祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究_彭小清

1、第 28 卷 第 4 期地球科学进展Vol 28 No 42013 年 4 月ADVANCES IN EARTH SCIENCEApr ，2013彭小清，张廷军，潘小多，等 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究J 地球科学进展，2013，28 ( 4 ) : 497-508 Peng Xiaoqing，Zhang Tingjun，Pan Xiaoduo，et al Spatial and temporal variations of seasonally frozen ground over the Heihe River Basin of Qilian Mountain in western

2、 ChinaJ Advances in Earth Science，2013，28( 4) : 497-508祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究*1 ，2，3* ，1 ，1 ，1 ，2 ，1彭小清张廷军潘小多王庆峰钟歆钥王康牟翠翠( 1 中国科学院寒区旱区环境与工程研究所，冻土工程国家重点实验室，甘肃 兰州 730000; 2 兰州大学资源环境学院，甘肃 兰州 730000; 3 美国科罗拉多大学国家冰雪数据中心，科罗拉多 博尔德 80309)摘 要:季节冻土的时空变化对地气水热交换、地表能量平衡、地表水文过程、生态系统及碳循环等有着非常重要的影响。利用黑河流域 11 个气象站 40 多年的

3、气温数据和 5 cm 深度处的土壤温度数据，建立了月平均气温与土壤冻结天数之间的关系。同时应用月平均气温与冻结天数的相关关系和 5 km 网格化月平均气温及 30 m 分辨率的 DEM 数据，编制了黑河流域逐月季节冻土分布图，并按其空间分布特征，将逐月地表冻融状态划分为: 完全冻结、不完全冻结和不冻结 3 种。系统研究了黑河流域 20002009 年逐月季节冻土分布及冻结概率的时空变化特征。在季节分配上，黑河流域完全冻结面积最大值出现在 1 月; 不完全冻结面积最大值在 11 月; 而不冻结面积最大值在6 月和 7 月。在年际变化上，完全冻结状态的离差值在冷季变化大，暖季变化小; 不完全冻结状

4、态在一年的回暖期和降温初期，年际变化较大; 不冻结状态分别在 4 月和 10 月变化较大。冻结概率在 1 月达到最大值，6 月和 7 月降低到最小值。在空间分布上，黑河流域季节冻土的逐月分布与变化和冻结概率主要受海拔高度控制，纬度的影响次之。关键词:黑河流域; 季节冻土; 冻融变化; 冻融天数; 冻结概率中图分类号:P642 14文献标志码:A文章编号:1001-8166(2013)04-0497-121引言在北半球，多年冻土和季节冻土面积分别占裸12，露地表的 24% 和 57% 。就面积而论 中国是世界上第三大冻土国，以青藏高原为主体的多年冻土面积约为 220 104 km2 ，约占中国国

5、土面积的 23% ，而季节性冻土总面积超过 80%3，4。迄今，国内外对多年冻土及其活动层的研究较1，52，特别在季节冻土区多，对季节冻土研究尚少6，7。季近地表土壤的冻融循环方面的研究就更少收稿日期:2012-12-18;修回日期:2013-02-28节冻结层是指近地表冬季冻结、夏季融化的土层，其下为长年融土层，由冷季负气温条件下与地表热交换而成; 季节融化层是指多年冻土区近地表层发生融化的土层，可与下覆的多年冻土衔接，是由暖季正3温条件下通过地表的热交换而形成的 。它们的共同点是均发生在近地表层，直接参与大气与地表3，之间的热量交换 。近地表土层的反复冻融循环直接影响着土壤的热学和物理性质

6、以及地气间的水热交换; 并对地气间碳循环有着非常重要的影响。活动层厚度的增加及融化季节的延长将导致植* 基金项目: 国家自然科学基金项目“黑河流域冻土特征及其对生态水文过程的响应”( 编号: 91025013) ; 冻土工程国家重点实验室国际合作项目( 编号: SKLFSE ZY 06) 资助作者简介:彭小清( 1987-) ，男，江西新余人，硕士研究生，主要从事 GIS，RS 在季节冻土的研究 E-mail: pengxiaoqing1987 gmail com* 通讯作者:张廷军( 1957-) ，男，甘肃庆阳人，教授，主要从事冻土研究 E-mail: tjzhang lzu edu cn

