冰川南极冰架或将坍塌

中国科学D辑:地球科学2007年第37卷第9期:1192~1204http://www.
scichina.
com收稿日期:2006-11-24;接受日期:2007-06-28美国NASA极地海洋和冰盖项目、国家自然科学基金(40471028,40231013,40476005)和上海市曙光计划(05SG46)资助*E-mail:jhwen@shnu.
edu.
cn1)IPCC.
ClimateChange2007:ThePhysicalScienceBasisSummaryforPolicymakers.
Paris,February2007《中国科学》杂志社SCIENCEINCHINAPRESS南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算温家洪①②*KennethC.
Jezek②BeataM.
Csathó②UteC.
Herzfeld③KatyL.
Farness②PhilippeHuybrechts④⑤(①上海师范大学地理系,上海200234;②ByrdPolarResearchCenter,TheOhioStateUniversity,Columbus,OH43210,USA;③CIRES/NSIDC,UniversityofColoradoBoulder,Boulder,CO80309-0449,USA;④DepartementGeografie,VrijeUniversiteitBrussel,Pleinlaan2,B-1050,Brussels,Belgium;⑤Alfred-Wegener-InstitutfürPolar-undMeeresforschung,Postfach120161,D-27515Bremerhaven,Germany)摘要利用现场观测与遥感数据对Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及其在Amery冰架的底部融化与冻结状况进行了估算.
结果表明,澳大利亚组织的Lambert冰川盆地(LGB)考察路线的上游地区,Lambert与Mellor冰川分别为(3.
9±2.
1)和(2.
1±2.
4)Gt·a1的正平衡,而Fisher冰川基本处于平衡状态.
上游地区总的正平衡为(5.
9±4.
9)Gt·a1.
考察路线以下,3条冰川均处于负平衡,总的负平衡为(8.
5±5.
8)Gt·a1.
整个Lambert,Mellor和Fisher冰川均接近于平衡状态.
3条冰川总净平衡为(2.
6±6.
5)Gt·a1.
前人认为GL线(1970年代初澳大利亚在LGB建立的冰川运动观测点的连线)以上的内陆盆地处于显著正平衡,可能是因为过高地估算了总积累量,并低估了穿过GL线的冰通量.
靠近Amery冰架南端着地线,冰架底部的平均融化速率为(23.
0±3.
5)m冰·a1,向下游方向快速减小,并在距冰架最南端约300km处过渡为底部冻结.
沿3条冰川在Amery冰架的冰流带(flowband),冻结速率约介于(0.
5±0.
1)~(1.
5±0.
2)m冰·a1.
由于冰流带底部的融化,流入冰架的内陆冰损失了大约80%±5%.
3条冰流带底部总融化和总冻结分别为(50.
3±7.
5)和(7.
0±1.
1)Gt冰·a1,这要比前人通过模拟和海洋观测估算的整个Amery冰架底部总融化和总冻结还要大很多.
关键词物质平衡底部融化与冻结Lambert冰川盆地Amery冰架南极南极冰盖拥有全球约90%的冰量,因而,即使降雪与冰的排泄量(注入海洋的融水)之间存在很小的不平衡,也会显著改变海平面.
前人对整个冰盖[1~6]或单个冰流系统[7,8]的物质平衡进行了大量估算.
政府间气候变化专门委员会(IPCC)的第四次评估报告认为20世纪60年代以来南极冰盖的冰量很可能在减少,从而加速了海平面上升,然而,估算的不确定性仍很大1).
在全球变暖的大背景下,南极冰盖物质平衡研究愈加凸显出其重要性与必要性[9].
由于南极大部分海岸线都镶嵌着漂浮的冰架,使得物质平衡估算更为复杂.
冰架区面积1.
6*106km2,其底部的物质通量不仅是南极物质平衡的重要第9期温家洪等:南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算1193分量,也是改变海洋环流特征和南极底层水形成的重要因素[10].
前人研究表明快速的底部融化广泛存在于南极冰盖着地线(groundingline)附近,并且漂浮冰架底部净融化可能占到冰盖消融的三分之一以上[3,11].
自1991年Jenkins和Doake[12]通过详细的冰川学观测研究龙尼冰架冰-海相互作用以来,尽管这一领域取得了显著进展,但冰架的底部通量仍可能是南极冰盖物质平衡了解最少的分量.
近年来遥感技术(特别是激光高度计、雷达高度计、合成孔径雷达干涉法(InSAR)和GPS)的进步与应用,大大增进了我们估算极地冰盖物质平衡的能力.
InSAR用于量算冰川流动速度和确定着地线位置[13~15].
雷达和激光高度计用于制作冰盖数据字高程模型,且其空间覆盖范围和精度都是前所未有的[16~18].
这些技术的进步使笔者可以获得Lambert冰川盆地物质平衡和Amery冰架底部通量更精确的估算结果.
Lambert盆地与Amery冰架是南极最大的冰川系统之一.
笔者应用标准的冰川学方法[3,19],基于地理信息系统ArcGIS平台,结合大量的现场观测和遥感数据集,及其他数据,如表面积累率[20,21]和冰厚度[22]等数据,估算澳大利亚组织的Lambert冰川盆地(LGB)考察路线(以下简称澳大利亚LGB考察路线)上下游的Lambert、Mellor和Fisher冰川的物质平衡,以及Amery冰架中源自这3条冰川的冰流带底部的融化与冻结状况.
1研究区研究区为东南极Lambert冰川-Amery冰架系统(LAS)的中央部分.
笔者沿用Fricker等[23,24]定义的LAS,但该系统的最北端,即Amery冰架前缘由RADARSAT-1(加拿大雷达卫星)南极制图计划(RAMP)制作的南极影像图确定[25].
该系统位于68.
