摘要&关键词
摘要:柴达木盆地(34°41′N–39°20′N,87°49′E–101°11′E)位于青藏高原东北部,地跨青海省、甘肃省和新疆维吾尔自治区三省(自治区),四周被祁连山、阿尔金山和昆仑山所环绕,为封闭的内陆盆地。盆地海拔介于2391–6826 m之间,平均海拔4615 m。柴达木盆地发育有大量现代冰川,冰川融水是盆地众多河流的重要补给源,亦是地方社会经济发展和人民生活的重要保障,因此该区域冰川变化对水资源及其合理利用具有重要影响。本数据集基于柴达木盆地1977–2018年Landsat遥感影像和ASTER GDEM高程数据,提取1977年、2002年和2018年冰川边界矢量数据,可为研究该区域冰川现状、时空分布特征、冰川变化及对气候变化响应规律提供基础数据。
关键词:冰川;Landsat影像;柴达木盆地
Abstract & Keywords
Abstract:?The Qaidam Basin (34°41′N–39°20′N, 87°49′E–101°11′E), a closed inland basin located in the northeastern Tibetan Plateau and surrounded by the Qilian Mountains, Altun Mountains and Kunlun Mountains, extends across Qinghai Province, Gansu Province and Xinjiang Uygur Autonomous Region. The elevation of the basin is between 2,391 m and 6,826 m, with an average altitude of 4,165 m. A large number of modern glaciers have been developed in the Qaidam Basin. The glacial meltwater is an important source for many rivers in the basin and a significant safeguard for local socio-economic development and people’s life. Therefore, glacier changes in the region have an important influence on water resources and their rational utilization. Based on the Landsat MSS/TM/OLI from 1977 to 2018 and the ASTER GDEM data, we have extracted the glacier vector data of the Qaidam Basin from 1977, 2002 and 2018. This dataset can be used as basic data for the study of glacier status, spatial and temporal distribution characteristics, glacier changes and their response to climate change in the region.
Keywords:?glacier;?Landsat images;?Qaidam Basin
数据库(集)基本信息简介
数据库(集)名称 | 1977–2018年柴达木盆地冰川矢量数据集 |
数据作者 | 周苏刚,姚晓军,张圆,张大弘,段红玉 |
数据通信作者 | 姚晓军(yaoxj_nwnu@163.com) |
数据时间范围 | 1977年、2002年和2018年 |
地理区域 | 34°41′N–39°20′N,87°49′E–101°11′E |
数据量 | 5.79 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.j00001.00182 |
基金项目 | 国家自然科学基金(41861013,4207011680);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3个数据文件:Glacier_outlines_1977.zip、Glacier_outlines_2002.zip和Glacier_outlines_2018.zip,分别是1977年、2002年和2018年柴达木盆地冰川边界矢量数据。 |
Dataset Profile
Title | Monthly Dynamic meteorological dataset of tropical semi-deciduous monsoon rain forest in Jianfengling, Hainan Province (1957–2018) |
Data corresponding author | WANG Luying, ZHANG Chunsheng, LIN Mingxian, ZHOU Zhang, LI Yide, CHEN Dexiang |
Data authors | Chen Dexiang (dchen@caf.ac.cn); Zhang Chunsheng (bdhzcs@163.com) |
Time authors | 1957–2018 |
