摘要&关键词
摘要：三江源地区 (89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N) 位于青藏高原中东部和青海省南部，是我国重要的水源涵养区和生态环境保护关键地区，发育在该地区的冰川是长江、黄河和澜沧江（境外称湄公河）的重要水源补给。基于Landsat TM/OLI遥感影像数据和SRTM 1弧秒DEM数据，采用波段比值法并结合人工目视修订获得了该地区2000年、2010年和2019年冰川边界矢量数据，并给出了各条冰川的名称、所在山系和流域、面积、高程及遥感影像数据源等信息。本数据集包括三江源地区三期冰川边界矢量数据和2000–2019年各条冰川的面积变化数据，可作为三江源地区冰川变化和冰川水资源评估等研究的基础数据。
关键词：冰川；Landsat；三江源；黄河；长江；澜沧江
Abstract & Keywords
Abstract:?The Three-River Headwaters (TRH) region (89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N), located in the southern part of Qinghai Province and the central-eastern part of the Tibetan Plateau, is an important water conservation area and the key area for eco-environmental protection in China. The glaciers in this region are important water supply for the Yangtze River, the Yellow River, and the Mekong River. Based on SRTM 1 Arc-Second DEM and Landsat TM/ OLI images acquired in the year of 2000, 2010, and 2019, the outlines of individual glaciers in the TRH region were obtained by using the band ratio method combined with manual revision. Meanwhile, the detailed information of each glacier including name, area, elevation, mountain, drainage basin and data source of remote sensing images was provided. This dataset consists of the vector data of glacier outlines in 2000, 2010 and 2019, and an excel table containing the area change of individual glacier during 2000–2019. This dataset can be used as the basic data for the research on glacier changes, and the assessment of glacial water resources in the TRH region.
Keywords:?glacier;?Landsat;?Three-River Headwaters;?the Yellow River;?the Yangtze River;?the Mekong River
数据库（集）基本信息简介
| 数据库（集）名称 | 2000–2019年三江源地区冰川矢量数据集 |
| 数据作者 | 张圆、姚晓军、周苏刚、张大弘 |
| 数据通信作者 | 姚晓军（yaoxj_nwnu@163.com） |
| 数据时间范围 | 2000–2019年 |
| 地理区域 | 89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N |
| 数据量 | 16.36 MB |
| 数据格式 | ESRI shapefile文件（压缩为*.zip格式） |
| 数据服务系统网址 | http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00234 |
| 基金项目 | 国家对地观测科学数据中心开放基金（NODAOP2020007）；国家冰川冻土沙漠科学数据中心开放基金（20D02）；西北师范大学研究生科研资助项目（2019KYZZ012054）。 |
| 数据库（集）组成 | 本数据集共包括2个数据文件，其中：（1）Glacier_outlines_TRH.zip包括2000年、2010年和2019年三江源地区的冰川边界Shapefile文件，分别命名为Glacier_outlines_2000、Glacier_outlines_2010和Glacier_outlines_2019，数据量共16.2 MB；（2）Glacier_change_TRH.zip是2000–2019年三江源地区单条冰川变化情况统计表，解压后为Excel文件，数据量为168 KB。 |
Dataset Profile
