基于RS/GIS的凍土分布模擬研究現狀

王 坤 ，陳鳳臻 ，陳立春 ，魏 斌

（1.吉林交通職業技術學院，吉林 長春 130012；2.赤峰學院 資源與環境科學學院，內蒙古 赤峰 024000）

基于RS/GIS的凍土分布模擬研究現狀

王 坤1，陳鳳臻2，陳立春1，魏 斌1

（1.吉林交通職業技術學院，吉林 長春 130012；2.赤峰學院 資源與環境科學學院，內蒙古 赤峰 024000）

介紹了近年來國內外凍土分布模擬研究現狀，根據它們各自的特點和聯系，對其進行分類.通過對這些方法進行比較分析，總結出今后工作所要繼續努力的方向：遙感信息在凍土制圖和凍土長期監測中將會發揮著越來越重要的作用，利用高分辨率遙感數據進行凍土制圖將是今后的一個重要努力方向.

RS/GIS；凍土分布；模擬；現狀

從目前國內外凍土的研究現狀來看，凍土空間分布制圖經歷了從上世紀的簡單勾繪多年凍土范圍，逐漸向以GIS技術支持為主的大尺度、多元化、多方面的建立復雜地球科學模型的這樣一個過程[1].下面將對國內外的研究進展分開介紹.

1 國外研究進展

國外，最早關于多年凍土的科學報告開始出現是在18世紀30年代.1882年俄國出現了第一張簡單的凍土區劃圖，而在北美，直到1913年才出現第一張類似的凍土分布圖.到了80年代和90年代，航空相片開始在凍土制圖中逐步發揮作用，出現了一些新的、內容也相對詳盡的凍土分布圖.上述這些凍土分布圖的繪制方法主要以野外實測數據為基礎，例如凍土鉆孔數據、地球物理數據、氣溫數據等，根據航空相片識別冰緣現象和判讀斷裂構造，確定構造地熱融區，在室內進行綜合分析人工繪制成圖.但是，凍土一般都分布在不適宜人類長期居住生活的地方，在這些高海拔或嚴寒凜冽的惡劣環境中獲取野外實測數據非常困難，而且這些數據的獲得又是一個長期累積的過程，導致凍土圖的制作周期長，工作量大，需要消耗大量的人力、物力.傳統的凍土分布制圖方法就受到了限制，不能滿足社會快速發展和工程建設的應用需要.

近年來，隨著GIS技術的快速發展，GIS憑借其強大的數據存儲、運算、空間分析等功能越來越多地被應用到凍土分布研究中.國內外在不同區域針對不同的空間尺度開發了許多凍土空間分布模型.而這些模型的一個共同點就是與GIS聯系越來越緊密，利用GIS獲得變量的空間分布，使模型具有空間性，而且模擬結果可以依賴于GIS進行可視化表達.同時，遙感信息也逐漸地被應用到近年來發展的這些凍土模型中，成為其重要的信息源.盡管衛星遙感圖像沒有航空相片的空間分變率高，但它的宏觀、動態、快速等特性使其在間接獲得與多年凍土分布有關的信息方面具有潛在的優勢.通過對目前國外凍土空間模型所作的比較分析，根據其理論基礎的不同，主要可以將其分為兩類：面向過程的物理模型和經驗統計模型[2].

物理模型是建立在地表能量平衡基礎上的，主要描述凍土與大氣系統的水熱交換過程.它的最大優點是動態性，沒有經驗系數，適用范圍廣，模型可移植性強[2].但是在用于實際的凍土分布模擬和凍土變化預測時，需要大量精確的物理參數值和精細的土壤分層.而通常對凍土的觀測，尤其是凍土熱特性的觀測是極為有限的，所以許多物理參數都難以獲得，尤其對于大范圍的研究，詳盡的物理參數的獲得更是非常困難，要完全確切地描述實際現象的一切方面是完全不可能的，天然條件下更是如此.這就要求對所研究的實際問題給出適當假設和理想化的條件，很難根據實際的數據進行計算，因此物理模型只能在某些有詳細觀測數據的點或小區域內進行研究，很難推廣到面上.近年來國外建立的物理模型主要有Lunardini（1996）[3]根據消融時間和消融深度的理論公式建立的Lunardini模型.Smith and Riseborough（1996）[4]建立的多年凍土—氣候關系函數模型.Hoelzle（2001）[5]根據地氣能量平衡建立的地表能量通量和分配模型等.

