ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis
西藏普兰地区第四纪以来冰锯作用研究
郭浩 刘耕年†
北京大学城市与环境学院, 北京100871; † 通信作者, E-mail: liugn@pku.edu.cn
摘要 为了验证西藏普兰地区冰川作用对地形演化的影响, 选取纳木那尼峰、喜马拉雅山和冈底斯山3个区域, 利用数字高程模型(DEM)数据和遥感影像, 对现代冰川与末次冰盛期(LGM)古冰川平衡线高度(ELA)、冰川作用区坡度与高程的关系以及冰川分布的高程频谱进行计算和分析。结果显示, 研究区内冰川剥蚀作用显著、坡度降低最明显的地带位于LGM古冰川平衡线附近, 并在一定程度上限制山脉的高度。根据冰川地貌特征参数和前人研究结果, 认为气候是影响冰锯作用的主要因素。冰期时, 研究区内西风急流南移, 风速增强, 降水量增多, 为冰川发育创造良好条件, 冰锯作用也增强。对于构造抬升强烈的山脉(如纳木那尼峰),虽然冰锯作用得到加强, 但是构造抬升增加的山脉高度不会完全被冰锯作用抵消。关键词 冰锯; 平衡线高度(ELA); 海拔; 坡度; 构造抬升; 气候
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气温和降水等气候因素控制[9]。在平衡线之上, 谷坡与冰斗后壁侵蚀加剧, 地形梯度增加, 山峰的海拔也受到限制[10‒11]。在平衡线之下, 冰流及滑动速率的减少导致冰川侵蚀作用减弱, 冰川沉积物的堆
[12]积也阻碍冰后期的流水侵蚀 。平衡线附近的侵蚀与沉积特征共同导致平衡线处出现“冰锯地形”。冰锯地形的特征包括集中分布在古冰川平衡线附近以及山峰的海拔高度与古冰川平衡线高度之间显著的相关性等[2‒3,11,13‒15]。冰锯理论认为冰川侵蚀作用倾向于将冰川作用区之上的山地剥蚀、夷平, 起到限制山地高度的作用, 最强烈的“锯平”带位于冰川平衡线位置(高度),由于冰期、间冰期交替, 锯平带位于冰期与间冰期平衡线之间[3]。这个假说认为高大的山脉倾向于被夷平至冰川平衡线高度, 平衡线起到“气候基准面” (climatic base level)的作用[13]。
有关冰锯作用塑造山地地形的研究为数不少。继 Brozović等[13]研究喜马拉雅山西北区域的山地构造变形, 首先指出冰锯作用在山地地形塑造中的意义以来, 学者们纷纷证实这种作用的普遍性, 如对
[2,11,14,16‒17] [18]北美山地 、南美山地 、欧洲阿尔卑斯山[19]以及全球尺度[3,15]的研究。但是, 也有研究者发现冰锯作用的例外情况, 原因与构造运动和岩石抗侵蚀强度有关[14,17‒18],也可能由于冰期冷的冰川
[18]底部几乎不滑动导致冰川侵蚀作用弱 。阿拉斯加山脉高耸在冰川平衡线之上, 边坡陡峻, 几乎没有冰雪覆盖, 被称为“特氟龙峰(Teflon peaks)”[17],这种山地景观的形成可能是受岩性的影响。另有研究者发现, 在喜马拉雅山脉的高山脊上, 冰川的侵蚀作用反而削弱, 这是因为低温极大地限制了冰斗后壁的冻裂, 避免冰锯作用, 保护了高大分水岭[20]。
Brozović 等[13]在对青藏高原西北部的研究中指出气候对冰锯作用的影响, 末次冰盛期(last glacial maximum, Lgm)的冰川平衡线高度(equilibrium line altitude, ELA)比现代低600~1000 m, 第四纪冰川的平均ELA比现代低400~500 m, 冰川平衡线的降低直接导致冰川积累区面积增大, 增加冰川通量, 加快冰川的侵蚀速率。在Nanga Parbat 北坡, 冰川覆盖区的现代侵蚀速率为4.6~6.9 mm/a, 而非冰川覆盖区则为 1.4~2.1 mm/a。冰锯作用导致山体海拔受限制, 以 Nanga Parbat 为例, 虽然其顶峰海拔超过8000 m, 但平均海拔仅4800 m。为了进一步探究青藏高原及周边山地的冰锯作