| Title | A glacier vector dataset in the Three-River Headwaters region during 2000–2019 |
| Data corresponding author | YAO Xiaojun (yaoxj_nwnu@163.com) |
| Data authors | ZHANG Yuan, YAO Xiaojun, ZHOU Sugang, ZHANG Dahong |
| Time range | 2000–2019 |
| Geographical scope | 89°45'–102°23'E, 31°39'–36°12'N |
| Data volume | 16.36 MB |
| Data format | ESRI Shapefile (compressed in *.zip) |
| Data service system | <http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00234> |
| Sources of funding | Open Research Fund of National Earth Observation Data Center of China (NODAOP2020007), Open Research Fund of National Cryosphere Desert Data Center of China (20D02), the Northwest Normal University Graduate Research Grant Program (2019KYZZ012054). |
| Dataset composition | The dataset consists of 2 subsets in total. Glacier_outlines_TRH.zip is composed of glacier outlines in the Three-River Headwaters region in 2000, 2010 and 2019, with data volume of 16.2 MB. Glacier_change_TRH.zip is an Excel table containing the area change of individual glacier in the Three-River Headwaters region during 2000–2019, with data volume of 168 KB. |
引 言
山地冰川是冰冻圈的重要组成部分[1]，被称为固体水库和气候变化的天然指示器[2-3]，对区域生态系统和环境具有重要影响[4,5,6 ]。青藏高原是全球中低纬度地区最大的现代冰川分布区，也是全球变暖最强烈的地区之一[7,8,9 ]。已有研究表明，自20世纪80年代以来，青藏高原大部分地区冰川处于退缩状态，且近年来退缩速率呈加快趋势，对江河径流变化产生直接影响[10,11,12 ]。三江源地区地处青藏高原腹地，发育有数量众多的冰川，是长江、黄河和澜沧江（境外称湄公河）的发源地（图1）。习近平总书记在2016年1月5日和2018年4月26日分别召开的推动长江经济带建设座谈会上指出，“要从生态系统整体性和长江流域系统性出发，开展长江生态环境大普查，系统梳理和掌握各类生态隐患和环境风险，做好资源环境承载能力评价，对母亲河做一次大体检”。2019年9月18日，在黄河流域生态保护和高质量发展座谈会上习近平总书记再次强调，“黄河流域在我国经济社会发展和生态安全方面具有十分重要的地位。要坚持绿水青山就是金山银山的理念，坚持生态优先、绿色发展，以水而定、量水而行。”2018年1月12日，国家发展改革委印发三江源国家公园总体规划通知（http://www.gov.cn/xinwen/2018-01/17/content_5257568.htm），首次明确了三江源国家公园的规划范围，将雪山冰川纳入核心保育区，并采取严格保护模式，着力提高其水源涵养功能和保护固态水源。因此，查清三江源地区冰川资源现状及变化特征不仅对于认识气候变化对冰川的影响具有重要的理论价值，而且对于该地区生态环境保护和水资源合理利用具有重要的现实意义。
图1 ? 三江源地区
1 ? 数据采集和处理方法
1.1 ? 数据源
本数据集主要基于Landsat Thematic Mapper（Landsat TM）、Landsat Operational Land Imager（Landsat OLI）遥感影像和数字高程模型（DEM）数据产生。其中，Landsat TM/OLI遥感影像从美国地质调查局网站（https://earthexplorer.usgs.gov）下载获得，包括69景Landsat TM遥感影像（采集时间主要为2000年和2010年）和22景Landsat OLI遥感影像（采集时间为2017–2019年），前者空间分辨率为30 m，后者空间分辨率为15 m（经与全色波段融合处理），二者用于冰川区遥感解译。为减少积雪影响，选取的Landsat TM/OLI影像采集时间集中在冰川消融期（6–9月）。对于个别区域当年无质量较好的遥感影像，采用相邻年份的遥感影像代替。表1列出了本数据集所选用的Landsat TM/OLI遥感影像基本信息，为便于表述，根据遥感影像时间分布频次，分别用2000年、2010年和2019年作为3个时期的时间表征。DEM数据用于分割出单条冰川，所用数据为SRTM 1弧秒数据，空间分辨率为30 m，由美国地质调查局网站（https://earthexplorer.usgs.gov）提供。此外，本数据集在制作时参考了中国第二次冰川编目中三江源地区的冰川矢量数据，从国家青藏高原科学数据中心（http://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/）获得[13]。
