1990-2014年西藏季节冻土最大冻结深度的时空变化

0 引言

冻土一般是指温度在0 oC以下，并含有冰的各种岩石和土壤，其中地表冬季冻结、 夏季融化、 冻结状态持续一个月以上不足一年的土称为季节冻土[1]。冻土作为气候变化的灵敏指示器，是一种对气候变化极为敏感的不稳定地质体[2]，且对气候变化存在正反馈效应，即碳反馈效应[2-4]。而季节冻土在地表几米范围内受季节影响，冬冻夏融，直接参与大气圈-地表-岩石圈之间的热量交换，对气候变化的响应更加敏感。

威廉·莱斯等作家敏锐地反映了建设全球性生态文明的紧迫诉求，其中的问题框架是我们发掘发挥马克思生态思想的有益线索，其提出的许多观点对于我们树立人类命运共同体意识、建设美丽中国也具有启发价值。但是，在我们借鉴这一西马派别理论的过程中，必须始终坚持马克思主义的立场观点方法，特别是从马克思理论创制的主体即政治经济学批判当中，坚持不同于莱斯等西方学者看待生态问题的科学的马克思主义政治经济学立足点。〔本文受到江苏省2016年度普通高校学术学位研究生科研创新计划项目“新中国初期主流意识形态的构建及其历史经验研究”(项目号:KYZZ16_0482)资助〕

（3）企业经营的国际化意愿，反映企业走国际化道路的倾向，具体指标如：组织结构复杂度、授权方式、决策方式、信息沟通方式、人员招聘方式、企业高层的海外经验等。

西藏地区位于被称为“地球第三极”的青藏高原，是全球气候变化最敏感的区域之一，在全球气候趋暖的背景下，该地区气候也显著变暖，其平均升温幅度较北半球和全球升温的幅度要大[5-6]，同时冻土也随之发生了显著变化，出现了年平均地温升高、 厚度减薄、 面积减少、 甚至在某些地区彻底消失等的冻土退化[7-8]。冻土退化对地-气间热量交换、 水文过程、 自然生态系统、 建筑工程和交通道路等基础设施都产生了显著的影响[2,4,9-11]。

季节冻土最大冻结深度是大气和土壤综合作用的体现，主要受气温、 地形、 岩性、 含水量、 雪盖、 植被、 水体等因素的影响[1,12-13]，它不仅直接影响迁移水量、 冻胀量和冻胀率等冻土重要参数的计算，也是建筑工程设计、 施工必不可缺的数据。然而，前人针对西藏季节冻土最大冻结深度的研究主要集中在利用西藏地区有限的观测站数据分析西藏年、 季平均地温的变化趋势和异常年份[14-16]，地温与气温的气候突变关系[17]，以及利用最大冻土深度和土壤解冻日期研究西藏季节性冻土的年际和年代际变化特征，并预估了未来50 a和100 a最大冻土深度变化[18]等方面。而目前针对西藏地区的季节冻土最大冻结深度时空变化的研究较少，因此，本文依据斯蒂芬公式计算了西藏地区1990-2014年季节冻土最大冻结深度，并对其时空分布特征进行了分析，最后讨论了其对气候变化的响应。

1 数据与方法

1.1 研究区概况

式中： H为冻结深度(m)； λ为冻土的导热系数为冻结季节平均地表温度(℃)； t为冻结季节持续时间(s)； L为冻土的融化潜热(3.3×105 J·kg-1)； γCK为土的干容重(kg·m-3)； W为土的总含水量(%)； Wu为未冻水含水量(%)。

图1 西藏地理位置和29个气象站点分布 Fig.1 Map showing the geographical location of Tibet and the distribution of the 29 meteorological stations

1.2 数据来源

本文所需的基础数据包括地表温度、 土壤类型、 数字高程模型(DEM)、 年平均气温和年降水量。地表温度选用中国气象局整编的逐日0 cm地温资料，该资料的各观测要素项的数据实有率普遍在99%以上，数据的正确率均接近100%[21-22]。西藏有逐日0 cm地温的实测数据的观测站总计29个，数据长度选取为1990-2014年，这29个站点主要位于西藏季节冻土区，其中，西藏季节冻土分布范围以年平均地温0 oC作为季节冻土和多年冻土的界限而确定[23-24]，季节冻土的冻结持续时间一般从11月份至次年2月份。根据其中23个观测站的逐日0 cm地温数据计算出1990-2014年间每年冻结期平均地表温度和冻结的持续时间，然后分别建立每年冻结期平均地表温度和冻结的持续时间与海拔高程、 纬度的回归统计模型，冻结期平均地表温度和冻结的持续时间与纬度和海拔高程间相关系数R均在0.9以上(P<0.001)。其余6个观测站依据该回归统计模型计算得到其冻结期平均地表温度和冻结的持续时间，计算值与实测值间相关系数R达0.9以上(P<0.001)。最后从西藏90 m×90 m的DEM上提取每个格网的高程和纬度，应用该回归统计模型进行栅格计算，得到西藏地区冻结期平均地表温度和冻结持续时间分布状况。

