现代冰川体积变化研究方法综述
吴珊珊, 姚治君*, 姜丽光, 刘兆飞
中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101
*通讯作者:姚治君(1959-),男,辽宁沈阳人,研究员,主要从事水文、水资源研究. E-mail: yaozj@igsnrr.ac.cn

作者简介:吴珊珊(1984-),女,山东临沂人,博士研究生,主要从事水文、水资源研究. E-mail: wuss.09b@igsnrr.ac.cn

摘要

冰川作为气候变化的指示器,在气候变暖的趋势下呈加速退缩的趋势。冰川消融加速对海平面上升、区域水循环和水资源可获取性均有重要影响。冰川体积作为冰川研究的一项重要内容,越来越被研究者关注。围绕极地冰盖、山地冰川体积研究概况,较系统地总结分析研究冰川体积变化的方法,主要包括传统测量方法、统计公式法、冰川地形测量法和遥感监测法,现代冰川体积变化的研究也由传统的实地测量、统计公式法等向遥感监测研究发展,并分析各方法在主要冰川类型中的应用情况。借助遥感手段监测冰川动态变化可有效解决高寒山区资料受限的问题,成为冰川学发展的重要趋势。

关键词: 冰川; 体积变化; 遥感监测
中图分类号:P343.6 文献标志码:A 文章编号:1001-8166(2015)02-0237-10
Method Review of Modern Glacier Volume Change
Wu Shanshan, Yao Zhijun, Jiang Liguang, Liu Zhaofei
Institute of Geographic Sciences and Natural Resources Research, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China
Abstract

Glaciers, which are sensitive indicators of climate warming, are generally thinning and retreating at an accelerated rate. Glacier melting has wide-ranging consequences such as sea-level rise, regional water cycle, and water availability. Studies of ice volume change, which is a significant part of glacier studies, are increasingly concerned by more researchers. In this article,volume changes of ice caps and mountain glaciers were discussed. Based on this, study methods of glacier volume or ice thickness change were highlighted. In general, there are four methods of investigating glacier volume change. It has improved from traditional ground-based techniques, empirical equation of glacier area and volume, glacier topographic survey to remote sensing monitoring. Due to its novel, rapid and relatively inexpensive techniques, glacier monitoring using remote sensing technique could effectively solve the limited data of remote location in alpine regions. Remote sensing, GIS and GPS technologies will continue to play a significant role in the estimation of volume or ice thickness of mountain glaciers and ice caps.

Keyword: Glacier; Glacier volume; Remote sensing.
1 引言

冰川的普遍退缩已成为不争的事实[1~3]。自20世纪50年代以来, 欧洲阿尔卑斯山脉冰川面积减少30%~40%, 冰川储量减少50%[4]。而以青藏高原为核心的高亚洲地区自20世纪60年代以来冰川也持续退缩[3, 5]。其中, 青藏高原不同区域自20世纪70年代以来有82条冰川退缩、7 090条冰川面积减少以及15条冰川的物质平衡发生变化, 冰川退缩强度由喜马拉雅山区向青藏高原内部减小, 而在帕米尔高原东部冰川几乎无退缩, 处于正物质平衡状态[6]。南极冰盖和格陵兰冰盖持续消融, 近20多年来, 消融速度不断加快[7]

冰川变化作为气候变化的指示器, 其研究的关键在于冰川变化对气候变化的响应[† , ] [‡ ]。以冰川融水为主要的径流补给来源的干旱、半干旱地区, 冰川消融为中下游社会经济发展提供了可靠的水源保证和生态保障[3, 10]。但是, 冰川的持续消融不仅增加冰湖溃决洪水的风险[11, 12], 危及下游百姓的生命财产安全, 同时也将改变流域径流的分布[13, 14], 导致海平面上升[15, 16]。因此, 研究冰川变化尤其是冰川储量(体积)变化, 对建立冰川变化对全球变化的响应模型和区域水量平衡模型显得尤为重要。然而, 由于冰川区特殊的自然条件, 全世界仅有不到120条冰川拥有常规的野外监测资料, 而且这些冰川中不超过30条冰川具有30年以上连续观测资料[17]。20世纪60年代以来, 遥感和航空摄影技术、GIS和GPS技术迅速发展为冰川研究提供了有效的技术手段。雷达技术的发展和激光高度计的应用[18], 成为当前冰川研究的热点方向之一, 在冰川与全球变化研究领域中发挥重要的作用。本文初步总结了现代冰川体积变化研究的情况, 系统分析了冰川体积研究的不同方法及其发展特点, 重点分析利用遥感技术对冰川体积变化监测的不同手段, 为进一步研究冰川变化响应气候变化、区域水量平衡以及海平面上升等问题提供依据。

2 冰川体积研究

根据《World Glacier Inventory》和《中国冰川目录》的最新统计, 全球的冰川面积为15 865 756 km2, 其中, 96.6% 分布在南极洲和格陵兰岛, 其次为北美洲(1.7%)和亚洲(1.2%), 其它各洲数量极少[19]。国内外许多学者利用不同的方法和手段对冰川体积变化进行研究, 并取得了丰硕的成果, 这对于海平面上升、全球变化以及区域水循环研究等具有重要的影响。

2.1 极地冰盖

极地冰盖主要指南极冰盖和格陵兰冰盖, 占全球冰川储量的96.6%, 若全部融化, 可使全球海平面上升约70 m[20]。因此, 南极冰盖的消长对全球气候变化和海平面升降具有重要的影响。目前, 极地冰盖的物质平衡研究的方法包括:分量(通量)法和整体法[21, 22]。分量法是分别量算物质的输入(降雪形成的表面净累积)和输出(融化、冰的排泄造成的损失)通量。整体法是直接量算冰盖物质平衡变化, 主要依靠卫星测高, 同时估算与地壳均衡调整或构造相关的垂向运动, 转换为测量体积变化。其中, GRACE应用范围集中在两极地区(高纬度和高海拔), 直接用于反演估算冰川消融的速率, 如Velicogna等[23]研究发现在2004年春季北极附近格陵兰岛区域的冰川融化呈现加速趋势, 其损失速率大约为(-82± 28) km3/a。Chen等[24]估计南阿拉斯加山区冰川的消退速率大约为(-101± 22) km3/a, 这一结果与航空激光测量得到的速率(-96± 35) km3/a是一致的。2002年NASA的ICESat卫星系统通过携带的高分辨率重力测量仪和激光测距仪(GLAS)获得了南极冰盖86° S以北、精度在0.1 m以及在86° S以南直至极点、精度在1 m的表面高程图[25]