表1 ? 2000–2019年三江源地区冰川解译所用的Landsat TM/OLI遥感影像基本信息
| 轨道号 | 2000年 | 2010年 | 2019年 | |||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 传感器 | 成像日期 | 传感器 | 成像日期 | 传感器 | 成像日期 | |
| 132037 | TM | 2001-08-14 | TM | 2011-07-25 | OLI | 2019-08-16 |
| 133035 | TM | 2000-06-15 | TM | 2010-08-14 | OLI | 2018-09-21 |
| 133036 | TM | 1999-07-31 2000-08-07 2001-07-20 | TM | 2010-08-14 | OLI | 2018-07-19 2018-09-21 2019-09-08 |
| 134037 | TM | 1999-07-22 2000-07-24 2000-08-09 | TM | 2011-09-09 | OLI | 2019-07-29 |
| 135035 | TM | 2001-08-03 | TM | 2010-09-13 | OLI | 2019-07-04 |
| 135037 | TM | 1999-07-29 2000-07-13 2001-08-03 | TM | 2010-06-25 2010-08-28 2011-08-31 | OLI | 2018-07-17 |
| 135038 | TM | 2000-07-15 2000-10-03 2001-08-03 | TM | 2010-09-13 2011-08-31 | OLI | 2017-09-16 |
| 136035 | TM | 1999-08-21 | TM | 2009-08-16 2011-08-06 | OLI | 2018-07-24 2019-09-13 |
| 136037 | TM | 2000-07-22 2000-08-07 2001-07-09 | TM | 2011-08-06 2011-08-22 | OLI | 2018-08-25 2019-07-27 |
| 136038 | TM | TM | 2011-08-22 | OLI | ||
| 137035 | TM | 1999-08-28 2000-08-30 | TM | 2010-08-26 | OLI | 2019-09-04 |
| 137036 | TM | 2000-07-29 2000-08-30 | TM | 2011-08-29 | OLI | 2018-07-15 |
| 137037 | TM | 2000-08-30 2001-07-23 | TM | 2011-08-29 | OLI | 2017-07-12 2019-08-19 |
| 138035 | TM | 1999-09-20 2000-05-17 | TM | 2008-08-11 | OLI | 2019-08-10 2019-09-11 |
| 138036 | TM | TM | 2010-08-01 | OLI | ||
| 138037 | TM | 2000-08-21 2001-02-13 2001-07-23 2001-08-08 | TM | 2009-08-30 | OLI | 2017-10-07 2019-07-25 |
| 139035 | TM | 1998-09-08 1999-07-25 2000-02-20 2000-08-28 | TM | 2010-08-08 2011-08-27 | OLI | 2018-05-26 |
| 139036 | TM | 1996-07-16 1999-07-09 2003-09-22 | TM | 2009-07-04 2009-08-05 | OLI | 2017-08-11 |
| 140035 | TM | 1999-08-17 | TM | 2010-08-31 | OLI | |
| 140036 | TM | TM | 2010-07-30 2010-08-15 | OLI | ||
1.2 ? 数据处理过程
2000年三江源地区冰川边界提取过程如图2所示，该方法类似于中国第二次冰川编目方法[14]，具体步骤如下：
（1）波段比值：使用Landsat TM遥感影像的红波段（Band 3）与短波红外波段（Band 5）相比，得到比值图像（图2A）。
（2）人工交互方式确定阈值：使用阈值对比值图像进行分割，以去除边界模糊像元。经过不断尝试，发现最佳阈值范围介于1.8–2.0，不同区域最佳阈值不尽相同，图2B所示区域阈值为1.95。
（3）中值滤波处理：由于阈值分割后二值图像中存在雪斑和由冰面上岩石造成的小空隙，因此需使用中值滤波器（窗口大小为3×3，单位为像元大小）进行处理，结果如图2C所示。
（4）数据结构转换：将冰川区二值图像（栅格形式）转换为矢量多边形，转换结果如图2D所示。