1066用, 本文选取位于青藏高原西北缘的西藏阿里普兰地区(比 Brozović 等[13]的研究区更靠南)作为研究对象。该区与尼泊尔、印度接壤, 区域内部的冈底斯山、阿伊拉日居山、喜马拉雅山脉发育现代冰川,古冰川遗迹广泛分布, 是揭示藏西北高原演化的关键部位(图1)。普兰地区的北端是冈底斯山脉, 南端是喜马拉雅山脉, 处于强烈抬升与剥蚀过程中,其中纳木那尼峰在地质构造上属于相对独立的韧性拆离体[21],发育现代冰川和第四纪冰川[22‒26]。一直以来, 对该区域第四纪冰川和地貌的研究相对薄弱。本文选取喜马拉雅山脉西缘一段(大致范围为80°— 81°E)、纳木那尼峰和冈底斯山3段山脉, 研究其地形演化与冰川作用的关系。
1 研究区概况1.1 区域气候概况
研究区位于西藏普兰地区。如图1所示, 喜马拉雅山脉和冈底斯山脉北西‒南东向排列, 纳木那尼峰位于东南角, 狮泉河、象泉河和孔雀河发源于该区域。研究区内大部分地区海拔大于4500 m, 年均气温≤0℃ , 地势较低的河谷年均气温为5~10℃。干旱少雨, 年降水量为100~200 mm, 属于高寒干旱大陆性气候。普兰盆地具有山地灌丛草原景观, 年均气温为3 ℃ , 极端最高气温为26.5 ℃ , 极端最低气温为−27.5 ℃。冬半年受西风带南支气流控制,干燥晴朗; 夏半年西风带南支北跳, 印度季风进入,补给一定的水汽, 年降水量为189.6 mm, 40%的降水集中在 8 月。
1.2区域地质概况
冈底斯山脉主峰为冈仁波齐峰, 海拔 6638 m,是由第四纪冰川侵蚀作用形成的金字塔形角峰, 山
[27]体的岩性为砾岩 。札达盆地与噶尔盆地之间的阿伊拉日居(拉日神山)发育现代冰川, 第四纪冰期
[28‒29]冰进的遗迹也十分丰富。朱大纲等 确认沟谷和山麓地带有四套冰川沉积物。札达盆地河湖相沉
[30‒31]积及其揭示的晚新生代区域环境变化 受到学界关注。
纳木那尼峰(Gurla Mandhata, 峰顶海拔7694 m)在地质构造上属于韧性拆离体[21], 发育现代冰川和第四纪冰川, 区域内有著名的喀喇昆仑断裂穿过。喀喇昆仑断裂是青藏高原西部最重要、最活跃的断裂, 控制着区域地形[32‒34]。纳木那尼峰地区共有现代冰川58 条, 面积为 80.93 km2。冰川大体上以纳
Fig. 1
木那尼峰为中心向四周放射状扩散, 主山脊北侧有7条山谷冰川, 聚集了该地区绝大部分冰量, 约占总量的70%以上, 山体的南侧则全部为悬冰川。
喜马拉雅山脉西起南迦巴特峰, 东至南迦巴瓦峰, 长逾 2500 km; 北以雅鲁藏布江‒狮泉河为界,南界为印度恒河平原北侧边界的主前缘断层[35], 宽200~300 km; 大体呈向南凸出的弧形, 平均海拔在5000 m以上, 山脉南侧海拔较低, 平均 2500~4500 m, 北侧较高(>5000 m)[36]。喜马拉雅主碰撞带位于印度‒雅鲁藏布江缝合带与喜马拉雅主前锋冲断裂之间, 自北往南为特提斯喜马拉雅岩片、高喜马拉雅岩片、低喜马拉雅岩片和次喜马拉雅岩片[37]。
2 数据与研究方法2.1 数据来源
现代冰川数据来源于中国科学院国家青藏高原科学数据中心《中国第二次冰川编目数据集(V1.0) (2006—2011)》[38]; 数字高程模型(digital elevation model, DEM)数据来源于中国科学院计算机网络信息中心地理空间数据云平台(http://www.gscloud. cn), 利用ASTER GDEM第一版本(V1)的数据加工得来, 空间分辨率为30 m; LGM古冰川分布范围是
[24]在 Owen 等 的基础上, 通过 Google Earth 遥感影像解译而来。
1) 研究区划分。本文研究区划分为喜马拉雅山、纳木那尼峰和冈底斯山3个区域, 区域边界由分水岭和谷地组成。
2) 坡度‒海拔分布。根据分辨率为30 m的DEM图, 利用ARCGIS的空间分析功能, 计算研究区每个
[39]栅格的坡度。采用 Hergarten 等 的方法, 分析研究区坡度‒海拔的分布情况。除考虑某个海拔段对应坡度的平均值外, 还要考虑海拔段坡度的分布情况[40]。以 50 m高度为间隔, 将研究区的坡度‒海拔数据集分成若干子集, 在各子集内部计算坡度值的平均数和中位数。最后, 以各子集的平均海拔为自变量, 以各子集坡度的平均值和中位数为因变量,绘制坡度‒海拔关系图。
