南極Getz F冰架表面冰流速及結(jié)構(gòu)特征時空變化分析

趙曄蕾， 許詩楓， 許嘉慧， 黃 艷， 彭小寶，王淑杰， 劉紅星， 余柏蒗， 吳健平

（1.華東師范大學(xué)地理信息科學(xué)教育部重點實驗室，上海 200241； 2.華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院，上海 200241； 3.美國賓夕法尼亞州立大學(xué)地理系，美國賓夕法尼亞州斯泰特科利奇 16802； 4.美國阿拉巴馬大學(xué)地理系，美國阿拉巴馬州塔斯卡盧薩 35487）

0 引言

南極冰儲量超過地表總冰儲量的90%，其冰架物質(zhì)平衡與全球氣候變化、生態(tài)環(huán)境及人類社會發(fā)展等重大問題息息相關(guān)[1］。作為衡量南極物質(zhì)平衡狀態(tài)與冰蓋冰量損失速率的重要參數(shù)，南極冰架表面冰流速是全球氣候變化建模中不可缺少的重要因子[2，3］。同時，通過分析不同時期某一冰架表面結(jié)構(gòu)特征（如冰裂隙、觸地線等），可以進(jìn)一步評判該冰架的穩(wěn)定性及其未來的變化趨勢[4］。因此，進(jìn)行長時間序列冰架表面冰流速和結(jié)構(gòu)特征分析研究，可以揭示冰架的動態(tài)變化過程，進(jìn)而預(yù)測海平面的變化趨勢，對全球氣候變化、極地冰川學(xué)的發(fā)展具有重要意義。

由于具有快速、大面積監(jiān)測等優(yōu)點，衛(wèi)星遙感已廣泛用于冰架表面冰流速和表面特征監(jiān)測，且目前常用的遙感衛(wèi)星包括合成孔徑雷達(dá)（Synthetic Aperture Radar，SAR）和光學(xué)遙感。關(guān)于冰流速監(jiān)測研究，基于SAR 影像估算冰流速的方法包括差分雷 達(dá) 干 涉（Differential Synthetic Aperture Radar，DInSAR）、多孔徑干涉（Multiple Aperture Interfero?metric，MAI）和 偏 移 量 跟 蹤 法 等[5］。DInSAR 和MAI 影像易受大氣誤差、去相關(guān)噪聲等影響，致使測量精度降低[6］。偏移量跟蹤法雖彌補(bǔ)了該缺陷，但該方法需研究區(qū)域有一定的紋理特征，且精度受匹配精度影響較大[7］。光學(xué)遙感監(jiān)測基于圖像特征追蹤原理，通過計算不同時相遙感影像上同名點間的位移而計算相應(yīng)的冰流速。相較于SAR 監(jiān)測，光學(xué)遙感監(jiān)測成本相對較低，且其現(xiàn)存影像集時間跨度相對較大，更適用于長時間序列分析[1］。國內(nèi)外已有許多學(xué)者基于遙感數(shù)據(jù)開展南極冰架表面冰流速研究。Mouginot 等[8］基于Landsat-8、Sentinel-1及RADARSAT-2 數(shù)據(jù)，生成了2005—2017 年以年為單位的全南極冰流速圖，該數(shù)據(jù)集空間分辨率為1 km，誤差范圍為1~17 m·a-1。Shen 等[9-10］基于Landsat-8數(shù)據(jù)，構(gòu)建了2013—2019年以年為單位更高空間分辨率（105 m）的全南極冰流速度圖。關(guān)于冰架表面特征監(jiān)測，目前研究大多側(cè)重于多源數(shù)據(jù)的融合，并在紋理提取與解譯分析方法上進(jìn)行改進(jìn)。劉巖等[11］提出一種基于ICESat-1 數(shù)據(jù)提取冰裂隙位置及深度的方法，該方法可以探測冰裂隙峰值的應(yīng)力點，進(jìn)而追蹤冰架最易崩解的地區(qū)。

