http://www.nieer.cas.cn/ 青藏高原分布着全球最大的高海拔连续多年冻土区，其稳定性对碳、水和养分循环以及生态系统服务和工程安全具有重要意义。近年来，气候变暖导致的多年冻土退化加剧，严重威胁区域生态与基础设施。然而，长期以来，人们更多关注气温升高所带来的影响，对非温度环境因子影响多年冻土变化的机制尚不明确。 中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室吴青柏团队整合了2001至2020年间青藏高原55个原位监测站点数据，系统研究了多年冻土变化的时空特征及其驱动因子。 研究发现，高原多年冻土退化正在加速。活动层厚度增加速率由2001至2010年的45±15 cm/10年，增至2011至2020年的86±30 cm/10年，近地表多年冻土温度升温速率也几乎翻倍。值得注意的是，气温仅能解释不足20%的多年冻土变化，而降水、风速、自由空气冻结层高度等非温度因子整体贡献率达45%。尤其是降水在34°N南北表现出相反效应，北部降水增加加速多年冻土升温和活动层加深，而南部降水增加则促进多年冻土降温与活动层变浅。 该研究揭示了气候与环境因子协同作用下青藏高原多年冻土退化机制的影响路径，强调非温度因子在多年冻土退化中的关键作用，突破了以往对“气温主导”多年冻土变化的认识，为改进碳、水、养分循环模拟和保障青藏高原重大工程设施安全提供了新思路。 相关成果以 Non-temperature environmental drivers modulate warming-induced 21st-century permafrost degradation on the Tibetan Plateau 为题发表于国际期刊 Nature Communications。西北研究院博士后付子腾为论文第一作者，吴青柏研究员为共同第一作者和通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、科技部重点研发计划项目、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署课题和甘肃省博士后专项的资助。 论文链接：https://doi.org/10.1038/s41467-025-63032-x 不同环境因子对青藏高原多年冻土特征及其变化的相对贡献

http://www.nieer.cas.cn/ 青藏高原是全球最大的高海拔多年冻土区，长期以来的研究多集中于其碳循环功能。在全球变暖背景下，其在能量与水分耦合过程中的作用正在被重新认识。多年冻土不仅是全球最大的高海拔“碳库”，更通过调控地表能量分配和水分循环，深刻影响青藏高原乃至全球的气候格局。 近日，中国科学院西北生态环境资源研究院与南京信息工程大学联合团队在多年冻土–气候反馈研究中提出将传统以碳反馈为核心的研究框架拓展至能量与水分耦合驱动的气候反馈机制，系统揭示了多年冻土在塑造区域和全球气候中的主动作用。 研究团队依托长期野外观测、遥感反演和过程模拟，完整描绘了“地表能量分配→边界层演变→季风与行星波响应”的多尺度反馈链条。结果表明，多年冻土的“冻融记忆”，即冻结或融化状态在季节间延续并影响后续热量与水分过程，并对土壤热物理特性及潜热/显热分配造成影响，共同决定了能量释放的节奏与路径，进而影响边界层稳定性、对流触发和大气遥相关结构。 研究指出，现有地球系统模型（ESMs）在相变热力过程、雪–土–植被耦合和跨季节水分记忆等方面存在显著低估。为此，团队提出了可操作的模型改进路径，包括优化参数化方案、强化多圈层耦合逻辑，并引入长期连续观测验证，以提升气候预测精度和极端事件风险评估能力。 该成果题以 Beyond carbon: Multi-scale thermal and hydrological feedback of permafrost on the Tibetan Plateau为题，发表于地学一区TOP期刊 Earth-Science Reviews。西北研究院肖瑶助理研究员为论文第一作者，胡国杰研究员与南京信息工程大学赵林教授为通讯作者。该研究获得国家自然科学基金、中国科学院青促会、国家重点研发计划及冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室等资助。 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2025.105248 青藏高原多年冻土退化驱动的非碳气候反馈机制框架 冻土区季节性能量通量与地下水文过程示意图 春季陆气耦合过程动力学模型 青藏高原至全球尺度的气候反馈路径图谱

