1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集

1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集
作者:段紅玉 姚曉軍 劉時銀 張聰
2019年11月27日
本作品收錄於《中國科學數據
段紅玉, 姚曉軍, 劉時銀, 張聰. 1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集[J/OL]. 中國科學數據, 2019. (2019-11-27). DOI: 10.11922/csdata.2019.0071.zh.


摘要&關鍵詞

編輯

摘要:唐古拉山位於青藏高原中部(31°15′–34°45′N,90°23′–95°52′E),西起祖爾肯烏拉山,東至布加崗日,全長約500 km。山脈總體呈西北–東南走向,是青海省與西藏自治區的界山及怒江河源水系和長江–瀾滄江河源水系的分水嶺。唐古拉山平均海拔5500 m左右,總地勢西部高、東部低。唐古拉山脈東段冰川屬於海洋型冰川,西段屬於大陸型冰川,長江正源各拉丹東冰川區、怒江正源將美爾山冰川區及瀾滄江正源皆位於唐古拉山地區,因此本區域冰川變化對以上河流水資源起着至關重要的作用。本數據集基於第一、二次冰川編目數據、1989–1995年Landsat TM遙感影像、2013–2017年Landsat OLI遙感影像以及SRTM DEM數據,提取1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據,並標明了冰川編碼、名稱和流域等相關信息。本數據集反映了1991年(兩次冰川編目之間)和2015年唐古拉山冰川分布狀況,可作為該區域冰川變化、氣候變化等研究的基礎數據。

關鍵詞:冰川;遙感影像;數據集;唐古拉山

Abstract & Keywords

編輯

Abstract: The Tanggula Mountains are located in the central part of the Tibetan Plateau (31°15′–34°45′N, 90°23′–95°52′E), are bordered by the Zulkkora Mountains to the west and by the Bujiagangri region to the east, and stretch ~500 km from NW to SE. They form the boundary between Qinghai province and the Tibet Autonomous Region and serve as the watershed of the Nujiang and Yangtze-Lantsang Rivers. The average elevation of the Tanggula Mountains is ~5500 m, and the terrain is high in the west and low in the east. The glaciers located in the eastern section of the mountains are temperate-glaciers and in the western section are cold-glaciers. The Yangtze River, Nu River and Lantsang River all originate from the Tanggula Mountains. Therefore, glacier changes in the region play a crucial role in the water resources of the above rivers. The dataset delineated the glacier vector data of Tanggula Mountains in 1991 and 2015 based on the First Chinese Glacier Inventory and Second Chinese Glacier Inventory, Landsat TM images from 1989 to 1995, Landsat OLI images from 2013 to 2017 and the Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) DEM data. Additionally, the glacier coding, name and basin et al. were labeled in the attribute table. The dataset presents the glacier conditions in 1991 (between the two Chinese glacier inventories) and 2015, which can be used as the basic data for research on glacier change and climate change in this region.

Keywords: glacier; remote sensing images; dataset; Tanggula Mountains

數據庫(集)基本信息簡介

編輯
數據庫(集)名稱 1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集
數據作者 段紅玉、姚曉軍、劉時銀、張聰
數據通信作者 姚曉軍(yaoxj_nwnu@163.com)
數據時間範圍 1991年、2015年
地理區域 地理範圍包括北緯31°15′–34°45′N,東經90°23′–95°52′E
數據量 4.53 MB
數據格式 ESRI shapefile文件(壓縮為*.zip格式)
數據服務系統網址 http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/895
基金項目 國家自然科學基金(41561016,41861013,41801052);西北師範大學青年教師科研能力提升計劃項目(NWNU-LKQN-14-4)
數據庫(集)組成 數據集共包括2個數據文件:Glacier_outlines_1991.zip是1991年唐古拉山冰川邊界矢量數據;Glacier_outlines_2015.zip是2015年唐古拉山冰川邊界矢量數據。

