1993年至2022年间，哈萨克斯坦伊尔蒂什河流域冰川加速退缩

《Journal of Hydrology: Regional Studies》：Accelerated glacier retreat in the Irtysh River Basin (Kazakhstan) during 1993–2022

　　邢然才|贾一刘|春海徐|费腾王|何中华
山西师范大学地理科学研究所，太原030031，中国

**摘要**
**研究区域**：哈萨克斯坦的额尔齐斯河流域

**研究重点**：
近几十年来，全球变暖导致了全球范围内广泛的但空间分布不均匀的冰川退缩现象。本文利用多源遥感数据，研究了1993年至2022年间哈萨克斯坦额尔齐斯河流域的冰川变化，并分析了这些变化背后的气候驱动因素。

**对该地区的新水文见解**：
研究结果显示，1993年哈萨克斯坦额尔齐斯河流域共有285条冰川，覆盖面积为113.62±12.79平方公里。到2022年，该地区失去了21条冰川，冰川总面积缩减至75.84±9.41平方公里，减少了37.78±3.38平方公里。冰川总体积减少了1.81±0.07立方公里，相当于1993年体积的约31.87%。冰川退缩主要集中在小型和朝北的冰川上。总体而言，从1993年到2022年，冰川退缩速度呈波动但加速趋势。2001-2006年间退缩速度明显加快，而在最近的2016-2022年期间，退缩速度进一步加剧，达到每年-1.49平方公里，约为1990年代的两倍。在过去三十年中，温度上升是额尔齐斯河流域下游冰川加速退缩的主要驱动力。

**1. 引言**
山地冰川是冰冻圈的重要组成部分，是众多河流和湖泊的源头，常被称为“固体水库”。它们的动态变化与气候变化和区域水循环密切相关（Oerlemans, 2005; Wang et al., 2015; Chen et al., 2025; Hong et al., 2025）。自全球变暖开始以来，全球冰川一直在持续融化和退缩，导致海平面上升和水资源危机，同时影响人类社会经济发展（Li, 2018; Rasul and Molden, 2019; Zhou, 2023; Kumar, 2024）。山地冰川的融化改变了水文条件，造成社会经济损失，并严重影响河流径流。这给水资源安全带来挑战，加剧了区域水资源、能源、食物和安全问题，因此推进国际冰川保护和山地冰川的可持续发展变得至关重要（Barnett et al., 2005; Clason et al., 2022; Singh, 2025）。

**研究范围**：目前关于冰川变化的研究主要集中在寒冷干旱地区的山区和选定的河流流域，如天山、阿尔泰山、祁连山、青藏高原和大高加索地区。阿尔泰山在2000年至2021年间冰川总面积减少了27.55平方公里（13.74%）。尽管退缩速度有所放缓，但二十年间损失的冰川水量将对区域水资源产生显著影响（Wang et al., 2024）。因此，研究具有代表性的阿尔泰河流域的冰川变化对于理解区域水资源调节机制至关重要。萨维尔山脉是中国和哈萨克斯坦的跨界区域。该低海拔地区的冰川面积从1989年的19.58平方公里减少到2022年的11.47平方公里，净减少了8.11平方公里。气候变化是冰川退缩的关键驱动因素（Wang et al., 2019; Mu et al., 2024）。

额尔齐斯河是中国唯一一条流入北冰洋的跨界河流，是新疆的重要生态屏障和核心经济支柱。其冰川是该流域水文系统和冰冻圈的重要组成部分。冰川在提供生态系统服务、维持流域生态平衡和确保水资源供应方面发挥着关键作用（Li and Lei, 2002; Yang et al., 2019）。阿尔泰山跨越四个国家边界。实地调查表明，阿尔泰地区的冰川总面积为322.1平方公里，包含659条冰川。预测显示，未来十年冰川退缩将加速（Ganyushkin et al., 2017; Li et al., 2024）。冰川通过其供给、调节、文化和支持生态系统服务为人类社会创造巨大价值。它们调节干旱地区的径流变化，为这些地区的水资源利用提供关键的服务（Dai et al., 2025）。

**以往研究**：以往的研究主要关注额尔齐斯河流域内冰川融水对区域河流及其径流的影响，探讨气候变化引起的冰川融水变化如何影响当地水文状况。研究表明，气候变化导致的冰川融水变化影响了额尔齐斯河两条支流的径流量（Bolatova et al., 2023）。此外，作为重要的跨界水资源分配区域，哈萨克斯坦的额尔齐斯河因冰川动态引起的时空水资源变化而面临区域水资源分配和生态安全的潜在中断。因此，这条由冰川融水补给的河流在“冰丝路”发展中发挥着重要作用，凸显了该地区冰川研究的紧迫性和重要性（Li and Chen, 2024）。额尔齐斯河流域拥有数百条冰川，覆盖数百平方公里。尽管哈萨克斯坦境内的冰川规模相对较小，但其独特的地理位置使其融水对下游径流补充、沿岸绿洲农业灌溉和维持生态系统稳定至关重要（Shen et al., 2013）。

