中国西北部塔里木盆地东南部的冰川分布与变化

《Research in Cold and Arid Regions》：Glacier distribution and changes in the southeastern Tarim Basin, Northwestern China

　　钱旺 | 李中山 | 蔡彦军 | 郑鑫展 | 西娟伟 | 姜新梅 | 梁奇斌 | 王飞腾 | 杨叶飞 | 陈伟 | 赵卫波
中国甘肃省兰州市西北师范大学地理与环境科学学院，邮编730070

**摘要**
东南塔里木盆地作为塔里木盆地的重要组成部分，由于其冰川变化，在该地区的水资源和生态安全中发挥着关键作用。本研究基于2020年新疆冰川清单（CGI-XJ2020），系统分析了2020年这一区域冰川的分布特征，并结合第一次和第二次中国冰川清单数据，研究了1970年至2020年间冰川的变化情况。结果显示，2020年东南塔里木盆地共有2,164条冰川，总面积为2,229.45平方公里，冰川体积为118.52立方公里。冰川总面积的不确定性为±52.26平方公里，约占总面积的±2.34%。1970年至2010年间，无碎屑覆盖的冰川面积减少了67.77平方公里，年均减少率为0.10%；2010年至2020年间，冰川面积进一步减少了11.21平方公里，年均减少率为0.07%。

**1. 引言**
冰川作为调节径流的固体储库，是西北 China 干旱地区最重要的淡水资源（Shen et al., 2002; Li et al., 2010）。近年来，在全球变暖的背景下，中国西北部的冰川普遍经历了加速退缩的趋势（Wang et al., 2013）。塔里木盆地是一个典型的内陆河流系统，其水文模式发生了深刻变化——从九源一流转变为四源一流的水文系统（Gao et al., 2010; Zhang et al., 2017）。东南塔里木盆地由一系列发源于昆仑山脉和阿尔金山脉北坡的内陆河流域组成，最终汇入塔里木盆地的南部和东部边缘。该地区主要由克里亚河和喀尔干河流域及其支流构成。克里亚河是玉田县最大的河流，其下游支流维持着达里阿博伊绿洲——这是深入塔克拉玛干沙漠的唯一天然绿色走廊，也是阻挡沙漠扩张的关键屏障（Zhou et al., 1995; Ling et al., 2012; Nie et al., 2021; Yin et al., 2021）。喀尔干河是巴音戈林蒙古自治州和塔里木河下游绿洲地带的重要生命线，与塔里木河一起，形成了阻止沙漠向南扩展的生态屏障，稳定了且末县和若羌县的绿洲（Zhu et al., 2010; Fan et al., 2014）。行政上，该地区包括六个县级行政单位：巴音戈林蒙古自治州的且末县和若羌县，以及和田市的和田县、于田县和民丰县，总人口约为81万。这些地区隶属于昆仑山北麓经济带，是新时代国家丝绸之路经济带和新疆周边塔里木经济带的关键区域（Zhu et al., 2024）。然而，水资源短缺仍然是区域发展的主要限制因素。该地区的水资源主要依赖来自昆仑山和阿尔金山北坡的冰川融水（Yang et al., 1989）。因此，在持续气候变化背景下，对东南塔里木盆地冰川分布及其变化的全面分析尤为重要。

根据基于航空影像和相关数据集编制的第一次中国冰川清单（CGI-1），东南塔里木盆地共有1,368条冰川，总面积为2,132.59平方公里（Yang et al., 1994）。第二次中国冰川清单（CGI-2）使用Landsat卫星数据记录了1,959条冰川，总面积为2,187.09平方公里（Guo et al., 2015），冰川数量和面积均超过了CGI-1的统计数据。这种差异主要是由于数据来源和提取方法的差异，以及该地区冰川变化相对较小所致。先前的研究表明，1970年至1999年间，卡拉米兰河-克里亚河流域的冰川面积减少了2.86%，年均减少率为0.10%（Xu et al., 2006）。在盆地位于昆仑山脉南缘的最高峰乌卢格穆扎格峰附近，1972年至2011年间冰川面积变化相对稳定，年均减少率为0.02%/年±0.06%/年（Jiang et al., 2019; Guo et al., 2023）。在阿尔金山脉东部，自2000年以来年均冰川减少率低于0.2%，显示出减缓趋势（Tian et al., 2021）。总体而言，与新疆其他地区相比，该盆地的冰川较为稳定（Zhu et al., 2024）。然而，现有研究主要集中在南部山脉或小流域。此外，冰川清单更新的延迟和有限的实地测量限制了我们对东南塔里木盆地冰川分布和变化的全面理解。