日光诱导叶绿素荧光(SIF)作为直接的光合活性指标，对陆地蒸散量(ET)的动态监测、模型优化及区域碳-水耦合研究具有重要价值，并对气候变化评估、水资源管理指导和田间灌溉决策产生重大影响。然而，由于模型存在的结构误差和参数误差，利用遥感SIF估算ET仍具有较大的挑战。 近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究团队构建了两种融合物理约束与机器学习方法的SIF驱动耦合ET模型，即物理引导混合ET模型（ETPHEM）和物理引导纯机器学习ET模型（ETPMEM）。 ETPHEM模型利用机器学习框架改进冠层气孔导度-SIF物理模型（gc -SIF模型），再将改进的机制模型镶嵌至Penman-Monteith模型框架，构建ET模型。ETPMEM模型则将gc -SIF模型物理模型嵌入Penman-Monteith模型框架，再利用机器学习框架改进镶嵌gc -SIF物理模型后的Penman-Monteith模型，最终形成ET模型。 此外，研究人员利用全球包含8种植物功能类型的52个站点评估了2种耦合ET模型的性能，并与SIF驱动的半机理ET模型进行了比较，分析了两种耦合ET模型的泛化性能和建模ET的优势。 研究表明，结合物理约束和机器学习模型的2种SIF驱动的耦合ET模型，表现出比SIF驱动的半机理ET模型更好的模型性能，与地面的观测结果最为接近。2种SIF驱动的耦合ET模型中，ETPMEM模型得到了最为准确的ET估算，能较准确地捕捉ET的季节动态，其整体决定系数（R2）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）和克林-古普塔效率系数（KGE）分别为0.84、0.58mm/day、0.39mm/day和0.88，且ETPMEM模型计算的所有站点ET多年总均值为1.79mm/day，基本接近站点观测的ET多年总均值1.80 mm/day。2种SIF驱动的耦合ET模型在多种极端环境条件中和数据稀疏区域具有较强的泛化性能。该研究为利用遥感技术开展全球尺度蒸散发估算提供了重要的理论支持与方法参考。 该研究成果以Improving terrestrial evapotranspiration estimation using physics-guided machine learning model driven by solar-induced chlorophyll fluorescence为题发表于国际期刊Journal of hydrology。西北研究院博士研究生王仁军为论文第一作者，秦翔研究员为论文共同第一作者和通讯作者。该研究得到甘肃省生态文明重点研发计划、甘肃省重大科技专项、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目和甘肃省教育厅高校教师创新基金项目等联合资助。 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2025.133468 SIF驱动的ET模型开发框架

降水(Precipitation，Pre)作为陆地水文循环的重要环节，在维持地-气系统能量平衡中发挥着关键作用。高精度网格降水数据对水文和气候研究至关重要，特别是在地面观测资料稀缺的高寒山区。然而，现有网格降水数据分辨率低、偏差大。因此，亟需研发创新方法以满足时空异质性强的高寒山区应用需求。 近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室研究团队基于先进的人工智能技术，开发了一种称为三层智能化降尺度-校正(TLIDC)的新框架，旨在生成适用于高寒山区高精度的网格降水数据集。 研究人员使用祁连山区100个雨量站数据完成了对TLIDC框架的定量评估，并应用该框架重建了1950至2024年祁连山0.01°*0.01°空间分辨率的日降水数据。 研究发现，TLIDC框架能够生成可靠、高精度的降水数据，精度优于目前主流的降水数据集，有效改善了地面观测数据匮乏导致的地区降水数据精度误差。 