本文基于两幅Sentinel-1雷达卫星影像，利用像素偏移追踪技术提取出普若岗日冰川及4条典型冰川的表面流速信息并绘制冰川流速场，以研究普若岗日冰川在2023年9—10月的表面流速和流速分布特征。利用像素偏移追踪技术对两幅SAR影像进行精确配准，得到同名像元在水平方向的像素偏移量，从而获取冰川表面流速。基于冰川流速场对普若岗日冰川表面流速和流速分布特征进行分析，结果表明，普若岗日冰川的表面流速整体上较缓慢，平均流速约为0.05 m/d,普若岗日西北部、东北部、中部和西南部4条典型冰川主要流动区域的平均流速分别约为0.20、0.19、0.15和0.04 m/d。研究发现，普若岗日冰川空间位置分布不同的区域，其流速特征也有所不同，主要表现为普若岗日东北部典型冰川比西南部典型冰川的流速更快。

本文基于两幅Sentinel-1雷达卫星影像，利用像素偏移追踪技术提取出普若岗日冰川及4条典型冰川的表面流速信息并绘制冰川流速场，以研究普若岗日冰川在2023年9—10月的表面流速和流速分布特征。利用像素偏移追踪技术对两幅SAR影像进行精确配准，得到同名像元在水平方向的像素偏移量，从而获取冰川表面流速。基于冰川流速场对普若岗日冰川表面流速和流速分布特征进行分析，结果表明，普若岗日冰川的表面流速整体上较缓慢，平均流速约为0.05 m/d,普若岗日西北部、东北部、中部和西南部4条典型冰川主要流动区域的平均流速分别约为0.20、0.19、0.15和0.04 m/d。研究发现，普若岗日冰川空间位置分布不同的区域，其流速特征也有所不同，主要表现为普若岗日东北部典型冰川比西南部典型冰川的流速更快。

本文基于两幅Sentinel-1雷达卫星影像，利用像素偏移追踪技术提取出普若岗日冰川及4条典型冰川的表面流速信息并绘制冰川流速场，以研究普若岗日冰川在2023年9—10月的表面流速和流速分布特征。利用像素偏移追踪技术对两幅SAR影像进行精确配准，得到同名像元在水平方向的像素偏移量，从而获取冰川表面流速。基于冰川流速场对普若岗日冰川表面流速和流速分布特征进行分析，结果表明，普若岗日冰川的表面流速整体上较缓慢，平均流速约为0.05 m/d,普若岗日西北部、东北部、中部和西南部4条典型冰川主要流动区域的平均流速分别约为0.20、0.19、0.15和0.04 m/d。研究发现，普若岗日冰川空间位置分布不同的区域，其流速特征也有所不同，主要表现为普若岗日东北部典型冰川比西南部典型冰川的流速更快。

基于藏北地区普若岗日冰川1976—2016年多时相Landsat系列卫星影像数据，以及气温、降水量数据，采用ARCGIS空间分析、线性趋势分析、相关分析等方法，研究了普若岗日冰川和流域湖泊面积变化及其对气候变化的响应。结果表明：近41年普若岗日冰川面积呈显著退缩趋势，41年内冰川面积减少了52.32 km2,减小率为12.01%;冰川西北部退缩最为严重，冰川面积减少了12.29 km2,减小率为15.77%;且冰川西北部、北部、东部和东南部末端消融显著；其他区域也有不同程度的退缩。流域湖泊面积呈显著增长趋势，共增长了27.17 km2,增长率为22.22%;流域气温总体上呈显著增加趋势，平均每10年增加0.48℃;降水量呈不显著上升趋势，平均每10年增加15 mm。降水对冰川和流域湖泊面积影响较小，温度的持续升高是冰川和流域湖泊变化的主要因素。

