形态地形控制下冰川响应的对比：喜马拉雅中部大小冰川群的证据

《CATENA》：Contrasting glacier responses to morpho-topographic controls: Evidence from small and large glacier clusters in the central Himalaya

　　

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  冰川面积和碎石覆盖是面积损失的最强驱动因素。
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  末端退缩对于大型冰川整体健康状况而言是一个较差的指示器。
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  坡度显著控制了雪线变化（ELA）和冰川厚度变化。
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  形态地形控制因素具有群组特异性，反映了冰川的异质性。
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  对冰川进行分组可以揭示在混合的流域范围内数据中被掩盖的关键驱动因素。

引言

冰川是气候变化的高度敏感指示器，也是地球水文和地貌系统的重要组成部分（Benn and Evans, 2014; Azam et al., 2018）。近几十年来，全球大多数山区都观测到广泛的冰川退缩，这主要是由人为引起的全球变暖所致（Kulkarni et al., 2005; Maurer et al., 2019; Hugonnet et al., 2021）。尽管区域气候是冰川变化的主要驱动因素，但邻近地区且暴露于大致相似气候条件下的冰川可以表现出明显不同的退缩速率和模式（Brun et al., 2019; Garg et al., 2019; Guha and Tiwari, 2022; Remya et al., 2022; Hussain et al., 2025）。这表明局部的形态和地形特征在调节冰川敏感性方面发挥着重要作用（Bolch, 2007; Roe et al., 2016）。Davies和Glasser（2012）以及Mehta等人（2023）的研究表明，冰川走向和舌部几何形状强烈影响物质平衡，地形阴影会减少太阳辐射，有助于冰川保留冰量（DeBeer and Sharp, 2009）。位于不利地形位置的冰川往往迅速缩小，无论区域冷却或局部气候效应如何，尤其是在较小的冰川中更为明显（Tennant et al., 2012; Leigh et al., 2019）。

在喜马拉雅山脉的背景下，由于地形陡峭、极端的海拔梯度和广泛分布的冰碛物覆盖，冰川退缩情况尤为复杂（Scherler et al., 2011; Maurer et al., 2019）。碎石的影响在空间上存在变化：厚碎石层可保温并抑制消融，而薄碎石层则可能通过降低表面反照率、增加能量吸收来加剧融化（Banerjee, 2017）。这通常会导致"碎石覆盖异常"现象，即冰川前端的停滞低坡度舌部保持相对稳定，同时内部却发生显著的减薄（Salerno et al., 2017; Chen et al., 2023）。冰面湖和暴露的冰崖的存在进一步加剧了这种向下消融的复杂性（Scherler et al., 2011; Basnett et al., 2013）。最终，碎石、几何形态和坡度之间的相互作用造成了一种异质性响应，难以将其隔离分析（Ragettli et al., 2016; Guha et al., 2025）。

尽管已有这些认识，但过去整个流域范围内的评估存在一个重大局限，即由于难以获取冰川参数以及相关的固有不确定性，排除了极小冰川（Salerno et al., 2017; King et al., 2017; Maurer et al., 2019）。然而，这些小规模冰体对地形控制的敏感性极高，其响应可能与附近的大型山谷冰川有所不同（DeBeer and Sharp, 2009; Leigh et al., 2019）。忽略它们可能会掩盖冰川响应内部的关键变异性，特别是在小型冰川占主导地位的中喜马拉雅地区，但其形态驱动因素的研究尚不充分。正如Dobreva等人（2017）所指出的，明确考虑冰川个体的特征特性对于解释为何单个冰川对相同的气候变率表现出多样化响应至关重要。

与其他控制因素相比，冰川形状受到的关注较少，尽管先前的研究表明，平面几何形状可以通过河谷约束、舌部构型和面积分布来影响冰川响应（Li and Li, 2014; Garg et al., 2017; Shrivas et al., 2025; Prajapati et al., 2025）。然而，形状通常与其他几何变量一起考虑，而不是在不同冰川群组之间进行明确评估。因此，其对不同冰川变化参数的群组依赖性影响仍未得到充分阐明，尤其是在中喜马拉雅地区。

