年减少。随之而来的是雪线上升，权威部门预计，祁连山最低雪线会继续升高，将由2000年的海拔4400米上升到海拔4900米以上。准确监测祁连山雪线变化对水资源利用、气候演变及灾害预测有着重要意义。石羊河是武威重要的水源保障，水利部门对于雪线尤其是季节雪线监测产品有着急切的需求。因此，开展祁连山武威段季节雪线分布规律的深入研究，对正确评价、合理开发该地区水资源有十分重要的意义。

1.2数据源

本研究进行雪线提取的遥感影像获取日期优先选取冰川消融季末期，因为该时间段内有最小的积雪面积。选用每年消融季全部可用的遥感影像，取其中雪线高度最高的作为当年的雪线。根据武威市气候特点祁连山武威段在8 月与9 月雪覆盖最少，故尽量选取该时间段内的影像。云的影响也限制了遥感影像的选取，尽量选取云量小于10%的影像（数据少时可放宽至15%）。本研究计划选取的影像类型主要是以国产卫星数据为主，主要有高分一号（GF-1）、高分二号（GF-2）、资源三号（ZY-3）、资源一号、实践九号、HJ-1A、B卫星等系列卫星影像数据。

2研究方法

本研究主要利用去云后的DOM数据提取雪线边界，并基于统计学的方法分析气候变化、降水、零度层高度以及植被指数与雪线高程的关系。研究中的雪线概指季节性雪线中的夏季雪线，具体方法为： 将 2018—2022 年 8—9 月祁连山武威段的DOM产品进行拼接、投影、重采样、裁剪等处理； 结合数字高程模型（DEM）数据生产研究区 2018—2022年逐日无云积雪产品数据，并利用控制点实测数据进行精度验证。采用人机交互的方法绘制雪线位置矢量，形成雪线产品；利用 DEM 数据提取雪线高程，并基于四分位法进行误差平滑。主要过程有建立数字高程模型（DEM）、数字正射影像（DOM）的生产、雪线数据提取。

2.1建立数字高程模型（DEM）

采用ZY-3号卫星拍摄的立体像对做空三加密处理后经过影像匹配编辑生成DEM，然后根据影像匹配的效果调用进行DEM编辑。制作DEM的格网间距一般选在10～50 m之间比较合适，不但能反映地物的变化，也能忽略某些地物的影像特征，影像采集的范围不得超过加密点的连线外20m。特征要素的采集以图幅为单位存储，采集范围为图幅内图廓范围外扩10 m。利用采集的特征影像或矢量图构的TIN，生成图幅物方中格网DEM。检查 DEM点与每个模型的吻合情况，对 DEM点与模型不吻合的区域增加特征点、特征线和特征面，使每个格网点都贴近地表。对图幅内每个模型格网点检查合格后即可导出图幅特征要素文件。

2.2数字正射影像（DOM）的生产

本研究以航摄像片或者遥感影像（全色/多光谱）为基础，利用数字高程模型（DEM）对数字化航空摄影影像，经逐像元进行图像校正（辐射改正、几何纠正）、多光谱和全色影像的融合、图像镶嵌（影像定位、色彩平衡、缝线处理）、调色裁剪、DOM精度分析，按国家基本比例尺地形图图幅范围裁切生成的数字正射影像数据集。具有地形图的几何精度和影像特征。

2.3雪线数据提取

将祁连山武威段2018—2022 年 8—9 月的DOM产品配准误差在一个像元以内，采用统一的投影、水准面和椭球体（CGCS2000坐标系，高斯-克吕格投影）。在消融季末期的遥感影像上，不同物质的光谱值有足够的差异性，雪线很容易被目视识别，雪线高度为冰川冰连续地被雪覆盖的最高高程。应用自动运算法则来区分雪线会变得困难，并且某一运算法则并不适合所有的影像。本研究中采用目视解译人工手绘法。雪线勾画在几乎是连续的雪盖的最高海拔处，并且穿越整个冰表面的宽度，将雪线叠加在 DEM 上来提取雪线。

光学遥感方法可以获取大面积、大尺度上的冰川雪线高度。光学遥感通常被用来确定积雪和冰覆盖范围，但光学遥感易受云覆盖及山体阴影的影响且雪和冰的光学性质类似。雷达对目标媒介的雷达后向散射敏感，且具有全天候、日夜成像能力。利用微波遥感识别雪线实质上与光学遥感类似，只是物理基础不同，提取雪线也是基于不同的影像处理方式和不同的分类方法，如决策树、支持向量机、混合分类和监督分类等，对影像分类区分雪冰界限，然后基于DEM提取雪线，基于知识图像分析算法对雷达影像沿着冰川中心线500ｍ 缓冲区分类，根据像元的后向散射阈值分类，确定了冰川的干雪线。该方法很大程度上避免了对复杂地形区域的处理或陡坎上横向分冰岭附近由地形引起问题的处理，降低了对高分辨率DEM的依赖，实现了卫星影像的自动处理。光学遥感方法被广泛用来监测如冰川范围、边界位 置表面高程和雪线位置等冰川特性。识别方法主要是提取积雪、区分雪冰边界、基于DEM确定雪线高度。

