葉玥 程曉,2,3,4 劉巖,3,4 楊元德 趙勵(lì)耘,3,4 林依靜 璩榆桐

研究進(jìn)展

南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡研究進(jìn)展

葉玥1程曉1,2,3,4劉巖1,3,4楊元德4,5趙勵(lì)耘1,3,4林依靜1璩榆桐1

(1北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院遙感科學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 北京 100875;2中山大學(xué)測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)學(xué)院, 廣東 珠海 519082;3南方海洋科學(xué)與工程廣東省實(shí)驗(yàn)室(珠海), 廣東 珠海 519082;4中國(guó)高校極地聯(lián)合研究中心, 北京 100875;5武漢大學(xué), 湖北 武漢 430070)

冰蓋物質(zhì)平衡狀態(tài)對(duì)全球海平面具有重大影響, 是預(yù)測(cè)海平面上升的最大不確定性來(lái)源。近20年來(lái)隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展, 冰蓋物質(zhì)平衡研究取得巨大進(jìn)展。研究系統(tǒng)介紹了近20年來(lái)冰蓋物質(zhì)平衡估算方法以及相應(yīng)衛(wèi)星數(shù)據(jù)的發(fā)展, 歸納和總結(jié)了國(guó)內(nèi)外利用測(cè)高法、重力測(cè)量法、通量法和融合法進(jìn)行南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡評(píng)估的結(jié)果, 詳細(xì)分析了每種方法的不確定性和誤差來(lái)源, 為未來(lái)冰蓋物質(zhì)平衡研究提供參考。冰蓋物質(zhì)平衡仍將是全球變化研究未來(lái)的重點(diǎn), 提升衛(wèi)星性能以降低觀測(cè)數(shù)據(jù)的不確定性, 創(chuàng)新估算方法以降低估算結(jié)果的不確定性, 加強(qiáng)地面觀測(cè)驗(yàn)證是研究熱點(diǎn)。

南極冰蓋 格陵蘭冰蓋 物質(zhì)平衡 衛(wèi)星遙感

0 引言

地球陸地表面的12.5%被常年冰所覆蓋, 它們大部分位于兩極地區(qū)——南極冰蓋和格陵蘭冰蓋[1](圖1)。在全球變暖背景下, 南極和格陵蘭冰蓋的融化很可能導(dǎo)致全球海平面快速上升[1], 因此, 評(píng)估其物質(zhì)平衡狀況(包括氣候和動(dòng)力過(guò)程), 一直是氣候變化研究的熱點(diǎn)[2-3]。

隨著衛(wèi)星遙感技術(shù)的快速發(fā)展, 尤其是隨著一系列專門針對(duì)極地觀測(cè)的測(cè)高衛(wèi)星(ICESat、Cryosat-2和ICESat-2)及重力衛(wèi)星(GRACE和GRACE-FO)的發(fā)展, 近20年來(lái), 南極和格陵蘭的冰蓋物質(zhì)平衡研究取得了系列重要的進(jìn)展。最新的研究結(jié)果表明, 極地冰蓋已經(jīng)取代山地冰川成為海平面上升的最大貢獻(xiàn)者[3]。而且, 他們的物質(zhì)損耗正處于加速的狀態(tài)[3-5]。如果這種加速的物質(zhì)損失持續(xù)下去, 到2100年, 在代表性濃度路徑(represen-tative concentration path, RCP)2.6的情形下, 全球平均海平面將上升0.43 m(可能范圍為0.26~0.53 m); 在RCP8.5的情形下, 全球平均海平面將上升0.84 m (可能范圍為0.61~1.10 m)[6]。然而, 由于衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)和方法模型的限制, 冰蓋物質(zhì)平衡評(píng)估依然具有較大的不確定, 不同研究結(jié)果之間仍存在較大差異。因此, 為了精確估算以及詮釋冰蓋物質(zhì)平衡狀況, 準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)海平面的變化, 我們要詳細(xì)了解冰蓋物質(zhì)平衡估算方法的發(fā)展, 分析已有的估算結(jié)果, 確定不同方法的不確定性來(lái)源。

針對(duì)這一熱點(diǎn)問(wèn)題, 2000年以后, 我國(guó)陸續(xù)有幾篇綜述文章, 持續(xù)從不同角度更新了南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡研究的最新進(jìn)展[7-10], 最新一篇發(fā)表于2015年。近4年來(lái), 冰蓋物質(zhì)平衡研究成果倍出, 本文新增最新進(jìn)展, 著重評(píng)述基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的冰蓋物質(zhì)平衡估算方法、估算誤差來(lái)源以及近20年來(lái)南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡估算結(jié)果的重要進(jìn)展, 并對(duì)今后的研究進(jìn)行展望。

圖1 陸地冰在地球表面的分布[11]. 帶編號(hào)的19個(gè)黃色陰影區(qū)域表示冰川和冰帽, 通常選擇這些區(qū)域進(jìn)行冰川和冰帽的區(qū)域物質(zhì)平衡研究; 藍(lán)色陰影標(biāo)識(shí)南極和格陵蘭的冰蓋; 圓圈大小表示每個(gè)區(qū)域的冰川面積的大小, 綠色和藍(lán)色分別表示冰川末端為陸地和海洋的比例[11]

Fig.1. Distribution of land ice over the surface of the Earth[11]. The 19 numbered, yellow shaded areas represent glaciers and ice caps, and they are usually chosen for regional mass balance studies; The blue shaded areas represent Antarctica and Greenland; The size of circles indicates the size of glaciers in each area, and the green and blue represent the proportion of land-terminating glaciers and marine-terminating glaciers, respectively[11]

1 衛(wèi)星的發(fā)展與冰蓋物質(zhì)平衡估算方法

基于衛(wèi)星遙感技術(shù)的冰蓋物質(zhì)平衡估算方法主要有測(cè)高法、重力測(cè)量法、通量法以及融合法, 這些方法隨著衛(wèi)星技術(shù)的發(fā)展得到了極大的發(fā)展。

1.1 測(cè)高法

測(cè)高法是基于高程變化與冰厚變化及體積變化之間的關(guān)系來(lái)估算冰蓋物質(zhì)平衡[12-13]。測(cè)高法又分為激光測(cè)高和雷達(dá)測(cè)高。激光測(cè)高是通過(guò)搭載的激光測(cè)高儀, 以一定頻率向地面發(fā)射激光脈沖, 測(cè)量激光從衛(wèi)星到地面再返回的時(shí)間來(lái)推算冰蓋高程隨時(shí)間的變化速率, 從而估算冰蓋物質(zhì)平衡[14]。而雷達(dá)測(cè)高則是通過(guò)搭載的雷達(dá)高度計(jì)來(lái)實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)。

目前的常用測(cè)高衛(wèi)星中, Seasat、Geosat、ERS-1/2、Envisat、Saral、CryoSat-2、Sentinel-3是雷達(dá)測(cè)高衛(wèi)星; ICESat和ICESat-2是激光測(cè)高衛(wèi)星(表1)。其中, CryoSat-2、ICESat和ICESat-2是專為極地服務(wù)的衛(wèi)星。

