2016年冈底斯山冰川矢量数据集

高亚洲冰、雪和环境专题 II 区论文（已发表） • 版本 ZH3 Vol 5 (1) 2020

2016年冈底斯山冰川矢量数据集

A dataset of glacial vector in the Gangdisê Mountains in 2016

刘娟，姚晓军，曹娟，张大弘，段红玉

Liu Juan, Yao Xiaojun, Cao Juan, Zhang Dahong, Duan Hongyu

DOI: 10.11922/csdata.2019.0020.zh
PID: 21.86101.1/csdata.2019.0020.zh
: 10.11922/sciencedb.775

： 2019 - 06 - 06

： 2019 - 09 - 22

： 2019 - 06 - 20

： 2020 - 02 - 12

3486 49 0

摘要&关键词

摘要：冈底斯山（29°14′–33°42′ N，78°52′–90°03′ E）横贯西藏自治区西南部，西起喀喇昆仑山东南部的萨色尔山脊，东至纳木错西南与念青唐古拉山西段衔接，山体呈西北–东南走向，大致与喜马拉雅山平行，是青藏高原和欧亚大陆南缘最为醒目的构造单元之一。冈底斯山西段属极大陆型冰川分布区，东段属亚大陆型冰川分布区，该区域的冰川变化对水资源有重要影响。本数据集基于修订后的中国第一、二次冰川编目数据，2015–2016年Landsat遥感影像和ASTER GDEM高程数据，提取2016年冈底斯山冰川矢量数据，并增加了冰川编码、名称、流域等相关信息。本数据集反映了2015–2016年冈底斯山的冰川分布情况，可作为该区域冰川变化、气候变化等研究的基础数据。

关键词：冰川；2016年；冈底斯山

Abstract & Keywords

Abstract: The Gangdisê Mountains (29°14′–33°42′ N, 78°52′–90°03′ E) extend across the southeastern part of the Tibet Autonomous Region. Starting at Sassel Ridge in the south-eastern part of the Karakorum in the west and ending at the southwest part of the Namco in the east, the Gangdisê Mountains connect to the western part of the Nyainqetanglha Range. The Gangdisê Mountains are roughly parallel to the Himalayas and have a NW-SE trend. The Gangdisê Mountains are one of the most striking tectonic units in the southern margin of the Tibetan Plateau and Eurasia. The glacial types in the Gangdisê Mountains include polar glaciers in the western part and continental glaciers in the eastern part. This Gangdisê Mountains glacier dataset was developed by integrating several data sources: the revised First Chinese Glacier Inventory (FCGI), the Second Chinese Glacier Inventory (SCGI), Landsat OLI images for 2015–2016 and ASTER GDEM. At the same time, the information of glacier coding name, basin and so on was added to it. The dataset reflects the glacier distributions in the Gangdisê Mountains from 2015 to 2016, and can be used as the fundamental data for research on the glacier and climate changes in the region.

Keywords: glacier; 2016; Gangdisê Mountains

数据库（集）基本信息简介

数据库（集）名称	2016年冈底斯山冰川矢量数据集
数据作者	刘娟、姚晓军、曹娟、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	2016年
地理区域	地理范围包括29°14′–33°42′N， 78°52′–90°03′E
数据量	1.77 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.sciencedb.cn/dataSet/handle/775
基金项目	国家自然科学基金（41561016，41861013，41801052）；西北师范大学青年教师科研能力提升计划项目（NWNU-LKQN-14-4）。
数据库（集）组成	数据集共包括1个数据文件：glacier_outlines.zip是2016年冈底斯山冰川边界矢量数据。

Dataset Profile

Title	A dataset of glacial vector in the Gangdisê Mountains in 2016
Data corresponding author	Yao Xiaojun (yaoxj_nwnu@163.com)
Data authors	Liu Juan, Yao Xiaojun, Cao Juan, Zhang Dahong, Duan Hongyu
Time range	2016
Geographical scope	29°14′–33°42′N, 78°52′–90°03′E
Data volume	1.77 MB
Data format	ESRI Shapefile file (compressed in *.zip)
Data service system	<http://www.sciencedb.cn/dataSet/handle/775>
Sources of funding	National Natural Science Foundation of China (41561016, 41861013, 41801052); Earlier Career Research Promotion Program of Northwest Normal University (NWNU-LKQN-14-4).
Dataset composition	The dataset consists of 1 subset: Glacier_ outlines.zip is the glacier outlines of the Gangdisê Mountains in 2016.