位于南極西南方的Getz 冰架（尤其是Getz F 區(qū)域）是南極冰架冰量損失速率較快的地區(qū)之一。Getz 冰架較阿蒙森海其他冰架對溫度的升高更為敏感，而相關(guān)研究表明，冰川裂解與底部消融是南極冰架質(zhì)量損失的主要部分，且這兩個過程與全球溫度升高密切相關(guān)[12］。因此，開展Getz 冰架表面冰流速研究顯得尤為重要。Rosanova 等[13］基于Land?sat 系列數(shù)據(jù)測量得到南極西南極1973—1988 年間平均冰流速約為200~800 m·a-1。Gardner 等[14］發(fā)現(xiàn)2008—2015年間Getz和Sulzberger冰架上游的冰川在觸地線處的冰流速增加了90 m·a-1。

以上研究均基于遙感數(shù)據(jù)開展了南極冰架表面冰流速和結(jié)構(gòu)特征分析，研究結(jié)果為揭示南極冰架穩(wěn)定性及其變化趨勢提供了一定參考。然而目前研究缺乏對南極冰架表面冰流速與表面高程關(guān)系探討，而探討冰流速與表面高程的關(guān)系，對深入探討冰架表面冰流速的變化情況及其成因是極具參考價值的；同時，以往也未開展結(jié)合冰流速對Getz 冰架穩(wěn)定性進(jìn)行評估的研究。Liu 等[15］提出了一種多尺度半自動化影像匹配算法重建冰架表面冰流速，該方法顯著提高了計算速度，并對質(zhì)量較差和虛假匹配點的修正效果較好，但其在南極Getz冰架表面冰流速重建的有效性還未曾探討。

本文以Getz F 為研究區(qū)，基于Landsat 系列數(shù)據(jù)，采用多尺度圖像半自動匹配算法重建了2000—2017 年Getz F 冰架表面冰流速，分析其時空變化特征及其隨表面高程變化情況；進(jìn)一步通過遙感影像增強(qiáng)處理及人工目視解譯，提取了2000 年和2017年的冰架表面結(jié)構(gòu)特征（如冰裂隙），并結(jié)合冰流速變化趨勢，評估Getz F冰架穩(wěn)定性及其崩解趨勢。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)

1.1 研究區(qū)概況

Getz冰架位于阿蒙森海中西部（115°~135°W），東鄰別林斯豪森海，西鄰羅斯海，面積約33 395 km2，寬度約650 km，是東南太平洋區(qū)域最大的冰架。受復(fù)雜的次冰地形及大量的冰流和出口冰川的補(bǔ)給，Getz 冰架下存在復(fù)雜的次冰環(huán)流模式[16］。Getz 冰架前沿由Wright、Ducan 等多座島嶼所固定，這些島嶼將該冰架分成了不同的部分，分別以A 到F 命名（圖1）。本文研究區(qū)Getz F 冰架位于Getz 冰架最西部，是Getz 冰架所有組成冰架中對溫度升高最為敏感的一個冰架。

圖1 Getz F冰架地理位置Fig.1 Geographic location of Getz F ice shelf

1.2 數(shù)據(jù)介紹

本研究基于Landsat 系列數(shù)據(jù)重建Getz F 冰架表面冰流速及結(jié)構(gòu)特征，利用全南極陸地影像鑲嵌圖（Landsat Image Mosaic of Antarctica，LIMA）選取特征點進(jìn)行影像配準(zhǔn)，基于全南極冰流速度圖進(jìn)行精度對比驗證，采用BedMachine2 表面高程數(shù)據(jù)進(jìn)行表面高程與冰流速的分區(qū)統(tǒng)計分析。

1.2.1 Landsat系列數(shù)據(jù)

本研究采用的Landsat 系列數(shù)據(jù)來源于美國地質(zhì)勘探局（https：//earthexplorer. usgs. gov/），包括2000—2017 年共10 景Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI 影像（表1），數(shù)據(jù)產(chǎn)品等級為Level 1 GT（已經(jīng)過輻射定標(biāo)和幾何粗校正），所有影像統(tǒng)一投影坐標(biāo) 系 為“WGS 84/Antarctic Polar Stereographic”。Landsat-7 ETM+數(shù)據(jù)包含8 個波段，Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)包含11個波段，本文將選取其中空間信息最豐富的波段來提取Getz F冰架表面冰流速及結(jié)構(gòu)特征（詳細(xì)見3.1節(jié)）。