7、498地球科学进展第 28 卷被生长期的延长，使多年冻土区成为一处碳汇，地下冰形成或融化，以及多年冻土退化等，都将对地表径流、地表水与地下水的交换，以及地区性的水文循环8，9起到直接影响作用。在过去地表土壤冻融循环研究中，站点方面主要通过监测点的数据进行分析。在区域上，由于受2首先资料的限制，研究工作相对较少。Zhang 等用月平均气温来研究北半球近地表土壤的季节冻融范围及其变化。利用月平均气温与月冻结日数的关系，把每年土壤冻结日数少于 15 天的地区划分为瞬时冻土区; 每年冻结日数大于 15 天的地区为季节冻2的研究表明，北半球季节冻土平土区。Zhang 等均面积约为 48 12 106 k

8、m2 ，占北半球陆地面积的50 5% ; 瞬时冻土的平均面积达 6 27 106 km2 ，约占北半球陆地面积的 6 6% 。因此，一般年份下，北半球约 57 1% 的陆地面积都会发生土壤的冻融循2环过程。近年来，利用遥感技术监测土壤冻融循环有了快速的发展，特别是被动微波遥感。利用被动微波遥感的亮温数据来监测土壤的冻融界限，其算法经历了 3 个过程: 算法研制、参数调整和应用与数据集。最后建立双指标算法、时间序列变化检测算法101112应和决策树算法。Zhang 等及 Christoph 等用双指标算法对美国中部大平原进行了冻融监测。13McGuire 等利用 19882001 年的 SSM

9、/I 亮温数据，采用阶梯边缘检测算法识别北极和阿拉斯加春14季的主要融化过渡事件。晋锐等提出并利用决策树算法监测中国地表冻融循环。Youngwook15，等 基于全球气温数据 利用微波遥感来监测全球地表的冻融循环，然而全球尺度的精度受到一定的限制。虽然利用遥感来监测地表冻融循环研究有时间序列长等优势，但是其空间分辨率和精度有待提6，16，高 。特别是针对相对较小的区域 被动微波遥感数据的空间分辨率较低。迄今，尚未见到针对黑河流域，高分辨率监测地表土壤冻融循环研究的报道。本文对黑河流域季节冻土的时空变化进行了全面分析研究，探讨土壤冻融循环与地区气候变化的关系，欲为黑河流域的生态、水文过程研究以及

10、有关决策提供科学依据。2 研究区概况、数据与研究方法2 1 研究区概况黑河是我国西北干旱区第二大内陆河，其流域位于祁连山和河西走廊的中段( 9742 10204E， 3745 4240N) ( 图 1) ，东起山丹县境内的大黄山，与石羊河流域接壤，西部以嘉峪关境内的黑山为界，与疏勒河相邻，南起祁连县境内的祁连山南北分水岭，北至额济纳旗境内的居延海，总面积约为4217，12 87 10 km 。行政区划上 上游包括青海省的祁连县和甘肃肃南县部分地区; 中游包括甘肃省的山丹县、明乐县、张掖市、临泽县、高台县、嘉峪关市、酒泉市等市县; 下游包括甘肃省的金塔县、东风18场区和内蒙古的额济纳旗。黑河流域

11、境内景观分异强烈，从南到北包括了高山冰雪带、草原森林带、平原绿洲带及荒漠戈壁带等不同的自然地理单元，各单元均具独特的地质地19貌、水文气象和土壤植被等条件 。黑河流域地处亚欧大陆腹地，远离海洋，属于大陆性气候，具有明显的分带差异性。其出山口处的莺落峡以上为上游，基本为高寒半干旱气候区，年平均气温小于 4 ，多年平均降水量 350 mm; 莺落峡至正义峡为中游，光热资源充足，年内温差较大，多年平均气温为6 8 ，年平均降水量 140 mm，但年际变化大，主要集中在夏季; 正义峡以下为下游，年平均气温为 8，20 10 多年平均降水量 47 mm。2 2资料来源本文中的资料主要包括 11 个气象站