目前，针对额尔齐斯河流域（一个跨界流域）的长期系统研究仍然不足。此外，水资源的不均匀时空分布给跨国间分配跨界河流资源带来了挑战（Zheng, 2018）。作为中国和哈萨克斯坦共享的跨界流域，额尔齐斯河流域在水资源合作方面不可避免地存在冲突和挑战。积极参与解决跨界水资源争端符合“一带一路”倡议下的中哈水资源合作精神。因此，研究额尔齐斯河的冰川——这一调节半干旱地区水资源和径流的关键因素——具有重要的科学和实践意义（Zheng, 2018; He et al., 2021）。

**研究目的**：本研究旨在调查哈萨克斯坦额尔齐斯河流域内冰川的现状及其时空变化。基于包括Landsat TM、ETM+和OLI/TIRS影像在内的多源遥感数据，汇编了1993-2022年的七组冰川清单数据。对冰川面积和体积进行了不确定性分析，并对研究区域的冰川状况进行了定量分析，描述了过去三十年的冰川变化时空动态。此外，还分析了气温和降水的变化趋势及其与冰川变化之间的关联。研究结果有望为理解额尔齐斯河流域下游冰川退缩的驱动机制提供科学依据，建立区域生态安全模式，并促进可持续的跨界水资源管理。

**2. 研究区域**
额尔齐斯河是地球上流量最大的河流之一，是北半球的高纬度跨界河流。其部分河道连接中国、俄罗斯和哈萨克斯坦。额尔齐斯河跨越15°纬度，全长4248公里，流域面积为160×10^4平方公里。它发源于中国新疆的阿尔泰山，流经俄罗斯鄂木斯克南部边界，最终注入北冰洋（Huang et al., 2013; Radelyuk et al., 2022; Wang et al., 2022）。根据自然条件，额尔齐斯河可分为上游和下游两部分。上游完全位于中国境内，而下游主要分布在哈萨克斯坦和俄罗斯，环境较为贫瘠。由于下游的冰川位于哈萨克斯坦境内，本文中的“下游”主要指哈萨克斯坦境内的部分。额尔齐斯河流域具有分层地貌和显著的地形起伏，河谷东西部形态差异明显（Krasnoyarova et al., 2019）。源头地区位于阿尔泰山海拔4000米以上的区域。中游位于平坦的西伯利亚盆地，具有极端季节性温差的大陆性气候（Hrkal et al., 2006）。哈萨克斯坦境内水量最丰富的部分位于西阿尔泰山西坡，布赫塔玛河及其支流卡米尔河的上游是核心区域。该地区降水量丰富，冰川融水也起到补充作用。流域内的降水主要集中在夏季和秋季，这是河流径流形成的关键时期。受地形和纬度影响，年平均气温从上游山区逐渐降低到下游平原地区（Sydykov et al., 2025; Tursunova et al., 2025）。

**3. 数据和方法**
**3.1. 遥感图像**
本研究使用的数据包括光学遥感影像、数字高程模型（DEM）和Google Earth影像（表1）。
(1) 光学遥感影像数据：我们主要使用来自USGS（http://glovis.usgs.gov）的Landsat TM、ETM+和OLI/TIRS遥感影像进行冰川边界划定。先前研究验证了USGS提供的Landsat影像具有较高的辐射校准精度，使其在冰川变化研究中得到广泛应用。考虑到夏季影像缺乏积雪但常伴有云层覆盖，而冬季积雪较多，为减轻这些因素对边界精度的影响并提高提取精度，本研究主要选择了消融期的30幅经过地理校正和地形修正的遥感影像。
(2) 数字高程模型（DEM）是一种有效描述地表特征和地形结构的数据类型，对于提取高程范围和坡向（影响冰川分布的关键因素）至关重要。本研究使用的是美国国家航空航天局（NASA）发布的2022年DEM（30米分辨率）。该DEM可通过IPDAAC平台获取（https://lpdaac.usgs.gov/products/nasadem_hgtv001/）。
(3) Google Earth影像：在冰川解释过程中，尽管仔细选择了Landsat系列影像，但由于云层覆盖、山体阴影和季节性积雪等因素，某些冰川的边界解释精度有限。因此，我们使用长期高分辨率的Google Earth遥感影像来补充这些冰川的解释，从而减少边界提取的误差。这些数据可通过Google Earth应用程序平台获取（https://www.google.com/intl/zh-CN/earth/versions/#download）。

**表1. 本研究使用的遥感影像**
| 数据集 | 时间 | 分辨率 | 数据来源 |
|------|------|--------|------|
| Landsat TM、ETM+和OLI/TIRS | 1993–2022 | 30米 | 美国地质调查局（USGS） |
| DEM | 2000 | 30米 | IPDACC平台 |
| Google Earth影像 | 1993–2022 | Google Earth应用程序 |

