南極冰蓋地形數據庫BEDMAP 2述評

陳昀 孫波 劉春 崔祥斌 王甜甜

0 引言

南極冰蓋是全球氣候系統中的重要組成部分，對地球表面能量、物質交換和海平面變化都有著重要影響。冰厚和冰下地形作為冰蓋模型基本的輸入參數與邊界條件，對于預測冰蓋演化和冰流變化意義重大［1］，只有獲取到準確的冰蓋厚度與冰下地形，才能使冰蓋研究更加定量化、全面化。然而獲取整個南極大陸的冰蓋信息并不容易，而且各種探測項目獲得的數據之間也存在著不一致性。因此，獲得準確的冰蓋數據并對這些數據加以合適的處理成為了南極冰蓋研究中的關鍵性問題。

對于南極冰蓋研究，大面積甚至覆蓋整個南極的冰蓋數據集是十分重要的。經過長期對南極冰蓋探測以及各類數據處理方面的積累，逐漸形成了系統的一些數據集，例如SPRI（英國的斯科特極地研究所）-NSF（美國科學基金會）-TUD（丹麥技術大學）數據庫［2-3］以及21世紀初期發布的第一代南極冰下制圖計劃（BEDMAP 1）數據庫［4］，這些數據庫為極地冰蓋物質平衡和全球氣候變化的研究提供了大量的數據來源。隨著對南極冰蓋的繼續探測以及探測技術的不斷進步，鑒于2001年發布的BEDMAP 1在數據精度、數據覆蓋等方面已顯得落后，數據之間也存在一些無法解決的矛盾，因此英國南極局在BEDMAP 1的基礎之上于2013年推出了BEDMAP 2（http：∥www.antarctica.ac.uk／bas＿research／our＿research／az／bedmap2／index.php）［5］。

BEDMAP 2包含了BEDMAP 1中大部分現場測量數據，增加了大量最新的冰雷達和重磁測量結果，特別是在第四次國際極地年（IPY）期間開展的大型國際南極冰蓋調查計劃，并且基于最新的衛星遙感數據和數據處理方法，BEDMAP 2改進了冰蓋表面高程數據，在分辨率、數據覆蓋和質量保證等諸多方面都有提升。BEDMAP 2的數據成果對于冰蓋研究有著巨大促進作用，而且其總結的數據處理方式為科學研究提供了借鑒與幫助。本文主要總結了BEDMAP 2中各類數據來源、其處理的采用方式以及質量評價，并對BEDMAP 2的應用進行了分析。

1 BEDMAP 2數據

1.1 數據結構與組成

BEDMAP 2的數據來源相對于BEDMAP 1獲得了大幅度擴展。自BEDMAP 1建立以來，各類針對冰厚的南極冰蓋實地探測項目不斷展開，南極甘伯采夫地區探測計劃（AGAP）［6］使用冰雷達與地震測深對東南極Gamburtsev山以及Lambert冰川盆地地區進行了詳細的冰厚探測，國際氣候與環境變化評估項目（ICECAP）［7］也間接地對東南極進行了探測，冰橋項目（IceBridge）［8］利用機載遙感，獲得了西南極以及南極半島大部分區域的冰蓋表面高程以及冰蓋厚度。在國際橫穿南極計劃（ITASE）［9］中，中國南極科學考察隊（CHINARE）對中山站至Dome A斷面和Dome A區域進行了冰蓋探測［10］；除此之外，在東南極 Coats Land［11］、Amundsen Sea［12-13］以 及Dronning Maud Land［14］等一些較小區域也進行了冰雷達探測。這些高精度冰厚測量數據是BEDMAP 2相對于BEDMAP 1質量提升的最主要數據來源，其數據量擴大了10倍。

BEDMAP 2不僅添加了冰蓋現場探測數據，而且隨著探測方式與技術的發展，南極大陸的航空與衛星遙感數據也獲得大幅度增加。冰、云和陸地高程衛星（ICESat）［15］等激光測高衛星為南極大部分區域帶來了新的冰蓋表面高程信息，并同地球資源衛星（ERS）等測高衛星數據相互整合以產生完整的冰蓋與冰架 DEM。重力反演與氣候實驗衛星（GRACE）、地球重力場和海洋環流探測衛星（GOCE）［16］等重力衛星的發射使得由重力轉化得到的南極冰蓋厚度更加精確。除了上述的冰蓋探測，海洋測深工作也在繼續進行，得到了大量測深數據，如新的大洋水深圖（GEBCO）柵格數據［17］。

