基于空间主成分分析的中国冻土脆弱性评价

基于空间主成分分析的中国冻土脆弱性评价

0多年冻土退化对区域工程地质的影响通常指的是，温度小于0c，包括各种岩石和土壤，根据土壤的冻结状态保持时间最长。冻土可分为三类：短冻土、季节冻土和多年冻土。多年冻土是指地表下一定深度的土层（土壤、土壤和岩石），通常在2c以上。在地质历史和气候变迁的背景下，它是由土壤条件和气候变迁引起的客观地质现象。它具有独特的发展规律，对环境变化极为敏感。中国的多年冻土主要分布在青藏高原、西部山区和东北以北。以青藏高原为主体的中国多年冻土区面积为175.39.14km2，占总面积的18.3%。青藏高原多年冻土、脱土和蓄水的年产量为92528kg3，相当于8600108m3。这是中国冰储量的1.7倍。观测和模型模型结果表明，中国的多年冻土在边缘附近呈下降趋势，随着时间的持续变化，多年冻土的趋势进一步恶化[6、7、8、9、10、11、12、13、14、15、16]。随着多年来冻土向新老园的转变，地下冰化程度下降。另一方面，多年生冻土区的土壤变形严重影响了区域工程地质的稳定性。另一方面，改变区域水循环过程和生态环境的多年性条件会影响区域水循环过程和生态环境[5、15、18、19、20、21]。近年来，随着多年冻土的显著恶化，这一影响在中国日益明显，并在未来几十年中呈上升趋势。在可持续和可持续天气条件下，如何应对冻土变化的影响是当前和今后一段时间内区域生态环境建设和社会经济可持续发展的重要课题之一。在冻土变化的影响、风险、脆弱性、适应性这一研究链上,影响研究(对工程建设、水文、生态环境、气候)在目前仍占主导地位[15,17,18,19,24,25].近年来,随着冻融灾害日渐凸显与加剧,多年冻土冻融灾害发展趋势与风险性研究受到关注已崭露头角.在适应研究方面,虽然针对多年冻土变化的生态效应、工程影响、灾害等方面提出了诸多对策与建议,但基本仍处于传统意义上的定性的应对策略.就冻土变化的影响与适应之间的联系纽带—脆弱性而言,目前国际和国内几乎均处于空白状态.冻土的脆弱性是指冻土这一自然生态系统对气候变化的脆弱性,在冰冻圈及其变化的脆弱性研究体系中,其处于第一研究梯度,该研究是生态-社会-经济系统对冻土变化影响脆弱性(第二研究梯度)研究的基础.本文以中国冻土为研究对象,通过构建冻土脆弱性评价指标体系,采用空间主成分方法建立评价模型,综合评价冻土对气候变化的脆弱性水平,揭示其脆弱程度与空间分布格局,为各级政府部门科学地应对冻土变化及其影响提供决策依据.1数据与研究方法1.1战时短而集中的土中国冻土分布广阔,季节冻土分布于大部分国土,多年冻土分布于青藏高原、西部高山以及东北北部地区(图1).受寒潮天气影响,每年均有一天以上、一个月以下时间处在冻结状态的土,称为短时冻土,主要分布于秦岭-淮河线以南与南岭以北地区.短时冻土持续时间短,对生态环境的影响小,故文中研究区未包括之.1.2冻土脆弱性指标(1)科学性与实际相结合的原则.冻土是冰冻圈的重要组成部分,而冰冻圈又是气候系统五大圈层之一,因此冻土脆弱性隶属气候变化脆弱性的研究范畴,是气候变化脆弱性领域中的自然系统脆弱性分支.借鉴IPCC气候变化脆弱性概念,冻土脆弱性被定义为冻土易受气候变化,尤其是温度变化不利影响的程度,是气候的变率特征、幅度和变化速率及其敏感性和自适应能力的函数.基于此,应紧扣冻土脆弱性定义,依据国际上公认的脆弱性遴选标准(暴露度、敏感性与适应能力),选取冻土脆弱性指标;其次,指标遴选还必须结合我国冻土分布特点与性质类型的实际情况.(2)全面性与主导性原则.影响冻土脆弱性的因素众多,既有外部因素,如地形地貌、气候、人类活动等,又有冻土自身因素,如土质、含水量、含冰量等.因此,指标选择既要涵盖各种可能的影响因素,同时还要能够突出影响冻土脆弱性的主导因子.(3)可操作性原则.冻土脆弱性评价是一种区域尺度的脆弱性评价,尽管冻土土质、含水量、含冰量等因素可能对其脆弱性有显著影响,但要在如此大尺度上获取这些要素的较高精度数据目前较难.因此,指标遴选不能一味考虑完美性,还必须考虑数据的可获得性.其次,所选指标除代表性外,还要考虑易处理,尽量简单实用,以便于科学评价.1.3气候变量暴露度值依据上述原则,以暴露度、敏感性与适应能力为标准,从地形、主要气候变量、冻土三要素遴选了9个脆弱性指标,构建了我国冻土脆弱性评价体系.该体系包括目标层、标准层、要素层与指标层4级(表1).暴露度是指系统暴露于主要气候变量的特性和程度,它一方面取决于全球气候变化的水平;另一方面取决于系统所处的具体位置.