本研究使用2020年新疆冰川清单（CGI-XJ2020），结合CGI-1和CGI-2的数据，系统分析了1970年至2020年间东南塔里木盆地冰川的分布和变化特征。CGI-XJ2020利用高分辨率的中国卫星图像（包括GF-1、GF-6和ZY-3卫星图像，空间分辨率为2米）来勾勒冰川轮廓，提高了区分无碎屑覆盖和有碎屑覆盖冰川的准确性（Li et al., 2025）。本研究是首次将CGI-XJ2020数据应用于东南塔里木盆地。

**2. 研究区域**
东南塔里木盆地（图1）位于北纬35°17′–39°57′，东经80°06′–89°41′之间。它西邻和田河流域，南接喀喇丹河流域，向东延伸至罗普努尔南缘的米兰河（An et al., 1994; Yang et al., 1994）。该地区的冰川主要分布在昆仑山脉和阿尔金山脉上，这两条山脉构成了青藏高原的东北边界，呈东西走向。乌卢格穆扎格峰是昆仑山脉东部的最高峰，位于新疆与西藏的边界上，呈不规则金字塔形，主山脊朝向东北-西南方向，海拔达6,973米。其南北坡上的冰川通过山脊相连，形成了一个广阔的平顶冰川复合体（Xie et al., 2010; Li et al., 2025）。阿尔金山脉呈西南-东北走向，构成了塔里木盆地和喀喇丹盆地的边界（Zhu et al., 2013; Hu et al., 2017），平均海拔超过4,000米（Tian et al., 2021）。

**3. 数据与方法**
3.1. 数据
3.1.1. CGI-XJ2020
该数据集中的冰川轮廓来源于2020年8月至9月期间获取的26幅GF-1、6幅GF-6和5幅ZY-3高分辨率卫星图像（分辨率优于2米）。冰川边界通过手动视觉解译方法确定（Bhambri et al., 2011; Paul et al., 2011）。所有图像均经过辐射校正、大气校正、几何校正和正射校正处理（Yan et al., 2020）。为了最大化冰体与周围土地覆盖之间的区分度，我们分析了标准假彩色合成图像（波段4–3–2）和真彩色合成图像（波段3–2–1）。CGI-XJ2020利用高分辨率DEM数据提取冰体边界，将复杂的冰川多边形分割成单独的冰川。边界经过人工审核和校正，生成每个冰川的精确矢量数据（Bolch et al., 2010; Kienholz et al., 2013; Guo et al., 2015; Li et al., 2025）。CGI-XJ2020冰川矢量数据采用等面积投影坐标系（Asia_North_Albers_Equal_Area_Conic），地理坐标系为GCS_WGS_1984。在此基础上，我们进一步使用哥白尼数字高程模型（COP-DEM）（https://spacedata.copernicus.eu/）提取了37个冰川属性，包括纬度、经度、海拔、坡度和方向。