（5）人工目视修订：基于Landsat TM/OLI假彩色合成影像（Landsat TM: Band 5, 4, 3; Landsat OLI: Band 6, 5, 4），以冰川融水源头、冰川湖泊、终碛垄等为主要参考依据对冰川表碛分布区和冰川末端进行人工修订。例如图2D所示的部分冰川末端冰川终碛湖（图2d）被误判为冰川组成，经人工目视修订后该冰川终碛湖与冰川接触部分被修改为冰川末端（图2e）。
（6）单条冰川划分：使用SRTM 1弧秒数据和ArcGIS中水文分析工具提取山脊线，对修订后的冰川边界进行分割，得到单条冰川边界（图2F）。
图2 ? 三江源地区冰川边界提取过程
（7）冰川属性录入：参考中国第二次冰川编目数据集[13]，在冰川矢量数据属性表中分别录入冰川的标识码，名称，经纬度，所在山系名称，所在的一、二级流域编码及名称，所在市（自治州）的行政区划代码及名称，最高海拔、最低海拔、中值海拔，朝向，面积，冰储量，卫星传感器名称、卫星轨道号和影像获取日期。其中，冰川名称及其所在流域编码和名称源于中国第二次冰川编目数据集[13]；冰川经纬度为其质心地理坐标；冰川所在山系名称源于文献[15]；冰川所在市（自治州）的行政区划代码及名称以中华人民共和国民政部网站的“2020年中华人民共和国行政区划代码”（http://www.mca.gov.cn/article/sj/xzqh/2020/）为参考；冰川地形属性基于SRTM 1弧秒数字高程模型数据计算得到；冰川面积和冰储量分别利用ArcGIS中的计算几何和字段计算器功能得到，其中后者为Radic等[16]、Grinsted[17]和Liu等[18]分别提出的冰川冰储量–面积经验公式计算结果的平均值。
为提高工作效率及保障冰川矢量数据的一致性，三江源地区2010年和2019年冰川边界采用人工修订方式进行提取，具体方法是以当年Landsat TM/OLI假彩色合成影像为底图，将2000年冰川边界叠加其上通过人工目视解译获得。
1.3 ? 误差评估
冰川遥感解译的误差来源多样[19-20]。鉴于本数据集中的冰川轮廓矢量数据通过人工修订获得，因此仅对由遥感影像空间分辨率造成的误差进行评估，其中冰川面积误差计算公式为：
（1）式中，ε为遥感影像空间分辨率造成的误差（m2）；N为冰川轮廓周长（m）；L为遥感影像单个像元边长（Landsat TM为30 m，Landsat OLI 为15 m）。
冰川冰储量误差为3种冰川冰储量–面积经验公式[16,17,18 ]计算结果最大值与最小值差值的平均值。
2 ? 数据样本描述
2.1 ? 数据样本概述
2000年三江源地区共有冰川1294条，总面积为1429.41±78.94 km2，冰川总储量为101.12±5.53 km3；2010年三江源地区共有冰川1252条，总面积为1325.64±70.67 km2，冰川总储量为95.15±5.11 km3；2019年三江源地区共有冰川1238条，总面积为1217.96±34.65 km2，冰川总储量为87.66±4.68 km3。由图3可知，三江源地区冰川数量以面积小于0.5 km2的冰川为主，而冰川面积则以面积介于5–20 km2的冰川为主。虽然面积小于0.5 km2的冰川数量最多（850条，68.66%），但面积仅为136.80 km2，占冰川总面积的11.23%。随着冰川面积增加，冰川数量急剧减少，面积大于50 km2的冰川仅有1条（51.19±0.54 km2）。
图3 ? 2019年三江源地区不同面积等级的冰川数量和面积
表2列出了2019年三江源地区各流域冰川数量、面积及冰储量。显然，长江流域冰川资源量最多，其冰川数量（869条）、面积（1010.55±26.39 km2）和冰储量（75.37±4.00 km3）分别占三江源冰川各自总量的70.19%、82.97%和85.97%。黄河流域（不包含其北支的大通河流域）的冰川数量（94条）和面积（96.60±3.07 km2）虽不及澜沧江流域（冰川数量和面积分别为275条、110.80±5.19 km2），但前者冰储量（7.20±0.36 km3）却大于后者（5.09±0.31 km3）。这主要与阿尼玛卿山发育数条面积较大的冰川有关，如哈龙冰川（20.22±0.32 km2）、耶和龙冰川（16.62±0.27 km2）和维格勒当雄冰川（11.31±0.23 km2）。在二级流域中，隶属于长江流域的金沙江流域冰川数量、面积和冰储量最多（大），而岷江流域冰川资源量最少。
表2 ? 2019年三江源地区各流域冰川统计
| 一级流域 | 二级流域 | 冰川数量 | 冰川面积 | 冰储量 | |||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 名称 | 编码 | 名称 | 编码 | 条 | (%) | (km2) | (%) | (km3) | (%) |
| 黄河 | 5J | 黄河上游 | 5J3 | 94 | 7.59 | 96.60±3.07 | 7.93 | 7.20±0.36 | 8.22 |
| 长江 | 5K | 金沙江 | 5K4 | 866 | 69.95 | 1009.92±26.35 | 82.92 | 75.35±4.00 | 85.95 |
| 岷江 | 5K6 | 3 | 0.24 | 0.63±0.04 | 0.05 | 0.02±0.002 | 0.02 | ||
| 合计 | 869 | 70.19 | 1010.55±26.39 | 82.97 | 75.37±4.00 | 85.97 | |||
| 澜沧江 | 5L | 昂曲 | 5L3 | 66 | 5.33 | 20.43±1.04 | 1.68 | 0.89±0.06 | 1.02 |
