基于多源遙感數(shù)據(jù)的烏魯木齊河源1號(hào)冰川平衡線高度研究

崔督督 張彥麗 李忠勤

摘要 以我國(guó)天山烏魯木齊河源1號(hào)冰川（以下簡(jiǎn)稱1號(hào)冰川）為例，基于Landsat TM/ETM/OLI和Sentinel-2A MSI數(shù)據(jù)，利用歸一化差異積雪指數(shù)（NDSI）和閾值法提取該冰川2002—2015年的平衡線高度，并利用站點(diǎn)實(shí)測(cè)的冰川ELA數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)對(duì)提取的平衡線高度進(jìn)行了驗(yàn)證。結(jié)果表明，2002—2015年遙感獲取的平衡線高度呈總體上升的趨勢(shì)，與實(shí)測(cè)的平衡線具有高度相關(guān)性（r=0.9）;ELA與年物質(zhì)平衡序列高度相關(guān)，物質(zhì)平衡波動(dòng)的平均解釋率可高達(dá)69%;與氣象要素（溫度和降水）年際變化的相關(guān)性也很高，約有59%的冰川ELA變化可以用夏季氣溫和降水來解釋。因此，利用遙感數(shù)據(jù)可以提取高精度的冰川平衡線高度數(shù)據(jù)，對(duì)無站點(diǎn)數(shù)據(jù)冰川的平衡線高度以及物質(zhì)平衡研究具有一定的借鑒意義。

關(guān)鍵詞 天山烏魯木齊河源1號(hào)冰川;平衡線高度;多源遙感數(shù)據(jù);歸一化積雪指數(shù)

中圖分類號(hào) P237 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A 文章編號(hào) 0517-6611（2020）03-0061-08

Abstract Taking the Urumqi Glacier No. 1 in Tianshan in China as an example， based on Landsat and Sentinel2A MSI images， the glacier equilibrium line altitude was derived from the Normalized Difference Snow Index （NDSI） method and threshold setting degree. ELA was verified by using the measured glacier ELA data and meteorological data. The results showed that during 2002-2015， the overall trend of ELA derived from remotesensing data was generally increasing， which was highly correlated with the ELA obtained from ground measurements （r=09）. ELA had a high correlation with the annual mass balance sequence， and the average interpretation rate of the mass balance fluctuation could be as high as 69%;correlation with the interannual variability of meteorological elements （temperature and precipitation） was also high， and about 59% of glacial ELA changes could be explained by summer temperature. Therefore， remote sensing data can be used to extract the glacier equilibrium line altitude， and then used to estimate the equilibrium line altitude and mass balance of glaciers where no ground measurements exist， it has certain reference significance.

Key words Urumqi Glacier No. 1 in Tianshan;Equilibrium line altitude;Multisource remote sensing data;Normalized difference snow index

冰川是世界水文循環(huán)的重要組成部分，是了解區(qū)域和全球氣候變化的關(guān)鍵[1-6]。在小冰期（LIA）結(jié)束時(shí)，由于全球變暖，溫度波動(dòng)的增加導(dǎo)致冰川消融增加和平衡線上升，以致于山地冰川大量退縮，尤其是在20世紀(jì)80年代。冰川平衡線是冰川積累區(qū)和消融區(qū)之間的邊界，在平衡線上積累和消融達(dá)到平衡，氣候變化直接影響平衡線的波動(dòng)。冰川物質(zhì)平衡線高度（ELA）是冰川的年物質(zhì)收入和支出完全相等的高度[7-9]。ELA是冰川的重要參數(shù)，通常用作冰川物質(zhì)平衡的代表，因?yàn)樗c物質(zhì)平衡具有極好的相關(guān)性。眾多學(xué)者研究表明，消融期結(jié)束時(shí)的雪線高度（SLA）可以代替冰川年度ELA，由于在消融季節(jié)結(jié)束時(shí)光學(xué)影像中可以很容易地識(shí)別出雪線位置[10-21]。

