尽管全球冰川的体积(158×103 km3, 不包括格陵兰和南极冰盖)不足陆地总冰量的1%[1,2], 但其对海平面上升(SLR)的贡献高达0.74±0.04 mm/a[3], 这与冰盖对SLR的贡献相当[4]. 随着气候持续变暖, 冰川对SLR的贡献将继续增大[3,5], 进而破坏沿海湿地生态系统平衡并威胁城市安全. 此外, 冰川消融会改变区域水资源的可利用性以及地表径流在季节和年际之间的分配比例[6], 还会影响冰湖溃决、冰缘滑坡和泥石流等地质灾害爆发的频率和规模[7]. 因此, 亟需准确预估冰川消融的时空变化模式, 以应对未来海平面上升、水资源失衡及可能频发的冰冻圈灾害[3,5,8].
冰川对气候变化的响应是冰冻圈研究的热点科学问题[2,3,9~12]. 尽管前人在冰川演化模拟方面取得了一定进展, 但在全球冰川变化的预测方面仍存在局限性[2,3,9~11]. 除全球开放冰川模型(OGGM)外[10], 现有模型大多利用体积与面积的经验关系来估算冰川体积, 并以此来解释冰川对气候变化的动态响应[9,10], 但这一方法过度简化了冰川形态的变化过程. 与此同时, 这些模型没有考虑潮汐冰川的前缘消融和山地冰川的表碛覆盖对冰川物质损失的影响[9,10]. 前缘消融是潮汐冰川物质损失的重要途径, 它可以通过冰崩解的方式在短时间内损失大量物质[13,14], 而表碛覆盖则是通过改变下覆冰体的融化速度来影响物质损失速度, 这些过程都会影响冰川对气候变化的响应[15,16]. 目前, 已有研究利用多个模型进行冰川变化预测时都局限于区域尺度上, 虽然在预测全球冰川对SLR的贡献时将海平面以下部分的物质损失也考虑在内了[10,11], 但认为这部分物质损失对全球SLR几乎没有贡献.
2023年，Rounce等人[5]构建了一个新的冰川演化模型, 并预测了2015~2100年全球约21.5万条冰川在不同气候情景下的变化过程, 同时量化了冰川物质平衡、冰川质量、冰川数量和海平面变化对不同气候状态的响应(图1), 尤其是揭示了冰川变化对小幅升温的敏感性. 该模型通过耦合Python冰川演化模型(PyGEM)的物质平衡模块和OGGM的冰动力学模块[5], 利用冰川流线模型模拟了冰川的形态变化, 以此解释了冰川形态对气候变化的响应过程[5]. 此外, 该研究对潮汐冰川的前缘消融进行了参数化处理, 将其纳入了冰川物质损失的估算中, 进而修订了潮汐冰川海平面以下物质损失对SLR的贡献; 同时利用表碛覆盖影响下冰川融化因子的空间分布解释了不同厚度的表碛对冰川消融速度的影响[5,17].
为了评估冰川消融对气候变化的敏感性, 该研究以工业革命前的气温为基准, 根据不同温室气体排放情景下全球气候模式(GCMs)模拟的气温变化, 将全球平均气温变化划分为升温1.5、2.0、3.0和4.0℃的气候情景. 在升温1.5~4.0℃的过程中, 冰川物质平衡的负趋势明显(图1(a)), 对SLR的贡献速率为0.7~2.23 mm/a[5]. 到2100年, 若升温4.0℃, 全球冰川质量损失为41%, 超过80%的冰川将消失, 对SLR的贡献为154 mm; 即使升温1.5℃, 冰川质量损失也将达到26%, 约50%的冰川会消失, 对SLR的贡献为90 mm(图1(b)~(d)). 在相同辐射强迫下, 社会经济共享路径(SSPs)比代表浓度路径(RCPs)下的升温幅度高0.14~0.25℃[18], 对SLR的贡献也高2%~9%. 与多个模型预测的结果相比[10,11], 该研究对冰川物质损失和SLR的预测结果高11%~44%, 主要原因是其对冰川演化模型的改进和近期冰川物质损失的加速[3].