| 扎曲 | 5L4 | 209 | 16.88 | 90.38±4.15 | 7.42 | 4.20±0.25 | 4.79 | ||
| 合计 | 275 | 22.21 | 110.80±5.19 | 9.10 | 5.09±0.31 | 5.81 | |||
2.2 ? 数据图形样本
2000–2019年三江源地区冰川退缩、前进、分裂或完全消失同时存在。图4(a1-3)展示了三江源地区面积最大的冰川（质心地理坐标： 91.10°E, 33.50°N）在不同时期的轮廓。2001年该冰川面积为53.10 km2，因冰川东支末端前进，致使其2010年面积增加为53.47 km2，之后随着冰川西支快速退缩至2019年面积减少为51.19 km2。图4(b1-3)为一条冰川分离为多条冰川示例，该冰川位于金沙江流域，质心地理坐标为（92.71°E，32.78°N），2000年面积为1.36 km2，随着冰川末端退缩，至2011年分离为3条冰川，面积分别为0.90 km2、0.12 km2和0.05 km2；之后冰川持续萎缩，3条冰川面积分别减少为0.82 km2、0.09 km2和0.03 km2；2000–2019年冰川面积共减少0.42 km2（30.88%）。
图4 ? 冰川图形样本
2.3 ? 数据属性表
2000–2019年三江源地区冰川边界矢量属性表由20个字段构成（表3），反映了各条冰川的基本属性信息。其中，ID为冰川标识码；Name为冰川名称；Longitude和Latitude分别表示冰川质心的经度和纬度；Mountain为冰川所在山系名称；Drng1_Code和Drng1_Name分别表示冰川所属的一级流域编码和名称；Drng2_Code和Drng2_Name分别表示冰川所属的二级流域编码和名称；Munic_Code和Munic_Name表示冰川所在市（自治州）的行政区划代码和名称；Area为冰川面积；Volume为冰川冰储量；Max_Elev、Min_Elev和Mid_Elev分别表示冰川最高海拔、最低海拔和中值海拔；Aspect为冰川朝向（分为N、NE、E、SE、S、SW、W和NW共8个方向）；Sensor为卫星传感器名称；Orbit为卫星轨道号；Date为影像获取日期。
表3 ? 2000–2019年三江源地区冰川矢量数据集属性表说明
| 序号 | 字段名称 | 数据类型 | 字符长度 | 字段描述 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ID | Short Integer | 标识码 | |
| 2 | Name | String | 30 | 冰川名称 |
| 3 | Longitude | Float | 冰川质心经度（单位：°） | |
| 4 | Latitude | Float | 冰川质心纬度（单位：°） | |
| 5 | Mountain | String | 12 | 山系名称 |
| 6 | Drng1_Code | String | 4 | 一级流域编码 |
| 7 | Drng1_Name | String | 40 | 一级流域名称 |
| 8 | Drng2_Code | String | 6 | 二级流域编码 |
| 9 | Drng2_Name | String | 40 | 二级流域名称 |
| 10 | Munic_Code | String | 12 | 市（自治州）行政区划代码 |
| 11 | Munic_Name | String | 40 | 市（自治州）名称 |
| 12 | Area | Float | 冰川面积（单位：km2） | |
| 13 | Volume | Float | 冰川冰储量（单位：km3） | |
| 14 | Max_Elev | Long Integer | 冰川最高海拔（单位：m） | |
| 15 | Min_Elev | Long Integer | 冰川最低海拔（单位：m） | |
| 16 | Mid_Elev | Long Integer | 冰川中值海拔（单位：m） | |
| 17 | Aspect | String | 4 | 冰川朝向 |
| 18 | Sensor | String | 12 | 卫星传感器名称 |
| 19 | Orbit | String | 8 | 卫星轨道号 |
| 20 | Date | String | 10 | 影像获取日期 |
2.4 ? Excel数据表
“三江源地区2000–2019年冰川变化统计表”以Excel文件形式提供，按黄河流域、长江流域和澜沧江流域依次列出逐条冰川的面积变化信息，包括序号、冰川质心经纬度、流域编码和名称、市级行政区划代码和名称、不同年份（2000年、2010年和2019年）的冰川面积、不同时期冰川面积变化（2000–2010年、2010–2019年和2000–2019年）和备注等信息。其中，冰川面积及变化数值均保留4位小数，单位为km2；对于在研究时段内发生分裂的冰川，其面积变化数值为分裂后形成多条冰川面积之和与分裂前冰川面积的差值；备注栏列出了主要的冰川变化特征，如冰川前进、分裂、消失等。
3 ? 数据质量控制与评估