表1. CGI-XJ2020中的东南塔里木盆地数据列表
| 图像ID | 日期（年/月/日） | 空间分辨率 |
|---------|-----------|---------|
| GF1_102163_1020_08 | 2020_08_19 | 2米 |
| GF1_102163_1081_20 | 2020_08_19 | 2米 |
| GF1_102163_7269_20 | 2020_08_31 | 2米 |
| GF1_102164_1497_20 | 2020_09_08 | 2米 |
| GF1_102164_5045_20 | 2020_09_16 | 2米 |
| GF1_102164_5050_20 | 2020_09_16 | 2米 |
| GF1_102164_5060_20 | 2020_09_16 | 2米 |
| GF1_102164_6400_20 | 2020_09_20 | 2米 |
| GF1_102164_6427_20 | 2020_09_20 | 2米 |
| GF1_102164_6434_20 | 2020_09_20 | 2米 |
| GF1_102164_6498_52 | 2020_09_21 | 2米 |
| GF1_11021790_89_22 | 2020_09_21 | 2米 |
| GF1_112278_5430_20 | 2020_09_21 | 2米 |
| GF1_112278_6031_32 | 2020_09_21 | 2米 |
| GF1_112278_6781_72 | 2020_09_15 | 2米 |
| GF1_112278_7392_20 | 2020_09_28 | 2米 |
| GF1_112278_7395_92 | 2020_09_28 | 2米 |
| GF1_112567_9928_12 | 2020_09_09 | 2米 |
| GF1_112567_9985_82 | 2020_09_10 | 2米 |
| GF1_112567_9987_12 | 2020_09_10 | 2米 |
| GF1_1125680_1276_20 | 2020_09_14 | 2米 |
| GF1_1125680_1296_20 | 2020_09_14 | 2米 |
| GF1_1125680_3106_20 | 2020_09_17 | 2米 |
| GF6_112003_1830_20 | 2020_09_01 | 2米 |
| GF6_112003_4633_20 | 2020_09_10 | 2米 |
| GF6_112003_7752_20 | 2020_09_22 | 2米 |
| GF6_112003_7791_20 | 2020_09_22 | 2米 |
| GF6_112003_9645_20 | 2020_09_30 | 2米 |
| GF6_11201273_86_20 | 2020_09_10 | 2米 |
| GF6_112003_7791_20 | 2020_09_22 | 2米 |

CGI-XJ2020的主要特点包括：1）提高了空间和时间分辨率，能够生成高质量的冰川属性；2）基于23条冰川的GPR冰厚数据构建了新的体积-面积经验公式；3）提高了区分无碎屑覆盖和有碎屑覆盖冰川的准确性；4）将行政划分从CGI-2的 prefecture-level 更新为 county-level 精度；5）遵循Leigh et al.（2019）提出的最佳实践，将冰川最小面积阈值设定为0.001平方公里，从而能够检测到更小的冰川。为了有效区分面积小于0.001平方公里的冰川与积雪，通过多幅标准假彩色或真彩色合成图像进行交叉验证，并使用高分辨率谷歌地球图像进一步核实。在图像选择过程中，优先考虑了冰川消退季节获得的图像，以减少季节性积雪的干扰，从而提高冰川识别的准确性。此外，还使用了高分辨率的Google Earth影像（<1米）和38个实地测量的冰川数据集来评估冰川边界的准确性。最终结果表明，无碎屑覆盖和有碎屑覆盖的冰川区域的误差分别约为±4米和±10米，总体误差约为冰川总面积的3%（Li等人，2025年）。

3.1.2. CGI-1
2002年，中国科学院兰州冰川与寒区地质研究所按照国际冰川清单标准完成了CGI-1的编制。生成的材料包括5卷和9本书，涵盖了新疆地区的冰川清单。对于塔里木盆地东南部，冰川信息主要来源于《中国冰川清单Ⅵ》中的昆仑山脉（米兰-卡尔坎河流域内流区）和《中国冰川清单Ⅵ》中的昆仑山脉（卡拉米尔安-克里亚河流域内流区）。该数据集基于1972年至1977年间发布的1:100,000比例尺地形图。为了准确表示冰川形态并确保清单记录的可靠性，使用了1968年至1972年间拍摄的1:60,000比例尺航拍照片仔细核对地形图并精确绘制冰川轮廓（Yang，1994年）。清单中纳入的冰川最小面积为0.03平方公里，有碎屑覆盖的冰川区域被排除在统计范围之外（Wang，1988年）。吴和Li（2011年）对CGI-1的准确性评估表明，大多数冰川的面积误差低于5%，几乎所有冰川的面积误差都在10%以下。2004年，中国冰川信息系统（CGIS）对冰川边界进行了数字化处理并记录了相关属性（Wu和Li，2011年）。在本研究中，数字化的冰川边界仅用于建立CGI-1、CGI-2和CGI-XJ2020之间的对应关系。其他所有冰川变化信息均直接从原始CGI-1清单中获取，以避免任何数字化误差（Su等人，2022年）。由于CGI-1主要基于1970年左右的影像数据，因此该数据集中代表的冰川状况被定年为1970年。