Geographical scope | Jianfengling National Key Field Scientific Observation and Research Station(108°47′17.72″E,18°41′55.54″N),located in Ledong Town, Hainan Province. |
Data volume | 64.2 KB |
Data format | *.xlsx |
Data service system | <http://www.dx.doi.org/10.11922/sciencedb.j00001.00201> |
Sources of funding | National Science Foundation of China (41773071, 41171040); Operation Service Project of Hainan Jianfengling Forest Ecosystem National Field Science Observation and Research Positioning Research Station by Ministry of Science and Technology of the People’s Republic of China and National Forestry and Grassland Administration. |
Dataset composition | The dataset consists of one data file that contains 744 entries, including monthly monitoring data of air temperature, vapor pressure, relative humidity, precipitation capacity, evaporation capacity, mean wind speed and sunshine duration. |
引 言
冰川是冰冻圈的重要组成部分,是淡水资源的固体水库[1-2]。冰川变化与区域气候关系密切,被视作气候变化的天然指示器和预警器[2-3]。20世纪80年代以来,我国冰川作用区普遍处于物质亏损状态,呈退缩减薄趋势[4]。据中国第一、二次冰川编目数据,冰川面积退缩约17.7%,冰储量损失约20%[3]。在全球变暖背景下,冰川萎缩对全球及区域气候、生态系统、水资源变化、海平面上升以及人类生产生活产生重大影响[5,6,7 ],而且加剧冰崩、冰湖溃决洪水或泥石流等灾害的发生频次及影响范围[7,8,9 ]。柴达木盆地地处西北干旱区(图1),冰川及其融水作为重要的水资源,对于维系其脆弱的生态环境和社会经济可持续发展具有重要影响[10]。因此,明晰柴达木盆地冰川现状、变化及其对气候变化的响应具有重要意义。本文基于柴达木盆地1977–2018年Landsat遥感影像提取冰川矢量边界数据集,可为研究该区域冰川变化提供数据支撑,也可为全面认识柴达木盆地在气候变暖背景下冰川的响应规律及区域水资源合理利用提供科学依据。
图1 ? 柴达木盆地冰川分布
1 ? 数据采集和处理方法
1.1 ? 数据源
本研究所采用的遥感影像为Level-1级Landsat MSS/TM/OLI数据,由美国地质调查局(United States Geological Survey,USGS)网站(https://earthexplorer.usgs.gov)获取,为减小不用时期冰川变化误差及积雪、云对冰川区范围提取的影响,尽可能选取研究区6–9月质量较好的影像,最终选取1972–1978年、1996–2002年、2015–2019年3个时期的影像,其中,1972–1978年影像共19景,均为Landsat MSS遥感影像;1996–2002年影像共37景,均为Landsat TM遥感影像;2015–2019年影像共26景,均为Landsat OLI遥感影像(表1)。为便于描述,分别以所用影像冰川面积最大的年份1977年、2002年、2018年代表3个时期的年份。其中,1977年部分区域6–9月影像质量较差,因此选取其他月份质量较好的影像提取冰川边界。冰川高程信息提取采用ASTER GDEM V2数据,空间分辨率为30 m,从地理空间数据云(http://www.gscloud.cn)获取。
表1 ? 1977–2018年柴达木盆地冰川边界提取所用Landsat遥感影像
轨道号 | 成像日期 | 传感器 | 轨道号 | 成像日期 | 传感器 | ||
---|---|---|---|---|---|---|---|
path | row | path | row | ||||
144 | 33 | 1977-06-11 | MSS | 137 | 33 | 2000-07-29, 2000-08-30 | TM |
144 | 34 | 1977-08-22 | MSS | 137 | 35 | 2000-07-29, 2000-08-14, 2000-08-30 | TM |
145 | 33 | 1973-10-28 | MSS | ||||
145 | 34 | 1977-04-19 | MSS | 138 | 33 | 1999-08-19 | TM |
145 | 35 | 1976-11-26 | MSS | 138 | 35 | 2001-07-23, 2002-08-27 | TM |