近年来极地冰川研究取得了一系列研究成果, 开展冰盖表面高程变化的监测与模拟研究成为极地冰盖未来重点研究领域之一, 如极地冰盖不同分辨率的DEM数据被制作出来并进行了汇总[26~29]。卫星测高仪监测和模拟表面高程变化是未来冰盖研究的重要途径。部分卫星雷达测高(如ERS, ENVISAT)和卫星重力测量(GRACE)因分辨率较粗无法在山地冰川和小冰帽应用, 主要用于南北极冰盖的监测。目前, ICESat卫星已陆续采集了密集的高程数据, 国外已利用ICESat数据分析极地冰盖变迁并联合ERS, ENVISAT, Cryosat-2雷达测高仪开展了15~20 a表面高程变化连续(或接近连续)观测[30]。SAR广泛应用于极地冰盖的冰川制图与监测研究[31]。这些工作将提高高程变化测量的精度, 为高程变化数据推算冰盖体积(物质)变化提供改进的参数。

研究发现, 格陵兰冰盖整体处于消融状态, 而在海拔2 000 m地区, 冰盖的南部、东部地区在变薄, 西部地区在增厚, 增厚的原因是长期冰川动力活动而不是冰雪积累率的变化造成的[32]。沿海地区特别是沿冰川出海的通道地区冰层在变薄, 其消融体积大约是51 km3/a[33]。由于南极地区地域范围大, 纬度高, 气候条件恶劣, 物质平衡的估算十分困难, 高度变化的测量也只在冰盖边缘开展。对33个南极冰川的研究表明, 南极大陆整体处于消融状态, 西南极大陆冰川消融体积为(48± 14) km3/a, 东南极大陆物质净增(22± 23)km3/a[34]。2005年, Davis等[35]利用卫星雷达测量, 认为在81.6˚ S以北的东南极冰盖每年物质净增(45± 7)× 1010 t。黄海兰等[36]利用ICESat激光测高数据, 对南极冰盖和格陵兰冰盖利用3种内插方法得到极地冰盖高程变化时间序列及其变化率, 研究结果与GRACE反演结果基本一致[37]

2.2 山地冰川

山地冰川是分布于人类常住地且淡水资源意义最大的冰川, 其85%分布在亚洲和北美洲, 而其中的84%又集中于亚洲高地和北美寒区[19]表1)。以青藏高原为核心的高亚洲地区是冰川数量最多、分布最广的地区之一。其中, 中国境外冰川总计46 298条, 冰川面积59 406 km2, 冰川储量5 590 km3, 集中分布在喜马拉雅山、念青唐古拉山、昆仑山、喀喇昆仑山和天山等几个山系。作为两极之外的“ 第三极” , 该区冰川变化直接影响周边10个国家的近15亿人口的生产和生活, 对地区稳定和发展具有重要的影响。在全球气候变暖的趋势下, 自20世纪70年代以来该地区冰川呈现持续退缩现象并有加剧的趋势[3]

虽然以青藏高原为核心的高亚洲地区冰川储量丰富, 可具有长期观测数据的冰川却只有17条且分布极不均匀, 主要分布在42° N以北的天山、阿尔泰山和帕米尔— 阿赖山[38]。通过计算这些冰川的物质平衡量, 根据冰川体积— 面积比例关系式可间接获取冰川储量(体积)变化情况。但是这一方法更适合于区域冰川的体积估算, 对单一冰川并不适用。

卫星遥感技术的发展为冰川学研究带来新的契机, 在山地冰川体积研究中应用较多遥感数据为SRTM 数据和ASTER, SPOT, ALOS, CORONA等分辨率较高的立体像对。如Racoviteanu等[39]比较了SRTM DEM(2000)与ASTER DEM(2001)在Peruvian Andes冰川厚度变化上的应用精度; Rivera等[40]利用地形图生成的DEM和ASTER DEM对智利巴塔哥尼亚冰原西北部的冰川高程变化和面积变化进行监测; Wang等[41]利用地形图插值生成的DEM与SRTM DEM以及其他遥感影像对青藏高原西北部的Su-lo山冰川面积和体积变化进行研究; 王祎婷等[42]利用多源DEM数据和多时相遥感影像监测冰川体积变化的方法对青藏高原那木纳尼峰地区冰川厚度变化信息进行提取, 从而计算出冰川体积变化值, 但此研究未进行多源DEM之间的配准和精度评价, 并且没有考虑SRTM DEM 对冰雪的穿透率; Pandey等[43]利用多源DEM 数据和多时相遥感影像监测喜马拉雅山的Pensilungpa冰川, 获得了Pensilungpa冰川面积和体积变化。这些研究均基于遥感数据, 提高了测量的精度, 节约成本, 为传统冰川变化观测和研究提供了有力的手段, 但缺乏实地观测资料验证。

表1 中低纬度带冰川分布 Table 1 Glacier distribution in mid-low altitude

随着遥感技术的进一步发展, 以遥感与野外监测手段相结合的方法研究冰川储量(体积)变化得到推广。马凌龙等[44, 45] 应用探地雷达(GPR)和差分GPS相结合的方法对青藏高原南部的羊八井古仁河口冰川和喜马拉雅山的抗物热冰川进行了冰川测厚, 对冰川体积进行了估算; Cao等[46]利用GPS-RTK、地形图生成的DEM数据以及多时相遥感影像数据对1972— 2010年祁连山东部的2个河源区的冰川体积及面积变化进行估算等并取得了令人满意的结果。随着雷达测厚技术的不断发展及冰川学研究的深入, 雷达探测技术在冰川与全球变化研究中将发挥重要作用。

目前, 世界冰川编目数据库有Randolph Glacier Inventory(RGI), World Glacier Inventory(WGI)和Global Land Ice Measurement from Space (GLIMS), 针对冰川厚度和冰川体积编目的数据库为Glacier Thickness Database(GlaThiDa), 它是在以上3个冰川编目数据库的基础上, 对约1 100条冰川以及冰盖厚度观测数据的集成, 其中包括550个冰川估算数据和750 000个冰川定点观测数据, 并对观测的方法和数据误差进行系统总结, 具体内容见文献[47]。Huss等[48]在RGI冰川编目的基础上, 利用新的物理方法计算冰川厚度和冰川体积, 并经300条冰川监测数据检验, 结果显示, 除极地冰盖外, 所有冰川体积为(170± 21)× 103km3。喜马拉雅山脉地区是受气候变化影响最为显著的地区之一, 也是近年来冰川融化速度最快的区域, 根据宗继彪等的研究[49], 喜马拉雅山东部、中部和西部冰川厚度变化的速率不同, 且物质平衡观测结果高于遥感监测结果(表2)。

