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“智汇极地”学术沙龙第25期


浅谈冰川动力学模型及其应用

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发布时间:2020-12-15 10:10:00
浏览:348 次

核心提示:
       冰盖冰川的物质损失对未来海平面上升有着重要的贡献,也给未来海平面上升带来很大的不确定性。冰川动力学模拟是重现和预测冰盖/冰川演化的重要研究方法。本报告主要介绍Full-Stokes模型及其在山地冰川和极地冰盖的应用和发展前景。
 
人物介绍:
       赵励耘,女,北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院副教授,主要从事冰川动力学模拟、冰川变化和冰盖地球工程等方面的研究。主持国家自然科学基金青年基金,作为课题骨干参加“973”计划课题、国家重点研发项目、国家自然科学基金重点项目等多项。在The Cryosphere、Journal of Glaciology、Atmospheric Chemistry and Physics、Global and Planetary Change等国际前沿SCI期刊发表学术论文近二十篇,其中第一作者和通讯作者十篇。
 
报告详情:
       2020年10月14日晚上7点,由武汉大学中国南极测绘研究中心举办的“智汇极地”学术沙龙第25期在中心三楼会议室以及腾讯会议成功举办,2019级博士生严博雅主持本次讲座。本期讲座嘉宾为赵励耘老师,来自北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院,报告主要介绍冰川动力学模型以及应用,与会者都表示收获颇丰。
       报告首先从IPCC AR5的一张图引入,如图1-a所示,展示了全球冰盖冰川的分布,包括格陵兰冰盖、南极冰盖以及第三极——青藏高原。如果格陵兰冰盖全部融化,海平面大约上升7m,如果南极冰盖全部融化,海平面大约上升59m。可以看出,三极的冰储量十分巨大,且南极的冰储量远远大于格陵兰冰盖,格陵兰冰盖的冰储量远远大于其他所有小冰川,但考虑到对当代海平面的贡献,顺序又是反过来的(如图1-b所示)。根据IPCC AR5报告,自1960年以来,冰川物质损失持续增加,两大冰盖在过去20年对海平面的贡献呈上升趋势,南极冰盖物质损失是海平面上升的最大不确定性来源。
    
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图1 南极冰盖、格陵兰冰盖、其他小冰川的冰储量及对当代海平面的贡献
 
       如图2所示,格陵兰冰盖和南极冰盖在全球变暖的情景下呈现出复杂的过程。在最近二十来年,格陵兰冰盖表面消融剧烈,表面径流可能通过竖井到达底部,从而加速底部滑动,导致入海冰川的表面冰流速加快,而入海冰川在海洋增温的强迫下其末端也出现快速崩解。对于南极冰盖而言,西南极主要受到温暖海水的入侵而冰流加速,同时西南极的基岩大多在海平面以下,其稳定性也是科学家关注的热点问题。东南极的冰盖变化具有明显的复杂性,区域差异显著,目前的观测数据还不足以确定其变化机制。
 
图2 两大冰盖在气候变暖下呈现出复杂变化过程
 
       基于以上背景,报告提出以下两个科学问题:①如何刻画格陵兰冰盖和南极冰盖不稳定性的关键过程?②如何预估冰盖/冰川的长期变化及其影响?为了回答这两个科学问题,冰川动力学模型就可以作为研究这两个科学问题的重要方法。
       报告首先以三维热力耦合Full-Stokes模型为例介绍冰川动力学模型。Full-Stokes模型,又称全斯托克斯模型,是目前人们普遍公认的包括最完整物理过程的模型。如图3所示,该模型主要包括以下方程:①质量守恒方程,由于将冰视为不可压缩流速,质量守恒方程就转换为不可压缩条件;②动量守恒方程;③热传导方程,是由动量守恒方程和能量守恒方程结合并简化得到,显示冰温的演化;④Glen流动定律,这是最能反映冰流动的方程,描述了偏应力和应变率之间的关系。在这四个方程中,Glen流动定律依赖于应变率和温度,动量守恒方程依赖偏应力,热传导方程又依赖冰流速,如此构成了热力耦合的过程。
 
