西藏自治区位于青藏高原的西南部,面积占比50%以上,拥有丰富的太阳能、风能和水能。西藏是我国太阳辐射量最大、年日照时数最长的地区,一年中日照时数在6 h以上天数高达275~300 d,多数地区太阳辐射量达6 000~8 000 MJ/m²。此外,西藏大风频发、强度较大,且连续出现的时间长,西藏风能储存量居全国第七,部分地区年均大风(8级以上)出现日数超过100 d。研究发现,在全球气候变暖的驱动下,近50 a青藏高原的增温幅度达到了同期中国东部和全球平均值的2倍(姚檀栋等,2019a;张冬梅等,2019)。而作为全球气候变化敏感区的西藏,其境内气象要素的变化具有更大的空间分异性。从已有的青藏高原气候变化研究中(Yang et al.,2014) 可以发现,尽管西藏地区的气温和风速变化趋势与青藏高原整体趋势相同,但变化幅度的空间差异明显大于高原其他省区;对于降水而言,不同于高原的其他省份地区在空间上统一增加的趋势,西藏地区的降水量同时受南亚季风和西风的影响,更加复杂。因此,随着全球变暖,梳理西藏地区气候和环境要素的空间分布格局和时间演变趋势,是合理开发利用自然资源的必要前提。

此外,西藏生态系统脆弱,境内分布着大量的冰川和冻土。它们对气候变化非常敏感,一旦退缩/退化,影响极大且难以恢复。研究发现,近半个世纪由青藏高原及其周边组成的第三极地区冰川冻土整体处于亏损的状态,空间分布发生了明显变化。西藏是我国冰川面积最大的省区,冰川主要分布在南部和东南部,位于众多亚洲重要河流的源头,为湖泊、河流提供了丰富的水资源。其东南部的念青唐古拉山是中国外流河水系中冰川最集中的山区,该地区98%冰川的融水都供给了外流河(沈永平等,2018)。研究发现,藏东南、念青唐古拉山、喜马拉雅山等冰川受气温变化的影响非常大(Yang et al.,2013;Zhu et al.,2018),因此气候变暖对这些的冰川退缩影响更为显著。而冰川的加速退缩使得湖泊快速扩张且冰川径流增加,可能打破水循环过程的平衡,引发冰崩、冰湖溃决、冰雪洪水等灾害(邬光剑等,2019;姚檀栋,2019)。冻土的退化会影响多年冻土区地下水补给、径流等水循环过程,使得土壤水分含量和生态系统对径流的调节能力降低(Bense et al.,2009;程国栋等,2019)。此外,多年冻土的退化会使得短根系植物枯死,引发生物多样性减少、荒漠化趋势增加等生态问题。总的来说,西藏地区内冰川和冻土的变化将严重威胁到西藏及其下游的生态和水资源安全。

本研究整合了碎片化的多源数据产品,针对近40 a西藏地区气候和冰川冻土所发生的变化展开分析,以服务于西藏能源可持续利用政策的科学制定,合理平衡能源开发与生态环境保护。

1 数据方法

1.1 数据和预处理

研究选用了1979—2018年中国气象局在西藏自治区23个气象站点(站点位置如图1红点所示)的气温、降水量、日照时数和风速的逐月资料,以之为基础探究西藏自治区的气候变化特征及变化趋势。用于西藏自治区范围数据提取的边界文件数据来源于“国家青藏高原科学数据中心”(杜云艳,2019)。

由于对冰川的地基观测成本高昂和观测困难,目前无法基于实测资料在区域尺度上了解西藏地区冰川概况。而利用高空间分辨率卫星多光谱遥感数据(如Landsat系列卫星),可以实现大范围冰川分布及其变化状况监测。本文冰川冻土分析所使用到的数据见表1,主要理解西藏地区冰川的时空变化特征和冻土分布概况及其变化。

用于分析的数据均经过了以下处理:

1) 数据的预处理:在用于统计分析以前,将不同坐标投影的数据统一转换成地理坐标系统,再利用省级行政边界将数据裁剪至西藏地区。对于地基观测数据,则利用经纬信息筛选出西藏地区内的站点。