5~81S,40~95E,是东南极第二大冰川-冰架系统,也是影响南极冰盖总物质平衡极为重要的冰流盆地[24].
研究区的着地部分包含注入Amery冰架后缘的3条冰川,并与Rignot[15]定义的Lambert冰川冰流盆地对应.
根据1979年Allison[26]的界定,由3条支流(即本文研究的Lambert,Mellor和Fisher冰川,图1)补给的Lambert冰川被认为是世界上最大的着地冰流图1Lambert冰川-Amery冰架系统图Lambert,Mellor和Fisher冰川(浅灰色)及其冰流带(深灰色)的位置,沿澳大利亚LGB考察路线的GPS观测站(圆点)和GL线上的冰川运动观测点(菱形).
等高线为虚线,间距为1000m1194中国科学D辑地球科学第37卷(groundedicestream).
然而,根据静水力学平衡和InSAR分析数据,Fricker等[27]和Rignot[15]修改了Lambert冰川的总长度,他们发现该冰川的着地线远在前人确定的位置[28]的南面(偏南超过240km).
新确定的着地线位于Lambert、Mellor和Fisher冰川的汇合区.
利用ArcGIS的水文学工具和俄亥俄州立大学(OSU)南极数字高程模型(DEM)[16],确定了LAS的边界.
Lambert,Mellor和Fisher冰川的着地线(南端着地线,图2)使用由InSAR确定的位置[15].
Lambert冰川着地线的制图精度为100m,Mellor和Fisher冰川为300m[15].
在海拔较低(低于2000~2500m)的部分,沿RAMP影像图观测到的冰流线[29]或冰川叶理[30]确定3条支流冰川的边界线,更高地区的界线,通过OSU-DEM5km的不规则三角网面(TIN)生成的最陡路径确定.
3条冰川的上游和下游以澳大利亚LGB考察路线为界(图1).
图2在Amery冰架冰流带上设置的冰流断面及其编号,南端着地线(粗线),即Lambert,Mellor和Fisher冰川在冰架尾部的着地线,2个穿透冰架钻孔(AM01和AM02)的位置,以及冰架边界(虚线)将南极制图后续计划(MAMM)中的InSAR项目[31]生产的流速矢量数据标绘在Amery冰架,间距为2*2km.
沿冰流动方向划分了Lambert,Mellor和Fisher冰流带的边界线.
同时,垂直冰流方向设置了18条断面,其中,断面1至15的间距为30~40km,断面16~18的间距约为15km(图2).
研究区最初的投影为极球面投影,需转换为Lambert等积方位投影以计算其面积.
Lambert,Mellor和Fisher冰川着地区的总面积为970,610km2.
2前人的物质平衡与底部物质通量研究Fricker等[24]简要地总结了前人对LAS内陆盆地(即Lambert冰川冰流盆地,LGDB)物质平衡的研究,该区由注入Amery冰架后缘的主要冰流构成.
早先的研究倾向LAS内陆盆地存在很大的正平衡.
例如,Allison[26]1979年估算了LGDB的物质平衡,穿过GL线(图1)的物质输出量约为30Gt·a1,为总净积累量的50%,GL线以上内陆区为显著正平衡;在着地线与GL线之间的正物质平衡达到12Gt·a1.
尽管McIntyre[32]1985年通过重新确定LGDB界线,并根据卫星影像重新估算了表面积累,以此计算了该内陆盆地的物质平衡,认为那里可能只存在一个很小的正物质平衡(+2Gt·a1),并且其误差极限已降到零以下,Bentley和Giovinetto[1]1991年还是指出整个LGDB的正平衡为39Gt·a1(为总积累量的78%).
利用沿澳大利亚LGB考察路线(LGB05~LGB69)获得的野外观测资料,任贾文等[33]计算得出该路线上游物质积累总量比流出的冰通量约大13%.
Fricker等[24]假定表面冰流速率系数(冰层平均速率/表面速率)为0.
87,估算出穿过LGB考察路线的总物质通量为44Gt·a1.
另外,他们用6个不同的积累率数据集还估算了LGB与GL线之间的物质平衡,其中,4个估算值的正平衡大于30%,强烈地显示出该区域存在正物质平衡.
Rignot[15]利用InSAR重新确定了Lambert冰川冰流盆地的着地线,使得该区的物质平衡估算值接近零.
说明前人估计LGDB存在大的正物质平衡是由于使用的着地线的位置不正确.
新[15]与老[28]着地线之间因底部融化造成的冰量损失可以解释这一冰川系统以前的估算为什么存在很大的正平衡.
但GL线以上物质平衡异常[24,26]仍不能用着地线位置的重新确定来解释.
通过野外观测[28,34]、冰芯钻取[35]和模拟[36~38]等方法,Amery冰架底部融化与冻结研究已有50a.
前人报道Amery冰架底部冻结速率大于0.
6m·a1,并得到了冰川物质平衡计算,以及在6927′S,7142′E附近的G1钻孔点处存在厚层海洋冰(marineice)的支持[28,35].
Fricker等[39]的工作也证实了这一点,他们通过分析Amery冰架流体静力学异常,制作了该冰架底部回冻的海洋冰分布图,得出有些地方的海洋冰厚度大于190m.
2001/02年澳大利亚南极考察队在AM01(6926.
5′S,7125.
0′E)打了一个穿透冰架的钻孔,在该钻孔附近中国南极考察队在2002/03年南半球夏季钻取了一支300m的冰芯,两项工作都得出那里的海洋冰层约为200m厚.
根据InSAR数据估计冰第9期温家洪等:南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算1195架南端着地线附近的融化速率为31~(32±5)m冰·a1[11,15].
利用在Amery冰架冰架前缘采集的水文学观测数据,Wong等[34]估计该冰架底部冰量损失为10.
7~21.