12、( 表 1) 的逐月平均气温( 19562004 年) 、逐日土壤( 5 cm) 温度、空间分辨率为 30 m 的 DEM 以及逐月( 2000 2009 年) 的 5 km 网格化气温 ( 离地面 2 m) 数据。网格化月平均气温数据是结合动力降尺度和统计降21尺度法模拟获得 。11 个气象站分布在不同的经度、纬度和海拔高度上，分布范围较广，基本上覆盖了整个黑河流域的地理、地貌单元。DEM 数据( 图 1) 源于中国西部环境与生态科学数据中心( http: westdc westgis ac cn / ) 22。2 3研究方法本文应用地理信息系统的空间分析技术和数理统计方法来分析黑河流域 2

13、0002009 年季节冻土的时空变化。首先利用 11 个气象站多年的气温数据，建立多年各月平均气温与海拔高度之间的关系，获得黑河流域逐月平均气温递减率。并利用 DEM23，的平均气温修正方法 结合 5 km 网格化气温数据，得到分辨率为 30 m 的气温栅格数据。根据黑河流域 11 个气象站逐日 5 cm 深度土壤温度资料，近似假设土壤水冰点为 0 ，统计各月 5 cm 土壤温度小于 0 的日数为月冻结天数; 然后把第 4 期彭小清等: 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究499图 1研究区域地理位置Fig 1 Geographic location of the study area表 1黑

14、河流域气象站一览Table 1 Meteorological stations over the Heihe River Basin气象站号气象站名经度 /E纬度 /N海拔 /m数据时间52267额济纳旗101 0741 95940 519712004 年52343吉诃德99 941 93965 619711986 年52446鼎新99 5240 31 177 419592004 年52447金塔98 9401 270 519892004 年52533酒泉98 4839 771 477 219722004 年52546高台99 8339 371 332 219562004 年52633托勒98

15、 4238 83 36719602004 年52645野牛沟99 5838 423 1802004 年52652张掖100 4338 931 482 719562004 年52657祁连100 2538 182 787 419612004 年52661山丹101 0838 81 764 619562003 年注: 数据时间为土壤温度数据的采集时间500地球科学进展第 28 卷各月的冻结天数与该月的平均气温相对应，求出在度处冻结天数的经验方程如下( 公式( 1) ) ，其中粗相同月平均气温下的月平均冻结天数; 建立月冻结实线是拟合的曲线，2 条细虚线是在一个标准离差天数与月平均气温的相应关系(

16、图 2) 。从图 2 可以值的区间( 图 2) 。土壤冻结天数可应用以下经验方划分 2 条线，分别是月平均气温 7 和 5 ，各月程计算:近地表土壤冻结的天数，当月平均气温小于 7 15 571 2 777 T( 5 5 T 5)时大部分在 30 天( 除二月 28 或者 29 天外) ; 月平均FD =10 551 2 777 T( 7 T 3 8) ( 1)气温在 5 以上时基本为 0 天; 月平均气温在 7 5 531 2 777 T( 7 T 2)5 之间，其冻结天数随气温升高而减少。根据月冻结天数与气温的关系，地表土壤在各月内的冻结天数，划分为 3 种状态: 完全冻结( T 7 )

17、、不完全冻结( 7 T5 ) 和不冻结 ( T 5 ) ，这里 T 代表月平均气温。完全冻结是指土壤在全月都处于完全冻结状态。不完全冻结是指土壤在月内冻结天数30 天但1 天，且土壤有冻融循环出现。不冻结是指土壤在本月不发生冻结( 图 2) 。通过线性拟合建立月平均气温与土壤 5 cm 深式中: FD 为月冻结天数，T 为月平均气温( ) 。从公式( 1) 看出，各月的冻结天数与月平均气温呈线性关系，其拟合 R2 = 0 94。月平均气温越低，其冻结状态的持续性越长，冻结天数越多。最后利用栅格气温数据，得出黑河流域 20002009 年逐月地表土壤 3 种冻融状态的面积分布和冻结概率分布。这里

