南极南极冰架或将坍塌

第54卷第6期2011年6月地球物理学报CHINESEJOURNALOFGEOPHYSICSVol.
54,No.
6Jun.
,2011贾路路,汪汉胜,相龙伟等.
冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性.
地球物理学报,2011,54(6):1466~1477,DOI:10.
3969/j.
issn.
00015733.
2011.
06.
006JiaLL,WangHS,XiangLW,etal.
EffectsofglacialisostaticadjustmentontheestimateoficemassbalanceoverAntarcticaandtheuncertainties.
犆犺犻狀犲狊犲犑.
犌犲狅狆犺狔狊.
(inChinese),2011,54(6):1466~1477,DOI:10.
3969/j.
issn.
00015733.
2011.
06.
006冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性贾路路1,2,汪汉胜1,相龙伟1,2,WUPatrick3,李斐4,史红岭1,21中国科学院测量与地球物理研究所动力大地测量学重点实验室,武汉4300772中国科学院研究生院,北京1000493DepartmentofGeoscience,UniversityofCalgary,CalgaryT2N1N4,Canada4中国南极测绘研究中心,武汉430079摘要本文研究了新的全球冰川均衡调整(GIA)模型对南极冰盖质量平衡监测的影响,考虑现有冰川负荷模型和地幔黏滞度模型的差异,完整评估了结果的不确定性,最后结合GRACE和卫星测高的结果进行了对比分析.
结果表明,GIA对GRACE监测的等效水柱变化有重大影响,较大的GIA影响出现在西南极,沿罗斯冰架卡姆布冰流罗尼冰架南极半岛分布,最大值在卡姆布冰流,达到29.
8mm/a;GIA对南极整体冰质量平衡的影响达到134±28Gt/a.
在不确定性的方差中,西南极和东南极分别以冰负荷模型差异和地幔黏滞度差异影响为主,对整个南极,冰模型差异影响占88.
4%;在一些典型地区,GRACE监测的等效水柱在扣除GIA前后分别是,卡姆布冰流~32.
8mm/a和~6.
3mm/a,阿蒙森海湾~-95.
3mm/a和~-102.
5mm/a,EnderbyLand~13.
6mm/a和~8.
1mm/a.
整个南极冰盖总质量变化在扣除GIA贡献后为-82±29Gt/a,该估计与卫星测高结果较吻合.
此外,GIA对卫星测高监测的冰面高程变化的影响一般不超过8%.
本研究为空间大地测量监测南极冰质量平衡提供了新的改正模型.
关键词冰川均衡调整,地幔黏滞度,空间大地测量,南极,冰质量平衡DOI:10.
3969/j.
issn.
00015733.
2011.
06.
006中图分类号P228收稿日期20101020,20110509收修定稿基金项目国家杰出青年科学基金(40825012)、国家基金创新研究群体科学基金项目(41021003)资助.
WUPatrick由加拿大NSERC的OperatingGrant资助.
作者简介贾路路,男,1984年生,博士研究生,主要从事卫星重力场解释和冰川均衡调整的研究.
Email:iceagejia@163.
com通信作者汪汉胜,男,1964年生,研究员,1984年毕业于武汉地质学院物探系,1999年获中国科学院测量与地球物理研究所博士学位,主要从事冰川均衡调整、地球负荷问题等研究.
Email:whs@asch.
whigg.
ac.
cn犈犳犳犲犮狋狊狅犳犵犾犪犮犻犪犾犻狊狅狊狋犪狋犻犮犪犱犼狌狊狋犿犲狀狋狅狀狋犺犲犲狊狋犻犿犪狋犲狅犳犻犮犲犿犪狊狊犫犪犾犪狀犮犲狅狏犲狉犃狀狋犪狉犮狋犻犮犪犪狀犱狋犺犲狌狀犮犲狉狋犪犻狀狋犻犲狊JIALuLu1,2,WANGHanSheng1,XIANGLongWei1,2,WUPatrick3,LIFei4,SHIHongLing1,21犓犲狔犔犪犫狅狉犪狋狅狉狔狅犳犇狔狀犪犿犻犮犪犾犌犲狅犱犲狊狔,犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犌犲狅犱犲狊狔犪狀犱犌犲狅狆犺狔狊犻犮狊,犆犺犻狀犲狊犲犃犮犪犱犲犿狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲狊,犠狌犺犪狀430077,犆犺犻狀犪2犌狉犪犱狌犪狋犲犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犆犺犻狀犲狊犲犃犮犪犱犲犿狔狅犳犛犮犻犲狀犮犲狊,犅犲犻犼犻狀犵100049,犆犺犻狀犪3犇犲狆犪狉狋犿犲狀狋狅犳犌犲狅狊犮犻犲狀犮犲,犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔狅犳犆犪犾犵犪狉狔,犆犪犾犵犪狉狔犜2犖1犖4,犆犪狀犪犱犪4犆犺犻狀犲狊犲犃狀狋犪狉犮狋犻犮犆犲狀狋犲狉狅犳犛狌狉狏犲狔犻狀犵犪狀犱犕犪狆狆犻狀犵,犠狌犺犪狀430079,犆犺犻狀犪犃犫狊狋狉犪犮狋Theeffectsofglacialisostaticadjustment(GIA)onmonitoringicemassbalanceover6期贾路路等:冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性AntarcticaareinvestigatedusingournewlyreleasedGIAmodelICE4G+RF3L20(β=0.