表2 喜马拉雅山冰川厚度观测对比 Table 2 Ice thickness observations in the Himalayas
3 研究方法

目前, 利用遥感技术监测和研究冰川体积变化成为当前冰川体积研究的重要方法之一。国内外许多学者利用遥感技术对冰川体积变化进行了大量研究, 主要集中于利用不同源DEM获取冰川厚度的变化进而推求冰川体积变化, 或者利用探地雷达技术和差分GPS获取冰川体积。遥感技术的发展为更广泛、更快速的监测冰川变化提供了有效手段, 对于了解区域水资源动态变化、生态环境变化、气候变化以及可持续发展具有重要意义。

3.3 传统测量方法

花杆法是观测和计算冰川物质平衡常用的传统手段之一。利用花杆法测量冰川物质平衡, 在不考虑冰川面积变化的条件下, 冰川物质平衡量可近似的作为体积变化。由于此种方法以少量的、局部的、离散的观测数据和资料推算整个冰川的物质平衡, 样本的数量和精度及其代表性在很大程度上制约计算结果的准确性和可靠性, 存在许多不足[50]。目前, 全球极地和山岳冰川观测地点较少且分布极不均匀[51]图1)。如花杆法测量在南极冰盖地区观测冰盖物质平衡的各分量值, 已开展了40多年, 但覆盖率仍有限[52]。欧洲具有长期观测资料的冰川有13条, 主要分布在阿尔卑斯山脉以及挪威、瑞典等北欧国家[53]。国内长期监测的冰川只有5条, 分别为乌鲁木齐河源1号冰川、祁连山中段七一冰川、贡嘎山东坡海螺沟冰川、东昆仑山煤矿冰川和唐古拉山的小冬克玛底冰川[54]。花杆法虽然耗时、耗力, 但获得数据的精度高且数据连续, 是不可或缺的实测数据获取的研究手段。

3.4 统计公式法

由于传统野外监测数据获取的困难性, 传统的监测方法研究冰川面积变化和冰川体积变化受到很大的限制。利用冰川面积— 体积比例关系获取冰川体积变化的方法在世界各地冰川研究中均有应用, 并取得一系列成果[55]表3)。

图1 世界冰川分布及主要监测点Fig.1 World glacier distribution and main observation sites

表3 世界范围内冰川面积-体积比例关系式的应用 Table 3 Scaling methods of glacier area-volumefound in the literature

也有学者根据冰川面积推求冰川厚度, 如根据瑞士阿尔卑斯山冰川目录中计算冰川平均厚度采用的经验公式[64]

H=5.2+15.4A

其中, H为冰川平均厚度, A为冰川面积, 5.2和15.4为选用的系数, 从公式得出冰川的平均厚度和冰川面积之间的关系为抛物线。

国内学者参考阿尔卑斯山冰川平均厚度公式, 根据祁连山区实际观测资料得出冰川平均厚度计算公式[65]

H=34.4A0.45

这个公式仅适用于面积为0.05~10 km2的冰川。

依据经验公式计算冰川平均厚度在一定程度上可以提供相对可靠的冰川厚度和体积, 简单易行, 但这种方法依赖冰川面积的准确性, 并且统计公式只适用于某一区域的大部分冰川, 不适用于某一特定冰川。

3.5 冰川地形测量

在冰川变化研究中, 冰川长度、面积、厚度、冰储量是4个主要参数。实地测量的方法主要针对单条冰川, 对于大范围冰川主要依靠遥感手段。通过对冰川表面高程重复测量, 可以获得冰川体积变化信息。该方法假设冰下基岩形态不随时间改变, 利用其它年份的测厚资料和表面高程数据, 恢复出冰下地形, 然后与其它年份的冰面高程数据结合, 计算冰川储量。

针对冰川地形的测量, 国内外已有的观测手段主要包括立体摄影测量、雷达干涉测量、差分GPS测量等多种手段[66~68][§ ][686]。根据世界冰川监测服务组织(WGMS)的数据, 每2年从6000多条监测冰川中选出10条冰川公布其详细数据, 其中天山乌鲁木齐河源1号冰川是长期选定的中亚地区的代表。目前, 天山乌鲁木齐河源1号冰川已进行了3次冰川厚度测量和7次地形测量制图[69], 这7次地形测量制图分别为:1962年1:10 000冰川地形图, 由平板仪绘制; 1981年1:50 000地形图, 由航空摄影照片调绘; 1986年1:5 000冰川地形图, 由地面立体摄影测量方法绘制; 2001年1:5 000冰川地形图, 由经纬仪绘制以及2006年1:5 000冰川地形图, 由全站仪测绘。2005年以来, 我国在北极黄河站南面建立了永久的GPS监测站, 主要用于监测AustreLové nbreen冰川和Pedersenbreen冰川, 每年一次开展高精度测量工作[70]。利用GPS进行冰川地形的重复测量在国外也有很长时间的实践[71]

冰川地形的重复测量应用主要集中在具有长期监测数据的少数冰川, 如乌鲁木齐河源1号冰川。对于其他典型冰川, 主要利用GPS测量手段结合历史地形图获取多期期DEM数据, 通过对比研究冰面高程变化, 从而估算冰川体积变化[72]

3.6 遥感监测法

20世纪60年代以来, 随着遥感技术的快速发展以及3S技术在冰冻圈的广泛应用, 遥感监测成为快速获取冰川变化的关键手段[73]。常规的遥感监测不仅能获取冰川的长度、面积等二维参数, 也能利用遥感光学影像生成数字高程模型(DEM), 获取冰川厚度变化, 弥补了传统研究的不足。