3.1.3. CGI-2
第二次中国冰川清单（CGI-2）由中国国家高原数据中心（TPBC）提供（https://data.tpdc.ac.cn/en/），主要基于2006年至2011年间获得的Landsat TM/ETM+影像数据（Liu等人，2015年）。CGI-2的绝对面积误差和相对面积误差分别为±1,411平方公里和3.2%（Guo等人，2015年）。在本研究中，选择了2006年、2007年和2010年的影像来分析塔里木盆地东南部的冰川变化。由于2010年的影像数量最多，因此该地区CGI-2所代表的冰川状况被定年为2010年。

3.2. 方法
3.2.1. 冰川状况研究
基于CGI-XJ2020，在ArcGIS 10.8平台上进行了多维统计分析。首先使用“汇总”工具分析了冰川的数量和面积，包括冰川面积类别、流域、方向和行政区划等属性。然后进行空间叠加分析，确定每个冰川所属的山脉范围，并统计每个山脉范围内的冰川数量和面积。最后使用“重新分类”工具研究冰川在不同海拔带的分布情况（Zhan等人，2025年）。此外，使用体积-面积经验公式（1）计算冰川体积（Li等人，2025年）：
(1)
其中V表示冰川体积（公里3），S表示冰川面积（平方公里）。

3.2.2. 冰川变化研究
通过对三次冰川清单（CGI-1、CGI-2和CGI-XJ2020）的比较，发现该地区分别有1,368条、1,959条和2,164条冰川，覆盖面积分别为2,132.59平方公里、2,185.82平方公里和2,229.45平方公里，显示出冰川面积呈增长趋势。进一步分析表明，这一趋势主要是由于各清单之间的数据提取方法差异造成的，只有少数冰川对面积增长有贡献。主要因素包括：1）降低了最小测绘阈值，使得许多小冰川能够被新识别出来；2）提高了对有碎屑覆盖冰川的识别精度，从而能够更精确地划定其范围（Li等人，2025年）。由于CGI-1没有包含有碎屑覆盖的区域，因此采用了一种匹配方法来选择塔里木盆地东南部最具代表性的冰川。这样可以利用所有三个清单（1970年、2010年和2020年）分析无碎屑覆盖冰川的变化，同时使用最近的两个清单（2010年和2020年）评估有碎屑覆盖冰川的变化。

(1) 无碎屑覆盖的冰川
在选择无碎屑覆盖的冰川时，为了解决由于不同时期图像分辨率差异导致的冰川识别不一致问题，我们在ArcGIS中实施了系统的代码标准化和合并程序。对于在CGI-1或CGI-2中被识别为两个独立实体的冰川，在CGI-XJ2020中被合并为一个冰川的情况（多对一），我们进行了叠加分析，并根据CGI-XJ2020中的FCGI_ID统一了这些冰川的代码。相反，对于在CGI-1和CGI-2中被识别为一个实体但在CGI-XJ2020中被分割为多个冰川且FCGI_ID相同的情况（一对多），使用ArcGIS的合并工具根据FCGI_ID将分割的冰川合并为一个冰川，以便后续进行冰川匹配和变化追踪。

在修改冰川代码后，按冰川标识符（FCGI_ID）对三个冰川清单进行了分库，以避免在匹配过程中出现多对一或一对多的不匹配。在此基础上，从三个清单时期中选取了无碎屑覆盖的冰川进行后续匹配。

在冰川匹配过程中进行了两次匹配。第一次匹配使用CGI-XJ2020作为参考，识别出在CGI-1和CGI-2中具有相同冰川代码的冰川（Che等人，2018年；Su等人，2022年），得到了同时存在于三个清单中的冰川集合。这些冰川被用来分析塔里木盆地东南部选定无碎屑覆盖冰川的变化情况。然而，这种方法只能追踪在CGI-XJ2020中仍然存在的冰川，因此样本偏向于在三个时期都存在的较大冰川，而较早消失的冰川被排除在外，导致整体退缩率被低估。为了解决这个问题，第二次匹配以CGI-1作为参考，这样可以追踪1970年至2020年间CGI-1中记录的所有无碎屑覆盖冰川。在匹配过程中，如果冰川在CGI-1中存在但在CGI-2和CGI-XJ2020中缺少相应的代码或边界，则认为这些冰川在研究期间已经消失。为了尽量减少由于季节性积雪覆盖、地形阴影或云层及阴影污染导致的错误识别，我们进一步使用多源遥感图像和多个日期的Google Earth 3D视图进行了交叉验证。这种方法通过涵盖早期清单中存在但后来消失的冰川，提供了更具代表性的样本。