傳統(tǒng)的雪線分布數(shù)據(jù)是通過對(duì)冰川區(qū)域和積雪分布區(qū)域的實(shí)地考察，結(jié)合地形等資料確定并記錄下來的。最初獲取雪線高程和平衡線高度多采用人工手段，如Dong等[22]利用測(cè)得的冰川資料對(duì)烏魯木齊河源1號(hào)冰川平衡線的趨勢(shì)進(jìn)行了特征分析，但這種方法周期長(zhǎng)、成本高、獲取樣本數(shù)量有限;隨后利用赫斯法[23]實(shí)現(xiàn)了雪線高度間接測(cè)量，如鄧育武等[24]、聶寧等[25]利用此方法獲得的數(shù)據(jù)對(duì)青藏高原區(qū)域的雪線進(jìn)行了研究，此方法雖然彌補(bǔ)了直接測(cè)量的一些弊端，但所計(jì)算的雪線高度僅限于較大冰川。隨著遙感技術(shù)的發(fā)展，冰雪信息提取從定性發(fā)展到定量化，為冰川動(dòng)態(tài)研究提供了大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)[26-37]。

該研究旨在利用Landsat TM/ETM+/OLI影像和哨兵衛(wèi)星Sentinel-2A MSI數(shù)據(jù)，驗(yàn)證歸一化積雪指數(shù)法反演冰川雪線的可行性，以此來推導(dǎo)平衡線高度，研究1號(hào)冰川的平衡線高度在2002—2015年的變化;同時(shí)，結(jié)合氣溫和降水量數(shù)據(jù)，探索該地區(qū)平衡線高度變化對(duì)氣候變暖的響應(yīng)及其對(duì)氣候變化的敏感性，一方面，為之后利用平衡線高度估算冰川物質(zhì)平衡提供數(shù)據(jù)參考，另一方面可以為缺乏實(shí)測(cè)資料的冰川研究提供方法借鑒。

1 資料與方法

1.1 研究區(qū)概況

1號(hào)冰川（地理坐標(biāo)43°06′N、86°49′E）是我國(guó)天山中部天格爾山北坡的烏魯木齊河源頭，距新疆自治區(qū)首府烏魯木齊市120 km（圖1）。該冰川長(zhǎng)241 km，面積1.73 km2，海拔最高為4 486 m，由東西兩支組成（1993年分離，圖2），為雙冰斗山谷冰川。冰舌東支3 740 m，西支3 830 m，多年平均ELA約為4 055 m，冰川垂直高差約750 m。該冰川距亞洲地理中心僅有100 km左右，是我國(guó)監(jiān)測(cè)時(shí)間最長(zhǎng)、監(jiān)測(cè)資料最為系統(tǒng)的冰川。但是，作為在天山乃至我國(guó)西北部地區(qū)有典型代表性的冰川，1號(hào)冰川自1959年開始觀測(cè)以來一直處于退縮的狀態(tài)，這一退縮在20世紀(jì)80年代，尤其是90年代中期以后出現(xiàn)了明顯的加速趨勢(shì)[38-41]。因此，對(duì)1號(hào)冰川的研究具有現(xiàn)實(shí)意義。

1.2 數(shù)據(jù)來源

Landsat影像來自地理空間數(shù)據(jù)云（http：//www.gscloud.cn/）和USGS（美國(guó)地質(zhì)調(diào)查局，http：//www.usgs.gov）數(shù)據(jù)共享平臺(tái);Sentinel-2A影像來自歐洲航天局（ESA）（https：//scihub.copernicus.eu/）;DEM來自TanDEM-X（https：//tandemx-science.dlr.de/）。1號(hào)冰川實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)摘自天山冰川年報(bào)和冰川物質(zhì)平衡公報(bào)（http：//www.wgms.cn）;同期的氣象資料來自大西溝氣象站（3 539 m，43°06′N、86°50′E），該氣象站距離1號(hào)冰川2.5 km。

