预测模型的热融化感性和融化深度沿青藏冻土路堤工程走廊使用MODIS数据

文摘

本文的目的是揭示冻土热融感性的分布规律和融化深度引起的道路建设青藏工程走廊(QTEC)。冻土热融感性的预测模型和融化深度整合开发的MODIS和原位土壤温度观测数据。综合earth-atmosphere-coupled不同的路堤结构的数值模型用于计算底层冻土的融化深度的基础。最后,使用上面给定的数据和预测模型开发,冻土热融感性和解冻的地图分布深度QTEC是通过网格计算。结果显示如下:(1)不敏感的冻土QTEC主要分布在大规模山和高纬度地区,和高度敏感的冻土位于常年河床,泛滥平原、台地地区。(2)道路建设有很强的潜在冻土热扰动,和大融化深度区域的单独的路堤的比例明显小于26米的宽屏路堤。(3)增加路基间隔减少大型融化深度区域的比例,和应用程序独立的路堤结构是一种有效的工程对青藏公路。

1。介绍

青藏铁路的建设,一系列的沟通管道,石油和天然气管道,电网输电项目计划建立在QTEC [1]。青藏高速公路的建设也已提上议事日程,这是包含在“国家公路网络规划”和“全国高速公路网络规划(2013 ~ 2030)。”因此,确保重大项目的安全,避免工程不稳定和减少地质灾害的发生将需要解决的重大问题在青藏高原冻土地区的工程建设(2- - - - - -4]。冻土是一种特殊的青藏高原的自然和生态产品,及其空间分布特征直接影响工程结构的安全性和稳定性(5- - - - - -7]。受人类活动的影响或工程结构、冻土上限的冻土融化。不同的地面温度、表面特征和ice-containing条件将导致不同的热敏感响应外部热扰动,使融化深度的差异。热融感性( )可以用作冻土热响应速度的指标8),也是冻土特征的主要影响因素之一。因此,研究冻土热融感性和融化深度分布QTEC不仅是环境监测的一个先决条件,管理和保护,也必然要求的工程结构设计和施工9- - - - - -12]。

永冻层之间的耦合传热过程和外部环境非常复杂,受到许多因素的影响,如纬度、经度、高程、植被覆盖、土壤特性、和气候环境(13,14]。所以热解冻敏感非常区域分布特征和特殊6,8,15]。吴et al。8]提出冻土热融敏感性很强的相关性与冻土温度和也与季节融化深度(冻土活动层厚度)。有必要获得以上两个影响因素的分布热融化感性的决心。早期研究冻土温度的区域化主要用于人工钻探和监测方法(16]。但青藏高原的广大地区,恶劣的自然气候条件使研究者获得完整、准确、及时的地热观测数据,通常只可以确定了冻土温度分布在一个特定区域。近年来,随着遥感技术的发展,获得相关数据,定量研究冻土分布、土壤温度、热融感性分布基于数字高程模型(DEM),和MODIS数据一直在迅速发展17,18]。同时,自动永久冻土温度监测系统的基础上,集成全球移动Communications-Railway系统gsm - r)(和通用分组无线业务(GPRS)技术也不断被应用,从而实现冻土温度的实时监控和分析16,19,20.]。

永久冻土层解冻的深度研究,纳尔逊和Shiklomanov和纳尔逊21,22]Stefan方法用于地图的高精度分布活跃的层Kuparuk阿拉斯加北部的分水岭。Klene et al。23)被认为是热性能和熔融指数的地形,土壤,水,和研究区域的地表覆盖特征,斯蒂芬公式用于计算城市化区域的活性层厚度的北极,和发达地区活动层厚度的概率随机模型。彭日成et al。24)被认为是影响植被和土壤属性的活动层厚度,并获得活动层厚度分布图的青藏高原使用Kudryavtsev公式。吴et al。25]分析了10场的地面温度数据观测站点在昼夜间地区从2002年到2012年,和结果表明,活性层厚度的平均增加4.26厘米/年,和在夏季降雨量的增加的主要原因。查维斯et al。26]监控凯勒在南极半岛的土壤温度,获得积极的年际变化的特征层厚度和近地表土壤热流在气候变暖条件下,和证明定式地面土壤的热状况对气温和大气变化敏感。