18、月冻结概率是指该月内的冻结天数除以该月总天数的比值; 年冻结概率是一年的冻结天数与该年总天数的比值。图 2 黑河流域月平均气温与土壤 5 cm 深度处月冻结天数的关系Fig 2 Relationship between the mean monthly air temperature and the monthly soil frozen days at 5cm depth over the Heihe River Basin3结果分析作为该种状态面积的平均值。最后根据这 10 年各月 3种状态的面积值，获得每种状态的平均值( 图 3) 。3 1季节冻土时空变化特征图 3 表明，在一年中，黑河

19、流域近地表土壤处于3 1 1 季节变化特征完全冻结状态，主要出现在 1，2，11，12 月; 1 月，最大冻基于黑河流域月平均气温与冻结天数关系( 图结面积约为 12 86 104 km2 ，最小和平均冻结面积为2) 和经验方程( 1) ，利用黑河流域 30 m 栅格化月平12 65 104 km2 ，在 2，11，12 月其面积值相对较小;均气温数据，根据划分的月平均气温界限( 5 5 在一年中的 7 月和 8 月达到最小值，面积小于 12T 5 ， 7 T 3 8 ， 7 T 2km2 ; 一年的变化趋势大概是 1 月达到最大值，随着 ) ，计算 20002009 年，每年各月地表 3 种

20、冻结状月平均气温的升高，其面积逐渐减小，到 6，7，8 月达态的面积。以各种状态的最大值作为该种状态的面到最小值，而后随着气温的降低，完全冻结面积逐渐积最大值，最小值作为该种状态面积的最小值，中间值增长，到翌年的 1 月达到最大值，这是一个周而复始第 4 期彭小清等: 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究501的变化。不完全冻结状态，主要出现在 2，3，10，11和平均面积分别为 12 3 104和 12 5 104 km2 ，在月; 11 月，其最大冻结面积为 10 85 104 km2 ，最小4 月和 10 月其面积值相对较小; 在一年中的 1 月达和平均冻结面积为 9 66 104和 1

21、0 74 104 km2 ，到最小值，其面积几乎为 0; 其一年的变化趋势大概在 2，3，10 月其面积值相对较小; 在一年中的 1 月和是 3 月随着气温的升高，不冻结面积逐渐增大，在7 月达到最小值，1 月，其最大面积小于 0 21 1046，7，8 月达到了高峰，随后气温降低，其面积也减km2 ，可能是因为 1 月气温很低，绝大部分地区属于小，到翌年 1 月达到最低。完全冻结状态; 7 月，其最大面积小于 0 54 1043 1 2 年际变化特征km2 ; 其一年的变化趋势是从 2，3 月开始降低，到 7在图 2 与图 3 的基础上，利用每年各月每种状月和 8 月降到最低，之后开始逐渐增

22、加，在 11 月达态面积的平均值及每年每个月每种状态的面积减去到最大值，而后又开始减少。不冻结状态，主要出现10 年的平均值，获得该状态下该时期的离差值在 4 10 月; 7 月，最大面积为 12 69 104 km2 ，最小( 图 4) 。图 3黑河流域(20002009 年) 近地表土壤冻融状态的平均面积分布Fig 3Mean monthly areas of three types from 2000 to 2009 over the Heihe River Basin每一个月都有 3 列组合而成，第一列代表的是完全冻结状态的面积，第二列是不完全冻结状态的面积，第三列是不冻结状态的面积;

23、在图上没有的代表该种状态的面积为 0Every month includes three columns: The first column representing the area of completely freezing status; the second column representing the area of not completely freezing status; the third column representing the area of unfreezing status If the column is nothing representing the