9Gt·a1.
Hellmer和Jacobs[36]通过季节强迫(seasonalforcing),并作为一种槽流模拟了Amery冰架下的热盐环流,结果显示该冰架底部的平均融化速率可达0.
65m·a1,相当于融化23Gta1的底部冰.
Williams等[38]利用一个3维海洋数值模型,并以两组不同的边界条件,模拟了冰架下的海洋洞穴.
两个模拟分别得出净融化速率为5.
8和18.
0Gt·a1.
Hellmer[37]利用一个耦合的冰-海模型,也报道了Amery冰架底部的平均融化速率为0.
35m冰·a1,总的底部物质损失量为17.
65Gt·a1.
3数据集和方法用于本项研究的数据集包括MAMMInSAR流速数据[31,40],RAMP南极影像图[25],OSU-DEM[16],冰、云和陆地高程卫星(ICESat)的地球科学激光高度计系统(GLAS)采集的高程数据[41],Amery冰架数字高程模型(AIS-DEM)[23],南极地图集数字高程模型(ANTARCTICATLAS-DEM)[18],南极冰下地形制图计划(BEDMAP)提供的冰厚度数据[22],Vaughan等[20]编撰的表面积累率数据集,以及Giovinetto最新修正的Giovinetto和Zwally[21]2000年编撰的数据集(以下分别称之为Vaughan和Giovinetto积累率数据),从冰盖模型模拟获得的表面冰流速率系数[42],以及澳大利亚南极考察队和中国南极考察队的现场观测数据.
确定南极冰川物质平衡的方法有三种,各自有自己的优缺点[3].
本文使用的方法通常称为物质-收支法[15],或分量(通量)法[9],即分别量算输入和输出通量,物质平衡定义为冰流盆地的总输入与穿过考察路线或着地线的冰通量之差.
假定Lambert,Mellor和Fisher冰川冰流带的断面之间是物质守恒,并处于稳定状态,可以估算底部的融化与冻结速率,这与Rignot和Jacobs[11]采用的方法相同.
3.
1MAMMInSAR流速数据2000年秋天开展的MAMM计划,主要目标就是为了获得冰盖的表面流速[31].
MAMM采集了RADARSAT-1降轨模式的3个重复周期和升轨模式的3个重复期,大约从80S至南极海岸的数据.
应用干涉法,结合上升和下降路径,可以获得冰流速率的矢量数据[43].
该项技术本身的精度为每年几米,在实际应用中精度优于10m·a1[15].
通过MAMM计划获得冰川运动矢量数据空间间距为400m.
由于RADARSAT合成孔径雷达影像存在某些空白区,或者用于InSAR流速制图的影像对相干性太弱,有些地区没有流速数据.
克里格法(Kriging)被用来插值填补这些空白区(图3).
3.
2数字高程模型沿Amery冰架南端着地线,几乎没有冰雷达测厚数据.
在冰流带的北部,海洋冰附着在冰架底部,由于无线电回波探测的信号没有穿过海洋冰,机载测冰雷达只检测到大气降水冰与海洋冰的界面[39].
这些地区都需要假定流体静水力学平衡,利用DEM将表面高程转换为冰厚度.
为了提高底部通量估算精度,本项研究使用了由欧洲遥感卫星(ERS-1)雷达高度计为主要数据源,通过不同的数据处理和插值方法生成的3个DEM.
由于InSAR流速制图和OSU-DEM的栅格数据单元图3由MAMMInSAR流速制图计划生成的Amery冰架及其相邻地区的冰流速率1196中国科学D辑地球科学第37卷格大小均为400m,AIS-DEM和ANTARCTIC-ATLASDEM为不同的水平分辨率,需重新插值输出单元格大小相同的数据.
在Amery冰架的中央部分,OSU-DEM的垂直精度优于2m[16].
AIS-DEM(水平分辨率为1km)的均方根误差(RMS)为1.
7m[23],以双线性方式重采样生成单元格为400m的栅格数据.
在Amery冰架,ANTARCTICATLAS-DEM(水平分辨率为3km)的误差一般小于3m[18],用Kriging将该DEM重新插值也生成单元格为400m的栅格数据.
基于ICESatGLAS数据,笔者建立了第4个DEM.
该DEM用于计算通过南端着地线和断面1,2(图2)的冰通量.
在南端着地线的某些部位,OSU-DEM,AIS-DEM和ANTARCTICATLAS-DEM均存在较大的误差,利用这些DEM来推导冰厚度的偿试并不成功.
因此,在着地线,ICESatGLAS数据(version18,L1和L2a)[41]用于生成一个改进的DEM.
ICESatGLAS传感器在地球表面上的光斑(footprint)尺寸约为75m,沿卫星轨迹相邻光斑之间的距离约为175m[41],轨迹间的间距约为数千米.
数据的空间分布与沿轨迹移动的飞行器进行的地球物理和地质调查相同,即沿地面轨迹很密,而轨迹之间相距较远,存在数据空白区.
这对于大多数据空间插值技术来说都存在难以克服的难题,使结果出现方向性的异常分布[22].
为了克服这一难题,笔者对数据进行了抽稀处理使数据间距达到2000m以上.
然后,以OSU-DEM为参考层,尽管该DEM在南端着地线存在较大误差,还是可以假定其高程值总趋势是正确的,采用协同克里格法(co-kriging)生成连续表面(GLAS-DEM).
最后,将AIS-DEM,ANTARCTIC-ATLASDEM和GLAS-DEM转为相对于大地水准面OSU91A模型[44]的正高.
OSU-DEM原本就采用该模型[15].
3.
3冰层厚度3.
3.