1978年以來(lái), 雷達(dá)高度計(jì)已經(jīng)成為冰蓋物質(zhì)平衡研究的“主力”傳感器。為了得到精度更高的估算結(jié)果, 測(cè)高衛(wèi)星在性能方面持續(xù)提升。Seasat和ERS-1/2搭載的是雷達(dá)高度計(jì)(RA)。該高度計(jì)的頻率為Ku波段, 能夠精確測(cè)量海洋和冰面上的回波。Envisat搭載的是改進(jìn)后的雷達(dá)高度計(jì)(RA-2), 在主要頻率為Ku波段的基礎(chǔ)上, 加入S波段作為第二頻率以改正大氣延遲。該高度計(jì)是首顆雙頻雷達(dá)高度計(jì), 能夠減小受到暫時(shí)性積雪事件的影響。這一代的雷達(dá)高度計(jì)能充分提供估算5—10年冰蓋物質(zhì)平衡所需的測(cè)量精度, 但不能滿足更短的時(shí)間間隔所需。接續(xù)ERS和Envisat提供連續(xù)性數(shù)據(jù)的Sentinel-3搭載的是合成孔徑雷達(dá)高度計(jì)(SRAL)。該高度計(jì)的主要頻率與RA-2相同, 但將C波段作為第二頻率, 用于電離層校正。雷達(dá)高度計(jì)在相對(duì)平緩和均勻分布的表面如內(nèi)陸冰蓋區(qū)域表現(xiàn)良好, 但由于其腳印相對(duì)較大, 在較高且多起伏地形區(qū)域、粗糙表面及懸崖峭壁如冰蓋邊緣區(qū)域表現(xiàn)不佳[15-16]。而CryoSat-2搭載的第二代合成孔徑雷達(dá)/干涉雷達(dá)高度計(jì)(SIRAL)在這一方面有所改進(jìn), 為陡峭的冰蓋邊緣地區(qū)、冰架提供改進(jìn)測(cè)量, 獲取高精度數(shù)據(jù)[17]。

ICESat是第一顆專門用來(lái)測(cè)量極地冰變化的激光測(cè)高衛(wèi)星[18]。相比于上述傳統(tǒng)雷達(dá)測(cè)高衛(wèi)星, 它在晴空條件下測(cè)量衛(wèi)星與冰蓋表面之間垂直距離精度方面的表現(xiàn)更加優(yōu)異[19]。所攜帶的地球科學(xué)激光測(cè)高系統(tǒng)(GLAS)具有統(tǒng)一的空間覆蓋及足夠的時(shí)間覆蓋[19], 獲得的結(jié)果極大地提高了人們對(duì)于冰蓋地形及其隨時(shí)間變化的理解[16]。相對(duì)于GLAS, ICESat-2攜帶的改進(jìn)的地形激光測(cè)高儀系統(tǒng)(ATLAS)能提供更高時(shí)空分辨率和準(zhǔn)確度的觀測(cè)結(jié)果, 彌補(bǔ)ICESat過(guò)早激光失效和快速能量降低的不足[18]。該高度計(jì)專門用于量化冰蓋的高程變化速率, 測(cè)量冰蓋高程的時(shí)空變化特征, 評(píng)估冰蓋物質(zhì)平衡, 并研究控制其過(guò)程的潛在機(jī)制[18]。衛(wèi)星性能的不斷進(jìn)步逐漸滿足研究所需的測(cè)量精度, 使得冰蓋物質(zhì)平衡研究估算結(jié)果不斷精確。

為了得到更長(zhǎng)時(shí)間序列的估算結(jié)果, 測(cè)高法在數(shù)據(jù)整合方面有所改進(jìn)。在早期的研究中, 通常是基于單顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行估算, 時(shí)間限于衛(wèi)星的運(yùn)行壽命, 若要對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)進(jìn)行估算則必須考慮多顆衛(wèi)星綜合使用。為此, 近期的研究提出使用重復(fù)分析方法處理多顆衛(wèi)星數(shù)據(jù), 生成長(zhǎng)時(shí)序的數(shù)據(jù)集合, 根據(jù)衛(wèi)星時(shí)間重疊與否、以及高度計(jì)相似與否, 采取不同的偏移估算方法對(duì)其進(jìn)行融合[20]。融合盡可能長(zhǎng)時(shí)間序列的結(jié)果有助于更好地反映冰蓋體積與質(zhì)量的長(zhǎng)期變化狀況[18,20]。

表1 測(cè)高衛(wèi)星載荷參數(shù)

1.2 重力測(cè)量法

重力測(cè)量法主要是通過(guò)重力衛(wèi)星測(cè)量得到的月解重力場(chǎng)反演得到冰蓋總的質(zhì)量變化, 去除各種引起非冰雪質(zhì)量變化的誤差后, 獲得冰蓋物質(zhì)變化趨勢(shì)。

目前存在多顆重力衛(wèi)星(表2), 可用于監(jiān)測(cè)冰蓋物質(zhì)變化的主要有GRACE和GRACE-FO。GRACE衛(wèi)星采用的是低低衛(wèi)-衛(wèi)跟蹤(satellite- to-satellite tracking in the low-low model, SST-ll)模式, 空間分辨率約為333 km, 可在30天時(shí)間尺度上以0.01 mm精度(微米級(jí))獲取大地水準(zhǔn)面時(shí)變信號(hào)[21-22], 已于2017年10月停止工作。為了研究的持續(xù)性, GRACE衛(wèi)星的后繼星GRACE- FO于2018年發(fā)射。該衛(wèi)星是低低衛(wèi)-衛(wèi)跟蹤和高低衛(wèi)-衛(wèi)跟蹤(satellite-to-satellite tracking in the high-low model, SST-hl)組合模式衛(wèi)星, 與GRACE衛(wèi)星相比, 它將空間分辨率提高到了55 km[21]。

國(guó)內(nèi)外利用GRACE衛(wèi)星進(jìn)行了大量冰蓋物質(zhì)平衡研究。為了能得到精度更高的估算結(jié)果, 重力測(cè)量法在以下幾個(gè)方面均做出了很大改進(jìn)。首先, 不斷優(yōu)化GRACE衛(wèi)星數(shù)據(jù)反轉(zhuǎn)冰蓋物質(zhì)平衡的方法。大部分學(xué)者采用GRACE衛(wèi)星“Level-2”數(shù)據(jù)(月解重力場(chǎng))進(jìn)行物質(zhì)平衡估算。目前有四個(gè)中心提供“Level-2”數(shù)據(jù), 每個(gè)中心都在不斷提升數(shù)據(jù)精度。同時(shí), 學(xué)者們也開(kāi)展了直接對(duì)GRACE衛(wèi)星“Level-1”數(shù)據(jù)處理方法的研究, 提高結(jié)果精度。例如, Forsberg等[23]使用點(diǎn)質(zhì)量反演方法對(duì)GRACE衛(wèi)星“Level-1”數(shù)據(jù)進(jìn)行直接全局分析, 求解全局質(zhì)量, 這與利用月解重力場(chǎng)估算有著根本不同[23]。其次, 在選取冰川均衡代償作用GIA(Glacial Isostatic Adjustment, GIA)模型前, 分析比較了目前的GIA模型, 選擇效果更好的模型。最后, 綜合利用測(cè)高衛(wèi)星與GRACE衛(wèi)星估算冰蓋物質(zhì)平衡, 利用測(cè)高衛(wèi)星彌補(bǔ)GRACE衛(wèi)星的分辨率不足[23-24]。

表2 重力衛(wèi)星

1.3 通量法

通量法主要是通過(guò)計(jì)算總凈物質(zhì)收入值和物質(zhì)輸出值之間的差異來(lái)獲得物質(zhì)平衡結(jié)果[25-26]。冰蓋物質(zhì)平衡分為著地冰(僅考慮表面物質(zhì)平衡)和冰架兩部分計(jì)算:

Δ=–F(1)

式中, Δ為冰蓋物質(zhì)平衡,為著地冰的表面物質(zhì)平衡,F為觸地線處的冰通量。觸地線處的冰通量計(jì)算公式如下:

F=×V×H×(2)

其中,G為觸地線處的冰流速, 通常近似為表面冰流速,G為觸地線處的冰厚度,為通量出口寬度,為冰密度。

全南極和格陵蘭的表面物質(zhì)平衡數(shù)據(jù)主要通過(guò)區(qū)域氣候模式模擬、再分析資料和衛(wèi)星遙感獲得[27-30], 觸地線位置和表面冰流速數(shù)據(jù)通過(guò)衛(wèi)星遙感觀測(cè)獲取[31-33], 冰厚數(shù)據(jù)通過(guò)機(jī)載雷達(dá)測(cè)量獲取[34]。

