高亞洲地區(qū)冰湖遙感研究進(jìn)展與展望

潘夢(mèng)，曹云剛,2

(1.西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，成都 611756; 2.西南交通大學(xué)高速鐵路運(yùn)營(yíng)安全空間信息技術(shù)國(guó)家地方聯(lián)合工程實(shí)驗(yàn)室，成都 611756)

0 引言

冰湖是反映全球變化的重要敏感因子之一，它是全球變暖與冰川消融共同作用的結(jié)果。高亞洲地區(qū)擁有全球最大的低緯度高海拔冰川，形成了全球分布最為密集的冰湖區(qū)域，由于高原冰湖變化與氣候變化的內(nèi)在聯(lián)系以及冰湖潰決等自然災(zāi)害頻發(fā)的重大影響[1-2]，使得高亞洲地區(qū)冰湖研究一直是相關(guān)領(lǐng)域科研人員所關(guān)注的熱點(diǎn)。由于高亞洲區(qū)域特殊的地形地貌特點(diǎn)，使得遙感技術(shù)成為開(kāi)展大范圍高原冰湖研究的重要手段。盡管基于遙感技術(shù)的高亞洲冰湖信息提取、冰湖時(shí)空演變特征分析及全球變化響應(yīng)領(lǐng)域已經(jīng)擁有大量的科學(xué)研究成果，但是多是基于局部區(qū)域開(kāi)展，且在時(shí)間尺度分辨率方面也存在不足，同時(shí)現(xiàn)階段還缺少對(duì)相關(guān)研究成果的系統(tǒng)梳理與總結(jié)。鑒于此，本文通過(guò)對(duì)現(xiàn)階段高亞洲地區(qū)冰湖遙感研究文獻(xiàn)的計(jì)量分析，整理出當(dāng)前研究的諸多熱點(diǎn)問(wèn)題，分析了高亞洲地區(qū)冰湖研究的區(qū)域性特征與差異，總結(jié)了冰湖信息遙感提取技術(shù)的發(fā)展歷史和現(xiàn)狀，介紹了高亞洲地區(qū)冰湖時(shí)空特征分析、冰湖全球變化響應(yīng)的最新研究進(jìn)展與成果，同時(shí)還探討了冰湖遙感研究領(lǐng)域的不足及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)，以期為冰湖研究提供有益借鑒。

1 高亞洲冰湖遙感研究的文獻(xiàn)計(jì)量分析

在過(guò)去的30 a中，高亞洲冰湖作為一個(gè)獨(dú)特的地理對(duì)象，受到了廣大科研工作者的極大關(guān)注。本文整理了Web of Science中已有的文獻(xiàn)記錄，對(duì)近30 a來(lái)高亞洲地區(qū)冰湖研究成果的時(shí)間和空間特征進(jìn)行了初步分析。在Web of Science數(shù)據(jù)庫(kù)中，以“glacial lake”為主題，篩選出1990—2019年之間發(fā)表的關(guān)于高亞洲冰湖研究的文章，共計(jì)319篇。全球有超過(guò)30個(gè)國(guó)家開(kāi)展了高亞洲區(qū)域冰湖的相關(guān)研究，圖1中列出了發(fā)文量前8的國(guó)家，其中中國(guó)憑借特殊的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，已經(jīng)成為高亞洲冰湖研究的引領(lǐng)者。

圖1 1990—2019年高亞洲冰湖研究國(guó)家分布Fig.1 Study country distribution of HighAsia glacial lake in 1990—2019

圖2為冰湖研究論文數(shù)量和被引用次數(shù)的時(shí)間序列曲線(xiàn)，從中可以看出，隨著近年來(lái)遙感數(shù)據(jù)源共享程度的不斷提升，以及空間數(shù)據(jù)處理分析技術(shù)的快速發(fā)展，冰湖相關(guān)研究的成果數(shù)量呈現(xiàn)逐年快速增加的趨勢(shì)。同時(shí)，筆者借助python獲取了文獻(xiàn)高頻關(guān)鍵字詞條(圖3)，其中冰湖潰決、氣候變化、遙感、GIS出現(xiàn)頻率較高，反映出冰湖研究的全球性與學(xué)科交叉的特點(diǎn)。