本数据集选用冰川消融期的Landsat TM/OLI遥感影像，该时段遥感影像受积雪影响最小，且影像云覆盖率均小于10%，最大程度降低了积雪和云覆盖对冰川遥感解译的影响。第1.3节列出了本数据集的误差评估方法。对于表碛覆盖型冰川，其面积通常较大，本研究首先挑选出所有面积大于5 km2的冰川，然后根据相近时段Landsat TM/OLI遥感影像和Google Earth中的高分辨率影像，结合判读标志（如颜色、纹理、冰碛垄、冰川湖泊分布情况和冰川融水出水口位置等），通过人工目视解译出冰川表碛覆盖区[13,21]。图5a为波段比值法结果（冰川裸冰区），根据冰川融水出水口位置和冰碛纹理特征，通过人工目视解译对冰川边界进行修订，结果如图5b所示。同时，本数据集的主要工作人员参与了中国第二次冰川编目工作，具有较丰富的冰川遥感解译经验，这在一定程度上保障了数据质量。
图5 ? 表碛覆盖型冰川边界修订
4 ? 数据价值
冰川作为三江源地区“山水林田湖草生命共同体”的重要组成部分，在自然资源普查、水资源管理和生态环境保护中扮演着重要角色。本数据集3期（2000年、2010年和2019年）冰川边界矢量数据反映了三江源地区冰川分布现状和近20年的时空变化特征，可作为该地区冰川变化相关研究的基础数据，也可为冰川水资源评估、冰川与气候变化间响应关系等研究提供数据支持。
5 ? 数据使用方法和建议
Glacier_outlines_TRH.zip解压后为ERSI Shapefile文件，地理坐标系为WGS-1984，投影坐标系为Albers等积投影，可通过ArcGIS等GIS软件读取和编辑，同时也可根据具体研究需要，参考最新遥感影像数据源，对2019年冰川矢量数据进行更新修改，以延长数据时序。Glacier_change_TRH.zip解压后为Excel文件，反映了三江源地区2000–2019年逐条冰川的面积变化状况，可根据所提供的经纬度坐标值与冰川矢量数据配合使用。
[1]
谢自楚, 刘潮海. 冰川学导论[M]. 上海: 上海科学普及出版社, 2010.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[2]
谢自楚, 冯清华, 王欣, 等. 中国冰川系统变化趋势预测研究[J]. 水土保持研究, 2005, 12(5): 81-86.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[3]
刘时银, 姚晓军, 郭万钦, 等. 基于第二次冰川编目的中国冰川现状[J]. 地理学报, 2015, 70(1): 3-16.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[4]
施雅风. 2050年前气候变暖冰川萎缩对水资源影响情景预估[J]. 冰川冻土, 2001, 23(4): 333-341.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[5]
杨针娘, 曾群柱. 冰川水文学[M]. 重庆: 重庆出版社, 2001.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[6]
张九天, 何霄嘉, 上官冬辉, 等. 冰川加剧消融对我国西北干旱区的影响及其适应对策[J]. 冰川冻土, 2012, 34(4): 848-854.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[7]
陈德亮, 徐柏青, 姚檀栋, 等. 青藏高原环境变化科学评估: 过去、现在与未来[J]. 科学通报, 2015, 60(32): 3025-3035.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[8]
姚檀栋, 邬光剑, 徐柏青, 等. “亚洲水塔”变化与影响[J]. 中国科学院院刊, 2019, 34(11): 1203-1209.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[9]
蒲健辰, 姚檀栋, 王宁练, 等. 近百年来青藏高原冰川的进退变化[J]. 冰川冻土, 2004, 26(5): 517-522.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[10]
DUAN H Y, YAO X J, LIU S Y, et al. Glacier change in the Tanggula Mountains, Tibetan Plateau, in 1969-2015[J]. Journal of Mountain Science, 2019, 16(11): 2663-2678.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[11]
LIU J, YAO X J, LIU S Y, et al. Glacial changes in the Gangdisê Mountains from 1970 to 2016[J]. Journal of Geographical Sciences, 2020, 30(1): 131-144.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[12]
姚檀栋, 刘时银, 蒲健辰, 等. 高亚洲冰川的近期退缩及其对西北水资源的影响[J]. 中国科学(D辑:地球科学), 2004, 34(6): 535-543.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[13]
刘时银, 郭万钦, 许君利. 中国第二次冰川编目数据集（V1.0）（2006-2011）[DB/OL]. 国家青藏高原科学数据中心, 2012.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[14]