經驗統計模型不必需要考慮詳細的地氣能量交換過程，大多只使用有限的變量與凍土的發生直接建立關聯，沒有考慮具體的凍土運作機理.而且模型中需要的這些變量通常容易得到，特別是結合GIS、RS等相關技術手段，可以快速獲得變量的空間分布以及與凍土分布有關的地表信息，達到快速成圖的效果.它們的缺點是只能預測凍土存在與否，而難以模擬凍土在深度廓線上的變化[2].通過歸納總結近年來國外建立的凍土經驗統計模型，可以看出模型大致可以分為以下五類：（1）基于凍土與地形因子（高程、坡度、坡向等）或由地形因子計算得到的一些變量的統計關系，建立經驗統計模型.這方面的一個典型代表是山地多年凍土分布模型PERMAKART[6].（2）凍結數模型.Nelson（1983）[7]最早根據氣溫數據，計算凍結度日指數與融化度日指數的比值來模擬高緯度地區的凍土分布，提出了氣溫凍結數模型.凍結數模型在高緯度地區得到了廣泛的應用，并取得了很好的應用效果[8,9]；（3）多年凍土頂板溫度（TTOP）模型.TTOP模型是近年來被迅速應用的一個模型，通過去除植被、雪蓋的影響，建立多年凍土頂板溫度與氣溫之間的關系[10-15]；（4） 雪底溫度模型（BTS）.在這些模型中，雪底溫度（BTS）模型是應用比較廣泛，且具代表性的一個.這個模型的理論基礎是，認為受積雪覆蓋的影響，地表熱傳導能力低，此時的地表處于一種能量平衡狀態.（5）利用遙感獲得與凍土分布有關的環境信息，間接指示凍土的發生.隨著各種地表變量的遙感定量反演理論的日臻成熟，遙感信息將會越來越多地被應用于各種凍土空間分布模型，特別是結合GIS技術，可以達到簡便精確的成圖效果，在凍土制圖和凍土長期監測中必定會發揮越來越重要的作用[15,16].

表1 青藏高原凍土空間模型比較分析

2 國內研究進展

我國多年凍土主要分布在青藏高原、東北大興安嶺、帕米爾高原以及東部地區的一些高山頂部.寒區的經濟建設推動了凍土水文地質和工程地質的研究工作，同時也帶動了區域凍土的研究.1981年，郭東信等繪制了中國東北凍土分布圖[17].1975年，童伯良等[18]編制了第一張中國凍土分布圖.此后，1982年，徐斅祖、郭東信等[19]編制了《1:400萬中國凍土分布圖》.周幼吾等（2000）以1:600萬中國地形素圖為底圖，編制了《中國凍土區劃及類型圖》（1:1000萬）[20].上述凍土圖的制作大部分屬于傳統凍土圖制作范疇，而2006年由中國科學院寒區旱區環境與工程研究所編制的《1:400萬中國冰川凍土沙漠圖》[21]則是利用南卓銅等提出的年平均地溫（MAGT）模型模擬出來的，屬于凍土經驗統計模型.

由于物理模型輸入參數要求特別詳細，比較適合工程計算，使得應用往往局限于那些具備詳細凍土區域調查資料的小區域.青藏高原有廣闊的面積和相對缺乏的凍土資料，導致國內學者在模擬和預測青藏高原凍土分布和變化時很少采用物理模型[22].到目前為止，只有李述訓等[23]通過天然條件下多年凍土溫度場的微分方程在青藏高原進行過凍土研究，建立了凍土溫度場模型，但是由于它是一維的，不適合在較大面積上進行分布模擬，而且許多參數難以獲得，影響了結果的精度.

相比之下，經驗統計模型的應用則比較廣泛.表1是對目前國內應用于青藏高原的幾種凍土空間模型的分析比較.

3 發展趨勢

（1）凍土空間分布制圖經歷了從上世紀的簡單勾繪多年凍土范圍，到以GIS技術支持為主的大尺度、多元化、多方面的建立復雜地球科學模型的這樣一個過程.

