南極Getz F冰架表面冰流速及結構特征時空變化分析

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.華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室，上海 200241； 2.華東師范大學地理科學學院，上海 200241； 3.美國賓夕法尼亞州立大學地理系，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%，其冰架物質平衡與全球氣候變化、生態環境及人類社會發展等重大問題息息相關[1］。作為衡量南極物質平衡狀態與冰蓋冰量損失速率的重要參數，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構特征（如冰裂隙、觸地線等），可以進一步評判該冰架的穩定性及其未來的變化趨勢[4］。因此，進行長時間序列冰架表面冰流速和結構特征分析研究，可以揭示冰架的動態變化過程，進而預測海平面的變化趨勢，對全球氣候變化、極地冰川學的發展具有重要意義。

由于具有快速、大面積監測等優點，衛星遙感已廣泛用于冰架表面冰流速和表面特征監測，且目前常用的遙感衛星包括合成孔徑雷達（Synthetic Aperture Radar，SAR）和光學遙感。關于冰流速監測研究，基于SAR 影像估算冰流速的方法包括差分雷 達 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、去相關噪聲等影響，致使測量精度降低[6］。偏移量跟蹤法雖彌補了該缺陷，但該方法需研究區域有一定的紋理特征，且精度受匹配精度影響較大[7］。光學遙感監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的冰流速。相較于SAR 監測，光學遙感監測成本相對較低，且其現存影像集時間跨度相對較大，更適用于長時間序列分析[1］。國內外已有許多學者基于遙感數據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 數據，生成了2005—2017 年以年為單位的全南極冰流速圖，該數據集空間分辨率為1 km，誤差范圍為1~17 m·a-1。Shen 等[9-10］基于Landsat-8數據，構建了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。關于冰架表面特征監測，目前研究大多側重于多源數據的融合，并在紋理提取與解譯分析方法上進行改進。劉巖等[11］提出一種基于ICESat-1 數據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力點，進而追蹤冰架最易崩解的地區。

位于南極西南方的Getz 冰架（尤其是Getz F 區域）是南極冰架冰量損失速率較快的地區之一。Getz 冰架較阿蒙森海其他冰架對溫度的升高更為敏感，而相關研究表明，冰川裂解與底部消融是南極冰架質量損失的主要部分，且這兩個過程與全球溫度升高密切相關[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 系列數據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］發現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據開展了南極冰架表面冰流速和結構特征分析，研究結果為揭示南極冰架穩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系探討，而探討冰流速與表面高程的關系，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，以往也未開展結合冰流速對Getz 冰架穩定性進行評估的研究。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，基于Landsat 系列數據，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；進一步通過遙感影像增強處理及人工目視解譯，提取了2000 年和2017年的冰架表面結構特征（如冰裂隙），并結合冰流速變化趨勢，評估Getz F冰架穩定性及其崩解趨勢。

1 研究區概況與數據

1.1 研究區概況

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，是東南太平洋區域最大的冰架。受復雜的次冰地形及大量的冰流和出口冰川的補給，Getz 冰架下存在復雜的次冰環流模式[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 數據介紹

本研究基于Landsat 系列數據重建Getz F 冰架表面冰流速及結構特征，利用全南極陸地影像鑲嵌圖（Landsat Image Mosaic of Antarctica，LIMA）選取特征點進行影像配準，基于全南極冰流速度圖進行精度對比驗證，采用BedMachine2 表面高程數據進行表面高程與冰流速的分區統計分析。

1.2.1 Landsat系列數據

本研究采用的Landsat 系列數據來源于美國地質勘探局（https：//earthexplorer. usgs. gov/），包括2000—2017 年共10 景Landsat-7 ETM+和Landsat-8 OLI 影像（表1），數據產品等級為Level 1 GT（已經過輻射定標和幾何粗校正），所有影像統一投影坐標 系 為“WGS 84/Antarctic Polar Stereographic”。Landsat-7 ETM+數據包含8 個波段，Landsat-8 OLI數據包含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構特征（詳細見3.1節）。

表1 Landsat-7 ETM+及Landsat-8 OLI數據列表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）由美國地質勘探局、美國國家航空航天局和英國南極調查局基于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，進行影像的配準工作。

1.2.3 MEaSUREs全南極冰流速集

本文基于美國國家冰雪數據中心發布的全南極冰流速集（MEaSUREs Annual Antarctic Ice Velocity Maps 2005—2017，Version 1）進行精度驗證[18］。該數據集包括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免費下載。

