研究加拿大东北部拉布拉多地区沿海及大陆高地的地表温度空间变化特征

《Arctic Science》：Investigating spatial variability of ground temperatures across coastal and continental highlands in Labrador, northeastern Canada

该研究在拉布拉多高原五个沿海和内陆样区，通过地面温度测量、实地调查和机器学习模型，分析影响地表温度（MAGST）和永久冻土分布的关键因素。结果表明，气候变量（如MAAT、ATR）和本地条件（植被高度、积雪覆盖模式）共同驱动温度变化，干旱风蚀地区冻土概率最高，模型能有效预测区域温度异质性，为基础设施评估提供依据。

　　在高纬度地区，气温上升的速度远超全球平均水平，这一现象被称为北极放大效应。这种快速的区域变暖已经导致了北极和亚北极生态系统中的许多变化，包括冻土的加速融化以及苔原地区植被的扩展。这些变化对当地生态系统和人类活动都产生了深远的影响，尤其是在那些冻土广泛分布的地区。随着气候变化的加剧，研究冻土与地表条件之间的相互作用变得尤为重要，因为这些相互作用不仅影响冻土的分布，还可能对基础设施建设、生态系统的稳定性以及人类社会的可持续发展产生重大影响。

本研究聚焦于加拿大东北部的拉布拉多地区，特别是其高地生态系统，这些区域的冻土监测工作相对有限。研究团队在五个不同的采样区域部署了100个地表温度记录仪（GST），这些区域的纬度范围从51.7°N到58.6°N，涵盖了从沿海到大陆性环境的多种地貌特征。通过结合现场观测数据、植被、土壤和地形特征，以及遥感数据，研究团队旨在揭示影响地表温度变化的本地到区域因素，并进一步分析这些因素如何影响冻土的存在概率。研究结果对于未来在类似高地地区的地质灾害评估和高分辨率冻土分布图的编制具有重要意义，同时也有助于建立评估进一步环境和气候变化影响的基准数据。

在研究区域中，Nakvak Brook位于Torngat Mountains National Park的中坡高原，是五个采样区域中最北端的地点。该地区的年平均气温（MAAT）为-7.5°C，冬季降雪量为550毫米，年降水量约为860毫米。由于季节性冰盖的广泛存在，该区域的气候相对大陆性，年气温范围接近34°C。该区域的地表覆盖从干燥苔原到湿地的草本植物，植被类型多样。根据加拿大冻土地图，Nakvak Brook位于连续冻土区，但最近的研究表明其下可能为广泛不连续冻土。该地区还记录了小型退化冰泡的存在。

Nain Bay Hills位于Labrador Inuit Settlement Area的沿海山地高原，靠近Nain社区。该地区的年平均气温为-3.6°C，年温差约为32°C。年降水量约为850毫米，其中超过一半为降雪。该区域位于森林苔原生态过渡带，地表植被主要包括亚北极苔原植被和薄层冰川沉积物。该地区的小型冰泡被最近的冰川地貌调查所识别，显示出该区域的冻土特征。然而，由于降雪覆盖和植被变化，该地区的冻土分布存在不确定性。

Bear Hill位于拉布拉多内陆，覆盖了从稀疏苔原植被到树木和灌木的自然植被梯度。该地区的年平均气温约为-3.5°C，年温差为33°C，年降水量约为980毫米，其中降雪量占450毫米。该区域的地表温度变化受到植被高度和雪覆盖的影响，特别是在高海拔区域，薄层冰川沉积物和低植被覆盖区域的温度较低，而低洼地带则有较高的树木和灌木覆盖。该区域位于孤立冰泡区，但冻土主要出现在高风速的高地。

Mont Wright位于Labrador City西南方向约30公里处，海拔在840到880米之间，是该地区最高海拔的地点之一。该区域的年平均气温为-3.5°C，年温差为35°C，年降水量接近1000毫米，其中降雪量为420毫米。由于该区域的高海拔和地形特征，地表植被较为稀疏，主要为地衣和低矮灌木。该区域的冻土存在与否对当地工程活动具有重要影响，尤其是在该区域附近的铁矿开采项目中，已经观察到了冻土的退化现象。