斯蒂芬方法假定地表温度在冻结期间为常数，正冻层在每一瞬时的温度随深度呈线性分布，没有考虑外部热量交换和冻结岩层与下伏融土层的热量交换，所以用于土层的最大冻结深度计算时结果一般比实测值偏大，然而由于其计算简便且计算结果对工程偏于安全，直到现在仍然得到广泛应用[12,29]。计算冻结深度的斯蒂芬公式为[29]：

对于铁路路堤有植被覆盖时，单独构面，其CC码为相应植被覆盖类型，如护坡灌草(03A4)，而GB码赋值为铁路范围面，如“410101”。此时，对于基础地理信息数据中铁路面要素可在数据抽取中将相邻的GB码为“410101”的面合并处理而得，无需在生产数据库中单独采集。

DEM数据采用寒区旱区科学数据中心平台提供的STRM(Shuttle Radar Topography Mission)90 m 分辨率栅格图(图1)。年平均气温和年降水来源于中国气象局整编的全国752个基本、 基准地面气象观测站及自动站1951年以来气候资料年值数据集[26-28]。

1.3 研究方法

以分布在西藏阿里、 那曲、 日喀则、 拉萨、 山南和昌都6个地/市区的观测站点年最大冻结深度计算该6个地/市区的年平均最大冻结深度，并获得其25 a内的年变化率(表2)，其中林芝市只存在短时冻土，冻结深度近似为0 m(图2)，此处不予考虑； 同时，依据年平均气温和年降水量数据资料求得二者在1990-2014年间的年变化率(表2)。由表2可知，这25 a西藏季节冻土的最大冻结深度呈逐年减薄趋势，而年平均气温和年降水量(除了拉萨市和昌都市的降水量呈现下降趋势外)均呈现上升趋势。采用相关系数法计算了西藏各地/市区的最大冻结深度与年平均气温和年降水量的相关系数(表3)，发现除了昌都市的最大冻结深度与年降水量呈现正相关外，西藏地区的最大冻结深度与年平均气温和年降水量均为负相关，且年最大冻结深度与年平均气温的相关系数大于与年降水量的相关系数。可见，最大冻结深度的减薄趋势是对年平均气温和年降水量升高的直接响应因素，且最大冻结深度对年平均气温的响应比对年降水量的响应要显著。

土壤类型数据来源于“黑河计划数据管理中心”(http://westdc.westgis.ac.cn/)的世界土壤数据库(Harmonized World Soil Database，HWSD)，其中我国大陆境内数据来源为第二次全国土地调查南京土壤所所提供的1:100万土壤数据，同时结合青藏高原实测资料[1,25]和《土的工程分类标准》(GB/T50145-2007)，对西藏地区的土壤重新分类进而获得该区的土壤干容重分布状况。此外，已冻土的导热系数根据徐敩祖等[12]的亚黏土计算热参数取值表，依据已知的含水量和土的干容重采用内插法求得，且本文平均未冻水含量选取3%[1]。

(1)

西藏位于我国的西南边陲，地理位置介于26°50′～36°53′ N，78°25′～99°06′ E之间(图1)，总面积1.202×106 km2，约占全国总面积的12.8%。西藏是青藏高原的主体，平均海拔4 000 m以上，地势由西北向东南倾斜，地形地貌复杂多样，由藏北高原、 藏南谷地、 藏东高山深谷和喜马拉雅高山四大地貌区组成； 由于其巨大的地形隆起和复杂的周边界面条件，以及特殊的高原环流，西藏的气候独特且复杂多样，总体上呈现出西北严寒干燥、 东南温暖湿润的特点。藏南和藏北气候差异很大，藏南谷地受印度洋暖湿气流的影响，温和多雨，年平均气温8 oC，藏北高原为典型的大陆性气候，年平均气温0 oC以下，冰冻期长达半年。西藏各地降水量分布也严重不均，雨季和干季的分界非常明显，一般每年5-9月为雨季，10-翌年4月为干季，降水量自东南向西北递减，东南部的波密站年降水量可达889.1 mm， 而西北部的狮泉河站年降水量仅为65.6 mm[19-20]。