Dataset Profile

編輯
Title A dataset of glaciers in the Tanggula Mountains in 1991 and 2015
Data corresponding author Yao Xiaojun (yaoxj_nwnu@163.com)
Data authors Duan Hongyu, Yao Xiaojun, Liu Shiyin, Zhang Cong
Time range 1991, 2015
Geographical scope 31°15′–34°45′ N, 90°23′–95°52′ E
Data volume 4.53 MB
Data format ESRI Shapefile file (compressed in *.zip)
Data service system <http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/895>
Sources of funding National Natural Science Foundation of China (41561016, 41861013, 41801052); Earlier Career Research Promotion Program of Northwest Normal University (NWNU-LKQN-14-4).
Dataset composition The dataset consists of 2 subset: Glacier_outlines_1991.zip is the glacier outlines of the Tanggula Mountains in 1991; Glacier_outlines_2015.zip is the glacier outlines of the Tanggula Mountains in 2015.


引 言

編輯

冰川是陸地上重要的淡水資源,對生態環境、經濟建設以及區域可持續發展都有重要作用[1],但隨着氣候變化尤其是近幾十年來全球氣溫上升,世界上大多數冰川都出現了一些重要變化[2]。青藏高原是中低緯度現代冰川最為發育的地區,20世紀90年代以來青藏高原冰川呈退縮狀態,各地冰川變化呈現明顯的空間特徵[3]。諸多研究表明冰川變化在本世紀末對全球氣候變化的指示性作用愈加明顯[4],並對水資源和自然災害產生重要影響,因此冰川變化倍受關注。唐古拉山發育着數量眾多的冰川,根據第二次中國冰川編目,該區共有1585條冰川,總面積1840.8 km2。長江、怒江和瀾滄江皆發源於唐古拉山,唐古拉山冰川變化對以上河流水資源存在一定影響。因此,明晰唐古拉山冰川現狀和變化有着非常重要的現實意義。本文基於Landsat TM遙感影像提取的唐古拉山1991年冰川矢量數據填補了兩次冰川編目之間的空白,基於Landsat OLI遙感影像提取的2015年冰川矢量數據顯示唐古拉山最近的冰川狀況。本數據集可作為唐古拉山冰川變化的基礎數據,為研究該區域冰川資源和水資源的變化以及可能引發的自然災害提供科學依據。

1 數據採集和處理方法

編輯

1.1 數據源

編輯

唐古拉山1991年冰川矢量數據所採用的數據源為7景Landsat TM遙感影像,2015年冰川矢量數據的數據源為7景Landsat OLI遙感影像(表1),這些影像均從美國地質調查局(USGS)網站(http://glovis.usgs.gov/)下载获得。由于受云、雪影响,影像时间跨度较大(1989–1995年和2013–2017年)。其中行列号为138037的影像上冰川面积超过唐古拉山冰川总面积二分之一,因此以其年份为代表年份(1991年和2015年)。冰川高程属性提取和冰川划分采用空间分辨率为30 m的SRTM DEM數據,從地理空間雲(http://www.gscloud.cn)下载获得。冰川编码、名称、位置及流域等参考唐古拉山第一、二次冰川编目。


表1 1991年和2015年唐古拉山冰川解譯所用遙感影像

行列號 日期 傳感器 雲覆蓋率 (%) 分辨率 (m) 行列號 日期 傳感器 雲覆蓋率 (%) 分辨率 (m)
135038 1995/08/19 TM 11.7 30 135038 2016/07/27 OLI 5.49 30
136037 1994/09/24 TM 0.13 30 136037 2013/08/11 OLI 3.11 30
136038 1994/09/24 TM 0.14 30 136038 2016/08/19 OLI 1.42 30
137037 1990/08/19 TM 11.14 30 137037 2015/07/23 OLI 0.17 30
138036 1992/08/31 TM 0.12 30 138036 2015/10/02 OLI 0.12 30
138037 1991/09/14 TM 0.13 30 138037 2015/10/02 OLI 0.13 30
139036 1989/10/01 TM 0.22 30 139036 2017/08/11 OLI 1.51 30


