阿拉斯加Kennicott和Root冰川85年变化记录揭示冰川质量加速流失及其对未来预测的影响

本研究通过分析1938-2023年历史航拍照片和新型床基地形测量数据，揭示了阿拉斯加Kennicott和Root冰川的动态变化规律。研究人员利用结构光摄影测量技术构建85年高精度DEM序列，结合冰川演化模型(PyGEM)校准，发现两冰川在1957年前保持平衡状态，之后呈现加速流失趋势（2012-2023年达1.43±0.06 m yr-1）。研究首次获得山地冰川最古老的流速分布图，预测到2100年冰川质量将损失38-63%（取决于排放情景SSP），较仅基于现代数据的预测差异达22%，为理解气候变暖下冰川响应机制提供了关键长期观测约束。

　　

在全球变暖背景下，冰川作为气候变化的敏感指示器，其消融过程直接影响海平面上升、水资源供给和生态系统平衡。然而，现有冰川观测主要依赖近20年的卫星数据，难以捕捉冰川响应气候变化的长期动态（通常需要数十年至百年尺度）。特别是在阿拉斯加地区，冰川贡献了全球山地冰川海平面上升量的25%，但长期观测记录严重匮乏。Kennicott和Root冰川作为阿拉斯加最易接近的大型山谷冰川，其演化历史对理解区域冰川变化机制具有重要代表性。

为解决这一科学难题，由Albin Wells领衔的国际研究团队在《Nature Communications》发表了突破性研究成果。研究团队创新性地整合了1938年Washburn历史航拍、1957-1978年美军解密影像、2004年ASTER卫星数据、2012年IFSAR雷达数据以及2023年国家公园管理局最新测绘数据，构建了迄今最完整的85年冰川高程变化序列。通过结合地面穿透雷达(Groundhog/AirIPR)获取的床基地形数据，首次实现了对这两条冰川近一个世纪来三维演化的精确重建。

关键技术方法包括：（1）利用结构光摄影测量技术处理历史航拍影像，生成1938-1978年高精度数字高程模型(DEM)；（2）采用冰雷达系统获取530线性公里冰川厚度数据，结合高斯过程回归建立床基地形模型；（3）开发Python冰川演化模型(PyGEM)，整合ERA5再分析气候数据和CMIP6的12个全球环流模型(GCM)；（4）应用特征追踪算法(PyCorr)从1957-1962年正射影像提取历史流速场。

研究结果揭示：

【历史记录揭示平衡期与加速流失期】1938-1957年间Kennicott冰川末端呈现平衡状态（0.62±0.92 m yr^-1），而1957年后开始加速流失，2012-2023年 thinning rate达1.43±0.06 m yr^-1。Root冰川同期变化趋势相似但幅度较小，凸显 debris cover（碎屑覆盖）对消融过程的调控作用。

【冰川减速驱动末端退缩】通过分析1960-2017年流速场发现，Kennicott冰川末端流速从1960年的26 m yr^-1降至2017年的<5 m yr^-1， driving stress（驱动应力）从45 kPa降至<2.5 kPa，显示冰川动力学的根本性改变。相比之下，Root冰川流速保持40 m yr^-1稳定状态。

【碎屑覆盖演化影响消融格局】1957-2023年间，Kennicott冰川 clean ice（洁净冰）范围向上游退缩约3公里，新形成的碎屑覆盖区通过 ice cliff（冰崖）和 pond（冰湖）等特征显著增强局部消融。这种 feedback（反馈）机制导致冰通量重新分布，进一步加剧下游退缩。

【长期观测约束未来预测】模型校准显示，基于历史数据(1940-2004)的预测较仅用现代数据(2000-2019)的预测更可靠。Kennicott冰川到2100年预计损失38±14%（SSP1-2.6）至63±18%（SSP5-8.5）的质量，Root冰川相应为38±11%至58±12%。历史校准使预测差异最大达22%，凸显长期数据对降低模型不确定性的关键作用。

研究结论与讨论部分强调，这是阿拉斯加冰川迄今最长的分布式高程变化记录，首次将观测基线延伸至卫星时代之前。通过揭示冰川对气候响应的非线性特征，证实了传统短期观测可能高估近期消融速率而低估远期影响。特别是发现：（1）冰川动力学响应存在约20年滞后；（2）debris cover通过改变 surface energy balance（表面能量平衡）产生放大效应；（3）bed topography（床基地形）特征通过控制 ice flux divergence（冰通量散度）影响退缩格局。这些发现为改进全球冰川模型提供了物理基础，对预测海平面上升、水资源变化和冰川灾害具有重要应用价值。