為提高結(jié)果精度, 通量法在以下幾個(gè)方面進(jìn)行了改進(jìn)。首先, 觸地線位置精度有所提高。由于表面冰流速與冰厚度均是觸地線處數(shù)據(jù), 因此觸地線位置對(duì)估算冰蓋物質(zhì)平衡至關(guān)重要[35]。Rignot等[31]于2008年繪制了精度為100 m的南極周圍觸地線圖, 但并未考慮觸地線位置的動(dòng)態(tài)變化。而觸地線位置會(huì)由于海洋潮汐或者冰架底部?jī)鋈谶^(guò)程發(fā)生變化。Li等[32]就利用不同的差分雷達(dá)干涉數(shù)據(jù)(InSAR)繪制了1996年以及2013年?yáng)|南極Totten冰川的觸地線位置, 發(fā)現(xiàn)17年間觸地線后退了1~3 km。因此, 若要對(duì)長(zhǎng)期物質(zhì)平衡進(jìn)行精確估算, 必須考慮觸地線的動(dòng)態(tài)變化。2011年Rignot等[35-36]基于15年的合成孔徑雷達(dá)差分干涉測(cè)量(DInSAR)數(shù)據(jù)對(duì)觸地線的變化進(jìn)行了新的改正, 繪制了第一個(gè)完整的高精度且統(tǒng)一采樣的南極觸地線圖。其次, 冰蓋表面冰流速圖精度近年來(lái)也有所提高。2008年Rignot等[31]首次提出了幾乎完整的南極外圍表面流速圖, 精度為5~50 m·a–1。雖然該圖已涵蓋對(duì)于估算冰通量而言非常重要的所有主要的出口冰川、快速冰流以及支流, 但僅局限于主要出口冰川下游, 東南極的大部分地區(qū)仍然缺乏高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。Rignot等[33]于2011年繪制的另一幅全南極冰流圖則彌補(bǔ)了這些不足。

1.4 融合法

多源融合法是在相同的地理區(qū)域內(nèi)以相同的時(shí)間間隔, 對(duì)比和融合測(cè)高法、重力測(cè)量法和通量法的冰蓋物質(zhì)平衡估算結(jié)果, 獲得一個(gè)較為一致的估算結(jié)果的方法[37]。該方法最初由國(guó)際冰蓋物質(zhì)平衡和海平面研究計(jì)劃(Ice Sheet Mass Balance and Sea Level, ISMASS)在2001年6月于美國(guó)馬里蘭州首府安納波利斯召開(kāi)的研討會(huì)上提出。其旨在加強(qiáng)冰蓋數(shù)據(jù)之間的綜合, 以及建立衛(wèi)星數(shù)據(jù)、實(shí)地測(cè)量數(shù)據(jù)和模式模擬數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系, 優(yōu)化估算結(jié)果, 減小估算誤差, 實(shí)現(xiàn)測(cè)高法、重力測(cè)量法和通量法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)[37]。例如, ESA和NASA支持的國(guó)際冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果內(nèi)部比較計(jì)劃IMBIE(The Ice Sheet Mass Balance Inter-comparison Exercise)分別對(duì)南極1992—2017年和格陵蘭1992—2018年間測(cè)高法、重力測(cè)量法和通量法的結(jié)果進(jìn)行系統(tǒng)審查、對(duì)比與融合, 獲得了過(guò)去26年的冰蓋物質(zhì)平衡較為一致的結(jié)果, 具有里程碑式意義[23,37-39]。

2 南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡估算結(jié)果

2.1 測(cè)高法的估算結(jié)果

目前國(guó)際上主要有12個(gè)課題組(包含3個(gè)中國(guó)課題組)使用測(cè)高法估算南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡(表3)。使用多顆衛(wèi)星數(shù)據(jù)延長(zhǎng)時(shí)間序列是測(cè)高法中常采用的策略。例如, Zwally等[15,40-41]利用不同衛(wèi)星對(duì)不同年份的南北極冰蓋進(jìn)行了物質(zhì)平衡估算, 研究結(jié)果從2005年的90%格陵蘭冰蓋覆蓋和77.1%南極冰蓋覆蓋擴(kuò)展到2011年和2015年的兩極全覆蓋。同時(shí), Zwally等[40-41]、Li和Davis[42]使用ERS和ICESat以及Envisat和ICESat數(shù)據(jù)研究20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初十幾年的南北極冰蓋物質(zhì)平衡。最新研究中, Schr?der等[20]更是使用7顆測(cè)高衛(wèi)星數(shù)據(jù)估算1992—2017年的南極冰蓋物質(zhì)平衡, 并通過(guò)使用精確的波形跟蹤和雷達(dá)測(cè)高數(shù)據(jù)的斜率校正確保表面高程測(cè)量的一致性, 將整體精度提高多達(dá)50%。從2顆衛(wèi)星到7顆衛(wèi)星, 從十幾年到近30年, 利用多種衛(wèi)星數(shù)據(jù)拓寬時(shí)間序列和提高結(jié)果精度逐漸成為利用測(cè)高法估算冰蓋物質(zhì)平衡狀態(tài)的一種發(fā)展趨勢(shì)。

表3 測(cè)高法估算冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果

2.2 重力測(cè)量法的估算結(jié)果

目前國(guó)際上主要有13個(gè)課題組(包含5個(gè)中國(guó)課題組)使用重力測(cè)量法估算南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡(表4)。重力測(cè)量中, GIA模型、月解重力場(chǎng)數(shù)據(jù)選取以及研究時(shí)間序列長(zhǎng)短均對(duì)研究結(jié)果產(chǎn)生影響。例如, 在GIA模型選取方面, Velicogna和Wahr[53]采用兩種GIA模型(IJ05_R2和ICE5G)對(duì)南極冰蓋的物質(zhì)平衡結(jié)果進(jìn)行改正, 相差約60 Gt·a–1。在月解重力場(chǎng)數(shù)據(jù)選取方面, 鞠曉蕾等[54]使用不同來(lái)源的月解重力場(chǎng)數(shù)據(jù)(美國(guó)噴氣推進(jìn)實(shí)驗(yàn)室JPL、美國(guó)德克薩斯大學(xué)奧斯汀分?？臻g研究中心CRS、德國(guó)地學(xué)研究中心GFZ)估算的南極冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果也有所不同, 來(lái)自JPL和GFZ的數(shù)據(jù)所得結(jié)果能相差70 Gt·a–1。而Velicogna等[55]僅將研究的時(shí)間序列從2003— 2012年增至2003—2013年, 結(jié)果便可相差接近100 Gt·a–1。Groh等[56]也認(rèn)為不同研究結(jié)果可能會(huì)由于所應(yīng)用的算法、所選擇的背景模型以及所考慮的時(shí)間覆蓋范圍而產(chǎn)生差異。最新研究中, Forsberg等[23]除利用GRACE衛(wèi)星估算得到冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果, 認(rèn)為南極的物質(zhì)損耗從2002年開(kāi)始呈明顯加速狀態(tài), 而格陵蘭的物質(zhì)損耗在2010—2015年的加速速率明顯低于2005—2010年外, 還結(jié)合了Envisat和CryoSat-2對(duì)冰蓋物質(zhì)平衡進(jìn)行了研究。

表4 重力測(cè)量法估算冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果

2.3 通量法的估算結(jié)果

目前國(guó)際上有4個(gè)課題組(包含1個(gè)中國(guó)課題組)利用通量法實(shí)現(xiàn)了南極和格陵蘭冰蓋物質(zhì)平衡全面研究(表5)。Rignot等[72]2005年的研究表明, 南極半島冰蓋處于嚴(yán)重失衡狀態(tài)。而在此之前, 人們認(rèn)為南極半島氣候條件和冰川特征更類似于山地冰川, 對(duì)海平面沒(méi)有影響[73], 因此南極半島沒(méi)有包含在冰蓋對(duì)海平面貢獻(xiàn)的評(píng)估中[74]。Rignot等[35-36]2011年首次考慮觸地線位置的變化, 并在此基礎(chǔ)上計(jì)算得到南北極冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果。最新研究中, Rignot等[5]和Mouginot等[4]估算了兩極1979—2017年40年的年代際物質(zhì)平衡結(jié)果。結(jié)果表明, 在之前的研究中被認(rèn)為是物質(zhì)損失量極小、對(duì)海平面上升影響較小的東南極, 在過(guò)去40年中, 對(duì)海平面上升的貢獻(xiàn)并不比西南極低多少。此結(jié)果挑戰(zhàn)了東南極冰蓋穩(wěn)定且不受變化影響的傳統(tǒng)觀點(diǎn)。同時(shí), 他們預(yù)計(jì)格陵蘭北部的物質(zhì)變化將會(huì)對(duì)海平面上升產(chǎn)生重大影響。