随着气候变暖,底层的冻土退化和工程建设造成的增加融化深度QTEC越来越严重,以及随之而来的工程风险也越来越大。因此,热融感性和融化深度的分布规律是冻土工程的重要研究课题。然而,在最近的研究热融化感性和融化深度,研究工作是基于长期土壤温度监测,需要一个相对复杂的数学计算过程得到冻土热融感性(8]。此外,受环境和经济因素的限制,不能安排足够的土壤温度沿着QTEC监测站点,这使得它不可能获得冻土热融感性和融化深度的分布地图在整个走廊。在目前的工作,揭示冻土热融感性的分布规律和融化深度由QTEC道路建设,开发了相应的预测模型结合MODIS和原位土壤温度观测数据。综合earth-atmosphere-coupled 26米宽屏和13米的数值模型独立的路堤是用来计算底层冻土的融化深度基础道路建设。最后,使用上面给定的数据和预测模型开发,冻土热融感性和解冻的地图分布深度QTEC。本文的研究结果可以为工程结构的热设计和维护在冻土地区。

2。方法

2.1。数据和数据处理

2.1.1。遥感数据

青藏工程走廊选为研究区在这项研究中,位于青藏高原的腹地,永久冻土和冻土分布广泛。三种类型的遥感数据收集:(1)中分辨率成像光谱仪(MODIS)地表温度(LST)数据的空间分辨率 8天的时间分辨率和覆盖时期从2000年到2016年;(2)MODIS归一化植被指数(NDVI)数据的空间分辨率 16天的时间分辨率和覆盖时期从2000年到2016年;和(3)航天飞机雷达地形测绘)数字高程模型(DEM)数据的空间分辨率 。MODIS LST和归一化植被指数数据集(MOD11A2 MOD13Q1)从陆地过程分布式存档下载中心(LPDAAC) NASA(可用https://lpdaac.usgs.gov/)和民主党SRTM3下载数据集是财团的空间信息(CSI) CGIAR(可用http://srtm.csi.cgiar.org/)[27,28]。

每日LST的平均值计算11:30点到11:30 MODIS LST数据产品。随着云、雪或传感器有时会引发异常,NASA采用掩模处理或离群值识别产品销售期间每日LST数据。LST平均获得的乐队使用日常LST的有效值计算方法。

植被指数(VI)反映了之间的差异反映了植被在可见光、近红外波段,和土壤背景,广泛用于指示植被生长的状态(19]。在我们的研究中,我们计算年度NDVI值分析植被变化的趋势。该参数表示在1 + 1。地表植被的空间分布特征和nonvegetation可以由阈值的合理选择。在目前的研究中,平均植被指数, ,计算算术平均数的归一化植被指数大于0。

坡是一个重要的指标来描述地形信息,它主要表示地面的倾向。使用SRTM3-DEM数据,进行了表面分析在ARCGIS 10.2软件生成斜率和分布方面的研究领域。等效计算纬度和申请确定边坡的光明或阴暗的方向(29日]。 在哪里纬度,位置的斜率,相当于纬度,方面的位置。当等效纬度小于或等于纬度,阳坡,和副是阴暗的。

2.1.2。原位观测数据

调查的长期变化沿着QTEC冻土,一系列的土壤温度监控部分是建立在青藏铁路和高速公路,这是127年的年平均地面温度监测点(MAGT)和371活跃层深度(ALD)监视点。如图1从Xidatan监控部分位于南部足意为山,这也是主要QTEC冻土分布地区。土壤温度测量深度0.5米到30.0米的使用热探针精度为±0.02°C,和这些测量两次一个月。ALD的某一年的最大深度的定义是今年的地面温度是零。MAGT被定义为一定深度的土壤温度基本上不随时间而变化。因此,ALD和2016年MAGT计算从地面温度观测。

2.2。预测模型的热融感性

2.2.1。物流概率永冻层的识别

识别QTEC冻土分布的主要工作是研究冻土热融的敏感性。冻土的物流识别概率模型已用于冻土分布的识别。考虑到环境和地形因素与冻土分布、永冻层识别的概率的计算公式 在哪里常数的拟合公式, 量化指标的环境、地形和其他因素与冻土分布,然后呢 是相应的多重回归方程的系数。达到更好的拟合善,不同组合的拟合参数的预测精度比较阳光和阴暗的边坡模型。发现LST的影响明显大于阳坡的等效纬度和归一化植被指数模型,反之亦然。因此,阳光和阴暗的边坡模型的最优参数组合表1。此外,统计检验的参数回归模型也已完成。可以看出,每一个参数的细胞膜价值大,几乎Sig值小于0.05,这意味着每个变量的方程具有很高的意义和回归模型是通过测试。

