唐古拉山中西段冰川槽谷形態及其影響因素分析

張 威，趙 賀

（遼寧師范大學地理科學學院，遼寧大連 116029）

0 引言

冰川槽谷是冰川侵蝕作用下形成的一種典型地貌。研究冰川槽谷橫剖面的形態特征有助于區分不同谷地的成因以及分析冰川的侵蝕過程和侵蝕能力［1-5］。近幾十年來，針對青藏高原及其周邊山地冰川槽谷橫剖面形態的研究已取得了階段性進展，并且相關研究已進入定量化階段［5-10］。崔之久［11］在研究青藏高原主要山地冰川侵蝕地貌特征時指出，僅有唐古拉山和祁連山的冰川槽谷橫剖面屬于寬淺型（槽谷的深寬比超過1∶6）。李吉均［12］在研究橫斷山脈冰川侵蝕地貌時，指出此山地共保存4種槽谷剖面形態，分別是普通“U”形、深窄“U”形、懸鏈“U”形和“箱形”，并將前3種剖面形態用函數形式進行了表達。后續學者［5，8，13］應用冪函數模型（y=axb）［14］分別對天山、白馬雪山和螺髻山等地的部分冰川槽谷形態進行了詳細的分析。近期，Zimmer等［15］在研究美國內華達山脈第四紀冰川侵蝕地貌特征時，提出了定量化表達冰川作用谷地形態的V指數模型，并證明此方法在描述冰川作用谷地形態時較冪函數法、二次多項式法準確率更穩定、適用的槽谷形態更多。此前，筆者已將此方法應用于他念他翁山脈的冰川槽谷橫剖面形態特征分析，取得了較好的結果［16］。

冰川侵蝕作用谷地具有多種形態特征，除了最常見的冰川作用谷地為“U”形谷地外，還發育箱型、倒梯形等谷地形態，在以往的研究中，研究者大多集中于對偏“U”形谷地形態特征進行定性與定量化分析，而對其他形態的谷地形態特征的定量化研究很少；同時針對唐古拉山寬淺型槽谷的具體表現也可以進一步深化。因此，運用最新的V指數模型，對于冰川槽谷形態進行定量分析，并探討其影響因素仍需進一步深入。目前，探討影響冰川槽谷剖面形態特征的主要因素時，大多采用較為傳統的皮爾遜相關性分析法等［16-18］。這些方法的解釋能力有限，且僅能分析各個因素的單獨作用，而忽略了這些因素之間的相互作用。地理探測器可以用來探測地理屬性的空間差異性，并揭示其背后的驅動因素［19］，它的優點是：（1）探測數據類型可以是定性的，也可以是定量的；（2）可以探測兩因素交互作用于因變量。此方法在多方面地理研究中都已有較好的應用［20-21］。

作為青藏高原中部重要的冰川發育區，唐古拉山是研究冰川槽谷形態特征的理想山地。另外，由于區域內地形、冰川發育及巖性等特征分異顯著，加之地理位置的特殊性，使得本研究區冰川槽谷橫剖面特征存在一定的空間異質性。基于上述研究背景，本文選取唐古拉山中西段形態典型的冰川槽谷作為研究對象，基于V指數模型和地理探測器方法，分析研究區冰川槽谷的形態特征，以及影響冰川槽谷發育的主控因素。分析結果有助于了解大陸性冰川的發育特點、侵蝕程度以及寬淺型槽谷的具體特征。