此外，研究人员还利用高分辨率祁连山降水（HQLM-PRE）数据分析了1950至2024年祁连山降水数据的时空变化特征。结果表明，1950至2024年祁连山降水整体呈增加趋势，线性增长速率为每10年增加2.49毫米(p<0.05)，但不同子流域的变化趋势有所差异。1950至2024年祁连山降水的空间格局呈自东南向西北减少的趋势，且分布表现出海拔依赖性。 该研究成果为在地形复杂、观测稀疏的高寒山区生成高精度降水数据提供了可行方案，有效弥补了当前高寒山区气候与水文研究中的关键空白。 该研究成果以Reconstruction of High-Precision Gridded Precipitation Dataset in the Alpine Cold Regions of the Qilian Mountains: An Intelligent Technological Framework from Downscaling to Calibration为题发表于国际期刊Atmospheric research。西北研究院博士研究生王仁军为论文第一作者，秦翔研究员为论文通讯作者。该研究得到甘肃省生态文明重点研发计划、甘肃省重大科技专项、甘肃省水资源基础调查、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目等联合资助。 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.108387 TLIDC技术框架。TLIDC框架整体分为三部分：降水数据的空间降尺度(表示为Layer 1)、降水事件的识别(表示为Layer 2)和降水量的模拟(表示为Layer 3)。Layer 1通过GWR模型，提供高空间分辨率的降水数据，Layer 2和Layer 3利用构建的CNN-BiLSTM模型来提高降尺度后降水数据的准确性 1950-2024年祁连山降水重建结果及时空变化特征。(a)重建降水的空间分布；(b) Sen’s趋势估计与Mann-Kendall显著性检验结果；(c)祁连山降水时空变化的趋势类型；(d)各子流域降水时空变化的趋势类型。

http://www.nieer.cas.cn/ 近日，由中国科学院西北生态环境资源研究院牵头承担的中国科学院前沿科学重点研究计划“从0到1”原始创新项目“青藏高原典型冻土区地下冰溯源及冻土演化”结题评审会召开。中国科学院前沿科学与基础研究局数学与交叉科学处副处长李磊、西北研究院院务委员范桥辉、项目跟踪专家吴青柏研究员等出席会议。会议由科研管理处副处长杨林山主持。 会议邀请了兰州大学潘保田教授、南京信息工程大学赵林教授、兰州大学宜树华教授、兰州交通大学杨庆教授、兰州理工大学王昱教授、西北大学徐国保教授、中国科学院近代物理研究所仵宇庆高级会计师组成咨询专家组，对项目进行评审。 会上，李磊致辞并回顾了项目的设立背景与整体布局，肯定了项目在执行过程中的扎实推进，希望项目团队持续在基础理论突破和关键技术研发方面取得新进展。 范桥辉在致辞中指出，青藏高原冻土地下冰“从0到1”原始创新项目是西北研究院作为依托单位承担的第一个也是唯一的中国科学院的原始创新项目。课题组经过5年的攻关，取得了突破性的进展和丰硕的成果，为青藏高原生态环境高质量发展以及高海拔冻土工程建设提供了关键科技支撑。 项目负责人杨玉忠研究员围绕项目研究背景、研究思路与方法、目标任务完成情况、主要科研成果、人才培养、经费使用等方面进行了全面汇报。 项目专家组围绕项目形成的前沿报告进行了质询和讨论，充分肯定了项目取得的成果，认为该项目研发的首套室内动态成冰模拟系统，突破了室内冻土成冰过程监测的技术瓶颈。构建的冻土地下冰分布和储量新模型，较好地刻画了青藏高原多年冻土地下冰的分布和储量特征。构建了青藏高原首个地下冰同位素与地球化学观测网络，获取了迄今为止最系统最全面的地下冰样品数据。提出了以地下冰为代用指标解疑多年冻土演化过程的新方法，为青藏高原冻土形成年代研究提供了新的技术支撑。 专家组建议在本项目基础上，对面向地下冰观测网络建设、地下冰分布和储量模型以及地下冰形成和演变历史评估技术给予相关支持，推动本领域快速发展。 会议现场