圖2 1990—2019年高亞洲冰湖研究成果與引文數(shù)量變化趨勢(shì)Fig.2 Research results and citation quantity trendof High Asia glacial lake in 1990—2019

圖3 高亞洲冰湖研究關(guān)鍵字詞云圖Fig.3 WordCloud of key words inHigh Asia glacial lake research

除了上述不同時(shí)間內(nèi)冰湖研究成果數(shù)量的綜合統(tǒng)計(jì)，本文也對(duì)高亞洲地區(qū)冰湖研究的空間分布特點(diǎn)進(jìn)行了分析。高亞洲地區(qū)是全球氣候變化最敏感地區(qū)之一，主要包括興都庫(kù)什山、喀喇昆侖山、喜馬拉雅山、天山和阿爾泰山等區(qū)域，這些地區(qū)分布著大量形態(tài)、面積不一的冰湖。由于所處區(qū)域的地理區(qū)位重要性不同和數(shù)據(jù)采集難度的差異，各個(gè)區(qū)域的冰湖研究水平和成果數(shù)量也有較大的差異。如圖4所示，喜馬拉雅山區(qū)是冰湖研究熱點(diǎn)區(qū)域，祁連山與橫斷山、天山冰湖研究相對(duì)較少。

圖4 高亞洲不同地區(qū)冰湖研究文章數(shù)量統(tǒng)計(jì)圖Fig.4 Statistics of the number of research papers on glaciallakes in different regions of High Asia

2 高亞洲冰湖信息遙感提取研究進(jìn)展

在現(xiàn)有冰湖研究過(guò)程中，準(zhǔn)確翔實(shí)的冰湖信息是完成研究工作的基礎(chǔ)。冰湖信息一般包括冰湖位置、面積、輪廓邊界、水位、水量、水質(zhì)等，按其獲取途徑可分為地面與遙感的方法，按其提取技術(shù)又可劃分為手動(dòng)、半自動(dòng)及全自動(dòng)3種方式，下文中將從不同角度對(duì)相關(guān)研究進(jìn)展進(jìn)行總結(jié)。

2.1 冰湖形態(tài)信息提取

1903年麥茨巴赫博士曾在天山考察時(shí)手繪了麥茨巴赫冰湖的位置圖[3]，此后為了水資源變化監(jiān)測(cè)與冰湖誘發(fā)災(zāi)害評(píng)估，冰湖逐步受到廣大科研人員和工程技術(shù)人員的關(guān)注。在高原冰湖研究的初期，觀測(cè)手段比較落后，野外考察和實(shí)地測(cè)量是進(jìn)行冰湖位置和輪廓信息采集的主要手段。隨著高新技術(shù)的快速發(fā)展，新型測(cè)繪技術(shù)裝備，如GPS、三維激光掃描儀被廣泛用于野外數(shù)據(jù)采集(圖5)，還會(huì)借助無(wú)人船、無(wú)人機(jī)以及搭載測(cè)量?jī)x器的氣球等設(shè)備進(jìn)行危險(xiǎn)地區(qū)冰湖的測(cè)量。隨著野外觀測(cè)儀器設(shè)備和技術(shù)手段的進(jìn)步，冰湖研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)更具科學(xué)性、完整性和長(zhǎng)期性。

雖然野外實(shí)地測(cè)量是獲取冰湖位置和輪廓信息最為有效的辦法，但由于高亞洲地區(qū)冰湖分布范圍廣泛，所處環(huán)境惡劣，且動(dòng)態(tài)變化顯著，從而難以在大尺度區(qū)域?qū)ζ溥M(jìn)行動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)[4]。遙感技術(shù)(尤其是衛(wèi)星遙感)憑借其全球覆蓋和高時(shí)間、高空間分辨率的優(yōu)勢(shì)，已被廣泛應(yīng)用于大區(qū)域尺度的冰川及冰湖監(jiān)測(cè)。針對(duì)高亞洲冰湖形態(tài)遙感監(jiān)測(cè)的研究進(jìn)展，本文從遙感數(shù)據(jù)來(lái)源與遙感數(shù)據(jù)處理方法2個(gè)方面進(jìn)行總結(jié)。

