西藏喜马拉雅山地区冰湖溃决的预测模型及其应用研究

以西藏喜马拉雅山地区的冰湖为研究对象,基于现有的冰湖溃决预测方法,提出了建立冰湖溃决预测方法的关键点,即选取的指标必须能够体现冰湖的动态变化特征.在定量分析的建模过程中应该采用不确定性的数学理论,对于冰湖溃决可能性的等级划分需要进行合理性及实用性验证.选取坝顶宽度、湖水面距坝顶高度与坝高之比、冰湖面积和补给冰川面积为预测指标,通过对西藏喜马拉雅山地区29个冰湖样本进行逻辑回归分析,建立了冰湖溃决的预测模型,并用所有样本进行了交叉验证.结果表明：该模型能够在分类应用中取得较好效果,根据溃决冰湖累积百分数随冰湖溃决可能性大小的变化曲线,将冰湖溃决的可能性划分为四个等级.以黄湖为例,把湖水面距坝顶高度与坝高之比作为冰湖溃决的诱变指标,分析了冰湖溃决可能性大小的变化规律.结合现有的冰湖溃决预测的定性方法,讨论了所建立的冰湖溃决预测模型的优点和缺点.     

哈巴雪山以迷人风采冲击着世人的视觉

神话哈巴和玉龙兄弟联手对抗霸占金沙江魔王神奇经亿万年岁月仍保持着远古的纯洁神韵主峰孤傲周围四小山峰拱卫哈巴雪山,位于云南省中甸县东南部,雄踞于世界著名峡谷虎跳峡西岸,最高峰海拔5396米,最低江面海拔仅为1550米。哈巴雪山因第四纪阿尔卑斯—喜马拉雅山构造运动而生,     

喜马拉雅山积雪消退阿拉伯海藻类“疯长”

美国宇航局支持的一项新研究发现，由于喜马拉雅山上的冰雪融化，导致东南亚和南亚地区气候变化，为阿拉伯海的浮游藻类“疯长”创造了条件。     

喜马拉雅山北坡奥陶纪—古近纪构造古地磁新数据

在喜马拉雅山北坡奥陶系—古近系近乎连续的沉积地层中系统采集古地磁样品3791件,其中测试统计样品数为2920件,基本获取了统级年代古地磁数据,绘制出喜马拉雅地块奥陶纪—古近纪古地磁极移曲线和古纬度变化曲线。喜马拉雅地块在向北漂移过程中曾发生了多次旋转,最后一次约28°的顺时针旋转发生在始新世,可能与西喜马拉雅构造结形成有关;晚三叠世和晚侏罗世曾发生了纬度为2°和3.8°的向南回返,可能与雅鲁藏布新特提斯洋弧后扩张有关。根据古纬度数据推算:中白垩世雅鲁藏布新特提斯洋盆的宽度至少为2200km;始新世以来的喜马拉雅陆-陆碰撞造山运动导致印度地块-喜马拉雅褶冲带-拉萨地块之间的地壳缩短量至少为1000km。     

SHARE Asia自动气象站网络：喜马拉雅山—喀喇昆仑山地区气候研究的一个必要组成部分

Ev K2 CNR SHARE Asia计划的目标就是建立一个沿喜马拉雅山—喀喇昆仑山脉的监测网络，为气象学和气候研究提供参数，特别是为季风变化、大气化学、冰川学、高海拔湖沼学和古湖沼学等研究，同时也为准确地确定地球表面坐标。SHARE Asia 计划的一个特殊的目的是发展一套完整的测量系统，以满足不断进步的环境与地球科学；促进当地的技术升级和建设的能力。 就像WMO CEOP 和UNEP ABC一样，SHARE Asia 气象—气候及大气化学观测站已经成为重要的国际科学计划的一部分。     

西藏札达盆地形成演化与喜马拉雅山隆升

通过野外地质调查、实测地层剖面和室内综合研究,笔者将札达盆地上新世—早更新世形成演化划分为6个阶段①盆地初始断陷阶段;②盆地加速断陷阶段;③盆地强烈断陷阶段;④盆地断陷止息阶段;⑤盆地二次初始断陷阶段;⑥盆地二次加速断陷阶段。并以札达盆地形成演化为基础将喜马拉雅山此阶段的隆升划分为5个阶段①慢速隆升阶段(5.4~4.4Ma);②中速隆升阶段(4.4~3.5Ma);③快速隆升阶段(3.5~3.2Ma);④停止隆升阶段(3.2~2.7Ma);⑤快速隆升阶段(2.7Ma)。研究表明,喜马拉雅山的隆升是一个多阶段、不等速和非均变的复杂过程。     

青藏高原化学风化和对大气CO2的消耗通量

为了评估青藏高原化学风化对全球气候的影响,笔者等对中国境内源自青藏高原的七条主要河流（金沙江、澜沧江、怒江、黄河、雅砻江、岷江和大渡河）进行了采样和地球化学分析,估算了硅酸盐、碳酸盐风化对河水中主量离子的贡献,以及硅酸盐风化和碳酸盐风化所消耗的大气CO2。研究显示,七条河流流域中硅酸盐风化引起的大气CO2消耗约为0.7×10^5～3.7×10^5mol/（km^2·a）。结合国外学者对于喜马拉雅山南缘三条河流（恒河、布拉马普特拉河和印度河）的研究结果可以得出,发源于喜马拉雅山-青藏高原的主要十条河流流域硅酸盐风化平均共消耗大气CO2328×10^9mol/a,仅占全球大陆硅酸盐岩风化所消耗大气CO28700×10^9mol/a的3.8%,并仅为全球通过河流向海洋输送有机碳（来自陆地上生物的消耗）通量的2.5%。     

1981-2001年珠穆朗玛峰自然保护区植被变化

Based on the NOAA AVHRR-NDVI data from 1981 to 2001, the digitalized China Vegetation Map （1：1,000,000）, DEM, temperature and precipitation data, and field investigation, the spatial patterns and vertical characteristics of natural vegetation changes and their influencing factors in the Mt. Qomolangma Nature Reserve have been studied. The results show that： （1） There is remarkable spatial difference of natural vegetation changes in the Mt. Qomolangma Nature Reserve and stability is the most common status. There are 5.04% of the whole area being seriously degraded, 13.19% slightly degraded, 26.39% slightly improved, 0.97% significantly improved and 54.41% keeping stable. The seriously and slightly degraded areas, which mostly lie in the south of the reserve, are along the national boundaries. The areas of improved vegetation lie in the north of the reserve and the south side of the Yarlung Zangbo River. The stable areas lie between the improved and degraded areas. Degradation decreases with elevation. （2） Degeneration in the Mt. Qomolangma Nature Reserve mostly affects shrubs, needle-leaved forests and mixed forests. （3） The temperature change affects the natural vegetation changes spatially while the integration of temperature changes, slopes and aspects affects the natural vegetation change along the altitude gradients. （4） It is the overuse of resources that leads to the vegetation degeneration in some parts of the Mt. Qomolangma Nature Reserve.     

建站:监测珠峰数据

建于2005年的中科院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站,是我国位于喜马拉雅山北麓珠峰地区海拔4000米以上的唯一野外科学观测研究站,为泛"第三极"地区相关科学研究和地方经济社会发展规划等提供数据支持,为青藏高原多学科科考提供了强大支撑.