1BEDMAP冰层厚度从BEDMAP网址(http://www.
antarctica.
ac.
uk/aedc/bedmap/)[22]下载了Amery冰架及其周边地区共159871点的厚度数据,这些数据由澳大利亚和俄罗斯考察队通过空载、地面无线电回波探测,地震反射和重力测量获得.
经交叉验证,剔除了由澳大利亚1968年空载冰雷达采集的厚度数据和1970/71年采集的地面冰雷达数据,共1375点,这些数据与相邻数据存在较大偏差(>200m).
然后,采用Kriging将上述厚度数据插值生成单元格为400m的栅格数据.
3.
3.
2冰层平均密度和通过流体静水力学平衡推算的冰厚度利用一个简单的冰层密度模型,Fricker等[39]曾推算Amery冰架的冰层平均密度,该模型含两层大气降水冰,其中表层为粒雪层,再加上一层位于冰架底部的海洋冰.
在南端着地线附近,笔者也采用基于冰温推算的冰层密度(921kg·m3)[27,39].
在2000/01年和2001/02年,澳大利亚考察队在两个地方用热水钻打穿了冰架:AM02(6942.
8′S,7238.
4′E),距冰架前缘约80km,以及AM01(6926.
5′S,7125.
0'E),位于AM02西面约50km,距冰架前缘约100km(图2).
在AM01冰架厚373m;在AM02,为479m,其中底部200m为海洋冰[45].
设定海水密度为1028kg·m3[34],并利用3个DEM的平均高程值和附近的GPS测量的海拔高度,可以推算出AM01和AM02处的冰层平均密度分别为904.
7和899.
5kg·m3.
中国南极考察队在距AM01约300m的地方钻取了一支长约300m的冰芯,假定整个海洋冰层的密度与该冰芯底部25m的海洋冰平均密度相同,可获得另一个冰层平均密度值为885kg·m3.
可能有两方面的原因导致该密度值偏小.
(1)在钻取过程中,部分冰芯会破碎,而在现场量算冰芯尺寸时假定它是完整的.
(2)冰芯底部25m海洋冰密度(913kg·m3)用来代替整个海洋冰层(200m)的平均密度,可能会低于实际的密度,因为由于盐度的增加,海洋冰密度可能会随深度的增加而增大.
因此,在AM01和AM02附近,密度可能界于890~900kg·m3.
首先,以南端着地线冰层密度921kg·m3,AM01分别为890,895和900kg·m3,通过线性插值,生成了单元格为400m的3个密度模型.
基于这3个模型,将AIS-DEM转换为3幅冰厚度图.
然后,冰厚度图减去俄罗斯考察队获得的冰雷达数据,便可以得到Amery冰架底部的海洋冰分布,采用的方法与Fricker等[39]的相同.
无线电回波探测记录显示冰架的东面(71.
3S以北地区)和冰架的南部具有很强的回波信号[39],表明这些区域为底部融化区.
对比3幅海洋冰分布图,笔者认为AM01的冰密度为895kg·m3第9期温家洪等:南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算1197最为合理.
最后,通过将流体静水力学高度异常(即观测到地表面高程与冰厚度转换的表面高度之差)[39]最小化,大致沿冰流方向重新修正了冰层平均密度分布.
新的冰密度分布包括3部分:0km(南端着地线)至215km为921~914.
7kg·m3,215~315km为914.
7~903.
5kg·m3,315km到冰架前缘为903.
5~890.
5kg·m3,该密度模型在AM01的冰层密度约为895kg·m3.
每部分本身的冰层平均密度假定为线性减小.
然后,在ArcGIS平台,基于OSU-DEM,AIS-DEM,ANTARCTICATLAS-DEM和GLAS-DEM的表面高程(H),以及上述冰密度(ρi)分布,冰层厚度(Z)分布图可通过流体静水力学公式:Z=/()wwiHρρρ获得,其中ρw是海水密度(1028kg·m3).
3.
4LGB路线考察获得的冰川表面流速和冰厚度1989~1995年,澳大利亚南极考察队沿LGB考察路线建立了73个GPS冰川运动观测点(LGB00-LGB72).
如图1所示,考察路线上观测点布设间距一般为30km.
跨越Lambert地堑,观测点的间距为15km,以便在该地区进行更详细的冰流速测量.
在每个测点,用GPS精确测量了表面冰川流动速率大小和方位,GPS复测间隔至少为一年.
GPS冰流速率的平均(2σ)精度为0.
108m·a1.
除两个冰流速,其他的结果估计精度均优于1m·a1,大约60%的估计精度好于0.
3m·a1[24,46,47].
沿考察路线采用100MHz数字冰雷达系统测量冰川厚度,测量间隔约为10m.
单次探测的精度约为20m.
在少数距离较短的地段,无线电回波探测的信号很弱或接受不到返回信号,需要进行补充测量,LaCoste&RombergG型重力计被用来测量当地的重力场,测量间距为2km[48].
3.
5总积累量与Joughin和Tulzczyk[14],以及Rignot[15]相同,笔者也采用Vaughan和Giovinetto积累率数据的平均值来估算年积累总量.
两个数据集基本上是根据相同的数源建立的,只是编撰过程中采用了不同的分析与插值标准[21].
用Kriging将两组数据插值输出单元格为5km的栅格数据,然后叠加计算生成平均值的栅格数据.
冰流盆地的年积累总量等于其面积乘以该区平均的年积累率.
在LGB考察路线为界的上游和下游,由两组积累率数据估计的积累总量相差约10%,反映了不同的插值方法导致数据在空间上的变率[14].
对于单个冰川盆地,年积累率的误差设定为10%,流域面积误差为5%,这样,冰流盆地的积累总量的估计误差为11.
2%.
3.
6穿过LGB考察路线和着地线的冰通量穿过澳大利亚LGB考察路线相邻GPS点之间的冰通量,可由表面冰川运动速度、冰厚度和表面冰流速率系数估算获得[49,50].