根据提交的调查数据的永久冻土和融区地区的比例QTEC和预测精度的比较分析不同的识别概率,确定一个固定的值为0.7,冻土的识别概率:

表2的比较结果是冻土物流识别模型和实测数据。可以推断,阳光和背阴的山坡,冻土的相应的预测精度是93.8%和92.3%,分别和居间不冻层的预测精度是88.9%和87.5%,而验证概率模型的准确性。

2.2.2。MAGT和退化的多元线性回归模型

MAGT采用逐步回归分析的预测策略。参数纳入多元回归模型。测试的意义和所选参数偏回归平方值。在拟合过程中,显著性水平的价值用作标准的逐步回归方法,和选择的概率,不包括独立参数设置为0.05和0.01,分别。以MAGT为因变量和遥感数据作为独立变量,进行逐步回归分析获得MAGT的多元线性回归模型( ): 在哪里纬度,海拔高度,相当于纬度,是植被指数的算术平均值大于0。MAGT预测模型的统计检验表所示3。它表明所有的Sig值拟合参数小于0.05,而满足需求的意义。从共线性的角度来看,参数的公差值的预测模型是相对较大的,VIF的值很小,可以认为是排除各种之间的共线性拟合参数。

肾上腺白质退化症患者主要是受到MAGT,考虑到地理位置、表面特征、边坡,等等,上述多元回归方法用于获取退化预测模型。使用371沿着QTEC原位观测数据,ALD的多元线性回归模型( )计算如下: 在哪里常数的拟合公式, 多变量拟合参数, 是相应的多重回归方程的系数。特定的值的回归方程的系数不同MAGT条件下给出了表4。

2.2.3。拟合公式的热融感性

之间的偏相关分析冻土热融敏感性和MAGT ALD表所示5。

从表可以看出5的永久冻土热融敏感性ALD和MAGT显著相关。通过线性回归,多元线性回归模型的冻土热融灵敏度得到如下:

图2解冻是热的比较感性使用预测模型计算结果和经验公式。可以看出,预测值同意与Kudryavtsev公式的计算结果用土壤温度监测数据(8,15)( ),这证明了模型的合理性和可靠性。

2.3。预测模型对冻土路基融化深度

2.3.1。数值计算模型,对冻土路基融化深度

使用数值方法计算解冻的时间变化基础道路建设后冻土地基的深度。基于复杂的传热过程的分析在周围环境中,路堤,和潜在的冻土,earth-atmosphere-coupled开放开发数值模型(30.,31日),和两个数值计算是建立相应的物理模型:(i) 26米宽的高速公路路基模型与相邻的天然冻土和空气环境和(2)单独的13米宽路基模型与不同的间隔和综合地球大气层耦合系统。上述两个数值模型的示意图如图所示3。

考虑到顶层的分布格局在QTEC冻土和外部环境条件,计算12例上述两个模型建立调查融化深度不同的土壤类型、含水率,每年平均气温(27)(见表6)。了二维非定常模型预测在这个工作空间和时间热earth-atmosphere-coupled系统之间交换过程。标准的模型用于区域空气湍流模拟。空气区域的复杂的边界条件和源项的地面被导入到流利的UDF程序。空气温度、风速、风向、太阳辐射强度、和其他数据取自气象监测数据,和每年的温度上升速度定义为0.022°C /年。热融化敏感性上面的情况下可以从温度场计算100年nonroadbed模型的计算结果。

2.3.2。拟合公式的融化深度

使用开发的数值模型,底层冻土解冻全长26米,深度不同路堤不同热融化灵敏度条件下20年计算(如图4)。可以看出,随着热消融的敏感性增加,融化深度,(数量的人工冻土表自然冻土表),增加,增长趋势遵循指数律。推断,解冻可以预测冻土路基热融化深度敏感性。

的公式拟合融化深度和热融化全长26米,单独的堤防的敏感性,结果如下: 在哪里 , ,和26米的融化深度宽屏路堤,0 m间隔不同的路堤,20年和9米间隔分开的路堤,分别。决定系数( )三种拟合公式0.979,0.838,和0.886,表现出相对更好的健身的计算公式。

3所示。结果

3.1。冻土热融感性分布

数据导入LST、归一化植被指数和SRTM3-DEM到ARCGIS 10.2软件、网格计算已经完成基于热融化敏感性预测模型(方程式。(2)- (6)),冻土热融感性可以获得分布图(如图5)。热烧蚀敏感性的标准分类如表所示7(8,15]。