2) 数据质量评估和控制:为了保证结果的可靠性,还需要通过文献调研,从空间分布、时间变化的角度对经过预处理后的数据进行质量评估,检查数据的可用性、完整性和合理性。此外,剔除了站点数据的缺省值。

1.2 研究方法

气候要素的变化率(趋势)由线性回归法计算得到并进行显著性检验;当趋势通过95%置信度的显著性检验时,视为变化显著。季节划分以3—5月、6—8月、9—11月、12月—次年2月,分别作为春、夏、秋、冬季。西藏地区的气候要素代表值由其行政边界内的观测点的观测数据平均得到。

对冰川物质平衡的时间序列趋势分析和气候突变检测采用的是Mann-Kendall检验法。Mann-Kendall方法的本质是做秩相关,强调的是排列顺序,而非时间序列数值本身,即比较的是两序列中不同大小的数在各自序列中的排序分布。具体计算方法详见参考文献(符淙斌和王强,1992;曹洁萍等,2008)。通过正时间序列和反时间序列的统计量曲线UF和UB可得到序列的变化趋势和突变时间、区域:UF大于0时表明序列呈上升趋势,反之则呈下降趋势;当UF超过给定显著性水平的信度线时,表明上升或下降趋势显著。当UF和UB在临界线之间相交,交点对应的时刻即突变开始的时刻。若交点位于临界线之外,或者是存在多个明显的交叉点,则不确定是否为突变点。

2 西藏地区气候变化概况

1979—2018年西藏地区各气象要素的变化情况如图2所示。就气温而言,过去40 a西藏地区的站点平均升温率为0.54℃·(10 a)^-1(通过99%置信度的显著性检验),这一数值是同期中国升温率的两倍以上,远高于同期全球平均水平(中国气象局气候变化中心,2019)。最低气温(4.5℃)出现在1997年,最高温(8.5℃)出现在2018年。2018年,全国站点年平均气温较常年偏高了0.5℃(Guo and Wang,2012),而西藏西部和北部地区偏高达1~2℃。

在1979—2018年间西藏地区的站点多年年均降水量为468.3 mm,其中最大年降水量同样出现在2018年(586.6 mm),最小年降水量出现在2009年(332.6 mm)。从变化趋势上看,降水量总体略呈上升趋势,相应的线性趋势为6.7 mm·(10 a)^-1,高于同期中国平均降水量的增加率。降水量呈现年代际变化特征。进入21世纪10年代后,降水量开始增加。受El Ni$\tilde{\mathrm{n}}$o的影响,2015年西藏地区的降水量明显偏少(Lei et al.,2019)。研究发现,2018年中国降水量较常年偏多7%(中国气象局气候变化中心,2019),而同期西藏中西部地区降水量偏多20%以上。

西藏地区40 a间站点多年平均日照时数值为2 613.0 h,最大日照时数出现在1986年,最小日照时数同样出现在2018年(1 878.0 h)。40 a来西藏地区的日照时数显著减少,线性趋势为-29.1 h·(10 a)^-1(通过95%置信度的显著性检验)。进入21世纪10年代后,日照时数加速减少。尽管研究发现青藏高原地区的总云量有所减小,但其中深对流云的增加导致了日照时数和地表太阳辐射的持续降低(Yang et al.,2012)。

西藏地区站点多年平均风速为2.2 m·s^-1,40 a间该地区风速呈显著减小趋势,相应的线性趋势为-0.15 m·s^-1·(10 a)^-1(通过99%置信度的显著性检验)。1984年西藏地区的风速达到最大(2.8 m·s^-1),随后经历了长期的减小阶段,在2010年达到最低(1.9 m·s^-1)。但自2002年开始,风速变化减缓;进入21世纪10年代后,风速进入回升期,开始逐渐增大,2014年、2015年和2018年的风速超过了40 a平均值。在Lin et al.(2013)对青藏高原风速变化的研究中同样指出了风速的回升现象,就高原整体而言回升时间点在2002年左右。

