格陵兰冰盖质量变化及其驱动机制研究进展 Advance of Mass Change and Driving Mechanism Research on Greenland Ice Sheet 1 first-author 邹小伟，博士生，主要从事GNSS坐标时间序列分析及其在冰冻圈科学中的应用研究。xiaoweizou14@163.com 邹小伟，博士生，主要从事GNSS坐标时间序列分析及其在冰冻圈科学中的应用研究。xiaoweizou14@163.com xiaoweizou14@163.com 1 2 corresp 李昭，博士，教授。zhao.li@whu.edu.cn 李昭，博士，教授。zhao.li@whu.edu.cn zhao.li@whu.edu.cn 3 4 1 1 1 5 3 1 2 武汉大学卫星导航定位技术研究中心，湖北 武汉，430079 武汉大学卫星导航定位技术研究中心，湖北 武汉，430079 GNSS Research Center, Wuhan University, Wuhan 430079, China GNSS Research Center, Wuhan University, Wuhan 430079, China 湖北珞珈实验室，湖北 武汉，430079 湖北珞珈实验室，湖北 武汉，430079 Hubei Luojia Laboratory, Wuhan 430079, China Hubei Luojia Laboratory, Wuhan 430079, China 中国气象科学研究院全球变化与极地研究所，北京，100081 中国气象科学研究院全球变化与极地研究所，北京，100081 Institute of Global Change and Polar, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China Institute of Global Change and Polar, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081, China 海宁市气象局，浙江 海宁，314400 海宁市气象局，浙江 海宁，314400 Haining Meteorological Bureau, Haining 314400, China Haining Meteorological Bureau, Haining 314400, China 山东师范大学地理与环境学院，山东 济南，250014 山东师范大学地理与环境学院，山东 济南，250014 College of Geography and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250014, China College of Geography and Environment, Shandong Normal University, Jinan 250014, China 作为地球气候系统演变的“预示器”，格陵兰冰盖（Greenland ice sheet, GrIS）质量变化不仅是全球气候变化研究的重点领域，也是海平面变化研究的关键科学问题。结合多种大地测量技术及气候模式等回顾了GrIS近几十年质量变化，总结了不同手段的优缺点及其质量变化机制。基于卫星重力、测高等多种手段的研究结果表明，受不同手段自身特点的影响，计算的GrIS质量变化存在明显差异，导致对海平面变化的预测存在较大不确定性。GrIS质量的快速变化与多种驱动机制相关，包括地理环境导致的辐射反馈，海洋、大气热力过程及冰盖动力过程等影响。然而，不同机制之间的相互作用仍待进一步研究。针对目前手段和机制存在的不足，指出多源数据的融合应用、极地冰盖模式的进一步优化等可能是未来GrIS质量变化及其气候变化响应研究的重要方向。 Objectives 2 As an indicator of Earth's climate system, the mass change of Greenland ice sheet (GrIS) has been becoming a hot topic at global climate change, and it is key scientific issues that research sea level change. Methods 2 We discuss the GrIS mass balance in recent multiyear based on the geodesy technique and climate model with analysis of the