冰流速率需转换为垂直于考察路线的分量[14],然后假定两个GPS观测点之间的流速和流向呈线性变化,在相邻的站点之间进行插值[51].
表面冰流速率系数通过3维的热动力冰盖模型模拟南极冰盖获得,该模型考虑了底部滑动和随深度的冰温变化[42].
Lambert,Mellor和Fisher冰川穿过澳大利亚考察路线的冰通量可由相邻GPS站点的冰通量累加得出.
冰通量的误差涉及冰流速率和方向的测量误差,冰厚度和流速比率的误差.
计算冰流通量的总误差设为5%,与Thomas等[49]进行的误差分析一致.
估算穿过着地线的冰通量的方法与上面的相同,只是表面冰流速率系数设为1.
采用由MAMM计划获得的间距为400m*400m的冰流速率和方位.
沿着地线的冰层厚度为2000~3000m,是利用流体静水力学平衡公式,假定冰层平均密度和海水密度分别为921和1028kg·m3[27,39],由GLAS-DEM推算获得.
由于数据分布与空间插值时产生的DEM的误差,大地水准面模型和冰层平均密度存在的不确定性,由GLAS-DEM推算的冰厚度在某些部位可能存在100~200m的不确定性.
冰流速率的误差约为5~10m·a1.
综合上述所有误差,穿过着地线的冰通量总误差设定为10%.
3.
7穿过断面的冰通量和冰流带的底部通量利用InSAR冰流速率、从BEDMAP计划和4个DEM获得的冰厚度数据,计算了穿过18个断面的冰通量.
位于冰流带的18个断面的平均流速和冰厚度标绘于图4.
再结合表面积累率,可以估算两条断面之间的底部通量.
冰通量和底部通量的单位分别为Gt冰·a1和m冰·a1,冰的密度设定为917kg·m3.
1198中国科学D辑地球科学第37卷图4Amery冰架冰流带上设置的18个冰通量断面的平均厚度()和冰流速率()第i条断面上的冰流速率Vij,冰厚度Hij和断面宽度ΔXij可由单元格大小为400m的栅格数据获得,穿过第i条断面的冰通量Fi可由下式获得11,2ijijijijiijiVHVHFXρ+++=Δ∑j=断面i的第1,…,n1个流速、厚度和宽度提取值(1)其中,ρi为第i条断面的冰层平均密度.
由两条相邻断面和冰流带边界确定的区域,其底部的融化与冻结速率可由下游和上游断面的冰通量(分别为Fi+1和Fi),以及表面积累量δA,根据物质守恒原理获得[11,15]1,iiAFFBAδδ+=(2)其中,δA为相邻断面之间的冰架面积.
穿过断面的冰通量和底部融化与冻结速率的估算误差有几个来源.
InSAR冰流速的不确定性为5~10m·a1,该值相对于大于300m·a1断面平均流速来说很小(图4).
在Amery冰架,BEDMAP的冰厚度观测值和Kriging的预测值之间的绝对误差中数为23.
95m,Kriging预测值误差的RMS为53.
77m.
Fricker等[27,39]估算冰架南部经插值的冰厚度误差上限约为200m,西北部空载冰雷达飞行路线交叉点的冰厚度差值RMS为26m.
这意味着冰厚度测量值的不确定性小于8%.
由DEM推算的冰层厚度的不确定性包括来自DEM的高程、冰层平均密度和大地水准面模型的误差.
覆盖Amery冰架的3个DEM,其表面高程的不确定性在±3m以内.
密度模型的不确定性为5kg·m3,这与Fricker等[27]的分析一致.
通过比较两个大地水准面模型(OSU91A和EGM96)发现在该冰架区的某些地区误差可能会大于3m[27].
这些误差综合起来可能会使冰厚度的不确定性达到40~50m.
综合以上分析,利用(1)和(2)式计算Fi和B时,最大误差分别设定为10%和15%,这与图5和6中Fi和B的摆动幅度相一致.
图5穿过南端着地线和Amery冰架冰流带18条断面的冰通量系列1:由AIS-DEM估算获得,2:BEDMAP,3:ANTARCTICAL-TAL-DEM,4:OSU-DEM5,5:GLAS-DEM图6Amery冰架冰流带底部的融化与冻结速率说明同图54结果4.
1Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡Lambert,Mellor和Fisher冰川上游、下游和整个盆地的物质平衡可由积累量(输入量)和排泄量(输出量)之间的差值得出.
物质平衡的结果及其不确定性分别列于表1~3.
第9期温家洪等:南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算1199表1澳大利亚LGB考察路线上游Lambert,Mellor和Fisher冰川的积累量、冰通量和净平衡冰流盆地面积/km2平均积累率/kg·m2·a1积累量/Gt·a1穿过考察路线的冰通量/Gt·a1净平衡/Gt·a1Lambert37392052.
319.
5±2.
217.
4±0.
92.
1±2.
4Mellor37337047.
517.
8±2.
013.
9±0.
73.
9±2.
1Fisher5356070.
03.
8±0.
43.
9±0.
20.
1±0.
5合计80085051.
241.
0±4.
635.
2±1.
85.
9±4.
9表2澳大利亚LGB考察路线下游Lambert,Mellor和Fisher冰川的积累量、冰通量和净平衡冰流盆地面积/km2平均积累率/kg·m2·a1积累量/Gt·a1穿过考察路线的冰通量/Gt·a1总输入量a)/Gt·a1穿过着地线的冰通量/Gt·a1净平衡/Gt·a1Lambert5100059.
83.
1±0.
317.
4±0.
920.
5±0.
925.
4±2.
55.
0±2.
7Mellor7522063.
04.
7±0.
513.
9±0.
718.
6±0.
920.
9±2.
12.
