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关于未来冻土变化的一个工作

Zhang G, Nan Z*, Hu N, Yin Z, Zhao L, Cheng G, Mu C. Qinghai-Tibet Plateau permafrost at risk in the late 21st century. Earth’s Future. 2022, 10(6): e2022E-e2652E. doi:10.1029/2022EF002652.

发表在Earth’s Future上的一个工作。未来冻土变化已经有不少工作,从方法层面这个工作有几个特点:

  1. 基于针对青藏高原冻土特点改进的物理模型。区别于一些工作是基于历史数据的统计模型,物理模型对于未来预报有显著优势。这些模型用历史数据进行了可靠性验证。
  2. 基于多个GCM气候预报结果,从而能够较好估计结果的误差范围。

我在一个类似工作的审稿里,看到其他专家说Zhang等人已经做了这工作,且方法更先进,实验更全面。言外之意是这个工作就不要再做了。哈哈。我作为主要贡献者看到别人这么说还是蛮得意的。

得到的结论从我角度讲感觉最有意义的是两点:1 三江源是最早开始退化,热稳定性很脆弱的一个区域;2 活动层厚度与升温表现出指数关系。至于其他结果,比如2100年前发生大规模多年冻土退化,并不新鲜。

这个工作里涉及的从GCM到站点的降尺度工作,当时稍深入了一下让殷子云(当时本科生)做,也发表了一个小论文 。

最近几个工作进展

  • Yin Z, Nan Z*, Cao Z, Zhang G. Evaluating the applicability of a quantile-quantile adjustment approach for downscaling monthly GCM projections to site scale over the Qinghai-Tibet Plateau. Atmosphere. 2021, 12(9): 1170. (链接

这是一个本科生的工作,在青藏高原上验证了一个降尺度方法的适用性。我们其实在里面提出来了我们的改进方案,但不想开展后续工作了,感觉只是技术细节。这位本科生保送了北京大学直博。

  • Hu J, Nan Z*, Ji H. Spatiotemporal characteristics of NPP changes in frozen ground areas of the Three-River Headwaters Region, China: a regional modeling perspective. Frontier in Environmental Sciences. 2022, 10. doi:10.3389/feart.2022.838558.

我们关于三江源不同冻土类型对NPP影响的一个初步工作,大概结论是多年冻土区比季节冻土区NPP更小,但有更大的NPP变化速率。第一作者正延着此方向工作,后续会有新的进展。

  • Ji H, Nan Z*, Hu J, Zhao Y, Zhang Y. On the spin-up strategy for spatially modeling permafrost dynamics: A case study on the Qinghai-Tibet Plateau. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2022, 14(3). doi:10.1029/2021MS002750.

这是我硕士生的工作。我发几个帖子描述关于这个论文的审稿过程,感触颇多。我们通过很全面的试验,说明了利用陆面过程模型模拟区域冻土水热状况变化/退化,一定要合适选择预热策略。不合适的模型预热策略会导致模拟结果的很大偏差,这个偏差会大到使得模拟退化速率无效。我们推荐至少500年的预热长度和多年循环的预热驱动方案(当然这个推荐可能不同模型不一样)。这些发现应该对我们的冻土区域模拟工作会有所启示。

  • Zhao Y, Nan Z*, Ji H, Zhao L. Convective heat transfer of spring meltwater accelerates active layer phase change in Tibet permafrost areas. The Cryosphere. 2022, 16: 825-849. doi:10.5194/tc-16-825-2022.