1.2.4 Bedmachine2表面高程數據

Bedmachine2 表面高程數據來源于美國國家冰雪數據中心（https：//nsidc. org/data/nsidc-0756），由Morlighem 等通過質量守恒、流線擴散等方法，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，投影坐標系為“WGS 84/Antarctic Polar Stereographic”。相較于2013年發布的Bedmap2 數據，Bedmachine2 表面高程數據具有更高的空間分辨率與更加豐富的細節信息。本文基于BedMachine2表面高程數據進行表面高程與冰流速的分區統計分析。

2 研究方法

本文首先對Landsat系列影像進行預處理，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 遙感影像預處理

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

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

幾何精校正：本文以LIMA 全南極陸地影像鑲嵌圖作為基準影像，Landsat系列全色波段作為待配準波段，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插重采樣法進行幾何精校正[4］。配準精度約0.5 個像元（即誤差約7.5 m），符合配準需求。

波段選擇：本文以信息熵為主，標準差為輔對各波段所含的信息量進行評價。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。基于歸一化積雪指數和概率因子等獲取潛在云層，采用形態學及光散射計算潛在云陰影層，利用歸一化積雪指數識別潛在雪層；（2）云匹配?；趥鞲衅饕暯?、太陽方位角等預測云所在位置，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：基于空間域的Sobel 濾波器來加強影像邊緣信息，突出冰裂隙等要素的結構形態。

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遍歷搜索灰度值相關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用價值，但仍存在一定局限性，如搜索時間慢，較難設置合適的搜索區域大小等。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行改進：

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，并基于雙線性內插法使其恢復為原來的尺寸，從而建立影像金字塔。影像金字塔層數越高，分辨率越低。

（2）同名點搜索。設定配準窗口大?。ㄒ话銥?2×32 或64×64）和搜索區域大小，進行同名點的搜索。

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

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

從金字塔頂層開始，循環步驟2~4 直到搜索至影像金字塔最底層為止。改進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果為有相同特征的同名點對，而無明顯特征區域則為數據空白區，需對該區域進行數據填充。本文使用克里金插值方法填補數據空白區?？死锝鸱椒ɑ谧韵嚓P原理，具體插值公式如下：

本文首先基于正態Q-Q（Quartile-Quartile）圖來檢測數據點分布是否滿足正態分布，其次計算半變異函數來量化空間自相關性，并確定插值步長；隨后根據半變異函數、采樣位置及預測位置生成克里金矩陣，求解未知點的值；最后得到各未知區域預測值，并對預測值進行關聯誤差分析。

2.3 冰架表面結構繪制

為分析Getz F冰架表面結構分布及其長期變化情況，選用冰流速研究時間范圍內最早的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冰架表面結構（包括冰架前緣、冰裂縫、冰裂隙和縱向表面結構），各表面結構特征具體意義和識別標準如表2所示。

表2 冰架表面結構特征意義和識別標準[4，22］Table 2 The meaning and the identification criteria of the surface structure[4，22］

3 結果與分析

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行驗證，與MEaSUREs 全南極冰流速圖的對比驗證法則隨機選取2013—2014 年和2014—2015 年MEaSUREs 全南極冰流速圖上600個樣本點進行精度評估。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，標準偏差（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，標準偏差為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行評估，并擬合實際值和預測值的擬合線。若實際值與預測值具有較高的自相關性，且使用的克里金模型較為理想，則實際值和預測值的擬合線會接近于1∶1 線[4］。結果如圖4 所示，藍色為實際值與預測值擬合線，可以發現其與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性，且得到的插值結果較為理想。

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。可以發現，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（600~900 m·a-1）面積最小，且極高冰流速區（900~950 m·a-1）面積也較小。同時，根據統計的2000—2017 年各年Getz F 冰架表面整體冰流速平均值可以發現（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）一側尚有大片冰架存在，且其冰流速較高（600~650 m·a-1）。而該區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生斷裂。這可能是由于該區冰架處于高冰流速區（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，且同時受海洋應力和Hanessian Fore?land山體的擠壓而導致的。