Pinware River Hills位于Red Bay和Pinware社区附近的沿海高地，年平均气温为1.3°C，年温差为24°C。由于靠近Belle Isle海峡，该区域的年降水量较高，约为1280毫米，其中降雪量为500毫米。该区域的地表植被包括低矮苔原植被和风蚀的矮树丛，土壤类型主要为薄层冰川沉积物，而排水不良的洼地则有湿地植被。根据加拿大冻土地图，该区域位于孤立冰泡区的南部边界，且在最近的地面温度监测中未发现冰泡的存在。

研究团队在这些采样区域部署了地表温度记录仪，以获取一年的温度数据。这些记录仪被埋入地表下2到5厘米的位置，以减少外界干扰。通过使用无人机和高分辨率地形模型，团队能够更准确地识别和分类区域内的地貌特征和植被类型。在某些采样区域，由于频繁的黑熊干扰，无法维持连续的气候监测，因此数据主要依赖于ERA5-Land大气再分析数据。

研究中还涉及了对地表温度数据的预处理和插值。为了处理数据缺失问题，研究团队采用了一种基于机器学习的方法，结合附近的地表温度记录仪和数值模型模拟，对数据进行插值。这种方法有效提高了数据的完整性和准确性，为后续分析提供了坚实的基础。研究还计算了多个气候和地表温度衍生的指标，包括年平均气温、年温差、冻融度日数等，以评估地表温度的变化趋势及其与气候变量的关系。

通过多变量分析，研究团队确定了影响地表温度变化的主要因素。这些因素包括气候变量（如年平均气温和年温差）、植被特征（如最大植被高度）以及雪覆盖情况（如雪积累指数）。研究结果表明，年温差和雪覆盖情况是预测地表温度变化的重要变量，而植被高度和雪积累指数则在本地尺度上表现出更大的影响。这些发现对于理解拉布拉多高地的地表温度变化机制至关重要，并为未来气候适应和基础设施建设提供了科学依据。

研究还评估了不同采样区域的冻土存在概率。根据模拟结果，除了Pinware River Hills外，其他四个采样区域都有一定的冻土存在概率。Nakvak Brook的冻土存在概率相对较高，特别是在暴露和稀疏植被覆盖的区域。Bear Hill的冻土存在概率较低，主要集中在暴露的高地和稀疏植被覆盖区域。Mont Wright的冻土存在概率同样较低，但某些区域仍存在较高的冻土可能性。Pinware River Hills由于缺乏冻土，其地表温度变化相对较小。

研究结果揭示了拉布拉多高地地表温度变化的复杂性。虽然年平均气温是影响地表温度变化的重要因素，但雪覆盖和植被特征同样发挥着关键作用。特别是在冬季，雪覆盖对地表温度的影响更为显著，而在夏季，植被覆盖和地表微气候条件则成为主要影响因素。这些发现对于预测未来冻土变化趋势、评估生态系统对气候变化的响应以及规划可持续的基础设施建设具有重要意义。

本研究还指出了当前研究的局限性。由于数据仅覆盖一年的水文周期，可能无法充分反映长期的平均条件或年际变化。此外，使用均衡模型来估算冻土概率可能会低估冻土的存在，特别是在当前气候条件与模型假设存在较大偏差的情况下。因此，未来的研究需要收集更多年份的数据，并进一步探索更深层次的土壤温度变化，以提高模型的准确性和可靠性。

综上所述，本研究通过对拉布拉多高地不同采样区域的地表温度变化进行系统分析，揭示了气候变量、植被特征和雪覆盖条件在预测地表温度变化中的重要作用。这些发现不仅有助于理解该地区冻土的分布和变化趋势，还为未来在类似高寒地区的气候适应和基础设施规划提供了科学支持。同时，研究也强调了在分析地表温度变化时，考虑本地到区域尺度的多种因素的重要性，这对于评估气候变化对生态系统和人类社会的影响具有深远的意义。