最終這些研究工作獲得的所有新數據都被BEDMAP 2收集并加以利用，并同BEDMAP 1中保存的一部分冰蓋測量數據以及已有的一些記錄資料相結合，構成了BEDMAP 2的原始數據。其最終成果同BEDMAP 1一樣，含有冰蓋表面高程、冰厚、基巖高程三類柵格數據，分辨率則從5 km提升到了1 km，并且覆蓋范圍擴展到了60°S。BEDMAP 2整體數據結構如圖1所示。

圖1 BEDMAP 2數據結構（灰色部分為成果）Fig.1.The structure of BEDMAP 2（the grey parts are achievements）

BEDMAP 2冰厚數據來源較多，陸地冰蓋地區大部分由冰雷達、地震測深等直接測量數據組成，而在沒有進行此類測量的區域使用衛星重力轉化的冰厚替代，冰架部分則使用衛星雷達測高數據轉化得到的厚度。除此之外，裸露基巖區直接使用零厚度來定義，而離裸露基巖區域較近且離測量區域較遠時加入了人工合成的數據。最終集成了以上所有的冰厚數據處理并柵格化得到南極大陸的冰厚柵格。

冰蓋表面高程的處理利用了許多已有的冰蓋表面DEM。BEDMAP 2在內陸冰蓋絕大部分的平坦地區統一使用Bamber等［18］利用衛星測高制作的DEM，而在山區使用表現更好的俄亥俄州州立大學DEM（OSU DEM）［19］來進行補充。冰架部分則使用了機載雷達測高或者ICESat數據獲取的表面DEM。同冰厚數據一樣，最終得到了整個南極大陸的冰蓋表面高程柵格數據。

冰下基巖高程柵格數據是由冰蓋表面數據和冰厚數據合成得到；除此之外，BEDMAP 2中還加入了大量的海洋測深和冰架之下的水深數據［20］，據此最終得到了60°S以南整個南極大陸與海洋無縫的地形柵格。

1.2 BEDMAP 2數據處理

BEDMAP 2包含多種來源的數據，而各種數據之間存在著不一致性，需要對每種數據進行特定處理。BEDMAP 2統一使用了GL04C大地水準面作為其高程基準，接地線則使用MODIS影像和SAR數據來定義，柵格化中使用基于WGS84坐標系的極正射投影，最終三類柵格數據的分辨率均為1 km。

1.2.1 冰厚數據

冰雷達、地震測深等測量方式可以直接得到冰厚，這類數據覆蓋了陸地冰蓋的大部分地區。大部分測量數據都經過了高精度GPS的校正，因此除了明顯錯誤外并不作其他改正。考慮到低密度或大量的降雪，大部分的測量數據都用作了積雪校正計算，BEDMAP 2中保留的BEDMAP 1中的測量數據由于采集時間較早，因此都假設這些數據是理想區域內采集的，不作均值化處理。除了Pine Island冰川這些少數變化較快的區域外，BEDMAP 2并沒有考慮冰蓋變化的影響，所以這些測量數據的獲得日期并不加以考慮。

當離最近的冰厚測量區域超過50 km時，內陸冰蓋冰厚則由衛星重力場數據如GRACE［21］衛星數據轉化來得到。衛星重力數據需要通過重力地形轉化參數（GTCF）來估計冰厚，計算GTCF采用了一個涵蓋到巖床距離、基巖形態、巖石密度等變量的函數［22］。將GTCF與衛星重力數據進行運算并加上測量誤差得到了該區域的冰厚。

對于冰架部分，BEDMAP 2使用 Griggs等［23］利用衛星測高數據集通過靜水力學原理獲得的厚度，并對接地線一定區域內的數據進行排除以減少誤差。對于這些排除區域，使用機載雷達數據來進行補充，并計算兩種數據之間的差異來統一調整冰架厚度，使最終的冰架厚度與鄰近的陸地冰蓋厚度保持一致。在上述兩種數據差異較大的一些區域，則直接使用了機載雷達數據轉化的厚度來進行柵格化。

除了以上主要的數據之外，對于冰厚分布不均又缺少精確測量數據的小塊區域，目前常用的辦法是通過冰蓋模型人工添加一些數據，如Garry等［24］提出的利用人工神經網絡算法計算冰下地形和冰川體積。當遠離冰厚測量區域并距離裸露基巖不超過10 km時BEDMAP 2使用了“薄冰模型”，這種模型在山區可以產生密集的冰厚數據以形成柵格。