3) 计算冰川平衡线高度。结合冰川编目数据和卫星影像分析, 剔除最高海拔低于分水岭且面积小于 10000 m2的冰川, 用冰川末端‒冰斗后壁比率法(toe-to-headwall altitude ratio, THAR)计算 ELA值[41‒42], 冰川THAR值取 0.5[43]。
4) 绘制冰川分布的高程频谱。根据分辨率为30 m的DEM数据, 分别提取3个区域的海拔高度,分成100个区间, 制成冰川分布高程频谱图。
5) 绘制坡度频谱。用现代冰川和LGM古冰川的 ELA数据进行海拔分段, 将 3个区域的LGM古
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冰川分成3段: 高于现代冰川平衡线, 现代冰川平衡线与LGM古冰川平衡线之间, 低于LGM古冰川平衡线。提取3段的坡度数据, 制成冰川分布坡度频谱图。
3 结果3.1 冰川平衡线高度
用 THAR法计算3个区域内每条现代冰川的ELA, 统计结果见表1和图2。喜马拉雅山ELA值最低, 为 5703 m; 冈底斯山次之, 为 5817 m; 纳木那尼峰ELA值最高, 为 5955 m。冈底斯山ELA的标准差最小, 说明ELA值的分布最为集中; 纳木那尼峰和喜马拉雅山的ELA标准差均超过200 m, 说明ELA值的分布较为分散。
用 THAR法计算3个区域内每条LGM古冰川的 ELA 值, 统计结果如图2所示。喜马拉雅山的ELA值最低, 为 5350 m; 冈底斯山次之, 为5400 m;
Table 1
Statistics of modern glaciers in the study area
纳木那尼峰ELA值最高, 为 5486 m。
3.2冰川分布高程频谱
将喜马拉雅山、纳木那尼峰和冈底斯山3个区域冰川分布的海拔数据制成高程频谱(图3)。
从冰川分布的海拔高度范围来看, 喜马拉雅山冰川在各海拔高度区间的分布较为均匀, 4800~5700 m范围内的分布频率均在10%左右; 冈底斯山和纳木那尼峰冰川在各高程区间的分布频率有明显的峰值, 冈底斯山以5600 m为基准, 纳木那尼峰以5700 m为基准, 向上向下的分布频率均呈指数级衰减。
从冰川分布的集中程度来看, 喜马拉雅山冰川主要分布在 4800~5000 m和 5200~5600 m两个高程区间, 冈底斯山和纳木那尼峰冰川分布的主要高程区间分别为5400~5800 m和 5500~5900 m。
从冰川分布的高程跨度看, 纳木那尼峰的冰川
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随后开始增加; 海拔在 5200~5300 m之间时, 增加趋势减缓, 在海拔5300 m左右转为下降。
对3个区域末次冰川作用区坡度的分段统计结果(图5)显示, 海拔低于LGM古冰川ELA的地区坡度最小, 集中分布在10°以内, 峰值出现在5°左右;海拔高于现代冰川ELA的地区坡度最大, 且分布不集中。当海拔在LGM古冰川ELA与现代冰川ELA之间时, 3个区域的坡度分布规律不同, 纳木那尼峰坡度峰值为10°左右, 喜马拉雅山和冈底斯山的坡度峰值为15°左右。
4 讨论4.1 研究区末次冰川作用区坡度变化规律
稳态造山带地形的坡度一般随海拔上升而增大, 但本文研究的3个区域中, 至少出现两次坡度由升转降的现象(图 4)。
第一个转折点出现在海拔4500 m左右(即 LGM古冰川末端的海拔高度), 4500~4700 m之间坡度陡降。4500 m以下, 地形不受冰川作用的侵蚀, 外
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营力主要为流水作用。此转折点坡度变化巨大, 如喜马拉雅山和纳木那尼峰, 海拔升高仅200 m, 坡度降幅就高达10°, 说明冰川作用显著地降低由流水作用侵蚀造成的坡度, 冰川对地形有夷平作用。此转折点之后, 坡度继续随海拔的上升而增大。