3+2.
3Fisher4353059.
52.
6±0.
33.
9±0.
26.
5±0.
47.
7±0.
81.
2+0.
8合计16975061.
110.
4±1.
235.
2±1.
845.
5±2.
154.
0±5.
48.
5±5.
8a)等于积累量加上穿过LGB考察路线的冰通量表3Lambert,Mellor和Fisher冰川的积累量、冰通量和净平衡冰流盆地面积/km2平均积累率/kg·m2·a1积累量/Gt·a1穿过考察路线的冰通量/Gt·a1净平衡Gt·a1Lambert42493053.
222.
6±2.
325.
4±2.
52.
8±3.
4Mellor44859050.
122.
5±2.
320.
9±2.
11.
6±3.
0Fisher9709065.
36.
3±0.
67.
7±0.
81.
3±1.
0合计97061053.
051.
4±3.
6a)54.
0±5.
42.
6±6.
5a)假定平均积累率的误差为5%和面积的误差为5%,以此估算总误差从表1~3,可以得到研究区物质平衡的几个特征.
(1)澳大利亚LGB考察路线之上,Lambert和Mellor冰川可能为正平衡,其值分别为(3.
9±2.
1)和(2.
1±2.
4)Gt·a1,而Fisher冰川约处于平衡状态.
3条冰川穿过考察路线的总冰通量与上游地区总积累量的差为(5.
9±4.
9)Gt·a1,说明上游区总体为正平衡.
(2)考察路线以下,3条冰川均为负平衡.
特别是Lambert冰川的下游区具有明显的负平衡(5.
0±2.
7Gt·a1).
3条冰川穿过南端着地线的总冰通量与下游地区总输入量(积累量加上穿过澳大利亚考察路线的冰通量)之差为(8.
5±5.
8)Gt·a1,表明下游区总体处于负平衡状态.
(3)Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡总体接近于平衡状态,整个冰流盆地的物质收支为(2.
6±6.
5)Gt·a1.
(4)Lambert,Mellor冰川上游地区占冰流盆地面积的77%,说明冰流盆地的大部分可能正在缓慢增厚,相反,下游部分可能在减薄.
4.
2冰流带的底部融化与冻结速率穿过南端着地线和每条断面的冰通量标绘于图5.
穿过着地线的冰通量为(58.
9±5.
9)Gt冰·a1.
在第8条断面,距Amery冰架最南端约285km,冰通量减小为(9.
7±1.
0)Gt冰·a1,然后由于海洋冰在冰架底部附着生长,冰通量开始增加.
由于潮汐的"水泵作用(pumping)",以及受沿岸流季节性较暖海水的影响[2],导致冰架前缘附近出现较高的底部融化速率,冰通量略有减小.
3条冰流带底部的融化和冻结速率标绘于图6.
靠近南端着地线的平均融化速率为(23.
0±3.
5)m冰·a1,但沿下游方向快速减小,并在冰架最南端着地线以北约300km过渡为冻结.
冰流带的平均冻结速率约为(0.
5±0.
1)~(1.
5±0.
2)m冰·a1.
冰流带的底部的总融化为(50.
3±7.
5)Gt冰·a1(包括部分被融化的海洋冰).
在冰架底部回冻的海洋冰总量为(7.
0±1.
1)Gt冰·a1.
5讨论除澳大利亚LGB考察路线外,1970年代初,在LGB路线下游方向曾建立11个冰川运动观测点[26],Fricker等[24]将其称为GL线(图1).
现场观测的冰流速和冰川厚度用于物质平衡估算.
假定表面冰流速率系数为0.
8,冰层平均密度为870kg·m3,由冰川流速的垂向分量和厚度分布可得穿过GL线的总冰通量为29.
7Gt·a1[26].
Fricker等[24]采用冰流速率的比率为0.
87,冰层密度为910kg·m3,出得冰通量为33.
8Gt·a1.
本项研究中,笔者使用流速比率为0.
95,该值是通过模型模拟南极冰盖获得的[42].
Allison[26]得1200中国科学D辑地球科学第37卷出GL线以上的内陆地区总正平衡约为30Gt·a1(相当于总净积累量的50%)(表4).
Fricker等[24]认为LGB考察路线和GL线间的物质平衡为显著的正平衡.
沿RADARSAT影像图获得的冰流线和OSU-DEM得出的最陡路径确定了GL线以上内陆盆地的边界线,面积为940820km2,比Allison[26]给出的面积小13.
7%,但比McIntyre[32]报道的面积(902000km2)大.
GL线上游区的总净积累量为51.
8Gt·a1,比Allison[26]报道的约小8Gt·a1.
从GL线的两个端点沿最陡路径确定了LGB考察路线和GL线间的区域范围.
穿过LGB路线流入该区域的冰通量为37.
1Gt·a1,该地区的总积累量为10.
3Gt·a1,因此,该区处于正平衡,其值相当于总输入量(穿过LGB路线的冰通量加该区的总积累量)的28.
8%.
GL线下游地区的总积累量为1.
0Gt·a1.
比较GL线以下地区物质的输入量(穿过GL线的冰通量加下游地区的总积累量)和输出量(采用3条冰川穿过着地线的冰通量),得出GL线下游地区为高于16.
1Gt·a1的显著负平衡,或者说,超过总输入量的42.
5%(表4),因为GL线下游区的着地线要超出Lambert,Mellor和Fisher冰川的着地线范围,即其穿过着地线的冰通量要比3条冰川的大.
Allison[26]和Fricker等[24]报道的GL线以上内陆盆地显著的正平衡可能是由于过高地估算了总积累量和/或低估了穿过GL线的冰通量.
沿GL线分布的11个冰川运动观测点间隔为50~100km,尽管Allison[26]参考冰厚度分布对表面速率进行了插值,仍可能导致冰通量计算存在较大的误差.