由图3可以看到近40 a西藏地区不同气象要素的空间变化情况。对于气温而言,各站点均呈现显著上升趋势(通过95%置信度的显著性检验),升温率从0.18到0.7℃·(10 a)^-1不等,其中西藏西北部的气温线性变化趋势基本在0.6℃·(10 a)^-1以上,而藏东南地区的观测点则多数在0.4℃·(10 a)^-1左右。该地区升温率的空间差异可能和气候、海拔高度相关,位于气候暖湿且海拔较低的藏东南地区(包括林芝、山南、昌都等),气温线性变化趋势显著低于气候干冷且海拔较高的阿里和那曲地区。而利用区域气候模式对青藏高原的气候变化预估实验表明,升温中心位于高原的西部和北部地区(张人禾等,2015),观测数据的分析结果支持了这一结论。从降水量(图3b)上看,西藏北部大部分站点降水量增加,减少的站点多分布于藏东南和西藏南缘地带。阿里、昌都、拉萨、那曲、山南以及日喀则地区的降水量线性变化趋势分别为10.7、9.1、25.9、19.4、16.2、7.6 mm·(10 a)^-1,林芝地区的降水量的线性变化趋势为-9.4 mm·(10 a)^-1。西藏地区日照时数多年变化如图3c所示,整体呈减少趋势,最大线性变化趋势达-100 h·(10 a)^-1以上。那曲地区的日照时数线性变化趋势最大,昌都地区最小(-30.3 h·(10 a)^-1),藏东南地区部分站点日照时数呈上升变化,与该地区降水减少相对应。整体而言,西藏地区整体风速呈减小趋势(图3 d),风速较大的区域这一趋势更显著,阿里地区的风速线性变化趋势达-0.2 m·s^-1·(10 a)^-1,而拉萨和林芝地区的风速线性变化趋势最小(-0.1 m·s^-1·(10 a)^-1)。

3 西藏地区冰川分布及其变化

冰川退化的主要表现有面积缩小、厚度减薄以及物质负增长,因此本节研究分别从面积、厚度和物质平衡分析过去40 a的冰川变化。

从1976年(图4a蓝色区域)到2013年,西藏整体冰川覆盖面积减小了8.1%,其中不同地区的冰川覆盖面积出现了不同程度的退缩:高原腹地部分冰川面积退缩幅度相对较小;藏东南地区冰川覆盖面积退缩幅度最为显著,Wu et al.(2019)通过卫星遥感观测指出,近40 a来念青唐古拉地区冰川面积退缩比例达24%以上。从时间上看,西藏地区的冰川覆盖面积呈逐年减少的趋势:1976年西藏地区冰川覆盖面积为2.6×10⁴ km²,至2013年,冰川面积缩减至2.4×10⁴ km²。前文提及在进入21世纪10年代后气温加速上升,受此影响,冰川面积退缩速率加快。从图4b可以看到,2001—2013年的冰川面积退缩速率(592.7 km²·(10 a)^-1)大于1976—2001年间的退缩速率(559.8 km²·(10 a)^-1)。冰川面积的加速退缩在许多研究中得到了证实(Wang et al.,2013;Zhang et al.,2018;姚檀栋等,2019b):念青唐古拉山西段冰川面积退缩速率从1979—1991年间的44.3 km ²·(10 a)^-1增大到了1999—2006年间的70.4 km²·(10 a)^-1;布加岗日地区的冰川面积退缩速率从1988年到1994年间的8.4 km²·(10 a)^-1增大到了2006年到2013年间的14.8 km²·(10 a)^-1。

随着冰川面积的退缩,西藏及其周边地区的冰川厚度也发生了相应变化。Brun et al.(2017a)利用静止卫星和数字高程模型得到了高亚洲地区高程变化产品。基于该产品可以看到2000—2016年西藏地区的冰川厚度变化情况(图5),2000—2016年西藏大部分地区冰川厚度呈减薄趋势,冰川减薄程度最大的区域在藏东南地区,最大厚度变化速率可达-8.0 m·(10 a)^-1。仅在西北部存在小幅增厚现象,最大厚度增加速率为2.8 m·(10 a)^-1。冰川厚度减薄可能也存在加速趋势。以唐古拉山的冬克玛底冰川为例(周建民,2019),从1970—2000年,该冰川82.4%的地区冰川呈减薄趋势,17.6%的地区冰川存在小幅增厚情况(图6a);而2000年以后尽管厚度减薄的地区比例有所降低(67.1%),但厚度变化速率明显加快(图6b)。尽管遥感数据能够提供大尺度的监测,但目前常用的高分辨率卫星(Landsat、Terra等)受到云的影响,冰川的识别具有不确定性。此外,现有的基于遥感的产品时间间隔大,因此只能获取整体的变化而无法得知变化的具体过程。