3.4.1 不同源DEM观测冰川厚度与体积变化

遥感手段监测冰川体积变化主要通过多源地形数据和多时相遥感数据结合获取冰川区立体信息[41]。目前, 冰川区DEM的来源主要包括通过ASTER和SPOT影像获取立体像对生成冰川表面DEM数据和以SRTM-DEM数据为代表的雷达地形测绘数据。如利用SPOT、ASTER或者SPOT5-HRS影像生成DEM与利用地形图生成的DEM相比较获得不同时期冰川厚度变化[74~76] [* * ]]; 利用SRTM DEM评估了山地冰川厚度和体积变化[15]; 利用ICESat激光测高法监测冰川体积变化[77]; 利用航空像片生产的DEM与机载激光雷达生成的DEM比较分析冰川体积的变化[78]。随后ICESat卫星搭载的激光高度计GLAS数据测高精度达到分米级, 在冰川变化方面有着很强的应用前景。

在利用不同源的DEM数据求解冰川体积变化的方法主要包括以下4个方面:

(1)通过生成DEM模型得到每个冰川表面的高程分布函数, 按面积加权得到体积[79]

(2)将2期DEM数据进行偏差纠正后相减, 假设冰川面积不变, 与厚度变化相乘得到冰川体积变化[80]

(3)计算不同高程下DEM数据的差值, 按高程与厚度变化的关系计算到总体厚度变化值, 与早期面积相乘得到冰川体积变化[74]

(4)利用光学遥感数据获取冰川范围并对冰川范围求并集, 在并集范围内利用不同时期DEM求冰川厚度变化的平均信息, 进一步计算冰川体积变化[48]

在利用不同源DEM数据进行冰川体积计算的过程中, 虽然研究者对系统偏差进行了纠正, 但高程分布函数的方法较为复杂, 利用面积不变或者早期面积求体积变化的假设不符合实际情况[60]。利用不同时期冰川范围求并集得到冰川平均厚度变化, 与面积相乘得到冰川体积变化的方法较为简单易行, 克服了冰川面积变化的问题, 可对大范围冰川体积变化进行估算, 但这一方法缺乏实地观测数据的支持。

3.4.2 探地雷达测厚

利用地形图或遥感影像研究冰川体积变化的方法缺乏足够的实际钻孔和物探方法所缺的厚度数据, 不能对冰川体积进行精确研究。探地雷达技术的发展, 使得冰川体积的定量化研究成为可能, 不仅能探测冰川的跃动机制[81]、冰层的性质[82], 还可以进行冰川厚度及物质平衡测量[83]

对某一特定冰川体积测量应用最广泛的手段是探地雷达测厚与差分GPS同步定位。其原理是根据雷达探测和冰川介质的性质, 获得冰川厚度, 绘制冰川厚度等值线图并进行差值, 然后根据冰川边界信息, 对冰川厚度信息进行网格化算法[84], 计算冰川体积和平均厚度。这一方法获得冰川厚度信息较准确, 相对误差小于1.2%[85], 同时可以解决由于冰川太厚电磁波无法到达冰川底部的问题[86, 87]。在国内的应用主要集中在唐古拉山[88]和祁连山[89, 90], 应用的尺度小, 研究成果不多。利用雷达测厚可以弥补光学影像数据的不足, 全天时、全天候和不受大气传播和气候影响的特点, 测量得到的冰川厚度数据具有更高的准确性和适用性。但雷达数据获取的渠道有限, 数据处理复杂, 测量难度大, 限制了该方法的普遍应用。

4 结语

地表过程研究作为未来地球系统科学研究关注的重点和热点问题, 其关键地表过程的变化可以触发气候系统发生逆转, 导致气候变化问题进一步恶化, 如北极夏季海冰消融将加剧变暖并造成当地生态系统的变化等[91, 92]。冰川作为地表过程的重要因素之一, 不仅是全球和区域气候变化反应的指示器, 更与人类生活、环境变化密切相关。但是, 冰川的实地监测受制于极端气象和地形条件, 很难大范围实地开展。计算机技术的进步和遥感数据在现代冰川体积变化中的应用, 为冰川体积变化研究注入新动力, 研究的方法不断改进。冰川体积研究在极地冰盖和山地冰川研究中取得一系列研究成果, 直接反映了冰川储量的变化, 不仅影响区域水资源, 还可通过区域水循环的方式转化为对海平面的贡献。本文通过对现代冰川体积变化研究初步总结, 系统分析了冰川体积研究的不同方法及其特点, 重点分析利用遥感技术对冰川体积变化监测的不同手段。在冰川体积变化研究中, 传统测量方法主要利用花杆测量数据来计算冰川厚度变化和物质平衡, 可以直观反映出冰川厚度变化, 但此方法需要大量人力, 不利于大面积测量; 统计公式法虽然省时省力, 但面积— 体积的比例关系只针对某一区域的大部分冰川, 不适用于某一特定冰川; 冰川地形测量虽然数据可靠, 但操作成本高, 难以大范围使用; 随着数字高程模型和雷达技术的发展和应用, 现代冰川体积变化方法可通过提取遥感高程信息获得冰川区数字高程模型或运用雷达技术直接测量冰川厚度来估算冰川体积。遥感监测的方法可有效解决不能大面积进行冰川监测的困难, 也可获取冰川实际体积。

综观近年来现代冰川体积变化的研究进展, 今后的研究方向集中在以下3个方面:

(1)更高分辨率的雷达和光学影像可以用于冰川变化监测。传统的冰川观测方法虽然比较精确和可靠, 但难以大范围推广。随着卫星遥感技术的进步, 更高分辨率的雷达和光学影像的应用, 提高了冰川厚度获取的精确性。

(2)冰川体积研究方法从传统的实地测量向利用冰川区数字高程模型和运用雷达技术测厚转变, 更能发挥遥感监测快速、动态和范围大的特点, 是未来冰川体积研究的发展趋势。

(3)尽管传统的实地测量方法耗时、耗财、耗力, 但对于典型性冰川长时间序列的实地观测有利于研究冰川的二维或三维参数连续、精确的变化, 这些逐年、长时间序列的观测资料对于建立冰川变化对全球变化的响应模型和区域水量平衡模型显得尤为重要, 为进一步研究冰川响应气候变化、区域水量平衡以及海平面上升等问题提供依据。