表1 Landsat-7 ETM+及Landsat-8 OLI數(shù)據(jù)列表Table 1 Landsat-7 ETM+and Landsat-8 OLI data used in this study

1.2.2 LIMA全南極陸地影像鑲嵌圖

全南極陸地影像鑲嵌圖（Landsat Image Mosaic of Antarctica，LIMA）由美國地質(zhì)勘探局、美國國家航空航天局和英國南極調(diào)查局基于1 073 景Land?sat-7 ETM+無云影像無縫拼接而成，覆蓋了除82°~90°S的整片南極大陸，是現(xiàn)有空間分辨率最高的南極陸地影像鑲嵌圖，可較為清晰地展現(xiàn)南極冰架等的真實地表特征[17］。本文使用其真彩色版本（空間分辨率為15 m）來選取特征點，進(jìn)行影像的配準(zhǔn)工作。

1.2.3 MEaSUREs全南極冰流速集

本文基于美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心發(fā)布的全南極冰流速集（MEaSUREs Annual Antarctic Ice Velocity Maps 2005—2017，Version 1）進(jìn)行精度驗證[18］。該數(shù)據(jù)集包括2005—2017以年為單位的共12景影像，空間分辨率為1 km，誤差范圍為1~17 m·a-1[8］，可于https：//nsidc.org/data/NSIDC-0720免費(fèi)下載。

1.2.4 Bedmachine2表面高程數(shù)據(jù)

Bedmachine2 表面高程數(shù)據(jù)來源于美國國家冰雪數(shù)據(jù)中心（https：//nsidc. org/data/nsidc-0756），由Morlighem 等通過質(zhì)量守恒、流線擴(kuò)散等方法，并參考南極參考高程模型（Reference Elevation Model of Antarctica，REMA）制作而成[19］，覆蓋范圍為70°~90° S，空間分辨率為500 m，投影坐標(biāo)系為“WGS 84/Antarctic Polar Stereographic”。相較于2013年發(fā)布的Bedmap2 數(shù)據(jù)，Bedmachine2 表面高程數(shù)據(jù)具有更高的空間分辨率與更加豐富的細(xì)節(jié)信息。本文基于BedMachine2表面高程數(shù)據(jù)進(jìn)行表面高程與冰流速的分區(qū)統(tǒng)計分析。

2 研究方法

本文首先對Landsat系列影像進(jìn)行預(yù)處理，再采用多尺度半自動影像匹配算法重建同名點的冰流速，最后使用普通克里金插值法提取冰流速二維圖。

2.1 遙感影像預(yù)處理

本文對Landsat系列影像預(yù)處理步驟包括：條帶修復(fù)、幾何精校正、波段選擇、去云處理及影像增強(qiáng)。

條帶修復(fù)：由于2003年Landsat-7 ETM+機(jī)載掃描行校正器（Scan Line Corrector，SLC）發(fā)生永久性故障，導(dǎo)致此后獲取的ETM+影像（SLC-OFF 影像）存在約22%數(shù)據(jù)缺失。本文基于經(jīng)典的局部直方圖匹配法（Local Linear Histogram Match，LLHM）進(jìn)行Landsat-7 ETM+SLC-OFF影像條帶修復(fù)，主要思路如下：借助一幅覆蓋同一地區(qū)的Landsat-7 ETM+影像（或Landsat 其他系列影像）作為填充影像進(jìn)行條帶修復(fù)，若主影像數(shù)據(jù)缺失部分未被完整填充，則利用另一幅（或幾幅）影像繼續(xù)進(jìn)行修復(fù)；若基于多幅填充影像進(jìn)行修復(fù)后，主影像依舊存在數(shù)據(jù)缺失的部分，則該部分基于直接插值方法進(jìn)行填充[20］。

幾何精校正：本文以LIMA 全南極陸地影像鑲嵌圖作為基準(zhǔn)影像，Landsat系列全色波段作為待配準(zhǔn)波段，每幅影像選擇10~20個地面控制點，基于二次多項式空間變換模型和三次卷積內(nèi)插重采樣法進(jìn)行幾何精校正[4］。配準(zhǔn)精度約0.5 個像元（即誤差約7.5 m），符合配準(zhǔn)需求。

