J Lake Sdf湖泊科学)，2021,33(2)：607-621
DOI10.18307/2021.0225
©2021by Jooroal of Lake Sciences
基于实测与模拟的青海湖冰厚时空变化特征”
曹娟1，姚晓军1!!，靳惠安1,2，张调风3，高永鹏4，张大弘1，赵全宁5
(1：西北师范大学地理与环境科学学院，兰州730070)
(2：甘肃林业职业技术学院，天水741020)
(3：青海省气候中心，西宁810000)
(4：云南大学国际河流与生态安全研究院，昆明650091)
(5：青海省气象科学研究所，西宁810000)
摘要：湖冰厚度是湖泊在封冻期的重要物理参数，明晰其时空变化特征对于认识气候变暖背景下的湖冰响
应规律具有重要的理论价值和现实意义•基于ERA5Climate Reo/yOs气温数据集、MODIS MOD09GQ数据产品和2019年湖冰钻孔测厚数据及雷达测厚数据，重建2000—2019年青海湖冰厚时间序列并分析其时空变化特征.结果表明:①2019年3月实测青海湖湖冰厚度平均增长速率为0.30cm/d#高于2月份！0/2cm/d)•基于度日法湖冰生长模型模拟的2018年11月一2019年3月青海湖冰厚平均增长速率为0.34cm/d#与实际观测数据相比#模拟冰厚误差为±2cm#但在河流入湖口处和湖区南侧误差较大#且冰厚模拟数值在3月中旬前高估而之后有所低估.②青海湖多年平均冰厚介于32-37cm#其中2008—2016年湖冰厚度年际变化剧烈#呈现先增大再稳定后减小的趋势.冻结初期湖冰厚度增长迅速#12月和1月湖冰增长速率分别为005和001cin/d#2月后冰厚增长速率放缓#2月和3月分别为009和0/4cm/d.③2000—2019年冰厚整体呈现北厚南薄、东厚西薄的空间格局#多年冰厚变化幅度湖区西部较东部稳定#湖冰平均厚度与完全封冻时长及封冻期呈正相关•
关键词：湖冰；冰厚；机载测冰雷达；度日法湖冰生长模型；青海湖
Spatiotempordl variation of ice thickness of Lake Qinghai derived from field measurdments and model simulation!
Cao Juan1,Yao Xiac：$1!!,Jin HuiOn1,2,Zhang Tiaofeng3,Gao Yongpeng4,Zhang Dahong1&Zhao Quan-ning5
(1:College of Geography and Environmental Science#Northwest Normal University#Lanzhou730070#P.R.China)
(2：Gansu Forestry TecCnologiccl College#Tianshui741020#P.R.China)
(3:Qinghai CUmatt Center#Xining810000#P.R.Rhina)
(4:Institute of Intmational Rivers and Ecc-Seccrim#Yunnan Unmersim#Kunming650091#P.R.Rhina)
(5:Institute of Qinghai Meteorologiccl Scieecc ReseercC#Xining810000#P.R.Rhina)
AbshdCt：Ice thickness is an impoOant physical parameter of a lake in tUe freezing period.It is of great theoretical and practical sognooocancetoundeestand thespatootempoeaachaeacteeostocsooaakeoce#whoch heapsstudyhowaakeoceeespondstocaomateundee the background of global warming.Based on the ERA5Climate Reanalysis temperature dataset#MODIS MOD09GQ dat product# and oceboeehoaeand eadaethockne s measueementson2019#thethockne s ooaakeoceon LakeQonghaobetween2000and2019was reconstructed and the spa/al-temporal variation characteristic was analyzed.The results showed that the average growth rate of ice thockne s on Maech(0.30cmjd)w
asoasteethan thaton Febeuaey(0.12cmjd)based on theooead sueeeydata.Theaeeeagegeowth
*2020-05-05收稿；2020-08-03收修改稿
国家自然科学基金项目(41861013)%云南大学引进人才科研项目(YJRC3201702)%中国科学院“西部之光”人才培养引进计划项目和西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目(NWNU-CKQN-14-4)联合资助•**通信作者；E-mail：yaoxj_nwnu@163.