Cryosphere应该算是冰冻圈领域最好的专业期刊了吧,就是审稿太慢,前后花了1年时间。这个工作通过SHAW模型代码层面的修改对比分析了对流传热对冻土活动层水热过程的影响。亮点在于我们发现夏季融雪的对流传流起到加带活动层相变的作用。

我们利用数值模拟方法研究季节变暖和温湿变化对青藏高原冻土热响应的系列工作

背景是青藏高原在近几十年有明显的气候变化,气温在升高,降水在2000年后也有较大增加。而气温的升高具有季节性,冷季的升温比暖季更大。而青藏高原土壤里有大量的冻土存在,这些气候要素的变化影响到了下伏冻土的热状况。所谓冻土是土壤里有冰,冰融化变成水就流出来,青藏高原三江源是重要河流的源头(长江、黄河、澜沧江)。同时冻土的变化也会反馈到气候,冻土融化也可能释放出有机碳等温室气体。

因此,我们针对的科学问题便很有意思,a 冬季和夏季气温升高如何改变冻土热状况?b 从定量角度,冬季气温升高对冻土热指标的贡献是多少?c 在气温、降水同时变化的情况下,升温和增温对冻土热状况的影响分别是多少。

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近期两个工作

  • Zhang G, Nan Z*, Zhao L, Liang Y, Cheng G. Qinghai-Tibet Plateau wetting reduces  permafrost thermal responses to climate warming. Earth and Planetary Science Letters.  2021, 562: 116858. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2021.116858

我们在这个工作利用数值模拟研究了同时增温与增湿情况下的冻土热效应。我们有一些有意思的发现:1 夏季降水增多有助于保存冻土 (活动层土壤降温),气温升高会导致退化,因此增湿能起到缓冲、抵消增温对冻土的影响。2 增湿的这种效应具有空间性,在干旱区、半干旱区有显著作用,在半湿润与湿润区则作用不明显。3 在半干旱区发现增湿的双重作用,对活动层起到降温效果,对下伏多年冻土层则起到升温作用。详细介绍及论文原文请见我们的小组官网

此工作是我们此前一个关于冬季变暖对多年冻土影响的工作的后续工作。

  • Cao Z, Gao H, Nan Z*, Yin Z, Zhao Y. A semi-physical approach for downscaling soil  moisture data in a typical cold alpine area, Northwest China. Remote Sensing. 2021,  13(3): 509. https://doi.org/10.3390/rs13030509.

这是我两位硕士的工作。他们改进了一个前人工作,利用表观热惯性(ATI)作为代理变量,考虑土壤异质性,实现卫星土壤水产品的降尺度。区别于直接利用ATI 与土壤水的关系,该工作利用一个物理方法估算土壤质地方差以表征粗网格内部的土壤异质性。效果不错,但实用性一般,主要是因为他们是利用MODIS 产品计算ATI,而MODIS产品存在严重数据缺失,因此导致该方法在数据缺失的时候也不能用。但应该会有其他合适的变量。更详细介绍及论文见这里

最近的两个论文

  • Hu J#, Zhao S#, Nan Z*, Wu X, Sun X. A novel approach for mapping permafrost in a large  area using subregion maps and satellite data. Permafrost and Periglacial Processes. 2020,  31(4): 548-560. 

我们发展了一个利用区域调查图来制作大区域冻土分布图的方法,输入包括遥感地表温度、土壤类型等数据。详细介绍见:https://permalab.science/frostnum-cop-permafrost-mapping-method.html

  • Chen Y, Nan Z*, Zhao S, Xu Y. A Bayesian approach for interpolating clear-sky MODIS  land surface temperatures on areas with extensive missing data. IEEE Journal of Selected  Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020, 14: 515-528.  

我们在Yu et al. 2015的基础上,发展了一种利用时序上邻近的多个影像对缺失的地表温度进行晴空等效地表温度插值的方法。详细介绍见:https://permalab.science/modis-jstars-2020.html

【zt】神秘的冻土4(完):“亚洲水塔”的故事

转自宋基会嘉公益
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/vWU_0nFypzUanO_IkT4wzQ (音频版)
作者:赵淑萍、南昭瑾
音频:亚洲水塔的故事,07:43