波段選擇：本文以信息熵為主，標(biāo)準(zhǔn)差為輔對各波段所含的信息量進(jìn)行評價。因具有豐富的空間信息和較高的空間分辨率（15 m），最終選取全色波段作為提取冰流速和冰架表面特征的最佳波段。

去云處理：（1）識別云層?；跉w一化積雪指數(shù)和概率因子等獲取潛在云層，采用形態(tài)學(xué)及光散射計算潛在云陰影層，利用歸一化積雪指數(shù)識別潛在雪層；（2）云匹配?；趥鞲衅饕暯?、太陽方位角等預(yù)測云所在位置，同時將云層高度作為迭代條件，確保匹配步驟的合理性。

影像增強(qiáng)：基于空間域的Sobel 濾波器來加強(qiáng)影像邊緣信息，突出冰裂隙等要素的結(jié)構(gòu)形態(tài)。

2.2 冰架表面冰流速重建

2.2.1 同名點提取及冰流速計算

Bindschadler 等[21］提出了基于交叉互相關(guān)的匹配算法來提取兩幅遙感影像上的同名點，其核心思想是在特征點的匹配窗口內(nèi)遍歷搜索灰度值相關(guān)性最大的點作為匹配點（圖2）。該算法在冰流速重建研究中具有較高的應(yīng)用價值，但仍存在一定局限性，如搜索時間慢，較難設(shè)置合適的搜索區(qū)域大小等。Liu 等[15］提出了一種多尺度半自動影像匹配算法對以上算法進(jìn)行改進(jìn)：

圖2 灰度值匹配過程Fig.2 Schematic diagram of gray value matching process

（1）影像金字塔的建立。將經(jīng)過高斯低通濾波處理后的影像作為金字塔底層影像，然后將其分辨率壓縮為原始影像分辨率的1/4，并基于雙線性內(nèi)插法使其恢復(fù)為原來的尺寸，從而建立影像金字塔。影像金字塔層數(shù)越高，分辨率越低。

（2）同名點搜索。設(shè)定配準(zhǔn)窗口大?。ㄒ话銥?2×32 或64×64）和搜索區(qū)域大小，進(jìn)行同名點的搜索。

（3）異常點處理?；诒芡粰M截面上相近點間的運(yùn)動速度和方向應(yīng)相近等原理，對存在明顯錯誤的異常點進(jìn)行刪除。

（4）多層次交互匹配。金字塔某層搜索結(jié)果可為其下一層搜索提供參考。由于完成刪除后的結(jié)果是非均勻分布的，因此需基于反距離加權(quán)插值法估算缺失區(qū)域的數(shù)據(jù)。

從金字塔頂層開始，循環(huán)步驟2~4 直到搜索至影像金字塔最底層為止。改進(jìn)后的半自動影像匹配算法既能保證原始影像灰度信息的完整性，又可提高計算效率，較適用于大范圍影像搜索研究。

2.2.2 基于普通克里金插值法重建冰流速二維圖

半自動影像匹配算法計算結(jié)果為有相同特征的同名點對，而無明顯特征區(qū)域則為數(shù)據(jù)空白區(qū)，需對該區(qū)域進(jìn)行數(shù)據(jù)填充。本文使用克里金插值方法填補(bǔ)數(shù)據(jù)空白區(qū)?？死锝鸱椒ɑ谧韵嚓P(guān)原理，具體插值公式如下：

本文首先基于正態(tài)Q-Q（Quartile-Quartile）圖來檢測數(shù)據(jù)點分布是否滿足正態(tài)分布，其次計算半變異函數(shù)來量化空間自相關(guān)性，并確定插值步長；隨后根據(jù)半變異函數(shù)、采樣位置及預(yù)測位置生成克里金矩陣，求解未知點的值；最后得到各未知區(qū)域預(yù)測值，并對預(yù)測值進(jìn)行關(guān)聯(lián)誤差分析。

2.3 冰架表面結(jié)構(gòu)繪制

為分析Getz F冰架表面結(jié)構(gòu)分布及其長期變化情況，選用冰流速研究時間范圍內(nèi)最早的2000 年Landsat-7 ETM+和最新的2017 年Landsat-8 OLI 兩幅影像，基于人工目視解譯，繪制Getz F冰架表面結(jié)構(gòu)（包括冰架前緣、冰裂縫、冰裂隙和縱向表面結(jié)構(gòu)），各表面結(jié)構(gòu)特征具體意義和識別標(biāo)準(zhǔn)如表2所示。