(2) 有碎屑覆盖的冰川
本研究还分析了2010年至2020年间有碎屑覆盖冰川的变化情况。完成冰川代码校正和数据分库后，我们选择了在CGI-2和CGI-XJ2020中代码匹配的冰川——即那些在两个清单中都被识别为有碎屑覆盖的冰川。这些样本被用来分析这一时期塔里木盆地东南部有碎屑覆盖冰川的变化情况。

最后，使用年面积变化百分比（APAC）来分析选定冰川的面积变化程度，从而提高了不同时期和空间尺度间冰川变化评估的可比性（Wang等人，2008年；Nie等人，2010年；Wang等人，2011年；Cui等人，2014年）。APAC的计算公式如下：
(2)
公式中的GAf表示初始冰川面积；GAs表示最终冰川面积；Yf-s表示时间间隔。

3.3. 误差评估
Li等人（2025年）报告了CGI-XJ2020的误差评估结果，估计总体不确定性约为3%。对于塔里木盆地东南部，冰川边界划分的主要不确定性来源是方法误差（Raup等人，2007年；Paul和Andreassen，2009b），而与边界误识别相关的系统误差未予以考虑（Pfeffer等人，2014年）。方法不确定性是通过使用实地GPS测量数据和高分辨率Google Earth影像（<1米）来校准冰川末端确定的（Paul等人，2013年；Guo等人，2015年；Mishra等人，2023年）。2022年，使用了GPS、RTK-GPS和无人机技术精确测量了乌卢格穆兹塔格峰地区（图2）中的申舍川冰川（5Y624D0038）的末端。沿冰川末端收集了13个GPS点，用作误差评估的地面控制点（Racoviteanu等人，2009年；Li等人，2025年）。由于塔里木盆地东南部地形复杂且气候恶劣，无法对所有冰川进行实地验证；因此主要使用高分辨率影像进行验证。无碎屑覆盖和有碎屑覆盖冰川边界的位置精度分别为±4米和±12米。使用冰川缓冲区评估方法（Granshaw和Fountain，2006年；Chand和Sharma，2015年；Li等人，2025年；Liang等人，2025年），塔里木盆地东南部冰川的绝对面积精度为±52.26平方公里，相对误差为±2.34%。CGI-2的误差主要归因于编制冰川清单所使用的方法。根据Guo等人（2015年）的研究，塔里木盆地东南部冰川总面积的不确定性估计为92.94平方公里，相对误差为4.25%。对于CGI-1，我们采用了Wu和Li（2011年）的误差评估方法，该方法的总体相对误差低于5%，相当于绝对误差为106.63平方公里。

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图2. 塔里木盆地东南部乌卢格穆兹塔格峰地区的冰川分布（a）；2022年拍摄的申舍川冰川照片（b）；申舍川冰川（c）。

由于每个冰川清单的数据获取时间、方法和数据来源不同，它们的面积误差也有所不同。本研究采用以下误差传播公式（3）来量化清单之间的冰川变化评估不确定性（Bolch等人，2010年；Paul等人，2013年；Zhang等人，2018年）：
(3)
其中ΔA表示冰川面积变化误差，ΔA_pre表示变化前的冰川面积，ΔA_post表示变化后的冰川面积。从CGI-1到CGI-2期间的冰川变化不确定性为6.56%，而从CGI-2到CGI-XJ2020期间的不确定性为4.85%。

4. 结果
4.1. 塔里木盆地东南部的冰川分布
2020年，塔里木盆地东南部（5Y61–5Y63）共有2,164条冰川，覆盖总面积为2,229.45平方公里，估计冰川体积为118.52立方公里。其中127条为有碎屑覆盖的冰川，总碎屑覆盖面积为95.29平方公里，占该地区冰川总面积的4.27%。以下部分根据不同的冰川面积类别、山脉、海拔高度、方向和行政区划提供了详细的冰川分布评估。