依據(jù)整個(gè)冰川區(qū)域無云以及冰川消融結(jié)束時(shí)的遙感圖像（圖像中沒有季節(jié)性積雪），研究共選取了12幅影像對(duì)冰川變化進(jìn)行監(jiān)測(cè)。但是受云的遮蔽衛(wèi)星影像上無法識(shí)別地表真實(shí)情況或是夏末發(fā)生降雪完全覆蓋冰川等客觀因素的限制，同一顆衛(wèi)星的遙感影像數(shù)據(jù)不能滿足研究的需要，該研究選用多源遙感數(shù)據(jù)對(duì)1號(hào)冰川ELA進(jìn)行研究。研究所用的數(shù)據(jù)集主要來源于以下衛(wèi)星：Landsat TM/ETM+/OLI和Sentinel-2A MSI，空間分辨率范圍為10～30 m，具體如表1所示。

1.3 原理和方法

1.3.1 雪線提取原理。

與一般的地物相比，冰川積雪在可見光波段/近紅外（0.4～1.1 μm）具有較高的反射率。在0.5～0.7 μm的可見光范圍內(nèi)，冰的反射率在30%～60%，雪的反射率高達(dá)80%;在0.7～1.1 μm的近紅外范圍內(nèi)，冰雪的反射率顯著低于可見光的反射率[19-21]。由于可見光和短波紅外波段已成功應(yīng)用于冰川測(cè)繪，因此可以在此使用可見光和短波紅外波段的組合來識(shí)別遙感數(shù)據(jù)上的冰雪，物理基礎(chǔ)[31，42]如下：①雪在可見光波段具有較高的反射率，在短波紅外波段具有較強(qiáng)的吸收特性;②大多數(shù)云在可見光范圍內(nèi)也具有較高的反射率，在短波紅外范圍內(nèi)具有較高的反射率，具體提取流程如圖3所示。表2列出了Landsat 3個(gè)傳感器TM/ETM+/OLI的光譜范圍和空間分辨率以及Sentinel-2A MSI的等效頻段?？臻g分辨率（以m為單位）采用顏色編碼：10（綠色）、15（藍(lán)色）、20（紅色）和30（黑色）。

1.3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理。

首先，通過ENVI 5.4軟件對(duì)Landsat TM/ETM+/OLI圖像進(jìn)行輻射校準(zhǔn)和大氣校正，使用DEM數(shù)據(jù)執(zhí)行地形校正;其次，通過VNIR波段的灰度值（DN）除以SWIR的灰度值（DN）最大限度地減少由于地形造成的照明效果，并且讓冰川在深色背景下突出。Sentinel-2 L1C是經(jīng)過幾何精校正的大氣表觀反射率產(chǎn)品和正射影像，因此只需要進(jìn)行輻射定標(biāo)和大氣校正。

1.3.3 雪線遙感提取方法。

歸一化差異積雪指數(shù)（NDSI）使用可見光和短波紅外的組合來突出顯示圖像中雪的覆蓋范圍。ENVI 5.4中NDSI算法的初衷是基于MODIS的頻帶4（0.555 μm）和頻帶6（1.640 μm）的頻帶組合。然而，該算法也適用于具有綠波段（0.5～0.6 μm）和短波紅外波段（1.50～1.75 μm）的多光譜傳感器的任何傳感器。依此，NDSI閾值提取方法可用于識(shí)別雪。具體算法公式如下：