GUO W Q, LIU S Y, XU J L, et al. The second Chinese glacier inventory: data, methods and results[J]. Journal of Glaciology, 2015, 61(226): 357-372.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[15]
K?RNER C, JETZ W, PAULSEN J, et al. A global inventory of mountains for bio-geographical applications[J]. Alpine Botany, 2017, 127(1): 1-15.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[16]
RADI? V, HOCK R. Regional and global volumes of glaciers derived from statistical upscaling of glacier inventory data[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2010, 115(F1): F01010. DOI:10.1029/2009jf001373.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[17]
GRINSTED A. An estimate of global glacier volume[J]. The Cryosphere, 2013, 7(1): 141-151.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[18]
LIU S, SUN W, SHEN Y, et al. Glacier changes since the little ice age maximum in the western Qilian Shan, northwest China, and consequences of glacier runoff for water supply[J]. Journal of Glaciology, 2003, 49(164): 117-124.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[19]
RACOVITEANU A E, WILLIAMS M W, BARRY R G. Optical remote sensing of glacier characteristics: a review with focus on the Himalaya[J]. Sensors, 2008, 8(5): 3355-3383.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[20]
BHARDWAJ A, JOSHI P K, SAM L, et al. Remote sensing of alpine glaciers in visible and infrared wavelengths: a survey of advances and prospects[J]. Geocarto International, 2016, 31(5): 557-574.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
[21]
PAUL F, BARRAND N E, BAUMANN S, et al. On the accuracy of glacier outlines derived from remote-sensing data[J]. Annals of Glaciology, 2013, 54(63): 171-182.
+?CSCD?·?Baidu Scholar
数据引用格式
张圆, 姚晓军, 周苏刚, 等. 2000–2019年三江源地区冰川矢量数据集[DB/OL]. Science Data Bank, 2021. (2021-04-28). DOI: 10.11922/sciencedb.j00001.00234.
稿件与作者信息
论文引用格式
张圆, 姚晓军, 周苏刚, 等. 2000–2019年三江源地区冰川矢量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2021, 6(2). (2021-05-21). DOI: 10.11922/csdata.2021.0017.zh.
张圆Zhang Yuan
主要承担工作：数据收集、处理和文稿撰写。
（1997—），男，辽宁沈阳人，硕士研究生，研究方向为GIS设计与开发。
姚晓军Yao Xiaojun
主要承担工作：研究思路设计、数据质量控制和文稿撰写。
yaoxj_nwnu@163.com
（1980—），男，山西夏县人，博士，教授，研究方向为地理信息技术与冰冻圈变化。
周苏刚Zhou Sugang
主要承担工作：数据收集和处理。
（1995—），男，甘肃平凉人，硕士研究生，研究方向为GIS设计与开发。
张大弘Zhang Dahong
主要承担工作：数据处理和质量控制。
（1993—），男，甘肃平凉人，博士研究生，研究方向为GIS设计与开发。