4.1.2. 不同冰川面积类别下的冰川分布特征
图3展示了不同冰川面积类别下的冰川分布情况。在数量上，0.1至0.5平方公里之间的冰川在塔里木盆地东南部最为众多，共计867条，占总冰川数量的40.06%。其次是面积小于0.1平方公里的冰川，共602条（占27.82%）。只有7条冰川的面积超过20平方公里，占总面积的0.32%。从面积上看，2.0至5.0平方公里之间的冰川总面积最大，为572.88平方公里，占总面积的25.70%。接下来是面积在5.0至10.0平方公里之间的冰川，总面积为434.71平方公里，占19.5%。虽然面积小于0.5平方公里的冰川数量最多，但其总面积仅为249.61平方公里。该地区最大的冰川是玉林川冰川（96.27平方公里），其次是穆兹塔格冰川（54.60平方公里）。

4.1.3.不同山脉中的冰川分布特征

塔里木盆地东南部的冰川主要分布在托克孜达班山脉、阿克塔格山脉、卡什塔什山脉、卡拉塔什山脉（图4）、乌斯通塔格山脉（图5）、库姆拜安山脉、乌卢格穆兹塔格山脉（图6）、西部阿尔屯山脉以及昆仑山脉的主峰地带。根据表2的数据，托克孜达班山脉的冰川数量最少，仅占盆地冰川总数的7.53%、冰川面积的4.99%和冰川体积的3.91%。相比之下，位于盆地西部且呈东西走向的卡拉塔什山脉拥有最高的冰川集中度，其主要峰海拔为6,638米，冰川覆盖面积为435.77平方公里，占盆地冰川总面积的19.55%。乌斯通塔格山脉位于塔里木盆地南部，呈西南-东北走向，其主峰海拔6,962米，拥有241条冰川，覆盖面积为398.06平方公里，是盆地内第二大的冰川覆盖区域。乌卢格穆兹塔格峰位于昆仑山脉的主峰地带，海拔6,973米，是盆地内最大的冰川发育中心。该地区有超过30座海拔超过6,000米的山峰，为现代冰川发育提供了极佳的低温条件（Chen等人，1985年）。该地区的冰川分布具有明显特点，主要表现为南北走向的冰川跨越山脉连接起来（Li等人，2025年）。目前，乌卢格穆兹塔格峰地区的冰川覆盖面积为298.69平方公里，另有362.10平方公里的冰川流入相邻盆地（5Z13）。该区域拥有盆地内最大的冰川体积（20.48%）和平均冰川面积（1.78平方公里），并包含了盆地最大的冰川——玉林川冰川（96.27平方公里）。

**图4. 卡拉塔什山脉冰川分布图。**
**图5. 乌斯通塔格山脉冰川分布图。**
**图6. 乌卢格穆兹塔格山脉冰川分布图。**
**表2. 塔里木盆地东南部不同山脉的冰川分布。**

**山脉 | 最高海拔（米） | 冰川数量 | 冰川面积（平方公里） | 冰川体积（立方公里） | 平均冰川面积（平方公里）**
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4.2.4. 东南塔里木盆地次级流域冰川的变化
对1970年至2020年东南塔里木盆地各次级流域中选定冰川的变化进行分析（表7）显示，所有三个三级流域都经历了总体冰川退缩。然而，Qarqan河（5Y62）和Keriya河（5Y63）流域的退缩速度在近期有所减缓。具体来说，Qarqan河流域的年平均冰川面积退缩率从1970-2010年的0.15%/年下降到2010-2020年的0.09%/年，而Keriya河流域的退缩率从0.07%/年下降到0.06%/年。这种减速可能归因于两个主要因素。首先，冰川通常会对气候强迫有滞后反应，导致面积调整更加渐进。其次，局部地形也会影响冰川变化的速度。这两个流域中的大多数冰川位于高海拔地区，且超过80%的冰川朝向北方（N、NW和NE）。如4.2.3节所述，朝北方向的冰川接收到的太阳辐射明显较少，从而导致退缩速度较低。此外，近期高海拔地区降水的增加或重新分布可能部分抵消了质量损失，进一步减缓了冰川退缩。

表7. 1970-2020年东南塔里木盆地次级流域冰川面积变化
名称 代码 绝对面积变化（km2） 相对面积变化 年平均退缩率
1970-2010 2010-2020 1970-2020 1970-2010 2010-2020 1970-2020 1970-2010 2010-2020 1970-2020 1970-2020
Miran 5Y61 -3.06 -0.98 -4.04 -3.58% -1.20% -4.73% -0.09%/a -0.12%/a -0.09%/a
Qarqan等 5Y62 -38.50 -5.18 -43.68 -6.15% -0.88% -6.98% -0.15%/a -0.09%/a -0.14%/a
Keriya等 5Y63 -26.21 -5.04 -31.26 -2.79% -0.55% -3.33% -0.07%/a -0.06%/a -0.07%/a
总计 – –67.77 -11.21 -78.98 -4.11% -0.71% -4.79% -0.10%/a -0.07%/a -0.10%/a