基于此概念,从地形与主要气候变量方面遴选了6个指标,刻画冻土的暴露度.敏感性是系统对外界干扰易于感受的性质.鉴于资料的可获得性与可信性,目前只选取了0cm地温和冻结深度变化趋势,反映冻土对气候变化的敏感程度.适应能力为冻土本身的自适应能力,是指冻土系统对气候刺激具有的、在一定范围内自我调整的一种能力,主要由冻土系统的内在结构、组成、类型等特征所决定.鉴于资料情况,文中只遴选了冻土类型1个指标.1.4数据处理方法1.4.1冻土及气温、降水量数据DEM数据.DEM数据来源于国家测绘地理信息局,分辨率为1km×1km,Albers投影系统.气象要素数据.鉴于西部部分地区建站较晚,数据序列起始年份不一,且存在缺失现象,故选取了全国594个站点的年气温数据,590个站点的年降水量数据,500个站点的0cm地温数据和264个站点的冻结深度数据.气温和降水量数据的序列长度为1961-2007年,0cm地温和冻结深度数据的序列长度为1961-2004年.冻土数据.文中所用的冻土数据包括多年冻土年平均地温数据和连续系数数据.多年冻土年平均地温数据是库新勃利用青藏铁路沿线2001-2002年的218个地温钻孔资料,根据程国栋等提出的青藏高原地区高海拔多年冻土的分带方案,结合影响多年冻土分布的三向地带性(垂直地带性、纬度地带性和干燥度地带性),利用统计回归的方法在GIS平台上计算得到.连续系数数据来源于文献.1.4.2冻土数据处理方法(1)DEM反演数据.以1km×1km的DEM数据为基础,在ArcGIS表面分析模块提取出坡度、坡向和海拔高度.以下空间数据分辨率均为1km×1km,Albers投影.(2)地形遮蔽度计算方法.地形遮蔽度采用如下公式计算:式中:ki为ikm边心距范围的遮蔽度;ni为以中心点为准、边心距为ikm正方形范围内,海拔与中心点高度差大于R的网格点数;Ni为除中心点外,边心距为ikm正方形范围内的网格点总数.文中从DEM中生成k2.5=2.5km、R=200m相对高度的地形遮蔽度栅格数据.(3)气象要素数据处理方法.分别计算每个站点1961-2007年的气温和降水量变化趋势,1961-2004年的0cm地温和冻结深度变化趋势.运用克里格方法(Kriging)对其进行空间插值,再用研究区范围边界去切,得到气温、降水量、0cm地温和冻结深度变化趋势的空间插值数据.(4)冻土类型数据处理方法.中国多年冻土分为高海拔和高纬度多年冻土,二者具有发生学上的共同性,但在分布特点上很不一致,高原多年冻土除受纬度地带性和经向地带性影响外,主要受垂直地带性控制.为此,程国栋等提出以多年冻土年平均地温为主要指标的高海拔多年冻土分带方案(表2).稳定型越高,多年冻土对气候变化越不敏感,适应能力越强,反之亦然.东北多年冻土属高纬度多年冻土,分带方案使用多年冻土分布的连续程度,连续系数越大,对气候变化的敏感性越差,适应能力就大,反之亦然.基于高海拔与高纬度多年冻土的分布特点,结合专家建议,文中对青藏高原多年冻土采用分带方案,使用年平均地温作为分带依据,年平均地温指示的不同稳定型代表多年冻土的类型;对东北多年冻土采用连续性分带方案,以连续系数作为分带依据,不同连续系数反映不同冻土类型(表3).高原多年冻土与东北多年冻土在分带上具有一定的对应关系,如青藏高原多年冻土分带方案中的上带相当于东北多年冻土分带中的连续多年冻土;中带相当于不连续多年冻土;下带中的不稳定型相当于岛状多年冻土.(5)数据标准化方法.为消除各原始变量的量纲差异,采用极差标准化对原始数据进行标准化处理:式中:Yij为j指标在i格网的标准化值,其值介于0~10之间;xij为j指标在i格网的原始值;xmax,j和xmin,j为j指标在i格网的最大值与最小值.1.5冻土脆弱性定量评价方法空间主成分分析法(SpatialPrincipalComponentAnalysis,SPCA)是主成分分析法在空间化数据中的一种应用,除具有主成分分析法的所有功能之外,它还可处理空间数据,且评价结果比较客观,在生态环境脆弱性与冰川脆弱性评价中已有应用.本文使用该方法对我国冻土脆弱性进行定量评价,其公式如下:上述评价模型计算的脆弱性指数是连续数值,需对其归类分级,才能反映冻土脆弱性的级别.为降低主观人为影响,文中采用了自然分类法(NaturalBreaksClassification).该方法是基于数据中固有的自然分组,对分类间隔加以识别,可对相似值进行最恰当地分组,并可使各个类之间的差异最大化.