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rate of We thicknes s in Lake Qinghei from November2018to March2019was0.34cm/d simulated by the degree-day model,with the We thicknes s error of±2cm compared witU the actual obsewation data.However,the error was large at Pe entrance of the rives and the south side of Lake Qinghei.Meanwhile,the simulation of We thicknes s was overestimated befow the mid-March but underestimated later.The annual average We Picknes s of Lake Qinghei was32-37cm,in which,it Juctuated dramabcal l y in20082016,showing the tendency of thickening first,then stabilizing and UnWly thinning.At the beginning of lake freezing,the ice Picknes s increased rapidly with the growth rate of0.45cm/d in December and0.41cm/d in January.After Febmag,the rate slowed down,and it was049cm/d in February and0.14cm/d in March.On the whole,the ice thicknes s of Lake Qinghei show
ed aspataapa t een oobe9ngth ckee9n thenoeth and east,wheeeasbe9ngth9nnee9n thesouth and west,yeaesoospataachangeweee moeestabae9n thewestthan9n theeast.Theaeeeageth ckne s ooaake cewasposteeayco e aated wth compaeteoeeee9ngdueaton and theoeeeee-up peeod.
Keywords:Lake ice；ice thicknes s；airborne ice radar;degree-day model;Lake Qinghei
政府间气候变化专业委员会（ICC）第五次评估报告（AR5）指岀，过去130多年全球平均气温升高了0.850，主要升温时间段为1983—2012年的30年间+1〕.作为大气圈、冰冻圈和水圈的联系纽带，湖泊通过地表水的汇聚和蒸发以及地下水汇/渗流等过程参与地表水循环，并对气候变化响应敏感+2Y l青藏高原地区98个气象站点观测数据表明，1982—2012年平均气温升幅高达140，是全球平均升温幅度的2倍⑷.青藏高原的自然环境和生态系统在全球占有特殊地位，该地区也被视作气候变化敏感区+ 5A,，如青藏高原部分湖泊湖冰物候特征近期表现为开始冻结和完全冻结日期推迟、封冻期减少趋势+7-10］-青海湖是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体，在保护脆弱的高原湖泊湿地资源、阻挡西部荒漠化向东蔓延和保护鸟类及裸鲤等生物资源等方面发挥着不可替代作用•随着西部大开发和丝绸之路经济带的建设，尤其是兰新高速铁路的开通，青海湖已成为旅游热点景区，而在冬季时有车辆掉入湖中事故发生.因此，开展青海湖湖冰厚度研究不仅对于认识气候变暖背景下的湖冰响应规律具有重要的理论价值，而且对于制定科学合理的冬季青海湖管理措施具有现实意义-