mechanism, and summarize the weakness and strength for each method. Results 2 The results based on various methods such as satellite gravity and altitude measurement indicate that there are significant differences in the calculated GrIS mass changes due to the inherent characteristics of different methods, resulting in significant uncertainty for future sea level projection. The quickly change of GrIS mass is closely related with multiple driving factors, includes radiation feedback accounted for geographical environment, thermodynamic process of marine and atmospheric, ice sheet dynamic process, and so on. Conclusions 2 However, the interaction between different mechanisms is still inconclusive. It is further pointed out that the application of multi-source data fusion, and the further optimization of polar ice sheet models will be important directions for the future study of GrIS quality change and its response to climate change. 大地测量技术 格陵兰冰盖 物质平衡 热力过程 动力过程 geodesy technique Greenland ice sheet mass balance thermal process dynamic process 作为地球第二大冰盖，格陵兰冰盖（Greenland ice sheet， GrIS）质量变化对海平面上升有直接影响，其消融可能导致全球海平面上升约6.5 m ［ 1 1 ］ 。近30年来，GrIS一直处于净物质损失状态，主要损失区域集中在格陵兰边缘地区，而中部内陆地区的冰盖质量则有增加的趋势。其中，2002—2011年GrIS消融速率（214±58 kg/a）是前10年的6倍并在2012年达到最大值 ［ 2 2 - 4 4 2-4 ］ 。截至目前，GrIS质量损失是近年来海平面上升最主要的贡献者 ［ 5 5 - 6 6 5-6 ］ 。除此以外，GrIS质量变化还对全球气候、大气环流、水循环及生态系统等变化有着巨大影响，可能会产生一系列的全球性社会、生态问题 ［ 7 7 - 8 8 7-8 ］ 。 随着卫星测高、卫星重力等空间大地测量观测技术，尤其是聚焦于极地研究的冰、云和陆地高程卫星（ice， cloud and land elevation satellite， ICESat）、冷卫星（cryosphere satellite， CryoSat）及重力恢复与气候实验（gravity recovery and climate experiment， GRACE）卫星等的发展，为监测极地冰盖质量变化研究提供了更精确的手段。近几十年来，GrIS质量变化研究取得了重要进展，其质量总体呈现快速流失的趋势，且流失速度存在较大的年际变化 ［ 4 4 ， 9 9 - 11 11 9-11 ］ 。全球导航卫星系统（global navigation satellite system，GNSS）基准站的建设及超低温自动气象站（automatic weather station， AWS）的应用为GrIS现场观测及卫星地面验证提供了更为有效的数据支撑 ［ 12 12 - 14 14 12-14 ］ 。为研究GrIS对气候变化的响应及其对海平面变化的影响，众多国家开始在GrIS开展气象等多样化观测研究。20世纪80年代初期，格陵兰和丹麦地质调查局（Geological Survey of Denmark and Greenland， GEUS）冰川组开发了AWS，并将其布设在GrIS进行冰川变化监测研究。