表2 冰架表面結(jié)構(gòu)特征意義和識別標(biāo)準(zhǔn)[4，22］Table 2 The meaning and the identification criteria of the surface structure[4，22］

3 結(jié)果與分析

3.1 冰架表面冰流速精度評估

冰流速精度評估包括兩方面：（1）基于多尺度半自動影像匹配算法重建同名點冰流速的精度評估；（2）基于普通克里金插值后的二維冰流速圖的精度評估。

3.1.1 同名點冰流速評估

本文通過人工判讀驗證和與MEaSUREs 全南極冰流速圖的對比驗證兩種方法進(jìn)行同名點冰流速精度評估。人工判讀方法基于人工目視解譯的127 個均勻分布同名點進(jìn)行驗證，與MEaSUREs 全南極冰流速圖的對比驗證法則隨機(jī)選取2013—2014 年和2014—2015 年MEaSUREs 全南極冰流速圖上600個樣本點進(jìn)行精度評估。以本文重建同名點冰流速作為水平軸，以人工判讀結(jié)果或MEa?SUREs 全南極冰流速同名點值作為縱軸，并擬合1∶1線進(jìn)行分析（圖3）。從圖3（a）可以看出，與人工判讀冰流速相比，本文重建冰流速均方根誤差（RMSE）為12.25 m·a-1，標(biāo)準(zhǔn)偏差（Bias）為0.59 m·a-1；與MEaSUREs 全南極冰流速圖，本文重建冰流速均方根誤差為24.47 m·a-1，標(biāo)準(zhǔn)偏差為14.91 m·a-1。兩種方法均表明，本文基于多尺度半自動影像匹配算法重建的同名點冰流速結(jié)果較為可靠。

圖3 同名點冰流速精度評估Fig.3 Accuracy assessment of ice velocity of the matching points：comparison with manually interpreted ice velocity（a）；comparison with MEaSUREs annual Antarctic ice velocity maps（b）

3.1.2 普通克里金插值后的冰流速二維圖評估

本文采用交叉驗證法對普通克里金插值后的冰流速二維圖精度進(jìn)行評估，并擬合實際值和預(yù)測值的擬合線。若實際值與預(yù)測值具有較高的自相關(guān)性，且使用的克里金模型較為理想，則實際值和預(yù)測值的擬合線會接近于1∶1 線[4］。結(jié)果如圖4 所示，藍(lán)色為實際值與預(yù)測值擬合線，可以發(fā)現(xiàn)其與1∶1 線（黑色虛線）較為接近；同時，計算得該模型精度為±29 m，表明本文使用的普通克里金插值模型具有較高的自相關(guān)性，且得到的插值結(jié)果較為理想。

圖4 普通克里金插值模型精度評估Fig.4 Accuracy assessment of ordinary Kriging interpolation model

3.2 Getz F冰架表面冰流速分析

3.2.1 冰架表面冰流速時空分析

圖5 為基于普通克里金插值后2002—2017 年間Getz F 冰架冰流速二維圖?？梢园l(fā)現(xiàn)，與其他年份冰流速相比，2000—2002 年間冰架上游觸地線處（與Berry 冰川相接處）冰流速最低（500~550 m·a-1），較高冰流速區(qū)（600~900 m·a-1）面積最小，且極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）面積也較小。同時，根據(jù)統(tǒng)計的2000—2017 年各年Getz F 冰架表面整體冰流速平均值可以發(fā)現(xiàn)（圖6），Getz F冰架表面冰流速在2000—2002 年間最低（538 m·a-1）。值得注意的是，2000—2002年間，Getz F冰架東部靠近Hanes?sian Foreland（HF）一側(cè)尚有大片冰架存在，且其冰流速較高（600~650 m·a-1）。而該區(qū)域的冰架在之后的影像中消失，表明2002年后該處冰架可能發(fā)生斷裂。這可能是由于該區(qū)冰架處于高冰流速區(qū)（650~950 m·a-1），與周圍冰架冰流速差異較大，因此形成了冰裂隙，使海岸線變得崎嶇，并與海洋間的摩擦增多，且同時受海洋應(yīng)力和Hanessian Fore?land山體的擠壓而導(dǎo)致的。