1.2 數據處理過程

編輯

1.2.1 單條冰川提取

編輯

1991年和2015年唐古拉山冰川矢量邊界的提取採用中國第二次冰川編目的提取方法[5]。首先基於Landsat TM/OLI遙感影像,利用波段比值法並通過人工交互式方法確定閾值,得到裸冰川邊界二值圖像,其中Landsat TM影像的波段比值為TM3/TM5或TM4/TM5,Landsat OLI影像的波段比值為OLI4/OLI6或OLI5/OLI6,經過試驗確定閾值為1.9。然後將其轉化為矢量多邊形,並參考第一、二次冰川編目數據和Google Earth影像對矢量數據進行人工修訂和檢查,以提高冰川邊界精度。最後根據郭萬欽等[6]提出的山脊線自動提取方法,利用SRTM DEM數據提取山脊線,並以此對修訂後的冰川邊界進行分割,從而得到各單條冰川的矢量數據(圖1)。


圖片

圖1 唐古拉山冰川矢量數據提取技術路線


1.2.2 冰川體積估算

編輯

本數據集採用與第二次冰川編目相同的計算方法估算1991年和2015年唐古拉山冰川體積,公式(1)由Radić and Hock[7]提出,公式(2)由Grinsted[8]提出。公式為:

圖片 (1)

圖片 (2)

式中:圖片為冰川體積(km3);圖片為冰川面積(km2)。

2 數據樣本描述

編輯

2.1 數據屬性表

編輯

1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集屬性表共包含18個字段(表2),反映了各冰川的名稱、位置、海拔、面積、周長及體積等信息。ID為屬性表的唯一值字段;Name為冰川名稱,參考地形圖和第二次冰川編目確定;GLIMS_ID為冰川編碼,採用與第二次冰川編目相同的編碼方式;Province為冰川所在省份;Mountain為冰川所屬山系;City為冰川所在市(地區);Image為冰川提取所用遙感影像;Longitude和Latitude為冰川質心所在經緯度,反映冰川位置信息;Basin_1、Basin_2和Basin_3表示冰川所在一級、二級和三級流域;Max_Elev和Min_Elev為冰川最高點與最低點高程值;Area為冰川面積;Perimeter為冰川周長;Aspect為冰川朝向;Volume_A為採用Radić and Hock提出的公式計算的冰川體積;Volume_B為採用Grinsted提出的公式計算的冰川體積。


表2 1991和2015年唐古拉山冰川矢量數據集屬性表說明

序號 字段名稱 數據類型 字符長度 字段描述
1 ID Short Integer 5 標識碼
2 Name Text 30 冰川名稱
3 GLIMS_ID Text 14 冰川編碼
4 Province Text 8 冰川所在省份
5 City Text 40 冰川所在市或地區
6 Mountain Text 12 冰川所在山系
7 Image Text 50 主要遙感影像
8 Longitude Float 6 冰川經度
9 Latitude Float 6 冰川緯度
10 Basin_1 Text 4 冰川所在一級流域
11 Basin_2 Text 6 冰川所在二級流域
12 Basin_3 Text 8 冰川所在三級流域
13 Max_Elev Short Integer 4 最高點海拔
14 Min_Elev Short Integer 4 最低點海拔
15 Area Float 6 冰川面積
16 Perimeter Float 6 冰川周長
17 Aspect Text 4 冰川朝向
18 Volume_A Float 6 冰川體積1
19 Volume_B Float 6 冰川體積2