5. 讨论
5.1. 东南塔里木盆地的冰川变化特征
本研究结果表明，自1970年以来，东南塔里木盆地的冰川变化相对较小。1970年至2010年的年平均冰川面积退缩率为0.10%/年，而2010年至2020年下降到0.07%/年。这些发现与该地区之前的研究结果一致（Xu等人，2006年；Jiang等人，2019年；Tian等人，2021年；Su等人，2022年）。然而，与同一时期新疆其他地区的冰川变化相比（表8），东南塔里木盆地的冰川退缩速度相对较慢。这种对比可能反映了气候和地形的综合影响（Hugonnet等人，2021年）。首先，该盆地的冰川位于高海拔地区（最高6,973米；平均5,498.16米），大部分处于对流层上部，因此它们对近地表变暖的敏感性可能较低，部分缓解了温度驱动的质量损失（Li等人，2025年）。其次，年平均气温较低（图11）。过去50年的升温速率为每十年0.26°C，低于天山地区同期每十年0.35°C的升温速率（Fan等人，2025年）。同时，降水量呈上升趋势，这种相对寒冷和稳定的气候条件有利于维持较低的爱融率，从而减缓冰川退缩速度。

根据冰川学理论，冰川面积和其他几何属性的变化主要由两个因素控制：首先是冰川质量平衡的变化，其次是冰川动力学（Li等人，2010年）。冰川质量平衡直接受气候条件影响，即使气象参数的小幅波动也会影响冰川的积累和消融，从而导致冰川质量平衡的变化。相比之下，冰川几何形状的变化（如面积、体积或厚度等）是对质量平衡调整和动态或热力学过程（如冰川温度和冰川流速等）的综合响应。这些变化通过冰川动力学发生，通常表现为对气候变化的延迟响应，滞后时间从几年到几个世纪不等（Jóhannesson等人，1989年；Li等人，2007年）。因此，对冰川变化的归因分析首先从质量平衡的变化开始。冰川质量平衡反映了冰川物质的积累和消融损失，这由冰川区域的能量平衡方程决定。本质上，它主要受温度和降水的影响（Li等人，2003年）。为了分析研究区域的温度和降水变化，我们基于1970-2020年中国每月1公里平均温度数据集（Peng，2019年）提取了夏季平均温度和降水量（图11）。结果显示，1997年后夏季温度逐步上升，从1970-1997年的3.59°C上升到1998-2020年的4.46°C，相当于升温0.87°C。然而，由于1997年后温度呈阶梯式上升，因此平均 annual 退缩率并没有显著增加，这解释了2010-2020年间观察到的平均 annual 退缩率下降。年平均降水量也略有上升，增加了0.97毫米/年。较高的温度会增强冰川融化并促进质量损失（Mu等人，2024年）。然而，降雪量的增加有助于冰川物质的积累，特别是在许多冰川朝北且降水主要以雪的形式降落的高海拔地区。因此，高温对质量平衡的负面影响可能被高海拔地区降雪量的增加部分抵消，导致质量平衡的变化相对较小，从而稳定了冰川范围。尽管如此，由于高海拔地区气象观测和直接质量平衡测量的稀缺，这种解释仍然是一种假设。需要注意的是，本研究使用的气候数据集尚未通过地面测量进行验证，可能无法完全代表高海拔地区的气候变化。由于这些地区气象站的分布稀少，基于这些数据的冰川变化归因分析有一定局限性。为了提高高海拔地区温度和降水数据的可靠性，未来的验证工作可以从两个方面加强：首先，在关键冰川区域（如典型流域）建立和维护自动化气象站，以收集连续可靠的温度和降水量数据；其次，通过多源数据交叉验证，例如使用高分辨率大气再分析数据（如ERA5-Land）进行一致性测试。