由圖5（b）可以看出，2002—2005 年間Getz F 冰架表面冰流速整體分布與2000—2002 年[圖5（a）］相似。冰架上游觸地線處（與Berry 冰川相接處）冰流速從500~550 m·a-1增加至600~650 m·a-1，極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）面積較2000—2002 年也有所增加，且極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）向東部擴(kuò)張明顯；同時，2002—2005 年間冰架整體冰流速平均值（圖6）也有略微增加（從538 m·a-1提升至541 m·a-1）。

從圖5（c）可以看出，2005—2007 年Getz F 冰架上游觸地線處（與Berry 冰川相接處）冰流速明顯增大；極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）與2000—2002年和2002—2005 年相比，向西部擴(kuò)張明顯，致使2005—2007年該處海岸線向外明顯突出；對比圖5（b）與圖5（c），中部偏東部的極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）處的冰架在2005—2007 年發(fā)生了斷裂，產(chǎn)生了較多的冰裂隙，導(dǎo)致2005—2007年該處海岸線向里凹陷；區(qū)域西部整體冰流速有了一定提升，雖在靠近Berry 冰川區(qū)域仍存在部分低冰流速區(qū)（0~250 m·a-1），但低冰流速區(qū)（0~250 m·a-1）面積遠(yuǎn)小于2002—2005 年，且西部冰流速從上游觸地線向海岸線逐漸增大，靠近Colburn Mount 區(qū)域達(dá)450~500 m·a-1；而區(qū)域下游最東部冰流速也有了一定升高（從450~500 m·a-1上升至500~600 m·a-1）。結(jié)合冰流速平均值可以發(fā)現(xiàn)（圖6），2005—2007 年冰流速明顯增大（612 m·a-1），是17年間冰流速最高的時間段。

由圖5（d）可以看出，與2005—2007 年相比，2007—2010 年Getz F 冰架上游觸地線（與Berry 冰川相接處）處冰流速明顯減小，下游最東部冰流速再次回到300~350 m·a-1的較低水平，區(qū)域西部冰流速整體也呈下降趨勢；同時，2007—2010 年Getz F冰架海岸線也平滑了很多，僅剩冰架中部向海洋延伸，平均冰流速（565 m·a-1）較2007—2010 年平均冰流速（612 m·a-1）大幅度下降，但依舊高于2005—2007年平均冰流速（514 m·a-1）。

從圖5（e）中可以看出，與2007—2010 年相比，2010—2013 年Getz F 區(qū)域 極高冰流 速區(qū)（900~950 m·a-1）面積明顯縮小，僅在區(qū)域中部有小面積分布；區(qū)域中部的中高流速區(qū)向兩邊擴(kuò)張明顯，同時西部出現(xiàn)了一個500~550 m·a-1的中高冰流速中心，整體冰流速平均值從565 m·a-1上升至579 m·a-1（圖6）。

圖5（f）顯 示，2013—2014 年 極 高 冰 流 速 區(qū)（900~950 m·a-1）向西部擴(kuò)張明顯，且海岸線有向外延伸的趨勢；區(qū)域中部中高流速區(qū)繼續(xù)向兩邊擴(kuò)張，整體冰流速平均值也有了較大的提升（從579 m·a-1上升至611 m·a-1），是17年間的第二個平均冰流速峰值。

圖5（g）與圖5（f）總體冰流速分布情況相近。2014—2015 年極高冰流速區(qū)（900~950 m·a-1）面積有所下降，西部冰流速整體呈下降趨勢，而東部冰流速呈上升趨勢，即2014—2015年冰架表面冰流速整體呈現(xiàn)向東部偏移的趨勢。由圖6（h）可知，2015—2017 年海岸線中部向外延伸，補(bǔ)全了2014—2015年海岸線的缺口，且整體海岸線更加平滑。與2014—2015 年相比，冰流速整體向東部偏移的趨勢有所下降。