2.1.1 冰湖遙感數(shù)據(jù)源

目前，全球范圍內(nèi)可用于冰湖調(diào)查的衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)種類(lèi)較多，本文根據(jù)已有的文獻(xiàn)材料匯總整理出現(xiàn)階段冰湖遙感研究中被廣泛使用的遙感數(shù)據(jù)源，如表1所示。Google Earth影像也廣泛用于冰湖監(jiān)測(cè)未列入表內(nèi)。

表1 冰湖遙感監(jiān)測(cè)常用星載遙感數(shù)據(jù)列表Tab.1 List of satellites/sensors usedfor glacial lake monitoring

國(guó)際上采用衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)開(kāi)展冰湖遙感監(jiān)測(cè)始于1970年。到目前為止，Landsat系列數(shù)據(jù)是國(guó)內(nèi)外進(jìn)行長(zhǎng)時(shí)間序列(1970年—2019年)冰湖遙感監(jiān)測(cè)的主要數(shù)據(jù)源，尤其是2013年發(fā)布的具有相對(duì)高時(shí)間和空間分辨率的Landsat8數(shù)據(jù)，已成為全球冰湖研究的首選。Landsat等光學(xué)遙感數(shù)據(jù)在進(jìn)行大范圍長(zhǎng)時(shí)間序列冰湖信息提取時(shí)具有極大優(yōu)勢(shì)，但卻面臨著成像質(zhì)量造成的數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題，全天時(shí)、全天候觀測(cè)的微波遙感數(shù)據(jù)(ASAR，Sentinel-1)成為其有效補(bǔ)充。隨著近年來(lái)高亞洲地區(qū)冰湖研究的擴(kuò)展和深入，有證據(jù)顯示面積較小的冰湖對(duì)氣候變化的敏感程度更高[5]，因此高空間分辨率光學(xué)遙感數(shù)據(jù)(米級(jí)或亞米級(jí))被用于小區(qū)域冰湖信息提取，進(jìn)而開(kāi)展局部精細(xì)化研究?？偟膩?lái)看，單一數(shù)據(jù)源難以滿(mǎn)足全面、準(zhǔn)確評(píng)估區(qū)域內(nèi)冰湖動(dòng)態(tài)變化的需求，開(kāi)展粗、細(xì)分辨率共存，多源數(shù)據(jù)優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)的冰湖信息提取研究，將有助于全方位了解冰湖的變化情況。

2.1.2 冰湖輪廓遙感提取方法

鑒于高亞洲地區(qū)特殊的地理位置，遙感技術(shù)在本區(qū)域的冰湖研究中發(fā)揮了巨大作用。近年來(lái)，研究人員為了提高高寒區(qū)域冰湖的識(shí)別精度，在數(shù)據(jù)源優(yōu)選和數(shù)據(jù)分析方法上不斷進(jìn)步，將冰湖信息遙感提取手段由最初的人工目視解譯，逐步發(fā)展為人工輔助的半自動(dòng)分析，進(jìn)而構(gòu)建了全自動(dòng)的冰湖信息提取方法。

1) 冰湖手動(dòng)提取。作為冰湖形態(tài)信息遙感提取最常用的方法，人工目視解譯的手動(dòng)冰湖信息提取技術(shù)在1970年—2000年階段被廣泛使用，大量的研究人員使用1970年—1980年的航空影像和2000年左右的Landsat，ASTER等航天遙感影像開(kāi)展了目視解譯工作。如Xu Q H等在1989年對(duì)喜馬拉雅山進(jìn)行考察時(shí)，采用目視解譯的方法對(duì)冰湖進(jìn)行識(shí)別和編目[6]。王欣團(tuán)隊(duì)基于ArcGIS，ENVI，Google Earth等軟件采用人工數(shù)字化的方法完成了高亞洲地區(qū)以及以青藏高原為核心的中國(guó)西部的冰湖編目[7-8]。張國(guó)慶等使用人工數(shù)字化的方法完成了第三極冰湖編目[5]。

冰湖手動(dòng)提取方法雖然精度較高，但費(fèi)時(shí)費(fèi)力，難以滿(mǎn)足大范圍冰湖識(shí)別的需求。隨著遙感數(shù)據(jù)分辨率的提升與遙感數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，半自動(dòng)/全自動(dòng)的冰湖識(shí)別方法也日趨豐富。

