基于卫星测高与ERA5再分析的青藏高原湖冰厚度首次表征

《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》：A first characterization of lake ice thickness on the Tibetan Plateau by leveraging satellite altimetry and ERA5 reanalysis

　　

湖冰厚度（Lake ice thickness, LIT）是冰冻圈与水文过程的关键指示因子，但其在青藏高原（Tibetan Plateau, TP）上的大范围定量长期受限于观测不足。本研究利用多任务雷达测高数据集，包括Jason-3、Sentinel-3A/B、Sentinel-6A和SWOT，首次实现了青藏高原湖冰厚度的基于卫星测高制图。研究采用数值波形拟合算法，从测高波形中反演湖冰厚度，并结合多阶段质量控制，构建了2016—2024年170个湖泊的湖冰厚度时间序列。交叉验证表明，基于测高反演的湖冰厚度具有较高的一致性与可靠性。总体而言，年最大湖冰厚度均值介于0.28—0.78 m之间，且总体上随湖泊面积增大而减小、随海拔升高而增加。随后，研究人员利用测高反演湖冰厚度对ERA5-Land再分析的湖冰厚度估计进行校正，以重建长期湖冰厚度时间序列。进一步分析表明，过去30年间整体变薄速率为–0.8 mm yr^?1，其中气温是主导驱动因子（57.6%），其次为长波辐射（24.1%）和短波辐射（17.6%）。本研究首次提供了覆盖青藏高原、具有一致性且基于观测的湖冰厚度定量结果，为湖冰厚度基础认知提供了关键见解。所得数据集为未来评估变暖气候背景下青藏高原湖泊响应奠定了重要基础。

本文发表于《International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation》，围绕青藏高原湖冰厚度（Lake ice thickness, LIT）的区域尺度定量表征展开。湖冰作为湖泊系统中连接冰冻圈、大气圈与水圈的重要界面，其厚度变化不仅影响蒸发、降水、热量交换和反照率等关键物理过程，也会进一步影响区域水安全、气候反馈和生态稳定性。青藏高原被称为“亚洲水塔”和“第三极”，拥有数量众多、海拔极高的高寒湖泊，是气候变化敏感区。然而，与湖冰覆盖（Lake ice cover, LIC）相比，湖冰厚度的区域尺度观测极为稀缺。传统钻孔和站点观测方法成本高、难以持续，且近岸测值往往难以代表整个湖泊；现有模型虽然可提供估计，但常依赖外部强迫条件，难以充分表征湖深、湖盆形态、冰雪结构等关键静态属性，导致结果存在较大不确定性。因此，建立一种适用于高寒、偏远、薄冰湖泊区域的观测型LIT反演体系，是开展本研究的直接动因。

研究人员针对这一关键空白，首次综合利用多源卫星雷达测高数据，对青藏高原170个湖泊2016—2024年的LIT进行了反演，并在此基础上对ERA5-Land再分析数据进行校正，进一步重建了1990—2024年的长期LIT序列。研究表明，多任务测高数据能够稳定捕捉青藏高原湖冰厚度的季节生长与空间差异特征；青藏高原大多数湖泊的年最大LIT低于1.0 m，95%的湖泊位于0.28—0.78 m之间；LIT随湖泊面积增大而减小，随海拔升高而增加；过去30余年区域整体表现出普遍但较弱的变薄趋势，平均速率为–0.8 mm yr^?1。研究还识别出气温是控制LIT变化的首要气象因子，辐射过程次之，湖泊自身形态尤其水深则通过调节热惯性对冰厚产生重要影响。该研究的重要意义在于，首次建立了青藏高原区域尺度、基于观测约束且时序一致的湖冰厚度数据框架，为高原湖泊气候响应研究提供了新的数据基础和方法路径。