结果表明,目前不敏感冻土主要分布在大型山和高纬度地区,如昆仑山脉,Fenghuo山,意为山。高度敏感的永冻层位于常年河床,泛滥平原,和台地地区,如Chumaer河,Tuotuohe河,通天河。与此同时,如表所示8、敏感和极度敏感的冻土占38%,整个QTEC地区基于当前数据,和弱敏感和不敏感占13.8%和22.2%,分别。可以预期,冻土在QTEC将变得更加脆弱,和敏感型冻土的比例也将高涨和全球变暖加剧的人类工程活动。

3.2。解冻的深度分布宽,单独的路堤

图6是解冻的年际变化26米深度宽屏路堤不同热融化在20年内感性。可以看出,底层的永久冻土层的融化深度基金会已经很强的相关性与热融化的敏感度。与热融化敏感性的增加,外部热扰动冻土更敏感。在同样的热扰动(3米高度路堤),永久冻土融化深度增加而热融化敏感性和时间。它还应该注意到,解冻的速度变得慢的后期(> 10年),表明外部热扰动已逐渐渗透到室内冻土地基,和整个换热过程逐渐倾向于一个新的动态平衡。

为了进一步明确分离路基的热影响和全宽路堤在QTEC底层冻土,融化深度分布的地图不同的路堤结构与上述计算提出融化深度预测模型(见图7)。图显示,道路建设有很强的底层冻土的热扰动。类似于热融化灵敏度分布、相对较小的融化深度区域主要分布在大规模山和高纬度地区,如昆仑山脉,Fenghuo山,意为山。他们融化深度大约不到3米,甚至有些是低于1米。大融化深度区域主要分布在常年河床,泛滥平原,和河流阶地Chumal河,Tuotuo河、通天河。融化深度通常5 - 10米。此外,它还可以看到,大融化深度区域的单独的路堤显然小于26 m宽屏路堤,尤其是Chumar河,Beilu河,Buqu河谷地区。因此,可以得出结论:单独的热扰动冻土路堤底层比宽屏的路堤的要弱。

表9显示的比例分布在QTEC融化深度不同的路堤结构。可以看出QTEC融区区域的比例基本上是不变的(大约31%)对所有三种采用路堤结构。然而,融化深度5 ~ 7米之间的比例和单独的路堤> 7米远低于26米的宽屏路堤,0 ~ 2 m的范围,反之亦然,尤其对于单独的路堤用9米间隔(最佳间距)。26米宽屏路堤,大型融化深度的面积比(> 5 m)是22.9%,和小融化深度(< 3 m)面积比例是21.3%。相对,或大或小面积的比例不同路堤用9米间隔仅为3.7%和38.8%,分别。路基间隔的增加也减少大型融化深度区域的比例。总之,使用单独的路堤结构是一种有效的工程对青藏公路。

4所示。结论

冻土热融感性的分布规律以及QTEC,底层的冻土退化,增加解冻深度引起的道路建设是冻土地区道路工程的重要研究课题。在目前的工作,冻土热融感性的预测模型和融化深度开发的结合遥感和原位观测数据。综合earth-atmosphere-coupled 26米宽屏和13米的数值模型独立的路堤是用来计算底层冻土的融化深度基础道路建设。分布的地图冻土热融感性和融化深度QTEC是通过网格计算在ARCGIS 10.2软件。研究结果表明,(1)麻木不仁的永冻层主要分布在大规模山和高纬度地区,和高度敏感的冻土位于常年河床,泛滥平原、台地地区。随着气候变暖,人类工程活动加剧,冻土在QTEC将变得更加脆弱,敏感型冻土的比例也将增加(2)道路建设有很强的热扰动的潜在的永冻层,和一个大的比例融化深度不同的路堤的领域是明显小于26米的宽屏路堤(3)路基间隔的增加减少的比例大融化深度区域。因此,应用程序单独的路堤结构是一种有效的工程对青藏公路的意义。

数据可用性

原始的LST、归一化植被指数和SRTM3数据用于支持本研究的发现从陆地过程分布式存档下载中心NASA和财团CGIAR的空间信息,是免费的https://lpdaac.usgs.gov/和http://srtm.csi.cgiar.org/分别。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究受到了美国国家科学基金会的中国(批准号。41502292,51574037),陕西省自然科学基础研究计划(2018 jq4031),中国基础研究基金为中央大学、冠心病(号。300102269207,300102269303),和应用基础研究项目的中国通信建设有限公司有限公司(2016号,2018 - zjkj ptjs03 - zjkj - 02)。我们感谢匿名评论者的建设性的意见来改进这个手稿。

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