146 | 33 | 1977-04-20 | MSS | 139 | 34 | 2000-08-28,2001-07-14 | TM |
146 | 34 | 1973-12-22, 1977-04-20 | MSS | 139 | 35 | 1996-07-16, 1997-07-19, 1998-09-08, 1999-07-25 | TM |
146 | 35 | 1977-02-25 | MSS | ||||
147 | 33 | 1978-06-09 | MSS | 140 | 33 | 2001-07-21, 1997-08-27, 1999-08-17, 2004-07-29, 2001-09-23 | TM |
147 | 35 | 1977-02-26 | MSS | ||||
148 | 33 | 1977-08-26 | MSS | ||||
148 | 35 | 1976-11-29 | MSS | 141 | 34 | 2000-08-10, 2000-08-26 | TM |
149 | 34 | 1977-08-27 | MSS | 134 | 33 | 2019-08-14 | OLI |
149 | 35 | 1977-08-27 | MSS | 135 | 33 | 2018-07-17 | OLI |
150 | 34 | 1972-10-02 | MSS | 135 | 34 | 2016-07-27, 2017-08-15 | OLI |
151 | 33 | 1972-10-03 | MSS | 135 | 35 | 2015-08-10, 2016-07-27, 2017-08-15 | OLI |
151 | 34 | 1972-10-03 | MSS | ||||
152 | 34 | 1973-09-11 | MSS | 136 | 33 | 2019-08-28 | OLI |
133 | 35 | 2000-06-15 | TM | 136 | 34 | 2016-07-02, 2018-07-24 | OLI |
134 | 33 | 2000-07-24 | TM | 136 | 35 | 2015-08-01, 2018-07-24 | OLI |
134 | 34 | 2002-07-30 | TM | 137 | 35 | 2015-08-24, 2017-07-28, 2019-09-04 | OLI |
135 | 33 | 2000-07-15 | TM | ||||
135 | 34 | 2000-07-15, 2002-08-22 | TM | 138 | 33 | 2016-08-01, 2018-08-07 | OLI |
135 | 35 | 1999-07-29, 2000-07-15, 2001-07-02, 2001-08-03 | TM | 138 | 35 | 2017-07-19, 2019-09-11 | OLI |
139 | 34 | 2016-08-08, 2019-09-02 | OLI | ||||
136 | 33 | 2000-07-22, 2002-08-29 | TM | 139 | 35 | 2015-08-22, 2018-05-26 | OLI |
136 | 34 | 1999-09-06 | TM | 140 | 33 | 2018-09-06 | OLI |
136 | 35 | 1999-07-20, 2000-07-22, 2002-08-29 | TM | 140 | 34 | 2017-08-02 | OLI |
141 | 34 | 2016-08-06 | OLI |
1.2 ? 数据处理过程
本数据集参照中国第二次冰川编目方法[11]提取1977年、2002年和2018年柴达木盆地冰川矢量数据。首先采用波段比值并结合人工交互式方法,快速提取裸冰区冰川边界二值图像,并转为矢量多边形,依据冰川编目和Google Earth历史影像对其边界进行修订和检查,对表碛区冰川边界通过影像色彩和纹理特征、冰面湖的分布、冰川末端水文特征以及冰川两侧地形和水系特征进行人工目视提取,具体过程参考中国第二次冰川编目中对表碛区边界的提取[11]。然后利用ASTER GDEM高程数据提取山脊线,具体提取方法参照文献[12],用提取的山脊线分割修订后的冰川矢量边界以得到单条冰川[7,13](图2)。
图2 ? 柴达木盆地冰川矢量数据提取技术路线
2 ? 数据样本描述
2.1 ? 数据属性表
1977–2018年柴达木盆地冰川矢量数据集属性表共包含15个字段(表2),反映了各冰川编码、名称等基本信息。其中,ID为标识码;Name为冰川名称,参考地形图和冰川编目数据;GLIMS_ID为冰川编码,与第二次冰川编目方法一致;Province为冰川所在省份;City为冰川所在市(州);Mountain为冰川所属山系;Image为冰川边界提取所用遥感影像及时间;Longitude和Latitude为冰川质心所在经度和纬度;Basin_1、Basin_2和Basin_3表示冰川所在一级、二级和三级流域;Max_Elev和Min_Elev为冰川最高点与最低点高程值;Area为冰川面积[7,13-15]。
表2 ? 1977–2018年柴达木盆地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 | 5 | 标识码 |
2 | Name | Text | 18 | 冰川名称 |
3 | GLIMS_ID | Text | 14 | 冰川编码 |