1990年，荷兰乌特勒支大学海洋与大气研究所（Institute for Marine and Atmospheric Research， IMAR）在GrIS西南部的K断面布设的AWS-表面物质平衡（surface mass balance， SMB）-冰流速花杆网络开展冰流速及冰盖质量变化研究。1995年起，丹麦科学技术大学联合俄亥俄州立大学在格陵兰沿海的基岩上建立格陵兰观测网络（Greenland network， GNET），共58个GNSS测站。同时，美国航空航天局和美国国家科学基金会资助建设格陵兰气候网络（Greenland climate network， GC-Net），其台站主要位于GrIS内陆的高海拔地区，在低海拔地区也布设了部分台站，截至目前，处于工作状态的AWS共22个 ［ 15 15 ］ 。2007年，格陵兰地质调查局联合丹麦科学技术大学启动GrIS监测项目（programme for the monitoring of the Greenland ice sheet， PROMICE），在格陵兰周边岛屿及沿海地区布设多个AWS进行GrIS气象及物质平衡研究 ［ 16 16 ］ 。这些台站经过长时间观测获得了海量的野外数据，对于评估气候变化对陆地冰的影响至关重要，同时也是卫星观测和气候模型校准和验证的关键佐证。 过去几十年间，利用多种手段获得的观测数据及气候模式产品进行GrIS质量变化研究，发现不同方法计算的GrIS质量变化存在明显的差异和较大的不确定性 ［ 17 17 - 18 18 17-18 ］ ，这限制了人们对极地冰盖变化对海平面变化的影响及气候变化的响应的认识。为此，本文详细总结了GrIS质量变化的监测、模拟方法及其驱动机制的最新进展并剖析其不足，在此基础上提出未来可能的研究方向。这为更加精确地计算GrIS质量变化，探究其与地球多圈层相互作用的关键机理，应用并改进数值预估模型，更有效地预测未来气候变化及其所带来的影响提供理论基础和支撑。 1　GrIS质量变化研究方法进展 1 1.1　通量法 2 通量法，又称输入输出法，通过计算冰盖物质收入和支出的通量差得到质量变化结果。GrIS的物质输入主要来自降水，物质输出包括冰雪消融形成的冰面径流、蒸发、升华、冰盖底部消融、冰盖边缘的冰架崩解及冰通量排放等 ［ 19 19 ］ 。GrIS质量变化可分成为SMB和冰通量两部分。SMB可通过观测得到，如花杆、雪坑等 ［ 20 20 ］ ，也可利用消融模型或区域气候模式进行模拟。可利用的消融模型主要包括度日模型（positive degree day model， PDD）和表面能量平衡模型（surface energy balance model， SEBM） ［ 21 21 ］ ；目前应用于冰川/盖消融的气候模式主要包括比利时鲁汶大学的区域气候模式（Modèle Atmosphérique Régional， MAR）和IMAR的区域气候模式（Regional Atmospheric Climate Model， RACMO）等 ［ 10 10 - 11 11 10-11 ］ 。冰通量的计算需要通量门或接地线附近的冰厚和冰流速数据，冰流速数据可以通过卫星遥感手段观测得到，冰厚数据可以通过机载雷达或卫星测高测量获得 ［ 18 18 ， 22 22 - 23 23 22-23 ］ 。 AWS已被证明是监测冰川近地表气象要素的有效工具 ［ 6 6 ］ ，可以为PDD和SEBM提供关键气象参数用于冰川消融及质量变化研究。截至目前，格陵兰地区已经安装30多个半永久AWS，国内外众多学者利用其观测数据作为消融模型的输入场开展了GrIS表面消融和物质平衡的研究 ［ 3 3 ， 6 6 ， 24 24 - 25 25 24-25 ］ 。PDD作为半经验模型，将正积温和冰川消融联系起来，极大地简化了冰川下垫面的复杂物理过程，在GrIS主要被用来进行SMB的重建及消融模拟研究 ［ 11 11 ］ 。然而，PDD无法描述冰雪消融的物理过程，且模拟精度随时间分辨率的提高而降低。为了提高模型精度，更多的变量因子被耦合进消融模型，作为对度日因子方法的订正 ［ 26 26 ］ 。SEBM通过计算冰川表面能量收支项进行消融速率及SMB的模拟，该模型可较为全面地考虑冰川下垫面与气候系统之间复杂的相互作用（见 图1 图1 ），在GrIS消融及SMB研究中得到了广泛的应用 ［ 3 3 ， 6 6 ， 24 24 - 25 25 24-25 ， 27 27 - 28 28 27-28 ］ 。然而，由于SEBM空间分辨率有限，大量的能量平衡研究集中于从点到面的分布式建模，以不断提高消融模型的模拟性能。 