1 研究區概況

唐古拉山脈位于青海省和西藏自治區的邊界，本區新生代發育受控于印度-歐亞板塊的大型逆沖推覆構造帶，走向與山脈延伸方向一致，呈北西西向展布［22］，整個山脈的地勢特點是由西向東逐漸降低［23］，海拔由6 621 m過渡到4 000 m以上（圖1）。唐古拉山還是印度夏季風北上的第二大屏障，也是我國海洋性冰川向大陸性冰川過渡的重要地帶［23］。唐古拉山中西段（31°91′～33°40′N，90°83′～93°43′E）地勢平緩，少數山頭海拔達6 100 m以上，現代冰川發育面積可達678 km2［23］。根據冰川發育類型可將本研究區分為東部（A區）、中部（B區）和西部（C區）（圖1）［23-24］。其中，東部是山谷冰川發育區；中部是山谷冰川向冰帽冰川過渡區，此區的冰川發育兼備了冰帽冰川和山谷冰川的特點；西部是冰帽冰川發育區。槽谷主要由冰帽冰川和山谷冰川侵蝕形成，其中一些主谷的兩側發育冰川懸谷，形成了大小各異的復合型山谷冰川。冰川性質包括極大陸性冰川和亞大陸性冰川［25］。本區共發生六次冰川作用，包括倒數第二次冰期、末次冰期早冰階、中冰階、晚冰階以及全新世的新冰期和小冰期［26］。研究區屬于典型的季風山地氣候，主要受太平洋東南季風和印度洋西南季風的影響，年降水量約為400 mm［26］。區內出露石炭紀、二疊紀、侏羅紀、古近紀和新近紀地層，巖石類型主要為花崗巖、碳酸鹽巖、礫巖、頁巖、泥巖等［27］。

圖1 唐古拉山中西段研究區范圍與創建的冰川槽谷橫剖面示例圖（A：冰帽作用區；B：冰帽冰川至山谷冰川過渡作用區；C：山谷冰川作用區）Fig.1 Example map of study area extent and created glacial valley cross section in the middle and west Tanggula Mountain（A：ice cap action area；B：ice cap glacier to valley glacier transition action area；C：valley glacier action area）

2 材料與方法

2.1 數據來源與提取

以ArcGIS10.6作為技術平臺，用于生成河網、提取谷地橫截面、獲取谷底高程數據集，在工作空間中使用WGS-84坐標系處理數據。本文使用的GDEMV2 30 m分辨率的數字高程數據可以從地理空間數據云網站（https：//www.gscloud.cn/）下載。根據現場實際考察和前人的研究成果并結合谷歌地圖，選取研究區受后續河流影響較小、谷地填充物較少且發育典型的冰川槽谷91條。由于末次冰期以來的冰川槽谷形態特征清晰，受后期其他營力影響較小，故本文以末次冰期以來的冰川作用末端作為邊界。部分槽谷的末端可以通過具有年代學的冰川遺跡確定；另一些槽谷可以首先根據CF法和TSAM法重建末次冰期冰川物質平衡線高度，然后再應用THAR法即可確定槽谷的末端。首先根據冰川地貌基本特征確定每條冰川槽谷的大致范圍，然后基于每條槽谷內的DEM生成河網矢量數據集，為了準確地提取流域水系，在谷歌地圖上對水系進行了反復對照，最終選擇1 000為閾值。之后使用ArcMap中的ET Geowizards站線工具，即可自動生成指定寬度且垂直于河網的橫剖面線。本文選擇的寬度是2 km，因為這個寬度可以最大程度地覆蓋研究區內所有山谷類型?？紤]到研究區冰川作用谷地特征的空間異質性，每條槽谷生成一條位于槽谷中間位置的剖面線（圖1）。最后基于DEM數據提取每條橫截面上的高程數據，然后將數據導入MATLAB腳本中計算V指數。其中，腳本運行前要求輸入的指定高度根據每條谷地實際谷肩距谷底的高程設定。本文的谷肩位置通過谷歌地圖判讀結合野外考察獲取。

2.2 V指數模型

山區河流和冰川侵蝕機制的差異會造成兩者谷地橫剖面形態的不同，通常河谷呈“V”形，而冰川谷呈“U”形。該模型據此研究了谷底上方特定冰川作用深度的谷面面積（Ax）與具有相同深度和寬度的理想“V”形截面面積（Av）間的關系。V指數（V）計算公式為：