2) 冰湖半自動(dòng)提取。冰湖半自動(dòng)提取是指在冰湖輪廓提取過(guò)程中，需要部分依賴(lài)于手工工作或人為的規(guī)則設(shè)置，主要包括半自動(dòng)輪廓跟蹤，區(qū)域生長(zhǎng)和閾值分類(lèi)等方法，其中又以閾值法應(yīng)用最為廣泛。如Frey等2010年提出一種基于多光譜光學(xué)遙感數(shù)據(jù)和DEM的半自動(dòng)冰湖檢測(cè)方法[9]。王欣等在研究近20 a來(lái)天山冰湖變化時(shí)，有針對(duì)性地對(duì)每景Landsat影像手動(dòng)設(shè)置NDWI閾值，然后將閾值作為輸入條件輸入決策樹(shù)中，進(jìn)行冰湖的提取[10]。Raj G等2013年根據(jù)NDWI手動(dòng)設(shè)置閾值，疊加DEM數(shù)據(jù)識(shí)別喜馬拉雅山錫金地區(qū)的冰湖，并完成了錫金地區(qū)的冰湖編目[11]。張波等基于時(shí)序SAR影像的強(qiáng)度歸一化比值來(lái)提取貢巴冰川末端冰湖，通過(guò)人工選樣來(lái)確定區(qū)分水體與非水體的最佳閾值[12]。

閾值法提取冰湖簡(jiǎn)單有效，但是受發(fā)育環(huán)境影響，冰湖顏色、濁度、葉綠素含量不一樣，導(dǎo)致冰湖間光譜分布具有明顯差異。此外，山體陰影的特征和冰湖的特征也非常相似，因此難以使用固定(單)閾值來(lái)大范圍提取冰湖。在實(shí)際工作中，需要對(duì)每一幅影像手動(dòng)設(shè)置閾值，以期得到冰湖與冰、雪、陰影的最佳分類(lèi)閾值。Mitkari K V等基于Sentinel-2數(shù)據(jù)使用最佳閾值確定法與Sobel邊緣檢測(cè)相結(jié)合的半自動(dòng)方法提取甘戈特里的冰湖，能夠較好地區(qū)分水體與冰、雪、陰影[13]。Jain S K等[14]基于ASTER數(shù)據(jù)采用支持向量機(jī)的方法半自動(dòng)地檢測(cè)了喜馬拉雅山不丹地區(qū)冰湖，此方法在提取受陰影影響的冰湖方面優(yōu)于NDWI閾值法。Bulley等在2013年基于ASTER數(shù)據(jù)采用集成分類(lèi)樹(shù)與空間度量的方法分析喀喇昆侖山脈冰川與冰湖的變化，但此方法在圖像分割時(shí)需要進(jìn)行人工樣本選擇與訓(xùn)練[15]。

半自動(dòng)提取方法雖然使用較為廣泛，在效率方面就人工方法提升顯著，但是其諸多步驟具有人工依賴(lài)和區(qū)域限制的特點(diǎn)，從而限制了其在全球/半球等大尺度范圍的推廣與應(yīng)用。