在此背景下，本研究探讨了1975–2020年期间尼泊尔中喜马拉雅地区 Dudh Kosi 河流域（DKB）中小冰川和大冰川的差异响应。利用多时相光学影像和数字高程模型（DEMs），我们量化了冰川面积损失、末端退缩、雪线（ELA）变化和表面高程变化，并评估了冰川大小、形状、海拔、坡度、朝向和碎石特征对1975至2020年间观测变化的影响。为在不依赖任意大小分类的情况下捕捉冰川的异质性，我们应用了一种基于紧凑度和伸长率比值的数据驱动分组方法，该方法支持5 km2阈值，将冰川群体分为小冰川组和大冰川组。随后我们评估冰川大小、形状、海拔、坡度、朝向和碎石特征如何影响这些群组内外四种冰川变化指标，从而对中喜马拉雅地区控制异质性冰川响应的形态地形因素提供更深入的理解。

章节摘要

研究区域

本研究聚焦于DKB流域，位于尼泊尔喜马拉雅山脉珠穆朗玛峰地区的南坡（图1）（Salerno et al., 2008）。该流域海拔跨度显著，从约4200米到8848米，受季风气候主导，年降水量的近85%集中在6月至9月（Soncini et al., 2016）。因此，该地区的冰川主要以夏季积累型为主，消融与积累同时发生

数据来源与处理

为捕捉1975年至2020年期间数十年的冰川变化记录，本研究整合了多种光学和地形数据集。在冰川制图和监测方面，采用Landsat系列（MSS、TM、ETM+和OLI-TIRS）以及Sentinel-2（10米分辨率），利用其全球可用性和长期的时间一致性（McFadden et al., 2011; Brun et al., 2019）。Randolph冰川编目（RGI）提供了冰川边界的初始基准（Arendt et al., 2017）。

研究方法

为了解冰川对气候变化的响应变异性，我们首先量化了四种冰川变化参数（面积损失百分比、年末端退缩率、年雪线变化量和年表面高程变化），然后考察了它们在1975–2020年期间与冰川大小、形状、海拔、坡度、朝向、碎石覆盖面积和碎石厚度的关系。完整的方法流程见图2。

所选冰川的形态地形特征

在评估其与冰川变化的关系之前，我们分别考察了所选35座冰川的主要形态地形特征。以下各小节描述了冰川形状、大小、海拔、坡度、朝向和冰碛物特征，并比较了群组1和群组2之间这些特征的分布差异。

地形因素对冰川特征的控制

形态地形参数之间的相互关系（第5.3.5节）表明，DKB内冰川特征之间存在强耦合关系，反映了地形格局和冰川发育历史的影响。冰川大小与朝向各分量之间存在关联，表明不同坡向的冰川大小分布具有非随机性。玫瑰图（图10）显示，小型冰川更频繁地分布在东北至东向区域，

结论

本研究通过考察冰川大小、几何形态、海拔、坡度、朝向、碎石覆盖和碎石厚度与观测冰川响应之间的关系，量化了DKB中冰川形态地形特征对冰川变化的影响。综合二元和多变量分析表明，面积损失比例是解释效果最显著的响应变量，其中冰川大小和碎石覆盖成为最强的独立控制因素。冰川

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在准备本作品过程中，作者使用了ChatGPT5.4、Gemini和Grammarly来改进稿件。在使用这些工具之后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对所发表文章的内容承担全部责任。

CRediT作者贡献声明

S.V. Fahimah Shad：撰写——初稿，可视化，验证，软件，项目管理，方法论，调查，形式化分析，数据整理，概念设计。Rakesh Khosa：撰写——审阅与编辑，监督。A.K. Gosain：撰写——审阅与编辑，监督。

利益冲突声明

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