**3.2. 气象数据及其处理**
我们利用气温和降水数据来分析额尔齐斯河流域冰川变化的驱动因素。对于气温数据，首先根据ERA5再分析数据计算不同压力层的气温递减率，然后对每个网格点进行线性回归，得出气温随海拔的变化率，最后基于2010年全球多分辨率地形高程数据（GMTED 2010）生成过去30年额尔齐斯河流域下游0.1°分辨率的气温数据。这种温度处理方法改善了复杂地形上的温度分布表示，确保了温度数据集的准确性和精细度。
对于降水数据，首先将GPCC月平均降水数据与实地站点测量值进行综合校准，并使用GMTED 2010 DEM进行地形校正。在此基础上，结合ERA5再分析数据，丰富了降水信息的时空维度，生成了该流域30年的0.1°分辨率降水数据集。这一工作流程整合了多源数据和地形信息，确保了降水产品的准确性和精细度（Zhou et al., 2022; Schneider et al., 2008）。
为进一步评估生成的气象数据的可靠性，我们将它们与流域内三个气象站（Zaysan气象站（海拔603米）、Kokpekty气象站（海拔512米）和Semipalatinsk气象站（海拔202米）1990–2003年的实地月平均气温和降水测量值进行了比较（图1），结果表明生成产品与实地观测结果高度一致（图S1）。因此，本研究使用的气温和降水数据被认为是可靠的，能够客观真实地反映额尔齐斯河流域的气候状况。

**图1. 研究区域的位置以及用于评估再分析气象数据的三个气象站的位置也在图中标出。**冰川边界划定
高精度的冰川边界对于获取冰川数量和面积至关重要，同时也是计算冰川体积的基础。目前使用遥感技术划定冰川边界的方法主要分为两类：视觉解释和基于计算机的自动分类。考虑到研究区域的冰川特征，我们采用手动视觉解释来划定冰川边界，并参考了最近更新的Randolph Glacier Inventory 7.0（RGI 7.0）。该冰川清单在解决季节性积雪污染、缺失的冰川或被碎屑覆盖的区域、地理错位以及错误的冰川分界线等问题方面进行了大量改进（RGI 7.0 Consortium, 2023）。由于其高准确性和质量，RGI 7.0成为划定冰川边界的一个非常可靠的参考。此外，我们还利用高分辨率的Google Earth影像来减少边界提取的不确定性。

3.4. 研究冰川变化的方法
本研究使用冰川退缩率和年均退缩率来衡量冰川变化。冰川退缩率是指从年份j到年份i的冰川面积变化与基准面积的比率，以百分比表示。年均退缩率代表了研究期间冰川的年平均变化率，反映了冰川退缩的时间趋势。计算公式如下：
(1) \(V_j=\frac{S_i - S_j}{S_i} \times 100\%\)
其中 \(V_j\) 表示从年份j到年份i的年均冰川退缩率（%）；\(S_i\) 和 \(S_j\) 分别代表年份i和j的冰川面积（km2）。

本研究使用年均冰川面积变化率（APAC）来反映冰川面积的变化。该指标表征了单位时间内冰川面积的变化幅度，能够有效反映冰川变化的速度。计算公式如下：
(2) \(APAC=\frac{\Delta S_{AB}}{S_A} \times \Delta T_B \times 100\%\)
其中 \(S_A\) 表示初始冰川面积（km2）；\(\Delta T_B\) 表示研究期间的年数；\(\Delta S_{AB}\) 表示时间段AB内的冰川面积变化（km2）。

3.5. 冰川体积估算
面积-体积经验公式方法是估算冰川体积最常用的技术之一。本文采用两组具有不同参数的面积-体积经验公式作为冰川体积计算的基础，具体如下：
(3) \(V=\alpha \times A^{\beta}\)
其中 \(V\) 表示冰川体积（km3），\(A\) 表示冰川面积（km2），\(\alpha\) 和 \(\beta\) 是经验系数。第一组经验系数的值分别为0.0365和1.375，第二组分别为0.0433和1.29（Liu et al., 2015）。

3.6. 冰川面积和体积的不确定性
冰川边界划定的误差可以分为系统误差和随机误差。系统误差源于人为解释，而随机误差主要来源于冰川表面的碎屑覆盖和遥感影像的空间分辨率。鉴于由不同因素引起的误差具有多样性，我们仅关注可归因于遥感图像分辨率的误差。这些误差可以通过计算冰川边缘的像素数量来估算。冰川面积的不确定性评估公式如下：
(4) \(\epsilon=\frac{N \times r^2}{2}\)
其中 \(\epsilon\) 表示误差（km2），\(N\) 表示冰川轮廓穿过的像素数量，\(r\) 表示遥感图像的像素大小。使用ArcMap 10.8.1，我们将冰川矢量边界与图像像素网格叠加，统计每个冰川轮廓穿过的像素数量，并将这些数量相加，得到研究区域内所有冰川的总像素数N。这种方法通过量化冰川边界与像素之间的交点数量，为后续的面积不确定性计算提供了基础。根据误差传播理论（Zemp et al., 2015），冰川面积变化的误差公式为：
(5) \(\epsilon_c=\sqrt{\epsilon_t^2 + \epsilon_t^2}\)
其中 \(\epsilon_c\) 表示冰川面积变化误差（km2），\(\epsilon_t_1\) 和 \(\epsilon_t_2\) 分别表示时期t1和t2的冰川面积误差。计算表明，1993年和2022年伊尔蒂什河流域冰川边界的不确定性分别为±12.79 km2和±9.41 km2，分别占相应时期冰川面积的11.25%和12.41%。1993年至2022年间，研究区域内冰川面积变化的不确定性为±11.24 km2（±11.61%）。