3) 冰湖全自動(dòng)提取。冰湖全自動(dòng)提取方法是指事先建立固定的模型或規(guī)則，然后自動(dòng)執(zhí)行，不需人工干預(yù)就能完成冰湖形態(tài)信息的提取。Li J等2012年基于“全域-局部”的分層迭代思想，提出了遙感影像與DEM相結(jié)合的冰湖信息自動(dòng)化提取方法，并將其應(yīng)用于喜馬拉雅山冰湖的提取[16]。全局-局部閾值分割算法能夠在一定程度上實(shí)現(xiàn)冰湖的精確自動(dòng)提取，但對(duì)于微型冰湖來(lái)說(shuō)，由于其與背景信息具有非常相似的光譜，從而造成特征混淆，自動(dòng)識(shí)別算法的精度受到極大的影響。針對(duì)光譜異質(zhì)性，Zhao H等將水平集分割理論應(yīng)用到冰湖提取中，使用閾值分割和簡(jiǎn)化活動(dòng)輪廓模型方法基于Landsat8數(shù)據(jù)進(jìn)行高亞洲3個(gè)典型冰湖發(fā)育區(qū)域： 喜馬拉雅山中部、藏東南地區(qū)和阿爾泰山區(qū)域冰湖的提取，并與FCM(閾值法和模糊聚類(lèi)分析)方法進(jìn)行對(duì)比，結(jié)果表明TSCV的準(zhǔn)確率為73.92%，F(xiàn)CM的準(zhǔn)確率是66.30%，研究成果提高了小冰湖提取的精度[17]。Chen F等使用上述TSCV方法基于Google Earth Engine平臺(tái)識(shí)別了2015年整個(gè)青藏高原的冰湖，其中喀喇昆侖山北部、昆侖山西部、喜馬拉雅山北部、藏東南地區(qū)的測(cè)試精度均在90%以上，提高了大規(guī)模自動(dòng)化冰湖信息提取的準(zhǔn)確率[18]。該團(tuán)隊(duì)同時(shí)基于GF-2影像使用NDWI與非局部活動(dòng)輪廓結(jié)合的方法識(shí)別了阿爾泰山區(qū)域的冰湖，證明此方法同樣適用于高分辨率遙感影像識(shí)別微型冰湖[19]。Veh G等基于Landsat數(shù)據(jù)使用RF(隨機(jī)森林)算法識(shí)別了1988—2016年喜馬拉雅山潰決冰湖，總體精度可達(dá)到91%[20]。Bhardwaj A等基于Landsat8數(shù)據(jù)結(jié)合濕度指數(shù) WI 和模糊聚類(lèi)法(LDA)自動(dòng)提取了Shaune Garang冰川附近的冰湖，提取精度可達(dá)99%[21]。

自動(dòng)識(shí)別方法中，機(jī)器學(xué)習(xí)的一些方法如聚類(lèi)、決策樹(shù)、支持向量機(jī)、隨機(jī)森林等，對(duì)于冰湖提取的準(zhǔn)確性在很大程度上取決于先驗(yàn)知識(shí)的選擇和訓(xùn)練樣本的可靠性?；趫D像分割技術(shù)的TSCV方法較好，能夠克服光譜異質(zhì)性的影響，同時(shí)能夠識(shí)別渾濁的小冰湖，但計(jì)算過(guò)程較復(fù)雜，算法的普適性也不盡理想，僅適用于Landsat8數(shù)據(jù)，對(duì)Landsat5數(shù)據(jù)及一些高分辨率影像，如GF-2,WorldView數(shù)據(jù)等，其冰湖識(shí)別精度還有待大范圍檢驗(yàn)。

2.2 冰湖水量信息提取

冰湖水量對(duì)于研究冰湖潰決具有重要意義。現(xiàn)有冰湖水量通常是通過(guò)體積-面積-水位經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行計(jì)算[22]。其中，冰湖水深多使用聲吶測(cè)深儀測(cè)量，水位則采用ICESat等激光測(cè)高衛(wèi)星測(cè)量。如Yao X J等使用SyQwest HydroboxTM高分辨率便攜式測(cè)深儀與橡皮艇和GPS相連測(cè)量龍巴薩巴冰湖的水深，結(jié)果顯示聲納數(shù)據(jù)的測(cè)量平均誤差為1～2 m，可用于湖盆面積計(jì)算冰湖體積(水量)[23]。Yang R M等使用Hydro science便攜式超聲波測(cè)深儀進(jìn)行藏東南米堆冰湖的水深測(cè)量，獲得了米堆冰湖的水下地形，然后采用Cut/Fill方法計(jì)算冰湖儲(chǔ)水量[24]。Song等使用ICESat和Cryosat-2組合測(cè)高儀研究念青唐古拉山區(qū)域內(nèi)的湖泊水面高度變化，結(jié)果顯示所有湖泊都呈現(xiàn)出水位升高的趨勢(shì)，其中冰湖水位的增長(zhǎng)率(0.421±0.018 m/年)高于非冰湖增長(zhǎng)率(0.171±0.036 m/年)[25]。