表5 通量法估算冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果

2.4 融合法的估算結(jié)果

目前國(guó)際上有2個(gè)課題組使用融合法估算南北極冰蓋物質(zhì)平衡(表6)。IMBIE小組于2012年在Nature上發(fā)表的南北極冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果表明, 不同的衛(wèi)星方法之間有很好的一致性, 尤其是在格陵蘭冰蓋以及西南極冰蓋[37]。在最新研究中, IMBIE小組將兩極冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果的時(shí)間序列分別延長(zhǎng)至2017年和2018年, 并且增加了比較融合的數(shù)據(jù)組數(shù)以及來(lái)自不同表面物質(zhì)平衡模型的結(jié)果[38-39]。Bamber等[1]認(rèn)為IMBIE小組的融合法處理方式更像只是為了減少結(jié)果之間不一致。為此, 他們通過(guò)將物質(zhì)平衡值繪制成寬度代表時(shí)間跨度, 高度代表不確定度的盒子來(lái)綜合以及評(píng)估聯(lián)合國(guó)政府間氣候變化專門委員會(huì)(Intergovernmental Panel on Climate Change, IPCC)第五次報(bào)告發(fā)布后發(fā)表的冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果, 得到1992— 2016年冰蓋物質(zhì)趨勢(shì)估算結(jié)果, 實(shí)現(xiàn)時(shí)間平均趨勢(shì)。雖然不同學(xué)者對(duì)融合法的理解有所不同, 但不可否認(rèn)的是, 多源融合法能夠使得不同估算方法之間的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ), 獲得一個(gè)精確度更高的融合結(jié)果。

表6 融合法估算冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果

*由歐洲航天局和美國(guó)航空航天局支持的科學(xué)家合作小組，Andrew Shepherd, Erik Ivins, Geruo A, Eric Rignot等屬于該小組。

2.5 冰蓋物質(zhì)平衡結(jié)果趨勢(shì)

從上述4種方法估算得到的物質(zhì)平衡結(jié)果可以看出, 通量法和融合法能夠得到20世紀(jì)70年代至今四十幾年的估算結(jié)果, 測(cè)高法能夠得到近30年的結(jié)果, 重力測(cè)量法能夠得到GRACE衛(wèi)星運(yùn)行周期內(nèi)十幾年的結(jié)果。相同的時(shí)間范圍內(nèi), 不同方法之間所得到的結(jié)果存在差異。但冰蓋的物質(zhì)平衡結(jié)果趨勢(shì)基本一致。南極冰蓋在20世紀(jì)90年代到21世紀(jì)初處于正平衡狀態(tài), 之后慢慢轉(zhuǎn)為負(fù)平衡, 2010年后物質(zhì)消融的速率增加到(–137±25) Gt?a–1[20]。格陵蘭冰蓋在20世紀(jì)70年代至90年代接近平衡狀態(tài), 之后一直處于負(fù)平衡狀態(tài), 并在2012年達(dá)到(–436±62) Gt?a–1的頂峰后開(kāi)始加速放緩[39,47]。其冰通量從20世紀(jì)70年代的(47±19) Gt?a–1減少到20世紀(jì)90年代的(41± 8) Gt?a–1, 在2010—2018年增加至(127±9) Gt?a–1; 表面物質(zhì)平衡在20世紀(jì)70年代為正平衡, 80年代和90年代接近平衡, 2000—2018年為負(fù)平衡[2000—2010年為(–99±17) Gt?a–1, 2010—2018年為(–160±20) Gt?a–1][4]。

3 冰蓋物質(zhì)平衡估算誤差來(lái)源

3.1 測(cè)高法的估算誤差來(lái)源

測(cè)高法的誤差來(lái)源主要分為衛(wèi)星測(cè)高時(shí)產(chǎn)生的誤差以及從高程變化轉(zhuǎn)化成質(zhì)量變化時(shí)所產(chǎn)生的誤差。

衛(wèi)星測(cè)高時(shí)的誤差來(lái)源包括大氣范圍校正、儀器校正、傾斜校正和對(duì)固體潮汐的誤差校正。其中最重要是儀器校正, 又分為偏差校正和后向散射校正。偏差校正主要為改正衛(wèi)星儀器之間參數(shù)的不同, 例如同時(shí)使用ERS-1以及ERS-2數(shù)據(jù)時(shí), 偏差校正包括了減去ERS-1高程數(shù)據(jù)40.9 cm的偏置[15]。Zwally等[15]的研究中提及了偏差校正對(duì)格陵蘭和南極的影響, 分別為–50 Gt·a–1和–205 Gt·a–1。后向散射校正方面, 雖然它對(duì)高程變化的平均影響很小, 但對(duì)地形起伏較大的局部地區(qū)影響很大。隨著表面斜率或者波幅的增大, 衛(wèi)星的高程測(cè)量精度會(huì)降低。表面高程的急劇變化使得雷達(dá)的返回脈沖早到或晚到, 從而產(chǎn)生測(cè)高誤差, 該誤差可采取波形重跟蹤來(lái)改正[78]。

高程變化轉(zhuǎn)變成質(zhì)量變化時(shí)產(chǎn)生的誤差主要包括粒雪化(過(guò)程)、冰川均衡代償作用GIA和密度選取。由于衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列特別短(大約15年), 因此在計(jì)算冰蓋物質(zhì)改變時(shí)通常會(huì)忽略粒雪深度的波動(dòng)[79]。

激光測(cè)高除了上述誤差外還可能受大氣及時(shí)變偏差的影響。大氣影響會(huì)造成數(shù)據(jù)間隔和時(shí)間序列的中斷。而ICESat不同激光器之間的時(shí)變偏差是確定高程變化值的潛在誤差來(lái)源, 需要通過(guò)對(duì)ICESat數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部高程偏差(inter-campaign biases, ICBs)校正進(jìn)一步改正。較大的跨軌道間距(across-track spacing)阻礙了激光測(cè)高對(duì)小尺度地表特征的觀測(cè)[45], 從而造成誤差。

3.2 重力測(cè)量法的估算誤差來(lái)源

重力測(cè)量法的誤差來(lái)源主要有GIA誤差、信號(hào)泄露誤差和由球諧系數(shù)引起的誤差。使用該方法估算冰蓋物質(zhì)平衡的難點(diǎn)在于區(qū)分重力發(fā)生變化的原因, GRACE衛(wèi)星無(wú)法分辨質(zhì)量變化是由于冰雪質(zhì)量變化、大氣質(zhì)量變化還是GIA影響[57]。對(duì)于南極而言, GIA是最大的誤差來(lái)源; 對(duì)于格陵蘭而言, 信號(hào)泄漏誤差中比例因子的不確定性才是最大的誤差來(lái)源[53]。

GIA是固體地球?qū)^(guò)去冰負(fù)荷變化的延遲黏彈性響應(yīng)[80]。而重力測(cè)量法的主要缺點(diǎn)就是對(duì)GIA的敏感性高于其他方法, 因此該方法的誤差主要由GIA的不確定性決定。為了將其對(duì)冰蓋物質(zhì)不平衡的貢獻(xiàn)單獨(dú)區(qū)分開(kāi)來(lái), 在測(cè)量海拔和重力變化時(shí), 必須考慮GIA[38,57]。當(dāng)前運(yùn)用較多的GIA模型主要有: ICE-5G, W12a以及IL05_R2。其中W12a和IL05_R2模型是專門針對(duì)南極設(shè)計(jì)的。對(duì)于南極而言, GIA模型的最新發(fā)展會(huì)對(duì)估算冰蓋物質(zhì)平衡狀態(tài)產(chǎn)生重大影響[53]。

