The Cryosphere, 9, 557–564, 2015 www.the-cryosphere.net/9/557/2015/ doi:10.5194/tc-9-557-2015
copy; Author(s) 2015. CC Attribution 3.0 License.
Brief Communication: Contending estimates of 2003–2008 glacier mass balance over the Pamir–Karakoram–Himalaya
A. Kauml;auml;b1, D. Treichler1, C. Nuth1, and E. Berthier2
1Department of Geosciences, University of Oslo, P.O. Box 1047, Oslo, Norway
2CNRS, Universiteacute; de Toulouse, LEGOS, 14 avenue Ed. Belin, 31400 Toulouse, France
Correspondence to: A. Kauml;auml;b (kaeaeb@geo.uio.no)
Received: 20 October 2014 – Published in The Cryosphere Discuss.: 25 November 2014
Revised: 12 February 2015 – Accepted: 3 March 2015 – Published: 19 March 2015
Abstract. We present glacier thickness changes over the en- tire Pamir–Karakoram–Himalaya arc based on ICESat satel- lite altimetry data for 2003–2008. We highlight the impor- tance of C-band penetration for studies based on the SRTM elevation model. This penetration seems to be of poten- tially larger magnitude and variability than previously as- sumed. The most negative rate of region-wide glacier el- evation change ( lt; 1 m yrminus;1) is observed for the eastern Nyainqecirc;ntanglha Shan. Conversely, glaciers of the western Kunlun Shan are slightly gaining volume, and Pamir and Karakoram seem to be on the western edge of this mass- gain anomaly rather than its centre. For the Ganges, Indus and Brahmaputra basins, the glacier mass change reaches
minus;
24 2 Gt yrminus;1, about 10 % of the current glacier contribu-
minus; plusmn;
tion to sea-level rise. For selected catchments, we estimate glacier imbalance contributions to river run-off from a few percent to greater than 10 %.
these studies that narrow down the range of uncertainties for core parts of this remote mountain region, significant incon- sistencies remain.
The aims of this study are (i) to provide a new consis- tent regional-scale data set from the ICESat autumn laser campaigns (2003–2008) by extending Kauml;auml;b et al. (2012) to completely cover the study region by Gardelle et al. (2013) and several major river basins, (ii) to compare the results to other previous estimates of the Pamir–Karakoram–Himalaya glacier volume change and (iii) to roughly evaluate the con- tribution of glacier mass change to river run-off.
We follow the methods explained in Kauml;auml;b et al. (2012) with a considerable extension towards the eastern Nyain- qecirc;ntanglha Shan, the Pamir and part of the Tibetan Plateau (Fig. 1). In short, ICESat footprints are intersected with the February 2000 SRTM DEM and overlaid on the most
snow-free multispectral Landsat images over sim; 2000–2013
to manually classify footprints into three classes: glaciers,
non-glaciers and water. Glacier elevation difference trends
times;
Introduction and methods
Region-wide measurements of glacier volume or mass change are limited for the Pamir–Karakoram–Himalaya re- gion, leaving room for speculation about the glacier response to climate change and its hydrological significance. Glacier mass change in high mountain Asia (or some part of it) have been obtained by (i) extrapolating the few existing in situ mass balance series (Cogley, 2011; Bolch et al., 2012; Yao et al., 2012), (ii) space gravimetry (Jacob et al., 2012; Gardner et al., 2013), (iii) laser altimetry (Kauml;auml;b et al., 2012; Gard- ner et al., 2013; Neckel et al., 2014) and (iv) the differencing of digital elevation models (Gardelle et al., 2013). Between
are then estimated regionally and at a 1◦ 1◦ geographic grid by fitting a robust linear temporal trend to the time se- ries of elevation differences between the SRTM DEM and individual ICESat footprint elevations. Trends are derived from autumn ICESat campaigns only (2009 ICESat winter campaigns excluded), because combined autumn and winter trends are sensitive to temporal variations in accumulation amount and timing, potentially introducing bias (see Sup- plement of Kauml;auml;b et al., 2012). We confirm that our trends are not due to sampling bias of ICESat elevations by com- paring ICESat elevation histograms with glacier hypsometry. The resulting elevation difference trends for all our zones are given in Table 1.
Published by Copernicus Publications on behalf of the European Geosciences Union.