4. 结果
4.1. 冰川分布及其时空变化
2022年，哈萨克斯坦的伊尔蒂什河流域共有264条冰川，总面积为75.84 ± 9.41 km2。平均每条冰川的面积为0.29 km2，显著小于中国段伊尔蒂什河流域的平均冰川面积（0.7 km2，Shen et al., 2013）。从1993年到2022年，该流域的冰川数量减少了21条，总面积减少了37.78 ± 3.38 km2，分别占1993年冰川数量和面积的7.37%和33.25%（图3）。

从1993年到1996年，研究区域的冰川面积减少了3.56 km2，年均变化率为-1.19 km2/a。从1996年到2001年，冰川面积减少了3.14 km2，年均变化率为-0.63 km2/a，比前一时期减少了0.42 km2/a，表明冰川退缩趋势略有放缓。从2001年到2006年，冰川退缩速度显著加快，面积减少了10.22 km2，年均变化率比前一时期增加了1.42 km2/a。从2006年到2011年，退缩趋势放缓，面积减少了7.04 km2，年均变化率为-1.41 km2/a。从2011年到2016年，冰川面积减少了4.91 km2，年均变化率降至-0.98 km2/a；从2016年到2022年，冰川面积减少了8.91 km2，年均变化率比前一时期增加了0.51 km2/a。总体而言，过去三十年间，哈萨克斯坦伊尔蒂什河流域的冰川表现出加速融化和退缩的趋势。值得注意的是，过去五年的退缩率达到了-1.49 km2/a，是1990年代的两倍（表2）。

表2. 1993–2022年哈萨克斯坦伊尔蒂什河流域冰川面积和数量的分布及变化特征
| 年份 | 面积（km2） | 变化（km2） | 时期变化率（%） | 变化率（km2/a） | 数量 |
|------|--------|---------|-----------|-----------|-------|
| 1993 | 113.62 ± 12.79 | --- | --- | --- | 285 |
| 1996 | 110.06 ± 12.46 | 3.56 ± 0.33 | 3.13 ± 2.58 | 1.19 ± 0.11 | 283 |
| 2001 | 106.92 ± 12.20 | 3.14 ± 0.26 | 2.84 ± 2.09 | 0.63 ± 0.05 | 282 |
| 2006 | 96.70 ± 11.25 | 10.22 ± 0.95 | 9.58 ± 7.79 | 2.05 ± 0.19 | 278 |
| 2011 | 89.66 ± 10.47 | 7.04 ± 0.78 | 7.27 ± 6.93 | 1.41 ± 0.16 | 267 |
| 2016 | 84.75 ± 10.06 | 4.91 ± 0.41 | 5.48 ± 3.92 | 0.98 ± 0.08 | 266 |
| 2022 | 75.84 ± 9.41 | 8.91 ± 0.65 | 10.52 ± 6.46 | 1.49 ± 0.11 | 264 |
| 总计 | -37.78 ± 3.38 | 33.25 ± 26.43 | 1.30 ± 0.12 | 21 |

伊尔蒂什河流域的冰川主要分布在Sawir山脉和阿尔泰山脉。2022年，Sawir山脉有34条冰川，总面积为11.24 ± 0.49 km2，其中中国境内有16条冰川，面积为9.31 km2。哈萨克斯坦境内有剩余的18条冰川，面积为1.93 km2。Sawir山脉90%的冰川面积小于1 km2，但它们合计占总面积的54.55%。只有一条冰川面积超过2 km2：Muz Taw冰川是该地区最大的冰川。1993年至2022年间，Sawir山脉的冰川面积从17.92 km2缩小到11.24 km2，退缩率为37.3%，略高于伊尔蒂什河流域的平均水平。2022年，哈萨克斯坦境内的阿尔泰山脉有230条冰川，总面积为64.59 km2。研究区域内94.5%的阿尔泰山脉冰川面积小于1 km2，但这些冰川合计占总面积的54.55%。只有四条冰川面积大于4 km2，其中最大的一条位于Friendship Peak。1993年至2022年间，阿尔泰山脉的冰川数量减少了24条，面积从95.66 km2缩小到64.59 km2，退缩率为32.50%，略低于Sawir山脉。

本研究使用三个Level 5 HydroBasin数据集的流域边界来展示冰川的退缩趋势。这些流域的HydroBASINS ID从北到南依次为3050495770、3050671720和205713960。这三个流域均位于数据集的西伯利亚地区（图4）。

时间序列条形图展示了不同时间段内各流域冰川的面积变化（km2）和年均变化率（%）。总体而言，研究区域的冰川从1993年到2022年表现出明显的退缩趋势。以最南端流域的冰川为例，其总面积在此期间减少了14.21 km2，年均退缩率为1.38%。此外，不同时间段内的面积变化幅度和年均变化率存在显著差异。某些时期的退缩率有所波动：例如，最南端流域的冰川年均退缩率从1993年的0.76%/a增加到2001年的2.00%/a，再到2022年的1.82%/a。这表明退缩率在不同阶段并不呈线性变化，反映了区域气候变量年际变化对冰川动态的影响。