引言

冰川作为冰冻圈的重要组成部分^[1]，是重要的固体淡水资源，对区域社会经济发展、生态系统和环境均有重要影响^[2-3]。冰川变化与气候变化关系密切，是区域气候变化的“指示器”^[4]。青藏高原被誉为世界第三极，是中低纬度地区最大的现代冰川和第四纪冰川分布区，且冰川主要分布于昆仑山、喜马拉雅山、喀喇昆仑山、祁连山、横断山、唐古拉山、帕米尔高原以及念青唐古拉山等高山、极高山地区^[5-6]。20世纪以来青藏高原冰川呈退缩趋势，且近年来有加剧的态势^[7]。在气候变暖背景下，冰川的退缩不仅对区域水资源和海平面上升有重要影响^[8-9]，且加剧了冰湖溃决洪水和泥石流等自然灾害的发生^[10-11]。冈底斯山作为我国季风区与非季风区分界线的一部分，也是青藏高原南北重要的地理界线，亦是高原外流水系与内流水系的重要分水岭^[12]。因此，认清其冈底斯山冰川变化及其对气候变化的响应有着重要意义。本文基于修订后的中国第一、二次冰川编目数据和2015–2016年Landsat OLI遥感影像提取2016年冈底斯山冰川矢量数据集，可作为冈底斯山冰川变化的基础数据，从而为认识该区域冰川水资源变化及其冰冻圈灾害演化趋势提供科学依据。

1 数据采集和处理方法

1.1 数据源

2016年冈底斯山冰川矢量数据所采用的数据源为13景Landsat OLI遥感影像（表1），在地理空间数据云（http://www.gscloud.cn）和美国地质调查局（USGS）网站（http://glovis.usgs.gov/）下载获得，其中11景遥感影像采集时间为2016年，2景为2015年。2016年冰川矢量数据所用的数字高程模型（DEM）数据是ASTER GDEM数据，空间分辨率为30 m，用于提取冰川几何参数及单条冰川划分，该数据从地理空间数据云下载获得。同时，参考修订后的中国冈底斯山第一、二次冰川编目数据，地形图和Google Earth确定冰川的位置和名称。

表1 2015–2016年冈底斯山冰川数据解译所采用的Landsat OLI遥感影像

序号	轨道号		获取日期	序号	轨道号		获取日期
序号	Path	Row	获取日期	序号	Path	Row	获取日期
1	138	39	2016-04-27	8	143	38	2016-10-07
2	138	40	2016-04-27	9	143	39	2016-09-05
3	139	39	2016-03-17	10	144	38	2016-06-24
4	140	39	2016-10-18	11	145	37	2016-10-15
5	141	39	2016-05-18	12	145	38	2016-09-03
6	141	40	2015-10-07	13	146	37	2016-09-10
7	142	39	2015-09-28

1.2 数据处理过程

基于Landsat OLI遥感影像，采用中国第二次冰川编目方法^[13]提取2016年冈底斯山冰川矢量数据。首先利用波段比值法并通过人工交互式方法确定阈值，得到裸冰川边界二值图像，并转换为矢量多边形，然后参考第一、二次冰川编目数据和Google Earth对矢量数据进行人工修订和质量检查，以保证冰川能够被准确识别。最后根据郭万钦^[14]等提出的山脊线自动提取方法，利用ASTER GDEM数据提取山脊线矢量数据，并以此对修订后的冰川边界进行分割，从而得到各单条冰川的矢量数据（图1）。

图1 冈底斯山冰川矢量数据提取技术路线

2 数据样本描述

2.1 数据图形样本

已有研究表明，中国第一次冰川编目数据集存在少量冰川的边界绘制不正确、小冰川被遗漏或部分季节性雪斑被误判为冰川等错误^[15]。因此，为提高冰川数据质量，在提取2016年冈底斯山冰川矢量数据集之前，首先对两次冰川编目数据进行交叉验证。其中，重点检查形状差异较大的冰川、消失冰川（即仅在第一次冰川编目数据集中存在的冰川）和新生冰川（即仅在第二次冰川编目数据集中存在的冰川），并在尊重事实前提下对这些冰川进行人工修订。经检查，冈底斯山第一、二次冰川编目数据均有漏编现象。首先对冈底斯山第一、二次冰川编目数据漏编的冰川进行补充。其次基于修订后的冈底斯山第一、二次冰川编目数据提取本数据集，并参考其相关属性确定冰川的名称及位置。