该方法将数据划分为多个类,类间边界为数据值差异相对较大的位置处.分级过程是在ArcGIS9.3下的空间分析模块中自动完成.2冷杉的脆弱性评价2.1冻土脆弱性指数fgvi对极差标准化后的脆弱性指标进行空间主成分分析,根据主成分个数的提取原则:主成分对应的累计贡献率大于85%,选取了4个主成分,见表4.这4个主成分基本包含了全部指标具有的信息,信息损失量只有9.42%.根据表4与式(3),冻土脆弱性指数模型构建如下:式中:FGVI为冻土脆弱性指数;A1~A4为从9个原始指标中选取的4个主成分.FGVI值越大,冻土脆弱性越高.2.2冻土区不同脆弱性的特征用式(4)计算冻土脆弱性指数,其变化范围为1.3~10.0.依据前面介绍的自然分类分级方法,将冻土脆弱性分为潜在脆弱、轻度脆弱、中度脆弱、强度脆弱和极强度脆5级,见表5和图2.表6显示,78.29%的冻土区存在不同程度的脆弱性,其中,中度脆弱型所占研究区总面积的比例最大,约为29.0%;其次为轻度脆弱型,为21.27%;强度脆弱型占16.21%;极强度脆弱型占12.82%.总体上,中国冻土对气候变化的脆弱性以中度脆弱为主,但强度和极强度脆弱区面积比例达到29.0%,表明局部区域脆弱程度较高.2.3季节冻土区气候变化图2显示,冻土脆弱性具有显著的空间差异性.总体上呈现青藏高原、西部高山、东北北部多年冻土区脆弱性相对较高,季节冻土区相对较低的分布规律.青藏高原多年冻土对气候变化尤为脆弱,不仅脆弱度高,以强度和极强度脆弱为主,而且分布连续;西部高山与东北多年冻土对气候变化较脆弱,除极强度脆弱型之外,各种脆弱型均有分布.季节冻土对气候变化的脆弱性较差,主要以潜在和轻度脆弱为主,只有局部地区分布中度脆弱类型.具体地各级冻土分布特征见表5.2.4气候要素变化对冻土脆弱性的影响冻土脆弱性是多种因素综合作用的结果,为了解不同因素对冻土脆弱性的影响程度,对冻土脆弱性评价指标进行方差分析.结果显示,对冻土脆弱性有显著影响的因素依次为坡向、海拔高度、冻土类型和地形遮蔽度(表7).依据冻土脆弱性定义与评价指标体系,这4个因素分属暴露度与适应能力一级指标,其中,坡向、海拔高度和地形遮蔽度为地形暴露指标;冻土类型属于适应能力指标.上述分析表明,在1961-2007年气候变化水平下,冻土脆弱程度主要取决于冻土的地形暴露与冻土对气候变化的适应能力.而气温和降水量变化对冻土脆弱性的影响较小,这似乎与全球气候变暖,多年冻土退化相矛盾,笔者认为主要有以下两点理由:(1)多年冻土退化是全球气候变化,尤其是温度变暖直接导致的,二者之间是因与果的关系.而对于冻土的脆弱性而言,气候要素的变化只反映了暴露度中气候变化的水平这一个方面.此外,冻土脆弱性还与自身地理位置、对气候变化的敏感性以及自适应能力有关,即脆弱性=(暴露度×敏感性)/适应能力.如果自适应能力高,即使气温升高,暴露度增大,冻土仍可能表现出不脆弱.因此,冻土脆弱性是包括气候要素在内的多种因素综合作用的结果.(2)自IPCC1990年发布第一次评估报告以来,全球平均地表温度升幅一直在攀升,已从1990年和1996年发布的0.3~0.6℃,2001年的0.4~0.8℃,2007年的0.56~0.92℃,显著升高到2013年发布的0.65~1.06℃,平均为0.85℃.尽管温度持续升高,但在当前的升温水平下,气候要素变化只是通过地形对水热的接收与再分布以及影响冻土类型变化,从而间接地影响冻土脆弱性.基于冰川脆弱性预估以及影响因素的研究结果,我们推测,到2030年代和2050年代,随着升温幅度进一步加大,气候要素变化对冻土脆弱性的影响将显现,并将成为冻土脆弱程度的主要影响因素之一.不论是冰川,还是多年冻土,气候要素变化对它们脆弱性的影响存在一个临界升幅,在这个升温幅度之内,气候要素变化对其脆弱性的影响不明显或者比较小,当超过这个临界升温幅度,气候要素变化的影响会明显的显现出来.我们的推论是否正确,有待将来研究证实.3冻土对气候变化的脆弱性研究基本框架冻土是冰冻圈的重要组成部分,在中国分布广阔,冻土变化对生态、水文、气候以及工程稳定性有重要影响,探讨冻土对气候变化的脆弱性是适应冻土变化诸种影响的前提和基础.文中以中国冻土多年研究成果的积淀为基础,构建了冻土脆弱性评价指标体系,使用空间主成分方法对冻土脆弱性进行了定量评价,得出以下结论:(1)总体上,中国冻土的脆弱性以中度脆弱为主,但青藏高原多年冻土脆弱程度高,主要以极强和强度脆弱为主.(2