第五级流域作为连接冰川过程与流域水文的尺度，在图4中的空间结果也为后续的水文影响研究提供了依据：流域内的冰川退缩将直接影响区域河流的春季融水补给；同时，小冰川的退缩可能加速局部微型冰川的消失，从而改变小尺度流域的径流季节分布。

4.1.1. 按面积大小划分的冰川分布和变化
根据伊尔蒂什河流域的整体冰川分布，冰川被分为七个大小类别：<0.1 km2、0.1–0.5 km2、0.5–1 km2、1–2 km2、2–5 km2和>5 km2。从数量上看，研究区域以小冰川为主（面积<0.1 km2），但从面积上看则以大冰川为主（面积>5 km2）。例如，2022年，面积<0.1 km2的冰川占总数量的64.03%，但仅占总面积的7.69%；只有四条冰川面积超过5 km2，却占总冰川面积的37.56%。

在1993–2022年间，面积在0.1–0.5 km2范围内的冰川退缩最为明显，面积减少了16.78 km2。其次是面积在1–2 km2范围内的冰川（减少了10.92 km2）；而面积在0.5–1 km2、2–5 km2和>5 km2范围内的冰川分别减少了2.38 km2、3.12 km2和4.84 km2。总体而言，除<0.10 km2外的所有大小类别的冰川都表现出退缩趋势。面积<0.10 km2的冰川数量和面积有所增加，主要是由于较大冰川的退缩和破碎。面积>2.00 km2的冰川数量没有显著变化，可能是因为这类冰川规模较大，主要发生末端退缩。

4.1.2. 不同海拔高度的冰川分布和变化
我们使用2200米的高度区间，统计分析了伊尔蒂什河流域不同海拔带内冰川的分布和变化。结果表明，研究区域的冰川在海拔2800–3200米范围内分布最为密集，其次是2600–2800米范围。这种模式反映了高纬度和相对较低海拔地区冰川的特征分布，受到交替的西风环流和北极气团的气候影响。

此外，海拔3200–3600米范围内的冰川总面积超过5 km2。最后，海拔2000–2600米和3800–4600米范围内的冰川总面积相对较小，分别为5.65 km2和8.22 km2，合计占总冰川面积的11.43%。在研究区域内，海拔2800–3000米范围内的冰川覆盖面积最大，占26.82%。相反，海拔4400–4600米范围内的冰川覆盖面积最小，仅占0.07%。在一定海拔范围内，随着海拔的升高，冰川总面积会增加，这是由于温度变化所致。在研究区域内，这一现象表现为海拔2000–3000米之间的冰川覆盖面积最大，占总冰川面积的80.61%。随后，海拔3000–4600米范围内的冰川覆盖面积呈阶梯式下降，占总冰川面积的19.39%。因此，2022年伊尔蒂什河流域冰川的海拔分布接近正态分布。