信號(hào)泄露誤差指的是由于重力衛(wèi)星空間分辨率過(guò)低造成的研究區(qū)域外的地球物理信號(hào)進(jìn)入研究區(qū)域內(nèi), 或者研究區(qū)域內(nèi)的信號(hào)泄露到研究區(qū)域外。信號(hào)泄露會(huì)明顯影響冰蓋物質(zhì)平衡趨勢(shì), 可采用均值函數(shù)、高斯濾波、最佳平滑核來(lái)減少該誤差。

球諧系數(shù)引起的誤差主要有儀器誤差、數(shù)據(jù)處理誤差和混淆效應(yīng)[81]。利用GRACE衛(wèi)星時(shí)變重力場(chǎng)模型反演冰蓋物質(zhì)平衡時(shí), 衛(wèi)星感應(yīng)到的重力變化包括大氣變化, 因此, 需要去除大氣影響[81-82]。在此過(guò)程中, 大氣模型本身存在的誤差會(huì)影響重力場(chǎng)的反演精度, 從而引起冰蓋物質(zhì)平衡估算誤差[82]。

3.3 通量法的估算誤差來(lái)源

通量法的估算誤差主要來(lái)源于估算時(shí)所需數(shù)據(jù)的誤差, 包括表面物質(zhì)平衡、觸地線位置、冰厚和冰流速數(shù)據(jù)。

表面物質(zhì)平衡的估算手段包括實(shí)地觀測(cè)、模式模擬、再分析數(shù)據(jù)和遙感監(jiān)測(cè)。其中, 實(shí)地觀測(cè)受限于局地開(kāi)展, 其精度主要受器材及多參數(shù)結(jié)合的制約, 可以為模式模擬和遙感監(jiān)測(cè)提供地面驗(yàn)證。模式模擬精度依賴于模式的分辨率、對(duì)物理過(guò)程的刻畫(huà)能力、參數(shù)設(shè)置和強(qiáng)迫場(chǎng)數(shù)據(jù)等諸多因素。目前常用的模式有RACMO2.3、MAR和SEMIC, 常用的再分析資料有JRA-55, MERRA, ERA-Interim等[27,83-84]。遙感監(jiān)測(cè)存在多源誤差, 可以結(jié)合實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)減小誤差[85]。

觸地線的提取手段有現(xiàn)場(chǎng)無(wú)線電回波測(cè)厚、全球定位系統(tǒng)(Global Positioning System, GPS)探測(cè)和遙感觀測(cè)。由于南極自然條件惡劣, 實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)相對(duì)缺乏, 而遙感技術(shù)精度不斷提高, 因此遙感觀測(cè)已成為提取觸地線的主要手段[86]。其中, 流體靜力學(xué)平衡法受限制于換算公式中冰與水的平均密度以及數(shù)字高程模型(digital elevation model, DEM)精度; 坡度分析法受制于坡度突變位置并不是真正的觸地線位置; 重復(fù)軌道分析法受制于ICESat軌道稀疏; 而被認(rèn)為是目前測(cè)量觸地線精度最高的雷達(dá)差分干涉測(cè)量法則受數(shù)據(jù)源質(zhì)量的影響[86]。

冰厚是目前通量法最重要的誤差來(lái)源, 主要有雷達(dá)測(cè)量和靜水平衡獲取兩種測(cè)量方法。自20世紀(jì)70年代初期以來(lái), 機(jī)載雷達(dá)測(cè)深儀獲取冰厚數(shù)據(jù)已成為主要測(cè)量方法[87]。由于該方法測(cè)量的冰厚數(shù)據(jù)在冰蓋邊緣附近質(zhì)量不佳, 同時(shí)海灣測(cè)深數(shù)據(jù)在2017年之前一直稀缺[34], 冰蓋邊緣的冰厚度出現(xiàn)較大誤差。導(dǎo)致雷達(dá)測(cè)量困難的原因有: (1)高密度的表面裂縫反射雷達(dá)信號(hào); (2)冰變得更加溫暖導(dǎo)致雷達(dá)信號(hào)難以到達(dá)底部; (3)由于較深山谷的側(cè)壁反射雷達(dá)信號(hào), 回波難以被解讀[88-89]。數(shù)據(jù)的空缺限制了冰厚數(shù)據(jù)的精度[34]。

冰流速監(jiān)測(cè)目前主要分為實(shí)地觀測(cè)法與遙感監(jiān)測(cè)法。實(shí)地觀測(cè)法精度高但受制于南極地區(qū)的惡劣條件, 觀測(cè)成本高昂。遙感監(jiān)測(cè)法雖然精度不高但能大面積、長(zhǎng)時(shí)效的掌握冰川流動(dòng)狀態(tài)。其中, 快速冰流區(qū)一般采用光學(xué)和SAR影像的特征跟蹤方法, 慢速冰流區(qū)一般采用雷達(dá)干涉測(cè)量(InSAR)方法。稀缺的數(shù)據(jù)、短暫的時(shí)間間隔、極度惡劣的氣候環(huán)境都影響著冰流速數(shù)據(jù)的精度[90]。近年來(lái), Landsat-8, Sentinel-1以及RADARSAT-2數(shù)據(jù)已經(jīng)成為獲取大范圍的南極以及格陵蘭冰流速的常規(guī)手段[91]。

3.4 融合法的估算誤差來(lái)源

融合法的估算誤差來(lái)源于比較與融合不同估算結(jié)果時(shí), 先假定各種方法之間相互獨(dú)立, 同時(shí)在結(jié)合不同研究的時(shí)間序列時(shí)假定研究之間的誤差不相關(guān)。許多研究都是根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù), 在給定的一段時(shí)間內(nèi)發(fā)表平均趨勢(shì)。而短時(shí)間尺度研究(小于等于5年)在數(shù)據(jù)選擇上的差異會(huì)顯著影響整體趨勢(shì)。因此, 需要謹(jǐn)慎選擇所需數(shù)據(jù)。

4 冰蓋物質(zhì)平衡未來(lái)研究趨勢(shì)

冰蓋物質(zhì)平衡和全球海平面上升是國(guó)際全球變化和冰凍圈研究未來(lái)的重點(diǎn)優(yōu)先研究領(lǐng)域。國(guó)際南極研究科學(xué)委員會(huì)(SCAR)的南極未來(lái)20年重點(diǎn)研究方向、國(guó)際北極科學(xué)委員會(huì)(IASC)的未來(lái)5年戰(zhàn)略計(jì)劃、氣候與冰凍圈項(xiàng)目(Climate and Cryosphere, CliC)以及極地氣候可預(yù)測(cè)性倡議(Polar Climate Predictability Initiative, PCPI)均將其列為重點(diǎn)優(yōu)先研究對(duì)象。NASA冰凍圈科學(xué)組目標(biāo)、美國(guó)北極環(huán)境變化研究計(jì)劃(Study of Environmental Arctic Change, SEARCH)和美國(guó)跨部門北極研究政策委員會(huì)(The Interagency Arctic Research Policy Committee, IARPC)2017— 2021年的北極研究計(jì)劃、美國(guó)2017—2027地球觀測(cè)十年策略(Earth Science and Applications from Space, ESAS 2017)均將其列為冰凍圈三大最重要的研究問(wèn)題之一。中國(guó)香山會(huì)議“三極環(huán)境與氣候變化”、中國(guó)科學(xué)院主持的冰凍圈科學(xué)目標(biāo)和中國(guó)高校極地聯(lián)合研究中心也將其列為未來(lái)重要和優(yōu)先的科學(xué)目標(biāo)。