4)andtheuncertaintiesareevaluatedbyconsideringtheeffectsofdifferencesiniceloadmodelsandreferencemantleviscosities.
TheresultsandthecomparisonwiththosefromGRACEtimevaryinggravityfieldsandsatellitealtimetrydataareshownasfollows.
ItisfoundthattheGIAhasstrongeffectsonmonitoringthechangesofequivalentwaterheight(EWH)fromGRACEgravitydata,significantGIAeffectsoccuratRossIceShelf,KambIceStream,RonneIceShelfandAntarcticPeninsulawithamaximalmagnitudeof~29.
8mm/aatKambIceStream.
ForthewholeAntarctica,theeffectofGIAontotalicemassbalanceis134±28Gt/a.
Thedifferencesinicemodelsaccountfor88.
4%ofthevariancesofuncertaintieswhilethedifferencesinviscositymodelscontribute11.
6%.
Insometypicalregions,thechangesofEWHmonitoredbyGRACEdataaregivenbeforeandafterGIAcorrections.
Theseare~32.
8mm/aand~6.
3mm/aforKambIceStream,~-95.
3mm/aand~-102.
5mm/aforAmundsenSeaEmbayment,~13.
6mm/aand~8.
1mm/aforEnderbyLand.
ThetotalicemasschangeofthewholeAntarcticaisfoundtobe-82±29Gt/aafterGIAcorrectionswhichisquiteclosetothatestimatedfromsatellitealtimetrydata.
Furthermore,theeffectsofGIAontheiceheightchangesobservedfromICESatarelessthan8%.
TheresultsrelatedtoournewGIAmodelinthispapercanbeutilizedtopreciselymonitorthepresenticemassbalanceinAntarcticafromspacegeodetictechniques.
犓犲狔狑狅狉犱狊Glacialisostaticadjustment,Mantleviscosity,Spacegeodesy,Antarctica,Icemassbalance1引言南极大陆覆盖着巨大的冰盖,随着全球变暖冰盖总体呈长期消融的趋势,这不仅引起全球海平面显著的变化,还会引起全球温盐场、水循环等的变化[1,2],因此监测南极冰盖质量平衡具有重要的意义.
传统上,测量降雪净积累和冰雪融化、冰流失造成的损失通量总和,可获得冰质量的平衡结果,但这主要适合于小区域.
GRACE卫星重力、卫星测高为大区域高精度监测冰盖物质平衡提供了全新的手段,它们通过测量重力和冰面高程随时间的变化,估计冰盖质量的平衡,然而,要得到可靠的监测结果必须有效排除冰川均衡调整(GIA)的影响.
本文拟利用我们新的全球GIA模型,针对这两种空间大地测量监测手段,研究GIA对南极质量平衡监测的影响,评估GIA模型影响的不确定性,为南极冰质量平衡的监测提供合理的GIA改正模型.
冰川均衡调整是黏弹地球对末次冰进期和冰退期地表冰和海水负荷改变的响应,是一种重要的地球动力学现象[3].
GIA过程主要体现为地幔物质的流动、地壳的运动和地球重力场的变化.
在末次盛冰期,全球较大规模的冰盖有:北欧芬诺斯坎底亚冰盖,北美劳伦冰盖、格陵兰冰盖和南极冰盖.
在冰退期,这些巨大的冰盖逐渐消融,海水体积逐渐增加,地表负荷的强烈变化打破了地球的平衡构形,不仅引起地球表面的变形,而且导致地球内部密度的调整,进而引起全球重力场的变化.
先前的GIA模型基本上只受单一的相对海平面数据约束,为减少多解性,提高模型分辨率,汪汉胜等[4,5]利用多种大地测量(GPS、卫星重力、卫星测高、验潮站等)和历史相对海平面变化数据,结合地震剪切波层析模型,联合确定了新的GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4),它考虑了地幔黏滞度的横向变化.
该模型的冰负荷模型使用了ICE4G冰川消融模型[6],地球模型以横向均匀的模型RF3[5]为参考模型,加入了由S20A地震层析模型转换得到的地幔黏滞度的横向扰动,转换系数β=0.
4<1说明地幔黏滞度横向非均匀不完全是由热效应引起的,还可能与化学组分等其他因素有关.
由于新的GIA模型采用多种观测约束,适合用于评估GIA对监测南极冰质量平衡影响的研究.
2002年GRACE重力卫星和2003年激光测高卫星ICESat成功发射和运行以来,人类进入了从空间高精度、高分辨率监测南极冰盖质量平衡的新纪元.