在全球气候变暖背景下，冈底斯山1970–2016年冰川普遍呈退缩趋势，冰川面积共减少854.05 km²（−39.53%），冰川面积变化相对速率高达−1.09%/a；相较于西部典型山区的冰川变化，冈底斯山是我国西部地区冰川退缩最为快速的地区^[16]。如图2a所示的冰川是冈底斯山面积最大的冰川，1970年面积为23.20 km²，2016年面积为21.14 km²，近50年间面积减少比例为−8.88%。

1970–2016年，冈底斯山有部分冰川完全消失、发生分裂或者在冰川编目中被漏编。如图2b的两条冰川在1970年面积为0.55 km²，而在2009年已完全消失；图2c所示的冰川在退缩过程中逐渐分裂为两条冰川，面积也由4.58 km²减少到2.91 km²；图2d所示的冰川在第二次冰川编目中被漏编，其在1970年的冰川面积为14.58 km²。

图2 消失冰川、分裂冰川及漏编冰川

2.2 数据属性表

2016年冈底斯山冰川矢量数据集属性表包含16个字段（表2），反映了各条冰川的位置、几何和属性信息。其中，ID为属性表的唯一值字段；Name为冰川名称，参考地形图、第二次冰川编目及Google Earth确定；GLIMS_ID为冰川编码，方法同第二次冰川编目一致；Province为冰川所在省份；Mountain为冰川所在山系；City为冰川所在市或地区；Image为提取冰川所用的遥感影像；Time为冰川矢量数据的具体日期；Latitude和Longitude为冰川的经纬度，反映冰川的位置信息；Basin_1、Basin_2及Basin_3表示冰川所在的一级、二级和三级流域；Max_Elev和Min_Elev为冰川最高点与最低点的高程值；Area为冰川的面积。

表2 2016年冈底斯山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	12	冰川名称
3	GLIMS_ID	Text	14	冰川编码
4	Province	Text	20	冰川所在省份
5	Mountain	Text	14	冰川所在山系
6	City	Text	18	冰川所在市或地区
7	Image	Text	50	主要遥感影像
8	Time	Text	20	冰川矢量数据的具体日期
9	Latitude	Float	6	冰川的经度
10	Longitude	Float	6	冰川的纬度
11	Basin_1	Text	4	冰川所在一级流域
12	Basin_2	Text	6	冰川所在二级流域
13	Basin_3	Text	8	冰川所在三级流域
14	Max_Elev	Short Integer	4	最高点海拔
15	Min_Elev	Short Integer	4	最低点海拔
16	Area	Float	6	冰川面积

3 数据质量控制和评估

冰川边界提取的精度主要受传感器和图像配准误差的影响^[17-18]，对于冰川边界遥感解译结果的检验可以通过地面实况调查或高空间分辨率的遥感数据分类结果作为参考数据^[19]。本数据集仅考虑遥感影像空间分辨率造成的误差，可由下式计算得出^[16]：

（1）

式中,ε为影像空间分辨率造成的冰川面积误差；N为冰川轮廓的周长；A为半个像元的边长（Landsat OLI为15 m）。结果表明，2015–2016年由Landsat OLI遥感影像空间分辨率造成的冰川面积误差为±116.89 km²，占冰川总面积的±8.95%。

4 数据价值

本数据集基于中国第二次冰川编目方法提取2016年冈底斯山冰川矢量边界，能够与第二次冰川编目数据结合使用，可靠性较高，能够为区域冰川变化、探讨冰川变化与区域气候变化的关系等相关研究提供基础数据，亦可为在气候变暖背景下探讨冰川变化对气候变化的响应规律及区域水资源合理利用提供支撑数据。

5 数据使用方法及建议

本数据集采用Shapefile矢量数据格式存储，地理坐标系为WGS-1984，投影坐标系为Albers等积投影，可在ArcMap等GIS软件或ENVI等软件打开并进行查询、编辑及统计等操作。

致谢

感谢地理空间数据云和美国地质调查局网站提供的Landsat遥感影像与数字高程模型数据，感谢科技部基础性工作专项“中国冰川资源及其变化调查”项目组提供的冰川编目数据。

[1]

KARGEL J S, LEONARD G J, BISHOP M P, et al. Global Land Ice Measurements from Space. [M]. Heidelberg: Springer, 2014.