区域气候模式可以很好地弥补PDD和SEBM在空间上的不足，同时也可以较好地耦合大气环流等大尺度过程与GrIS之间的联动影响，而且还可以提供较长的模拟周期，因此被广泛应用于GrIS质量变化的模拟 ［ 3 3 ， 10 10 - 11 11 10-11 ， 22 22 ， 29 29 - 30 30 29-30 ］ 。文献［ 11 11 ］利用MAR模式数据分析了GrIS在1900—2015年的SMB，发现20世纪90年代后由于消融速率增加导致冰盖SMB呈显著下降趋势。文献［ 11 11 ］利用RACMO 2.3分析了1958—2016年的GrIS质量变化结果，发现模式与现场观测结果显示出较好的一致性，并且有效地解决了SMB空间格局和时间变化的问题。文献［ 31 31 - 33 33 31-33 ］还利用地球系统多模式集合（通用地球系统模式（community Earth system model， CESM）及戈达德地球观测系统模型第5版（Goddard Earth observing system model version 5， GEOS-5）对GrIS过去和未来质量变化进行模拟及预估，发现CESM结果与冰盖表面475个观测站点、RACMO第2版本及GRACE的结果具有很好的一致性，且GEOS-5较好地模拟了雪的密实化、融水渗透、再冻结以及地表反照率变化等过程，有效地弥补了年净地表能量通量计算的缺陷。 通量门的选择是计算冰通量的前提，传统方式上通量门的选择主要依靠手工方式 ［ 34 34 - 35 35 34-35 ］ 。然而，手动方式选择通量门存在一定缺陷。比如，冰通量来自上游放射状扩散的区域，这可能不容易用单一的线性通量门表示，由于冰体流动方向的变化，近似正交流动的曲面门在几十年的时间尺度上可能不是正交流动的 ［ 23 23 ］ 。人工选择通量门很难系统地、可再现地更新通量门的位置以对应冰川末端的进退。因此，应采用一种基于一系列标准的方法来确定通量门。文献［ 23 23 ］提出了GrIS冰通量数据集，其通量门通过新算法以可再现的方式被选择，与以往的研究相比，其采用了更长的时间、更高的时间频率和更密集的空间覆盖的冰流速数据计算冰通量。文献［ 18 18 ］利用考虑表面高程变化的冰厚数据和冰流速计算了GrIS三大溢出冰川的冰通量，该通量门被定义为距离冰川末端上游约5 km、冰流速大于100 m/a的位置，这有效弥补了手工选择通量门的不足。 通量法是唯一可以提供GrIS质量损失物理过程信息的方法，且其可提供长时间序列的GrIS质量变化数据 ［ 36 36 ］ 。通过对比分析不同的通量计算方法发现：利用消融模型研究GrIS质量变化，虽然空间分辨率有限，但是可提供较高的时间分辨率结果，这对于评估和降低建模的GrIS表面质量平衡产品的不确定性至关重要。区域气候模式可以得到详细的时空数据，弥补站点观测及单点消融模型的缺陷，但其结果精度相对较低，导致GrIS关键区域的质量变化特征很难充分捕捉。而且，在质量变化计算过程中，消融模型及区域气候模式都需要借助参数化方案，加上模式本身存在的偏差，冰厚和冰密度测量存在的不确定性 ［ 18 18 ］ ，导致其结果存在一定的不确定性。 1.2　卫星重力测量法 2 卫星重力测量法（简称重力法）是指利用重力卫星测量的重力场，扣除各种误差以及构造和水文信号后得到冰盖质量变化 ［ 37 37 ］ 。相较于传统的陆面重力测量，卫星重力测量实现了对全球连续的重力观测，其时变观测数据能监测大尺度的地表质量变迁，对于研究极地冰川等大规模迁移具有独特的优势 ［ 38 38 ］ 。卫星重力数据处理过程中已去除大气、海洋及极潮等地球物理现象的影响，因此其主要反映冰川、陆地水储量及冰川均衡调整（glacial isostatic adjustment， GIA）等变化 ［ 39 39 ］ 。其中，陆地水储量变化对冰盖质量变化的贡献非常小，可将其忽略 ［ 40 40 ］ ，GIA的速率在十年或更短的时间内几乎是恒定的，在垂直位移中可将其作为常数直接扣除或忽略，因此，将陆地水储量及GIA去除后即可得到冰盖质量变化。 GRACE及GRACE延续（GRACE follow-on，GRACE-FO）重力卫星任务的成功实施，极大地推进了全球山地冰川及极地冰盖质量变化等领域的研究 ［ 9 9 ， 41 41 - 42 42 41-42 ］ 。GRACE自2005年开始被应用于GrIS质量变化研究 ［ 9 9 ， 37 37 ， 40 40 - 41 41 40-41 ， 43 43 - 44 44 43-44 ］ 。文献［ 37 37 ］利用22个月的GRACE重力场首次重新估算了整个GrIS的质量变化；文献［ 43 43 ］基于GRACE数据详细地分析了2003—2013年GrIS子流域的质量变化，发现70%的GrIS消融来自于西南和东北区域。