圖5 Getz F冰架2000—2017年冰流速插值圖Fig.5 Ice velocity of Getz F ice shelf from 2000 to 2017

圖6 Getz F冰架2000—2017年間冰流速平均值Fig.6 The mean value of ice velocity of Getz Fice shelf from 2000 to 2017

總的來說，從空間尺度上看，首先，Getz F 冰架表面冰流速從上游觸地線（與Berry 冰川相接處）向下游海岸線逐漸增大，形成了一條明顯的主流線，這表明Getz F 冰架流量由Berry 冰川補(bǔ)給較多，同時由于南極環(huán)極流（Antarctic circumpolar current，ACC）在135°W 發(fā)展為環(huán)極深水（Circumpolar deep water，CDW），在向Getz F 冰架流動的過程中發(fā)生了分流，其中一支分流發(fā)展為變性環(huán)極深水（Modi?fied circumpolar deep water，MCDW），該分流從下方進(jìn)入Getz F 冰架，對冰架底部消融，使冰架變薄，加速了冰架的融解，且較薄冰架具有較低質(zhì)量，使其受到的浮力小于后應(yīng)力，加劇了冰流速從上游至下游的流動[23］；其次，Getz F冰架表面冰流速從主流線向兩邊逐漸遞減，且高冰流速區(qū)（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜；從時間尺度看，Getz F冰架表面冰流速平均值在2000—2002年最低，隨后冰流速值穩(wěn)定增加，在2005—2007 年達(dá)到峰值，然后又快速回落，而在2013—2014 年再次達(dá)到峰值，此后冰流速雖緩慢下降，但依舊大于2000—2005年冰流速值；同時，2000—2017年間海岸線向外延伸較大。

3.2.2 冰架表面冰流速隨表面高程變化情況

為深入分析Getz F冰架表面冰流速的變化情況及其成因，本文統(tǒng)計了冰流速隨表面高程變化情況。由圖7 可以看出，無論處于何種時間區(qū)間，Getz F 冰架表面冰流速總體呈現(xiàn)隨表面高程的增加而減少的趨勢（除高程20~30 m 區(qū)間）。一般情況下，溫度隨著海拔的升高而降低，而溫度越低的區(qū)域，冰架融化速度相對較慢。除了溫度的升高，海水溫度升高同樣會加劇冰架融化。當(dāng)變性環(huán)極深水從下方進(jìn)入Getz F 冰架時，溫暖的海水不斷消融冰架底部，使冰架變薄，加速Getz F 冰架底部融化。因此，Getz F 冰架表面高程越高的區(qū)域，冰架表面冰流速反而越小。而其他研究在青藏高原地區(qū)得到了相反的結(jié)論，即青藏高原地區(qū)冰川表面冰流速隨著表面高程的升高而增大[6，24-25］。Zhang 等[24］研究指出，青藏高原冰川表面冰流速變化情況與表面高程有關(guān)，并推斷可能的解釋為高程較高地區(qū)接受到的太陽輻射較多，該區(qū)溫度也相對較高，而溫度的升高會對冰川內(nèi)部和下方的熱條件產(chǎn)生影響，如形成不穩(wěn)定的冰下基，加速了冰架的融化。由于Getz F 冰架所在地區(qū)表面高程（0~80 m）遠(yuǎn)低于青藏高原地區(qū)表面高程（一般為3 000~5 000 m），Getz F 冰架受太陽輻射影響較小，且受變形環(huán)極深水這一特殊環(huán)流影響，更加加速了Getz F 冰架低海拔區(qū)域的冰架融化。以往研究探討冰流速與表面高程關(guān)系集中于青藏高原地區(qū)，對南極地區(qū)冰流速與表面高程關(guān)系的探討還鮮有報告。本文為南極地區(qū)Getz F冰架表面冰流速與表面高程關(guān)系的探討提供了一個實例，為進(jìn)一步分析Getz F 冰架表面冰流速變化情況及其成因具有一定參考價值。

圖7 Getz F冰架表面冰流速隨表面高程變化情況Fig.7 Changes of ice velocity of Getz F ice shelf with surface elevation