4 | Province | Text | 24 | 冰川所在省份 |
5 | City | Text | 30 | 冰川所在市或州 |
6 | Mountain | Text | 12 | 冰川所属山系 |
7 | Image | Text | 50 | 主要遥感影像 |
8 | Longitude | Float | 6 | 冰川经度 |
9 | Latitude | Float | 6 | 冰川纬度 |
10 | Basin_1 | Text | 4 | 冰川所在一级流域 |
11 | Basin_2 | Text | 6 | 冰川所在二级流域 |
12 | Basin_3 | Text | 8 | 冰川所在三级流域 |
13 | Max_Elev | Short Integer | 4 | 最高点海拔 |
14 | Min_Elev | Short Integer | 4 | 最低点海拔 |
15 | Area | Float | 6 | 冰川面积 |
2.2 ? 数据样本概述
1977年柴达木盆地共有冰川2148条,面积2031.62 km2;2002年共有冰川2094条,面积1862.68 km2;2018年共有冰川2050条,面积为1693.54 km2。1977–2018年柴达木盆地冰川整体处于退缩的状态(图3a),部分冰川完全消失(图3b)和发生分裂(图3c)。
1977–2018年,柴达木盆地有177条冰川消失,面积为21.25 km2,68条冰川分裂为146条,面积由122.76 km2减少为99.80 km2。近50年,柴达木盆地冰川面积减少338.08 km2(?8.12 km2/a),相对变化速率为?0.44%/a。其中,1977–2002年柴达木盆地105条冰川消失,45条冰川分裂为96条,冰川面积减少168.94 km2(?8.32%),面积变化相对速率为?0.36%/a。2002–2018年,共有82条冰川消失,35条冰川分裂为73条,冰川面积减少169.14 km2(?9.08%),面积变化相对速率为?0.54%/a。显然,1977–2002年和2002–2018年冰川数量和面积均呈减少趋势,且2002–2018年冰川面积退缩较1977–2002年呈加快趋势。
图3 ? 冰川退缩、消失和分裂
3 ? 数据质量控制和评估
冰川边界提取精度受多种因素的影响,主要受遥感传感器和影像配准以及人工目视解译中视觉判断造成的像元偏移误差[4,16-17]。而本数据集仅考虑影像空间分辨率所造成的误差[7,14,16]:
(1)
式中:β为影像空间分辨率所造成的误差(m2),N为冰川轮廓的周长(m),A为单个像元的边长(Landsat MSS/TM/OLI分别为60 m、30 m和15 m)。结果显示,由Landsat MSS/TM/OLI影像分辨率所造成的误差分别为±163.47 km2、±86.07 km2和±40.96 km2,分别占柴达木盆地冰川总面积的±8.2%、±4.6%和±2.4%。
4 ? 数据价值
本数据集提取的柴达木盆地1977年、2002年和2018年冰川矢量边界均参照第二次冰川编目的方法。1977年冰川矢量数据可弥补第一次冰川编目数据中出现的漏编和误编等情况,2002年冰川矢量数据可反映21世纪初柴达木盆地冰川状态,2018年冰川矢量数据能够反映近期柴达木盆地冰川现状。3期冰川矢量边界可为分析近50年柴达木盆地冰川的动态变化和探讨冰川变化对气候变化的响应规律以及区域水资源合理利用等研究提供基础数据。
5 ? 数据使用方法及建议
本数据集3期数据均采用Shapefile矢量数据格式存储,可在ArcMap和ENVI等图像处理软件中打开,同时可进行数据查询、编辑等操作,3期数据均采用WGS-1984地理坐标系和Albers投影坐标系。
致 谢
感谢美国地质调查局(USGS)提供Landsat MSS/TM/OLI影像数据,感谢地理空间数据云提供ASTER GDEM数据。
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数据引用格式
周苏刚, 姚晓军, 张圆, 等. 1977–2018年柴达木盆地冰川矢量数据集[DB/OL]. SDB, 2021. (2021-02-02). DOI: 10.11922/sciencedb.j00001.00182.
稿件与作者信息
论文引用格式
周苏刚, 姚晓军, 张圆, 等. 1977–2018年柴达木盆地冰川矢量数据集[J/OL]. 中国科学数据, 2021, 6(2). (2021-06-18). DOI: 10.11922/csdata.2020.0103.zh.
周苏刚Zhou Sugang
主要承担工作:遥感影像收集和处理,冰川边界提取及论文撰写。
(1995—),男,甘肃静宁县人,硕士研究生,主要研究方向为GIS设计与开发。
姚晓军Yao Xiaojun
主要承担工作:总体研究方案设计及数据质量控制。
yaoxj_nwnu@163.com
(1980—),男,山西夏县人,博士,教授,主要研究方向为地理信息技术与冰冻圈变化。
张圆Zhang Yuan
主要承担工作:遥感影像收集和冰川边界提取。
(1997—),男,辽宁法库县人,硕士研究生,主要研究方向为GIS设计与开发。
张大弘Zhang Dahong
主要承担工作:数据质量控制。
(1993—),男,甘肃平凉人,硕士研究生,主要研究方向为GIS设计与开发。
段红玉Duan Hongyu
主要承担工作:数据质量控制。
(1993—),女,甘肃临洮人,博士研究生,主要研究方向为地理信息技术与冰冻圈变化。