通過(guò)遙感技術(shù)來(lái)開(kāi)展冰湖水量信息提取，可以較為高效地獲取冰湖面積、冰湖水位(水深)等信息，但是由于無(wú)法精確獲取水下地形，還需利用體積-面積-水位經(jīng)驗(yàn)公式進(jìn)行水量估算。受限于冰湖樣本數(shù)量，難以建立適用于所有冰湖的體積-面積-水位經(jīng)驗(yàn)公式，使得經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｐ陀?jì)算冰湖水量誤差率可高達(dá)100%[26]。由此可見(jiàn)，高精度的水下地形測(cè)量技術(shù)是未來(lái)實(shí)現(xiàn)冰湖水量精確提取的重要手段。

2.3 冰湖水質(zhì)信息提取

湖泊水質(zhì)是反映水體變化及其對(duì)氣候變化響應(yīng)的重要指標(biāo)之一[27]。人為活動(dòng)影響較少的冰湖對(duì)于氣候變化研究更為有利。當(dāng)前可查閱的研究文獻(xiàn)中，幾乎未見(jiàn)采用空間遙感技術(shù)進(jìn)行冰湖水質(zhì)研究的相關(guān)報(bào)道，水質(zhì)信息提取一般通過(guò)野外采樣，實(shí)驗(yàn)室檢測(cè)的方式實(shí)施。如Yan H M等在2008年采集了珠穆朗瑪峰區(qū)域3個(gè)冰湖的樣本，分析發(fā)現(xiàn)冰湖的葉綠素含量與CDOM(有色可溶性有機(jī)物)遠(yuǎn)低于內(nèi)陸湖泊[28]。閆露霞等在2016年9—10月采集喜馬拉雅山中段藏布流域的11個(gè)冰湖的樣本，并對(duì)其水質(zhì)進(jìn)行評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)11個(gè)冰湖均為淡水湖，并且冰湖水體受到Fe，Mn，Cr，Ni的污染較為嚴(yán)重[29]。Salerno F等在研究喜馬拉雅山中部冰湖水質(zhì)時(shí)，發(fā)現(xiàn)冰湖中的重金屬含量與冰湖融水有關(guān)，由于冰川融化導(dǎo)致冰底的硫化物釋放，使得喜馬拉雅山中部冰湖中的硫酸根離子濃度在近20 a增加了4倍[30]。

由于所處的高寒/高海拔位置，大大增加了高亞洲冰湖水質(zhì)樣本采集的難度，同時(shí)也造成采樣點(diǎn)時(shí)空分布嚴(yán)重不均勻，開(kāi)展長(zhǎng)時(shí)間大規(guī)模尺度冰湖水質(zhì)研究具有較大的難度。隨著全球范圍內(nèi)高光譜遙感技術(shù)的快速發(fā)展，有望在近期提升高亞洲地區(qū)冰湖水質(zhì)信息提取的能力，從而推動(dòng)相關(guān)領(lǐng)域的科學(xué)研究水平。

3 高亞洲冰湖時(shí)空演變對(duì)氣候變化的響應(yīng)分析

冰湖演變是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，且存在顯著的區(qū)域差異，研究冰湖時(shí)空特征及其區(qū)域差異不僅對(duì)水資源評(píng)價(jià)和冰湖潰決風(fēng)險(xiǎn)分析具有重要意義，同時(shí)也對(duì)研究全球氣候變化的區(qū)域差異有積極作用。本文從冰湖時(shí)空演變格局及其對(duì)全球變化的響應(yīng)2個(gè)方面來(lái)總結(jié)高亞洲區(qū)域的研究現(xiàn)狀。

3.1 冰湖時(shí)空格局演變特征分析

冰湖時(shí)空變化分析在研究水資源格局變化及災(zāi)害預(yù)警等方面都具有重大意義。大量研究者利用不同時(shí)期的遙感影像以及現(xiàn)有的冰川、冰湖編目等資料，對(duì)近幾十年高亞洲地區(qū)冰湖時(shí)空變化進(jìn)行全方位分析。本文匯總整理了近年來(lái)高亞洲地區(qū)冰湖時(shí)空演變方面的研究成果(表2)，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有對(duì)冰湖的時(shí)空變化差異分析幾乎覆蓋了高亞洲所有區(qū)域，如圖6(a),(b)所示。其中，王欣等[31]使用1990年和2018年兩期Landsat數(shù)據(jù)提取了高亞洲區(qū)域冰湖，28 a內(nèi)高亞洲區(qū)域冰湖面積增加了263.20±28.24 km2，整體擴(kuò)張速率為15.5%。Nie Y等使用1990年、2000年、2005年、2010年、2015年5期Landsat數(shù)據(jù)分析了整個(gè)喜馬拉雅山冰湖的時(shí)空變化[32]。舒梅海[33]、吳坤鵬[34]分析了阿爾泰山、天山區(qū)域冰湖分布及變化特征等等。