GRACE可提供高精度的全球重力场月解,即给出每个月的重力场球谐系数,为研究南极冰质量变化提供了有利条件[7,8],然而,不同研究者采用不同7641地球物理学报(ChineseJ.
Geophys.
)54卷GIA模型,得到不同的监测结果[1,2,9~12].
例如,Velicogna(2006)[9]利用CSRRL01数据扣除ICE5G和IJ05两种GIA模型预测的平均结果,得到2002.
04~2005.
08期间南极冰体积量变化为-152±80km3/a,其观测时间比较短,长期变化趋势不确定性较大;Chen(2009)[10]利用2002.
04~2009.
01RL04数据的结果为-190±77km3/a;而鄂栋臣(2009)[11]利用GRGS2002.
07~2007.
09的数据扣除IJ05模型得到的结果为-78±37km3/a,Gunter(2009)[12]利用CSR2003.
02~2007.
02时间段的RL04数据和同时期的ICESatRL428数据扣除改进的IJ05模型和ICE5G模型的结果为-75~-102km3/a.
由此可见,上述研究结果相差很大,虽然有数据质量和处理方法不同所造成的差异,但其主要原因是使用不同的GIA模型(IJ05、ICE5G等模型).
以上研究主要致力于改善GRACE数据质量和数据处理方法,并没有对GIA模型的影响和差异进行深入的讨论.
现有研究使用的地幔黏滞度是横向均匀的,若考虑地幔黏滞度的横向变化,同时采用多种观测约束[4,5],能使GIA模型更加接近于真实.
本文利用新的GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4),计算GIA对南极冰质量平衡监测的影响,根据不同的地幔黏滞度模型和冰模型完整估算了新模型结果的不确定性.
此外,结合GRACE重力卫星和ICESat测高卫星的监测结果、基于新的GIA模型分析了GIA对监测结果的影响.
2相关计算公式2.
1犌犐犃重力场GIA有限元模拟的输出结果是节点的位移,不能直接给出GIA的重力场结果,因此,这里推导根据位移计算重力场的公式.
GIA的重力场主要是由地球内部不同深度密度界面的径向位移导致的密度异常引起的,如表1所示,考虑核幔(CoreLM2)、下地幔下部与上部(LM2LM1)、下地幔上部与过渡带(LM1TZ)、过渡带与上地幔(TZUM)、上地幔与岩石圈(UMLith)以及岩石圈与空气(LithAir)共6个密度不连续界面,分别用序号1~6表示,首先研究第犻个密度界面变形对重力场的贡献.
在球坐标(狉,θ,)中,第犻个界面在狉犻(狉犻,θ′,′)的面密度可由界面下上密度差Δρ犻=ρ犻-1-ρ犻(层密度见表1,空气密度ρ6=0)与径向位移狌犻的积计算,即σ犻(θ′,′)=Δρ犻狌犻(θ′,′).
(1)由牛顿位公式,在密度界面外部狉(狉,θ,)点的引力位扰动δ犞犻(狉,θ,)=犌狉2犻∫σ犻(θ′,′)狉-狉犻dΩ′=犌∫σ犻(θ′,′)∑∞犾=0狉犾+2犻狉犾+1P犾(cosγ)dΩ′,(2)其中,dΩ′=sinθ′dθ′d′,P犾(cosγ)为勒让德多项式.
由加法公式P犾(cosγ)=12犾+1∑犾犿=0[珚R犾,犿(θ,)珚R犾,犿(θ′,′)+珔S犾,犿(θ,)珔S犾,犿(θ′,′)],(3)其中珚R犾,犿(θ,)=珚P犾,犿(cosθ)cos犿和珔S犾,犿(θ,)=珚P犾,犿(cosθ)sin犿为规格化面球谐函数,珚P犾,犿(cosθ)=(2-δ犿0)(2犾+1)(犾-犿)!
(犾+犿)槡!
*(1-狓2)犿22犾犾!
d犾+犿d狓犾+犿(狓2-1)犾是规格化的连带的勒让德函数.
将(1)式和(3)式代入(2)式得δ犞犻(狉,θ,)=4π犌Δρ犻∑∞犾=0狉犾+2犻狉犾+112犾+1∑犾犿=0(δ犮犻犾,犿cos犿+δ狊犻犾,犿sin犿)珚P犾,犿(cosθ),(4)其中δ犮犻犾,犿=14π∫狌犻(θ′,′)珚R犾,犿(θ′,′)dΩ′,δ狊犻犾,犿=14π∫狌犻(θ′,′)珔S犾,犿(θ′,′)dΩ′烅烄烆.
(5)显然,(5)式为狌犻的球谐展开系数.
由(4)式的引力位扰动可计算重力扰动δ犵犻(狉,θ,)=-犞犻(狉,θ,)狉=4π犌Δρ犻∑∞犾=0犾+12犾+1狉犻()狉犾+2*∑犾犿=0(δ犮犻犾,犿cos犿+δ狊犻犾,犿sin犿)珚P犾,犿(cosθ).