V指數描述谷地形態與“V”形谷的偏差程度，理想的“V”形谷的V指數為0，“U”形谷的V指數>0；而凸谷的V指數<0（圖2）。

圖2 V指數和相應的谷形的對應關系Fig.2 Correspondence between V and corresponding valley shape

2.3 V指數與b值之間的關系

假設冰川槽谷某一側橫剖面的形態為半“U”形，根據冪函數模型［14］和V指數模型的計算公式，這個半“U”形的V指數可以表示為：

進而得到V指數與b值的關系式：

如果槽谷剖面的兩側是對稱的，那么這個完整槽谷橫剖面的V指數與冪函數b值之間的關系就可用公式（3）表示，且兩者呈正相關關系。另外，典型的冰川槽谷橫剖面b值主要集中在1.5～2.5［6-7，28-29］，那么對應的典型冰川槽谷橫剖面V指數應介于0.20～0.43。即V指數小于0.20的槽谷呈現由“V”形谷向典型“U”形谷過渡的形態，侵蝕程度??；介于0.20～0.43之間屬于具有典型“U”形形態的冰川槽谷；而大于0.43的槽谷較典型“U”形谷形態更復雜。在實地考察中發現V指數大于0.43的槽谷一般谷底寬闊，谷壁與谷底有夾角，有些甚至接近90°，且谷壁弧度不明顯，總體呈現出“倒梯形”或近似“箱形”的形態。雖然部分槽谷形態存在不完全對稱的情況，但一般相差不大，所以在實際計算中即可用上述關系將V指數與槽谷剖面特征進行對應。

2.4 地理探測器

分異探測：當某個影響因素對某一地理特征影響較大時，那么這個因素X和地理特征Y的空間分布應該呈現出相似性，具體結果q通過GeoDetector軟件可以獲?。?9］。此模型的表達式是：

式中：L是X和Y的分層，也就是分類或分區；Ni和N分別為層h和全區的單元數；σ2i和σ2分別是X、Y的方差。q的取值范圍為［0，1］，q值越大表示影響因素X對地理屬性Y的解釋力越強。極端情況下，q值為1表明因子X完全控制了Y的空間分布，q值為0則表明因子X與Y沒有任何關系。

交互探測：用于識別各個影響因素Xs間的交互作用，即評估在因素X1和X2的共同作用下對地理特征Y的解釋能力是增大或減小，或這些因素對Y的影響是相互獨立的。具體方法是先分別計算X1和X2因素對Y的q值：q（X1）、q（X2），其次計算兩個因素交互下的q值：q（X1∩X2），最后把q（X1）、q（X2）與q（X1∩X2）進行比較。交互探測關系包含以下幾種：（1）當存在關系q（X1∩X2）>q（X1）+q（X2）時表示非線性增強；（2）當存在關系q（X1∩X2）=q（X1）+q（X2）時表示相互獨立；（3）當存在關系q（X1∩X2）>max［q（X1），q（X2）］時表示雙因子增強；（4）當存在關系min［q（X1），q（X2）］

2.5 冰川槽谷形態空間分異的影響因素

根據冰川的發育和運動特征，影響冰川槽谷形態特征的因素主要有地形因素、冰川動力因素、冰川性質因素、巖性因素和構造因素［4］。其中，地形因素主要是指坡度、地形起伏度和槽谷朝向；冰川動力因素是指冰川作用區面積和冰川作用正差。具體而言，坡度是指選取的每個橫剖面位置處的坡度值；地形起伏度是指選取橫剖面位置以上山地的最高點海拔高度與最低點海拔高度的差值；本文的槽谷朝向是指每條槽谷選取的中間位置橫剖面的方向，采用0°及360°為正北方向，-22.5°<β≤22.5°用N表示，為北向；22.5°<β≤67.5°用NE表示，為東北向；以此類推順時針依次用E、SE、S、SW、W、NW表示其他槽谷朝向。研究區槽谷朝向以南、北方向為主，東、西方向最少（圖3）。由于冰川槽谷的相關ELA數據獲取較易，且計算更便捷，所以冰川作用區面積可由冰川物質平衡線（ELA）以上的冰川發育面積（積累區面積）替代［17］，其中，末次冰期平衡線高度通過CF法和TSAM法重建，均值約為5 200 m，與前人的研究結果相似［23］；冰川作用正差是指山地最大海拔高度與ELA海拔高度之差［17］。如圖4所示，研究區內冰川性質分界線以西是極大陸型冰川，以東是亞大陸型冰川［25］。區域內選取的槽谷剖面覆蓋的巖性主要包括七大類（圖4）。而構造特征無法轉換成數據，所以本文未利用地理探測器探測此因素，僅用文字討論。