美國(guó)于2018年發(fā)布的《2017—2027年地球觀測(cè)十年策略》報(bào)告中, 專家組把“在未來(lái)十年及以后, 全球和區(qū)域海平面將上升多少, 冰蓋和海洋熱儲(chǔ)存的作用是什么？”作為最重要的科學(xué)問(wèn)題, 認(rèn)為是地球觀測(cè)領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)知識(shí)的實(shí)質(zhì)性進(jìn)展至關(guān)重要的目標(biāo), 是即使在最少的預(yù)算情況下也應(yīng)該追求的最高優(yōu)先目標(biāo)。要回答這一科學(xué)問(wèn)題, 要求未來(lái)10年內(nèi), 總冰蓋物質(zhì)平衡變化的估算精度在15 Gt·a–1之內(nèi), 整個(gè)冰蓋表面物質(zhì)平衡和冰通量估算也達(dá)到相同的精度。具體實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo), 對(duì)冰蓋物質(zhì)平衡每種估算方法的每一個(gè)變量的要求如表7所示。

本文結(jié)合冰蓋物質(zhì)平衡研究方法, 闡述和匯總了極地觀測(cè)衛(wèi)星發(fā)展以及最近20年冰蓋物質(zhì)平衡研究結(jié)果和存在的不確定性因素, 為未來(lái)冰蓋物質(zhì)平衡研究提供了參考。從我們的分析結(jié)果來(lái)看, 盡管最近20年極地觀測(cè)衛(wèi)星得到迅猛的發(fā)展, 冰蓋物質(zhì)平衡研究獲得了巨大進(jìn)步, 但距離以上觀測(cè)目標(biāo)需求的實(shí)現(xiàn)仍然有較大差距。要縮短這些差距, 未來(lái)我們需要從促進(jìn)極地衛(wèi)星發(fā)展、加大地面觀測(cè)力度、加強(qiáng)冰蓋物質(zhì)平衡方法和算法研究3個(gè)方面同時(shí)著手。一是, 極地科學(xué)家們提出明確的科學(xué)目標(biāo)和觀測(cè)指標(biāo)需求, 與衛(wèi)星研究的科學(xué)家和工程師合作, 設(shè)計(jì)和發(fā)展?jié)M足應(yīng)用需求的極地衛(wèi)星, 降低觀測(cè)數(shù)據(jù)的不確定性; 二是, 需要加大和加強(qiáng)地面觀測(cè)和機(jī)載觀測(cè), 提供更廣泛和更可靠的驗(yàn)證數(shù)據(jù); 三是, 進(jìn)一步深入研究冰蓋物質(zhì)平衡方法和算法, 降低觀測(cè)結(jié)果的不確定性。

表7 未來(lái)冰蓋物質(zhì)平衡觀測(cè)需求

1 BAMBER J L, WESTAWAY R M, MARZEION B, et al. The land ice contribution to sea level during the satellite era[J]. Environmental Research Letters, 2018, 13(6): 063008.

2 HARIG C, SIMONS F J. Mapping Greenland's mass loss in space and time[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2012, 109(49): 19934-19937.

3 BAMBER J L, OPPENHEIMER M, KOPP R E, et al. Ice sheet contributions to future sea-level rise from structured expert judgment[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019, 116(23): 11195-11200.

4 MOUGINOT J, RIGNOT E, BJORK A A, et al. Forty-six years of Greenland Ice Sheet mass balance from 1972—2018[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019, 116(19): 9239-9244.

5 RIGNOT E, MOUGINOT J, SCHEUCHL B, et al. Four decades of Antarctic Ice Sheet mass balance from 1979—2017[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019, 116(4): 1095-1103.

6 OPPENHEIMER M, GLAVOVIC B C, HINKEL J, et al. Special Report on the Ocean and Cryosphere in a Changing Climate Chapter 4: Sea Level Rise and Implications for Low Lying Islands, Coasts and Communities[EB/OL].(2019-06-14)[2019-10-24]. https://report. ipcc.ch/srocc/pdf/SROCC_FinalDraft_Chapter4.pdf.

7 溫家洪, 孫波, 李院生, 等. 南極冰蓋的物質(zhì)平衡研究:進(jìn)展與展望[J]. 極地研究, 2004, 16(2): 114-126.

8 唐學(xué)遠(yuǎn), 孫波, 李院生, 等. 南極冰蓋研究最新進(jìn)展[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2009, 24(11): 1210-1218.

9 丁明虎. 南極冰蓋物質(zhì)平衡最新研究進(jìn)展[J]. 地球物理學(xué)進(jìn)展, 2013, 28(1): 24-35.

10 王慧, 孫波, 李斐, 等. 極地冰蓋物質(zhì)平衡的最新進(jìn)展與未來(lái)挑戰(zhàn)[J]. 極地研究, 2015, 27(3): 326-336.

11 STOCKER T F, QIN D, PLATTNER G K, et al. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2013: 337.

12 ZWALLY H J, BINDSCHADLER R A, BRENNER A C, et al. Growth of Greenland ice sheet: Measurement[J]. Science, 1989, 246(4937): 1587-1589.

13 ZWALLY H J. Growth of Greenland ice sheet: Interpretation[J]. Science, 1989, 246(4937): 1589-1591.

14 唐新明, 李國(guó)元. 激光測(cè)高衛(wèi)星的發(fā)展與展望[J]. 國(guó)際太空, 2017 (11): 13-18.

15 ZWALLY H J, GIOVINETTO M B, LI J, et al. Mass changes of the Greenland and Antarctic ice sheets and shelves and contributions to sea-level rise: 1992–2002[J]. Journal of Glaciology, 2005, 51(175): 509-527.

16 MASSOM R, LUBIN D. Polar remote sensing[M]. Chichester: Springer, 2006: 61-132.

17 WINGHAM D J, FRANCIS C R, BAKER S, et al. CryoSat: A mission to determine the fluctuations in Earth's land and marine ice fields[J]. Advances in Space Research, 2006, 37(4): 841-871.

18 ABDALATI W, ZWALLY H J, BINDSCHADLER R, et al. The ICESat-2 laser altimetry mission[J]. Proceedings of the IEEE, 2010, 98(5): 735-751.

19 SCHUTZ B E, ZWALLY H J, SHUMAN C A, et al. Overview of the ICESat mission[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(21): L21S01.

20 SCHR?DER L, HORWATH M, DIETRICH R, et al. Four decades of Antarctic surface elevation changes from multi-mission satellite altimetry[J]. The Cryosphere, 2019, 13(2): 427-449.

21 徐冰. 國(guó)外重力探測(cè)衛(wèi)星的發(fā)展[J]. 國(guó)際太空, 2015(8): 53-62.

22 寧津生, 王正濤, 超能芳. 國(guó)際新一代衛(wèi)星重力探測(cè)計(jì)劃研究現(xiàn)狀與進(jìn)展[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2016, 41(1): 1-8.

23 FORSBERG R, SORENSEN L, SIMONSEN S. Greenland and Antarctica Ice Sheet Mass Changes and Effects on Global Sea Level[J]. Surveys in Geophysics, 2017, 38(1): 89-104.

24 SASGEN I, KONRAD H, HELM V, et al. High-resolution mass trends of the Antarctic ice sheet through a spectral combination of satellite gravimetry and radar altimetry observations[J]. Remote Sensing, 2019, 11(2): 144.

25 ZWALLY H J, GIOVINETTO M B. Overview and assessment of Antarctic ice-sheet mass balance estimates: 1992—2009[J]. Surveys in Geophysics, 2011, 32(4/5): 351-376.

26 RIGNOT E, THOMAS R H. Mass balance of polar ice sheets[J]. Science, 2002, 297(5586): 1502-1506.

27 WANG Y, DING M, VAN WESSEM J M, et al. A comparison of Antarctic ice sheet surface mass balance from atmospheric climate models andobservations[J]. Journal of Climate, 2016, 29(14): 5317-5337.

28 VAN WESSEM J M, VAN DE BERG W J, NO?L B P Y, et al. Modelling the climate and surface mass balance of polar ice sheets using RACMO2–Part 2: Antarctica (1979–2016)[J]. The Cryosphere, 2018, 12(4): 1479-1498.

29 NO?L B, VAN DE BERG W J, VAN WESSEM J M, et al. Modelling the climate and surface mass balance of polar ice sheets using RACMO2–Part 1: Greenland (1958–2016)[J]. The Cryosphere, 2018, 12(3): 811-831.