冰雪數據進行處理后需要進行插值并柵格化。對于BEDMAP 2而言，數據量的大量增長需要選擇更合適的內插算法。不同于BEDMAP 1中使用的反距離加權算法，BEDMAP 2使用的是ArcGIS的Topogrid程序，以專業化數字高程模型插值（ANUDEM）［25］算法為核心。柵格化后平坦地區冰厚實際分辨率為5 km的柵格，復雜地形地區則為1 km，最終全部用1 km分辨率進行渲染。

1.2.2 冰蓋表面高程數據

BEDMAP 2中的表面高程數據處理，不僅使用了最近的遙感數據制作的冰蓋表面DEM，而且也利用一些以前的DEM，盡管它們在質量、精確度和一致性方面參差不齊。

Bamber等［18］使用衛星測高制作的DEM覆蓋了大部分區域，BEDMAP 2直接加以使用，但是它在復雜地形（如基巖裸露多的區域）則表現不佳，對于這類多山的地區，BEDMAP 2使用了OSU DEM來補充，這個DEM為這些山區提供了更加詳細的高程數據。在一些海岸山區，BEDMAP 2主要利用采樣良好的ICESAT數據［26］制作的DEM，同時使用了其他一些遙感手段獲得的DEM來增強這些區域的表現。

在冰架上，衛星雷達測高得出的DEM繼續被使用，但同時加入了一些ICESAT的數據修正。在這類數據無法和MODIS影像相匹配的某些區域，BEDMAP 2則完全使用ICESAT數據進行柵格化。

為了保證冰蓋表面地形的平穩過渡，柵格化前相鄰數據集之間設置了10 km的無數據緩沖區，而緩沖區內存在的原始數據都被刪除。經過這樣處理后最終得到了整個南極大陸無縫的、分辨率為1 km的冰面高程柵格數據。

1.2.3 冰下基巖高程

冰下基巖高程最終由表面高程和冰厚兩種數據相減來得到。由于地形復雜度的不同，冰蓋厚度存在兩種分辨率的柵格數據，與表面高程柵格分辨率并不一定相同，因此在處理前冰蓋厚度都轉化為了點數據集。在遠離裸露基巖的平坦區域，表面高程柵格分辨率為1 km、而冰厚柵格分辨率為5 km，通過表面高程減去該地區冰厚數據點，進而生成分辨率為1 km的基巖高程柵格。在離裸露基巖10 km以內的地形復雜區域，薄冰模型產生的合成冰厚分辨率提升到了1 km，基巖高程同樣由冰蓋表面高程減去這些冰厚點來得到。在大面積的裸露基巖區域，由于冰厚被定義為零，所以其冰厚被直接移除而基巖高程則被冰蓋表面高程代替。這三類不同地形的基巖高程數據最終組成了整個南極大陸的冰下地形柵格。

得到的冰下基巖柵格同測深柵格數據合并，最終組成了一個無縫的冰下基巖與海底巖床分辨率為1 km的柵格，其范圍擴展到了60°S，圖2為ArcGIS制作的完整地形圖。

圖2 BEDMAP 2冰下基巖與海床高程圖Fig.2.BEDMAP 2 ice bed and sea bed elevation grid

2 質量評價

各種途徑獲取的冰蓋信息其數據精度并不一致，而且在柵格化、插值方面都有著不確定性，這些因素導致的誤差最終都會在結果中積累。主要的誤差包括兩大類：數據中的誤差與插值柵格化導致的誤差。

2.1 數據中的誤差

BEDMAP 2冰蓋表面柵格主要引用已有的DEM，其誤差大小由原始DEM決定，一般平坦地區的誤差估計在30 m左右，而山區則高達130 m。

對于冰厚的直接測量數據誤差分析，Rippin等人［27］的交叉驗證法被廣泛應用，主要通過統計不同測線相交位置上冰厚的絕對差值或者均方根差實現［28］。BEDMAP 2所有的雷達測線交叉點分析得到的標準差是±51.2 m。但實際上交叉分析的值明顯并不符合正態分布，少數值數倍于標準差而大部分值在標準差之內，實際上誤差中值僅為－1 m。