图3 三维热力耦合的Ful-Stokes模型
 
       从数学角度上看,这组方程属于偏微分方程组,在实际求解过程中,需要提供边界条件。实际应用中,边界条件主要分为两类。第一类是山地冰川的边界条件,考虑到山地冰川不入海,冰底触地,所以有两个边界条件,(1)冰面的受力和温度;(2)冰底的运动状态、温度和热通量,第二类是入海冰川或冰盖的边界条件,情况更为复杂,主要多了两个边界,即冰架-海洋界面和冰架末端剖面。
   
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图4   冰川动力学模型的边界条件
       报告对冰川动力学模型进行简单小结。冰川动力学模型是指以冰盖/冰川为研究区域,满足合适的边界条件的偏微分方程组,包括Full-Stokes模型、高阶近似模型、浅冰近似模型等等。冰流模式/冰盖模式是指对冰川动力学模型进行数值求解的程序包,包括Elmer/Ice、BISICLES、PISM、CISM、SICOPOLIS等。
       冰流模式具体来说有哪些输入和输出呢?报告为我们详细展现了这些参数。如图5所示,输入数据中,最基本的是冰川的数字高程模型,包括冰面高程、冰底高程以及冰厚,另外需要收集边界条件所需的数据,在有条件的情况下,还需要对冰面流速和冰面高程变化值进行观测,以反演参数和验证模式。将这些数据输入到冰流模式/冰盖模式中进行数值求解,就会得到冰流速、冰温、冰应力的空间分布,以及冰川形状的变化。
 
图5 冰川动力学模拟的输入与输出
 
       接着,报告采用时间轴的形式呈现了冰川动力学模拟的思路。如图6所示,首先需要选定冰川的初始状态,在一定的气候强迫下一直模拟到当前状态。从过去到当前,可以用观测到的表面冰流速、高程变化等数据与模拟结果进行对比验证。如果模式对过去的模拟性能比较好,就可以对未来进行模拟,得到前面所述的输出。
 
图6 冰川动力学模拟的思路
 
       报告从两个例子对冰川动力学模拟进行介绍,一个是山地冰川,青藏高原的大昂龙冰川,另一个是入海冰川,格陵兰的雅各布港冰川。如图7所示,大昂龙冰川位于西藏西部的阿里地区,由于有SRTM表面高程数据、GPR对冰底的测量数据,并结合冰厚反演模型得到冰厚数据,构成了数字表面高程模型。采用不同的地热通量模拟得到表面冰流速和冰底温度。采用2000-2016年的表面高程变化、2016和2017年测量的表面冰流速进行模型的验证。由图8可以看出,地热通量为70mW/m2时,模拟结果更接近观测值。故以该参数化方案对未来大昂龙冰川的变化进行预估,结果如图9所示。
    
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图7 青藏高原大昂龙冰川的冰川动力学模拟
 
 
图8 青藏大昂龙冰川模拟的模型验证
 
图9 青藏大昂龙冰川:预估未来冰川变化
 
       第二个例子是位于格陵兰岛的雅各布港冰川,是格陵兰冰盖最大的入海冰川,如图10-a所示。有证据表明,格陵兰西海岸附近的次表层海水温度自1997年开始变暖,受此影响,雅各布港冰川同步变薄、崩解、冰流速加快。选取2004年为初始状态,采用三种参数化方案来考虑冰架底部消融、冰架崩解、冰架前端的冰碛物对冰川的影响,模拟了2004-2014年雅各布港冰川的动力学演化。如图10-b所示,模拟了雅各布港冰川前缘触地线的位置,反映了冰川的季节性变化特征。接着采用相同的参数化方案,在海温和表面径流的强迫下,进行未来的预估,结果如图10-c所示。
   
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图10   雅各布港冰川的模式模拟
 
       报告最后,嘉宾讨论了冰盖/冰川动力学模拟中的挑战。首先是在模式方面,还有很多的物理过程未能完整地刻画,包括冰底的滑动、冰下水文过程、冰架崩解和消融。其次是在数据方面,需要更精细的冰下地形、冰川表面物质平衡的长期监测、冰架底部消融和崩解的观测、海洋的长期观测。第三个挑战是数值计算方面,包括复杂的偏微分方程系统、复杂的边界条件以及数值计算的稳定性。
    
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图11 冰盖/冰川动力学模拟中的三大挑战
 
       报告介绍后,与会的各位老师与赵励耘副教授进行了热烈讨论,大家受益匪浅。倾听报告的各位老师和同学对这次讲座精彩纷呈表示感谢!
       (编辑:丁锐  审核:郝卫峰)
 
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