24、 area is zero in this status图 4 A1 为近地表土壤完全冻结状态最大值的值的变化趋势相同。A3 是完全冻结状态的最小值，离差图，一年中离差值变化较大的主要在 10 月到翌离差值的年际变化趋势与 A1 和 A2 相同; 在 2 3年的 4 月，而在 5 9 月，离差值几乎为 0。可见在月时，2004，2006，2003，2005，2008 年的离差值大于一年的冷季中，完全冻结面积的最大值在年际内变0，而且依次增大，最大值达到 4 104 km2 ，2001，化较大，而暖季，其年际变化较小; 在 2 月，2006，2009，2002，2007 年的离差值小于 0，而且

25、依次增大，2003，2005，2008 年的离差值大于 0，而且依次增大，最大值达到 6 5 104 km2 ; 在 10 月和 11 月时，离差最大值达到 6 104 km2 ，2004，2001，2002，2009，值的变化较小，说明年际变化较小。总体上，完全冻结2007 年的离差值小于 0，而且依次增大，最大值达到状态的年际变化较大的都出现在冷季，特别是 12，1，2，4 5 104 km2 ; 在 10 月和 11 月时，离差值略微升高;3 月; 暖季时期年际变化很小，与平均值持平。到 12 月，2000，2004，2008 年的离差值降低的速率图 4 中的不完全冻结状态结果显示: B

26、1 为不完很大，其他年份略微升高。A2 表示完全冻结状态的全冻结状态最大值的离差图，一年中，在 2，3，4 和平均值，离差值的年际变化趋势同该种状态的最大11 月离差值波动较大，这是因为每年的 3 月，气温502地球科学进展第 28 卷开始回升，近地表完全冻结开始融化，但在该月还有差值变化的趋势相对 B1 来说较大。B3 表示不完全几天是复而冻结的，在 11 月，气温降低，夏季近地表冻结状态的平均值的离差图，一年当中，离差值的变土壤的不冻结状态开始冻结; 3 月，2009，2008，2005化趋势与 B1，B2 相同; 在 2，3，4，5 月，2005 年的离差年的离差值为负数，最小达到 2

27、104 km2 ，其他年份值从 8 104 km2 增加到 5 4 104km2 ，说明该时期的离差值大于 0，最大达到 6 104km2 ; 11 月，年际气温的变化大。总体上，不完全冻结状态面积的离差变化离差值波动较小，大部分在( 0 5) 104 km2 ;变化较大的主要发生在 2，3，11 月，说明在一年的回在夏季时期，年际离差值几乎为 0，除了 2004 年，其暖和降温时期，其面积变化较大。离差值保持在 1 104 km2 。B2 为不完全冻结状态图 4 中不冻结状态结果显示: C1 为不冻结状态的平均值的离差图，其一年当中，离差值的变化趋势最大值的离差图，在一年之中，离差值变化较大

28、出现与 B1 相同; 但是在 2004 年的 10 月，其面积离差值在 4 月和 10 月，其他月份离差值很小，几乎为 0; 在相对较大，比 10 年面积平均值大; 而且在 12 月，离4 月时，2001，2002，2003，2004，2005年的离差值为图 4 20002009 年黑河流域近地表土壤(5 cm)3 种冻结状态面积的逐月离差变化Fig 4 Deviation variation of the near surface (5 cm) monthly soil freeze area extent from their mean from 2000 to 2009 over the

29、 Heihe River Basin图中 A，B，C 分别表示完全冻结、不完全冻结和不冻结 3 种状态; 1，2，3 分别表示每种状态下的最大值，平均值和最小值A，B，C represent frozen status，partly frozen status and not frozen status respectively; while 1，2 and 3 represent the maximum，mean and minimum in every status第 4 期彭小清等: 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究503负数，最大达到 7 5 104km2 ，说明当气温开始回10

30、月，其他月份变化较小。在这 10 年中，2000 年和暖时，因气温相对较低，大部分区域还没有开始融2005 年的离差值变化相对较大。化; 4 月时，其他年份的离差值都为正数，大约为 03 1 3 空间变化特征12 104 km2 ; 在 10 月时，约为 1 8 104 km2 ; 其他月黑河流域地表土壤冻融的空间变化受到诸多因份，离差变化不大，且接近 0; C2 和 C3 的年际变化素的影响。利用地理信息系统空间分析方法，根据趋势与 C1 相同，离差值变化较大的出现在 4 月和地表土壤冻融状态温度界限的临界值 ( 7 和 510 月，在其他月份，离差值变化小; 特别是在夏季， ) ，得到 1