冰通量被低估的可能性更大,并使本项研究中得出的GL线以下地区出现显著的负平衡和该线以上较大的正平衡(表4).
笔者对Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡估算表明3条冰川整体接近平衡状态,其中,LGB考察路线以上冰流盆地区(占3条冰川总面积的82.
5%)为正平衡,而下游区为负平衡,但与前人的结果相比,其幅度相对较小.
Davis等[52]利用Seasat和Geosat卫星的雷达高度计数据估算了1978~1988年东南极冰盖的表面高程变化(dH/dt),得出在Lambert冰川盆地72.
1S(Seasat/Geosat的轨道南界)以北的dH/dt为(2.
3±2.
2)cm·a1,利用Wingham等[53]公布的ERS-1/2dH/dt数据计算了73.
5S以北1992~1996年的dH/dt为(1.
8±1.
7)cm·a1.
上述结果表明3条冰川的低海拔区可能正在缓慢减薄,并且与我们得出的LGB线以下地区为负物质平衡的结果基本一致.
然而,最近利用ERS雷达高度计数据对1992~2003年的高程变化的估算结果显示Amery冰架南面和东面正在以中等速度增厚[4].
可能的解释包括:(1)表面积累率随时间在变化.
高度计的测量结果对积累率和积雪密度的时间变率很敏感[4,54,55],而物质平衡的估算采用的积累率数据跨越了1950年代到1990年代[56],反映了冰盖较长期的状况[55].
(2)穿过着地线的冰通量并不会对近期的积累率变化直接作出响应.
在Amery冰架,沿冰流速度的矢量方向获得的3条冰流带的边界线与通过MAMM影像图中的线性特征(即主要叶理和冰川中碛[30])得出的边界线[57]存在一定的差异.
例如,Fricker等[57]认为冰架前缘的B裂缝(RiftB)为Fisher和Mellor冰流带分界线,但在本研究,两条冰流带的界线位于B裂缝和A裂缝(RiftA)中间,两者相差约15km.
通过冰川流动的矢量方向获得的冰流线(冰流带的边界)显示的是冰架目前的流动状况,而基于叶理和中碛得到的冰川运动趋势经历了长时间的演化过程.
这两种流线位置的变化应该反映了过去1000a(从南端着地线到冰架前缘所需的时间)冰架冰流的变化,这与Jezek[58]在罗斯冰架观测到的现象相似.
另外,本文中的底部通量估算是假表4不同研究获得的LGDB(地理范围由Allison[26],Fricker等[24]定义)的物质平衡(Gt·a1)a)研究者GL线上游LGB路线和GL线之间GL线与着地线之间整个冰流盆地Allison[26]+30(+50%)+12(+40%)+42(+70%)McIntyre[32]+2(+6%)+14(+44%)Bentley和Giovinetto[1]+39(+78%)Fricker等[24]6个物质平衡结果中的4个>+30%本项研究b)+14.
9(+28.
8%)+10.
6(28.
8%)16.
1(42.
5%)+9.
1(+14.
4%)a)括号内的值为净平衡与总输入量的百分比.
b)输出量,我们采用的是穿过Lambert,Mellor和Fisher冰川着地线的冰通量,要比穿过LGDB着地线的实际冰通量小一些.
因此,GL线的下游地区负平衡要大于16.
1Gt·a1,而整个盆地的净平衡要小于+9.
1Gt·a1.
本项研究我们采用新的着地线位置(对本表更详细的讨论见正文)第9期温家洪等:南极Lambert,Mellor和Fisher冰川的物质平衡及Amery冰架底部物质通量的估算1201定冰架处于平衡状态进行的,该假设得到了表面高程和流速数据的支持,数据显示1968年至今Amery冰架的高程与流速变化极小[38,59].
穿过着地线的冰的总融化量(FM)可由下式估算:,MGLIRFFFAΦ=+(3)其中,GLF为穿过南端着地线的冰通量,IRF为断面18由俄罗斯的冰雷达厚度数据得出的冰通量,这里假定冰雷达不能穿透海洋冰,其信号被大气降水冰与海洋冰的界面反射;AΦ为3条冰流带上的总积累量.
由式(3)计算得出FM为43.
3Gt冰·a1,相当于穿过南端着地线冰量的79.
6%.
如果与通过断面8的最小冰通量(9.
7Gt冰·a1)比较,源于Lambert,Mel-lor和Fisher冰川的内陆冰在冰架底部的总融化量为49.
2Gt冰·a1,相当于内陆来冰的83.
6%.
从断面8开始冰流带的底部融化过渡为冻结,因而,从该断面起内陆来冰损失很小.
这意味着由冰流带底部融化造成约80%的内陆冰损失,不确定性为5%.
估算3条冰流带底部的总融化、总冻结和净物质损失分别为(50.
3±7.
5),(7.
0±1.
1)和(43.
3±6.
5)Gt冰·a1.
总融化和净融化要比模型模拟[36~38],以及根据普里兹湾的海洋学观测资料[34]获得的整个Amery冰架的结果还要大得多.
3条冰流带底部的海洋冰只占海洋冰总面积(集中分布在冰架的西北部[39])的三分之一.
因此,可以说Amery冰架底部的总冻结要远大于7.
0Gt冰·a1(3条冰流带底部的总冻结),也远大于由模拟估算的几个Gt·a1的底部冻结量[38],形成了附着于冰架底部厚度超过190m,占冰架体积9%的冰层[39].
根据海洋学获得的冰架底部通量较小,可能是由于1992年沿冰架前缘布设的CTD观测点数据较少[60],在2001,2002和2003年澳大利亚南极考察队和中国南极考察队开展了规模大得多的水文学调查,结合从穿透冰架的钻孔获得的观测数据,能够对冰架底部相互作用进行更详细的研究.