(6)由(4)、(6)式6个界面总的GIA重力场贡献为位扰动δ犞(狉,θ,)=4π犌∑6犻=1Δρ犻∑∞犾=0狉犾+2犻狉犾+112犾+1∑犾犿=0(δ犮犻犾,犿cos犿+δ狊犻犾,犿sin犿)珚P犾,犿(cosθ),(7)重力扰动δ犵(狉,θ,)=4π犌∑6犻=1Δρ犻∑∞犾=1犾+12犾+1狉犻()狉犾+2*∑犾犿=0(δ犮犻犾,犿cos犿+δ狊犻犾,犿sin犿)珚P犾,犿(cosθ).
(8)为利用卫星重力场研究GIA模型,或者研究GIA模型对卫星重力的影响,需要将GIA重力场展86416期贾路路等:冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性开成卫星重力场一样的形式,由(7)式并应用布隆斯公式,得到相应的GIA大地水准面异常δ犖(犪,θ,)=犪∑∞犾=0∑犾犿=0(δ犮犾,犿cos犿+δ狊犾,犿sin犿)*珚P犾,犿(cosθ),(9)其中δ犮犾,犿=∑6犻=14π犌犵0Δρ犻12犾+1狉犻()犪犾+2δ犮犻犾,犿,δ狊犾,犿=∑6犻=14π犌犵0Δρ犻12犾+1狉犻()犪犾+2δ狊犻犾,犿烅烄烆.
(10)犪=狉6为地球半径,犵0是地表重力加速度.
(9)式是最终根据密度不连续面变形计算卫星重力场的公式,用(10)式给出的球谐展开系数δ犮犾,犿、δ狊犾,犿,就可进一步用下节的反演公式估计GIA对等效水柱估计的影响.
2.
2等效水柱根据JohnWahr(1998)[7],由GRACE观测的时变重力场或上述GIA重力场的球谐展开系数,可以得到等效场源的地球表面质量薄层任意点(犪,θ,)的面密度变化:Δσ(θ,)=犪ρave3∑犾max犾=0∑犾犿=0珚P犾,犿(cosθ)2犾+11+犽犾*犠犾δ犮犾,犿cos(犿)+δ狊犾,犿sin(犿[]),(11)式中,考虑到GRACE数据的分辨率,取球谐展开最高阶犾max=60,地球的平均密度ρave=5.
17g/cm3,犠犾是高斯滤波函数的勒让德展开系数,犽犾为犾阶负荷勒夫数,本文使用的是汪汉胜等(1996)[13]计算数值结果.
习惯上,使用"等效水柱"变化表达地表水(含冰、雪)储量变化,取水密度为1.
0g/cm3,所以地表点的等效水柱变化可由(11)式计算.
要了解整个南极冰质量的平衡,需要计算南极区域的平均等效水柱变化,其结果乘以区域面积就是冰总质量变化.
引入区域平均函数(区域内外分别取值为1和0),在南极区域内将(11)式点的等效水柱变化求平均,则得南极区域平均的等效水柱变化[14]:Δ珋σregion=2π犪ρave3Ωregion∑犾max犾=0∑犾犿=02犾+11+犽犾犠犾υ犮犾,犿δ犮犾犿+υ狊犾,犿δ狊()犾犿,(12)式中,υ犮犾,犿和υ狊犾,犿表示区域平均函数的规格化球谐展开系数,Ωregion为计算区域的面积.
值得说明,区域平均函数的使用,进一步降低了GRACE球谐系数高阶的误差.
图1给出了用于南极的区域平均函数取图1用于估计南极冰总体质量变化的区域平均函数球谐展开60阶截断的结果AP-南极半岛;ASE-阿蒙森海湾;EL-恩德比地;KAM-卡姆布冰流;RON-罗尼冰架;ROS-罗斯冰架Fig.
1AveragefunctionfortheestimateoftotalicemasschangeoverAntarcticawithdegrees1~60sphericalharmonicsAP-AntarcticPeninsula;ASE-AmundsenSeaEmbayment;EL-EnderbyLand;KAM-KambIceStream;RON-RonneIceShelf;ROSRossIceShelf犾=1~60球谐展开项的结果.
3模型和数据本节介绍相关的冰负荷模型、地球模型、GRACE观测数据与后处理和卫星测高的数据,为GIA有限元计算提供基本的负荷输入和介质参数,为利用GRACE观测重力场反演等效水柱提供合格的数据.
3.
1冰负荷模型ICE4G[6]、ICE5G[15]是最著名和使用最广泛的冰川消融模型,据我们最近的研究[4],ICE5G预测的现今重力速率和垂直速率明显大于GRACE卫星重力和GPS等的观测结果,特别在哈德逊湾西部出现的最大预测没有或者缺乏观测的充分支持,因此本文选择ICE4G模型作为最优模型,以ICE5G作为对比模型,研究冰负荷模型差异,评估GIA对监测南极质量平衡影响的不确定性.