我们提供了散点图，展示了2022年伊尔蒂什河流域下游所有冰川的最大和最小海拔与面积之间的关系。这些图表还显示了同年冰川的平均海拔与方位角之间的关系。此外，彩色编码地图显示了2022年面积大于0.1 km2的所有冰川的空间分布，这些冰川主要分布在阿尔泰山脉和Sawir山脉。大多数较小的冰川分布在海拔2000至4000米之间，而较大的冰川在最高和最低海拔值上表现出更广泛的范围。就海拔而言，不同方位的冰川显示出明显的高程分布差异，这反映了地形对冰川高度特征的影响。2022年，冰川主要分布在0°–90°和270°–360°之间；这些冰川具有更大的垂直高度跨度，而其他方位的冰川则显示出更集中的平均海拔分布。此外，阿尔泰山脉地区的冰川平均海拔均低于3500米，并且冰川数量更多。相比之下，萨维尔山脉的冰川位于相对较高的海拔，数量较少，空间集中度也较低。就方位而言，阿尔泰山脉的冰川主要呈西北-东南和西-东方向。因此，每个地区的冰川趋势与当地地形相关，并受到多种因素的影响，导致水平和垂直方向上的空间分布各不相同。（图5）下载：下载高分辨率图像（391KB）下载：下载全尺寸图像图5。(q) 2022年所有面积大于0.1平方公里的冰川的平均海拔空间分布（颜色编码）；(b, c) 阿尔泰山脉的特写视图；(d) 萨维尔山脉的特写视图；(e) 2022年伊尔蒂什河流域冰川面积与最高和最低海拔之间的关系。(f) 2022年冰川方位与平均海拔之间的关系。在1993年至2022年伊尔蒂什河流域冰川分布区域的直方图中，横轴代表冰川面积，纵轴代表海拔。不同颜色的曲线对应于每个时期冰川面积与海拔的分布模式。总体而言，所有海拔上的冰川面积都在持续减少，这使得总面积的持续收缩成为过去三十年该地区冰川变化的一个显著特征。此外，冰川分布中心明显向更高海拔转移。与高海拔冰川相比，海拔3400米以下的冰川面积减少更为明显，表明冰川向更高海拔迁移的趋势持续存在（图6）。下载：下载高分辨率图像（78KB）下载：下载全尺寸图像图6. 1993-2022年下伊尔蒂什河流域冰川面积分布及平均海拔的直方图。初步评估将这些变化归因于全球变暖。全球气温上升导致冰川消融，低海拔冰川受影响尤为严重。这种向高海拔的迁移可能会暂时增加相关流域的径流量，但从长远来看会削弱冰川融水的补给能力，从而影响流域水资源的可持续性和区域生态系统。4.1.3. 不同坡度方向上冰川的分布和变化就冰川方位而言，2022年伊尔蒂什河流域的北向冰川数量多于南向冰川（图7）。这些冰川主要分布在北部、东北部和西北部坡度，其中东北向和北向冰川最为常见。北向（北、东北和西北）冰川共有210条，总面积为36.52平方公里，分别占冰川总数和总面积的79.55%和48.15%。其中，纯北向冰川有70条（26.52%），面积为4.65平方公里（6.13%）；东北向冰川有102条（38.64%），面积为20.93平方公里（27.60%）；西北向冰川有38条（14.39%），面积为10.94平方公里（14.43%）。冰川在东南方向也有一定分布，占总面积的26.41%。西向冰川最为罕见，其面积仅占0.50%。实地调查显示，该流域内存在多种冰川形态类型，包括悬冰川、冰斗悬冰川、冰斗冰川和山谷冰川。下载：下载高分辨率图像（76KB）下载：下载全尺寸图像图7. 1993年至2022年下伊尔蒂什河流域冰川数量分布。从冰川面积与方位的角度来看，1993年至2022年间所有方位的冰川面积都在持续减少。2022年，东北向冰川的面积最大，为27.09平方公里，其次是东南向冰川（10.99平方公里），然后是东向和南向冰川（19.19平方公里）。1993年，所有方位的冰川面积达到了1993-2022年期间的峰值。东北向冰川覆盖面积为22.38平方公里，这是近30年来该方位记录的最大面积。随后，所有方位的冰川都经历了持续退缩，其中东北向、北向和西北向冰川的退缩最为显著，分别减少了6.66平方公里、8.13平方公里和5.23平方公里。东向和东南向冰川的减少面积分别为4.79平方公里和3.27平方公里。南向、西南向和西向冰川的减少面积最小，分别为2.51平方公里、2.38平方公里和2.65平方公里。本研究使用雷达图来直观展示1996-2001年、2001-2011年和2011-2022年期间各方位冰川面积变化相对于基线面积的情况。这些变化以百分比表示，从中心向外辐射的值代表面积变化的百分比。较高的值表示该方位冰川的面积减少更为明显。北向、东北向和西北向冰川在所有时期都表现出较大的百分比变化，表明下伊尔蒂什河流域内这些方位的冰川融化更为显著。相反，东南向、南向和西南向冰川的变化相对较小（图8）。下载：下载高分辨率图像（146KB）下载：下载全尺寸图像图8. 1993年至2022年冰川方位的（a）面积和（b）变化百分比。4.2. 单个冰川变化的特点本研究选择了六个冰川来分析其表面积的变化。结果显示，这六个冰川在1993年至2022年间都经历了面积缩减。它们的面积分别从1993年的0.31平方公里、0.89平方公里、0.97平方公里、0.31平方公里、0.44平方公里和3.67平方公里减少到2022年的0.18平方公里、0.41平方公里、0.73平方公里、0.14平方公里、0.12平方公里和2.58平方公里。相对面积减少率分别为41.94%、53.93%、24.74%、54.84%、72.73%和29.70%。结果表明，较小的冰川表现出更大的面积变化，冰川变化主要由较小冰川的消融驱动。此外，大多数较小冰川在2001年至2011年间的面积变化率高于其他年份。这表明2001-2011年间的冰川变化主要由小冰川驱动，而较大冰川在2011年至2022年间的面积变化比其他时期更为显著（图9）。下载：下载高分辨率图像（513KB）下载：下载全尺寸图像图9. 1993年至2022年伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）代表性冰川的面积变化。4.3. 冰川体积的变化2022年，伊尔蒂什河流域冰川的总冰量为3.87±0.17立方公里。最大的单个冰川含有0.76立方公里的冰，占总量的19.64%。1993年，冰川总体积为5.68±0.24立方公里，最大的单个冰川含有0.92立方公里的冰。此后，冰量持续减少，到2022年降至最低，累计减少了1.81立方公里。图10展示了流域内三个子流域的冰量变化和年平均变化率。在整个研究期间，所有子流域的冰川都呈现出退缩趋势，其中HYBAS ID 3050495750子流域的变化最小。就冰量变化而言，2001-2011年三个子时期中冰量变化最为显著。年平均变化率最高的子流域是HYBAS ID 3050713960。这突显了伊尔蒂什河流域内冰川变化的空间异质性（表3，图10）。下载：下载高分辨率图像（209KB）下载：下载全尺寸图像图10. 1993-2022年下伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）不同子流域的冰量变化（单位：立方公里）。表3. 