31、0 年间( 20002009 年) 黑河流域近地表离差值几乎为 0，那是因为该时期气温较高，近地表土壤冻融状况的逐月分布图( 图 5) 。从空间分布上几乎都处于融化状态，除了高海拔山区外。从总体看，12，1 和 2 月，流域绝大部分区域是完全冻结区;上说，较大的不冻结状态面积的离差变化主要出现其他月份完全冻结状态区主要集中分布在黑河流域在 4 月和 10 月，其他月份变化较小。的西南部，即海拔 3 600 m 以上的区域; 就整个流域综合 20002009 年近地表土壤冻融状态的面看，完全冻结区域面积的空间分布，向西南方向递积离差可知: 在完全冻结状态，冷季完全冻结面积的增。不完全冻结区，在

32、3 月和 11 月，主要分布在黑最大值年际变化较大，而暖季年际变化较小; 不完全河流域的中部和东北部，随着温度的升高，逐渐向西冻结状态面积的离差变化较大主要发生在 2，3，11南海拔较高的方向移动( 如 4，5，6，9 和 10 月) 。不月，显示在一年的回暖和降温时期，面积变化较大;冻结区域从 4 月开始，逐渐向黑河流域的东南方向不冻结状态面积的离差变化较大主要出现在 4 月和移 动，范围逐渐扩大，在7月达到最大值，然后逐渐图 5黑河流域近地表(5 cm)10 年间逐月平均土壤冻结面积分布Fig 5Distribution of mean monthly soil freeze area e

33、xtent from 2000 to 2009 over the Heihe River Basin504地球科学进展第 28 卷向北退缩。总体上，黑河流域地表土壤的冻融状态步将年平均气温分布图划分为 7 类，其分布与年平的范围变化与黑河流域海拔高度 ( 图 1 ) 的变化相均冻结概率分布很相似。当年平均气温大于 7 5似。黑河流域东北部海拔低，中部大部分地区海拔 ，其年平均冻结概率均小于 0 3; 年平均气温介于在 1000 1 500 m 之间，东南方向海拔为 2 600 3 7 5 之间，其冻结概率为 0 3 0 4; 而年平均4 000 m，4 000 5 000 m 主要在南部区域，

34、而超过气温在 2 3 之间时，其冻结概率为 0 4 0 5;5 000 m 的区域主要位于西南部。年平均气温在 2 6 之间的冻结概率为 0 5 20002009 年，10 年间黑河流域近地表土壤冻0 6; 年平均气温在 6 10 之间的冻结概率为融状况的逐月分布图( 图 5) 显示，3 种状态的空间0 6 0 7; 年平均气温在 10 12 之间的冻结分布范围跟黑河流域海拔高度的变化趋势密切相概率为 0 7 0 8; 当年平均气温小于 12 时，其关，反映出海拔是影响土壤冻融的一个重要因子。年平均冻结概率大于 0 8。年平均气温与土壤的年3 2地表土壤冻结概率时空变化特征平均冻结概率之间的相

35、应关系还有待进一步深入的根据公式( 1) ，求得黑河流域 20002009 年逐研究。月平均冻结概率分布 ( 图 6 ) 。从时间变化角度上4 结 论看，黑河流域地表土壤冻结概率在 1 月介于 0 9 1 0 之间，而且大部分区域的冻结概率为 1 0。每年本文利用黑河流域 20002009 年 5 km 网格化的 11，12，1 和 2 月，地表土壤的冻结概率大于 0 5。气温数据，11 个气象站的月平均气温、逐日土壤温从 3 月和 4 月开始，其冻结概率逐渐减少，到 6 月，度( 5 cm) 以及该流域的 DEM( 30 m) 数据，应用地冻结概率小于 0 5，且其范围逐渐扩大。在 7 月和