IJ05模型[16]是只针对南极地区的区域性冰川消融模型,也将被利用作为对比分析.
冰川消融模型给出了末次盛冰期以来不同时期的冰川厚度,冰负荷模型则是历史冰川厚度相对现在冰川厚度的变化,图2给出了ICE4G和ICE5G模型的负荷厚度的结果,由于从18kaBP到14kaBP,两9641地球物理学报(ChineseJ.
Geophys.
)54卷图2ICE4G(上)和ICE5G(下)冰负荷模型给出的相对现今冰面的冰厚度(a),(b)14kaBP;(c),(d)10kaBP;(e),(f)6kaBP.
Fig.
2IceloadthicknesswithrespecttopresenticesurfaceforiceloadmodelsICE4G(top)andICE5G(bottom)模型的冰负荷厚度的减少量不太显著,所以图中没有显示这段时间的结果.
由图可知,从冰负荷厚度的极值分布看,两模型极值都出现在卡姆布冰流(KAM)、罗尼冰架(RON)和南极半岛.
不同的是,在卡姆布冰流ICE4G比ICE5G的冰负荷厚度极值要小,而在南极海岸线周边特别是南极半岛(AP)、恩德比地(EL)等地区,ICE4G比ICE5G冰盖负荷厚度要大.
但从消融过程看,ICE4G在14kaBP~10kaBP消融很慢,在10kaBP~6kaBP消融明显加快;而ICE5G在14kaBP~10kaBP消融较快,在10kaBP~6kaBP消融相对较慢.
因此,自14kaBP以来,两模型的冰负荷厚度时空变化有一定差异,可能对GIA重力场变化和相应等效水柱高变化有重要影响.
3.
2地球模型与本文最优冰负荷模型ICE4G结合的最优地球模型是RF3L20(β=0.
4),该模型是一个径向分层、横向非均匀、非自转的黏弹地球,其岩石圈是完全弹性的.
如表1所示,其径向的分层包括:岩石圈(Lith)、上地幔(UM)、转换带(TZ)、下地幔浅部(LM1)、下地幔深部(LM2)和液核(Core).
层密度和弹性参数仅径向变化,由PREM[17]相应层的平均值给定;岩石圈底部深度由地震剪切波速度模型转换的结果确定[5,18].
径向变化的层黏滞度即参考黏滞度由Peltier的VM2模型[15]简化结果RF3模型[5]给定,地幔黏滞度的横向扰动由地震剪切波异常经转换系数β=0.
4估计的,其分布异常在上地幔尤为明显[5,18].
此外,考虑到当前有两类不同的参考黏滞度模型,其一是上述Peltier的VM2模型,即本文简化的RF3模型,其下地幔浅部黏滞度比上地幔大4倍,下地幔深部的黏滞度比下地幔浅部的黏滞度大1倍;其二是Mitrovica和Forte(1997)[19]根据地幔对流和GIA联合反演给出的模型,这里用RF2模型表示,其下地幔黏滞度要比上地幔大一个数量级.
为研究这两种具有显著差异的参考黏滞度模型的影07416期贾路路等:冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性表1地球模型犚犉3和犚犉2的密度、弹性参数和黏滞度犜犪犫犾犲1犇犲狀狊犻狋犻犲狊,犲犾犪狊狋犻犮狆犪狉犪犿犲狋犲狉狊犪狀犱狏犻狊犮狅狊犻狋犻犲狊犳狅狉犈犪狉狋犺犿狅犱犲犾狊犚犉3犪狀犱犚犉2分层半径(km)深度(km)密度(kg/m3)重力(m/s2)杨氏模量(*1011Pa)泊松比黏滞度(Pa·s)RF3RF2Lith6371031929.
8151.
550.
285∞∞UM622115034429.
8751.
890.
2900.
6*10210.
7*1021TZ597140038829.
9692.
830.
2920.
6*10210.
7*1021LM15701670452710.
0144.
600.
2733.
0*10211.
0*1022LM25200117150749.
9476.
240.
2936.
0*10211.
0*1022Core348028911098710.
6830000响,我们设计和利用RF2和RF3地球模型,其黏滞度、密度和弹性参数见表1.
3.
3卫星观测数据对于GRACE观测,本文采用CSR提供的2002.
08~2009.
12时间段的RL04产品,该产品提供88个月的重力场截止到60阶的正规化球谐展开系数.
数据已扣除非潮汐大气、高频海洋信号、海洋大气潮汐、固体潮、固体极潮等的影响,主要反映陆地水、冰雪变化以及其他地球物理过程,在南极则主要反映各种时间尺度的冰雪变化以及GIA长期变化过程.
对卫星测高观测,本文利用美国冰雪数据中心发布ICESat的GLA12R28极地冰盖数据,数据产品为level2级,观测时间段为2003年2月20日至2008年3月21日,基于块域分析法得到了南极冰面高程的变化.