全球变暖背景下，积雪作为气候系统的重要指示器，其时空分布正在发生显著变化，积雪覆盖日数和雪季的缩短受到广泛关注。当地面积雪在冷季短暂融化后再次被降雪覆盖，这一现象被称为积雪期内出现的“无雪间歇期”（Snow-Free Break，SFB），它的出现会打破地表原有的能量平衡。然而，目前对SFB现象的大尺度时空特征、驱动因子及其对土壤温度的具体影响，还缺乏系统性研究。 近日，中国科学院西北生态环境资源研究院联合美国犹他大学、中山大学以及中国科学院、水利部成都山地灾害与环境研究所，基于1966至2019年欧亚大陆北部气象站点数据，对冷季总无雪间歇期（TPSFB）进行了分析，并利用结构方程模型评估了气象、积雪条件和 TPSFB对土壤热状况的潜在综合影响。 研究发现，欧亚大陆北部TPSFB的变化及其对土壤温度的影响存在显著东西分异性（70°E分界线）。70°E以西的欧洲平原，TPSFB的变化由气温主导。气温升高直接导致积雪融化，引起TPSFB显著增加。增加的TPSFB使地表吸收更多太阳辐射，进而造成土壤温度升高。该区域TPSFB的变化是调控土壤温度的一个关键因素。70°E以东的西伯利亚地区，TPSFB的变化则主要受到积雪条件的影响。虽然气温在该区域也有所增加，但由于整体温度极低，积雪自身的属性成为了更重要的影响因素。该区域降雪量和雪深增加，减少了TPSFB的发生。积雪的“棉被保温”效应远强于TPSFB变化带来的影响。因此，土壤温度主要受积雪的隔热作用控制，TPSFB的影响相对较弱。 该项研究成果以Can snow-free breaks control soil thermal dynamics in the cold season over the warming northern Eurasia？为题，发表于气候领域权威期刊Agricultural and Forest Meteorology。西北研究院钟歆玥副研究员为论文第一作者和通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、甘肃省重大科技专项项目联合资助。 论文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016819232500348X 地形、气象、积雪和TPSFB对土壤温度驱动机制的结构方程模拟分析

在全球气候持续变暖背景下，作为中亚干旱区重要“固体水库”的山地冰川因消融显著增强而快速退缩。位于中国-哈萨克斯坦边境的萨吾尔山冰川，因其独特的“高纬度、低海拔”和受西风带-北冰洋气流共同影响的特点，备受冰川变化研究者的重视。萨吾尔山木斯岛冰川作为该区域唯一系统监测的参照冰川，对其进行现场观测为深入研究冰川变化过程和机理提供了可靠的数据支撑。 中国科学院西北生态环境资源研究院阿尔泰山冰冻圈科学与可持续发展综合观测研究站（简称阿尔泰山站）研究团队高精度重建了萨吾尔山木斯岛冰川2000年至2023年物质平衡变化过程，为深入理解冰川变化对气候变化响应的区域特征和预估未来冰川变化及其影响提供了重要数据支撑和研究思路。 研究团队选用全分量分布式能量平衡模型（COSIPY），以2015年来逐年物质平衡实地观测数据和2000年来每5年间隔大地测量法获取的物质平衡变化作为验证，模拟重建了2000年至2023年物质平衡逐年序列，通过误差评估和不确定性分析，明确了研究结果的可靠性。 研究发现，2000年至2023年间，木斯岛冰川年均物质平衡为-0.7731米水当量，累计物质损失达-18.55米水当量。值得注意的是，虽然2000年至2017年间消融持续加剧，但2018年以后出现连续几年物质损失显著低值，2022和2023年又为高值。 能量收支分析显示，净辐射是主要消融驱动力。在消融期和全年分别贡献71%和63%的能量。感热通量次之，贡献为11%至18%。与处于西风带且较为邻近天山等地区的冰川相比，木斯岛冰川物质损失最为显著，但其净辐射值相对较低，夏季温度被证实是影响冰川物质平衡变化的最关键气候因子。 该研究不仅揭示了萨吾尔山冰川的消融机制，更建立了可靠的预测模型，为评估区域水资源变化提供了科学依据。随着气候变化加剧，这类长期监测研究对水资源管理和生态保护具有重要指导价值。 据悉，研究团队将进一步加强对萨吾尔山、阿尔泰山冰川的观测和模拟研究，以更精准评估气候变化对冰川动态的影响，为区域可持续发展提供科技支撑。 