The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献
[1] Paul F, Kääb A, Maisch M, et al. Rapid disintegration of Alpine glaciers observed with satellite data[J]. Geophysical Research Letters, 2004, 31: L21402, doi: DOI:10.1029/2004GL020816. [本文引用:1] [JCR: 3.982]
[2] Stahl K, Moore R. Influence of watershed glacier coverage on summer streamflow in British Columbia, Canada[J]. Water Resources Research, 2006, 42(6): W06201, doi: DOI:10.10.1029/2006WR005022. [本文引用:1] [JCR: 3.149]
[3] Yao Tand ong, Liu Shiyin, Pu Jianchen, et al. Recent glacier retreat in central Asia and its impact on water resources in northwestern China[J]. Science in China(Series D), 2004, 4(6): 535-543.
[姚檀栋, 刘时银, 蒲健辰, . 高亚洲冰川的近期退缩及其对西北水资源的影响[J]. 中国科学: D辑, 2004, 4(6): 535-543. ] [本文引用:3]
[4] Haeberli W, Beniston M. Climate change and its impacts on glaciers and permafrost in the Alps[J]. Ambio, 1998, 27: 258-265. [本文引用:1] [JCR: 2.295]
[5] Surazakov A, Aizen V. Estimating volume change of mountain glaciers using SRTM and map-based topographic data[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2006, 44: 2 991-2 995. [本文引用:1] [JCR: 3.467]
[6] Yao T, Thompson L, Yang W, et al. Different glacier status with atmospheric circulations in Tibetan Plateau and surroundings[J]. Nature Climate Change, 2012, 2(9): 663-667. [本文引用:1] [JCR: 14.472]
[7] IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis: Working Group I Contribution to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2014. [本文引用:1]
[8] Barnett T, Adam J, Lettenmaier D. Potential impacts of a warming climate on water availability in snow-dominated regions[J]. Nature, 2005, 438(7 066): 303-309. [本文引用:1] [JCR: 38.597]
[9] Anderson B, Lawson W, Owens I. Response of Franz Josef Glacier Ka Roimata o Hine Hukatere to climate change[J]. Global and Planetary Change, 2008, 63(1): 23-30. [本文引用:1] [JCR: 3.155]
[10] Ding Y, Liu S, Li J, et al. The retreat of glaciers in response to recent climate warming in western China[J]. Annals of Glaciology, 2006, 43: 97-105. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[11] Bolch T, Pieczonka T, Benn D. Multi-decadal mass loss of glaciers in the Everest area (Nepal Himalaya) derived from stereo imagery[J]. The Cryosphere, 2011, 5: 349-358. [本文引用:1]
[12] Xie Z, Shangguan D H, Zhang S, et al. Index for hazard of glacier lake outburst flood of Lake Merzbacher by satellite-based monitoring of lake area and ice cover[J]. Global and Planetary Change, 2013, 107: 229-237. [本文引用:1] [JCR: 3.155]
[13] Gao H, He X, Ye B, et al. Modeling the runoff and glacier mass balance in a small watershed on the Central Tibetan Plateau, China, from 1955 to 2008[J]. Hydrological Processes, 2012, 26: 1 593-1 603. [本文引用:1]
[14] Zhang S, Ye B, Liu S, et al. A modified monthly degree-day model for evaluating glacier runoff changes in China. Part I: model development[J]. Hydrological Processes, 2012, 26: 1 686-1 696. [本文引用:1]
[15] Radic′ v, Hock R. Regionally differentiated contribution of mountain glaciers and ice caps to future sea-level rise[J]. Nature Geoscience, 2011, 4: 91-94. [本文引用:2] [JCR: 12.367]
[16] Jacob T, Wahr J, Pfeffer W, et al. Recent contributions of glaciers and ice caps to sea level rise[J]. Nature, 2012, 482: 514-518. [本文引用:1] [JCR: 38.597]
[17] Bamber J. Climate change: Shrinking glaciers under scrutiny[J]. Nature, 2012, 482(7 386): 482-483. [本文引用:1] [JCR: 38.597]
[18] Moholdt G, Nuth C, Hagen J O, et al. Recent elevation changes of Svalbard glaciers derived from ICESat laser altimetry[J]. Remote Sensing of Environment, 2010, 114(11): 2 756-2 767. [本文引用:1] [JCR: 5.103]
[19] Wang Zongtai, Su Hongchao. Glaciers in the world and China: Distribution and their significance as water resources[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2003, 25(5): 498-503.
[王宗太, 苏宏超. 世界和中国的冰川分布及其水资源意义[J]. 冰川冻土, 2003, 25(5): 498-503. ] [本文引用:2] [CJCR: 1.301]
[20] Wu Tao, Kang Jianchen, Wang Fang, et al. The new progresses on global sea level change[J]. Advances in Earth Science, 2006, 21(7): 731-737.
[吴涛, 康建成, 王芳, . 全球海平面变化研究新进展[J]. 地球科学进展, 2006, 21(7): 731-737. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.388]
[21] Wen Jiahong, Sun Bo, Li Yuansheng, et al. Progress and prospect in mass balance studies of Antarctic ice sheet[J]. Journal of Ploar Research, 2004, 16(2): 114-126.
[温家洪, 孙波, 李院生, . 南极冰盖的物质平衡研究: 进展与展望[J]. 极地研究, 2004, 16(2): 114-126. ] [本文引用:1]
[22] Tang Xueyuan, Sun Bo, Li Yansheng, et al. Some recent progress of Antarctic ice sheet research[J]. Advances in Earth Science, 2009, 24(11): 1210-1218.
[唐学远, 孙波, 李院生, . 南极冰盖研究最新进展[J]. 地球科学进展, 2009, 24(11): 1210-1218. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.388]
[23] Velicogna I, Wahr J. Greenland mass balance from GRACE[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32: L18505, doi: DOI:10.9/2005GL023955. [本文引用:1] [JCR: 3.982]
[24] Chen J, Tapley B, Wilson C. Alaskan mountain glacial melting observed by satellite gravimetry[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2006, 248(1/2): 368-378. [本文引用:1] [JCR: 4.349]
[25] Zwally H, Schutz B, Abdalati W, et al. ICESat’s laser measurements of polar ice, atmosphere, ocean, and land [J]. Journal of Geodynamics, 2002, 34(3): 405-445. [本文引用:1] [JCR: 2.967]