（2）隨著各種地表變量的遙感定量反演理論的日臻成熟，遙感信息在凍土領域的應用正在引起前所未有的重視，在凍土制圖和凍土長期監測中發揮著越來越重要的作用.雖然已有一些成功的研究案例，但未形成系統的理論和方法，需要進一步加強研究.

（3）高分辨率遙感影像在小范圍地區開展多年凍土制圖中極具潛力，是監測多年凍土形態格局和冰緣過程的重要數據，但是到目前為止，這方面的工作研究的還比較少[16].因此，利用高分辨率遙感數據進行凍土制圖將是今后的一個重要努力方向.

〔1〕Heginbottom J A.Permafrost mapping:a review[J].Progress in Physical Geography.2002,26(4):623-642.

〔2〕李新,程國棟.凍土-氣候關系模型評述[J].冰川凍土，2002,24(3):315-321.

〔3〕Lunardini V J.Climatic warm ing and the degradation of warm permafrost[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):311-320.

〔4〕Smith M W,Riseborough D W.Permafrost monitoring and detection of climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):301-309.

〔5〕Hoelzle M,M ittaz C,Etzelmüller B.Surface energy fluxes and distribution models of permafrost in European mountain areas:an overview of current developments[J].Permafrost and Periglacial Process.2001,12:53-68.

〔6〕Keller F.Automated mapping of mountain permafrost using the program PERMAKART within the geographic information system ARC/INFO[J].Permafrost and Periglacial Process.1992,3(2):139-142.

〔7〕Nelson F E,Outcalt S I.A frost index number for spatial prediction of ground-frost zones[C].Permafrost-Fourth International Conference Proceedings,vol 1.Washington,DC:National Academy Press,1983:907-911.

〔8〕Nelson F E,Anisimov O A.Permafrost zonation in Russia under anthropogenic climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1993,4(2):137-148.

〔9〕Anisimov O A,Nelson F E.Permafrost distribution in the Northern Hemisphere under scenarios of climate change [J].Global and Planetary Change.1996,14:59-72.

〔10〕Smith M W,Riseborough D W.Permafrost monitoring and detection of climate change[J].Permafrost and Periglacial Process.1996,7(4):301-309.

〔11〕Smith M W,Riseborough D W.Climate and the limits of permafrost:a zonal analysis[J].Permafrost and Periglacial Process.2002,7:301-309.

〔12〕Henry K A,Smith M W.A model-based map of ground temperatures for the permafrost regions of Canada[J].Permafrost and Periglacial Process.2001,12:389-398.

〔13〕Riseborough D W.The mean annual temperature at the top of permafrost,the TTOP model,and the effect of unfrozen water[J].Permafrost and Periglacial Process.2002,13:137-143.

〔14〕Juliussen H,Humlum O.Towards a TTOP ground temperature model for mountain terrain in Central-Eastern Norway[J].Permafrost and Periglacial Process.2007,18:161-184.

〔15〕Riseborough D,Shiklomanov N,Etzelmüller B,et al.Recent advances in permafrost modelling[J].Permafrost and Periglacial Process.2008,19:137-156.

〔16〕曹梅盛,李新,陳賢章，等.冰凍圈遙感[M].北京:科學出版社,2006.1-10.

〔17〕郭東信.東北大小興安嶺多年凍土區[J].冰川凍土，1981,3(3):1-9.

〔18〕中國科學院蘭州冰川凍土沙漠研究所.凍土[M].北京:科學出版社,1975.19-23.

〔19〕徐斅祖,郭東信.1:400萬中國凍土分布圖的編制[J].冰川凍土，1982,4(2):18-25.

〔20〕周幼吾,郭東信,邱國慶,等.中國凍土[M].北京:科學出版社,2000.1-2.

〔21〕中國科學院寒區旱區環境與工程研究所.1:400萬中國冰川凍土沙漠圖[Z].北京:中國地圖出版社,2006.

〔22〕李述訓,程國棟,郭東信.氣候持續變暖條件下青藏高原多年凍土變化趨勢數值模擬[J].中國科學(D輯).1996,26(4):342-347.

P642.14

A

1673-260X（2012）10-0122-03

中國地質調查局“青藏高原生態地質環境遙感調查與監測”（1212010510218）