30 ETTEMA J, VAN DEN BROEKE M R, VAN MEIJGAARD E, et al. Higher surface mass balance of the Greenland ice sheet revealed by high-resolution climate modeling[J]. Geophysical Research Letters, 2009, 36(12): 1-5.

31 RIGNOT E, BAMBER J L, VAN DEN BROEKE M R, et al. Recent Antarctic ice mass loss from radar interferometry and regional climate modelling[J]. Nature Geoscience, 2008, 1(2): 106-110.

32 LI X, RIGNOT E, MORLIGHEM M, et al. Grounding line retreat of totten glacier, east Antarctica, 1996 to 2013[J]. Geophysical Research Letters, 2015, 42(19): 8049-8056.

33 RIGNOT E, MOUGINOT J, SCHEUCHL B. Ice flow of the Antarctic ice sheet[J]. Science, 2011, 333(6048): 1427-1430.

34 MORLIGHEM M, WILLIAMS C, RIGNOT E, et al. BedMachine v3: Complete bed topography and ocean bathymetry mapping of Greenland from multibeam echo sounding combined with mass conservation[J]. Geophysical Research Letters, 2017, 44(21): 11051-11061.

35 RIGNOT E, MOUGINOT J, SCHEUCHL B. Antarctic grounding line mapping from differential satellite radar interferometry[J]. Geophysical Research Letters, 2011, 38(10): L10504. DOI:10.1029/2011gl047109.

36 RIGNOT E, VELICOGNA I, VAN DEN BROEKE M R, et al. Acceleration of the contribution of the Greenland and Antarctic ice sheets to sea level rise[J]. Geophysical Research Letters, 2011, 38(5):1-5.

37 SHEPHERD A, IVINS E R, GERUO A, et al. A Reconciled Estimate of Ice-Sheet Mass Balance[J]. Science, 2012, 338(6111): 1183-1189.

38 SHEPHERD A, IVINS E R, RIGNOT E, et al. Mass balance of the Antarctic ice sheet from 1992 to 2017[J]. Nature, 2018, 558(7709): 219-222.

39 TEAM I. Mass balance of the Greenland ice sheet from 1992 to 2018[J]. Nature, 2020, 579(7798): 233-239.

40 ZWALLY H J, LI J, BRENNER A C, et al. Greenland ice sheet mass balance: Distribution of increased mass loss with climate warming; 2003–07 versus 1992–2002[J]. Journal of Glaciology, 2011, 57(201): 88-102.

41 ZWALLY H J, LI J, ROBBINS J W, et al. Mass gains of the Antarctic ice sheet exceed losses[J]. Journal of Glaciology, 2015, 61(230): 1019-1036.

42 LI Y, DAVIS C H. Decadal Mass Balance of the Greenland and Antarctic Ice Sheets from High Resolution Elevation Change Analysis of ERS-2 and Envisat Radar Altimetry Measurements[C]. IEEE International Geoscience & Remote Sensing Symposium, 2008, 4: 339-342.

43 WINGHAM D J, SHEPHERD A, MUIR A, et al. Mass balance of the Antarctic ice sheet[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society A-Mathematical Physical and Engineering Sciences, 2006, 364(1844): 1627-1635.

44 HOFTON M A, LUTHCKE S B, BLAIR J B. Estimation of ICESat intercampaign elevation biases from comparison of lidar data in East Antarctica[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40(21): 5698-5703.

45 HELM V, HUMBERT A, MILLER H. Elevation and elevation change of Greenland and Antarctica derived from CryoSat-2[J]. The Cryosphere, 2014, 8(4): 1539-1559.

46 MCMILLAN M, SHEPHERD A, SUNDAL A V, et al. Increased ice losses from Antarctica detected by CryoSat‐2[J]. Geophysical Research Letters, 2014, 41(11): 3899-3905.

47 MCMILLAN M, LEESON A, SHEPHERD A, et al. A high-resolution record of Greenland mass balance[J]. Geophysical Research Letters, 2016, 43(13): 7002-7010.

48 NILSSON J, GARDNER A S, SORENSEN L S, et al. Improved retrieval of land ice topography from CryoSat-2 data and its impact for volume-change estimation of the Greenland Ice Sheet[J]. The Cryosphere, 2016, 10(6): 2953-2969.

49 FELIKSON D, URBAN T J, GUNTER B C, et al. Comparison of elevation change detection methods from ICESat altimetry over the Greenland ice sheet[J]. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 2017, 55(10): 5494-5505.

50 史紅嶺, 陸洋, 杜宗亮, 等. 基于ICESat塊域分析法探測(cè)2003—2008年南極冰蓋質(zhì)量變化[J]. 地球物理學(xué)報(bào), 2011, 54(4): 958-964.

51 李斐, 袁樂(lè)先, 張勝凱, 等. 利用ICESat數(shù)據(jù)解算南極冰蓋冰雪質(zhì)量變化[J]. 地球物理學(xué)報(bào), 2016, 59(1): 93-100.

52 JIN S, ABD-ELBAKY M, FENG G. Accelerated ice-sheet mass loss in Antarctica from 18-year satellite laser ranging measurements[J]. Annals of Geophysics, 2016, 59(1): S0101.

53 VELICOGNA I, WAHR J. Time-variable gravity observations of ice sheet mass balance: Precision and limitations of the GRACE satellite data[J]. Geophysical Research Letters, 2013, 40(12): 3055-3063.

54 鞠曉蕾, 沈云中, 張子占. 基于GRACE衛(wèi)星RL05數(shù)據(jù)的南極冰蓋質(zhì)量變化分析[J]. 地球物理學(xué)報(bào), 2013, 56(9): 2918-2927.

55 VELICOGNA I, SUTTERLEY T C, VAN DEN BROEKE M R. Regional acceleration in ice mass loss from Greenland and Antarctica using GRACE time-variable gravity data[J]. Geophysical Research Letters, 2014, 41(22): 8130-8137.

56 GROH A, HORWATH M, HORVATH A, et al. Evaluating GRACE Mass Change Time Series for the Antarctic and Greenland Ice Sheet—Methods and Results[J]. Geosciences, 2019, 9(10): 415. DOI:10.3390/geosciences9100415.

57 VELICOGNA I, WAHR J. Acceleration of Greenland ice mass loss in spring 2004[J]. Nature, 2006, 443(7109): 329-331.

58 VELICOGNA I. Increasing rates of ice mass loss from the Greenland and Antarctic ice sheets revealed by GRACE[J]. Geophysical Research Letters, 2009, 36(19): L19503.

59 RAMILLIEN G, LOMBARD A, CAZENAVE A, et al. Interannual variations of the mass balance of the Antarctica and Greenland ice sheets from GRACE[J]. Global and Planetary Change, 2006, 53(3): 198-208.

60 CHEN J, WILSON C R, BLANKENSHIP D D, et al. Accelerated Antarctic ice loss from satellite gravity measurements[J]. Nature Geoscience, 2009, 2(12): 859-862.

61 Wu X P, HEFLIN M B, SCHOTMAN H, et al. Simultaneous estimation of global present-day water transport and glacial isostatic adjustment[J]. Nature Geoscience, 2010, 3(9): 642-646.

62 BARLETTA V R, SORENSEN L S, FORSBERG R. Scatter of mass changes estimates at basin scale for Greenland and Antarctica[J]. The Cryosphere, 2013, 7(5): 1411-1432.

63 LUTHCKE S B, SABAKA T J, LOOMIS B D, et al. Antarctica, Greenland and gulf of Alaska land-ice evolution from an iterated GRACE global mascon solution[J]. Journal of Glaciology, 2013, 59(216): 613-631.

64 GUNTER B C, DIDOVA O, RIVA R E M, et al. Empirical estimation of present-day Antarctic glacial isostatic adjustment and ice mass change[J]. The Cryosphere, 2014, 8(2): 743-760.

65 楊元德, 鄂棟臣, 晁定波. 利用GRACE數(shù)據(jù)反演格陵蘭冰蓋冰雪質(zhì)量變化[J]. 武漢大學(xué)學(xué)報(bào)(信息科學(xué)版), 2009, 34(8): 961-964.