基于藏北地区普若岗日冰川1976—2016年多时相Landsat系列卫星影像数据，以及气温、降水量数据，采用ARCGIS空间分析、线性趋势分析、相关分析等方法，研究了普若岗日冰川和流域湖泊面积变化及其对气候变化的响应。结果表明：近41年普若岗日冰川面积呈显著退缩趋势，41年内冰川面积减少了52.32 km2,减小率为12.01%;冰川西北部退缩最为严重，冰川面积减少了12.29 km2,减小率为15.77%;且冰川西北部、北部、东部和东南部末端消融显著；其他区域也有不同程度的退缩。流域湖泊面积呈显著增长趋势，共增长了27.17 km2,增长率为22.22%;流域气温总体上呈显著增加趋势，平均每10年增加0.48℃;降水量呈不显著上升趋势，平均每10年增加15 mm。降水对冰川和流域湖泊面积影响较小，温度的持续升高是冰川和流域湖泊变化的主要因素。

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台，以青藏高原中部的普若岗日冰原为例，探讨了快速批量处理遥感数据并获取冰川面积变化的方法。结果表明，利用GEE平台结合像元级影像合成和最小归一化积雪指数（Normalized Difference Snow Index, NDSI)，可快速获取年度合成影像，提取冰川边界。通过对1988—2020年共512景遥感影像合成计算，获得了1988—2020年普若岗日冰川面积变化特征，分析发现：33 a间冰川面积减小了31.08km2，年均退缩率为0.23%/a，冰川面积退缩主要发生在冰川末端，部分末端在20 a间退缩了1 506 m。相对于冰川的实地观测或传统遥感监测法，本方法提高了影像利用率和数据处理效率，可快速实现冰川面积变化长时序分析，为现代冰川变化研究提供了新途径。

基于Google Earth Engine(GEE)云计算平台，以青藏高原中部的普若岗日冰原为例，探讨了快速批量处理遥感数据并获取冰川面积变化的方法。结果表明，利用GEE平台结合像元级影像合成和最小归一化积雪指数（Normalized Difference Snow Index, NDSI)，可快速获取年度合成影像，提取冰川边界。通过对1988—2020年共512景遥感影像合成计算，获得了1988—2020年普若岗日冰川面积变化特征，分析发现：33 a间冰川面积减小了31.08km2，年均退缩率为0.23%/a，冰川面积退缩主要发生在冰川末端，部分末端在20 a间退缩了1 506 m。相对于冰川的实地观测或传统遥感监测法，本方法提高了影像利用率和数据处理效率，可快速实现冰川面积变化长时序分析，为现代冰川变化研究提供了新途径。

采用高亚洲精细再分析数据(High Asia Refined analysis,HAR)以及Coupled Snowpack and Ice Surface Energy and Mass balance Model(COSIMA)模拟了青藏高原最大冰原——普若岗日2012-04-23—2014-05-11的能量-物质平衡,并分析了普若岗日冰原消融机理。模拟的2012-04-23—2013-05-23与2013-05-23—2014-05-11的物质平衡分别为-0.18 m w.e.、-0.36 m w.e.。在整个研究时段内,冰原西部、中北部等海拔低于5800 m的区域处于物质亏损状态,最大达到-2.69 m w.e.;冰原北部区域因为海拔较高的原因,处于物质积累状态,在东北部区域最高值达到0.85 m w.e.。2013-05-23—2014-05-11用于消融的能量相比2012-04-23—2013-05-23减少,冰川表面消融减速,但普若岗日冰原上空2013-05-23—2014-05-11的固态降水量少于2012-04-23—2013-05-23,因此冰川在2013-05-2...

采用高亚洲精细再分析数据(High Asia Refined analysis,HAR)以及Coupled Snowpack and Ice Surface Energy and Mass balance Model(COSIMA)模拟了青藏高原最大冰原——普若岗日2012-04-23—2014-05-11的能量-物质平衡,并分析了普若岗日冰原消融机理。模拟的2012-04-23—2013-05-23与2013-05-23—2014-05-11的物质平衡分别为-0.18 m w.e.、-0.36 m w.e.。在整个研究时段内,冰原西部、中北部等海拔低于5800 m的区域处于物质亏损状态,最大达到-2.69 m w.e.;冰原北部区域因为海拔较高的原因,处于物质积累状态,在东北部区域最高值达到0.85 m w.e.。2013-05-23—2014-05-11用于消融的能量相比2012-04-23—2013-05-23减少,冰川表面消融减速,但普若岗日冰原上空2013-05-23—2014-05-11的固态降水量少于2012-04-23—2013-05-23,因此冰川在2013-05-2...