1993-2022年下伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）的冰量变化（单位：立方公里）。时期1993 1996 2001 2006 2011 2016 2022体积5.68±0.24 5.50±0.23 5.33±0.23 4.84±0.21 4.56±0.19 4.34±0.19 3.87±0.175. 讨论5.1. 冰川变化原因的分析冰川融化变化的主要原因可能有三个：（1）冰川区域的夏季温度逐渐升高，直接导致冰川消融加剧；（2）冰温上升（年平均温度上升的累积效应）减少了融化冰所需的净能量输入，从而增加了融化速率；（3）表面反照率下降导致冰川吸收更多太阳辐射，加速了融化过程（Li等人，2011年；Che等人，2019年）。在这三个因素中，前两个主要与大气温度上升有关（Li等人，2011年）。表面反照率的下降更为复杂，主要与冰川区域的建设项目、草地退化导致土壤裸露以及工业企业和车辆的污染物排放等因素有关。本研究主要关注气温对冰川退缩的影响。伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）的长期平均气温为1.8°C，年温差范围为0.0°C至4.1°C（基于第3.2节提供的气象数据）。1990-2022年间，该流域整体呈现轻微但统计上不显著的升温趋势。1990至2017年间，年温差约为1.2°C；然而，2018年后温度急剧上升，显示出明显的升温信号。近年来，气温持续升高。这种显著的升温及其波动预计会对冰川收缩产生重大影响（图11a）。下载：下载高分辨率图像（203KB）下载：下载全尺寸图像图11. 1990-2022年伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）气温和降水的变化。除了气温外，降水也影响冰川的质量供应，因此也是影响冰川消融和退缩的关键因素（Che等人，2026年）。1990至2020年，该流域的多年平均降水量为369毫米，范围在245至521毫米之间。年降水量表现出显著波动和明显的年际变化。虽然总体呈上升趋势，但这种增加在统计上并不显著。有些年份降水量大幅增加或减少。值得注意的是，自2015年以来，降水量经常超过450毫米，表明这一时期的降雨量相对丰富。相反，1997年、2008年和2022年的降水量极低，年降水量低于300毫米。这些年份的降水量明显低于其他年份，可能对应于干旱事件或极端气候现象。尽管年际变化较大，但1990至2010年间降水量总体处于较低水平。近年来降水量增加且波动加剧，2012年后年际波动更加明显。2015年和2018年降水量达到峰值，随后在2020年急剧下降。总体而言，该流域的年际降水量变化不稳定，近年来波动更为显著，可能与气候变化或其他环境因素有关（图11b）。使用滑动t检验方法（序列长度v1=v2=5，显著性水平α=0.05，窗口长度v=8，t0.05=2.31）分析了1990-2022年伊尔蒂什河流域年平均气温和降水的突变特征（图12）。结果显示，研究区域的气温和降水均未通过0.05显著性水平的突变检验，但存在明显的周期性趋势变化。气温在1995至2005年间缓慢上升并波动；2005至2010年间t值迅速上升并在2008年达到峰值（t=2.27，接近临界值），标志着一个升温过渡期；2010年后，升温速度放缓并进入高波动阶段。降水在1995至2000年间迅速下降并在1999年达到最低点（t=-2.14，接近临界值），标志着一个干燥过渡期；2000至2010年间保持较低水平，2015年后显著回升。下载：下载高分辨率图像（120KB）下载：下载全尺寸图像图12. 1995-2020年伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）气温和降水的变化（p=0.05）。1993-2001年和2011-2022年的冰川退缩率均低于2001-2011年，显示出与周期性气候变化的耦合。20世纪末，丰富的降水量和缓慢的气温上升共同抑制了冰川质量损失，导致退缩率较低。2001-2011年间，快速升温和持续低降水的双重压力使退缩率达到峰值。2011-2022年间，气温升温和降水恢复缓解了冰川质量损失，导致退缩率显著减缓。总之，研究区域的冰川变化受气温和降水的共同控制，周期性气候趋势的变化是不同时期冰川退缩率差异的关键驱动因素。5.2.**与其他研究的比较**
为了将伊尔蒂什河流域的冰川变化置于更广泛的背景中，本研究与其他中亚地区的冰川变化进行了比较分析。2002年至2023年间，四个中亚国家的冰川总面积减少了1477.8平方公里，年均退缩率为-0.49%（Guo, 2025）。此外，在研究期间，中亚地区冰川面积变化率最低的是准噶尔-阿拉套地区（2011-2021年），年均变化率为-0.27%；而变化率最高的是乌鲁木齐河源头的乌鲁木齐1号冰川（2011-2017年），年均变化率为-3.01%（Liu and Li, 2025）。本研究区域的年均变化率为-1.15%（1993-2022年），处于-0.27%至-3.01%的范围内，与其他中亚地区的冰川面积减少趋势一致。然而，伊尔蒂什河流域下游地区的冰川年均变化率相对较大。该地区的冰川属于北阿尔泰山脉区域，而阿尔泰山脉是小冰川的典型分布区，因此该地区对气候变化的敏感度高于其他中亚地区（Wang et al., 2011）。Zhang等人（2022）发现，天山山脉北坡的冰川总面积从1990年到2015年呈现下降趋势，1990-2000年和2000-2015年的年均变化率分别为-0.60%和-0.71%，表明自2000年以来冰川退缩速度加快（Zhang et al., 2022）。本研究区域的冰川退缩率在三个子时期（1993-2001年、2001-2011年和2011-2022年）均呈上升趋势。尽管该地区的冰川变化趋势与天山山脉北部相似，但其退缩速度更快。Wang等人（2011）将跨欧亚阿尔泰山脉的冰川加速退缩归因于当地气候，认为温度上升是导致冰川面积减少的主要因素。Chen等人（2024）研究了1990至2020年间帕米尔高原西部无末端冰碛的冰川，发现整体上冰川呈退缩趋势；东部地区相对稳定，但2000至2010年间出现了异常的冰川面积增加现象，之后退缩速度再次加快，年均变化率达到-1.49%。Chang等人（2022）还将他们的冰川变化率与20世纪中后期的相关研究进行了比较，发现阿尔泰山脉主要山脉（卡顿山脉、北楚亚山脉、南楚亚山脉和塔万博格德山脉）的冰川自2000年以来加速萎缩（Chang et al., 2023）。本研究区域位于伊尔蒂什河流域下游，覆盖了跨欧亚的北阿尔泰山脉。2001-2011年和2011-2022年两个子时期的年均变化率均呈上升趋势，伊尔蒂什河流域下游地区的冰川年均变化率分别为-0.74%、-1.61%和-1.96%，表明冰川退缩速度加快。鉴于阿尔泰山脉的冰川变化通常滞后于气候变化，2000年以来的加速退缩可能与20世纪后期天山地区的变暖趋势有关（表4）。