Table 1. Glacier elevation difference trends over the Pamir–Karakoram–Himalaya from this and other studies. Note that Gardelle et al. (2013) cover the period 2000 to 2010, while the other studies cover 2003 to 2008/2009. Note also that the zones of this study and Gardelle et al. (2013) coincide whereas the zones of the other do so only roughly, which can potentially explain parts of the disagreements. See text in Sects. 3 and 4 for an explanation of how the glacier areas were estimated.
sim;
|
Zone |
Glacier |
This study |
Gardner et al. |
Neckel et al. |
Gardelle et al. |
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area (km2) |
(m yrminus;1, plusmn; at 1sigma; -level) |
(2013; m yrminus;1, plusmn; at 2sigma; -level) |
(2014; m yrminus;1, plusmn; at 1sigma; -level) |
(2013; m yrminus;1, plusmn; at 1sigma; -level) |
|||||||||||||||||||||||||||
|
Eastern Nyainqecirc;ntanglhaa |
6000 |
minus;1.34 plusmn; 0.29 |
minus;0.30 plusmn; 0.13 |
minus;0.81 plusmn; 0.32 |
minus;0.39 plusmn; 0.16 |
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Bhutan Everest |
3500 8500 |
minus;0.89 plusmn; 0.16 |
minus;0.89 plusmn; 0.18 |
minus;0.78 plusmn; 0.27 |
minus;0.26 plusmn; 0.15 |
||||||||||||||||||||||||||
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West Nepal Spiti–Lahaul |
lt;
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 The Cryosphere, 9, 557–564, 2015 www.the-cryosphere.net/9/557/2015/ doi:10.5194/tc-9-557-2015 copy; Author(s) 2015. CC Attribution 3.0 License. 简要讨论：2003-2008年帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅冰川质量平衡的争议评估A. Kauml;auml;b1, D. Treichler1, C. Nuth1, and E. Berthier21Department of Geosciences, University of Oslo, P.O. Box 1047, Oslo, Norway 2CNRS, Universiteacute; de Toulouse, LEGOS, 14 avenue Ed. Belin, 31400 Toulouse, France Correspondence to: A. Kauml;auml;b (kaeaeb@geo.uio.no) Received: 20 October 2014 – Published in The Cryosphere Discuss.: 25 November 2014 Revised: 12 February 2015 – Accepted: 3 March 2015 – Published: 19 March 2015 摘要 2003-2008年的ICESAT卫星测高数据，向我们展示了印度帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅山的冰川厚度变化。我们强调了基于SRTM高程模型的C波段穿透性研究的重要性。这种穿透研究似乎比以前所描述的有更大程度的变异。在Nyainqe Ntanglha山东部观测到整个地区的冰川蒸发速度有最小的速率（lt;1米/年）。相反，西昆仑山的冰川体积略有增加，帕米尔高原和喀喇昆仑山似乎位于这一质量异常增加地区的西部边缘，而不是其中心。对于恒河、印度河和雅鲁藏布江流域，冰川质量变化速率达到minus;24plusmn;2 gt yminus;1，约为当前冰川对海平面上升贡献的10%。对于选定的流域，我们估计冰川这种在地区上不平衡的增加和减少对河流径流的贡献率从百分之几增加到百分之十以上。 minus; 在这些面积小且偏远山区的核心部分的不确定性范围研究之间，仍然存在着较大的不明确性。 本研究的目的是：
（ii）将研究结果与之前对帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅冰川体积变化的其他估计结果进行比较； （iii）粗略评估冰川物质平衡变化对河流径流的贡献。