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（900~950 m·a-1）面積較2000—2002 年也有所增加，且極高冰流速區（900~950 m·a-1）向東部擴張明顯；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（900~950 m·a-1）與2000—2002年和2002—2005 年相比，向西部擴張明顯，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（900~950 m·a-1）處的冰架在2005—2007 年發生了斷裂，產生了較多的冰裂隙，導致2005—2007年該處海岸線向里凹陷；區域西部整體冰流速有了一定提升，雖在靠近Berry 冰川區域仍存在部分低冰流速區（0~250 m·a-1），但低冰流速區（0~250 m·a-1）面積遠小于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 區域達450~500 m·a-1；而區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）。結合冰流速平均值可以發現（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 區域 極高冰流 速區（900~950 m·a-1）面積明顯縮小，僅在區域中部有小面積分布；區域中部的中高流速區向兩邊擴張明顯，同時西部出現了一個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（900~950 m·a-1）向西部擴張明顯，且海岸線有向外延伸的趨勢；區域中部中高流速區繼續向兩邊擴張，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（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 冰川補給較多，同時由于南極環極流（Antarctic circumpolar current，ACC）在135°W 發展為環極深水（Circumpolar deep water，CDW），在向Getz F 冰架流動的過程中發生了分流，其中一支分流發展為變性環極深水（Modi?fied circumpolar deep water，MCDW），該分流從下方進入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量，使其受到的浮力小于后應力，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（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，隨后冰流速值穩定增加，在2005—2007 年達到峰值，然后又快速回落，而在2013—2014 年再次達到峰值，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間，Getz F 冰架表面冰流速總體呈現隨表面高程的增加而減少的趨勢（除高程20~30 m 區間）。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。當變性環極深水從下方進入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域，冰架表面冰流速反而越小。而其他研究在青藏高原地區得到了相反的結論，即青藏高原地區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，并推斷可能的解釋為高程較高地區接受到的太陽輻射較多，該區溫度也相對較高，而溫度的升高會對冰川內部和下方的熱條件產生影響，如形成不穩定的冰下基，加速了冰架的融化。由于Getz F 冰架所在地區表面高程（0~80 m）遠低于青藏高原地區表面高程（一般為3 000~5 000 m），Getz F 冰架受太陽輻射影響較小，且受變形環極深水這一特殊環流影響，更加加速了Getz F 冰架低海拔區域的冰架融化。以往研究探討冰流速與表面高程關系集中于青藏高原地區，對南極地區冰流速與表面高程關系的探討還鮮有報告。本文為南極地區Getz F冰架表面冰流速與表面高程關系的探討提供了一個實例，為進一步分析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 冰架表面結構特征分析

圖8 為Getz F 冰架在2000 年和2017 年的冰架表面結構。Getz F冰架縱向表面結構起源于內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的存在，防止了該區冰裂隙數量進一步增加；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年冰架表面結構相比，2017年Getz F冰架中西部下游冰裂縫數量明顯增多，而東部中下游冰裂隙數量明顯減少，且冰裂隙呈現由東部上游向東部下游移動的趨勢。進一步結合Getz F冰架長時間序列冰流速分析（圖5），推斷以上現象可能與Getz F 冰架流動方向有關。由于Getz F 冰架向南方海岸線逐漸移動，且高冰流速區域（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜，導致西部海岸冰裂隙數量逐漸增多，同時受變性環極深水影響，冰架融化速率加快，更加增加了該處的不穩定性。同時根據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 冰架前緣就已經發生過崩解。由于該處冰架較薄，隨著冰裂隙及冰裂縫數量的不斷增加，Getz F冰架前緣存在著較大不穩定性。

圖8 2000年和2017年Getz F冰架表面結構Fig.8 Surface structure of the Getz F ice shelf in 2000 and 2017

4 結論

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，通過遙感影像增強處理及人工目視解譯，提取了2000年和2017年Getz F冰架表面結構特征，進一步探討了Getz F 冰架表面冰流速與表面高程關系，并結合冰流速對Getz F冰架穩定性進行了評估。

研究發現，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（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，隨后冰流速值穩定增加，在2005—2007 年達到峰值，然后又快速回落，而在2013—2014 年再次達到峰值，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量明顯增多，而東部中下游冰裂隙數量明顯減少，且冰裂隙呈現由東部上游向東部下游移動的趨勢。Getz F冰架流量由Berry冰川補給較多，且受變性環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，且高冰流速區域（850~950 m·a-1）逐漸向西部海岸線傾斜，導致西部海岸冰裂隙數量逐漸增多。由于Getz F 冰架前緣冰架較薄，隨著冰裂隙及冰裂縫數量的不斷增加，Getz F 冰架前緣存在著較大不穩定性。

本文提出的冰架表面冰流速及結構特征分析方法和研究發現增加了全球變化背景下的冰架穩定性理解。后續的研究可以考慮增加冰流速與氣象因子的相關性分析，進一步探討冰架表面冰流速變化的原因。