冻土是在岩石圈-土壤-大气圈系统热质交换过程中形成的，其形成和发展受到诸多地理地质因素的影响，其中气候对其的影响尤为重要[1]。本文选用气候因子中的年平均气温和年降水量进行西藏季节冻土最大冻结深度对气候变化的响应分析。

2 结果与讨论

2.1 西藏地区季节冻土最大冻结深度时空分布变化特征

从图2和图3可以直观地发现，空间上，受海拔、 纬度、 地形、 植被、 岩性和含水量等地理、 地质因素综合作用的影响，最大冻结深度在空间变化较复杂，具有垂直分带性和纬度地带性，同时也表现出区域性规律，主要表现出： (1)高海拔地区大于低海拔地区，随海拔高度升高而增大，呈明显的垂直地带性分布，如海拔高度大于4 500 m(图1)的改则、 班戈、 那曲、 申扎、 嘉黎等地，最大冻结深度1.2～2.0 m，而在海拔小于3 000 m的喜马拉雅山南翼中低山谷地区(图1)，如林芝、 波密、 察隅等地只有短时冻土存在，最大冻结深度仅有几厘米，近乎为零； (2)高纬度地区大于低纬度地区，随纬度降低而减小，如最大冻结深度在狮泉河为1.4～1.9 m，随纬度的降低，如日喀则为0.2～0.9 m，察隅约为0 m； (3)多年冻土边缘地区大于其他区域，如在狮泉河、 索县、 安多等地的最大冻结深度均大于其他地区。总之，从空间分布上来说西藏地区最大冻结深度在西北靠近多年冻土地区以及高山地区大于东南中低山谷地区，即最大冻结深度呈从西北向东南方向递减的空间分布特征，因此西北地区的发育较深季节冻结，东南地区则为浅型季节冻结。

表1 最大冻结深度计算值与实测值间的相关系数R值 Table 1 The correlation coefficient between calculated and observed the maximum frozen depths

年份199019911992199319941995199619971998R0.840.890.860.880.820.730.880.830.89年份19992000200120022003200420052006-R0.870.900.860.830.800.900.960.93-年份20072008200920102011201220132014-R0.850.860.840.910.930.880.790.90-

图2 西藏季节冻土最大冻结深度时空分布 Fig.2 Temporal and spatial variations of maximum seasonally frozen depths in Tibet

利用回归分析方法建立了年最大冻结深度与年平均气温(图5)和年降水量间的线性方程(图6)得出： 这25 a来，西藏地区年平均气温升高1 ℃，阿里、 那曲、 日喀则、 拉萨、 山南和昌都6个地/市区的最大冻结深度将分别减小11.1、 13.5、 20.6、 17.8、 16.3和17.5 cm，其平均值为16.1 cm； 而年降水量升高100 mm，除昌都市外，各个地区的最大冻结深度将分别减少12.3、 8.5、 5.4、 4.0和0.7 cm，其平均值为6.2 cm。

ANSYS软件是由美国ANSYS公司研制的，该软件能较好地迎合分析需求，而ANSYS Workbench正是为了组件的重新组合而设置的一个专用平台，因此增加了ANSYS产品的易用性和开发性[3]。

2.2 西藏季节冻土最大冻结深度对气候变化的响应

1990-2014年间西藏共有17个观测站点有最大冻深的连续实测数据，将这17个站点的实测值与斯蒂芬方法计算的结果进行对比，二者间相关性系数较高(表1)，均在0.8以上，可见模拟的计算结果与观测数据较为接近，因此模拟结果能够近似地反映西藏地区季节冻土区的最大冻结深度。

目前，用于冻结深度计算的方法主要有库德里亚夫采夫(Kudryavtsev)、 尼尔松(Nelson)和斯蒂芬(Stefan)三种方法。但是，库德里亚夫采夫方法需要较多的计算参数，西藏地区地势起伏较大、 地形地貌复杂多样，难以确定准确的计算参数； 尼尔松方法与斯蒂芬方法的不同之处在于推算地表温度的方法不同，其基本原理与斯蒂芬方法一致。本文选取斯蒂芬方法对季节最大冻结深度进行计算。

图3 1990-2014年西藏最大冻结深度的平均值 Fig.3 The maximum frozen depth in Tibet averaged over 1990-2014

图4 1990-2014年间年平均地表温度的变化 Fig.4 Changes of annual mean surface temperatures for other five prefectures averaged over 1990-2014