通过分析西藏地区实测的不同位置代表性冰川的物质平衡变化速率,同样能够揭示西藏地区冰川退缩趋势及空间差异。表2为在西藏地区6个典型冰川采样观测物质平衡变化的情况。自1975年以来,西藏地区各冰川的物质平衡年变化均为负值,即冰川处于亏损状态,亏损速率在0.22 m w.e./a到0.72 m w.e./a之间,这说明冰川正处于退缩中。6个典型冰川中以念青唐古拉地区的物质平衡亏损量最大,其中以NM551冰川亏损最为严重。Brun et al.(2017a) 利用遥感数据同样发现高亚洲地区冰川物质负增长幅度最大的地区在念青唐古拉,相应的变化速率为(-0.62±0.23) m w.e./a,这一速率在97°~98°E、29°~30°N区域内甚至能达到(-0.80±0.25) m w.e./a。而在高原腹地位置平均物质平衡变化较慢,速率约为-0.15 m w.e./a。

为了探究自1975年以来,西藏地区冰川变化的过程,研究进一步选取了观测时间较长的帕隆94号、小冬克玛底、NM551和抗物热冰川的物质平衡时间序列(图7),可以看到帕隆94号冰川在2000年以前物质平衡变化较小,2000年以后开始出现剧烈变化。类似的变化也出现在了NM551采样点,20世纪70年代到90年代物质平衡变化较小,进入2000年以后变化幅度增大。抗物热冰川在1992年观测以来,物质平衡变化速率一直处于负值,说明该冰川自1992年一直处于退缩状态。总的来说,以上分析结果与青藏高原2000年后冰川退缩比例大幅度增长的状况基本吻合(王旭等,2012;杜建括等,2013;李治国等,2012)。西藏地区剧烈的升温(Duan and Xiao,2015)是冰川物质损失的直接原因,而藏东南地区降水量的减少(Yao et al.,2012) 进一步限制了冰川的积累,使得该地区成了冰川物质损失最显著的区域。

冰川加速消融引起冰川径流增加,可贡献于河流径流量。以西藏水能最丰富的雅鲁藏布江流域为例,虽然该流域降水有所减少,但是下游奴下站所测径流量在过去40 a反而有所增加,与该流域的冰川(主要位于藏东南)损失引起的重力减少信号一致(Li et al.,2019)。

4 西藏地区冻土概况

由基于卫星遥感和模型模拟的冻土分布(图8a)可以看到,西藏大部分地区被多年冻土和季节性冻土覆盖,面积约为5.47×10⁵ km²和6.95×10⁵ km²,分别占总面积的43%和55%。仅在气候相对温暖湿润的东南缘水汽通道位置存在0.23×10⁵ km²(约2%)的非冻土区域。

多年冻土的判别存在不确定性。就多年冻土发生概率而言(图8b),西藏地区西北部多年冻土发生概率最大,大部分区域概率在0.8以上。冈底斯山以北的高原中部地区海拔较低且气温较高,因此冻土发生概率明显低于南北两侧。冻土发生概率最小的地区在西藏东南部,大部分区域概率小于0.1。总体上,多年冻土发生概率与气温和植被等条件相关,在低温、积雪覆盖时间长、植被稀疏的地区,多年冻土发生概率更高(Zou et al.,2017)。

除了空间分布外,冻土热力状态同样影响着局地的水循环过程(Qin et al.,2017)。Ran et al.(2018)基于2000—2010年卫星遥感地表温度、叶面积指数、积雪覆盖比、降水量、土壤湿度产品以及气象台站的降水、多年平均气温观测数据,利用GWR模型模拟和多年冻土热条件分类系统对青藏高原的冻土热条件进行了分类,其中西藏地区的冻土热条件分类和频率分布如图9所示。根据冻土热条件分类系统,可将多年冻土分为:非常冷、冷、凉、暖和非常暖几个类型,对应的稳定型称为:极稳定型、稳定型、亚稳定型、过渡型和不稳定型。西藏地区的多年冻土主要分布在北部,其中大部分稳定度较低(不稳定型和亚稳定型占比分别为16.6%和20.1%)。整体而言,多年冻土分布于高海拔山区及西藏北部地区,极稳定型冻土仅占总面积的1.2%,主要分布在冈底斯山西端、西北部的喀喇昆仑山和念青唐古拉山。