作为湖泊冻结期的重要物理参数之一，湖冰厚度不仅反映了水一气界面能量交换强度和物质迁移过程，而且具有重要的生态价值和经济价值〔⑴，较其时间属性（如封冻期和消融期）难以监测+12L传统的冰厚测量主要采用接触式方法，如钻孔取冰、电热丝融冰以及压力传感器测厚法等，此类方法虽测量精度较高，但存在效率低、数据量少、损坏冰层等缺点〔⑶•随着遥感技术快速发展和测量仪器设备的改进，一些非接触式冰厚测量方法开始岀现，如基于冰和水的电导率差别原理采用电磁感应仪测量冰厚，在水下安装仰视声呐通过发射声脉冲根据回波时延差确定冰厚，该类方法仅能用于定点测量，难以反映湖面冰厚整体分布情况“⑸；卫星数据（如CwoSvt-2卫星搭载的Ku波段SIRAL）虽可用于监测大范围湖泊冰厚，但对薄冰反演效果较差且难以剔除雪对反照率的影响〔⑹•从热力学角度来看，湖冰是开阔水域在大气和水的相互作用下通过内能和热能转化达到临界状态的产物，因此其厚度亦可借助热力学模型来模拟，如度日法湖冰生长模型W、CLIMo模型［⑻、Zubo¥模型［19,、MyUke模型㈤〕等•目前国际上对于湖冰厚度的研究主要集中在长时间序列模拟结果分析及与实测数据的对比，即模拟精度验证，或单点测量短时间序列的冰厚特征分析•如Dibikc等削基于NARR数据采用MyUkc模型模拟了北美地区！40°~75°N）的湖泊冰厚，结果表明最大冰厚普遍分布在40cm左右且随着湖深的增加冰厚呈现减小趋势，其中位于加拿大东西部及较高海拔地区的湖泊冰厚更大.Duguea等［18］以Barrow（北极）%Pokcs Flat Research Range（亚北极）、Chumhib（高北森林）3个代 表性地区的湖泊为研究对象，基于研究区附近的气象站点数据采用CLIMO模型进行冰厚模拟，发现随雪深变化模拟的最大冰层厚度介于159-227cm，整个冬季平均绝对误差为2cm.就青海湖而言，目前系统性的冰厚观测仍很少，仅在湖区
东南侧的下设水文站有冰厚观测记录，因人工观测点的单一性、湖冰形成的时空异质性，以及人工观测频次较低和观测位置不定，对于青海湖湖冰厚度时空分布及演化过程仍知之甚少•本文基于实测钻孔冰厚数据、飞航式测冰雷达数据和较高时空分辨率的Term MODIS遥感影像，采用度日法湖冰生长模型模拟青海湖冰厚变化，开展冰厚精度评价，并分析青海湖2000—2019年冰厚时空变化规律，从而为深入研究青海湖湖冰生消机理提供参考-
曹娟等：基于实测与模拟的青海湖冰厚时空变化特征609
区概况
青海湖地处青藏高原东北部（36。32，~37。15虫,99。36，~100。461），跨青海省冈1|察、海晏和共和3县，东 西长约109 k 叫南北宽约40 km （图1）-根据青海省第一次水利普查公布的2013 量数据，当水位在 3193.5 m 时，青海湖水域面积为4294 km 2，平均水深18.3 m ，最大水深26.6 m ，蓄水量785.2x10s m 3，湖水呈 弱碱性,pH 值为963，含 量为14.13 g//[21]，是中国最大的内陆湖和咸水湖.青海湖是新构造 围山地上 ，外泄道堵塞形成的构造
湖，湖中现有海心山和三块石 湖心岛，湖区东面自北向南
着永海、沙岛湖、海湾和耳海4 湖.青海湖入湖径流较大的河流主要有 、沙柳河以及 ，其中 径流量最大，约占入湖径流总量的60%[22]-湖区处 国
区、西北干旱区和西南高寒区的交汇地带，属典型的高原半干旱高寒气候[23]，年平均气温介于-1.0~1.5O ，并由东南向西 北 低， 水量为350-400 mm ，其中夏 水达60%以上，年蒸发量可达1300-2000 mm-因湖水中
含有 ，青海湖冻结温度比0O 稍低，通常 每年12月中旬至1月
冻结,12月 1月初完全被冰层覆盖,3月下旬冰层逐渐消融，至4月初或中旬完全消融.1958— 1983年沙陀寺水文站观测结果 表明，青海湖 一般为0.5 m 左右，最 达06叫且由 边向湖心方向逐渐变薄[24] 5 感数据的监测结果表明2000—2016青海湖封冻期和完全封冻期