从动态角度来看，该地区的冰川位于高海拔地区，保持较低的温度，具有超级大陆冰川的特征。因此，它们的动态响应较慢，对气候变化的响应延迟。可以推断，它们对全球变暖的响应仍处于早期阶段，大规模变化和剧烈融化尚未发生。这突显了持续高分辨率观测和基于物理的模型研究的迫切需求，以更好地量化它们的未来演变。

6. 结论
基于2020年中国新疆冰川名录（CGI-XJ2020），我们对东南塔里木盆地不同冰川面积类别、山脉、海拔带、方向、次级流域和行政区划的冰川分布进行了系统评估。结果发现，该地区共有2,164条冰川，总面积为2,229.45平方公里，冰川体积为118.52立方公里。冰川数量以小型冰川为主，0.1-0.5平方公里范围内的冰川占总数的40.06%。相比之下，2.0-5.0平方公里范围内的冰川占比最大，占总冰川面积的25.70%。从空间上看，冰川集中在乌卢格穆扎格山脉、卡拉塔什山脉和乌斯通塔格山脉等高海拔地区。卡拉塔什山脉的冰川覆盖面积最大（435.77平方公里），而乌卢格穆扎格山脉是主要的积雪中心，拥有该盆地最大的冰川——玉林川冰川。冰川面积随海拔升高而增加，在5,500-5,700米处达到峰值，表明这一海拔高度有利于冰川发展。从冰川方向来看，朝北方向的冰川在数量和面积上均位列首位，表明较少的太阳辐射和较弱的消融更有利于冰川发展。在流域尺度上，Keriya河流域（5Y63）拥有最多的冰川（1,168条）和最大的冰川覆盖面积（1,430.32平方公里）。虽然和田地区拥有的冰川数量少于巴音郭楞蒙古自治州，但其总的冰川面积和冰川体积更大，表明那里的冰川通常较大。在县级行政区划中，且末县拥有最多的冰川（951条）、最大的冰川覆盖面积（845.73平方公里）和最大的冰川体积（48.89立方公里）。

基于CGI-1、CGI-2和CGI-XJ2020的数据，我们采用冰川匹配方法分析了东南塔里木盆地选定冰川的面积变化。结果显示，1970年至2020年间，该地区的冰川总体呈退缩趋势，2010年后退缩速度明显放缓。东南塔里木盆地选定无碎屑冰川的总面积从1,650.27平方公里下降到2020年的1,571.29平方公里，年平均冰川面积退缩率为0.10%/年。1970-2010年的退缩率仍为0.10%/年，而2010-2020年下降到0.07%/年。在同一时期，选定有碎屑冰川的平均 annual 退缩率为0.06%/年。对于单个冰川而言，较大的冰川经历更大的绝对面积变化，而较小的冰川表现出更高的相对面积变化。从方向来看，朝北（N）和西北（NW）方向的冰川由于初始面积较大而经历最大的绝对面积损失，而朝南（S）方向的冰川由于接收到的太阳辐射较强而退缩最快（0.22%/年）。在流域尺度上，所有三个流域都出现了冰川损失；然而，Qarqan河和Keriya河流域的退缩速度明显放缓。这种减速可能与冰川分布的高海拔、朝北方向的冰川占多数以及降水模式的变化有关。

本研究分析了东南塔里木盆地当前冰川的分布以及1970年至2020年的冰川面积变化。未来，我们将继续研究该流域冰川质量平衡的变化，以更深入地了解气候变化对该地区冰川的影响机制，并为未来的冰川变化预测提供基础。考虑到该流域位于典型的干旱地区，冰川融水对下游河流和绿洲水资源调节至关重要，未来的研究将结合流域关键控制区域的径流观测数据和水文模型，评估冰川退缩对径流过程的影响。这种方法将提高我们研究结果在区域水资源管理和适应策略制定方面的实际意义。李中秦：撰写、审稿与编辑、监督、项目管理、方法论设计、数据收集、数据管理、概念构建。车彦军：验证、方法论设计、数据收集、数据管理。詹泽新：撰写、审稿与编辑、数据可视化、验证、监督、方法论设计、数据管理。

未引用的参考文献：Li等人，2025a；Li等人，2025b；Ma等人，2025；Paul和Andreassen，2009；Xu等人，2025。

利益冲突声明：作者声明他们没有已知的可能影响本文所述工作的财务利益或个人关系。