NDSI=CHn-CHmCHn+CHm=ρn-ρmρn+ρm（1）

其中，ρn和ρm分別表示遙感影像第 n、m波段的反射率或灰度值（DN值）。TM/ETM+可以選擇2波段和5波段;OLI可以選擇3波段和6波段;Sentinel-2A搭載的MSI可以選擇3波段和11波段。有學(xué)者認(rèn)為全球NDSI閾值應(yīng)該是確定性的并且將閾值設(shè)置為0.4，當(dāng)NDSI>0.4時(shí)，像素被定義為雪[42-43]。然而，區(qū)域尺度上的NDSI閾值尚不確定，區(qū)域積雪覆蓋圖中仍需要進(jìn)行NDSI閾值選擇的試驗(yàn)。因此，對(duì)于不同傳感器的遙感數(shù)據(jù)由于采集系統(tǒng)、大氣條件、地形和波段的差異，結(jié)果不盡相同。在該研究領(lǐng)域的試驗(yàn)和之前的研究中[44]，NDSI閾值為0.57～0.72。由于可見光和短波紅外波段中的雪和水的反射特性相似，該閾值識(shí)別出的積雪中有水體存在。為了進(jìn)一步識(shí)別積雪，近紅外波段水的強(qiáng)吸收和積雪的吸收弱于水體，增加了雪識(shí)別的另一個(gè)判別因素：b4≥011。其中b4是近紅外波段，TM/ETM+可選擇4波段;OLI可以選擇5波段;Sentinel-2A MSI可以選擇8波段。因此，當(dāng)滿足0.57≤NDSI≤0.72且b4≥0.11時(shí)，該像素被識(shí)別為雪。分類后，手動(dòng)將冰雪分界線數(shù)字化。雪線通常不與高程線平行，通過目視解釋進(jìn)行校正，以確定最終雪線的位置。

1.3.4 平衡線高度估算。

在ArcGIS 10.3中，將遙感影像中的雪線進(jìn)行矢量化，在矢量化的過程中將雪線矢量在冰雪覆蓋度高并且是幾乎連續(xù)的最高海拔處，利用要素轉(zhuǎn)柵格工具，將矢量格式的雪線轉(zhuǎn)換為柵格格式并與DEM數(shù)據(jù)進(jìn)行疊加，然后利用Spatial Analyst工具下的區(qū)域分析、分區(qū)統(tǒng)計(jì)工具來統(tǒng)計(jì)最終確定的雪線與研究區(qū)冰川DEM相交的所有像元的高程值，最后，利用四分位數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法平滑雪線高程數(shù)據(jù)的誤差，具體公式如下：

IQR常與中位數(shù)一起描述資料的分布特征。其中，IQR為四分位差，Q1為上1/4分位點(diǎn)，Q3為下1/4分位點(diǎn)。在統(tǒng)計(jì)方法中，Q2通常用作預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。P+和P-分別為預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的上限和下限。其中，a是一個(gè)常數(shù)，可以根據(jù)不同的需要來取值（通常采用1.5）[45]，作為判斷異常值的標(biāo)準(zhǔn)范圍。在給定一組數(shù)據(jù)之后，可以用此方法來推測(cè)下一個(gè)數(shù)據(jù)的可能值和變化范圍。