圖3 冰川槽谷朝向玫瑰圖Fig.3 Glacial valley heading rose map

圖4 唐古拉山中西部V指數與巖性分布圖［27］Fig.4 V and lithological distribution map in the middle and west of Tanggula Mountain［27］

3 結果分析

3.1 冰川槽谷橫剖面形態分布規律

研究區冰川槽谷長2.5～12.5 km，平均寬度1.8 km，深100～200 m，海拔介于5 690～4 710 m。計算結果表明，研究區冰川槽谷橫剖面V指數的最小值為0.04，最大值為0.95，均值為0.42。各谷地剖面的V指數數值都>0，其中，V指數<0.20的有17條，占19%；V指數介于0.20～0.43之間的有44條，占48%；V指數>0.43的有30條，占33%（圖5）。

圖5 唐古拉山中西段V指數箱型圖Fig.5 V box diagram of the middle and west section of Tanggula Mountain

分別統計北坡和南坡的冰川槽谷剖面V指數以分析其發育特征的差異，選取的冰川槽谷位于北坡的有52條，位于南坡的有39條。比較每條冰川槽谷V指數發現，無論北坡還是南坡槽谷發育特征差異都較大，北坡冰川槽谷V指數<0.20的有6條，占12%；V指數介于0.20～0.43之間的有31條，占60%；V指數>0.43的有15條，占28%。南坡冰川槽谷V指數<0.20的有11條，約占29%；V指數介于0.20～0.43之間的有13條，占33%；V指數>0.43的有15條，占38%（圖4、圖6）。由此可見，北坡的槽谷主要呈現出典型的“U”形形態，其次是近似“箱形”的形態，少部分呈現由“V”形向典型“U”形過渡的形態；而南坡的槽谷三種形態發育數量相差不大。其中，北坡發育的冰川槽谷V指數最小值為0.10，最大值為0.95，均值為0.42；南坡發育的冰川槽谷V指數最小值為0.04，最大值為0.95，均值為0.47。

選取的槽谷中位于東部、中部和西部的數量分別為37條、31條和23條。東部冰川槽谷V指數<0.20的有10條，占27%；V指數介于0.20～0.43之間的有20條，占54%；V指數>0.43的有7條，占19%。中部冰川槽谷V指數<0.20的有5條，占16%；V指 數 介 于0.20～0.43之 間 的 有19條，占61%；V指數>0.43的有7條，占23%。西部冰川槽谷V指數<0.20的有2條，占9%；V指數介于0.20～0.43之間的有5條，占21%；V指數>0.43的有16條，占70%（圖4、圖6）。其中，東部冰川槽谷的V指數最小值為0.04，最大值為0.95，均值為0.36；中部的冰川槽谷V指數最小值為0.04，最大值為0.95，均值為0.40；西部的冰川槽谷V指數最小值為0.04，最大值為0.95，均值為0.64。上述結果表明，冰帽冰川發育區的槽谷V指數均值在三個區域中最大，且槽谷以趨近“箱形”形態為主，侵蝕程度較強；而山谷冰川作用區和過渡區的槽谷V指數均值相似，且槽谷形態都以典型“U”形為主，侵蝕程度較弱。呈現上述現象的原因可能與地形因素、冰川動力因素密切相關。具體而言，西部夷平面廣布，冰帽冰川發育，在這種地形影響下冰川物質平衡線的少量下降也會造成冰川的強烈擴張。因此，此區冰川規模較大，冰川動力較強，冰川侵蝕能力更強，槽谷形態更接近于“箱形”。而東部和中部地形切割程度較西部強，所以此區冰川的擴張不如西部強烈，冰川侵蝕能力也不如西部，槽谷形態更接近于典型“U”形。除此之外，箱形槽谷的形成可能也與冰前地形的非“V”形形態有關。

圖6 南北坡V指數分布特征（a）和東、中、西三部V指數分布特征（b）Fig.6 V distribution characteristics of north-south slope（a）and V distribution characteristics of east，middle and west slope（b）