为（88±20）和（77±20） d ，湖冰存在期和湖 融期持续时间平均为（108±18）和（10±6） d [10]-
99。彳0虫
100：0E 100：2(TE 100：40乜/ 臀：-一 「」 •庄镇佔流泊 9/N/oe
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图1青海湖及湖冰厚度测区（点）分布Fig-1 Lake Qinghai and distribution of regions and samples of lake ice thicknes s measurement 2数据与方法
22湖冰钻孔数据与飞航式雷达测厚数据
2019 1月13日一3月24日期间，在青海湖开展湖冰钻孔测厚和飞航式测冰雷达测厚试验，测厚样点及 区域如图1所示.7
人员安全 和受无人 量 ， 样点及 区域绕湖
区周边.为 孔数据与 达 数据时空一 ，试验同时同地开展，其中钻孔取采用L 型数 量冰尺（精 为0.01 mm ）测量（图2a ）； 达 采用IGPR-30
达系
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统，以无人机为载具平台，并配备激光测距、GPS差分定位和高清摄像头等模块，设备雷达中心频率为400］H z，采样时间间隔为2ps，精达mm级，冰层 >6m（图2b）.该设备的量原理是雷达向下发射高磁波，当到达空界面和冰一水界面时发，的磁被天线，假达波发射至各界面和返回被天线所有时间，根时
、冰层常数及电磁波在空气中的传播速到■20191月13日一14日，在湖区西北侧及一个200mx200 m观测场，并按50m等间距在冰面标记点，首先采用达标记点量，然后钻孔取量并用于校正达模拟的常数■2019年1月30日一31日，在湾、哈入湖口、永海及湖区孔取（5点）和雷达（6个测区）试验.20193月1日一3日，在泉吉、、口以及湖区西南部泉湾、峡湾、黑、三江源祭海台、地共测点10个，雷达区共8个.2019年3月22日一24日，在、黑马河、布哈河口、地共7个区域.为更好地不向湖情况，达量时采用多种航线（图2e~f），并在每个区2.以上湖实测数据用于拟日法湖长模型参数及模拟结果i
图2青海湖冰厚测量照片与无人机航飞路线
Fig-2FW1L survey photos of Lake Qinghai ice thicknw s measurement and light mutes of UAV
22ERA5气候再分析资料
采用2000—2019年ERA5Climate Reanalysis数据集中青海湖地区距地面2m处气温格点数据作为研究区气温背景资料，参青海湖历年开始冻结和湖冰完全消融日期［10］，截取该数中的每年10月1日至翌年4月30日数据.ERA5Climate Reanalysis数据集是欧洲中期天气预报中心！ECMWF）于2017年发布的
图3ERA5气候数据与观测值的温度对比FigO Comparison of temperature between ERA5data and observation 全球气候再分析资料第五代产品，提供了对全球近期气候的数字描述，时间分辨率为12h，
空间分辨率为0.125°x 0025。，该数中期预报中心网站（https：//www. wmwUWO下载获得•因ERA5Climate Reanalysis数据集为NC格，利用Python脚序，将文件格式批量转换为GRID格式并计算逐格点日均温数据i 距青海湖最近的国家站仅有刚察站（图1），通过将2000—2019年每年10月1日至翌年4月30日站点实温数据与该站点所在ERA5再数据格点对应，发现趋势较为一致（图3）.纟结果表明实测数与ERA5数关系数为008（X0.05），根
差（RMSE）为5.170，两组数据间具有较好的相关性且相对小U用该站点数表征青海湖整个湖面气温数据,ERA5再数辨率较高,
能够更客
曹娟等：基于实测与模拟的青海湖冰厚时空变化特征611
观地反映青海湖湖面气温变化-
