青藏高原冰川物质平衡变化空间格局的能量平衡机制研究

With climate change, glaciers in different regions on the Tibetan Plateau have different mass balance variations. It is of great importance to understand the mechanisms of the glacier mass balance variations between different glaciers in different regions and predict how they will change in future. This project will include the following works: 1) to develop the enthalpy-based distributed glacier mass balance model, based on the developed one-point model, considering the elevation-dependent variations of the meteorological variables and the impacts of slope and shadow on radiations and other meteorological variables; 2) to correct the precipitation data in the Third Pole region, from comparisons between the simulated glacier mass balances by different precipitation variation methods based on the distributed model and the Glacier Inventory Dataset of China; and 3) to simulate the glacier mass balance variations in the past 30 years in different climate regions on the Tibetan Plateau, interpret the mechanisms of their differences, and predict the future glacier mass balance variations until 2050.

在全球气候变化背景下，青藏高原不同气候区的冰川物质平衡呈现不同的变化，迫切需要深入理解不同冰川的物质平衡变化并研究其差异机制，回答不同区域冰川的物质平衡将如何变化。本项目将围绕上述问题，开展如下研究工作：1）在已有的基于焓的单点冰川物质平衡模型基础上，考虑不同气象要素随海拔的变化、以及坡向和阴影对辐射及其他气象要素的影响，开发基于焓的分布式冰川物质平衡模型；2）基于分布式模型，根据冰川编目数据并选择冰川相对稳定的时期，通过模拟冰川物质平衡反推实际降水量，从而校正第三极冰川区域的降水数据；3）模拟分析处于不同气候条件下的典型冰川区过去30年的冰川物质平衡变化空间差异及引起这种差异的能量平衡机制，并预估至2050年的冰川物质平衡变化。本项目对于理解和预估冰川变化对区域水文循环、湖泊水量变化以及河流径流变化具有重要意义。

冰川是第三极地区的重要地表类型，不仅可以调节区域水循环，为下游提供宝贵淡水资源，同时对局地气候具有重要调节作用。冰川物质与能量平衡模型不仅可用于定量研究冰川融水量变化及其对区域水资源的贡献，还可用于分析大气-冰雪的相互作用，预估未来气候变化情景下的冰川变化。. 基于申请人构建的基于焓的单点冰川物质与能量平衡模型，本项目进一步调整模型结构、优选合理的气象辐射驱动数据的分布式参数化方案、预设合理的初始冰雪状态，完成了基于焓的分布式冰川物质与能量平衡模型的构建。模型中发展了考虑薄雪和雨夹雪影响的冰雪表面参数化方案，开发了考虑海拔和相对湿度的降雨降雪识别方法，引入了适用于冰雪表面的湍流参数化方案，引入了考虑气温随流线变化的气温参数化方案、考虑地形和坡度坡向的向下短波辐射参数化方案、考虑晴空辐射和云量参数的向下长波参数化方案等由站点观测数据转换为格点数据的分布式参数化方案。在新开发的模型应用于冰川表面，模型可以合理地模拟出冰川表面的物质与能量平衡的空间分布和变化。. 在驱动数据方面，考虑格点降水驱动数据对区域冰川模拟精度的重要性，本研究基于统计降尺度模型MicroMet，提出了一种自适应降水降尺度方法。针对MicroMet中的反映降水随海拔变化的调整因子，利用高分辨率大气模拟的降水数据估计该参数，这一方法在南喜马拉雅山得到了验证，最终获得了高精度的格点驱动降水数据。. 将新开发的模型应用于季风控制的典型冰川（帕隆藏布4号冰川）和西风控制的典型冰川（小冬克玛底冰川），对比模拟结果发现，在消融季节，帕隆冰川的所有能量分项均大于小冬克玛底冰川，这是帕隆冰川的消融量远大于小冬克玛底冰川的主要因素；由于积雪反照率差异导致的帕隆冰川和小冬克玛底冰川之间的净短波辐射差异贡献了消融差异的一半以上，降雪引起的反照率效应远大于降雪差异本身的贡献；在非消融季节，小冬克玛底冰川的升华量大于帕隆冰川。