3.2 槽谷橫剖面形態的影響因素分析

地理探測器可以分析各因素的空間分異程度。由表1可知，各個因素在不同程度上解釋了槽谷形態的空間差異。地理探測器q值顯示的各因素與槽谷形態間的相關性程度如下：冰川作用區面積（0.3695）>冰川作用正差（0.2143）>巖性（0.1816）>坡度（0.1784）>地形起伏度（0.1221）>冰川性質（0.0973）>槽谷朝向（0.0680）。因此，上述定量的因素中冰川作用區面積和冰川作用正差因素是本研究區冰川槽谷形態空間分異最主要的控制因素，其次是巖性因素，再次是坡度和地形起伏度因素，最后是冰川性質和槽谷朝向因素。另外，q值對應的p值代表了每個因子的顯著性。一般而言，如果p值越小，說明因素X對因變量Y的影響越顯著。但有些數據總體差異較?。ㄈ缙露群偷匦纹鸱龋?，分區后平均值差異不大也會造成p值較大的情況。

表1 地理探測器各因素探測結果Table 1 Detection results of each factor of geographical detector

冰川作用區面積和冰川作用正差因素是本研究區冰川槽谷形態空間分異最主要的控制因素，具體而言：研究區內冰川作用面積越大、冰川動力越強時，槽谷的形態越接近典型“U”形或“箱形”。而巖性因素也是研究區內槽谷形態變化不可忽視的因素，具體表現在：區內的巖石類型中，花崗巖與閃長巖的硬度最強，其次是碳酸鹽巖，再次是礫巖、砂巖和頁巖，而泥巖等最弱。從代表區內冰川槽谷剖面形態的V指數結果來看，冰川槽谷在不同巖性處的形態表現基本符合上述侵蝕規律。針對地形因素（包括坡度和地形起伏度因素）對區內冰川槽谷形態的影響可以解釋為：因本文選取地形數據是指每條槽谷中的地形，也就是槽谷沿程的坡度和地形起伏度，此時的地形會通過影響基底剪切應力從而改變冰底滑動速率的方式改變冰川槽谷形態［30-31］。

一般來說，極大陸型冰川的侵蝕能力比亞大陸型冰川弱［25］，但研究區內槽谷V指數普遍較大的冰帽冰川發育區（A區）屬于極大陸型冰川，而槽谷V指數普遍較小的山谷冰川發育區（C區）屬于亞大陸型冰川，這與侵蝕規律不符，所以冰川性質不是槽谷形態的主控因素。此外，槽谷朝向也不是本研究區槽谷形態的主控因素，因為槽谷總共有八個朝向，每個朝向的V指數均值不存在規律，且每個朝向均保存了多種形態的谷地。構造活動主要通過降低冰川物質平衡線、改變山地坡度、影響地熱通量等方面影響冰川槽谷剖面變化［15，32］。青藏高原雖然處于不斷的隆升過程［33］，但整體性的抬升并不會造成小范圍研究區的冰川發育差異。并且根據前人的調查結果，唐古拉山脈整體處于同一個地層分區中，受大斷裂的影響較?。?4］，山脈內斷層也較少，所以構造因素在本研究區冰川槽谷形態特征方面的影響可以忽略不計。綜上所述，影響本研究區冰川槽谷形態差異最主要的因素是冰川作用區面積和冰川作用正差因素，其次是巖性因素，再次是坡度和地形起伏度因素；而冰川性質因素、槽谷朝向因素和構造因素對本研究區槽谷形態的影響可以忽略不計。

實際上，冰川槽谷形態特征往往是由多個因素共同作用的結果，所以為了進一步確定不同因素的組合作用對槽谷形態的解釋力是加強還是削弱，需要進行交互探測?；诒?～2中q值結果，冰川作用區面積與冰川作用正差、冰川作用區面積與冰川性質、冰川作用區面積與巖性、冰川作用正差與冰川性質、冰川作用正差與巖性、冰川性質與巖性的因素組合關系都屬于雙因子增強，而其他兩兩因素的組合交互作用都大于其疊加作用，屬于非線性增強關系。另外，根據探測結果，冰川作用區面積因素和坡度因素的交互作用對冰川槽谷形態特征的影響最大。這兩因素可以通過既增大冰川規模又增強冰川基底滑動速率的方式使得冰川槽谷形態更趨近于典型“U”形或“箱形”。