表2 近30年高亞洲不同地區(qū)冰湖時(shí)空變化研究結(jié)果列表Tab.2 Results of glacial lake spatiotemporal change in the major mountains on the High Asia

此外，現(xiàn)有研究還從不同角度、不同作用形式上分析了冰湖的時(shí)空演變特征。如Gardelle J等對(duì)1990—2009年喜馬拉雅-興都庫(kù)什地區(qū)提取的冰湖進(jìn)行分析，結(jié)果表明在各山脈分區(qū)內(nèi)部的冰湖可能存在面積變化截然相反的情況[35]。Nie Y等從位置和地形方面分析了喜馬拉雅山區(qū)域冰湖的分布特點(diǎn)，研究表明喜馬拉雅山南北側(cè)、中、西東部冰湖面積、數(shù)量、擴(kuò)張速率存在差異[36]。Song C等[37]、Zhang G等[5]研究表明冰湖的時(shí)空變化與冰川的變化緊密相連，且海拔越高，冰湖的數(shù)量、面積的變化越大，呈現(xiàn)出顯著的垂直變化差異。

總體而言，現(xiàn)有冰湖時(shí)空變化分析多是基于Landsat等中高分辨率遙感數(shù)據(jù)提取的冰湖信息開(kāi)展的。受制于遙感數(shù)據(jù)源質(zhì)量與冰湖信息提取算法性能，冰湖的制圖精度及時(shí)間連續(xù)性存在不足從而對(duì)相關(guān)研究產(chǎn)生顯著影響，尤其是制約了精細(xì)化的區(qū)域冰湖時(shí)空演變研究。

3.2 冰湖變化對(duì)全球氣候變化的響應(yīng)

冰湖變化是氣候波動(dòng)的產(chǎn)物，同時(shí)又反饋于氣候變化，它們存在內(nèi)在的響應(yīng)機(jī)制。目前有關(guān)冰湖變化與氣候變化之間響應(yīng)機(jī)制的研究報(bào)道并不多見(jiàn)，對(duì)兩者的關(guān)系研究主要集中于在進(jìn)行冰湖時(shí)空變化差異分析時(shí)，探究其與氣候變化之間的聯(lián)系。如Hasnain S I[38]研究了氣候變化背景下喜馬拉雅山地區(qū)冰川與冰湖的變化，認(rèn)為全球變暖背景下氣溫升高是該地區(qū)冰川和冰湖變化的主要驅(qū)動(dòng)因素。Wu S[39]定量評(píng)價(jià)了喜馬拉雅山容克西盆地冰川退縮與冰湖擴(kuò)張變化，結(jié)果顯示冰川呈現(xiàn)整體退縮、冰湖呈現(xiàn)整體擴(kuò)張的趨勢(shì)，結(jié)合氣溫和降水資料分析后發(fā)現(xiàn)，持續(xù)的升溫是造成當(dāng)前冰川退縮和冰湖擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素。王欣等在研究橫斷山冰川與冰湖時(shí)也表明氣溫上升是導(dǎo)致冰湖擴(kuò)張的主要原因，同時(shí)表明受走廊屏障的影響，冰湖分布存在時(shí)空差異[31]。

總體而言，持續(xù)的升溫可能是造成當(dāng)前高亞洲冰川退縮和冰湖擴(kuò)張的主要驅(qū)動(dòng)因素，表現(xiàn)為冰湖數(shù)量的增加與面積的擴(kuò)張，但是在氣候變化影響背景下的冰湖時(shí)空變化具有明顯的差異性。王欣等[31]，Zhang G等[5]系統(tǒng)研究冰川-冰湖-氣候三者響應(yīng)關(guān)系時(shí)表明，氣溫升高造成的母冰川融水是冰湖擴(kuò)張的主要原因，并且研究了不同海拔高度下升溫率不同造成冰湖的變化差異，有助于深入研究區(qū)域氣候垂直變化及差異。同時(shí)Zhang G等在研究第三極冰湖時(shí)表明，面積較小的冰湖(<0.05 km2)變化速率最快，面積越小，對(duì)氣候變化越敏感[5]。