36、 8理信息系统空间分析功能和数理统计方法，分析祁月，其冻结概率降到最低。从每年的 8 月和 9 月开连山区黑河流域季节冻土的时空变化，得出以下始，其冻结概率又慢慢增大。虽然在 11 月，有一部结论:分区域的冻结概率在 0 9 1 0 之间，但是都在 0 9( 1) 根据月平均气温和月冻结天数的关系，初附近。12 月的冻结概率，绝大部分区域在 0 8 0 9步将黑河流域各月地表土壤的冻融状态划分为 3之间，而实际上都接近 0 9。就总体而言，每年冻结种: 完全冻结( T 7 ) ，不完全冻结( 7 T概率从 8 月开始逐渐增大，到翌年 1 月达到最大值，5 ) 和不冻结( T 5 ) 。黑河流域

37、季节冻土时然后从 3 月和 4 月开始逐渐降低，并于 6 月和 7 月空变化特征显示: 在季节变化上，完全冻结面积最大达到最低值。值出现在 1 月，面积约为 12 86 104km2 ; 不完全冻从空间变化角度上看，一年中冻结概率最大值结面积最大值出现在 11 月，面积约为 10 85 104出现在流域的上游地区( 靠近南部) ，特别是在流域km2 ; 不冻结面积最大值出现在 6 月和 7 月，面积约的西南地区和西部地区，这与西南地区海拔相对较为12 69 104 km2 。土壤冻融状态的空间分布很大高有关。西部地区降水量较东部地区少，这也有可程度上受到海拔变化的影响。能会影响地表土壤冻结，但

38、有待进一步研究。黑河( 2) 黑河流域季节冻土年际变化特征为: 在完流域冻结概率分布从流域的下游向上游逐渐增大，全冻结状态，冷季里完全冻结面积最大值的年际变由北往南逐渐增大，自东至西逐渐增大。冻结概率化较大，暖季里其年际变化较小; 在 2，3 和 11 月，不的空间分布规律主要受海拔的影响。完全冻结状态面积离差变化较大，表明在回暖和降图 7 为黑河流域 20002009 年的年平均气温温时期，其面积变化较大; 不冻结状态面积的离差变分布图，显然低温区主要出现在黑河流域的南部，特化较大的时间主要为 4 月和 10 月，其他月份变化较别是西南部，高温区出现在流域的北部，即主要在下小。其中，2000

39、 年和 2005 年的离差值变化相对游地区。由各月的冻结概率求得 10 年间黑河流域较大。的年冻结概率( 图 8) 显示: 整个流域在一年之中，大( 3) 黑河流域地表土壤每年冻结概率从 8 月开部分地区的冻结概率在 0 3 0 5 之间，特别是在下始逐渐增大，到翌年 1 月达到最大值; 然后从 3 月和游和中游地区。上游地区的冻结概率大部分位于4 月开始逐渐降低，在 6 月和 7 月冻结概率达到最0 5 0 7 之间，冻结概率大于 0 7 的大部分在东南低值。空间上，冻结概率从流域的下游向上游逐渐部，由于海拔高且温度较低，所以冻结概率很大。增大，自北往南逐渐增大，并由东向西逐渐增大，空基于流

40、域的年平均冻结概率分布图( 图 8) ，初间分布规律主要受海拔的影响。第 4 期彭小清等: 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究505506地球科学进展第 28 卷图 8黑河流域地表年冻结概率分布Fig 8Probability of the near-surface soil freeze occurrence over the Heihe River Basin( a) 最大冻结概率; ( b) 平均冻结概率; ( c) 最小冻结概率( a) maximum probability; ( b) mean probability; ( c) minimum probability谨望对祁连山

41、区黑河流域季节冻土时空变化研究的初步结果，能为流域多年冻土和季节冻土区地表植被、水文过程以及地气之间的碳循环的研究提供有益的依据。为深入对地表土壤冻融循环的认识，下一步将开展年平均气温对地表土壤冻融循环的分析研究。参考文献( References) :1Zhang T，Barry R G，Knowles K，et al Statistics and characteris-tics of permafrost and ground ice distribution in Northern Hemi-sphereJ Polar Geography，1999，23( 2) : 132-1542Zh