下面介绍GRACE重力场数据的后处理.
GRACE测得的球谐系数犆20精度不高,但犆20对南极冰质量变化有着重要的影响[20,21],所以本文用SLR测得的犆20代替之[22];另外,GRACE自身测不出一阶项(地心改正项),本文利用Swenson等(2008)的结果[23]考虑该项的影响.
随着阶数的增高,GRACE的球谐系数误差越来越大,例如其中轨道误差的后果是,重力场或根据其反演的地球表面密度变化出现南北方向的条带,这甚至掩盖了观测对象的信号,因此需要对时变重力场球谐系数进行后处理,以减小高阶误差[7,24].
后处理分两步进行:第一步叫作"去相关",研究发现[24]GRACE的同次(犿)不同阶(犾)球谐系数之间具有相关性,根据Swenson(2006)[24]和Duan(2009)[25],对于次数小于5(即犿<5)的球谐系数保持其不变,对次数大于等于5(犿≥5)的系数随阶数的变化采用滑动窗口二次多项式拟合,以该拟合值作为系数的误差被扣除,滑动窗口大小与球谐系数的次数犿有关,本文采用Duan等(2009)文中的取值;第二步叫做"平滑",以压制较高阶观测随机误差的影响.
目前,广泛应用的低通滤波是高斯滤波[7],它是各向同性的滤波,其滤波函数的勒让德展开系数只和阶数有关.
此外,几种非各向同性的滤波已被提出和使用[26,27](其中Guo等的方法[27]不能用于极区),但使目的信号(例如南极冰质量变化)的分布形态产生较大变形[24],大量研究证明,高斯滤波简单易行,对有用信号扭曲较少[28],因此本文选择使用高斯滤波方法,即在公式(11)和(12)中插入了该滤波函数的勒让德展开系数犠犾,选择平滑半径为300km.
根据(11)式,得到了2°*2°南极冰质量变化的等效水柱变化的时间序列.
对每个网格节点时间序列的线性项和谐波分量进行最小二乘回归分析,其中线性项正是所求等效水柱长期变化速率,其他项是季节项(周年项和半年项)以及潮汐混频项(周期为161天).
4结果与分析本节介绍基于GIA模型预测的等效水柱高变化、GRACE时变重力反演的等效水柱高变化,研究和讨论GIA对监测南极冰质量平衡的影响,并给出不确定性评估结果.
值得说明,十年至数十年间,GIA过程可以认为是线性的,因此我们根据GIA现今重力场变化估计其等效水柱变化,其结果将可与GRACE重力反演的等效水柱长期变化进行比较.
此外,还研究了GIA对ICESat观测冰面高程变化的影响.
4.
1犌犐犃模型的等效水柱高变化我们先对四个冰负荷模型和地球模型组合的GIA模型进行了ABAQUS有限元模拟,具体算法和设计见相关文献[5,18],这四个GIA模型是:ICE1741地球物理学报(ChineseJ.
Geophys.
)54卷4G+RF3L20(β=0.
4)、ICE5G+RF3L20(β=0.
4)、ICE4G+RF3和ICE4G+RF2,有限元给出6个密度不连续面的现今径向位移速率,限于篇幅本文不逐一显示,分别对其作球谐展开,通过(10)式计算GIA重力场速率的球谐系数,进一步通过(11)式计算了现今GIA重力场变化所反映的等效水柱变化速率,如图3所示.
图3a给出了最优GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4)相应的等效水柱变化.
由图可知,较大幅值出现在罗斯冰架、卡姆布冰流、罗尼冰架、南极半岛,在卡姆布冰流达到最大值,达到29.
8mm/a,幅值分布形态与图2冰负荷厚度的分布符合,ICE5G负荷模型(图3b)和具有不同地幔黏滞度地球模型RF3和RF2模型(图3c,3d)的幅值分布形态也较类似,这说明GIA重力场的等效水柱变化的形态基本由冰负荷模型确定.
图4a给出了冰负荷模型ICE4G与ICE5G结果的差异,较大的差异发生在南极半岛地区,达11.
1mm/a,由于都使用同样的地球模型RF3L20(β=0.
4),所以该差异完全由冰负荷模型的差异(图2)引起.
图3c,3d给出了当地球模型分别是RF3和RF2时,冰负荷模型均采用ICE4G的结果,表面看二者形态相似,但幅值由于地幔黏滞度的不同有一定的差异,差异结果见图4b,差异的幅度相对冰负荷模型差异的结果(图4a)较小,主要沿南极边缘地区和卡姆布冰流、罗斯冰架地区分布,幅值达2.
8mm/a.
取不同冰模型结果差异(图4a)和不同黏滞度模型结果差异(图4b)的平方根作为最优GIA模型(图3a)的不确定性估计,结果如图5a所示,较大的不确定性主要出现在南极沿岸地区,如卡姆布冰流、恩德比地,特别是南极半岛,不确定性相对较大,达11.