该研究成果以Mass balance reconstruction of a reference glacier in central Asia during 2000–2023: Integrating simulation and in-situ measurements为题发表于气候变化领域权威期刊Advances in Climate Change Research。西北研究院王璞玉研究员为论文第一作者和通讯作者。该研究得到国家自然科学基金、中国科学院青促会优秀会员项目、冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室自主部署项目等联合资助。 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.accre.2025.06.006 萨吾尔山木斯岛冰川定位观测 2000至2023年木斯岛冰川年物质平衡和累积物质平衡 与西风主导区其他四条监测冰川能量通量和物质平衡对比（S 和 L 分别代表净短波辐射和净长波辐射；H、LE 和 G 分别表示显热通量、潜热通量和地表热通量）

近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学与冻土工程全国重点实验室康世昌研究员课题组，联合清华大学、美国犹他州立大学犹他州气候中心相关研究团队，发现南亚黑碳气溶胶通过增加消融和减少冰川物质补给，加速了以冰川退缩为主的青藏高原固体水储量损失，尤其在喜马拉雅地区及其孕育的印度河、恒河-布拉马普特河流域最为显著。该成果“Reduced solid water storage over the Tibetan Plateau caused by black carbon” 以Articles形式发表在了国际知名期刊《Communications Earth & Environment》上。 黑碳是由化石燃料和生物质不完全燃烧产生，是仅次于CO2的大气升温因子，具有强烈的吸光性。青藏高原毗邻南亚黑碳高排放区，南亚的黑碳气溶胶能够跨越喜马拉雅山输送到青藏高原内陆地区。南亚黑碳的排放和传输可通过直接和间接效应，加速青藏高原冰川消融，威胁亚洲水塔。直接效应指跨境输入的黑碳沉降至雪冰表面，导致雪冰反照率降低，从而加速冰川消融。间接效应指南亚黑碳气溶胶通过改变夏季风水汽输送，间接影响青藏高原冰川的物质补给。 研究组前期的研究发现，南亚黑碳导致中高层大气增温，增强了区域对流活动，使得水汽在南亚辐合；而且黑碳增加了大气中的云凝结核数量。黑碳引起的这些气象条件变化，使得更多的水汽在南亚形成降水，由此传输到青藏高原的水汽减少，降水也随之减少，进而导致青藏高原冰川的物质补给减少（Nat. Commu 2022, 13(1), 7360）。在此基础上，本研究在区域尺度上首次量化了南亚黑碳对高原冰川表面反照率和冰川消融的影响（图1）。进一步，综合评估了南亚黑碳对青藏高原冰川变化的直接消融效应和间接降水补给效应，并深入探究其对流域水储量的影响。 结果表明，2007-2016年间，南亚黑碳沉降使得青藏高原冰川反照率降低，导致消融量增加7.5%；同时南亚黑碳导致的高原降水减少带来冰川物质负平衡（亏损）增多6.1%；其中，喜马拉雅地区尤为显著，冰川物质负平衡增幅达到33.7%。冰川物质亏损导致陆表水储量减少，导致青藏高原南部流域陆表水储量减少显著，尤其在印度河与恒河-布拉马普特拉等内流盆地。如图2所示，南亚黑碳导致印度河流域水储量整体下降18.9%，其主要驱动机制为黑碳加速冰川消融的直接效应；而恒河-布拉马普特拉流域25.7%的水储量减少则主要是黑碳显著的间接效应，即黑碳改变大气环流所引发的降水补给减少所致。 未来南亚黑碳排放仍将持续增加，其影响还会加剧。因此，为了保护“亚洲水塔”，南亚地区黑碳减排势在必行。本研究获得了国家自然科学基金、中国科学院西部之光交叉团队项目、甘肃省杰出青年基金等项目的资助。 论文链接：https://doi.org/10.1038/s43247-025-02335-9 图 1 南亚黑碳对青藏高原冰川表面反照率（a）、辐射强迫（b）、消融（c）的影响。 图2. 南亚黑碳通过直接消融效应与间接补给效应对青藏高原重点流域陆表水储量（GT/yr）变化的影响。