活动层作为多年冻土与大气间的 “缓冲层”,其厚度是土壤水热综合作用的结果,也是冻土的重要特征参数之一。活动层厚度的增加将使得土壤水分下渗,表层土壤水分降低,导致植被发生退化。目前的活动层厚度观测资料非常有限,大多来自青藏、青康公路沿线。由青藏公路沿线观测资料研究发现,不同采样点活动层厚度均呈增加趋势。西藏境内路段附近(包括唐古拉山、头二九山和安多等采样点),活动层厚度在2.29~4.57 m,该地区也是整条公路沿线自1995—2007年间冻土活动层厚度增加速率最大的地区,在头二九山采样点观测到的活动层厚度增加速率可达16.6 cm/a,安多采样点观测到的速率为12.4 cm/a,远高于青藏公路其他路段采样点的平均速率(6.2 cm/a)(Wu et al.,2012)。

Wu and Zhang(2010)指出,暖冻土区的活动层厚度和其增厚速率均大于冷冻土区,前者增速可达到后者2倍以上。此外,湿润地区的活动层增厚速率大于干燥地区。活动层厚度的增加(土壤温度的升高)会导致蒸发增加、从而改变云量和能量平衡。除了气候因素外,活动层的变化还与多年冻土类型、海拔、下垫面类型和土壤质地密切相关(Li et al.,2012)。

冻土的变化对局地水循环有较大影响(Zhang et al.,2017),即使在几乎没有冰川贡献径流的部分湖泊流域,在冻土退化的作用下,径流增加,其对湖泊扩张的贡献可达10%以上(Li et al.,2014)。随着气候的加速变暖,未来冻土还将持续退化。由此带来的地下水补给和径流增加,可能使得湖泊、河流水量增多,水能趋于丰富。

5 结论

本研究通过整合对比现有的碎片化数据,分析了近40 a西藏地区的气候和冰川冻土变化情况。研究结果表明,1979—2018年西藏地区整体的气温和降水增加、日照时数和风速降低,呈现“变暖、变湿、变暗、变静”的特点。受此影响,冰川和冻土均发生了退化,且相较于青藏高原其他地区,西藏的退化现象更为显著,表现为退化的面积更广、厚度更深、速度更快。这些变化对水能、太阳能和风能有潜在的影响。

1) 以雅鲁藏布江流域为主的藏东南和藏南区域降水减少,但冰川融水增加导致最近40 a该河流径流略有增加,水资源和水能更丰富。根据已有研究结果来看(Ren et al.,2006;张人禾等,2015),未来数十年气候仍会加速变暖,驱动西藏地区的冰川和冻土以更快的速率退缩。冰川退缩导致冰川面积减少,冰川径流存在拐点,加之未来的降水变化难以预测,因此西藏未来的水文和水能状况存在很大的不确定性。

2) 西藏地区太阳能资源的空间分布不均匀性降低。近40 a,太阳能充沛的北部地区日照时数显著减少并在2010年之后进一步加速减少,这将引起该地区可利用太阳能的大幅减少。相比之下,藏东南的日照时数有所增加使得太阳能资源更丰富。

3) 西藏地区整体风速显著下降,导致全区可利用的风能资源减少。然而,这一下降趋势在2010年后有所改善,风速开始回升,全区整体风能资源开始逐渐恢复。

由于时空尺度的差异和综合性指标的缺乏,目前对于西藏地区气象要素、冰川冻土和能源资源的研究相对独立,缺乏系统性的关联整合与定量的耦合评估。未来不仅需要加强对气候和地表各圈层的模拟研究,揭示全球变暖背景下西藏地区水能、太阳能和风能的未来变化,而且要加强可再生能源开发对环境的影响研究,在利用可再生能源的同时,保护好国家生态安全屏障。

参考文献