2.2 數據樣本概述

編輯

1991年唐古拉山共有冰川1608條,總面積為1996.1±55.6 km2,冰川體積約為152.9 km3。2015年唐古拉山共有冰川1466條,總面積為1661.1±48.5 km2,冰川體積約為130.2 km3。由於冰川退縮而導致的冰川變化不足以造成冰川分布的整體特點產生巨大差異,因此我們僅對2015年唐古拉山冰川的整體分布特點加以描述。冰川分布最基本的特徵是數量龐大的小冰川占總面積比例很小,而數量較少的大冰川面積占比較大,唐古拉山2015年冰川分布符合此特點。面積小於0.5 km2的冰川數量占唐古拉山冰川總數量的68.6%,其面積僅占冰川總面積的10.4%。而面積大於0.5 km2的冰川數量僅占唐古拉山冰川總數量的4.4%,但其面積占冰川總面積的55.1%(圖2)。冰川面積為近似正態分布,分布區間為4200–6600 m。其中,5500–5800 m是冰川的集中分布區間,此海拔區間內冰川面積占冰川總面積的55.8%(圖3)。從三級流域來看,金沙江流域冰川資源最豐富,冰川數量、面積和體積分別占總量的41.4%、54.7%和54.6%。從四級流域來看,當曲流域冰川數量、面積和冰儲量占比最大,分別為34.7%、34.4%和29.2%(表3)。


圖片

圖2 2015年唐古拉山不同面積等級冰川數量和面積分布


圖片

圖3 2015年唐古拉山不同海拔高度冰川面積分布


表3 2015年唐古拉山冰川各流域冰川分布

'三級流域'(編碼) '四級流域'(編碼) 冰川數量 冰川面積 冰川體積
(條) (%) (km'2' (%) (km'3' (%)
金沙江(5K4) 口前曲等(5K43) 2 0.1 0.5 0.03 0.02 0.02
當曲(5K44) 509 34.7 572.0 34.4 38 29.2
沱沱河(5K45) 96 6.5 336.9 20.3 33.1 25.4
總計 607 41.4 908.9 54.7 71.1 54.6
瀾滄江(5L3和5L4) 色曲(5L31) 28 1.8 9.6 0.6 0.4 0.3
昂曲(5L32) 132 8.7 32.0 1.9 1.2 0.9
扎曲(5L41) 1 0.1 0.1 0.0 0.003 0.002
總計 155 10.6 41.4 2.5 1.6 1.2
怒江(5N2) 那曲(5N23) 360 24.2 189.4 11.3 11.7 9.0
怒江中游左岸(5N24) 213 14.4 115.4 6.9 7.4 5.7
總計 566 38.6 302.2 18.2 19.1 14.7
色林錯(5Z2) 赤布張錯(5Z21) 59 4.0 276.6 16.7 28 21.5
色林錯(5Z22) 79 5.4 131.8 7.9 10.5 8.1
總計 138 9.4 408.4 24.6 38.5 29.5


3 數據質量控制和評估

編輯

基於遙感影像的冰川面積精度評估是一項困難但極其重要的工作[9]。冰川矢量化的誤差源主要有三類[10][11]:技術誤差、解譯誤差和方法誤差。大多數情況下,如果遙感影像已經過精確的正射校正,技術誤差可以忽略不計。解譯誤差主要依賴於冰川定義和冰川判讀,難以評判。方法誤差主要取決於遙感影像的質量以及工作人員的經驗和技術,因此也難以準確評估。本數據集採用Landsat TM/OLI影像,其30 m的分辨率足以滿足冰川解譯的需求。為儘可能求取最真實的冰川面積,遙感影像最好在消融季末期獲取,因為一般情況下冰川及其周圍地區在消融季末期受積雪影響最小。本數據集所選影像皆處於冰川消融季末期,且無明顯積雪覆蓋。同時影像的選取應保證無雲或少雲,至少應保證冰川不被雲遮擋。本數據集所選取的影像絕大多數雲覆蓋率低於5%,僅有兩幅為11.7%和11.1%,但冰川無雲遮蓋。本數據集冰川解譯人員由參與第二次冰川編目經驗豐富的人員嚴格培訓,經過反覆訓練以保證對冰川的準確識別。對於有表磧覆蓋的冰川,參照Google Earth高清影像和三維效果進行識別,儘管誤差不可避免,但已將其降到最低。最終,冰川面積的解譯精度仍然需用科學的方法適當地進行評估,這裡我們僅計算由遙感影像的分辨率造成的誤差,計算公式如下:

圖片 (3)

式中,ɛ是由遙感影像分辨率引起的面積誤差(km2);N是冰川輪廓經過的像元個數;A是單個像元的面積(Landsat TM/OLI遙感影像單個像元面積為900 km2)。

4 數據價值

編輯

本數據集為基於中國第二次冰川編目方法提取的1991年和2015年唐古拉山冰川矢量邊界數據。唐古拉山第一次冰川編目年份為1969年,第二次冰川編目年份為2007年,兩次編目之間時間跨度達38年之久。本數據集1991年冰川矢量數據能夠反映兩次冰川編目之間唐古拉山冰川狀態,2015年冰川矢量數據是在影像質量保證下能反映最近唐古拉山冰川狀況的數據。兩期冰川數據與兩次冰川編目數據結合使用,能反映近50年來唐古拉山冰川的動態變化,為區域冰川變化、冰川變化對氣候變化的響應等研究提供基礎數據,亦為區域水資源合理利用提供數據支持。

5 數據使用方法及建議

編輯

本數據集採用Shapefile矢量數據格式存儲,地理坐標係為WGS-1984,投影坐標係為Albers等面積投影,可在ArcMap等GIS軟件或ENVI等軟件打開並進行查詢、編輯及統計等操作。

致謝

編輯

感謝美國地質調查局(USGS)網站提供的Landsat TM/OLI遙感影像數據,感謝地理空間數據云網站提供的SRTM DEM數據,感謝科技部基礎性工作專項「中國冰川資源及其變化調查」項目組提供的冰川編目數據。

參考文獻

編輯
  1. LI K M, LI Z Q, GAO W Y, et al. Recent glacial retreat and its effect on water resources in eastern Xinjiang[J]. Chinese Science Bulletin, 2011, 56(33): 3596-3604.
  2. QIN D. Climate change science and sustainable development[J]. Progress in Geography, 2014, 33(7): 874-883.
  3. YAO T, WANG Y, LIU S, et al. Recent glacial retreat in High Asia in China and its impact on water resource in Northwest China[J]. Science in China, 2004, 47(12): 1065-1075.
  4. OERLEMANS J, . Quantifying global warming from the retreat of glaciers[J]. Science, 1994, 264(5156): 243-245.
  5. GUO W, LIU S, XU J, et al. The second Chinese glacier inventory: data, methods and results[J]. Journal of Glaciology, 2015, 61(226): 357-372.
  6. 郭萬欽, 劉時銀, 余蓬春, 等. 利用流域邊界和坡向差自動提取山脊線[J]. 測繪科學, 2011, 36(6): 210-212.
  7. RADIĆ V, HOCK R. Regional and global volumes of glaciers derived from statistical upscaling of glacier inventory data[J]. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 2010, 115(F1). DOI: 10.1029/2009JF001373, 2010.
  8. GRINSTED A. An estimate of global glacier volume[J]. The Cryosphere, 2013, 7(1): 141-151.
  9. HALL D K, BAYR K J, SCH NER W, et al. Consideration of the errors inherent in mapping historical glacier positions in Austria from the ground and space (1893–2001)[J]. Remote Sensing of Environment, 2003, 86(4): 566-577.
  10. PAUL F, ANDREASSEN L M. A new glacier inventory for the Svartisen region, Norway, from Landsat ETM+ data: challenges and change assessment[J]. Journal of Glaciology, 2009, 55(192): 607-618.
  11. RAUP B, K B A, KARGEL J S, et al. Remote sensing and GIS technology in the Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) project[J]. Computers & Geosciences, 2007, 33(1): 104-125.

數據引用格式

編輯

段紅玉, 姚曉軍, 劉時銀, 張聰. 1991年和2015年唐古拉山冰川矢量數據集[DB/OL]. Science Data Bank, 2019. (2019-10-03). DOI: 10.11922/sciencedb.895.


 

本作品在「知識共享-署名 4.0 國際」協議下發表。

Public domainPublic domainfalsefalse