http://www.nieer.cas.cn/ 河流作为连接陆地与海洋碳氮库的重要枢纽，对全球生物地球化学循环具有关键作用。然而，由于观测数据匮乏及过程的复杂性，目前对泛北极地区河流碳氮的时空动态特征及其对气候变化和人类活动驱动的响应机制研究仍较为缺乏。 近日，中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学相关研究团队基于2009至2021年的原位观测数据库，揭示了泛北极地区六条大河的碳氮输出时空动态及其驱动因子。 研究发现，泛北极地区河流向海洋输送的碳氮量分别约为每年35.30太克和1.04太克，主要以溶解态形式存在。碳氮输出的季节特征受水文过程和生物地球化学过程共同支配，其中春夏季因冰雪消融引发径流峰值，导致有机碳与有机氮浓度达到最高，而无机碳与无机氮浓度则在冬季出现峰值。 该研究利用随机森林模型，集成了包括气候、水文特征、河流化学性质、土地覆盖以及人口密度在内的共30个潜在影响因子，通过置换重要性（%IncMSE）量化潜在影响因子的相对贡献，发现水文特征（%IncMSE：63.2 ± 15.4%）在驱动泛北极地区河流碳氮输出中占主导地位。 本研究系统揭示了泛北极地区六条大河碳氮传输的时空变化特征及其影响因子，这些发现为理解北极变暖背景下诱导的水文变化如何重塑泛北极河流中的物质输送提供了新视角。 研究成果以Pan-Arctic riverine carbon and nitrogen exports dominated by hydrologic factors为题发表于Environmental Research期刊。西北研究院博士研究生赵玉娇为第一作者，张玉兰研究员为通讯作者。该研究由国家重点研发计划和甘肃省科技计划项目共同资助。 原文链接：https://doi.org/10.1016/j.envres.2025.122017 2009–2021年间碳、氮浓度的季节变化。河流按西至东（由左至右）排列，依次为鄂毕河、叶尼塞河、勒拿河、科雷马河、育空河和麦肯齐河 使用随机森林（RF）模型按%IncMSE排序，确定泛北极河流中颗粒物（碳、氮和悬浮颗粒物）浓度（a）和通量（b）的影响因子

http://www.nieer.cas.cn/ 青藏高原及周边高山地区统称为“第三极”地区，是除南北极外最大的冰川集中区。在全球气候变暖背景下，第三极地区正经历显著增温，气温上升加速了冰川消融，进而影响区域生态平衡。第三极冰川前缘作为海拔最高的陆地脆弱生境之一，对气候及冰川变化响应敏感。深入了解冰川前缘植被动态，对科学评估冰缘生态系统响应气候至关重要。然而，受制于观测条件，目前仍缺乏对该地区冰缘植被的大范围系统性观测研究。 中国科学院西北生态环境资源研究院上官冬辉研究员团队与兰州交通大学、中巴地球科学联合研究中心及南通大学相关研究团队合作，选取第三极地区9条代表性冰川，在其前缘布设样地并获取植被信息。利用植被指数量化了冰川退缩时间序列上植物群落特征的变化，并结合植物区系相似性指数，系统分析了不同样地间及不同冰川前缘间的植物区系相似性。 研究显示，物种多样性和植被盖度沿冰川退缩时间序列呈波动增加趋势，且在海洋性冰川前缘的增加速率尤为显著。所有冰川前缘的植物生活型在演替早期阶段较为相似，但随着演替推进，生活型组成开始分化，在不同类型冰川前缘间差异更为明显。此外，不同冰川前缘间具有植物区系相似性，其中地理位置邻近且属于同一类型冰川的前缘地区植物区系相似性最高。 该研究揭示了局地气候与地理因子在塑造冰川前缘生态系统及植物区系格局中扮演的关键作用，为阐明气候变化对冰川前缘生态系统的影响提供了科学依据，并为区域生物多样性保护工作提供了理论指导。 该成果以Vegetation successional dynamics and floristic similarity across various glacier forelands in the third pole为题发表于国际知名学术期刊Global and Planetary Change上。兰州交通大学魏天锋副教授为本文第一作者，西北研究院上官冬辉研究员为本文通讯作者。研究得到中国科学院战略性先导科技专项（A类）和国家自然科学基金等项目的资助。 论文链接：https://doi.org/10.1016/j.gloplacha.2025.104916 （A）研究区地理区位图，（B）被研究冰川在小冰期和2019年的冰川末端海拔，（C）被研究冰川在小冰期至2019年间的冰川退缩距离