times; 1 引言和方法 对于帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅地区的冰川体积或质量变化的检测区域范围是有限的，因此由不同地域分布推测冰川对气候变化的响应及其水文意义。亚洲（或其大部分）地区的高山冰川物质变化是通过以下方法得出的：(i）推断现有的少量冰川物质平衡序列（Cogley，2011年；Bolch等人，2012年；Yao等人，2012年）；（ii）空间重力测量方法（Jacob等人，2012年；Gardner等人，2013年）；（iii）激光测量高度的方法（Kääb等人，2012年；Gard-ner等人，2013年；Neckel等人,2014年）和（iv）数字高程模拟模型的差异的方法（Gardelle等人，2013年）。 . 我们遵循Kääb等人解释的方法（2012年）向尼恩-奎恩-安坦格拉山东、帕米尔和青藏高原部分地区（图1）延伸相当大。简而言之，ICESAT足迹与2000年2月SRTMDEM相交，并覆盖2000-2013年间最无雪多光谱陆地卫星图像，以手动将足迹分为三类：冰川、非冰川和水。然后，通过拟合SRTM DEM和单个ICESAT足迹高程之间高程差时间序列的强大线性时间趋势，以1times;1地理网格来估计区域和冰川高程差趋势。趋势仅来源于秋季ICESAT活动（不包括2009年的ICESAT冬季活动），因为秋季和冬季的组合趋势对累积量和时间的时间变化很敏感，可能会引入偏差（见Kääb等人，2012年的补充）。我们通过比较冰沙海拔柱状图和冰川高度计，确认我们的趋势不是由于冰沙海拔的采样偏差造成的。表1给出了我们所有区域的海拔差异趋势。 A.Kääb等人：帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅地区2003-2008年冰川质量平衡的有力估计 由哥白尼出版社代表欧洲地球科学联盟出版。 表1.根据这项研究和其他研究，帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅地区的冰川海拔差异趋势。注意Gardelle等人（2013）涵盖了2000年至2010年期间，而其他研究涵盖2003年至2008/2009年期间。同时注意本研究的区域和Gardelle等人了（2013）是一致的，而另一个区域只是大致如此，这可能解释部分分歧。参见章节中的文字。3和4，解释如何估计冰川面积。
minus;0.40 plusmn; 0.41b minus;0.49 plusmn; 0.12 minus;0.53 plusmn; 0.13 minus;0.53 plusmn; 0.16 Karakoram 21 000 minus;0.10 plusmn; 0.06 minus;0.12 plusmn; 0.15 0.12 plusmn; 0.19 Hindu Kush 5500 minus;0.49 plusmn; 0.10 minus;0.14 plusmn; 0.19 Pamir 6500 minus;0.48 plusmn; 0.14 minus;0.13 plusmn; 0.22 0.16 plusmn; 0.15 Western Kunlun Shan–Tarim 12 500 0.05 plusmn; 0.07 0.17 plusmn; 0.15 0.04 plusmn; 0.29 Area-weighted mean 80 500 minus;0.37 plusmn; 0.10 a Named Hengduan Shan in Gardelle et al. (2013); b two zones of Gardner et al. (2013) overlap with our zone and both their values are given. times;
图1.研究2003-2008年海拔差异的区域和趋势。数据显示在一个1网格上，其中重叠的矩形地理平均单元为2times;2。趋势基于秋季ICESAT成果。只有冰河上的冰沙足迹被显示出来。黑色轮廓表示的区域等同于Gardelle等人的区域。（2013年）昆仑西山-塔里木带（虚线轮廓）是唯一的补充。除标有灰色中心的单元格外，所有单元格（彩色数据圈）的趋势在统计上都具有显著意义。每个单元格时间趋势的不确定性通过与68%水平趋势的标准误差成正比的圆圈大小来表示。 2 冰川厚度变化 2.1 喀喇昆仑和西昆仑山增厚 海拔差异趋势区域图（图1）的第一个显著特征是昆仑山西部（ 0.1 m yrminus;1）的冰川厚度增加，符合原物质平衡和长度变化测量（Yao等人，2012年）。 兴都库什和斯皮提-拉胡尔地区的冰川质量平衡呈明显负的西南-东北梯度，在帕米尔-喀喇昆仑-西昆仑山地区呈正值（图1）。这表明所谓的喀喇昆仑冰川质量平衡异常（Hewitt，2011；Gardelle et al.，2012a）或Pamir–Karakoram异常（Gardelle et al.，2013），更确切地说是一个异常的边缘或西南极限，该异常更多地集中在西昆仑山或塔里木盆地的东北部。 因此，这种异常现象似乎确实是大尺度气象或气候特征的结果，以及喀喇昆仑地形或冰川的特殊性（例如，浪涌、测高、雪崩作用；Hewitt，2011）不一定起到决定性作用。加上Gardner等人的研究结果。（2013年），Neckel等人（2014年）图1冰川海拔变化模式表明，异常中心可能位于青藏高原上方。 该地区的直接降水量测量很少，因此趋势不确定。卫星获取的降水量和测量数据（全球降水气候学项目）表明，喀喇昆仑以北和帕米尔以东研究区域的降水量有所增加（Yao等人，2012年）。中国的测量显示青藏高原降水量增加（C.-Y.Xu，2014年），Tao等人（2014）表明塔里木盆地自20世纪80年代中期以来的湿润条件。21世纪初，塔里木盆地和青藏高原出现了一些异常湿润年份（Becker等人，2013年），特别是2003/2004,2005/2006年的水文年份。最近的一项气候模拟研究提出，稳定或增加的降雪是喀喇昆仑山异常的特征，其背景是气温升高（Kapnick等人，2014年）。尽管有现有的研究和数据，但似乎有必要进一步的研究来巩固降水和温度的趋势以及冰川体积略有增加的原因。 2.2 Nyainqe Ntanglha山和Spiti–Lahull东部的大规模减薄 图1中的另一个显著特征是Nyainqe Ntanglha山东部（介于-1和-1.7 m yrminus;1之间）的大量冰川厚度损失，也与该区域的大量负质量平衡和正面后退一致（Yao等人，2012年）。Nyainqe Ntanglha山东部的冰川在我们的研究区域具有最小的总海拔范围，这表明对平衡线高度波动的敏感性很大（Pelto，2010；Loibl等人，2014）。该地区少数可用的现场质量平衡测量结果表明，在2000年代后期，平衡线超过了监测冰川的垂直极限，该地区的降水量显示，与印度帕米尔-喀喇昆仑-喜马拉雅地区相比，长期下降最强烈（Yao等人，2012年；Becker等人，2013年）。在我们的斯皮蒂-拉胡尔带内的喜马拉雅山脉西端也发现了类似的冰川收缩模式，虽然不太明显，但形成了本研究中第二大厚度损失率的集群（-0.5至-0.7 米/年）。此外，地球资源卫星数据表明，多年来，冰原线向高冰川高度的方向上升，导致了非常小的堆积区域，甚至完全消失。 其他研究区2003-2008年的冰川厚度变化都是相似的，大约在-0.4至-0.5 m yr-1（表1）之间，在东Nyaiqe-N-Tanglha和珠 剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料 资料编号：[19387]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word |
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