[26] Bamber J, Bindschadler R. An improved elevation dataset for climate and ice-sheet modelling: Validation with satellite imagery[J]. Annals of Glaciology, 1997, 25: 439-444. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[27] Jezek K. Glaciological properties of the Antarctic ice sheet from RADARSAT-1 synthetic aperture radar imagery[J]. Annals of Glaciology, 1999, 29(1): 286-290. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[28] Liu H, Jezek K, Zhao Z. Radarsat Antarctic Mapping Project Digital Elevation Model Version 2[Z]. Boulder, USA: National Snow and Ice Data Center, 2001. [本文引用:1]
[29] Lythe M, Vaughan D. BEDMAP: A new ice thickness and subglacial topographic model of Antarctica[J]. Journal of Geophysical Research, 2001, 106(B6): 11 335-11 351. [本文引用:1]
[30] Li Jiancheng, Fan Chunbo, Chu Yonghai, et al. Precision time transfer methods based on geodetic time and frequency transfer receivers[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan University, 2008, 33(3): 227-228.
[李建成, 范春波, 褚永海, . ICESat卫星确定南极冰盖高程模型研究[J]. 武汉大学学报: 信息科学版, 2008, 33(3): 227-228. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.779]
[31] Huang Lei, Li Zhen, Zhou Jianmin, et al. Glacier change monitoring using SAR: An overview[J]. Advances in Earth Science, 2014, 29(9): 985-994.
[黄磊, 李震, 周建民, . SAR监测冰川变化研究进展[J]. 地球科学进展, 2014, 29(9): 985-994. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.388]
[32] Thomas R, Akins T, Csatho B, et al. Mass balance of the Greenland ice sheet at high elevations[J]. Science, 2000, 289: 426-428. [本文引用:1]
[33] Zwally H, Abdalati W, Herring T, et al. Surface melt-induced acceleration of Greenland ice-sheet flow[J]. Science, 2002, 297: 218-222. [本文引用:1]
[34] Rignot E, Thomas R. Mass balance of polar ice sheets[J]. Science, 2002, 297: 1 502-1 506. [本文引用:1]
[35] Davis C, Li Y, McConnell J, et al. Snowfall driven growth in east Antarctic ice sheet mitigates recent sea-level rise[J]. Science, 2005, 308: 1 898-1 901. [本文引用:1]
[36] Huang Hailan, Wang Zhengtao, Jin Taoyong, et al. Determination of polar ice sheet height change from ICESat altimetry data[J]. Geomatics and Information Science of Wuhan Uninversity, 2012, 37(10): 1 222-1 251.
[黄海兰, 王正涛, 金涛勇, . 利用ICESat激光测高数据确定极地冰盖高程变化[J]. 武汉大学学报: 自然科学版, 2012, 37(10): 1 222-1 251. ] [本文引用:1]
[37] Chen J, Wilson C, Blankenship D, et al. Accelerated Antarctic ice loss from satellite gravity measurements[J]. Nature Geoscience, 2009, 2(12): 859-862. [本文引用:1] [JCR: 12.367]
[38] Liu Shiyin, Ding Yongjian, Ye Baisheng, et al. Regional characteristics of glacier mass balance variations in high Asia[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2000, 22(2): 98-104.
[刘时银, 丁永建, 叶佰生, . 高亚洲地区冰川物质平衡变化特征研究[J]. 冰川冻土, 2000, 22(2): 98-104. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.301]
[39] Racoviteanu A, Manley W, Arnaud Y, et al. Evaluating digital elevation models for glaciologic applications: An example from Nevado Coropuna, Peruvian Andes[J]. Global and Planetary Change, 2007, 59: 110-125. [本文引用:1] [JCR: 3.155]
[40] Rivera A, Benham T, Casassa G, et al. Ice elevation and areal changes of glaciers from the Northern Patagonia icefield, Chile[J]. Global and Planetary Change, 2007, 59(1): 126-137. [本文引用:1] [JCR: 3.155]
[41] Wang Y, Hou S, Hong S, et al. Glacier extent and volume change (1966-2000) on the Su-lo Mountain in Northeastern Tibetan Plateau, China[J]. Journal of Mountain Science, 2008, 5: 299-309. [本文引用:2] [CJCR: 0.736]
[42] Wang Yiting, Chen Xiuwan, Bo Yancheng, et al. Monitoring glacier volume change based on multi source DEM and multi temporal remote sensing images[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2010, 32(1): 127-132.
[王祎婷, 陈秀万, 柏延臣, . 多源DEM和多时相遥感影像监测冰川体积变化——以青藏高原那木纳尼峰地区为例[J]. 冰川冻土, 2010, 32(1): 127-132. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.301]
[43] Pand ey A,  Ghosh S, Nathawat M, et al. Area change and thickness variation over pensilungpa glacier (J&K) using remote sensing[J]. Journal of the Indian Society of Remote Sensing, 2012, 40(2): 245-255. [本文引用:1] [JCR: 0.344]
[44] Ma Linglong, Tian Lide, Yang Wei, et al. Measuring the depth of Guren Hekou Glacier in the south of the Tibetan Plateau using GPR and estimating its volume based on the outcomes[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2008, 30(5): 784-788.
[马凌龙, 田立德, 杨威, . 青藏高原南部羊八井古仁河口冰川GPR测厚及冰川体积估算[J]. 冰川冻土, 2008, 30(5): 784-788. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.301]
[45] Ma L, Tian L, Pu J, et al. Recent area and ice volume change of Kangwure Glacier in the middle of Himalayas[J]. Chinese Science Bulletin, 2010, 55(20): 2 089-2 096. [本文引用:1] [CJCR: 0.95]
[46] Cao B, Pan B T, Wang J, et al. Changes in the glacier extent and surface elevation along the Ningchan and Shuiguan River source, eastern Qilian Mountains, China[J]. Quaternary Research, 2014, 81(3): 531-537. [本文引用:1] [JCR: 2.204]
[47] Gärtner-Roer I, Naegeli K, Huss M, et al. A database of worldwide glacier thickness observations[J]. Global and Planetary Change, 2014, 122: 330-344. [本文引用:1] [JCR: 3.155]
[48] Huss M, Farinotti D. Distributed ice thickness and volume of all glaciers around the globe[J]. Journal of Geophysical Research: Earth Surface(2003-2012), 2012, 117: F04010, doi: DOI:10.9/2012JF002523. [本文引用:2]