2 結(jié)果與分析

2.1 精度評(píng)估

2.1.1 平衡線高度精度驗(yàn)證。

從圖4可看出，在該研究中，根據(jù)遙感影像獲得的東西支ELA和實(shí)地測(cè)量的ELA非常接近，研究時(shí)段反演的平衡線高度與實(shí)地測(cè)量平衡線高度的變化規(guī)律基本一致，相關(guān)性較好（R2東=0.65，R2西 = 0.83）。但是在絕對(duì)數(shù)值上，二者存在的差異表明即使在天山的2個(gè)相鄰冰川上，遙感反演ELA的適用性也不同[46-49]。周圍復(fù)雜的地形可能是造成差異的原因之一。雖然無法確定差異的確切原因，但鑒于當(dāng)前數(shù)據(jù)的局限性和冰川融化的復(fù)雜性，它仍然存在。ELA在不同冰川上存在空間變異性，該研究的范圍是整個(gè)冰川的年平均ELA，因此在許多細(xì)節(jié)中都沒有解決這個(gè)錯(cuò)誤。圖5顯示了遙感影像反演的ELA與實(shí)地測(cè)量ELA之間的比較，兩者具有較強(qiáng)的正相關(guān)，在這14年期間（2002—2015年）表現(xiàn)出良好的一致性（R2=0.82，P<001），這也進(jìn)一步驗(yàn)證了使用遙感影像提取的雪線可以很好地用來指示平衡線[11，50]。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)遙感解譯和分析精度的結(jié)果，除了與地面測(cè)量的直接比較方法，還可以通過計(jì)算提取雪線高程和“真值”的平均絕對(duì)誤差（MAE）、標(biāo)準(zhǔn)偏差（SD）和均方根誤差（RMSE），統(tǒng)計(jì)分析平衡線高度的精度。結(jié)果表明，從遙感影像獲得的ELA的RMSE為73 m，MAE為54.6 m，SD為118 m。

2.1.2 遙感提取平衡線高度與實(shí)測(cè)值空間分布對(duì)比分析。

圖6顯示了遙感影像和地面測(cè)量中獲得的ELA在遙感圖中的良好對(duì)應(yīng)關(guān)系，清楚地顯示了它們之間的相似性。然而，在2003年，遙感影像得到的ELA與實(shí)地測(cè)量的ELA存在差異。一方面是因?yàn)楸ū槐”〉男卵痈采w時(shí)發(fā)生不一致;另一方面可能與小云及其陰影有關(guān)。

2.2 1號(hào)冰川ELA的時(shí)空變化特征

基于上述驗(yàn)證，對(duì)1號(hào)冰川2002—2018年的平衡線高度（圖7a）進(jìn)行了提取。研究時(shí)段內(nèi)該冰川平衡線高度變化呈波動(dòng)變化趨勢(shì)，2002—2004、2005—2012年都呈上升趨勢(shì)，上升速率分別為6、37 m/a;2014—2018年呈下降趨勢(shì)，下降速率為36 m/a。研究時(shí)段內(nèi)粒雪線平均海拔為4 096 m，最高值出現(xiàn)在2010年，海拔為4 298 m，最低值出現(xiàn)在2003年，海拔為3 953 m。即使時(shí)間序列太短而無法進(jìn)行很準(zhǔn)確的趨勢(shì)分析，也可以推斷出ELA在2002—2018年總體呈略有增長(zhǎng)的趨勢(shì)。1號(hào)冰川冰川平衡線高度變化趨勢(shì)與其同期觀測(cè)冰川近22年（1994—2015年）平衡線高度（圖7b）的變化趨勢(shì)基本一致。

2.3 平衡線高度與物質(zhì)平衡、積累區(qū)比率以及消融量的關(guān)系

ELA隨時(shí)間的變化反映了不同平衡年份冰川總積累與總?cè)诨恐g的巨大差異。物質(zhì)平衡越小，冰川融化越強(qiáng)，ELA越高;反之，物質(zhì)平衡越大，冰川的積累越多，ELA越低[41，50-52]。ELA的年際變化與從實(shí)地測(cè)量獲得的物質(zhì)平衡基本一致。ELA可用來計(jì)算冰川物質(zhì)平衡，高（低）ELA意味著負(fù)（正）或更少正（負(fù)）物質(zhì)平衡。圖8說明了從遙感數(shù)據(jù)得到的ELA與實(shí)地測(cè)量得到的物質(zhì)平衡之間的關(guān)系，顯示了2002—2015年的良好一致性（R2=0.69）。因此，在后期的研究中，遙感影像得到的ELA可以很好地被用來指示物質(zhì)平衡。