文献［ 9 9 ］利用通量法计算GrIS质量变化并利用GRACE进行验证，发现GrIS质量变化完全可以通过SMB解释，冰通量的变化不显著，同时还分析了GrIS质量变化的空间分布并量化了其变化对海平面的贡献。文献［ 40 40 ］利用卫星重力结果分析了不同区域冰川动力对冰盖总质量变化的影响，发现格陵兰区域6个子流域区域冰川动力学特征呈现较大差异且无明显的总体趋势。文献［ 44 44 ］发现利用蜂群卫星反演结果与自回归移动平均模型-马尔可夫链模型预测方法可以有效填补GRACE与GRACE-FO间断期GrIS质量变化的时间序列，并发现GrIS主要消融区域位于西北、西南、南部和东南的沿海区域，而2019年夏季GrIS消融的加速是由北大西洋涛动（north Atlantic oscillation，NAO）负位相导致的。 从上述研究中可以看出，不同学者基于GRACE得到的GrIS质量变化趋势相同，但质量变化速率存在差异（－74~－278 kg/a） ［ 3 3 ， 9 9 ］ ，证实了GRACE应用于冰盖质量变化估算存在一定的误差。一方面，可能是由于数据的时空分辨率及处理方式的差异；另一方面，可能是由于冰川对全球及局部地区特殊极端气候和陆地水循环的复杂响应，导致其在不同时期、不同季节呈现复杂的特征。此外，GRACE等重力卫星虽然可提供高时间分辨率的数据，但受其空间分辨率限制，在小区域进行质量变化研究时存在较大误差 ［ 18 18 ］ 。而且，由于GRACE卫星数据时间跨度较短，尚无法区分GrIS变化的年际振荡与气候变化相关的长期趋势。 1.3　测高法 2 测高法是指通过测高手段（如卫星、机载雷达）得到冰盖的高程变化，经冰下基岩高程变化及GIA改正，结合雪冰密度估算得到冰盖质量变化的方法 ［ 19 19 ， 45 45 - 46 46 45-46 ］ （见 图1 图1 ）。测高法分为现场观测和卫星遥感测量两种：现场观测包括使用全站仪、GNSS接收机等仪器进行的地面观测和利用飞行器平台搭载的摄影测量仪器、激光测高仪等进行的航空测量。由于冰盖自然环境较为恶劣，现场观测主要集中在冰盖边缘附近，仅能用于研究冰盖小范围质量变化。卫星遥感测量，即卫星测高手段能实现大范围、高精度的快速测量，可获取高程变化的长时间序列。 卫星测高已经被广泛应用于GrIS高程/质量变化监测研究 ［ 45 45 ， 48 48 - 51 51 48-51 ］ 。文献［ 52 52 ］利用ICESat数据结合交叉点法分析发现2 000 m高程以上的GrIS 质量呈缓慢上升趋势（+2 cm/a），2 000 m以下呈快速下降趋势（－24 cm/a）。文献［ 49 49 ］利用ICESat数据估算发现GrIS质量呈减少趋势，而且不同流域的质量变化存在显著差异，冰盖东南部质量损失速率最大。文献［ 52 52 ］利用ICESat数据计算出GrIS 2003—2009年平均高程变化为－16.79±0.84 cm/a，且海拔2 000 m以上冰盖区域质量增长速度变慢。文献［ 47 47 ］利用ICESat和ICESat-2激光测高数据分析发现，冰盖边缘的冰层流失的速度大于内部雪积累的速度，GrIS总体质量呈现快速下降趋势，表面平均高程变化为－11.27±0.83 cm/a。文献［ 53 53 ］利用冷卫星2号（CryoSat-2）测高数据发现GrIS平均高程在2011—2017年间变化为－12.3±0.38 cm/a，且该时期冰盖消融速率明显大于2003—2009年。最新结果显示，文献［ 54 54 ］利用CryoSat-2获得的冰面高程、GNSS观测得到的冰面流速数据并结合数值模型模拟发现，格陵兰东北部冰川的变化是导致未来GrIS质量变化的主要因素，且至2100年，仅该区域冰川变化将导致海平面上升13.5~15.5 mm，相当于过去50年整个冰盖的贡献。 相比于重力法和通量法，测高法不仅具有较高的时空分辨率，而且能够在较短的时间间隔内计算大范围地区的高程变化。然而，观测结果仍会受冰盖表面坡度的影响，尤其是在变化剧烈和地形陡峭的冰盖边缘地区。此外，截至目前尚无可以完全消除坡度误差的方法 ［ 18 18 - 19 19 18-19 ］ 。而且，通过测高方法得到的高精度质量变化需区分不同物理过程的雪冰密度，但是受观测条件限制，需借助参数化方案或采用常数值忽略密度随深度的变化，这会导致计算结果存在一定的不确定性。 1.4　GNSS监测法 2 近30年累积的GNSS基准站坐标时间序列为大地测量学及地球动力学等研究提供了宝贵的基础数据 ［ 55 55 - 56 56 55-56 ］ 。其中，坐标时间序列的高程分量可以对区域地表质量变化进行量化，也可以应用于冰冻圈要素质量变化、海平面变化等过程研究 ［ 57 57 - 58 58 57-58 ］ （见 图2 图2 ），如陆地水、水汽等要素的反演。