图1 不同气候情景下(相对2015年), 冰川变化及对海平面贡献的预测结果. (a) 冰川物质平衡; (b) 冰川质量; (c) 冰川数量; (d) 海平面贡献. 阴影表示升温1.5℃和4.0℃预测结果95%的置信区间. 修改自文献[5]
不同气候情景下, 冰川物质损失的区域差异明显. 若升温超过3.0℃, 中低纬地区的物质将损失60%~100%[5,19], 对SLR无明显贡献, 虽然极地地区的物质损失比例相对较低, 但对SLR的贡献却高达60%~65%[5]. 此外，研究指出冰川物质损失与气温之间呈线性相关[5], 这与前人的研究结果一致[11]. 受区域气温差异的影响, 这种相关性也表现出区域差异: 在大冰川区的相关性较为显著, 这种强烈的相关性表明即使升温的幅度很小, 其也会对冰川物质损失造成重大影响, 而小冰川区仅对1.5~3.0℃的升温高度敏感[5], 对3.0℃以上的升温无明显响应. 在全球范围内, 虽然前缘消融和表碛覆盖对冰川物质损失的影响较小, 但其对区域和流域上冰川物质损失的影响较大[5]. 与预期结果相反, 在考虑前缘消融的情况下, 冰川对2015~2100年SLR的贡献将减少2%, 但其对区域冰川物质损失的影响则呈现出不同趋势: 南极/亚南极地区的冰川物质损失减少, 而阿拉斯加和斯瓦尔巴地区的物质损失有所增加, 这反映了潮汐冰川对气候变化响应的复杂性[5,13]. 尽管表碛覆盖对流域上冰川消融的抑制作用可以持续到本世纪末, 但并不能抵消不同升温情景下冰川消融的持续增强[5].
Rounce等人[5]的预测结果为认识冰川对气候变化的敏感性提供了依据. 即使升温幅度很小, 冰川也会大规模消融甚至消失, 尽管大多冰川面积不超过1 km2, 但对山区社会生态的负面影响巨大[3,5]. 本世纪末, 阿拉斯加、格陵兰边缘和南极/亚南极等地区仍存在大规模冰川, 考虑到大量潮汐冰川的消融模式, 所以将来对这些地区潮汐冰川变化的预测十分重要[5,13,20]. 虽然表碛覆盖对全球尺度的冰川物质损失影响有限, 但其是影响流域冰川消融的重要因素[15]. 因此，需要将其纳入冰川演化模型的研究中, 以便更深入的理解冰川对气候变化的敏感性.
如果升温超过1.5℃, 冰川物质损失将呈现加速趋势, 全球超过一半的冰川会消失, 厘清全球冰川变化的时空模式迫在眉睫 [5,21]. 为了降低未来全球冰川变化预测的不确定性, 一方面需要丰富的实测数据和高时空分辨率的大地测量及遥感数据, 为冰川演化建模和校准提供数据保障[3,12]. 鉴于冰川演化模型是对复杂变化过程的模拟[2], 因而需要全面考虑影响冰川物质损失的各个因素, 并在此基础上开发基于冰川消融关键物理过程的多参数模型[5]. 此外, 由于冰川变化预测的不确定性难以避免, 未来还应采用多个全球模型的预测结果进行交互验证, 以期降低预测结果的不确定性[10]. 另一方面, 目前的全球和区域气候模式空间分辨率较大, 在将其用于山区的气候变化预测时, 会导致气温和降水预测的偏差较大, 因此需要提高气候模式的空间分辨率并积极开发适用于山区的气候预测模型, 以降低气候预测的不确定性[5]. 另外, 考虑到冰川变化对小幅升温的敏感性, 所以实施任何限制气温上升的措施都是必要的, 未来还需要加强国际合作以限制温室气体排放并制定更积极的气候政策[21]. 总之, 未来应鼓励更多的学者加入到冰川变化预测、冰冻圈灾害预测与防治以及温室气体减排等相关研究中去, 为应对全球冰川加速消融寻求出路.
Photo Credit: Angie Agostino/AgostinoCreative，Pixabay
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