**表4. 中亚地区相关研究中冰川年均变化率（APAC）的比较**
| 研究区域 | 子时期 | APAC（% a?1） | 来源 |
|---------|---------|------------|-------------|
| 中亚 | 2011-2017 | -3.01 | Liu and Li, 2025 |
| 跨欧亚阿尔泰山脉 | 2000-2020 | -0.60 | Chang, 2023 |
| 四个中亚国家 | 2002-2013 | -0.60 | Guo, 2025 |
| | 2013-2023 | -0.39 | |
| 天山山脉北部 | 1990-2000 | -0.60 | Zhang et al., 2022 |
| | 2000-2015 | -0.71 | |
| 帕米尔高原 | 1990-2000 | -1.18 | Chen et al., 2024 |
| | 2000-2010 | -0.53 | |
| 伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦） | 1993-2022 | -1.15 | 本研究 |

**局限性与展望**
本研究分析了伊尔蒂什河流域的冰川情况。所使用的30米×30米Landsat影像受空间分辨率限制，微小冰川的面积小于单个30米像素（0.0009平方公里），在边界提取过程中容易受到混合像素的影响，导致解释精度较低，难以精确划分这些小冰川的边界。尽管本研究利用了Google Earth的高分辨率长期影像来弥补Landsat影像因云层、雾和山影造成的边界解释缺陷，但Google Earth影像并非专业存档的遥感数据，这限制了冰川边界误差的定量分析精度。此外，本研究使用的2022年发布的NASA DEM数据集虽然通过多源数据融合进行了优化，但仍属于单时间戳的静态地形产品。由于研究时间跨度接近30年，地形背景可能存在随时间变化的动态特性（如局部侵蚀），这可能导致地形演变与冰川动态之间的不匹配。未来的研究应利用不断改进的全球多时相DEM数据，构建与冰川观测年份相匹配的时间序列DEM，从而更准确地描述地形动态变化及其对冰川变化的影响机制。

**结论**
本研究基于遥感影像绘制了1993至2022年伊尔蒂什河流域的冰川边界，并全面分析了过去三十年冰川变化的时空模式及气候驱动因素。研究显示，伊尔蒂什河流域下游地区的冰川面积从113.62±12.79平方公里减少到75.84±9.41平方公里，年均减少37.78平方公里，年均变化率为1.15%。冰川总体体积减少了1.81±0.07立方公里，约占1993年冰川体积的31.87%。总体而言，该地区冰川在1993-2022年间呈现波动但加速退缩的趋势，2001-2006年间退缩速度明显加快，2016-2022年期间退缩速率进一步加剧，达到年均-1.49平方公里/年——几乎是1990年代的两倍。在气候因素的影响下，伊尔蒂什河流域（哈萨克斯坦）的冰川退缩趋势与其他中亚地区一致。过去30年间，研究区域的温度和降水量均显著波动。尽管地形差异较大，但持续的区域变暖是导致冰川加速萎缩的主要因素。

**作者贡献声明**
Feiteng Wang：撰写、审稿与编辑、监督、资源管理
Zhonghua He：软件开发、数据分析
Jiayi Liu：撰写、方法设计、数据分析
Chunhai Xu：撰写、审稿与编辑、监督、项目管理、数据分析
Xingran Cai：撰写、审稿与编辑、方法设计、资金筹集