[49] Zong Jibiao, Ye Qinghua, Tian Lide. Recent Naimona’Nyi Glacier surface elevation changes on the Tibetan Plateau based on ICESat/GLAS, SRTM DEM and GPS measurements[J]. Chinese Science Bullitin, 2013, 58: 2108-2118.
[宗继彪, 叶庆华, 田立德. 基于ICESat/GLAS, SRTM DEM和GPS观测青藏高原纳木那尼冰面高程变化(2000—2010年)[J]. 科学通报, 2014, 59(21): 2108-2118. ] [本文引用:1]
[50] He Chunyang, Ding Yongjian, Li Xin. A visualized computation method for glacier variation[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 1999, 21(2): 170-174.
[何春阳, 丁永建, 李新. 冰川变化可视化计算方法研究[J]. 冰川冻土, 1999, 21(2): 170-174. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.301]
[51] Grinsted A. An estimate of global glacier volume[J]. The Cryosphere, 2013, 7: 141-151. [本文引用:1]
[52] Wen Jiahong, Kang Jiancheng, Sun Bo. Recent progress in the study on Antarctic glaciology and global change[J]. Chinese Journal of Ploar Research, 1997, 9(3): 223-237.
[温家洪, 康建成, 孙波. 南极冰川学与全球变化研究新进展[J]. 极地研究, 1997, 9(3): 223-237. ] [本文引用:1]
[53] Yang Daqing. On the mass balance of 50 mountain glaciers in the northern hemisphere[J]. Advances in Water Science, 1992, 3(3): 162-165.
[杨大庆. 北半球50条山地冰川近期的物质平衡状况[J]. 水科学进展, 1992, 3(3): 162-165. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.23]
[54] Liu Shiyin, Ding Yongjian, Li Jing, et al. Glaciers in response to recent climate warming in western China[J]. Quaternary Sciences, 2006, 26(5): 763-771.
[刘时银, 丁永建, 李晶, . 中国西部冰川对近期气候变暖的响应[J]. 第四纪研究, 2006, 26(5): 763-771. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.911]
[55] Grinsted A. An estimate of global glacier volume[J]. The Cryosphere, 2013, 7(1): 141-151. [本文引用:1]
[56] Erasov N. Method to determine the volume of mountain glaciers[J]. Materialy Glyatsiologicheskikh Issledovanii: Khronika, Obsuzhdeniya, 1968, 14: 307-308. [本文引用:1]
[57] Macheret Y, Zhuravlev A. Radio echo-sounding of Svalbard Glaciers[J]. Journal of Glaciology, 1982, 28: 295-314. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[58] Chizhov O, Kotlyakov V. Studies of the Antarctic and present-day concepts of global glaciations[J]. Annals of Glaciology, 1983, 3: 50-53. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[59] Chen J, Ohmura A. Estimation of Alpine glacier water resources and their change since the 1870s[J]. International Association of Hydrological Sciences Publications, 1990, 193: 127-135. [本文引用:1]
[60] Bahr D B. Global distributions of glacier properties: A stochastic scaling paradigm[J]. Water Resources Research, 1997, 33(7): 1 669-1 679. [本文引用:1] [JCR: 3.149]
[61] Liu Shiyin, Shen Yongping, Sun Wenxin, et al. Glacier variation since the maximum of the little ice age in the western Qinlian Mountains, northwestern China[J]. Journal of Glaciology and Geocryology, 2002, 24(3): 227-233.
[刘时银, 沈永平, 孙文新, . 祁连山西段小冰期以来的冰川变化研究[J]. 冰川冻土, 2002, 24(3): 227-233. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.301]
[62] Radic[DD(-*2]′[][DD)] V, Hock R. Regional and global volumes of glaciers derived from statistical upscaling of glacier inventory dataRadic V, Hock R. Regional and global volumes of glaciers derived from statistical upscaling of glacier inventory data[J]. Journal of Geophysical Research: Earth Surface(2003-2012), 2010, 115(F1): F01010, doi: DOI:10.1029/2009JF001373. [本文引用:1]
[63] Pfeffer W, Arendt A, Bliss A, et al. The rand olph glacier inventory: A globally complete inventory of glaciers[J]. Journal of Glaciology, 2014, 60(221): 537-552. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[64] Müller F, Caflisch T, Müller G. Firn und Eis der Schweizer Alpen: Gletscherinventar Ergaenzungsban-fotoliste[M]. ETH, Geographisches Institut, 1976. [本文引用:1]
[65] Wang Zongtai. Glacier Inventory of China—Qilian Mountains[M]. Lanzhou: Lanzhou Institute of Glacial Permafrost, Chinese Academy of Sciences, 1981.
[王宗太. 中国冰川目录——祁连山区[M]. 兰州: 中国科学院兰州冰川冻土研究所, 1981. ] [本文引用:1]
[66] Michel R, Rignot E. Flow of Moreno Glaciar, Argentina, from repeat-pass shuttle imaging radar images: Comparison of the phase correlation method with radar interferometry[J]. Journal of Glaciology, 1999, 45(149): 93-100. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[67] Krabill W, Abdalati W, Frederick E, et al. Greenland ice sheet: High-elevation balance and peripheral thinning[J]. Science, 2000, 289(5 478): 428-430. [本文引用:1]
[68] Zhang S, Dongchen E D, Wang Z, et al. Surface topography around the summit of Dome A, Antarctica, from real-time kinematic GPS[J]. Journal of Glaciology, 2007, 53(180): 159-160. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[69] Wang Puyu, Li Zhongqin, Li Huilin. Ice volume changes and their characteristics for representative glacier against the background of climatic warming—A case study of Urumqi Glacier No. 1, Tianshan, China[J]. Journal of Natural Resources, 2011, 26(7): 1 190-1 198.
[王璞玉, 李忠勤, 李慧林. 气候变暖背景下典型冰川储量变化及其特征——以天山乌鲁木齐河源1号冰川为例[J]. 自然资源学报, 2011, 26(7): 1190-1198. ] [本文引用:1] [CJCR: 2.407]
[70] Ai Songtao, Wang Zemin, E’ Dongchen, et al. Topographic survey on the surface of glacier Austre Lovénbreen and Pedersenbreen in Svalbard based on GPS method[J]. Chinese Journal of Polar Research, 2012, 24(1): 54-59.
[艾松涛, 王泽民, 鄂栋臣, . 基于GPS的北极冰川表面地形测量与制图[J]. 极地研究, 2012, 24(1): 54-59. ] [本文引用:1] [CJCR: 0.485]
