【摘 要】
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湖冰厚度是湖泊在封冻期的重要物理参数,不仅反映了水-气界面能量交换强度和物质迁移过程,而且具有重要的生态价值和经济价值,青海湖是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体,随着当地冬季旅游热度的增高,开展青海湖湖冰厚度时空变化特征研究不仅对于认识气候变暖背景下的湖冰响应规律具有重要的理论价值,而且对于制定科学合理的冬季青海湖管理措施具有现实意义。本文基于青藏高原0.01°×0.01°气温数据集、ERA5
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湖冰厚度是湖泊在封冻期的重要物理参数,不仅反映了水-气界面能量交换强度和物质迁移过程,而且具有重要的生态价值和经济价值,青海湖是维系青藏高原东北部生态安全的重要水体,随着当地冬季旅游热度的增高,开展青海湖湖冰厚度时空变化特征研究不仅对于认识气候变暖背景下的湖冰响应规律具有重要的理论价值,而且对于制定科学合理的冬季青海湖管理措施具有现实意义。本文基于青藏高原0.01°×0.01°气温数据集、ERA5 Climate Reanalysis气温数据集、MODIS MOD09GQ数据产品和2019年湖冰钻孔测厚数据及雷达测厚数据,应用度日法湖冰生长模型和CLIMo模型计算青海湖2019年湖冰厚度,并对2000～2020年青海湖冰厚时空变化进行分析,研究表明:（1）两种模型模拟精度有所差异且度日法湖冰生长模型精度更高。2019年3月实测青海湖湖冰厚度平均增长速率为0.30 cm/d,高于2月份（0.12 cm/d）。基于度日法湖冰生长模型模拟的2018年11月～2019年3月青海湖冰厚平均增长速率为0.34 cm/d,与实际观测数据相比,模拟冰厚误差为±2 cm,但在河流入湖口处和湖区南侧误差较大,且冰厚模拟数值在3月中旬前高估而之后有所低估。基于CLIMo模型的0%积雪覆盖场景下模拟期内冰厚平均增长速率为0.81 cm/d,100%积雪覆盖场景下冰厚平均增长速率为0.67 cm/d。0%积雪覆盖场景下模拟误差为6.37 cm,3月3日之间普遍高估,3月下旬普遍低估。100%积雪覆盖场景下模拟误差为7.82 cm,整个模拟过程中模拟结果均高估实测冰厚。两种模拟场景下的模拟冰厚与实测冰厚均有较高相关性（R2>0.8）。（2）基于两种模型的青海湖湖冰厚度时间变化特征有其异质性。度日法湖冰生长模型的2000～2018年青海湖年平均冰厚为29～35 cm,冻结前期冰厚增长迅速,12月与1月湖冰增长速率分别高达0.41 cm/d和0.37 cm/d;2月后冰厚增长速率放缓,2月和3月的增长速率分别为0.26 cm/d和0.12 cm/d。基于CLIMo模型的两种模拟场景下当年度冰厚平均相对误差值百分比为14.53%;0%积雪覆盖场景下,年际平均冰厚介于30～55 cm之间,最大冰厚介于40～75 cm之间;100%积雪覆盖场景下,年际平均冰厚介于20～55 cm之间,最大冰厚介于25～75 cm之间。0%积雪场景下12月和1月湖冰增厚速率分别为1.36 cm/d和0.8 cm/d;2月减小为0.6cm/d。3月湖冰厚度消融速率为0.07 cm/d,4月上升为6.6 cm/d。100%积雪场景下12月和1月增厚速率分别为1.37和0.68 cm/d;2月减小为0.42 cm/d。3月湖冰厚度消融速率为0.017 cm/d,4月上升为5.12 cm/d。（3）青海湖湖冰平均厚度在空间上存在显著差异。整体表现为北厚南薄、东厚西薄的空间格局,研究时段内青海湖多年平均冰厚在空间上分布不均,总体上介于21～39 cm之间,空间最大冰厚介于31-58 cm之间,且湖区西部冰厚变化幅度大于东部。2000～2008年青海湖年际平均冰厚呈现减薄后增厚趋势,2008～2014年呈持续增厚趋势,2015年达到低值后又有所回升。（4）基于CLIMo模型两种模拟场景下构建的湖冰物候特征数据集与MODIS影像获取的冻融日期一致性较高,0%积雪覆盖场景下FUS、BUS和BUE日期的绝对误差最大值分别为9 d、8 d和8 d,100%积雪覆盖场景下FUS、BUS和BUE日期的绝对误差最大值分别为10 d、12 d和9 d。冻结时长、消融时长及湖冰存在期与平均冰厚均呈正相关,湖冰平均厚度变化与冻结时长以及湖冰存在期期相关性较高,而与消融时长相关性较小。
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