从技术方法看，研究主要采用了四类关键手段。其一，基于Jason-3、Sentinel-3A/B、Sentinel-6A和SWOT星载Ku波段雷达测高波形，利用数值波形拟合算法反演LIT；其二，通过脉冲峰锐度（pulse peakiness, PP）筛选、3-MAD异常值剔除和沿轨标准差过滤等步骤实施多级质量控制；其三，将2016年后的测高LIT与ERA5-Land湖冰厚度产品逐日配对，构建比例校正关系并回推1990年以来的长期时序；其四，结合Sentinel-1合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）影像、Sentinel-2光学影像、已有岸边钻孔观测和湖泊水深资料开展交叉验证，并使用多元线性回归（multiple linear regression, MLR）和FLake模型分析气象驱动与湖深效应。样本队列为青藏高原170个湖泊。

在结果部分，论文首先给出了“3.1. Validation and reliability assessment”的研究结论。研究人员指出，在缺乏大范围原位观测的情况下，多任务测高之间的一致性是检验反演可靠性的核心证据。

在“3.1.1. Overall cross validation of lake-averaged LIT”中，研究人员比较了多星、多轨道条件下湖泊平均LIT的相对差异。结果显示，各组合相对差异均值为27%，中位数为18%，85%的组合低于50%，说明不同测高任务和轨道所得结果总体一致。对Eling Lake和Sengli Co两个代表性湖泊的分析进一步表明，不同传感器无论采用低分辨率模式（low-resolution mode, LRM）还是SAR模式，均能捕捉到相似的季节性增厚过程。尽管不同轨道覆盖湖区位置与过境日期存在差异，综合多源数据后仍可提高LIT估计的稳健性与代表性。

在“3.1.2. Cross validation of along-track LIT profiles”中，研究重点评估了沿轨LIT空间剖面的真实性。Eling Lake的影像和湖底地形资料显示，湖冰冻结通常先从湖岸及浅水区开始，而融解则多发生于中央和西部深水区。三条时间相近、位置相邻的测高轨道都识别出东南角局部较厚的冰层，说明测高反演能够捕捉湖内空间异质性。进一步将LIT与Sentinel-2短波波段数字值（digital number, DN）回归后发现两者呈正相关，R²=0.66，表明影像与测高对冰况空间信号的识别具有一致性，但光学短波对厚冰的灵敏度有限，这反衬出雷达测高获取垂向结构信息的优势。

在“3.1.3. Validation of corrected ERA5 reanalysis”中，研究人员将ERA5原始结果、测高校正后的结果与有限原位观测进行比较。结果表明，ERA5对Eling Lake和Qinghai Lake的LIT存在明显高估，经校正后偏差显著降低，其中Qinghai Lake和Eling Lake相对于原位观测的均方根误差（root mean square error, RMSE）分别为0.08 m和0.14 m。作者同时强调，由于原位观测为岸边点位，而测高与ERA5代表的是沿轨平均和湖泊平均，空间不匹配限制了原位数据作为严格验证基准的能力。

在“3.2. Spatial distribution of annual maximum LIT”中，论文系统揭示了1990—2024年青藏高原年最大LIT的空间格局。研究发现，所有研究湖泊的最大LIT均低于1.0 m，95%的湖泊集中在0.28—0.78 m之间，Qinghai Lake、Eling Lake和Nam Co等典型湖泊的结果与已收集观测较为吻合。按流域统计，黄河流域中位LIT最高，为0.67 m，雅鲁藏布江流域次之，为0.61 m，长江流域最低，为0.46 m。值得注意的是，LIT并未呈现明确的纬向递减规律，这与部分既有模型研究不同，提示区域水热条件可能比纬度梯度更为关键。定量关系上，湖泊面积每增加1个数量级，平均LIT约减小0.19 m；海拔每升高1000 m，LIT约增加0.11 m，说明热容量与高寒环境共同塑造了高原湖冰厚度分布。