66 YANG Y D, LI F, HWANG C, et al. Space-time evolution of Greenland ice sheet elevation and mass from Envisat and GRACE data[J]. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 2019, 124(8): 2079-2100.

67 羅志才, 李瓊, 張坤, 等. 利用GRACE時(shí)變重力場(chǎng)反演南極冰蓋的質(zhì)量變化趨勢(shì)[J]. 中國(guó)科學(xué):地球科學(xué), 2012, 42(10): 1590-1596.

68 鞠曉蕾, 沈云中, 陳秋杰. 基于Tongji-GRACE01模型的南極質(zhì)量變化分析[J]. 大地測(cè)量與地球動(dòng)力學(xué), 2015, 35(1): 53-57.

69 高春春, 陸洋, 張子占, 等. GRACE重力衛(wèi)星探測(cè)南極冰蓋質(zhì)量平衡及其不確定性[J]. 地球物理學(xué)報(bào), 2015, 58(3): 780-792.

70 ZHANG B J, WANG Z M, LI F, et al. Estimation of present-day glacial isostatic adjustment, ice mass change and elastic vertical crustal deformation over the Antarctic ice sheet[J]. Journal of Glaciology, 2017, 63(240): 703-715.

71 馮貴平, 王其茂, 宋清濤. 基于GRACE衛(wèi)星重力數(shù)據(jù)估計(jì)格陵蘭島冰蓋質(zhì)量變化[J]. 海洋學(xué)報(bào), 2018, 40(11): 73-84.

72 RIGNOT E, CASASSA G, GOGINENI S, et al. Recent ice loss from the Fleming and other glaciers, Wordie Bay, West Antarctic Peninsula[J]. Geophysical Research Letters, 2005, 32(7): L07502.

73 DREWRY D J, MORRIS E M. The response of large ice sheets to climatic change[J]. Philosophical Transactions of the Royal Society of London Series B: Biological Sciences, 1992, 338(1285): 235-242.

74 HOUGHTON J T, DING Y, GRIGGS D J, et al, Climate change 2001: The Scientific Basis. Contribution of Working Group I to the Third Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2001: 647-659.

75 ANDERSEN M L, STENSENG L, SKOURUP H, et al. Basin-scale partitioning of Greenland ice sheet mass balance components (2007–2011)[J]. Earth and Planetary Science Letters, 2015, 409: 89-95.

76 GARDNER A S, MOHOLDT G, SCAMBOS T, et al. Increased West Antarctic and unchanged East Antarctic ice discharge over the last 7 years[J]. The Cryosphere, 2018, 12(2): 521-547.

77 SHEN Q, WANG H, SHUM C K, et al. Recent high-resolution Antarctic ice velocity maps reveal increased mass loss in Wilkes Land, East Antarctica[J]. Scientific Reports, 2018, 8(1): 4477.

78 王清華, 寧津生. 衛(wèi)星測(cè)高技術(shù)及其在南北兩極的應(yīng)用[J]. 極地研究, 2000, 12(4): 275-284.

79 HELSEN M M, VAN DEN BROEKE M R, VAN DE WAL R S W, et al. Elevation changes in Antarctica mainly determined by accumulation variability[J]. Science, 2008, 320(5883): 1626-1629.

80 BEVIS M, HARIG C, KHAN S A, et al. Accelerating changes in ice mass within Greenland, and the ice sheet's sensitivity to atmospheric forcing[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 2019, 116(6): 1934-1939.

81 彭聰, 周興華, 庫(kù)安邦. GRACE重力衛(wèi)星數(shù)據(jù)國(guó)內(nèi)應(yīng)用研究現(xiàn)狀綜述[J]. 海洋測(cè)繪, 2017, 37(6): 9-12.

82 程鵬飛, 文漢江, 劉煥玲, 等. 衛(wèi)星重力與衛(wèi)星測(cè)高的研究進(jìn)展[J]. 測(cè)繪科學(xué), 2019, 44(6): 16-22.

83 FETTWEIS X, FRANCO B, TEDESCO M, et al. Estimating Greenland ice sheet surface mass balance contribution to future sea level rise using the regional atmospheric climate model MAR[J]. The Cryosphere Discussions, 2012, 6(4): 3101-3147.

84 KRAPP M, ROBINSON A, GANOPOLSKI A. SEMIC: an efficient surface energy and mass balance model applied to the Greenland ice sheet[J]. The Cryosphere, 2017, 11(4): 1519-1535.

85 丁明虎, 效存德, 明鏡, 等. 南極冰蓋表面物質(zhì)平衡實(shí)測(cè)技術(shù)綜述[J]. 極地研究, 2009, 21(4): 308-321.

86 常沛, 周春霞, 雷皓博. 南極冰蓋接地線研究綜述[J]. 極地研究, 2017, 29(3): 305-313.

87 DOWDESWELL J A, EVANS S. Investigations of the form and flow of ice sheets and glaciers using radio-echo sounding[J]. Reports on Progress in Physics, 2004, 67(10): 1821-1861.

88 HOLT J W, PETERS M E, KEMPF S D, et al. Echo source discrimination in single-pass airborne radar sounding data from the Dry Valleys, Antarctica: Implications for orbital sounding of Mars[J]. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2006, 111(E6): E06S24. DOI:10.1029/2005je002525.

89 JEZEK K C, WU X, PADEN J, et al. Radar mapping of Isunnguata Sermia, Greenland[J]. Journal of Glaciology, 2013, 59(218): 1135-1146.

90 陳軍, 柯長(zhǎng)青. 南極冰蓋表面冰流速研究綜述[J]. 極地研究, 2015, 27(1): 115-124.

91 MOUGINOT J, RIGNOT E, SCHEUCHL B, et al. Comprehensive annual ice sheet velocity mapping using Landsat-8, Sentinel-1, and RADARSAT-2 data[J]. Remote Sensing, 2017, 9(4): 364.

RESEARCH PROGRESS ON ICE SHEET MASS BALANCE IN ANTARCTICA AND GREENLAND

Ye Yue1, Cheng Xiao1,2,3,4, Liu Yan1,3,4, Yang Yuande4,5, Zhao Liyun1,3,4, Lin Yijing1, Qu Yutong1

(1State Key Laboratory of Remote Sensing Science, and College of Global Change and Earth System Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China;2School of Geospatial Engineering and Science, Sun Yat-Sen University, Zhuhai 519082, China;3Southern Marine Science and Engineering Guangdong Laboratory, Zhuhai 519082, China;4University Corporation for Polar Research, Beijing 100875, China;5Wuhan University, Wuhan 430070, China)

Ice sheet mass balance is the biggest source of uncertainty in predicting sea level rise and has a large impact on global sea level. With the rapid development of satellite remote sensing, great progress has been made in ice sheet mass balance studies. This paper discusses the methods of estimating ice sheet mass balance and the development of satellite data, with detailed analysis of the uncertainty and sources of error for each method, and provides references for future ice sheet mass balance studies. The results of satellite altimetry, satellite gravimetry techniques, the input and output method, and the reconciled estimate method are also discussed. Ice sheet mass balance will remain a focus of global change research. Moreover, improving satellite performance to reduce the uncertainty of observation data, innovating estimation methods to reduce the uncertainty of results, and strengthening ground observation verification are expected to be future research hotpots.

Antarctic ice sheet, Greenland ice sheet, mass balance, satellite remote sensing

2019年10月收到來(lái)稿, 2020年4月收到修改稿

國(guó)家重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目(2016YFA0600103，2018YFA0605403)、中國(guó)科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項(xiàng)(XDA1907020)、國(guó)家自然科學(xué)基金( 41925027，41830536, 41406211)和錢學(xué)森空間技術(shù)實(shí)驗(yàn)室基金資助

葉玥, 女, 1995年生。碩士研究生, 主要從事冰蓋物質(zhì)平衡研究。E-mail:yueye@mail.bnu.edu.cn

劉巖, E-mail:liuyan2013@bnu.edu.cn

10. 13679/j.jdyj.20190060