積累區(qū)比率（AAR）是指冰川積累區(qū)面積與其總面積的比值，其大小反映了冰川補(bǔ)給條件的優(yōu)缺點(diǎn)[9]，它可以作為衡量ELA變化的重要指標(biāo)。在研究期間，1號(hào)冰川的AAR顯示出顯著的下降趨勢(shì)（圖9a）。統(tǒng)計(jì)分析表明，冰川AAR為0～51.3%，AAR平均為28.4%。通常認(rèn)為，當(dāng)AAR約為60%時(shí)，冰川處于穩(wěn)定狀態(tài)。然而，2002—2015年1號(hào)冰川的平均AAR為28.4%，表明冰川目前正在退縮。從遙感數(shù)據(jù)估算的ELA與現(xiàn)場(chǎng)測(cè)量得到的AAR之間的關(guān)系（圖9b）可以看出，它們之間是負(fù)相關(guān)（R2=0.81）;ELA越高（越低），AAR越低（越高）;消融越強(qiáng)烈，ELA上升越明顯;相反，冰川積累越多，相應(yīng)的ELA就會(huì)下降。冰川消融量的變化直接影響ELA的變化[8-9]。分析ELA與消融之間的差異和相關(guān)性（圖10）發(fā)現(xiàn)，ELA的年度變化與消融之間有強(qiáng)烈的相關(guān)性（R2=0.61），并且在整個(gè)研究期間呈增加上升趨勢(shì)，表明ELA對(duì)消融的變化非常敏感;ELA越高（越低），消融越高（越低）。

2.4 平衡線高度對(duì)氣候變化的敏感性

冰川的積累和消融受到當(dāng)?shù)貧夂虻挠绊懀邓疀Q定了冰川的積累，總輻射決定了冰川的融化。通常，局部溫度可以更好地代表總輻射[1，3，6，53-55]。為了研究氣候?qū)LA的影響，分析ELA與氣候變量（溫度和降水）之間的差異和相關(guān)性。從圖11可以看出，ELA的年變化與溫度之間有強(qiáng)烈的相似性。溫度越高，ELA越高。此外，夏季溫度比年平均溫度對(duì)ELA變化的影響更顯著，表明ELA對(duì)年均溫的響應(yīng)可能主要是由于夏季溫度的變化，這反映了ELA變化對(duì)夏季溫度變化的敏感性。除了溫度，ELA還受到冰川區(qū)降水量的影響[51]。當(dāng)降水增加時(shí)，ELA可能會(huì)向下移動(dòng)，并且它們呈負(fù)相關(guān)[53]。

為了便于分析氣候敏感性和ELA的變化，使用Linest函數(shù)對(duì)ELA、夏季溫度和降水量進(jìn)行多元線性回歸。該函數(shù)使用最小二乘法將已知數(shù)據(jù)擬合到最佳直線中，然后返回到描述直線的數(shù)組。據(jù)此，獲得了2002—2015年ELA與夏季溫度（Ts）和年降水量（P）之間的關(guān)系：ELA=3 960+62.2TS-0173P。

回歸方程的方差檢驗(yàn)表明，相關(guān)系數(shù)r = 0.752，P<001。根據(jù)上述ELA與溫度和降水量的關(guān)系模型，研究了冰川ELA的氣候敏感性。如果年降水量恒定，夏季溫度上升（或下降）1 ℃，則ELA將上升（或下降）約62 m;如果夏季溫度恒定，年降水量增加（或減少）100 mm，那么ELA將下降（上升）約17 m。與夏季溫度相比，ELA對(duì)降水量的敏感性較弱。從ELA的敏感性到夏季溫度和年降水量可以看出，夏季溫度是影響ELA變化的主要?dú)夂蛞蛩?。與前人研究[46]的結(jié)果相比，該結(jié)果顯著較低。