[71] Fischer A. Calculation of glacier volume from sparse ice-thickness data applied to Schaufelferner, Austria[J]. Journal of Glaciology, 2009, 55(191): 453-460. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[72] Wang Puyu, Li Zhongqin, Cao Min, et al. Ice surface-elevation changes of Glacier No. 4 of Sigong River in Bogda, Tianshan Mountains, during the last 50 years[J]. Arid Land Geography, 2011, 34(3): 465-470.
[王璞玉, 李忠勤, 曹敏, . 近50a来天山博格达峰地区四工河4号冰川表面高程变化特征[J], 干旱区地理, 2011, 34(3): 465-470. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.445]
[73] Raup B, Kääb A, Kargel J, et al. Remote sensing and GIS technology in the Global Land Ice Measurements from Space (GLIMS) Project[J]. Computers & Geosciences, 2007, 33(1): 104-125. [本文引用:1]
[74] Berthier E, Arnaud Y, Baratoux D, et al. Recent rapid thinning of the "Mer De Glace" glacier derived from satellite optical images[J]. Geophysical Research Letters, 2004, 31(17): L17401, doi: DOI:10.1029/2004GL020706. [本文引用:1] [JCR: 3.982]
[75] Kääb A. Glacier volume changes using ASTER optical stereo. A test study in Eastern Svalbard[C]//IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS), 2007: 3 994-3 996. [本文引用:1]
[76] Berthier E, Toutin T. SPOT 5-HRS digital elevation models and the monitoring of glacier elevation changes in North-West Canada and South-East Alaska[J]. Remote Sensing of Environment, 2008, 112: 2443-2454. [本文引用:1] [JCR: 5.103]
[77] Moholdt G, Nuth C, Hagen J O, et al. Recent elevation changes of Svalbard glaciers derived from ICESat laser altimetry[J]. Remote Sensing of Environment, 2010, 114(11): 2756-2767. [本文引用:1] [JCR: 5.103]
[78] Foy N, Copland L, Zdanowicz C, et al. Recent volume and area changes of Kaskawulsh Glacier, Yukon, Canada[J]. Journal of Glaciology, 2011, 57(203): 515-525. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[79] Khalsa S, Dyurgerov M, Khromova T, et al. Space based mapping of glacier changes using ASTER and GIS tools[J]. IEEE Transactionson Geosciences and Remote Sensing, 2004, 42(10): 2177-2183. [本文引用:1]
[80] Berthier E, Arnaud Y, Kumar R, et al. Remote sensing estimates of glacier mass balances in the Himachal Pradesh (Western Himalaya, India)[J]. Remote Sensing of Environment, 2007, 108: 327-338. [本文引用:1] [JCR: 5.103]
[81] Woodward J, Murray T, Roger A, et al. Glacier surge mechanisms inferred from ground-penetrating radar: Kongsvgen, Svalbard[J]. Journal of Glaciology, 2003, 49(167): 473-480. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[82] Siegert M,  Fujita S. Internal ice-sheet radar layer profiles and their relation to reflection mechanisms between Dome C and the Transantarctic Mountains[J]. Journal of Glaciology, 2001, 47(157): 205-212. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[83] Jean F P, Jon Ove Hagen, Melvold K, et al. A mean net accumulation pattern derived from radioactive layers and radar sounding on Austfonna, Nordaustland et Svalbard[J]. Journal of Glaciology, 2001, 47(159): 555-566. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[84] He Maobing, Sun Bo, Yang Yaxin, et al. Ice thickness determination and analysis of No. 1 glacier at the source of Urumchi River, Tianshan by ground penetrating radar[J]. Journal of East China Institute of Technology, 2004, 27(3): 235-339.
[何茂兵, 孙波, 杨亚新, . 天山乌鲁木齐河源1号冰川探地雷达测厚及其数据分析[J]. 东华理工学院学报, 2004, 27(3): 235-339. ] [本文引用:1]
[85] Sun Bo, He Maobing, Zhang Peng, et al. Determination of ice thickness, subice topography and ice volume at glacier No. 1 in the Tianshan, China, by ground penetrating radar[J]. Journal of Ploar Research, 2003, 15(1): 35-44.
[孙波, 何茂兵, 张鹏, . 天山1号冰川厚度和冰下地形探测与冰储量分析[J]. 极地研究, 2003, 15(1): 35-44. ] [本文引用:1]
[86] Casassa G, Rivera A, Acuna C, et al. Elevation change and ice flow at horseshoe Valley, Patriothills, West Antarctica[J]. Annals of Glaciology, 2004, 39: 20-28. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[87] Andres R, Zamora R, Camilo R, et al. Glaciological investigations on Union Glacier, Ellsworth Mountains, West Antarctica[J]. Annals of Glaciology, 2010, 51(55): 91-96. [本文引用:1] [JCR: 1.87]
[88] Shangguan D, Liu S, Ding Y, et al. Thinning and retreat of Xiao Dongkemadi glacier, Tibetan Plateau, since 1993[J]. Journal of Glaciology, 2008, 54(188): 949-951. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[89] Li J, Liu S, Shangguan D, et al. Identification of ice elevation change of the Shuiguan River No. 4 Glacier in the Qilian Mountains, China[J]. Journal of Mountain Science, 2010, 7(4): 375-379. [本文引用:1] [CJCR: 0.736]
[90] Shangguan D, Liu S, Ding Y, et al. Changes in the elevation and extent of two glaciers along the Yanglonghe River, Qilian Shan, China[J]. Journal of Glaciology, 2010, 56(196): 309-317. [本文引用:1] [JCR: 2.882]
[91] Ding Yongjian, Zhou Chenghu, Shao Ming’an, et al. Studies of earth surface processes: Progress and prospect[J]. Advances in Earth Science, 2013, 28(4): 407-419.
[丁永建, 周成虎, 邵明安, . 地表过程研究进展与趋势[J]. 地球科学进展, 2013, 28(4): 407-419. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.388]
[92] Ma Yaoming, Hu Zeyong, Tian Lide, et al. Study progresses of the Tibet Plateau climate system change and mechanism of its impact on East Asia[J]. Advances in Earth Science, 2014, 29(2): 207-215.
[马耀明, 胡泽勇, 田立德, . 青藏高原气候系统变化及其对东亚区域的影响与机制研究进展[J]. 地球科学进展, 2014, 29(2): 207-215. ] [本文引用:1] [CJCR: 1.388]