加拿大拉布拉多东北部沿海与内陆高地地温空间变异性及其对多年冻土预测的影响研究

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

本研究针对大气变暖与局地表层条件相互作用导致多年冻土变化预测复杂化的问题，在加拿大拉布拉多东北部高地进行首次系统性研究。通过布设100个地表温度监测点，结合原位观测与遥感数据，研究人员发现年均地表温度（MAGST）和多年冻土发生概率不存在一致的纬度梯度，而是受局地气候变量（MAAT、ATR）和地表特征（最大林下植被高度、积雪指数）共同调控。研究结果将为高分辨率多年冻土分布图绘制和地质灾害评估提供关键科学依据，对北极放大效应下的生态系统韧性评估具有重要意义。

　　

在北极放大效应（Arctic Amplification）的驱动下，高纬度地区气温上升速度达到全球平均水平的近四倍，这导致环北极地区生态系统发生剧烈变化，包括多年冻土加速融化以及木本植被向苔原扩张。然而，大气变暖与局地表层条件（如植被、积雪和土壤特性）之间的复杂相互作用，使得预测多年冻土未来变化面临巨大挑战。特别是在加拿大东北部的拉布拉多地区，地温监测数据十分有限，这限制了我们对当地多年冻土分布和动态的理解。

为了填补这一知识空白，由维多利亚·科林（Victoria Colyn）和罗伯特·韦（Robert Way）领衔的研究团队在《Arctic Science》上发表了一项开创性研究，首次对拉布拉多高地环境中局地至区域尺度的地温变异性及其驱动因素进行了全面调查。该研究不仅涉及自然生态系统，还涵盖了正经历基础设施开发的区域，为未来地质风险评估和精细分辨率多年冻土分布图的制定提供了关键科学依据。

研究人员在拉布拉多五个不同纬度和大陆度的采样区域（纳克瓦克溪NVB、纳恩湾山丘NBH、熊山BH、蒙赖特MW和潘威尔河山丘PRH）部署了100个地表温度（GST）记录仪，收集了连续一水文年（2022年9月1日至2023年8月31日）的数据。结合详细的野外特征记录（植被、土壤和地形）和遥感派生变量，团队运用机器学习算法揭示了影响年均地表温度（MAGST）区域变异性的关键因子。

关键技术方法包括：使用Onset HOBO记录仪进行地表温度监测；通过随机森林模型进行数据插补和变量重要性排序；基于温度在多年冻土顶部（TTOP）模型的集合模拟估算多年冻土概率；结合无人机航测和地面验证进行土地覆盖分类和积雪积累机制评估；利用ERA5-Land再分析数据获取气候变量。

研究结果揭示出令人惊讶的空间格局：

MAGST按采样区、土地覆盖和积雪积累机制分层

分析显示MAGST范围从-0.4到5.3°C，没有呈现一致的纬度趋势。最南端的PRH反而显示出最温暖的MAGST（中位数4.3°C），而位于内陆的MW则最冷（中位数1.4°C）。这种分布模式挑战了传统认为的随纬度增加地温降低的简单假设。

冻结和解冻指标分层

冻结n因子（nf）在不同积雪积累机制间存在显著差异，非常暴露的地点显示出最高的nf值（中位数0.6）。这表明冬季过程，特别是积雪的绝缘效应，对地温年际动态起着主导作用。

多年冻土概率 across采样区

通过TTOP模型集合模拟估算的多年冻土概率显示，除PRH外所有采样区都存在多年冻土可能性，其中MW的概率最高（平均29%）。最高概率出现在干燥、风吹、植被稀疏的地区，这与传统认知形成鲜明对比。

MAGST的局地至区域驱动因素

随机森林模型识别出最重要的预测变量包括：冻结n因子（nf）、年均气温（MAAT）、空气冻结度日（FDDa）、气温年较差（ATR）和解冻n因子（nt）。最大林下植被高度和积雪积累机制是最重要的野外测量变量。

研究结论强调，拉布拉多高地的地温变异性主要受积雪相关过程和冻结季节条件控制，而非简单的纬度梯度。大陆性气候特征（较高的ATR）与更冷的地温相关，而沿海地区可能在未来气候变暖中经历更显著的地温上升。植被高度与地温之间呈现非线性关系，在约25厘米高度处达到平台期，表明灌木捕获积雪的绝缘效应在此高度附近达到饱和。

这项研究的重要意义在于提供了拉布拉多高地地面热状态的关键基线数据，为评估未来环境和气候变化的影响建立了参照基准。研究发现将支持类似高地的未来地质灾害评估，并有助于开发精细分辨率的多年冻土分布图。对于拉布拉多正在进行的基础设施开发，包括北部海岸公路建设和机场扩建，这些发现提供了重要的工程地质参考。此外，研究开发的机器学习数据插补方法为处理北部地区不完整监测数据提供了新思路，对推动寒区地表过程模拟研究具有方法论意义。