GNSS高程时间序列除可以反映继承性构造运动外，还包括了非潮汐海洋、大气和水文负载在内的环境负载、基岩及观测墩热膨胀等的影响，相关研究表明，这些因素对GNSS观测结果的影响不可忽略 ［ 12 12 ， 54 54 - 55 55 54-55 ］ 。针对GNET坐标时间序列中观测获得的垂直速度进行GIA校正，并改正其他可能因素造成的基准站位移后，结果在很大程度上代表了地壳对冰质量加速变化的弹性调整 ［ 46 46 ， 59 59 ］ 。因此，进行冰川质量变化监测需要首先模型化并扣除各类地球物理效应造成的GNSS基准站位移。 自2007年起，GNET中GNSS观测站被应用于监测GrIS质量变化及其他地球物理现象引起的地壳变化 ［ 12 12 - 13 13 12-13 ， 22 22 ， 30 30 ， 46 46 ， 60 60 - 61 61 60-61 ］ 。文献［ 62 62 ］对GNET观测数据进行处理后指出，GrIS质量损失造成GNET所有站点垂直位移均呈上升趋势，且由于2010年夏季GrIS出现异常质量损失，导致上升速率明显增加。文献［ 61 61 ］也发现，2007—2018年间GNET所有站点均呈明显的上升趋势，其中最大值发生在格陵兰南部，这与目前已有的GrIS质量变化结果一致。文献［ 63 63 ］利用多通道奇异谱分析方法结合GPS和GRACE计算了西格陵兰雅各布港冰川附近的短期质量变化，结果表明该区域地壳的异常是由冰川运动和SMB变化引起的。文献［ 30 30 ］利用GNET多个站点结合多源数据分别量化了SMB、冰通量、大气压、陆地水储量、海底压力及基岩热膨胀变化等造成的GPS基准站短期和季节形变信号的贡献，其中SMB的贡献最大。 当前，地球物理效应建模方法主要包括几何建模和物理建模两类。前者受空间制约仅适用于单站，不具备普适性，后者由于部分物理机制仍不完善，无法满足大范围或全球尺度毫米级地球动态监测需求。此外，GNSS坐标时间序列建模研究主要集中在垂直方向，较少考虑水平方向，而且GNSS坐标时间序列的上升趋势与测站和冰雪覆盖区域（几何中心）之间的距离密切相关 ［ 12 12 ， 64 64 ］ 。GNSS目前仅能监测冰川运动及其质量变化特征，无法对其质量变化进行量化，而通量法等计算的GrIS质量变化结果存在一定不确定性，考虑到GNSS观测的高时空分辨率等优势，利用其进行冰盖质量反演结果可能将更加精确。 2　GrIS质量变化机制研究进展 1 随着全球气候变暖，GrIS质量损失长期处于加速状态（1992—1997年 26±27 kg/a至2007—2012年 275±28 kg/a）。随后，由于大气变冷及降水增加，2012—2017年间GrIS质量损失速率降低至244±28 kg/a ［ 4 4 ］ 。GrIS的质量损失过程见 图3 图3 ，由SMB和动力过程共同导致。SMB过程主要包括冰盖消融、蒸发、升华等，动力过程主要为冰盖运动导致冰盖崩解及冰通量损失 ［ 65 65 ］ 。其中，2000年后，SMB是GrIS质量损失的主要原因（占总质量损失的60%以上） ［ 3 3 ， 10 10 ， 36 36 ， 65 65 ］ 。已有研究表明，GrIS表面辐射收支不平衡及大气温度升高可以增加融水径流和减少降水 ［ 4 4 ， 59 59 ］ ，冰盖运动及海洋变暖同样会导致冰通量损失增加 ［ 10 10 ， 66 66 ］ 。SMB和冰通量变化的同步性表明了GrIS对外部强迫的响应，与格陵兰岛及其周围的大气和海洋变暖观测结果一致 ［ 66 66 - 68 68 66-68 ］ 。因此，本文从GrIS表面辐射收支、大气热动力、海洋热动力、冰盖动力过程4个方面分析GrIS质量变化的机制。 2.1　冰盖表面辐射收支过程 2 GrIS表面的消融速率由表面能量收支决定 ［ 5 5 ］ ，其中，太阳短波辐射是地表最主要的能量来源，主要受云量和反照率的影响。 冰盖表面吸收的短波辐射是由地表反照率决定的，积雪消融和反照率之间存在着极强的正反馈效应 ［ 3 3 ］ 。相关研究表明，由于大气加热、冰盖消融时间延长、积雪覆盖范围减小及表面变暗，2000—2017年GrIS反照率呈下降趋势，但在空间上存在差异，西部、南部低海拔区域下降速率更高，这与已有的西、南部更高的质量损失速率结果相符合 ［ 3 3 ， 15 15 ， 61 61 ］ 。 云可以吸收、反射、散射太阳辐射（短波辐射效应或冷却效应或遮阳效应），同时又能吸收和发射长波辐射（长波辐射效应或增暖效应或温室效应），这两种作用的相对强弱决定了云对辐射影响的净效果。研究表明，云的长波辐射效应在GrIS质量变化过程中占主导地位 ［ 5 5 ， 70 70 ］ 。