42、ang T，Barry R G，Knowles K，et al Distribution of seasonally and perennially frozen ground in the Northern HemisphereC Phillips M，Springman S M，Arenson L U，eds Proceedings of the 8th International Conference on Permafrost Zurich: A A Balke-ma Publishers，20033Zhou Youwu，Guo Dongxin，Qiu Guoqing，et al Ge

43、ocryology in ChinaM Beijing: Science Press，2000: 309-326周幼吾，郭东信，邱国庆，等 中国冻土M 北京: 科学出版社，2000: 309-3264Cheng Guodong，Wang Shaoling On the zonation of high-altitudepermafrost in ChinaJ Journal of Glaciology and Geocryology，1982，4( 2) : 1-16程国栋，王绍令 试论中国高海拔多年冻土带的划分J 冰川冻土，1982，4( 2) : 1-165Brown R J E Perm

44、afrost in Canada: Its Influence on Northern De-velopmentM Toronto: University of Toronto Press，19706 Zhang Tingjun，Barry Roger G，Armstrong Richard L Application of satellite remote sensing techniques to frozen ground studiesJPolar Geography，2004，28( 3) : 163-1967Zhang T，Barry R G，Knowles K，et al Sta

45、tistics and characteris-tics of permafrost and ground-ice distribution in the Northern Hem-isphereJ Polar Geography，2008，31( 1) : 47-688Cary J W，Campbell G S，Papendick R I Is the soil frozen? An algorithm using weather recordJ Water Resources Research，1978，14( 6) : 1 117-1 1229Frauenfeld O W，Zhang T

46、ingjun，McCreight J L Northern hemi-sphere freezing /thawing index variarions over the twentieth century J International Journal of Climatology，2007，27: 47-6310Zhang Tingjun，Jin Rui，Gao Feng Overview of the satellite re-mote sensing of frozen ground: Passive microwave sensorsJAdvances in Earth Scienc

47、e，2009，24( 10) : 1 073-1 083张廷军，晋锐，高峰 冻土遥感研究进展: 被动微波遥感J 地球科学进展，2009，24( 10) : 1 073-1 08311Zhang T，Armstrong R L Soil freeze /thaw cycles over snow free land detected by passive microwave remote sensingJ Geophysi-cal Research Letters，2001，28( 5) : 763-76612Christoph Oelke，Zhang Tingjun，Serreze Mark

48、C，et al Region-al-scale modeling of soil freeze /thaw over Arctic drainage basin J Journal of Geophysical Research，2003，108 ( D10) : 4314， doi: 10 1029 /2002JD00272213McGuire A D，Apps M，Chapin F S，et al Land cover and land use change in Alaska and CanadaCLand Change Science: Observing，Monitoring，and

49、 Understanding Trajectories of Change on the Earths Surface Dordrecht: Kluuer Academic Publish-ers，200514 Jin Rui，Li Xin，Che Tao A decision tree algorithm for surface freeze /thaw classification using SSM /IJ Journal of Remote第 4 期彭小清等: 祁连山区黑河流域季节冻土时空变化研究507Sensing，2009，13( 1 ) : 152-161 晋锐，李新，车涛 SS

50、M /I19监测地表冻融的决策树算法J 遥感学报，2009，13 ( 1 ) :152-16115 Youngwook Kim，Kimball J S，McDonald K C，et al Developinga global data record of daily landscape freeze /thaw status usingsatellite passive microwave remote sensingJ IEEE Transac-tions on Geoscience and Remote Sensing，2011，49 ( 3 ) : 949-2096016 Zhang Tingjun，Jin Rui，Gao Feng Overview of the satellite re-mote sensing of frozen ground: Visible-thermal infrared and radarsensorJ Advances in Earth Science，2009，24( 9) : 963-972张廷军，晋锐，高峰 冻土遥感研究进展可见光、红外21及主动微波卫星遥感方法J 地球科学进展，2009，24( 9) :963-97217 Ma Mingguo，Jiao Yuanmei，Wa