和冰雷達等測量方式相比，重力數據轉化得到的冰厚則誤差大得多，其只能得到相對平坦的冰厚而無法表現復雜地形。與雷達測量數據相比，BED-MAP 2中重力得到的冰厚數據誤差最高達到了1 000 m。冰架部分厚度誤差由衛星測高誤差與模型轉化兩個因素決定，大部分地區估計大概在100 m左右，一些區域達到了150m。除此之外，而對于裸露基巖附近人工添加的合成數據，誤差一般相當于鄰近冰川內插數據的誤差，這個值大概在300 m左右。

2.2 插值柵格化導致的誤差

插值柵格化帶來的誤差主要體現在冰厚方面，南極大陸冰厚測量數據覆蓋稀少而且分布不均勻，BEDMAP 2柵格化后，僅有34%的單元格擁有直接測量數據，柵格化誤差由兩個因素組成，分別是：（1）單元格匹配數據時產生的誤差；（2）數據外推帶來的誤差。

BEDMAP 2每個單元格為1 km2。因此在一些地形起伏劇烈的區域為每個單元格匹配數據就會造成較大的誤差，一般絕對誤差值在28—140 m，在Gamburtsev山等坡度較陡的地方有著最大的柵格化誤差，一些情況下冰厚誤差甚至超過了1 000 m。經過統計，34%的柵格匹配數據誤差為140 m左右，而大多數在50 m左右。

進行數據外推時，離最近數據點在20 km以內誤差會隨著距離增大而增長，該范圍內最終誤差中位值在100—260 m，超過20 km，誤差變得與距離關系不大，最終誤差中位值為130—300 m，地形起伏大的區域仍會出現較大誤差，在一些沒有調查數據的山谷，最大誤差為1 800 m。

總的來說，BEDMAP 2柵格化后，其中66%的單元格估計會有300 m的誤差，而其余的大多數在200 m左右。最終柵格化后所有誤差都會在冰下地形柵格中積累，由于數據的覆蓋與精度不同，不同地區的冰下地形誤差相差很大，估計的誤差分布如圖3所示。

圖3 不同地區冰下地形誤差分布［5］Fig.3.The geographical distribution of uncertainty in bed elevation grid［5］

3 數據特點與應用

3.1 BEDMAP 2的特點

相對于BEDMAP 1，BEDMAP 2添加了許多最新的冰蓋信息數據，同時對接地線進行了修改。它的數據覆蓋面積得到了量的提升，而且其地形表現的準確性同樣有著很大提高，與其他已有數據之間的矛盾也得到基本解決。以前許多推測的冰下地形現在已經可以清楚地識別出來，譬如，可以分辨出東南極一條寬且深的槽谷，蘭伯特東部裂谷也清晰可見。經過重新處理與繪制，東南極Coats Land和Gamburtsev山等區域相對于BEDMAP 1其變化最大甚至超過了500 m。

與BEDMAP 1相比，BEDMAP 2中計算的整體冰雪體積增加了3.2%，但是冰下基巖平均高程也下降了72.4 m，處于海平面以下的冰蓋其面積和體積分別增長了10%與23%，這主要體現在東南極。南極冰蓋對海平面上升的潛在影響也在略微增加，在BEDMAP 1中這個值是57 m，而BEDMAP 2則是58 m。除此之外，BEDMAP 2還揭示了一些海拔極低的巖床，BEDMAP 1中發現的基巖高程最低點距離海平面2 496 m，而在BEDMAP 2中，這個值超過了2 500 m。

盡管BEDMAP 2的數據覆蓋獲得提升，但是在陸地冰蓋方面，仍有兩個大的沒有冰厚直接測量數據與冰下地形詳細信息的區域，一個位于Recovery冰川和Support Force冰川之間，另一個則位于Princess Elizabeth Land，這些地區使用衛星重力數據得到的冰厚并不可靠。在地形起伏劇烈的區域，一些地形特點（如凹槽）并沒有得到很好的表現，與真實情況可能相差數百米，同時在冰厚較大的區域，由于雷達波衰減，獲得的冰厚容易被低估。因此在使用這些不夠準確數據的時候需要盡量謹慎。

3.2 BEDMAP 2應用

BEDMAP 1是首個完整展示南極冰厚與冰下地形的數據庫，促進了地質學、冰川模型、地球物理等一些科學領域的研究，而BEDMAP 2在它的基礎上又有了巨大的提升。作為覆蓋了整個南極大陸的數據集，BEDMAP 2使得我們對整個南極冰蓋及冰下地形的理解有著很大提升，甚至揭示了一些未被發現的冰川與巖床資料。這對此后進行的南極冰蓋探測具有重要的指導意義，后續開展的南極探測也必將更多地圍繞一些BEDMAP 2中調查資料稀少的地區進行。

