喜马拉雅-喀喇昆仑山脉表碛覆盖扩张与冰川退缩的时空演变及其气候响应机制研究

本研究针对喜马拉雅-喀喇昆仑山脉(HKR)24条表碛覆盖冰川(SGD)，通过Google Earth Engine(GEE)平台集成Landsat TM/OLI数据，采用随机森林(Random Forest)分类技术，首次系统揭示了1992-2022年间SGD向上扩张的空间格局及其与冰川退缩的关联机制，为评估气候变化下亚洲水塔的稳定性提供了关键科学依据。

　　

在全球变暖背景下，喜马拉雅-喀喇昆仑山脉(HKR)的冰川正经历着前所未有的变化。这些被称作"亚洲水塔"的冰川不仅维系着数十亿人的淡水供应，更是气候变化的敏感指示器。然而，一个鲜为人知的现象正在加速冰川的消亡——表碛覆盖(Supra-Glacial Debris, SGD)的持续扩张。这些覆盖在冰川表面的岩石碎屑如同"保温毯"，通过改变冰面能量平衡，正在重塑整个HKR地区的冰川消融格局。

印度德里大学的研究人员Arvind Chandra Pandey团队在《Remote Sensing Applications: Society and Environment》发表的研究，首次对HKR地区24条表碛覆盖冰川(SGD)进行了长达30年(1992-2022)的系统监测。研究创新性地结合Google Earth Engine(GEE)云计算平台与随机森林(Random Forest)机器学习算法，整合Landsat TM/OLI/OLI-2多时相遥感数据，通过标准假彩色合成(FCC)和ASTER GDEM地形数据，精确量化了SGD扩张与冰川退缩的时空关联。

关键技术方法包括：1)基于GEE平台的随机森林分类实现SGD自动提取；2)利用SWIR(短波红外)波段增强冰川边界识别；3)采用峰值消融期(6-9月)的Landsat时序影像分析；4)通过形态参数(面积、长度、坡度等)变化评估冰川动态。研究样本覆盖HKR四大分区：喀喇昆仑(拉达克)、西喜马拉雅(查谟-克什米尔)、中喜马拉雅(北阿坎德邦)、东喜马拉雅(阿鲁纳恰尔邦)。

【SGD覆盖面积变化】
研究发现所有冰川均呈现SGD向上迁移现象，其中中喜马拉雅区扩张最显著(平均+23%)。SWIR波段分析显示，SGD主要向积累区推进，可能与高海拔区雪崩活动加剧有关。

【形态参数变化】
冰川面积平均缩减12.6%，末端退缩速率在西喜马拉雅最快(年均34.5m)。值得注意的是，SGD覆盖率>40%的冰川表现出"减速退缩"特征，证实了表碛对消融的双重调节作用。

【气候响应机制】
尽管SGD覆盖率与退缩速率相关性较弱(r<0.4)，但建立了"海拔-SGD-消融"的反馈循环：气候变暖→雪崩频发→SGD上移→改变反照率→差异消融。这解释了为何喀喇昆仑冰川相对稳定(年均退缩8.2m)，而中喜马拉雅冰川消融剧烈(年均退缩41.3m)。

该研究首次揭示了SGD扩张的三维特征及其气候驱动机制，为改进冰川水文模型提供了关键参数。特别是发现SGD覆盖率阈值效应(30-40%)，超过此阈值会显著抑制消融，这对预测未来水资源变化具有重要价值。研究创建的GEE开源代码(f004dc39eb7fe1d116bf28b26681d957)为全球冰川监测设立了新标准，其方法论框架可推广至安第斯山、阿尔卑斯等表碛覆盖冰川区。随着气候持续变暖，这项研究发出的警示尤为紧迫：HKR冰川系统的失衡可能引发连锁生态灾难，需建立跨国的冰川灾害早期预警体系。