3mm/a.
图5b是不同冰模型结果差异的平方占不确定性方差的百分比,结果显示,该百分比在西南极一般超过70%,在东南极一般小于40%,说明由于西南极在冰负荷近场,冰模型差异的影响占主导地位,相反在冰负荷较远场的东南极,地幔黏滞度的差异为主导因素.
上面就南极大陆任意观测点,给出了最优GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4)相应的等效水柱变化,这里利用(12)式,重复上述过程,就可得到整个南极区域冰质量等效体积变化及其不确定性为134±28km3/a,冰总质量变化为134±28Gt/a.
冰模型的差异和地幔黏滞度差异贡献,各占方差总量的88.
4%和11.
6%.
在估计GIA对南极质量平衡监测的影响时,国际上还使用Ivins的IJ05冰负荷模型[16],该模型基本上由冰川地质观测结果确定,与当地幔浅层有低黏滞度存在时的解释结果相吻合,图6显示了IJ05冰负荷模型和相应地球模型的等效水柱高变化,其较大的信号也是位于沿卡姆布冰流罗尼冰架方向上,不同的是IJ05的最大幅值更接近于罗尼冰架和南极半岛,在极点附近IJ05幅值较小.
对南极总体冰质量,IJ05模型的结果与ICE5G结果分别为113~271Gt/a[9]和107~149Gt/a[12],后者与上述本文的结果较接近.
4.
2犌犚犃犆犈反演的等效水柱高变化本节利用88个月的GRACE重力场球谐系数数据,分别给出南极冰质量变化面分布的等效水柱变化、总的等效体积变化或总质量变化.
由于观测时间跨度较大,冰质量长期变化的积累信号增强,更好地降低了海潮模型的混频误差,有利于克服各种误差的影响,使冰质量平衡监测的不确定性减小.
图7a是GRACE监测的南极冰质量等效水柱长期变化速率,图7b是扣除最优GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4)影响(图3a)的结果.
从图7a,发现四个区域有明显质量变化:阿蒙森海湾地区和南极半岛北部存在着明显的负增长,其中幅值分别为~95.
3mm/a、~30.
5mm/a;沿卡姆布冰流到罗尼冰架有明显的增加,幅值为~32.
8mm/a;恩德比地质量也要较明显增加,幅值为~13.
6mm/a;极点附近质量接近平衡.
从图7b,阿蒙森海湾区域和南极半岛质量减少趋势有所增加,幅值分别增加为~102.
5mm/a和~36.
5mm/a,卡姆布冰流区域质量增加幅度减小为~6.
3mm/a,恩德比地质量增加趋势减小为~8.
1mm/a,极点附近冰质量由基本平衡变为负增长,幅度变为~21.
6mm/a.
用(12)式计算整个南极冰盖质量等效体积变化时间序列,用上述同样的回归处理,得到南极冰盖总质量变化为52±5Gt/a,当扣除ICE4G+RF3L20(β=0.
4)GIA模型后,南极等效的质量变化为-82±29Gt/a,该结果与国外较新ICESat的测量结果(-84±37Gt/a)[12]较一致,与最新的ICESat测量分析结果(-81±7Gt/a,参阅图9b)[29]也较符合,说明新GIA模型的结果是较合理的.
4.
3冰面高程变化如图8a,8b所示,给出GIA模型ICE4G+RF3L20(β=0.
4)预测的南极地壳隆升速率和按4.
1节类似方法评估的不确定性.
由图8a,GIA预测的27416期贾路路等:冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性图3根据不同GIA模型反演的现今南极等效水柱高变化(a)ICE4G+RF3L20(β=0.
4);(b)ICE5G+RF3L20(β=0.
4);(c)ICE4G+RF3;(d)ICE4G+RF2.
Fig.
3Presentdayequivalentwaterheight(EWH)changesoverAntarcticafromdifferentGIAmodels图4不同GIA模型反演的等效水柱高变化差异(a)ICE4G与ICE5G的差异;(b)RF3与RF2的差异.
Fig.
4ThedifferencesofEWHchangesfromdifferentGIAmodels(a)DifferencesbetweenICE4GandICE5G;(b)DifferencesbetweenRF3andRF2.
3741地球物理学报(ChineseJ.
Geophys.
)54卷图5根据ICE4G+RF3L20(β=0.
4)反演的南极等效水柱变化的不确定性及其分析(a)不确定性;(b)冰模型差异占不确定性方差的百分比.
Fig.
5UncertaintiesofEWHchangesoverAntarcticafromICE4G+RF3L20(β=0.
4)GIAmodelandtheanalysis(a)Uncertainties;(b)Percentcontributionoficemodeldifferencestototalvariancesofuncertainties.
图6根据IJ05GIA模型反演的南极等效水柱高变化Fig.
6EWHchangesinversedfromIJ05GIAmodeloverAntarctica图9ICESat监测的5年南极冰面高程变化(据文献[29]扣除图8aGIA贡献的结果)Fig.