文献［ 5 5 ］利用实际观测和模拟发现，云的长波辐射效应造成GrIS的融水再冻结效应减弱，导致裸冰的加速暴露，冰盖表面融水径流增加，GrIS质量损失增加。文献［ 3 3 ， 71 71 - 72 72 71-72 ］发现在GrIS地表反照率高的积累区，云的长波辐射效应占主导地位，但在反照率较低的消融区，云的短波辐射效应比长波辐射效应增加更快，导致净辐射效应向冷却方向发展。随着GrIS变暗、变湿润，未来云对地表的冷却速度可能会超过对地表的升温速度，即云的短波辐射效应的增强将导致用于消融/或变质作用的能量减少。云在变暗积雪表面上的短波辐射效应作为GrIS表面融化的稳定机制，有助于减少未来GrIS表面融化。然而，文献［ 65 65 ］发现GrIS观测到的云量变化与该区域大气环流的变化密切相关。过去20年间，格陵兰大气阻塞的增加导致云量减少，短波辐射效应减弱，很大程度上导致冰盖质量损失增加 ［ 3 3 ］ 。因此，云量变化在GrIS未来质量变化中扮演的角色仍需进一步探究。 2.2　大气热动力过程 2 北半球大气环流在夏季的变化有利于暖湿气团的平流，加上“北极放大”效应的影响，导致全球变暖加剧 ［ 73 73 - 74 74 73-74 ］ 。文献［ 75 75 - 76 76 75-76 ］指出，夏季GrIS大气环流异常可能是由北极地区变暖加剧引发的，这形成了“全球变暖-大气环流异常”正反馈效应，并增加了GrIS的大气阻塞。GrIS夏季融化的增加与夏季格陵兰阻塞指数（Greenland block index， GBI）的正异常趋势及NAO负位相趋势是同步的 ［ 59 59 ， 75 75 ］ 。文献［ 77 77 ］也发现，自2003年以来，NAO负位相在夏季出现的频率更高，导致暖空气向北输送到格陵兰岛西部的频率增加，这能解释近期70%的格陵兰夏季变暖现象。文献［ 59 59 ］发现，2003—2013年间GrIS质量损失速率增加与NAO位相变化一致，期间NAO呈负位相，导致夏季气温升高。同时，降雪减少，造成表面物质处于亏损状态。文献［ 78 78 ］发现，以NAO和GBI指数为代表的大尺度环流对近地表气温及其变化的区域影响非常强，敏感性最强区域位于格陵兰西南部，向东北方向逐渐减弱。这主要是由于重力位势高度在热力学上与温度相关，高GBI状态下，温度异常高，低GBI状态下，温度异常较低 ［ 42 42 ， 79 79 ］ ，而近地表气温在很大程度上决定了GrIS融化时间的长度和强度 ［ 78 78 ］ 。自20世纪70年代以来，格陵兰沿海夏季近地表气温和GrIS径流与GBI的相关性比与NAO的相关性更强，使得GBI成为冰盖SMB变化的潜在有用的预报器 ［ 80 80 ］ 。 同时，大气环流变化导致的中低纬度暖湿空气的向极输送（如大气河）会导致液态降水增加，降低冰盖表面反照率，同时带来潜热，从而影响冰盖表面消融。文献［ 81 81 ］的研究证实GrIS消融正异常最大时刻与较强的热量和水汽向极输送的时间相吻合；文献［ 82 82 ］发现2021年夏季GrIS西南部及最高点发生的降雨来源于大气河，大气河导致感热和潜热通量向地表传递强烈增加，这推动消融区积雪的广泛清除和GrIS表面融化范围的迅速扩大，导致冰盖表面反照率急剧降低，最终导致GrIS部分区域发生强烈消融事件。因此，与高GBI相关的气温异常及中低纬度热量水汽的向极输送在一定程度上影响了GrIS消融速率 ［ 6 6 ， 22 22 ， 44 44 ， 59 59 ］ 。然而，大气环流的变化不仅会导致GrIS消融，还会导致GrIS的降雪增加起到质量累积的作用，文献［ 83 83 ］发现，格陵兰岛内陆的降雪量根据区域环流条件的不同，差异可达5倍，其中贡献最大的是GrIS西部来自偏南方向的气旋。 2.3　海洋热动力过程 2 20世纪50年代以来，大气和海洋的自然变化造成亚热带水域的异常流入，北大西洋上层海洋热量的持续增加造成处于亚极地区域的北大西洋部分（subpolar north Atlantic， SPNA）变暖，最终导致入海冰川融化加剧。同时，海洋表面温度（sea surface temperature， SST）、冰下排水和冰川变化的长时间序列表明，21世纪初GrIS部分溢出冰川的冰舌崩解后，受海洋过程作用影响，冰川前沿融化继续影响着冰川热力和动力学过程，且冰川退缩与20世纪90年代中期开始并持续到现在的SPNA快速变暖相吻合 ［ 66 66 ］ 。 在过去几十年中观测到的GrIS主要溢出冰川的运动和质量变化中，海洋及其表面温度的变化可能发挥了作用 ［ 66 66 ， 80 80 ， 84 84 ］ 。文献［ 85 85 ］将20世纪90年代末雅各布港冰川的撤退和运动加速归因于拉布拉多海表面温度的上升。文献［ 86 86 ］首次系统地评估了海洋变化对GrIS的影响，发现2000年前后GrIS东西部主要溢出冰川运动速度的变化与海洋温度的升高密切相关。