冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

冰川是干旱区重要的淡水资源，表碛覆盖区冰川边界的精准识别对水资源评估至关重要。传统冰川编目数据因光谱混淆与地形复杂性，难以辨识活动冰体与石冰川的过渡区域，导致冰川范围难以准确定位，冰川水资源评估存在很大不确定性。以帕米尔高原西部昆吉尔苏冰川为研究区，采用融合合成孔径雷达（SAR）与光学遥感的识别方法，利用Sentinel-1A数据的偏移量追踪技术与TanDEM数据的大地测量法，获取冰川表面速度场和高程变化情况，结合Landsat-8光学影像目视解译冰川边界，并分析气候因素的影响。结果表明：昆吉尔苏冰川中段（距末端3.8～5.8 km区域）呈现持续活动性，冬季流速峰值达0.2 m·d?1，物质交换显著；2013—2020年距末端3.8～5.8 km区域呈消融状态，而2020年后，中段累积增厚7.06±6.05 m，验证其仍为活跃冰流区。据此校正兰道夫冰川编目数据（RGI），发现原编目低估昆吉尔苏冰川面积约2.8 km2。本文提出的多源遥感协同识别方法可为表碛覆盖冰川的活动性识别与边界更新提供理论依据，对干旱区冰川水资源动态评估及全球冰川数据库更新具有重要参考意义。

表碛厚度是冰川消融模拟及冰川径流精确量化的关键因素，可为表碛覆盖型冰川动力学、物质平衡、水文模型及下游地区的防灾减灾和水资源管理研究提供数据支持。基于Landsat 8遥感影像，利用能量平衡方程法反演喜马拉雅山南坡朗塘流域冰川表碛厚度，分析了典型冰川表碛厚度空间分布特征，并探讨了表碛厚度空间分布异质性成因。研究结果表明：（1）朗塘流域冰川表碛平均厚度为（0.25±0.02） m，其中Lirung为（0.55±0.02） m、Shalbachum为（0.48±0.02） m、Langshisha为（0.31±0.02） m、Langtang为（0.25±0.02） m;(2)沿纵剖面，各冰川表碛厚度从消融区上部到下部呈现增厚趋势，其中，Lirung、Shalbachum和Langtang冰川表碛堆积速率沿纵剖面从上到下先减小、后增大，而Langshisha冰川则逐渐减小；沿横剖面，Lirung、Shalbachum、Langtang冰川运动方向右侧表碛厚度大于左侧，而Langshisha两侧表碛厚、中间薄；（3）冰川纵剖面表碛堆积速率的差异主要由消融区下部冰川表面流速差异所引起；（4）冰...

表碛厚度是冰川消融模拟及冰川径流精确量化的关键因素，可为表碛覆盖型冰川动力学、物质平衡、水文模型及下游地区的防灾减灾和水资源管理研究提供数据支持。基于Landsat 8遥感影像，利用能量平衡方程法反演喜马拉雅山南坡朗塘流域冰川表碛厚度，分析了典型冰川表碛厚度空间分布特征，并探讨了表碛厚度空间分布异质性成因。研究结果表明：（1）朗塘流域冰川表碛平均厚度为（0.25±0.02） m，其中Lirung为（0.55±0.02） m、Shalbachum为（0.48±0.02） m、Langshisha为（0.31±0.02） m、Langtang为（0.25±0.02） m;(2)沿纵剖面，各冰川表碛厚度从消融区上部到下部呈现增厚趋势，其中，Lirung、Shalbachum和Langtang冰川表碛堆积速率沿纵剖面从上到下先减小、后增大，而Langshisha冰川则逐渐减小；沿横剖面，Lirung、Shalbachum、Langtang冰川运动方向右侧表碛厚度大于左侧，而Langshisha两侧表碛厚、中间薄；（3）冰川纵剖面表碛堆积速率的差异主要由消融区下部冰川表面流速差异所引起；（4）冰...

表碛厚度是冰川消融模拟及冰川径流精确量化的关键因素，可为表碛覆盖型冰川动力学、物质平衡、水文模型及下游地区的防灾减灾和水资源管理研究提供数据支持。基于Landsat 8遥感影像，利用能量平衡方程法反演喜马拉雅山南坡朗塘流域冰川表碛厚度，分析了典型冰川表碛厚度空间分布特征，并探讨了表碛厚度空间分布异质性成因。研究结果表明：（1）朗塘流域冰川表碛平均厚度为（0.25±0.02） m，其中Lirung为（0.55±0.02） m、Shalbachum为（0.48±0.02） m、Langshisha为（0.31±0.02） m、Langtang为（0.25±0.02） m;(2)沿纵剖面，各冰川表碛厚度从消融区上部到下部呈现增厚趋势，其中，Lirung、Shalbachum和Langtang冰川表碛堆积速率沿纵剖面从上到下先减小、后增大，而Langshisha冰川则逐渐减小；沿横剖面，Lirung、Shalbachum、Langtang冰川运动方向右侧表碛厚度大于左侧，而Langshisha两侧表碛厚、中间薄；（3）冰川纵剖面表碛堆积速率的差异主要由消融区下部冰川表面流速差异所引起；（4）冰...