9ThechangeofelevationonicesheetoverAntarcticafrom5yearICESatdata(theresultsfromRef.
[29]withGIAcontributionremovedasinFig.
8a)隆升速率形态与图3a的等效水柱高变化相似,但显然前者无60阶以上的高频截断,使得结果的分辨率更高,在卡姆布冰流、南极半岛和恩德比地分别出现了明显独立的地壳隆升异常,幅值分别为15.
6mm/a、9.
5mm/a、8.
8mm/a,在东南极大部分地区地壳隆升速率不超过4mm/a.
由图8b,GIA模型预测地壳隆升的不确定性与预测地壳隆升本身(图8a)正相关,主要反映冰负荷模型差异的影响.
在上述4个地区,不确定结果分别为7.
1mm/a、6.
1mm/a、3.
2mm/a、1.
8mm/a.
史红岭等根据ICESat测高数据,基于块域分析法计算了5年南极冰面高程变化的线性趋势[29],图9给出了进一步排除了图8aGIA模型影响的结果.
比较图9与图8a,发现GIA的影响对ICESat监测47416期贾路路等:冰川均衡调整对南极冰质量平衡监测的影响及其不确定性图7根据GRACE时变重力场反演的等效水柱变化(a)GIA改正前;(b)GIA改正后.
Fig.
7EWHchangesfromGRACEtimevariablegravityfieldoverAntarctica(a)BeforeGIAcorrection;(b)AfterGIAcorrection.
图8根据ICE4G+RF3L20(β=0.
4)模型预测的地壳隆升速率(a)和其不确定性(b)Fig.
8GIApredictionsfromICE4G+RF3L20(β=0.
4)for(a)presentdayupliftratesand(b)theuncertainties南极冰面高程变化的影响一般不超过8%.
GRACE和ICESat的结果既有相似性,也存在一定差异.
比较图7b和图9,两种监测技术所揭示的冰雪消融和积累在分布上大体一致,而且所得出的南极冰雪整体质量变化比较接近;但是,它们在冰雪消融和积累结果的分布形态和幅度上有显著差异,主要原因有两个,首先,两种观测技术的分辨率不同,GRACE重力场系数截断到60阶且经过300km高斯平滑,反映的是中长波信息,而ICESat空间分辨率较高,图9结果的分辨率为100km;其次,积雪压实作用对卫星测高结果具有一定影响.
5结论利用新的冰川均衡调整模型,研究了对南极冰质量平衡监测的影响,揭示了GIA的影响和不确定性分布的规律,为空间大地测量监测南极冰质量平衡提供了新的GIA改正模型,主要结论是:(1)对基于卫星重力监测的等效水柱变化,GIA有很大的影响.
较大的GIA影响出现在西南极地区,GIA使等效水柱增加,在卡姆布冰流达到最大,幅度达到~29.
8mm/a;较大的不确定性出现在南5741地球物理学报(ChineseJ.
Geophys.
)54卷极半岛,幅度为~11.
3mm/a,不确定性在西南极主要源于冰负荷模型差异,而在东南极则主要源自地幔黏滞度的差异,从整个南极看,冰模型差异的影响占主导地位.
GRACE监测的等效水柱在扣除GIA影响前后有显著变化,例如在卡姆布冰流分别是~32.
8mm/a和~6.
3mm/a,极点地区分别是0.
7mm/a和-21.
6mm/a,而整个南极冰总质量变化分别为52±5Gt/a和-82±29Gt/a.
(2)对基于卫星测高的冰面高程变化,较大的GIA影响同样出现在西南极,GIA使冰面高度升高,例如,在卡姆布冰流和罗尼冰架、南极半岛出现了明显独立的地壳隆升异常,幅值分别为15.
6mm/a、9.
5mm/a、8.
8mm/a,但远小于卫星测高监测的结果,一般不超过8%.
(3)利用了最新的卫星重力和卫星测高数据,进行了精细的处理和反演,特别是经过新的GIA模型的改正,其冰质量平衡监测结果可为研究南极冰雪消融和对全球海平面变化影响提供参考.
致谢该项研究通过与加拿大卡尔加里大学WUPatrick教授的合作,使用了达索SIMULIA公司的ABAQUS软件,特致谢意.
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犐狀狋.
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NonisotropicGaussiansmoothingandleakagereductionfordeterminingmasschangesoverlandandoceanusingGRACEdata.
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DeterminationoftheEarth′sstructureinFennoscandiafromGRACEandimplicationsontheoptimalpostprocessingofGRACEdata.
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基于ICESat块域分析法探测2003~2008年南极冰盖质量变化.
地球物理学报,2011,54(4):958~965ShiHL,LuY,DuZL,etal.
MasschangedetectioninAntarcticicesheetusingICESatblockanalysistechniquesfrom2003~2008.
犆犺犻狀犲狊犲犑.
犌犲狅狆犺狔狊.
(inChinese),2011,54(4):958~965(本文编辑何燕)7741