表2 1990-2014年最大冻结深度、 平均气温和降水量的年变化率 Table 2 Change rates of the annual maximum frozen depth, temperature and precipitation for Lhasa and other five prefectures averaged over 1990-2014

项目阿里地区那曲市日喀则市拉萨市山南市昌都市冻结深度年变化率/(cm·a-1)-1.16-1.52-1.42-1.78-1.75-1.52平均气温年变化率/(oC·a-1)0.050.060.040.070.040.05降水量年变化率/(mm·a-1)1.402.631.41-0.100.27-1.45

表3 年最大冻结深度与年平均气温和年降水量的相关系数(R) Table 3 The correlation coefficients between annual maximum frozen depth and annual mean temperature, and between annual maximum frost depth and annual precipitation for Lhasa and other five prefectures averaged over 1990-2014

项目阿里地区那曲市日喀则市拉萨市山南市昌都市与年平均气温-0.51-0.65-0.70-0.68-0.45-0.66与年降水量-0.24-0.42-0.18-0.10-0.030.22

时间上，1990-2014年间，西藏地区除了东南山谷地区的短时冻土外，季节冻土最大冻结深度基本呈现出逐年变浅的趋势(图2)，具体表现为最大冻结深度1.5～2.0 m分布区域在减少，而1.0～1.5 m 和0.5～1.0 m分布面积在增加。但1995年在多年冻土边缘大于2.0 m的冻结深度的分布区域面积明显增加，由多年冻土附近区域狮泉河、 改则、班戈、 安多和申扎5个站点的年平均地表温度变化(图4)可知，于1995年该区域地表温度呈现明显下降趋势，故在多年冻土边缘及高山区域季节冻土最大冻结深度有所增长。近40 a来西藏大部分地区年平均和四季气温均表现出上升趋势，尤其是冬季，平均增温0.1～1.04 oC·(10a)-1[30]，可见，在全球气候变暖下，西藏地区季节冻土最大冻结深度对气候变化的响应敏感，呈明显的减薄特征。

图5 1990-2014年最大冻结深度与年平均气温的关系 Fig.5 The relationship between annual maximum frozen depth and air temperature for Lhasa and other five prefectures averaged over 1990-2014

图6 1990-2014年间每年最大冻结深度与年降水量的关系 Fig.6 The relationship between annual maximum frozen depth and annual precipitation for Lhasa and other five prefectures averaged over 1990-2014

3 结论

本文通过斯蒂芬公式计算和分析了西藏地区1990-2014年间最大冻结深度及其时空变化特征，主要得出以下结论：

(1) 西藏地区季节冻土最大冻结深度在空间分布上呈现出自西北向东南方向递减的分布特征，具体表现为高海拔地区大于低海拔地区、 高纬度地区大于低纬度地区、 多年冻土边缘地区大于其他地区等规律。

成本收入比=业务及管理费╱营业收入，成本收入比是反映取得单位收入所耗费的成本，是衡量银行盈利能力的指标，该比率越低，说明银行单位收入的成本支出越低，银行获取收入的能力越强。如图6所示，南京银行和工商银行都没有超过(45%)这个指标，说明盈利能力较好。从整体看，工商银行的成本收入比较为稳定，南京银行变动幅度较大，形成一个“v”型结构，总体来说工商银行的效益更好。刘卓的研究亦表明城市银行成本效率低于全国性银行。两家银行均在2015年成本收入比达到最小值，分别为25.49%、24.10%，这说明2015年是效益最好的年份，各项支出都达到最小值，说明当年的业务及管理费支出较小，营业收入较大。

(2) 在全球气候变暖的大背景下，1990-2014年间西藏地区季节冻土最大冻结深度呈现出逐年变薄的趋势。

(3) 这25 a间西藏季节冻土最大冻结深度与年平均气温和年降水量呈现负相关，随着年平均气温的上升和年降水量的增加，最大冻结深度呈现出减小的趋势，且最大冻结深度对年平均气温的响应比对年降水量的响应要显著； 西藏地区年平均气温升高1 oC，最大冻结深度减小约16.1 cm，而年降水量增加100 mm，最大冻结深度变薄约6.2 cm。

致谢： 西藏自治区气候中心杜军高级工程师提供了西藏最大冻结深度基础数据，中国气象数据网提供了地表0 cm地温日数据和寒区旱区科学数据中心提供了世界土壤数据，特此致谢。

这首词创作的时间正是中央苏区鼎盛时期。在宁都会议后，毛泽东回到后方主持中央政府工作，中央苏区各项事业的建设因而得到有序开展，尤其是1933年春夏进行的查田运动和春耕生产运动正朝着“今朝更好看”的方向发展。

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