2.5 冰川平衡線高度估算不確定性分析

綜上所述，冰川平衡線高度估算的誤差來源主要有以下幾點(diǎn)[13，32，51]：①云量的影響。薄的云可以通過較高的SWIR反射率在冰和雪上檢測(cè)到，而光學(xué)上較厚的云頂可能是通過其較低的熱紅外輻射檢測(cè)到的。但是，對(duì)于云層的光學(xué)薄邊界，與冰和雪上的差異可能很小，云層部分可能仍留在冰川上，并被分類為雪。因而計(jì)算得出的平衡線高度因?yàn)樵屏康挠绊懖⒉豢偸强煽康?。②圖像的像素大小以及影像選取的日期，取決于傳感器，像素范圍在10～30 m，1號(hào)冰川使用了1985年以來免費(fèi)獲得的Landsat數(shù)據(jù)和Sentinel-2數(shù)據(jù)（自2015年起）。遙感反演SLA時(shí)，Landsat數(shù)據(jù)的主要缺點(diǎn)是16 d的重新訪問時(shí)間長(zhǎng)。在整個(gè)研究期間，僅僅獲得12幅Landsat影像，因而導(dǎo)致與實(shí)地測(cè)量值差異較大。③冰川的坡度為0.5°～77.3°，具體取決于冰川和任何一年中SLA所在的區(qū)域。④TanDEM的垂直精度，約為10 m。在平坦和光滑的地形上，DEM的垂直精度通常比在崎不平的地形上要高得多。由于冰川表面相對(duì)平坦，因此可以假設(shè)誤差未超過DEM的垂直精度（±10 m）。其余的差異可能是由于雷達(dá)穿透或局部偽影所致[32]。

3 結(jié)論

以我國(guó)天山烏魯木齊河源1號(hào)冰川為例，利用歸一化差異積雪指數(shù)（NDSI）和閾值法提取該冰川平衡線高度，并使用實(shí)測(cè)的冰川數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)對(duì)從遙感影像獲得的平衡線高度的可信度進(jìn)行分析。結(jié)果表明，2002—2015年通過遙感數(shù)據(jù)得到的平衡線高度呈總體上升的趨勢(shì)，這與實(shí)測(cè)的平衡線數(shù)值高度相關(guān)（r=0.9）。ELA與年物質(zhì)平衡序列高度相關(guān)，物質(zhì)平衡波動(dòng)的平均解釋率可高達(dá)69%;與氣象要素（溫度和降水量）年際變化的相關(guān)性也很高，約有59%的冰川ELA變化可以用夏季氣溫和季節(jié)降水量來解釋。因此，遙感數(shù)據(jù)可以很好地用來提取冰川平衡線高度，進(jìn)而用來估算無觀測(cè)地區(qū)冰川的平衡線高度以及物質(zhì)平衡。

該研究表明，遙感可被視為重建ELA的適當(dāng)工具。鑒于冰川實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)的稀缺性，建模和遙感方法可用于交叉檢查、驗(yàn)證和鞏固結(jié)果，并改進(jìn)氣候-冰川相互作用的解釋。在整個(gè)期間，使用光學(xué)遙感影像計(jì)算的ELA結(jié)果令人滿意。雖然從遙感數(shù)據(jù)和野外測(cè)量中獲得的ELA仍然有一點(diǎn)差別，但在中等山地尺度上提供了一種重建平衡線序的有效方法，首先遙感影像覆蓋范圍廣，其次是方法比較簡(jiǎn)單。該研究提出的基于遙感反演的方法是研究ELA年系列的有力工具，有助于高山盆地的水文模擬。為了改善未來研究的結(jié)果，所提出的方法將使用具有更高時(shí)間分辨率的遙感數(shù)據(jù)，例如哨兵數(shù)據(jù)。因此監(jiān)測(cè)ELA變化是一個(gè)長(zhǎng)期的動(dòng)態(tài)過程，利用長(zhǎng)期序列的遙感數(shù)據(jù)和地面測(cè)量來監(jiān)測(cè)冰川的變化并分析其與氣候因素的關(guān)系將是未來研究的重點(diǎn)。

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