22光学卫星遥感影像
为了解青海湖湖面冻结状况及湖冰空间分布情况，从美国国家航空航天局陆面分布式数据中心(NA-SALPDA)网站(htps"//daP4iss4a v)共下载2888景MODIS MOD09GQ数据产品，该数据时间分辨率为1d，空间分辨率为250m.此外，从美国地质勘探局(USGS)网站！http：//gUvj4sgS2ov)共下载19景2001—2019年青海湖封冻期且云量覆盖较小的Landsat TM//TM+/OLI遥感影像，用于人工目视解译提取青海湖湖冰范围，以评估基于MODIS MOD09GQ数据提取的湖冰面积占比精度-鉴于MODIS MOD09GQ数据量较大且需要进行影像拼接，首先利用MRT工具对其进行批量拼接和几何校正，然后通过编写的Python脚本程序提取湖冰并计算其面积占比-
22度日法湖冰生长模型
湖冰可被视作水一气界面的绝缘膜，湖冰生消改变大气与湖水之间的热量、动量和物质交换[25]，如湖冰在生长过程中由于热能损失可改变湖面周围空气的热量.早在19世纪,Stefan+2E就认为冰的生长过程是
一种特殊的热传导过程，冰底结冰释放的热量在线性温度梯度情况下通过冰传导出去.Lepparantv[25]在其研究中指出，Stefan提出的理想状态下度日法湖冰生长模型的应用前提是不考虑热惯性和内部热源，冰层底部水中没有热通量且冰层顶部的温度已知，在模拟过程中只考虑温度变化对冰厚的影响，则冰体每日的生长速率为：
P)•L•d H/Ut=k,(T_T)/H(1)式中,H为冰体厚度;p，为冰体密度；L为冰体融化潜热;k为冰体导热系数;T为冰体上表面温度；T-为冰体下表面温度.若设t=0时H=H为初始条件，则式(1)的解析式为：
H2=H SA0•(2)
A。=槡2k,/(p i•L)(3)
S=([T-T())]d t(4)
若时间间隔t为1d,S则被定义为水体处于冻结期的负积温(O-d)，冰厚H计算可简化为：
H=A0•|S广(5)式中，A.为经验常数，在不同冰盖条件下该值介于02~22cm/(O-d)「之间[27]-
青海旅游路线低温是水由液态转变为固态的必要条件，如淡水在温度低于00时就会达到冰点开始冻结，而海洋和非淡水湖泊受盐度影响冰点通常则低于00.青海湖为咸水湖，其冻结水温亦应低于00，该值恰当与否直接影
响度日法湖冰生长模型中负积温的起算温度阈值，继而影响冰厚模拟精度.本文采用祁苗苗等[10]所用阈值法提取2000—2019年每年11月至翌年4月青海湖逐日湖冰面积占比，认为当湖冰面积占比大于1%时，表明青海湖水温已达到其冰点.经统计,2000—2018年11月该面积占比对应的最低气温为-7.790(2009年)，最高气温为-0220(2017年)，多年平均气温为-3220.为便于计算，本文将-40作为青海湖冻结温度阈值，即当连续3d日均温#-40时开始计算负积温，连续3d日均温$-40时停止负积温计算，得到当年度最大冰厚.统计表明,2000—2019年负积温平均起算日期为11月9日，最早为11月50(2014年)，最晚为11月120(2017年)；负积温期平均为135d，最长和最短天数分别为143d(2005—2006年)和127d (2009—2010年)-根据青海湖实测钻孔冰厚数据和雷达测厚数据(观测期湖泊处于完全冻结状态)，以及冻结期负积温确定青海湖A.值为04~1W6cm/(0•d)N
3结果与分析
32基于实测数据的青海湖冰厚时空变化特征
表1为2019年1—3月青海湖实测冰厚数据，测区编号如图1所示.由表1可知，在观测时段内，各采样点的冰厚总体呈增长趋势，但各月份冰厚增长速率不同-1月30日测量数据显示湖区平均冰厚为40.2cm,3月2日平均冰厚为43.5cm,3月22日为51.4cm，整个3月平均增长速率为0.30cm/d，较2月份！0.12cm/ d)增长迅速.但结果受该时间段内所测区域冰厚影响较大(可能所测地区均为冰厚较大或较小区域)-空间
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