上述研究均是通過(guò)冰湖面積及數(shù)量與氣象站的氣溫、降水、蒸發(fā)之間的統(tǒng)計(jì)分析得出的結(jié)論。但是冰湖發(fā)育地區(qū)氣象數(shù)據(jù)非常有限，且分布極為不均勻，難以精準(zhǔn)地表示氣候的變化，同時(shí)對(duì)局部區(qū)域的統(tǒng)計(jì)分析也不足以揭示其響應(yīng)的科學(xué)規(guī)律。此外，冰湖水位、水量、水質(zhì)的變化與氣候變化之間有何關(guān)聯(lián)，如何揭示冰湖全要素與氣候變化之間的復(fù)雜響應(yīng)規(guī)律還任重而道遠(yuǎn)。

4 總結(jié)與展望

本文回顧了高亞洲冰湖信息遙感提取的發(fā)展歷程，系統(tǒng)總結(jié)了其時(shí)空演變及對(duì)氣候變化響應(yīng)等的研究成果，結(jié)果表明在遙感技術(shù)加持下，高亞洲冰湖研究發(fā)展快速，但其在數(shù)據(jù)源、分析方法，研究的完整性、系統(tǒng)性方面還需要進(jìn)一步加強(qiáng)，主要包括以下幾個(gè)方面：

1) 構(gòu)建冰湖全要素智能提取與集成分析方法?，F(xiàn)有冰湖形態(tài)信息提取多基于單一數(shù)據(jù)源和冰湖光譜特征進(jìn)行，且多采用帶有局部適用性的半自動(dòng)方法提取輪廓邊界。為了更為智能有效地獲取冰湖邊界和面積信息，基于多源觀測(cè)數(shù)據(jù)(光學(xué)、SAR及Lidar)一體化處理、基于深度學(xué)習(xí)的冰湖高層次特征表達(dá)與全自動(dòng)化提取方法成為未來(lái)冰湖遙感研究的重要方向。此外，現(xiàn)有冰湖水量、冰湖水質(zhì)研究多基于局部區(qū)域開(kāi)展，多數(shù)研究成果具有顯著的地域特征，缺乏在大區(qū)域尺度的普適性研究成果。因此，發(fā)展高普適性的冰湖全要素感知技術(shù)，開(kāi)展冰湖全要素智能集成分析是需要重點(diǎn)關(guān)注的研究方向。

2) 揭示冰湖-氣候變化的復(fù)雜響應(yīng)規(guī)律。大區(qū)域范圍下冰湖-氣候變化響應(yīng)機(jī)制的統(tǒng)一規(guī)律有益于揭示全球氣候變化趨勢(shì)。但現(xiàn)有研究成果多是對(duì)局部區(qū)域的冰湖面積及數(shù)量與氣象站的氣溫、降水、蒸發(fā)之間的簡(jiǎn)單線(xiàn)性分析得出的，粗分辨率氣象數(shù)據(jù)與高分辨率識(shí)別的冰湖尺度無(wú)法匹配，且冰湖全要素與氣候變化響應(yīng)程度研究也存在諸多局限性，局部區(qū)域的簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)分析不足以揭示其響應(yīng)規(guī)律，開(kāi)展大區(qū)域尺度下顧及尺度差異的冰湖全要素與氣候變化之間的響應(yīng)機(jī)制具有重要意義。

3) 探索多學(xué)科交叉的冰湖研究模式。冰湖遙感是冰湖研究的重要分支，此外其還涉及水文、災(zāi)害、大氣、生態(tài)、化學(xué)等相關(guān)學(xué)科，通過(guò)加強(qiáng)相關(guān)學(xué)科的交叉融合，有助于增強(qiáng)其在水文、災(zāi)害等方面的應(yīng)用能力，同時(shí)不同學(xué)科領(lǐng)域的發(fā)展又為冰湖遙感提供更多的應(yīng)用機(jī)遇，開(kāi)展多平臺(tái)、多技術(shù)、多尺度、多過(guò)程的多學(xué)科交叉研究是冰湖遙感研究的必然趨勢(shì)。