以藏东南阿扎冰川和米堆冰川为研究区,采用细菌16S rRNA基因扩增子测序和真菌ITS测序技术,研究了冰川表碛与退缩区不同植被演替阶段土壤中微生物群落特征及土壤化学性质影响.结果表明,两条冰川表碛与退缩区土壤中共发现细菌门38个,其中Proteobacteria(40%)、Actinobacteriota(23%)、Bacteroidota(14%)为优势群,共发现真菌门7个,Basidiomycota(47%)和Ascomycota(45%)为优势群.阿扎和米堆冰川表碛中Patescibacteria、RCP2-54、Bacteroidota、Gemmatimonadota和Acidobacteriota的菌群丰度存在显著差异,米堆冰川表碛和退缩区土壤中微生物群落结构和丰度存在显著差异(P<0.05),而退缩区三个演替阶段之间的群落结构差异不显著.适应极端环境的微生物群落在表碛中丰度最高,而随着演替进程参与植物定殖或与植物共生的微生物群落丰度与多样性显著增加,微生物群落的α多样性上升,NMDS模型也逐渐接近重叠,群落结构在植被演替后期逐渐趋于稳定,.除全钾外,养分含量在两条冰川...

以藏东南阿扎冰川和米堆冰川为研究区,采用细菌16S rRNA基因扩增子测序和真菌ITS测序技术,研究了冰川表碛与退缩区不同植被演替阶段土壤中微生物群落特征及土壤化学性质影响.结果表明,两条冰川表碛与退缩区土壤中共发现细菌门38个,其中Proteobacteria(40%)、Actinobacteriota(23%)、Bacteroidota(14%)为优势群,共发现真菌门7个,Basidiomycota(47%)和Ascomycota(45%)为优势群.阿扎和米堆冰川表碛中Patescibacteria、RCP2-54、Bacteroidota、Gemmatimonadota和Acidobacteriota的菌群丰度存在显著差异,米堆冰川表碛和退缩区土壤中微生物群落结构和丰度存在显著差异(P<0.05),而退缩区三个演替阶段之间的群落结构差异不显著.适应极端环境的微生物群落在表碛中丰度最高,而随着演替进程参与植物定殖或与植物共生的微生物群落丰度与多样性显著增加,微生物群落的α多样性上升,NMDS模型也逐渐接近重叠,群落结构在植被演替后期逐渐趋于稳定,.除全钾外,养分含量在两条冰川...

帕米尔高原是亚洲高山区最大的冰川作用中心，其冰川融水在区域水资源与水循环中发挥关键作用。然而，近年来对帕米尔高原冰川变化的认识仍存在争议，一方面认为喀喇昆仑-帕米尔高原冰川存在异常前进现象，另一方面认为帕米尔冰川正在加剧退缩。究其原因，一是研究时空范围不重合，二是研究中对冰川的定义有所不同。为明晰帕米尔高原无表碛覆盖冰川近30年来的时空变化情况，本研究基于Google Earth Engine（GEE）平台，利用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像数据，消除掉云层遮蔽、季节性积雪和冰川表碛覆盖对无表碛覆盖冰川面积的影响，获取了帕米尔高原1990—2020年期间无表碛覆盖冰川时空变化特征。结果显示，在过去30年帕米尔高原无表碛覆盖冰川面积以116.42 km2·a-1的速率由（12 108.98±250.38） km2缩减到（8 616.44±7.72） km2。在空间上，帕米尔高原西部无表碛覆盖冰川面积总体上呈退缩趋势，而帕米尔东部无表碛覆盖冰川面积则相对稳定。特别是在200...

帕米尔高原是亚洲高山区最大的冰川作用中心，其冰川融水在区域水资源与水循环中发挥关键作用。然而，近年来对帕米尔高原冰川变化的认识仍存在争议，一方面认为喀喇昆仑-帕米尔高原冰川存在异常前进现象，另一方面认为帕米尔冰川正在加剧退缩。究其原因，一是研究时空范围不重合，二是研究中对冰川的定义有所不同。为明晰帕米尔高原无表碛覆盖冰川近30年来的时空变化情况，本研究基于Google Earth Engine（GEE）平台，利用Landsat 5 TM和Landsat 8 OLI遥感影像数据，消除掉云层遮蔽、季节性积雪和冰川表碛覆盖对无表碛覆盖冰川面积的影响，获取了帕米尔高原1990—2020年期间无表碛覆盖冰川时空变化特征。结果显示，在过去30年帕米尔高原无表碛覆盖冰川面积以116.42 km2·a-1的速率由（12 108.98±250.38） km2缩减到（8 616.44±7.72） km2。在空间上，帕米尔高原西部无表碛覆盖冰川面积总体上呈退缩趋势，而帕米尔东部无表碛覆盖冰川面积则相对稳定。特别是在200...