基于多方法的兴都库什-喜马拉雅地区1993—2023年积雪覆盖动态评估及其对水安全的影响

《Earth》：Climate-Driven Snow Cover Dynamics in the Hindu Kush–Himalayan (HKH) Region and Its Implications for Natural Hazard Modeling Using Multi-Satellite Hydrometeorological Data

　　地球冰冻水储量具有内在动态性，在复杂动态河流流域的水文过程中发挥着关键作用。气候变化驱动的环境变化导致季节性积雪覆盖面积和持续时间显著减少，尤其是在高海拔亚洲水塔（喜马拉雅地区）。兴都库什-喜马拉雅（HKH）高海拔地区的积雪覆盖估计极具挑战性，而该地区是水资源的核心供给者，维持着环境与多样下游生态系统，支撑着全球超过一半的人口。本研究利用基于Landsat的归一化差值雪指数（NDSI）、SNOMAP、蓝雪阈值（BST）以及Dozier和Painter方法，对1993—2023年间HKH地区十条以降雪和降雨为主导的主要河流流域的积雪覆盖面积进行了定量分析。此外，本研究在HKH地区设置了178个策略性站点，探讨了积雪动态与环境因素（如温度、降水和温室气体浓度）之间的关系。研究观察到积雪覆盖存在显著的时间和空间变化，这些变化由区域气候条件和人为因素影响。结果显示，阿姆河、印度河、长江、塔里木河、湄公河、恒河和布拉马普特拉河流域的积雪覆盖呈下降趋势，分别为2793.15、2108.86、1199.49、247.51、230.34和169.39 km2/年。相反，萨尔温江、黄河和伊洛瓦底江流域呈现小幅增加，分别为1002.66、147.06和20.86 km2/年。这些相反的趋势凸显了积雪储量对供水和水电站调度的脆弱性，强调了建立综合性的长期卫星和地面观测平台以及可靠的水文和冰川学模型迫在眉睫的必要性。将遥感积雪数据与本地校准的气候和土地利用记录相结合，将赋能决策者预测水安全威胁并优化水库运行准则，从而维持主要河流走廊带的社会经济和生态系统服务功能。