第二个转折点出现在海拔5300 m左右(喜马拉雅山、冈底斯山和纳木那尼峰分别为 5200, 5350和5400 m), 与 3个区域LGM古冰川 ELA (喜马拉雅山、冈底斯山和纳木那尼峰分别为5350, 5400 和5486 m)十分接近。海拔5300 m以上, 坡度下降幅度很小, 均不超过5°。对阿尔卑斯山的研究也发现类似的规律, 即坡度由上升转为下降的转折点位于LGM古冰川ELA位置[19]。上述现象与冰锯理论中冰川切割作用最强烈的锯平带位于冰期与间冰期冰
[3]川平衡线之间的规律 十分吻合。此转折点反映LGM古冰川ELA附近冰川切割作用最强。从图4发现, 喜马拉雅山、冈底斯山和纳木那尼峰的锯平带分别为 5200~5450 m, 5250~5500 m和 5300~5550 m, 位于LGM古冰川平衡线附近, 并非Egholm 等[3]认为的LGM古冰川ELA与现代冰川ELA之间。
图 4显示, 坡度最小的并不是中间的锯平带,而是海拔低于古冰川ELA的地带。坡度虽在LGM古冰川ELA附近出现转折, 但降幅很小, 冰川切割作用只抑制坡度增加的趋势, 古冰川作用区内坡度整体上依然随海拔上升而增加, 即使冰期与间冰期ELA之间冰川切割作用最强, 海拔低于LGM古冰川ELA地区的坡度依然小于中间地带。
4.2地形的海拔分布规律与构造抬升作用
[15] Pedersen 等 研究全球冰川作用区的海拔分布, 发现地表绝大部分冰川作用区位于现代雪线以下, 低于现代雪线的某个海拔高度是地表冰川作用最集中的区域。以该海拔高度为基准(不同地区的基准海拔不同), 冰川作用区面积占比随海拔升高呈指数级衰减; 在现代雪线与LGM雪线之间, 面积占比随海拔降低呈线性衰减。青藏高原冰川作用区在现代雪线以上的面积占比仅为10%, 在现代雪线以上500 m的区域仅为1%[15]。
从图3可以看出, 喜马拉雅山、冈底斯山和纳木那尼峰现代冰川ELA以上海拔高度的比例分别为 10.23%, 7.32%和 13.64%, 地表冰川作用区面积随高度呈指数级衰减的规律十分明显, 与 Pedersen等[15]的研究结果相符。
图 3显示, 喜马拉雅山冰川作用有4800~5000
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1. 北京林业大学水土保持学院, 北京 100083; 2. 北京林业大学水土保持国家林业局重点实验室, 北京 100083; 3. 北京林业大学云南建水荒漠生态系统国家定位研究站, 建水 654399; † 通信作者, E-mail: wuxq@bjfu.edu.cn
摘要 基于 1992—2017 年 Landsat TM数据、建水县森林资源二类调查数据及云南省石漠化监测数据, 借助Mann-kendall突变分析和趋势分析等方法, 探讨近25年云南省建水县植被的时空变化特征及不同石漠化修复模式下的植被恢复情况。结果表明: 1) 25年间, 建水县植被覆盖整体上呈上升趋势, 平均增速为 0.065%/ 10a, 以 2008年为界, 增速由之前的 0.077%/10a 增加到 0.475%/10a; 2) 25年间, 建水县植被覆盖呈增加趋势的区域、无显著变化区域及呈减少趋势的区域面积占比分别为55.32％, 34.44％和 10.24％; 3) 对于不同修复模式, 在 10年的修复时间范围内, 纯生态林模式与混交生态林模式下植被恢复效果差别不大, 而在25年的修复时间范围内, 混交生态林模式下植被修复速率明显优于纯生态林修复模式, 优势主要展现在修复后期。短期内, 纯生态林模式中阔叶树和桤木的植被修复效果较好; 从长期看, 云南松和车桑子是较好的修复树种。混交生态林模式中, 针叶混交林修复速率在10年和 25年修复时间范围内均表现最优, 是较好的混交模式。研究结果揭示了不同治理模式对植被恢复的效果, 可为优化石漠化区域生态修复方法提供理论依据。关键词 植被修复; 石漠化治理模式; 喀斯特; 归一化植被指数(NDVI); 树种