目前，已經對青藏高原部分山地的冰川槽谷形態特征及其影響因素做出了詳細的研究［16-18］。這些槽谷發育的冰川性質包括海洋性冰川、亞大陸性冰川和極大陸性冰川。結合本文研究結果來看，無論哪種冰川性質的槽谷形態都可能受到坡度因素和地形起伏度的影響。而從緯向分布的角度，這些槽谷分布在青藏高原的中高緯和中低緯度。其中，分布于中低緯度的槽谷形態主要受冰川規模的影響，而冰川規模的增大通常通過冰川作用區面積和冰川作用正差等因素的改變而實現，這與本文得到的冰川作用區面積和冰川作用正差因素是影響唐古拉山中西段冰川槽谷形態變化的主要因素結論相符。

表2 地理探測器的交互探測Table 2 Interactive detection of geographic detectors

4 對比分析

本文V指數與Zimmer在內華達山脈的研究［15］和筆者在他念他翁山的研究［16］有較大的差異。內華達山脈存在V指數>0.43的槽谷但最大值是0.67，他念他翁山也存在V指數>0.43的槽谷但最大值是0.53，而本文首次計算得到有V指數結果接近于1。那么V指數近似于1時代表了怎樣的冰川槽谷形態呢？首先，根據上述討論可知V指數>0.43的槽谷一般呈現出“倒梯形”或“箱形”形態。其次，基于V指數模型的計算原理［式（1）］，當計算得到V指數結果接近于1時，面積（Ax）的大小應為面積（Av）大小的近2倍，所以此時的冰川槽谷剖面形態接近于矩形或者說“箱形”。李吉均［12］在研究橫斷山脈范圍內的貢嘎山和稻城冰帽冰川侵蝕地貌時也指出，這兩個山地保存著“箱形”形態的冰川槽谷，這與本文得到的結果相符。而唐古拉山保存的大多數“寬淺型”槽谷可能就是“箱形”形態。從V指數的結果來看，箱形槽谷相對于冰前河流“V”形谷偏差程度較大，可能代表了侵蝕程度較強。另一方面箱形槽谷的形成可能也與冰前地形的非“V”形形態密切相關。另外，根據“箱形”槽谷的形態特征和模型計算原理，V指數模型可以更好地識別“箱形”槽谷。因為冪函數、二次多項式等模型在計算時的假設前提就是槽谷橫剖面要呈拋物線或“U”形形態，而V指數模型只需輸入相應的數據直接計算，不用考慮此假設前提。

5 結論

（1）冰川槽谷橫剖面的V指數與冪函數b值之間可以相互替代，且典型冰川槽谷橫剖面的V指數介于0.20～0.43之間。

（2）唐古拉山中西段保存著“箱形”形態的冰川槽谷，“箱形”形態的槽谷可以通過V指數（>0.43）進行識別和定量描述。

（3）根據V指數計算結果，本研究區選取的冰川槽谷呈典型“U”形的數量最多，其次是近似于“箱形”的，最少的是由“V”形向典型“U”形過渡的槽谷。北坡的槽谷形態主要呈現典型“U”形，其次是近似“箱形”的形態，少部分呈現由“V”形向典型“U”形過渡的形態；而南坡的槽谷三種形態發育的數量基本相同。冰帽冰川發育區的槽谷以近似“箱形”為主；而山谷冰川作用區和過渡區的槽谷都以典型“U”形為主。

（4）冰川作用區面積和冰川作用正差因素是造成冰川槽谷形態差異的主要原因，而從交互關系來看冰川作用區面積因素與坡度因素的交互作用對冰川槽谷形態特征的影響最大。其他各個因素（地形因素、冰川動力因素、冰川性質因素、巖性因素和構造因素）對唐古拉中西段冰川槽谷形態的空間分異有著不同程度的影響。