BEDMAP 2清晰展示了南極大陸絕大部分區域的冰下地貌，冰下地貌本身反映了其早期的演化過程，結合冰蓋動力、冰芯及積累率等因素，能夠反演整個冰蓋在各個時期的演變。Siegert等［29］曾經通過不同地區的冰下地形分析了南極各自區域的冰蓋演化，并總結了這些冰下地形在演變中的影響，現在這些區域如Gamburtsev冰下山脈，在BEDMAP 2中增加了大量新的冰下地貌信息，作為南極冰蓋演化的發源地之一［30］，其冰蓋發展及演化過程會繼續研究并最終得到數據驗證。

除了冰蓋演化，BEDMAP 2還能夠促進冰蓋不穩定性與冰流研究，冰下地形同冰蓋不穩定性之間的關系主要由冰床粗糙度表現出來，而冰床粗糙度主要是通過冰下基巖高程進行快速傅里葉變換得來［31］。冰流發育的地方冰床粗糙度較小，而冰脊、冰穹下的冰床粗糙度較大［32］。對于研究整個南極不同地區的冰流與冰下地形、冰厚的關系，BEDMAP 2提供的冰下地形資料是不可或缺的。

南極冰蓋體積是對計算冰蓋與海洋之間物質平衡的重要參數，BEDMAP 2重新計算了整個南極冰蓋的體積，相對于以往的統計，冰蓋體積有了明顯的增長，同時也揭示出在海平面以下存在著更多的冰，這些冰在未來一段時間里其容量增加將會很容易受到海洋流動的影響。這些發現使得南極冰蓋和海洋物質平衡的關系可以得到準確的計算。

總而言之，對于南極冰蓋的研究需要更多的數據分析來進行量化，而BEDMAP 2的出現則為這些研究提供了一個關鍵的數據來源。

4 結論與展望

南極冰蓋對全球氣候與海平面上升的潛在貢獻巨大，加強對南極冰厚與冰下地形的探測與影響作用研究則具有重要意義。BEDMAP 2數據庫的出現，將為南極冰下地形、地貌以及冰蓋的動力和物質平衡研究提供重要的數據支持。

雖然中國南極科學考察中，基于不同的科學目標，先后沿中山站—昆侖站斷面以及在昆侖站區域進行了三次冰雷達探測，但多為二維的斷面觀測［33］；且雷達測線覆蓋范圍非常有限，導致區域性的冰蓋模式無法獲取所需的參數和邊界條件。這極大地限制了冰蓋動力機制及其過程的研究。“十二五”期間，中國將基于中山站和昆侖站進一步開展大范圍、深入的極地專項考察項目，包括冰蓋表面遙感、冰流運動監測、冰蓋物質平衡觀測和冰芯分析等，將在中山站至昆侖站區域取得大量的冰蓋觀測資料和結果，獲得東南極冰蓋-冰架系統運動的諸多特征參量。這樣，結合BEDMAP 2數據庫和冰蓋模式，可以更好、更深入地揭示研究區域的冰面、冰層和冰底的多種過程，為研究和評估東南極Lambert冰川流域的動力過程及其對海平面和氣候的影響作出貢獻。

此外，值得注意的是，盡管BEDMAP 2冰厚與冰下地形數據覆蓋了南極大陸的大部分地區，但同時也表現出了一些大的數據盲區，特別是毗鄰Lambert冰川的Princess Elizabeth Land，缺少的數據使得該地區對于Lambert冰川甚至整個南極大陸物質平衡的作用尚不明確。在以后的中國南極科學考察中，很有可能針對此區域進行機載冰雷達探測。

由于BEDMAP 2冰下地形分辨率的限制，對于凹槽與凸起等地形變化復雜的區域仍然無法很好地表現。隨著冰蓋研究的推進，百米級甚至十米級的高分辨率數據是迫切需要的，因此對于Lambert冰川流域進行更多小尺度區域的觀測也是中國南極內陸科學考察未來發展重點之一。同時，一些新技術比如合成孔徑雷達（SAR）［34］的發展并更多地運用在冰下地形探測中，必將提升Lambert冰川局部地區的冰下地形分辨率。

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