我国的青藏高原广泛发育有冰川、冻土、沼泽、湖泊等地貌。冰川素有“天然固态水库”之称,青藏高原冰川储量约占亚洲冰储量的三分之一,中国整体冰储量的80%多,是地球上除南北极外冰储量最大的地方,被誉为“地球第三极”。青藏高原还有广泛的多年冻土分布,在土里储藏着大量的地下冰,据一个初步研究,地下冰储量是青藏高原地下水储量的10倍、是冰川储量的2-3倍。青藏高原上分布的湖泊占了中国湖泊数量与面积的一半,储藏着大量水资源。青藏高原被誉为“世界屋脊”,平均海拔4000米以上,就像一座天然的高塔,将冰雪融水源源不断的向外输送,孕育了黄河、长江、澜沧江、怒江、雅鲁藏布江等多条亚洲重要河流,向亚洲近20亿人供应着淡水。所以,这也是青藏高原被称为“亚洲水塔”的原因。

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【zt】神秘的冻土3:高原草地上的泥石流

转自宋基会嘉公益
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/IsC7nj8sx58FlOJv-MRouA (音频版)
作者:赵淑萍、南昭瑾
音频:高原草地上的泥石流,07:54

2017年9月份,一段拍摄自青海玉树的视频在网上流传,引起了网友们的极大兴趣。在视频中,绿色草原被“撕裂”,黑色的泥土从地下翻起来,像是被推土机推着前进一样,沿着坡面缓缓向下滑动,宛如一条黑色的河。

要了解这个地质现象,就需要了解一种广泛分布于寒冷地区的一种土体——冻土。冻土是指土壤里面含有冰的土体,需要在比较寒冷的地方发育,因此世界上的大部分冻土都分布在南极和环北极地区,我国的冻土区主要分布在青藏高原、蒙古高原和东北,而视频里的发生地玉树,就处于青藏高原地区,那里有广泛的冻土分布。自然界冻土区的近地表的土壤夏季融化、冬季冻结,这样反复的冻融会导致很多问题。

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【zt】神秘的冻土2:藏在地下的神秘病毒

转自宋基会嘉公益
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/inYN1_60A-7oopp3WtXh_Q (音频版)
作者:赵淑萍、南昭瑾
音频:藏在地下的神秘病毒,07:04

根据报道,这些“藏在地下的病毒”往往出现在寒冷的地区,比如俄罗斯的西伯利亚,美国的阿拉斯加,地球两极等地。在这些寒冷地区分布着一种特殊地层——冻土。冻土是指土壤里面含有冰的土壤。季节冻土在冬天冻结、夏天完全融化;多年冻土靠近地表的土壤照样是冬天冻结、夏天融化,但距离地面比较深的土壤是多年不融化的。

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【zt】神秘的冻土1:青藏高原上的神奇天路

转自宋基会嘉公益
原文:https://mp.weixin.qq.com/s/UNLXxEaigNWjYSlut_dr6Q (音频版)
作者:赵淑萍、南昭瑾
音频:青藏高原上的神奇天路,09:19

当你坐着火车沿着这条神奇的天路在青藏高原穿行时,你可能会发现铁路边上有很多稀奇古怪的东西。比如,铁路路基边上铺着碎石块、路基里面埋着管子、路上搭着蓝色的小棚子,路两边还插着一排排的杆子。

青藏公路两侧的通风管(南卓铜摄)
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欢迎参加AOGS2020 HS37: 多年冻土变化和冻土进展

欢迎同行参加AOGS2020,HS37: 多年冻土变化及建模进展,召集人赵林教授。
摘要截止: 2020年1月21日。摘要提交需要登录MARS系统。
期盼相聚韩国洪川、畅谈冻土进展。

AOGS2020, HS37:Permafrost Changes and Modelling Advances, Conveners: Zhao Lin, Mamoru Ishikawa, Fujun Niu & Zhuotong Nan.
Abstract submission due: Jan 21, 2020

While climate models project strong future warming, continuous changes in permafrost will have major impact on the Earth system, affecting climate system, water cycle and carbon cycle. There is an urgent need to understand the nature of the change of permafrost dynamics in response to climate change. It is therefore timely for a session to bring together studies that address recent advances in understanding, diagnosis and prediction of past and future changes in permafrost regions in Asia as well as improvements in numerical permafrost modelling.
28 Jun to 4 Jul 2020, Sono Belle Vivaldi Park, Hongcheon.