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ten and twenty-five years, indicating mixed ecological forest model is a better mixed model. The study revealed the effects of different governance models on vegetation restoration, and provided a theoretical basis for optimizing ecological restoration methods in rocky desertification areas. Key words vegetation restoration; stone desertification control model; Karst; NDVI; tree species
石漠化是一种典型的土地退化过程, 广泛分布于中国西南地区, 已成为我国三大生态灾害之一。为了有效地遏制石漠化的扩张, 当地政府采取了一系列生态修复措施。根据国家林业局《中国石漠化状况公报》[1], 截至 2016年底, 西南喀斯特地貌区域(涉及黔、滇、桂、湘、鄂、渝、川和粤8个省(区、市))石漠化面积为 1007万公顷(100700 km2),与 2011 年相比, 净减少 193.2 万公顷(19320 km2),减少幅度为16.1%, 年均减少38.6万公顷(3860 km2),年均缩减率为3.45%。
为了在保障农民经济水平提高的同时, 有效地遏制石漠化并修复石漠化区域的植被, 国内外学者在生态治理效益评估方面开展了大量研究。在宏观尺度上, 诸多学者利用层次分析法、压力响应模型以及集合经验模型等方法, 对石漠化区域植被恢复情况和影响因子进行定量的研究[2‒4]。在中观尺度上, 张俞等[5]分析示范区内不同树种的土壤呼吸日动态特征, 阐明中国南方喀斯特石漠化生态治理工程背景下土壤呼吸作用的时空动态变化特征及其影响因素。曹洋等[6]研究示范区植被覆盖变化及其对气候因子的响应, 揭示喀斯特石漠化治理示范区植被覆盖变化以及气候因子对植被覆盖变化的影响。在微观尺度上, 研究者们通过不同植被修复模式下土壤微生物群落差异, 判断石漠化治理区域土壤生
[7‒9]态系统的恢复情况 。在不同的时间尺度上, 空间异质性对人类活动和气候变化的响应具有差异性,对多种时间尺度的研究结果揭示, 生态修复措施存
[10]在一定的滞后性 。综合石漠化区域的治理情况对不同修复模式进行效益评价, 有助于政策的制定和实施, 对更高效地实施区域生态治理措施有重要意义。
建水县位于云南省南部红河北岸, 地处滇东高原与滇西横断山的结合部, 受地质和气候因素驱动,形成较典型的岩溶地貌(溶蚀洼地、峰丛、地下河和溶洞等)。该地区土地贫瘠, 水土流失严重, 大面积的岩石裸露, 是石漠化分布广泛的原因之一。20世纪以来, 在以中度石漠化为主的云南省建水县实施以封山育林、封山管护和人工造林为主的多种模
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式的生态治理工程。为了探究这些修复模式的区域适宜性, 本文利用1992— 2017年的 Landsat 遥感影像以及2005年和 2010年两期建水县石漠化监测数据, 借助残差分析和 Mann-kendall 趋势分析方法,评估建水县不同生态修复模式下植被的恢复效果,并筛选出适合该区域的生态修复模式, 以期为喀斯特区域生态修复的政策制定与实施提供理论依据。
1研究区概况
xi xj x x。i j在时间序列随机独立的假定下, 定义统计量: Sk E ( Sk )( k Var Sk其中, UF1=0。当 x1, x2,…, xn相互独立且有相同的连续分布时, E(SK)及 Var(sk)可由下式计算: n ( n 1)
UF k
E ( Sk )
Sk 1,2,3, , n ), , 4 n ( n 1)(2n 5)。72 (5)
Fig. 2