在“3.3. Long-term trend of annual maximum LIT”中，研究人员重建并分析了过去三十余年的长期变化趋势。结果显示，所有湖泊的年最大LIT总体均呈下降趋势，平均变薄速率为–0.8 ± 0.75 mm/yr。Dochen Tso的减薄最快，达到–6.42 mm/yr。空间上，雅鲁藏布江流域减薄最显著，其次为黄河流域。相比之下，一些较高纬区域流域减薄较缓。不同海拔分组之间的趋势差异在统计上并不显著，说明海拔虽然显著影响LIT绝对值，却未必主导其长期变化趋势。研究还分析了厄尔尼诺—南方涛动（El Ni?o–Southern Oscillation, ENSO）影响，结果未发现区域LIT趋势与ENSO指数存在显著线性相关，但在某些ENSO影响时段，年际波动明显增强，反映出LIT对大尺度气候强迫的响应具有较强时空异质性和非线性。

在讨论部分“4.1. LIT driven by meteorological factors and lake properties”中，作者从湖—气界面能量平衡出发解释LIT形成与变化机制。研究通过MLR分析指出，气温是解释LIT变化最重要的因子，贡献率达57.6%；长波辐射和短波辐射分别贡献24.1%和17.6%；风速作用极弱，仅为0.6%。这表明过去30年的LIT变化主要受热力学强迫控制。极端厚冰与薄冰年份的比较表明，不同气象因子对冰厚的促进或抑制作用并非单向稳定，而是受雪层、冰面状态、反照率及湍流交换等条件共同调节。作者进一步利用FLake淡水湖模型开展数值试验，证明水深是制约LIT的重要湖泊内禀属性：深湖因热储量更大、垂向传导较弱，通常形成较薄冰层；浅湖降温更快，更易形成厚冰。这一结果也解释了ERA5在高原湖泊LIT估计中的部分误差来源，因为相关再分析产品对真实湖深的描述较为粗略。

在“4.2. The uncertainty and limitation”中，论文对不确定性来源进行了较为全面的归纳。首先，ERA5所依赖的小湖模型框架较为简化，湖深、盐度、湖盆形态和水体透明度等关键静态参数未被显式精确表达，可能导致冻结和消融时间以及冰厚估计偏差。其次，雷达测高反演受雪、冰、水介电特性及结构差异影响，在积雪覆盖、部分融化及极薄冰条件下，雷达穿透与回波形态更为复杂，从而增加LIT反演不确定性。再次，晚冬和初融期冰雪物理性质快速演化，可能产生多层介电结构和额外反射界面，增加冰—水界面识别难度。因此，作者提醒在解释薄冰值和短期异常时应保持谨慎。未来研究需要更高分辨率强迫数据、更准确的冰雪属性描述以及更具过程表征能力的模型，同时扩展湖泊样本规模。论文还指出，SWOT任务对青藏高原湖泊具有近乎全面覆盖潜力，将成为后续研究的重要数据来源。

论文结论部分可译为：本研究首次利用多任务卫星雷达测高实现了青藏高原湖冰厚度的区域制图。通过融合测高反演LIT与ERA5再分析，研究人员重建了170个湖泊1990—2024年时间上连续一致的LIT序列。主要结论如下：第一，多任务测高所得LIT具有良好一致性，中位差异为18%；经测高校正后的ERA5再分析质量较高，在Qinghai Lake和Eling Lake的RMSE分别为8 cm和14 cm。第二，测高沿轨观测揭示出明显的LIT空间异质性，表明传统点位观测代表性有限。第三，研究湖泊中95%的多年平均年最大LIT介于0.28—0.78 m之间，且LIT随湖泊面积增大而减小、随海拔升高而增加，平均每千米海拔增幅对应0.11 m冰厚增加。第四，过去30年中，年最大LIT总体呈广泛但较弱的减薄趋势，速率为–0.8 mm yr^?1，且在整个海拔梯度上无统计显著差异。第五，气温是LIT变化的主导热力学控制因子，长波和短波辐射具有次级作用，而湖泊形态特征，尤其水深，则通过调节湖泊热惯性和热交换过程对这些变化进行调制。总体而言，尽管测高距离分辨率、雪盖影响以及ERA5再分析仍带来一定不确定性，本研究证明了利用雷达测高开展大尺度LIT监测的可行性。所构建的数据集与反演框架为推进青藏高原湖冰研究、深化气候—湖泊相互作用认识提供了重要基础。