文献［ 84 84 ］发现2016年后，由于格陵兰岛南半部边界流在冬季存在异常热量损失，海洋表面温度变低，从而导致雅各布港冰川运动速度降低、厚度增加，质量损失速率减小。文献［ 86 86 ］利用MAR进行海洋表面温度变化的敏感性实验时发现，高SST导致海洋蒸发增加，水汽通过大气平流的方式输送到冰盖上方导致其液态降水增加。另外，海洋温度的变化也会影响大气环流的变化从而影响GrIS质量变化，海洋表面温度的升高会导致更多来自海洋的暖湿空气平流到GrIS上空，最终造成GrIS近地表气温上升，表面消融增加。研究表明，海洋温度的升高会导致GrIS冰通量和表面融化的增加，而在2013—2017年，大气环流偏向冷位相，雅各布港冰川末端海洋表面温度下降，导致冰盖质量损失降至222±30 kg/a ［ 5 5 ］ 。 2.4　冰盖动力过程 2 GrIS质量损失机制中，动力学过程同样占较大部分比重（49.7%） ［ 4 4 - 5 5 4-5 ］ 。当前，区域气候模式及观测对GrIS质量变化研究的误差和不确定性主要来源于冰盖底部的消融及冰盖底部的滑动 ［ 87 87 ］ 。融水及冰下水文系统可调节冰盖的流动，引起加速或减速，这取决于水力效率和表面融水输送到冰盖底部的速度 ［ 88 88 - 89 89 88-89 ］ 。冰盖表面融水被冰面径流输送，经竖井或冰裂隙进入冰盖内部，造成冰盖底部通道发育，而融水起到润滑作用减小冰盖运动阻力，使得冰盖运动加速，从而导致溢出冰川的加速崩解。冰川的加速和变薄可以解释为与冰川前缘附近的重力驱动应力相对立的基底和横向阻力减小的动态响应。其中，冰川加速由冰川末端的最初退缩造成，末端退缩导致冰流阻力减小，冰裂隙增加和冰川变薄，最终造成冰川进一步撤退。虽然极地冰盖模式从1996年的欧洲冰盖模拟比较计划到2020年的冰盖模式比较计划已经取得了较大发展 ［ 87 87 ］ ，但在边界条件的不确定性、冰架底部消融及冰盖底部滑动的准确模拟等方面还需开展进一步的工作。此外，由于现有的观测资料缺乏系统性，还不足以对冰盖底部融化、前端崩解和快速冰流过程等进行清晰的刻画，导致现阶段冰盖模式对冰盖关键过程的动态模拟能力相对较弱 ［ 8 8 ］ ，同时对部分关键过程也尚不明确。部分研究指出，极地冰盖动力学过程的模拟研究仍然是影响GrIS质量变化研究的重要因素。因此，如何提高冰盖数值模式的准确性，尤其是改进对冰盖关键过程的模拟，应是未来极地冰盖模式发展的重点关注方向。 3　结论与展望 1 受全球变暖的影响，GrIS质量损失持续增加，导致海平面上升，严重威胁人类生存安全并产生经济、社会、生态等问题。因此，研究GrIS的演化及其在全球变暖中扮演的角色仍然是今后地球气候系统研究的重要方向。本文详细总结了利用大地测量技术监测GrIS质量变化及其驱动机制的研究进展，指出GrIS质量变化由多种机制共同作用导致，但目前不同机制在GrIS质量变化中的作用较难进行量化，导致用气候模式模拟结果与观测存在不一致。因此，克服GrIS观测的诸多不确定性、理清复杂的冰气相互作用尤其重要，今后亟待加强和关注的研究方向可能包括： 1）加密观测站点、进行综合观测。目前，GNSS站点基本布设在格陵兰周边沿海的基岩上 ［ 12 12 - 13 13 12-13 ］ ，分布不均匀，这给GNSS反演造成困难。此外，大部分AWS布设在东南、西南的沿海地区，北部及内陆地区相对较少，导致观测资料有限。因此，为更好地研究GrIS质量变化，应在格陵兰典型冰流区建立长期观测站点，针对冰盖前端崩解、溢出冰川-海冰-海洋耦合机制等开展综合观测研究。 2）融合多源手段进行GrIS质量变化研究。随着遥感、气候模式等的广泛应用，卫星重力、测高、GNSS等多源手段融合进行数据处理、分析的趋势更加显著，已经在GrIS研究中得到初步应用 ［ 22 22 ， 30 30 ， 63 63 ］ 。然而，目前其中仍有部分问题没有得到很好的解决，如消融强烈冰面的粗糙度的确定、冰透镜、横向融水输送等问题。因此，应积极通过多源手段进行相关过程及机制的分析解释，降低质量变化观测及模拟的不确定性，提高未来GrIS质量损失预测的准确性。 3）积极推动数值模式的发展。地球系统模型提供了全球耦合气候系统的四维表征，适合用于诊断和预测GrIS地表过程的状态。然而，目前其水平分辨率（通常为30~100 km）较低 ［ 3 3 ］ 。因此，应进一步改进模式中的参数化方案，继续推进海-冰-气多圈层耦合和相互作用研究，这将有利于冰盖模式及其相关产品直接反映冰盖运动过程，提升极地冰盖模式模拟的准确性。 参考文献 IPCC . 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