多年观测资料能用以确定平衡线高度的冰川数量很少，因此常利用航空相片或大比例尺地形图来判读平衡线位置，航片上一般可读出航摄时粒雪和裸露冰的分界线，实际是瞬时粒雪线。在航空像片上判时选用粒雪盆边缘裂隙和消融区表碛上限高度之间的平均值，有时也选用中碛或侧碛的上限作为粒雪线的近似值。利用面积—高度分布曲线和积雪面积确定雪线高度，特定日期的雪线高度通过选择海拔带的面积积累百分比的海拔等于积雪总面积百分比，其中面积—高度分布曲线中的高度曲线是从数字高程数据获取的100ｍ 间隔的矢量等值线，在arcgis软件中半自动工具计算面积—高度分布曲线，该工具输入等高线和流域矢量边界图层，生成高程带和查找表揭示了雪覆盖面积—海拔分布状况。利用遥感影像基于设定阈值区分云、冰和积雪，计算积雪面积，根据山体三角形模型建立的积雪面积和雪线高度关系来确定雪线高度。雪、冰判别是根据遥感影像不同通道的反射率差异区分。在此基础上，利用NDSI来提取积雪面积，该方法能区分雪与模糊云，但不能很好地判别薄卷云和雪。因此，根据实际情况和云、雪和冰在不同通道的吸收特征，增加通道设定阈值来检测云、雪和冰。该方法对于近星下点的资料获取的雪线高度影响较小，对于非星下点，由于该模型未考虑卫星方位角的影响故误差较大，此外由于山体本身不是规则的，θ角不是一成不变的。GIS空间分析方法基于水流路径分析原理，利用对水流路径上积雪覆盖信息逐像元对比，记录最下点位置形成积雪区下边缘点，顺次连接各点形成雪线，在此基础上求算了多年平均雪线，然后再结合数字高程模型确定雪线高度。该方法可避免雪盖内部积雪空缺区域对下边缘提取的影响，为快速、准确分析大范围雪线时空变异提供基础。因雪线空间分布的复杂性，该方法对水流路径上的误差较敏感，此外，在栅格点空间不连续处，在顺次连接积雪下边缘点为下边缘西线的过程中也可能引入误差。

3结果与分析

基于所选用的分辨率由DOM分辨率决定，经过投影转换和去除边界处理以及叠加DEM数据，得到研究区不同年度雪线，即积雪像元、陆地像元的边界线及其高程数据。本文利用统计学的方法，通过目视解译得到积雪图提取的雪线高程为“真值”，从高程上比较两种方案提取的雪线高程变化。几何精校正等预处理；然后，通过目视解译的方法进行积雪面积判识；最后，采用人机交互的方法，在积雪图上进行雪线高程提取，进行统计分析。

为了定量研究祁连山（天祝段）2018-2022年水源涵养生态功能区的变化趋势，通过计算分析得出2018-2022年连续五年的雪线监测结果：2018年雪线面积为1147.97平方公里，2019年雪线面积为1413.68平方公里，2020年雪线面积为2173.35平方公里，2021年雪线面积为984.37平方公里，2022年雪线面积为755.3平方公里，从监测的结果分析来看，祁连山雪线范围从2018年到2020年面积数逐步增大的，从2020年到2022年雪线面积在逐步缩小，2020年雪线范围达到了峰值。由此得出2018年到2022年祁连山的水源涵养生态服务能力总体上是减弱的，而且变化幅度比较大。由于人类活动和近些年来气候的变化对祁连山生态环境带来的改变，进而造成水源涵养功能的变化，对祁连山今后的生态环境监测监管具有重要意义

4结论与讨论

本研究是基于连续五年祁连山积雪面积的变化，利用国产卫星每年8-9月份生产的遥感影像和DEM数据，采用目视解译得到雪线面积判断识别，通过人机交互的方式开展了祁连山雪线范围的勾绘与面积的计算，获取了祁连山水源涵养区优先选取冰川消融季末期，因为该时间段内有最小的积雪面积，经综合分析研究认为：

2020年雪线达到顶峰，2021年和2022年雪线已经少于1000平方公里了，气候变化干旱、降水量减少、经济发展等因素导致了祁连山生态质量变化。

参考文献：

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