冰架的几何形态和冰下洞穴的三维形状在模拟冰架下的过程,如底部融化、冻结、冰架下的海洋环流和潮汐中起作重要作用.
只是冰架的着地线最近才由流体静力学平衡和InSAR确定[15,27],这使得Amery冰架与以前报道的位置相比向上游方向延伸了约240km.
例如,Hellmer和Jacobs[36]未能模拟在1968年靠近G1的钻孔点观测到的海洋冰量.
采用向南延伸如此大的冰架边界和冰下洞穴,模拟结果也许可以和本文的结果相当.
本文的结果显示底部总融化、冻结和净融化比前人报道的结果大得多,而且,底部净融化占了3条冰川来冰损失的绝大部分.
断面1的位置大致与Rignot和Jacobs[11],Rignot[15]设置的断面相同,该断面位于着地线下游,距离相当于冰流的宽度.
笔者获得的着地线与断面1之间的底部融化速率为(23.
0±3.
5)m冰·a1,尽管在Rignot和Jacobs[11]报道的(31±5)m冰·a1的误差范围之内,但只相当于该值的四分之三.
这可能是估算穿过着地线和断面1的冰通量时采用了不同的DEM.
本项研究估算穿过着地线和断面1的冰通量分别为(58.
9±5.
9)和(33.
7±3.
4)Gt冰·a1,其间的面积为1083km2,相应地,Rignot[15]得出的结果分别为(57.
5±5)和(28.
4±2)Gt·a1,其间的面积为913km2.
可见,穿过断面1的冰通量要大于Rignot[15]的估算结果.
3条冰流带底部的融化和再冻结的空间分布与标准概念和数值模型的结果相似,即大部分融化发生在着地线附近[11],但与Joughin和Padman[19]报道的结果差异甚大.
他们发现菲尔希纳-龙尼冰架底部净融化大约三分之二发生在靠近龙尼冰架前缘水深较浅处(平均为375m).
在西普里兹湾曾观测到含小冰板(plateletcrystals),相对较淡、过冷却的水羽[61].
在AM01和AM02紧靠Amery冰架底部,由CTD测量的海水温度分别为2.
25℃和2.
14℃[62].
这一低于冰点的冰架水(iceshelfwater)可能仍是控制冰架前缘附近底部融化和再冻结过程的主要因素,并可减缓由潮汐引起的底部融化.
6结论综合大量数据,并以GIS为平台,本文评估了注入Amery冰架的3条主要冰川(Lambert,Mellor和Fisher冰川)的物质平衡,及其在Amery冰架的冰流带底部融化与冻结状况.
Lambert,Mellor和Fisher冰川的净平衡分别为(2.
8±3.
4),(1.
6±3.
0)和(1.
3±1.
0)Gt·a1,表明3条冰川均接近平衡状态.
3条冰川构成的整个冰流盆地也基本处于平衡状态,其净平衡量为(2.
6±6.
5)Gt·a1.
然而,澳大利亚LGB考察路线以上区域,3条冰川总体为正平衡((5.
9±4.
9)Gt·a1),而该线下游区为负平衡((8.
5±5.
8)Gt·a1).
1202中国科学D辑地球科学第37卷Allison[26],Bentley和Giovinetto[1]认为整个LGDB地区存在较大的正物质平衡(表4),主要是由于当时着地线的位置不正确所致,而McIntyre[32]认为该区最多为一个小的正平衡,主要是因为总积累量估算得太低.
Allison[26]和Fricker等[24]报道GL线以上的内陆盆地存在较大的正物质平衡,可能是因为过高估算了总积累量并低估了穿过GL线的冰通量.
本项研究对Lambert,Mellor和Fisher冰川物质平衡的分析,以及由卫星雷达高度计的估算结果[4,52]均表明GL线以上内陆冰流盆地区可能接近平衡状态或略为正平衡.
Amery冰架南端着地线附近冰架底部的平均融化速率为(23.
0±3.
5)m冰·a1,向下游方向快速降低,并在距冰架最南端约300km处过渡为底部冻结.
沿3条冰川的冰流带,冻结速率约介于(0.
5±0.
1)~(1.
5±0.
2)m冰·a1.
Lambert、Mellor和Fisher冰流带底部的总融化、总冻结和总物质损失(净融化)分别(50.
3±7.
5),(7.
0±1.
1)和(43.
3±6.
5)Gt冰·a1.
底部总融化和净融化量要比模型模拟[36~38]和由普里兹湾获得的海洋学数据[34]推算的整个Amery冰架的结果还要大得多.
由于冰流带底部的融化,输入冰架的内陆冰损失了大约80±5%.
上述结果表明底部融化和冻结是Amery冰架物质平衡的重要分量,冰架底部的冰-海界面上存在强烈的相互作用.
3条冰流带底部的融化和再冻结的空间分布与常规分布模式和数值模型的结果相似,即大部分融化发生在着地线附近[11],而与Joughin和Padman[19]报道的菲尔希纳-龙尼冰架的结果不同.
致谢M.
B.
Giovinetto和D.
G.
Vaughan博士提供了南极冰盖表面积累率数据,谭德军博士提供了冰芯密度数据.
美国俄亥俄州立大学ScienceComput-ingFacility提供了ICESatGLAS数据;澳大利亚南极数据中心(IDNNodeAMD/AU)提供了部分数据,元数据记录为"Radio-echosounding(RES)icethick-nessdata:LGBtraverses1990-95"Allison,I.
(1999)和"Icesheetsurfacevelocitydata:LGBtraverses1989-95"Allison,I.
(1999).
特别是M.
B.
Giovinetto博士还提供了最新修正,还未发表的南极冰盖积累率数据,在此一并致谢.
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