3.3 冰架表面結(jié)構(gòu)特征分析

圖8 為Getz F 冰架在2000 年和2017 年的冰架表面結(jié)構(gòu)。Getz F冰架縱向表面結(jié)構(gòu)起源于內(nèi)陸流向大陸架的支流冰川，冰裂隙在觸地線及海岸線附近分布較多；由于冰流速相對較大，Getz F冰架東部主流線處冰裂隙分布也相對較多，但由于海岸線處縫合區(qū)的存在，防止了該區(qū)冰裂隙數(shù)量進(jìn)一步增加；相比之下，Getz F 冰架西部冰裂隙分布相對稀疏，但西部冰裂隙平均長度相對更長且深度相對更深。與2000年冰架表面結(jié)構(gòu)相比，2017年Getz F冰架中西部下游冰裂縫數(shù)量明顯增多，而東部中下游冰裂隙數(shù)量明顯減少，且冰裂隙呈現(xiàn)由東部上游向東部下游移動的趨勢。進(jìn)一步結(jié)合Getz F冰架長時間序列冰流速分析（圖5），推斷以上現(xiàn)象可能與Getz F 冰架流動方向有關(guān)。由于Getz F 冰架向南方海岸線逐漸移動，且高冰流速區(qū)域（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜，導(dǎo)致西部海岸冰裂隙數(shù)量逐漸增多，同時受變性環(huán)極深水影響，冰架融化速率加快，更加增加了該處的不穩(wěn)定性。同時根據(jù)2000 年冰架前緣存在的冰面融池及海岸凹陷推斷，在2000 年之前Getz F 冰架前緣就已經(jīng)發(fā)生過崩解。由于該處冰架較薄，隨著冰裂隙及冰裂縫數(shù)量的不斷增加，Getz F冰架前緣存在著較大不穩(wěn)定性。

圖8 2000年和2017年Getz F冰架表面結(jié)構(gòu)Fig.8 Surface structure of the Getz F ice shelf in 2000 and 2017

4 結(jié)論

本文基于Landsat系列影像，采用多尺度半自動化影像匹配算法重建了2000—2017 年Getz F 冰架表面冰流速，利用普通克里金插值法提取冰流速二維圖，通過遙感影像增強(qiáng)處理及人工目視解譯，提取了2000年和2017年Getz F冰架表面結(jié)構(gòu)特征，進(jìn)一步探討了Getz F 冰架表面冰流速與表面高程關(guān)系，并結(jié)合冰流速對Getz F冰架穩(wěn)定性進(jìn)行了評估。

研究發(fā)現(xiàn)，Getz F 冰架表面冰流速從上游觸地線（與Berry 冰川相接處）向下游海岸線逐漸增大，形成了一條明顯的主流線，且冰流速從主流線向兩邊逐漸遞減，高冰流速區(qū)（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜；2000—2017 年間Getz F 冰架海岸線向外延伸較大，冰流速總體呈隨表面高程的增加而減少的趨勢。Getz F冰架表面冰流速平均值在2000—2002 年最低，隨后冰流速值穩(wěn)定增加，在2005—2007 年達(dá)到峰值，然后又快速回落，而在2013—2014 年再次達(dá)到峰值，此后冰流速雖緩慢下降，但依舊大于2000—2005年冰流速值。

從2000—2017 年Getz F 冰架中西部下游冰裂縫數(shù)量明顯增多，而東部中下游冰裂隙數(shù)量明顯減少，且冰裂隙呈現(xiàn)由東部上游向東部下游移動的趨勢。Getz F冰架流量由Berry冰川補(bǔ)給較多，且受變性環(huán)極深水消融影響較大；由于Getz F 冰架向南方海岸線逐漸移動，且高冰流速區(qū)域（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜，導(dǎo)致西部海岸冰裂隙數(shù)量逐漸增多。由于Getz F 冰架前緣冰架較薄，隨著冰裂隙及冰裂縫數(shù)量的不斷增加，Getz F 冰架前緣存在著較大不穩(wěn)定性。

本文提出的冰架表面冰流速及結(jié)構(gòu)特征分析方法和研究發(fā)現(xiàn)增加了全球變化背景下的冰架穩(wěn)定性理解。后續(xù)的研究可以考慮增加冰流速與氣象因子的相關(guān)性分析，進(jìn)一步探討冰架表面冰流速變化的原因。